Bài tập lớn: Trí tuệ nhân tạo trong Ngân hàng và tài chính môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ
...........***........... BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG TÊN ĐỀ TÀI:
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG LĨNH VỰC TÀI CHÍNH - NGÂN HÀNG
GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN: NGUYỄN THỊ YẾN DANH SÁCH NHÓM - F16F 1. MAI HUYỀN LINH F16
2. NGUYỄN THỊ LÊ NA F16
3. NGHIÊM THỊ HỒNG NGỌC 4. NGUYỄN HOÀNG VŨ
HÀ NỘI - THÁNG 6/2023 1
BẢNG ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN: STT Thành viên Nhiệm vụ Phần trăm 1 Mai Huyền Linh Nội dung chương 1 Làm powerpoint 25％ 2 Nguyễn Thị Lê Na Nội dung chương 1 tiếp Làm powerpoint 25％ 3 Nghiêm Thị Hồng Ngọc Nội dung chương 2 25％ Tổng hợp word Làm powerpoint 4 Nguyễn Hoàng Vũ Nội dung chương 3 Làm powerpoint 25％ 2 LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin cảm ơn trường Học viện Ngân hàng đã đưa bộ
môn Năng lực số ứng dụng vào chương trình đào tạo cũng như các thầy cô
giảng dạy, những người đã hướng dẫn và chỉ bảo phương pháp học tập, nghiên
cứu, các kỹ năng quan trọng giúp chúng em hoàn thành bài tập lớn này một cách tốt nhất.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô Nguyễn Thị Yến, giảng viên lớp
Năng lực số ứng dụng thuộc viện đào tạo quốc tế , đã đồng hành cùng sinh viên
lớp F16F trong học phần Năng lực số ứng dụng và tận tình hướng dẫn chúngem
hoàn thành bài tập lớn kết thúc học phần này.
Do chưa có nhiều kinh nghiệm nên bản báo cáo sẽ không tránh được những
thiếu sót, kính mong cô nhận xét, góp ý để bản báo cáo của chúng em được
hoàn thiện, đầy đủ hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN
Chúng em xin cam đoan rằng : toàn bộ nội dung trình bày trong bài báo cáo là
công trình nghiên cứu của cả nhóm. Các số liệu và tài liệu tham khảo là trung
thực, chính xác và được trích dẫn đầy đủ. Chúng em xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này. 3 LỜI NÓI ĐẦU
Thế giới hiện đang có những bước chuyển mình rõ rệt trong bối cảnh cuộc cách
mạng công nghiệp lần thứ tư. Đó là sự ra đời của những phát minh về xu hướng
công nghệ: IoT, điện toán đám mây, Blockchains, công nghệ cảm biến, thực tế
ảo, trí tuệ nhân tạo,... Khoa học, công nghệ trở thành một phần thiết yếu không
chỉ trong hoạt động sản xuất mà trong cả đời sống của mỗi cá nhân. Cuộc cách
mạng công nghiệp lần thứ tư (hay còn gọi cách khác là cuộc cuộc cách mạng
công nghiệp 4.0) đã tác động mạnh mẽ đến mọi quốc gia, chính phủ, doanh
nghiệp, ngành nghề và người dân khắp năm châu, tạo tiền đề cho kinh tế số thực sự khởi sắc
AI được ứng dụng trong rất nhiều hoạt động và lĩnh vực khác nhau. Đối với
hoạt động nghiên cứu cơ bản trong các lĩnh vực toán học, vật lý lượng tử, sinh
học di truyền, hóa học phân tích, AI giúp giải phương trình vi phân, đạo hàm
riêng, tính toán mô phỏng quá trình tương tác ở mức lượng tử, mô phỏng tái tạo
thành công lỗ hổng đen, tối ưu hóa Gen, xác định các marker cho điều chỉnh
Gen, thiết kế thuốc trên Gen, xác định cấu trúc hóa học, đề xuất các kết hợp…
Đối với hoạt động nghiên cứu ứng dụng, với các thành tựu trong các lĩnh vực
như xã hội, quân sự, kinh tế, giao thông, y tế… AI đã hỗ trợ bác sỹ chẩn đoán
bệnh, phân tích hình ảnh y khoa, dự báo dịch bệnh, xem xét tác động chính sách…
Hiện nay rất nhiều công ty, từ công ty nhỏ đến công ty hàng đầu trên thế giới
đã áp dụng AI để xác định khách hàng tiềm năng, nhóm nhân viên rời bỏ công
ty, phát triển sản phẩm, tối ưu vận chuyển, dự đoán xu thế nhu cầu khách hàng,
đề xuất sản phẩm cần thiết cho người dùng… làm công cụ hữu dụng để tăng
khả năng kinh doanh, cũng như quản lý và cạnh tranh cho doanh nghiệp của mình.
Tại Việt Nam hoàn toàn có đủ nguồn lực kinh tế, con người và cơ hội để thúc
đẩy quá trình học hỏi, tích lũy kinh nghiệm và phát triển ứng dụng dự trên AI
để bắt kịp các nước khác. Còn theo ông Lê Hông Việt- Giám đốc Công nghệ
FPT thì ngân hàng và tài chính hiện đang là lĩnh vực nhiều AI nhất (10/5/2019).
Xuất phát từ những lí do trên, chúng em chọn đề tài “ Ứng dụng AI trong lĩnh
vực tài chính, ngân hàng” để nghiên cứu và mong rằng có thể góp một phần
công sức nhỏ bé vào việc làm rõ vai trò của công nghệ AI trong lĩnh vực ngân hàng, tài chính.
Nội dung bản báo cáo gồm 4 chương:
- Chương 1: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo. 4
- Chương 2: Lợi ích và tác hại của công nghệ ai trong lĩnh vực ngân hàng.
- Chương 3: Ứng dụng công nghệ ai trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính.
-chương 4: Thách thức và đề xuất hướng phát triển trong tương lai. 5 MỤC LỤC
NỘI DUNG........................................................................................................................................5
CHƯƠNG I: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo................................................................................................5
1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo..............................................................................................................5
2. Phân Loại.......................................................................................................................................6
2.1. Công nghệ AI phản ứng......................................................................................................7
2.2. Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế......................................................................................7
2.3. Công nghệ AI dựa trên lý thuyết tâm trí.............................................................................8
2.4. Tự nhận thức.......................................................................................................................9
3. Các cấp độ Trí Tuệ Nhân Tạo........................................................................................................9
3.1. Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) / AI yếu / AI hẹp.....................................................................9
3.2. Trí tuệ nhân tạo chung (AGI) / AI mạnh / AI sâu.............................................................10
3.3. Siêu trí tuệ nhân tạo..........................................................................................................11
CHƯƠNG II: LỢI ÍCH VÀ TÁC HẠI CỦA CÔNG NGHỆ AI TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG.12
1. Lợi ích của AI đối với ngành tài chính ngân hàng.......................................................................12
1.1 Hoạt động ngân hàng dưới sự phát triển của AI................................................................12
1.2. Nâng cao tính cá nhân hóa khách hàng.............................................................................13
1.3. Tăng năng suất công việc..................................................................................................13
2. Những tác hại khi AI được ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng.................................................14
2.1 Đạo đức của việc sử dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng....................................................14
2.2 Áp dụng đạo đức AI trong ngành ngân hàng.....................................................................15
CHƯƠNG III: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG VÀ TÀI CHÍNH
..................................................................................................................................................................17
1. CHATBOT:..................................................................................................................................17
2. Thu thập và phân tích dữ liệu.......................................................................................................18
3. AI cho quản lý danh mục đầu tư:.................................................................................................20
4. Chấm điểm tín dụng.....................................................................................................................20
5. Nâng cao chất lượng giao dịch.....................................................................................................21
6. Chống rửa tiền trong ngành ngân hàng........................................................................................22
7. Quản lý rủi ro, phòng chống lừa đảo...........................................................................................23
8. Bảo mật trong ngân hàng.............................................................................................................24
9. AI cho tuân thủ trong ngân hàng.....................................................................................................24
CHƯƠNG IV : THÁCH THỨC VÀ ĐỀ XUẤT HƯỚNG PHÁT TRIỂN TRONG TƯƠNG LAI.......26
1. Thực trạng :..................................................................................................................................26
2. Cơ hội và thách thức:...................................................................................................................28
2.1 Cơ hội:................................................................................................................................28
2.2. Thách thức:.......................................................................................................................30
3.Tầm nhìn và khả năng phát triển trí tuệ trong tương lai :.............................................................33
KẾT LUẬN..............................................................................................................................................34
Tài liệu tham khảo:..................................................................................................................................35 6 NỘI DUNG
CHƯƠNG I: Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo
1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo
Thế giới ngày nay đã bước vào cách mạng công nghiệp hóa 4.0, và sắp tới
là tiến đến cuộc cách mạng 5.0, nơi mà ở đó mọi thứ được hiện đại hóa với sự
phát triển của công nghệ đã làm mờ ranh giới giữa Kỹ Thuật Số, Vật Lý và
Sinh Học, theo Schwab (2016) tại diễn đàn Diễn đàn Kinh tế Thế Giới. Thực
vậy, ta có thể dễ thấy ở thời điểm hiện tại, mọi thứ đã được tối ưu hóa, khi mà
việc đặt vé máy bay, gọi xe taxi trực tuyến, đặt phòng khách sạn online, gọi đồ
ăn trên các ứng dụng... giờ đây đã quá phổ biến. Cách thức thực hiện đơn giản
và dễ dàng hơn. Đây có thể xem là những biểu hiện đầu tiên và cơ bản nhất của
cuộc cách mạng công nghiệp 4.0. Và điều đó chính là một trong những thành
tựu thuộc về lĩnh vực Kỹ Thuật Số (KTS). Và khi nhắc đến KTS của cách
mạng công nghiệp 4.0, một trong những thuật ngữ mà chúng ta được nghe đến
nhiều nhất trong vài năm trở lại đây đó chính là “Artificial Intelligence” (AI),
hay được dịch ra Tiếng Việt là “Trí Tuệ Nhân Tạo”.
Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), được hiểu một cách đơn giản là là sự thông minh
của máy móc do con người tạo ra, đặc biệt tạo ra cho máy tính, robot, hay các
máy móc có các thành phần tính toán điện tử. Nó đã trở thành một ngành của
khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh. AI
là trí tuệ do con người lập trình tạo nên với mục tiêu giúp máy tính có thể tự
động hóa các hành vi thông minh như con người, nhằm làm cho máy có những
khả năng của trí tuệ và trí thông minh của con người. Trí tuệ nhân tạo khác với
việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ
thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các
xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính
có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải
quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi. v.v… Theo
Trên thực tế, những khái niệm về AI không chỉ mới xuất hiện trong thế kỉ
21. Vào năm 1955, J. McCarthy và các cộng sự đã lần đầu tiên đề cập đến khái
niệm này. Trong đó, họ đã chỉ ra rằng nghiên cứu TTNT là hoạt động mang
tính chất mô tả chính xác các khía cạnh của xử lý trí tuệ và học (để có được tri
thức) và tạo ra được các hệ thống, máy mô phỏng hoạt động học và xử lý trí tuệ.
Russell và Norvig (2016) đã tổng hợp lại lịch sử phát triển của Trí Tuệ
Nhân Tạo qua 10 giai đoạn. McCullough và Pitts (1943) đã xuất bản cuốn “A
Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity”, dịch ra là “Một tính
toán logic của những ý tưởng tiềm ẩn trong hoạt động thần kinh”, đã đề đưa ra 7
một mô hình toán học đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh, làm tiền
đề cho các nghiên cứu về AI sau này. Tiếp theo đó, Hebb (1949) đề xuất lý
thuyết về các hệ thống con đường thần kinh được tạo ra từ các kết nối giữa các
tế bào thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn trong cuốn sách “The Organization of
Behavior: A Neuropsychological Theory”- Tổ chức hành vi: Một lý thuyết thần
kinh học. Turing (1950) xuất bản “Computing Machinery and Intelligence” –
Máy tính và trí thông minh, đề xuất Thử nghiệm Turing, một phương pháp để
xác định xem một máy tính có thông minh hay không. Minsky và Edmonds xây
dựng SNARC, máy tính mạng thần kinh đầu tiên. Claude Shannon xuất bản bài
báo “Lập trình máy tính để chơi cờ”. Isaac Asimov xuất bản “Ba định luật về
robot”. Năm 1956 đã đánh dấu sự ra đời chính thức của khái niệm AI bởi
McCarthy và các cộng sự như đã đề cập ở trên. Từ năm 1955-1969, được
Russel đề cập là giai đoạn “sốt sắng sớm, kỳ vọng lớn”, với hàng loạt thí
nghiệm ví dụ như chương trình tự học để chơi cờ bởi Arthur Samuel (1962);
Allen Newell, Herbert Simon và JC Shaw giải quyết vấn đề chung (GPS), một
chương trình được thiết kế để bắt chước giải quyết vấn đề của con người.
Herbert Gelernter phát triển chương trình Định lý hình học. Arthur Samuel
đồng xu với thuật ngữ học máy khi còn ở IBM. John McCarthy và Marvin
Minsky đã tìm thấy Dự án Trí tuệ nhân tạo MIT (1959), v.v…. và rất nhiều
thành tựu nghiên cứu về ngành khoa học TTNT này đã diễn ra trong suốt hơn
nửa thế kỷ. Dưới đây là biểu đồ tổng hợp bởi nghiên cứu của Russel và Norvig
Russell và Norvig nhận định rằng TTNT đã trải qua các chu kỳ thành công,
có thể đưa đến sự lạc quan thái quá dẫn tới tình trạng giảm sút nhiệt tình và tài
trợ, nhưng đồng thời, cũng có các chu kỳ với tiếp cận sáng tạo mới, để có được
những thành tựu lớn hơn. S. Russell và P. Norvig liệt kê các chủ đề TTNT hiện
tại là ô-tô tự lái, đoán nhận tiếng nói, lên kế hoạch và lập lịch tự trị, máy chơi
trò chơi, chống rác, lập kế hoạch hậu cần, người máy, dịch máy. Quá trình tiến
hóa của TTNT chỉ ra rằng thành tựu của mỗi giai đoạn sau là kết quả của sự
thừa kế, phát huy các bộ phận phù hợp và sự rút gọn, hiệu chỉnh các bộ phận
không phù hợp từ các giai đoạn trước đó. Một khía cạnh của TTNT có sự thay
đổi về chất nhận thức được thì sự thay đổi như vậy là kết quả của một quá trình thay đổi về lượng 2. Phân Loại 8
Có 4 loại công nghệ TTNT chính hiện nay đang được đề cập đến đó là
2.1. Công nghệ AI phản ứng
Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machines) là công nghệ có khả năng
phân tích được những hành động của bản thân và đối thủ, nhờ vào khả năng đó
mà đưa ra được những chiến lược hoàn hảo nhất. Về lý thuyết, loại công nghệ
này được coi là dạng cơ bản nhất của AI, theo đó, các bộ máy phản ứng chỉ có
khả năng quan sát, phân tích được những hành động của bản thân và thế giới
trước mặt nó rồi tạo ra các phản hồi hợp lý nhất ngay tại thời điểm đó. Máy
phản ứng rất hạn chế và gần như không thể lưu trữ bộ nhớ, do đó, không thể
dựa vào kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định trong thời gian thực.
Việc thu hẹp bộ nhớ của AI phản ứng hoàn toàn là có chủ đích , đây hoàn toàn
không phải là biện pháp cắt giảm chi phí, nhằm tạo độ tin cậy cho loại AI này ở
mức tối ưu. Ở bất cứ thời điểm nào, công nghệ AI phản ứng sẽ phản hồi một
cách trực quan thông qua việc quan sát và hành động mà không bị ràng buộc
bởi những dữ liệu được thu thập trong quá khứ.
Một ví dụ điển hình của Công nghệ AI phản ứng chính là Deep Blue – một
máy tính chơi cờ vua do IBM phát triển. Năm 2017, siêu máy tính Deep Blue
đánh bại đại kiện tướng cờ vua người Nga Garry Kasparov nhờ được lập trình
trí tuệ nhân tạo. Không lâu sau đó, AlphaZero của DeepMind gây ấn tượng với
khả năng tiếp thu kiến thức hàng trăm năm của con người về cờ vua chỉ trong 4
tiếng đồng hồ. Dù chỉ được lập trình luật chơi cờ, AlphaZero còn tự nghĩ ra các
chiến thuật riêng để giành chiến thắng.
2.2. Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế
Công nghệ AI này có thể tự nhận biết được những trường hợp bất ngờ.
Ngoài ra nó còn có thể đưa ra được những hướng xử lý tốt nhất. Đây là loại AI
phức tạp và có nhiều khả năng hơn so với công nghệ AI phản ứng. Loại công
nghệ này được tạo ra nhằm khắc phục những hạn chế còn sót trong trí tuệ nhân
tạo tự nhân thức. Bởi nó có thể ứng dụng lại những kinh nghiệm đã tích lũy
được, sau đó thực hiện quá trình phân tích và đưa ra những quyết định, phản
hồi khi gặp tình huống mới tương tự ở tương lai.
Trí tuệ nhân tạo có bộ nhớ hạn chế có khả năng vận dụng những dữ liệu
được thu thập trong quá khứ để đưa ra những dự đoán sẽ xảy ra và hành động.
Loại AI này liên tục được cập nhật và đổi mới liên tục theo 6 bước: 9 Những phản hồi cần được lưu Tạo dữ liệu đào trữ dưới dạng tạo dữ liệu Mô hình phải có Mô hình hệ khả năng thu thống học máy nhận phản hồi cần được khởi từ con người và tạo môi trường Mô hình này cần có khả năng đưa ra dự đoán
Cụ thể, công nghệ này thường được ứng dụng trong các cảm biến môi
trường xung quanh, tiêu biểu là trong lĩnh vực chế tạo xe không người lái . Một
ví dụ điển hình về trí nhớ hạn chế AI là cách ô tô tự lái. Nhiều thiết bị cảm biến
sẽ được lắp đặt quanh xe để xác định khoảng cách tiếp xúc, AI sẽ phân tích dữ
liệu và dự đoán những khả năng có thể xảy ra để tự động điều chỉnh và đảm
bảo an toàn cho xe. hệ thống máy tính trong xe nhanh chóng thu thập được dữ
liệu về vật cản xung quanh, từ đó chủ động tăng hoặc giảm tốc độ, điều chỉnh
hướng lái... sao cho thật phù hợp. quan sát những ô tô khác trên đường về tốc
độ, hướng và khoảng cách của chúng. Thông tin này được lập trình để đại diện
cho thế giới của ô tô, chẳng hạn như biết đèn giao thông, biển báo, khúc cua và
chỗ gập ghềnh trên đường. Dữ liệu giúp chiếc xe quyết định thời điểm chuyển
làn đường để không bị đâm hoặc cắt ngang người lái xe khác.
2.3. Công nghệ AI dựa trên lý thuyết tâm trí
Lý thuyết tâm trí (theory of mind) được cho là loại công nghệ có khả năng
hoạt động tân tiến hơn so với những loại trên, bởi sở hữu khả năng tự động học
hỏi được những điều mới mẻ xung quanh mình, cùng sự điều chỉnh và tự suy
nghĩ, tư duy. Tuy nhiên, loại công nghệ AI này hiện vẫn chỉ dừng lại ở mức lý
thuyết và chưa có phương án khả thi. Khái niệm này dựa trên tiền đề tâm lý
rằng các suy nghĩ và cảm xúc đều sẽ ảnh hưởng đến hành động của các sinh vật
sống. Loại máy này đại diện cho cả thế giới và các tác nhân xung quanh trên
thế giới. Những máy này hiểu rằng tất cả mọi thứ trên thế giới, chẳng hạn như
con người, tất cả các sinh vật và các đối tượng khác, đều có cảm xúc ảnh hưởng
đến hành vi của họ, và đó là lý do tại sao nó được gọi là “thuyết tâm trí”
(Adami, 2015). Máy AI được phát triển để họ cần hiểu tâm trí của từng cá nhân
phụ thuộc vào nhiều yếu tố đặc biệt là hiểu con người.
Hai loại AI đầu tiên, máy phản ứng và bộ nhớ hạn chế, là những loại hiện
đang tồn tại. Thuyết tâm trí và tự nhận thức là những loại AI sẽ được xây dựng 10
trong tương lai. Như vậy, chưa có bất kỳ ví dụ thực tế nào.Nếu được phát triển,
lý thuyết về tâm trí AI có thể có tiềm năng hiểu thế giới và cách các thực thể
khác có suy nghĩ và cảm xúc. Đổi lại, điều này ảnh hưởng đến cách họ cư xử
trong mối quan hệ với những người xung quanh.Con người hiểu suy nghĩ và
cảm xúc của chính chúng ta ảnh hưởng đến người khác như thế nào và của
người khác ảnh hưởng đến chúng ta như thế nào—đây là cơ sở của các mối
quan hệ con người trong xã hội của chúng ta. Trong tương lai, lý thuyết về tâm
trí Máy móc AI có thể hiểu được ý định và dự đoán hành vi, như thể mô phỏng
các mối quan hệ của con người. 2.4. Tự nhận thức
Phần cuối cùng cho sự phát triển của AI sẽ là thiết kế các hệ thống có ý thức
về bản thân, hiểu biết có ý thức về sự tồn tại của chúng. Loại AI này chưa tồn
tại, tuy nhiên McCarthy đã giới thiệu vấn đề về sự tự nhận thức của rô-bốt
trong một bài báo chuyên đề (McCarthy, 2002), trong đó ông đề xuất một phiên
bản của Tính toán tình huống liên quan đến sự tự phản ánh, để giúp rô-bốt nhận
thức được trạng thái tinh thần của chúng, các nhà khoa học khác cũng nhấn
mạnh về sự phát triển của loại hình AI này trong tương lai Nó sở hữu khả năng
tự ý thức y hệt như con người. AI có thể hiểu được sự tồn tại của chính nó trên
thế giới, cũng như sự hiện diện và trạng thái cảm xúc của người khác. Nó có
thể hiểu được đối phương không chỉ bởi những gì họ truyền đạt mà còn qua
cách họ truyền đạt nó. Tự nhận thức trong AI là kết quả của quá trình các nhà
công nghệ nghiên cứu, hiểu được tiền đề của ý thức và sau đó học cách tái tạo
để có thể xây dựng nó thành máy móc. Cho đến thời điểm hiện tại, loại AI này
nếu thành hiện thực thì sẽ đánh dấu một bước ngoặt trong ngành công nghệ trí
tuệ nhân tạo. Điều này vượt ra ngoài lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và hiểu cảm
xúc, để nhận thức được bản thân, trạng thái của họ và có thể cảm nhận hoặc dự
đoán cảm xúc của người khác. Ví dụ: “Tôi đói” trở thành “Tôi biết tôi đói”
hoặc “Tôi muốn ăn lasagna vì đó là món ăn yêu thích của tôi”.
Chúng ta còn lâu mới đạt được trí tuệ nhân tạo tự nhận thức vì vẫn còn rất
nhiều điều cần khám phá về trí thông minh của bộ não con người cũng như
cách thức hoạt động của trí nhớ, học tập và ra quyết định.
3. Các cấp độ Trí Tuệ Nhân Tạo
3.1. Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI) / AI yếu / AI hẹp
Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), còn được gọi là AI yếu hoặc AI hẹp. Đây là
loại trí tuệ nhân tạo được cho là phổ biến nhất thời điểm hiện tại. Ở cấp độ này,
AI được thiết kế đơn giản là hướng đến mục tiêu thực hiện các tác vụ đơn lẻ,
bao gồm nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói / trợ lý giọng nói, lái xe ô
tô hoặc tìm kiếm trên internet. Rất thông minh trong việc hoàn thành nhiệm vụ
cụ thể mà nó được lập trình để thực hiện. Mặc dù những cỗ máy này có vẻ 11
thông minh. Nhưng chúng hoạt động dưới một loạt các ràng buộc và hạn chế;
đó là lý do tại sao loại này thường được gọi là AI yếu. AI hẹp không bắt chước
hoặc tái tạo trí thông minh của con người; nó chỉ mô phỏng hành vi của con
người dựa trên một loạt các thông số và bối cảnh hẹp.
Các hệ thống AI ngày nay được sử dụng trong y học để chẩn đoán ung thư
và các bệnh khác với độ chính xác cực cao thông qua tái tạo khả năng nhận
thức và suy luận của con người.
Trí thông minh máy của AI trong phạm vi hẹp đến từ việc sử dụng xử lý
ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để thực hiện các tác vụ. NLP thể hiện rõ ràng trong
chatbots và các công nghệ AI tương tự. Bằng cách hiểu lời nói và văn bản bằng
ngôn ngữ tự nhiên, AI được lập trình để tương tác với con người theo cách tự
nhiên, được cá nhân hóa. AI hẹp có thể phản ứng hoặc có bộ nhớ hạn chế. AI
phản ứng cực kỳ cơ bản; nó không có bộ nhớ hoặc khả năng lưu trữ dữ liệu, mô
phỏng khả năng của tâm trí con người để phản ứng với các loại kích thích khác
nhau mà không có kinh nghiệm trước. Bộ nhớ giới hạn AI tiên tiến hơn, được
trang bị khả năng lưu trữ và học tập dữ liệu. Cho phép máy móc sử dụng dữ
liệu lịch sử để đưa ra quyết định. Hầu hết AI là AI bộ nhớ hạn chế, nơi máy
móc sử dụng khối lượng lớn dữ liệu để học sâu. Học sâu cho phép trải nghiệm
AI được cá nhân hóa. Chẳng hạn như trợ lý ảo hoặc công cụ tìm kiếm lưu trữ
dữ liệu của bạn và cá nhân hóa trải nghiệm trong tương lai của bạn.
Một trong những ví dụ điển hình của dạng AI này chính là hệ thống Siri của Apple
3.2. Trí tuệ nhân tạo chung (AGI) / AI mạnh / AI sâu
Trí tuệ nhân tạo tổng hợp (AGI), còn được gọi là AI mạnh hoặc AI sâu.
Điểm vượt trội khiến cho cấp độ của dạng trí tuệ nhân tạo này vượt xa so với
dạng hẹp đó chính là nằm ở khả năng tổng hợp và bắt chước trí thông minh
cũng như hành vi của con người. Khả năng học hỏi và áp dụng trí thông minh
của nó để giải quyết bất kỳ vấn đề nào. AGI có thể suy nghĩ, hiểu và hành động
theo cách không thể phân biệt được với con người trong bất kỳ tình huống nào.
Trí tuệ nhân tạo mạnh sử dụng một lý thuyết về khuôn khổ trí tuệ nhân tạo.
Đề cập đến khả năng phân biệt nhu cầu, cảm xúc, niềm tin và quá trình suy
nghĩ của các quyền thông minh khác. Lý thuyết về trí tuệ nhân tạo AI không
phải là về nhân bản hay mô phỏng; mà là về đào tạo máy móc để thực sự hiểu con người.
Không có gì bất ngờ khi việc có thể chế tạo được AI mạnh là vô cùng khó
khăn; khi mà coi bộ não con người là hình mẫu để tạo ra trí thông minh nói
chung. Bản thân các nhà khoa học cho đến hiện nay vẫn chưa thể khám phá
được toàn diện những khả năng của con người để từ đó áp dụng lên AI, khi mà
tái tạo các chức năng cơ bản của thị giác và chuyển động cũng đã khiến cho họ phải vật lộn 12
3.3. Siêu trí tuệ nhân tạo
Siêu trí tuệ nhân tạo (ASI), là AI giả định. Không chỉ bắt chước hoặc hiểu được
trí thông minh và hành vi của con người; ASI là nơi máy móc tự nhận thức;
vượt qua khả năng của trí tuệ và khả năng của con người.
Không chỉ dừng lại ở việc tái tạo trí thông minh nhiều mặt của con người
như 2 cấp độ trước ; về mặt lý thuyết, ASI sẽ còn vượt xa rất nhiều và trở nên
cực kỳ xuất sắc hơn trong mọi việc con người làm; toán học, khoa học, thể
thao, nghệ thuật, y học, sở thích, mối quan hệ tình cảm, mọi thứ. ASI sẽ có bộ
nhớ lớn hơn và khả năng xử lý, phân tích dữ liệu và kích thích nhanh hơn. Do
đó, khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề của những người siêu thông
minh; sẽ vượt trội hơn nhiều so với khả năng của con người.
Tiềm năng sở hữu những cỗ máy mạnh mẽ như vậy theo ý của chúng ta có
vẻ hấp dẫn; nhưng bản thân khái niệm này có vô số hậu quả chưa được biết
đến. Nếu những sinh vật siêu thông minh tự nhận thức xuất hiện; họ sẽ có khả
năng đưa ra những ý tưởng như tự bảo quản. Rất nhiều nhà khoa học cũng đưa
ra những học thuyết bày tỏ sự e ngại, cũng như trên phương diện truyền thông
đã có rất nhiều bộ phim, truyện giả tưởng về việc các Siêu AI sẽ đe dọa thế nào
đến sự tồn tại của con người trong tương lai xa. Tuy nhiên, nhìn chung, đây vẫn
chỉ là những giả thuyết chưa có nhiều cơ sở thực tiễn bởi chúng ta vẫn chưa đủ
khả năng để tạo ra một AI thực sự đạt được đến cấp độ này. 13
CHƯƠNG 2: LỢI ÍCH VÀ TÁC HẠI CỦA CÔNG NGHỆ AI TRONG
LĨNH VỰC NGÂN HÀNG.
1. Lợi ích của AI đối với ngành tài chính ngân hàng.
1.1 Hoạt động ngân hàng dưới sự phát triển của AI
Trong báo cáo năm 2018 của Citibank về “Tương lai của ngành Ngân
hàng”, Citibank đã nhận định rằng, lĩnh vực tài chính - ngân hàng là lĩnh
vực đầu tư nhiều nhất cho hoạt động AI và đang có tốc độ tăng trưởng rất
nhanh. Trong báo cáo “Ngân hàng kỹ thuật số năm 2020” của Deloitte cho
thấy, có 60% chi nhánh ngân hàng đã đóng cửa hoặc rút ngắn giờ mở cửa do
ứng dụng AI. Một số AI điển hình sau đây đang làm thay đổi mạnh mẽ công 14
nghệ ngân hàng, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận hoặc các bất
thường, chống rửa tiền và gian lận.
I.2. Nâng cao tính cá nhân hóa khách hàng
Nhờ có AI mà các ngân hàng có nhiều lợi thế trong việc nâng cao trải
nghiệm của khách hàng. Họ có thể đánh giá chất lượng sản phẩm, dịch vụ do
ngân hàng mình cung cấp thông qua việc thu thập dữ liệu khách hàng và
đánh giá dựa trên những dữ liệu ấy. Qua các phương tiện truyền thông mạng
xã hội, các ngân hàng có thể quan sát sở thích khách hàng, tạo ra phân khúc
khách hàng chi tiết, cung cấp đa dạng các kênh phân phối. Từ đó xây dựng
các sản phẩm, gói dịch vụ linh hoạt, phù hợp với từng phân khúc khách hàng.
I.3.Tăng năng suất công việc
Từ các luồng thông tin truyền thông khách hàng đến các tiến trình xử lý các
giao dịch cơ bản, AI đều có thể thực hiện thường xuyên các quy trình lặp đi
lặp lại giúp tăng hiệu quả và năng suất công việc. Nhờ đó việc tương tác và
giao tiếp với khách hàng được cá nhân hóa, không còn tốn thời gian, phiền
phức đính kèm nhiều thủ tục phức tạp. Các giao dịch vì thế cũng diễn ra
nhanh hơn. Ngoài ra, AI cũng có thể cập nhật liên tục tuân theo những yêu 15
cầu, tài liệu thông tin khách hàng và trả lời những câu hỏi thường gặp khi sử
dụng dịch vụ hoặc tiến hành các giao dịch tài chính.
2. Những tác hại khi AI được ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng
2.1 Đạo đức của việc sử dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng
Khi AI trở thành một phần trung tâm của các sản phẩm và dịch vụ, các tổ
chức trong các lĩnh vực sử dụng nó sẽ bắt đầu phát triển các quy tắc đạo
đức của AI. Chúng là tập hợp các nguyên tắc hướng dẫn, giá trị và kỹ thuật
được tạo ra để quản lý một cách có trách nhiệm việc thiết kế, phát triển và
triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Nhiều người cho rằng AI dễ gây ra tổn hại với người dùng. Nhưng điều
này chỉ đúng khi được xem xét trong bối cảnh mối quan hệ của nó với
người dùng cuối cùng. Vì AI trung lập về mặt đạo đức, còn con người phát 16
triển các hệ thống AI có tư duy và thành kiến cá nhân. Do đó, điều quan
trọng là phải cẩn trọng trong việc áp dụng AI trên quy mô lớn.
Các tổ chức đang sử dụng AI để quản lý và hướng các cá nhân đến hành
động (hoặc không), bằng cách tạo ra “cú huých” hướng họ tới những hành
vi mong muốn nhất định. Tuy nhiên, do các quy định hiện còn thiếu, dữ
liệu thu thập về các cá nhân cũng có thể bị lợi dụng và được sử dụng để
đưa họ vào các quyết định có thể không có lợi cho bản thân. Chính vì thế,
cần phải xây dựng đạo đức cho AI.
Các quốc gia và cơ quan quản lý trên toàn cầu đang xây dựng chính sách
và chiến lược để theo kịp sự phát triển của AI. Vào tháng 3/2017, Canada
đã dẫn đầu bằng cách khởi động chiến lược AI quốc gia đầu tiên trên thế
giới. Tháng 4/2018, Ủy ban châu Âu đã tổ chức một hội thảo về Trí tuệ
nhân tạo. Đây là chiến lược quốc tế đầu tiên được công bố về cách giải
quyết và tận dụng những thách thức do AI mang lại. Các quốc gia và chính
phủ công nhận bản chất triệt để của AI và các tác động của nó và đã áp
dụng nhiều cách tiếp cận khác nhau phản ánh hệ thống kinh tế, văn hóa và xã hội của họ.
Australia cũng đã xuất bản Khung đạo đức AI. Đây là hướng dẫn cho các
tổ chức và chính phủ nhằm bảo đảm việc áp dụng AI là an toàn, bảo mật và
đáng tin cậy. Nó đề xuất rằng các hệ thống AI nên được xây dựng với các
giá trị lấy con người làm trung tâm, phải tính đến hạnh phúc của cá nhân,
xã hội và môi trường. Nó phải hòa nhập và dễ tiếp cận, đề cao quyền riêng tư, minh bạch…
2.2 Áp dụng đạo đức AI trong ngành ngân hàng
Trong ngành tài chính, các kỹ thuật khoa học hành vi đang thành công
trong việc thay đổi thái độ của khách hàng đối với tiền của họ và giúp họ
quản lý tài chính hiệu quả hơn, từ việc thúc đẩy các cá nhân thiết lập các 17
mục tiêu tiết kiệm hoặc khiến người dùng phải theo dõi chi tiêu và lập kế hoạch tài chính...
Tuy nhiên, mối quan ngại hàng đầu vẫn nằm ở tác động của “cú huých” lên
khách hàng và thậm chí còn hơn thế nữa khi chúng được hỗ trợ bởi AI.
Vấn đề đặt ra là một “cú huých” phi đạo đức được hỗ trợ bởi AI có thể
được sử dụng để thao túng, thay đổi hành vi người dùng, gây nên các tác
động không lành mạnh. Chia sẻ thông tin, giúp người dùng cảnh giác với
hành vi này sẽ giúp họ tăng khả năng đưa ra quyết định cẩn thận.
AI được áp dụng lành mạnh, hiệu quả trong hệ thống ngân hàng sẽ nâng
cao phúc lợitổng thể cho người dùng. Nó có thể là chìa khóa tạo ra những
“cú huých” hợp đạo đức và người dùng cuối cùng có quyền tự do lựa chọn
để quyết định những gì họ muốn trong bất kỳ tình huống cụ thể nào.
Hiện tại, các tổ chức tài chính ngày càng sử dụng nhiều các kỹ thuật AI
trong hệ thống ngân hàng kỹ thuật số của họ để tạo ra thông tin chi tiết
được cá nhân hóa và thúc đẩy hành động. Khi đó, cần bảo đảm rằng hành
vi đạo đức AI được xem xét. Các hệ thống sử dụng AI nên được thiết kế
theo cách cho phép nó minh bạch, có trách nhiệm và có thể giải thích được
cho cả nhà phát triển và người dùng.
Nếu được thiết kế dựa trên đạo đức AI, các vấn đề như lo ngại về quyền
riêng tư dữ liệu, thao túng hành vi hoặc thậm chí là thành kiến trong các
thuật toán sẽ được giải quyết và quản lý hiệu quả khi các hệ thống và ứng dụng phát triển.
Thu hẹp kết nối giữa khách hàng với ngân hàng: Khi các AI sử dụng thay
thế trong giao tiếp với khách hàng, các cảm xúc phi lời nói của khách hàng
không được ghi nhận và phản ánh. Cũng như sự trao đổi trực tiếp của
khách hàng với nhân viên giảm tối thiểu, lâu dần sẽ khiến khách hàng cảm
thấy thiếu sự quan tâm chăm sóc hay cảm nhận sự “thiếu tôn trọng” từ ngân hàng.
Khuôn khổ pháp lý liên quan đến việc ứng dụng AI: Đây là một thách thức
lớn của tất cả các nước trên toàn thế giới khi sử dụng AI trong hoạt động
kinh doanh. Có nhiều vấn đề được đặt ra nhưng chưa có hướng giải quyết
như: Ảnh hưởng bất lợi đối với người lao động, vấn đề quyền riêng tư của
khách hàng bị vi phạm, trách nhiệm đối với thiệt hại do AI gây ra cho khách hàng... 18
Chương III: ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ AI TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG VÀ TÀI CHÍNH
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là công nghệ mới thuộc lĩnh vực
khoa học máy tính. AI đã và đang nhanh chóng làm thay đổi động lực phát
triển cho mọi lĩnh vực. Các khả năng mới nổi của AI đang được kết hợp và
hình thành theo những cách bất ngờ, tạo ra những cơ hội, thách thức mới. AI có
thể áp dụng trong đa dạng các lĩnh vực như khoa học kỹ thuật, xây dựng kiến
trúc, tài chính ngân hàng… 1. CHATBOT: Khái niệm:
Chatbot là một chương trình trí tuệ nhân tạo được thiết kế nhằm mô phỏng lại
các cuộc trò chuyện với người dùng thông qua nền tảng internet. Chatbot công
nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và xử lý ngôn ngữ (NLP) để hiểu các câu hỏi và tự
động trả lời. Chatbot có thể tự động trả lời tất cả các câu hỏi thường được hỏi
lặp đi lặp lại và vô cùng tốn thời gian, đồng thời chúng có tác động rất lớn đến
hiệu suất của các bộ phận. Ứng dụng chatbot trong ngân hàng có thể mang lại
những sự thay đổi lớn trong trải nghiệm của khách hàng và đáp ứng được kỳ vọng của họ.
Một số lợi ích của chatbot: 19
- Giao tiếp nhanh: Một số người nhận thấy rằng các cuộc gọi điện thoại với
người quản lý trực tiếp quá chậm và mang lại trải nghiệm khó chịu. Giao tiếp
trực tiếp cũng có thể gây căng thẳng cho nhân viên dịch vụ khách hàng vì họ
chủ yếu phải đối phó với những khách hàng giận dữ. Hơn nữa, do được lập
trình luôn lịch sự và không phụ thuộc vào tâm trạng, chatbot phản hồi ngay lập
tức, có thể hạn chế các lỗi tác nghiệp của nhân viên trong giao tiếp, và không
quên bất cứ điều gì trong quy trình.
- Hỗ trợ suốt ngày đêm: Chatbot cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, vì vậy khách
hàng hiện tại và tiềm năng có thể thử và giải quyết các vấn đề ngân hàng của
họ sau giờ làm việc và vào cuối tuần. Điều này đem đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
- Nâng cao năng suất của nhân viên ngân hàng: Không phải tất cả các vấn đề
của khách hàng đều cần đến sự trợ giúp của nhân viên. Trí tuệ nhân tạo có thể
giải quyết thành công các vấn đề nhỏ, chỉ để lại những trường hợp khẩn cấp và
phức tạp nhất cho con người. Vì vậy, việc sử dụng chatbot giúp giải phóng một
phần thời gian của nhân viên, từ đó nâng cao hiệu quả hỗ trợ khách hàng.
- Phương thức giao tiếp thuận tiện hơn: Chatbot có thể kết hợp các chức năng
khác nhau để tạo sự thuận tiện cho khách hàng ở các nhóm tuổi khác nhau. Về
mặt tâm lý, những người thuộc thế hệ trẻ thích nhắn tin hơn là giao tiếp bằng
giọng nói, vì vậy chatbot có thể đáp ứng yêu cầu này. Mặt khác, người cao tuổi
có thể gặp khó khăn khi nhập các yêu cầu, vì vậy chatbot bằng giọng nói có thể
phù hợp hơn với nhu cầu của họ.
-Cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho khách hàng: Chatbot có quyền
truy cập vào thông tin đầy đủ về khách hàng hiện tại ngay cả trước khi họ bắt
đầu quá trình trò chuyện. Chúng tự động nhận dạng và xác minh khách hàng
dựa trên số điện thoại, thông tin đăng nhập/ mật khẩu, mã thông báo ủy quyền
hoặc các phương tiện nhận dạng an toàn và đáng tin cậy khác. Bằng cách này,
chúng có thể chào hỏi khách hàng bằng tên, giao tiếp bằng ngôn ngữ ưa thích
của họ, đề xuất các ưu đãi và khuyến mại tùy chỉnh…
2. Thu thập và phân tích dữ liệu 20