Quang Trương
Pearl
AI có thể tự động hóa tài chính nhanh đến mức nào, và điều gì thực sự quyết định thành công của nó?
Điều quyết định giá trị thật của AI không phải chỉ là thuật toán, mà là nền tảng dữ liệu phía sau nó.
Một ví dụ điển hình là sự hợp tác giữa SEI và IBM. Hai bên đang cùng hiện đại hóa hệ thống vận hành tài chính bằng cách kết hợp AI với tự động hóa quy trình.
Mục tiêu không chỉ là thêm công nghệ mới, mà là thiết kế lại cách vận hành. Điều này bao gồm cập nhật hệ thống, xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại và tạo ra trải nghiệm khách hàng nhất quán hơn.
Một điều thú vị là, khi các tổ chức tài chính cho AI xử lý những công việc như trả lời truy vấn tiêu chuẩn hoặc nhập dữ liệu cơ bản, thời gian xử lý có thể giảm tới 40%.
Khi đó, nhân viên không còn phải dành phần lớn thời gian cho những thao tác hành chính lặp lại, họ có thể tập trung vào việc quản lý khách hàng hoặc xử lý các vấn đề phức tạp hơn.
Trước khi triển khai AI, SEI và đội tư vấn của IBM Consulting đã thực hiện một bước quan trọng, đánh giá toàn bộ hệ thống vận hành hiện tại.
Các chuyên gia xem xét kiến trúc dữ liệu, hệ thống công nghệ và cả những quy trình làm việc hàng ngày. Mục tiêu là xác định chính xác nơi nào AI có thể tạo ra giá trị thật.
Quá trình này còn giúp đảm bảo các yếu tố quản trị và quản lý rủi ro, điều đặc biệt quan trọng trong ngành tài chính vốn được quản lý rất chặt chẽ.
Nền tảng kỹ thuật cho dự án này là hệ thống IBM Enterprise Advantage. Nền tảng này giúp doanh nghiệp tích hợp dữ liệu, cải thiện việc ra quyết định và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Theo lãnh đạo SEI, khi công ty bước vào giai đoạn tăng trưởng mới, việc đầu tư vào cách vận hành cũng quan trọng không kém việc đầu tư vào sản phẩm.
Khi AI xử lý các tác vụ lặp lại, nhân viên có thể dành nhiều thời gian hơn cho những việc tạo ra giá trị thực sự. Ví dụ như giải quyết vấn đề phức tạp, hỗ trợ khách hàng chủ động hoặc xây dựng mối quan hệ dài hạn.
Điều này không chỉ giúp cải thiện năng suất, mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng niềm tin của khách hàng.
Tuy nhiên, để AI hoạt động ổn định, các mô hình học máy cần dữ liệu sạch và được quản lý tốt. Nếu dữ liệu kém chất lượng, hệ thống AI có thể đưa ra kết quả sai.
Chính vì vậy, sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính lâu đời và các công ty công nghệ lớn ngày càng trở nên quan trọng. Một bên có kinh nghiệm sâu về quy định và nghiệp vụ tài chính, bên còn lại có năng lực kỹ thuật để xây dựng hệ thống AI quy mô lớn.
Cuối cùng, bài học lớn nhất từ câu chuyện này khá rõ ràng.
Muốn AI tạo ra lợi nhuận thật trong tài chính, doanh nghiệp không thể bắt đầu bằng thuật toán. Họ phải bắt đầu bằng việc hiểu lại toàn bộ quy trình kinh doanh và làm sạch dữ liệu.
Công nghệ chỉ phát huy sức mạnh khi nền móng đã sẵn sàng.
Nếu áp dụng vào bối cảnh Việt Nam, câu hỏi đáng suy nghĩ là, khi ngân hàng và công ty tài chính đang nói rất nhiều về AI, liệu dữ liệu và quy trình của họ đã thực sự sẵn sàng chưa? (artificialintelligence)
AI đang tăng tốc tự động hóa tài chính, nhưng nền tảng thực sự là dữ liệu
Trong ngành tài chính, nhiều người nghĩ rằng chỉ cần đưa AI vào hệ thống là mọi thứ sẽ tự động chạy nhanh hơn. Nhưng thực tế phức tạp hơn nhiều.Điều quyết định giá trị thật của AI không phải chỉ là thuật toán, mà là nền tảng dữ liệu phía sau nó.
Một ví dụ điển hình là sự hợp tác giữa SEI và IBM. Hai bên đang cùng hiện đại hóa hệ thống vận hành tài chính bằng cách kết hợp AI với tự động hóa quy trình.
Mục tiêu không chỉ là thêm công nghệ mới, mà là thiết kế lại cách vận hành. Điều này bao gồm cập nhật hệ thống, xây dựng nền tảng dữ liệu hiện đại và tạo ra trải nghiệm khách hàng nhất quán hơn.
Một điều thú vị là, khi các tổ chức tài chính cho AI xử lý những công việc như trả lời truy vấn tiêu chuẩn hoặc nhập dữ liệu cơ bản, thời gian xử lý có thể giảm tới 40%.
Khi đó, nhân viên không còn phải dành phần lớn thời gian cho những thao tác hành chính lặp lại, họ có thể tập trung vào việc quản lý khách hàng hoặc xử lý các vấn đề phức tạp hơn.
Muốn AI hoạt động tốt, phải sửa lại hệ thống cũ trước
Một trong những lý do khiến nhiều dự án AI thất bại là vì doanh nghiệp cố gắng đưa công nghệ mới vào những hệ thống cũ đang vận hành kém hiệu quả.Trước khi triển khai AI, SEI và đội tư vấn của IBM Consulting đã thực hiện một bước quan trọng, đánh giá toàn bộ hệ thống vận hành hiện tại.
Các chuyên gia xem xét kiến trúc dữ liệu, hệ thống công nghệ và cả những quy trình làm việc hàng ngày. Mục tiêu là xác định chính xác nơi nào AI có thể tạo ra giá trị thật.
Quá trình này còn giúp đảm bảo các yếu tố quản trị và quản lý rủi ro, điều đặc biệt quan trọng trong ngành tài chính vốn được quản lý rất chặt chẽ.
Nền tảng kỹ thuật cho dự án này là hệ thống IBM Enterprise Advantage. Nền tảng này giúp doanh nghiệp tích hợp dữ liệu, cải thiện việc ra quyết định và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Theo lãnh đạo SEI, khi công ty bước vào giai đoạn tăng trưởng mới, việc đầu tư vào cách vận hành cũng quan trọng không kém việc đầu tư vào sản phẩm.
Khi AI làm việc lặp lại, con người tập trung tạo giá trị
Một tác động lớn của tự động hóa là thay đổi cách con người làm việc.Khi AI xử lý các tác vụ lặp lại, nhân viên có thể dành nhiều thời gian hơn cho những việc tạo ra giá trị thực sự. Ví dụ như giải quyết vấn đề phức tạp, hỗ trợ khách hàng chủ động hoặc xây dựng mối quan hệ dài hạn.
Điều này không chỉ giúp cải thiện năng suất, mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ và tăng niềm tin của khách hàng.
Tuy nhiên, để AI hoạt động ổn định, các mô hình học máy cần dữ liệu sạch và được quản lý tốt. Nếu dữ liệu kém chất lượng, hệ thống AI có thể đưa ra kết quả sai.
Chính vì vậy, sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính lâu đời và các công ty công nghệ lớn ngày càng trở nên quan trọng. Một bên có kinh nghiệm sâu về quy định và nghiệp vụ tài chính, bên còn lại có năng lực kỹ thuật để xây dựng hệ thống AI quy mô lớn.
Cuối cùng, bài học lớn nhất từ câu chuyện này khá rõ ràng.
Muốn AI tạo ra lợi nhuận thật trong tài chính, doanh nghiệp không thể bắt đầu bằng thuật toán. Họ phải bắt đầu bằng việc hiểu lại toàn bộ quy trình kinh doanh và làm sạch dữ liệu.
Công nghệ chỉ phát huy sức mạnh khi nền móng đã sẵn sàng.
Nếu áp dụng vào bối cảnh Việt Nam, câu hỏi đáng suy nghĩ là, khi ngân hàng và công ty tài chính đang nói rất nhiều về AI, liệu dữ liệu và quy trình của họ đã thực sự sẵn sàng chưa? (artificialintelligence)
