AI trong Tài chính: Nơi Đầu tư Mang lại Giá trị Kinh doanh Có thể Đo lường

Trí tuệ nhân tạo từ lâu đã là chủ đề thảo luận trong ngành dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, ngành hiện nay đang vượt ra khỏi giai đoạn thử nghiệm đơn thuần để bước vào một giai đoạn quan trọng, nơi AI được kỳ vọng sẽ mang lại những kết quả kinh doanh đáng kể và có thể đo lường. Đối mặt với chi phí vận hành gia tăng, sự cạnh tranh khốc liệt từ các công ty fintech nhanh nhẹn và nhu cầu ngày càng lớn về trải nghiệm số liền mạch, các tổ chức tài chính ngày càng ưu tiên các công nghệ có thể đồng thời thúc đẩy hiệu quả hoạt động và nâng cao sự tương tác của khách hàng.

Trước đây, các cuộc thảo luận về AI thường tập trung vào việc khám phá tiềm năng của nó. Ngày nay, câu hỏi đặt ra sắc nét hơn nhiều: AI thực sự đang tạo ra sự khác biệt và tạo ra giá trị ở đâu?

Đầu tư công nghệ trong dịch vụ tài chính gắn liền với kết quả cụ thể. Tăng doanh thu, nâng cao hiệu quả chi phí, hoặc trải nghiệm khách hàng vượt trội không chỉ là mong muốn; chúng là những kỳ vọng cơ bản. Do đó, những sáng kiến AI có tác động mạnh mẽ nhất là những sáng kiến được triển khai chiến lược vào các lĩnh vực mà kết quả có thể được theo dõi một cách rõ ràng, nhất quán và chính xác. Những lĩnh vực này thường liên quan đến các quy trình vận hành và tương tác với khách hàng, đặc trưng bởi khối lượng hoạt động hàng ngày cao và sự tham gia của nhiều nhóm hoặc nhiều đơn vị tổ chức.

Ba lĩnh vực then chốt nhất quán nổi lên là những nơi mang lại lợi tức đầu tư mạnh mẽ:

• Vòng đời bán hàng và tăng trưởng (bao gồm thu hút khách hàng mới, mở rộng và giá trị trọn đời của khách hàng)
• Vận hành dịch vụ và trải nghiệm (tập trung vào giảm chi phí phục vụ)
• Tạo điều kiện thuận lợi cho quy trình làm việc nội bộ (tinh gọn hóa quy trình và loại bỏ các tác vụ thủ công)

Những lĩnh vực này có chung các đặc điểm khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng AI: chúng liên quan đến lượng dữ liệu khổng lồ, thường bao gồm các tác vụ lặp đi lặp lại và ảnh hưởng trực tiếp đến các chỉ số kinh doanh có thể đo lường. Các tổ chức chiến lược tập trung nỗ lực AI vào các lĩnh vực này đang chứng kiến những kết quả đáng kể và hữu hình.

1. Vòng đời Bán hàng và Tăng trưởng: Nâng cao Khả năng Thu hút, Mở rộng và Giá trị Trọn đời

AI đóng vai trò chuyển đổi trên toàn bộ hành trình của khách hàng, từ việc thu hút ban đầu đến phát triển mối quan hệ lâu dài. Các bộ dữ liệu rộng lớn mà các tổ chức tài chính nắm giữ – bao gồm số dư tài khoản, lịch sử giao dịch, danh mục sản phẩm, tương tác số và hồ sơ dịch vụ – chứa đựng những tín hiệu vô giá về hành vi và nhu cầu tương lai của khách hàng. Thách thức không phải là thiếu dữ liệu, mà là giải mã những thông tin chi tiết từ dữ liệu và hành động hiệu quả dựa trên chúng.

AI xuất sắc trong việc khám phá các mẫu hình phức tạp mà con người khó hoặc mất quá nhiều thời gian để xác định thủ công, cho phép các tổ chức phản ứng nhất quán. Hệ thống AI có thể xác định thời điểm thích hợp để đề xuất sản phẩm, phát hiện các dấu hiệu sớm về rủi ro trong mối quan hệ hoặc nhận ra các sự kiện cuộc sống (như nghỉ hưu hoặc mua nhà lần đầu) báo hiệu sự thay đổi trong hồ sơ tài chính.

Các phương pháp truyền thống, như chiến dịch marketing rộng rãi hoặc tiếp cận thủ công, mặc dù hiệu quả ở một mức độ nhất định, thường thiếu sự chính xác và cá nhân hóa. Nghiên cứu ngành, bao gồm các nghiên cứu từ Deloitte, nhấn mạnh rằng các chiến lược tương tác khách hàng được cá nhân hóa và AI dẫn dắt có thể tăng tỷ lệ phản hồi và tương tác lên đến 30%, đặc biệt khi các tác nhân AI xác định thời điểm tối ưu để tương tác, kết nối với từng cá nhân tại các điểm quyết định tài chính quan trọng.

Các ứng dụng thực tiễn thường bao gồm:

• Đánh giá danh mục khách hàng để xác định những ứng viên tiềm năng cao cho tài khoản mới hoặc sản phẩm bổ sung.
• So sánh hành vi khách hàng và danh mục sản phẩm với các phân khúc tương tự để phát hiện khoảng trống hoặc cơ hội.
• Xác định sự vắng mặt của các sản phẩm thông thường trong các hồ sơ khách hàng có thể so sánh được.
• Đề xuất các sản phẩm tài chính phù hợp được kích hoạt bởi các cột mốc trong mối quan hệ hoặc sự kiện, chẳng hạn như:
  • Sự kiện lớn trong đời (ví dụ: sắp nghỉ hưu, con cái đến tuổi lái xe).
  • Thay đổi tài chính đáng kể (ví dụ: tăng tiền gửi trực tiếp cho thấy thăng chức hoặc tăng sức mua).
• Chủ động tương tác với khách hàng có biểu hiện sớm về nguy cơ rời bỏ, bao gồm:
  • Hoạt động tài khoản giảm hoặc không hoạt động.
  • Thay đổi trong hành vi ngân hàng chính, như chuyển hướng tiền gửi trực tiếp.
  • Mối quan hệ hạn chế, đặc biệt với các sản phẩm sắp đến hạn.
• Kết hợp các tín hiệu về cảm xúc và tương tác (ví dụ: giọng điệu trong các tương tác, vấn đề dịch vụ lặp lại, mức độ tương tác giảm) để phát hiện sự không hài lòng và kích hoạt các can thiệp kịp thời.

Lợi tức đầu tư từ AI trong vòng đời khách hàng thường được đo lường bằng:

• Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.
• Tăng thị phần ví (nhiều sản phẩm hơn trên mỗi khách hàng).
• Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ hoặc ít tài khoản có rủi ro hơn.

Bằng cách nhắm mục tiêu chính xác khách hàng và xác định “ưu đãi tốt nhất tiếp theo”, tỷ lệ chuyển đổi bán chéo có thể cải thiện lên đến 25% so với các phương pháp chiến dịch thông thường. Đồng thời, các mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ có thể giảm tỷ lệ mất khách tới 20% khi khách hàng được chủ động tương tác ngay từ dấu hiệu đầu tiên của hoạt động suy giảm hoặc khả năng rời đi. Đối với một tổ chức tài chính cỡ vừa phục vụ hàng trăm nghìn khách hàng, ngay cả những cải thiện nhỏ trong các chỉ số này cũng có thể chuyển thành hàng triệu đô la doanh thu hàng năm. Tăng số lượng sản phẩm trên mỗi khách hàng chỉ thêm 0,2 hoặc 0,3 sản phẩm cho mỗi hộ gia đình có thể nâng cao đáng kể giá trị trọn đời của tài khoản, đồng thời củng cố lòng trung thành dài hạn thông qua việc tăng thị phần ví.

2. Vòng đời Dịch vụ và Trải nghiệm: Giảm mạnh Chi phí Phục vụ

Trung tâm dịch vụ khách hàng thường đại diện cho một trong những trung tâm chi phí vận hành lớn nhất của hầu hết các tổ chức tài chính. Các bộ phận này xử lý khối lượng lớn các yêu cầu dịch vụ thường lệ hàng ngày, từ các truy vấn số dư đơn giản và thay thế thẻ ghi nợ đến các tranh chấp gian lận phức tạp và cập nhật tài khoản. Trước đây, việc giải quyết các trường hợp này đòi hỏi nỗ lực thủ công đáng kể từ các đại diện trung tâm liên hệ, đội ngũ dịch vụ và các hệ thống hỗ trợ.

AI đang định hình lại một cách cơ bản hoạt động dịch vụ, với tác động đáng kể nhất là về kinh tế. Những thay đổi này ảnh hưởng trực tiếp đến cách chi phí được tạo ra và quản lý trên các chức năng dịch vụ.

Thứ nhất, các tác nhân AI đang đảm nhận ngày càng nhiều các truy vấn tần suất cao, độ phức tạp thấp trên nhiều kênh khác nhau. Điều này làm giảm lượng cuộc gọi đến và chuyển hướng các tương tác thường lệ sang các nền tảng số hiệu quả hơn.

Thứ hai, AI nâng cao năng suất của nhân viên trong các trường hợp phức tạp hơn bằng cách tóm tắt tương tác, truy xuất ngữ cảnh liên quan và đề xuất các bước tiếp theo trong thời gian thực.

Việc giảm chi phí phục vụ không chỉ được thúc đẩy bởi một cải tiến duy nhất mà bởi sự kết hợp đồng bộ của ba yếu tố:

• Chuyển hướng cuộc gọi: Ít tương tác hơn đòi hỏi sự can thiệp của con người.
• Giảm thời gian xử lý: Giải quyết từng trường hợp nhanh hơn.
• Giảm nhu cầu thất bại: Ít liên hệ lặp lại hơn do các vấn đề chưa được giải quyết hoặc tương tác bị bỏ lỡ.

AI đồng thời tác động đến cả ba yếu tố. Thông thường, giá trị lớn nhất không đến từ việc chỉ đẩy nhanh các tương tác, mà từ việc loại bỏ chúng hoàn toàn. Ví dụ, khi AI chủ động xác nhận cuộc hẹn hoặc giải quyết các vấn đề đơn giản trước khi chúng leo thang, nó hoàn toàn loại bỏ nhu cầu cho các tương tác theo dõi tiếp theo.

Sự thay đổi mô hình này đã rõ ràng trong các môi trường sản xuất thực tế. Hoạt động dịch vụ được AI hỗ trợ đang đạt được mức giảm 20–40% thời gian xử lý trung bình cho các quy trình làm việc có khối lượng lớn, trong khi các tác nhân ảo chuyển hướng một phần đáng kể các truy vấn Cấp 1 sang các kênh kỹ thuật số. Các triển khai trưởng thành báo cáo mức giảm đáng kể 30–40% chi phí trên mỗi liên hệ.

Ví dụ, Bank of America đã báo cáo rằng trợ lý ảo của họ đã xử lý hơn 3,2 tỷ tương tác của khách hàng, giảm đáng kể sự phụ thuộc vào các kênh dịch vụ có sự hỗ trợ của con người.

Trong các môi trường vận hành phức tạp hơn, tác động của AI vượt ra ngoài các trung tâm liên hệ. Trong các hoạt động dịch vụ quy mô lớn, việc chuyển sang tương tác khách hàng chủ động, do AI dẫn dắt đã giảm số cuộc hẹn bị bỏ lỡ bằng cách xác nhận quyền truy cập trước, từ đó loại bỏ một nguồn lãng phí vận hành chính và các tương tác lặp lại.

Trên các môi trường có khối lượng lớn, ngay cả việc giảm nhẹ các liên hệ lặp lại hoặc tương tác thất bại cũng chuyển thành lợi ích năng lực đáng kể. Nhiều tổ chức đang giải phóng hiệu quả tương đương hàng chục nhân viên toàn thời gian bằng cách giảm thiểu sự phối hợp thủ công và các tác vụ lặp đi lặp lại, tất cả mà không cần tăng số lượng nhân sự.

3. Tạo điều kiện Quy trình làm việc: Loại bỏ Tác vụ Thủ công trên các Quy trình Tài chính

Lĩnh vực thứ ba mà AI liên tục mang lại lợi nhuận đáng kể là tinh gọn hóa quy trình làm việc trên các quy trình dịch vụ tài chính trọng yếu. Nhiều hoạt động tài chính vẫn phụ thuộc nhiều vào sự phối hợp thủ công giữa các nhóm và hệ thống, bao gồm xác thực tài liệu, kiểm tra tuân thủ và chuẩn bị hồ sơ. Những hoạt động này không chỉ tốn thời gian mà còn gây ra sự chậm trễ và thiếu nhất quán. Giá trị chính của AI trong các quy trình làm việc này không chỉ là tốc độ, mà còn là độ tin cậy được nâng cao. Các quy trình trước đây phụ thuộc vào nỗ lực cá nhân trở nên được tiêu chuẩn hóa và có thể lặp lại.

Những quy trình làm việc liên phòng ban và nhiều người này có thể chậm và dễ xảy ra lỗi. Việc nhúng AI vào chúng đảm bảo đáng kể việc hoàn thành tác vụ, độ chính xác của quy trình và hỗ trợ ra quyết định được đẩy nhanh. Ví dụ, một tác nhân AI có thể hiệu quả trích xuất dữ liệu từ báo cáo tài chính, giấy tờ tùy thân và các mẫu đơn. Sau đó, nó có thể tập hợp các gói thẩm định và tóm tắt các hồ sơ vụ việc rộng trong khi xác thực dữ liệu đơn trước khi nó chuyển sang giai đoạn tiếp theo. Những khả năng này phần lớn loại bỏ lao động thủ công, giảm đáng kể thời gian cần thiết để hoàn thành các quy trình phức tạp.

Lợi ích của việc tích hợp AI vào các quy trình tài chính này thường được quan sát thông qua:

• Giảm thời gian chu kỳ quy trình tài chính.
• Giảm giờ lao động thủ công.
• Giảm tỷ lệ lỗi và làm lại.
• Tăng năng lực vận hành cho tăng trưởng.

Trong các quy trình làm việc cho vay và tiếp nhận khách hàng mới, xử lý và xác thực tài liệu được AI hỗ trợ có thể giảm một nửa thời gian chuẩn bị. Bằng cách cung cấp cho các đội tuân thủ hoặc chống gian lận các bản tóm tắt vụ việc do AI tạo ra, thời gian chuẩn bị điều tra có thể được rút ngắn vài giờ cho mỗi trường hợp. Khi lợi ích từ AI được nhân lên trên hàng nghìn trường hợp hàng năm, kết quả là khoản tiết kiệm đáng kể, đồng thời cho phép nhân viên chuyển hướng tập trung vào công việc có giá trị cao hơn, như tư vấn khách hàng, vun đắp mối quan hệ, tạo ra kinh doanh mới và thực hiện phân tích rủi ro phức tạp.

Điều gì Ngăn cản các Tổ chức Tài chính Đạt được Toàn bộ Khoản Tiết kiệm?

Mặc dù có những tiến bộ rõ ràng, nhiều tổ chức vẫn chưa thực sự hiện thực hóa đầy đủ tiềm năng tiết kiệm chi phí của AI. Sự ngắt kết nối thường là về mặt vận hành hơn là thuần túy kỹ thuật. Các trở ngại phổ biến bao gồm:

• Hệ thống phân mảnh: AI có thể tạo ra thông tin chi tiết nhưng gặp khó khăn trong việc thực thi trên các nền tảng không kết nối.
• Triển khai chỉ mang tính hỗ trợ: Các công cụ chỉ thông báo cho nhân viên mà không giảm khối lượng công việc thực tế của họ.
• Quyền sở hữu quy trình hạn chế: Thiếu trách nhiệm giải trình rõ ràng cho kết quả hoặc ROI.
• Thách thức quản lý thay đổi: Nhân viên không được đào tạo đầy đủ hoặc không phù hợp với quy trình làm việc mới.
• Vấn đề về khả năng truy cập dữ liệu: Các tín hiệu liên quan tồn tại nhưng không có sẵn theo thời gian thực hoặc ở các định dạng có thể sử dụng.

Các tổ chức vượt qua thành công những thách thức này có xu hướng đạt được lợi nhuận cao hơn đáng kể vì AI được nhúng sâu vào việc thực thi các quy trình, thay vì chỉ được đặt chồng lên các quy trình hiện có.

Cần Bắt đầu từ Đâu để có Lợi tức Cao nhất

Các tổ chức tập trung vào AI thành công nhất tiếp cận việc áp dụng một cách có kỷ luật. Họ tập trung vào một số lượng hạn chế các quy trình làm việc có độ ma sát cao, nơi các cải tiến có thể được đo lường nhanh chóng và rõ ràng. Thay vì cố gắng chuyển đổi toàn diện mọi quy trình chỉ sau một đêm, các tổ chức nên ưu tiên các trường hợp sử dụng kết hợp một số đặc điểm then chốt:

• Nỗ lực thủ công nặng nề và lặp đi lặp lại.
• Phối hợp xuyên hệ thống thường xuyên.
• Tác động có thể đo lường đến doanh thu, trải nghiệm khách hàng hoặc sự tuân thủ.

Các quy trình diễn ra thường xuyên và tạo ra kết quả rõ ràng, có thể đo lường (như tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng, thời gian chu kỳ xử lý vụ việc, hoặc khối lượng xử lý tài liệu) có xu hướng mang lại các phép đo ROI đáng tin cậy nhất. Sự bảo trợ mạnh mẽ từ cấp điều hành cũng rất quan trọng.

Các tổ chức thành công tránh khởi chạy nhiều tác nhân AI cùng một lúc. Thay vào đó, họ bắt đầu với một quy trình làm việc duy nhất, có ý nghĩa kinh tế, gắn liền với một mục tiêu điều hành rõ ràng, một mức độ tự chủ được xác định và một nhà tài trợ kinh doanh cụ thể chịu trách nhiệm về kết quả. Việc triển khai ban đầu được thu hẹp một cách có chủ ý, tập trung vào các quy trình có khối lượng rõ ràng, logic quyết định và tính kinh tế có thể đo lường, chẳng hạn như quản lý giới thiệu, gia hạn, dịch vụ khối lượng lớn hoặc quy trình tiếp nhận khách hàng mới có cấu trúc. Mục tiêu không phải là chuyển đổi triệt để ngay lập tức mà là bằng chứng đo lường được về giá trị trong một khung thời gian ngắn, thường là trong một quý duy nhất. Cách tiếp cận này xây dựng uy tín, thu hút sự hỗ trợ liên chức năng và thiết lập một mô hình có thể lặp lại để mở rộng quy mô áp dụng AI.

Xây dựng Niềm tin: Quản trị và AI Có Trách nhiệm

Quản trị và niềm tin là những cân nhắc tối quan trọng khi tích hợp AI vào các quy trình dịch vụ tài chính. Các tổ chức tài chính hoạt động trong môi trường được quản lý chặt chẽ, nơi các quyết định phải minh bạch, có thể kiểm toán và tuân thủ một khuôn khổ quy định phức tạp.

Một khuôn khổ quản trị vững chắc cho việc áp dụng AI bao gồm:

• Xác thực và giám sát mô hình rõ ràng.
• Dấu vết kiểm toán minh bạch cho các quyết định được AI hỗ trợ.
• Giám sát của con người cho các quy trình nhạy cảm.
• Giám sát liên tục hiệu suất và độ chệch của mô hình.

Xác thực và giám sát mô hình rõ ràng là rất quan trọng để duy trì quyền kiểm soát và hiểu được cách thức hoạt động bên trong của các tác nhân AI. Điều này bao gồm các dấu vết kiểm toán cho cả hành động tự động và hỗ trợ, cho phép các tổ chức tinh chỉnh khả năng của AI theo thời gian. Báo cáo và bảng điều khiển toàn diện cho phép giám sát liên tục các chỉ số hiệu suất, bao gồm cả lợi nhuận do các tác nhân và hành động của chúng tạo ra. Quan trọng là, “con người trong vòng lặp” cung cấp một mạng lưới an toàn quan trọng, đặc biệt là trong giai đoạn khởi động ban đầu của các quy trình được AI hỗ trợ.

Trong nhiều triển khai thành công, AI được định vị là một khả năng bổ trợ cho nhân viên hơn là thay thế họ. Điều này trao quyền cho các nhóm dành nhiều sự tập trung hơn cho các vai trò tư vấn, xây dựng mối quan hệ và ra quyết định phức tạp. Trên thực tế, các tổ chức ban đầu coi AI như một công cụ để hỗ trợ nhân viên, thay vì thay thế họ, thường đạt được tỷ lệ áp dụng cao hơn và kết quả tốt hơn.

Một triển khai AI thành công và có trách nhiệm tối đa hóa việc áp dụng và hiệu quả đồng thời tuân thủ nghiêm ngặt các quy định và duy trì niềm tin của khách hàng.

Con đường Phía trước với AI

Ngành dịch vụ tài chính đang quyết liệt vượt qua giai đoạn thử nghiệm của AI để bước vào một kỷ nguyên được định nghĩa bởi việc thực thi và các kết quả có thể đo lường. Các tổ chức tạo ra lợi nhuận đáng kể nhất không phải là những tổ chức triển khai AI một cách thiếu chọn lọc, mà là những tổ chức áp dụng nó một cách chiến lược vào các thách thức vận hành phù hợp và nhúng nó trực tiếp vào các quy trình làm việc cốt lõi của họ. Bằng cách nhắm mục tiêu vào vòng đời bán hàng và tăng trưởng, vòng đời dịch vụ và trải nghiệm, và các quy trình làm việc tài chính nội bộ, các tổ chức có thể tạo ra lợi nhuận đáng kể đồng thời xây dựng các năng lực vận hành nền tảng cần thiết cho việc áp dụng AI rộng rãi hơn và các trường hợp sử dụng trong tương lai.

Khi khả năng của AI tiếp tục tiến bộ, việc ưu tiên các lĩnh vực có giá trị cao, áp dụng cách tiếp cận triển khai có kỷ luật và duy trì quản trị vững mạnh sẽ trao quyền cho các tổ chức tài chính thực sự tận dụng làn sóng đổi mới tiếp theo này.

Christopher Jackson, một người dẫn dắt chiến lược ngành và tiếp thị cho dịch vụ tài chính tại Creatio, là một chuyên gia chiến lược dịch vụ tài chính với kinh nghiệm sâu rộng trong việc thúc đẩy chuyển đổi số trên các môi trường dịch vụ tài chính và SaaS. Ông chuyên về việc áp dụng AI, các tác nhân thông minh và nền tảng no-code như Creatio để tối ưu hóa hoạt động trong lĩnh vực BFSI. Christopher kết hợp chuyên môn tư vấn, chiến lược phần mềm tài chính và sự xuất sắc về quy trình để giúp các tổ chức đổi mới trong khi vẫn duy trì sự tuân thủ quy định. Ông có bằng MBA từ Đại học Vanderbilt và bằng Cử nhân Khoa học về Kinh tế và Tài chính từ Đại học Alabama.

Nguồn: thefinancialbrand.com