Ngân hàng chậm nhịp AI: Giải pháp nào để bứt phá?

Nhóm tác giả DTSVN

Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng

82 bài viết

• Gen AI có tiềm năng tạo ra giá trị lớn cho ngân hàng, nhưng việc mở rộng và thuyết phục nhân viên, khách hàng chấp nhận công nghệ này không hề đơn giản. Để thành công, ngân hàng cần có một chiến lược rõ ràng để vượt qua mọi rào cản, tối ưu hóa các cơ hội và khai thác tối đa tiềm năng của Gen AI .
  Tại: Làm gì để tận dụng tối đa tiềm năng của Gen AI trong ngân hàng?
• Cuộc đua giữa ngân hàng truyền thống và các công ty Fintech đang dần chuyển sang một giai đoạn mới: hợp tác. Các ngân hàng có thể học hỏi từ các công ty Fintech về cách tạo những trải nghiệm người dùng mượt mà và đổi mới công nghệ, trong khi các công ty fintech cũng có thể tận dụng những nền tảng vững chắc và hệ thống bảo mật đáng tin cậy của các ngân hàng truyền thống.
  Tại: Tương lai ngành tài chính: Sự trỗi dậy của Fintech hay sức mạnh của Ngân hàng?

Vậy làm thế nào để biến thách thức thành cơ hội? Dưới đây là 4 góc nhìn quan trọng giúp ngân hàng không chỉ bắt kịp, mà còn bứt phá trong hành trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI ).

1. Đổi mới cần có thời gian và AI cũng không ngoại lệ

Mặc dù tiềm năng của AI gần như vô hạn, nhưng lịch sử cho thấy những công nghệ mang tính đột phá thường cần thời gian để tìm ra ứng dụng tạo nên bước ngoặt thật sự. Tuy nhiên, với AI , việc “ngồi chờ” không phải là lựa chọn. Đó là lý do các nhà tiên phong đang bắt tay thử nghiệm ngay từ bây giờ để học hỏi, tinh chỉnh phương pháp tiếp cận của mình.

Một số nguyên tắc then chốt bao gồm:

Một là: Nên cho phép thử nghiệm và thí nghiệm (tuân theo các quy định).

Hai là: Chấp nhận thất bại như một phần của quá trình đổi mới.

Ba là: Xây dựng văn hóa ủng hộ thử nghiệm.

2. Hiểu về tiềm năng và giới hạn của AI

Trí tuệ nhân tạo vận hành dựa trên những mạng nơ-ron khổng lồ, thường được gọi là mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), để tạo ra nội dung. Hiểu rõ cách LLM hoạt động, cùng với điểm mạnh và hạn chế của chúng, là chìa khóa để khai thác AI một cách hiệu quả.

Mặc dù AI có thể tuân theo một số quy tắc "nếu-thì-khác" cơ bản, nhưng AI dễ bị nhầm lẫn bởi các quy tắc phức tạp hoặc lồng ghép, bị choáng ngợp bởi lượng dữ liệu lớn và gặp khó khăn với toán học cơ bản.

Đối với các tác vụ dữ liệu lớn, tốt nhất là sử dụng máy học (ML) hoặc các phương pháp thống kê khác được thiết kế để xử lý dữ liệu có cấu trúc quy mô lớn.

Một số điều cần ghi nhớ: Sử dụng AI để tạo nội dung, tóm tắt và giao tiếp với khách hàng, cho đến khi AI trở nên tiên tiến hơn, tiếp tục yêu cầu AI phân tích hình ảnh, đọc và viết. Điểm yếu của AI với dữ liệu số cho thấy cần phải sử dụng các phương pháp thống kê và ML truyền thống để phân tích số trên quy mô lớn. Luôn cập nhật thông tin về AI mới nổi, nhưng hãy coi đây là công nghệ thử nghiệm.

3. Chi phí AI giảm nhanh chóng và ý nghĩa đối với ngân hàng

Khả năng của AI đang phát triển với tốc độ rất nhanh, với các mô hình ngày càng tiến bộ theo từng tháng.

Chỉ trong vòng ba năm, chi phí triển khai AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã giảm tới 1.000 lần. Khi nhu cầu năng lượng giảm và hiệu suất chip ngày càng được cải thiện, chi phí để vận hành AI gần như tiến về con số 0 - một thay đổi có ý nghĩa đặc biệt đối với các tổ chức tài chính.

Hiện nay, AI vẫn còn mới mẻ và đôi khi được định giá như một “tính năng cao cấp”. Nhưng xu hướng này sẽ nhanh chóng biến mất. Các công cụ AI độc lập đang dần mất lợi thế khi những “gã khổng lồ” như Microsoft hay Apple đã tích hợp AI trực tiếp vào sản phẩm mà không thu thêm phí.

Điều đó có nghĩa là, để linh hoạt trong tương lai, các giải pháp ngân hàng xây dựng hoặc mua cần được thiết kế tách biệt khỏi nhà cung cấp bất kỳ khi nào có thể. Hãy tránh ràng buộc vào những hợp đồng dài hạn với các nhà cung cấp AI cho dù họ đưa ra mức chiết khấu hấp dẫn để luôn sẵn sàng chuyển sang những lựa chọn tốt hơn, rẻ hơn.

Quan trọng hơn, cần hiểu rằng việc tính phí riêng cho các tính năng AI có thể không còn bền vững. Khi AI trở thành một tiêu chuẩn mặc định trong hầu hết các dịch vụ công nghệ, giá trị thực sự sẽ nằm ở mức độ tích hợp và khả năng mang lại trải nghiệm liền mạch chứ không phải ở khoản chi phí cộng thêm.

Những điểm chính cần ghi nhớ: Chọn giải pháp không phụ thuộc vào nhà cung cấp bất cứ khi nào có thể để duy trì tính linh hoạt. Tránh ký hợp đồng nhiều năm với các nhà cung cấp AI – bất kể mức chiết khấu nào, để đảm bảo bạn có thể hưởng lợi từ hiệu quả chi phí sắp tới. Nếu xây dựng các công cụ dựa trên AI , đừng trông chờ vào việc có thể tính phí riêng lẻ mãi mãi. Tập trung vào việc tích hợp chúng vào quy trình làm việc hiện có. Bảo vệ tổ chức tài chính và khách hàng bằng cách tận dụng những lợi thế mạnh mẽ của AI .

4. AI sẽ hiện diện ở mọi nơi, vì vậy đừng để bị bỏ lại phía sau

Cũng giống như tính năng kiểm tra chính tả hay các công thức trong Excel, AI sẽ sớm trở thành một phần mặc định trong mọi sản phẩm công nghệ. Hãy nhìn vào iPhone: Apple đã tích hợp AI sâu vào thiết bị mà người dùng không phải trả thêm bất kỳ chi phí nào.

Điều đó có nghĩa là, các ngân hàng và tổ chức tín dụng cần thay đổi tư duy từ việc xem AI như một “tính năng xa xỉ” sang coi nó là một năng lực cốt lõi, không thể thiếu trong vận hành và đổi mới.

Thông điệp then chốt rất rõ ràng: AI sẽ hiện diện ở khắp nơi, từ những ứng dụng lớn lao đến những tác vụ nhỏ bé hằng ngày và tận dụng sớm sẽ nắm lợi thế cạnh tranh vượt trội.

AI không còn là lựa chọn, mà đã trở thành điều tất yếu trong hành trình phát triển của ngành Tài chính - Ngân hàng. Những tổ chức tiên phong sẽ biến thách thức thành cơ hội, tối ưu hiệu quả và kiến tạo trải nghiệm vượt trội cho khách hàng. Đã đến lúc hành động ngay hôm nay để không chỉ bắt kịp dòng chảy công nghệ, mà còn bứt phá và dẫn đầu trong kỷ nguyên AI .

Nguồn tham khảo: The Financial Brand