Ngân hàng số và ứng dụng AI: Đổi mới để nâng cao trải nghiệm khách hàng

Việc ứng dụng AI vào ngành Ngân hàng không còn là khái niệm xa lạ. Một số nghiên cứu cho thấy đến năm 2025, khoảng 45% doanh số bán hàng trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng được thực hiện hoàn toàn trên các nền tảng số, không cần sự hiện diện tại các điểm giao dịch truyền thống. Đây là kết quả của quá trình số hóa sâu rộng, trong đó AI đóng vai trò trung tâm giúp phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và cá nhân hóa dịch vụ.

Các NHTM đã và đang triển khai các giải pháp AI để nâng cao hiệu quả phục vụ khách hàng

Tại Việt Nam, hàng loạt NHTM đã và đang triển khai các giải pháp AI để nâng cao hiệu quả phục vụ khách hàng. Trong đó, các “trợ lý ảo” sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên đang trở thành xu hướng phổ biến, giúp người dùng có thể giao tiếp, đặt câu hỏi và thực hiện giao dịch ngay trên ứng dụng ngân hàng mà không cần đến quầy.

Các NHTM đẩy mạnh đầu tư công nghệ

ACB - một trong những TCTD ra mắt AI BOT thế hệ mới sớm nhất được ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI. Với 3 điểm vượt trội là khả năng tương tác thông minh, khả năng tự học và phát triển liên tục, khả năng thấu hiểu và nhận diện cảm xúc, AI BOT giúp hỗ trợ hàng triệu khách hàng của ACB một cách nhanh chóng, chính xác và tự nhiên nhất.

Theo đại diện ACB, tiếp nối thành công của việc ứng dụng AI vào tác vụ định danh khách hàng (Video Call Face Identity), trợ lý ảo AI BOT thế hệ mới của ACB được tích hợp vào hệ thống chăm sóc khách hàng, nhằm mang đến trải nghiệm vượt trội hơn nữa trên không gian số.

ACB AI BOT được phát triển dựa trên nền tảng Vinbase Chatbot của VinBigData, nổi bật với hàng loạt công nghệ tân tiến như: Multiple-intention - khả năng nhận diện đa ý định; Sentiment analysis - khả năng nhận diện cảm xúc, NLP - xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa vùng miền và Active learning - cơ chế tự học đảm bảo tính liên tục cập nhật và phát triển tự động cho mô hình AI.

Khác với chatbot thông thường theo quy tắc/ kịch bản định sẵn (Rule-Based Chatbot) khiến cho giao tiếp trở nên máy móc và thiếu chính xác, AI BOT của ACB khả năng nhận thức ý định người dùng, từ đó đưa ra phản hồi thông minh và diễn đạt linh hoạt theo ngôn ngữ.

Khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, AI BOT có thể tự nhận thức và phân tích từ khóa để đưa ra câu trả lời. Tốc độ phản hồi của AI BOT khi nhận được đề nghị giao tiếp thông tin từ khách hàng gần như tức thì, dưới 0,5 giây, hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi, hoàn thiện qua những lần hỗ trợ khách hàng để dần trở nên thông minh và giống con người hơn. Hệ thống AI BOT thế hệ mới của ACB đã hỗ trợ gần 4,000 lượt tương tác với khách hàng mỗi ngày.

Hay như, TPBank ứng dụng AI trong vận hành ngân hàng số. Ứng dụng eBank của TPBank tích hợp chatbot T’Aio, có khả năng phản hồi tức thì các yêu cầu của khách hàng như: kiểm tra số dư, chuyển khoản, tra cứu thông tin giao dịch. Theo thống kê từ TPBank, trợ lý ảo này xử lý hơn 1 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng, giúp giảm tải cho đội ngũ chăm sóc khách hàng và cải thiện tốc độ phản hồi.

Tương tự, Techcombank không đứng ngoài cuộc, ngân hàng này đã đầu tư hàng trăm tỷ đồng để phát triển nền tảng ngân hàng số tích hợp AI. Năm 2024, ngân hàng này triển khai hệ thống chấm điểm tín dụng nội bộ bằng AI, rút ngắn thời gian xét duyệt khoản vay từ vài ngày xuống chỉ còn vài phút. Hệ thống phân tích dữ liệu lớn về hành vi tài chính, khả năng trả nợ và lịch sử giao dịch để đưa ra quyết định cho vay chính xác hơn, đồng thời hạn chế rủi ro nợ xấu.

Vietcombank cũng đẩy mạnh ứng dụng AI trong mảng bảo mật và phòng chống gian lận. Nhờ AI, ngân hàng có thể phát hiện các giao dịch bất thường theo thời gian thực và tự động khóa tài khoản nghi vấn để ngăn chặn tổn thất cho khách hàng. Ngoài ra, các hệ thống gợi ý sản phẩm tài chính cá nhân hóa dựa trên thói quen chi tiêu cũng được triển khai để gia tăng tỷ lệ bán chéo sản phẩm.

Việc áp dụng AI không chỉ giúp khách hàng được phục vụ nhanh hơn, thuận tiện hơn mà còn mang lại lợi ích lớn về mặt vận hành cho các ngân hàng. Lợi ích mang lại là các ngân hàng không cần duy trì đội ngũ nhân sự lớn để xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại, AI giúp tự động hóa quy trình như: xử lý hồ sơ, đối chiếu dữ liệu, phê duyệt giao dịch, từ đó tiết kiệm chi phí, giảm thời gian chờ đợi và hạn chế sai sót.

AI mang đến trải nghiệm mang tính “cá nhân hóa”, điều mà khách hàng hiện đại ngày càng đòi hỏi cao hơn

Quan trọng hơn, AI mang đến trải nghiệm mang tính “cá nhân hóa”, điều mà khách hàng hiện đại ngày càng đòi hỏi cao hơn. Thay vì cung cấp các gói sản phẩm đại trà, ngân hàng có thể phân tích hành vi chi tiêu, sở thích tài chính, độ tuổi, thu nhập… để gợi ý chính xác dịch vụ phù hợp nhất với từng người. Điều này không chỉ giúp tăng mức độ hài lòng của khách hàng, mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh.

Thách thức và yêu cầu đặt ra

Mặc dù tiềm năng rất lớn, song việc triển khai AI trong ngân hàng vẫn đối mặt với một số thách thức. Đầu tiên là vấn đề bảo mật và an toàn thông tin, bởi AI chỉ thực sự hiệu quả khi có thể truy cập và phân tích một lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ. Nếu không có hệ thống bảo mật chặt chẽ, nguy cơ rò rỉ thông tin cá nhân cũng đáng lo ngại.

Ngoài ra, các thuật toán AI cần đảm bảo tính minh bạch và công bằng, đặc biệt trong các quyết định như: cấp tín dụng hay phê duyệt khoản vay. Điều này đòi hỏi ngân hàng phải có đội ngũ chuyên môn cao để vận hành, giám sát và hiệu chỉnh liên tục các hệ thống AI.

Có thể thấy, ngân hàng số và AI đang đồng hành chặt chẽ trong quá trình chuyển đổi số của ngành ngân hàng. Việc đầu tư vào công nghệ, lấy trải nghiệm khách hàng làm trung tâm sẽ là yếu tố quyết định thành công của các NHTM trong thời đại mới.

Nếu được triển khai một cách bài bản, có kiểm soát và đúng định hướng, ngân hàng ứng dụng AI không chỉ là nơi gửi tiết kiệm hay vay vốn, mà còn là “trợ lý tài chính” thông minh, đồng hành với khách hàng trong mọi quyết định tài chính hàng ngày.