AI Agents chuyển đổi việc phê duyệt khoản vay và dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng ở Singapore

Các tác nhân AI tinh gọn hoạt động ngân hàng tại Singapore và hơn thế nữa

Các công ty dịch vụ tài chính trên toàn thế giới và tại Singapore ngày càng triển khai các tác nhân AI (AI) để đẩy nhanh phê duyệt khoản vay và rút ngắn thời gian tiếp nhận khách hàng, theo The Straits Times. Khác với các công cụ AI tạo sinh truyền thống vốn cần liên tục nhắc lệnh, các tác nhân AI có thể đưa ra quyết định, thực hiện các tác vụ phức tạp và quản lý luồng công việc với ít can thiệp của con người.

AI Agents khác gì so với AI truyền thống

Sự khác biệt giữa AI truyền thống và AI theo hướng tác nhân là rất đáng kể trong các ứng dụng tài chính. AI truyền thống có thể giải thích khi nào một khách hàng đủ điều kiện vay, trong khi AI tác nhân có thể đánh giá khách hàng, xác định tính đủ điều kiện và phê duyệt khoản vay trong vài giờ thay vì vài ngày, các chuyên gia cho biết với The Straits Times.

Việc nhập liệu thủ công và các quy trình nặng giấy tờ trước đây vốn làm chậm quá trình phê duyệt khoản vay. Các ngân hàng hiện sử dụng các tác nhân AI để xử lý tài liệu và tiến hành phân tích rủi ro ban đầu trước khi chuyển hồ sơ cho nhân viên con người, Deb Deep Sengupta, phó chủ tịch khu vực phụ trách Nam Á tại UiPath, một công ty phần mềm toàn cầu phát triển các phần mềm AI và tự động hóa tác nhân, cho biết.

Ứng dụng xin phê duyệt khoản vay

Lake Michigan Credit Union có trụ sở tại Mỹ đã triển khai các tác nhân AI để xử lý thu thập dữ liệu và các ngoại lệ trong hồ sơ, giảm thời gian chu kỳ khoản vay đi 10 ngày, theo Sengupta. Các ngoại lệ trong hồ sơ xảy ra khi đơn xin vay chứa thông tin còn thiếu, sai hoặc đã lỗi thời, khiến việc phê duyệt theo các hướng dẫn chuẩn không thể thực hiện được.

Tự động thẩm định tín dụng thông minh cho các khoản vay mua nhà, vay mua ô tô và các khoản vay cho doanh nghiệp nhỏ là một lĩnh vực ứng dụng khác. Các tác nhân AI có thể tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu của người nộp từ nhiều nguồn khác nhau, theo Dr Paul Beaumont, đối tác và nhà khoa học dữ liệu thuộc mảng AI của McKinsey & Company’s là QuantumBlack.

Deutsche Bank tại Đức sử dụng AI tác nhân để đạt tốc độ phê duyệt khoản vay nhanh hơn đồng thời nâng cao đánh giá rủi ro bằng cách tích hợp các nguồn dữ liệu thay thế, Dr Beaumont cho biết. Gavin Barfield, phó chủ tịch của Salesforce ASEAN và giám đốc công nghệ phụ trách mảng giải pháp, cho biết thêm rằng “việc tìm kiếm khoản vay”—quá trình xác định và đánh giá các sản phẩm khoản vay phù hợp với tình hình tài chính của khách hàng—có thể được tự động hóa bằng các tác nhân AI, giúp các nhân viên tư vấn khoản vay tập trung vào việc tư vấn cho người vay và xây dựng các mối quan hệ dựa trên niềm tin.

Ứng dụng dịch vụ khách hàng và bảo hiểm

Dịch vụ khách hàng là một lĩnh vực quan trọng khác để triển khai các tác nhân AI. Các công ty bảo hiểm đã triển khai AI tác nhân cho các tương tác với khách hàng, đẩy nhanh xử lý yêu cầu bồi thường, Priscilla Chong, giám đốc điều hành của Amazon Web Services Singapore, cho biết.

Bolttech, một công ty insurtech có trụ sở tại Singapore, sử dụng AI tác nhân để vận hành một chatbot nâng cao dạng chuyển giọng nói sang giọng nói (speech-to-speech) xử lý các câu hỏi về chính sách của khách hàng, xử lý các yêu cầu bồi thường thông thường và phản hồi các thắc mắc với thời gian phản hồi gần như tức thì.

Tập đoàn bảo hiểm Singlife đã hợp tác với Salesforce vào tháng 10 để ra mắt một tác nhân AI nhằm nâng cao hiệu quả dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp các phản hồi nhanh hơn và chính xác hơn cho các câu hỏi. Việc triển khai tận dụng nền tảng Agentforce của Salesforce để truy cập thông tin từ các sổ tay sản phẩm của Singlife, tài liệu hướng dẫn đào tạo và các tài liệu khác—những thông tin mà trước đây các giám đốc điều hành dịch vụ khách hàng thường phải tự tìm kiếm thủ công. Singlife đang xem xét mở rộng AI tác nhân cho các đại diện tư vấn tài chính.

Ngân hàng Singapore (Bank of Singapore) đã ra mắt một công cụ AI tác nhân vào tháng 10 để tạo các báo cáo “nguồn gốc tài sản” (source-of-wealth), nêu chi tiết tổng tài sản của một người hoặc một thực thể và nguồn gốc của chúng. Công cụ này rút ngắn thời gian tạo báo cáo từ mức thông thường 10 ngày xuống còn ít nhất 1 giờ, cho phép các quản lý quan hệ có nhiều thời gian hơn để tương tác với khách hàng và rà soát danh mục đầu tư của họ.

Phát hiện gian lận và tuân thủ

Các tác nhân AI cho phép nâng cao năng lực phát hiện gian lận và phản hồi. Theo Dr Beaumont, các tác nhân có thể theo dõi luồng giao dịch theo thời gian thực, nhận diện các mẫu bất thường và ngay lập tức khóa các tài khoản bị xâm phạm, qua đó giảm đáng kể các tổn thất tài chính và bảo vệ khách hàng.

Một trong những ứng dụng có tác động lớn nhất là khả năng xóa hàng trăm nghìn cảnh báo trong vài giây—một công việc mà một nhà phân tích con người sẽ phải mất 30 đến 90 phút cho mỗi cảnh báo, Dr Beaumont lưu ý.

Các tác nhân AI cũng đang tự động hóa các quy trình biết-khách-hàng của bạn (KYC) (know-your-customer) và tăng cường các quy trình chống rửa tiền. Sengupta giải thích rằng các tác nhân AI có thể xử lý thẩm định khách hàng bằng cách tự động hóa việc xác minh danh tính, đối chiếu dữ liệu của thực thể và thu thập các tài liệu cần thiết.

Phát triển trong tương lai và mô hình người-vòng-lặp (Human-in-the-Loop)

Các chuyên gia xác định phân tích thị trường và giao dịch tự động với can thiệp của con người ở mức tối thiểu, cũng như các tác nhân theo đúng vai trò đóng vai trò trợ lý cho các quản lý quan hệ và các nhà phân tích ngân hàng, là các ứng dụng tiềm năng trong tương lai. Dr Beaumont lưu ý rằng “các ngân hàng đang phát triển những sản phẩm hoàn toàn mới mà hiện vẫn chưa tồn tại trên thị trường.”

Mặc dù năng lực AI ngày càng tăng, phán đoán của con người vẫn là yếu tố then chốt. Sengupta nhấn mạnh rằng “trên thực tế, các tổ chức dịch vụ tài chính theo một mô hình trong đó AI thực hiện phần nền tảng, con người xác nhận các kết quả và sau đó AI hoàn tất luồng công việc.”

Việc xây dựng mối quan hệ với khách hàng vẫn về căn bản là công việc của con người, đặc biệt trong quản lý tài sản và tư vấn tài chính. Chong cho biết: “Các mối quan hệ với khách hàng được xây dựng dựa trên niềm tin, sự thấu cảm và sự hiểu sâu sắc về hoàn cảnh của từng cá nhân—những phẩm chất mà AI không thể tái tạo.”

Những quyết định phức tạp và có mức độ rủi ro cao sẽ tiếp tục thuộc về con người, những người có thể áp dụng phán đoán tinh tế và cân nhắc về mặt đạo đức, ngay cả khi AI cung cấp các khuyến nghị dựa trên dữ liệu, theo Dr Beaumont.