“Cơn sốt” AI do ChatGPT tạo ra khiến nhiều ngành công nghiệp tìm cách tích hợp những chatbot thông minh này vào hoạt động thường nhật. Ngân hàng cũng không ngoại lệ.
Theo hãng tư vấn McKinsey & Co, AI tạo sinh có tiềm năng tạo ra từ 200 đến 340 tỷ USD cho lĩnh vực ngân hàng mỗi năm.
Ngoài sáng tạo nội dung từ dữ liệu, giải đáp thắc mắc của khách hàng, hỗ trợ nhân sự trong nghiên cứu, AI tạo sinh còn có thể dùng để tiếp thị, phát triển sản phẩm, thu hút khách hàng, khuyến nghị đầu tư – về cơ bản mọi khía cạnh của ngân hàng, theo báo cáo của hãng tư vấn Boston.
Một trong những nhà băng dẫn đầu là Morgan Stanley, nơi đang đào tạo mô hình GPT-4 của startup OpenAI bằng hiểu biết riêng về quản trị tài sản và biến chatbot thành bách khoa toàn thư cho các cố vấn tài chính của hãng.
Ứng dụng AI mọc như nấm sau mưa
Năm 2023, nhiều ngân hàng Trung Quốc cũng khám phá tài nguyên của các công cụ trí tuệ nhân tao (AI) để phục vụ khách hàng. Chẳng hạn, ngân hàng Bank of Communications thành lập một đội nghiên cứu cách sử dụng AI tạo sinh trong nửa đầu năm 2023. Họ thử dùng AI để phát hiện gian lận tài chính và xác định thị hiếu của khách hàng cá nhân.
Các nhà băng khác như Ngân hàng Thương nhân Trung Quốc và Ngân hàng Bình An dùng trợ lý ảo dựa trên AI để chăm sóc khách hàng. Ngân hàng Công nghiệp và Thương mại (ICBC) – ngân hàng lớn nhất thế giới xét theo tài sản – khám phá cách dùng mô hình ngôn ngữ AI trong quản trị tài sản, trong đó có cung cấp tư vấn đầu tư chính xác hơn và sáng tạo nội dung tiếp thị, theo Giám đốc Công nghệ Lu Zhongtao.
Nhiều ngân hàng nội địa đang hợp tác với các công ty phát triển mô hình ngôn ngữ AI – vốn mọc lên như nấm sau mưa nhờ ChatGPT. Ngân hàng CITIC và Ngân hàng Tiết kiệm Bưu điện Trung Quốc bắt tay với Ernie Bot của Baidu.
ICBC đồng phát triển mô hình AI dành riêng cho lĩnh vực tài chính cùng với Đại học Thanh Hoa, Huawei và viện nghiên cứu Peng Cheng, Viện Khoa học Trung Quốc. Dựa trên nền tảng Ascend AI của Huawei, mô hình được dùng trong các mảng như chăm sóc khách hàng, kiểm soát rủi ro, quản lý vận hành.
“Đại gia” fintech Ant Group lại làm mô hình ngôn ngữ AI riêng dành cho dịch vụ bảo hiểm và quản trị tài sản. Mô hình được công bố vào tháng 9, có thể trả lời câu hỏi của khách hàng và hỗ trợ chuyên gia tài chính.
Dù mô hình AI mới bắt đầu được đưa vào ngành ngân hàng, các chuyên gia vẫn tỏ ra lạc quan về triển vọng tạo ra bước ngoặt cho lĩnh vực này.
Trong vài năm tới, sẽ có nhiều nhà băng dùng AI hơn trong quá trình cấp tín dụng cho khách hàng, AI cũng sẽ góp phần ngăn chặn lừa đảo, rửa tiền, theo Wu Lianfeng, nhà phân tích chính của IDC Trung Quốc.
Vẫn còn nhiều thách thức
AI tạo sinh vẫn chưa thể thay thế con người hoàn toàn, ngay cả với những tác vụ đơn giản như trả lời điện thoại. Giáo sư khoa học máy tính Xiao Yanghua của Đại học Phúc Đán cho biết, một số khách hàng chỉ nói chuyện vài phút nhưng mô hình AI đòi hỏi phải biết cách xử lý và hiểu những đoạn văn bản dài. Đây là điều nhiều mô hình chưa được trang bị.
Để AI trở nên hữu ích hơn với ngành ngân hàng tại Trung Quốc, đầu tiên, nó cần phải xử lý khéo léo ngôn ngữ tiếng Trung, sau đó đáp ứng nhu cầu cụ thể của ngân hàng. Dữ liệu tiếng Trung nạp vào mô hình AI hạn chế hơn so với dữ liệu tiếng Anh và chất lượng cũng không nhất quán, Qian Bin – Phó Chủ tịch Bank of Communications – nhận xét tại hội thảo về AI tại Thượng Hải hồi tháng 7. Dữ liệu tiếng Trung chuyên ngành tài chính thậm chí còn khan hiếm hơn và chưa đủ để tạo ra các mô hình AI hữu dụng cho ngành ngân hàng.
Thiếu kiến thức chuyên ngành, chatbot AI có thể khiến mọi người nhầm lẫn, tạo ra kết quả không chính xác, vô nghĩa – hiện tượng được IBM gọi là “ảo giác AI”. Ảo giác AI không chỉ làm cho mô hình ngôn ngữ kém tin cậy đối với các ngân hàng mà còn đưa chúng vào tầm ngắm của các nhà quản lý.
Ngân hàng Trung ương Trung Quốc và cơ quan quản lý tài chính đang để giám sát chặt chẽ các vấn đề ảo giác AI, theo một nguồn tin của tờ Caixin. Ngân hàng đang muốn ra mắt công cụ AI song nhà chức trách liên tục truy vấn về ảo giác AI, đây là câu hỏi chưa có câu trả lời.
Theo các học giả và chuyên gia, để mô hình AI đưa ra câu trả lời chính xác trong lĩnh vực ngân hàng, ngành cần phải tạo ra hệ thống kiến thức toàn diện để thấm nhuần các công cụ này.
Mô hình ngôn ngữ AI dành cho mục đích phổ quát không thể làm điều đó mà cần tới một nhóm chuyên gia tài chính riêng đào tạo mô hình AI, đáp ứng yêu cầu cụ thể, theo Sun Maosong, Hiệu phó Viện Trí tuệ nhân tạo thuộc Đại học Thanh Hoa.
Với nhà quản lý, an toàn dữ liệu liên quan đến dùng AI trong ngân hàng cũng là một cảnh báo. Hiệp hội Thanh toán và Nợ Trung Quốc kêu gọi các thành viên sử dụng ChatGPT và chatbot khác một cách thận trọng vì rủi ro với bảo mật dữ liệu. Nó tạo ra vấn đề nan giải với các ngân hàng đang sử dụng mô hình AI chung của bên thứ ba để đào tạo mô hình riêng vì một khi họ nhập dữ liệu cục bộ vào mô hình nội bộ, nó không thể đồng bộ với mô hình chung để cập nhật vì yêu cầu bảo mật.
Khi dùng AI để phân tích khách hàng, chẳng hạn đánh giá tín dụng dựa trên thông tin cá nhân, các mô hình tiêu dùng và vay trong quá khứ, những thành kiến tồn tại trong dữ liệu được nạp vào mô hình như định kiến giới cũng đặt ra câu hỏi về đạo đức.
Xu Dongliang, Giám đốc công nghệ Chongqing Duxiaoman Information Technology – bộ phận fintech thuộc Baidu, cho rằng các quy định nên được tạo ra kịp thời để quản lý vấn đề đạo đức trong khoa học và công nghệ AI, như thành kiến và phân biệt đối xử trong dữ liệu dùng để đào tạo mô hình AI. Cần có tiêu chuẩn và quy định hơn để đề phòng rủi ro đạo đức, đồng thời bảo vệ quyền và lợi ích của người tiêu dùng.
(Theo Caixin)
