|
| AI có thể có nhiều ứng dụng khác nhau trong ngân hàng, từ tiếp thị và thu hút khách hàng mới cho đến dịch vụ khách hàng và tư vấn đầu tư (Ảnh: Nikkei Asia) |
Cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) do ChatGPT, chatbot thông minh được phát triển bởi OpenAI và được Microsoft hậu thuẫn, đã thúc đẩy nhiều ngành công nghiệp nhanh chóng tích hợp công nghệ mới vào các hoạt động thường nhật của họ. Ngành ngân hàng cũng không nằm ngoài xu hướng đó.
Bản thân những con số dự báo đã tự nói lên lợi ích của xu hướng này. Theo ước tính của McKinsey & Co., AI tạo sinh (generative AI) có thể mang lại giá trị 200 – 340 tỉ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng.
Ngoài việc tạo ra nội dung dựa trên dữ liệu, trả lời những câu hỏi của khách hàng và hỗ trợ nhân viên nghiên cứu, AI tạo sinh cũng có thể được sử dụng để tiếp thị, phát triển sản phẩm, thu hút khách hàng và tư vấn đầu tư – gần như mọi khía cạnh của ngân hàng, theo báo cáo mà Tập đoàn tư vấn Boston công bố trong tháng 8.
Một trong những ngân hàng đón đầu xu hướng này là Morgan Stanley. Nhà băng này hiện đang đào tạo GPT-4 của OpenAI dựa trên kiến thức của họ về quản lý tài sản, và biến chatbot này thành một dạng thư viện phục vụ cho các cố vấn tài chính của họ. GPT-4 là phiên bản nâng cấp của công nghệ GPT-3 dành cho ChatGPT.
Trung Quốc tăng cường ứng dụng AI trong ngân hàng
Trong năm nay, nhiều ngân hàng Trung Quốc đã bắt đầu khai thác tiềm năng ứng dụng các công cụ AI để phục vụ khách hàng của họ.
Ngân hàng Giao thông Trung Quốc (Bank of Communications) đã xây dựng một nhóm nghiên cứu để tìm hiểu về việc ứng dụng AI tạo sinh. Họ đã thử dùng AI để phát hiện hoạt động rửa tiền và nhận diện sở thích của khách hàng bán lẻ.
Các ngân hàng khác, bao gồm Ngân hàng Thương mại Trung Quốc (China Merchants Bank) và Ping An Bank, đang sử dụng nhân viên ảo được hỗ trợ bởi AI để phục vụ khách hàng.
Ngân hàng Công Thương Trung Quốc (ICBC), ngân hàng lớn nhất thế giới xét về tài sản, đang khám phá tiềm năng ứng dụng các mô hình ngôn ngữ AI vào quản lý tài sản, bao gồm cung cấp dịch vụ tư vấn đầu tư chính xác hơn và tạo ra nội dung tiếp thị, theo Lu Zhongtao, Giám đốc Công nghệ của ICBC.
Nhiều ngân hàng Trung Quốc cũng đang phối hợp với các mô hình ngôn ngữ AI phát triển nội địa, hiện đang xuất hiện ngày càng nhiều kể từ khi cơn sốt AI bắt đầu.
China Citic Bank và Ngân hàng Tiết kiệm Bưu điện Trung Quốc (Postal Savings Bank of China) đã hợp tác với Ernie Bot, được phát triển bởi Baidu.
ICBC cũng hợp tác với ĐH Thanh Hoa, Huawei Technologies và các viện nghiên cứu Peng Cheng Laboratory, Viện hàn lâm Khoa học Trung Quốc để phát triển một mô hình AI chuyên về tài chính. Dựa trên nền tảng Ascend AI của Huawei, mô hình này đang được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, bao gồm dịch vụ khách hàng, kiểm soát rủi ro và quản lý hoạt động.
Trong khi đó, tập đoàn fintech Ant Group đã tạo ra mô hình ngôn ngữ AI riêng dành cho quản lý tài sản và dịch vụ bảo hiểm. Mô hình này, được công bố trong tháng 9, có thể được sử dụng để trả lời câu hỏi của khách hàng và hỗ trợ các chuyên gia tài chính.
Mặc dù việc ứng dụng các mô hình ngôn ngữ AI trong lĩnh vực ngân hàng chỉ mới được khởi động, các nhà phân tích tỏ ra hết sức lạc quan về tiềm năng của nó, có thể trở thành yếu tố thay đổi cục diện trong lĩnh vực này.
Trong vài năm tới, dự kiến sẽ có thêm nhiều ngân hàng Trung Quốc ứng dụng AI vào quy trình cấp tín dụng cho khách hàng, và AI sẽ hỗ trợ ngăn chặn các vụ lừa đảo và rửa tiền, ông Wu Lianfend, trưởng nhóm phân tích nghiên cứu tại IDC China, nhận định.
Những thách thức cần phải giải quyết
Các mô hình AI tạo sinh sẽ mất nhiều thời gian để hoàn toàn thay thế con người, ngay cả trong những nhiệm vụ đơn giản như trả lời điện thoại.
Một số khách hàng có thể nói chuyện điện thoại trong vài phút, trong khoảng thời gian đó họ chỉ có thể nói ra vài ý kiến đơn giản, nhưng điều đó vẫn đòi hỏi mô hình AI phải xử lý và hiểu một đoạn văn bản dài, theo Xiao Yanghua, giáo sư khoa học máy tính đến từ ĐH Fudan. Đây là nhiệm vụ mà nhiều mô hình hiện nay chưa xử lý được.
Để AI trở thành một công cụ hữu hiệu hơn đối với ngành ngân hàng ở Trung Quốc, trước hết nó cần phải có khả năng xử lý tiếng Trung một cách khéo léo, sau đó là đáp ứng những nhu cầu cụ thể của ngân hàng.
Dữ liệu tiếng Trung mà các mô hình AI có thể truy cập giới hạn hơn nhiều so với dữ liệu tiếng Anh, và chất lượng thường không nhất quán; Qian Bin, Phó Chủ tịch Bank of Communications, phát biểu tại một diễn đàn về AI tổ chức vào tháng 7 tại Thượng Hải.
Dữ liệu chuyên nghiệp bằng tiếng Trung trong ngành tài chính lại càng khan hiếm hơn, và không đủ để chế tạo các mô hình AI vận hành đầy đủ cho ngành này, Qian Bin cho hay.
Thiếu kiến thức chuyên môn có thể khiến các chatbot AI tạo sinh đưa ra thông tin sai lệch. Những mô hình này có thể đưa ra những khái niệm không tồn tại hoặc không thể nhận biết đối với con người, tạo nên những kết quả không chính xác hoặc vô nghĩa, một hiện tượng được gọi là “ảo giác AI”, theo IBM.
Hiện tượng này không chỉ khiến các mô hình ngôn ngữ trở nên kém tin cậy hơn đối với các ngân hàng, mà còn khiến chúng lọt vào tầm ngắm của các cơ quan quản lý.
Caixin dẫn một nguồn tin ngân hàng thương mại cho hay, Ngân hàng Trung ương và cơ quan quản lý tài chính quốc gia Trung Quốc đang theo dõi chặt chẽ vấn đề về "ảo giác AI". Theo đó, ngân hàng thương mại này đang cố gắng cho ra mắt một công cụ AI, nhưng các cơ quan quản lý liên tục đặt câu hỏi cho họ rằng liệu vấn đề về ảo giác AI đã được giải quyết hay chưa – một câu hỏi mà ngân hàng này không thể trả lời.
Nhiều học giả và chuyên gia trong ngành đánh giá rằng, để giúp các mô hình AI đưa ra những câu trả lời chính xác, ngành ngân hàng cần tạo ra một hệ thống kiến thức toàn diện hơn để tích hợp vào những công cụ đó.
Đối với cơ quan quản lý, an ninh dữ liệu trong sử dụng AI là một vấn đề khác. Hiệp hội Thanh toán và Bù trừ Trung Quốc, một tổ chức thuộc quản lý của Ngân hàng Trung ương, trong tháng 4 năm nay đã kêu gọi các thành viên sử dụng ChatGPT và các chatbot tương tự “một cách thận trọng” do nguy cơ mà chúng gây ra với an ninh dữ liệu.
Điều này đẩy nhiều ngân hàng vào thế tiến thoái lưỡng nan, bởi họ sử dụng mô hình AI chung của bên thứ ba để đào tạo mô hình của riêng mình. Một khi nhập dữ liệu cục bộ vào mô hình nội bộ, nó sẽ không thể đồng bộ hóa với mô hình chung để cập nhật do các yêu cầu về an ninh dữ liệu.
Nhiều ngân hàng cũng bắt đầu sử dụng AI để phân tích khách hàng, như tạo xếp hạng tín dụng dựa trên thông tin cá nhân của khách hàng, lịch sử vay và tiêu dùng. Nhưng những thành kiến vốn có trong dữ liệu được nhập vào các mô hình, ví dụ như định kiến về giới, có thể làm dấy lên nhiều câu hỏi về đạo đức.
Xu Dongliang, Giám đốc Công nghệ của Chongqing Duxiaoman Information Technology, nhánh fintech của Baidu, đã đề xuất cần nhanh chóng tạo ra các quy định để quản lý các vấn đề đạo đức trong khoa học và công nghệ AI, chẳng hạn như những thành kiến và phân biệt đối xử có thể xảy ra trong dữ liệu được sử dụng để đào tạo các mô hình AI.
Ông cho rằng cần có nhiều quy định và tiêu chuẩn hơn để ngăn ngừa rủi ro đạo đức, đồng thời bảo vệ quyền và lợi ích của người tiêu dùng./.
Tesla mất dần động lực trên thị trường Trung Quốc, tại sao?
Hãng CATL Trung Quốc khởi công xây dựng nhà máy pin xe điện lớn nhất châu Âu tại Hungary
Làn sóng M&A trong lĩnh vực xe điện lan rộng ở Trung Quốc
Theo Nikkei Asia
