AI ứng dụng trong công nghệ tài chính

Công nghệ tài chính, hay fintech, đề cập đến việc sử dụng các công cụ kỹ thuật số, dữ liệu và tự động hóa để chuyển đổi và tăng tốc hoạt động trong các ngân hàng và ngành tài chính. Nó cũng bao gồm phần mềm và ứng dụng mà người tiêu dùng sử dụng để tiếp cận các dịch vụ tài chính, bao gồm các công cụ giúp lập ngân sách, theo dõi chi tiêu, mua bán cổ phiếu và đăng ký vay thế chấp. Các đổi mới fintech đang giúp các ngân hàng theo kịp tốc độ chuyển đổi số trong ngành tài chính, trong khi  trí tuệ nhân tạo đang giúp đẩy nhanh quá trình tự động hóa fintech.

AI trong công nghệ tài chính: Tổng quan thị trường

Sự phát triển của công nghệ tài chính

Các ngân hàng và tổ chức tài chính đã dần tự động hóa và số hóa quy trình kể từ cuối thế kỷ 20. Từ máy ATM đầu tiên năm 1967 đến các ứng dụng và dịch vụ gửi tiền kỹ thuật số như Venmo và Zelle vào những năm 2000, công nghệ đã thay đổi đáng kể cách mọi người giao dịch tài chính. Nó đã thay đổi cách họ chuyển tiền, mua bảo hiểm, vay vốn và đầu tư.

Fintech đã mở rộng khả năng tiếp cận các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng, đồng thời đơn giản hóa nhiều quy trình kinh doanh truyền thống. Fintech hiện tại được cung cấp dưới dạng phần mềm sử dụng kết hợp các giao diện lập trình ứng dụng (API), ứng dụng di động và dịch vụ dựa trên web. Các thành phần này cho phép các ngân hàng chia sẻ dữ liệu nhạy cảm của khách hàng một cách an toàn, đồng thời mang đến cho khách hàng trải nghiệm người dùng liền mạch và hấp dẫn.

AI in fintech

Trong ngành công nghệ tài chính, nhiều công ty công nghệ tài chính khởi nghiệp tập trung vào phát triển phần mềm, sau đó hợp tác với các ngân hàng lớn, công ty đầu tư và công ty thanh toán trong lĩnh vực tài chính.

AI đang chuyển đổi công nghệ tài chính và tài chính như thế nào

Khi lĩnh vực tài chính ngày càng số hóa, lượng dữ liệu được tạo ra từ các giao dịch và dịch vụ khác cũng tăng lên. AI có thể giúp hợp lý hóa các quy trình tài chính và tăng cường quan hệ đối tác kinh doanh bằng cách hiển thị và trình bày thông tin liên quan. Nó có thể giúp tính toán rủi ro, dự báo các điều kiện trong tương lai và tối ưu hóa các phân tích, lập kế hoạch và tổ chức tài chính.

Có một số danh mục hàng đầu mà các dịch vụ fintech thuộc về: ngân hàng và ví điện tử, thanh toán kỹ thuật số, tài chính cá nhân, đầu tư và cho vay. Khi AI ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực tài chính, các ứng dụng AI và thuật toán học máy giúp phân tích tập dữ liệu, tự động hóa các tác vụ và cải thiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu dễ dàng hơn.

Ai cần AI trong công nghệ tài chính?

Công nghệ tài chính (fintech) được tăng cường AI có thể hữu ích cho mọi loại người dùng tương tác với các tổ chức tài chính theo một cách nào đó. Những người dùng này bao gồm khách hàng thường xuyên, nhà phát triển, nhà phân tích ngành, chiến lược gia và nhà quản lý rủi ro cho các tổ chức tài chính như ngân hàng bán lẻ, ngân hàng thương mại, ngân hàng đầu tư, nền tảng giao dịch, nền tảng thương mại điện tử và các doanh nghiệp có sự hiện diện kỹ thuật số.

Các trường hợp sử dụng AI trong công nghệ tài chính

Có một số cách khác nhau để tích hợp hệ thống AI với phần mềm công nghệ tài chính. Dưới đây là một số ví dụ về ứng dụng AI trong công nghệ tài chính:

  • Đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng
  • Phát hiện gian lận
  • Trợ lý ảo
  • Các công cụ và dịch vụ tài chính cá nhân dựa trên AI
  • Giao dịch thuật toán và quản lý danh mục đầu tư

Đánh giá và quản lý rủi ro tín dụng

Hoạt động ngân hàng có thể đi kèm với một số rủi ro nhất định. Rủi ro tín dụng là một trong số đó. Trước đây, các tổ chức tài chính đã đưa ra mô hình rủi ro tín dụng để dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng.

Quản lý rủi ro là một lĩnh vực mà AI có thể đóng góp đáng kể. Bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, các thuật toán AI có thể xác định các mô hình và xu hướng có thể chỉ ra những rủi ro tiềm ẩn. Ví dụ, AI có thể giúp xác định những khách hàng có khả năng vỡ nợ cao hơn, từ đó giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn và giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn.

Thuật toán AI có thể thay thế các mô hình thống kê truyền thống trong tính toán điểm tín dụng. Nó có thể nhanh chóng phân tích thu nhập, giao dịch, lịch sử tín dụng, kinh nghiệm làm việc và tính đến các thay đổi theo thời gian thực cũng như thông tin cập nhật nhất từ ​​các hoạt động trực tuyến để đánh giá mức độ tín nhiệm chính xác hơn. Việc sử dụng công nghệ AI có thể giảm thời gian và công sức cần thiết để chuẩn bị và tóm tắt báo cáo, đồng thời đơn giản hóa quy trình phê duyệt tín dụng.

Phát hiện gian lận

Một rủi ro khác mà các ngân hàng thường gặp phải là gian lận. Các mô hình AI và học sâu là những công cụ tuyệt vời để xác định các mô hình và tìm ra điểm bất thường. Chúng có thể được đào tạo để phát hiện các hoạt động gian lận bằng cách phân tích các giao dịch gần như theo thời gian thực và theo dõi các mô hình hành vi cũng như thói quen chi tiêu của người dùng.

Ví dụ, AI có thể giúp phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng cách xác định các kiểu chi tiêu hoặc giao dịch bất thường xảy ra ngoài hành vi thông thường của khách hàng.

AI cũng có thể tính đến nhiều biến số như tần suất mua hàng, số lượng giao dịch, vị trí địa lý của người dùng và số tiền chi cho một lần mua hàng nhất định.

Ngoài việc phát hiện gian lận trong tài khoản khách hàng, các tổ chức tài chính cũng có thể triển khai các giải pháp hỗ trợ AI khuôn khổ an ninh mạng của họ để nhanh chóng phát hiện các mối đe dọa mạng và lỗ hổng trong mạng.

Trợ lý ảo

Trợ lý ảo hỗ trợ AI có thể sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và hiểu ngôn ngữ tự nhiên để tương tác với khách hàng thông qua giao diện chatbot. Họ có thể sử dụng AI đàm thoại, thông tin tài khoản người dùng và thông tin liên quan đến cách xử lý cơ sở hạ tầng công nghệ của ngân hàng để điều chỉnh phương pháp hỗ trợ cá nhân hóa hơn. Các chatbot hỗ trợ khách hàng này có thể phản hồi các câu hỏi và yêu cầu phổ biến 24/7 thông qua hội thoại tự nhiên.

Chúng cũng có thể hướng dẫn khách hàng sử dụng các tính năng và dịch vụ mới, đồng thời đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa về các sản phẩm và dịch vụ hữu ích cho tình hình kinh doanh hoặc tài chính của khách hàng. Tương tác do AI điều khiển đòi hỏi ít sự can thiệp của con người hơn so với các chatbot thông thường không có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Những ứng dụng AI này có thể mang lại sự hài lòng cao hơn cho khách hàng, và từ đó, tăng lợi nhuận cho các công ty.

Về phía doanh nghiệp, các chatbot AI này cũng có thể giúp các ngân hàng cải thiện hiệu quả hoạt động. AI cung cấp quy trình tự động hóa cho các công việc hành chính tẻ nhạt như nhập dữ liệu, lập hóa đơn, xử lý thanh toán, sắp xếp và phân tích dữ liệu tài chính. AI có thể hỗ trợ nghiên cứu khách hàng,  thẩm định các khoản vay và đầu tư, cũng như xác minh các tài liệu đã nộp. Nó cũng có thể phân tích dữ liệu về tương tác của khách hàng và hiệu suất của các giải pháp công nghệ tài chính hiện có để cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho khách hàng về tối ưu hóa doanh thu, quản lý chi phí, tiết kiệm chi phí và  quản lý rủi ro.

Các công cụ và dịch vụ tài chính cá nhân dựa trên AI

Đối với người tiêu dùng, các công cụ và dịch vụ tài chính cá nhân được hỗ trợ bởi AI có tiềm năng nâng cao hơn nữa trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng AI để phân tích thói quen chi tiêu, sở thích đầu tư và mô hình tương tác, các tổ chức tài chính có thể điều chỉnh dịch vụ của mình để đáp ứng nhu cầu cá nhân.

Các ứng dụng AI cũng có thể hoạt động như một cố vấn robot để giúp người tiêu dùng lập ngân sách thông minh hơn dựa trên nhu cầu của họ, duy trì hồ sơ tài chính, theo dõi chi tiêu cá nhân, hóa đơn, tài sản và nợ phải trả, cũng như đề xuất các chiến lược tiết kiệm.

Giao dịch thuật toán và quản lý danh mục đầu tư

AI có thể cung cấp những hiểu biết giá trị và dự báo những thay đổi về xu hướng thị trường, tỷ giá hối đoái hoặc đầu tư. Các ứng dụng AI sử dụng phân tích dữ liệu để tính toán tin tức, tình hình thị trường tài chính hiện tại, tâm lý trên mạng xã hội, các chỉ số kinh tế và dữ liệu tài chính lịch sử. Chúng có thể hỗ trợ giao dịch tự động và quản lý danh mục đầu tư bằng cách cung cấp các tính toán rủi ro so với lợi nhuận và tư vấn tài chính.

Những công nghệ này có thể được tùy chỉnh theo hồ sơ rủi ro của từng cá nhân dựa trên các quyết định đầu tư và mục tiêu tài chính trước đây để đề xuất những hiểu biết hữu ích hoặc định hướng chiến lược đầu tư. Ví dụ: HSBC đang sử dụng AI để tăng cường phân tích dự đoán nhằm xác định các cổ phiếu có tiềm năng tăng trưởng cao.

Lợi ích của AI trong công nghệ tài chính

Tương lai của AI trong công nghệ tài chính (fintech) mang lại tiềm năng to lớn trong việc chuyển đổi ngành dịch vụ tài chính. AI có thể tác động mạnh mẽ hơn đến nhiều khía cạnh của fintech, bao gồm quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng và tư vấn tài chính cá nhân hóa.

Khi các tác nhân và trợ lý AI được cải thiện, chúng sẽ cung cấp nhiều cách mạnh mẽ hơn để các công ty công nghệ tài chính tích hợp chúng vào mô hình kinh doanh của mình, duy trì khả năng cạnh tranh, hoạt động theo tốc độ thị trường và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Việc tích hợp AI vào lĩnh vực công nghệ tài chính có thể giúp tiết kiệm chi phí bằng cách giảm chi phí vận hành cho dịch vụ khách hàng, phòng chống gian lận, công việc hành chính,v.v. Công nghệ này cũng có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng bằng cách phân tích chuyên sâu các điểm dữ liệu cá nhân của họ để đưa ra giải pháp hoặc đề xuất. Các cố vấn tài chính được hỗ trợ bởi AI cũng dễ tiếp cận và chi phí phải chăng hơn so với các cố vấn con người.

AI cũng có thể giảm tỷ lệ sai sót của con người và sai lệch trong việc diễn giải dữ liệu, từ đó cải thiện các chiến lược tài chính. Tuy nhiên, để đạt được điều này, các mô hình AI phải có khả năng quản trị dữ liệu tốt và minh bạch để các nhà quản lý có thể thấy cách AI xử lý vấn đề để đưa ra quyết định hoặc giải pháp cụ thể. Khả năng thích ứng của AI đồng nghĩa với việc nó có thể được sử dụng để hỗ trợ một loạt các công cụ công nghệ tài chính.

Mối quan tâm và cân nhắc

Ngành tài chính được quản lý rất chặt chẽ. Điều này có nghĩa là bất kỳ đổi mới nào trên thị trường công nghệ tài chính đều phải tuân thủ các chính sách hiện hành của liên bang. Trong hầu hết các trường hợp, khuôn khổ quản lý vẫn chưa được thiết lập do tốc độ thay đổi công nghệ.

Nhìn chung, thiên kiến ​​thuật toán, quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu vẫn là những vấn đề đáng lo ngại. Và vì hầu hết các tổ chức tài chính có thể không có cơ sở hạ tầng công nghệ phù hợp hoặc không có đội ngũ chuyên gia tài chính có chuyên môn về công nghệ, nên họ phải phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng CNTT và dữ liệu của bên thứ ba. Sự tham gia của bên thứ ba này có thể khiến các tổ chức phải đối mặt với rủi ro tài chính, pháp lý và bảo mật.

Theo báo cáo năm 2024 của Bộ Tài chính Hoa Kỳ, “Các mô hình AI tạo sinh vẫn đang được phát triển, hiện rất tốn kém để triển khai và rất khó xác thực cho các ứng dụng có độ đảm bảo cao”. Do đó, hầu hết các công ty tài chính mà họ nghiên cứu cho báo cáo của mình đã lựa chọn các giải pháp doanh nghiệp thay vì nhà cung cấp AI tạo sinh cho phép công chúng truy cập hoặc sử dụng giao diện lập trình ứng dụng (API) công khai.

Bạn có thể cũng thích những nội dung này!