AI tác vụ có thể đẩy nhanh dòng tiền rút khỏi tiền gửi: Các ngân hàng có thể bảo vệ nguồn vốn cốt lõi như thế nào

Tác giả: Neil Stanley, CEO và nhà sáng lập The CorePoint, cùng James White, Phó Chủ tịch phụ trách Tăng trưởng và Chiến lược Thị trường tại Engage fi

Trí tuệ nhân tạo tác vụ có thể định hình lại cuộc cạnh tranh tiền gửi ngân hàng bằng cách giúp người tiêu dùng xác định các tài khoản có lợi suất cao hơn và chuyển tiền với nỗ lực tối thiểu. Khi các công cụ AI được kết nối với các nền tảng tài chính, ngân hàng và hợp tác xã tín dụng có thể phải đối mặt với một thách thức mới: người gửi tiền có khả năng chủ động tối ưu hóa tiền mặt thay vì để tiền trong các tài khoản lãi suất thấp chỉ vì sự tiện lợi.

Sự xuất hiện của các công cụ AI tác vụ như Muse của Meta đã làm cuộc thảo luận trở nên sôi nổi hơn. Các ứng dụng này được thiết kế để hoàn thành nhiệm vụ thay cho người dùng, bao gồm tìm kiếm chương trình khuyến mại, so sánh sản phẩm tài chính và có khả năng chuyển tiền giữa các tài khoản. Nếu những năng lực này được áp dụng rộng rãi, những trở ngại truyền thống vốn giúp bảo vệ nguồn tiền gửi chi phí thấp có thể biến mất.

Hội đồng quản trị và ban điều hành ngân hàng nên đặt ra một câu hỏi trực diện: AI tác vụ sẽ có ý nghĩa như thế nào đối với nguồn tiền gửi cốt lõi của chúng ta?

Vì sao tiền gửi chi phí thấp đang được chú ý

Tiền gửi vẫn là một trong những nguồn vốn có giá trị nhất đối với các tổ chức tài chính. Năm 2006, các ngân hàng nắm giữ khoảng 95 USD dư nợ cho mỗi 100 USD tiền gửi. Hiện nay, con số này gần với mức 65 USD trên mỗi 100 USD tiền gửi hơn, nhưng khả năng sinh lời của ngành vẫn duy trì ở mức cao.

Một lý do lớn là giá trị liên tục của tiền gửi chi phí thấp. Các tài khoản thanh toán, tiết kiệm và thị trường tiền tệ thường trả cho khách hàng mức lãi suất tương đối khiêm tốn, đồng thời cung cấp cho ngân hàng một nguồn vốn ổn định. Chênh lệch này đã hỗ trợ lợi nhuận ngân hàng trong nhiều năm.

Tuy nhiên, những khoản tiền gửi tương tự có thể trở nên dễ bị dịch chuyển hơn khi công nghệ giúp khách hàng dễ dàng phát hiện mức lãi suất tốt hơn và chuyển tiền. AI tác vụ có thể làm lộ rõ khoảng cách giữa khoản thu nhập ngân hàng tạo ra từ tiền gửi và khoản ngân hàng trả cho người gửi tiền, qua đó tạo cơ hội cho các công ty công nghệ và đối thủ trong lĩnh vực tài chính giành lấy một phần giá trị này.

Những điểm chính dành cho ngân hàng và hợp tác xã tín dụng

• Tiền gửi chi phí thấp là mục tiêu chính. Các tác nhân AI có thể giúp người tiêu dùng tìm kiếm mức sinh lời tốt hơn cho những khoản tiền hiện chỉ mang lại lợi tức rất thấp.
• Chứng chỉ tiền gửi cũng có thể dễ bị cạnh tranh. Tỷ lệ tái tục thấp và mức phạt rút tiền trước hạn hạn chế có thể khiến một số chứng chỉ tiền gửi trở thành mục tiêu hấp dẫn.
• Chặn các tác nhân AI không phải là một chiến lược hoàn chỉnh. Các biện pháp hạn chế có thể làm chậm quá trình áp dụng, nhưng không loại bỏ động lực kinh tế nhằm cải thiện lợi suất tiền gửi.
• Thiết kế sản phẩm tiền gửi nằm trong tầm kiểm soát của ban điều hành. Các tổ chức có thể điều chỉnh điều khoản rút tiền, tính năng thanh khoản và ưu đãi dành cho các cam kết nguồn vốn dài hạn hơn.
• Tiếp cận khách hàng chủ động sẽ trở nên quan trọng hơn. Ngân hàng nên xác định các khoản tiền có nguy cơ rời đi và những khoản sắp đáo hạn trước khi khách hàng nhận được đề nghị cạnh tranh thông qua một tác nhân AI.

Các tài khoản thanh khoản có thể chứng kiến dòng tiền dịch chuyển nhanh hơn

Phần lớn tiền gửi vốn đã có tính thanh khoản về mặt vận hành. Khách hàng có thể tiếp cận số dư trong tài khoản thanh toán, tiết kiệm và thị trường tiền tệ gần như ngay lập tức, trong khi ngân hàng số cho phép chuyển tiền chỉ trong vài giây.

Khoảng 85% tiền gửi ngân hàng là tiền gửi không kỳ hạn, nghĩa là khách hàng có thể rút tiền bất cứ lúc nào. Các hợp tác xã tín dụng cũng đối mặt với tình trạng tương tự, khi khoảng 72% tiền gửi nằm trong các tài khoản không kỳ hạn. Theo truyền thống, những khoản tiền này vẫn được duy trì bởi việc chuyển tiền đòi hỏi khách hàng phải nghiên cứu, so sánh, đăng ký tài khoản và thực hiện chuyển khoản thủ công.

AI tác vụ có thể loại bỏ phần lớn những trở ngại này. Thay vì tự tìm kiếm lãi suất, xem xét điều khoản tài khoản và hoàn tất từng bước, khách hàng có thể chỉ cần yêu cầu một tác nhân AI xác định lựa chọn tốt hơn và xử lý phần lớn quy trình.

Kết quả có thể là sự chuyển dịch từ thanh khoản thụ động sang thanh khoản được quản lý chủ động. Người gửi tiền không chỉ có khả năng chuyển tiền; họ còn có phần mềm liên tục tìm kiếm cơ hội để thực hiện việc đó.

Khoản tiết kiệm tiềm năng đối với người tiêu dùng là rất đáng kể. Bankrate đưa tin lợi suất phần trăm hằng năm trung bình của tài khoản tiết kiệm tại Hoa Kỳ vào khoảng 0,64%, so với mức trần lãi suất tiền gửi toàn quốc là 1,13% do FDIC công bố và lợi suất tương đương của trái phiếu Kho bạc Hoa Kỳ cao hơn đáng kể, ở mức 3,88%.

Khoảng cách này tương đương với hàng tỷ USD tiền lãi bị bỏ lỡ. Các ước tính cho thấy người tiêu dùng có thể bỏ lỡ hơn 150 tỷ USD tiền lãi mỗi năm khi giữ tiền trong các tài khoản có lợi suất thấp. Một nhà cung cấp công nghệ giúp khách hàng thu hồi một phần khoản lợi tức bị bỏ lỡ này có thể tạo ra một cơ hội doanh thu mới đáng kể.

Chứng chỉ tiền gửi sắp đáo hạn có thể trở thành chiến trường cạnh tranh

Các tài khoản thanh khoản không phải là khoản tiền gửi duy nhất đối mặt với rủi ro. Chứng chỉ tiền gửi cũng có thể trở thành mục tiêu, đặc biệt khi sắp đáo hạn hoặc có lãi suất thấp hơn đáng kể so với lợi suất thị trường hiện tại.

Dữ liệu của S&P ước tính khoảng 570 tỷ USD chứng chỉ tiền gửi ngân hàng đang trả lãi suất từ 3,25% trở xuống. Khi các tài khoản này đáo hạn, đối thủ có thể có cơ hội thu hút số dư bằng mức lãi suất cao hơn. Ngay cả khi một tổ chức mới trả 3,25%, tổ chức đó vẫn có thể duy trì chênh lệch đáng kể so với lợi suất trái phiếu Kho bạc gần như không có rủi ro, ở mức khoảng 3,88%.

Một số chứng chỉ tiền gửi dài hạn cũng có thể bộc lộ điểm yếu trước khi đáo hạn. Phí phạt rút tiền trước hạn thường gắn với lãi suất của tài khoản. Nếu mức phạt tương đối thấp, khách hàng vẫn có thể hưởng lợi về tài chính khi rời khỏi tài khoản và chuyển tiền sang một sản phẩm có lợi suất cao hơn.

Một tác nhân AI có thể xác định những cơ hội này bằng cách xem xét thông tin công bố về tài khoản, ngày đáo hạn, lãi suất và cơ cấu phí phạt. Nếu một tài khoản trả lợi suất thấp hơn một nửa so với mức lợi suất có thể nhận được từ một chứng khoán Kho bạc tương đương, nhà cung cấp mới có thể tăng lợi tức cho người gửi tiền mà vẫn thu được lợi nhuận.

Khách hàng có tin tưởng AI với các tài khoản tài chính của mình không?

Một số tổ chức tài chính có thể cho rằng khách hàng sẽ không kết nối công cụ AI với tài khoản ngân hàng của họ. Đây có thể là một giả định rủi ro.

Người tiêu dùng hiện đã sử dụng các nền tảng công nghệ tài chính để kết nối tài khoản, theo dõi chi tiêu, so sánh sản phẩm và quản lý đầu tư. Plaid, đơn vị hỗ trợ kết nối tài khoản tài chính cho nhiều ứng dụng, xử lý hàng triệu lượt kết nối mỗi ngày trong một mạng lưới bao gồm hơn 150 triệu tài khoản người tiêu dùng và hơn 12.000 tổ chức tài chính tại Hoa Kỳ.

Câu hỏi phù hợp có thể không phải là liệu khách hàng có bao giờ kết nối tài khoản của mình với một tác nhân AI hay không. Người tiêu dùng đã chứng minh rằng họ sẵn sàng kết nối tài khoản tài chính với các ứng dụng bên thứ ba khi nhận thấy lợi ích đủ lớn.

Các công ty công nghệ cũng có thể khiến cơ hội này trở nên dễ hiểu. Một thử thách hứa hẹn giúp người dùng tìm thêm 1.000 USD sẽ mang lại cho người tiêu dùng một mục tiêu tài chính rõ ràng. Nếu công cụ AI đã nằm trong một ứng dụng mà họ thường xuyên sử dụng, quyết định thử nghiệm có thể không còn là vấn đề quá lớn.

Một số ngân hàng lớn đã cho biết họ sẽ không cho phép các tác nhân AI bên ngoài thực hiện giao dịch trong tài khoản khách hàng nếu không có sự tham gia của con người. Những lo ngại này là dễ hiểu, đặc biệt khi liên quan đến an ninh, phòng chống gian lận và tuân thủ quy định.

Tuy nhiên, việc hạn chế quyền truy cập có thể chỉ trì hoãn xu hướng rộng lớn hơn. Những khách hàng muốn chuyển tiền giữa các tài khoản thuộc sở hữu của mình có thể tiếp tục tìm kiếm các công cụ giúp cải thiện lợi suất. Nếu các nhà cung cấp công nghệ có thể chứng minh rằng những giao dịch này được thực hiện an toàn và tuân thủ quy định, áp lực lên các tổ chức tài chính nhiều khả năng sẽ gia tăng.

AI tác vụ có thể hoạt động như một chuyên viên ngân hàng cá nhân

Người tiêu dùng đã dành nhiều năm tìm kiếm các lựa chọn thay thế cho tiền gửi có lợi suất thấp. Trong giai đoạn kéo dài khi các tài khoản ngân hàng an toàn chỉ trả mức lãi suất rất thấp, nhiều người đã chuyển tiền vào cổ phiếu, quỹ tương hỗ, tiền mã hóa và chứng khoán Kho bạc.

Những lựa chọn thay thế đó thường đi kèm rủi ro đầu tư. Ngược lại, việc chuyển một phần số dư tài khoản thanh toán hoặc tiết kiệm sang tài khoản tiền gửi có lợi suất cao hơn có thể được xem là tương đối đơn giản và ít rủi ro.

Một khách hàng có thể sẵn sàng thử nghiệm một tác nhân AI với tài khoản tiết kiệm 10.000 USD đang hưởng lãi suất 0,64% hoặc tài khoản thanh toán 20.000 USD gần như không sinh lãi. Nếu quy trình hoạt động tốt đối với việc mua sắm, du lịch hoặc các hoạt động hằng ngày khác, khách hàng có thể trở nên thoải mái hơn khi sử dụng cùng công nghệ đó cho tài chính cá nhân.

Việc áp dụng này có thể lan nhanh thông qua các mạng lưới xã hội. Một trường hợp sử dụng thành công trong ngân hàng đòi hỏi rất ít nỗ lực từ người gửi tiền sau khi tác nhân đã được cấp quyền truy cập thông tin tài khoản và thực hiện giao dịch. Những nhiệm vụ từng khiến khách hàng ngại tìm kiếm mức lãi suất tốt hơn, chẳng hạn như so sánh đề nghị, theo dõi ngày đáo hạn, đáp ứng yêu cầu tài khoản và khởi tạo giao dịch chuyển tiền, có thể được tự động hóa.

Ngay cả một cú nhấp chuột xác nhận bắt buộc cũng có thể không khôi phục mức độ trì hoãn cũ của khách hàng. Khách hàng vẫn nhận được đề xuất, lợi ích tài chính rõ ràng và một giao dịch gần như đã hoàn tất.

Ngân hàng có thể làm gì để bảo vệ nguồn tiền gửi

AI tác vụ vẫn là một công nghệ mới nổi và quá trình áp dụng có thể phát triển khác với dự đoán. Tuy nhiên, điểm yếu trong nhiều sản phẩm tiền gửi đã hiện hữu. Ngân hàng và hợp tác xã tín dụng nên bắt đầu phản ứng trước khi hoạt động tìm kiếm lãi suất tự động trở nên phổ biến.

1. Đánh giá lại thiết kế sản phẩm tiền gửi

Các công ty công nghệ có thể xây dựng tác nhân AI, nhưng các tổ chức tài chính kiểm soát điều khoản của sản phẩm tiền gửi. Ban điều hành nên xem xét các sản phẩm này với giả định rằng khách hàng có thể sớm hành xử như những người liên tục tìm kiếm mức lãi suất tốt hơn.

• Phí phạt rút tiền trước hạn có đủ mạnh để hỗ trợ kỳ hạn nguồn vốn dự kiến hay không?
• Khách hàng có thể hưởng lợi khi rời khỏi chứng chỉ tiền gửi trước ngày đáo hạn dù phải chịu phí phạt hay không?
• Sản phẩm kết hợp có thể khuyến khích các cam kết dài hơn nhưng vẫn duy trì thanh khoản hợp lý hay không?
• Các tính năng rút tiền linh hoạt có thể giúp giữ lại những khoản tiền vốn có thể rời đi hay không?
• Điều khoản sản phẩm có khen thưởng lòng trung thành và mức độ gắn kết của khách hàng thay vì chỉ dựa vào sự không hành động của họ hay không?

Các tổ chức tài chính không nên hoàn toàn phụ thuộc vào những dự án công nghệ trong tương lai để giải quyết vấn đề này. Thay đổi sản phẩm, điều chỉnh giá và cải thiện cấu trúc tài khoản thường có thể được triển khai nhanh hơn so với việc thay thế hệ thống ngân hàng lõi trên quy mô lớn.

2. Sử dụng dữ liệu để xác định các khoản tiền có nguy cơ rời đi

Việc tăng lãi suất trên toàn bộ danh mục tiền gửi có thể làm tăng chi phí vốn mà không bảo vệ được những mối quan hệ có khả năng rời đi cao nhất. Một cách tiếp cận có mục tiêu hơn có thể mang lại hiệu quả tốt hơn.

Các tổ chức nên xác định những khoản tiền mà một tác nhân AI có khả năng chuyển đi đầu tiên. Những khoản này có thể bao gồm số dư lớn không hoạt động, tài khoản có lãi suất thấp bất thường, tiền gửi sắp đáo hạn và khách hàng có nhiều mối quan hệ tài chính bên ngoài.

Việc tiếp cận chủ động có thể cho phép ngân hàng đưa ra mức lãi suất cạnh tranh trước khi khách hàng nhận được đề xuất tốt hơn từ nơi khác. Trả lãi suất 3,5% cho một khách hàng trung thành có thể ít tốn kém hơn so với việc thay thế một khoản tiền gửi sau khi khoản tiền đó chuyển sang tài khoản trả lãi suất 4,5%.

3. Chuẩn bị để nhân viên có những cuộc trao đổi tốt hơn về tiền gửi

Công nghệ nên hỗ trợ nhân viên thay vì khiến họ chỉ phản ứng sau khi tiền đã rời đi. Các nhà quản lý quan hệ khách hàng và đội ngũ chi nhánh cần có thông tin kịp thời về các khoản sắp đáo hạn, số dư nhạy cảm với lãi suất và nhu cầu thanh khoản của khách hàng.

Nhân viên cũng cần được trang bị khả năng giải thích rõ ràng giá trị của các sản phẩm cạnh tranh. Nếu khách hàng có một trợ lý tài chính được hỗ trợ bởi AI trong túi, nhân viên ngân hàng phải có khả năng cung cấp thông tin chuyên sâu, tính minh bạch và hướng dẫn cá nhân hóa mà những so sánh lãi suất chung chung không thể đáp ứng.

4. Xây dựng chiến lược AI của riêng mình

Các tổ chức tài chính nên nghiên cứu những trường hợp sử dụng mà các công ty công nghệ có khả năng theo đuổi. Những ví dụ tiềm năng bao gồm chuyển phần số dư nhàn rỗi vượt quá ngưỡng do khách hàng xác định, xem xét các chứng chỉ tiền gửi sắp đáo hạn, xác định những hóa đơn định kỳ đã tăng và đề xuất các chiến lược quản lý tiền mặt hiệu quả hơn.

Ngân hàng và hợp tác xã tín dụng có thể bắt đầu bằng các chương trình thí điểm tập trung thay vì ngay lập tức cố gắng xây dựng một hệ thống ngân hàng số toàn diện. AI có thể mang lại giá trị lớn nhất khi giúp khách hàng hiểu về rủi ro lãi suất, nhu cầu thanh khoản, các lựa chọn tiền gửi và mức giá của tài khoản.

Mỗi cảnh báo tự động cũng nên kết nối khách hàng với một nhân viên phụ trách cụ thể. Kết hợp sự tiện lợi của AI với dịch vụ cá nhân có thể giúp các tổ chức duy trì niềm tin đồng thời cải thiện khả năng phản hồi.

Tiếp cận khách hàng trước khi tiền của họ dịch chuyển

Những lo ngại về gian lận và an ninh liên quan đến các tác nhân AI bên ngoài là chính đáng, nhưng không nên che khuất mối đe dọa kinh tế cốt lõi. AI tác vụ nhiều khả năng sẽ nhắm đến giá trị đang bị mắc kẹt trong các khoản tiền gửi có lợi suất thấp, đặc biệt tại những tổ chức có danh mục nguồn vốn chi phí thấp lớn.

Phản ứng hiệu quả nhất không phải là tìm kiếm lý do cho thấy xu hướng này sẽ thất bại. Ngân hàng và hợp tác xã tín dụng nên xác định các sản phẩm dễ bị tổn thương, xem xét định giá tiền gửi, theo dõi hành vi khách hàng và cung cấp cho nhân viên công cụ để tương tác với khách hàng trước khi tiền rời đi.

Kết luận: AI tác vụ có thể khiến việc tìm kiếm lãi suất tiền gửi trở nên nhanh hơn, dễ dàng hơn và phổ biến hơn. Các tổ chức hành động ngay từ bây giờ có thể củng cố điều khoản sản phẩm, đưa ra mức giá phù hợp hơn và phát triển năng lực AI của riêng mình. Những tổ chức dựa vào sự trì hoãn của khách hàng có thể nhận ra rằng các rào cản cũ đối với việc dịch chuyển tiền gửi აღარ còn tồn tại.

Neil Stanley là nhà sáng lập và CEO của The CorePoint, một công ty có trụ sở tại Omaha, Nebraska, chuyên hỗ trợ các tổ chức tài chính cải thiện tăng trưởng tiền gửi bán lẻ và định giá tiền gửi có kỳ hạn. James White là chiến lược gia ngân hàng với hơn 25 năm kinh nghiệm hỗ trợ các ngân hàng và hợp tác xã tín dụng tăng trưởng, đồng thời giữ vị trí Trưởng bộ phận Chiến lược tại Engage fi.

Nguồn: Thefinancialbrand.com