Chẳng hạn như Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) đã tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng bằng AI và Big Data; Ngân hàng Thương mại cổ phần Quân đội (MB) triển khai AI hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân; một số ngân hàng khác cũng ứng dụng AI trong việc tự động phân loại và xử lý hồ sơ...
Các trợ lý ảo AI
Đại diện Vietcombank cho biết, ngân hàng đã ứng dụng AI trong quá trình chuyển đổi số, ra mắt trợ lý ảo VCB Digibot cách đây 3 năm. Trợ lý này có thể hỗ trợ khách hàng 24/24 giờ, trả lời chính xác các câu hỏi về sản phẩm, dịch vụ và chuyển tiếp những yêu cầu phức tạp đến nhân viên. VCB Digibot đã giúp ngân hàng xử lý 88,5% yêu cầu khách hàng chỉ sau 6 tháng đầu hoạt động, với gần 2 triệu tương tác thành công, giảm đáng kể số lượng cuộc gọi đến tổng đài. Hiện nay, VCB Digibot phục vụ hơn 50.000 khách hàng mỗi tháng, đặc biệt thu hút khách hàng trẻ qua các kênh như website, ứng dụng di động và Facebook Messenger.
Trong khi đó, Ngân hàng Thương mại cổ phần Phát triển thành phố Hồ Chí Minh (HDBank) lại ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dịch vụ, trong đó có hỗ trợ mở tài khoản thanh toán, mở sổ tiết kiệm, định danh khách hàng điện tử và phân tích dữ liệu. Với việc áp dụng công nghệ tự động hóa quy trình (RPA), thời gian xử lý tại bộ phận dịch vụ đã giảm xuống còn 30%, trong khi tốc độ xử lý giao dịch được tăng gấp 30 lần so với cách làm truyền thống trước đó. Đặc biệt, công nghệ này đã giúp loại bỏ hoàn toàn tình trạng hồ sơ tồn đọng, tạo ra một hệ thống vận hành hiệu quả hơn. Nhờ những cải tiến này, mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của HDBank đã tăng lên 80%, phản ánh rõ rệt sự thành công trong việc ứng dụng công nghệ để nâng cao chất lượng phục vụ.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Tiên Phong (TPBank) lại đẩy mạnh quá trình số hóa bằng cách thay đổi nền tảng công nghệ và quy trình vận hành. Với việc sử dụng RPA, thời gian xử lý giao dịch nhanh hơn nhiều so với cách làm thủ công, giảm sự phụ thuộc vào nhân viên giao dịch, nâng cao độ chính xác, tiết kiệm chi phí.
Không phải đến bây giờ AI mới được áp dụng phổ biến, mà từ nhiều năm trước, AI được các ngân hàng sử dụng để làm công cụ giao dịch trực tiếp với khách hàng, như trả lời câu hỏi, tra cứu thông tin tài khoản, hướng dẫn giao dịch... Những ứng dụng như VAI (của Vietcombank); ACB Chatbot (Ngân hàng TMCP Á Châu - ACB); Virtual Assistant (MB); Chatbot VietinBank iBot (Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam - VietinBank); BIDV SmartBanker (Ngân hàng Thương mại cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam - BIDV) thực sự phát huy hiệu quả.
AI giúp xác thực sinh trắc chính xác 99%
Bên cạnh đó, AI cũng giúp ngân hàng thực hiện xác thực sinh trắc học để đăng nhập trực tuyến (nhận diện khuôn mặt - face ID, vân tay, giọng nói) với tỷ lệ chính xác lên tới 99%, cũng như xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử (eKYC); nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ căn cước công dân, hóa đơn, hợp đồng.
Với ứng dụng này, ngân hàng giảm thời gian và nhân sự đáng kể trong việc xử lý thủ công các giao dịch vay, mở thẻ. Những ứng dụng được đánh giá cao, với độ chính xác gần như tuyệt đối như eKYC của VietinBank; TPBank Neo của TPBank; TCB Digibank của Ngân hàng Thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank)...
Không chỉ giúp đẩy nhanh thời gian xử lý giao dịch, không ít ngân hàng ứng dụng AI để phân tích rủi ro và phòng chống gian lận, nhất là những giao dịch bất thường, ngăn chặn hành vi rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng. Trong đó, Vietcombank ứng dụng AI phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện giao dịch không bình thường; VietinBank ứng dụng Deep Learning trong nhận diện và ngăn chặn gian lận thẻ…
Với dịch vụ cho vay, AI giúp giảm thời gian phê duyệt khoản vay của khách hàng từ vài ngày xuống còn vài phút. AI cũng là phương thức hiệu quả để ngân hàng đánh giá tín dụng, chấm điểm tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng để quyết định cấp tín dụng, lãi suất và điều khoản vay, như TPBank có ứng dụng LiveBank và Credit Scoring; Techcombank áp dụng AI Scoring đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng; Ngân hàng Thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh vượng (VPBank) có ứng dụng Credit Scoring AI tích hợp VPBank Neo tự động phê duyệt khoản vay.
Để tiếp tục bắt kịp xu hướng toàn cầu, chuyên gia kinh tế, Tiến sĩ Nguyễn Đức Hưởng (nguyên Chủ tịch Hội đồng quản trị Ngân hàng Thương mại cổ phần Lộc Phát - LPBank) cho rằng, ngành Ngân hàng nên xây dựng hạ tầng dữ liệu, đào tạo nhân lực và thử nghiệm AI trong các lĩnh vực ưu tiên. Bên cạnh đó, hợp tác quốc tế với các tập đoàn công nghệ và học hỏi từ các nước trong khu vực cũng là yếu tố then chốt để rút ngắn khoảng cách công nghệ.
Theo Ngân hàng Nhà nước, ứng dụng công nghệ nói chung hay AI nói riêng giúp các ngân hàng tối ưu quy trình, giảm chi phí, từ đó tiếp tục giảm mặt bằng lãi suất cho vay, hỗ trợ doanh nghiệp và nền kinh tế.
Đại diện các ngân hàng thương mại cũng cho hay, nếu có chiến lược đúng đắn, cùng với vai trò dẫn dắt của Chính phủ trong việc ban hành các chính sách ưu đãi thuế cho đầu tư công nghệ, cập nhật khung pháp lý, và thúc đẩy hợp tác công - tư, công nghệ AI sẽ trở thành động lực giúp ngành Ngân hàng Việt Nam vươn tầm khu vực và thế giới trong thập kỷ tới.
Dự báo, trong tương lai, ứng dụng AI trong ngân hàng sẽ hướng đến siêu cá nhân hóa, khi mỗi khách hàng một dịch vụ riêng, trong đó, AI được sử dụng để tổng hợp dữ liệu đa chiều từ giao dịch, thói quen chi tiêu, mạng xã hội, nhằm hiểu sâu từng khách hàng. Hồ sơ khách hàng được cập nhật theo thời gian thực và được ứng dụng công nghệ mới để tăng tính minh bạch và bảo mật.