Theo báo cáo từ hãng tư vấn toàn cầu McKinsey, GenAI (trí tuệ nhân tạo tạo sinh) có khả năng mang lại từ 200-340 tỷ USD mỗi năm cho lĩnh vực ngân hàng, khẳng định tiềm năng to lớn của công nghệ này.

Các báo cáo cũng cho thấy 85% ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và hơn 59% nhân sự đang sử dụng AI trong hoạt động hằng ngày. Kinh phí của các ngân hàng cho GenAI được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỷ USD vào năm 2030 trên toàn cầu, tăng mạnh so với mức 6 tỷ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư tăng hơn 1.400%. Xu hướng đầu tư mạnh mẽ này cho thấy rõ sự chuyển dịch từ ngân hàng truyền thống Digital Bank sang AI Bank.

Ông Nguyễn Lê Thành, Tổng giám đốc GreenNode nhấn mạnh: “Ứng dụng AI trong việc xử lý dữ liệu là bệ phóng giúp doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng mở rộng quy mô, tối ưu hóa vận hành và nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Tuy nhiên, để phát huy tối đa tiềm năng này, doanh nghiệp cần đặc biệt chú trọng an toàn thông tin, bảo vệ dữ liệu, đảm bảo các mô hình và quy trình khai thác dữ liệu phải tuân thủ nghiêm ngặt quy định quốc tế và luật pháp địa phương về quyền riêng tư.

Doanh nghiệp cần thường xuyên kiểm tra, đánh giá năng lực bảo mật của các ứng dụng AI, cũng như thiết lập các biện pháp ngăn ngừa nguy cơ dữ liệu huấn luyện bị rò rỉ hoặc nguy cơ mô hình AI bị khai thác để trích xuất thông tin nhạy cảm. Việc đảm bảo tính minh bạch của mô hình, hạn chế ảo giác AI, đưa ra quyết định chính xác không chỉ giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả, tuân thủ pháp lý, mà còn củng cố niềm tin khách hàng - yếu tố cốt lõi trong một ngành đòi hỏi tiêu chuẩn bảo mật cao như tài chính - ngân hàng”.

Các diễn giả chia sẻ tại Hội thảo chuyên đề “Thúc đẩy cuộc cách mạng AI trong ngành tài chính - ngân hàng”.

Với năng lực nghiên cứu đạt chuẩn quốc tế cùng kinh nghiệm thương mại hóa AI thực tế, GreenNode hiện đang cung cấp nhiều giải pháp AI tích hợp, từ khâu xử lý dữ liệu lớn cho đến ứng dụng các mô hình AI tiên tiến như LLM. Những giải pháp này giúp giải quyết các thách thức phức tạp đặc thù của ngành ngân hàng như: quản lý rủi ro tài chính, bảo mật dữ liệu và tuân thủ các quy định pháp luật của các quốc gia trong khu vực.

Ông Nguyễn Quang Uy, Phó giáo sư, Giám đốc Nghiên cứu AI tại GreenNode cho biết, đơn vị hiện đang tập trung giải quyết các bài toán về tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu rủi ro trong lĩnh vực ngân hàng, thông qua các ứng dụng như: GreenNode Intelligent Document Processing (IDP) - Giải pháp xử lý tài liệu thông minh và Video KYC - Giải pháp định danh khách hàng điện tử thông qua cuộc gọi video.

“Kết hợp công nghệ AI và Large Language Models (LLM), GreenNode đã triển khai thành công dự án tối ưu hóa quy trình sử dụng giải pháp IDP cho một số ngân hàng lớn trong nước, đảm bảo luôn tuân thủ chặt chẽ Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt trong việc xử lý dữ liệu nhạy cảm. Chúng tôi cũng đã xây dựng mô hình xử lý chuyên biệt cho các loại giấy tờ tùy thân và mô hình phân tích, nhận dạng khuôn mặt trong bộ giải pháp eKYC. Đồng thời, GreenNode cũng là một trong những đơn vị hiếm hoi trên thị trường đưa ra giải pháp video KYC, giúp doanh nghiệp định danh khách hàng điện tử thông qua cuộc gọi video”, ông Uy cho biết.

Bên cạnh đó, trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, giải pháp đám mây chủ quyền (sovereign cloud) đang ngày càng trở nên quan trọng tại khu vực APAC. Đáng chú ý, lĩnh vực BFSI đang có sự chuyển mình mạnh mẽ khi các tổ chức ngày càng đầu tư vào hạ tầng phục vụ AI/ML để tối ưu hóa hiệu quả vận hành và trải nghiệm khách hàng. 

Hạ tầng AI/ML đang trở thành xu hướng toàn cầu, đặc biệt trong lĩnh vực BFSI - một ngành được đánh giá có tiềm năng lớn và tiên phong trong việc ứng dụng AI. Khi xây dựng hạ tầng, các doanh nghiệp thường chọn một trong ba hướng chính: tự triển khai (on-premise), sử dụng dịch vụ từ các nhà cung cấp cloud quốc tế (như AWS, Azure, GCP) hoặc sử dụng giải pháp đám mây chủ quyền từ các nhà cung cấp cloud tại khu vực.

Hiện nay, giải pháp đám mây chủ quyền của GreenNode đã giúp các ngân hàng đảm bảo an toàn bảo mật dữ liệu khách hàng trong lãnh thổ Việt Nam nhờ vào ứng dụng AI/ML. Giải pháp này cũng giúp tối ưu hiệu suất của các mô hình AI và là tiền đề quan trọng định hướng chiến lược đầu tư hạ tầng AI của các doanh nghiệp trong khu vực APAC.