Bài 1: Lịch sử của A.I. trong ngành tài chính

Bình minh của A.I.

Thời điểm mở đầu của công nghệ A.I. trong ngành tài chính là những năm 2000-2010. Thời điểm tồn tại cả những dịch vụ đàm thoại thông minh (chatbot, tương tự như ChatGPT), theo lời Zor Gorelov, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Kasisto, công ty đằng sau cái họ gọi là  “trợ lý kỹ thuật số thông minh” cho các tổ chức tài chính.

Gorelov đồng sáng lập Kasisto, một công ty con từ SRI International (ban đầu được gọi là Viện nghiên cứu Stanford), vào năm 2013. Kể từ đó, công ty có cái tên có nghĩa là "giao dịch viên ngân hàng" trong tiếng Quốc tế ngữ (Esperanto), đã phát triển các chatbot trí thông minh nhân tạo hỗ trợ cho một lượng lớn khách hàng trong ngành tài chính, bao gồm JPMorgan Chase và Westpac, tập đoàn ngân hàng khổng lồ của Úc.

Gorelov nói: “Tất cả các thuật toán thường được biết đến ngày nay đều được phát minh vào những năm 80. Nhưng cho đến thời kỳ hiện đại, ta mới có đủ sức mạnh tính toán của máy tính và kho dữ liệu để có thể tạo nên các hệ thống phức tạp”.

Nhưng vào lúc đó, sản phẩm của Kasisto không phải là ứng dụng công nghệ trí thông minh nhân tạo duy nhất trong ngành tài chính.

Trước khi ChatGPT “làm mưa làm gió”, vào 2017, những công ty như AppZen đã bán các mô hình A.I. cho các tập đoàn để phát hiện các gian lận trong báo cáo chi phí từ nhân viên. Trong cùng năm, JPMorgan đã ghi nhận việc sử dụng A.I. để tổng hợp và giải thích các thỏa thuận cho vay thương mại. Và đến 2019, nhiều nơi đã thiết kế A.I. để tự động hóa việc mua bán trái phiếu.

Cho đến ngày nay, ứng dụng các hệ thống “phân tích chuyên sâu”, hay các hệ thống phân tích kho dữ liệu và sử dụng A.I để đưa ra quyết định, vẫn được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức tài chính - theo Vik Sohoni, chuyên gia đứng đầu trong phân tích và kỹ thuật số của McKinsey. Ông nói việc sử dụng hệ thống phân tích chuyên sâu “là một khía cạnh văn hóa của các tổ chức: mức độ dựa dẫm vào phân tích dữ liệu so với sử dụng bản năng”.

Thời điểm bùng phát

Với nhiều mức độ khác nhau, trí thông minh nhân tạo đã quện chặt vào ngành tài chính. Thế nhưng các chuyên gia đều tin rằng “cơn sốt” trí thông minh nhân tạo gần đây đã giúp tạo ra một thời điểm bùng phát mới.

Baumann của Deloitte nói: “A.I. đã được áp dụng trong các tổng đài trả lời và trò chuyện trực tuyến từ lâu. Nhưng nay khả năng ứng dụng công nghệ đó trên diện rộng, với độ nhất quán cao, đã trở nên tốt hơn bao giờ hết”.

Sohoni, đối tác tại McKinsey, nhận xét các mô hình trí thông minh nhân tạo khởi tạo (generative A.I.), với khả năng “khởi tạo” các nội dung mới hoàn toàn dựa trên terabytes dữ liệu huấn luyện, sẽ có thể dàn trải trải nghiệm cá nhân hóa ra toàn ngành tài chính.

Điều này có nghĩa là các ngân hàng có thể tạo các phần thưởng tín dụng, tài chính được điều chỉnh cho từng khách hàng. Chẳng hạn, phần thưởng sẽ khác nhau cho một khách hàng thường xuyên ăn uống bên ngoài so với khách hàng hay mua hàng qua mạng, và sẽ lại khác đối với khách hàng thường chi trả cho các chuyến du lịch.

Trí thông minh nhân tạo khởi tạo cũng sẽ giúp tạo ra các gói sản phẩm tài chính được cá nhân hóa, như tài khoản ngân hàng, thẻ tín dụng, khoản vay,... tùy chỉnh cho phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

Đi kèm với sức mạnh của công nghệ A.I. lại là một danh sách những hiểm họa. Ta đã có thể chứng kiến nhiều ví dụ khi có những định kiến lọt vào thuật toán tài chính. Vào 2019, Apple tung thẻ tín dụng Apple Card, nhưng nhanh chóng đối mặt với tố cáo thuật toán của họ đánh giá phụ nữ có khả năng thanh toán nợ tệ hơn đàn ông, và dẫn đến giới hạn vay mượn thấp hơn.

Sohoni cũng chỉ ra những rủi ro khác, bao gồm việc tuân thủ luật về quyền riêng tư và khả năng các mô hình như ChatGPT bị “ảo giác”, tự tạo ra các nội dung sai sự thật.

Tuy vậy, Sohoni vẫn lạc quan một cách thận trọng cho tương lai của A.I. trong ngành tài chính. Ông khuyến cáo các tổ chức tài chính cân nhắc các bước đi thận trọng.

“Các tổ chức tài chính, cũng như những ngành nghề được quản lý chặt chẽ, phải luôn thận trọng,” Sohoni nói. “Ta không thể phá vỡ niềm tin của khách hàng”.