Trong khi chi tiêu cho AI dự kiến ​​sẽ tăng mạnh trong thập kỷ tới, hầu hết các ngân hàng vẫn bị hạn chế bởi sự phân mảnh dữ liệu, thiếu hụt nhân tài và sự phức tạp về quy định, gặp khó khăn trong việc chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang tạo doanh thu quy mô lớn.

Nghiên cứu của Dyna.Ai cùng với GXS Partners và Smartkarma cho thấy trong khi các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào trí tuệ nhân tạo, hầu hết vẫn tiếp tục gặp khó khăn trong việc chuyển đổi các sáng kiến ​​AI thành tác động tài chính bền vững.

Báo cáo cho thấy trên khắp Đông Nam Á, nhiều dự án triển khai AI vẫn chỉ giới hạn ở mức thí điểm chưa được mở rộng thành các hoạt động tạo doanh thu, với những thách thức về hoạt động và tổ chức làm chậm quá trình áp dụng.

Chi tiêu toàn cầu cho AI trong lĩnh vực ngân hàng, dịch vụ tài chính và bảo hiểm dự kiến ​​sẽ tăng từ 35 tỷ USD năm 2023 lên 97 tỷ USD vào năm 2027 và 368 tỷ USD vào năm 2032.

Tuy nhiên, nghiên cứu lập luận rằng chỉ riêng đầu tư cao hơn không đảm bảo kết quả kinh doanh, và thành công phụ thuộc vào việc tích hợp AI vào các quy trình làm việc cốt lõi và các trường hợp sử dụng liên quan đến doanh thu. Một trong những động lực tạo doanh thu mạnh mẽ nhất được xác định là cá nhân hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI).

Báo cáo liên kết cá nhân hóa bằng AI tạo sinh với mức tăng doanh thu 6% và cải thiện lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu 3%.

Trong lĩnh vực quản lý tài sản, các công cụ AI hỗ trợ các nhà quản lý quan hệ khách hàng cũng đã mang lại kết quả, với một ví dụ được trích dẫn về một công cụ huấn luyện AI giúp tăng doanh số bán hàng của cố vấn lên 20% so với năm trước bằng cách giảm đáng kể thời gian nghiên cứu.

Các ngân hàng Đông Nam Á đang biến AI thành doanh thu như thế nào?

Tại Đông Nam Á, các ngân hàng đang áp dụng AI trên các kênh kỹ thuật số để hỗ trợ cho vay, thanh toán và tương tác với khách hàng, đồng thời khai thác khoảng cách tài chính ước tính 300 tỷ USD cho các doanh nghiệp siêu nhỏ, nhỏ và vừa.

Báo cáo nhấn mạnh rằng người tiêu dùng ưu tiên sử dụng thiết bị di động và khung pháp lý hỗ trợ đã định vị khu vực này là một trong những thị trường năng động nhất cho các dịch vụ tài chính dựa trên AI.

Nghiên cứu lưu ý rằng hơn 30 tỷ USD đã được cam kết cho cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu sẵn sàng cho AI trên khắp Singapore, Thái Lan và Malaysia vào giữa năm 2024, cung cấp nền tảng vật lý cho việc triển khai AI quy mô lớn trong khu vực. Theo báo cáo, Singapore dẫn đầu ASEAN về mức độ sẵn sàng ứng dụng AI, tiếp theo là Malaysia và Thái Lan, trong khi Indonesia và Philippines đang nhanh chóng bắt kịp.

Báo cáo cũng nhấn mạnh DBS Singapore là ngân hàng đã tạo ra 565 triệu USD vào năm 2024 từ hơn 350 trường hợp sử dụng AI và đang hướng tới lợi nhuận cao hơn khi tiếp tục mở rộng triển khai trên toàn bộ hoạt động của mình.

Mặc dù vậy, quá trình chuyển đổi từ giai đoạn thử nghiệm sang sản xuất vẫn bị hạn chế bởi 3 nút thắt thương mại chính: hệ thống dữ liệu phân mảnh, thiếu hụt nhân tài và sự phân mảnh về quy định trên khắp ASEAN.

Báo cáo cũng nêu bật khoảng cách về mức độ áp dụng, lưu ý rằng trong khi các mô hình AI có thể được triển khai trong vòng 3 tháng, thì thường mất đến 9 tháng để nhân viên tuyến đầu như các nhà quản lý quan hệ khách hàng tin tưởng và chủ động sử dụng chúng trong quy trình làm việc hàng ngày.

Báo cáo cho biết thêm rằng các ngân hàng đang ngày càng chuyển sang các mô hình thương mại dựa trên kết quả, trong đó các nhà cung cấp AI được trả tiền dựa trên các kết quả kinh doanh có thể đo lường được như tỷ lệ chuyển đổi tăng, tỷ lệ xử lý tự động hoặc thời gian phản hồi, thay vì chỉ dựa trên việc cung cấp công nghệ.

HA (FintechNews)