Công nghệ trợ lý ảo trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

Chia sẻ: Tô Nhiễm | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

8
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Công nghệ trợ lý ảo trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam" sử dụng phương pháp phân tích để đánh giá thực trạng ứng dụng công nghệ trợ lý ảo vào hoạt động ngân hàng ở Việt Nam. Từ đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm thúc đẩy ứng dụng trợ lý ảo trong quá trình chuyển đổi số của ngành ngân hàng giai đoạn sắp tới. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Công nghệ trợ lý ảo trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

CÔNG NGHỆ TRỢ LÝ ẢO TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM Nguyễn Anh Tuấn* Khoa Kinh tế Vận tải, Trường Đại học Công nghệ Giao thông Vận tải * Tác giả liên hệ: anhtuanaof94@gmail.com TÓM TẮT Từ sự bùng nổ ứng dụng thành tựu của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, trí tuệ nhân tạo đang tác động mạnh mẽ đến mọi lĩnh vực kinh tế - xã hội, trong đó không thể không nhắc đến lĩnh vực ngân hàng. Công nghệ trợ lý ảo ra đời làm cho khách hàng cảm thấy thuận tiện và đơn giản hơn trong việc sử dụng các dịch vụ ngân hàng hiện nay. Bài viết sử dụng phương pháp phân tích để đánh giá thực trạng ứng dụng công nghệ trợ lý ảo vào hoạt động ngân hàng ở Việt Nam. Từ đó, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm thúc đẩy ứng dụng trợ lý ảo trong quá trình chuyển đổi số của ngành ngân hàng giai đoạn sắp tới. Từ khóa: Công nghệ số, Trí tuệ nhân tạo, Trợ lý ảo 1. Đặt vấn đề Ngày nay, chúng ta có xu hướng nhìn thấy trợ lý ảo ở mọi nơi. Nhiều hãng công nghệ lớn đều có trợ lý ảo như Amazon có Alexa, Apple có Siri, Microsoft có Cortana, Google sở hữu Google Assistant … Các trợ lý ảo mặc dù có những điểm khác nhau nhưng nhìn chung người dùng có thể điều khiến bằng giọng nói mà không cần chạm tay vào màn hình khi tương tác với thiết bị. Công nghệ nhận dạng giọng nói ngày càng chính xác và hoàn thiện hơn với sự phát triển của học máy (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI). Thông qua phần mềm trợ lý ảo (Siri, Alexa, Google Assistant …) người dùng sử dụng giọng nói để đặt câu hỏi, tìm kiếm thông tin trên web, quản lý tác vụ hay ra lệnh cho thiết bị … Có thể thấy, công nghệ trợ lý ảo đang ngày càng đi sâu và trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống. Nắm bắt điều đó, ngân hàng đã tung ra trợ lý ảo của riêng mình để hỗ trợ khách hàng trong quản lý tài khoản ngân hàng trực tuyến nhằm tiết kiệm thời gian cho các tác vụ cơ bản như tiền gửi, thanh toán … Ngoài ra, ảnh hưởng của dịch Covid 19 đã làm con người thay đổi thói quen sang học tập hay làm việc từ xa. Từ sự thay đổi đó, trợ lý ảo ngân hàng là một trong những giải pháp nhằm giúp ngân hàng duy trì hoạt động và giữ chân khách hàng. Như vậy có thể hiểu trợ lý ảo là phần mềm được tạo ra dựa vào công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) nhằm giúp người dùng thực hiện các thao tác hoặc tìm kiếm thông tin thông qua các phương thức khác nhau. Trợ lý ảo ngân hàng là trợ lý ảo có thể hỗ trợ nhiều câu hỏi và giao dịch khác nhau liên quan đến tài chính ngân hàng. Công cụ này có thể hiểu và xử lý yêu cầu cụ thể của người dùng thông qua cả giọng nói và văn bản. Trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến trợ lý ảo và hoạt động của ngân hàng như Umamaheswari & cộng sự (2023), Sarath Chandra (2020), Netra Pal Singh & Devender Singh (2019). Nghiên cứu của Umamaheswari & cộng sự (2023) phân tích vai trò của AI trong lĩnh vực ngân hàng. Các sản phẩm của trí tuệ nhân tạo (bao gồm chatbot AI) nhanh hơn, đáng tin cậy hơn và ít mắc sai lầm hơn con người. Qua đó chúng ta thấy được nhu cầu tất yếu của AI nhằm giảm bớt sự phụ thuộc vào con người trong lĩnh vực ngân hàng. Nghiên cứu của Sarath Chandra (2020) phân tích trợ lý ảo ngân hàng chatbot và voicebot giúp ngân hàng hoạt động tốt hơn. Tuy nhiên nhiều khách hàng kỳ vọng thấp vào nó vì chất lượng không cao dẫn đến việc họ vẫn phải liên lạc với trung tâm chăm sóc khách hàng. Chatbot và trợ lý ảo cũng được đề cập trong nghiên cứu của Netra Pal Singh & Devender Singh (2019) tại các ngân hàng Ấn Độ. Nghiên cứu kết luận rằng các ngân hàng Ấn Độ đang đầu tư vào chatbot và công nghệ trợ lý ảo nhưng tính năng vẫn còn hạn chế. Ngoài ra, nhận thức của nhân viên và khách hàng cần được cải thiện khi triển khai các công nghệ trên. Nghiên cứu về trợ lý ảo trong lĩnh vực ngân hàng cũng đã nhận được nhiều sự quan tâm của các nhà nghiên cứu tại Việt Nam. Nghiên cứu của Pham và cộng sự (2022) ứng dụng công nghệ RASA để thiết kế trợ lý ảo AI có thể đưa ra lời khuyên hữu ích cho người dùng về lĩnh vực chuyên ngành tài chính – ngân hàng. Nghiên cứu của Nguyen (2021) qua mô hình của DeLone và McLean (1992) về hệ thống thông tin thành công ISS, đã nhận định khách hàng sẽ sử dụng chatbot nếu nó hữu ích, tin cậy và đáp ứng nhu cầu bản thân. 657
Tuy nhiên, công nghệ số liên tục thay đổi do đó luôn tồn tại những giới hạn trong hiểu biết và nghiên cứu của con người. Ngoài ra, các ngân hàng Việt Nam đang trong giai đoạn chuyển đổi số nên các nghiên cứu về trợ lý ảo ngành ngân hàng còn ít và rời rạc. Vì vậy, phân tích thực trạng ứng dụng công nghệ trợ lý ảo ngành ngân hàng tại Việt Nam để đưa ra các giải pháp là rất cần thiết. 2. Phạm vi của trợ lý ảo ngân hàng 2.1. Chatbot, voicebot, callbot Theo Vaidyam và cộng sự (2019), Chatbot là công cụ kỹ thuật số tồn tại dạng phần mềm hoặc phần cứng để bắt chước hành vi của con người và cung cấp một số kịch bản đối thoại sẵn có. Nó có chức năng phản hồi với các từ khóa cũng như học hỏi và điều chỉnh phản ứng tùy vào tình huống cụ thể. Chatbot là ứng dụng dễ nhận thấy mà có sức ảnh hưởng của AI. Nó cung cấp khách hàng sự thuận tiện cho việc truy vấn thông tin tài khoản trực tuyến với chỉ một chiếc điện thoại thông minh hoặc máy tính xách tay. Chatbot có tốc độ xử lý và phản hồi nhanh hơn nhiều so với các tư vấn viên. Nó cũng có thể thông minh hơn thông qua tự học nhờ đó chất lượng giao tiếp và chăm sóc khách hàng được nâng cao theo thời gian. Ngoài ra với khả năng làm việc tự động “không mệt mỏi” 24/7, chatbot giúp giảm khối lượng công việc của các tư vấn viên và giúp ngân hàng tương tác thường xuyên với khách hàng. Voicebot là một loại chatbot hoạt động bằng giọng nói. Nó sử dụng phương thức giao tiếp chính là giọng nói. Voicebot lắng nghe lệnh do người nói đưa ra và thực hiện hành động được yêu cầu dưới kịch bản của chatbot (Sarath Chandra, 2020). Khi Voicebot được triển khai thông qua kênh tổng đài, nó được gọi là Callbot. Khác với Voicebot trên điện thoại thông minh, Callbot thường có thời gian tương tác kéo dài hơn trong các cuộc gọi điện thoại thực sự. Thời gian này có thể kéo dài từ một phút, hai phút hoặc thậm chí còn lâu hơn. Với thời gian tương tác dài hơn, Callbot có khả năng triển khai các kịch bản phong phú đồng thời thực hiện các thao tác phức tạp hơn trong phạm vi giới hạn của cuộc gọi. 2.2. Trợ lý ảo trên ứng dụng Mobile Banking Hình thức này vừa giúp người dùng bắt kịp xu hướng công nghệ mới, vừa giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và gia tăng trải nghiệm. Người dùng có thể dùng giọng nói để ra lệnh và tương tác với ứng dụng Mobile Banking dễ dàng và nhanh chóng như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, tra cứu tỷ giá … Hình thức này đang được kỳ vọng sẽ là bước tiến lớn trong thay đổi cách thức tương tác giữa ngân hàng và khách hàng. 2.3. Công nghệ bảo mật sinh trắc học bằng giọng nói Bảo mật tiền gửi đóng vai trò quan trọng trong các dịch vụ tài chính mà ngân hàng cung cấp cho khách hàng. Tuy nhiên quá nhiều biện pháp bảo mật lại gây nhiều khó khăn cho khách hàng khi sử dụng dịch vụ. Trong hướng dẫn của Proofing and Corroboration năm 2019, các công nghệ xác minh tĩnh (câu hỏi bảo mật hoặc mật khẩu) cần được hạn chế sử dụng mà nên chuyển sang sinh trắc học (sử dụng vân tay hoặc khuôn mặt) hoặc eKYC (Electronic Know Your Customer). Việc nhận dạng giọng nói khách hàng qua kênh hỗ trợ tổng đài sẽ giúp ngân hàng gia tăng tính chính xác và tiết kiệm thời gian khi kiểm tra thông tin cá nhân của khách hàng ở những cuộc gọi sau. Nhiều ngân hàng coi nhận dạng giọng nói như một lớp bảo mật sinh trắc học bổ sung khi truy cập tài khoản ngân hàng, giúp gia tăng tính bảo mật của tài khoản. 3. Thực trạng ứng dụng trợ lý ảo trong hoạt động ngân hàng ở Việt Nam 3.1. Kết quả đạt được Việc thủ tướng Chính phủ Việt Nam phê duyệt Quyết định số 149/QĐ-TTg ngày 20/01/2020 đã tạo hành lang pháp lý cho việc ứng dụng AI trong ngân hàng. Có hai hướng đầu tư chatbot mà các ngân hàng thương mại Việt Nam đang thực hiện gồm thuê ngoài phát triển và tự phát triển công nghệ. Hầu hết các ngân hàng đều chọn hướng thuê ngoài phát triển công nghệ (TPBank, MB, VPBank …) vì sẽ giúp ngân hàng nhanh chóng tiếp cận công nghệ và mang lại những trải nghiệm mới mẻ và chuyên nghiệp cho khách hàng. Thực trạng về ứng dụng chatbot tại các ngân hàng thương mại trong nước ở Việt Nam được tác giả tổng hợp dữ liệu thông qua website chính thức của 32 ngân hàng thương mại trong nước tính đến thời điểm 31/12/2023. Thông tin cung 658
cấp trong bảng bao gồm tên Chatbot/Trợ lý ảo và thời gian triển khai. Tuy nhiên tác giả chưa cung cấp được cụ thể mức độ ứng dụng AI vào Chatbot/Trợ lý ảo của từng ngân hàng. Bảng 1. Thực trạng các ngân hàng thương mại trong nước tại Việt Nam ứng dụng Chatbot/Trợ lý ảo STT Ngân hàng Chatbot/Trợ lý ảo Thời gian triển khai 1 Agribank x 2 VietinBank Chatbot 11/2020 3 BIDV Chatbot 7/2017 4 Vietcombank VCB Digibot 7/2022 5 ACB ACB AI BOT 9/2022 6 ABBANK x 7 BAOVIET Bank x 8 VietCapital Bank Timo Plus 9/2020 9 Bac A Bank x 10 LPBank x 11 PVcomBank x 12 DongA Bank x 13 SeAbank FPT.AI 2/2021 14 MSB x 15 KienlongBank x 16 Techcombank x 17 Nam A Bank Robot OPBA 12/2019 18 OCB x 19 MB Bank MB 247 8/2022 20 VIB x 21 NCB Nira 10/2019 22 SCB x 23 Saigon Bank x 24 SHB x 25 Sacombank Chatbot 12/2019 26 TPBank T'Aio 7/2017 27 VietABank x Timo Chatbot 9/2016 28 VPBank Trợ lý ảo (Chatbot & Callbot) 12/2021 29 Vietbank x 30 PG Bank x 31 Eximbank x 32 HDBank HDBank mBanking 5/2019 Nguồn: Tổng hợp của tác giả từ website các ngân hàng thương mại Việt Nam Theo Bảng 1, tổng số ngân hàng thương mại trong nước tại Việt Nam ứng dụng Chatbot/Trợ lý ảo là 13/32, chiếm 40,6%. Có thể thấy, nhiều ngân hàng ở Việt Nam đã nỗ lực ứng dụng công nghệ để tăng năng lực cạnh tranh và khi ngân 659
hàng đầu tư nhiều vào ngân hàng số thì cũng sẽ sớm triển khai các ứng dụng AI. Theo Trường Kỳ (2017), VPBank là một trong những ngân hàng cung cấp dịch vụ số hóa từ rất sớm với chatbot ngân hàng số đầu tiên – Timo Chatbot (9/2016), sau đó, Timo đã chuyển qua đối tác mới là VietCapital Bank (9/2020). Bảng 1 cũng cho thấy số lượng các ngân hàng áp dụng Chatbot/trợ lý ảo tăng dần qua các năm. Trong khi năm 2016 chỉ có VPBank thì đến cuối năm 2023 đã có 13 ngân hàng thương mại trong nước đầu tư vào ứng dụng này. Bảng thống kê cũng chỉ ra năm 2019 và năm 2020 có sự bùng nổ trong ngành ngân hàng Việt Nam về ứng dụng Công nghệ Chatbot, trùng với giai đoạn tăng trưởng nhanh của Chatbot trên thế giới (FPT.AI,2021). Vietcombank với thế mạnh về vốn và thương hiệu là ngân hàng luôn đi đầu trong việc ứng dụng công nghệ mới. Đầu năm 2022, ngân hàng đã kết hợp với công ty FPT Smart Cloud xây dựng Chatbot chăm sóc khách hàng mới tên là VCB Digibot. Đây là trợ lý ảo có thể phản hồi chính xác các câu hỏi thường gặp liên quan đến lãi suất, tỷ giá, thẻ, ưu đãi … và hỗ trợ liên tục 24/7. Nếu phạm vi tư vấn ngoài khả năng trợ lý ảo sẽ chuyển tiếp đến tư vấn viên để giải đáp cụ thể và xử lý vướng mắc kịp thời cho khách hàng. Trong năm 2022, trợ lý ảo AI BOT của ACB cũng được cho ra mắt (9/2022). Nhờ việc áp dụng các công nghệ tân tiến như nhận diện cảm xúc, ý định và xử lý ngôn ngữ nên trợ lý ảo của ACB có khả năng nhận thức, phản hồi thông minh và diễn đạt ngôn ngữ linh hoạt không theo quy tắc hoặc kịch bản sẵn có … Nhìn chung, việc ứng dụng trợ lý ảo đã ghi nhận những sự thay đổi tích cực trong hoạt động chăm sóc khách hàng của ngân hàng. VCB Digibot xử lý tới 88,5% yêu cầu của người dùng sau 6 tháng triển khai với gần 2 triệu yêu cầu đã được xử lý thành công (FPT.AI, 2023). Trong tuần đầu tiên ra mắt, ACB AI BOT đã ghi nhận hơn 1500 khách hàng mới và hơn 3000 lượt chat trung bình/ngày (Lam Giang, 2022). Trong tương lai, các trợ lý ảo ngân hàng được kỳ vọng sẽ trở thành cầu nối hữu ích để thấu hiểu cảm xúc và hành vi của khách hàng. 3.2. Hạn chế và thách thức Tính tới hiện tại, dù nhiều ngân hàng ở Việt Nam đang nỗ lực triển khai trợ lý ảo ngân hàng nhằm hỗ trợ phục vụ khách hàng tốt hơn tuy nhiên hầu hết mới dừng ở các dịch vụ cơ bản hoặc đang trong quá trình thử nghiệm. AI chatbot chưa đủ “thông minh” để giải quyết các yêu cầu phức tạp và đa dạng của khách hàng. Để có được AI chatbot giao tiếp hiệu quả đòi hỏi các ngân hàng phải chuẩn bị và đầu tư vào những công nghệ điện đại như BigData, AI xử lý, điện toán đám mây … với chi phí rất lớn mà nhiều ngân hàng vẫn chưa đủ khả năng để thực hiện. Ngoài ra chất lượng hạ tầng công nghệ thông tin vẫn chưa đáp ứng được yêu cầu phát triển của AI, internet vạn vật (IoT), phương tiện tự động, hệ thống thanh toán điện tử … Tại nông thôn và miền núi, việc tiếp cận dịch vụ di động và ngân hàng điện tử còn nhiều hạn chế do tốc độ kết nối chậm, không tương thích trong môi trường ảo; Các phương thức quản lý thông minh, điều khiển tự động chưa thực sự phù hợp với hạ tầng vật lý hiện tại; hệ thống mạng 5G chưa được phổ cập ở diện rộng mà mới đang ở giai đoạn thử nghiệm; Nhiều công nghệ lõi nước ta phải phụ thuộc nguồn cung từ bên ngoài mà chưa thể tự làm chủ … Mối đe dọa về an ninh mạng và bảo mật trực tuyến là vấn đề cần được chú trọng. Đã có nhiều văn bản pháp lý trong nước được ban hành như: Luật An toàn thông tin mạng, Luật An ninh mạng, Luật Công nghệ thông tin, ... tuy nhiên chưa đề cập rõ đến vấn đề bảo mật thông tin, dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư khi sử dụng ứng dụng AI. Khách hàng chắc chắn sẽ không muốn thực hiện giao dịch trực tuyến khi nghi ngờ rằng thông tin của họ không được đảm bảo an toàn. Đặc biệt với đối tượng khách hàng có tuổi hoặc nhu cầu giao dịch, thanh toán không thường xuyên thường ưa thích những giao dịch truyền thống như giao dịch tại quầy. Điều này gây ra nhiều khó khăn cho ngân hàng trong việc triển khai ứng dụng công nghệ hiện đại bao gồm công nghệ trợ lý ảo trên các thiết bị điện tử như điện thoại di động, máy tính. Bên cạnh những kỳ vọng tích cực mà AI mang lại nhưng cũng có nhiều sự lo ngại nhất định xung quanh công nghệ này. Khi công nghệ tự động hóa và trí tuệ nhân tạo được áp dụng rộng rãi, chúng sẽ thay thế hoàn toàn nhân viên ngân hàng đảm nhận những công việc có sự đến sự lặp lại và yêu cầu độ chính xác cao. Bởi vậy, nguồn nhân lực ngân hàng cần phải có sự thay đổi để đáp ứng bài toán nhân sự “vừa thừa, vừa thiếu” của ngành. Nhân viên ngân hàng bên cạnh việc thành thạo chuyên môn, nghiệp vụ cần có kỹ năng bán hàng chuyên nghiệp và am hiểu về công nghệ thông tin nhằm đáp ứng công cuộc số hóa ngành ngân hàng trong tương lai. 4. Giải pháp và khuyến nghị 660
Thứ nhất, Nhà nước cần nghiên cứu và ban hành thêm các quy định pháp luật về an ninh mạng và bảo mật trên môi trường trực tuyến để củng cố tâm lý an tâm ở người sử dụng; tích cực tuyên truyền để người dân hiểu được lợi ích của chuyển đổi số trong thời đại mới. Thứ hai, Nhà nước cần chú trọng đầu tư phát triển cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin; có những hỗ trợ, khuyến khích về vốn nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho ngành ngân hàng trong thực hiện chuyển đổi số. Thứ ba, Ngân hàng nhà nước cần tổ chức các chuyên đề và hội thảo công nghệ ngân hàng để gặp gỡ, trao đổi và hỗ trợ các ngân hàng trong lĩnh vực trợ lý ảo nhằm đáp ứng yêu cầu cuộc cách mạng 4.0 và hội nhập quốc tế. Thứ tư, các ngân hàng thương mại cần có các biện pháp phòng ngừa rủi ro và tăng cường bảo mật thông tin cho khách hàng khi sử dụng trợ lý ảo. Cụ thể để cá nhân hóa Chatbot, ngân hàng có thể điều chỉnh Chatbot sử dụng các biểu tượng cảm xúc (emoji) khi trò chuyện để khách hàng cảm thấy tự nhiên và chân thật; để nhân cách hóa chatbot, các AI Chatbot nên được lập trình về tên, hình ảnh, tính cách hoặc cảm xúc như con người. Để gia tăng bảo mật của chatbot, ngân hàng có thể xây dựng hệ thống tạo mật khẩu duy nhất cho mỗi lần đăng nhập hoặc sử dụng công nghệ bảo mật sinh trắc học… Bên cạnh đó, các ngân hàng cần không ngừng tăng cường đào tạo, tái đào tạo để nhân viên liên tục trau dồi kiến thức, kỹ năng bản thân và cập nhật thường xuyên công nghệ mới. Thứ năm, những chính sách định hướng của Nhà nước về nguồn nhân lực ngân hàng cần có sự phù hợp với tình hình mới để không lãng phí nguồn nhân sự chất lượng cao, đặc biệt trong lĩnh vực công nghệ ngân hàng. 5. Kết luận Trợ lý ảo ngân hàng đang dần trở thành một phần quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số ngân hàng. Điều này giúp giúp ngân hàng luôn duy trì niềm tin, uy tín và mối quan hệ liên tục tốt đẹp với khách hàng trong suốt quá trình hoạt động. Mặc dù vẫn còn một số rào cản tồn tại tuy nhiên công nghệ trợ lý ảo vẫn sẽ là một xu hướng quan trọng đối với các ngân hàng Việt Nam và trên toàn thế giới. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. FPT.AI. (2021). Tương lai của chatbot cho doanh nghiệp B2C. Truy cập ngày 05/01/2024 tại: https://fpt.ai/vi/tuong-lai-cua-chatbot-cho-doanh-nghiep-b2c 2. FPT.AI. (2023). Vietcombank triển khai thành công Trợ lý ảo thông minh VCB Digibot trên nền tảng FPT.AI. Truy cập ngày 06/01/2024 tại: https://fpt.ai/vi/vietcombank-trien-khai-thanh-cong-tro-ly-ao-thong-minh-vcb-digibot- tren-nen-tang-fptai-0 3. Gartner. (2019). Market Guide for Identity Proofing and Corroboration. Retrieved January 05, 2024 from: https://www.gartner.com/en/documents/3969883 4. Giang, L. (2022). AI Chatbot - 'Vũ khí' cạnh tranh mới của các ngân hàng. TheLEADER. Truy cập ngày 07/01/2024 tại: https://theleader.vn/ai-chatbot-vu-khi-canh-tranh-moi-cua-cac-ngan-hang-1665741065710.htm 5. Loan, L.T.T. (2019). Phát triển ngân hàng số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam hiện nay và một số khuyến nghị. Tạp chí Ngân hàng, 24. Truy cập ngày 04/01/2024 tại: https://tapchinganhang.gov.vn/phat-trien-ngan-hang-so-tai- cac-ngan-hang-thuong-mai-viet-nam-hien-nay-va-mot-so-khuyen-nghi.htm 6. Nguyen, D.M., Chiu, Y-TH., Le, H.D. (2021). Determinants of Continuance Intention towards Banks’ Chatbot Services in Vietnam: A Necessity for Sustainable Development. Sustainability. 13(14), 7625 7. PHAM, T. M. N., PHAM, T. N. T., NGUYEN, H. P. T., LY, B. T., NGUYEN, T. L., & LE, H. S. (2022). An Application of RASA Technology to Design an AI Virtual Assistant: A Case of Learning Finance and Banking Terms in Vietnamese. The Journal of Asian Finance, Economics and Business. 9(5), 273–283. 8. Sarath Chandra Oruganti. (2020). Virtual bank assistance: an AI based voice bot for better banking. International Journal of Research. 9(1), 177-184 9. Singh, N.P. & Singh, D. (2019). Chatbots and Virtual Assistant in Indian Banks. Industrija. 47(4), 75-101 10. Thủ tướng Chính phủ. (2020). Quyết định số 149/QĐ-TTg về việc phê duyệt chiến lược tài chính toàn diện quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 11. Trường Kỳ. (2017). VPBank: Sẵn sàng hòa vào dòng chảy cách mạng công nghiệp 4.0, Đầu tư chứng khoán – Chuyên trang của Báo đầu tư. Truy cập ngày 06/01/2024 tại: https://www.tinnhanhchungkhoan.vn/vpbank-san-sang-hoa- vao-dong-chay-cach-mang-cong-nghiep-40-post159508.html 661
12. Umamaheswari, S., Valarmathi, A., Raja lakshmi, M. (2023). Role of Artificial Intelligence in the banking sector. Journal of Survey in Fisheries Sciences. 10(4S), 2841-2849 13. Vaidyam, A.N., Wisniewski, H., Halamka, J.D., Kashavan, M.S., Torous, J.B. (2019). Chatbots and Conversational Agents in Mental Health: A Review of the Psychiatric Landscape. The Canadian Journal of Psychiatry. 64(7), 456-464 662