Trí tuệ nhân tạo tạo sinh GenAI nâng cao dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng
Artificial Intelligence

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh GenAI nâng cao dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành ngân hàng, nơi các giải pháp công nghệ hàng đầu được ưu tiên để đáp ứng kỳ vọng của khách hàng. GenAI với các ưu điểm riêng biệt mang đến luồng gió mới và trở thành công nghệ không thể thiếu giúp ngân hàng thích ứng với sự thay đổi liên tục của thị trường, chuyên môn hoá dịch vụ khách hàng, nâng cao hiệu suất hoạt động của doanh nghiệp. 

Theo báo cáo gần đây của McKinsey, GenAI có thể mang lại giá trị hàng năm lên đến 340 tỷ đô la chỉ trong ngành ngân hàng. So với AI truyền thống, điểm khác biệt chính mà GenAI mang lại ở khả năng tạo dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được đào tạo, phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán. AI tạo sinh có thể hoạt động song song với AI truyền thống để cung cấp các giải pháp mạnh mẽ hơn. Cụ thể trong ngành dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng, GenAI xuất hiện có vai trò kết hợp, bổ trợ, nâng cấp thêm trong một số ứng dụng như Chatbot, dự đoán và cung cấp dữ liệu cá nhân hoá, giải phóng công việc cho nhân viên, có khả năng tương tác con người hoá hay cao hơn là đóng vai trò cố vấn tài chính trong môi trường ảo. 

1.Ứng dụng GenAI giúp ngân hàng tối ưu hóa dịch vụ khách hàng 

1.1.Gen AI nâng cao hình ảnh của Chatbot

Chatbot đã trở thành một trong những kênh tương tác quan trọng với khách hàng trong ngành dịch vụ. Tuy nhiên, do những giới hạn về công nghệ nên Chatbot không thể hiểu và tương tác với con người một cách mượt mà. GenAI xuất hiện đã biến Chatbot thành các tác nhân trò chuyện thông minh có khả năng tương tác linh hoạt, phù hợp với ngữ cảnh và sáng tạo. GenAI không chỉ đánh dấu một bước tiến đột phá, mà còn giúp giải quyết những khiếm khuyết, biến chatbot thành công cụ có “cảm xúc”. 

Bên cạnh đó, Chatbot được trang bị GenAI có khả năng thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu thông tin khách hàng. Những thông tin này cung cấp những phản hồi có giá trị về sở thích hay những vướng mắc của khách hàng trong quá trình trải nghiệm, hay thông tin về các xu hướng mới nổi trên thị trường. Ngân hàng có thể tận dụng dữ liệu này để cải thiện sản phẩm, dịch vụ và chiến lược tiếp thị của mình để tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả và tinh tế. 

1.2.Dự đoán và cung cấp nội dung cá nhân hoá 

Bằng cách sử dụng mô hình học máy (Machine learning) và dữ liệu lớn (Big Data), GenAI có thể tạo ra nội dung cá nhân hóa và dự đoán xu hướng tương lai cho từng đối tượng khách hàng mục tiêu. Nhờ vào lượng lớn dữ liệu khách hàng mà ngân hàng thu thập được, GenAI có thể xử lý, phân tích để xây dựng được hồ sơ khách hàng bao gồm các thông tin về sở thích, hành vi, lịch sử giao dịch, những thông tin được quan tâm… Ngân hàng có thể tận dụng thông tin này để đề xuất sản phẩm theo yêu cầu cá nhân, chiến lược đầu tư, tư vấn tài chính hay điều chỉnh ưu đãi theo đúng nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp tăng cường sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy sự tương tác sâu sắc hơn. 

Dưới đây là một trường hợp cụ thể của Công ty hàng đầu thế giới trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. Bằng việc tích hợp GenAI vào phần mềm của mình, Personetics có thể phân tích hành vi tài chính, sở thích và tương tác xã hội của khách hàng. Từ đó họ cung cấp các sản phẩm dịch vụ tài chính cá nhân hóa ,ví dụ như thẻ tín dụng với những lợi ích phù hợp với thói quen chi tiêu hoặc một danh mục đầu tư mà khách hàng đang quan tâm. 

Personetics, nền tảng tài chính cá nhân dựa trên công nghệ AI và GenAI, dự đoán nhu cầu và cung cấp dịch vụ cá nhân hoá cho từng đối tượng khách hàng.
Hình 1: Personetics, nền tảng tài chính cá nhân dựa trên công nghệ AI và GenAI, dự đoán nhu cầu và cung cấp dịch vụ cá nhân hoá cho từng đối tượng khách hàng.

1.3.Giải phóng công việc cho nhóm nhân viên dịch vụ khách hàng 

Bằng cách tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và cung cấp truy cập nhanh chóng vào nguồn thông tin, GenAI giảm đáng kể thời gian xử lý yêu cầu của khách hàng. Nhân viên nhờ đó có thể giảm tải công việc, tinh thần tốt hơn để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn , đem đến trải nghiệm dịch vụ khách hàng một cách trọn vẹn. GenAI mang lại sự hỗ trợ vượt trội cho nhân viên ở các điểm: 

  • Sự nhất quán và chính xác: GenAI đảm bảo các phản hồi nhất quán và chính xác trên tất cả các tương tác của khách hàng. Sự nhất quán này xây dựng niềm tin và loại bỏ rủi ro thông tin sai lệch. 
  • Việc học và nâng cấp liên tục: GenAI học từ mỗi tình huống tương tác của hách hàng, ngày càng thông thạo hơn và có khả năng xử lý hiệu quả các yêu cầu trong tương lai. 
  • Tăng cường sự hài lòng trong công việc: Với GenAI, các nhân viên có thể xử lý các yêu cầu của khách hàng một cách tự tin và hiệu quả, dẫn đến sự thoả mãn cao hơn và giảm tỉ lệ nghỉ việc của nhân viên. 
  • Tiết kiệm chi phí: Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tối ưu hóa hiệu suất của nhân viên dẫn đến tiết kiệm chi phí cho ngân hàng, vì họ có thể xử lý nhiều yêu cầu với cùng một đội ngũ nhân viên. 
  • Khả năng tạo nội dung của Gen AI còn tái định nghĩa sự tương tác với khách hàng. Từ hệ thống, GenAI có thể giúp nhân viên tạo ra email, bản tin và báo cáo cá nhân hóa, giúp ngân hàng duy trì giao tiếp với khách hàng liên tục, cung cấp nội dung mà khách hàng quan tâm, góp phần cho mối quan hệ tương tác bền vững. 

1.4.Cung cấp khả năng tương tác con người hoá 

Để cung cấp trải nghiệm mang cảm giác giống “người thật” hơn, một số công ty đã phát triển thành công hình ảnh GenAI Avatar (Những mô hình nhân vật 2D hoặc 3D được tạo ra bằng máy tính). Với các thuật toán học sâu (Deep learning), GenAI Avatar mở ra con đường mới, giúp tương tác giữa con người và AI trở nên tự nhiên hơn. Điều này không chỉ tạo ra sự gần gũi mà còn giúp tương tác được trực quan hóa hơn, có khả năng đồng cảm với cảm xúc của khách hàng. 

So với nhân viên truyền thống với giờ làm việc còn hạn chế, GenAI Avatar có thể hiện diện 24/7. Sự tiện lợi này đảm bảo khách hàng có thể tìm kiếm sự hỗ trợ, nhận giải đáp thắc mắc và tham gia vào các cuộc thảo luận về kế hoạch tài chính mọi lúc mọi nơi, vượt qua các ràng buộc về địa lý và khung giờ làm việc. Điều này tạo nên sự thuận tiện, giải quyết nhu cầu đa dạng của khách hàng, biến dịch vụ tài chính ngân hàng trở nên phổ cập và linh hoạt hơn bao giờ hết. 

1.4.Cố vấn tài chính ảo trong môi trường Metaverse 

GenAI không chỉ dừng lại ở việc tự động hóa công việc thủ công, mà còn được ứng dụng vào một số công việc phức tạp hơn như là cố vấn tài chính ảo. Trong thế giới ảo (Metaverse), ngân hàng có thể tạo ra không gian ảo để cung cấp những thông tin về giáo dục tài chính. Những không gian này mô phỏng các mô hình thực tế, chẳng hạn như ngân hàng hoặc công ty đầu tư, nơi khách hàng có thể tham gia vào các buổi hội thảo và workshop ảo. GenAI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo nội dung cho những “lớp học” này, cung cấp các tình huống tài chính giống như thực tế, mô phỏng tương tác và nội dung, hoạt động phù hợp với nhu cầu và sở thích cụ thể của người tham gia. 

Hiện diện dưới hình dạng Avatar NPC (Non-Player Character) trong thế giới Metaverse, các Cố vấn ảo được trang bị trí tuệ nhân tạo mang đến một hình ảnh mới mẻ, mang tính tương lai cho dịch vụ tư vấn tài chính ngân hàng. 

GenAI đóng vai trò quan trọng trong thế giới ảo
Hình 2: GenAI đóng vai trò quan trọng trong thế giới ảo

2.Câu chuyện thành công ứng dụng GenAI vào dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng

2.1.Innovative Bank, cải thiện dịch vụ khách hàng nhờ vào GenAI 

Innovative Bank, ngân hàng tại Vương quốc Anh nhận ra sự cần thiết phải tiên phong trong dịch vụ khách hàng. Các kênh dịch vụ truyền thống gặp khó khăn trong việc đáp ứng mong đợi của khách hàng hiện đại, đòi hỏi tương tác cá nhân hóa và thời gian thực. Ngân hàng cần một hệ thống hỗ trợ hiệu quả, hoạt động 24/7 và đáp ứng đa dạng các nhu cầu của khách hàng. 

 Innovative Bank đã triển khai GenAI để tạo ra một trợ lý dịch vụ khách hàng ảo mang tên “Genie.” Genie được đào tạo trên lượng lớn dữ liệu lịch sử của khách hàng, các mô hình giao dịch, và các câu hỏi thường gặp. Điều này giúp Genie tham gia vào các cuộc trò chuyện bằng ngôn ngữ tự nhiên, giải quyết thắc mắc, và thậm chí cung cấp lời khuyên tài chính được tùy chỉnh. 

Giá trị được nhận sau khi triển khai GenAI Genie rất rõ rệt, cụ thể nếu như trước đây thời gian trung bình để tương tác với 1 khách hàng là 8 phút và tương tác lặp lại (Tương tác của khách hàng đòi hỏi theo dõi hoặc nhiều tương tác để giải quyết vấn đề) là 15%. Sau khi triển khai GenAI, thời gian trung bình trò chuyện cho mỗi tương tác của khách hàng là 4 phút (giảm 50%) và tương tác lặp lại còn 5%. Ngoài ra, kết quả mang lại khá ấn tượng ở các mảng như: 

GenAI hỗ trợ cải thiện dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng
Hình 3: GenAI hỗ trợ cải thiện dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng
  • Hỗ trợ cá nhân: Khả năng Genie hiểu và điều chỉnh theo sở thích cá nhân của từng khách hàng đã dẫn đến các tương tác cá nhân hóa cao. Người dùng cảm thấy được hiểu thấu và được ưu tiên, tạo ra một mối liên kết tình cảm mạnh mẽ với ngân hàng. 
  • Giảm thời gian chờ đợi: Nhờ có Genie xử lý các yêu cầu thông thường, thời gian chờ đợi cho dịch vụ khách hàng giảm đáng kể. Khách hàng đánh giá cao việc được truy cập tức thì vào dịch vụ hỗ trợ, bất kể thời điểm nào trong ngày. 
  • Thông tin dựa trên dữ liệu: Các tương tác của Genie tạo ra thông tin quý báu về hành vi của khách hàng, những điểm đau, và các xu hướng mới nổi. InnovativeBank tận dụng dữ liệu này để làm tinh chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ.
  • Tăng cường tương tác người dùng: Khả năng trò chuyện GenAI của Genie tạo điều kiện cho các tương tác thú vị, biến đổi các giao dịch thông thường thành những trải nghiệm thú vị. 
  • Hiệu quả chi phí: Bằng cách tự động hóa một phần đáng kể của tương tác khách hàng, InnovativeBank giảm chi phí vận hành trong khi vẫn duy trì một tiêu chuẩn dịch vụ cao. 

2.2.Techcombank hợp tác với Personetics hỗ trợ khách hàng Việt Nam cải thiện sức khỏe tài chínhdựa trên GenAI. 

Vừa qua, Ngân hàng Thương mại Cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) đã công bố  quan hệ hợp tác mới với Personetics, công ty hàng đầu thế giới trong lĩnh vực tài chính về cá nhân hóa dựa trên dữ liệu và tương tác với khách hàng , để giới thiệu khả năng quản lý dòng tiền dựa vào GenAI. 

Mặc dù cảm thấy an toàn với tài chính cá nhân hiện tại, nhưng 49,4% khách hàng tham gia khảo sát do Techcombank thực hiện cho biết đang căng thẳng trong việc quản lý tiền do thiếu: công cụ (26,5%); thời gian và tình trạng băng thông (22,9%), kiến ​​thức (16,9%) và thu nhập (44,6%). 

Để giúp giải quyết những lo ngại này, Techcombank cùng Personetics cung cấp cho gần 11 triệu khách hàng trải nghiệm siêu cá nhân hóa với khả năng quản lý tiền hiện đại trên ứng dụng di động Techcombank giúp khách hàng có được sức khỏe tài chính tốt. Đồng thời, giải pháp cũng cung cấp các khả phân tích các giao dịch tài chính của khách hàng, tổng hợp tài khoản ngân hàng và thông tin chi tiết có giá trị về các khoản thanh toán bất ngờ, chi tiêu quá mức hay số dư tài khoản không đủ. Hơn thế nữa, công nghệ này cũng cung cấp các đề xuất phù hợp về tiết kiệm, tăng trưởng tài sản và sử dụng thẻ để giúp khách hàng tăng cường khả năng phục hồi tài chính và đạt được mục tiêu của mình một cách độc lập. 

Giá trị mang lại sau khi triển khai các chức năng mới này trong chương trình thử nghiệm kéo dài 3 tuần với 10.000 khách hàng tham gia với kết quả ấn tượng như sau:  

  • Số dư tiền gửi tiết kiệm tăng 9% 
  • Tỷ lệ đăng nhập trung bình hàng tháng của khách hàng – tăng từ 14,2 lần trước giai đoạn thử nghiệm lên 77,3 lần trong giai đoạn này 
  • Số lượng trả góp (tăng 43,7%) và tổng giá trị trả góp (tăng 32%). 

Việc kết hợp sức mạnh của dữ liệu và thông tin chi tiết của Techcombank với Personetics mang đến cho ngân hàng cơ hội tuyệt vời để điều chỉnh hành trình khách hàng độc đáo. Trong một thế giới mà tất cả các sản phẩm đều có thể dễ dàng sao chép, điều cuối cùng tạo nên sự khác biệt của mỗi ngân hàng là cách sử dụng dữ liệu và tạo ra trải nghiệm độc đáo cho từng ngân hàng.  

Bài đọc nhiều nhất
Artificial Intelligence 16/04/2024

3.Ứng dụng GenAI vào dịch vụ khách hàng cho các ngân hàng tại Việt Nam

3.1.Thực trạng 

Theo xu hướng toàn cầu, các ngân hàng lớn tại Việt Nam đã và đang đầu tư nghiên cứu và triển khai ứng dụng công nghệ AI vào hoạt động của mình. TPBank đã tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt vào kênh ngân hàng tự động LiveBank, tăng cường bảo mật và tiện lợi cho khách hàng; VietinBank sử dụng các ki-ốt nhận dạng FaceID để nhận diện khách hàng và chuyển yêu cầu của họ tới tư vấn viên, đồng thời đóng vai trò là trợ thủ đắc lực. Các ngân hàng khác như VietABank, Nam A Bank, VPBank, Techcombank, VIB và ACB đã sử dụng AI cho nhiều chức năng khác nhau, bao gồm chatbot để hỗ trợ và tương tác với khách hàng. 

AI không còn xa lạ trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng của các ngân hàng tại Việt Nam tuy nhiên hầu hết các ngân hàng Việt Nam đang sử dụng AI truyền thống. Do đặc tính riêng mà AI truyền thống sẽ có một số hạn chế nhất nhất định. Trong khi đó, GenAI có thể được đào tạo trên nhiều loại dữ liệu và thích ứng với các tình huống và sự thay đổi khác nhau. Tuy nhiên, việc ứng dụng GenAI vẫn còn nhiều thách thức:

1 số thách thức khi triển khai GenAI tại Việt Nam
Hình 4: 1 số thách thức khi triển khai GenAI tại Việt Nam
  • Thứ nhất, Việt Nam đang thiếu hệ sinh thái phát triển AI vững chắc và các chính sách hỗ trợ phù hợp, nên vẫn đang ở giai đoạn sơ khai về AI so với một số quốc gia châu Á khác. Chi phí cao của ứng dụng GenAI và học máy tiên tiến cũng như khan hiếm lao động lành nghề đang cản trở sự phổ biến trong lĩnh vực này.  
  • Ngoài ra, GenAI cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đây là trở ngại đáng kể vì tính đầy đủ, nhất quán và độ chính xác của dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính minh bạch của mô hình AI. Tính không chính xác, thậm chí là sai lệch của dữ liệu đào tạo có thể bị khuếch đại bởi các mô hình GenAI, dẫn đến kết quả không tối ưu. 
  • Cơ sở hạ tầng nhiều lớp cũng đặt ra một thách thức khác đối với GenAI vì loại AI này phụ thuộc rất nhiều vào cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu ngân hàng và thông tin bảo mật thường bị hạn chế truy cập, khiến AI không thể thực hiện các tác vụ thanh toán đơn giản hoặc phức tạp liên quan đến thông tin khách hàng và thông tin bảo mật. 
  • Nhiều ngân hàng cố gắng đổi mới quá nhiều thứ cùng lúc trong quy trình chăm sóc khách hàng trong khi họ bị hạn chế bởi năng lực, tài chính, tổ chức, hạ tầng và công nghệ. 

3.2.Các bước triển khai

Để tích hợp GenAI một cách mượt mà vào quy trình chăm sóc khách hàng, các ngân hàng cần phải: 

Các bước triển khai GenAI vào quy trình chăm sóc khách hàng tại ngân hàng
Hình 5: Các bước triển khai GenAI vào quy trình chăm sóc khách hàng tại ngân hàng
  • Lập kế hoạch cẩn thận, đào tạo nhân lực có chuyên môn về công nghệ và sự hiểu biết sâu sắc về mục tiêu và quy trình của tổ chức 
  • Xác định việc đầu tư vào biện pháp chuẩn bị, bảo vệ và phát triển dữ liệu lớn có chất lượng cao là nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng. 
  • Cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất cho phép GenAI truy cập thông tin quan trọng và thực hiện các quy trình tự động mà không cần giám sát liên tục 
  • Hệ sinh thái AI tại Việt Nam và các chính sách hỗ trợ cần được mở rộng để giúp ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới nổi, bắt kịp các nước khác trên thế giới 

Gen AI thật sự đã trở thành công cụ quan trọng giúp nâng cao dịch vụ chăm sóc khách hàng trong ngành ngân hàng. Với khả năng tự động hóa, tư duy học máy và khả năng tương tác nhạy bén, Gen AI không chỉ giúp ngành ngân hàng tiết kiệm chi phí mà còn mở ra những trải nghiệm khách hàng vượt trội. Gen AI hứa hẹn sẽ tiếp tục định hình ngành ngân hàng, mang lại những dịch vụ chăm sóc khách hàng ngày càng thông minh và hấp dẫn. 

Nghiên cứu nổi bật
01. Tìm kiếm giải pháp cho những hạn chế khi nuôi trồng thủy sản thủ công tại Việt Nam 02. Ứng Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Bảo Mật Thông Tin Tài Chính 03. Chuyển đổi xanh đang tạo ra các xu hướng mới về kinh tế, xã hội, và công nghệ 04. Chuyển đổi số ngành ngân hàng | Bức tranh từ tổng quan đến chi tiết 
Mr. Nguyễn Đức Minh
Giám đốc khối Nghiệp vụ Doanh nghiệp và Tư vấn giải pháp tại FPT Digital; Chuyên gia Công nghệ cấp Tập đoàn FPT
20 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Công nghệ thông tin, tập trung vào xây dựng giải pháp phần mềm và chuyển đổi hệ thống thông tin cho doanh nghiệp. Lãnh đạo chủ chốt trong các dự án tư vấn phát triển hệ thống quản lý và chuyển đỗi hệ thống thông tin cho các doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác nhau, điển hình là ngành Tài chính ngân hàng, Sản xuất, Bất động sản và Dầu khí. Từng dẫn dắt đơn vị kinh doanh với số lượng nhân viên gần 500 người, tận dụng khả năng phân tích nâng cao, tư vấn chiến lược giúp khách hàng đạt doanh thu 10 triệu đô trong thời gian dự kiến.
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.


    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận