Cách AI và Data Analytics đang định hình tương lai của Fintech

Data Analytics và AI đi đôi với nhau, cùng với các công nghệ mới ra đời như Machine Learning, Neural Networks và Natural Language Processing (NLP) đã và đang tiếp tục cải thiện khả năng thu thập dữ liệu cho tất cả người dùng lớn nhỏ hoạt động trong ngành tài chính. Vậy, chính xác thì những công nghệ này áp dụng như thế nào trong fintech? Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách AI và Data Analytics đang định hình tương lai của Fintech, cụ thể là những đóng góp làm gia tăng giá trị cho các dịch vụ tài chính, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn và giúp tạo ra doanh thu.

Trong lịch sử, Fintech là một trong những ngành sử dụng AI sớm nhất. Cho đến ngày nay, AI đang trở thành động lực chính của chuyển đổi kỹ thuật số trong lĩnh vực tài chính truyền thống và AI còn là tiêu chuẩn vàng cho các dịch vụ fintech.

Trên thực tế, theo một báo cáo được công bố gần đây do World Economic Forum ủy quyền và được thực hiện với sự hợp tác của Cambridge Centre for Alternative Finance, vào năm 2022, chúng ta có thể mong đợi việc áp dụng hàng loạt AI trong ngành tài chính trên quy mô toàn cầu. Theo những cách khác, một số dịch vụ tài chính truyền thống sẽ trở nên lỗi thời trong vòng ít nhất là hai năm.

Fintech tại Việt Nam trong những năm gần đây

Trong những năm gần đây Fintech đã và đang trên đà phát triển mạnh mẽ của mình khi vào năm 2020 đã có tổng cộng 131 doanh nghiệp Fintech được thành lập sơ với 5 năm trước đó là 2015, mới chỉ có 39 doanh nghiệp. Điều này đã chứng minh cho tốc độ tăng trưởng của lĩnh vực này tại Việt Nam.

Trong đó, về phân khúc các loại hình các dịch vụ của Fintech thì chưa đều và đa dạng, phần lớn vẫn tập trung vào loại hình thanh toán B2C và B2B. Ngược lại những loại hình chưa được khai thác còn lại chính là cơ hội hấp dẫn, tiềm năng trong những năm sắp tới với việc nâng cao công nghệ, trong đó có thể nói đến việc tăng cường áp dụng AI và Data Analytics.

AI và Data Analytics trong Fintech

Theo báo cáo của World Economic Forum, các nhà điều hành lĩnh vực tài chính ngày càng nhìn nhận AI là tài sản chiến lược của họ và phạm vi ứng dụng của AI tiếp tục được mở rộng. Các lĩnh vực kinh doanh fintech đang tích cực tận dụng AI bao gồm:

• Tạo ra các dòng doanh thu mới bằng cách tung ra các sản phẩm và dịch vụ mới
• Tái thiết kế quy trình và tự động hóa
• Quản lý rủi ro
• Thu hút khách hàng

Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo trong việc áp dụng AI thường tập trung rất nhiều vào việc số hóa Dịch vụ khách hàng, được xem ưu tiên hàng đầu khi triển khai AI và các hoạt động phân tích.

Trong đó, những người áp dụng AI thành công đang nhắm mục tiêu các dịch vụ kỹ thuật số của họ đến những thế hệ trẻ (Gen Y - Millennials và Gen Z) hiểu biết về công nghệ, những người chiếm phần lớn dân số thế giới hiện nay. 

Người dùng hưởng lợi ích từ việc áp dụng AI trong Fintech:

Cá nhân hóa: 

Bằng cách sử dụng AI để hiểu dữ liệu khách hàng, các công ty fintech có thể điều chỉnh việc cung cấp các dịch vụ tài chính của họ cho phù hợp với nhu cầu cá nhân của các nhóm khách hàng có chung một số đặc điểm cụ thể. 

Ví dụ: Ứng dụng Internet Banking có thể theo dõi nhân khẩu học, lịch sử chi tiêu và giao dịch của người dùng, đồng thời cung cấp cho họ các sản phẩm và dịch vụ tài chính dựa trên nhu cầu và sở thích cá nhân của họ.

Hỗ trợ công nghệ tức thì: 

Sử dụng Natural Language Processing (NLP), chatbot có thể xử lý các truy vấn của con người và đưa ra câu trả lời ngay lập tức cho các câu hỏi thường gặp của khách hàng. Tỷ lệ giải quyết truy vấn tăng lên và sự hài lòng của khách hàng cũng vậy.

Tuy nhiên, một số ngân hàng còn đi xa hơn khi xây dựng các trợ lý ảo tiên tiến tích hợp các công nghệ như Data Analytics được cá nhân hóa và nhận dạng giọng nói tự nhiên. 

Ví dụ, một số ngân hàng đầu tư tại các nước phát triển đã tung ra dịch vụ hỗ trợ của mình dựa trên việc sử dụng giao diện giọng nói. Khách hàng giao tiếp với các trợ lý ảo, những người cung cấp câu trả lời cho ngay cả những câu hỏi phức tạp bằng cách sử dụng NLP.

Chỉ định khoản vay và chấm điểm tín dụng: 

Dù dịch vụ vay và tín dụng chưa phát triển và sôi động tại Việt Nam, nhưng vẫn luôn được chú trọng và chuẩn bị đón đầu các nhu cầu trong tương lai.

Đối với dịch vụ này, AI cũng góp phần tạo điều kiện thuận lợi cho thủ tục chuyển nhượng khoản vay cho khách hàng. Khách hàng không còn phải đợi cho đến khi nhân viên ngân hàng đánh giá mức độ tín nhiệm của họ. Dựa trên dữ liệu họ thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm mua sắm trực tuyến, mạng xã hội và hoạt động internet của khách hàng, các thuật toán của Machine learning sẽ đánh giá được người dùng có đủ điều kiện để vay không. Các thuật toán này là self-learning. Khi chúng có thể cải thiện theo thời gian và dự đoán các khoản chi tiêu trong tương lai của khách hàng cũng như các thay đổi có khả năng về mức độ tín nhiệm.

Các công ty Fintech cũng đang xây dựng các giải pháp để giúp khách hàng cải thiện điểm tín dụng của họ. Ví dụ: Chỉ định Payoff (thanh toán các khoản vay) cá nhân giúp khách hàng thanh toán hết thẻ tín dụng và cải thiện xếp hạng tài chính của họ.

Giao dịch an toàn và bảo vệ dữ liệu: 

Hơn nữa, bằng cách phân tích dữ liệu thời gian thực, các thuật toán AI giúp phát hiện hoạt động không điển hình (đáng ngờ) và bảo vệ dữ liệu của người dùng khỏi bị tấn công và đảm bảo giao dịch an toàn hơn. 

Các thuật toán Machine Learning theo dõi các mẫu hành vi người dùng điển hình. Nếu bất kỳ sự sai lệch nào so với các mẫu này có vẻ đáng ngờ, chúng sẽ tự động bảo vệ tài khoản và dữ liệu của khách hàng khỏi bị hack và lừa đảo.

Đối với các lĩnh vực và ngành nghề khác

Rất khó để bỏ qua những lợi ích của việc áp dụng AI. Ngay cả ở phạm vi khái quát không riêng gì Fintech, rõ ràng là khả năng tăng tốc và độ chính xác mà AI và Data Analytics mang lại kết quả kinh doanh tốt hơn. 

Các công ty trong các lĩnh vực khác sẽ được hưởng lợi từ việc quản lý theo hướng dữ liệu và phân tích dự đoán giúp họ đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả hơn. Ngoài ra, điều này sẽ kéo theo nỗ lực nâng cao độ bảo mật dữ liệu, cùng với dịch vụ khách hàng tự động giúp các công ty đạt được hiệu quả cao hơn với lực lượng lao động ít hơn.

Điển hình là có rất nhiều ứng dụng có sử dụng dịch vụ vận chuyển giao hàng và chở người đang hoạt động sôi nổi trên thị trường Việt Nam hiện đang từng bước đưa Fintech và quy trình hoạt động của mình: 

Đối với khách hàng, ngoài khả năng cá nhân hóa và bảo vệ dữ liệu được nâng cao như ở phần trên đã trình bày, AI và Data Analytics còn giảm chi phí tổng thể của các dịch vụ tài chính. 

Điển hình là bối cảnh dịch COVID-19 đang hoành hành. Tình thế này đã nhấn mạnh tầm quan của AI và Data Analytics khi yêu cầu hạn chế tiếp xúc nhưng vẫn đảm bảo các hoạt động giao tiếp và giao dịch được diễn ra như thường. Đây cũng chính là lợi thế nổi bật của Fintech so với tài chính truyền thông khi có sự áp dụng AI và Data Analytics.

Tiềm năng của AI và Data Analytics trong Fintech 

Phải thừa nhận rằng cuộc khủng hoảng COVID-19 đã có tác động tiêu cực đến một số công ty khởi nghiệp Fintech. Tuy nhiên, về lâu dài, việc chuyển đổi sang “trạng thái bình thường mới” sẽ kéo theo việc áp dụng nhanh chóng công nghệ thế hệ mới. 

Hơn nữa, trong tương lai gần, chất lượng của các dịch vụ Fintech sẽ là thước đo xác định khả năng cạnh tranh của các doanh nghiệp tài chính và ảnh hưởng đến nhiều doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác. Vì vậy có thể khẳng định rằng tỷ lệ tiềm năng AI và Data Analytics sẽ chỉ có tăng mà không có giảm!

Cụ thể hơn, dưới đây là các xu hướng AI mà chúng ta mong đợi sẽ chứng kiến vào năm 2020 và xa hơn nữa.

Việc áp dụng hàng loạt AI của các tổ chức tài chính

Theo báo cáo của World Economic Forum chỉ ra rằng 85% các công ty tài chính đã và đang sử dụng AI ở một mức độ nào đó. Hầu hết trong số họ có kế hoạch tăng đầu tư vào AI R&D trong tương lai gần, tập trung vào đổi mới quy trình và dịch vụ khách hàng.

Các công ty Fintech chuyển trọng tâm trong các sáng kiến AI

Khác với trước đây các công ty Fintech chỉ tập trung áp dụng AI để xử lý và nâng cao ở phạm vi trải nghiệm khách hàng, thì giờ đây họ sẽ bắt đầu tìm kiếm các phương tiện để mở rộng danh mục dịch vụ hơn. Vào năm 2020 và xa hơn nữa, các công ty fintech sẽ tận dụng AI để khám phá các lĩnh vực kinh doanh mới và tung ra các sản phẩm và dịch vụ mới.

An ninh mạng theo hướng dữ liệu trở thành xu hướng chủ đạo

Một trong những hệ lụy của việc số hóa ngành tài chính là ngày càng có nhiều mối đe dọa bảo mật. Trong nỗ lực bảo vệ dữ liệu và toàn vẹn tài chính của khách hàng, các công ty trong ngành tài chính sẽ đầu tư nhiều hơn vào các hệ thống bảo mật mạnh mẽ theo hướng dữ liệu dựa trên Machine Learning.

Công nghệ thanh toán ngày càng tinh vi hơn

Các thuật toán self-learning không chỉ giúp thanh toán kỹ thuật số an toàn: việc sử dụng AI trong các hệ thống thanh toán cũng sẽ giúp xây dựng các giải pháp công nghệ thanh toán cho phép các doanh nghiệp hưởng lợi từ dữ liệu thanh toán. 

Bằng cách sử dụng Machine Learning để xác định xu hướng trong các giao dịch - ví dụ: mức độ giao dịch theo các theo mùa, các công ty có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh của họ, quản lý hàng tồn kho và đưa ra các dịch vụ độc đáo cho từng khách hàng.

Sự gia tăng của giao dịch đầu tư và tài sản tự động dựa trên AI

Trong giao dịch, những tiến bộ trong Machine Learning và Deep Learning sẽ giải thích cho sự xuất hiện của các thuật toán giao dịch được tạo ra mà không có sự giám sát của con người. Trên hết, AI sẽ cho phép nhiều giao dịch chạy đồng thời, đẩy nhanh quá trình giao dịch và nâng cao hiệu quả giao dịch tài sản và đầu tư của nó lên một mức độ chưa từng có.

Sự ra đời của Fintech 2.0.

Ngay từ năm 2015, những người đam mê fintech đã tung hô sự ra đời của Fintech 2.0. và suy ngẫm về tương lai của ngành tài chính sẽ như thế nào. 

Ngày nay, quan điểm về Fintech 2.0 ngụ ý sự hội tụ - sự tích hợp của kinh doanh, công nghệ, tài chính và thậm chí là chăm sóc sức khỏe vào một thực thể duy nhất với các phân khúc được kết nối với nhau. 

Các phân khúc này sẽ bao gồm Regtech, Insurtech, Investech, Martech và một số loại hình phân khúc khác. Bằng cách sử dụng AI và do sự trao đổi dữ liệu giữa từng phân khúc, các công ty sẽ mang đến các dịch vụ thực sự được cá nhân hóa cho doanh nghiệp và khách hàng.

Thương mại hóa các giải pháp tài chính có áp dụng AI

Khi nhu cầu về AI trong các dịch vụ tài chính ngày càng tăng, các nhà lãnh đạo trong việc áp dụng AI sẽ là những người tiên phong định hình thị trường cho các dịch vụ Data Analytics và AI, đến thời đúng thời điểm nhu cầu tăng cao thì họ có thể bán các sản phẩm giải pháp của mình cho những người chơi khác trên thị trường tài chính. Đối với những người áp dụng AI sớm, việc bán AI như một dịch vụ trên các thị trường B2B có thể đóng vai trò như một nguồn doanh thu khác, trong khi những người áp dụng muộn sẽ rơi vào tình huống kém thuận lợi hơn.

Thách thức trong việc áp dụng AI và Data Analytics trong Fintech

Mặc dù có triển vọng lạc quan chung, tỷ lệ áp dụng AI trong fintech đang bị chững lại bởi các yếu tố như chất lượng tổng thể của dữ liệu trong các tổ chức, thiếu quyền truy cập đầy đủ vào dữ liệu, các hệ thống trước đang cản trở việc triển khai AI toàn diện và phân tích dữ liệu và thiếu sự ủng hộ từ nội bộ và ban quản lý của các doanh nghiệp.

Các giám đốc điều hành tài chính nhận thấy sự khan hiếm trong nhân lực có kỹ năng và có thể làm việc trong lĩnh vực AI và Data Analytics đang là trở ngại thứ hai đối với việc triển khai AI. Về vấn đề này, việc phát triển các giải pháp AI offshore và nearshore có thể là một giải pháp thay thế khả thi về lâu dài.

Kết luận

Công nghệ đang từng ngày xâm chiếm nhiều hơn vào các lĩnh vực công việc và đời sống nhằm đáp ứng nhu cầu và mang lại sự tiện lợi cho con người. Trong đó, AI và Data Analytics là hai công nghệ đi đôi và đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của công nghệ nói riêng và cả những ngành như tài chính! Hi vọng rằng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin thú vị về cách AI và Data Analytics đang định hình tương lai của Fintech và các xu hướng tiềm năng trong tương lai!