HSBC: Triển vọng công nghệ tài chính trong thời đại AI.

Trong thời đại của cách mạng công nghiệp 4.0, công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một lực lượng quan trọng thúc đẩy sự phát triển trong ngành tài chính. Bài viết này sẽ tập trung vào những chia sẻ của Tiến sĩ Xia Yong, người đứng đầu kiến trúc toàn cầu tại HSBC Wealth and Personal Banking, về tiềm năng và thách thức mà AI mang lại cho ngành ngân hàng.

Theo Tiến sĩ Xia, AI có thể tạo ra những điểm tăng trưởng mới trong ngành tài chính, nhưng cũng cần lưu ý đến những nghi ngờ và thách thức liên quan đến việc áp dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng. Ông nhấn mạnh rằng mọi vấn đề phát sinh trong quá trình phát triển đều phải được giải quyết bằng cách tiếp tục phát triển.

Tiến sĩ Xia đã chỉ ra rằng các công nghệ phân tích cấp cao, học máy truyền thống và học sâu đã đóng góp đáng kể vào sự phát triển kinh tế toàn cầu, với ước tính tăng trưởng từ 11 đến 17 nghìn tỷ đô la Mỹ. Thêm vào đó, AI sinh sản có thể mang lại thêm 2.6 đến 4.4 nghìn tỷ đô la Mỹ, tương đương với GDP của Vương quốc Anh hoặc một phần năm GDP của Trung Quốc. Nếu kết hợp tác động của AI sinh sản với những công nghệ truyền thống, tổng tăng trưởng có thể đạt từ 17.1 đến 25.6 nghìn tỷ đô la Mỹ, gần bằng GDP của Hoa Kỳ.

Tiến sĩ Xia cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng hệ thống IT cho các sản phẩm dành cho khách hàng của ngân hàng. Ông nói rằng việc này đòi hỏi sự kết hợp giữa việc khai thác tri thức từ các hệ thống cũ với việc ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (large language models).

Việc sử dụng AI để hỗ trợ khách hàng thông qua dịch vụ chăm sóc khách hàng thông minh (intelligent customer service) cũng là một hướng đi quan trọng. Ngân hàng đang tiếp tục khám phá và ứng dụng các công nghệ mới để nâng cao hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong ngành ngân hàng cũng đặt ra nhiều thách thức, đặc biệt là liên quan đến quản lý rủi ro, tuân thủ pháp luật và bảo vệ dữ liệu.

Đối mặt với những thách thức này, Tiến sĩ Xia cho biết HSBC đã bắt đầu áp dụng các mô hình ngôn ngữ lớn cho nhân viên (staff-facing), thay vì đối mặt trực tiếp với khách hàng (client-facing). Điều này giúp ngân hàng tận dụng lợi ích của AI trong việc cải thiện quy trình phát triển phần mềm và quản lý sự cố kỹ thuật.

Tiến sĩ Xia cũng lưu ý rằng mặc dù AI đã đạt được tiến bộ đáng kể, nhưng nó vẫn cần sự hỗ trợ của con người. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện tại chủ yếu đóng vai trò như trợ lý (copilot) hơn là tự lái (autopilot).

Cuối cùng, Tiến sĩ Xia nhấn mạnh rằng việc ứng dụng AI trong ngành ngân hàng không chỉ mang lại cơ hội mà còn đặt ra những thách thức cần được giải quyết. Ông cho rằng việc này đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng, đồng thời nhấn mạnh rằng việc phát triển công nghệ AI không nên làm giảm đi trách nhiệm của ngành ngân hàng trong việc quản lý rủi ro và tuân thủ pháp luật.

### Từ Khóa:
– Trí tuệ nhân tạo (AI)
– Ngân hàng (Ngành ngân hàng)
– Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models)
– Quản lý rủi ro (Risk Management)
– Dịch vụ khách hàng thông minh (Intelligent Customer Service)