10 Cách trí tuệ nhân AI ngành tài chính đang thay đổi từng ngày Phần 1

• Giải pháp đào tạo nhân sự doanh nghiệp trong kỷ nguyên AI
• Trí tuệ nhân tạo là gì? Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong các ngành
• Trợ lý AI cho marketing - công cụ hiệu quả cho các nhà tiếp thị 
• Tìm hiểu khoá học tool AI cho marketing tại FUNiX
• Khoá học AI Marketing FUNiX - Cơ hội cho tương lai của nhà tiếp thị

Theo báo cáo của McKinsey & Company, đến năm 2030, việc áp dụng AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính dự kiến ​​sẽ tăng thêm 1,2 nghìn tỷ USD giá trị. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng chuyển đổi ngành tài chính, cách mạng hóa cách thức hoạt động của các tổ chức tài chính và tác động sâu sắc đến các khía cạnh khác nhau của tài chính. 

Việc tích hợp AI ngành tài chính đã mang lại vô số lợi ích của AI trong tài chính và ngày nay, có rất nhiều ứng dụng AI trong tài chính có thể chứng tỏ là những yếu tố thay đổi cuộc chơi trong tương lai.

1. Dịch vụ khách hàng AI ngành tài chính

AI ngành tài chính đã nổi lên như một công cụ thay đổi cuộc chơi trong dịch vụ khách hàng. Bằng cách triển khai các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể xử lý khối lượng lớn truy vấn của khách hàng một cách hiệu quả và theo thời gian thực. Những trợ lý ảo này sử dụng khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu các câu hỏi tài chính phức tạp và đưa ra câu trả lời chính xác kịp thời.

Một ví dụ đáng chú ý về AI ngành tài chính là việc áp dụng trợ lý giọng nói được hỗ trợ bởi AI. Những trợ lý giọng nói này, được tích hợp vào ứng dụng ngân hàng di động hoặc thiết bị thông minh, cho phép khách hàng tương tác một cách tự nhiên thông qua khẩu lệnh. Khách hàng có thể kiểm tra chi tiết tài khoản của mình, thực hiện giao dịch và nhận thông tin chi tiết về tài chính được cá nhân hóa bằng cách nói chuyện với trợ lý AI.

Wells Fargo sử dụng chatbot Facebook Messenger được hỗ trợ bởi máy học để tương tác hiệu quả với khách hàng của mình. Khách hàng có thể truy cập tất cả thông tin họ yêu cầu về tài khoản và mật khẩu với sự trợ giúp của chatbot. Việc sử dụng AI ngành tài chính đang thay đổi dịch vụ khách hàng bằng cách cho phép hỗ trợ cá nhân hóa và hiệu quả.

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

2. Phát hiện gian lận

Với các giải pháp AI ngành tài chính mới nhất, các tổ chức tài chính có thể chống lại các hoạt động lừa đảo một cách hiệu quả, bảo vệ cả chính họ và khách hàng của mình.

Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và phân tích dự đoán, việc sử dụng AI ngành tài chính cho phép phân tích lượng lớn dữ liệu để xác định và ngăn chặn gian lận trong thời gian thực. Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI này liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, phát hiện các mô hình gian lận mới nổi mà các hệ thống dựa trên quy tắc truyền thống có thể không chú ý.

Các thuật toán phát hiện bất thường là một ví dụ điển hình của AI ngành tài chính trong việc phát hiện gian lận. Họ có thể xác định các mô hình bất thường và sai lệch so với hành vi bình thường, đưa ra cảnh báo để điều tra thêm. Chẳng hạn, nếu một khách hàng đột nhiên thực hiện nhiều giao dịch có giá trị cao từ một địa điểm xa lạ, hệ thống AI có thể nhanh chóng gắn cờ đó là trường hợp gian lận tiềm ẩn.

Các giải pháp AI ngành tài chính tận dụng các nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm phương tiện truyền thông xã hội và cơ sở dữ liệu bên ngoài, để nâng cao khả năng phát hiện gian lận. Bằng cách kết hợp dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), hệ thống AI có thể xác định các dấu hiệu gian lận và phát hiện chính xác các hoạt động gian lận.

3. Đánh giá rủi ro tín dụng

Đánh giá rủi ro tín dụng là một quá trình quan trọng trong ngành tài chính và AI đã cách mạng hóa lĩnh vực này bằng cách cung cấp các giải pháp AI tài chính tiên tiến. Với việc tích hợp AI vào dịch vụ tài chính, các mô hình đánh giá rủi ro tín dụng trong ngành tài chính đã trở nên chính xác và hiệu quả hơn.

Theo truyền thống, đánh giá rủi ro tín dụng dựa trên đánh giá thủ công và ra quyết định chủ quan. Tuy nhiên, với sự ra đời của AI ngành tài chính, các tổ chức tài chính có thể tự động hóa và hợp lý hóa quy trình này. Các thuật toán học máy và phân tích dự đoán sẽ phân tích dữ liệu rộng rãi, bao gồm lịch sử tín dụng, báo cáo tài chính và xu hướng thị trường để đánh giá rủi ro liên quan đến việc gia hạn tín dụng.

Một ví dụ tuyệt vời về ứng dụng AI và ML trong tài chính là việc sử dụng các mô hình chấm điểm tín dụng do AI cung cấp. Những mô hình này phân tích dữ liệu lịch sử, xác định các mẫu và dự đoán khả năng vỡ nợ hoặc quá hạn. Người cho vay có thể đưa ra quyết định sáng suốt, cải thiện quản lý rủi ro và đưa ra mức lãi suất cạnh tranh cho những người vay có uy tín.

AI ngành tài chính ngân hàng cho phép giám sát rủi ro tín dụng theo thời gian thực. Các hệ thống AI trong ngành tài chính liên tục phân tích dữ liệu tài chính và điều kiện thị trường để đưa ra những cảnh báo và cảnh báo sớm về khả năng vỡ nợ tín dụng hoặc uy tín tín dụng giảm sút.

>>> Xem thêm: Nhược điểm của trí tuệ nhân tạo và lợi ích của trí tuệ nhân tạo

4. Quản lý tài sản cá nhân

Với các thuật toán tiên tiến và khả năng học máy (ML), AI đang chuyển đổi vai trò của AI trong lĩnh vực tài chính và tạo ra các giải pháp AI sáng tạo cho lĩnh vực tài chính. Quản lý tài sản được cá nhân hóa là một trong những lĩnh vực quan trọng mà AI đang cách mạng hóa tài chính.

Việc tích hợp AI trong các dịch vụ tài chính giúp các tổ chức có thể đưa ra lời khuyên và giải pháp được cá nhân hóa. Thông qua việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm xu hướng thị trường và hiệu suất trước đây, AI cung cấp những hiểu biết sâu sắc có giá trị để đưa ra quyết định sáng suốt. Bằng cách tận dụng AI cho lĩnh vực tài chính, các tổ chức có thể tùy chỉnh chiến lược đầu tư theo sở thích cá nhân, mức độ chấp nhận rủi ro và mục tiêu tài chính.

>>> Đọc thêm: Những điều bạn cần biết về Trí tuệ nhân tạo AI

5. Tuân thủ

Tuân thủ là một khía cạnh thiết yếu của ngành tài chính, đảm bảo rằng các doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn quy định và nghĩa vụ pháp lý. AI đã nổi lên như một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực này, cách mạng hóa các quy trình tuân thủ bằng các khả năng tiên tiến của nó.

Việc sử dụng AI trong các dịch vụ tài chính đã mang lại những cải tiến đáng kể cho các thủ tục tuân thủ. Một ví dụ đáng chú ý về việc sử dụng AI trong tài chính ngân hàng là việc tự động hóa các nhiệm vụ tuân thủ, chẳng hạn như thủ tục Biết khách hàng của bạn (KYC). Các thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu khách hàng, xác định rủi ro tiềm ẩn và gắn cờ những cá nhân đáng ngờ, đơn giản hóa quy trình xác minh. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và đảm bảo tuân thủ quy định.

Việc sử dụng AI ngành tài chính đã cách mạng hóa việc tuân thủ bằng cách tự động hóa các tác vụ thủ công và nâng cao hiệu quả tổng thể trong các dịch vụ tài chính và tài chính ngân hàng.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc