Sau những con số: Làm thế nào AI trở thành “nhân viên” có lợi nhuận nhất trong lĩnh vực tài chính

Trên các phương tiện truyền thông, ngành ngân hàng và tài chính thường được miêu tả là những người mặc vest đứng làm việc trên tầng cao của các tòa nhà chọc trời, hoặc những nhà giao dịch tài năng có thể hiểu được tình hình thị trường từ những dữ liệu nhỏ. Bởi vì đây là một trong những hình ảnh mạnh mẽ nhất của tài chính, nhiều cuộc thảo luận về các tính năng kỹ thuật mới trong lĩnh vực này tập trung vào cách chúng sẽ thay đổi công việc tại bàn làm việc.

AI không phải là một ngoại lệ ở đây, và một phần lớn của các cuộc tranh luận về việc áp dụng AI trong tài chính tập trung vào việc liệu các đại lý sẽ thay thế các nhà giao dịch hay liệu họ có thể phân bổ vốn một cách hiệu quả hơn so với các cố vấn. Tuy nhiên, ứng dụng hiệu quả nhất của AI đã chứng minh là rất khác so với hình ảnh hào nhoáng mà nhiều người tưởng tượng. Trên thực tế, trí tuệ nhân tạo đang mang lại nhiều tiền hơn từ những gì có thể được gọi là “phía nhàm chán” của tài chính, các hoạt động hàng ngày.

Ở đâu AI thực sự tạo ra giá trị

Lợi ích chính của AI là nó có thể xử lý các nhiệm vụ với chi phí thấp hơn và nhanh hơn nhiều so với con người. Và bằng cách làm như vậy, nó tạo ra lợi nhuận thông qua hiệu quả hoạt động được tăng cường.

Ví dụ, với sự giúp đỡ của các công cụ AI, Citigroup đã giảm thời gian xem xét tài liệu trước khi mở tài khoản từ hơn một giờ xuống chỉ 15 phút. Tự nhiên, việc ra quyết định nhanh hơn sẽ làm hài lòng khách hàng và có thể khiến họ trung thành hơn. Nhưng đồng thời, 45 phút đó cũng chuyển thành hàng trăm nghìn đô la tiết kiệm chi phí cho ngân hàng, vì những công cụ này giải phóng hàng giờ lao động của con người cho công việc quan trọng hơn.

AI giúp tối ưu hóa lớp tài chính quan liêu và khuôn khổ nội bộ mà các công ty dựa vào. Đó là lý do tại sao các trường hợp sử dụng có giá trị nhất thường nằm rất xa so với những trường hợp sử dụng ấn tượng nhất. Các nhà giao dịch tự động hoặc một rô-bốt trò chuyện đề xuất các giao dịch tốt nhất cho khách hàng có thể nghe có vẻ ấn tượng, nhưng các thủ tục KYC tự động và kiểm tra thẩm định tín dụng có thể mang lại giá trị kinh tế lớn hơn nhiều cho một ngân hàng hoặc công ty tài chính.

Điều đó nói, giống như quá trình xem xét tài liệu của Citigroup, không có gì ngăn cản những cải tiến này cũng mang lại lợi ích cho khách hàng. Người dùng có thể đánh giá cao một trợ lý AI cá nhân trong ứng dụng, nhưng họ sẽ đánh giá cao hơn nếu quyết định vay có thể được giảm từ vài ngày xuống vài phút, hoặc nếu giao dịch của họ không bị đánh dấu sai là gian lận, vì những khả năng này đã được giảm xuống hàng chục phần trăm.

Làm thế nào AI trở thành “nhân viên” có lợi nhuận nhất?

Thông thường, khi cơ sở khách hàng của một ngân hàng tăng, nhân viên của ngân hàng cũng phải tăng gần như tương ứng. Trước đây, việc xem xét số lượng giao dịch và tài liệu khách hàng ngày càng tăng với cùng một quy mô đội ngũ là không thể. Các giải pháp công nghệ hiện đại đã giúp đỡ đến một mức độ nhất định, nhưng sự tăng trưởng kinh doanh vẫn dẫn đến sự tăng trưởng về số lượng nhân viên. Và càng có nhiều nhân viên, công ty càng cần nhiều quản lý hơn và càng tốn kém hơn để giám sát toàn bộ cấu trúc.

Giờ đây, với sự xuất hiện của AI, vấn đề này bắt đầu biến mất, vì số lượng nhân viên ít hơn vẫn có thể phục vụ một số lượng khách hàng ngày càng tăng với sự giúp đỡ của các công cụ AI. Một số công ty đã sử dụng logic này: Klarna, ví dụ, đã khẳng định rằng một trợ lý AI có thể thực hiện công việc của 700 người. Bất kể chi phí áp dụng các công cụ như vậy có thể là bao nhiêu, nó không thể gần bằng chi phí lương của hàng trăm nhân viên.

Tuy nhiên, để thực sự làm cho nó hoạt động, một công ty nên tích hợp AI một cách chính xác vào các quy trình làm việc của mình, vượt ra ngoài các thí nghiệm. Trong lĩnh vực tài chính, nhiều dự án vẫn đứng ở giai đoạn thí điểm, điều này rõ ràng không thể tạo ra nhiều giá trị. Trong khi một công ty có thể đang tranh luận về việc liệu có nên áp dụng các công cụ mới hay làm thế nào để mở rộng quy mô các đại lý AI, các đối thủ cạnh tranh của họ sẽ không đứng yên, xây dựng khả năng AI của riêng họ.

Sự chậm trễ trong cuộc đua này sẽ dẫn đến những tổn thất tài chính đáng kể. Cụ thể, các công ty không chuyển đổi hoạt động sang đường ray AI sớm có thể mất tới 9% lợi nhuận của họ. Việc bắt kịp với sự thua thiệt này sau đó sẽ không dễ dàng, và nó đòi hỏi các công ty tài chính phải xây dựng một chiến lược AI vững chắc.

Làm thế nào để quản lý các quyết định của AI

Đây là thách thức lớn nhất, vì việc nhúng các đại lý AI vào hoạt động tài chính sẽ不可 tránh khỏi dẫn đến việc ủy quyền một số quyền quyết định cho chúng. Trong lĩnh vực tài chính, nơi AI đã trở thành một loại “nhân viên junior” miễn phí bằng cách tối ưu hóa các hoạt động văn phòng cơ bản, điều này tạo ra một rủi ro đáng kể. Điều quan trọng là, các sai lầm trong loại công việc này thường là những sai lầm tốn kém nhất.

Nói chung, các cơ quan quản lý đang ngăn chặn các tổ chức tài chính thực hiện các hành động rủi ro và tạo ra các quy tắc để giảm thiểu thiệt hại có thể xảy ra. Tuy nhiên, khi nói đến AI, ngành công nghiệp đang di chuyển nhanh hơn so với việc giám sát, vì chỉ có một phần tư của các cơ quan thu thập dữ liệu về việc sử dụng AI từ các thực thể được quản lý. Điều này rõ ràng là không đủ để theo kịp số lượng ngày càng tăng của các công ty đang thêm các đại lý vào hoạt động của mình.

Kết quả là, các công ty tài chính phải tìm cách tự quản lý các công cụ AI. Điều này là dễ hiểu, vì bất kỳ sai lầm nào ở đây đều có thể dẫn đến tổn thất hàng triệu đô la. Ví dụ, trong các ngân hàng hiện đại, các đại lý được cấp quyền hạn chế, giống như nhân viên thực sự. Nếu AI làm việc với tài liệu khách hàng, rõ ràng nó không cần quyền thay đổi xếp hạng rủi ro của khách hàng. Đại lý được giao vai trò hoạt động nghiêm ngặt và không được phép vượt quá nó.

Một cơ chế khác có thể và cần thiết là giữ lại hồ sơ chi tiết về tất cả các hành động của AI, để nếu một sai lầm xảy ra, mỗi bước đại lý đã thực hiện có thể được theo dõi. Trong các lĩnh vực như KYC và phát hiện gian lận, các câu hỏi về khách hàng có thể phát sinh vài tháng sau, vì vậy các ngân hàng cần phải giữ lại hồ sơ đầy đủ về logic của trợ lý AI.

Hành vi của AI cũng có thể được kiểm tra trong một môi trường thử nghiệm. Ngân hàng Anh, ví dụ, đã bắt đầu mô phỏng các phiên giao dịch AI để hiểu cách các đại lý sẽ tương tác với nhau và với thị trường thực. Việc kiểm tra này giúp xác định chính xác nơi đại lý mắc sai lầm và sửa lỗi trước khi nó được công bố.

Cuối cùng, điều quan trọng cần nhớ là bất kỳ quyết định nào của AI cũng phải được xác nhận bởi con người, người vẫn chịu trách nhiệm về quyết định đó. Trong trường hợp có tổn thất, không ai sẽ chấp nhận câu trả lời “vì mô hình đã quyết định như vậy”, và một quản lý cấp cao vẫn phải phê duyệt hành động của AI và chịu trách nhiệm về chúng.

Từ “Ngân hàng so với Fintech” đến “Nhanh so với Chậm”

Quy định về AI cũng định hình sự cạnh tranh trên thị trường tài chính. Khách hàng có thể hài lòng khi tài liệu của họ được xử lý nhanh hơn 30 phút, nhưng họ chắc chắn sẽ không hài lòng nếu một bot AI làm hỏng lịch sử tín dụng của họ hoặc khiến họ mất tiền. Để tránh những vấn đề như vậy, họ có nhiều khả năng sẽ tin tưởng tiền của mình vào các công ty giải thích chiến lược AI của họ một cách minh bạch và trung thực. Và những công ty đó, tất nhiên, có ít vấn đề hơn trong việc quản lý nó.

Các công ty Fintech có lợi thế rõ ràng ở đây, đơn giản vì họ không bị gánh nặng bởi các hệ thống cũ. Các công ty Fintech hiện đại có thể xây dựng dịch vụ của họ xung quanh AI từ đầu và tự động hóa tất cả các quy trình ngay lập tức. Xây dựng một thứ gì đó mới có thể dễ dàng hơn nhiều so với việc tích hợp các đại lý AI vào các tổ chức vẫn phụ thuộc vào máy fax và hệ thống COBOL đã vài thập kỷ tuổi. Không có gì ngạc nhiên khi gần một nửa số công ty Fintech đã đạt đến giai đoạn tiên tiến của việc áp dụng AI, so với ít hơn một phần ba trong số các tổ chức tài chính truyền thống.

Các ngân hàng không bị kết án tuyệt vọng. Sau tất cả, họ đã sống sót qua Đại khủng hoảng, những năm 1970, Đại suy thoái, và nhiều hơn nữa. Họ biết cách thích nghi với những thay đổi. Bởi vì di sản của họ, họ đã tích lũy được một lượng lớn dữ liệu khách hàng, vốn và danh tiếng. Tuy nhiên, để sử dụng những lợi thế này một cách có ý nghĩa, họ nên tích hợp AI hoàn toàn vào các quy trình của mình, vì việc chỉ thêm nó vào một sản phẩm phụ sẽ không giúp được nhiều.