Quote from bsdinsight on 8 May 2025, 08:41

Tài liệu “Generative AI in Banking: A Comprehensive Overview” của Swiss Bankers Association (SBA) cung cấp một cái nhìn toàn diện về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI – GenAI) trong ngành ngân hàng, đặc biệt tại Thụy Sĩ. Dưới đây là tóm tắt nội dung chính của tài liệu, được chia theo các phần chính:

 

---

 

1. Tổng quan điều hành (Executive Summary)

• GenAI là gì? GenAI là một công nghệ chuyển đổi, cho phép tự động hóa các tác vụ như truy xuất thông tin, soạn thảo, tóm tắt và dịch thuật, mang lại nhiều lợi ích cho ngành ngân hàng.
• Lợi ích chính:
  • Tăng năng suất nhân viên: Tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại như tóm tắt tài liệu, tạo báo cáo, dịch thuật.
  • Cải thiện hiệu quả vận hành: Tự động hóa đánh giá rủi ro, báo cáo tuân thủ và phát hiện gian lận.
  • Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Chatbot AI và khuyến nghị tài chính cá nhân hóa.
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ: Tạo chiến lược đầu tư tùy chỉnh và mô hình rủi ro tín dụng.
• Thách thức: Ngân hàng cần tích hợp GenAI trong môi trường quy định chặt chẽ, đảm bảo chiến lược phù hợp với mục tiêu kinh doanh, cơ sở hạ tầng IT mạnh mẽ và kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt.
• Khung triển khai: Tài liệu đề xuất một cách tiếp cận có cấu trúc với ba luồng công việc (chiến lược, tổ chức, công nghệ) qua bốn giai đoạn (khám phá, phân tích và lập kế hoạch, triển khai, mở rộng và cải tiến liên tục).
• Tương lai: Agentic AI (AI tự hành) có thể là bước tiếp theo, cho phép ra quyết định tự động và quản lý quy trình thời gian thực, nhưng cần quản lý cẩn thận về quản trị, bảo mật và minh bạch.

 

---

 

2. GenAI là gì? (Introduction to GenAI)

• Định nghĩa: GenAI là các mô hình AI tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh) dựa trên dữ liệu huấn luyện, với Large Language Models (LLMs) là một loại chính, tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• So sánh với AI truyền thống:
  • GenAI: Tạo nội dung mới, linh hoạt, không cần huấn luyện đặc thù cho từng nhiệm vụ, nhưng có rủi ro như tạo nội dung sai lệch (hallucinations), yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, và vấn đề bản quyền.
  • AI dự đoán: Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán, ít rủi ro về bản quyền nhưng kém linh hoạt hơn.
• Tầm quan trọng đối với ngân hàng:
  • GenAI giúp xử lý khối lượng dữ liệu lớn, cải thiện quyết định và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
  • Tích hợp GenAI thúc đẩy sự trưởng thành công nghệ, khuyến khích văn hóa đổi mới và chuẩn bị cho chiến lược dài hạn.
• Rủi ro:
  • Sai lệch thông tin và deepfake: Có thể bị lạm dụng để tạo email giả, tài liệu giả mạo hoặc vượt qua xác thực giọng nói.
  • Hallucination: Tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ đáng tin.
  • Vấn đề bản quyền: Nội dung tạo ra có thể vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.
  • Thiên vị và đạo đức: Có thể khuếch đại thiên vị từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến các quyết định không công bằng.
  • Bảo mật: Nguy cơ từ các cuộc tấn công như prompt injection, rò rỉ dữ liệu, hoặc đánh cắp mô hình.

 

---

 

3. Lợi ích của GenAI trong ngân hàng (Generic Use Cases)

Tài liệu đưa ra bốn danh mục chính với các ví dụ thực tế:

 

1. Tăng năng suất nhân viên:
   1. Tự động hóa tìm kiếm, tóm tắt tài liệu, dịch thuật, viết mã, và quản lý kiến thức nội bộ.
   2. Ví dụ: Pictet Group sử dụng chatbot nội bộ với RAG để truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, Raiffeisen triển khai chương trình đào tạo nhân viên về cách sử dụng GenAI hiệu quả.

 

2. Cải thiện hiệu quả vận hành:
   1. Tự động hóa nhập liệu, xác thực dữ liệu, báo cáo tuân thủ, đánh giá rủi ro và xử lý khoản vay.
   2. Ví dụ: Julius Bär sử dụng GenAI để dịch nội dung, đảm bảo phù hợp với giọng điệu và thuật ngữ doanh nghiệp.

 

3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng:
   1. Chatbot hỗ trợ 24/7, phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa, và tạo chiến dịch tiếp thị mục tiêu.
   2. Ví dụ: SIX sử dụng GenAI để phân tích cuộc gọi, cải thiện chất lượng dịch vụ và đào tạo nhân viên.

 

4. Đổi mới sản phẩm và dịch vụ:
   1. Phát triển các sản phẩm tài chính mới như tư vấn đầu tư cá nhân hóa hoặc công cụ hoàn thành mã AI để tăng tốc phát triển phần mềm.
   2. Lưu ý: Các công cụ GenAI cần được giám sát bởi con người khi đưa ra quyết định tài chính.

 

---

 

4. Làm thế nào để thành công? (Considerations for Implementation)

Tài liệu đề xuất một khung triển khai với ba luồng công việc qua bốn giai đoạn:

 

a. Ba luồng công việc:

1. Chiến lược:
   1. Căn chỉnh chiến lược AI với mục tiêu kinh doanh.
   2. Xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng dựa trên giá trị, khả năng thực hiện và giảm rủi ro.
   3. Phát triển lộ trình triển khai và tầm nhìn dài hạn.

 

2. Tổ chức:
   1. Xây dựng văn hóa đổi mới, đào tạo nhân viên về GenAI.
   2. Thiết lập quản trị, tuân thủ và quản lý rủi ro (ví dụ: giảm thiên vị, đảm bảo minh bạch).
   3. Thử nghiệm qua các dự án PoC và mở rộng dần.

 

3. Công nghệ:
   1. Lập kế hoạch tài nguyên, triển khai pilot/MVP.
   2. Đảm bảo cơ sở hạ tầng IT an toàn, hiệu suất cao, tuân thủ quy định về lưu trữ dữ liệu.
   3. Giám sát hiệu suất qua MLOps và chọn mô hình phù hợp (thương mại hoặc mã nguồn mở).

 

b. Bốn giai đoạn:

1. Khám phá: Xây dựng hiểu biết cơ bản, xác định trường hợp sử dụng, nâng cao nhận thức.
2. Phân tích và lập kế hoạch: Đánh giá tính khả thi, ưu tiên trường hợp sử dụng, lập kế hoạch triển khai.
3. Triển khai: Thực hiện các trường hợp sử dụng, thiết lập quản trị, tích hợp AI vào quy trình.
4. Mở rộng và cải tiến: Giám sát hiệu suất, mở rộng quy mô, tối ưu hóa liên tục.

 

c. Các cân nhắc pháp lý và quy định:

• Bảo vệ dữ liệu: Tuân thủ Luật Bảo vệ Dữ liệu Liên bang Thụy Sĩ (FADP) và GDPR (nếu hoạt động tại EU).
• Bí mật ngân hàng: Không sử dụng dữ liệu nhận dạng khách hàng (CID) để huấn luyện mô hình.
• Sở hữu trí tuệ: Đảm bảo dữ liệu huấn luyện không vi phạm bản quyền.
• Cạnh tranh không lành mạnh: Tránh tạo ấn tượng sai lệch (ví dụ: chatbot giả làm con người).
• FINMA Guidance 08/2024: Yêu cầu quản trị, quản lý rủi ro, minh bạch, và không phân biệt đối xử.

 

---

 

5. Tương lai: Agentic AI

• Agentic AI là gì? AI tự hành, có khả năng suy luận, lập kế hoạch và hành động độc lập trong các giới hạn được xác định, khác với quy trình công việc cố định.
• Ứng dụng tiềm năng:
  • Hỗ trợ khách hàng: Chatbot phân tích dữ liệu, tạo kế hoạch tiết kiệm cá nhân hóa, thực hiện hành động như hoàn tiền.
  • Tương lai: Khách hàng có thể sử dụng AI để tự động đàm phán dịch vụ tài chính, làm tăng cạnh tranh về giá và hiệu quả.
• Thách thức: Cần quản trị mạnh mẽ, bảo mật, minh bạch và thử nghiệm trong môi trường kiểm soát.
• Kỹ thuật triển khai: Prompt chaining (phân chia nhiệm vụ thành chuỗi), parallelization (xử lý song song) để tăng độ chính xác và hiệu quả.

 

---

 

6. Kết luận

• GenAI là công nghệ chuyển đổi, nhưng cần triển khai cẩn thận trong môi trường ngân hàng được quy định chặt chẽ.
• Các kỹ thuật như RAG, few-shot learning và agentic workflows giúp cải thiện độ chính xác và giảm rủi ro.
• Không có cách tiếp cận chung; mỗi ngân hàng cần tùy chỉnh theo mô hình kinh doanh và yêu cầu quy định.
• Nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng GenAI, nhưng cần quản trị từ lãnh đạo.
• Agentic AI là xu hướng tương lai, nhưng cần nghiên cứu thêm về minh bạch và tuân thủ.
• Tài liệu này là hướng dẫn sơ bộ, trách nhiệm đánh giá rủi ro thuộc về từng ngân hàng.

 

---

 

7. Thuật ngữ và thông tin bổ sung

• Thuật ngữ: Giải thích các khái niệm như RAG, prompt chaining, model drift, MLOps, v.v.
• Biên tập và chuyên gia: Tài liệu được biên tập bởi các cố vấn và chuyên gia từ SBA, với sự đóng góp từ các ngân hàng lớn như UBS, Pictet, Raiffeisen, Julius Bär, v.v.
• Về SBA: Hiệp hội Ngân hàng Thụy Sĩ đại diện cho 270 tổ chức tài chính, thúc đẩy điều kiện thuận lợi cho ngành ngân hàng.

 

---

 

Lưu ý

• Tài liệu nhấn mạnh việc triển khai GenAI phải cân bằng giữa đổi mới và tuân thủ, với trọng tâm là quản trị rủi ro và đào tạo nhân viên.

 

• GenAI là gì? GenAI là một công nghệ chuyển đổi, cho phép tự động hóa các tác vụ như truy xuất thông tin, soạn thảo, tóm tắt và dịch thuật, mang lại nhiều lợi ích cho ngành ngân hàng.
• Lợi ích chính:
  • Tăng năng suất nhân viên: Tự động hóa các nhiệm vụ lặp lại như tóm tắt tài liệu, tạo báo cáo, dịch thuật.
  • Cải thiện hiệu quả vận hành: Tự động hóa đánh giá rủi ro, báo cáo tuân thủ và phát hiện gian lận.
  • Nâng cao trải nghiệm khách hàng: Chatbot AI và khuyến nghị tài chính cá nhân hóa.
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ: Tạo chiến lược đầu tư tùy chỉnh và mô hình rủi ro tín dụng.
• Thách thức: Ngân hàng cần tích hợp GenAI trong môi trường quy định chặt chẽ, đảm bảo chiến lược phù hợp với mục tiêu kinh doanh, cơ sở hạ tầng IT mạnh mẽ và kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt.
• Khung triển khai: Tài liệu đề xuất một cách tiếp cận có cấu trúc với ba luồng công việc (chiến lược, tổ chức, công nghệ) qua bốn giai đoạn (khám phá, phân tích và lập kế hoạch, triển khai, mở rộng và cải tiến liên tục).
• Tương lai: Agentic AI (AI tự hành) có thể là bước tiếp theo, cho phép ra quyết định tự động và quản lý quy trình thời gian thực, nhưng cần quản lý cẩn thận về quản trị, bảo mật và minh bạch.

• Định nghĩa: GenAI là các mô hình AI tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh, âm thanh) dựa trên dữ liệu huấn luyện, với Large Language Models (LLMs) là một loại chính, tập trung vào xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• So sánh với AI truyền thống:
  • GenAI: Tạo nội dung mới, linh hoạt, không cần huấn luyện đặc thù cho từng nhiệm vụ, nhưng có rủi ro như tạo nội dung sai lệch (hallucinations), yêu cầu tài nguyên tính toán lớn, và vấn đề bản quyền.
  • AI dự đoán: Phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán, ít rủi ro về bản quyền nhưng kém linh hoạt hơn.
• Tầm quan trọng đối với ngân hàng:
  • GenAI giúp xử lý khối lượng dữ liệu lớn, cải thiện quyết định và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
  • Tích hợp GenAI thúc đẩy sự trưởng thành công nghệ, khuyến khích văn hóa đổi mới và chuẩn bị cho chiến lược dài hạn.
• Rủi ro:
  • Sai lệch thông tin và deepfake: Có thể bị lạm dụng để tạo email giả, tài liệu giả mạo hoặc vượt qua xác thực giọng nói.
  • Hallucination: Tạo ra thông tin sai lệch nhưng có vẻ đáng tin.
  • Vấn đề bản quyền: Nội dung tạo ra có thể vi phạm quyền sở hữu trí tuệ.
  • Thiên vị và đạo đức: Có thể khuếch đại thiên vị từ dữ liệu huấn luyện, dẫn đến các quyết định không công bằng.
  • Bảo mật: Nguy cơ từ các cuộc tấn công như prompt injection, rò rỉ dữ liệu, hoặc đánh cắp mô hình.

1. Tăng năng suất nhân viên:
   1. Tự động hóa tìm kiếm, tóm tắt tài liệu, dịch thuật, viết mã, và quản lý kiến thức nội bộ.
   2. Ví dụ: Pictet Group sử dụng chatbot nội bộ với RAG để truy xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu, Raiffeisen triển khai chương trình đào tạo nhân viên về cách sử dụng GenAI hiệu quả.

2. Cải thiện hiệu quả vận hành:
   1. Tự động hóa nhập liệu, xác thực dữ liệu, báo cáo tuân thủ, đánh giá rủi ro và xử lý khoản vay.
   2. Ví dụ: Julius Bär sử dụng GenAI để dịch nội dung, đảm bảo phù hợp với giọng điệu và thuật ngữ doanh nghiệp.

3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng:
   1. Chatbot hỗ trợ 24/7, phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra khuyến nghị cá nhân hóa, và tạo chiến dịch tiếp thị mục tiêu.
   2. Ví dụ: SIX sử dụng GenAI để phân tích cuộc gọi, cải thiện chất lượng dịch vụ và đào tạo nhân viên.

4. Đổi mới sản phẩm và dịch vụ:
   1. Phát triển các sản phẩm tài chính mới như tư vấn đầu tư cá nhân hóa hoặc công cụ hoàn thành mã AI để tăng tốc phát triển phần mềm.
   2. Lưu ý: Các công cụ GenAI cần được giám sát bởi con người khi đưa ra quyết định tài chính.

1. Chiến lược:
   1. Căn chỉnh chiến lược AI với mục tiêu kinh doanh.
   2. Xác định và ưu tiên các trường hợp sử dụng dựa trên giá trị, khả năng thực hiện và giảm rủi ro.
   3. Phát triển lộ trình triển khai và tầm nhìn dài hạn.

2. Tổ chức:
   1. Xây dựng văn hóa đổi mới, đào tạo nhân viên về GenAI.
   2. Thiết lập quản trị, tuân thủ và quản lý rủi ro (ví dụ: giảm thiên vị, đảm bảo minh bạch).
   3. Thử nghiệm qua các dự án PoC và mở rộng dần.

3. Công nghệ:
   1. Lập kế hoạch tài nguyên, triển khai pilot/MVP.
   2. Đảm bảo cơ sở hạ tầng IT an toàn, hiệu suất cao, tuân thủ quy định về lưu trữ dữ liệu.
   3. Giám sát hiệu suất qua MLOps và chọn mô hình phù hợp (thương mại hoặc mã nguồn mở).

1. Khám phá: Xây dựng hiểu biết cơ bản, xác định trường hợp sử dụng, nâng cao nhận thức.
2. Phân tích và lập kế hoạch: Đánh giá tính khả thi, ưu tiên trường hợp sử dụng, lập kế hoạch triển khai.
3. Triển khai: Thực hiện các trường hợp sử dụng, thiết lập quản trị, tích hợp AI vào quy trình.
4. Mở rộng và cải tiến: Giám sát hiệu suất, mở rộng quy mô, tối ưu hóa liên tục.

• Bảo vệ dữ liệu: Tuân thủ Luật Bảo vệ Dữ liệu Liên bang Thụy Sĩ (FADP) và GDPR (nếu hoạt động tại EU).
• Bí mật ngân hàng: Không sử dụng dữ liệu nhận dạng khách hàng (CID) để huấn luyện mô hình.
• Sở hữu trí tuệ: Đảm bảo dữ liệu huấn luyện không vi phạm bản quyền.
• Cạnh tranh không lành mạnh: Tránh tạo ấn tượng sai lệch (ví dụ: chatbot giả làm con người).
• FINMA Guidance 08/2024: Yêu cầu quản trị, quản lý rủi ro, minh bạch, và không phân biệt đối xử.

• Agentic AI là gì? AI tự hành, có khả năng suy luận, lập kế hoạch và hành động độc lập trong các giới hạn được xác định, khác với quy trình công việc cố định.
• Ứng dụng tiềm năng:
  • Hỗ trợ khách hàng: Chatbot phân tích dữ liệu, tạo kế hoạch tiết kiệm cá nhân hóa, thực hiện hành động như hoàn tiền.
  • Tương lai: Khách hàng có thể sử dụng AI để tự động đàm phán dịch vụ tài chính, làm tăng cạnh tranh về giá và hiệu quả.
• Thách thức: Cần quản trị mạnh mẽ, bảo mật, minh bạch và thử nghiệm trong môi trường kiểm soát.
• Kỹ thuật triển khai: Prompt chaining (phân chia nhiệm vụ thành chuỗi), parallelization (xử lý song song) để tăng độ chính xác và hiệu quả.

• GenAI là công nghệ chuyển đổi, nhưng cần triển khai cẩn thận trong môi trường ngân hàng được quy định chặt chẽ.
• Các kỹ thuật như RAG, few-shot learning và agentic workflows giúp cải thiện độ chính xác và giảm rủi ro.
• Không có cách tiếp cận chung; mỗi ngân hàng cần tùy chỉnh theo mô hình kinh doanh và yêu cầu quy định.
• Nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng GenAI, nhưng cần quản trị từ lãnh đạo.
• Agentic AI là xu hướng tương lai, nhưng cần nghiên cứu thêm về minh bạch và tuân thủ.
• Tài liệu này là hướng dẫn sơ bộ, trách nhiệm đánh giá rủi ro thuộc về từng ngân hàng.

• Thuật ngữ: Giải thích các khái niệm như RAG, prompt chaining, model drift, MLOps, v.v.
• Biên tập và chuyên gia: Tài liệu được biên tập bởi các cố vấn và chuyên gia từ SBA, với sự đóng góp từ các ngân hàng lớn như UBS, Pictet, Raiffeisen, Julius Bär, v.v.
• Về SBA: Hiệp hội Ngân hàng Thụy Sĩ đại diện cho 270 tổ chức tài chính, thúc đẩy điều kiện thuận lợi cho ngành ngân hàng.

Lưu ý

• Tài liệu nhấn mạnh việc triển khai GenAI phải cân bằng giữa đổi mới và tuân thủ, với trọng tâm là quản trị rủi ro và đào tạo nhân viên.