Khám phá vai trò của AI trong lĩnh vực Tài chính

Người ta tin rằng không một công nghệ nào khác có tác động lớn hơn đến thế giới trong mười năm qua so với AI. Trí tuệ nhân tạo (AI), mang đến cho robot khả năng học hỏi chỉ dựa trên dữ liệu, đang được tích hợp vào hầu hết mọi khía cạnh trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta.

Với việc AI tự động hóa các nhiệm vụ tốn thời gian, nâng cao hiệu quả lên một tầm cao mới và duy trì các tiêu chuẩn nghiêm ngặt về an ninh và an toàn, nó đang đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện tất cả các ngành hiện có, từ chăm sóc sức khỏe, vận tải, giáo dục, quản lý, tiếp thị,… Câu hỏi đặt ra là, ngành công nghiệp AI thực sự lớn đến mức nào và bao nhiêu tổ chức trên thế giới đang tích hợp công nghệ này vào quy trình làm việc của họ?

Theo một nghiên cứu do Gartner thực hiện, 37% doanh nghiệp từ khắp nơi trên thế giới đã kết hợp AI vào quy trình làm việc của họ ở một mức độ nào đó. AI có giá trị thị trường toàn cầu ước tính là 87 tỷ đô vào năm 2021 và giá trị thị trường dự đoán là 1.597,1 tỷ đô vào năm 2030.

Phải nói rằng, ngành tài chính là ngành mà AI đang đóng một vai trò đặc biệt quan trọng. Chúng ta sẽ điểm qua một số cách mà AI đã thay đổi ‘sân chơi’ tài chính trong những năm gần đây, từ việc cung cấp khả năng phát hiện gian lận và quản lý rủi ro tài chính vượt trội cho đến cách mạng hóa hoàn toàn lĩnh vực ngân hàng.

Lợi ích của AI trong lĩnh vực ngân hàng

Với sự thành công của AI trong vài thập kỷ qua, không có gì ngạc nhiên khi các ngân hàng đang cố gắng tích hợp nó vào mọi khía cạnh kinh doanh của họ. Mang lại cho họ lợi thế so với đối thủ và đơn giản hóa các quy trình khác nhau.

Bằng việc kết hợp AI vào lĩnh vực ngân hàng, họ không chỉ loại bỏ các nhiệm vụ tẻ nhạt, tiết kiệm thời gian và tiền bạc mà còn cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách cung cấp dịch vụ chatbot, truy cập 24 giờ cho các cố vấn tài chính, bảo mật vượt trội và phát hiện gian lận,…

Đưa ra những quyết định sáng suốt

Một trong những lợi ích chính của AI trong ngân hàng là khả năng đề xuất các quyết định dựa trên phân tích dữ liệu mở rộng của nó. Ý tưởng đằng sau một ứng dụng như vậy là các mô hình AI phân tích các bộ dữ liệu lớn rất tốt, bao gồm số liệu khoản vay trước đó và tài sản tài chính của khách hàng để dự đoán các lựa chọn khoản vay trong tương lai, trái ngược với các nhà quản lý ngân hàng, những người chủ yếu dựa vào khuynh hướng cá nhân và hiểu biết của con người.

Các thuật toán AI có thể phân tích nhiều loại dữ liệu, bao gồm lịch sử tín dụng, thu nhập và mô hình chi tiêu, để đưa ra đánh giá chính xác hơn về rủi ro tín dụng của một cá nhân dựa trên các thông số cụ thể. Thông tin này có thể được các tổ chức tài chính sử dụng để đưa ra các quyết định cho vay sáng suốt hơn và giảm thiểu rủi ro.

Khám phá các nguồn doanh thu mới

Tương tự như cho vay tài chính, AI có thể cung cấp cho các ngân hàng những nguồn thu nhập mới. Mô hình AI sẽ thực hiện các bước tương tự khi nó tìm kiếm thông qua hàng triệu luồng doanh thu lịch sử để tìm kiếm nguồn thu nhập đáng tin cậy nhất với lợi nhuận tốt nhất.

Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng nhằm xác định các mẫu và dự đoán hành vi. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra những quyết định sáng suốt về phát triển sản phẩm, các chiến lược tiếp thị và quản lý rủi ro. AI cũng có thể được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường và xác định cơ hội đầu tư, giúp các tổ chức đưa ra những quyết định đầu tư theo hướng dữ liệu.

Giảm chi phí kinh doanh

Một trong những lợi ích chính của AI là tiết kiệm chi phí tiềm năng từ việc tự động hóa các quy trình tốn thời gian như dịch vụ khách hàng và các hoạt động back-office. Theo phân tích của Insider Intelligence, ước tính trong năm tới, các ngân hàng sẽ tiết kiệm được khoản chi phí đáng kinh ngạc là 447 tỷ đô. Điều này là do ngày càng có nhiều ngân hàng áp dụng AI vào quy trình làm việc của họ và thậm chí còn phát minh ra các phương pháp mới và độc đáo để sử dụng nó trong các dịch vụ của họ.

Lợi ích của AI trong phát hiện gian lận

Một cách khác mà AI đang trợ giúp trong việc quản lý rủi ro là cải thiện khả năng phát hiện gian lận. Gian lận đã xuất hiện kể từ khi tiền được phát minh, vì vậy điều quan trọng là phải luôn phòng thủ vững chắc để chống lại nó. Thẻ tín dụng ngân hàng có thể được sử dụng bởi chủ sở hữu của nó cũng như bởi bọn tội phạm ăn cắp hoặc đoán số tài khoản, gây ra mối đe dọa cho cả chủ tài khoản và tổ chức ngân hàng.

Các ngân hàng chịu trách nhiệm về hoạt động gian lận xảy ra đối với một cá nhân để tạo ra sự an toàn và bảo mật cho các quỹ. Không ai muốn vấp phải một giao dịch trị giá hàng nghìn đô la mà họ không thực hiện, ngân hàng cũng không muốn bồi thường thiệt hại do trộm cắp. Bằng việc triển khai phát hiện gian lận, các giao dịch bất hợp pháp có thể bị hủy bỏ để tiết kiệm thời gian và tiền bạc cho cả hai bên.

Trong vài thập kỷ qua, phát hiện gian lận đã tiến bộ đáng kể, gây ra cuộc chiến kéo dài giữa các tập đoàn và những kẻ lừa đảo. Với mỗi bước mà một tổ chức thực hiện để bảo vệ an ninh truy cập tài chính của mình, những kẻ lừa đảo đang nghĩ ra những cách mới và ngày càng sáng tạo hơn để thực hiện các giao dịch tài chính. Phải nói rằng, không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức ngân hàng và tổ chức tài chính đã tận dụng lợi thế của AI, với 58% lĩnh vực tài chính sử dụng nó như một tuyến phòng thủ mới nhất chống lại tội phạm gian lận.

Theo một nghiên cứu được thực hiện bởi Statista’s Research Department, ước tính thiệt hại khổng lồ 756 triệu đô la Mỹ do gian lận trực tuyến chỉ riêng ở Hoa Kỳ trong năm 2021. Do đó, luôn có những khối chi phí khổng lồ được chi hàng năm để nâng cấp các hệ thống phát hiện gian lận trên toàn lĩnh vực tài chính.

AI giúp ngăn chặn gian lận tài chính như thế nào?

Phát hiện gian lận tiền trí tuệ nhân tạo (Pre-AI) được thực hiện thủ công bởi các nhóm điều tra viên. Một kỹ thuật phổ biến là so sánh dữ liệu người dùng với nhiều cơ sở dữ liệu và tìm kiếm các kết quả phù hợp tiềm năng, điều này có thể rất tốn thời gian.

Phương pháp này không chỉ chậm mà còn dễ xảy ra lỗi do con người. Để giải quyết vấn đề này, các giải pháp doanh nghiệp đã được tạo ra để đẩy nhanh quá trình bằng cách thu thập thêm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và xử lý nó nhanh hơn bất kỳ nhóm nào có thể.

Phát hiện gian lận theo thời gian thực

Với AI được tích hợp vào các hệ thống phát hiện gian lận, chúng ta có thể nhanh chóng phát hiện và ngăn chặn mọi giao dịch gian lận. Ngăn chặn các giao dịch gian lận xảy ra ngay từ đầu để loại bỏ bất kỳ thiệt hại nghiêm trọng nào xảy ra. Sau đó, mô hình này có thể nghiên cứu các mẫu và thông tin chi tiết khác nhau để phân biệt giữa những hành vi được coi là hành vi mua hàng bình thường của khách hàng và những gì được coi là đáng ngờ.

Địa điểm giao dịch, thói quen mua hàng, giao dịch lớn bất ngờ và hơn thế nữa đều là những yếu tố góp phần ngăn chặn gian lận. Các ngân hàng khác nhau sẽ gửi tin nhắn tự động đến chủ thẻ đang cố gắng mua hàng ở các vị trí địa lý khác hẳn so với các lần mua hàng gần nhất. Ví dụ, chủ thẻ không thể mua hàng một cách bình thường tại cửa hàng tạp hóa địa phương của họ đồng thời thực hiện giao dịch ở xa nửa vòng trái đất trong cùng một giờ.

Xử lý nhiều dữ liệu hơn theo cấp số nhân

Với AI, chúng ta có thể xử lý số lượng giao dịch lớn hơn trong thời gian ngắn hơn đáng kể. Điều này cho phép các tổ chức kiểm tra gian lận trong hàng triệu giao dịch hàng ngày với ít sự can thiệp của con người hơn. Với việc đưa AI vào lĩnh vực tài chính và đặc biệt là phát hiện gian lận, các ngân hàng có thể sử dụng những thuật toán AI để phát hiện mọi chuyển khoản tài chính đáng ngờ trong số hàng triệu giao dịch chuyển hàng ngày.

AI thậm chí có thể khám phá những chi tiết nhỏ mà người vận hành con người thường làm rối tung lên. Chuyển khoản gian lận sau đó được loại bỏ hoàn toàn hoặc được lọc và chuyển cho người vận hành hoặc kết hợp xác thực 2 yếu tố để kiểm tra tính hợp lệ của giao dịch. Vì vậy, chính xác thì thuật toán phát hiện gian lận được xây dựng như thế nào ngay từ đầu?

Phát hiện gian lận được xây dựng bằng việc sử dụng Học máy (Machine Learning), một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo cho phép máy tính học hỏi bằng cách tận dụng một lượng lớn dữ liệu được sắp xếp và dán nhãn.

Trong trường hợp phát hiện gian lận, một mô hình Học máy được đào tạo bằng cách đưa vào một lượng lớn các giao dịch tài chính trước đó. Các bộ dữ liệu này bao gồm cả giao dịch gian lận và không gian lận với nhiều trường hợp biên ở giữa. Trong trường hợp Học máy có giám sát, mỗi và mọi giao dịch sẽ được gắn nhãn là đúng (giao dịch gian lận) hoặc sai (giao dịch không gian lận) và đôi khi có thể cần sự can thiệp của con người.

Tương lai của AI trong phát hiện gian lận

Như với bất kỳ mô hình Học máy nào, càng nhiều dữ liệu được cung cấp thì nó càng hoàn thành tốt nhiệm vụ. Trong trường hợp phát hiện gian lận, mô hình có thể tiếp tục học hỏi từ hàng nghìn giao dịch mới mà nó nhận được hàng ngày, cho phép mô hình phát hiện gian lận liên tục cải thiện theo thời gian. Sau đó, mô hình sẽ lưu những hành vi được coi là bình thường và so sánh tất cả các giao dịch của khách hàng với chúng. Nếu một yêu cầu được cho không bình thường, thì mô hình sẽ trực tiếp gắn nhãn yêu cầu đó là đáng ngờ, ngăn không cho giao dịch đó diễn ra.

Phát hiện gian lận đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược của bất kỳ tổ chức tài chính nào. Sự bùng nổ dữ liệu khiến việc chống gian lận trở nên khó khăn hơn bao giờ hết. Tuy nhiên, không chỉ đơn giản là có sẵn các công cụ và khả năng kỹ thuật mới theo ý của chúng ta – các tổ chức cần biết cách áp dụng chúng một cách tốt nhất để có thể phát hiện các mối đe dọa mới nhất từ vị trí thuận lợi hiệu quả nhất. Người ta dự đoán rằng AI sẽ sớm có thể phát hiện ra các vụ lừa đảo tài chính ngay cả trước khi chúng diễn ra.

Nhược điểm của AI trong tài chính

AI có thể giúp các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu của họ, quản lý rủi ro và đưa ra quyết định tốt hơn. Mặc dù có nhiều hứa hẹn về AI, nhưng cũng có những hạn chế và nhược điểm nhất định cần được thừa nhận. Nói chung, mọi doanh nghiệp đều khác nhau, vì vậy không có giải pháp chung nào phù hợp với tất cả mọi người. Quyết định triển khai AI của một công ty sẽ phụ thuộc vào các mục tiêu, chiến lược và khả năng chính của công ty đó.

Chất lượng dữ liệu

Dữ liệu là một trong những thành phần quan trọng nhất của mô hình Học máy do hiệu suất của mô hình tương quan trực tiếp với chất lượng dữ liệu mà nó được cung cấp. Khi nói đến việc sử dụng AI trong lĩnh vực tài chính, điều cần thiết là tăng hệ số tin cậy cho hiệu suất của mô hình bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng là rất lớn, đa dạng và được cập nhật thường xuyên. Không nên xem nhẹ quá trình thu thập dữ liệu vì việc xây dựng một bộ dữ liệu chất lượng cao đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức.

Bảo mật dữ liệu

Một trong những thách thức khó khăn nhất của AI trong lĩnh vực tài chính là bảo mật dữ liệu. Thực tế là một lượng lớn dữ liệu được sử dụng trong các mô hình này có thể được coi là rất nhạy cảm. Tên, tuổi, địa chỉ, số thẻ tín dụng, tài khoản ngân hàng và các thông tin khác của khách hàng có thể được bao gồm trong dữ liệu đó. Trong những trường hợp này, vi phạm dữ liệu sẽ gây nguy hiểm cho quyền riêng tư cá nhân của khách hàng đồng thời cho phép kẻ tấn công truy cập vào tài sản tài chính của họ. Để giải quyết vấn đề này, cần phải thực hiện thêm các biện pháp phòng ngừa bảo mật để ngăn dữ liệu nhạy cảm rơi vào tay kẻ xấu.

Tác động của AI đối với các dịch vụ tài chính

Nhìn vào AI trong tài chính từ góc độ lịch sử, rõ ràng AI và Học máy đã được sử dụng rộng rãi từ những năm 1980. AI trong tài chính ban đầu chỉ là một nghiên cứu mang tính lý thuyết cao, nhưng trong những năm gần đây đã có những bước tiến lớn để trở thành một phần không thể thiếu của nhiều tổ chức tài chính.

AI mở ra một thế giới đầy những khả năng, từ việc cung cấp cho các ngân hàng và tổ chức tài chính khả năng tối đa hóa dịch vụ của họ trong một môi trường không chắc chắn và thay đổi liên tục, mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh đáng kể so với các đối thủ, cho đến cung cấp các dịch vụ hoàn toàn tự động như chatbot và cố vấn tài chính cá nhân, giảm đáng kể số lượng các dấu vết gian lận trong tất cả các giao dịch tài chính và cung cấp những chi tiết tốt hơn về các khoản vay tiếp theo và rủi ro tài chính.

Nếu không có sự đóng góp của Trí tuệ nhân tạo, thế giới tài chính sẽ trông rất khác so với ngày nay. Giới hạn của AI vẫn chưa được biết, nhưng ngược lại, khả năng của AI vẫn chưa được hiện thực hóa. Tuy nhiên, có một điều rõ ràng là thế giới đã bị thay đổi về cơ bản bởi nó.

Theo Exxact Corp

____
Bài viết liên quan