「Liệu tôi có cần sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành ngân hàng không?」 Đây là câu hỏi mà nhiều người làm trong ngành ngân hàng thường đặt ra khi đối mặt với chuyển đổi số. Đặc biệt khi NatWest Group công bố kế hoạch triển khai hệ thống AI cho dịch vụ khách hàng, xử lý tài liệu quản lý tài sản và phát triển phần mềm vào năm 2025, tình huống và nhu cầu vai trò sử dụng trở nên rõ ràng hơn bao giờ hết.

Chúng tôi sẽ tập trung vào các tình huống sử dụng thực tế, khám phá cách các vai trò khác nhau xem xét việc triển khai AI trong ngân hàng, như thế nào để nhận biết nhu cầu của bản thân, trong những tình huống nào thì nên áp dụng và các đề xuất điều chỉnh khi không thích hợp, giúp các chuyên viên và quản lý trong ngành ngân hàng đưa ra quyết định hợp lý.

Q1: Khi nào các bộ phận khác nhau trong ngân hàng sẽ bắt đầu xem xét việc áp dụng AI?

Trong NatWest, như bộ phận dịch vụ khách hàng có thể bắt đầu xem xét AI chatbot do họ đối mặt với hàng loạt câu hỏi từ khách hàng và mong muốn nâng cao hiệu quả phục vụ 24/7. Thêm nữa, bộ phận quản lý tài sản có thể quyết định ứng dụng hệ thống quản lý tài liệu thông minh để cải thiện tốc độ và độ chính xác, giảm thiểu sai sót từ con người. Nhóm phát triển phần mềm có thể đang tìm kiếm các công cụ tự động hóa hỗ trợ kiểm tra và thử nghiệm mã.

Ví dụ, một quản lý bộ phận quản lý tài sản tên Linh, đang suy nghĩ: 「Nếu chúng ta tiếp tục xử lý tài liệu khách hàng bằng phương thức thủ công, không những hiệu quả thấp mà tỷ lệ sai sót cũng cao. Liệu việc triển khai AI có thực sự giảm bớt gánh nặng cho đội ngũ? Chúng ta có đủ cơ sở hạ tầng số để làm điều này không?」 Trong tình huống thực tế này, nhu cầu về AI được thúc đẩy trực tiếp bởi khối lượng công việc và chất lượng yêu cầu.

Q2: Những yếu tố nào cần xem xét khi các quản lý bộ phận ngân hàng đánh giá việc áp dụng AI?

Đối với các quản lý bộ phận ngân hàng muốn triển khai AI, yếu tố đầu tiên cần cân nhắc là việc có những công việc lặp đi lặp lại và có mức độ chuẩn hóa cao trong quy trình hiện tại hay không, loại công việc này rất phù hợp để tự động hóa. Thứ hai là tỷ lệ lợi tức đầu tư sau khi áp dụng hệ thống AI, bao gồm tiết kiệm chi phí nhân lực cũng như nâng cao chất lượng và tốc độ dịch vụ. Ngoài ra, sự toàn vẹn và an toàn của dữ liệu cũng là tiêu chí đánh giá quan trọng, vì AI rất phụ thuộc vào dữ liệu chính xác và an toàn.

Khi ông Vũ, giám đốc một bộ phận đang đánh giá kế hoạch triển khai AI, nghĩ rằng: 「Nếu AI có thể giảm 20% thời gian kiểm tra thủ công và không làm tăng tỷ lệ sai sót, thì điều đó đáng để thử nghiệm. Nhưng chúng tôi cũng cần đảm bảo rằng hệ thống đáp ứng các yêu cầu quy định nghiêm ngặt của ngành ngân hàng.」 Quá trình suy nghĩ này phản ánh những điểm mấu chốt trong việc xác định liệu việc áp dụng AI có phù hợp hay không.

Q3: Không phải tất cả các hoạt động ngân hàng đều phù hợp để triển khai AI, khi nào không thích hợp?

Khi quy trình kinh doanh có độ tùy chỉnh cao, phụ thuộc vào các phán đoán phức tạp hoặc cần giao tiếp giữa con người nhiều, lợi ích của AI có thể bị hạn chế. Ví dụ như trong quản lý khách hàng cao cấp, thông thường yêu cầu người quản lý phải có sự hiểu biết tinh tế và giao tiếp sâu sắc về tình trạng của khách hàng, AI có thể không thể thay thế được. Thêm nữa, nếu hạ tầng ngân hàng không đủ tốt và chất lượng dữ liệu kém, điều này cũng có thể dẫn đến hiệu suất kém của AI, tăng thêm rủi ro.

Nhân viên dịch vụ khách hàng, 你好思考: 「Khách hàng chúng tôi phản ánh nhiều vấn đề liên quan đến cảm xúc và xây dựng lòng tin, nếu hoàn toàn sử dụng AI chăm sóc khách hàng, liệu có khiến khách hàng cảm thấy thiếu ấm áp không?」 Trong trường hợp này, AI nên được coi là công cụ hỗ trợ, thay vì thay thế hoàn toàn con người.

Q4: Ngân hàng nên chuẩn bị thế nào và thực hiện những hành động gì trước khi triển khai AI?

Ban lãnh đạo ngân hàng nên thực hiện một phân tích chi tiết về quy trình kinh doanh để tìm ra những điểm tiếp xúc phù hợp nhất để áp dụng AI. Sau đó, đánh giá cấu trúc công nghệ thông tin hiện tại và chất lượng dữ liệu, đảm bảo rằng môi trường có khả năng hỗ trợ hoạt động của AI. Tiếp theo, thiết lập các mục tiêu và tiêu chí đo lường rõ ràng, kết hợp tổ chức đào tạo nhân viên và quản lý sự thay đổi, tăng cường sự chấp nhận của đội ngũ đối với hệ thống AI.

Giống như CIO Scott Marcar của NatWest đã chia sẻ, việc triển khai AI thành công cần đến sự hợp tác liên phòng ban và tối ưu hóa liên tục. Ngân hàng nên thử nghiệm từng bước, tích lũy kinh nghiệm trước khi mở rộng ra nhiều lĩnh vực kinh doanh hơn, tránh việc triển khai toàn diện từ đầu để giảm rủi ro.

Q5: Đối với các đội ngũ lần đầu thử nghiệm AI trong ngân hàng, có những lời khuyên thực tiễn nào?

Các đội ngũ mới thử nghiệm nên bắt đầu từ những lĩnh vực có quy mô nhỏ và rủi ro thấp để triển khai AI, chẳng hạn như tự động hồi đáp các thông điệp tiêu chuẩn hoặc phân loại tài liệu. Điều này không chỉ giảm thiểu chi phí thử nghiệm mà còn thuận tiện cho việc thu thập phản hồi và cải tiến dần dần. Đồng thời, duy trì giao tiếp minh bạch, giúp người dùng hiểu rằng vai trò của AI là hỗ trợ, chứ không phải là mối đe dọa, điều này sẽ làm giảm cảm giác phản kháng của nhân viên.

Với tư cách là quản lý dự án công nghệ thông tin phụ trách hệ thống dịch vụ khách hàng thông minh, Lily nhớ lại rằng: 「Chúng tôi đã triển khai chatbot AI trong các khoảng thời gian không quan trọng tại trung tâm dịch vụ khách hàng, theo dõi phản ứng của người dùng và độ chính xác của hệ thống, sau đó điều chỉnh thiết lập dựa trên dữ liệu, cuối cùng mới triển khai rộng rãi.」 Cách tiếp cận lặp đi lặp lại như vậy là thực hành được nhiều ngân hàng khuyến nghị.

Như vậy, trong việc áp dụng AI vào các tình huống kinh doanh khác nhau trong ngành ngân hàng, điều quan trọng là thông qua việc đánh giá nhu cầu từ tình huống thực tế, nhận diện thách thức và mục tiêu thực sự của đội ngũ có phù hợp với lợi thế của AI hay không. Kinh nghiệm của NatWest cho thấy, việc triển khai AI thành công không chỉ là vấn đề công nghệ, mà còn là sự nâng cao toàn diện về quy trình, tổ chức và văn hóa. Người, tình huống, thời điểm phù hợp mới là chìa khóa để hướng tới một ngân hàng thông minh.

You may also like: Tại sao bạn không nên chỉ dựa vào doanh thu từ quảng cáo?