Trong số nhiều lợi ích tiềm năng là giảm chi phí, tăng lợi nhuận, cải thiện hiệu quả và tăng sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, AI giúp công ty tài chính đổi mới hơn và cho phép họ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được ngay bây giờ. Tuy nhiên, bất chấp tất cả những lợi ích tiềm năng này, lĩnh vực tài chính khá chậm chạp trong việc tiếp nhận đầy đủ các hệ thống dựa trên AI.
Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, trở ngại lớn nhất là thiếu sự sẵn có các nguồn lực thiết yếu - chẳng hạn như dữ liệu chất lượng, nhân viên có trình độ cao và công nghệ đủ trưởng thành.
Một phần lớn ngành tài chính gần đây có thể đã nhận được sự thúc đẩy cần thiết để đẩy nhanh việc áp dụng AI thông qua một chất xúc tác đáng tiếc và không mong muốn: đại dịch COVID-19.
Trong tình huống phải ở nhà do đại dịch, hầu hết các tổ chức tài chính hiện phải gấp rút nghĩ ra cách sử dụng công nghệ AI để mở rộng quy mô hoạt động được thực hiện trực tuyến và tiếp tục phục vụ các nhu cầu của khách hàng từ xa.
Mặc dù bắt đầu chậm chạp nhưng lĩnh vực tài chính đang bắt đầu đón nhận AI và tự động hóa trong một số lĩnh vực. Theo thời gian, cho dù do sự lựa chọn hay cần thiết, AI sẽ được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của lĩnh vực tài chính.
 |
| Lĩnh vực fintech và insurtech chứng minh vai trò của mình trong quá trình “dân chủ hóa” tài chính thông qua điện thoại di động và máy tính. |
Việc sử dụng trợ lý ảo là dấu hiệu dễ thấy nhất về việc các ngân hàng và tổ chức tài chính khác đang áp dụng AI. Những chatbot ngày nay có khả năng xử lý nhiều công việc thường ngày, cho phép nhân viên tập trung vào những tương tác đòi hỏi sự đồng cảm và thấu hiểu. Theo thời gian, chatbot mang lại trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa, giúp khách hàng hài lòng hơn.
Ngoài ra, chatbot dựa trên AI tạo ra một lượng lớn dữ liệu khách hàng, có thể giúp các công ty thực hiện phân tích dự đoán. Máy học đang được sử dụng để tạo ra các công nghệ chống rửa tiền, với đủ dữ liệu và thời gian phân tích, có thể xác định các điểm bất thường và giúp phát hiện gian lận.
Phần mềm chống rửa tiền được đào tạo với một bộ dữ liệu lớn hiện đang trở nên khả dụng và cung cấp các phân tích dự đoán tuyệt vời.
Một ví dụ tuyệt vời về cách AI có thể giúp tự động hóa các nhiệm vụ trong lĩnh vực tài chính là Thuật toán thông minh hợp đồng (COIN) của JP Morgan, có khả năng đọc và phân tích các văn bản pháp lý phức tạp trong vài giây.
Sau khi tạo các phiên bản kỹ thuật số của tài liệu giấy bằng công cụ quét, phần mềm đó có thể tóm tắt ngay lập tức văn bản, so sánh tài liệu và thực hiện các tác vụ phức tạp hơn như kiểm tra độ chính xác và đảm bảo tuân thủ quy định.
Tại Tây Ban Nha, một số công ty bảo hiểm đã và đang tìm cách tự động hóa quy trình yêu cầu bồi thường bằng cách sử dụng AI. Theo Investopedia, khoảng 75% tất cả các giao dịch chứng khoán ở Mỹ được tự động hóa.
Nhờ tính toán nhận thức, các nhà giao dịch hiện có quyền truy cập vào giao dịch thuật toán, một công nghệ dựa trên AI có khả năng giao dịch trong một phần nhỏ của giây. Rõ ràng là do lỗi của con người, người vận hành có thể sử dụng phần mềm này để hướng dẫn họ hoặc giúp họ đưa ra quyết định.
Quyết định tốt nhất về việc mua hoặc bán cổ phiếu nào thường đến từ sự kết hợp công cụ AI và chuyên gia về con người. Thuật toán AI tự động đưa ra quyết định về thời điểm thích hợp để mua hoặc bán một số cổ phiếu nhất định ở mức giá tốt nhất với độ chính xác cao hơn con người.
Kể từ khi phần mềm giao dịch dựa trên AI thực hiện các giao dịch rất nhanh chóng và hiệu quả, việc sử dụng nó có khả năng tiếp tục tăng giữa các nhà giao dịch.
 |
| “AI có thể giúp các công ty tài chính sáng tạo hơn và cho phép họ tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới mà chúng ta thậm chí không thể tưởng tượng được ngay bây giờ”. |
Tất nhiên, việc ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính cũng sẽ mang lại một số nguy hiểm. Một trong số đó là tính thiên vị. Trong trường hợp các sản phẩm và dịch vụ tài chính hướng tới khách hàng, vấn đề thiên vị liên quan đến AI là nghiêm trọng và phức tạp.
Nó thường có thể là vô ý, với hậu quả không lường trước được. Do đó, dữ liệu được nhập vào các thuật toán phụ trách việc đưa ra quyết định về các khoản vay và thế chấp có thể bị ảnh hưởng bởi những thành kiến cố hữu bắt nguồn từ các xu hướng lịch sử hợp pháp và càng trở nên trầm trọng hơn do thiếu thông tin đầy đủ.
Ví dụ: nếu một người có tỷ lệ hàng xóm đã vỡ nợ trong quá khứ cao bất thường, AI có thể đánh dấu đơn đăng ký của người đó là rủi ro cao, bất kể tình huống cá nhân của bạn.
Một nhược điểm khác là, khi các ngân hàng ngày càng phụ thuộc vào tự động hóa và công nghệ dựa trên AI và cung cấp nhiều dịch vụ trực tuyến hơn, kết quả là nhiều chi nhánh phải đóng cửa. Điều đó khiến nhiều khách hàng mất liên lạc với con người và không thể nói chuyện với người thực khi quản lý các công việc ngân hàng của họ.
Ngoài việc áp dụng chậm, thiên vị và mất tương tác giữa con người với nhau trong ngành tài chính, AI còn mang đến những nguy cơ về chênh lệch công nghệ, vấn đề công bằng và nỗi sợ hãi về quyền riêng tư liên quan đến các công cụ công nghệ thông tin.
Trước khi tuyên bố rằng AI thực sự có thể thay thế các cố vấn tài chính, tất cả những vấn đề này cần phải được giải quyết. Khi những tiến bộ thực sự đã đạt được trong tất cả các lĩnh vực này, lợi ích tiềm năng của AI đối với lĩnh vực tài chính sẽ hầu như vô hạn.
