BLOCKCHAIN 

3 con đường trí tuệ nhân tạo (AI) thay đổi ngành tài chính

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được áp dụng rộng rãi vào nhiểu lĩnh vực, các tổ chức tài chính và các doanh nghiệp đang cố gắng hành động thật nhanh để bắt kịp được nhịp độ. Điều này có thể sẽ ảnh hưởng đến cách chúng ta gửi tiền ngân hàng, đầu tư, vay vốn và ngăn ngừa tội phạm tài chính.

Trọng tâm của cuộc cách mạng AI là các thuật toán machine learning, một phần mềm tự động cải tiến nếu được nạp vào thêm dữ liệu, một xu hướng mà ngành tài chính có thể hưởng lợi vô số kể. Sau đây là một số key-trend mà AI đã thành công và thay đổi ngành tài chính:

Phát hiện gian lận – Fraud detection

Khi thương mại điện tử (e-commerce) trở nên ngày càng phổ biến, việc xuất hiện hình thức gian lận trực tuyến (online fraud) là điều không thể tránh khỏi. Dù đã lường trước được, nhưng cuộc chiến chống lại gian lận trực tuyến quả là rất cam go. Việc áp dụng chính sách giảm thiểu tối đa các giao dịch để ngăn ngừa gian lận là một cách giải quyết, nhưng bị phản tác dụng. Theo một báo cáo từ công ty nghiên cứu Javelin Strategy vào năm 2015, số lượng false decline – những giao dịch bị từ chối sai gây ra thiệt hại trầm trọng cho các nhà bán lẻ với con số lên đến 118 tỷ đô la. Một phần ba trường hợp đánh mất niềm tin ở khách hàng và tính riêng ở thị trường Mỹ, những thiệt hại mà chính sách trên gây ra cao gấp 13 lần so với giá trị thực bị lừa đảo.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp ích trong vấn đề này. Bằng phương thức phân tích đối chiếu, những thuật toán machine learning sẽ phát hiện được các giao dịch gian lận mà không thể nào bị phát hiện bởi con người; trong khi vẫn cải thiện độ chính xác của các xác nhận real-time và giảm lượng false decline.

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp ích trong việc ngăn chặn gian lận trong thương mại điện tử

Có rất nhiều công ty đang nghiên cứu những phương án phát hiện gian lận dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) . Một ví dụ điển hình chính là công nghệ Decision Intelligence mới được cho ra mắt bởi Mastercard. Thay vì giới hạn mình với các quy định đã được viết sẵn, DI xem xét “mót” các mô hình thông qua lịch sử mua sắm và thói quen chi tiêu của chủ thẻ để thiết lập một đường cơ sở hành vi, từ đó so sánh và ghi điểm từng giao dịch mới. Đây có thể được xem như là một cải tiến lớn so với các công nghệ phát hiện gian lận truyền thống – vốn chỉ dựa vào cách tiếp cận one-size-fits-all để đánh giá tất cả các giao dịch. Mặc dù Mastercard không phải là công ty tài chính đầu tiên sử dụng trí tuệ nhân tạo vào việc phát hiện gian lận, thế nhưng có đến hàng tỷ giao dịch được xử lý mỗi năm cung cấp cho trí tuệ nhân tạo AI rất nhiều dữ liệu để “đào tạo và trau dồi” các thuật toán của nó.

Các công ty khác như Sift Science áp dụng một cách tiếp cận còn toàn diện hơn. Sift Science thu thập dữ liệu từ hơn 6.000 trang web, nơi mà giải pháp phát hiện gian lận của nó được triển khai. Điều này cho phép công ty theo dõi và phân tích dữ liệu qua nhiều kênh và thiết bị. Sau đó, AI đối chiếu các điểm dữ liệu khác nhau bao gồm quá trình thanh toán và lịch sử giao dịch trên các website để từ đó tạo nên các mô hình hành vi của khách hàng chính xác hơn về và nhận diện các giao dịch gian lận.

Chatbot ngân hàng – Banking chatbots

Trong những năm qua, chatbot được cấp nguồn bởi Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLG – natural language processing) và các thuật toán machine learning đã trở thành một công cụ mạnh mẽ, cung cấp những trải nghiệm trò chuyện cá nhân đầy thú vị đến người dùng trong các lĩnh vực khác nhau.

Có một vài cách để cho các AI chatbot có thể giúp cải thiện ngành ngân hàng, bao gồm cả việc giúp người dùng quản lý tiền và tài sản của mình. Plum, một chatbot có thể truy cập thông qua Facebook Messenger, giúp chúng ta gửi tiền với lãi suất thấp. Khi đăng ký, bạn kết nối Plum với tài khoản ngân hàng, sau đó AI sẽ phân tích thu nhập và thói quen chi tiêu của bạn, từ đó dự đoán bạn có thể tiết kiệm bao nhiêu tiền. Tiếp đến, Chatbot sẽ chuyển một khoản tiền nhỏ vào tài khoản tiết kiệm của Plum vào thời điểm thích hợp, và báo cáo định kỳ cho bạn.

Một ứng dụng khác có tên gọi là Cleo, một chatbot hỗ trợ theo dõi thu nhập và chi tiêu của bạn trên nhiều tài khoản khác nhau. Chatbot cho phép bạn truy vấn dữ liệu tài chính theo cách đối thoại, như thể bạn đang nói chuyện với một kế toán viên cá nhân. Vị “Trợ lý” này cũng có thể chỉ cho bạn “mẹo” giúp quản lý tiền bạc và tiết kiệm cho các kế hoạch tương lai.

Các ngân hàng cũng đang nhúng tay vào hoạt động chatbot để cải thiện các giao diện tự phục vụ, một lĩnh vực thường được cho là có chất lượng kém. Bank of America dự kiến ​​sẽ cho ra mắt trí tuệ nhân tạo (AI) chatbot Erica (một lối chơi chữ tên ngân hàng của họ) vào cuối năm nay. Dịch vụ kỹ thuật số này, được tiếp cận thông qua giao diện người dùng (UI) bằng giọng nói hay tin nhắn trên ứng dụng di động của ngân hàng, sẽ giúp khách hàng đưa ra quyết định nhanh hơn và thông minh hơn. Thay vì tự mình điều khiển các hoạt động trên UI, bạn có thể ra lệnh cho Erica, ví dụ như gửi tiền đến một người bạn hay thanh toán hoá đơn. AI của chatbot cũng có khả năng đưa ra nhiều phân tích để giúp bạn quản lý tài chính cá nhân của mình hiệu quả hơn. Ví dụ, Erica có thể giúp bạn đạt được một mục tiêu tiết kiệm bằng cách đưa ra các gợi ý dựa trên các kiểu mẫu thu nhập và chi tiêu của bạn.

Kinh doanh bằng thuật toán – Algorithmic trading

Nếu có một lĩnh vực nào đó mà máy tính luôn là một chuyên gia thì đó chắc chắn phải là tính toán số liệu siêu tốc . Nhờ vào tính năng machine learning, giờ đây hệ thống máy tính có thể xử lý được sự tinh tế và phức tạp của những công việc như là giao dịch chứng khoán. Một loạt Hedge fund (Quỹ đầu tư thanh khoản) đã thử nghiệm tính năng trên và thu về được kết quả có thể “cạnh tranh” với cả trực giác của những chuyên gia hàng đầu.

Sentient Technologies, một công ty AI có trụ sở tại San Francisco, đang điều hành một Hedge fund, đã phát triển một thuật toán thu thập hàng triệu điểm dữ liệu để tìm ra các kiểu hình giao dịch và dự báo xu hướng, cho phép nó đưa ra các quyết định mua bán chính xác. Sentient cho thử chạy hàng nghìn tỷ mô phỏng mà nó lấy được từ nguồn dữ liệu công khai có sẵn trên mạng. Các thuật toán này sử dụng những mô phỏng để xác định và pha trộn các kiểu hình giao dịch và đưa ra các chiến lược đầu tư mới. Những kỹ thuật này giúp Sentient Technologies có thể tổng hợp đến 1.800 giao dịch trong ngày chỉ trong một vài phút. Những chiến lược kinh doanh thành công, được gọi là “các chuỗi gen”, sau đó sẽ được đem ra thử nghiệm thực tế, nơi mà chúng tự động tiến hóa khi dần tích lũy thêm kinh nghiệm.

Một Hedge fund khác, tên là Numerai, sử dụng trí tuệ nhân tạo để đưa ra những lựa chọn giao dịch. Thay vì tự phát triển các thuật toán, họ đã giao phó nhiệm vụ này cho hàng nghìn nhà khoa học dữ liệu ẩn danh, những người mà sẽ cạnh tranh với nhau để tạo ra các thuật toán tốt nhất và giành phần thưởng dưới dạng cryptocurrency cho những nỗ lực của họ. Numerai chia sẻ dữ liệu cho các nhà khoa học theo một cách mà đảm bảo họ sẽ không thể sao chép các quyết định giao dịch của quỹ, nhưng vẫn cho phép họ xây dựng các mô hình cho riêng mình.

AI giúp phát triển thuật toán thu thập hàng triệu điểm dữ liệu để tìm ra các kiểu hình giao dịch và dự báo xu hướng

Tuy vậy, vẫn còn rất nhiều thắc mắc về cách các AI sẽ làm thế nào để nắm vững tất cả những sự phức tạp trong giao dịch chứng khoán, lĩnh vực thường bị ảnh hưởng bởi những tin tức bất ngờ và khó lường nhất, chẳng hạn như những phát ngôn gây sốc trên Twitter của Tổng thống Hoa Kỳ. Thực tế vẫn còn nhiều người hoài nghi, đặc biệt là với các nhà đầu tư truyền thống vốn cho rằng thuật toán AI thiếu đi tính thiếu minh bạch cần thiết. Tuy nhiên, điều rõ ràng là các thuật toán trên có thể cung cấp cho ta một cái nhìn xuyên suốt và các gợi ý vô giá giúp người điều hành các hoạt động mua bán trao đổi đưa ra những quyết định tốt hơn.

Tương lai của trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính

Trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết đến ngày nay vẫn còn rất mới và có nhiều trở ngại cần phải vượt qua, bao gồm cả những thách thức về mặt pháp lý, đạo đức, kinh tế và xã hội. Tuy nhiên, triển vọng cho một trải nghiệm giao dịch thông minh hơn, ít thiệt hại và riêng tư hơn rất tươi sáng. Tương lai của thị trường tiền tệ có thể nói đang ngày càng trở nên thú vị hơn rất nhiều.

nguồn pinkblockchain

Related posts

Leave a Comment