Vào tháng 6 năm 1967, “máy rút tiền tự động” hay “ATM” đầu tiên trên thế giới đã được ra mắt tại một chi nhánh của Ngân hàng Barclays ở phía bắc London trong một buổi lễ hoành tráng.
Hệ thống đầu tiên đó trông hơi khác so với hệ thống chúng ta biết và sử dụng ngày nay. Nhưng gần sáu thập kỷ sau, thật khó để tưởng tượng một thế giới mà mọi người chỉ có thể rút tiền mặt trong giờ làm việc của ngân hàng.
Hiện tại, ở Úc và trên toàn thế giới, các ngân hàng đang đặt cược rất lớn rằng một loại hình tự động hóa mới sẽ chuyển đổi mô hình kinh doanh của họ:trí tuệ nhân tạo (AI).
Hôm thứ Hai, Ngân hàng Bendigo thông báo họ đã ký thỏa thuận kéo dài nhiều năm với Google để sử dụng nền tảng Gemini Enterprise AI của gã khổng lồ công nghệ này để hỗ trợ một loạt nhiệm vụ, bao gồm đánh giá các đơn xin vay vốn và phát hiện gian lận.
Nó diễn ra sau một thỏa thuận lớn giữa Commonwealth Bank và OpenAI, được công bố vào tháng 8, nhằm “mang AI tiên tiến đến với khách hàng và nhân viên”.
Tương lai của ngành ngân hàng sẽ ra sao – và ai chịu trách nhiệm quản lý rủi ro?
Các ngân hàng đã âm thầm triển khai các công cụ AI trong nhiều năm để hỗ trợ nhiều nhiệm vụ. Nếu gần đây bạn đã tương tác với một chatbot thì nhiều khả năng bạn đã tương tác với AI.
Hiện tại, AI đang giúp các ngân hàng và nhân viên đưa ra quyết định. Nó đang quét để phát hiện gian lận và lừa đảo, đánh giá điểm tín dụng, hỗ trợ các hoạt động giao dịch và đầu tư cũng như xử lý các công việc thường ngày, tốn thời gian.
Cảnh báo đó từ ứng dụng ngân hàng của bạn về một giao dịch gian lận? Nhiều khả năng là AI. Gợi ý người gọi tự xưng là từ ngân hàng của bạn có thể là kẻ lừa đảo? Có khả năng AI sẽ xuất hiện trở lại.
Chỉ riêng tại Ngân hàng Commonwealth, các công cụ AI đã giúp cắt giảm một nửa tổn thất do lừa đảo của khách hàng và giảm 40% thời gian chờ đợi của trung tâm cuộc gọi.
Các ngân hàng dẫn đầu khoản phí này không chỉ có Úc. Ví dụ, ngân hàng đầu tư Hoa Kỳ JPMorgan đã phát triển nền tảng AI độc quyền của riêng mình, LLM Suite, được cho là đã triển khai trên các lĩnh vực kinh doanh của mình để hỗ trợ nhân viên thực hiện nhiều nhiệm vụ.
Một báo cáo gần đây về việc áp dụng AI của công ty nghiên cứu Evident Insights cho thấy hiện tại, khoảng 85% việc sử dụng AI hiện tại của các ngân hàng là nội bộ chứ không phải đối mặt với khách hàng.
Nhưng làn sóng áp dụng AI tiếp theo có thể sẽ khác về cơ bản. Thay vì chỉ giúp con người làm việc nhanh hơn, công nghệ này có thể được tin cậy để tự đưa ra quyết định và hành động.
Điều này được gọi là “AI tác nhân”. Mặc dù chỉ có một số ngân hàng – chẳng hạn như BNY – đã thử nghiệm nó nhưng kết quả ban đầu rất hứa hẹn.
Nghiên cứu gần đây của công ty tư vấn McKinsey đã mô tả sơ lược trường hợp điển hình của một ngân hàng lớn trên toàn cầu. Ngân hàng này đã thành lập 10 “nhóm” đại lý AI để xử lý các ứng dụng của khách hàng mới từ đầu đến cuối.
Các đặc vụ AI này đã kiểm tra cơ quan đăng ký của chính phủ, xác minh danh tính, sàng lọc các lệnh trừng phạt và tổng hợp các báo cáo. Con người chỉ can thiệp vào những trường hợp bất thường.
Năng suất tăng? Theo McKinsey, trong khi tự động hóa AI cơ bản có thể giúp nhóm nhanh hơn 15–20%, thì việc trao cho AI toàn quyền kiểm soát về mặt lý thuyết có thể tăng sản lượng lên từ 200% đến 2.000%.
Các ngân hàng Úc đang đặt cược rất nhiều vào tương lai này. Nhưng họ cũng đang học những bài học đau đớn về cái giá phải trả cho con người. Vào tháng 7, 45 nhân viên tổng đài của Ngân hàng Commonwealth được thông báo rằng họ đã mất việc sau khi triển khai chatbot AI.
Sau đó vào tháng 8, sau khi Liên minh ngành tài chính đưa ra tranh chấp, ngân hàng thừa nhận quy trình này lẽ ra có thể được xử lý tốt hơn và hủy bỏ việc cắt giảm việc làm đang được đề cập.
Bất chấp sự quay lưng của ngân hàng, Giám đốc điều hành Ngân hàng Commonwealth, Matt Comyn sau đó đã phát biểu tại một lễ hội công nghệ vào tháng 10 rằng việc tận dụng tối đa AI “cần phải cảm thấy cấp bách”. Ông cho rằng các nhà lãnh đạo cần phải chủ động, bất chấp sự cám dỗ để ngồi lại và làm theo.
Ngành dịch vụ tài chính đang tiếp tục thử nghiệm những cách tốt nhất để sử dụng AI.
Một lựa chọn là tạo ra các huấn luyện viên tài chính được hỗ trợ bởi AI để chủ động nhắn tin cho khách hàng về các mẹo tiết kiệm được cá nhân hóa.
Một vấn đề khác đang được khám phá bao gồm các hệ thống “tài chính tự trị” có thể quản lý tiền của bạn với đầu vào tối thiểu, tối ưu hóa mọi thứ từ thanh toán hóa đơn đến phân bổ đầu tư.
Điều này có nghĩa là trong tương lai gần, các hệ thống AI có thể tự chạy toàn bộ quy trình ngân hàng. Hãy tưởng tượng đăng ký khoản vay lúc 2 giờ sáng và được phê duyệt năm phút sau đó, với AI xử lý từng bước một.
Công chúng mong đợi các ngân hàng triển khai các hệ thống AI công bằng, có thể giải thích và an toàn. Tuy nhiên, công nghệ này đang phát triển nhanh đến mức các cơ quan quản lý đang phải nỗ lực để theo kịp.
Có mối quan tâm đặc biệt về sai lệch thuật toán. Nếu AI học hỏi từ dữ liệu lịch sử phản ánh sự phân biệt đối xử trong quá khứ, nó có thể duy trì hoặc thậm chí khuếch đại các hoạt động cho vay không công bằng.
Ví dụ:điều này có thể ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng vay vốn đối với những khoản trước đây được coi là “khoản đầu tư tồi”.
Bản thân các ngân hàng phải chịu trách nhiệm về mọi sai sót do AI gây ra. Trách nhiệm giải trình không thể được gia công cho các thuật toán. Tuy nhiên, rất có thể khách hàng vẫn sẽ phải gánh chịu hậu quả nặng nề của những sai lầm đó.
Ngân hàng được thiết lập để được viết lại một cách cơ bản bởi AI, cho dù chúng ta đã sẵn sàng hay chưa. Điều đó có nghĩa là dịch vụ ngân hàng rẻ hơn, nhanh hơn, được cá nhân hóa hơn.
Nhưng nó cũng đe dọa việc làm, gây ra những lo ngại về quyền riêng tư và tập trung sức mạnh to lớn vào các thuật toán mà hầu hết chúng ta không hiểu.
Khi các chính trị gia tăng sức ép lên các ngân hàng, bài kiểm tra thực sự không phải là liệu AI có thể biến đổi ngành ngân hàng hay không. Vấn đề là liệu sự chuyển đổi đó có công bằng và không chỉ vì lợi nhuận hay không.