Crystal Palace
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thâm nhập sâu rộng vào ngành ngân hàng, thay đổi toàn diện cách thức hoạt động từ phân tích đầu tư, giao dịch đến các quy trình vận hành nội bộ. Ngày càng nhiều công việc truyền thống vốn được thực hiện thủ công đang dần được máy móc đảm nhận với tốc độ và độ chính xác vượt trội. Theo dự báo chỉ trong vòng 5 năm tới, AI sẽ tham gia xử lý khoảng 50% các nhiệm vụ tại ngân hàng, khiến một số vị trí lao động trở nên lỗi thời nếu không kịp nâng cao kỹ năng phù hợp.
Sự phát triển mạnh mẽ của AI tại các tổ chức tài chính lớn không còn là điều xa lạ. Một ví dụ điển hình là Goldman Sachs đã áp dụng thành công một công cụ AI nội bộ giúp hoàn thiện đến 95% bản tài liệu IPO prospectus chỉ trong vài phút – công việc trước đây đòi hỏi cả nhóm sáu người làm việc liên tục trong hai tuần. Mức độ ứng dụng công nghệ này dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng, ảnh hưởng trực tiếp đến hàng trăm nghìn vị trí làm việc trên toàn cầu, đặc biệt là các vai trò nghiệp vụ có tính chất lặp lại và dựa trên dữ liệu. Các tổ chức nghiên cứu uy tín như Bloomberg Intelligence cũng cảnh báo nguy cơ mất việc lớn cho nhân viên ở các phòng ban hậu cần, quản lý rủi ro và vận hành.
Ngân hàng số thay đổi vai trò giao dịch viên
Nhóm công việc dễ bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi AI là những vị trí phân tích cấp cơ sở hay còn gọi là junior analysts. Đây là những người phụ trách xử lý khối lượng dữ liệu tài chính khổng lồ, từ phân tích giao dịch đến tổng hợp báo cáo và lập mô hình tài chính. Với khả năng xử lý đa nguồn thông tin nhanh chóng và chính xác, các hệ thống AI ngày càng thay thế hiệu quả phần lớn thao tác nhập liệu thủ công và phân tích sơ cấp, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian cũng như nguồn lực nhân sự. Goldman Sachs đang mở rộng ứng dụng trợ lý AI để hỗ trợ biên soạn tài liệu và nghiên cứu chuyên sâu, đồng thời giảm tỷ lệ tuyển dụng nhóm phân tích trẻ nhằm thúc đẩy nâng cao chuyên môn về dữ liệu và AI cho nhân viên hiện hữu.
Công đoạn kiểm tra, thẩm định tín dụng cùng nhiều hoạt động back-office và middle-office khác cũng chịu tác động mạnh mẽ từ tự động hóa. Nhiều quy trình xử lý hồ sơ, rà soát dữ liệu giờ đây được thay thế bằng các thuật toán AI với độ chính xác cao hơn và tốc độ xử lý nhanh hơn con người. Ví dụ, JPMorgan đã đầu tư hàng tỉ đô la vào phát triển nền tảng AI hỗ trợ đa dạng lĩnh vực trong ngân hàng tư nhân và đầu tư. Dù máy móc đảm nhận phần lớn công việc lặp lại, nhưng vai trò con người vẫn giữ nguyên giá trị quan trọng ở chỗ đánh giá tình huống đặc thù và xây dựng mối quan hệ khách hàng. Nhân viên tín dụng vì thế dần chuyển mình thành các cố vấn chiến lược hơn là những người chỉ thực thi các bước thẩm định đơn thuần.
Xu hướng tự động hóa trong ngành ngân hàng
Không chỉ hoạt động nội bộ mà bộ phận giao tiếp trực tiếp với khách hàng cũng chứng kiến sự xâm nhập của trí tuệ nhân tạo qua các chatbot ngày càng tinh vi. Những tác vụ giao dịch đơn giản như mở tài khoản, giải đáp thắc mắc cơ bản hoặc thực hiện chuyển khoản giờ đây được tự động hóa trên nền tảng số giúp giảm tải cho đội ngũ giao dịch viên truyền thống. Số liệu từ một ngân hàng tại Mỹ cho thấy gần 70% vị trí giao dịch viên và nhân viên hỗ trợ có thể bị thay thế hoặc biến đổi nhờ chatbot và các ứng dụng tự phục vụ. Nhân viên ở frontline buộc phải chuyển hướng sang cung cấp dịch vụ tư vấn tài chính hoặc xử lý tình huống phức tạp mà máy móc chưa thể đảm nhiệm hiệu quả.
Các nhiệm vụ nhập liệu tầm trung như tổng hợp số liệu định kỳ, rà soát báo cáo hay thống kê cũng nằm trong danh sách ưu tiên tự động hóa của nhiều ngân hàng lớn trên thế giới. Tốc độ thực hiện liên tục cùng độ chính xác cao khiến AI vượt trội hơn hẳn so với sức người trong những công việc mang tính chất lặp lại này. Hàng loạt trợ lý kỹ thuật số nội bộ đã được giới thiệu nhằm hỗ trợ truy xuất dữ liệu và giúp ra quyết định nhanh chóng như Citi Assist hay UBS Maestro. Việc sử dụng những công cụ này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả vận hành chung.
