https://sputniknews.vn/20240331/genai-co-tiem-nang-cach-mang-hoa-nganh-ngan-hang-tai-viet-nam-29035285.html
GenAI có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng tại Việt Nam?
GenAI có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng tại Việt Nam?
Sputnik Việt Nam
HÀ NỘI (Sputnik) - Generative AI (GenAI) hay AI tạo sinh, một công nghệ tiên tiến cho phép máy tính tạo ra dữ liệu và nội dung, có tiềm năng đáng kể trong... 31.03.2024, Sputnik Việt Nam
2024-03-31T10:07+0700
2024-03-31T10:07+0700
2024-03-31T10:07+0700
việt nam
quan điểm-ý kiến
tác giả
ngân hàng
công nghệ
ai
trí tuệ nhân tạo
https://cdn1.img.sputniknews.vn/img/07e5/08/1e/11007202_87:0:1907:1024_1920x0_80_0_0_2ec39a016d028dd27df04d292904e4cc.jpg
Theo báo cáo của McKinsey mới đây, GenAI có thể mang lại giá trị hàng năm lên đến 340 tỷ đô la chỉ trong ngành ngân hàng so với AI truyền thống. AI tạo sinh có thể hoạt động song song với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hơn.GenAI vượt trội hơn AI truyền thốngMột trong những lợi ích chính của Generative AI là khả năng tự động hóa các thủ tục ngân hàng khác nhau. GenAI có thể tạo ra dữ liệu tài chính, tạo hợp đồng và thậm chí sản xuất nội dung tiếp thị, tiết kiệm thời gian và công sức cho nhân viên ngân hàng. Việc tự động hóa này có thể giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy trong hoạt động ngân hàng.Chia sẻ với Sputnik về những điểm khác biệt vượt trội của GenAI so với AI truyền thống, ông Moz Đặng, chuyên gia IT một tập đoàn công nghệ đa quốc gia có chi nhánh tại TP HCM, cho biết:Chuyên gia trên cũng nhấn mạnh rằng, để GenAI trả kết quả thì cần xử lý nhiều dữ liệu hơn để xác suát câu trả lời sát nhất với câu hỏi khách đưa ra.GenAI cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc mô phỏng và thử nghiệm các kịch bản trong lĩnh vực ngân hàng. Bằng cách tạo ra dữ liệu tổng hợp, ngân hàng có thể đào tạo nhân viên, đánh giá rủi ro và kiểm tra hệ thống một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Điều này giúp nâng cao khả năng sẵn sàng hoạt động và quản lý rủi ro tổng thể của các ngân hàng.Một ứng dụng quan trọng khác của GenAI nằm ở phân tích và dự đoán dữ liệu. Với khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu, GenAI có thể cung cấp những hiểu biết và dự đoán có giá trị hỗ trợ các quyết định đầu tư, đánh giá rủi ro và định giá tài sản trong ngành ngân hàng.Thách thức áp dụng GenAI tại các ngân hàng Việt NamTheo phân tích của chuyên gia trên, GenAI hiện tại Việt Nam chưa có ngân hàng nào ứng dụng, ngay cả với các ngân hàng đứng đầu về chuyển đổi số như Techcombank hay TP Bank. Ông Moz Đặng cho biết thêm:Một thách thức nữa đối với việc áp dụng GenAI vào hệ thống ngân hàng Việt Nam chính là GenAI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đây là trở ngại đáng kể vì tính đầy đủ, nhất quán và độ chính xác của dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính minh bạch của mô hình AI. Tính không chính xác, thậm chí là sai lệch của dữ liệu đào tạo có thể bị khuếch đại bởi các mô hình GenAI, dẫn đến kết quả không tối ưu.Ngoài ra, chuyên gia cũng cho rằng các ngân hàng Việt Nam hiện nay đang cố gắng đổi mới quá nhiều thứ cùng một lúc trong quy trình chăm sóc khách hàng trong khi còn nhiều hạn chế về tài chính, công nghệ, năng lực và cơ sở hạ tầng.Giải pháp GenAI cho hệ thống ngân hàng ViệtCó thể thấy, việc sử dụng GenAI trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam sẽ mở ra kỷ nguyên mới cho quy trình chăm sóc khách hàng.Cũng theo chuyên gia trên, điều quan trọng cần lưu ý là việc sử dụng Generative AI trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam phải tuân thủ các quy định và luật về quyền riêng tư đồng thời bảo vệ thông tin khách hàng.Nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng hiện nay còn là đầu tư vào biện pháp chuẩn bị, bảo vệ và phát triển dữ liệu lớn (Big Data) chất lượng cao. Đồng thời, tiếp tục nghiên cứu, phát triển giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất nhằm cho phép GenAI truy cập thông tin quan trọng, thực hiện quy trình tự động mà không cần giám sát liên tục.GenAI có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng tại Việt Nam bằng cách thúc đẩy tự động hóa, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cho phép phân tích dữ liệu nâng cao. Ứng dụng của GenAI, kết hợp với chuyên môn trong ngành và tuân thủ quy định, có thể dẫn đến những tiến bộ và lợi ích đáng kể trong lĩnh vực ngân hàng.
https://sputniknews.vn/20240328/chu-tich-tap-doan-hoa-lam-roi-ghe-pho-tong-ngan-hang-tung-lien-quan-den-bau-kien--28993825.html
https://sputniknews.vn/20240324/eximbank-la-khung-hoang-truyen-thong-lon-thu-2-nganh-ngan-hang-viet-nam-chi-sau-scb-28922517.html
https://sputniknews.vn/20240323/tri-tue-nhan-tao-cho-thay-truyen-thong-nga-se-nhu-the-nao-o-viet-nam-28888596.html
https://sputniknews.vn/20240328/bat-giam-doc-ngan-hang-msb-thanh-xuan-vu-khach-mat-58-ty-dong-29013770.html
https://sputniknews.vn/20240311/ngan-hang-nha-nuoc-bat-dau-hanh-dong-28639150.html
https://sputniknews.vn/20240204/ve-tinh-voi-tri-tue-nhan-tao-dau-tien-tren-the-gioi-ma-trung-quoc-phong-len-se-hieu-qua-ra-sao-27985766.html
https://sputniknews.vn/20240303/bo-tai-chinh-muon-danh-thue-dich-vu-xuat-khau-10-vcci-phan-doi-28502629.html
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
2024
Taras Ivanov
https://cdn1.img.sputniknews.vn/img/921/33/9213389_0:189:511:700_100x100_80_0_0_45fe7a54df37496801dfdab04a46c8a3.jpg
Taras Ivanov
https://cdn1.img.sputniknews.vn/img/921/33/9213389_0:189:511:700_100x100_80_0_0_45fe7a54df37496801dfdab04a46c8a3.jpg
tin thời sự
vn_VN
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Sputnik Việt Nam
moderator.vn@sputniknews.com
+74956456601
MIA „Rosiya Segodnya“
Taras Ivanov
https://cdn1.img.sputniknews.vn/img/921/33/9213389_0:189:511:700_100x100_80_0_0_45fe7a54df37496801dfdab04a46c8a3.jpg
việt nam, quan điểm-ý kiến, tác giả, ngân hàng, công nghệ, ai, trí tuệ nhân tạo
việt nam, quan điểm-ý kiến, tác giả, ngân hàng, công nghệ, ai, trí tuệ nhân tạo
GenAI có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng tại Việt Nam?
HÀ NỘI (Sputnik) - Generative AI (GenAI) hay AI tạo sinh, một công nghệ tiên tiến cho phép máy tính tạo ra dữ liệu và nội dung, có tiềm năng đáng kể trong ngành ngân hàng tại Việt Nam. Bằng cách tận dụng Generative AI, các ngân hàng có thể tăng cường tự động hóa, hợp lý hóa các quy trình và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
Theo báo cáo của McKinsey mới đây, GenAI có thể mang lại giá trị hàng năm lên đến 340 tỷ đô la chỉ trong ngành ngân hàng so với AI truyền thống. AI tạo sinh có thể hoạt động song song với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hơn.
GenAI vượt trội hơn AI truyền thống
Một trong những lợi ích chính của Generative AI là khả năng tự động hóa các thủ tục
ngân hàng khác nhau. GenAI có thể tạo ra dữ liệu tài chính, tạo hợp đồng và thậm chí sản xuất nội dung tiếp thị, tiết kiệm thời gian và công sức cho nhân viên ngân hàng. Việc tự động hóa này có thể giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy trong hoạt động ngân hàng.
Chia sẻ với Sputnik về những điểm khác biệt vượt trội của GenAI so với AI truyền thống, ông Moz Đặng, chuyên gia IT một tập đoàn công nghệ đa quốc gia có chi nhánh tại TP HCM, cho biết:
“Nếu nói AI truyền thống là 1 thì GenAI là 100. Ví dụ, AI truyền thống sẽ theo quy tắc ‘đúng/sai’, ‘có/không’ để trả lời khách. Tùy vào câu hỏi của khách có keywords gì để AI gợi ý theo những gì được dạy, có xác suất gần nhất với câu hỏi của khách. GenAI hội tụ tất cả tính năng của AI truyền thống nhưng được dạy nhiều dữ liệu hơn. Mô hình GenAI được đào tạo lâu hơn nên về khả năng trả thông tin cũng gần đúng hơn nhiều lần so với AI truyền thống”.
Chuyên gia trên cũng nhấn mạnh rằng, để GenAI trả kết quả thì cần xử lý nhiều dữ liệu hơn để xác suát câu trả lời sát nhất với câu hỏi khách đưa ra.
GenAI cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc mô phỏng và thử nghiệm các kịch bản trong lĩnh vực ngân hàng. Bằng cách tạo ra
dữ liệu tổng hợp, ngân hàng có thể đào tạo nhân viên, đánh giá rủi ro và kiểm tra hệ thống một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Điều này giúp nâng cao khả năng sẵn sàng hoạt động và quản lý rủi ro tổng thể của các ngân hàng.
“Hơn nữa, GenAI có thể góp phần tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng công nghệ này, các ngân hàng có thể tạo ra nội dung được cá nhân hóa và tùy chỉnh, từ các thông điệp tiếp thị phù hợp đến giao diện người dùng. Mức độ tùy chỉnh này tạo ra một môi trường tương tác và cá nhân hóa hơn cho khách hàng, nâng cao trải nghiệm ngân hàng tổng thể của họ”, chuyên gia trên chỉ ra.
Một ứng dụng quan trọng khác của GenAI nằm ở phân tích và dự đoán dữ liệu. Với khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu, GenAI có thể cung cấp những hiểu biết và dự đoán có giá trị hỗ trợ các quyết định đầu tư, đánh giá rủi ro và định giá tài sản trong ngành ngân hàng.
Thách thức áp dụng GenAI tại các ngân hàng Việt Nam
Theo phân tích của chuyên gia trên, GenAI hiện tại Việt Nam chưa có ngân hàng nào ứng dụng, ngay cả với các ngân hàng đứng đầu về chuyển đổi số như Techcombank hay TP Bank. Ông Moz Đặng cho biết thêm:
“Hiện các ngân hàng Việt Nam vẫn đang dùng AI truyền thống để giải đáp thắc mắc của khách hàng. Tuy nhiên chỉ dừng lại ở mức độ cung cấp thông tin. Tiếp đến, chi phí cao của ứng dụng GenAI và học máy tiên tiến cũng như khan hiếm lao động lành nghề đang cản trở sự phổ biến trong lĩnh vực này”.
Một thách thức nữa đối với việc áp dụng GenAI vào hệ thống ngân hàng Việt Nam chính là GenAI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đây là trở ngại đáng kể vì tính đầy đủ, nhất quán và độ chính xác của dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính minh bạch của mô hình AI. Tính không chính xác, thậm chí là sai lệch của dữ liệu đào tạo có thể bị khuếch đại bởi các mô hình GenAI, dẫn đến kết quả không tối ưu.
“Cơ sở hạ tầng nhiều lớp cũng đặt ra một thách thức khác đối với GenAI vì loại AI này phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu. Xét về mặt kỹ thuật thì việc áp dụng không hề khó. Tuy nhiên, quy trình là rào cản quy định của ngân hàng do liên quan đến vấn đề bảo mật thông tin và dữ liệu ngân hàng. GenAI không thể truy cập được các dữ liệu này, vì thế không thể thực hiện tác vụ thanh toán đơn giản hoặc phức tạp liên quan đến thông tin khách hàng”, ông Moz Đặng phân tích.
Ngoài ra, chuyên gia cũng cho rằng các ngân hàng Việt Nam hiện nay đang cố gắng đổi mới quá nhiều thứ cùng một lúc trong quy trình chăm sóc khách hàng trong khi còn nhiều hạn chế về tài chính, công nghệ, năng lực và cơ sở hạ tầng.
Giải pháp GenAI cho hệ thống ngân hàng Việt
Có thể thấy, việc sử dụng GenAI trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam sẽ mở ra kỷ nguyên mới cho quy trình chăm sóc khách hàng.
“Bất kỳ ngân hàng nào muốn thực hiện hoạt động gì trên tài khoản của khách hàng phải có xác nhận từ chính chủ, thay đổi hay trích xuất giữ liệu ra sao phải xin phép. Điều này GenAI hỗ trợ được rất tốt việc truy vấn hoặc cung cấp thông tin tài khoản”, chuyên gia Moz Đặng nhấn mạnh.
Cũng theo chuyên gia trên, điều quan trọng cần lưu ý là việc sử dụng Generative AI trong lĩnh vực ngân hàng ở Việt Nam phải tuân thủ các quy định và luật về quyền riêng tư đồng thời bảo vệ thông tin khách hàng.
“Hợp tác với các chuyên gia trong ngành và thực hiện các biện pháp kiểm soát nghiêm ngặt là điều cần thiết để đảm bảo tính chính xác, độ tin cậy và việc sử dụng có đạo đức dữ liệu và kết quả được tạo ra. Ngoài ra, đào tạo nhân lực có chuyên môn về công nghệ và sự hiểu biết sâu sắc về mục tiêu và quy trình của tổ chức là một trong những điều quan trọng để triển khai GenAI tai các ngân hàng Việt Nam”, chuyên gia cho biết.
Nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng hiện nay còn là đầu tư vào biện pháp chuẩn bị, bảo vệ và phát triển dữ liệu lớn (Big Data) chất lượng cao. Đồng thời, tiếp tục nghiên cứu, phát triển giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất nhằm cho phép GenAI truy cập thông tin quan trọng, thực hiện quy trình tự động mà không cần giám sát liên tục.
“Tôi cho rằng, và các chính sách hỗ trợ hệ sinh thái AI tại Việt Nam cần được mở rộng để giúp ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới nổi, bắt kịp các nước khác trên thế giới”, ông Moz Đặng hy vọng.
GenAI có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng tại Việt Nam bằng cách thúc đẩy tự động hóa, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cho phép phân tích dữ liệu nâng cao. Ứng dụng của GenAI, kết hợp với chuyên môn trong ngành và tuân thủ quy định, có thể dẫn đến những tiến bộ và lợi ích đáng kể trong lĩnh vực ngân hàng.
