Các tổ chức tài chính từ lâu đã phải đối mặt với thách thức trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng tốt và cá nhân hóa một cách hiệu quả, nhưng không phải lúc nào cũng thành công. Những gã khổng lồ công nghệ, với khả năng tương tác với người dùng và quy trình hoạt động hợp lý, đã đặt ra tiêu chuẩn cao trong lĩnh vực này, khiến các ngân hàng truyền thống phải chạy đua để bắt kịp.
Giữa cuộc theo đuổi không ngừng để giành vị trí thống trị về tương tác, một thế lực mới đã xuất hiện để thách thức: AI sáng tạo.
AI đang tạo ra cuộc "cách mạng" trong lĩnh vực ngân hàng (Ảnh minh họa)
Ngành ngân hàng, với kho dữ liệu khổng lồ và vô số hoạt động tương tác với khách hàng, đang đứng trước cơ hội khai thác sức mạnh đột phá của trí tuệ nhân tạo (AI). Theo McKinsey, AI có thể mang lại giá trị mới đáng kể cho các ngân hàng, ước tính từ 200 tỷ USD đến 340 tỷ USD. Trong bối cảnh các ngân hàng không ngừng nỗ lực cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả hoạt động, AI hứa hẹn sẽ trở thành yếu tố then chốt cho khả năng cạnh tranh và lợi nhuận của họ trong tương lai.
Mang lại trải nghiệm vượt trội cho khách hàng
AI hứa hẹn sẽ trở thành công cụ nâng cấp mạnh mẽ cho các ngân hàng trong trò chơi tương tác với khách hàng, mang đến cho họ cơ hội nâng cao đáng kể trải nghiệm khách hàng và tiêu chuẩn tương tác. Tuy nhiên, cơ hội này tồn tại cho tất cả người chơi trong ngành. Theo lời của Tony Moroney, Người đồng sáng lập Phòng thí nghiệm chuyển đổi kỹ thuật số, “Bí quyết thực sự là ai có thể sử dụng khía cạnh sáng tạo của AI để tạo ra các đề xuất giá trị mới, những cách mới để tương tác với khách hàng và mang lại trải nghiệm”.
Từ hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực thông qua chatbot đến các đề xuất và thông tin liên lạc phù hợp, AI tổng quát hứa hẹn sẽ cho phép các ngân hàng thực hiện các hoạt động tương tác chính xác, cá nhân hóa và hiệu quả trên mọi phương diện. Khi các mô hình phát triển, nó sẽ thích ứng và nâng cao để có thể quản lý các yêu cầu của từng khách hàng tốt hơn, nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành. Các ngân hàng đang có những bước đi đầu tiên để xây dựng lợi thế cạnh tranh tại đây.
Các ngân hàng có thể khai thác tiềm năng của các mô hình ngôn ngữ lớn để phân tích dữ liệu khổng lồ, từ đó cung cấp các dịch vụ tư vấn tài chính cá nhân hóa, chẳng hạn như lập kế hoạch đầu tư và tiết kiệm cho khách hàng. GenAI cũng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu các giải pháp kỹ thuật số cho khách hàng. Hơn nữa, các mô hình dựa trên máy biến áp và khả năng học sâu có thể mở ra những cơ hội mới cho ngân hàng đàm thoại, nâng cao trải nghiệm giao dịch và tương tác của khách hàng.
Đổi mới hoạt động bán hàng và tiếp thị
AI sáng tạo đang nổi lên như một yếu tố đột phá trong lĩnh vực tiếp thị và bán hàng của các ngân hàng. Với việc áp dụng các máy biến áp được đào tạo trước và các mô hình ngôn ngữ tài chính chuyên biệt, các ngân hàng dự kiến sẽ cải tổ đáng kể chiến lược tiếp thị và bán hàng của mình trong những năm tới. Ví dụ, theo dự báo của Gartner, vào năm 2025, 30% thông điệp tiếp thị từ các tổ chức lớn sẽ được tạo ra bởi AI.
Bằng cách phân tích hành vi và xu hướng của khách hàng ở cấp độ chi tiết, ngân hàng có thể tạo các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa và các chiến dịch tiếp thị siêu cá nhân hóa dựa trên lịch sử giao dịch, tương tác và nhân khẩu học của từng cá nhân.
Ngoài ra, các ngân hàng có thể thiết lập các chương trình phân tích tình cảm bằng cách sử dụng các công cụ tiên tiến như Lexalytics, Azure Text Analytic và RoBERTa, đồng thời tạo nội dung theo ngữ cảnh, tăng đáng kể tỷ lệ tương tác và chuyển đổi của khách hàng.
Nâng cao hiệu quả phát triển phần mềm
Cơ sở hạ tầng và ứng dụng CNTT mạnh mẽ là trụ cột thành công của các ngân hàng trong kỷ nguyên số ngày nay. AI có thể là công cụ không thể thiếu cho đội ngũ CNTT của ngân hàng, giúp tăng tốc phát triển phần mềm đồng thời đảm bảo hiệu quả và bảo mật dữ liệu. Theo một nghiên cứu của Mckinsey, các nhà phát triển phần mềm có thể hoàn thành các tác vụ mã hóa nhanh gấp đôi với AI tổng quát.
Vào năm 2024, các ngân hàng dự kiến sẽ ngày càng tự động hóa việc tạo mã bằng cách tận dụng các máy biến áp được đào tạo trước, đảm bảo phát triển phần mềm nhanh hơn với ít lỗi hơn và chất lượng mã tốt hơn. Bằng cách sử dụng các mô hình như bộ mã hóa tự động đa dạng, các ngân hàng có thể tạo các bộ dữ liệu tổng hợp để thử nghiệm, đào tạo và phân tích, giúp tăng cường tính tuân thủ và bảo mật dữ liệu của họ.
Hơn nữa, các ngân hàng có thể sử dụng các công cụ hỗ trợ AI tổng quát để tạo ra các yếu tố thiết kế như hình ảnh, thiết kế UI/UX và nguyên mẫu tương tác dựa trên các yêu cầu thiết kế cụ thể. Điều này sẽ giúp đảm bảo lặp lại nhanh chóng và hợp lý hóa quy trình thiết kế, dẫn đến các ứng dụng thân thiện với người dùng hơn và hấp dẫn trực quan hơn.
Hình dung lại chiến lược tăng trưởng với AI
Với sự trỗi dậy mạnh mẽ của AI, các ngân hàng không thể bỏ qua giá trị kinh doanh to lớn mà nó mang lại. Điều quan trọng đối với các ngân hàng là tích hợp lộ trình AI tổng quát của họ với mô hình kinh doanh hiện có và chiến lược chuyển đổi kỹ thuật số, hướng tới các mục tiêu kinh doanh lớn hơn.
Imtiaz Adam, người sáng lập Chiến lược học sâu, đã nói một cách khéo léo: “Chúng ta sẽ thấy một thế giới nơi các tổ chức tài chính đang tận dụng các công nghệ như AI có tính sáng tạo để cải thiện sự hài lòng của khách hàng, cải thiện hoạt động và tạo mối quan hệ cộng sinh giữa nhân viên ngân hàng là con người và AI , mang lại giá trị tốt hơn cho tổ chức và khách hàng.”
Hoạt động ngân hàng sáng tạo được hỗ trợ bởi AI có thể mở ra một kỷ nguyên mới về dịch vụ khách hàng, hiệu quả kinh doanh đổi mới, giúp các ngân hàng luôn dẫn đầu trong nhiều năm tới.
Nguồn tham khảo: Finance
Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.
Phương Phương (ghi)
An ninh Tiền tệ