24hmoney
copy link Copy link
copy link Font chữ
copy link Lưu bài
Nguyễn Tiến Hoàng

Robot dần chiếm việc banker

Chuyên mục: KT vĩ mô
Robot dần chiếm việc banker

Ảnh Internet.

Năm 2021 được kỳ vọng về sự bứt phá của chuyển đổi số trong hệ thống ngân hàng, đặc biệt khi đây là năm đầu tiên cho một giai đoạn mới, nên cần làm nhiều hơn nói…

Số hóa là trách nhiệm và sứ mệnh…
Tại ĐHCĐ thường niên 2021, cổ đông đặt vấn đề Ban lãnh đạo TPBank chia sẻ tình hình chuyển đổi số của Ngân hàng, ông Nguyễn Hưng, Tổng giám đốc cho biết, năm 2020, việc ứng dụng blockchain trong chuyển tiền từ nước ngoài về Việt Nam đã mang lại hàng chục nghìn tỷ đồng doanh thu cho TPBank. Cùng với đó, việc ứng dụng robot cũng giúp giảm số lượng, tăng năng suất cho cán bộ back-office…
“Năm 2020, TPBank đã ứng dụng khoảng 75 robot thay thế cho khoảng 180 nhân viên làm việc toàn thời gian và trong năm 2021 dự kiến triển khai thêm 140 robot ở nhiều lĩnh vực khác nhau”, ông Hưng nói.
Về ngân hàng số, ông Hưng thông tin, trước đây, Ngân hàng tự phát triển nhiều giải pháp công nghệ, nhưng nay chuyển sang mua của các nhà cung cấp châu Âu và đã triển khai với khách hàng cá nhân, sắp tới sẽ triển khai với khách hàng doanh nghiệp.
“Mỗi năm, TPBank đầu tư khoảng 400-500 tỷ đồng cho ngân hàng số, chưa kể chi phí vận hành và sẽ tiếp tục đầu tư mạnh vào mảng này trong thời gian tới”, ông Hưng tiết lộ.
Nhấn mạnh thêm về ngân hàng số, ông Đỗ Anh Tú, Phó chủ tịch TPBank tự tin: “Ngân hàng số TPBank đang đi trước các ngân hàng số khác hơn 1 năm. Trong cuộc đua này, có thể có lúc đối thủ hơn chúng tôi một chút, nhưng nếu chấm điểm cụ thể, ngân hàng số TPBank không thể đứng ở vị trí số 2”.
Thông tin tại ĐHCĐ SeABank cho biết, với chiến lược hội tụ số, tập trung số hóa các sản phẩm, dịch vụ cũng như vận hành nội bộ, năm 2020 đánh dấu bước tiến vượt trội của SeABank trong gia tăng tối đa tiện ích cho khách hàng theo định hướng phát triển ngân hàng số. Bước tiến này được thể hiện qua việc ra mắt ngân hàng số SeAMobile - trợ lý tài chính cá nhân, đồng nhất trải nghiệm trên tất cả các thiết bị điện tử. SeAMobile cũng là ứng dụng duy nhất trên thị trường có tính năng quản lý tài chính cá nhân và áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ khách tự động quản lý và dự phóng tài chính cá nhân.
Một trong những điểm nổi bật của PVcomBank trong năm 2020 được ông Nguyễn Hoàng Nam, Tổng giám đốc Ngân hàng cho biết là sự chuyển biến tích cực trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ. Cụ thể, PVcomBank đã nâng cấp ứng dụng Mobile Banking với các tiện ích mới, giúp gia tăng trải nghiệm của khách hàng trong không gian số; ra mắt phương thức xác thực giao dịch Smart OTP; phát hành các dòng thẻ tín dụng được tích hợp đa tính năng mang lại những lợi ích vượt trội cho khách hàng.
“PVcomBank cũng đẩy mạnh triển khai các giải pháp công nghệ phù hợp để đáp ứng nhu cầu kinh doanh và quản trị nhằm hiện thực hóa lộ trình chuyển đổi số, hướng tới trở thành ngân hàng hợp kênh...”, ông Nam chia sẻ.
Tại ĐHCĐ thường niên 2021, ông Jens Lottner, Tổng giám đốc Techcombank nhấn mạnh trước các cổ đông: “Sứ mệnh của Techcombank là dẫn dắt hành trình số hóa của ngành tài chính, tạo động lực cho mỗi cá nhân, doanh nghiệp và tổ chức phát triển bền vững, bứt phá thành công”.
… Nhưng quan trọng là khả năng thực thi
Trước câu hỏi của Báo Đầu tư Chứng khoán về câu chuyện các ngân hàng đẩy mạnh truyền thông câu chuyện chuyển đổi số, đặc biệt nhấn mạnh Big Data (dữ liệu lớn), AI như là “con át chủ bài”, ông Nguyễn Huy Cường, Giám đốc Công ty Raffles Việt Nam nêu quan điểm: “Muốn ứng dụng thành công, trước tiên chúng ta cần làm rõ 2 khái niệm này”.
Theo ông Cường, Big Data là dữ liệu có số lượng lớn, quy mô lưu trữ nhiều, với đa dạng kiểu dữ liệu khác nhau, tốc độ thay đổi, cập nhật nhanh… Kèm theo đó là cách thức xử lý khác với trước đây, với các dữ liệu truyền thống, dữ liệu được đưa về một khu vực tập trung để máy tính xử lý, còn với Big Data, hệ thống xử lý sẽ tìm đến nơi có dữ liệu và thực hiện phân tích.
Đối với AI, con người sẽ dùng các thuật toán để dạy cho máy tính xử lý các thao tác giống như cách suy nghĩ của con người, ví dụ nhận diện hình ảnh, giọng nói, chữ viết, suy luận, phân tích, mô phỏng, dự báo, đưa ra các quyết định... Thực tế, khái niệm AI đã xuất từ rất sớm, nhưng chỉ phổ biến nhờ năng lực xử lý vượt trội của máy tính trong vài thập niên gần đây, cho phép thực hiện hàng tỷ phép tính phức tạp trong thời gian ngắn.
“Có thể nói, để xử lý Big Data chắc chắn cần phải có AI. Tuy nhiên, AI có thể áp dụng với cả các phần dữ liệu không phải là Big Data”, ông Cường nói.
Theo quan sát của ông Cường, các ứng dụng của Big Data và AI trong hoạt động ngân hàng ngày càng rõ nét trong thời gian gần đây. Một số ngân hàng coi ứng dụng Big Data và AI là nhiệm vụ chiến lược trong những năm tới để thúc thẩy hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro hiệu quả. Những việc trước đây phải thực hiện thủ công thì bây giờ đã có thể xử lý bằng máy tính, những việc trước đây xử lý mất nhiều thời gian thì bây giờ đã dễ dàng, nhanh chóng và chính xác hơn.
Cụ thể hơn, ông Cường cho biết, có thể liệt kê thành các nhóm lớn sau: Trong giai đoạn đánh giá khách hàng ban đầu, một loạt kỹ thuật như OCR (nhận dạng ký tự quang học), nhận diện gương mặt… có thể xác thực thông tin tự động được tích hợp vào trong giải pháp e-KYC; các mô hình máy học (Machine Learning) có thể đưa ra kết quả tốt hơn các kết quả phân tích truyền thống trong quá trình đánh giá rủi ro tín dụng khi cho vay…
Trong giai đoạn chăm sóc khách hàng và quản lý danh mục, xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp ngân hàng xây dựng các chatbot; OCR giúp xử lý việc nhập các chữ viết trở nên đơn giản và nhanh chóng hơn; công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản cũng làm cho thao tác của các bộ phận phải nhập liệu nhanh trở nên đơn giản hơn; nhận diện giọng nói giúp cho ngân hàng biết khách hàng nào gọi đến trung tâm chăm sóc khách hàng; các mô hình máy học giúp ngân hàng đánh giá chất lượng danh mục, phân tích hành vi khách hàng hiệu quả.
Cũng theo ông Cường, để tối ưu danh mục và hiệu quả hoạt động, AI cũng giúp cho ngân hàng nhìn ra được các góc khuất để hoàn thiện hoặc các phương án tốt nhất để có thể điều chỉnh danh mục, quy trình…
“Mặc dù các ngân hàng đều nói về Big Data và AI, nhưng có thể nói rằng, đây vẫn là một nội dung mới, mức độ hiểu biết, triển khai và ứng dụng giữa các ngân hàng rất khác nhau, thậm chí định hướng của một số ngân hàng còn chưa rõ ràng về Big Data và AI”, ông Cường nêu quan điểm.
Bà Đặng Thuý Hà, Giám đốc Nghiên cứu hành vi khách hàng Nielsen Việt Nam chia sẻ những thông tin đáng chú ý: “Trong 3 ưu tiên chính cho các ngân hàng năm 2020, có 61% ngân hàng cho rằng mô hình kinh doanh đặt khách hàng là trọng tâm là điều quan trọng, nhưng chỉ 17% có sự chuẩn bị sẵn sàng; 57% ngân hàng cho rằng tối ưu kênh phân phối là điều quan trọng, nhưng cũng chỉ 17% có sự chuẩn bị sẵn sàng; 48% ngân hàng cho rằng dẫn đầu công nghệ/thông tin là điều quan trọng, nhưng chỉ 16% có sự chuẩn bị sẵn sàng”.
Theo bà Hà, các thương hiệu thường “hứa hẹn”: Chúng tôi là tốt nhất, bạn quan trọng đối với chúng tôi, chúng tôi sẽ chăm sóc bạn, chúng tôi sẽ đền ơn sự trung thành của bạn, chúng tôi làm bạn hài lòng, chúng tôi cung cấp lựa chọn tốt nhất…, còn khách hàng thường “mong đợi”: Trải nghiệm của tôi sẽ tuyệt vời, tôi thấy có giá trị, tôi thấy mình độc nhất, sự trung thành của tôi được đền đáp, tôi muốn có giá trị tốt nhất về tiền, tôi có thể bày tỏ và được lắng nghe…
“Song, quan trọng nhất là thu nhỏ khoảng cách giữa ‘thương hiệu hứa điều gì’ với ‘khách hàng mong đợi điều gì’. Hãy xem lại ‘lời hứa’ và ‘khả năng thực thi’”, bà Hà nhấn mạnh.
Hồng Dung
TNCK
Bình luận Bình luận
Chia sẻ Chia sẻ
Quan tâm Quan tâm
Cơ quan chủ quản: Công ty Cổ phần Quảng cáo Trực tuyến 24H. Giấy phép mạng xã hội số 103/GP-BTTTT do BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG cấp ngày 25/03/2019. Chịu trách nhiệm nội dung: Phạm Đình Bằng. Email: support@24hmoney.vn. Hotline: 0979730484