Ngân hàng làm thế nào để đẩy nhanh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo quy mô doanh nghiệp | Phân tích sâu từ chuyên gia IBM

Những thách thức và cơ hội khi ngân hàng triển khai trí tuệ nhân tạo toàn diện

Trong làn sóng chuyển đổi số, ngành ngân hàng đang phải đối mặt với áp lực lớn để nhanh chóng và hiệu quả áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm nâng cao hiệu suất hoạt động, tối ưu trải nghiệm khách hàng và đảm bảo tuân thủ quy định. Tuy nhiên, việc thực sự đưa AI từ giai đoạn thí điểm vào môi trường sản xuất quy mô doanh nghiệp vẫn là một thách thức mà phần lớn các tổ chức tài chính đang ngần ngại.

Jessica Ridella, Giám đốc Quản lý Công nghệ Toàn cầu của IBM, đã nắm bắt lĩnh vực này trong nhiều năm và cho biết: “AI quy mô doanh nghiệp không chỉ đơn thuần là triển khai một vài mô hình học máy, mà là xây dựng một hệ thống hợp tác toàn diện từ cơ sở hạ tầng, quy trình đến văn hóa, cho phép AI tiến hóa bền vững và ăn sâu vào hoạt động cốt lõi của ngân hàng.”

Hiểu lầm 1: Triển khai AI chỉ cần công nghệ tốt là thành công

“Chỉ cần có thuật toán AI mạnh mẽ, ngân hàng sẽ nhanh chóng gặt hái thành quả từ AI.”

Sự thật: Kinh nghiệm cho thấy tỷ lệ thất bại trong ứng dụng AI là rất cao, và nguyên nhân thường không phải do công nghệ mà là do thiếu sự kết nối giữa văn hóa tổ chức, quy trình tích hợp và chiến lược quản trị.

Công nghệ chỉ là nền tảng, thách thức thực sự là làm thế nào để tích hợp AI vào quy trình tuân thủ rủi ro, tài nguyên nhân lực và ra quyết định của ngân hàng. Các dự án AI thiếu sự hợp tác liên phòng ban thường trở thành các hòn đảo cô lập, không thể mang lại giá trị thực cho tổ chức.

Chiến lược then chốt: Thúc đẩy hợp tác đa phòng ban, xây dựng một cấu trúc quản trị AI rõ ràng và để các nhà lãnh đạo cấp cao đóng vai trò dẫn dắt trong việc thúc đẩy AI, đảm bảo công nghệ và mục tiêu kinh doanh được đồng bộ cao độ.

Hiểu lầm 2: Triển khai AI trong ngành tài chính phải bắt đầu từ số không

“Hệ thống AI của ngân hàng nhất định phải được xây dựng từ đầu với cơ sở hạ tầng phức tạp và toàn diện.”

Sự thật: Trên thực tế, nhiều ngân hàng có thể tận dụng các nền tảng成熟 có sẵn và dịch vụ đám mây để tiết kiệm thời gian và chi phí.

IBM nhấn mạnh rằng việc sử dụng kiến trúc đám mây lai và các mô hình AI được xây dựng sẵn giúp tăng tốc quá trình phát triển, cho phép ngân hàng nhanh chóng có được kết quả khả dụng. Đồng thời, với thiết kế kiến trúc mô-đun, hệ thống có thể mở rộng linh hoạt theo nhu cầu, tránh tình huống đầu tư lớn ngay từ đầu dẫn đến khó khăn trong việc điều chỉnh sau này.

Chiến lược then chốt: Kết hợp tính linh hoạt của điện toán đám mây, công cụ mã nguồn mở và hỗ trợ chuyên nghiệp từ AI doanh nghiệp IBM, nhanh chóng tạo ra môi trường AI an toàn và tuân thủ.

Hiểu lầm 3: Khi AI được triển khai, mô hình tự động điều hành hoạt động ngân hàng

“Khi mô hình AI được giao, ngân hàng có thể tự động hóa tất cả quy trình và hưởng lợi suất cao.”

Sự thật: Mặc dù các mô hình AI có thể tiên tiến, nhưng vẫn cần giám sát, đánh giá và điều chỉnh liên tục, đặc biệt trong bối cảnh môi trường tài chính thay đổi nhanh chóng.

Thực tế là ngân hàng cần thiết lập cơ chế giám sát để theo dõi hiệu suất và độ thiên lệch của mô hình, thông qua việc đào tạo liên tục và cập nhật dữ liệu, nhằm tránh rủi ro mô hình không hiệu quả hoặc vi phạm quy định. Ngoài ra, giáo dục nhân viên và tái cấu trúc quy trình cũng là yếu tố quan trọng cho sự thành công; AI phải cộng tác chặt chẽ với con người, chứ không hoàn toàn thay thế.

Chiến lược then chốt: Thiết lập hệ thống quản trị mô hình AI, thiết kế quy trình bổ sung giữa con người và máy móc, và đầu tư vào việc đào tạo nhân tài, nuôi dưỡng tư duy và hiểu biết công nghệ AI trong kinh doanh.

Hiểu lầm 4: AI có thể tự động hoàn toàn mà không cần sự tham gia của con người

“Chỉ cần công nghệ AI đủ tiên tiến, ngân hàng có thể hoàn toàn không cần kiểm tra và quản lý thủ công.”

Sự thật: Mặc dù AI đã nâng cao năng suất trong nhiều trường hợp, nhưng việc hoàn toàn dựa vào quyết định của máy móc hiện vẫn chứa đựng nhiều rủi ro.

Dịch vụ tài chính liên quan đến vốn của khách hàng và tuân thủ quy định, không có sự tham gia và giám sát nghiêm ngặt từ con người, ngay cả AI tinh vi nhất cũng có thể đưa ra những quyết định sai lầm do dữ liệu thiên lệch hoặc sự kiện thị trường không lường trước, dẫn tới thiệt hại tài sản hoặc vi phạm quy định.

Chiến lược then chốt: Thực hiện cơ chế “hợp tác giữa người và máy”, xây dựng quy trình AI minh bạch và giải thích được, kết hợp với kiểm soát rủi ro và rà soát tuân thủ, nhằm đảm bảo các sản phẩm AI có thể kiểm toán, đáng tin cậy và tuân thủ quy định.

Tóm tắt: Thành công trong việc triển khai AI tại ngân hàng phụ thuộc vào “chiến lược toàn diện + cải cách văn hóa”

Quan điểm chuyên nghiệp của IBM rất rõ ràng: Để ngân hàng thực hiện được ứng dụng AI quy mô doanh nghiệp, cần vượt qua những vấn đề công nghệ, coi AI như một phần cốt lõi trong quá trình chuyển đổi tổng thể của doanh nghiệp.

Điều này đòi hỏi phải xây dựng một chiến lược AI toàn diện, bao gồm kiến trúc công nghệ, quản trị dữ liệu, quản lý rủi ro và giáo dục nhân viên, đồng thời cũng cần thúc đẩy thay đổi văn hóa tổ chức để nuôi dưỡng tư duy hợp tác với AI. Chỉ khi đó, ngân hàng mới có thể thực sự chuyển hóa AI thành lợi thế cạnh tranh và động lực đổi mới trong thị trường tài chính đang thay đổi từng ngày.

Nếu bạn muốn tìm hiểu sâu về cách IBM hỗ trợ ngân hàng đẩy nhanh việc triển khai AI, hãy truy cập liên kết này để mở ra làn sóng đổi mới tài chính với AI của bạn.

You may also like: BitGo và Susquehanna ra mắt kênh giao dịch OTC cấp tổ chức cho thị trường dự đoán: Phân tích rủi ro và chiến lược