27 Th10
Bạn có biết rằng trí tuệ nhân tạo và máy học có thể phát hiện ra rằng chính bạn không thực sự là người vừa quẹt thẻ của mình? Đúng vậy, các hệ thống đang được phát triển để “gắn cờ” các giao dịch có vẻ gian lận, để các ngân hàng có thể thông báo ngay lập tức cho khách hàng và kiểm soát trước khi thiệt hại trầm trọng hơn. Khi mọi thứ từ tủ lạnh đến ô tô đều trở nên thông minh, các dịch vụ ngân hàng và tài chính cũng không thể bị tụt hậu.
Trước khi thập kỷ này kết thúc, AI và Big Data sẽ tạo ra những thay đổi căn bản đối với cách mà các ngân hàng phục vụ khách hàng của họ. Điều này bắt đầu từ việc tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn và cung cấp lời khuyên tài chính cá nhân hóa, đến tự động hóa quy trình và công việc hành chính đồng thời giảm thiểu chi phí nội bộ cho chính ngân hàng.
Các ngân hàng có thể hưởng lợi rất nhiều bằng cách tận dụng AI và Big Data. Dưới đây là một số “cải tiến” mà AI và Big Data sẽ chuyển đổi ngành ngân hàng hiện tại và trong tương lai.
Ngăn ngừa phí thấu chi và các hình phạt khác
Có rất nhiều khách hàng đã rất nhiều lần quan tâm và mong muốn tạo một kế hoạch tiết kiệm tự động để có thể chủ động kiểm soát tài chính của mình. Tuy nhiên họ lại phân vân bởi họ có thể phải trả một khoản phí bất ngờ phát sinh nào đó từ ngân hàng mà không được thông báo từ trước gây ra thấu chi.
Với AI thông minh, các ngân hàng có thể giảm thiểu những nỗi lo tương tự như vậy cho khách hàng. Với trình tự các bước như dự đoán dòng tiền chuyển tiếp, dữ liệu tài khoản tổng hợp và nhận thức thông minh theo hướng dữ liệu, các ngân hàng có thể ngừng chuyển khoản vào tài khoản tiết kiệm tự động cho đến khi tài khoản của khách hàng có nhiều tiền hơn, đồng thời cảnh báo cho khách hàng về khả năng có thể thấu chi, đề xuất nạp tiền, và thực hiện các bước khác để ngăn chặn các hình phạt.
Ngân hàng Metro đang làm điều đó với Insights – một công cụ quản lý tiền trong ứng dụng cho phép khách hàng kiểm soát hoàn toàn tài chính của họ. Nó cảnh báo khách hàng khi tài khoản không có đủ khả năng để chi trả cho một khoản chi tiêu nào đó, đề xuất nạp tiền trước khi thanh toán tự động đến hạn, gắn cờ nếu khách hàng vô tình bị tính phí hai lần và cảnh báo khách hàng khi có bất kỳ loại hoạt động bất thường nào.
Trong thời đại mà ai cũng mong đợi ứng dụng Domino ghi nhớ món pizza yêu thích của khách hàng và Netflix sẽ giới thiệu các chương trình mà người dùng thích nhất, chắc chắn khách hàng cũng mong muốn các ngân hàng thông báo cho họ về một khoản phí bất thường phát sinh nào đó. Và trong thời đại mà AI đang dần “xâm chiếm” hầu hết các ngành nghề thì việc này không hề khó, AI và Big Data đang nhanh chóng biến điều đó thành hiện thực.
Cung cấp lời khuyên về quản lý tài sản được cá nhân hóa
Nghiên cứu tư vấn về chuỗi chi nhánh ngân hàng năm 2018 của JD Power cho thấy 78% người tiêu dùng muốn có lời khuyên và hướng dẫn tài chính từ ngân hàng mà họ đang sử dụng. Tuy nhiên, chỉ 28% người tiêu dùng thực sự cảm thấy rằng họ nhận được lời khuyên phù hợp và hài lòng. Cuộc khảo sát cũng cho thấy những vấn đề phổ biến nhất mà khách hàng tìm kiếm lời khuyên là vấn đề hưu trí, đầu tư, theo dõi chi phí và cơ hội tiết kiệm.
Một lần nữa, Big Data và AI đang cho phép các ngân hàng thực hiện điều này một cách hiệu quả. Kiểm tra cách Wells Fargo đang giúp khách hàng kiểm soát tài chính của họ với mọi thứ, từ cảnh báo hoạt động chi tiêu gia tăng đến cảnh báo thanh toán sắp tới. Ngân hàng Hoàng gia Canada đã giành được giải thưởng Ngân hàng mô hình Celent 2018 cho trải nghiệm tài chính cá nhân.
Hầu hết các ngân hàng lớn khác đều đang tích cực sử dụng AI và Big Data để giúp khách hàng theo dõi chi phí và nhận các báo cáo được cá nhân hóa, cũng như nhận được lời khuyên về phương pháp giúp họ có thể tiết kiệm hơn, thanh toán các hóa đơn đến hạn, tránh bị phạt và quản lý tài chính cá nhân của họ tốt hơn.
Phát hiện gian lận và ngăn ngừa rủi ro an ninh mạng
Gian lận gây thiệt hại cho các ngân hàng và khách hàng hàng tỷ đô la mỗi năm. Nếu AI và ML (machine learning) có thể trấn áp vấn đề gian lận và an ninh mạng trong ngân hàng, thì cả khách hàng và ngân hàng đều được hưởng lợi. Công nghệ ngày càng cải tiến và ngày càng thông minh hơn.
Các ngân hàng có thể phát triển các chương trình bằng việc sử dụng ML (machine learning) để xác định rõ hơn loại giao dịch nào là bất thường của khách hàng. Ưu điểm nằm ở chỗ là ngân hàng có thể hiểu một cách chính xác và trực quan hơn, để không gây bất tiện cho khách hàng với việc gắn cờ quá nhiều khoản phí mà thực ra những khoản này đều không phải là gian lận.
Những tiến bộ trong ML (machine learning) mở ra ranh giới mới trong việc chống lại gian lận trực tuyến và tội phạm an ninh mạng. Có những thuật toán mới hơn đang được phát triển dựa trên suy nghĩ của con người. Mặc dù tất cả nghe giống như khoa học viễn tưởng, nhưng công nghệ có thể nghiên cứu các mô hình chi tiêu của khách hàng và xem xét xem giao dịch hiện tại đang được thực hiện là hợp pháp hay gian lận.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Khi kỹ thuật số chiếm lĩnh thế giới và trải nghiệm của khách hàng trở thành ưu tiên hàng đầu của tất cả các doanh nghiệp giúp cho doanh nghiệp tăng tốc quy trình, thì trong lúc đó ngược lại xu thế, các ngân hàng vẫn còn khá thờ ơ và chưa xem trọng điều này.
Với một khách hàng bình thường, họ biết rất ít về các chính sách ngân hàng mang tính phức tạp, chuyên sâu và các điều khoản, điều kiện, các khoản dự phòng và những thứ khác bên trong ngân hàng. Tuy nhiên, AI và Big Data có thể thay đổi điều đó. Nó có thể giúp các ngân hàng tạo ra sự kết nối với khách hàng và cung cấp cho khách hàng trải nghiệm ngân hàng kỹ thuật số xuất sắc.
Ví dụ, các ngân hàng hiện đang áp dụng các công nghệ phân tích thói quen chi tiêu của khách hàng và rút ra được “thói quen” của khách hàng khi sử dụng dịch vụ tại ngân hàng. Điều này có thể giúp các ngân hàng cung cấp cho khách hàng các đề xuất được cá nhân hóa về tất cả các cơ hội tiết kiệm mà họ có thể đã bỏ lỡ, điểm khách hàng thân thiết mà họ có thể chưa đổi, tài khoản lãi suất tốt hơn mà họ có thể chuyển sang và các phương thức khác để tiết kiệm tiền.
Cải thiện dịch vụ khách hàng
Nếu có vấn đề gì thắc mắc cần trao đổi, thông qua hotline thì hầu như chúng ta sẽ không nhận được một câu trả lời rõ ràng, chi tiết, đi thẳng vào vấn đề chúng ta cần và sau đó chúng ta vẫn phải trực tiếp đến ngân hàng để được giải quyết.
Khi nhắc đến việc cung cấp dịch vụ khách hàng, các ngân hàng có thể sử dụng AI để tự động hóa một số nhiệm vụ, tạo ra các giải pháp tự phục vụ thông minh hơn, cho phép khách hàng tự giải quyết nhiều vấn đề của họ và khi thực sự cần sự can thiệp của nhân viên ngân hàng, dữ liệu có thể kết nối họ với nhân viên để xử lý mọi vấn đề họ muốn.
Có thể nhận thấy rằng, các giải pháp dịch vụ khách hàng và tự phục vụ được hỗ trợ bởi AI mang lại hiệu quả tốt hơn, giúp các ngân hàng giảm thiểu chi phí và tối ưu nhân sự.
Kết luận
Với vô vàn ứng dụng và sự phổ biến của Big Data & AI trong các ngân hàng hiện đại, các ngân hàng ở Việt Nam nếu muốn nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện lợi nhuận thì không còn lựa chọn nào khác ngoài việc gia nhập xu thế này. Thành công của việc ứng dụng Big Data và AI sẽ không đến ngay lập tức mà là cả một quá trình từ xây dựng chiến lược, thu thập, chuẩn hóa dữ liệu, huấn luyện máy học đến sử dụng kiến thức thu được từ dữ liệu để ra quyết định.
Chính vì vậy, điều này đòi hỏi một nhận thức rõ ràng từ các cấp lãnh đạo quản lý về tầm quan trọng và lợi ích của việc ứng dụng Big Data và AI trong ngân hàng của mình. Đồng thời để có thể đảm bảo được tận dụng mọi lợi thế của Big Data và AI, các yếu tố về chính sách, vốn, con người và công nghệ cần được chuẩn bị chu đáo cho bước phát triển này.
Để tìm hiểu thêm về những ứng dụng nổi bật của AI mang lại cho ngành ngân hàng trong cuộc đua chuyển đổi số, hãy liên hệ cho AIONBank qua hotline 09 4846 0808 hoặc đăng ký trải nghiệm giải pháp ngay hôm nay.
Bài viết gần đây
A product of Digital Transformation AIONtech Joint Stock Company
A pioneering brand in AIOT (Artificial Intelligence of Things) to create breakthrough, intelligent and effective digital transformation solutions for Vietnamese businesses.
Copyright © 2020 AIONtech. All Rights Reserved.