English
日本語
한국어
简体中文
Giai đoạn hoài nghi xung quanh trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính đã chính thức khép lại. Giờ đây, các tổ chức tài chính không còn tranh luận liệu AI có hiệu quả hay không; thay vào đó, họ đang chuyển hướng tập trung vào việc tối đa hóa lợi nhuận và mở rộng quy mô đầu tư công nghệ.
Theo Keri Smith, Trưởng bộ phận AI và Dữ liệu mảng Ngân hàng & Thị trường Vốn tại Accenture, ngành này đang nhanh chóng vượt qua giai đoạn thử nghiệm. Mục tiêu hiện tại là điều chỉnh các công cụ AI sao cho phù hợp với các mục tiêu chiến lược bao quát và tạo ra tác động rõ rệt đến kết quả kinh doanh thực tế.
Đáng ngạc nhiên là các ngân hàng đi sau trong việc áp dụng AI lại có thể sở hữu một lợi thế độc nhất. Mặc dù việc tụt hậu trong việc ứng dụng công nghệ truyền thống thường mang tính sống còn, nhưng sự bình dân hóa các công cụ AI, sự phong phú của các mô hình mẫu và những bài học kinh nghiệm được chia sẻ trong ngành đang giúp những người đến sau hoàn toàn có khả năng bứt phá và vượt mặt những người đi trước.
Sự thay đổi trong các quy tắc sở hữu và quản trị AI
Khi các ứng dụng AI ngày càng hoàn thiện, các nhà lãnh đạo ngân hàng đang tư duy lại cách quản lý và quản trị các hệ thống này trong tổ chức của họ. Những chuyển dịch chính bao gồm:
- Phân quyền ra quyết định: Các sáng kiến AI ban đầu được tập trung hóa cao độ để đảm bảo các rào chắn kiểm soát chặt chẽ. Ngày nay, quyền ra quyết định đang chuyển dịch về phía các đơn vị kinh doanh riêng lẻ, mặc dù sự giám sát trung tâm vẫn đóng vai trò quyết định đối với an ninh bảo mật.
- Phá vỡ các rào cản phòng ban (Silos): Giao tiếp liên thông trong ngân hàng là vô cùng quan trọng, đặc biệt là với sự trỗi dậy của AI đa tác vụ (agentic AI). Việc vận hành các mô hình tiên tiến này một cách cô lập có thể dẫn đến các chiến lược manh mún và rủi ro vận hành.
- Lợi thế từ quy định pháp lý: Các quy định tài chính hiện hành xung quanh việc quản lý rủi ro mô hình trên thực tế đã chuẩn bị sẵn sàng cho các ngân hàng trong việc quản trị AI, mang lại cho họ lợi thế mang tính cấu trúc so với các ngành không bị quản lý chặt chẽ bởi pháp luật.
1. Định hình lại lực lượng lao động ngân hàng thông qua việc học tập liên tục
Nỗi lo sợ về làn sóng tự động hóa hàng loạt thường chiếm lĩnh các dòng tiêu đề báo chí, nhưng rào cản thực sự trong việc áp dụng AI lại xuất phát từ sự thiếu minh bạch và thiếu sự truyền thông từ phía ban quản lý. Nhiều nhân viên không hề phản đối AI; trên thực tế, đang có một nhu cầu tự phát ngày càng tăng trong nội bộ nhân viên, những người không muốn bị bỏ lại phía sau.
Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức tài chính phải ưu tiên điều mà Smith mô tả là “nâng cao kỹ năng không ngừng nghỉ” (evergreen upskilling) — một quy trình đào tạo liên tục, không ngừng được điều chỉnh theo nhu cầu của từng nhân viên. Khi AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại hàng ngày, các ngân hàng phải chủ động lên kế hoạch tái phân bổ năng lực trí tuệ được giải phóng vào các vai trò có giá trị cao hơn.
2. Nhiệm vụ mới dành cho các nhà lãnh đạo và hội đồng quản trị ngân hàng
Việc mở rộng quy mô AI thành công đòi hỏi sự phân bổ vốn lớn và định hướng chiến lược rõ ràng, đặt trách nhiệm trực tiếp lên vai các thành viên hội đồng quản trị và ban điều hành. Không giống như các đợt chuyển dịch công nghệ trước đây như điện toán đám mây — vốn là điều các nhà lãnh đạo có thể quản lý chỉ với sự hiểu biết ở mức khái quát, AI đòi hỏi mức độ am hiểu kỹ thuật sâu sắc hơn.
Để tránh bị mắc kẹt trong giai đoạn “thử nghiệm chứng minh khái niệm” (proof-of-concept), ban điều hành phải đảm bảo rằng các dự án AI được liên kết chặt chẽ với các mục tiêu kinh doanh rộng lớn hơn của ngân hàng ngay từ ngày đầu tiên. Sự bảo trợ mạnh mẽ và tích cực từ ban lãnh đạo cấp cao là yếu tố thiết yếu để chuyển đổi các dự án thí điểm thành các công cụ có quy mô áp dụng cho toàn doanh nghiệp.
3. Thiết kế lại sơ đồ tổ chức
Tốc độ phát triển nhanh chóng của AI chắc chắn sẽ làm phá vỡ các cấu trúc phân cấp ngân hàng truyền thống. Các bộ phận từng hoạt động độc lập trước đây — như bộ phận tuân thủ, quản trị rủi ro và phát triển sản phẩm — giờ đây phải hợp tác chặt chẽ với nhau để xây dựng và triển khai các mô hình AI một cách an toàn.
Việc quản lý các đội ngũ tích hợp mới này đòi hỏi những nhà lãnh đạo sở hữu sự kết hợp hiếm có giữa năng lực kỹ thuật và sự thấu cảm sâu sắc. Các nhà lãnh đạo phải có khả năng diễn dịch các khái niệm kỹ thuật phức tạp giữa các phòng ban khác nhau để dẫn dắt đội ngũ của họ vượt qua cuộc chuyển đổi cấu trúc mang tính lịch sử này.
Nguồn: thefinancialbrand.com