Finastra, nhà cung cấp toàn cầu về ứng dụng phần mềm tài chính và thị trường giao dịch, vừa cho ra mắt khảo sát "Dịch vụ tài chính: Khảo sát quốc gia 2023 trên toàn cầu".
Tổ chức tài chính Việt Nam mê AI tạo sinh
Kết quả cho thấy, có tới 91% giám đốc tài chính của các tổ chức tài chính VN đang quan tâm mạnh mẽ đến các công nghệ mới như AI tạo sinh (Generative AI) và mô hình ngân hàng mới nổi. Họ cho rằng đây là công cụ hỗ trợ tăng trưởng kinh doanh và thu nhập.
Finastra cũng đánh giá VN đang dẫn đầu thế giới về triển khai tài chính nhúng và Ngân hàng như một dịch vụ (BaaS).
“Có 58% tổ chức tài chính VN đã triển khai hoặc cải thiện khả năng tài chính nhúng trong 12 tháng qua, cao hơn mức trung bình toàn cầu là 41%, cũng như đứng thứ hai trong việc triển khai hoặc cải thiện khả năng BaaS (55%, so với 48% trên toàn cầu).
Cùng với đó có 82% các nhà lãnh đạo tài chính tin rằng tín dụng xanh (là những khoản tín dụng mà ngân hàng cung cấp cho các dự án không gây rủi ro hoặc gắn với bảo vệ môi trường) sẽ mang lại cơ hội tăng trưởng và doanh thu trong thời gian tới.
Mà một trong những chìa khóa để khai thác tiềm năng này là ứng dụng AI tạo sinh trong việc cho vay để thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu về tài chính tập trung vào môi trường-xã hội- quản trị hoặc phân loại các tiêu chí cho vay...
Khảo sát cũng chỉ ra 44% các ngân hàng đã có kế hoạch sử dụng AI tạo sinh trong cho vay xanh. Đây là tỷ lệ cao nhất trên toàn cầu, chỉ sau Ả Rập Xê Út (47%)”, báo cáo do Finastra cung cấp.
Ứng dụng AI tạo sinh: nhiều thách thức
Dù rất quan tâm đến các công nghệ và mô hình ngân hàng mới nhưng theo 87% các tổ chức tài chính của VN, kinh tế khó khăn đã ảnh hưởng tới kế hoạch đầu tư của các tổ chức tài chính, trong đó 32% bị hạn chế nặng nề.
Dù vậy, 67% cho biết, họ đã tiếp tục tiến hành toàn bộ khoản đầu tư của mình, hoặc dự kiến thực hiện vào nửa cuối năm 2024.
Trong khi đó, TS Võ Thị Hồng Diễm, giảng viên đại học RMIT cho rằng, việc các tổ chức tài chính Việt Nam khó tiếp cận AI tạo sinh đến từ nhiều nguyên nhân.
Có thể kể đến như: VN thiếu cơ sở hạ tầng, hệ sinh thái phát triển AI vững chắc và các chính sách hỗ trợ phù hợp. Chưa kể chi phí cao của ứng dụng AI và học máy (machine learning) tiên tiến cũng như sự khan hiếm về lao động lành nghề cũng cản trở bước tiến trong lĩnh vực này.
“Hiện nguồn cung nhân sự AI tại nước ta chỉ đáp ứng 10% nhu cầu tuyển dụng của thị trường trong nước. Chưa kể AI tạo sinh cần lượng lớn dữ liệu chất lượng cao. Đây là trở ngại đáng kể vì tính đầy đủ, nhất quán và độ chính xác của dữ liệu ảnh hưởng đến độ tin cậy và tính minh bạch của mô hình AI”- TS Diễm phân tích.
Để tích hợp AI sâu rộng hơn trong tương lai, TS Diễm cho rằng phát triển dữ liệu lớn và chất lượng cao là nhiệm vụ cần thiết với ngành ngân hàng.
Cùng với đó, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các giải pháp cơ sở hạ tầng AI thống nhất để tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ phức tạp liên quan đến thông tin khách hàng, bảo mật và giao dịch tài chính liền mạch.
“Hơn thế, hệ sinh thái phát triển AI tại VN và các chính sách hỗ trợ vẫn cần mở rộng đáng kể để bắt kịp các nước khác ở châu Á.
Các khoản đầu tư chiến lược vào cơ sở hạ tầng công nghệ, nguồn lực và nhân tài - bao gồm các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia học máy là rất quan trọng để các ngân hàng duy trì khả năng cạnh tranh và chuẩn bị sẵn sàng cho các xu hướng mới”, nữ giảng viên Đại học RMIT nêu quan điểm.
