AI trong quản trị rủi ro ngân hàng

Đến năm 2023, mức tiết kiệm chi phí ước tính cho các ngân hàng nhờ ứng dụng AI có thể lên tới 447 tỷ USD. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức tài chính đang khám phá những cách mới để sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ của họ. Từ quản lý rủi ro đến phát hiện gian lận và chống rửa tiền. Công nghệ này đang định hình lại cách thức hoạt động của các ngân hàng và mở đường cho một tương lai hiệu quả và an toàn hơn. Vậy cụ thể, AI đã có sự tác động nào trong quản trị rủi ro ngân hàng? Cùng tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé!

Xem thêm:

• 4C trong Marketing AI có nghĩa là gì?
• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế
• Ứng dụng AI vào Email marketing: Tối ưu hóa thời gian

Trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị rủi ro ngân hàng

Quản lý rủi ro do AI cung cấp cho ngân hàng kết hợp nhiều khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhân tạo. Bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cũng như các công nghệ khác để xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả.

Trí tuệ nhân tạo (AI)

AI liên quan đến việc phát triển các hệ thống thông minh. Có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Các nhà quản lý rủi ro sử dụng công nghệ AI để tự động hóa. Đồng thời hợp lý hóa việc đánh giá mối nguy, phát hiện gian lận và giám sát tuân thủ.

Học máy (ML)

ML chủ yếu là đào tạo các thuật toán để học hỏi từ dữ liệ. Cũng như đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Những mô hình này được thiết kế để phát hiện các giao dịch gian lận. Hay đánh giá mức độ tín nhiệm của ai đó. Dự đoán xu hướng thị trường và xác định các vi phạm tuân thủ tiềm ẩn.

Deep Learing

Học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp để trích xuất các tính năng cấp cao từ dữ liệu thô. Phân tích dữ liệu tài chính phức tạp và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa để phát hiện những điểm bất thường. Dự đoán biến động của thị trường hoặc xác định những rủi ro tiềm ẩn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Kỹ thuật NLP giúp phân tích dữ liệu chưa được tổ chức từ phản hồi của khách hàng, tài liệu quy định và các bài báo. Nó giúp hiểu văn bản và tìm ra những hiểu biết có giá trị. Những rủi ro mới nổi, khiếu nại của khách hàng hoặc những thay đổi về quy định.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu lớn cho phép ngân hàng kết hợp nội bộ (hồ sơ giao dịch, hồ sơ khách hàng) với dữ liệu bên ngoài (dữ liệu thị trường, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội). Để có được cái nhìn toàn diện về rủi ro.

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

RPA cho phép ngân hàng tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại dựa trên quy tắc bằng cách sử dụng robot phần mềm hoặc “bot”. Trong quản lý rủi ro, nó giúp hợp lý hóa việc nhập dữ liệu, xác thực dữ liệu. Đồng thời tạo báo cáo. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, bạn sẽ giảm nguy cơ xảy ra lỗi thủ công và cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.

Rủi ro nghiêm trọng trong ngành ngân hàng

Ngành ngân hàng đang sử dụng AI và ML để đối mặt với nhiều rủi ro khác nhau có thể có tác động đáng kể đến các tổ chức tài chính. Dưới đây là một số ví dụ:

Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng bao gồm nguy cơ vỡ nợ đối với các khoản vay, trái phiếu hoặc các công cụ tín dụng khác. Nó có thể là kết quả của sự bất ổn tài chính của người đi vay. Hay suy thoái kinh tế hoặc đánh giá và giám sát rủi ro không đầy đủ.

Ví dụ, vào năm 2022, số công ty mất khả năng thanh toán ở Anh đã cao hơn 76% so với cùng kỳ năm 2021. Đây là một trong những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của AI trong quản lý rủi ro tín dụng.

Rủi ro thị trường

Rủi ro thị trường phát sinh từ những biến động bất lợi như lãi suất hoặc tỷ giá hối đoái. Cũng như giá cổ phiếu và hàng hóa. Các ngân hàng có thể gặp phải rủi ro này do các hoạt động giao dịch, đầu tư và nắm giữ các công cụ tài chính khác nhau của họ. Những rủi ro như vậy sẽ dẫn đến thua lỗ nếu vị thế không được quản lý hiệu quả.

Để đối phó với rủi ro thị trường, một ngân hàng đầu tư toàn cầu tập trung vào việc thiết kế lại mô hình vốn kinh tế, mô hình Giá trị rủi ro (VAR) và các khuôn khổ kiểm tra sức chịu đựng.

Rủi ro thanh khoản

Rủi ro thanh khoản đề cập đến việc ngân hàng không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn mà không phát sinh chi phí hoặc thua lỗ quá mức. Nó xảy ra khi một công ty tài chính gặp khó khăn trong việc huy động vốn trên thị trường. Hoặc phải đối mặt với nhu cầu rút tiền đột ngột từ người gửi tiền. Quản lý thanh khoản không đầy đủ có thể đe dọa đến khả năng thanh toán. Cũng danh tiếng của ngân hàng.

Ngày nay, các ngân hàng đã giảm tỷ lệ đảm bảo thanh khoản (LCR) và tỷ lệ tài trợ ròng ổn định (NSFR) xuống 5-20%.

Rủi ro hoạt động

Rủi ro hoạt động bao gồm nguy cơ thua lỗ do các quy trình, hệ thống nội bộ không đầy đủ hoặc bị lỗi. Lỗi của con người hoặc các sự kiện bên ngoài. Nó bao gồm các mối nguy hiểm liên quan đến gian lận, tấn công mạng, lỗi công nghệ tuân thủ pháp luật và quy định cũng như sự gián đoạn trong hoạt động kinh doanh. Kết quả là, rủi ro hoạt động có thể dẫn đến tổn thất tài chính. Thiệt hại về danh tiếng và các tác động pháp lý.

Rủi ro tuân thủ và quy định

Các ngân hàng hoạt động trong một môi trường được quản lý chặt chẽ và việc không tuân thủ luật pháp cũng như các tiêu chuẩn ngành có thể gây ra những hậu quả đáng kể về tài chính và uy tín. Rủi ro về tuân thủ và quy định phát sinh do không tuân thủ các yêu cầu về chống rửa tiền (AML). Quy định bảo vệ dữ liệu, luật bảo vệ người tiêu dùng và các quy định hiện hành khác.

Rủi ro danh tiếng

Rủi ro danh tiếng là khả năng mất đi niềm tin của đối tác và khách hàng do nhận thức tiêu cực của công chúng. Phương tiện truyền thông đưa tin tiêu cực hoặc sự không hài lòng của khách hàng. Nó có thể phát sinh từ những mối nguy hiểm khác. Bao gồm gian lận, vi phạm dữ liệu, dịch vụ khách hàng kém hoặc hành vi phi đạo đức. Kết quả là, nó có tác động lâu dài đến hoạt động kinh doanh, mối quan hệ khách hàng và vị thế của ngân hàng.

Lợi ích của AI trong quản trị rủi ro ngân hàng

AI mang lại một số lợi ích cho việc quản lý rủi ro ngân hàng, bao gồm:

Cải thiện đánh giá rủi ro

Các thuật toán AI phân tích dữ liệu để đánh giá rủi ro chính xác và kịp thời hơn. Điều này giúp ngân hàng xác định các mối nguy tiềm ẩn. Đánh giá tác động của chúng và đưa ra quyết định sáng suốt để giảm thiểu chúng một cách hiệu quả.

Tăng cường phát hiện gian lận

AI trong thị trường ngân hàng phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận. Bằng cách nghiên cứu các mô hình, sự bất thường và hành vi bất thường trong thời gian thực. Điều này làm giảm tổn thất tài chính . Cũng như bảo vệ tiền cũng như thông tin nhạy cảm của khách hàng.

Giám sát thời gian thực

AI cho phép giám sát liên tục các giao dịch, hoạt động và dữ liệu thị trường. Cho phép các ngân hàng xác định và ứng phó kịp thời với các mối nguy hiểm mới nổi. Điều này giúp tăng cường khả năng quản lý rủi ro. Giúp ngăn ngừa các mối đe dọa tiềm ẩn.

Tự động hóa tuân thủ

Công nghệ AI tự động hóa các quy trình tuân thủ, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định như quy định chống rửa tiền (AML) và quy định về nhận biết khách hàng (KYC). Nó làm giảm nỗ lực thủ công, cải thiện độ chính xác và giảm thiểu rủi ro tuân thủ.

Phân tích dữ liệu hiệu quả

Các ngân hàng sử dụng AI để xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Bao gồm báo cáo tài chính, xu hướng thị trường, dữ liệu khách hàng và văn bản quy định. Điều này cho phép các công ty có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị để quản lý rủi ro và ra quyết định.

Hiệu quả hoạt động

Việc triển khai sử dụng AI trong ngân hàng đòi hỏi phải xem xét việc tự động hóa các quy trình thủ công. Chẳng hạn như nhập dữ liệu, phân tích tài liệu và các tác vụ lặp đi lặp lại. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu sai sót của con người, giải phóng nguồn lực để tập trung vào các hoạt động mang tính chiến lược hơn.

Tiết kiệm chi phí

Bằng cách tự động hóa các quy trình và giảm bớt nỗ lực thủ công, công nghệ AI giúp ngân hàng giảm chi phí hoạt động liên quan đến quản lý rủi ro. Nó cải thiện hiệu quả, độ chính xác và năng suất, dẫn đến tiết kiệm chi phí về lâu dài.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn