AI tác nhân giúp ích gì cho ngân hàng doanh nghiệp?

AI tác nhân giúp điều phối công việc chủ động, giám sát khách hàng trên nhiều hệ thống, cải thiện tương tác khách hàng và hiện đại hóa quy trình rủi ro, tài trợ thương mại.

Ví dụ nào về ứng dụng AI trong ngân hàng thương mại?

Standard Chartered trang bị nền tảng thống nhất cho 6.000 nhân viên; Commerzbank xây dựng AI agent xử lý 30.000 cuộc hội thoại/tháng; Bank of Queensland giảm phân tích rủi ro từ tuần xuống một ngày.

Lợi ích chính của AI tác nhân trong tài trợ thương mại là gì?

AI tác nhân giúp phân tích thư tín dụng, đối chiếu hóa đơn và dữ liệu vận chuyển, giảm phân mảnh và cải thiện truy xuất nguồn gốc, như trong dự án thử nghiệm của Microsoft với ANZ, HSBC và Lloyds.

AI tác nhân đang định hình lại ngân hàng doanh nghiệp và thương mại như thế nào

Trí tuệ nhân tạo tác nhân (agentic AI) đang thay đổi cách ngân hàng doanh nghiệp và thương mại vận hành, từ trao quyền cho nhà quản lý quan hệ khách hàng đến hiện đại hóa quy trình rủi ro và tài trợ thương mại, giúp tăng tốc ra quyết định và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Trong bối cảnh hệ thống ngân hàng toàn cầu trung gian hàng trăm nghìn tỷ USD, ngân hàng doanh nghiệp và thương mại đóng vai trò trung tâm của nền kinh tế thế giới. Câu hỏi đặt ra hiện nay không phải là AI có thể giúp giải quyết các thách thức lâu dài hay mở ra cơ hội tăng trưởng mới, mà là làm thế nào để triển khai AI cả trong ngắn hạn và dài hạn. Sự xuất hiện của AI tác nhân (agentic AI) đang thay đổi những gì có thể, kết hợp với các nền tảng doanh nghiệp để điều phối công việc một cách an toàn, có kiểm soát và ở quy mô lớn.

1. Trao quyền cho nhà quản lý quan hệ khách hàng

Nhà quản lý quan hệ (relationship managers) từ lâu đã là trụ cột của trải nghiệm khách hàng tích cực, nhưng họ thường phải vật lộn với khối lượng dữ liệu và yêu cầu ngày càng tăng. AI tác nhân giải quyết vấn đề này bằng cách chuyển từ hỗ trợ thụ động sang điều phối công việc chủ động. Các tác nhân AI có thể giám sát vị trí của khách hàng, giao dịch hoặc yêu cầu trên nhiều hệ thống, xác định những gì còn thiếu và cung cấp bối cảnh phù hợp tại thời điểm ra quyết định.

Standard Chartered đã trang bị cho hơn 6.000 nhân viên ngân hàng một nền tảng thống nhất trên 53 thị trường, cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và giúp họ dành nhiều thời gian hơn cho khách hàng. UBS triển khai Microsoft Copilot cho toàn bộ nhân viên, biến đổi nghiên cứu pháp lý với trợ lý AI có thể truy xuất các điều khoản chính xác từ 26 triệu tài liệu bằng truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, loại bỏ tìm kiếm thủ công và tăng tốc truy xuất thông tin.

2. Cải thiện chất lượng tương tác với khách hàng

Khách hàng trải nghiệm ngân hàng qua chuỗi các khoảnh khắc như onboarding, tín dụng, kho quỹ và dịch vụ, nhưng những khoảnh khắc này thường bị ngắt kết nối. AI tác nhân giúp thu hẹp khoảng cách bằng cách duy trì tính liên tục trên tất cả các kênh, dự đoán nhu cầu và đảm bảo yêu cầu được xử lý mà không bị gián đoạn.

Commerzbank đã xây dựng một tác nhân AI xử lý hơn 30.000 cuộc hội thoại khách hàng mỗi tháng, tự động giải quyết khoảng 75% yêu cầu. First National Bank sử dụng Copilot for Sales để giảm các điểm tiếp xúc phân mảnh và tăng cường tương tác với khách hàng thương mại. Trong ngân hàng đầu tư, trợ lý AI hỗ trợ chuẩn bị cuộc họp bằng cách tổng hợp bối cảnh nội bộ và dữ liệu thị trường bên ngoài.

3. Hiện đại hóa hệ thống rủi ro và lõi

Hoạt động ngân hàng thường gặp khó khăn không phải vì thiếu tự động hóa, mà vì sự phức tạp chồng chất. AI tác nhân giúp giải quyết bằng cách không chỉ tự động hóa tác vụ mà còn điều phối quy trình làm việc qua các giai đoạn, theo dõi tiến độ và chuyển giao động, đồng thời đưa ra ngoại lệ cho đúng chuyên gia khi cần phán đoán.

Bank of Queensland sử dụng Microsoft Copilot để hợp lý hóa quy trình làm việc phức tạp, giảm phân tích rủi ro từ vài tuần xuống còn một ngày, đồng thời cải thiện chất lượng 22%. Swift áp dụng học liên kết (federated learning) và tính toán bảo mật để phát hiện tội phạm tài chính xuyên tổ chức mà không tập trung dữ liệu. Tại Scotiabank, các tác nhân AI được nhúng vào hoạt động thanh toán để điều phối chuyển đổi dữ liệu, đối chiếu và xử lý ngoại lệ, giúp các quy trình từng mất vài tuần giờ được thực hiện trong vài giây.

4. Chuyển đổi tài trợ thương mại

Trong tài trợ thương mại, cho vay có cấu trúc và kho quỹ xuyên biên giới, công việc liên quan đến nhiều bên liên quan, tài liệu và ngoại lệ. AI tác nhân cho phép thực hiện công việc một cách thích ứng, điều phối giữa các bên tham gia theo thời gian thực và phản ứng với ngoại lệ khi chúng phát sinh. Các hệ thống tác nhân có thể ghi lại các mẫu hình và mã hóa chúng thành các playbook có thể tái sử dụng, giúp ngân hàng mở rộng quy mô chuyên môn và duy trì tính liên tục.

Một bằng chứng về tương lai này là dự án thử nghiệm tài trợ thương mại do Microsoft dẫn đầu với ANZ, HSBC và Lloyds. Bằng cách nhúng các tác nhân AI vào hệ thống ERP, giải pháp phân tích thư tín dụng, đối chiếu với hóa đơn và dữ liệu vận chuyển, đánh dấu sự khác biệt và truyền thông tin có cấu trúc đến nền tảng ngân hàng, giảm phân mảnh và cải thiện khả năng truy xuất nguồn gốc.

Từ thử nghiệm đến lợi thế vận hành

Các nhà lãnh đạo ngân hàng dày dạn kinh nghiệm đúng đắn khi tiếp cận AI một cách thận trọng. Điều khác biệt ở giai đoạn này không chỉ là khả năng của mô hình, mà còn là sự phù hợp: AI tác nhân phù hợp với cách ngân hàng doanh nghiệp và thương mại vận hành, hợp lý hóa các quy trình chính, tôn trọng sự biến đổi và giảm chi phí điều phối. Nền tảng doanh nghiệp với bảo mật, quản trị và tích hợp ở quy mô lớn là yếu tố then chốt để biến AI thành lợi thế thay vì rủi ro.

Theo Microsoft

Ảnh: Виктор Соломоник / Pexels