Trí tuệ nhân tạo sáng tạo (GenAI) không còn chỉ là một từ thông dụng nữa. Nó đang phát triển như một lực lượng biến đổi đang định hình lại thế giới. Năm 2023 là một năm đột phá đối với các công ty khởi nghiệp GenAI, với nguồn vốn cổ phần lên tới 21.8 tỷ USD, gấp 4 lần so với năm XNUMX.
2022.

Ngành Dịch vụ Tài chính và Ngân hàng luôn đi đầu trong việc thích ứng với các công nghệ đột phá và phát triển các trường hợp sử dụng. GenAI có ý nghĩa to lớn trong lĩnh vực ngân hàng, mở ra một kỷ nguyên mới về hiệu quả, độ chính xác và đổi mới.
Theo McKinsey, công nghệ này có thể mang lại giá trị tương đương từ 200 tỷ đến 340 tỷ USD hàng năm cho toàn ngành ngân hàng.

Trong khi ánh đèn sân khấu thường chiếu vào các ứng dụng hướng tới khách hàng như AI đàm thoại, chatbot, bot thoại, v.v., thì việc bỏ qua văn phòng hỗ trợ ngân hàng sẽ là một cơ hội bị bỏ lỡ. Trong một ngành mà dữ liệu là nền tảng, khả năng xử lý dữ liệu rộng lớn của GenAI
khối lượng thông tin, hiểu bối cảnh, nhận ra các mô hình phức tạp và tạo ra những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa có thể thực sự định hình tương lai của bộ phận hỗ trợ.

Mặc dù có rất nhiều khả năng với Gen AI, nhưng trong blog này, chúng tôi sẽ đi sâu vào 4 trường hợp sử dụng chọn lọc từ văn phòng hỗ trợ ngân hàng, có khả năng mang lại tác động có ý nghĩa: 

1-      Đánh giá và bảo lãnh rủi ro tín dụng:

Các ngân hàng thu thập một lượng lớn dữ liệu về người nộp đơn, bao gồm điểm tín dụng, lịch sử tài chính, chi tiết thu nhập và chi phí, v.v. Các quy trình bảo lãnh phát hành truyền thống liên quan đến việc nhập và phân tích dữ liệu thủ công, dẫn đến sự chậm trễ và sai sót tiềm ẩn. GenAI
bước vào bằng cách tự động thu thập, làm sạch và chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo tính chính xác và nhất quán.

Khi có sẵn dữ liệu chất lượng cao, GenAI sử dụng các thuật toán nâng cao để trích xuất các tính năng liên quan từ dữ liệu. Nó xác định các mô hình, mối tương quan và xu hướng có thể không rõ ràng thông qua phân tích thủ công. Điều này giúp khám phá những mối quan hệ phức tạp
có thể ảnh hưởng đến rủi ro tín dụng. GenAI sử dụng deep learning và tạo ra các mô hình rủi ro có độ phức tạp cao vượt xa các hệ thống chấm điểm tín dụng truyền thống, kết hợp dữ liệu động và thời gian thực.

GenAI tạo ra các kịch bản tổng hợp mô phỏng các điều kiện kinh tế, xu hướng thị trường và hành vi của người đi vay khác nhau. Các kịch bản này giúp đánh giá tác động tiềm ẩn của các yếu tố bên ngoài đến khả năng trả nợ và có thể giúp ngân hàng nâng cao tính chính xác của rủi ro.
phỏng đoán. Nó cũng có thể cảnh báo sớm các dấu hiệu cảnh báo về khó khăn tài chính hoặc vỡ nợ bằng cách phân tích các mô hình giao dịch, thói quen chi tiêu và các điểm dữ liệu khác.

Điều này không chỉ giúp giảm thời gian đưa ra quyết định tín dụng mà còn đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra dựa trên những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu thay vì những đánh giá chủ quan và thiên vị. 

2-      Xử lý các hướng dẫn và yêu cầu của khách hàng:

Ngay cả sau những thay đổi mang tính cách mạng và nâng cấp về khả năng tự phục vụ, các Ngân hàng vẫn tràn ngập khối lượng hướng dẫn và yêu cầu của khách hàng cần được xử lý thủ công tại các văn phòng trung gian và hậu trường.

GenAI được trang bị khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến cho phép nó hiểu và giải thích các yêu cầu của khách hàng, bất kể cụm từ hoặc ngôn ngữ được sử dụng. Điều này bao gồm việc nhận biết từ khóa, ý định và phân tích tình cảm để nắm bắt
chính xác nhu cầu của khách hàng. Sau khi yêu cầu của khách hàng được giải thích, GenAI có thể truy xuất dữ liệu liên quan từ hệ thống hồ sơ của ngân hàng. Điều này bao gồm thông tin tài khoản, lịch sử giao dịch và bất kỳ chi tiết thích hợp nào khác liên quan đến quyền lợi của khách hàng.
lời yêu cầu. Dựa trên hướng dẫn của khách hàng và dữ liệu có sẵn, GenAI đưa ra quyết định tự động trong các thông số được xác định trước.

Ví dụ: nếu khách hàng yêu cầu thay đổi chu kỳ thanh toán của thẻ tín dụng, GenAI có thể lấy thông tin chi tiết về khách hàng, tham khảo chính sách của Ngân hàng, phân tích các yêu cầu tương tự, đưa ra quyết định và xử lý yêu cầu trong hệ thống Thẻ tín dụng mà không cần can thiệp thủ công.
Trong trường hợp yêu cầu của khách hàng có bất kỳ trường hợp ngoại lệ nào, GenAI có thể phân tích tình huống và đưa ra phản hồi phù hợp và được cá nhân hóa. Nó cũng có thể đề xuất các giải pháp tiềm năng dựa trên mô hình hoặc bối cảnh lịch sử. 

3-      Phát hiện, phòng ngừa và điều tra gian lận:

Những kẻ lừa đảo liên tục phát triển và thay đổi chiến thuật. Do đó, hệ thống quản lý gian lận cần phải dựa trên các chiến lược thích ứng. GenAI là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết gian lận một cách hiệu quả. GenAI không dựa vào các quy tắc tĩnh. Nó sử dụng các chiến lược thích ứng và theo ngữ cảnh.
Nếu những kẻ lừa đảo thay đổi chiến thuật, nó sẽ phát triển để phát hiện các mô hình và điểm bất thường mới và đang nổi lên.

GenAI thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau bao gồm giao dịch, kênh, hành vi người dùng, mẫu thiết bị, địa chỉ IP, dữ liệu vị trí địa lý, cơ sở dữ liệu của bên thứ ba, các trường hợp gian lận lịch sử, chỉ báo rủi ro bên ngoài và tích hợp dữ liệu đa dạng này, tạo ra
một cái nhìn toàn diện và toàn diện về hệ sinh thái ngân hàng. Nó nhận ra các mô hình, sự bất thường và mối tương quan cho thấy các hoạt động gian lận tiềm ẩn.

GenAI tạo ra dữ liệu tổng hợp mô phỏng các hành vi giao dịch thông thường và gian lận. Dữ liệu tổng hợp này được sử dụng để huấn luyện các mô hình phát hiện gian lận, giúp chúng trở nên mạnh mẽ hơn và thích ứng hơn với các chiến thuật mới mà những kẻ lừa đảo sử dụng. Khi nó đánh dấu một hành vi có khả năng lừa đảo
giao dịch hoặc hành vi, nó sẽ kích hoạt cảnh báo cho các nhà phân tích con người hoặc hệ thống tự động để điều tra thêm. Đối với các giao dịch được gắn cờ, GenAI cung cấp thông tin chi tiết và bối cảnh cho các nhà phân tích con người, giúp các nhà phân tích đưa ra quyết định sáng suốt một cách nhanh chóng. Nó thậm chí có thể tự động
phê duyệt các giao dịch có rủi ro thấp, giảm thời gian chu trình và nâng cao năng suất. Các quyết định và phản hồi của các nhà phân tích con người được tích hợp vào quy trình học tập của GenAI để tăng cường hiệu suất và giữ cho nó phù hợp với các chiến lược phát hiện gian lận mới nhất. 

4-      Đẩy nhanh quá trình tự động hóa văn phòng hỗ trợ lên Siêu tự động hóa:

GenAI có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng của các công cụ tự động hóa như Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) và Nhận dạng ký tự quang học (OCR). Nó có thể giúp giải quyết các trường hợp ngoại lệ và lỗi mà bot RPA gặp phải, giảm nhu cầu sử dụng thủ công
can thiệp và cải thiện hiệu quả tổng thể của các quy trình tự động. Các bot RPA tuân theo các quy tắc được xác định trước, nhưng chúng thường gặp phải các ngoại lệ nằm ngoài các quy tắc này. GenAI có thể được sử dụng để phân tích những trường hợp ngoại lệ này, hiểu bối cảnh và tạo ra
phản ứng hoặc giải pháp thích hợp. Đối với các trường hợp ngoại lệ phức tạp, GenAI có thể phân tích dữ liệu lỗi và tạo ra các giải thích mà con người có thể đọc được, giúp nhóm CNTT hoặc người dùng doanh nghiệp hiểu lý do tại sao lại xảy ra ngoại lệ. Tương tự, GenAI có thể phân tích và sửa lỗi OCR
lỗi bằng cách so sánh văn bản được trích xuất với các mẫu, dữ liệu lịch sử và thông tin theo ngữ cảnh đã biết.

GenAI có thể liên tục học hỏi từ những trường hợp ngoại lệ và thất bại theo thời gian. Khi gặp nhiều trường hợp hơn, nó sẽ trở nên tốt hơn trong việc xác định các mẫu và dự đoán các trường hợp ngoại lệ tiềm ẩn. Việc học theo thời gian thực này cho phép GenAI xử lý các trường hợp ngoại lệ ngày càng phức tạp hơn
với thời gian.

Bằng cách kết hợp GenAI với RPA và OCR, các Ngân hàng có thể đạt được mức độ trưởng thành tự động hóa cao hơn. Sức mạnh tổng hợp này cho phép siêu tự động hóa, giảm sự can thiệp thủ công và nâng cao hiệu quả cũng như độ chính xác của các quy trình, cuối cùng dẫn đến cải thiện chất lượng dịch vụ của khách hàng.
kinh nghiệm và hoạt động xuất sắc.

Việc tích hợp GenAI vào các hoạt động hỗ trợ ngân hàng thể hiện một bước tiến đáng kể trong hành trình chuyển đổi kỹ thuật số của ngành. Các ngân hàng sẽ thu được lợi ích đáng kể từ việc tăng cường khả năng ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động
để tăng cường các biện pháp an ninh và mở đường cho siêu tự động hóa. Khi bối cảnh tài chính tiếp tục phát triển, việc áp dụng các công nghệ GenAI sẽ là điều tối quan trọng để các ngân hàng duy trì tính cạnh tranh, linh hoạt và kiên cường trong môi trường thị trường luôn thay đổi. 

Tài liệu tham khảo:

Tiềm năng kinh tế của AI sáng tạo | McKinsey

Báo cáo của CB Insights Trạng thái của AI sáng tạo

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.finextra.com/blogposting/25828/generative-ai-can-it-be-banking-backoffices-new-best-friend?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs