Trong số những tiến bộ quan trọng nhất mà AI đã mang lại cho lĩnh vực tài chính là nâng cao việc đánh giá và quản lý rủi ro. Các tổ chức tài chính được giao nhiệm vụ điều hướng vô số rủi ro, bao gồm rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường và rủi ro hoạt động. Các hệ thống do AI điều khiển vượt trội trong việc phân tích dữ liệu lịch sử, nhận dạng các mô hình và dự đoán rủi ro tiềm ẩn hiệu quả hơn nhiều so với các phương pháp truyền thống. Khả năng dự đoán này cho phép các tổ chức chủ động giải quyết rủi ro, giảm thiểu rủi ro và duy trì sự ổn định trong bối cảnh tài chính hỗn loạn. Thông qua việc triển khai các công cụ AI, việc đánh giá rủi ro có thể được tiến hành ở cấp độ chi tiết, cung cấp những hiểu biết trước đây không thể đạt được thông qua các quy trình thủ công. Việc sử dụng AI trong quản lý rủi ro vượt ra ngoài các mô hình thông thường, cho phép các tổ chức tài chính phát triển các chiến lược năng động, theo thời gian thực. Ví dụ, việc sử dụng các thuật toán học máy để đánh giá khả năng tín dụng đã dẫn đến những dự đoán chính xác hơn về xác suất vỡ nợ, cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định cho vay sáng suốt. Ngoài ra, AI cho phép phát hiện tốt hơn các hoạt động gian lận bằng cách phân tích các mẫu giao dịch và đánh dấu các điểm bất thường nhanh hơn nhiều so với các nhà phân tích con người có thể làm. Sự thay đổi này không chỉ bảo vệ các tổ chức tài chính mà còn bảo vệ người tiêu dùng bằng cách đảm bảo tính toàn vẹn của các giao dịch tài chính.

Do đó, khi công nghệ AI ăn sâu vào các hoạt động đánh giá rủi ro, ngành tài chính đang tiến hóa theo hướng tương lai bền vững hơn. Vượt ra ngoài các mô hình rủi ro chuẩn hóa, các tổ chức có thể phát triển hiểu biết sâu sắc hơn về hồ sơ rủi ro của mình, tính đến vô số biến số phản ánh sự phức tạp của thế giới kết nối ngày nay. Việc tích hợp AI vào các hoạt động quản lý rủi ro không chỉ là một sự cải tiến; mà còn đại diện cho sự thay đổi mô hình hứa hẹn sẽ định hình lại cơ bản cách các tổ chức tiếp cận rủi ro trong bối cảnh tài chính luôn thay đổi. Sự chuyển đổi của các dịch vụ tài chính

Sự hiểu biết của chúng ta về bối cảnh tài chính đang trải qua một sự thay đổi lớn, bắt nguồn vững chắc từ các công nghệ mang tính cách mạng định hình tương tác của chúng ta với tiền. Sự trỗi dậy của ngân hàng kỹ thuật số, do các thực thể công nghệ tài chính sáng tạo dẫn đầu, đại diện cho sự thay đổi mô hình từ các mô hình ngân hàng truyền thống sang một cách tiếp cận dễ tiếp cận, hiệu quả và lấy người dùng làm trung tâm hơn. Sự phát triển này không chỉ đơn thuần là phản ứng với nhu cầu của người tiêu dùng; mà còn phản ánh sự tích hợp sâu hơn của công nghệ vào chính cấu trúc của các dịch vụ tài chính, tạo ra những cơ hội chưa từng có cho cả người tiêu dùng và doanh nghiệp. Chìa khóa cho sự chuyển đổi này là việc sử dụng các thuật toán và cơ sở hạ tầng AI tinh vi cho phép phân tích thời gian thực, điều chỉnh tự động và trải nghiệm liền mạch, thúc đẩy một môi trường mà các giải pháp tài chính có thể được điều chỉnh theo nhu cầu của từng cá nhân. Một trong những đặc điểm nổi bật của ngân hàng số là sự dễ dàng mà người tiêu dùng hiện có thể quản lý tài chính của mình.

Hoàn toàn trái ngược với các quy trình rườm rà của những năm trước, các nền tảng số cung cấp vô số dịch vụ trong tầm tay. Người dùng có thể chuyển tiền, đầu tư vào cổ phiếu hoặc thậm chí đăng ký vay vốn một cách dễ dàng bằng điện thoại thông minh hoặc máy tính của họ. Sự dân chủ hóa tài chính này không chỉ mở ra khả năng tiếp cận dịch vụ ngân hàng cho những nhóm dân số trước đây bị thiệt thòi mà còn thách thức các ngân hàng truyền thống phải thích nghi hoặc diệt vong.

Sự xuất hiện của các mô hình dịch vụ di động và ngân hàng số đã định nghĩa lại ý nghĩa của việc trở thành một tổ chức lấy khách hàng làm trung tâm, giảm đáng kể các rào cản gia nhập và thúc đẩy sự cạnh tranh, cuối cùng mang lại lợi ích cho người tiêu dùng.

Hơn nữa, ngân hàng số đã mở đường cho các sản phẩm sáng tạo được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo. Các công nghệ tài chính này sử dụng máy học để phân tích hành vi của người tiêu dùng, từ đó thu thập được những hiểu biết dẫn đến các quyết định tài chính và đánh giá rủi ro thông minh hơn. Các tính năng như phân tích dự đoán cho phép các ngân hàng dự đoán nhu cầu của khách hàng và đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ tài chính có liên quan, tạo ra trải nghiệm ngân hàng được cá nhân hóa hơn. Do đó, khi khách hàng ngày càng hướng đến các giải pháp kỹ thuật số này, các ngân hàng truyền thống không còn lựa chọn nào khác ngoài việc phát triển hoặc có nguy cơ trở nên lỗi thời trong môi trường thay đổi nhanh chóng này.

Lê Phúc Minh Chuyên