Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng rộng rãi trong tài chính, từ chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận đến giao dịch thuật toán và tự động hóa quy trình. Theo hướng dẫn từ Databricks, AI dự kiến giúp ngành ngân hàng tiết kiệm 1.000 tỷ USD vào năm 2030 và giá trị thị trường AI trong tài chính sẽ vượt 166 tỷ USD vào năm 2035.

AI trong tài chính: Chấm điểm tín dụng mở rộng tiếp cận vốn

AI sử dụng dữ liệu thay thế như thanh toán tiện ích và dòng tiền để đánh giá rủi ro tín dụng, giúp những người không có lịch sử tín dụng truyền thống tiếp cận vốn. Các công ty như Zest AI phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu, trong khi Scienaptic AI cập nhật hồ sơ vay mỗi ba tháng. Tuy nhiên, AI có thể gây thiên lệch nếu dữ liệu huấn luyện phản ánh bất bình đẳng lịch sử, đòi hỏi các giải thích minh bạch (Explainable AI) khi từ chối tín dụng.

Phát hiện gian lận thời gian thực

AI giám sát hàng triệu giao dịch mỗi ngày, xếp hạng cảnh báo theo mức độ rủi ro để giảm mệt mỏi do cảnh báo giả. Theo nghiên cứu của BAI, 84% khách hàng ngân hàng số từng gặp gian lận. AI giúp các nhà điều tra tập trung vào các trường hợp nghiêm trọng nhất, nâng cao hiệu quả phát hiện.

Giao dịch thuật toán và quản lý danh mục

Các quỹ đầu tư và ngân hàng sử dụng AI để thực hiện giao dịch tần suất cao, dựa trên backtest với dữ liệu lịch sử trước khi vận hành thực tế. AI hỗ trợ đầu tư thay vì tự động hóa hoàn toàn, với các mô hình cần được giám sát liên tục để tránh sai lệch. Mỗi giao dịch phải có khả năng truy xuất đến phiên bản mô hình cụ thể nhằm đáp ứng yêu cầu quản lý.

Tự động hóa quy trình tài chính

AI cắt giảm 30% thời gian xử lý hóa đơn và cải thiện tốc độ báo cáo tài chính lên 90% khi tự động hóa hoàn toàn. Các hệ thống đối chiếu tự động giúp tiết kiệm chi phí, trong khi các ngoại lệ được chuyển đến nhân viên xem xét. AI hoạt động tốt nhất khi kết nối với hệ thống ERP.

AI Agent và quản trị AI trong tài chính

AI agent (hệ thống tự động thực hiện đa bước) đang được thử nghiệm trong quản lý tiền mặt và dự báo thanh khoản, nhưng cần có điểm kiểm tra con người (human-in-the-loop) cho các quyết định thanh toán hoặc phê duyệt tín dụng. Quản trị AI đòi hỏi kiểm tra thiên lệch thường xuyên, giải thích được kết quả (explainable AI), và truy xuất nguồn gốc dữ liệu (data lineage). 83% chuyên gia tài chính dự kiến nâng cấp kỹ năng AI trong vòng hai năm.

Ý nghĩa với người đọc Việt Nam

Việt Nam là thị trường tài chính đang phát triển nhanh với nhiều ngân hàng và công ty fintech. Việc áp dụng AI có thể giúp các tổ chức tài chính trong nước nâng cao hiệu quả phát hiện gian lận, mở rộng tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ và người dân chưa có lịch sử tín dụng, đồng thời tự động hóa các quy trình kế toán, kiểm toán. Tuy nhiên, các ngân hàng Việt Nam cần đầu tư vào quản trị dữ liệu và giải thích AI để đảm bảo tuân thủ quy định và tránh rủi ro.

Theo Databricks

Ảnh: StockRadars Co., / Pexels