Công thức thành công cho lãnh đạo ngân hàng vượt qua cạm bẫy của AI

Tác động và rủi ro của AI Drift là gì?

Ngân hàng Dự trữ Liên bang New York là một trong những ngân hàng đang đối mặt với thách thức từ mô hình ngôn ngữ chuyên biệt, đó là nền tảng của hệ thống AI của họ.

Có thể hiểu được rằng ngôn ngữ tài chính đang trải qua sự thay đổi theo thời gian. Ví dụ: các thuật ngữ "đa kênh" và "ngân hàng nhúng" không còn mang ý nghĩa như trước đây 5 năm và ngay cả bây giờ, không phải lúc nào mọi người cũng đồng ý về ý nghĩa của chúng.

Con người phải liên tục đào tạo lại các mô hình trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như Fed New York hiện đang nỗ lực cập nhật hàng tuần.

Cách đo lường lợi tức (ROI) từ trí tuệ nhân tạo như thế nào?

Ngành ngân hàng đang chứng kiến sự gia tăng đáng kể về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, đây là một xu hướng được thúc đẩy bởi niềm tin vào khả năng tăng doanh thu, tăng năng suất, nâng cao hiệu quả và tạo ra lợi ích vượt trội so với công nghệ truyền thống.

Khám phá những thách thức khi áp dụng công nghệ này vào các dịch vụ tài chính đã cho thấy rằng có những khoảng cách giữa việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và những lợi ích mà nó mang lại. Ngay cả việc xác định lợi tức đầu tư cho việc triển khai AI cũng không đơn giản. Để hiểu được tác động của một ứng dụng AI, việc thiet lập trước các chỉ số hiệu suất chính là điều cần thiết. Để thực hiện điều này, cần thiết lập một cơ cấu quản trị để đảm bảo việc đo lường và đánh giá nhất quán.

Một số loại ROI có thể đo lường dễ dàng hơn những loại khác. Ví dụ: giả sử một ngân hàng quyết định sử dụng công cụ tạo mã máy tính dựa trên AI để rút ngắn thời gian lập trình. Nếu quy trình này thường mất 10 ngày và AI giảm xuống còn 5 ngày, thì năng suất sẽ tăng rõ rệt.

Tại một ngân hàng truyền thống, AI có thể mang lại những lợi ích tương tự khi được sử dụng để đánh giá về khoản vay nội bộ hoặc kiểm toán hệ thống. Đánh giá lợi tức đầu tư sẽ phức tạp hơn nếu áp dụng trí tuệ nhân tạo cho việc tương tác với khách hàng. Sự phụ thuộc lớn vào dữ liệu được sử dụng.

Ví dụ, tỷ lệ giữ chân và sự hài lòng đều có sự ảnh hưởng đến điểm quan trọng. Đo lường tỷ lệ giữ chân khách hàng là một quá trình đơn giản để xác định khách hàng có ở lại hay rời đi. Tuy nhiên, đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đòi hỏi nghiên cứu định tính để biết xem khách hàng có hài lòng hay không. Ngoài ra, nếu một quy trình do AI điều hướng dẫn đến phàn nàn của khách hàng trên mạng xã hội, việc ảnh hưởng đến thương hiệu sẽ được tính vào tính toán tỷ suất đầu tư (ROI). Điều này rất phức tạp.

Ngân hàng có thể chấp nhận sử dụng kết quả gần đúng từ trí tuệ nhân tạo (AI) không?

Những lỗi thảm khốc của ChatGPT đã được đề cập trên các phương tiện truyền thông, điều này đã thu hút sự quan tâm đặc biệt từ phía những người lo lắng về tác động ngày càng gia tăng của AI đối với xã hội.

Phần mềm gặp sự cố là một vấn đề lớn đối với các tổ chức tài chính, bởi vì ngành này đòi hỏi độ chính xác và đáng tin cậy. Tuy nhiên, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) với tỷ lệ chính xác 85% lại không mang lại nhiều lợi ích đáng kể.

Tư duy trong lĩnh vực tài chính thường áp dụng nguyên tắc "đúng hoặc sai" với hầu hết các khía cạnh dịch vụ. Nếu tỷ lệ sai sót là 15%, điều này sẽ gây ra các rủi ro quản lý và có thể ảnh hưởng xấu đến uy tín của tổ chức.

Cách giải quyết lo ngại về xu hướng AI khi sử dụng trong hoạt động cho vay.

Một nhân viên cho vay không chính xác có thể gây ảnh hưởng đến những người liên quan trong hồ sơ. Tuy nhiên, công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để xử lý các khoản vay hàng loạt và có thể ảnh hưởng đến nhiều người vay trong thời gian ngắn.

Dữ liệu tổng hợp có thể có ích vì là thông tin được tạo bằng thuật toán. Dữ liệu tổng hợp được sử dụng như một thay thế cho các bộ dữ liệu thử nghiệm trong quá trình sản xuất hoặc vận hành, để xác thực các mô hình toán học và đào tạo các mô hình máy học.

Sử dụng dữ liệu tổng hợp cũng có thể giải quyết mối quan tâm về quyền riêng tư, khi sử dụng dữ liệu thực để đào tạo hoặc thử nghiệm công nghệ Trí tuệ nhân tạo có thể dẫn đến việc các nhà phát triển không hợp pháp có thể xem thông tin cá nhân của khách hàng.