Cách các ngân hàng nhỏ và quỹ tín dụng có thể tái định hình chiến lược để mở rộng quy mô AI thành công

Trong vài năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực dịch vụ tài chính phần lớn chỉ giới hạn ở các dự án thử nghiệm riêng lẻ và kiểm tra năng suất nhanh. Ngày nay, ngành ngân hàng đang bước vào một giai đoạn đòi hỏi khắt khe hơn nhiều. Các nhà phân tích ngành mô tả sự phát triển này là chuyển “từ khát vọng sang kích hoạt” hoặc “tái cấu trúc để nắm bắt giá trị”. Tuy nhiên, các ngân hàng cộng đồng và các quỹ tín dụng quy mô nhỏ hơn thường tiến triển với tốc độ chậm hơn, bị hạn chế bởi những lo ngại chính đáng về sự không chắc chắn trong quy định pháp lý, tuân thủ cho vay công bằng, bảo mật dữ liệu và rủi ro mô hình.

Mặc dù có những rào cản này, việc dậm chân tại chỗ không còn là một định hướng chiến lược khả thi. Các báo cáo đánh giá ngành gần đây cho thấy các cơ quan quản lý và nhà lập chính sách tài chính ngày càng coi việc không hành động gì với AI là một rủi ro lớn hơn đối với tương lai của tổ chức so với việc ứng dụng có kiểm soát. Để thu hẹp khoảng cách mà không gây quá tải nguồn lực, các tổ chức tài chính nhỏ hơn phải áp dụng một mô hình vận hành hiện đại được xây dựng dựa trên quy trình làm việc rõ ràng, tùy chỉnh hợp lý và quản lý đối tác có kỷ luật.

1. Tập trung vào quy trình công việc cụ thể thay vì các nền tảng chung chung

Nhiều nhà quản lý vẫn hình dung AI như một nền tảng toàn năng, biết hết mọi thứ. Tư duy “ưu tiên nền tảng” này thường dẫn đến lãng phí nguồn lực và các sáng kiến không có trọng tâm. Thay vào đó, các tổ chức quy mô nhỏ hơn sẽ đạt được tỷ suất lợi nhuận trên đầu tư (ROI) tốt hơn bằng cách bắt đầu trực tiếp từ những điểm nghẽn (pain points) trong vận hành hiện tại của họ.

Thay vì đặt câu hỏi làm thế nào để chuyển đổi toàn bộ phòng ban sang một công cụ AI, các lãnh đạo ngân hàng nên phân tích các quy trình cụ thể—chẳng hạn như mở tài khoản cá nhân, xác minh hồ sơ vay thương mại, hoặc xử lý ngoại lệ ở bộ phận hỗ trợ (back-office). Việc xác định chặt chẽ quy trình công việc mục tiêu sẽ giúp dễ dàng hơn đáng kể trong việc xác định dữ liệu đầu vào cần thiết, thiết lập các kiểm soát an toàn và đo lường kết quả hoạt động rõ ràng.

2. Ưu tiên tùy chỉnh thông minh để giảm thiểu rủi ro lâu dài

Các công cụ AI dùng chung, có sẵn trên thị trường (off-the-shelf) có vẻ tiết kiệm chi phí ban đầu, nhưng chúng thường dẫn đến xung đột vận hành tốn kém khi áp dụng vào các quy trình tài chính chuyên biệt. Các quy trình như mở tài khoản gắn liền với chính sách rủi ro, quy tắc tuân thủ và tiêu chuẩn quản lý khách hàng riêng biệt của từng tổ chức. Những điểm khác biệt trong các quy trình này quan trọng hơn nhiều so với các điểm chung.

Để cân bằng giữa tính linh hoạt và kiểm soát chi phí, các nhà lãnh đạo nên tìm kiếm các giải pháp được thiết kế theo tỷ lệ khoảng 80% đóng gói sẵn và 20% tùy chỉnh. Hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ có khả năng hoàn thiện các yếu tố tùy chỉnh theo chính sách riêng sẽ giúp tổ chức tự động hóa các tác vụ phức tạp mà không cần đến một đội ngũ kỹ sư phần mềm nội bộ đắt đỏ.

3. Gắn kết sự linh hoạt liên tục và sự hợp tác chặt chẽ

Việc đưa AI vào vận hành thực tế không có nghĩa là bỏ qua quá trình thử nghiệm linh hoạt (agile). Các công cụ AI cho phép các tổ chức nhanh chóng tạo bản mẫu (prototype) cho các khái niệm mới với rủi ro ban đầu tối thiểu, biến việc thử nghiệm liên tục thành một kỷ luật chiến lược mạnh mẽ.

Khi các đội ngũ kỹ thuật triển khai các năng lực AI nhanh hơn, điểm nghẽn chiến lược thường chuyển sang khả năng sẵn sàng vận hành—chẳng hạn như đánh giá tuân thủ, đào tạo nhân viên và truyền thông tới khách hàng. Để tối ưu hóa quá trình chuyển đổi này, các tổ chức có thể áp dụng phương pháp tiếp cận kỹ thuật biệt phái (forward-deployed engineering), nơi các chuyên gia công nghệ làm việc trực tiếp cùng các đội ngũ tiếp xúc với khách hàng để quan sát thực tế quy trình và tinh chỉnh các công cụ tự động hóa theo thời gian thực.

4. Yêu cầu các đối tác công nghệ tuân thủ các tiêu chuẩn bằng chứng nghiêm ngặt

Các ngân hàng nhỏ hơn nên duy trì phương pháp tiếp cận đổi mới thận trọng và có ý thức về rủi ro, nhưng sự thận trọng đó nên được hướng vào việc quản lý nhà cung cấp một cách nghiêm ngặt. Các đối tác công nghệ phải được yêu cầu chứng minh hiệu quả và tính an toàn trước khi triển khai.

Các lĩnh vực trọng yếu cần thẩm định ở nhà cung cấp bao gồm:

• Kiểm thử dữ liệu lịch sử (Historical Testing): Chạy các công cụ AI tiềm năng trên dữ liệu lịch sử của tổ chức để xác minh độ chính xác và các tiêu chuẩn tuân thủ so với kết quả đã biết.
• Định tuyến tối ưu chi phí (Cost-Efficient Routing): Đảm bảo các giải pháp sử dụng cơ chế định tuyến mô hình—chuyển hướng các tác vụ thông thường đến các mô hình nhỏ hơn, chi phí thấp hơn thay vì sử dụng các cỗ máy đắt đỏ cho mọi truy vấn.
• Mức độ sẵn sàng của dữ liệu (Data Readiness): Thiết lập các kho dữ liệu sạch, tập trung để đảm bảo các công cụ tự động nhận được thông tin chính xác, an toàn và được quản trị tốt.

Tập trung vào giá trị mang lại tác động cao

Trong khi khoản đầu tư của các doanh nghiệp toàn cầu vào AI tạo sinh tiếp tục bùng nổ lên tới hàng chục tỷ đô la, các ngân hàng nhỏ và quỹ tín dụng không cần phải tham gia vào một cuộc đua vũ trang công nghệ “ký séc khống” với các đại ngân hàng. Thay vào đó, các tổ chức tài chính cộng đồng có thể thành công bằng cách bám sát các hoạt động hàng ngày, thử nghiệm lặp đi lặp lại, yêu cầu bằng chứng rõ ràng từ các đối tác cung cấp và chỉ đầu tư vào các quy trình làm việc mang lại tác động cao và tạo ra giá trị có thể đo lường được.

Nguồn: Thefinancialbrand.com