English
日本語
한국어
简体中文
Hãy tưởng tượng khách hàng của ngân hàng hoặc liên hiệp tín dụng của bạn chuyển sang một trợ lý tài chính chạy bằng AI bên ngoài và hỏi, “Số tiền nhàn rỗi của tôi có thể làm gì vào cuối tuần này?” Liệu tổ chức của bạn có nằm trong số những đề xuất hàng đầu? Thậm chí đáng lo ngại hơn, nếu một trợ lý AI độc lập chủ động thông báo với người gửi tiền của bạn, “Bạn sẽ không cần số tiền này ít nhất trong một tuần. Hãy để tôi chuyển nó vào một lựa chọn có lãi suất cao hơn tài khoản thanh toán của bạn trong vài ngày”?
Theo Michael Abbott, Trưởng bộ phận Ngân hàng và Thị trường Vốn Toàn cầu tại Accenture, “Chỉ một câu lệnh đơn giản đó — ‘tối ưu hóa tiền mặt nhàn rỗi của tôi’ — nên làm cho mọi nhà băng phải khiếp sợ.” Kịch bản này mở rộng ra ngoài tài khoản tiền gửi, vì các cố vấn AI có thể dễ dàng đề xuất và thậm chí thực hiện các lựa chọn cho thế chấp, khoản vay tiêu dùng và thẻ tín dụng, có khả năng bỏ qua các kênh ngân hàng truyền thống.
Bối Cảnh Đang Dịch Chuyển: Sự Sẵn Sàng Của Người Tiêu Dùng Đối Với AI Trong Ngân Hàng
Khảo sát Tương lai Trải nghiệm Ngân hàng của Accenture tiết lộ sự cởi mở đáng kể của người tiêu dùng đối với trợ lý tài chính AI:
- 65% người được hỏi sẵn sàng sử dụng một trợ lý tài chính kiểu ChatGPT trong nền tảng GenAI hoặc ví kỹ thuật số.
- 71% muốn một trợ lý AI được tích hợp vào ứng dụng di động của ngân hàng chính của họ.
- Mặc dù cởi mở, người tiêu dùng đòi hỏi quyền kiểm soát: 82% muốn phê duyệt mọi hành động của AI, và gần như nhiều người mong muốn có tùy chọn một lần chạm để tạm dừng mọi hoạt động GenAI.
- Niềm tin vẫn là yếu tố quan trọng: 86% cá nhân tin tưởng ngân hàng của họ trong việc cung cấp trợ lý AI thông minh, trong khi chỉ 49% tin tưởng các nhà cung cấp nền tảng GenAI khác.
- Thú vị là, 54% sẵn sàng sử dụng GenAI trong ứng dụng ngân hàng cho các nhiệm vụ phi ngân hàng, như đặt vé du lịch hoặc mua sắm tạp hóa.
Ngày càng nhiều người tiêu dùng đang tìm kiếm hướng dẫn tài chính từ các mô hình ngôn ngữ lớn, những mô hình mà thường không nằm trong biên chế của ngân hàng. Abbott nhấn mạnh rằng trong khi các nhà băng phải nhận ra rủi ro vốn có của công nghệ này, nó cũng mang lại cơ hội đáng kể cho các tổ chức sẵn sàng điều chỉnh chiến lược của mình.
Vượt Ra Ngoài Tiền Gửi: Những Rủi Ro Rộng Hơn Mà Ngân Hàng Đối Mặt
Sự xâm nhập của AI vào việc ra quyết định tài chính không chỉ đơn thuần là việc mất đi số dư hoặc cơ hội kinh doanh mới ngay lập tức. Khi ảnh hưởng của AI lớn mạnh trong dịch vụ tài chính, các ngân hàng và liên hiệp tín dụng phải đối mặt với một loạt rủi ro, bao gồm:
- Sói mòn Thương hiệu: Sự suy giảm kết nối trực tiếp giữa khách hàng và thương hiệu ngân hàng.
- Kiểm Soát Kênh: Mất quyền sở hữu kênh chính nơi các giao dịch và tư vấn tài chính diễn ra.
- Kết Nối Khách Hàng: Sự thay đổi cơ bản trong cách người tiêu dùng và doanh nghiệp tương tác với dịch vụ tài chính.
- Thẩm Quyền Quyết Định: Cuối cùng, câu hỏi liệu AI hay khách hàng đưa ra quyết định cuối cùng vì lợi ích tốt nhất của cá nhân.
“Sự khử trung gian thương hiệu” này không hoàn toàn mới; ví dụ, người tiêu dùng sử dụng ví kỹ thuật số như Apple Pay thường tập trung vào nền tảng thanh toán hơn là tổ chức phát hành thẻ cơ bản. GenAI và các tiến bộ khác, như thiết bị đeo được cải tiến và định dạng chi nhánh sáng tạo, đang tiếp tục định nghĩa lại trải nghiệm khách hàng ngân hàng.
Năm Phản Ứng Chiến Lược Cho Các Tổ Chức Tài Chính
Abbott đề xuất một số chiến lược chủ động để ngân hàng định hướng trong bối cảnh đang phát triển này:
- “Hãy Tham Gia Cùng Họ”: Các ngân hàng phải hiểu cách vận hành trong một thế giới mà các mô hình ngôn ngữ lớn đang thay thế tìm kiếm truyền thống. Việc sẵn sàng thu hút khách hàng thông qua các nền tảng như GPT là điều cần thiết.
- Tận Dụng Thế Mạnh Truyền Thống: Đối với các ngân hàng cộng đồng, việc nhấn mạnh quản lý mối quan hệ con người, đặc biệt cho tài khoản doanh nghiệp nhỏ, vẫn quan trọng. Tuy nhiên, những thế mạnh quen thuộc này phải được đóng gói lại cho thời đại hiện đại.
- Vận Hành Cố Vấn AI: Thay vì chỉ phòng thủ, các tổ chức nên chủ động phát triển và quản lý dịch vụ cố vấn AI của riêng mình.
- Tư Duy Lại Về Trợ Lý Ảo: Các trợ lý ảo hiện có cần được nâng cấp đáng kể để tích hợp GenAI. Đối với những tổ chức chưa có, việc ra mắt một trợ lý thế hệ mới, chạy bằng GenAI ngay từ đầu là rất quan trọng.
- Trở Thành “Nhà Sản Xuất”: Chiến lược này liên quan đến việc đóng vai trò nhà cung cấp sản phẩm hậu trường, tương tự như thẻ nhãn trắng hoặc mối quan hệ Ngân hàng như một Dịch vụ (BaaS), cho phép các trợ lý AI bên ngoài quản lý giao diện khách hàng.
Abbott lưu ý rằng nhiều tổ chức có lẽ sẽ triển khai kết hợp các chiến lược này.
Tối Ưu Hóa Cho AI: Đưa Ngân Hàng Của Bạn Đến Với Các Công Cụ Tạo Sinh
Trong môi trường cạnh tranh ngày nay, ngay cả mối quan hệ khách hàng bền chặt cũng không còn được đảm bảo. Ví dụ, một CFO doanh nghiệp nhỏ có thể truy vấn một mô hình GenAI: “Tôi đang tìm một khoản vay doanh nghiệp nhỏ. Tôi có 5 triệu USD doanh thu, hai tháng phải thu. Tôi cần một khoản vay phải thu 750.000 USD. Bạn có thể đưa ra đề xuất cho tôi không?”
Các ngân hàng phải tìm cách đảm bảo tổ chức của mình xuất hiện trên màn hình radar của các mô hình này. Điều này đòi hỏi tối ưu hóa công cụ tạo sinh (GEO) và các công cụ khác, nếu không họ có nguy cơ trở nên vô hình. Khả năng hiển thị này rất quan trọng không chỉ khi khách hàng của người khác đang khám phá các lựa chọn qua GenAI mà còn khi một khách hàng hiện tại có thể đang cân nhắc các nhà cung cấp khác.
Điều này thậm chí có thể liên quan đến việc duy trì một trang web song song dành riêng cho các mô hình GenAI. Trong khi một số nhà băng có thể do dự trước ý tưởng này, Abbott thúc giục họ cân nhắc lý do tại sao khách hàng không đơn giản liên hệ với người quản lý quan hệ của mình. “Nếu tôi là một nhà băng, tôi sẽ lo lắng về mọi khoản vay mà tôi không nhận được — và tại sao,” ông nói.
Hơn nữa, các tổ chức cần một chiến lược sản phẩm tổng thể. Tiền gửi không còn “miễn phí” như trong môi trường lãi suất thấp, đòi hỏi các phương pháp khuyến khích khách hàng hợp nhất mối quan hệ tiền gửi và vay mượn.
Biến Ứng Dụng Di Động Thành Quản Lý Quan Hệ Ảo
Một chiến lược chủ động liên quan đến việc định vị tổ chức của bạn như trung tâm AI chính cho khách hàng tìm kiếm hướng dẫn tài chính. Abbott mô tả trải nghiệm ứng dụng di động ngân hàng hiện tại là “về chức năng thì đúng, nhưng trống rỗng về cảm xúc,” giống như tương tác với một máy bán hàng tự động.
“Ứng dụng di động của bạn nên trở thành người quản lý quan hệ của tổ chức bạn, điểm tư vấn của bạn, nơi khách hàng nhắn tin với một nhân viên ngân hàng,” Abbott giải thích. “Nó nên là một cuộc trò chuyện, nơi ứng dụng của ngân hàng đang tư vấn cho bạn, suy nghĩ cho bạn và giúp bạn tiến lên về tài chính. Nó phải nhớ bạn và giải quyết vấn đề của bạn.” Mục tiêu là chuyển dịch hàng thập kỷ quản lý quan hệ lấy con người làm trung tâm sang lĩnh vực AI.
Các tổ chức cũng phải nhìn xa hơn khả năng GenAI hiện tại và xây dựng cho các công cụ AI tự chủ trong tương lai. “Cảm giác như bạn đang nhắn tin với nhân viên ngân hàng của mình, đó chỉ là mức tối thiểu,” Abbott nhấn mạnh. Khách hàng sẽ sớm mong đợi các trợ lý phản hồi và trực quan như các GPT thương mại cho quyết định tài chính của họ.
Một cơ hội bổ sung cho các tổ chức thành thạo việc tích hợp này là tuyển chọn các thương hiệu khác trong trải nghiệm AI của họ, trở thành một nhà điều phối thị trường một cách hiệu quả.
Chấp Nhận Vai Trò “Nhà Sản Xuất”
Trong khi các ngân hàng trân trọng thương hiệu của mình, Abbott gợi ý rằng đây không phải là mô hình kinh doanh khả thi duy nhất. Nhiều tổ chức đã tham gia vào các thỏa thuận B2B2C và B2B2B, và ông dự đoán vai trò “nhà sản xuất” này sẽ mở rộng khi GenAI trở nên phổ biến hơn. Về bản chất, ngân hàng sẽ trở thành một trong số nhiều nhà cung cấp chất đầy kệ của một thị trường tài chính ảo.
Trong mô hình này, ngân hàng giữ quyền sở hữu việc quản lý sản phẩm được quy định — bao gồm thiết kế, định giá, rủi ro, tuân thủ và thực hiện — trong khi các trợ lý AI bên ngoài quản lý giao diện khách hàng và điều phối so sánh giữa nhiều nhà cung cấp. Một quyết định quan trọng cho các bên chơi trong ngành ngân hàng sẽ là xác định mức độ khử trung gian thương hiệu có thể chấp nhận được và trách nhiệm sẽ được chia sẻ như thế nào khi một đại lý AI độc lập tạo điều kiện cho mối quan hệ khách hàng.
Nguồn: thefinancialbrand.com