vi
en
ja
Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và lĩnh vực tài chính đã tạo ra những hệ thống thông minh có khả năng phân tích, học hỏi và đưa ra quyết định tự động. Theo McKinsey, ứng dụng AI trong tài chính có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất hoạt động lên đến 20%, đồng thời giảm chi phí vận hành từ 10-25% nhờ khả năng tự động hóa chính xác các quy trình tài chính phức tạp vốn dễ sai sót khi thực hiện thủ công. Trong bài viết sau, FPT.AI sẽ phân tích chi tiết về tình hình ứng dụng AI trong tài chính hiện tại và những thách thức khi triển khai công nghệ này tại Việt Nam.
TOP 7 ứng dụng AI trong tài chính hàng đầu hiện nay
Phân tích dữ liệu và dự báo
AI trong tài chính giúp doanh nghiệp xử lý khối lượng dữ liệu lớn từ báo cáo tài chính, báo cáo dòng tiền và chỉ số kinh tế, hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng. Theo Deloitte, AI giảm đến 80% thời gian xử lý dữ liệu so với phương pháp thủ công. JP Morgan đã ứng dụng AI để phân tích hàng triệu giao dịch mỗi ngày, giúp nhận diện cơ hội đầu tư và quản lý rủi ro tốt hơn. Theo KPMG, doanh nghiệp ứng dụng AI vào lập báo cáo tài chính giảm 70% thời gian xử lý dữ liệu và tăng độ chính xác lên 90%.
AI còn hỗ trợ dự báo xu hướng và lập kế hoạch tài chính dài hạn dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực. Theo PwC, doanh nghiệp ứng dụng AI trong dự báo tài chính có thể cải thiện hiệu suất 20-30%, tăng hiệu quả dự báo lên đến 76% và giảm thời gian xử lý dữ liệu 50%. Microsoft đã tối ưu hóa quy trình dự báo tài chính với AI, giảm một nửa thời gian lập kế hoạch ngân sách.
Ngoài ra, công nghệ AI trong tài chính, như Machine Learning, còn phân tích được cả dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội và tin tức để đánh giá tâm lý thị trường, dự đoán dòng tiền tương lai, hỗ trợ quản lý thanh khoản và các quyết định của nhà đầu tư.Theo Forbes Insights (2023), AI dự báo xu hướng tài chính và dự đoán hành vi của khách hàng với độ chính xác lên đến 85%.
>>> XEM THÊM: eKYC là gì? Lợi ích và ứng dụng của eKYC trong Ngân hàng
Quản lý rủi ro
AI trong tài chính giúp doanh nghiệp nhận diện rủi ro tiềm ẩn thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử, dữ liệu thị trường, hành vi trực tuyến, hoạt động trên mạng xã hội của khách hàng và mô hình kinh tế. Theo McKinsey, sử dụng AI để quản lý rủi ro tài chính giúp giảm 10-15% tổn thất do các sự cố không lường trước. HSBC đã ứng dụng AI để cải thiện đánh giá rủi ro tín dụng và mức độ tín nhiệm của khách hàng, giảm tỷ lệ nợ xấu từ 8% xuống 5% trong hai năm.
AI đánh giá hồ sơ tín dụng dựa trên dữ liệu hành vi và lịch sử tài chính, giúp đưa ra quyết định tín dụng hợp lý. Theo Accenture, ngân hàng áp dụng AI vào phân tích tín dụng đã giảm tỷ lệ nợ xấu 20-30%. American Express sử dụng AI để dự đoán hành vi tiêu dùng và khả năng thanh toán, từ đó tối ưu hóa quy trình duyệt thẻ tín dụng.
AI cũng tăng tốc độ phân tích thị trường và tính toán rủi ro cho các vị thế giao dịch trong chứng khoán, ngoại tệ, đảm bảo nhà đầu tư không vi phạm các quy định quốc tế, chẳng hạn như Tiêu chuẩn Đánh giá cơ bản của Sổ giao dịch (FRTB). Theo PwC (2023), các ngân hàng đặt mục tiêu giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập (74%), chi phí thu hút khách hàng (71%) và tăng trưởng doanh thu (68%) thông qua số hóa và ứng dụng AI vào quản lý rủi ro.
>>> XEM THÊM: Fraud Detection: Công nghệ giúp eKYC tăng hàng rào bảo mật
Phát hiện gian lận
AI trong tài chính có khả năng phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện và cảnh báo các hành vi bất thường, như chuyển khoản bất hợp pháp, lừa đảo thẻ tín dụng và đơn xin vay tiền hay yêu cầu bảo hiểm không có thật. Theo Forbes, AI cải thiện khả năng phát hiện gian lận lên đến 95% so với hệ thống truyền thống. PayPal đã sử dụng AI để phân tích hành vi giao dịch, giảm 33% số vụ gian lận trực tuyến.
Phần lớn vốn mạo hiểm AI trong ngành ngân hàng được dùng để phòng chống lừa đảo và bảo mật. Hệ thống AI giám sát giao dịch tài chính theo thời gian thực và phát hiện điểm bất thường so với thói quen chi tiêu thông thường, giúp ngân hàng và tổ chức tài chính phản ứng kịp thời trước các tác nhân lừa đảo.
Nhiều ngân hàng lớn tại Việt Nam như VPBank, Techcombank, VIB và ACB đã ứng dụng AI trong tài chính cho mục đích bảo mật và chống gian lận. AI phân tích được lượng dữ liệu khổng lồ và kết nối với các nguồn thông tin mới để nhận dạng giao dịch bất thường. Công nghệ AI trong chống rửa tiền (AML) phân tích mô hình giao dịch gần như theo thời gian thực, xác định hoạt động đáng ngờ và cảnh báo kịp thời.
Tự động hóa quy trình
Khi kết hợp với OCR (Optical Character Recognition), các ứng dụng AI trong tài chính có thể tự động nhập liệu, bóc tách dữ liệu từ hóa đơn và chứng từ. Theo Gartner, ứng dụng AI trong kế toán giảm 90% lỗi nhập liệu so với phương pháp thủ công. Siemens đã triển khai AI để tự động hóa quy trình kiểm tra chứng từ tài chính và nhập liệu hóa đơn, giảm 30% thời gian xử lý và rút ngắn thời gian lập báo cáo tài chính toàn cầu từ hai tuần xuống còn ba ngày. Deloitte cho biết các doanh nghiệp ứng dụng AI trong tài chính đã giảm 30% chi phí nhân sự nhờ tự động hóa việc nhập liệu, đối chiếu dữ liệu.
RPA (Robotic Process Automation), phần mềm AI có khả năng ML (Machine Learning), được áp dụng rộng rãi để tự động hóa khối lượng lớn các tác vụ, quy trình lặp đi lặp lại. Theo Shojai (2017), RPA trong ngân hàng giúp giảm 40% thời gian xử lý, loại bỏ lỗi do con người và tăng 45% khả năng tập trung của nhân viên vào hoạt động khách hàng.
VietinBank đã ứng dụng RPA vào quy trình cho vay cầm cố sổ tiết kiệm, xử lý tự động khoảng 3.000 hồ sơ mỗi tháng, tiết kiệm đến 65% thời gian tác nghiệp. HDBank triển khai RPA cho 6 quy trình: phê duyệt giao dịch chuyển tiền thông thường (CITAD); giải quyết câu hỏi từ trung tâm cuộc gọi; kiểm tra chéo dữ liệu chấm công của nhân viên; kiểm tra giao dịch chuyển tiền; sửa lỗi dữ liệu và xử lý dữ liệu đầu vào tự động. Nhờ RPA, HDBank giảm thời gian 70% xử lý dịch vụ, tăng tốc độ xử lý giao dịch lên 30 lần (từ 3 phút xuống 5 giây), tiết kiệm 70% nhân lực và tăng sự hài lòng của khách hàng lên 80%.
Đầu tư và quản lý tài sản
AI trong tài chính phân tích biến động thị trường, tình hình tài chính và mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp để đề xuất chiến lược đầu tư. Theo BlackRock, ứng dụng AI vào quản lý danh mục đầu tư có thể tăng tỷ suất sinh lời 15-20% so với phương pháp truyền thống. Bridgewater Associates sử dụng AI để tối ưu hóa danh mục đầu tư, tăng khả năng sinh lời và quản lý rủi ro hiệu quả.
Robot Advisors là ứng dụng AI tư vấn đầu tư tự động theo dữ liệu cá nhân và mục tiêu tài chính của khách hàng, quản lý hơn $1,4 nghìn tỷ USD tài sản vào năm 2023 (theo Statista). Wealthfront và Betterment là hai nền tảng Robot Advisors hàng đầu, giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư với chi phí thấp nhưng hiệu quả cao.
Giao dịch thuật toán phát triển mạnh mẽ nhờ AI và học máy. AI phân tích hàng triệu điểm dữ liệu theo thời gian thực và tạo thông tin chi tiết mà các mô hình thống kê thông thường không thể. Hệ thống AI liên tục điều chỉnh theo môi trường giao dịch thay đổi, giúp giảm rủi ro và cải thiện khả năng ra quyết định.
Thị trường tiền điện tử cũng được hưởng lợi từ AI. Phân tích dự đoán dựa trên AI giúp dự báo xu hướng thị trường, đảm bảo tính vẹn toàn của giao dịch, hỗ trợ nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt.
Hỗ trợ và tương tác khách hàng
Chatbot và trợ lý ảo là ứng dụng AI trong tài chính rất phổ biến, giúp các tổ chức hoạt động 24/7, trả lời các câu hỏi thường găpk, xử lý các yêu cầu cơ bản,mở rộng quy mô dịch vụ và giảm tải cho nhân viên.
Vietcombank sử dụng VCB Digibot của FPT.AI để chăm sóc khách hàng 24/7, trả lời chính xác các câu hỏi về thẻ, cho vay, lãi suất, ưu đãi, mạng lưới hay tỷ giá. Với khả năng phân tích cảm xúc và xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiếng Việt mạnh mẽ, AI Chatbot này có thể phân tích văn bản hoặc lời nói, nhận diện ý định, hiểu ngữ cảnh, phản hồi tự nhiên, chính xác và cá nhân hóa tiếp thị cho khách hàng mọi lúc, mọi nơi.
Ngân hàng Nam Á là ngân hàng đầu tiên ứng dụng robot OPBA để tư vấn khách hàng, giúp giảm thời gian chờ đợi hay xếp hàng tại quầy. Ngân hàng cũng ứng dụng VTM OPBA, cho phép khách hàng rút tiền, in, xem sổ phụ và phát hành thẻ với hỗ trợ 24/7 qua video.
Theo khảo sát của Finastra, 45% người tham gia tại Việt Nam xem việc cải thiện dịch vụ khách hàng bằng AI là mục tiêu chính. Trong thời đại chuyển đổi số, sự hài lòng của khách hàng thông qua dịch vụ chất lượng tạo lợi thế cạnh tranh quan trọng.
Nhận dạng và bảo mật
AI cải thiện đáng kể bảo mật dữ liệu trong công nghệ tài chính thông qua các lớp bảo mật khó bị tin tặc khai thác hơn mật khẩu thông thường như nhận dạng giọng nói, khuôn mặt và dấu vân tay. Ngân hàng và các công ty Fintech đang tăng cường việc sử dụng các chatbot AI để hỗ trợ khách hàng đặt lại mật khẩu hay cấp quyền truy cập bổ sung.
VietinBank sử dụng ki-ốt nhận dạng FaceID, tiết kiệm 30% thời gian xử lý giao dịch. TPBank tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt vào hệ thống LiveBank, phân tích 128 tiêu chí để xác định người dùng mà không cần giấy tờ tùy thân. Hệ thống này sử dụng Depth Camera có chức năng Liveness check (đảm bảo người thật), chiếu và phân tích hàng chục ngàn chấm ảnh để tạo bản đồ độ sâu khuôn mặt, xác định các góc trên khuôn mặt, xác định hình dáng, vị trí mắt, phát hiện chuyển động bất thường trong video.
>>> XEM THÊM: Công nghệ nhận diện gương mặt trong ngân hàng và 4 ứng dụng thực tiễn
Các câu hỏi thường gặp khác về AI trong tài chính
AI trong tài chính là gì?
AI trong tài chính là sự kết hợp giữa khoa học máy tính và ngành tài chính, nhằm tạo ra các hệ thống thông minh có khả năng phân tích dữ liệu theo thời gian thực, học hỏi và đưa ra quyết định tự động. Đây là công nghệ giúp các tổ chức tài chính xử lý thông tin phức tạp, nhận diện mẫu, dự báo, quản lý đầu tư, tuân thủ quy trình KYC, giảm thiểu rủi ro, phát hiện gian lận, chống rửa tiền (AML), dự đoán hành vi của khách hàng và tự động hóa quy trình dịch vụ, từ đó nâng cao hiệu suất, tăng cường an ninh mạng và giảm chi phí hoạt động.
Về bản chất, AI trong tài chính sử dụng các thuật toán phức tạp và mô hình toán học để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Các thuật toán này có khả năng tự học hỏi từ dữ liệu, điều chỉnh và cải thiện độ chính xác theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể cho từng tình huống. Công nghệ này đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý thông tin không có cấu trúc như tin tức, báo cáo phân tích hay dữ liệu từ mạng xã hội.
Trong môi trường tài chính hiện đại, AI đóng vai trò như một lớp nền tảng hỗ trợ cho các quyết định kinh doanh. Thay vì thay thế hoàn toàn con người, AI trong tài chính tăng cường khả năng phân tích và ra quyết định của các chuyên gia. Nó giúp họ xử lý khối lượng thông tin vượt quá khả năng xử lý của não bộ con người, đồng thời giảm thiểu những sai sót do mệt mỏi hoặc thiên kiến cá nhân.
AI trong tài chính không chỉ là một công cụ đơn lẻ mà là tập hợp nhiều công nghệ khác nhau như học máy (Machine Learning), học sâu (Deep Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), Thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) và trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI). Mỗi công nghệ này đáp ứng những nhu cầu cụ thể trong quy trình tài chính, từ phân tích dữ liệu đến tương tác với khách hàng và hỗ trợ ra quyết định.
Với khả năng hoạt động 24/7 và xử lý thông tin với tốc độ vượt trội, AI đã trở thành công nghệ không thể thiếu trong hệ sinh thái tài chính hiện đại. Nó mang lại sự chính xác, nhất quán và hiệu quả cho các quy trình tài chính, giúp các tổ chức không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua dịch vụ cá nhân hóa và phản hồi nhanh chóng.
>>> XEM THÊM: Retrieval-Augmented Generation (RAG) nâng cao chất lượng phản hồi cho LLMs như thế nào?
Tình hình ứng dụng AI trong tài chính hiện tại
Ngành tài chính đang trải qua một cuộc cách mạng sâu rộng nhờ công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Theo McKinsey, ứng dụng AI trong tài chính có thể giúp doanh nghiệp cải thiện hiệu suất hoạt động lên đến 20%, đồng thời giảm chi phí vận hành từ 10-25% nhờ khả năng tự động và động bộ chính xác các quy trình tài chính phức tạp và dễ sai sót khi thực hiện thủ công như xử lý hoá đơn, kế toán,….
Theo Accenture, đến năm 2023, có tới 83% các giám đốc tài chính (CFO) đầu tư vào công nghệ AI để tối ưu hóa quy trình tài chính nhằm nâng cao hiệu quả. Sự đầu tư này không chỉ giới hạn ở các tổ chức tài chính lớn mà còn lan rộng đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ, tạo nên một làn sóng ứng dụng AI đồng bộ trong toàn ngành.
Theo Gartner, đến năm 2025, doanh nghiệp ứng dụng AI vào quản lý tài chính có thể tiết kiệm đến 40% chi phí vận hành. Tại Việt Nam, theo khảo sát của Finastra, 94% tổ chức tài chính rất hứng khởi với những cơ hội mà AI mang lại cho ngành. Điều này được thể hiện qua việc triển khai rộng rãi AI trong các ứng dụng ngân hàng điện tử và ví điện tử. Giá trị giao dịch thông qua thanh toán di động hiện đã lên tới hàng tỷ USD mỗi ngày, cho thấy tiềm năng to lớn của việc tích hợp AI vào các giải pháp thanh toán thông minh trong tương lai.
Song song với ứng dụng AI, mô hình Banking-as-a-Service (BaaS) cũng đang phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam. Đây là mô hình tích hợp dịch vụ ngân hàng cốt lõi với sản phẩm của các doanh nghiệp phi ngân hàng, tạo điều kiện cho các công ty fintech phát triển sản phẩm mới với khả năng sử dụng cao hơn. Theo Finastra, 55% số người được khảo sát đánh giá cao năng lực cải thiện của BaaS ở Việt Nam, cao hơn 7% so với mức trung bình toàn cầu. Đáng chú ý, 89% tin rằng mô hình này là công cụ chính để tạo ra tăng trưởng và thu nhập kinh doanh, đưa Việt Nam đứng thứ hai sau Hồng Kông về niềm tin vào mô hình này.
Một xu hướng quan trọng khác là việc tích hợp các yếu tố ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị) vào hoạt động tài chính. Tại Việt Nam, 90% người được khảo sát đồng ý rằng việc hỗ trợ các sáng kiến ESG là thiết yếu đối với ngành tài chính. Theo PwC Việt Nam, các tổ chức tài chính có thể thu về tới 1,7 tỷ USD qua việc phát hành trái phiếu xanh, trái phiếu xã hội và trái phiếu bền vững. Đồng thời, có cơ hội đầu tư vốn lên tới 753 tỷ USD cho quá trình chuyển đổi năng lượng của Việt Nam từ 2016-2030, góp phần vào mục tiêu phát thải carbon bằng 0 vào năm 2050.
>>> XEM THÊM: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì? 3 Ứng dụng thực tế của NLP
Thách thức khi ứng dụng AI trong tài chính
Mặc dù tiềm năng to lớn, việc triển khai AI trong tài chính vẫn đối mặt với nhiều thách thức như chi phí đầu tư ban đầu cao, khả năng tích hợp với hệ thống hiện tại, vấn đề bảo mật và tuân thủ pháp lý. Theo ước tính, các doanh nghiệp có thể phải mất khoảng 7-10% ngân sách IT cho việc triển khai AI trong tài chính trong giai đoạn đầu, một con số không nhỏ đối với nhiều tổ chức.
Ngoài ra, với sự thay đổi quá nhanh chóng của công nghệ, việc xây dựng khuôn khổ pháp lý và đào tạo nhân viên về các kỹ năng chuyển đổi số để đối phó với các rủi ro và tội phạm công nghệ ngày càng tinh vi vẫn là một thách thức lớn. Để gia tăng hiệu quả ứng dụng AI trong tài chính, các ngân hàng TMCP Việt Nam cần có lộ trình đầu tư cơ sở hạ tầng cốt lõi và kế hoạch đào tạo nhân viên phù hợp. Sự phối hợp giữa các bộ ngành và cơ quan liên quan cũng rất quan trọng trong việc nghiên cứu, ban hành các quy định pháp luật và đảm bảo an ninh bảo mật trong hoạt động tài chính.
Tóm lại, AI trong tài chính không chỉ là một xu hướng nhất thời mà đã trở thành yếu tố then chốt giúp các tổ chức tài chính duy trì lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số. Với khả năng tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu chính xác, quản lý rủi ro hiệu quả và nâng cao trải nghiệm khách hàng, AI đang mở ra cánh cửa cho một tương lai tài chính thông minh hơn, an toàn hơn và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, để khai thác tối đa tiềm năng của AI trong tài chính, các tổ chức cần vượt qua những thách thức về chi phí đầu tư, khuôn khổ pháp lý, an ninh mạng và phát triển nhân lực.
>>> XEM THÊM:
