Trong khuôn khổ “Ngày hội trí tuệ nhân tạo Việt Nam” do Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức chiều 27/11, nhiều lãnh đạo ngân hàng đã chia sẻ những câu chuyện về ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại tọa đàm. -Hệ thống LiveBank của PBank là một ví dụ. Hệ thống đã triển khai được 3 năm và có thể giúp khách hàng đăng ký vân tay và khuôn mặt trong vòng 1 phút, sử dụng vân tay và khuôn mặt để giao dịch, tự động đối chiếu khuôn mặt trên CMND với camera … Cho phép thử nghiệm nhận dạng điện tử (eKYC), khách hàng Bạn có thể hoàn thành eKYC và có tài khoản trong vòng 5 giây.

Đứng sau những giải pháp này, ông Nguyễn Hưng, Tổng giám đốc TPBank, cho biết ngoài các công nghệ như máy học (Marchine Learning), tất cả các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ được ứng dụng. , Học sâu hoặc Nhận dạng ký tự quang học (OCR). Không dừng lại ở đó, TPBank còn thực hiện quá trình chuyển đổi số.

Ví dụ: ngân hàng sử dụng AI để tự động phân tích dữ liệu hành vi của khách hàng để hỗ trợ tốt hơn. Nhờ sự đóng góp của AI, TPBank đã triển khai hơn 70 robot ảo tự động để xử lý nhập liệu thủ công, tiết kiệm hàng chục nhân viên và có kế hoạch đầu tư thêm 140 trong năm tới.

“Hơn 80% ứng dụng công nghệ mới của TPBank Ông Nguyễn Hưng nói:” Sử dụng AI.

Chiều 27/11, diễn giả thảo luận về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính ngân hàng Ảnh: BTC.

Đối với chuyển đổi số trong bối cảnh cạnh tranh ngân hàng, đặc biệt sau Covid-19 Câu chuyện của TPBank không phải là duy nhất. Phòng giao dịch của VietinBank hiện đã được trang bị các quầy tự phục vụ để chào đón khách hàng. Các quầy tự phục vụ này có thể nhận diện khuôn mặt để nắm được thông tin và nhu cầu của khách hàng và hướng dẫn họ đến quầy thu ngân để chuẩn bị cho dịch vụ. — “Cảm ơn bạn, chúng tôi đã tiết kiệm được 30% thời gian. Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó tổng giám đốc VietinBank cho biết, đây cũng là một ứng dụng AI. Tại ngân hàng này, AI cũng được sử dụng để cho phép khách hàng mở tài khoản trực tuyến thông qua eKYC và đăng ký thông qua một chatbot để khóa thẻ.

“Mục tiêu của chúng tôi là hỗ trợ phát triển các ứng dụng ngân hàng. Tư vấn tài chính cho khách hàng không chỉ là kênh tương tác một chiều như hiện nay”, ông Lân nói.

Không chỉ ngân hàng, các nhà cung cấp giải pháp công nghệ ngành tài chính cũng tích cực triển khai các giải pháp ứng dụng AI Ông Lê Hồng, TGĐ FPT Smart Cloud Việt cho biết, trong 4 tháng qua, công ty đầu Tổng đài trợ lý ảo đã thực hiện được 6 triệu cuộc gọi với ngân hàng, để đạt hiệu quả tốt nhất, ông Việt cho rằng cần phải nhờ đến sự trợ giúp. AI .

Cũng giống như Social Tr Trust, một công ty cung cấp cơ sở hạ tầng kỹ thuật số cho các ngân hàng, họ đã phát triển các giải pháp eKYC cho hệ thống chấm điểm tín dụng khách hàng trong hai năm qua, tất cả đều yêu cầu máy học và ứng dụng AI. Trong khoản đầu tư khổng lồ này, Tr Trust Social đang tuyển dụng khoảng 30 bằng tiến sĩ về máy học, chiếm 20% nhân lực. “Đối với chúng tôi, trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn là những công nghệ giải quyết vấn đề có thể giúp ích cho con người. Cơ hội ủy thác tài chính ”, ông Nguyễn An Nguyên, Giám đốc điều hành của Social Tr Trust cho biết.

Nói chung, theo các chuyên gia hội thảo, trí tuệ nhân tạo đã dần được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngân hàng, dịch vụ khách hàng và chuyển đổi số nội bộ.

Xu hướng này dự kiến ​​sẽ tiếp tục tích cực trong tương lai gần, đặc biệt là vì eKYC là một triển khai thí điểm mà Ngân hàng Quốc gia cho phép tại 10 ngân hàng. Để chống gian lận, eKYC tiếp tục yêu cầu nâng cấp và phát triển liên tục thông qua AI và các công nghệ khác. Thị trường cũng ghi nhận sự tham gia tích cực của các nhà cung cấp giải pháp trong nước như VNPT hay FPT.

Ông Phạm Tiến Dũng, Trưởng bộ phận thanh toán quốc gia, cho biết Việt Nam chưa có hệ thống xác thực sinh trắc học quốc gia để hạn chế rủi ro và chống gian lận. Các ngân hàng có thể cân nhắc chia sẻ dữ liệu nhận dạng khách hàng với nhau trong tương lai để củng cố sức mạnh của mình. Để làm cho eKYC và AI chính xác hơn. Bên cạnh lợi ích của việc tăng tốc ứng dụng AI, các tổ chức tài chính và công ty công nghệ cũng phải đối mặt với một số thách thức. Trước hết, đây là một câu hỏi về trách nhiệm. Nếu một quyết định do máy móc đưa ra dẫn đến kết quả không chính xác và nguy hiểm thì ai là người chịu trách nhiệm cuối cùng?

Một ví dụ đơn giản, chẳng hạn như cho phép AI phê duyệt các khoản vay cá nhân khi đang di chuyển. “Việc phê duyệt tự động phụ thuộc vào tệp khách hàng và kích thước của tệp, không phải ứng dụngPhù hợp với khách hàng lớn và khách hàng chuyên nghiệp. Đồng thời, mỗi ngân hàng có thị hiếu đánh giá rủi ro khác nhau “, Ruan Hong (TPBank) cho biết.

Thứ hai, để AI hoạt động hiệu quả, bạn phải trải qua quá trình tìm hiểu kho dữ liệu đủ lớn và đủ chính xác, Và nếu kho lưu trữ không thực hiện chuyển đổi đồng bộ, hệ thống dữ liệu của nó vẫn bị phân tán, không có cấu trúc và rất ồn ào. Quá trình này.

“Năm đầu tiên chúng tôi sử dụng chatbot, chúng tôi cũng rất thất vọng.” “Chúng tôi sử dụng Rất nhiều dữ liệu giáo dục và luôn luôn như thế này. ”Ông Trần Công Quỳnh Lân cho biết:“ Sau đó, chúng tôi được khuyên nên tập trung vào một số nhiệm vụ giảng dạy tốt hơn ”, ông chia sẻ một trải nghiệm thú vị. Giờ đây, chatbot nội bộ của VietinBank đã được Đã xử lý 74.000 đơn xin nghỉ việc.

Điều thứ ba và khó khăn nhất là nguồn nhân lực, khó tìm được nhân lực AI và machine learning chuyên nghiệp ở Việt Nam. Hiện mỗi bộ phận giải quyết vấn đề này theo cách riêng của mình .— -Ông Nguyễn Hùng so sánh nhân viên CNTT, đặc biệt là AI có tính cơ động cao nên ngoài việc thưởng lương, các ngân hàng cũng cần tạo sự gắn kết bằng cách tạo môi trường để họ có thể tiếp cận và phát triển cái mới trong ba năm. Khi người cũ của VNPT bắt đầu làm AI, ông ấy đang tìm kiếm một nhà lãnh đạo thực sự có năng lực trong lĩnh vực này .- “Xin chân thành cảm ơn. Một làn sóng bác sĩ Việt Nam nổi lên ở nước ngoài, hầu hết đều trẻ, sau đó trở về Việt Nam để tìm kiếm sự chấp thuận. h thu hút chúng tôi. Ngoài ra, chúng tôi cũng mời nhân viên AI từ các công ty lớn như Google làm đối tác của mình “, ông Ngô Diên Hy, Giám đốc điều hành VNPT IT cho biết.

Cuối cùng, ngành ngân hàng đặt ra câu hỏi về nguy cơ thất nghiệp của nhân viên. Trí tuệ nhân tạo và Người máy ngày càng trở nên phổ biến, nhưng các giám đốc điều hành ngân hàng cho rằng tình trạng này không đáng lo ngại.

“Ít nhất chúng tôi cũng đã thuê người có bằng đại học và cung cấp cho họ những công việc đơn giản. Đây là lỗi của cơ quan quản lý.” Nguyễn Hưng cho rằng TPBank sẽ tăng thêm lực lượng lao động, nhưng theo tốc độ phát triển của doanh nghiệp thì sẽ giảm đi rất nhiều. Ông nói, chúng tôi sẽ tiếp tục tăng cường đầu tư vào công nghệ nói chung và AI.