Tầm nhìn Toàn diện về Trí tuệ Nhân tạo trong Dịch vụ Tài chính cho 2025 và Tương lai

Ngành Dịch vụ Tài chính (FSI) là một lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành hiện thực từ lâu, chứ không chỉ là một giấc mơ trong chu kỳ hype. Với phân tích và khoa học dữ liệu đã được tích hợp chắc chắn trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, chống rửa tiền (AML) và quản lý rủi ro, ngành này đang trên đà tiên phong một làn sóng mới các khả năng được thúc đẩy bởi công nghệ dựa trên trí tuệ nhân tạo.

Ngành này đang ở trên ngưỡng của một cuộc cách mạng AI tương đương với việc áp dụng Internet hoặc giới thiệu điện thoại thông minh. Giống như các thiết bị di động đã tạo ra các hệ sinh thái ứng dụng và hành vi người tiêu dùng hoàn toàn mới, AI và đặc biệt là hệ thống dựa trên GenAI, đang sẵn sàng thay đổi cơ bản cách chúng ta làm việc, tương tác với khách hàng và quản lý rủi ro.

Những tổ chức sẵn sàng di chuyển sẽ trải qua những thay đổi chuyển đổi trong an ninh, năng suất, hiệu quả, trải nghiệm khách hàng và tạo doanh thu. Với hầu hết các vụ vi phạm dữ liệu do thông tin đăng nhập người dùng bị thỏa hiệp, bất kỳ chiến lược an ninh AI nào cũng phải bao gồm việc giáo dục người dùng cuối cùng và cũng dựa trên việc trao quyền tại cấp thiết bị được thực hiện bằng một lớp mới các bộ xử lý PC. Hãy cùng xem những gì đã khiến FSI trở thành một người tiên phong có khả năng.

Khu vực AI

Một cách iron, với danh tiếng về bảo thủ, FSI đã luôn ở tiền phong trong việc tìm ra những cách thông minh mới để quản lý dữ liệu, đặc biệt là các lượng dữ liệu lớn. Điều này một phần là do nhu cầu: lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trong FSI đưa ra một thách thức về khối lượng, đa dạng và tốc độ vĩnh viễn và môi trường quy định nghiêm ngặt tạo ra một trường hợp thuyết phục để chấp nhận AI với cả cánh tay mở.

Cân bằng Đổi mới với Rủi ro

Mỗi ngành sẽ hiểu sự tê liệt thất vọng mà đến sau các dự án chứng minh khái niệm AI: nhiều thí nghiệm thú vị nhưng ở đâu là ROI? Việc triển khai AI mang lại một thế giới lo lắng, bao gồm:

• Biết nơi bắt đầu
• Thiếu phương pháp tiếp cận chiến lược (AI vì lợi ích của AI)
• Bảy Vs của dữ liệu (khối lượng, tính xác thực, tính hợp lệ, giá trị, tốc độ, tính đa dạng, tính biến động)
• Khoảng cách kỹ năng và thiếu hụt nhân tài
• Quản lý các rủi ro an ninh mạng đang phát triển
• Đáp ứng các luật tuân thủ đang phát triển về AI và GenAI khác nhau trên các quốc gia và địa lý
• Khó khăn trong việc tích hợp dữ liệu đơn giản hoặc phức tạp từ các nguồn đa dạng, đặc biệt là với các hệ thống cũ (silos dữ liệu) và ảo giác
• Đảm bảo tính minh bạch, giải thích được và công bằng / không thiên vị
• Sự tin tưởng của khách hàng xung quanh quyền riêng tư dữ liệu và sự kháng cự của nhân viên
• Mất dữ liệu khách hàng và chiến lược giao dịch bí mật ngoài công ty (ví dụ, ChatGPT bị cấm tại một số tổ chức lớn)
• Thiết bị và phần cứng dưới sức mạnh
• Đồng tiền của dữ liệu
• Quản trị
• Sự sợ hãi bị thay thế
• Cân bằng giữa trên cơ sở, kết hợp và đám mây công cộng

AI Được Đặt trên An ninh

Nếu ngành có sự sẵn sàng để áp dụng AI, nó cũng có một mối quan tâm hàng đầu về an ninh, đặc biệt là an ninh mạng và bảo vệ dữ liệu đang giữ nó lại.

Ngoài độ chính xác, giải thích được và minh bạch, an ninh là một-cornerstone của tích hợp AI trong các quy trình kinh doanh. Điều này bao gồm tuân thủ các quy định AI cần thiết và khác nhau từ khắp thế giới, chẳng hạn như Đạo luật AI của EU, Đạo luật về Tính bền vững vận hành số (DORA) trong EU, mô hình phân cấp tại Hoa Kỳ, và GDPR, cũng như đảm bảo quyền riêng tư dữ liệu và an ninh thông tin. Không giống như các hệ thống IT truyền thống, các giải pháp AI phải được xây dựng trên nền tảng của quản trị mạnh mẽ và các biện pháp an ninh vững chắc để trở nên có trách nhiệm, đạo đức và đáng tin cậy.

Tuy nhiên, với việc tích hợp AI trong FSI, điều này đưa ra một số vectơ tấn công mới, chẳng hạn như các cuộc tấn công an ninh mạng, độc dữ liệu (thao túng dữ liệu đào tạo được sử dụng bởi các mô hình AI, dẫn đến đầu ra không chính xác hoặc độc hại), tấn công đảo ngược mô hình (trong đó kẻ tấn công suy luận thông tin nhạy cảm từ phản hồi của mô hình AI), và đầu vào độc hại được thiết kế để lừa dối các mô hình AI gây ra dự đoán không chính xác.

AI Có Trách nhiệm

AI có trách nhiệm là điều cần thiết khi phát triển và triển khai một công cụ AI. Khi tận dụng công nghệ, điều quan trọng là AI phải hợp pháp, đạo đức, công bằng, bảo vệ quyền riêng tư, an ninh và giải thích được. Điều này rất quan trọng đối với FSI vì nó ưu tiên tính minh bạch, công bằng và trách nhiệm.

Sáu trụ cột của AI có trách nhiệm mà các tổ chức nên tuân thủ bao gồm:

1. Đa dạng & hòa nhập – đảm bảo AI tôn trọng các quan điểm đa dạng và tránh thiên vị.
2. Quyền riêng tư & An ninh – bảo vệ dữ liệu người dùng với các biện pháp an ninh và quyền riêng tư mạnh mẽ.
3. Trách nhiệm & Tính tin cậy – giữ cho các hệ thống / nhà phát triển AI chịu trách nhiệm về kết quả.
4. Giải thích được – làm cho các quyết định AI trở nên dễ hiểu và có thể truy cập được cho tất cả người dùng.
5. Minh bạch – cung cấp cái nhìn rõ ràng về các quy trình và quá trình ra quyết định của AI.
6. Tính bền vững – Tác động Môi trường & Xã hội giảm thiểu dấu ấn sinh thái của AI và thúc đẩy lợi ích xã hội.

Tái định hình Vai trò của IT

Trong thế giới truyền thống, bạn sẽ phản ứng với những thách thức này bằng cách tăng cường hệ thống IT của mình: xử lý giao dịch, quản lý dữ liệu, hỗ trợ văn phòng, khả năng lưu trữ và như vậy. Nhưng khi AI lọc sâu hơn vào ngăn xếp công nghệ của bạn, trò chơi thay đổi. Khi nó trở thành hơn phần mềm, AI tạo ra một cách vận hành hoàn toàn mới.

Vì vậy, các đội IT của bạn trở thành không chỉ ‘những người giữ dữ liệu’ mà còn là cố vấn kỹ thuật số cho lực lượng lao động của bạn, bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, tích hợp các giải pháp được thúc đẩy bởi AI và giúp dữ liệu hoạt động cho họ, giúp họ cải thiện năng suất và hiệu quả của riêng họ, và cung cấp cho họ sức mạnh xử lý cá nhân mà họ cần. Các giải pháp được hỗ trợ bởi AI trên các thiết bị thông minh như máy tính AI chạy trên các bộ xử lý tốc độ cao mới nhất, chẳng hạn như bộ xử lý Intel® Xeon® có thể mở rộng, dự đoán nhu cầu người dùng dựa trên hành vi, trong khi giữ dữ liệu riêng tư trừ khi được chia sẻ với đám mây. Hơn nữa, máy tính AI ngày nay cung cấp các tính năng xử lý mới nổi như các đơn vị xử lý thần kinh (NPUs) giúp tăng tốc các nhiệm vụ AI và tăng cường bảo vệ an ninh.

AI Được Sử dụng Hôm nay

Hôm nay, chúng ta đang thấy một số trường hợp sử dụng AI thú vị sẽ có tác động rộng rãi trong ngành. Nhưng trước tiên, các công ty phải xây dựng một kiến trúc AI có thể mở rộng, an ninh và bền vững và điều này rất khác so với xây dựng một tài sản IT truyền thống. Nó đòi hỏi một cách tiếp cận toàn diện, dựa trên đội ngũ, liên quan đến các bên liên quan từ lãnh đạo bộ phận, kiến trúc hạ tầng, vận hành, phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và các bộ phận kinh doanh. Các trường hợp sử dụng bao gồm:

• Mô phỏng & Mô hình hóa: Mô phỏng dự đoán, học sâu và học tăng cường để cá nhân hóa các khuyến nghị, cải thiện chuỗi cung ứng và tối ưu hóa việc ra quyết định, dự báo và quản lý rủi ro.
• Phát hiện gian lận & An ninh: Các thuật toán nhận dạng mẫu được thúc đẩy bởi AI để phát hiện các bất thường, tự động hóa phát hiện gian lận, tăng cường kiểm tra tuân thủ biết khách hàng (KYC) và tăng cường an ninh.
• Chi nhánh thông minh và Chuyển đổi Tòa nhà Thông minh: Các ki-ốt được hỗ trợ bởi AI và phân tích cạnh để tạo ra các trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa (chẳng hạn như nhiều bản dịch ngôn ngữ đồng thời); xử lý LLM cục bộ để đảm bảo quyền riêng tư hoàn toàn và camera thông minh cải thiện an ninh chi nhánh.
• Tự động hóa Quy trình: AI tối ưu hóa các nhiệm vụ và quy trình lặp đi lặp lại như báo cáo tài chính, ghi chép, xử lý khoản vay và cải thiện dịch vụ khách hàng, đồng thời đảm bảo tuân thủ và an ninh.
• Tái tưởng tượng Quy trình: AI mang lại cơ hội để suy nghĩ lại các quy trình kinh doanh, đi xa hơn việc số hóa đơn giản để tạo ra các quy trình thông minh thực sự.
• AI Ops: Các công nghệ AI có thể tự động hóa các quy trình cơ sở hạ tầng để tăng tốc việc cung cấp và giải quyết vấn đề.
• Dịch vụ Khách hàng: AI cho phép các tổ chức cung cấp hỗ trợ 24/7, phản hồi tức thời, trải nghiệm được cá nhân hóa và giải quyết vấn đề hiệu quả hơn, bao gồm cả trợ lý ảo.
• Tăng tốc Kiểm tra Due Diligence: Tăng tốc đáng kể quá trình kiểm tra due diligence của bạn, dù đó là phân tích hợp đồng hay là một phần của việc sáp nhập và mua lại, và xác định các điểm tương đồng cũng như rủi ro tiềm ẩn.
• Tuân thủ: Tự động hóa các kiểm tra quy định, đảm bảo độ chính xác, giảm rủi ro và duy trì hồ sơ cập nhật một cách hiệu quả.
• Quản lý Tài sản & Cố vấn Tài sản Cá nhân: Khớp khách hàng với các sản phẩm tài chính phù hợp và cung cấp tư vấn đầu tư được cá nhân hóa để tăng cường sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động.
• Tiết kiệm Năng lượng: Tối ưu hóa AI trong trung tâm dữ liệu và AI trên thiết bị với các bộ xử lý hiệu suất cao, cải thiện quản lý năng lượng và giảm tiêu thụ năng lượng.
• Nhân viên Kỹ thuật Số: AI có thể cho phép tự động hóa quy trình và nhiệm vụ với các đại lý được giám sát bởi nhân viên.

Xây dựng Con đường Tiến về phía trước

Năm 2025, sức mạnh chuyển đổi của AI nằm không chỉ ở những gì nó có thể làm, mà còn ở cách chúng ta kiến trúc việc triển khai nó. Xây dựng một hệ sinh thái AI có thể mở rộng, an ninh và bền vững đòi hỏi sự hợp tác giữa các đội lãnh đạo, hạ tầng, vận hành và phát triển. Khi các ngành công nghiệp chấp nhận AI – từ mô phỏng dự đoán đến phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình và trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa – họ đang tái tưởng tượng các quy trình, tăng cường tuân thủ và thúc đẩy hiệu quả năng lượng. AI không còn là một công cụ – nó là nền tảng của sự đổi mới thông minh và tăng trưởng bền vững.