Tự động hóa để tối ưu hóa hoạt động

	eKYC ngày càng phổ biến
	Tự tin với công tác số hóa hoạt động ngân hàng
	Tăng thu dịch vụ: Bứt phá mạnh trong thời số hóa

Những năm gần đây, các ngân hàng Việt Nam đã chủ động nghiên cứu, đầu tư mạnh mẽ và ứng dụng những thành tựu của CMCN 4.0 trong sản phẩm, dịch vụ và hoạt động quản trị của mình. Nổi bật như việc triển khai điện toán đám mây, dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (AI); hay các ứng dụng, giải pháp như xác thực sinh trắc học, trao đổi dữ liệu mở qua giao diện chương trình ứng dụng (Open API)… nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động, tăng trải nghiệm cho khách hàng.

Năm 2020, mặc dù sự bùng phát của đại dịch Covid-19 đã gây nhiều khó khăn cho nền kinh tế, song nó lại như một “cú hých” thúc đẩy tiến trình chuyển đổi số của các ngân hàng. Thêm vào đó, khung pháp lý cho eKYC chính thức được NHNN quy định tại Thông tư 16/2020/TT-NHNN càng tạo thêm đà cho tiến trình này tăng tốc nhanh hơn.

Ảnh minh họa

Theo Vụ trưởng Vụ Thanh toán NHNN Phạm Tiến Dũng, sau khi quy định về eKYC được ban hành, đến nay đã có 15 ngân hàng triển khai chính thức, và trong 1 tháng đã mở được 340.000 tài khoản thông qua phương thức này. Thông tin đáng mừng nữa là hiện nay, nhiều ngân hàng đã có trên 90% giao dịch được thực hiện trên môi trường số, thanh toán qua đi động tăng trưởng ở mức 120% đều đặn trong vòng 2 năm qua.

Không chỉ số hóa các sản phẩm, dịch vụ; tiến trình chuyển đổi số còn diễn ra trong công tác quản trị, điều hành hoạt động của các ngân hàng. Trao đổi về vấn đề này, các chuyên gia cho rằng, quá trình chuyển đổi số phải bắt đầu từ việc thay đổi nền tảng công nghệ, các quy trình vận hành nhằm hướng tới chuẩn mực ngân hàng trong kỷ nguyên số của từng nhà băng.

Ông Bùi Đình Giáp - Nhà sáng lập, Giám đốc Nền tảng tự động hóa quy trình nghiệp vụ akaBot của FPT Software cho rằng, các ngân hàng cần định hình được ba hướng phát triển của công nghệ hiện nay: phục vụ cho việc độc lập về vị trí làm việc, đảm bảo tính thích ứng và thay đổi nhanh; trải nghiệm liền mạch và liên tục.

Việc đầu tư vào công nghệ như RPA (Robotic process automation - tự động hóa bằng robot), AI (trí tuệ nhân tạo)… được nhìn nhận sẽ là hướng đi của các ngân hàng đẩy mạnh trong thời gian tới.

Dưới góc độ một ngân hàng đã triển khai tự động hoá bằng robot, ông Tống Văn Tiến - Giám đốc Đổi mới số - Khối Công nghệ thông tin TPBank chia sẻ, RPA dễ dàng tích hợp với hệ thống của ngân hàng, không bị phụ thuộc vào nền tảng công nghệ hiện tại của ngân hàng như thế nào, và có thể giao tiếp với hầu hết ứng dụng. Năm 2020, TPBank đã triển khai 75 robot vào hoạt động, giúp ngân hàng tiết kiệm gần 100 nhân sự. Dự kiến cuối năm 2021 ngân hàng sẽ triển khai khoảng 275 robot, kỳ vọng tiết kiệm thêm được khoảng 300 nhân sự.

Tuy nhiên, theo ông Tiến, “việc tự động tới đâu còn phụ thuộc vào thực tế ở mỗi ngân hàng, quan trọng là nền tảng dữ liệu phong phú tới đâu và dữ liệu phải đủ sạch”.

Vậy khi nào thì quyết định sử dụng RPA và khi nào sẽ là AI? Câu hỏi này, theo chuyên gia cần phải hiểu được mức độ trưởng thành của RPA là gì? Ông Nguyễn Hoàng Thao - Phó Giám đốc mảng Tư vấn rủi ro Deloitte Việt Nam chia sẻ, RPA có ba mức độ. Ở mức độ đầu tiên, RPA chỉ đơn giản là làm những công việc lặp đi lặp lại, có tính chất quy luật. Mức độ thứ hai là sau khi ngân hàng có những robot chạy ở mức độ thứ nhất có khả năng thu thập dữ liệu, từ đó robot có thể phân tích dữ liệu và đưa ra kết quả. Còn ở mức độ cao nhất, được gọi là tự động hoá thông minh khi RPA được kết hợp với AI trong công việc và hoạt động của ngân hàng. Ví dụ, Goldman Sachs đã liên kết với Amazon dựa trên công nghệ RPA và AI, sử dụng dữ liệu tiêu dùng của khách hàng với cả bên bán lẻ Amazon để chấm điểm rủi ro tín dụng của khách hàng, qua đó Goldman Sachs nhanh chóng đưa ra được những quyết định tín dụng tự động.

“Mỗi ngân hàng Việt Nam sẽ cần xác định tuỳ từng nhu cầu, đặc thù từng loại hình nghiệp vụ để ứng dụng công nghệ với mức độ trưởng thành tương ứng, tránh gây lãng phí và phát huy hiệu quả cao nhất của công nghệ. Như eKYC sẽ sử dụng mức độ trưởng thành thứ hai hoặc thứ ba của RPA, hay việc đưa ra các dashboard tự động có thể chỉ cần sử dụng RPA ở mức độ thứ nhất”, ông Thao lưu ý.

Chuyển đổi số cần có sự đột phá và bứt phá. Có những lo ngại việc robot càng gia tăng, AI càng phát triển thì sẽ chiếm dụng nhiều hơn những phần việc của con người. Song theo các chuyên gia, lịch sử đã cho thấy có nhiều công nghệ mới sinh ra, một số công việc mất đi nhưng sẽ tạo ra lớp công việc mới, như việc có RPA, AI thì sẽ tạo ra đội ngũ kỹ sư về các công nghệ này. “Sự kết hợp giữa công nghệ và con người luôn tạo ra hiệu suất tốt nhất”, chuyên gia nêu quan điểm.