Tương lai của AI trong dịch vụ tài chính

Khi AI tiếp tục tiến bộ và sự tiếp nhận tăng tốc, toàn bộ ngành công nghiệp và mô hình kinh doanh sẽ thay đổi đáng kể trong thập kỷ tới. Có nhiều yếu tố đang tác động, với khả năng của AI vượt xa khả năng thích ứng của nhiều tổ chức. Điều này đặc biệt đúng với nhiều tổ chức tài chính, khi họ tiếp tục hiện đại hóa hạ tầng cốt lõi cũ thông qua chuyển đổi đám mây.

Tất nhiên, điểm khởi đầu của hầu hết các tổ chức tài chính là phát triển các trường hợp sử dụng AI gần như hoàn toàn tách biệt khỏi hệ thống cũ, chẳng hạn như chatbot hỗ trợ khách hàng. Khi xem xét cách hoạt động của trung tâm liên hệ, đây là nơi rõ ràng để bắt đầu. Khách hàng truy cập vào website, gọi điện thoại hỗ trợ khách hàng hoặc gửi email khi muốn phản ánh vấn đề. Những tương tác này có thể hoàn toàn được định tuyến qua các giải pháp đám mây, với API kết nối chúng đến các kho dữ liệu nội bộ phù hợp, như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM).

Trong khi trường hợp sử dụng trung tâm liên hệ là giải pháp AI dễ dàng áp dụng nhất cho các công ty dịch vụ tài chính, còn có những chiến thắng nhanh khác giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn, đặc biệt khi tổ chức mở rộng hiểu biết và sự tham gia vào AI.

Chiến thắng nhanh cho khách hàng và nhân viên

Với nhiều dịch vụ và ứng dụng được cung cấp qua đám mây, khách hàng cũng có thể hưởng lợi từ các cải tiến và hiệu quả dựa trên AI. Nhiều sản phẩm tài chính hiện nay có trợ lý AI trong ứng dụng, giúp khách hàng dễ dàng truy cập hơn thông qua khả năng tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này mang lại lợi ích rõ rệt về trải nghiệm người dùng (UI) cũng như trải nghiệm người dùng (UX).

Tương tự, các trợ lý này còn có thể nâng cao quy trình làm việc nội bộ, giúp các chuyên gia ngân hàng tìm kiếm, khám phá, trích xuất và tóm tắt thông tin. Chúng còn mở ra khả năng tạo nội dung mới, như báo cáo, từ nội dung hiện có. Điều này giúp nhân viên ở tất cả các bộ phận trở nên dựa trên dữ liệu hơn, với quy trình làm việc được nâng cao bởi những insights mà trước đây không thể tiếp cận mà không có công cụ AI.

Lấy ví dụ về thanh toán. Các ngân hàng và nhà cung cấp dịch vụ thanh toán xử lý lượng lớn dữ liệu thanh toán phức tạp, vì vậy khả năng phân tích dữ liệu này và truy xuất insights qua ngôn ngữ tự nhiên rất hữu ích.

Một ví dụ khác là đào tạo trong các lĩnh vực phức tạp, như tài chính thương mại. Ngành này đối mặt với khoảng cách về nhân lực lớn khi nhân viên có kinh nghiệm đến cuối sự nghiệp hoặc chuyển sang vai trò khác. Với trợ lý AI nội bộ, các thành viên mới có thể nhanh chóng bắt kịp khi tự phục vụ các câu hỏi về quy trình và luồng công việc thông qua trợ giúp dựa trên lệnh. Kết quả là, nhân viên ngân hàng không còn phải lục lọi qua tài liệu dài để tìm câu trả lời cần thiết.

Đối với các nhóm kỹ thuật, như các nhà phát triển, công cụ AI mang lại giá trị vô cùng lớn. Trợ lý hoàn thiện mã giúp tăng tốc độ lập trình viên và rút ngắn vòng đời phát triển phần mềm, dẫn đến việc cung cấp các cập nhật và tính năng mới cho khách hàng nhanh chóng. Tất nhiên, không phải tất cả nhân viên trong tổ chức đều thành thạo như các nhóm kỹ thuật về công cụ AI, nhưng đây là nơi các lãnh đạo kỹ thuật trong các tổ chức tài chính cần thúc đẩy việc triển khai các lộ trình nâng cao kỹ năng tùy chỉnh cho các chức năng và nhóm khác nhau.

Các khoản đầu tư chính cho tổ chức dịch vụ tài chính

Hầu hết các lợi ích về hiệu quả AI trong dịch vụ tài chính liên quan đến tự động hóa các công việc tốn thời gian, ít giá trị cho các chuyên gia ở mọi lĩnh vực và chức năng. AI sinh tạo đã là động lực thúc đẩy phần lớn các sự kiện áp dụng và tích hợp mà chúng ta đã thấy trong những năm gần đây, với các trường hợp sử dụng từ chuyển đổi ghi âm sang dịch thuật và số hóa tài liệu giấy. Ví dụ, đối với nhóm cho vay, khả năng số hóa, truy vấn và quản lý khối lượng lớn tài liệu vay phức tạp quy mô lớn, đồng thời đảm bảo các ứng dụng phía sau có thể tận dụng dữ liệu này, là một bước đột phá.

Khi các công nghệ mới nổi và khả năng tiên tiến hình thành, các khoản đầu tư hiện tại cũng sẽ được hưởng lợi. Sự xuất hiện của các đại lý AI, ví dụ, mở ra các hướng đổi mới mới khi các đại lý có thể tích hợp vào các công cụ AI sinh tạo. Các chatbot được nâng cấp bởi các đại lý AI có thể cung cấp khả năng tìm kiếm và khám phá dữ liệu nâng cao bằng cách kết nối với các LLM khác nhau và các nguồn bên ngoài được phê duyệt.

Các giao thức mới cho phép các đại lý và LLM giao tiếp với nhau cũng mở rộng khả năng của AI. Hai giao thức chính đã xuất hiện là Giao thức Đại lý-đến-Đại lý (A2A) và Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP). Như tên gọi, các giao thức A2A cho phép các đại lý giao tiếp và hợp tác với nhau một cách tự chủ, thúc đẩy sự hình thành của các hệ thống AI mở rộng và linh hoạt hơn. MCP là một khung làm cho các LLM có thể truy cập các công cụ và hệ thống khác, như API, cơ sở dữ liệu bên ngoài và các đại lý.

Khi chúng ta tiến tới việc tạo ra các hệ thống hoàn toàn dựa trên đại lý, việc đầu tư vào các giao thức này là điều cần thiết cho các tổ chức dịch vụ tài chính. Bằng cách mở khóa các phương thức giao tiếp mới và an toàn giữa các đại lý AI, API và các nguồn dữ liệu bên ngoài, đổi mới và hợp tác dựa trên AI sẽ được thúc đẩy mạnh mẽ hơn.

Đây là thời điểm thú vị cho dịch vụ tài chính, khi AI mang lại những lợi ích về năng suất đáng kinh ngạc cho các trường hợp sử dụng nội bộ và nâng cao các sản phẩm, dịch vụ trong toàn bộ hệ sinh thái, từ cho vay đến thị trường vốn.

Tất cả các lĩnh vực của dịch vụ tài chính đều giàu dữ liệu, và dữ liệu chính là nhiên liệu thúc đẩy AI. Đó là lý do tại sao chúng ta đang chứng kiến sự bùng nổ về số lượng các đối tác fintech và công nghệ chuyên về các giải pháp AI và nâng cao dịch vụ tài chính bằng công nghệ tiên tiến. Rào cản lớn nhất của ngành là công nghệ cũ, nhưng sự hợp tác với các đối tác này và việc áp dụng dịch vụ đám mây đang tăng tính linh hoạt và đảm bảo các công ty dịch vụ tài chính có thể tận dụng toàn bộ sức mạnh của AI.