Episode 2173 - June 28 - Phần 2 của 4 – Chương 1 – AI trong Fin Tech - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn
Chương 1 - Giới thiệu về AI trong FinTech – Phần 2 của 4
1.2.3 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực AI tập trung vào sự tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. NLP cho phép máy móc hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Trong FinTech, NLP được sử dụng trong các ứng dụng như chatbot, phân tích tình cảm và hỗ trợ khách hàng tự động. Các nhiệm vụ chính trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm:
• Xử lý văn bản: Mã hóa, bắt nguồn và lemmatization để chuẩn bị văn bản để phân tích.
• Phân tích tình cảm: Xác định tình cảm được thể hiện trong một đoạn văn bản, chẳng hạn như tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
• Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER): Xác định và phân loại các thực thể được đề cập trong văn bản, chẳng hạn như tên người, tổ chức và vị trí.
• Dịch máy: Tự động dịch văn bản từ ngôn ngữ này sang ngôn ngữ khác.
1.2.4 Tự động hóa quy trình robot
Tự động hóa quy trình robot (RPA) liên quan đến việc sử dụng robot phần mềm hoặc "bot" để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và dựa trên quy tắc. RPA có thể tăng đáng kể hiệu quả và giảm lỗi trong các quy trình tài chính, chẳng hạn như nhập dữ liệu, đối chiếu tài khoản và báo cáo tuân thủ. Không giống như tự động hóa truyền thống, yêu cầu lập trình, RPA sử dụng AI để bắt chước tương tác của con người với các hệ thống kỹ thuật số.
1.3 Tác động của AI đối với dịch vụ tài chính truyền thống
Việc đưa AI vào kinh doanh công nghệ tài chính đã có tác động sâu sắc đến các dịch vụ tài chính truyền thống. Phần này tiết lộ tỉ mỉ ảnh hưởng to lớn của AI, biến đổi các khía cạnh khác nhau của ngành.
1.3.1 Tăng cường quản lý rủi ro
Các giải pháp dựa trên AI đã cách mạng hóa việc quản lý rủi ro trong lĩnh vực tài chính. Bằng cách tận dụng học máy và phân tích dự đoán, các tổ chức tài chính giờ đây có thể xác định và giảm thiểu rủi ro hiệu quả hơn. Ví dụ, các thuật toán AI có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu để phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về tình trạng khó khăn tài chính, cho phép thực hiện các biện pháp chủ động.
1.3.2 Phát hiện và ngăn chặn gian lận
Phát hiện và ngăn chặn gian lận đã trở nên tinh vi hơn với sự ra đời của AI. Các mô hình học máy có thể phân tích các mẫu giao dịch và phát hiện sự bất thường có thể chỉ ra hoạt động gian lận. Các hệ thống này liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, cải thiện độ chính xác của chúng theo thời gian. Các hệ thống phát hiện gian lận được hỗ trợ bởi AI cũng có thể phản hồi trong thời gian thực, ngăn chặn các giao dịch gian lận trước khi chúng xảy ra.
1.3.3 Dịch vụ khách hàng và tương tác
Các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI đã chuyển đổi dịch vụ khách hàng trong ngành tài chính. Các hệ thống thông minh này có thể xử lý một loạt các yêu cầu của khách hàng, cung cấp phản hồi tức thì và chính xác. Bằng cách tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot có thể hiểu và trả lời các truy vấn của khách hàng theo cách trò chuyện, nâng cao trải nghiệm người dùng và sự tham gia.
1.3.4 Giao dịch thuật toán
Giao dịch thuật toán liên quan đến việc sử dụng các thuật toán máy tính để thực hiện giao dịch ở tốc độ và khối lượng cao. AI đã tăng cường đáng kể giao dịch thuật toán bằng cách cho phép phát triển các chiến lược giao dịch tinh vi có thể phân tích dữ liệu thị trường và thực hiện giao dịch trong thời gian thực. Các mô hình học máy có thể xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu lịch sử, cho phép các nhà giao dịch đưa ra quyết định sáng suốt và tối ưu hóa chiến lược giao dịch của họ.
1.3.5 Cá nhân hóa và Thông tin chi tiết về khách hàng (Customer Insights)
AI cho phép các tổ chức tài chính cung cấp các dịch vụ và sản phẩm được cá nhân hóa cho khách hàng của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, các hệ thống AI có thể xác định sở thích và hành vi cá nhân, cho phép đưa ra các đề xuất phù hợp và các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu. Mức độ cá nhân hóa này nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng, thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
