English
日本語
한국어
简体中文
Trong hơn một thế kỷ, bức tranh cạnh tranh của ngành ngân hàng bị chi phối bởi một yếu tố mạnh mẽ: quy mô. Các định chế lớn hơn, với nguồn vốn và tài nguyên khổng lồ, nắm giữ lợi thế áp đảo. Ngày nay, nguyên tắc nền tảng này đang bị thách thức bởi trí tuệ nhân tạo (AI), mở ra một kỷ nguyên mới nơi tốc độ và trí tuệ sánh ngang với quy mô như những yếu tố phân biệt chủ chốt.
Nghiên cứu của PwC làm nổi bật sự dịch chuyển mang tính bước ngoặt này: AI trao quyền cho các tổ chức tài chính quy mô nhỏ hơn, giúp họ tiếp cận khả năng thông minh tiên tiến và ra quyết định tương đương, thứ trước đây chỉ dành riêng cho những ông lớn. Điều này thay đổi cơ bản động lực cạnh tranh, tạo ra một sân chơi bình đẳng chưa từng có.
Sự chuyển đổi từ AI chỉ tập trung vào hiệu quả sang thứ mà Sean Viergutz, Lãnh đạo Tư vấn Ngân hàng và Thị trường Vốn tại PwC, gọi là “đồng đội tác nhân” – các hệ thống tự trị có khả năng sắp xếp các nhiệm vụ phức tạp xuyên suốt tổ chức – sẽ định nghĩa những nhà lãnh đạo ngành trong tương lai. Các định chế nắm bắt sự tiến hóa chiến lược này sẽ có thế đứng vững, trong khi những tổ chức khác có nguy cơ tụt hậu đáng kể.
Theo Viergutz, việc tích hợp AI thành công phụ thuộc vào ba yếu tố then chốt:
- Lãnh đạo Cấp cao: AI phải được coi là một nhiệm vụ chiến lược cốt lõi ở cấp độ cao nhất.
- Chuyển đổi Lực lượng Lao động: Công nghệ nên nâng cao chứ không thay thế vai trò con người, thúc đẩy một môi trường “đồng đội” hợp tác.
- Khung đo lường: Cần những thước đo mới để đánh giá mức tăng năng suất mà các biện pháp đo hiệu quả truyền thống thường bỏ sót.
Sự Dân Chủ Hóa Sức Mạnh Cạnh Tranh
Tác động sâu sắc nhất của AI là khả năng dân chủ hóa năng lực. Những thứ từng đòi hỏi ngân sách đầu tư khổng lồ từ các ngân hàng siêu lớn – trí tuệ tiên tiến, công cụ khách hàng cá nhân hóa, hiện đại hóa hạ tầng vững chắc – giờ đây có thể tiếp cận được với các định chế ở mọi quy mô.
Sean Viergutz giải thích, “Quy mô từ lâu đã là hào nước bảo vệ trong ngành ngân hàng. Những ai có được số tiền đầu tư lớn nhất… thường đến từ các ngân hàng lớn nhất.” Phương trình này đang thay đổi nhanh chóng.
Nghiên cứu của PwC chỉ ra rằng 58% lãnh đạo ngân hàng xác định AI sáng tạo và AI tác nhân là lực lượng chuyển đổi mạnh mẽ nhất cho ngành trong ba năm tới, với 55% đã ưu tiên nó là khoản đầu tư hàng đầu. Điều này đặc biệt rõ ràng trong hiện đại hóa hạ tầng. Trước đây, việc thay thế hệ thống lõi đòi hỏi hàng nghìn nhân sự và nhiều năm nỗ lực.
Viergutz đặt câu hỏi: “Bạn có cần những trung tâm offshore với 1.000 đến 10.000-20.000 người khi bạn có thể sử dụng AI để viết code cho mình, kiểm thử code đó, triển khai code đó không?” Câu trả lời rõ ràng: AI giảm đáng kể nhu cầu cho các khoản đầu tư khổng lồ và tốn thời gian. Do đó, một ngân hàng cộng đồng trị giá 2 tỷ USD giờ đây có thể hiện đại hóa hạ tầng với tốc độ ngang bằng các định chế lớn gấp mười lần, biến tốc độ, được đo bằng tháng thay vì năm, thành yếu tố khác biệt tối thượng.
AI: Đồng Đội, Không Phải Vật Thay Thế
Nhiều lãnh đạo ngân hàng ban đầu xem AI chủ yếu như một công cụ cho hiệu quả, nhằm tự động hóa nhiệm vụ và giảm biên chế. Góc nhìn hạn hẹp này thường hiểu sai tiềm năng đầy đủ của AI và, quan trọng hơn, tạo ra tâm lý lo ngại trong lực lượng lao động có thể cản trở việc áp dụng thành công.
Viergutz quan sát thấy cạm bẫy phổ biến này: “Về cơ bản, lãnh đạo nhìn vào một chức năng và nói, ‘Này, làm thế nào chúng ta có thể cắt giảm 30%, 40% lực lượng lao động trong khu vực này?’ Và điều đó rất khó thực hiện mà không làm ‘gãy khung xương’ của tổ chức.”
Một cách tiếp cận hiệu quả hơn là định hình lại phương trình: thay vì “làm nhiều hơn với ít hơn”, hãy tập trung vào “làm nhiều hơn với cùng số người đó.” Bằng cách tận dụng AI như một “đồng đội tác nhân”, các đội ngũ hiện có có thể đạt năng suất cao gấp hai đến năm lần so với trước đây. AI tác nhân, khác với AI sáng tạo chỉ tạo nội dung từ gợi ý, tự chủ sắp xếp toàn bộ quy trình công việc.
Như một giáo sư Stanford được Viergutz trích dẫn khuyên, “Đừng đối xử với AI như một công cụ tìm kiếm, hãy coi nó như một đồng đội. Hỏi nó, ‘Nếu bạn sẽ làm công việc này, bạn sẽ làm khác đi như thế nào?'” Các tổ chức áp dụng tư duy “đồng đội” này báo cáo những kết quả hoàn toàn khác biệt: nhân viên tham gia với công nghệ thay vì chống lại nó, dẫn đến năng suất nhân lên mà không cần xáo trộn tổ chức. Sự khác biệt này là then chốt đối với các định chế đang đạt được tiến bộ hữu hình trong việc áp dụng AI.
Ba Trụ Cột cho Triển Khai AI Chiến Lược
Công việc mở rộng của PwC với các tổ chức tài chính tiết lộ những mẫu hình nhất quán phân biệt người dẫn đầu và người tụt hậu trong việc áp dụng AI. Ba yếu tố chính quyết định lộ trình của một tổ chức:
- Lãnh đạo Cấp cao như một Nhiệm vụ Chiến lược: AI phải là một mục thường trực trong chương trình nghị sự ở cấp hội đồng quản trị và ban điều hành, thúc đẩy phân bổ nguồn lực và tích hợp chiến lược, thay vì bị giáng xuống thành các bài thuyết trình thỉnh thoảng.
- Chiến lược Được Xác Định Phù hợp với Mục tiêu Kinh doanh: Việc chỉ đơn giản hỏi “triển khai AI ở đâu để có lợi nhuận lớn nhất” thiếu một khung chiến lược. Mặc dù việc xác định các trường hợp sử dụng tác động cao là quan trọng, một sự chuyển đổi bền vững đòi hỏi một sự thay đổi văn hóa và một chiến lược rõ ràng gắn với các mục tiêu kinh doanh tổng thể.
- Đầu tư vào Nhân Tài: Các công ty đứng sau các mô hình ngôn ngữ hàng đầu cạnh tranh khốc liệt cho nhân tài bởi họ hiểu rằng những cá nhân có chuyên môn sâu về AI mới là động lực thực sự của năng lực. Tuy nhiên, PwC phát hiện rằng trong khi 90% lãnh đạo ngân hàng thừa nhận cần đầu tư vào năng lực mới, chỉ 25% coi việc tái sáng tạo lực lượng lao động là ưu tiên chiến lược hàng đầu. “Điểm dữ liệu nổi bật” này làm nổi bật một sự ngắt kết nối nghiêm trọng.
Thước Đo Mới cho Kỷ Nguyên Mới
Các chỉ số ngân hàng truyền thống, như tỷ lệ hiệu quả, lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu và lợi nhuận trên tài sản, ngày càng che khuất tác động chuyển đổi của AI. Sean Viergutz dự đoán, “Những mức hiệu quả từng là hàng đầu và tốt nhất, có lẽ sẽ trở thành hạng tư trong tương lai.” AI được triển khai thành công sẽ thiết lập lại cơ bản các điểm chuẩn hiệu suất ngành.
Hãy xem xét một tổ chức kỹ thuật với 30.000 nhân viên. Đo lường thông thường sẽ coi việc giảm biên chế là thành công. Tuy nhiên, nếu 30.000 nhân viên đó, được AI hỗ trợ, tạo ra số dòng code gấp ba lần và đẩy nhanh hiện đại hóa, thì tổ chức đó thực sự đang hoạt động hiệu quả hơn, ngay cả khi không thay đổi biên chế. Thách thức nằm ở việc đo lường chính xác năng suất tăng cường này.
Để giải quyết điều này, các tổ chức phải phát triển các khung đo lường song song. Trong khi các chỉ số truyền thống vẫn cần thiết cho báo cáo bên ngoài, các hệ thống nội bộ nên theo dõi các chỉ số hoạt động như sản lượng trên mỗi nhân viên, thời gian ra mắt năng lực mới và tốc độ hiện đại hóa hạ tầng. Những điểm chuẩn nội bộ này cung cấp thông tin chi tiết vô giá về tiến trình chuyển đổi thực sự.
Hiện Đại Hóa Hạ Tầng Tăng Tốc AI
Các ngân hàng đã đầu tư vào kiến trúc có thể kết hợp (composable) và hệ thống lõi hiện đại sẽ có lợi thế đáng kể trong việc khai thác AI. Những định chế này có vị thế tốt hơn để triển khai AI hiệu quả so với những tổ chức vẫn duy trì hạ tầng kế thừa.
Viergutz lưu ý, “Những khách hàng đã chuyển đổi hoặc bắt đầu lựa chọn các gói đó thực sự sẽ hưởng lợi nhiều nhất từ công nghệ mới này.” Mối liên hệ rất sâu sắc: hệ thống lõi hiện đại và AI đều đòi hỏi các bộ dữ liệu được hiểu rõ và tổ chức tốt. Các ngân hàng đã cấu trúc dữ liệu của họ để triển khai hệ thống lõi hiện đại đồng thời đã đặt nền móng cho việc triển khai AI hiệu quả.
Các định chế phụ thuộc vào hệ thống kế thừa phải đối mặt với một thách thức chồng chất: họ phải hiện đại hóa hạ tầng đồng thời với việc phát triển năng lực AI, tạo ra khoảng cách ngày càng lớn giữa những người tiên phong và những người đi theo lối mòn truyền thống.
Vượt Ra Khỏi Hậu Trường: Tương Lai của Cá Nhân Hóa
Các triển khai AI hiện tại phần lớn tập trung vào các chức năng hậu trường như xử lý tài liệu, tuân thủ, đánh giá rủi ro và viết code. Những ứng dụng này mang lại lợi ích về hiệu quả trong khi giảm thiểu rủi ro đối mặt khách hàng. Tuy nhiên, đây chỉ là sự khởi đầu.
Trong khi Viergutz thừa nhận rằng AI sẽ bắt đầu “ở hậu trường, trung trường và các ứng dụng không tiếp xúc khách hàng” vì lý do an toàn, ông dự đoán một sự chuyển dịch nhanh chóng trong một hoặc hai năm tới hướng đến tương tác trực tiếp với khách hàng. Giai đoạn sắp tới cuối cùng sẽ mang lại sự cá nhân hóa thực sự trong ngân hàng.
Ngân hàng sẽ phát triển vượt ra ngoài việc chỉ cung cấp các biến thể sản phẩm để cho phép loại tùy chỉnh sâu sắc như đã thấy ở các ngành khác. Viergutz lập luận, “Bạn có thể mở ra hệ sinh thái các cơ hội và các ngành liền kề xung quanh khách hàng hay không, đó mới thực sự sẽ là yếu tố khác biệt.” Định chế có thể kết hợp hiểu biết dữ liệu toàn diện với khả năng sắp xếp được AI hỗ trợ xuyên suốt các dịch vụ ngân hàng và liên quan sẽ tạo ra một mức độ khác biệt mà chỉ riêng tính năng sản phẩm không thể sao chép.
Nguồn: thefinancialbrand.com