Tiềm năng biến đổi của AI tạo ra cho lĩnh vực ngân hàng là chủ đề mà chúng tôi đã khám phá sâu sắc vào đầu năm. Với những tiến bộ thần tốc trong lĩnh vực công nghệ, sáu tháng có thể giống như cả cuộc đời. Thật đáng để dành một chút thời gian để xem xét
quay lại và đánh giá AI sáng tạo đã định hình và ảnh hưởng đến ngành ngân hàng như thế nào. 

Điểm mấu chốt trong lời hứa của AI tạo sinh nằm ở khả năng bẩm sinh của nó trong việc mô phỏng các cuộc hội thoại giống con người, tạo ra câu trả lời và giải pháp dựa trên đầu vào theo ngữ cảnh và hội thoại từ người dùng. Ứng dụng của nó bao gồm từ dịch vụ khách hàng nâng cao cho đến
cung cấp sản phẩm phù hợp, giúp phát hiện sớm và ngăn chặn các giao dịch gian lận. Ý tưởng cốt lõi vẫn là nâng cao trải nghiệm ngân hàng truyền thống, truyền tải cho nó khả năng đáp ứng, cá nhân hóa và bảo mật. 

Nhưng bây giờ chúng ta phải đặt câu hỏi – Liệu AI trong lĩnh vực ngân hàng có phải là yếu tố thay đổi cuộc chơi hay chỉ là tiếng vang trong ngành? Nói tóm lại, tôi nghĩ rằng tôi đồng ý với Chu kỳ cường điệu của Gartner rằng chúng ta hiện đang ở gần đỉnh điểm của những kỳ vọng tăng cao. Như vậy, kết quả kinh doanh và tổng thể
trường hợp kinh doanh là rất quan trọng để triển khai AI tạo ra. 

Trong năm trôi qua, đã có rất nhiều ví dụ về việc áp dụng giai đoạn đầu tại các ngân hàng cũng như các công ty công nghệ tích hợp khả năng AI tổng quát vào các lĩnh vực ngân hàng khác nhau. Kết quả tối ưu và hoàn toàn có thể xảy ra đã chuyển từ một
chatbot chỉ trả lời câu hỏi của khách hàng; chatbot đó hiện có thể được thiết lập để hiểu các sắc thái trong cảm xúc của khách hàng, đưa ra các giải pháp theo thời gian thực và trong nhiều trường hợp, xử lý trước các truy vấn ngay cả trước khi chúng được đặt ra. Khả năng của công nghệ để
hiểu ngữ cảnh đã được cải thiện đáng kể, từ đó dẫn đến các lựa chọn để giảm thiểu các trường hợp hiểu sai thông tin. 

Ngoài ra còn có đề xuất giá trị về phát hiện và ngăn chặn gian lận. Các hệ thống phát hiện gian lận truyền thống hoạt động dựa trên các mẫu đã biết. AI sáng tạo có thể tạo các bộ dữ liệu tổng hợp để đào tạo các mô hình nhằm nhận ra các kỹ thuật gian lận mới và đang phát triển, do đó
tăng cường sự mạnh mẽ của hệ thống phát hiện gian lận. 

Trong rủi ro tín dụng, khả năng tạo ra dữ liệu tổng hợp phản ánh các tình huống tín dụng trong thế giới thực của công nghệ có thể cung cấp cho các ngân hàng cái nhìn sâu sắc hơn, thúc đẩy quá trình ra quyết định phức tạp hơn. Hơn nữa, bằng cách mô phỏng hành vi đa dạng của khách hàng,
các ngân hàng có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng với độ chính xác cao hơn, tinh chỉnh các dịch vụ của họ trong quy trình nhưng quan trọng nhất là tối ưu hóa việc ra quyết định tín dụng của họ. 

Tuy nhiên, AI sáng tạo đi kèm với những mối quan tâm riêng. Mặc dù dữ liệu tổng hợp có thể là một công cụ mạnh mẽ, nhưng việc dựa quá nhiều vào nó mà không xác nhận nghiêm ngặt có thể dẫn đến những kết quả sai lệch. Dữ liệu trong thế giới thực có những sắc thái riêng, không phải lúc nào cũng có thể được nắm bắt đầy đủ
bằng các mô hình sáng tạo. 

Ngoài ra, việc tạo ra dữ liệu tài chính cá nhân tổng hợp, ngay cả khi không được xác định danh tính, có thể gây ra những lo ngại về đạo đức. Có một ranh giới mong manh giữa việc mô phỏng dữ liệu thực tế để đào tạo mô hình và việc xâm phạm quyền dữ liệu cá nhân. Tính minh bạch của các nguồn và
việc kiểm soát dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn. Hơn nữa, các cơ quan quản lý sẽ cảnh giác với các mô hình tài chính chủ yếu dựa trên dữ liệu tổng hợp và muốn hiểu các biện pháp kiểm soát và kiểm tra để đảm bảo tránh sai lệch, tương tự như cách họ xử lý việc đánh giá chính sách tín dụng.
ứng dụng. Họ sẽ yêu cầu sự minh bạch hơn về cách thức hoạt động của các mô hình AI, đặt ra thách thức cho các ngân hàng đang gặp khó khăn trong việc giải thích các quyết định phức tạp về AI. 

Tóm lại, AI sáng tạo trong ngân hàng rõ ràng sẽ không phải là một xu hướng nhất thời – nó là một công cụ có tiềm năng to lớn. Tuy nhiên, giống như bất kỳ công cụ nào, giá trị của nó được đánh giá bằng mức độ hiệu quả được sử dụng cũng như kết quả kinh doanh và những cải tiến đạt được. Nó là
không phải là tất cả và kết thúc tất cả, và thường sẽ cần được kết hợp với các mô hình và công nghệ AI khác để đạt được kết quả mong muốn. Mặc dù không thể phủ nhận giá trị tiềm năng mà nó có thể mang lại, nhưng điều quan trọng là phải tiết chế những kỳ vọng và luôn cảnh giác với những cạm bẫy.

• 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/25368/generative-ai-in-banking-future-promise-or-present-hype?utm_medium=rssfinextra&utm_source=finextrablogs