Trí tuệ nhân tạo (AI) trong tài chính là gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong tài chính là việc sử dụng công nghệ, bao gồm các thuật toán tiên tiến và máy học (ML), để phân tích dữ liệu, tự động hóa các tác vụ và cải thiện việc ra quyết định trong ngành dịch vụ tài chính.

Trí tuệ nhân tạo trong tài chính đề cập đến việc áp dụng một bộ công nghệ, đặc biệt là thuật toán học máy, trong ngành tài chính. Fintech này cho phép các tổ chức dịch vụ tài chính cải thiện hiệu quả, độ chính xác và tốc độ của các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, dự báo, quản lý đầu tư, quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng và hơn thế nữa. AI đang hiện đại hóa ngành tài chính bằng cách tự động hóa các quy trình ngân hàng thủ công truyền thống, cho phép hiểu rõ hơn về thị trường tài chính và tạo ra các cách để thu hút khách hàng bắt chước trí thông minh và tương tác của con người.

AI đang cách mạng hóa cách các tổ chức tài chính hoạt động và thúc đẩy các công ty khởi nghiệp. Các mô hình AI thực hiện các giao dịch với tốc độ và độ chính xác chưa từng có, tận dụng dữ liệu thị trường theo thời gian thực để mở khóa thông tin chi tiết sâu hơn và quyết định nơi đầu tư được thực hiện. Bằng cách phân tích các mẫu phức tạp trong bộ dữ liệu giao dịch, các giải pháp AI cho phép các tổ chức tài chính cải thiện quản lý rủi ro, bao gồm bảo mật, gian lận, chống rửa tiền (AML), biết khách hàng của bạn (KYC) và các sáng kiến tuân thủ. AI cũng đang thay đổi cách các tổ chức tài chính tương tác với khách hàng, dự đoán hành vi của họ và hiểu sở thích mua hàng của họ. Điều này cho phép tương tác được cá nhân hóa hơn, hỗ trợ khách hàng nhanh hơn và chính xác hơn, tinh chỉnh điểm tín dụng cũng như các sản phẩm và dịch vụ sáng tạo.

Nhìn chung, việc tích hợp AI trong tài chính đang tạo ra một kỷ nguyên mới về việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, hiệu quả, bảo mật và trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực tài chính.

AI được sử dụng như thế nào trong tài chính?

Ngành Dịch vụ Tài chính đã bước vào giai đoạn Trí tuệ Nhân tạo (AI) của cuộc chạy marathon kỹ thuật số, một hành trình bắt đầu với sự ra đời của internet và đã đưa các tổ chức trải qua nhiều giai đoạn số hóa. Sự trỗi dậy của AI đang làm gián đoạn quy luật vận hành của ngành, làm suy yếu các mối liên kết đã gắn kết các thành phần của các tổ chức tài chính truyền thống và mở ra cánh cửa cho nhiều đổi mới và mô hình hoạt động mới hơn.

Trí tuệ Nhân tạo Đang Thay Đổi Dịch Vụ Tài Chính Như Thế Nào

AI là một lĩnh vực của khoa học máy tính nhấn mạnh vào việc tạo ra các máy móc thông minh có thể làm việc và thực hiện các nhiệm vụ như con người. Những máy móc này có thể tự học, tổ chức và diễn giải thông tin để đưa ra dự đoán dựa trên thông tin này. Do đó, nó đã trở thành một phần thiết yếu của công nghệ trong ngành Ngân hàng, Dịch vụ Tài chính và Bảo hiểm (BFSI) và đang thay đổi cách thức cung cấp sản phẩm và dịch vụ.

Dưới đây là một số lĩnh vực chính mà AI được ứng dụng phổ biến trong ngành tài chính:

Giao dịch thuật toán: AI có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán giao dịch có thể phân tích xu hướng thị trường và dữ liệu lịch sử để đưa ra quyết định và thực hiện giao dịch nhanh hơn con người.
Tự động hóa và hiệu quả: AI có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, cho phép các tổ chức tài chính xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh hơn và chính xác hơn.
Lợi thế cạnh tranh: AI có thể giúp các tổ chức tài chính thúc đẩy sự đổi mới và đi đầu trong công nghệ, điều này có thể mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh.
Tuân thủ: AI có thể tự động hóa các yêu cầu giám sát và báo cáo để đảm bảo tuân thủ quy định
Chấm điểm tín dụng: AI có thể phân tích nhiều dữ liệu, bao gồm hoạt động trên mạng xã hội và các hành vi trực tuyến khác, để đánh giá mức độ tín dụng của khách hàng và đưa ra quyết định tín dụng chính xác hơn.
Giảm chi phí: Bằng cách tự động hóa các tác vụ, các tổ chức tài chính có thể giảm lao động thủ công, hợp lý hóa quy trình làm việc và cải thiện hiệu quả hoạt động, có thể giảm chi phí.
Dịch vụ khách hàng: Bằng cách trả lời các câu hỏi và hoàn thành các tác vụ thường ngày 24/7, trợ lý cá nhân và chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể giảm nhu cầu can thiệp của con người, cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa như phê duyệt tín dụng theo thời gian thực và cung cấp cho người tiêu dùng khả năng chống gian lận và an ninh mạng được cải thiện.
Phân tích dữ liệu: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu và trích xuất thông tin chi tiết và xu hướng mà các nhà khoa học dữ liệu con người khó phát hiện, cho phép ra quyết định sáng suốt hơn và hiểu sâu hơn về hành vi thị trường.
Phát hiện gian lận: Các thuật toán AI có thể ngăn chặn tội phạm tài chính, chẳng hạn như gian lận và tấn công mạng, bằng cách xác định các mô hình bất thường trong các giao dịch tài chính. Điều này giúp nâng cao tính bảo mật trong các hoạt động như ngân hàng trực tuyến và giao dịch thẻ tín dụng.
Xử lý khoản vay: AI có thể dự đoán và đánh giá rủi ro cho vay tốt hơn, đồng thời hợp lý hóa quy trình và phê duyệt cho người vay bằng cách tự động hóa các tác vụ như đánh giá rủi ro, chấm điểm tín dụng và xác minh tài liệu.
Tài chính cá nhân: Các công cụ AI có thể giúp mọi người quản lý tài chính cá nhân của họ bằng cách phân tích mục tiêu, mô hình chi tiêu và khả năng chấp nhận rủi ro để phát triển lời khuyên lập ngân sách và chiến lược tiết kiệm.
Quản lý danh mục đầu tư: AI có thể phân tích các điều kiện thị trường và các chỉ số kinh tế để giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định tốt hơn và tối ưu hóa danh mục đầu tư của họ.
Phân tích dự đoán: AI có thể cho phép mô hình dự đoán, có thể giúp các tổ chức tài chính dự đoán xu hướng thị trường, rủi ro tiềm ẩn và hành vi của khách hàng.
Quản lý rủi ro: AI có thể phân tích dữ liệu để giúp các tổ chức tài chính đánh giá và quản lý rủi ro hiệu quả hơn và tạo ra một môi trường tài chính an toàn và ổn định hơn.
Phân tích cảm xúc: AI có thể phân tích các nguồn tin tức, phương tiện truyền thông xã hội và các thông tin khác để đánh giá tâm lý thị trường, điều này có thể giúp dự đoán xu hướng thị trường và ảnh hưởng đến việc ra quyết định.

Các bên liên quan chính của AI trong tài chính

Một nhóm các bên liên quan đa dạng triển khai, vận hành, điều chỉnh và sử dụng các công nghệ AI trong lĩnh vực tài chính. Bao gồm

Kiểm toán viên và nhóm kiểm soát nội bộ: Chịu trách nhiệm đánh giá hiệu quả của hệ thống AI, các cá nhân và nhóm này tiến hành kiểm toán để xác định các vấn đề và rủi ro tiềm ẩn, đảm bảo hiệu quả, chính xác và tuân thủ.
Giám đốc thông tin (CIO) và giám đốc công nghệ (CTO): Với tư cách là người giám sát cơ sở hạ tầng kỹ thuật của tổ chức, CIO và CTO đưa ra các quyết định quan trọng liên quan đến việc triển khai, sử dụng và bảo mật AI.
Khách hàng: Trải nghiệm người dùng tích cực với các ứng dụng dựa trên AI là cần thiết để khách hàng và người dùng cuối có niềm tin và tin tưởng vào tổ chức tài chính.
Nhà phát triển: Các nhà phát triển AI chịu trách nhiệm thiết kế và triển khai các hệ thống AI vào tổ chức, đồng thời đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của chúng.
Cán bộ đạo đức và đa dạng: Các tổ chức giao nhiệm vụ cho những cá nhân này bảo vệ chống lại thành kiến, đảm bảo tính công bằng và toàn diện trong việc sử dụng AI.
Giám đốc điều hành: Giám đốc điều hành hàng đầu và Hội đồng quản trị đưa ra các quyết định chiến lược liên quan đến việc thực hiện và sử dụng các sáng kiến AI cũng như quản lý thích hợp của họ.
Các tổ chức tài chính: Các ngân hàng, công ty đầu tư và các tổ chức tài chính khác triển khai AI để tăng hiệu quả phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, bảo lãnh phát hành, chiến lược đầu tư và dịch vụ khách hàng.
Nhóm pháp lý: Các nhóm này làm việc với các cơ quan quản lý để đảm bảo rằng các ứng dụng AI tuân thủ luật pháp và quy định ngành có liên quan.
Nhóm quản lý rủi ro: Vì AI thường được sử dụng để đánh giá và giảm thiểu rủi ro trong các tổ chức tài chính, các nhóm này giám sát hiệu quả của hệ thống AI.

Quản trị AI trong tài chính

Việc sử dụng AI trong tài chính đòi hỏi phải được giám sát để đảm bảo sử dụng đúng cách và rủi ro tối thiểu. Quản trị chủ động có thể thúc đẩy việc sử dụng AI có trách nhiệm, đạo đức và minh bạch, điều này rất quan trọng khi các tổ chức tài chính xử lý một lượng lớn dữ liệu nhạy cảm.

Các biện pháp bảo vệ để đảm bảo đạo đức, tuân thủ quy định, minh bạch và khả năng giải thích — để các bên liên quan hiểu các quyết định của tổ chức tài chính — là điều cần thiết để cân bằng lợi ích của AI với việc sử dụng có trách nhiệm và có trách nhiệm. Bằng cách thiết lập giám sát và các quy tắc rõ ràng liên quan đến ứng dụng của nó, AI có thể tiếp tục phát triển như một công cụ đáng tin cậy, mạnh mẽ trong ngành tài chính.

Các trường hợp sử dụng AI trong tài chính

Nhiều loại tổ chức tài chính tận dụng AI để cải thiện hiệu quả, ra quyết định và trải nghiệm người dùng (UX). Một số ví dụ về AI trong tài chính bao gồm:

Dịch vụ khách hàng: AI đàm thoại và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hỗ trợ chatbot cho phép khách hàng ngân hàng truy cập thông tin tài khoản nhanh chóng và hiệu quả 24/7.

Ngăn chặn tấn công mạng: AI có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích các mẫu và xu hướng, đồng thời cảnh báo các công ty về hoạt động bất thường.

Lập kế hoạch tài chính: Cố vấn rô-bốt sử dụng các thuật toán phức tạp để cung cấp lời khuyên đầu tư được cá nhân hóa, giá cả phải chăng dựa trên mục tiêu, khả năng chấp nhận rủi ro và điều kiện thị trường của khách hàng.

Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Học sâu có thể được sử dụng để phân tích hành vi mua hàng của khách hàng và sẽ kích hoạt cảnh báo khi xác định được các mô hình chi tiêu bất thường.

Điều kiện cho vay: Người cho vay đang quản lý rủi ro bằng cách triển khai mạng nơ-ron AI để nhanh chóng phân tích dữ liệu nhằm xác định mức độ tín nhiệm của khách hàng.

Giao dịch: Các công ty đầu tư sử dụng AI để giao dịch thuật toán — các giao dịch được thực hiện ở tốc độ cao dựa trên dữ liệu thời gian thực và xu hướng thị trường.

22 ví dụ về AI trong tài chính

AI đã cách mạng hóa ngành tài chính. Những ví dụ này cho thấy cách thực hiện.

Hình ảnh: Shutterstock

AI trong tài chính

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong tài chính thay đổi cách mọi người tương tác với tiền bạc. AI giúp ngành tài chính hợp lý hóa và tối ưu hóa các quy trình, từ quyết định tín dụng đến giao dịch định lượng và quản lý rủi ro tài chính.

Thị trường cũng đang phát triển. Giá trị thị trường của AI trong tài chính ước tính là 9,45 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến sẽ tăng 16,5% vào năm 2030.

Và khi thị trường mở rộng, điều quan trọng là phải biết một số người chơi chính. Chúng ta hãy xem xét các lĩnh vực mà trí tuệ nhân tạo trong tài chính đang đạt được động lực và làm nổi bật các công ty đang dẫn đầu.

Các công ty AI trong các quyết định tín dụng tài chính

Tín dụng là vua. Một báo cáo cho thấy 27% tất cả các khoản thanh toán được thực hiện vào năm 2020 được thực hiện bằng thẻ tín dụng. Nhưng thanh toán dễ dàng hơn không phải là lý do duy nhất khiến tín dụng quan trọng đối với người tiêu dùng.

Có tín dụng tốt giúp bạn dễ dàng tiếp cận các lựa chọn tài chính thuận lợi, việc làm đất và thuê căn hộ. Vì vậy, nhiều nhu cầu cần thiết trong cuộc sống phụ thuộc vào lịch sử tín dụng, điều này làm cho quá trình phê duyệt các khoản vay và thẻ trở nên quan trọng.

Các giải pháp trí tuệ nhân tạo giúp các ngân hàng và người cho vay tín dụng đưa ra quyết định bảo lãnh phát hành thông minh hơn bằng cách sử dụng các yếu tố khác nhau để đánh giá chính xác hơn những người vay truyền thống chưa được phục vụ trong quá trình ra quyết định tín dụng.

Các công ty này giúp ngành tài chính suy nghĩ lại về quy trình bảo lãnh phát hành.

Gynger sử dụng AI để cung cấp năng lượng cho nền tảng tài trợ cho các giao dịch mua công nghệ, cung cấp các giải pháp cho cả người mua và nhà cung cấp. Công ty cho biết việc tạo tài khoản rất nhanh chóng và dễ dàng cho những người mua có thể được chấp thuận để bắt đầu truy cập các điều khoản thanh toán linh hoạt cho các giao dịch mua phần cứng và phần mềm vào ngày hôm sau.

Enova sử dụng AI và máy học trong nền tảng cho vay của mình để cung cấp phân tích tài chính nâng cao và đánh giá tín dụng. Công ty nhằm mục đích phục vụ người tiêu dùng không chính và các doanh nghiệp nhỏ và giúp giải quyết các vấn đề thực tế, như chi phí khẩn cấp và các khoản vay ngân hàng cho các doanh nghiệp nhỏ, mà không đặt người cho vay hoặc người nhận vào tình huống không thể quản lý được.

Ocrolus cung cấp phần mềm xử lý tài liệu kết hợp máy học với xác minh của con người. Phần mềm cho phép doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân tăng tốc độ và độ chính xác khi phân tích tài liệu tài chính. Phần mềm của Ocholus phân tích bảng sao kê ngân hàng, cuống lương, tài liệu thuế, biểu mẫu thế chấp, hóa đơn và hơn thế nữa để xác định tính đủ điều kiện cho vay, với các lĩnh vực trọng tâm bao gồm cho vay thế chấp, cho vay kinh doanh, cho vay tiêu dùng, chấm điểm tín dụng và KYC.

Scienaptic AI cung cấp một số dịch vụ dựa trên tài chính, bao gồm nền tảng bảo lãnh tín dụng giúp các ngân hàng và tổ chức tín dụng minh bạch hơn trong khi cắt lỗ. Nền tảng bảo lãnh của nó sử dụng dữ liệu phi thương mại, các mô hình AI thích ứng và hồ sơ được làm mới ba tháng một lần để tạo ra thông tin dự đoán cho các quyết định tín dụng.

Zest AI là một nền tảng bảo lãnh phát hành được hỗ trợ bởi AI giúp các công ty đánh giá người vay có ít hoặc không có thông tin hoặc lịch sử tín dụng. Nền tảng này sử dụng hàng nghìn điểm dữ liệu và cung cấp tính minh bạch giúp người cho vay đánh giá tốt hơn các nhóm dân số theo truyền thống được coi là “có nguy cơ”.

Socure đã tạo ra Nền tảng ID+, một hệ thống xác minh danh tính sử dụng máy học và AI để phân tích dữ liệu trực tuyến, ngoại tuyến và xã hội của ứng viên, giúp khách hàng đáp ứng các điều kiện KYC nghiêm ngặt. Hệ thống chạy khoa học dữ liệu dự đoán trên các thông tin như địa chỉ email, số điện thoại, địa chỉ IP và proxy để điều tra xem thông tin của người nộp đơn có được sử dụng hợp pháp hay không. Socure được sử dụng bởi các tổ chức như Capital One, Chime và Wells Fargo, theo trang web của nó.

Các công ty AI quản lý rủi ro tài chính

Thời gian là tiền trong thế giới tài chính, nhưng rủi ro có thể gây chết người nếu không được quan tâm đúng mức. Dự báo chính xác là rất quan trọng đối với tốc độ và sự bảo vệ của nhiều doanh nghiệp.

Thị trường tài chính đang chuyển sang học máy để tạo ra các mô hình chính xác, nhanh nhẹn hơn. Những dự đoán này giúp các chuyên gia tài chính sử dụng dữ liệu hiện có để xác định xu hướng, xác định rủi ro, tiết kiệm nhân lực và đảm bảo thông tin tốt hơn cho việc lập kế hoạch trong tương lai.

Các công ty sau đây chỉ là một vài ví dụ về cách trí tuệ nhân tạo trong tài chính đang giúp các tổ chức ngân hàng cải thiện dự đoán và quản lý rủi ro.

Gradient AI chuyên về các giải pháp quản lý yêu cầu bồi thường và bảo hiểm được hỗ trợ bởi AI cho ngành bảo hiểm. Ví dụ, các sản phẩm của công ty cho các yêu cầu bồi thường thương mại ô tô có thể dự đoán khả năng yêu cầu bồi thường thương tích cơ thể vượt qua một ngưỡng chi phí nhất định và khả năng dẫn đến kiện tụng tốn kém.

Workiva cung cấp một nền tảng đám mây được thiết kế để đơn giản hóa quy trình làm việc để quản lý và báo cáo dữ liệu giữa các nhóm tài chính, rủi ro và ESG. Nó được trang bị AI tổng quát để nâng cao năng suất bằng cách hỗ trợ người dùng soạn thảo tài liệu, sửa đổi nội dung và tiến hành nghiên cứu. Công ty có hơn một chục văn phòng trên toàn

Kensho, một công ty của S&P Global, đã tạo ra phần mềm đào tạo máy học và phân tích dữ liệu có thể đánh giá hàng nghìn bộ dữ liệu và tài liệu. Phần mềm đào tạo dữ liệu của nó sử dụng kết hợp học máy, điện toán đám mây và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, đồng thời nó có thể cung cấp câu trả lời dễ hiểu cho các câu hỏi tài chính phức tạp, cũng như trích xuất thông tin chi tiết từ các bảng và tài liệu một cách nhanh chóng. Các nhà giao dịch có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu được hỗ trợ bởi AI của Kensho trong những ngày sau Brexit đã sử dụng thông tin để nhanh chóng dự đoán sự sụt giảm kéo dài của đồng bảng Anh, Forbes đưa tin.

Ayasdi tạo ra các giải pháp thông minh máy dựa trên đám mây cho các doanh nghiệp và tổ chức fintech để hiểu và quản lý rủi ro, dự đoán nhu cầu của khách hàng và thậm chí hỗ trợ các quy trình chống rửa tiền. Phần mềm phát hiện gian lận và AML Sensa của nó chạy tích hợp và triển khai liên tục, đồng thời phân tích dữ liệu của chính nó cũng như dữ liệu của bên thứ ba để xác định và loại bỏ các kết quả dương tính giả và phát hiện hoạt động gian lận mới.

Các công ty sử dụng AI trong giao dịch định lượng

Giao dịch định lượng là quá trình sử dụng các bộ dữ liệu lớn để xác định các mô hình có thể được sử dụng để thực hiện các giao dịch chiến lược. Trí tuệ nhân tạo đặc biệt hữu ích trong loại hình giao dịch này. Máy tính được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích các tập dữ liệu lớn, phức tạp nhanh hơn và hiệu quả hơn con người. Kết quả là các quy trình giao dịch thuật toán tự động hóa các giao dịch và tiết kiệm thời gian quý báu.

Các công ty sau đây chỉ là một vài ví dụ về cách công nghệ tích hợp AI đang giúp các tổ chức tài chính thực hiện các giao dịch tốt hơn.

Trumid là một nền tảng giao dịch fintech và thu nhập cố định. Công ty áp dụng các công nghệ phân tích và AI tiên tiến để phát triển các sản phẩm và công cụ dựa trên dữ liệu có thể tối ưu hóa trải nghiệm giao dịch tín dụng. Trumid cũng sử dụng Giá mô hình giá trị hợp lý độc quyền của mình, FVMP, để cung cấp thông tin định giá theo thời gian thực trên hơn 20.000 trái phiếu doanh nghiệp bằng USD. Công cụ dự đoán được hỗ trợ bởi AI này được thiết kế để nhanh chóng phân tích và thích ứng với các điều kiện thị trường thay đổi, đồng thời giúp đưa ra các quyết định giao dịch dựa trên dữ liệu.

Tegus là một nền tảng nghiên cứu đầu tư. Công ty giúp khách hàng nghiên cứu các cơ hội đầu tư hiệu quả hơn bằng cách cung cấp các bản tóm tắt các cuộc phỏng vấn chuyên gia do AI tạo ra để giúp họ đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Canoe đảm bảo rằng dữ liệu đầu tư thay thế, như tài liệu về đầu tư mạo hiểm, nghệ thuật và đồ cổ, quỹ phòng hộ và hàng hóa, có thể được thu thập và trích xuất một cách hiệu quả. Nền tảng của công ty sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy học và phân tích

Entera là một nền tảng đầu tư được hỗ trợ bởi AI dành cho các nhà đầu tư bất động sản. Nền tảng này cho phép các nhà đầu tư mua, bán và vận hành những ngôi nhà dành cho một gia đình thông qua SaaS và các dịch vụ chuyên gia. Các nhà đầu tư có thể tiếp cận nhà từ các nguồn trong và ngoài thị trường. Ngoài ra, Entera có thể khám phá xu hướng thị trường, kết hợp bất động sản với nhà của nhà đầu tư và hoàn thành giao

Các công ty sử dụng AI trong ngân hàng được cá nhân hóa

Ngân hàng truyền thống không phải lúc nào cũng phù hợp với người tiêu dùng ngày nay. Một cuộc khảo sát năm 2021 từ JP Morgan Chase cho thấy 89% người được hỏi sử dụng ứng dụng di động để ngân hàng. Ngoài ra, 41% cho biết họ muốn trải nghiệm và thông tin ngân hàng được cá nhân hóa hơn.

Trợ lý AI, chẳng hạn như chatbot, sử dụng AI để tạo lời khuyên tài chính được cá nhân hóa và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp dịch vụ khách hàng tự trợ giúp tức thì.

Dưới đây là một vài ví dụ về các công ty sử dụng AI để học hỏi từ khách hàng và tạo ra trải nghiệm ngân hàng tốt hơn.

SoFi cung cấp dịch vụ ngân hàng trực tuyến cho người tiêu dùng và doanh nghiệp nhỏ. Các dịch vụ của nó bao gồm tài khoản séc và tiết kiệm, các khoản vay doanh nghiệp nhỏ, tái cấp vốn cho khoản vay sinh viên và thông tin chi tiết về điểm tín dụng. Công ty ứng dụng AI theo nhiều cách. Ví dụ, các thành viên SoFi đang tìm kiếm sự giúp đỡ có thể tận dụng sự hỗ trợ 24/7 từ trợ lý ảo thông minh của công ty.

Chime cung cấp các dịch vụ ngân hàng có thể được truy cập trực tuyến hoặc trong ứng dụng. Người dùng có thể nhận được tiền lương sớm hơn hai ngày và xây dựng tín dụng của họ mà không phải trả phí hàng tháng cho các khoản thấu chi từ 200 đô la trở xuống. Nó có một mạng lưới hơn 600.000 máy ATM mà từ đó người dùng có thể rút tiền mà không mất phí. Công ty hợp tác với FairPlay để đưa sự công bằng vào các quyết định thuật toán của mình.

Affirm cung cấp nhiều giải pháp fintech bao gồm tài khoản tiết kiệm, thẻ tín dụng ảo, cho vay trả góp và thanh toán không lãi suất. Nó nhằm mục đích trang bị cho các doanh nghiệp và người tiêu dùng các công cụ cần thiết để mua hàng hóa và dịch vụ. Nền tảng của công ty hỗ trợ thương mại qua thiết bị di động hoặc kỹ thuật số.

Nền tảng của MoneyLion kết nối người tiêu dùng với nhiều giải pháp tài chính khác nhau, từ các khoản vay cá nhân và công việc phụ kiếm tiền đến quà tặng và tài nguyên giáo dục. Người dùng có thể tương tác với công cụ tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI của công ty để truy cập hướng dẫn được cá nhân hóa, có thể hành động nhằm hỗ trợ các mục tiêu tài chính của họ.

Các công ty sử dụng AI trong an ninh mạng và phát hiện gian lận cho ngân hàng

Mỗi ngày, số lượng lớn các giao dịch kỹ thuật số diễn ra khi người dùng chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, gửi séc và giao dịch cổ phiếu trực tuyến. Nhu cầu tăng cường an ninh mạng và nỗ lực phát hiện gian lận hiện là điều cần thiết đối với bất kỳ ngân hàng hoặc tổ chức tài chính nào, và AI đóng một vai trò quan trọng trong việc cải thiện tính bảo mật của tài chính trực tuyến.

Dưới đây là một vài ví dụ về các công ty cung cấp các giải pháp an ninh mạng dựa trên AI cho các tổ chức tài chính lớn.

Order.co giúp doanh nghiệp quản lý chi tiêu của công ty, đặt hàng và theo dõi chúng thông qua phần mềm của mình. Khách hàng của họ có thể sử dụng nền tảng này để quản lý chi phí và thanh toán trên một hóa đơn thống nhất cho chi phí hoạt động của họ. Công ty cũng đưa ra các khuyến nghị về hiệu quả chi tiêu và cách cắt giảm ngân sách của họ.

Ascent cung cấp cho lĩnh vực tài chính các giải pháp hỗ trợ AI giúp tự động hóa các quy trình tuân thủ các quy định mà khách hàng của họ cần. Nó phân tích dữ liệu quy định, tùy chỉnh quy trình làm việc tuân thủ, liên tục theo dõi các thay đổi quy tắc và gửi cảnh báo nhanh chóng thông qua các kênh thích hợp. Công ty đặt mục tiêu để các công ty tài chính tăng độ chính xác và hiệu quả.

Các công ty sử dụng AI trong ngân hàng blockchain

AI và blockchain đều được sử dụng trong hầu hết các ngành – nhưng chúng hoạt động đặc biệt tốt với nhau. Khả năng đọc và tương quan dữ liệu nhanh chóng và toàn diện của AI kết hợp với khả năng ghi kỹ thuật số của blockchain cho phép minh bạch hơn và tăng cường bảo mật trong tài chính. Các mô hình AI được thực hiện trên blockchain có thể được sử dụng để thực hiện các khoản thanh toán hoặc giao dịch chứng khoán, giải quyết tranh chấp hoặc tổ chức các bộ dữ liệu lớn.

Dưới đây là một vài ví dụ về các công ty sử dụng AI và blockchain để huy động vốn, quản lý tiền điện tử và hơn thế nữa.

Wealthblock.AI là một nền tảng SaaS hợp lý hóa quá trình tìm kiếm nhà đầu tư. Nó giúp các doanh nghiệp huy động vốn và xử lý tiếp thị và nhắn tin tự động, đồng thời sử dụng blockchain để kiểm tra giới thiệu và sự phù hợp của nhà đầu tư. Ngoài ra, AI của Wealthblock tự động hóa nội dung và giữ cho các nhà đầu tư liên tục tham gia trong suốt quá trình.

FloQast tạo ra một nền tảng dựa trên đám mây được trang bị các công cụ AI được thiết kế để hỗ trợ các nhóm kế toán và tài chính. Các giải pháp của nó cho phép quản lý chặt chẽ hiệu quả, quy trình đối chiếu tự động, quản lý tuân thủ thống nhất và các hoạt động kế toán hợp tác. Hơn 2.800 công ty sử dụng công nghệ của FloQast để cải thiện năng suất và độ chính xác.

Nguồn tài liệu: IBM.

Các doanh nghiệp muốn học tập, nghiên cứu, ứng dụng và phát triển các tính năng hoặc công cụ AI hoặc hệ thống hóa AI trong doanh nghiệp xin vui lòng liên hệ Giảng viên Nguyễn Phan Anh [0989623888] hoặc [phananhonline@gmail.com] để được tư vấn và hỗ trợ.

Xin cảm ơn.