AI trong Tài chính và Ngân hàng: Khám Phá Vai Trò Mới Nổi của Internet Hành Vi (IoB)

Giới thiệu

Theo dự đoán của Gartner, đến cuối năm 2025, ít nhất 40% dân số toàn cầu sẽ bị ảnh hưởng bởi ít nhất một ứng dụng IoB (Internet Hành Vi). Thị trường IoB được định giá 456,50 tỷ USD toàn cầu vào năm 2024 và dự kiến sẽ tăng vọt lên 3.804,80 tỷ USD vào năm 2034, cho thấy tỷ lệ tăng trưởng hàng năm 23,62% đầy ấn tượng. Điều này làm nổi bật sự áp dụng bùng nổ của IoB trong các ứng dụng thực tế.

IoB (Internet Hành Vi) dựa trên việc hiểu, dự đoán và ảnh hưởng đến hành vi con người thông qua phân tích dữ liệu. Trong khi IoT (Internet of Things) mô tả mạng lưới các đối tượng vật lý được nhúng cảm biến và phần mềm để kết nối và trao đổi dữ liệu qua internet.

Ngành Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm (BFSI) chiếm 24% thị phần IoB toàn cầu, trở thành người tiên phong trong việc áp dụng công nghệ chuyển đổi này. Hãy cùng khám phá sâu hơn về IoB và cách AI thúc đẩy các ứng dụng cách mạng của nó trong tài chính.

IoB là gì và AI hỗ trợ như thế nào?

IoB được Gartner xác định lần đầu tiên vào năm 2021 như một công nghệ mới nổi nhằm giúp hiểu dữ liệu thu thập bởi các thiết bị IoT kết hợp với hành vi con người cụ thể. Khác với IoT, chỉ đơn giản thu thập dữ liệu, IoB giải thích thông tin này để hiểu và ảnh hưởng đến các mô hình hành vi.

AI là bộ não đứng sau IoB, biến đổi dữ liệu hành vi thô thành những hiểu biết có thể hành động. Các thuật toán học máy phân tích một khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn: mẫu giao dịch, thói quen sử dụng thiết bị, dữ liệu vị trí, thói quen chi tiêu và tương tác kỹ thuật số. Các hệ thống AI này sử dụng cả học có giám sát (được đào tạo trên các mẫu đã biết) và học không có giám sát (khám phá các bất thường hành vi mới) để tạo ra các hồ sơ hành vi toàn diện.

Xử lý thời gian thực là nơi AI thực sự tỏa sáng. Các hệ thống IoB hiện đại có thể phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu ngay lập tức, phát hiện các mẫu mà con người khó có thể nhận ra. Ví dụ, bunq, một ngân hàng số của Hà Lan phục vụ hơn 17 triệu người dùng trên toàn EU, sử dụng AI tăng tốc của NVIDIA để cải thiện quy trình phát hiện gian lận, tăng tốc độ đào tạo mô hình lên 100 lần và xử lý dữ liệu lên 5 lần.

Sự tích hợp không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu đơn giản. Các nền tảng IoB được hỗ trợ bởi AI như Sardine, hoạt động ở hơn 70 quốc gia, kết hợp trí thông minh thiết bị, sinh trắc học hành vi và học máy để tạo ra các mô hình đánh giá rủi ro tinh vi có khả năng thích ứng theo thời gian thực với các mối đe dọa mới.

Ứng dụng IoB chính trong Ngân hàng & Tài chính

Phát hiện & Ngăn chặn Gian lận

IoB xuất sắc trong việc hiểu các mẫu và phát hiện gian lận trong các hệ thống ngân hàng thông qua nhận diện mẫu hành vi. AI phân tích hành vi của khách hàng để phát hiện hoạt động bất thường với độ chính xác chưa từng có. Ví dụ, nếu John thường xuyên thực hiện các khoản gửi tiền 1.000 USD mỗi tuần từ công việc tự do nhưng đột nhiên nhận nhiều khoản gửi 1.000 USD mỗi hai ngày từ các nguồn khác nhau, các hệ thống AI có thể ngay lập tức đánh dấu sự lệch lạc này để điều tra.

Các triển khai toàn cầu đã cho thấy kết quả đáng chú ý:

• Standard Bank Group, ngân hàng lớn nhất châu Phi theo tài sản, đã triển khai dịch vụ phát hiện gian lận AI của Swift, xác định các mẫu đáng ngờ trong thời gian thực để giảm thiểu rủi ro gian lận và đảm bảo trải nghiệm ngân hàng an toàn hơn.

• Royal Bank of Scotland đã ngăn chặn khoản lỗ hơn 9 triệu USD cho khách hàng nhờ phân tích AI cho phát hiện gian lận hành vi.

• EBA CLEARING đã khởi động một thí điểm phát hiện gian lận toàn châu Âu (FPAD) với chín ngân hàng trải rộng qua sáu quốc gia, bao gồm các công cụ ngăn chặn gian lận thời gian thực với phân tích hành vi.

Dịch vụ Tài chính Cá nhân hóa

IoB cho phép các sản phẩm và dịch vụ tài chính được tùy chỉnh cao bằng cách phân tích dữ liệu hành vi để đánh giá rủi ro tín dụng động. Thay vì chỉ dựa vào điểm tín dụng truyền thống, các ngân hàng giờ đây có thể đánh giá cách khách hàng tương tác với thiết bị của họ, thói quen chi tiêu và hành vi giao dịch để tạo ra các hồ sơ rủi ro chính xác hơn.

Cách mạng trong chấm điểm tín dụng: AI phân tích dữ liệu hành vi để cung cấp các đánh giá tín dụng tinh tế. Một khách hàng thường xuyên thanh toán hóa đơn đúng hạn, duy trì thói quen chi tiêu ổn định và thể hiện hành vi ngân hàng kỹ thuật số có trách nhiệm có thể nhận được tỷ lệ tốt hơn, ngay cả khi có lịch sử tín dụng hạn chế.

Khuyến nghị sản phẩm: Những hiểu biết từ hành vi thúc đẩy lời khuyên tài chính được tùy chỉnh cho từng khách hàng. Nếu IoB phát hiện rằng một khách hàng thường xuyên đi du lịch quốc tế, hệ thống có thể đề xuất thẻ tín dụng thân thiện với du lịch hoặc dịch vụ trao đổi ngoại tệ.

Nâng cao Trải nghiệm Khách hàng

AI xuất sắc trong việc nâng cao sự tương tác của người dùng thông qua cá nhân hóa đa kênh, xác định các kênh ưa thích của khách hàng để gửi thông điệp tùy chỉnh. Các ngân hàng có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi chúng xuất hiện dựa trên dữ liệu hành vi lịch sử.

Một ví dụ nổi bật là sự hợp tác giữa Orange và Intent HQ tại Tây Ban Nha, phát triển dịch vụ 'Market Explorer' – một giải pháp phân tích sử dụng Big Data và công nghệ AI cung cấp thông tin chi tiết về hành vi của người tiêu dùng thực tế cho các dịch vụ ngân hàng cá nhân hóa.

Hỗ trợ chủ động đại diện cho tương lai của dịch vụ khách hàng. Nếu IoB phát hiện các mẫu hoạt động tài khoản bất thường mà thường dẫn đến các cuộc gọi dịch vụ khách hàng, các ngân hàng có thể chủ động liên hệ với giải pháp trước khi khách hàng nhận ra họ cần giúp đỡ.

Công nghệ Đằng Sau IoB trong Ngân hàng

Để đơn giản hóa, IoB là sự kết hợp của các công nghệ tinh vi làm việc cùng nhau để xuất ra hành vi của con người theo cách dễ đọc:

Mô hình Học Máy là nền tảng, sử dụng cả học có giám sát và không có giám sát để nhận diện mẫu. Những mô hình này liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, thích ứng với hành vi khách hàng đang phát triển và các thủ đoạn gian lận mới.

Hệ thống Xử lý Thời gian Thực xử lý hàng tỷ hồ sơ để xác định các mẫu gian lận phức tạp ngay lập tức. Mạng lưới của Swift, kết nối hơn 11.500 tổ chức ngân hàng ở hơn 200 quốc gia, xử lý khối lượng giao dịch khổng lồ để phát hiện các mẫu đáng ngờ trong các dòng thanh toán toàn cầu.

Nền tảng Phân tích Hành vi cung cấp các công cụ chuyên biệt cần thiết cho việc triển khai IoB:

• Nền tảng ARIC của Featurespace cung cấp phân tích hành vi thích ứng cho phát hiện bất thường.
• Nền tảng gốc AI của Feedzai cung cấp khả năng ngăn chặn tội phạm tài chính toàn cầu.
• Temenos sử dụng dịch vụ vi mô NVIDIA NIM để triển khai các mô hình AI sinh ra cho chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng trên toàn cầu.

AI Tự động đại diện cho công nghệ tiên tiến, tạo ra các tác nhân tự động cho tự động hóa KYC/AML và điều tra. Những hệ thống này có thể ra quyết định độc lập trong khi vẫn duy trì sự giám sát của con người, cải thiện đáng kể hiệu quả trong các quy trình tuân thủ.

Các thách thức tích hợp vẫn còn đáng kể, vì các ngân hàng phải kết nối các thiết bị IoT, hệ thống giao dịch và dữ liệu hành vi trên nhiều nền tảng trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn về bảo mật và quyền riêng tư.

Lợi ích & Thách thức

Các công ty như Standard Bank, bunq và Swift đang đầu tư mạnh vào IoB vì những lợi ích là rất lớn:

Lợi ích:

• Độ chính xác: AI chứng minh hiệu quả hơn trong việc phát hiện gian lận so với các biện pháp kiểm soát thủ công. Các nghiên cứu cho thấy rằng các hệ thống AI có thể giảm thiểu cảnh báo giả lên tới 50% trong khi phát hiện nhiều gian lận thực tế hơn.
• Giảm chi phí: Phân tích hành vi tự động giảm thiểu đáng kể sự giám sát thủ công. Các ngân hàng giờ đây có thể tự động hóa các cuộc điều tra thường xuyên và tập trung nguồn lực con người vào các trường hợp phức tạp cần quyết định.
• Sự hài lòng của khách hàng: Ít cảnh báo giả hơn đồng nghĩa với trải nghiệm mượt mà hơn cho khách hàng hợp pháp. Khi các hệ thống phát hiện gian lận chính xác hơn, khách hàng sẽ ít gặp phải các giao dịch bị từ chối và tài khoản bị đóng băng hơn.
• Lợi thế cạnh tranh: Trải nghiệm khách hàng được nâng cao và khả năng điều hướng rủi ro vượt trội cung cấp cho các ngân hàng sự khác biệt trong các thị trường đông đúc. Các tổ chức sử dụng IoB có thể cung cấp các dịch vụ cá nhân hóa hơn trong khi vẫn duy trì an ninh mạnh mẽ.

Thách thức:

• Lo ngại về quyền riêng tư: Theo dõi hành vi quy mô lớn đặt ra nhiều câu hỏi đạo đức. Với 63% người cho rằng việc các thiết bị IoT liên tục thu thập dữ liệu của họ là điều bất an, các ngân hàng phải cân bằng giữa việc tạo ra hiểu biết và bảo vệ quyền riêng tư.
• Tuân thủ quy định: Nhu cầu về tính minh bạch và tuân thủ bảo vệ dữ liệu khác nhau tùy theo khu vực. Các ngân hàng châu Âu phải đối mặt với yêu cầu GDPR, trong khi các khu vực khác có các khuôn khổ quyền riêng tư khác nhau, tạo ra bối cảnh tuân thủ phức tạp.
• Cảnh báo giả: Cân bằng giữa an ninh và trải nghiệm khách hàng vẫn là một thách thức. Ngay cả các hệ thống AI cũng có thể hiểu sai hành vi hợp pháp bất thường là đáng ngờ, có thể ảnh hưởng đến mối quan hệ với khách hàng.
• Rủi ro thiên lệch: Đảm bảo sự công bằng và không phân biệt trong các mô hình AI yêu cầu sự giám sát liên tục. Các mẫu hành vi có thể vô tình phân biệt đối xử với một số nhóm dân cư hoặc hành vi văn hóa nhất định.

Triển vọng Tương lai & Ý nghĩa

Thị trường IoB không có dấu hiệu chậm lại, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm trên 23% dự kiến cho đến năm 2034 trên toàn cầu. Các xu hướng khu vực tiết lộ những mô hình áp dụng thú vị:

• Châu Á - Thái Bình Dương nổi lên là khu vực phát triển nhanh nhất, được thúc đẩy bởi các sáng kiến thành phố thông minh ở Ấn Độ và sự dẫn đầu của quốc gia này trong chi tiêu đám mây (đạt 20 tỷ USD vào năm 2020). Những khoản đầu tư này vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số tạo ra điều kiện lý tưởng cho việc triển khai IoB.
• Châu Âu tiến bộ thông qua các khuôn khổ quy định và các sáng kiến hợp tác. Sự chú trọng của lục địa này vào đổi mới dựa trên quyền riêng tư và hợp tác xuyên biên giới đã định vị nó như một nhà lãnh đạo trong việc triển khai IoB có trách nhiệm.
• Châu Phi cho thấy sự áp dụng ngày càng tăng thông qua các ngân hàng lớn như Standard Bank Group, chứng minh cách IoB có thể vượt qua các hạn chế cơ sở hạ tầng ngân hàng truyền thống ở các thị trường mới nổi.
• Sự tiến hóa công nghệ thấy rằng việc áp dụng AI sinh ra đang chuyển từ các thí điểm thử nghiệm thành việc triển khai chiến lược doanh nghiệp. Các ngân hàng ngày càng tích hợp IoB vào các quy trình kinh doanh cốt lõi thay vì coi nó như một công cụ bổ sung.
• Các khung quy định trên toàn thế giới đang phát triển để giải quyết các thách thức IoB. Chúng tôi dự kiến sẽ xuất hiện các luật quyền riêng tư toàn diện và hướng dẫn AI có đạo đức, tạo ra các khuôn khổ chuẩn hóa cho việc triển khai IoB có trách nhiệm.
• Chuyển đổi ngành sẽ thay đổi căn bản các mối quan hệ ngân hàng. Ngân hàng trong tương lai sẽ biết nhu cầu của khách hàng trước khi họ nhận ra, dự đoán căng thẳng tài chính trước khi nó xảy ra và cung cấp các giải pháp chủ động để nâng cao phúc lợi tài chính.

Kết luận

Internet Hành Vi đại diện cho một sự thay đổi mô hình trong cách các ngân hàng hiểu và phục vụ khách hàng. Bằng cách kết hợp sức mạnh phân tích của AI với dữ liệu hành vi toàn diện, các tổ chức tài chính có thể tạo ra các dịch vụ an toàn hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn bao giờ hết.
Đối với người tiêu dùng, điều này có nghĩa là bảo vệ tốt hơn chống lại gian lận, các sản phẩm tài chính phù hợp hơn và trải nghiệm ngân hàng mượt mà hơn. Tuy nhiên, điều này cũng yêu cầu sự tham gia tích cực trong việc hiểu cách dữ liệu cá nhân được sử dụng và bảo vệ.

Đối với các tổ chức tài chính, IoB mang lại lợi thế cạnh tranh thông qua quản lý rủi ro cải thiện, trải nghiệm khách hàng nâng cao và hiệu quả hoạt động. Thành công phụ thuộc vào việc thực hiện các biện pháp bảo vệ quyền riêng tư mạnh mẽ, đảm bảo sự công bằng trong thuật toán và duy trì tính minh bạch với khách hàng.

Tương lai của ngân hàng nằm trong việc triển khai IoB có trách nhiệm – khai thác những hiểu biết hành vi để tạo ra giá trị trong khi tôn trọng quyền riêng tư và thúc đẩy sự bao gồm tài chính. Khi chúng ta tiến tới một thế giới mà 40% dân số toàn cầu tương tác với các hệ thống IoB, các tổ chức cân bằng đổi mới với trách nhiệm đạo đức sẽ định hình kỷ nguyên tiếp theo của dịch vụ tài chính.

Cuộc chuyển đổi đã bắt đầu. Câu hỏi không phải là liệu IoB có định hình ngân hàng hay không, mà là tốc độ và cách thức mà sự tiến hóa này sẽ diễn ra một cách có trách nhiệm.