Ứng dụng công nghệ tài chính trong hoạt động của ngân hàng - Thực trạng và giải pháp ở Việt Nam

Chia sẻ: Dạ Thiên Lăng | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 0
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết "Ứng dụng công nghệ tài chính trong hoạt động của ngân hàng - Thực trạng và giải pháp ở Việt Nam" đề xuất một số khuyến nghị nhằm tăng cường sử dụng các công nghệ tài chính trong hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong bài viết là các phương pháp nghiên cứu truyền thống: nghiên cứu tại bàn, tổng hợp và phân tích dữ liệu, quy nạp dựa trên các tài liệu nước ngoài và trong nước sưu tầm được. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng công nghệ tài chính trong hoạt động của ngân hàng - Thực trạng và giải pháp ở Việt Nam

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG- THỰC TRẠNG VÀ GIẢI PHÁP Ở VIỆT NAM TS. Đặng Thị Lan Phương1, TS. Nguyễn Thanh Phương1, TS. Vũ Ngọc Diệp1 Tóm tắt: Cách mạng công nghiệp lần thứ tư là tiền đề cho sự ra đời của một loạt các công nghệ tài chính như: trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, blockchain và xu hướng “số hoá” ngân hàng trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Đây là sự chuyển đổi tất yếu trong hoạt động kinh doanh của ngân hàng để có thể tồn tại và phát triển trong môi trường kinh doanh mới. Bài viết này giới thiệu một số công nghệ tài chính, những ứng dụng của các công nghệ này trong hoạt động của hệ thống ngân hàng trên thế giới và hệ thống ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất một số khuyến nghị nhằm tăng cường sử dụng các công nghệ tài chính trong hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam. Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng trong bài viết là các phương pháp nghiên cứu truyền thống: nghiên cứu tại bàn, tổng hợp và phân tích dữ liệu, quy nạp dựa trên các tài liệu nước ngoài và trong nước sưu tầm được. Từ khoá:, Công nghệ tài chính, ngân hàng thương mại Abstract: The fourth industrial revolution is the premise for the birth of financial technologies such as artificial intelligence, big data, blockchain, and the trend of “digitizing” banking worldwide and in Vietnam. This is an inevitable transformation in the bank’s business activities to survive and develop in the new business environment. This article introduces some financial technologies and applications of these technologies in the operations of the world’s banking system and the commercial banking system in Vietnam. On that basis, the article proposes some recommendations to increase financial technology use in commercial banks’ operations in Vietnam. The main research methods used in the article are traditional: desk research, data synthesis, analysis, and induction based on collected foreign and domestic documents. Keyword: Fintech, commercial bank, 1.GIỚI THIỆU TÓM TẮT VÀ TẦM QUAN TRỌNG CỦA CHỦ ĐỀ NGHIÊN CỨU Trong những thập niên cuối thế kỷ XX, tại các nước phát triển, nhiều thành tựu của cuộc cách mạng khoa học - công nghệ hiện đại như công nghệ thông tin, điện tử, công nghệ vũ trụ, hạt nhân, công nghệ nano, sinh học, công nghệ di truyền, gen... được ứng dụng rộng rãi vào quá trình sản xuất cũng như các lĩnh vực của đời sống xã hội, khiến lực lượng sản xuất phát triển mang tính nhảy vọt. Bước phát triển đột phá này làm xuất hiện thuật ngữ “kinh tế tri thức” hoặc “phát triển dựa vào tri thức”. Năm 2011, tại Hội chợ Công nghệ Hanover, Cộng hòa liên bang Đức, thuật ngữ “cách mạng công nghiệp lần thứ tư - gọi tắt là công nghiệp 4.0” lần đầu tiên được sử dụng. Ngày 20/1/2016, diễn đàn kinh tế thế giới tại Davos, Thụy Sỹ tổ chức một cuộc Hội thảo với chủ đề “Làm chủ cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư”. Từ đó đến nay, nhiều nghiên cứu cho rằng thế giới đang bước sang một cuộc cách mạng mới - “cách mạng công nghiệp lần thứ tư”. Đặc trưng của cuộc cách mạng này là trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn, blockchain, công nghệ giao diện lập trình mở số hóa, thông minh hóa các thiết bị, và sự hội tụ, dung hợp nhiều công nghệ, cũng như sự kết nối tương tác giữa chúng trên các lĩnh vực trên quy mô rộng lớn, cho phép con người có thể kiểm soát mọi thứ từ xa, không giới hạn về không gian, thời gian. Nhờ đó quá trình tương tác diễn ra nhanh chóng, thuận tiện và chính xác hơn, giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, làm giảm chi phí, tăng năng suất, chất lượng sản phẩm, nâng cao sức cạnh tranh trong bối cảnh toàn cầu hóa. 1 Khoa Tài chính ngân hàng, Trường Đại học Thương Mại
494 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM Khu vực tài chính, ngân hàng - khu vực đang được coi là đứng đầu về ứng dụng công nghệ thông tin - chắc chắn cũng sẽ không năm ngoài vòng xoáy của cách mạng công nghiệp 4.0. Cách mạng công nghiệp 4.0 sẽ làm thay đổi hoàn toàn kênh phân phối và các sản phẩm dịch vụ ngân hàng truyền thống và trải nghiệm khách hàng đang dần trở thành xu hướng vượt trội. Với việc ứng dụng nhiều hơn công nghệ thông tin, ứng dụng chuyển đổi kỹ thuật số, ứng dụng nhiều hơn các công nghệ tài chính trong các sản phẩm dịch vụ, trong phân phối sản phẩm và các quy trình nội bộ của ngân hàng. Gia tăng mức độ ứng dụng các công nghệ tài chính trong hoạt động của ngân hàng là xu hướng tất yếu của các ngân hàng trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng dưới tác động của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ tài chính trong hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam đang là yêu cầu cấp bách đối với các ngân hàng thương mại. Bài viết khảo sát thực trạng ứng dụng công nghệ tài chính của hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam và một số khuyến nghị nhằm tăng cường ứng dụng các công nghệ số trong hoạt động của loại hình trung gian tài chính quan trọng trên. 2. CÁC VẤN ĐỀ CƠ BẢN VỀ CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH 2.1. Khái quát về công nghệ tài chính Theo Cemal Karakas và Carla Stamegna (2017), Fintech là viết tắt của công nghệ tài chính là một thuật ngữ rộng được sử dụng chủ yếu để chỉ những công ty đang sử dụng các hệ thống dựa trên công nghệ theo một cách nào đó để cung cấp dịch vụ tài chính trực tiếp hoặc cố gắng làm cho hệ thống tài chính hiệu quả hơn. Brian Boldt (2017) cho rằng “Các công ty Fintech là các doanh nghiệp sử dụng công nghệ mới để tạo ra các dịch vụ tài chính mới và tốt hơn cho cả người tiêu dùng và doanh nghiệp. Nó bao gồm những công ty thuộc các loại hình có thể hoạt động trong quản lý tài chính, bảo hiểm, thanh toán, quản lý tài sản ...” Theo diễn đàn kinh tế thế giới WEF, Fintech chỉ tập trung vào việc ứng dụng công nghệ phát triển từ các công ty nhỏ, mới tham gia thị trường, không kể đến các công ty công nghệ lớn như Apple phát triển Apple Pay, hoặc các tổ chức tài chính lớn tự phát triển các dịch vụ ứng dụng công nghệ cao (WEF, 2017). Đến nay, có nhiều định nghĩa về Fintech, công ty Fintech, các định nghĩa đề cập đến việc sử dụng công nghệ mới để tạo ra các dịch vụ tài chính mới đáp ứng tốt hơn cho các giao dịch tài chính và thương mại. 2.2. Tác động của công nghệ tài chính đối với hoạt động của ngân hàng Công nghệ chính là các cách thức mà các doanh nghiệp start-up tập trung vào công nghệ có thể phát triển các sản phẩm tài chính ngân hàng mới, hoặc cung cấp cách thức mới để tiếp cận khách hàng khi cung cấp các sản phẩm tài chính ngân hàng. Công nghệ tài chính đã trở thành một phần trong ngành tài chính, tập trung vào các ứng dụng, qui trình, sản phẩm hoặc mô hình kinh doanh mới với một số hoặc nhiều dịch vụ tài chính bổ sung, dưới dạng qui trình trực tiếp giữa người cung cấp dịch vụ và khách hàng thông qua Internet. Công nghệ tài chính tác động mạnh mẽ tới hệ sinh thái tài chính - ngân hàng, bao gồm cung, cầu, hệ thống hỗ trợ và khung pháp lí. Trong đó, hệ thống ngân hàng truyền thống chịu tác động nhiều nhất, cả về nghiệp vụ và quản trị.
Phần 2: Hoàn thiện về Thể chế và Chính sách 495 3. MỘT SỐ CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH VÀ ỨNG DỤNG TRONG HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG 3.1. Trí tuệ nhân tạo và những ứng dụng đối với ngành ngân hàng Nghiên cứu đầu tiên về trí tuệ nhân tạo (AI) bắt đầu tại đại học Dartmuoth vào năm 1956 bởi Allen Newell, Herbert Simon, John McCarthay. Nhiều người tin rằng trí tuệ nhân tạo sánh ngang với trí thông minh của con người sẽ được ra đời không lâu sau đó. Trí tuệ nhân taọ là công nghệ mà con người lập trình nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hoá các hành vi thông minh như con người. Theo nghĩa đơn giản thì AI là quá trình áp dụng các thuật toán đã được huấn luyện trước đó lên dữ liệu và sử dụng các kết quả từ đó để ra quyết định hoặc khuyến cáo. Trí tuệ nhân tạo là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Là trí tuệ do con người lập trình nhằm giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người. AI bao gồm các cơ sở lý thuyết và việc lập trình xây dựng của các hệ thống máy tính có thể thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người như: Nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch giữa các ngôn ngữ. Trong lĩnh vực ngân hàng, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong các công việc sau: (i) dự báo tài chính bằng việc thu thập dữ liệu kinh doanh, dữ liệu giá cả lịch sử và một số dữ liệu có liên quan trên thị trường để dự báo giá cổ phiếu của tổ chức trên thị trường chứng khoán; (ii) đề xuất các khuyến nghị, khuyến cáo trên cơ sở thu thâp dữ liệu của khách hàng từ nhiều nguồn, nhiều cách khác nhau như từ ứng dụng trên điện thoại Inhternet banking hay các sản phẩm tài chính cá nhân; (iii) nhận dạng giọng nói của khách hàng qua kênh điện thoại hỗ trợ từ đó giúp tăng cường bảo mật khi áp dụng công nghệ phát sinh giao dịch/xác thực giao dịch thông qua giọng nói; (iv) phân tích chữ thông qua ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tìm kiếm các kiến thức ẩn bên trong khối lượng văn bản từ đó hỗ trợ việc ra quyết định; (v) phân tích hình ảnh thông qua hệ thống camera cài đặt trong các phòng giao dịch, điểm tiếp cận đón để nhận diện khuôn mặt, định dạng khách hàng; (vi) tăng cường tuân thủ phòng chống các hoạt động phi pháp trong ngành như rửa tiền hay tài trợ khủng bố, kết hợp với các kỹ thuật như học máy, học sâu đào dữ liệu và phân tích để giúp các nhà quản trị ngân hàng phát hiện sớm và ngăn chặn tốt hơn các giao dịch bất hợp pháp phát sinh trong hệ thống; (vii) đánh giá rủi ro khi trí tuệ nhân tạo được sử dụng kết hợp với các thuật toán học máy có thể giúp các ngân hàng cải thiện quy trình và quyết định, tăng cường việc phòng ngừa và đánh giá rủi ro trong hoạt động của mình. 3.2. Dữ liệu lớn và ứng dụng trong hoạt động của ngân hàng Dữ liệu lớn là thuật ngữ dùng để chỉ một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp đến nỗi những công cụ, ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể nào đảm đương được (theo Kevin Taylor- Sakyi, 2016; Mashooque A. Memon và cộng sự 2017). Bằng việc tổng hợp một lượng thông tin lớn từ các nguồn khác nhau khiến cho Big data trở thành một công cụ rất mạnh cho việc ra quyết định kinh doanh, nhận diện hành vi và xu hướng nhanh hơn và tốt hơn rất nhiều với cách thức truyền thống. Big data được nhận diện trên ba khía cạnh chính: dữ liệu, công nghệ, quy mô. Bigdata được ứng dụng trong hoạt động ngân hàng để: (i) phân tích các thói quen chi tiêu của khách hàng trên cơ sở truy cập trực tiếp nguồn thông tin, dữ liệu lịch sử dồi dào liên quan đến các thói quen, hành vi chi tiêu của khách hàng từ đó ngân hàng có thể hiểu được nguyên nhân của những biến động trong thu nhập hay chi tiêu của khách hàng; (ii) phân khúc khách hàng và thẩm định hồ sơ trên cơ sở dữ liệu lớn phục vụ cho quá trình phân khúc, phân loại khách hàng do bigdata cung cấp. Phân khúc khách hàng là một trong những yếu tố quan trọng trong chiến lược Marketing và thiết kế sản phẩm của ngân hàng; (iii) bán chéo các dịch vụ khác dựa vào cơ sở dữ liệu ngân hàng có được, ngân hàng có thể thu thút thêm hay giữ chân khách hàng bằng cách giới thiệu các dịch vụ khác; (iv)
496 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM nâng cao chất lượng dịch vụ thông qua xây dựng hệ thống thu thập các phản hồi khách hàng và phân tích chúng được thực hiện thông qua chức năng tìm kiếm, chọn lọc thông tin, feedback công khai trên các phương tiện truyền thông thông về thương hiệu ngân hàng để có thể phản hồi nhanh chóng và đầy đủ đến khách hàng. Ngoài ra, dữ liệu lớn còn có thể được ứng dụng để marketing theo hướng cá nhân hoá, thay đổi cách thức cung cấp dịch vu đến khách hàng, phát hiện và ngăn chặn các hành vi lừa đảo, phạm pháp, kiểm soát rủi ro, tuân thủ luật pháp và minh bạch trong báo cáo tài chính, tham gia vào việc kiểm soát đánh giá và nâng cao hiệu quả làm việc của nhân viên. 3.3. Công nghệ giao diện lập trình mở và ứng dụng trong hoạt động ngân hàng Giao diện lập trình ứng dụng (API) là phương thức kết nối giữa các ứng dụng, được sử dụng để chia sẻ dữ liệu tạo ra ứng dụng mới hoặc trích xuất dữ liệu cung cấp ứng dụng cho các bên thứ ba. Theo McKinsey & Company, có 3 loại API phân loại theo quyền truy cập như sau: (1) API nội bộ được đội ngũ phát triển nội bộ trong đơn vị sử dụng nhằm tăng hiệu quả hoạt động và nâng cao tính bảo mật; (2) API đối tác được các đối tác kinh doanh sử dụng, bao gồm các nhà cung cấp, đại lý và cả các đối tác khác nhằm nâng cao hiệu quả hơp tác. API này giúp giảm chi phí đối tác, tăng thu nhập từ API và nâng cao tính bảo mật; (3) API mở được các đối tác và các nhà phát triển bền vững ngoài sử dụng để xây dựng các ứng dụng API này giúp ngân hàng đổi mới, cải tiến thông qua việc thu hút cộng đồng các nhà phát triển và mở rộng thị trường. Những ứng dụng của giao diện lập trình mở trong ngân hàng gồm: (i) đổi mới sản phẩm dịch vụ, ứng dụng công nghệ số nhờ việc tổng hợp và chia sẻ dữ liệu khách hàng để nâng cao chất lượng phân tích dữ liệu, đưa ra kết quả nhận diện/ thẩm định khách hàng và hỗ trợ cho việc ra quyết định/ phê duyệt nhanh chóng và chính xác; (ii) tăng độ bao phủ của ngân hàng do khách hàng có thể lựa chọn nhiều sản phẩm, dịch vụ không chỉ thông qua ngân hàng mà còn qua các công ty đối tác như các Fintech. Sản phẩm của ngân hàng sẽ được phân phối trên nhiều nền tảng của ngân hàng và các bên thứ ba giúp tăng cường khả năng phân phối và mở động độ bao phủ của ngân hàng; (iii) giảm thiểu rủi ro do việc dữ liệu được mã hoá và chia sẻ theo một phương pháp tiêu chuẩn chung giúp giúp tăng cường bảo mật cho khách hàng và ngân hàng; (iv) thúc đẩy cạnh tranh bình đẳng giữa các ngân hàng do các ngân hàng phải cạnh tranh nhiều hơn với các đối thủ mới. 3.4. Giao dịch khối chuỗi- Blockchain và dụng trong ngân hàng Blockchain đầu tiên được phát minh và thiết kế bởi Satoshi Nakamoto vào năm 2008 và được hiện thực hóa vào năm sau đó như là một phần cốt lõi của Bitcoin, khi công nghệ blockchain đóng vai trò như là một cuốn sổ cái cho tất cả các giao dịch. Qua việc sử dụng mạng lưới ngang hàng và một hệ thống dữ liệu phân cấp, Bitcoin blockchain được quản lý tự động. Việc phát minh ra blockchain cho Bitcoin đã làm cho nó trở thành loại tiền tệ kỹ thuật số đầu tiên giải quyết được vấn đề double spending (chi tiêu gian lận khi 1 lượng tiền được dùng 2 lần). Công nghệ này của Bitcoin đã trở thành nguồn cảm hứng cho một loạt các ứng dụng khác. Công nghệ blockchain tương đồng với cơ sở dữ liệu, chỉ khác ở việc tương tác với cơ sở dữ liệu. Để hiểu blockchain, cần nắm được năm định nghĩa sau: chuỗi khối (blockchain), cơ chế đồng thuận phân tán (decentralized consensus), tính toán tin cậy, hợp đồng thông minh và bằng chứng công việc. Mô hình tính toán này là nền tảng của việc tạo ra các ứng dụng phân tán. Blockchain còn được biết đến là một công nghệ cho phép truyền tải dữ liệu một cách an toàn dựa vào hệ thống mã hoá vô cùng phức tạp, tương tự cuốn sổ cái kế toán của một công ty, nơi mà tiền mặt được giám sát chặt chẽ. Trong trường hợp này, blockchain là một cuốn sổ cái kế toán hoạt động trong lĩnh vực kỹ thuật số Blockchain sở hữu tính năng đặc biệt đó là việc truyền tải dữ liệu không đòi hỏi một trung gian để xác nhận thông tin.
Phần 2: Hoàn thiện về Thể chế và Chính sách 497 Các ngân hàng ứng dụng Blockchain trong các giao dịch sau: (i) thiết lập các hợp đồng thông minh do đây là một dạng giao thức đặc biệt nhằm xác minh, kiểm chứng thực hiện đàm phán hoặc thực hiện hợp đồng. Hợp đồng thông minh cho phép thực hiện các giao dịch đáng tin cậy mà không có bên thứ ba; (ii). giảm thiểu gian lận do các giao dịch được kiểm tra tại tất các bước, các dữ liệu được phân tích và xác minh theo thời gian thực; (iii). thiết lập các nền tảng giao dịch do công nghệ blockchain cung cấp một môi trường tiềm năng để trao đổi tài sản, loại bỏ mối đe doạ hoặc nguy cơ gian lận. (iv). thực hiện các giao dịch thanh toán theo cách khác nhau mà không phụ vào Swift và các chương trình thanh toán khác. 4. ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA CÁC NGÂN HÀNG TRÊN THẾ GIỚI VÀ VIỆT NAM 4.1. Ứng dụng công nghệ tài chính trong hoạt động của các ngân hàng trên thế giới • Ứng dụng trí tuệ nhân tạo JPMorgan Chase (Mỹ): JPMorgan Chase đã đầu tư vào công nghệ này và gần đây đã giới thiệu một nền tảng “Coin”. Nền tảng này được thiết kế để “phân tích các tài liệu pháp lý và trích xuất các điểm và điều khoản dữ liệu quan trọng”. Nếu như trước đây, việc đánh giá thủ công 12.000 thỏa thuận tín dụng thương mại thường đòi hỏi khoảng 360.000 giờ, thì sau khi sử dụng công nghệ AI này, cùng một số lượng thỏa thuận như vậy có thể được thực hiện trong vài giây. Wells Fargo (Mỹ): Wells Fargo thử nghiệm một “Chatbot” thông qua nền tảng Facebook Mes- senger với “vài trăm nhân viên”. Trợ lý ảo này liên lạc với người dùng để cung cấp thông tin tài khoản và giúp khách hàng đặt lại mật khẩu của họ. Công nghệ AI cho phép Wells Fargo có một trải nghiệm và biến nó thành một cuộc trò chuyện đơn giản trong môi trường thân thiện. Đó là tiện ích tiết kiệm thời gian rất lớn cho những khách hàng bận rộn hoặc khách hàng thường dùng của Messenger. Bank of America (Mỹ): Bank of America gần đây đã đẩy mạnh công nghệ AI với sự ra mắt của một trợ lý ảo thông minh có tên là “Erica”. Erica là sự kết hợp trí thông minh nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng di động, qua đó giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn. Chatbot tận dụng “phân tích tiên đoán và nhắn tin nhận thức” để cung cấp hướng dẫn tài chính cho hơn 45 triệu khách hàng của chính ngân hàng này. Là một thành phần tích hợp của trải nghiệm ngân hàng di động, Erica được thiết kế để khách hàng có thể truy cập 24/7 và thực hiện “giao dịch hàng ngày” ngoài dự đoán nhu cầu tài chính riêng của từng khách hàng và giúp họ đạt được mục tiêu tài chính của mình cung cấp các khuyến nghị thông minh. Erica là sự kết hợp trí thông minh nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng di động, qua đó giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn. Citibank (Mỹ): CitiBank đã đầu tư chiến lược vào Feedzai, một doanh nghiệp khoa học dữ liệu hàng đầu thế giới hoạt động trong thời gian thực để xác định và loại bỏ gian lận trong tất cả các tuyến thương mại bao gồm cả ngân hàng trực tuyến và trực tiếp. Thông qua việc đánh giá liên tục và nhanh chóng lượng dữ liệu lớn, Feedzai có thể tiến hành phân tích quy mô lớn. Hoạt động gian lận hoặc có vấn đề được xác định và khách hàng được cảnh báo nhanh chóng. Dịch vụ này cũng hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán và các nhà bán lẻ theo dõi và bảo vệ hoạt động tài chính liên quan đến các công ty của họ. Commonwealth Bank of Australia (Australia): Commonwealth Bank of Australia đã cho ra mắt Ceba nội bộ của mình cho hơn một triệu khách hàng. Ceba cũng sẽ có thể phân biệt thành công 500.000 cách khác nhau mà khách hàng có thể yêu cầu cho các hoạt động ngân hàng khác nhau. UBS (Thụy Sĩ): Ngân hàng UBS năm ngoái đã ra mắt 2 hệ thống AI mới trên sàn giao dịch, một trong số đó là một hệ thống phân tích các dữ liệu thị trường để xác định các mẫu giao dịch, từ
498 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM đó hình thành các chiến lược mới để giao dịch biến động cho khách hàng. Hệ thống quét thông qua các email của khách hàng sẽ xác định các yêu cầu của họ về việc chia nhỏ các giao dịch khối lớn giữa các quỹ khác nhau, trước khi thực hiện chuyển khoản. Bằng cách làm như vậy, nếu như một nhiệm vụ trước đây cần đến 45 phút có thể được thực hiện thì nay chỉ cần vài phút do đó, đã giải phóng thời gian quản lý cho các chủ ngân hàng. HSBC (Hong Kong): HSBC đã hợp tác với Quantexa để khởi động phần mềm AI nhằm ngăn chặn hành vi rửa tiền. Bằng cách phân tích dữ liệu nội bộ, công khai và giao dịch trong mạng lưới rộng lớn hơn của khách hàng. Hơn nữa, liên doanh mới sau một quan hệ đối tác HSBC dựa trên AI vào mùa hè năm ngoái với Ayasdi khởi động để “tự động hóa” các cuộc điều tra chống rửa tiền mà trước đây có khi phải cần đến hàng ngàn người tham gia. Ngân hàng Tokyo ra mắt ứng dụng trên điện thoại thông minh có tên là MAI một trợ lý ảo sẵn sàng giải đáp thắc mắc cho khách hàng. Tại ngân hàng Mizuho 100 robot Peper có trí tuệ nhân tạo để chăm sóc khách hàng. Việc trả lời điện thoại ở tổng đài trong tương lai sẽ được giao hết cho trí tuệ nhân tạo khi ngân hàng Sumitomo Mitsui bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực này. Công ty bảo hiểm Sompo bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo tại tổng đài hỗ trợ khách hàng trong lĩnh vực bảo hiểm ô tô. Thông thường mỗi cuộc gọi sẽ mất từ 15-20 phút để giải quyết, nhưng với trí tuệ nhân tạo chỉ mất 2-3 phút. Trong tương lai, toàn bộ tổng đài chăm sóc khách hàng của công ty này sẽ do trí tuệ nhân tạo đảm nhiệm. • Ứng dụng dữ liệu lớn Big Data cũng được ứng dụng khá rộng rãi trong hoạt động của JP Morgan Chase. JP Morgan Chase là một trong những công ty cung cấp dịch vụ tài chính lâu đời nhất trên thế giới. Khoảng 150 petabytes dữ liệu khổng lồ lưu trữ trên dưới 3,5 tỷ người dùng, với số lượng dữ liệu lớn như vậy, JP Morgan đã áp dụng phân tích Big Data để thực hiện xử lý những dữ liệu cấu trúc và dữ liệu phi cấu trúc thông qua nền tảng nguồn mở – Hadoop. Những phân vùng mà công ty JP Morgan Chase sử dụng công cụ Hadoop cho việc phân tích dữ liệu là: (1) Hệ thống phòng chống gian lận với tính năng theo dõi các hoạt động của hội thoại và emails JP Morgan Chase thực hiện giám sát và tìm kiếm những giao dịch bất bình thường (2) Gia tăng giá trị cho khách hàng trên nền tảng số hóa được JP Morgan Chase áp dụng để giúp cho khách hàng có cách nhìn đa chiều và sâu sắc hơn về vấn đề của mình, cụ thể với sự hỗ trợ của Big Data, công ty tiến hành phân tích và xử lý các chất vấn khách hàng, đưa ra dự báo dòng tiền, tăng doanh thu và đánh giá hiệu suất của họ so với các đối thủ cạnh tranh khác; (3) Quản lý dòng tiền hiệu quả cho khách hàng. JP Morgan sử dụng phân tích dự đoán để dự báo dòng tiền và cung cấp cái nhìn sâu sắc về những lỗ hổng đang tồn tại; (4) Cung cấp tảng băng chìm về những xu hướng của thị trường tín dụng. JP Morgan sử dụng “CreditMap”, một ứng dụng cung cấp những thông tin hiện hữu cho khách hàng dựa trên nền tảng Datawatch kết hợp với phân tích theo thời gian thực; (5) Cải thiện kinh tế công: Sự kết hợp giữa các giao dịch của 30 triệu khách hàng Mỹ và thống kê nền kinh tế của Hoa Kỳ, JP Morgan Chase sử dụng công cụ Big Data để giúp Chính phủ phân tích những thông tin để hỗ trợ các nhà chính trị phát hiện sớm và ngăn ngừa những thảm họa tài chính không mong muốn. • Ứng dụng giao diện lập trình mở Tại Anh, nhóm ngân hàng mở được thành lập vào tháng 9 năm 2015, theo yêu cầu của Kho bạc Anh. Tổ chức này nghiên cứu cách sử dụng dữ liệu để giúp khách hàng giao dịch, tiết kiệm, vay mượn và đầu tư tiền mà vẫn đảm bảo quyền riêng tư của khách hàng cá nhân và an toàn dữ liệu. Nhóm ngân hàng mở đưa ra bộ khung tiêu chuẩn Open API và Open Baking hướng dẫn cách tạo lập, chia sẻ và sử dụng dữ liệu. Sau khi các tiêu chuẩn này được ban hành, Cơ quan cạnh tranh và thị trường của Anh đã thành lập một tổ chức giám sát việc thực hiện các tiêu chuẩn và yêu cầu 9 ngân hàng bán lẻ lớn nhất của
Phần 2: Hoàn thiện về Thể chế và Chính sách 499 Anh phải áp dụng tiêu chuẩn nay theo lộ trình cụ thể. Các ngân hàng hàng bao gồm: Allied Irish Bank, Bank of Ireland Santander Bank, Danske Bank, HSBC, Lloyds Bank, The Royal Bank of Scotland và Nationwide. Phạm vi chia sẻ ban đầu giới hạn ở các thông tin về tài khoản cá nhân/doanh nghiệp, thông tin tiết kiệm, thẻ tín dụng, các sản phẩm dịch vụ và địa điểm các chi nhánh ATM ngân hàng và sau này mở rộng sang các loại tài khoản thanh toán khác như ví điện tử và thẻ trả trước. Tại Đức: Năm 2010, hệ thống ngân hàng mở được giới thiệu tại Đức. Dự án ngân hàng mở (Open Bank Project) được phát triển bởi sự hợp tác của các ngân hàng lớn nhất thuộc sở hữu nhà nước. Nhiệm vụ chính của các dự án là thiết lập các API mở cho các ngân hàng, giúp cho các nhà phát triển và các công ty fintech có thể sử dụng để tạo các ứng dụng tiện ích hơn cho khách hàng từ dữ liệu các ngân hàng chia sẻ với sự đồng ý của khách hàng. Tại Singapore: Hiệp hội Ngân hàng Singapore và Ngân hàng Trung ương Singapore đã phát hành ấn phẩm “Finance-as-a-Service: API Playbook” vào ngày 16.11.2016 như một hướng dẫn toàn diện cho các định chế tài chính, các công ty fintech và các tổ chức quan tâm khác trong việc phát triển và áp dụng kiến trúc hệ thống dựa trên nền tảng là các API mở - tạo sự khởi đầu cho hệ sinh thái ngân hàng mở tại Singapore. Tại Nhật: Luật Ngân hàng sửa đổi ban hành tháng 05.2017 quy định rõ trách nhiệm của các ngân hàng tại Nhật phải có các chính sách cụ thể để hợp tác với bên thứ ba cung cấp dịch vụ thanh toán điện tử cũng như công bố các mốc thời gian để phát triển các API làm nền tảng kết nối. Luật ngân hàng sửa đổi cũng yêu cầu làm rõ là các ngân hàng sẽ cung cấp các API mở hay không và thời gian cụ thể cũng như ràng buộc tuân thủ tiêu chuẩn hợp đồng của các bên tham gia. Tại Hồng Kông: Ngân hàng Trung ương Hồng Kông đã công bố ấn phẩm Kỷ nguyên mới của ngân hàng thông minh vào tháng 09.2017 với bảy sáng kiến, trong đó, có việc áp dụng các API mở cho hệ thống ngân hàng Hồng Kông. Theo lộ trình trong năm 2018, Ngân hàng Trung ương Hồng Kông sẽ ban hành khuôn khổ cho các API mở phù hợp với tiêu chuẩn công nghệ ngành Ngân hàng cũng như hạ tầng công nghệ thông tin quốc gia. Tại Úc: Trong báo cáo Đánh giá hệ thống ngân hàng mở tại Úc phát hành vào tháng 08.2017 đã xác định chức năng chính của ngân hàng mở là trao quyền cho khách hàng truy cập và kiểm soát tốt hơn dữ liệu ngân hàng của mình. Báo cáo cũng chỉ ra những lợi ích tiềm năng của hệ thống ngân hàng mở tại Úc cũng như các chi phí phát sinh để đảm bảo quyền về dữ liệu ngân hàng của khách hàng. • Ứng dụng công nghệ Blockchain Blockchain đã được áp dụng ở một số ngân hàng trên thế giới như: Ngân hàng Hoàng gia Canada (RBC) đang thử nghiệm Blockchain cho các khoản thanh toán giữa các chi nhánh ở Mỹ và Canada. Hãng IBM đang xây dựng công nghệ Blockchain dành riêng cho 07 ngân hàng lớn nhất Châu Âu (gồm Deutsche Bank, HSBC, KBC, Natixis Robobank, Societe Gểnale và Unicredit) để tăng hiệu quả giao thương quốc tế cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Ngân hàng West Fargo và Commonwealth Bank of Australia cũng từng dùng Blockchain để xử lý và thực hiện các chuyến xuất khẩu cotton từ Mỹ sang Trung Quốc. Cơ quan xử lý tín dụng trực tuyến của Bureau trực thuộc Hiệp hội Ngân hàng Ba Lan đã ghi lại lịch sử tín dụng của khoảng 150 triệu người Châu Âu bằng việc tạo ra giải pháp Blockchain để xử lý dữ liệu của khách hàng. Tâp đoàn ngân hàng lớn nhất Tây Ban Nha-Grupo Santander đã ứng dụng công nghệ Blockchain bằng cách xây dựng hệ thống thanh toán One Pay FX trên nền tảng Blockchain. Mục tiêu của hệ thống này là tối ưu hoá việc thanh toán giữa châu Âu và Nam Mỹ bằng việc sử dụng sổ cái phân tán.
500 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 4.2. Ứng dụng công nghệ tài chính của các ngân hàng ở Việt Nam • Mức độ ứng dụng trí tuệ nhân tạo Một số ngân hàng thương mại ở Việt Nam đã bước đầu triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo như: ứng dụng Chatbox hoạt động trên Fanpage của Viet A Bank với các chức năng chủ yếu là: tư vấn khách hàng các thông tin về lãi suất, tỷ giá sản phẩm, biểu phí…giải đáp khách hàng các thắc mắc về địa điểm, phí giao dịch, quy trình mở thẻ. Tốc độ giải đáp thông tin thắc mắc của khách hàng chưa tới 5 giây cùng các khả năng kể trên, Chatbot đã thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng để tư vấn các giao dịch phi tài chính. Đầu năm 2022, Vietcombank đã bắt tay với công ty FPT Smart Cloud để xây dựng và phát triển nền tảng chatbot chăm sóc khách hàng hoàn toàn mới có tên gọi là VCB Digibot. Đặc biệt, VCB Digibot ứng dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo thông minh, giúp cải thiện trải nghiệm và hiệu quả chăm sóc khách hàng một cách rõ rệt. Sau 6 tháng triển khai, VCB Digibot đã giúp xử lý tới 88,5% các yêu cầu của khách hàng, chỉ 11,5% yêu cầu cần tới nhân viên tư vấn, với gần 2 triệu yêu cầu đã được xử lý thành công. VCB Digibot được kỳ vọng sẽ giúp Vietcombank xử lý bài toán chăm sóc khách hàng 24/7 trên kênh chat, phục vụ tức thì tới hàng triệu khách hàng của Vietcombank. Shinhanbank Việt Nam đã phối hợp với Zalo (một trong những đơn vị tiên phong trong lĩnh vực AI tại Việt Nam) vào tháng 6/2018 để cung cấp những ứng dụng công nghệ hiện đại vào lĩnh vực tài chính, mang lại tiện ích tối đa cho người dùng như: Tra cứu và cập nhật được những thông tin số dư tài khoản, mở thẻ tín dụng, vay vốn tiêu dùng, vay mua nhà/xe và nhiều dịch vụ điện tử khác sẽ được mở rộng hơn nữa trong tương lai; Giải đáp và cung cấp thông tin cho khách hàng mọi lúc mọi nơi, kịp thời và hoàn toàn miễn phí... TPBank đã bắt đầu ứng dụng AI để phục vụ khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng số với trợ lý ảo có tên gọi là “T’Aio” trên Facebook Fanpage từ tháng 7/2017. Ứng dụng AI này có tác dụng sau: Phản hồi tự động khi nhận được đề nghị giao tiếp thông tin từ khách hàng chưa tới 5 giây; hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi; hoàn thiện qua những lần hỗ trợ khách hàng để dần trở nên thông minh và giống con người hơn nhờ ứng dụng trí thông minh nhân tạo. Khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, T’Aio sẽ phân tích câu trả lời có sẵn trong hệ thống dữ liệu và điểm mức độ tự tin có thể trả lời (confidence level). Trong trường hợp điểm tự tin cao và vượt qua mức có thể trả lời, T’Aio sẽ phản hồi khách hàng. Nam Á Bank cũng đã thành công trong việc ứng dụng AI trí tuệ nhân tạo và Robot vào lĩnh vực tài chính. NamA Bank đã tích hợp Chatbot OPBA - trợ lý ảo thông minh trên Fanpage Ngân hàng Nam Á, Open Banking, cửa sổ chat của Tổng đài viên. Chatbot OPBA có thể tự động trò chuyện với khách hàng trên các ứng dụng, giải đáp 24/7 tất cả thắc mắc về sản phẩm, dịch vụ với tốc độ phản hồi tích tắc từ khi nhận được đề nghị giao tiếp thông tin từ khách hàng. Việc này đã giúp tăng sự tương tác giữa Ngân hàng và khách hàng đồng thời đáp ứng tối đa nhu cầu thông tin của khách hang. Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam thịnh vượng cũng đã ứng dụng AI trong các giao dịch ngoại tệ ,tín dụng cá nhân và ngân hàng số, Ngân hàng này cũng sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng giản thời gian chờ đợi. Ngân hàng thương mại Việt Nam thịnh vượng cũng đã sử dụng AI để phát hiện các hành vi gian lận và rủi ro thông qua VPDirect, hỗ trợ nghiên cứu công nghệ, nâng coa bảo mật hệ thống ngân hàng và ứng dụng vào các nền tảng. Ngân hàng thương mại cổ phần quốc tế VIB cũng đã sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ứng dụng My VIB 2.0. Bên cạnh các tính năng như thực hiện các giao dịch tài chính nhanh chóng, bảo mật thông tin tối đa thì phần mềm trên còn nổi bật với công nghệ AI Voice. Đây là công chệ cho phép người dùng chuyển đổi giọng nói thành văn bản và ngược lại. Khách hàng chri cần đọc lệnh theo mẫu
Phần 2: Hoàn thiện về Thể chế và Chính sách 501 là có thể thực hiện chuyển khoản, nạp tiền, mở/khoá thẻ…chỉ trong vòng chưa đầy một phút. Với tình năng ưu việt này, khách hàng dễ dàng thực hiện các giao dịch tài chính ngay cả khi không rảnh tay. • Mức độ ứng dụng giao diện lập trình mở của các ngân hàng thương mại Việt Nam Tại Việt Nam, Chính phủ đã ban hành chỉ thị số 16/CT-TTg của Thủ tướng Chính phủ về việc tăng cường năng lực tiếp cận cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư, đây chính là nền tảng để các Bộ, ban, ngành xây dựng hạ tầng công nghệ thông tin và tiếp cận công nghệ số. Đến tháng 6/2018, Cục Công nghệ thông tin của NHNN đã tiến hành khảo sát về Open API áp dụng trong lĩnh vực tài chính ngân hàng nhằm xác định: (1) Hiện trạng cung cấp, chia sẻ dữ liệu giữa ngân hàng với khách hàng và bên thứ ba; (2) Nhu cầu, yêu cầu về chuẩn kết nối chung cho ngành Ngân hàng với các công ty Fintech. Kết quả khảo sát chính là cơ sở để NHNN xây dựng, thử nghiệm và hoạch định khung pháp lý về Open API tại Việt Nam. Tháng 10/2018, Cục Công nghệ thông tin (NHNN) đã ký biên bản hợp tác chung với Cơ quan Xúc tiến CNTT Hàn Quốc (NIPA) và Viện Tài chính viễn thông và Thanh toán bù trừ Hàn Quốc (KFTC) về giao diện Open API trong lĩnh vực ngân hàng. NHNN cũng đang nghiên cứu để ban hành chuẩn dữ liệu mở để tạo điều kiện cho các ngân hàng cũng như cộng đồng Fintech hướng tới một hệ thống ngân hàng mở không chỉ dừng lại ở việc nâng cao trải nghiệm khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ ngân hàng trên nền tảng công nghệ số mà còn tạo sân chơi bình đẳng trong hệ thống các ngân hàng. Cuối năm 2018, ngân hàng thương mại cổ phần Công thương Việt Nam là ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam triển khai thử nghiệm nền tảng giao diện lập trình mở. Đến cuối 2019, ngân hàng này giới thiệu nền tảng giao diện lập trình mở với tên gọi VietinBank iConnect. Số lượng đối tác kết nối với nền tảng VietinBank iConnect tăng lên nhanh chóng với nhiều đối tác trên nhiều lĩnh vực như ví điện tử, thanh toán trực tuyến, chuyển tiền trong nước và quốc tế, dịch vụ vụ công… Ngân hàng Phương Đông (OCB) là một trong những ngân hàng tiên phong với mô hình ngân hàng mở hay API Banking. Thông qua ứng dụng OCB Omni người dùng không chỉ sử dụng những dịch vụ thuần túy của ngân hàng như chuyển tiền, tiết kiệm mà còn trải nghiệm những sản phẩm dịch vụ từ các đối tác liên kết Trong thời gian dài, ngân hàng đã nghiên cứu và ứng dụng công nghệ Open API để số hóa sản phẩm. Hiện ngân hàng đã liên kết với AirPay, VnPay, Momo... giúp khách hàng thanh toán hoá đơn điện, nước, Internet, nạp tiền điện thoại ngay trên ứng dụng OCB Omni hoặc chuyển tiền qua các ví để mua sắm, thanh toán dịch vụ. Nhờ kết nối với đối tác thông qua API, khách hàng của OCB Omni có thể tiếp cận với các nhiều sản phẩm đầu tư tài chính như mua bảo hiểm (du lịch, xe máy, tai nạn) hay đầu tư chứng chỉ quỹ Vinacapital hoàn toàn trực tuyến ngay trên ứng dụng. Ngoài ra, ứng dụng còn tích hợp nhiều dịch vụ tài chính của các công ty Fintech như UrBox mang đến giá trị cộng thêm cho khách hàng thông qua các chương trình tích điểm đổi quà, trả thưởng, ưu đãi giảm giá. Đến tháng 4/2019, NamA Bank triển khai hệ thống Ommi Chanel - Open Banking, bứt phá mọi giới hạn, đón đầu xu hướng cách mạng công nghệ 4.0 với hàng loạt tính năng, tiện ích vượt trội như: Trợ lý ảo Chatbot, Share bill, Tích lũy theo nhu cầu, Lập lịch thanh toán, Quản lý thẻ tập trung. Ứng dụng Open Banking của NamA Bank sẽ “giải phóng” khách hàng khỏi những định nghĩa thông thường về một ngân hàng khi có thể trải nghiệm ngân hàng số hoàn toàn mới, giao dịch đa kênh, tích hợp đa tiện ích, hệ sinh thái tính năng toàn diện và vượt trội với trọng tâm hệ sinh thái thẻ phi vật lý, giáo dục, bảo hiểm, y tế và đa thanh toán. Ngân hàng thương mại cổ phần Tiên Phong đa ra mắt dịch vụ kết nối thanh toán qua giao diện lập trình mở giúp những doanh nghiệp lớn có nhu cầu thực hiện hàng nghìn lệnh chuyển tiền mỗi ngày, thực hiện các giao dịch nhanh chóng và đơn giản, gia tăng quản lý dòng tiền, cũng như tiết
502 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM kiệm được nguồn nhân lực, thời gian và chi phí. Thông qua giao diện lập trình mở TP Bank cho phép doanh nghiệp truyền dữ liệu tới ngân hàng ngay trên hệ thống của doanh nghiệp, thay cho việc phải đăng nhập vào hệ thống Internet Banking mà vẫn đảm bảo tính bảo mật an toàn cho khách hàng. Ngoài ra, ở Việt Nam còn có 15 ngân hàng đang sử dụng phương thức chia sẻ dữ liệu thông qua webservice, 4 ngân hàng khác đã sử dụng phương thức chia sẻ dữ liệu của Open API. Những ngân hàng chia sẻ qua Webservice đã có sẵn các API chia sẻ cho các đối đối tác. Do đó, những ngân hàng này có mức độ sẵn sàng cao khi triển khai Open API. Về nhu cầu triển khai Open API, hầu hết các ngân hàng đều đề nghị có nhu cầu một chuẩn kết nối chung để chia sẻ dữ liệu. • Mức độ ứng dụng các công nghệ tài chính khác Tháng 7/2018, NAPAS và 3 ngân hàng gồm VietinBank và TPBank đã thử nghiệm thành công mô hình chuyển tiền trên Blockchain, đồng thời cùng sử dụng chung điện toán đám mây. Tháng 7/2019, HSBC thực hiện thành công giao dịch L/C trên nền tảng Blockchain. Vào năm 2019, Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) đã kí kết hợp đồng với IBM để triển khai dịch vụ AI Watson để cải thiện hoạt động của các phòng giao dịch và giảm thiểu rủi ro. Ngoài ra, Ngân hàng Thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank) cũng đã thực hiện một số dự án về công nghệ AI nhằm nâng cao hiệu quả giao dịch và giảm rủi ro cho khách hàng. Một số ngân hàng bắt đầu triển khai nghiên cứu ứng dụng dữ liệu lớn vào hoạt động của mình như: VietinBank với Dự án kho dữ liệu doanh nghiệp (EDW) góp phần hỗ trợ cho ngân hàng nâng cao hoạt động quản lý cũng như giám sát và quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn quốc tế. VPBank ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu của IBM để đồng bộ hoá dữ liệu khách hàng, hỗ trợ phân tích hành vi khách hàng nhanh chóng. 4.3. Thách thức, khó khăn trong việc ứng dụng công nghệ tài chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam Công nghệ hiện đại cũng đồng nghĩa song hành với rủi ro. Nhiều ý kiến cũng lo ngại về việc các hacker có thể thực hiện các cuộc tấn công mạng bằng AI mà không cần nhiều công sức lao động. Khi đó, rất có khả năng là tội phạm mạng lợi dụng trí tuệ nhân tạo và internet để đưa ra những cách thức tấn công khó kiểm soát, lường trước được. Với khả năng tự học hỏi và thích nghi, tiềm năng của AI là không giới hạn trong các ứng dụng. Vì vậy, yêu cầu đặt ra với ngành Ngân hàng trong tương lai là nắm bắt được xu hướng, ứng dụng cách làm việc và kiểm soát AI để đảm bảo hoạt động ngân hàng diễn ra an toàn, hiệu quả. Việc ứng dụng những công nghệ mới vẫn còn nhiều rào cản tại hệ thống ngân hàng Việt Nam do nhận thức chưa đủ về công nghệ này hay tâm lý ngại chuyển đổi từ mô hình truyền thống sang mô hình cung cấp dịch vụ mới. “Sự dịch chuyển sang mô hình mới cũng là một quá trình phức tạp mà trong đó phải có sự nhất quán trong mô hình quản trị, kế hoạch chuyển đổi và phương thức triển khai trên cơ sở tính toán kỹ lưỡng nguồn lực, tiềm năng và những rủi ro sẽ gặp phải khi thay đổi mô hình kinh doanh”. Bên cạnh đó, với tốc độ phát triển chóng mặt của các công nghệ mới, mang tính đột phá và có thể thay đổi cấu trúc nhiều ngành nghề, lĩnh vực, chuyên gia cho rằng, cơ quan quản lý nhà nước khó có thể đưa ra quyết định tức thời về một hành lang pháp lý phù hợp, mà phải xét tới nhiều yếu tố rủi ro đặc thù với những ứng dụng mới này.
Phần 2: Hoàn thiện về Thể chế và Chính sách 503 Tỷ lệ thất nghiệp cao: các công nghệ tự động hóa và robot, internet và trí tuệ nhân tạo tăng trưởng một cách chóng mặt. Điều này khiến cho tốc độ các công việc biến mất nhanh hơn, có thể chúng ta không kịp tạo ra những việc làm mới một cách kịp thời, vì thế nhiều người sẽ bị mất việc làm. Khi máy móc có thể làm hầu hết những việc có tính lặp đi lặp lại, mang tính dây chuyền, thao tác đơn giản, yêu cầu độ chính xác cao, dễ dàng thực hiện theo hướng dẫn thì chắc chắn chúng sẽ thay thế những con người đang đảm nhận những vị trí đó. 5. MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ NHẰM TĂNG CƯỜNG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH TRONG HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI Ở VIỆT NAM Từ thực trạng trên có thể thấy việc ứng dụng các công nghệ tài chính trong hoạt động của các ngân hàng thương mại ở Việt Nam còn rất hạn chế. Để tăng cường ứng dụng những công nghệ trên cần có sự tham gia tích cực của cả hệ thống ngân hàng và các cơ quan quản lý nhà nước có liên quan. Về phía các ngân hàng thương mại cần nhận thức sâu sắc việc chuyển đổi mô hình kinh doanh, ứng dụng công nghệ tài chính là tất yếu khách quan để tồn tại và giành chiến thắng trong quá trình cạnh trạnh “số” đang diễn ra mạnh mẽ và găy gắt. Bên cạnh đó, các ngân hàng cũng cần nắm bắt được xu hướng, ứng dụng cách làm và kiểm soát được các ứng dụng để đảm bảo hoạt động của mình diễn ra an toàn hiệu quả. Các ngân hàng cũng cần có kế hoạch chuyển đổi và phương thức triển khai việc ứng dụng các công nghệ số theo lộ trình, tính toán kỹ lưỡng lộ trình, tiềm năng và những rủi ro có thể sẽ gặp phải. Mặt khác, các ngân hàng cần chuẩn bị tiềm lực tài chính mạnh, đào tạo và tuyển dụng nguồn nhân lực có trình độ công nghệ cao để có thể vận hành các công nghệ tài chính. Ngoài ra, các ngân hàng cần tăng cường nhận thức cho khách hàng về lợi ích khi sử dụng các dịch vụ ngân hàng cung ứng qua các công nghệ tài chính và các biện pháp bảo mật cho khách hàng khi sử dụng các thiết bị đầu cuối. Về phía các cơ quan quản lý cần nhanh chóng xây dựng và hoàn thiện hành lang pháp lý cho việc ứng dụng các công nghệ tài chính trên cơ sở cân nhắc hiện trạng áp dụng trong nước cũng như môi trương pháp lý quốc tế. Mặc dù ở Việt Nam, những quy định về chia sẻ, lưu trữ thông tin, đảm bảo bí mật thông tin khách hàng đã được điều chỉnh tại nhiều văn bản quy phạm pháp luật về bảo vệ bí mât nhà nước trong Ngành ngân hàng như Luật Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, Luật các tổ chức tín dụng…và nhiều năng bảo thuộc lĩnh vực liên quan khác như Bộ Luật dân sự, luật bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng, Luật công nghệ thông tin, Luật an toàn thông tin mạng…tuy nhiên chưa thực sự đầu đủ, cụ thể. Việc thiếu các quy định pháp lý về quyền riêng tư và bảo mật thông tin, quy đinh của các bên khi có tranh chấp đang tạo ra rào cản cho các ngân hàng thương mại Việt Nam trong quá trình ứng dụng các công nghệ tài chính. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt 1. Nguyễn Trung Anh (2019), “ Ứng dụng và tác động của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng”, Tạp chí ngân hàng, ISSN: 0866-7462, 2, 12-16 2. Phan Thị Linh (2019), “Ứng dụng công nghệ tài chính trong chuyển đổi số của ngân hàng hiện nay”, Tạp chí ngân hàng, ISSN: 0866-7462, 9, 6, 15-17 3. Trương Thị Hoài Linh, Lê Thị Như Quỳnh (2019), “Big Data và ứng dụng trong hoạt động ngân hàng”, Tạp chí ngân hàng, ISSN: 0866-7462, 19, 22-28 4. Nghiêm Thanh Sơn (2019), “Fintech tại Việt Nam: Nắm bắt xu hướng để “chuyển mình”phát triển”, http://thoibaonganhangvn truy cập ngay 25/2/2019 5. Lê Thanh Tâm (2018), “Tác động của Fitech tới nghiêp vụ và quản trị ngân hàng tại Việ Nam”, Kỷ yếu hội thảo quốc gia “Cách mạng công nghiệp 4.0 và những đổi mới trong lĩnh vực tài chính ngân hàng”, 20-35
504 KỶ YẾU HỘI THẢO QUỐC TẾ HOÀN THIỆN HỆ SINH THÁI PHÁT TRIỂN FINTECH TẠI VIỆT NAM 6. Trần Hữu Thắng (2019), “Ứng dụng giao diện lập trình mở trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam”, Tap chí ngân hàng, Tạp chí ngân hàng, ISSN 0866-7462, 4, 30-37 7. Hoàng Thanh Tú (2019), “Công nghệ giao diện lập trình ứng dụng mở (Open API) trong ngành ngân hàng)- Kỷ yếu hội thảo Quốc tế về Ngân hàng lần thứ nhất- ICBF, 655-670 8. Chu Văn Vệ (2018), “Định hướng chính sách phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trên thế giới”, Tạp chí ngân hàng, Tạp chí ngân hàng, ISSN 0866-7462, 3 30-37 Tài liệu tiếng Anh 9. ASIC, 2016, Fintech: ASIC’Approach and Regulatory Issue, https://download.asic. gov.au/ media/3962105/melbourne-money-and-finance-conference-2016-fintech.pdf 10. Brian Boldt (2017), How FinTechis Streamlining Treasury Departments, https:// cdn.ymaws.com/ www.mnafp.org/resource/resmgr/2017_Conference_Handouts/2017_5F_How_FinTech_is_Strea.pdf 11. Cemal Karakas, Carla Stamegna (2017), Financial technology (FinTech): Prospects and challenges for the EU, https://www.fintech2019.eu/wp-content/uploads/2019/03/EPRS_BRI2019635513_EN.pdf 12. McKinsey (2017), A roadmap for a digital transformation, truy cập ngày 21/09/2019, https://www. mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Financial%20Service 13. Microsoft và IDC (2018), Unlocking the Economic Impact of Digital Transformation in Asia Pacific, truy cập ngày 25/09/2019, https://3er1viui9wo30pkxh1v2nh4w-wpengine.netdna-ssl.com/wp-content/ uploads/prod/sites/43/2018/11/Unlocking-the-economic-impact-of-digital-transformation.pdf 14. Transformation Model, truy cập ngày 18/09/2019, http://hemingwaysolutions.net/wp-content/ uploads/2017/08/digital-transformation-model.pdf Tài liệu trên web 15. http://www.fundstart.vn/bao-chi/thuc-trang-phat-trien-cua-thi-truong-fintech-viet-nam 16. https://spiderum.com/bai-dang/ Nhung-Bai-Hoc-Kenya-va-Viet-Nam-Co-The-Day-Cho-Nuoc-My- Ve-Ngan-Hang-So-dpz