Hiện nay, đứng trước những ảnh hưởng to lớn của công nghệ lên mọi ngành nghề, một công ty tài chính có thể theo kịp tốc độ hay bị bỏ lại phía sau trên thị trường sẽ tùy thuộc vào mức độ sẵn sàng triển khai của mỗi tổ chức. Trong 5 đến 10 năm tới, có một số xu hướng chính dự kiến sẽ định hình ngành dịch vụ tài chính. Dưới đây là một số xu hướng chính mà Murtaza Hussain đã dự đoán dựa trên 20 năm kinh nghiệm về ngân hàng và fintech của mình:
Tăng cường áp dụng các giải pháp dựa trên đám mây
Ngày nay, các ngân hàng đang ngày càng tận dụng các giải pháp dựa trên đám mây để lưu trữ, xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, cũng như để cải thiện khả năng mở rộng và giảm chi phí. Điều này có thể giúp họ hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường.
Ngoài ra, một trong những ứng dụng của các giải pháp dựa trên đám mây trong ngành dịch vụ tài chính là bảo mật. Theo đó, các tổ chức tài chính có thể sử dụng các giải pháp bảo mật dựa trên đám mây để bảo vệ hệ thống và dữ liệu mạng khỏi các mối đe dọa từ những kẻ xấu.
Trường hợp sử dụng thứ ba của công nghệ này là trong lĩnh vực số hóa. Các tổ chức tài chính có thể tận dụng các giải pháp dựa trên đám mây để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ kỹ thuật số mới, chẳng hạn như ứng dụng ngân hàng di động, ví kỹ thuật số và nền tảng đầu tư trực tuyến, có thể giúp họ phục vụ khách hàng tốt hơn và duy trì tính cạnh tranh trên thị trường.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Chatbots
ChatGPT có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc
NLP và chatbot ngày càng trở nên phổ biến trong ngành dịch vụ tài chính như một cách để cải thiện dịch vụ khách hàng và tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Ví dụ: một chatbot có thể được sử dụng để cung cấp thông tin tài khoản, trả lời câu hỏi hoặc thậm chí xử lý giao dịch. Theo một số báo cáo, ước tính chatbot có thể tiết kiệm cho ngân hàng tới 30% chi phí dịch vụ khách hàng.
ChatGPT là một ví dụ tuyệt vời cho mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) được đào tạo để tạo văn bản giống con người dựa trên một đầu vào yêu cầu nhất định. Trong ngành dịch vụ tài chính, ChatGPT và các mô hình tương tự khác đang được sử dụng theo nhiều cách khác nhau để cải thiện dịch vụ khách hàng, tự động hóa quy trình và thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu.
Ngoài ra, các mô hình NLP như ChatGPT có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như đánh giá của khách hàng hoặc bài đăng trên mạng xã hội để cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về cảm xúc và nhu cầu của khách hàng.
Những tiến bộ trong phát hiện và ngăn chặn gian lận
Trí tuệ nhân tạo và máy học đang được sử dụng để cải thiện khả năng phát hiện và ngăn chặn gian lận trong ngân hàng. Ví dụ: thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu giao dịch để xác định các kiểu hoạt động gian lận và cũng sử dụng sinh trắc học hành vi, chẳng hạn như nhận dạng vân tay hoặc khuôn mặt, để phát hiện hoạt động đáng ngờ.
Một trường hợp sử dụng chính khác để phát hiện và ngăn chặn gian lận trong ngân hàng là sử dụng phân tích dữ liệu. Các ngân hàng có thể sử dụng phân tích dữ liệu để kết hợp thông tin từ nhiều nguồn, chẳng hạn như dữ liệu giao dịch, dữ liệu khách hàng và nguồn dữ liệu bên ngoài, để tạo ra một bức tranh hoàn chỉnh về hành vi của khách hàng. Điều này có thể giúp các ngân hàng xác định hoạt động đáng ngờ để sớm đối phó với mọi tình huống.
Cuối cùng, các ngân hàng có thể sử dụng giám sát thời gian thực để phát hiện và ngăn chặn gian lận, bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch trong thời gian thực để xác định hoạt động đáng ngờ. Điều này có thể giúp các tổ chức ngăn chặn từ sớm các hành vi gian lận, thay vì cố gắng giải quyết vấn đề sau khi nó đã xảy ra.
Sử dụng phân tích và dự đoán
Phân tích và dự đoán giúp các công ty đưa ra quyết định sáng suốt
Phân tích và dự đoán là hoạt động bắt buộc trong ngành dịch vụ tài chính nhằm xác định các rủi ro tiềm ẩn, tối ưu hóa các quyết định cho vay và đầu tư, đồng thời phân loại các khách hàng tiềm năng.
Vai trò của phân tích dự đoán trong các công ty đầu tư là dự đoán các giao dịch và tạo thị trường thử nghiệm chỉ trong vòng 1/1000 giây. Theo đó, các mô hình này thường phải phân tích một lượng lớn dữ liệu lịch sử cùng dữ liệu thị trường theo thời gian thực, để xác định các mẫu và dự đoán các chuyển động trong tương lai trên thị trường chứng khoán.
Các trường hợp sử dụng phân tích và dự đoán khác bao gồm chấm điểm tín dụng thông minh và hỗ trợ khách hàng chủ động trước khi xảy ra sự cố lớn.
Sử dụng công nghệ chuỗi khối ngày càng tăng
Công nghệ chuỗi khối đang ngày càng trở nên phổ biến trong ngành dịch vụ tài chính như một cách để cải thiện tính bảo mật và minh bạch. Các ngân hàng đang khám phá các ứng dụng chuỗi khối cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau như nhận dạng kỹ thuật số, tài trợ thương mại và thanh toán xuyên biên giới.
Để chuẩn bị cho những xu hướng này, tất cả các ngân hàng và tổ chức tài chính lớn nên tập trung đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, nguồn lực và nhân tài để hỗ trợ hoạt động của tổ chức. Điều này có thể bao gồm đầu tư vào các giải pháp dựa trên đám mây, phát triển chuyên môn nội bộ về NLP và chatbot cũng như xây dựng quan hệ đối tác với các công ty khởi nghiệp fintech. Ngoài ra, các ngân hàng cũng nên tập trung vào việc triển khai các giao thức bảo mật và quản trị dữ liệu mạnh mẽ để đảm bảo tuân thủ và chống gian lận.
Ngành dịch vụ tài chính đang chuyển mình mạnh mẽ bằng các xu hướng mới nhất về dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Chính vì vậy, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tận dụng hiệu quả công nghệ sẽ đáp ứng hiệu quả các nhu cầu của khách hàng để tăng khả năng cạnh tranh của tổ chức.
