Vai trò của Internet của Hành vi (IoB) và Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong Ngân hàng và Tài chính

Dự báo của Gartner cho biết rằng đến cuối năm 2025, ít nhất 40% dân số toàn cầu sẽ sử dụng ít nhất một ứng dụng của IoB. Thị trường Internet của Hành vi (IoB) được dự đoán sẽ đạt 456,50 tỷ USD vào năm 2024 và sẽ tăng lên 3.804,80 tỷ USD vào năm 2034, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm lên tới 23,62%. Điều này cho thấy sự gia tăng nhanh chóng trong việc áp dụng IoB vào các ứng dụng thực tiễn.

IoB là gì và AI đóng vai trò như thế nào?

Internet của Hành vi (IoB) là khái niệm lần đầu được Gartner giới thiệu vào năm 2021, nó liên quan đến việc hiểu, dự đoán và tác động đến hành vi con người thông qua phân tích dữ liệu. Trong khi đó, Internet của Vật (IoT) chỉ đơn thuần là mạng lưới các thiết bị vật lý kết nối và trao đổi dữ liệu.

AI chính là bộ não điều khiển IoB, chuyển đổi dữ liệu hành vi thành thông tin có thể hành động. Các thuật toán máy học phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn: mô hình giao dịch, cách sử dụng thiết bị, dữ liệu vị trí, thói quen chi tiêu và tương tác số. Các hệ thống này sử dụng cả học có giám sát và không giám sát để tạo ra hồ sơ hành vi chi tiết.

Xử lý thời gian thực là lĩnh vực mà AI thực sự tỏa sáng. Các hệ thống IoB hiện đại có khả năng 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 kỹ thuật số tại Hà Lan, sử dụng AI gia tốc từ NVIDIA để cải thiện khả năng phát hiện gian lận, tăng tốc độ đào tạo mô hình lên 100 lần và xử lý dữ liệu nhanh gấp 5 lần.

Sự tích hợp này không chỉ dừng lại ở việc thu thập dữ liệu. Các nền tảng IoB được thúc đẩy bởi AI, chẳng hạn như Sardine, hoạt động tại hơn 70 quốc gia, kết hợp trí tuệ của thiết bị, sinh trắc học hành vi và máy học để tạo ra các mô hình đánh giá rủi ro phức tạp, có khả năng thích ứng theo thời gian thực với các mối đe dọa mới.

Ứng dụng của IoB trong Ngân hàng và Tài chính

1. Phát hiện và ngăn chặn gian lận

IoB rất hiệu quả trong việc hiểu các mẫu hành vi và phát hiện gian lận trong hệ thống ngân hàng. AI phân tích hành vi của khách hàng để xác định các hoạt động bất thường với độ chính xác cao. Ví dụ, nếu một khách hàng tên Jean thường xuyên gửi 1.000 USD mỗi tuần từ công việc tự do của mình nhưng đột nhiên bắt đầu nhận nhiều khoản tiền 1.000 USD từ các nguồn khác nhau chỉ sau hai ngày, hệ thống AI có thể ngay lập tức báo cáo sự bất thường này.

Một số triển khai toàn cầu đã chứng minh được tính hiệu quả:

Standard Bank Group, ngân hàng lớn nhất châu Phi, đã triển khai dịch vụ phát hiện gian lận dựa trên AI của Swift, phát hiện các mẫu khả nghi trong thời gian thực.
Royal Bank of Scotland đã ngăn chặn hơn 9 triệu USD thiệt hại cho khách hàng nhờ vào AI phân tích hành vi.
EBA CLEARING đã khởi động một thử nghiệm phát hiện gian lận trên toàn châu Âu với chín ngân hàng tại sáu quốc gia, bao gồm các công cụ phòng ngừa trong thời gian thực.

2. Dịch vụ tài chính cá nhân hóa

IoB cho phép cung cấp dịch vụ và sản phẩm tài chính được cá nhân hóa cao nhờ vào phân tích dữ liệu hành vi để đánh giá rủi ro tín dụng một cách linh hoạt.

Cách mạng hóa điểm tín dụng: AI phân tích hành vi để cung cấp các đánh giá tinh vi.
Gợi ý sản phẩm: Dữ liệu hành vi hướng dẫn các khuyến nghị tài chính cá nhân hóa.

3. Cải thiện trải nghiệm khách hàng

AI nâng cao mức độ tương tác thông qua việc cá nhân hóa đa kênh, dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi chúng xuất hiện.

Ví dụ: Orange và Intent HQ ở Tây Ban Nha đã phát triển “Market Explorer”, một giải pháp phân tích dựa trên AI và Big Data nhằm cung cấp dịch vụ ngân hàng cá nhân hóa.

Hỗ trợ chủ động: phát hiện các bất thường trước khi chúng trở thành vấn đề cho khách hàng.

Công nghệ đứng sau IoB trong Ngân hàng

IoB là sự kết hợp của các công nghệ tiên tiến làm việc cùng nhau để làm cho hành vi con người có thể đọc được:

Mô hình máy học (có giám sát và không giám sát).
Hệ thống xử lý thời gian thực để phát hiện gian lận ngay lập tức.
Nền tảng phân tích hành vi: Featurespace, Feedzai, Temenos.
AI tự động hóa cho các quy trình KYC/AML.

Ưu điểm và Thách thức

Ưu điểm

Độ chính xác: giảm tỷ lệ dương tính giả lên đến 50%.
Giảm chi phí: tự động hóa phân tích.
Sự hài lòng của khách hàng: ít trường hợp bị chặn không cần thiết.
Lợi thế cạnh tranh: cá nhân hóa + an ninh nâng cao.

Thách thức

Quyền riêng tư: lo ngại về việc theo dõi quy mô lớn.
Tuân thủ quy định: độ phức tạp xuyên biên giới.
Dương tính giả: cân bằng giữa an ninh và trải nghiệm.
Thiên lệch thuật toán: nguy cơ phân biệt.

Triển vọng và Hệ quả

Khu vực Châu Á - Thái Bình Dương: tăng trưởng nhanh nhờ vào các thành phố thông minh.
Châu Âu: đổi mới dưới sự quy định (GDPR).
Châu Phi: sự chấp nhận ngày càng tăng thông qua các ngân hàng lớn.
Tiến bộ công nghệ: chuyển từ thử nghiệm sang tích hợp chiến lược.
Biến đổi ngành nghề: ngân hàng tương lai sẽ dự đoán nhu cầu và cung cấp các giải pháp chủ động.

Kết luận

Internet của Hành vi đại diện cho một cuộc cách mạng trong việc hiểu và phục vụ khách hàng ngân hàng. Bằng cách kết hợp sức mạnh phân tích của AI và dữ liệu hành vi, các tổ chức tài chính có thể cung cấp dịch vụ an toàn hơn, cá nhân hóa và hiệu quả hơn.

Đối với người tiêu dùng: bảo vệ tốt hơn trước gian lận, sản phẩm phù hợp hơn, trải nghiệm ngân hàng trơn tru hơn.

Đối với các tổ chức: lợi thế cạnh tranh, quản lý rủi ro được cải thiện, hiệu quả cao hơn – với điều kiện bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo công bằng và duy trì sự minh bạch.

Cuộc chuyển đổi đã bắt đầu. Câu hỏi không phải là liệu IoB có thay đổi ngân hàng hay không, mà là tốc độ và trách nhiệm của sự phát triển này ra sao.

Vai trò của IoB và AI trong Ngân hàng và Tài chính