Zopa: AI tự động hóa ngân hàng, đe dọa việc làm ngành tài chính

AI đang làm thay đổi ngành ngân hàng, nhưng những lợi ích và khoản tiết kiệm được mong đợi đi kèm với cái giá nhân lực rất lớn cùng với tác động đến các công việc tài chính.

Báo cáo, một sự hợp tác giữa ngân hàng kỹ thuật số Zopa và Juniper Research, dự báo rằng AI tạo sinh sẽ mang lại khoản tiết kiệm chi phí 1,8 tỷ bảng Anh vào năm 2030, được thúc đẩy bởi mức đầu tư tương đương. Tuy nhiên, tỷ suất lợi nhuận đầu tư 100 phần trăm này đi kèm với một chi phí nhân lực lớn—đặt khoảng 27.000 việc làm trong ngành tài chính vào tình thế rủi ro. 

Những phát hiện này cho thấy các công nghệ AI đang vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm và trở nên gắn liền sâu sắc vào các quy trình cốt lõi của ngân hàng, từ dịch vụ khách hàng đến các chức năng ẩn của bộ phận hậu cần.   

Peter Donlon, Giám đốc Công nghệ tại Zopa, cho biết: “GenAI đánh dấu một sự thay đổi mô hình trong điện toán ứng dụng. Ảnh hưởng của nó đối với năng suất, tạo phần mềm và hệ thống ra quyết định có thể sánh ngang với sự ra đời của internet hoặc điện toán đám mây.

“Tại Zopa, chúng tôi đã đưa học máy vào hoạt động trong hơn một thập kỷ, rất lâu trước khi các LLM trở nên phổ biến. Chiều sâu kinh nghiệm đó đã định hình niềm tin của chúng tôi rằng GenAI không phải là một tính năng bổ sung, mà là một khả năng nền tảng. Đối với các nhà công nghệ của Zopa, đây là một cơ hội hiếm có để xây dựng các lớp trí tuệ hoàn toàn mới, ở một cấp độ sẽ định nghĩa lại ngành.”

Cuộc cách mạng AI thầm lặng trong bộ phận hậu cần của các ngân hàng

Trong khi các chatbot tương tác với khách hàng và trải nghiệm ứng dụng cá nhân hóa thường chiếm lĩnh các tiêu đề, báo cáo tiết lộ rằng tác động mạnh mẽ nhất của AI đang diễn ra phía sau hậu trường. 82 phần trăm tổng thời gian tiết kiệm được thông qua công nghệ này, lên tới 154 triệu giờ vào năm 2030, sẽ đến từ các hoạt động hậu cần.

Các chức năng này – bao gồm tuân thủ quy định, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro – theo truyền thống là thâm dụng lao động và rất phức tạp. AI dự kiến sẽ tự động hóa một phần lớn công việc tài chính quan trọng này, hỗ trợ mọi thứ từ kiểm tra Know Your Customer (KYC) đến giám sát chống rửa tiền (AML).

Những tác động tài chính của AI đối với các chức năng hậu cần này là rất lớn, với mức tiết kiệm chi phí dự kiến chỉ riêng trong lĩnh vực này đạt 923 triệu bảng Anh hàng năm vào cuối thập kỷ; chiếm hơn một nửa tổng số tiền tiết kiệm trên toàn ngành.   

Sự tự động hóa này không chỉ đơn thuần là cắt giảm chi phí. Với các quy định như quy tắc bồi hoàn gian lận Thanh toán đẩy được ủy quyền (APP) làm tăng trách nhiệm pháp lý của ngân hàng, khả năng của AI trong việc phát hiện các mô hình gian lận mới theo thời gian thực và giảm lỗi của con người đang trở thành một sự cần thiết về cạnh tranh và tài chính.

Như chúng ta thường nghe về AI trên khắp các ngành công nghiệp, bằng cách tự động hóa các kiểm tra và phân tích thường xuyên, công nghệ này giúp giải phóng các chuyên gia con người. Đối với ngành tài chính, những chuyên gia này có thể tập trung kỹ năng của họ vào các cuộc điều tra phức tạp nhất để cải thiện cả hiệu quả và hiệu suất trong cuộc chiến chống tội phạm tài chính.

Siêu cá nhân hóa trải nghiệm ngân hàng với AI

Động lực siêu cá nhân hóa trong ngành tài chính đang thúc đẩy một khoản đầu tư lớn vào AI dịch vụ khách hàng. Báo cáo dự kiến các ngân hàng Anh sẽ đổ hơn 1,1 tỷ bảng Anh vào AI tương tác với khách hàng vào năm 2030, chiếm tỷ trọng đầu tư lớn nhất trên tất cả các phân khúc.

Dòng vốn đầu tư này cho cá nhân hóa đang được sử dụng để phát triển các trợ lý ảo và chatbot tinh vi có khả năng xử lý các truy vấn phức tạp; đưa ra lời khuyên tài chính cá nhân hóa và thậm chí dự đoán nhu cầu của khách hàng.

Mục tiêu là vượt xa các bot dựa trên quy tắc của quá khứ để hướng tới một giao diện thực sự đàm thoại và thông minh. Sự thay đổi này dự kiến sẽ mang lại hiệu quả lớn, tiết kiệm 540 triệu bảng Anh chi phí hoạt động và giải phóng 26 triệu giờ làm việc của các nhân viên con người hàng năm vào năm 2030. Những nhân viên này cũng có thể được tái bố trí để xử lý các tương tác phức tạp hơn và có giá trị cao hơn, đòi hỏi sự can thiệp của con người.

Quản lý danh mục đầu tư cũng sẽ được hưởng lợi. Đầu tư vào lĩnh vực này dự kiến sẽ tăng lên 145 triệu bảng Anh vào năm 2030. Ở đây, AI không được định vị như một công cụ thay thế cho các cố vấn con người mà là một công cụ tăng cường mạnh mẽ. Nó có thể tổng hợp dữ liệu thị trường khổng lồ, mô phỏng hiệu suất danh mục đầu tư và tự động hóa việc báo cáo định kỳ, cho phép các chuyên gia con người tập trung vào việc ra quyết định và các mối quan hệ với khách hàng.

Tác động của AI đối với các công việc tài chính

Những lợi ích về hiệu quả do AI mang lại chắc chắn đặt ra những câu hỏi cấp bách về tương lai của lực lượng lao động tài chính. Dự báo của báo cáo rằng 27.000 vị trí có thể bị thay thế vào năm 2030 là một con số đáng lo ngại. Các vị trí dịch vụ khách hàng và hậu cần dự kiến sẽ chịu gánh nặng lớn nhất của sự thay đổi này, với lần lượt gần 14.000 và 10.000 công việc gặp rủi ro.   

Tuy nhiên, các tác giả của báo cáo cho rằng đây không chỉ đơn thuần là câu chuyện về mất việc làm mà là về việc định nghĩa lại vai trò cơ bản. Việc thay thế các công việc tài chính tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, thủ công tạo ra cơ hội để nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động ngân hàng cho các vị trí mới tập trung vào quản trị AI, chiến lược dữ liệu và giám sát các hệ thống tự động phức tạp này.   

Donlon nhấn mạnh điểm này, xem sự thay đổi công nghệ như một chất xúc tác cho sự thay đổi tích cực. Ông lưu ý rằng “khoản đầu tư này mở ra một cơ hội có một không hai để đào tạo lại và tái hình dung lực lượng lao động vận hành hệ thống tài chính của chúng ta.”

Thách thức đối với ngành, Donlon gợi ý, là chủ động quản lý quá trình chuyển đổi này. “Trên hết, mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho các ngân hàng, công ty fintech, cơ quan quản lý và các nhà hoạch định chính sách những hiểu biết cần thiết để nắm bắt thời điểm lịch sử này—để định hình các công việc của tương lai, chứ không chỉ đơn thuần là phản ứng với chúng.”

Báo cáo kết luận với một cảnh báo rõ ràng cho các tổ chức lâu đời. Một khoảng cách đáng kể về khả năng đang xuất hiện giữa các ngân hàng thách thức (challenger banks) tiên tiến về công nghệ, những ngân hàng đã xây dựng nền tảng của mình xung quanh AI, và các ngân hàng truyền thống bị cản trở bởi các hệ thống cũ kỹ.

Nick Maynard, Phó chủ tịch Nghiên cứu Thị trường Fintech tại Juniper Research, nhận xét: “Lĩnh vực ngân hàng Anh đang đứng trước một bước ngoặt, khi GenAI được thiết lập để định hình lại cách thức hoạt động cơ bản của ngân hàng. GenAI tạo ra rủi ro và cơ hội—rủi ro về một sự thay đổi lớn trong các kỹ năng mà người lao động sẽ cần để phát triển, nhưng cũng là cơ hội để tạo ra trải nghiệm ngân hàng tốt hơn.

“Các thương hiệu chỉ có kênh kỹ thuật số như Zopa đã có kinh nghiệm sâu rộng với AI trong hoạt động của họ và sẽ ít bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi này. Do đó, các ngân hàng kỹ thuật số và trải nghiệm của họ sẽ rất quan trọng để dẫn dắt thị trường ngân hàng vượt qua cuộc cách mạng này.” 

Đối với các ông lớn ngân hàng truyền thống, thông điệp rất rõ ràng: thích nghi với cuộc cách mạng AI hoặc có nguy cơ mất đi sự phù hợp trong một ngành tài chính đang được định nghĩa lại bởi hiệu quả, cá nhân hóa và tự động hóa thông minh.