English
日本語
한국어
简体中文
Đằng sau mỗi quyết định phê duyệt khoản vay, mở tài khoản hay xử lý thanh toán diễn ra mượt mà là cả một hệ sinh thái phức tạp gồm các quyết định vận hành. Khi các quy trình back-office này hoạt động tối ưu, trải nghiệm khách hàng sẽ trở nên vô cùng dễ dàng. Tuy nhiên, khi có điểm nghẽn, khách hàng sẽ lập tức cảm nhận được sự phiền hà thông qua dịch vụ bị trì hoãn, các yêu cầu dư thừa và rào cản từ xử lý thủ công.
Một báo cáo chuyên sâu (whitepaper) từ Tập đoàn Tư vấn Boston (BCG) cho rằng các tổ chức tài chính phải định hình lại các mô hình vận hành cốt lõi này để thực sự tận dụng được trí tuệ nhân tạo thế hệ tiếp theo. Thay vì phủ thêm một lớp công nghệ lên các quy trình lỗi thời, các ngân hàng có cơ hội tái cấu trúc công việc xung quanh hành trình khách hàng, vừa giảm chi phí vừa khai phá mức độ gắn kết cao hơn với khách hàng.
Hoạt động vận hành: Từ hạ tầng Back-Office đến động cơ tăng trưởng
Trước đây, các lãnh đạo tài chính thường xem việc cải thiện vận hành chủ yếu là một bài tập cắt giảm chi phí. Tuy nhiên, hiệu quả vận hành ngày càng trở thành yếu tố tạo nên sự khác biệt cốt lõi, quyết định tốc độ một ngân hàng có thể đổi mới, mở rộng quy mô, quản lý rủi ro và vượt mặt các đối thủ cạnh tranh số.
Sự chuyển dịch này phần lớn được thúc đẩy bởi sự tiến bộ của AI tự chủ (agentic AI). Không giống như Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) truyền thống vốn phụ thuộc vào các tác vụ cứng nhắc dựa trên quy tắc, hệ thống AI tự chủ sở hữu khả năng:
- Phân tích dữ liệu ngữ cảnh trên nhiều nền tảng khác nhau.
- Đưa ra quyết định linh hoạt trong các môi trường phức tạp.
- Phối hợp hành động giữa các hệ thống phần mềm riêng rẽ.
- Thích ứng với các dữ liệu đầu vào thay đổi mà không cần sự giám sát liên tục của con người.
Những năng lực này cho phép các tổ chức tự động hóa các quy trình công việc phức tạp—như hồ sơ cho vay thương mại, đánh giá tiếp nhận khách hàng (onboarding), phát hiện gian lận và xử lý ngoại lệ—những công việc mà trước đây đòi hỏi sự giám sát đáng kể của con người. Do đó, các tổ chức tài chính có thể chuyển dịch nhân sự từ các nhiệm vụ hành chính sang các vai trò tư vấn mang lại giá trị cao, thúc đẩy tăng trưởng doanh thu song hành với tối ưu hóa chi phí.
Giới hạn của việc hiện đại hóa từng phần
Nhiều tổ chức tài chính đã đầu tư mạnh mẽ vào biểu mẫu kỹ thuật số, hạ tầng điện toán đám mây và tự động hóa quy trình làm việc cơ bản. Tuy nhiên, BCG lưu ý rằng những cập nhật nhỏ lẻ này thường giữ nguyên các mô hình vận hành cốt lõi bên dưới, duy trì tình trạng phân mảnh sản phẩm (silos) và sự bàn giao quy trình rời rạc.
Thay vì vá lỗi các hệ thống hiện có, các ngân hàng hàng đầu đang áp dụng chiến lược “Zero Ops” lấy toàn bộ hành trình khách hàng làm trung tâm. Mô hình này phân đoạn các quy trình vận hành dựa trên độ phức tạp và giá trị:
- Xử lý thẳng (Straight-Through Processing – STP): Các yêu cầu chuẩn hóa, khối lượng lớn được xử lý qua các kênh tự động hóa hoàn toàn. STP có thể xử lý từ 60% đến 70% các tác vụ ngân hàng bán lẻ thường nhật và lên đến 90% các khoản vay tiêu dùng đơn giản.
- Sự can thiệp có mục tiêu của con người: Các trường hợp ngoại lệ cấp trung chỉ nhận sự hỗ trợ chuyên môn từ nhân viên khi thực sự cần thiết.
- Đội ngũ chuyên gia đa ngành: Các trường hợp cực kỳ phức tạp hoặc được thiết kế riêng sẽ do các đội ngũ nhân sự liên chức năng quản lý từ đầu đến cuối.
BCG ước tính rằng các tổ chức triển khai mô hình Zero Ops có thể cắt giảm 15% đến 25% chi phí vận hành có thể can thiệp trong giai đoạn chuyển đổi ban đầu, với các lợi ích cộng dồn tăng dần theo thời gian. Hơn nữa, việc xử lý tự động được dự báo sẽ giảm 75% nỗ lực vận hành thủ công của con người vào năm 2030.
Đơn giản hóa trước khi tự động hóa
Một phát hiện quan trọng từ nghiên cứu của BCG là việc triển khai công nghệ không nên là bước đầu tiên trong quá trình tái thiết kế vận hành. Triển khai AI tiên tiến trên các quy trình làm việc kém hiệu quả hoặc phân mảnh chỉ đơn thuần là tự động hóa các sai sót sẵn có.
Các lãnh đạo tài chính nên tập trung trước tiên vào việc đơn giản hóa tổ chức—giảm bớt các cấp phê duyệt không cần thiết, tập trung hóa các chức năng riêng rẽ và tối ưu hóa quy trình làm việc xung quanh các kết quả đầu-cuối (end-to-end). Một khi các nền tảng này được thiết lập, việc tích hợp AI sẽ mang lại quy mô lớn hơn nhiều và giá trị dài hạn.
Để giảm thiểu rủi ro và chứng minh hiệu quả đầu tư (ROI), các ngân hàng được khuyên nên bắt đầu chuyển đổi trong một hoặc hai mảng kinh doanh mục tiêu. Việc triển khai theo từng mô-đun có thể mang lại những cải thiện vận hành đo lường được trong vòng 6 tháng, tạo ra khoản tiết kiệm cần thiết để tài trợ cho đợt hiện đại hóa toàn diện hơn của doanh nghiệp trong tầm nhìn từ 12 đến 24 tháng.
Lãnh đạo chiến lược và sự thích ứng của lực lượng lao động
Sự chuyển đổi vận hành thành công phụ thuộc lớn vào năng lực lãnh đạo điều hành và văn hóa tổ chức. Sự bảo trợ từ Hội đồng quản trị và sự lãnh đạo chủ động từ các Giám đốc vận hành (COO) là yếu tố then chốt để duy trì đà tăng trưởng và thực hiện các tái cấu trúc mang tính căn bản.
Một yếu tố quan trọng không kém là quản lý yếu tố con người trong quá trình tích hợp AI. Khi các quy trình xử lý định kỳ được tự động hóa, nhân viên phải chuyển sang các vai trò giám sát, phân tích và tập trung vào xây dựng mối quan hệ. Các chỉ số đo lường vận hành tương tự cũng phải dịch chuyển từ các hoạt động dựa trên khối lượng sang các KPI định hướng kết quả, chẳng hạn như tỷ lệ xử lý thẳng (STP) và độ chính xác ngay từ lần đầu tiên (first-time-right).
Cuối cùng, các tổ chức phải cân bằng giữa việc mua phần mềm và tự phát triển giải pháp độc quyền. Các công cụ tiêu chuẩn như xử lý tài liệu và tiếp nhận thông tin cơ bản có thể được mua từ các nền tảng nhà cung cấp, cho phép đội ngũ kỹ thuật nội bộ tập trung vào các mô hình ra quyết định độc quyền và năng lực thấu hiểu khách hàng độc đáo—những yếu tố tạo nên lợi thế cạnh tranh biệt lập.
Bối cảnh trong tương lai
Khi sự cạnh tranh ngày càng gay gắt trong ngành dịch vụ tài chính, các hoạt động back-office đang nổi lên như một chiến trường chính để giữ chân khách hàng và duy trì khả năng sinh lời. Các tổ chức biết tái cấu trúc mô hình vận hành xung quanh việc triển khai AI chiến lược sẽ không chỉ giảm thiểu rào cản, mà còn xây dựng được sự linh hoạt cần thiết để dẫn đầu thế hệ ngân hàng tiếp theo.
Nguồn: Thefinancialbrand.com