SongAI

- JPMorgan đã triển khai bộ công cụ LLM Suite cho 200.000 nhân viên, đánh dấu bước đầu áp dụng công nghệ AI trong toàn tổ chức

- Teresa Heitsenrether, giám đốc phụ trách chiến lược AI tạo sinh, sử dụng công cụ AI để chuẩn bị các bài thuyết trình trước CEO Jamie Dimon

- Jamie Dimon là người dùng tích cực và đang mong đợi phiên bản di động của công cụ AI sẽ ra mắt trước cuối năm 2024

- Khối quản lý tài sản là bộ phận đầu tiên thử nghiệm AI tạo sinh thông qua chương trình "copilot" vào mùa hè 2024

- Ngân hàng tổ chức các khóa đào tạo trực tiếp và trực tuyến về cách sử dụng AI, tập trung vào 10-20% nhân viên nhiệt tình làm người dùng chuyên sâu

- Các luật sư là nhóm người dùng tích cực nhất khi AI giúp tiết kiệm hàng giờ đọc và tóm tắt hợp đồng, quy định

- Một số bộ phận còn do dự áp dụng AI, nhưng càng sớm tiếp cận công nghệ, nhân viên càng ít hoài nghi về vai trò hỗ trợ của AI

- Mục tiêu trong năm 2025 là phát triển trợ lý AI riêng cho từng nhân viên, phù hợp với công việc cụ thể

- Các hệ thống AI vẫn cần có sự giám sát của con người để đảm bảo độ tin cậy trong ngành tài chính được quản lý chặt chẽ

📌 JPMorgan tiên phong ứng dụng AI tạo sinh cho 200.000 nhân viên, với CEO Jamie Dimon là người dùng tích cực. Ngân hàng đặt mục tiêu phát triển trợ lý AI cá nhân cho từng vị trí trong năm 2025, nhưng vẫn duy trì sự giám sát của con người để đảm bảo độ tin cậy.

https://www.businessinsider.com/jpmorgan-generative-ai-adoption-llm-suite-2024-11

- McKinsey Global Institute dự đoán AI tạo sinh có thể tạo thêm 200-340 tỷ USD giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng, tăng 9-15% lợi nhuận hoạt động

- Visa đã triển khai hơn 500 ứng dụng AI tạo sinh và đầu tư:
  + 3,3 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng AI và dữ liệu trong thập kỷ qua
  + 100 triệu USD vào các startup AI tạo sinh

- Mô hình làm việc mới tại Visa:
  + Nhân viên số sử dụng AI được giám sát bởi con người
  + Mỗi nhân viên có thể giám sát 8-10 nhân viên AI

- JP Morgan dẫn đầu về ứng dụng AI trong tài chính:
  + Ra mắt Quest IndexGPT sử dụng GPT-4
  + Triển khai LLM Suite hỗ trợ 60.000 nhân viên Chase
  
- Morgan Stanley phát triển:
  + AI @ Morgan Stanley Debrief 
  + AI @ Morgan Stanley Assistant với 98% đội ngũ cố vấn áp dụng

- Mastercard cải tiến bảo mật thanh toán:
  + Phát hiện thẻ bị xâm phạm nhanh gấp 2 lần
  + Giảm 200% cảnh báo gian lận sai
  + Nhận diện người bán rủi ro nhanh hơn 300%

- Tại Ấn Độ:
  + HDFC Bank triển khai chatbot Eva năm 2017
  + ICICI Bank ra mắt iPal năm 2020
  + SBI công bố sáng kiến AI năm 2023 để nâng cao hiệu quả hoạt động

📌 AI tạo sinh đang định hình lại ngành tài chính toàn cầu với tiềm năng tạo thêm 340 tỷ USD giá trị hàng năm. Visa dẫn đầu với 500+ ứng dụng AI và khoản đầu tư 3,3 tỷ USD, trong khi Mastercard cải thiện an ninh với tốc độ phát hiện gian lận nhanh hơn 300%.

https://analyticsindiamag.com/ai-insights-analysis/ai-is-eating-fintech/

• Hawkish 8B là mô hình AI mới trong lĩnh vực tài chính, được phát triển với 8 tỷ tham số để xử lý các thách thức về tài chính và toán học

• Mô hình được huấn luyện trên 50 triệu token chất lượng cao về các chủ đề tài chính, bao gồm kinh tế học, thu nhập cố định, cổ phiếu, tài chính doanh nghiệp, chứng khoán phái sinh và quản lý danh mục đầu tư

• Dữ liệu huấn luyện được tuyển chọn từ hơn 250 triệu token từ các nguồn công khai, kết hợp với bộ hướng dẫn về lập trình, kiến thức chung, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và đối thoại

• Kiến trúc transformer của Hawkish 8B được tối ưu hóa cho suy luận tài chính và các tác vụ định lượng, cải thiện đáng kể khả năng suy luận số học, đại số và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong lĩnh vực tài chính

• Mô hình đã vượt qua kỳ thi CFA cấp 1 - một cột mốc quan trọng trong lĩnh vực tài chính, bao gồm các chủ đề như phương pháp định lượng, kinh tế học và quản lý danh mục đầu tư

• Trong các bài kiểm tra gần đây, Hawkish 8B vượt trội hơn Meta Llama-3.1-8B-Instruct:
- Cao hơn 12% trong các bài kiểm tra tài chính chuyên biệt
- Cao hơn 15% trong các câu hỏi liên quan đến toán học

• Mô hình có khả năng tokenization được tối ưu hóa để xử lý thuật ngữ tài chính và biểu thức toán học, tạo lợi thế đáng kể so với các mô hình thông thường

📌 Hawkish 8B đánh dấu bước tiến quan trọng trong ứng dụng AI cho lĩnh vực tài chính với 8 tỷ tham số, được huấn luyện trên 50 triệu token chất lượng cao, vượt qua CFA cấp 1 và vượt trội hơn Meta Llama-3.1-8B-Instruct 12-15% trong các bài kiểm tra chuyên môn.

https://www.marktechpost.com/2024/10/26/meet-hawkish-8b-a-new-financial-domain-model-that-can-pass-cfa-level-1-and-outperform-meta-llama-3-1-8b-instruct-in-math-finance-benchmarks/

• AI, đặc biệt là AI tạo sinh, đang tác động mạnh mẽ đến thị trường tài chính trên 3 lĩnh vực chính:

• Hiệu quả: 
  - AI giúp tăng năng suất bằng cách tự động hóa nhiều tác vụ hiện tại
  - Ngành tài chính đặc biệt sẵn sàng tận dụng những tiến bộ này do đã quen xử lý dữ liệu hiệu quả
  - Ứng dụng từ hoạt động back-office đến giao diện khách hàng, nghiên cứu và xây dựng mô hình phân tích

• Cải tiến tiến hóa:
  - Machine learning và mạng neural đã được sử dụng trong giao dịch tự động và tốc độ cao
  - Mô hình ngôn ngữ lớn giúp xử lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, tăng cường công cụ phân tích
  - Cải thiện dự báo, phân tích tài liệu phức tạp, nâng cao khả năng định giá tài sản
  - Giảm rào cản gia nhập cho nhà đầu tư định lượng vào các tài sản kém thanh khoản hơn

• Chuyển đổi cách mạng:
  - Viễn cảnh AI tự chủ tạo và thực hiện giao dịch vẫn còn xa
  - Thị trường chưa thoải mái với chiến lược "hộp đen" không giải thích được
  - Con người vẫn cần giám sát vì lý do quy định, quản lý rủi ro, trách nhiệm pháp lý và đạo đức

• Tác động đến ổn định tài chính:
  - Lợi ích: tăng năng suất, tiết kiệm chi phí, cải thiện tuân thủ quy định, đề xuất phù hợp hơn cho khách hàng
  - Rủi ro: có thể làm trầm trọng thêm các kênh bất ổn như kết nối, thanh khoản và đòn bẩy tài chính
  - Cần đánh giá mức độ sẵn sàng và khung pháp lý hiện có để xác định các lĩnh vực cần cải thiện

• Các lĩnh vực cần chú ý:
  - Đảm bảo thị trường sẵn sàng cho tốc độ giao dịch nhanh hơn do AI
  - Đánh giá lại yêu cầu ký quỹ, cơ chế ngắt mạch và khả năng phục hồi của các đối tác trung tâm
  - Theo dõi sự phát triển của các thực thể phi ngân hàng có thể tận dụng AI mà không chịu giám sát chặt chẽ
  - Chú ý đến sự tập trung cung cấp dịch vụ AI quan trọng ở một số bên thứ ba
  - Tăng cường công nghệ giám sát để phát hiện gian lận và các vấn đề tiềm ẩn

• IMF đang đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành chính sách tài chính toàn cầu, giám sát phát triển và hỗ trợ các quốc gia thành viên xây dựng năng lực quản lý ổn định tài chính liên quan đến AI.

📌 AI đang biến đổi thị trường tài chính với hiệu quả và cải tiến đáng kể, nhưng cũng tạo ra thách thức về ổn định. Cần có khung pháp lý và giám sát phù hợp để tận dụng lợi ích và giảm thiểu rủi ro. IMF đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ các quốc gia thích ứng với thực tế mới này.

https://www.eurasiareview.com/20092024-artificial-intelligence-and-its-impact-on-financial-markets-and-financial-stability-speech/

• Chính quyền Hong Kong đang chuẩn bị ban hành tuyên bố chính sách đầu tiên về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính.

• Cục Dịch vụ Tài chính và Kho bạc dự định đưa ra khung hướng dẫn về sử dụng AI có đạo đức và các nguyên tắc chung để áp dụng công nghệ này trong thế giới tài chính.

• Mục đích của tài liệu là thể hiện sự ủng hộ của Hong Kong đối với AI, trong bối cảnh các chính phủ trên thế giới đang nỗ lực nắm bắt tiềm năng của công nghệ này.

• Các cơ quan quản lý địa phương cũng đang cố gắng giải quyết một số nhầm lẫn xung quanh AI ở Hong Kong, một thành phố bị cuốn vào xung đột công nghệ Mỹ-Trung.

• Nhiều người tiêu dùng và doanh nghiệp không thể dễ dàng truy cập một số dịch vụ phổ biến nhất như ChatGPT của OpenAI hay Gemini của Google, do các công ty công nghệ Mỹ lo ngại vi phạm quy định của lãnh thổ Trung Quốc.

• Dự kiến công bố tuyên bố chính sách vào khoảng cuối tháng 10 trong Tuần lễ Fintech, một trong những sự kiện thường niên quan trọng nhất của ngành.

• Hong Kong muốn định vị lại thành phố giàu có này như một trung tâm tài chính, khi các nhà đầu tư nước ngoài ngày càng lo ngại về sự kiểm soát ngày càng tăng của Bắc Kinh và cân nhắc các địa điểm thay thế như Singapore.

• Tuyên bố chính sách sẽ cung cấp định hướng rộng và không thể thực thi ngay lập tức. Tuy nhiên, nó cho thấy các cơ quan quản lý sẽ có thái độ thuận lợi đối với các ứng dụng AI và sau đó sẽ ban hành các quy tắc cụ thể hơn.

• Tuyên bố chính sách cũng nhằm hợp nhất các hướng dẫn chi tiết khác nhau từ các cơ quan quản lý ngân hàng và chứng khoán riêng lẻ.

• Một số nhà tài chính Hong Kong gần đây lo lắng về khó khăn trong việc tiếp cận các dịch vụ AI, cùng với những bất ổn về quy định sử dụng của các công ty.

• Cơ quan Quản lý Tiền tệ Hong Kong và trung tâm công nghệ Cyberport do chính phủ hậu thuẫn đã bắt đầu một sandbox quy định vào tháng 8 để các ngân hàng thử nghiệm các trường hợp sử dụng AI tạo sinh mới.

📌 Hong Kong chuẩn bị ban hành chính sách AI trong tài chính vào cuối tháng 10/2024, nhằm thúc đẩy ứng dụng công nghệ này và củng cố vị thế trung tâm tài chính. Tuyên bố sẽ đưa ra khung hướng dẫn về sử dụng AI có đạo đức, giải quyết nhầm lẫn và tạo môi trường thuận lợi cho phát triển AI trong lĩnh vực tài chính.

https://www.thestandard.com.hk/breaking-news/section/4/220573/Hong-Kong-considers-rules-for-AI-use-in-finance

• Nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã phát triển nhanh chóng, tập trung vào việc cải thiện khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ, đặc biệt trong các lĩnh vực chuyên môn như tài chính.

• LLM đã vượt qua các tác vụ phân loại cơ bản để trở thành công cụ mạnh mẽ có khả năng truy xuất và tạo ra kiến thức phức tạp.

• Một thách thức lớn trong nghiên cứu LLM là cân bằng giữa hiệu quả chi phí và hiệu suất. LLM tốn kém về mặt tính toán và có nguy cơ tạo ra thông tin không chính xác khi xử lý bộ dữ liệu lớn hơn.

• Các phương pháp truyền thống dựa nhiều vào một mô hình transformer dày đặc duy nhất, thường gặp vấn đề về ảo giác, tạo ra thông tin không chính xác hoặc không liên quan.

• Các nhà nghiên cứu đã khám phá nhiều phương pháp để giải quyết những thách thức này, bao gồm mô hình tổng hợp, nhưng chúng tốn kém và chậm xử lý.

• Nhóm nghiên cứu từ Vanguard IMFS đã giới thiệu khung công tác mới có tên Mixture of Agents (MoA) để khắc phục những hạn chế của phương pháp tổng hợp truyền thống.

• MoA là một hệ thống đa tác tử tiên tiến được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài (RAG).

• MoA sử dụng tập hợp các mô hình nhỏ chuyên biệt làm việc cùng nhau một cách phối hợp cao độ để trả lời các câu hỏi phức tạp với độ chính xác cao hơn và chi phí thấp hơn.

• Hệ thống MoA bao gồm nhiều tác tử chuyên biệt, mỗi tác tử đóng vai trò như một "nhà nghiên cứu cấp dưới" với trọng tâm cụ thể như phân tích tình cảm, số liệu tài chính hoặc tính toán toán học.

• Trong các bài kiểm tra, hệ thống MoA có thể phân tích hàng chục nghìn tài liệu tài chính trong vòng chưa đầy 60 giây bằng cách sử dụng hai lớp tác tử.

• Một hệ thống MoA cơ bản với hai tác tử Mistral-7B đã được thử nghiệm cùng với các hệ thống mô hình đơn như GPT-4 và Claude 3 Opus. Hệ thống MoA liên tục cung cấp câu trả lời chính xác và toàn diện hơn.

• Tính hiệu quả về chi phí của MoA khiến nó rất phù hợp cho các ứng dụng tài chính quy mô lớn. Nhóm IMFS của Vanguard báo cáo rằng hệ thống MoA của họ hoạt động với tổng chi phí hàng tháng dưới 8.000 USD trong khi xử lý các truy vấn từ một nhóm nhà nghiên cứu.

• Thiết kế mô-đun của khung công tác MoA cho phép các công ty mở rộng hoạt động dựa trên ngân sách và nhu cầu, với khả năng linh hoạt thêm hoặc bớt tác tử khi cần thiết.

📌 Khung công tác Mixture of Agents (MoA) từ Vanguard IMFS cung cấp giải pháp mạnh mẽ để cải thiện hiệu suất của mô hình ngôn ngữ lớn trong tài chính. MoA xử lý 10.000 tài liệu trong 60 giây, chính xác hơn GPT-4 và Claude, với chi phí dưới 8.000 USD/tháng, hứa hẹn trở thành tiêu chuẩn cho ứng dụng cấp doanh nghiệp.

https://www.marktechpost.com/2024/09/17/collaborative-small-language-models-for-finance-meet-the-mixture-of-agents-moa-framework-from-vanguard-imfs/

- Theo báo cáo của PwC India, 90% tổ chức tài chính Ấn Độ tập trung vào trí tuệ nhân tạo (AI) và GenAI (Generative Artificial Intelligence) như là những công nghệ then chốt để thúc đẩy đổi mới sáng tạo.
- Phân tích dữ liệu cũng nổi lên như một lĩnh vực quan trọng với 74% các phản hồi, nhấn mạnh vai trò then chốt của nó trong việc tạo ra những hiểu biết và ra quyết định trong ngành dịch vụ tài chính.
- 84% số người tham gia khảo sát cho biết trải nghiệm và tương tác khách hàng là lĩnh vực chính để triển khai các sáng kiến đổi mới.
- Hơn 50% người tham gia nhấn mạnh phân phối sản phẩm là một lĩnh vực đổi mới chính.
- 65% số người tham gia coi giảm thiểu rủi ro và thích ứng với những thay đổi trong cảnh quan pháp lý là những yếu tố then chốt.
- 45% số người tham gia ưa chuộng thúc đẩy đổi mới thông qua các sáng kiến nội bộ.
- Các thách thức chính mà các công ty gặp phải khi triển khai các sáng kiến đổi mới là thiếu nguồn lực, đặc biệt là tài năng và sự phức tạp về công nghệ liên quan đến các công nghệ mới.

📌 Báo cáo của PwC India cho thấy 90% tổ chức tài chính Ấn Độ tập trung vào AI và GenAI để thúc đẩy đổi mới sáng tạo, với phân tích dữ liệu và trải nghiệm khách hàng là những lĩnh vực ưu tiên chính. Tuy nhiên, các thách thức như thiếu nguồn lực và sự phức tạp về công nghệ vẫn tồn tại.

https://www.moneycontrol.com/news/business/90-of-financial-institutions-focusing-on-ai-genai-for-innovation-pwc-india-report-12822129.html

https://www.pwc.in/assets/pdfs/mapping-the-fintech-innovation-landscape-in-india.pdf

- Ngành tài chính đang trải qua sự chuyển mình mạnh mẽ từ ngân hàng truyền thống sang công nghệ tài chính (fintech) nhờ vào AI.
- AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu nhanh chóng, giúp các doanh nghiệp cải thiện cách thức hoạt động và phục vụ khách hàng.
- 10 lĩnh vực mà AI có tiềm năng thay đổi lớn trong ngành tài chính bao gồm:
  - Phát hiện gian lận: AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực để phát hiện các mẫu gian lận, từ đó ngăn chặn giao dịch không hợp lệ và giảm thiểu tổn thất tài chính.
  - Đánh giá rủi ro: AI sử dụng nhiều nguồn dữ liệu để xây dựng các mô hình tiên tiến, giúp đánh giá khả năng tín dụng, rủi ro đầu tư và phí bảo hiểm một cách chính xác.
  - Giao dịch thuật toán: Hệ thống giao dịch AI có thể xử lý dữ liệu thị trường trong tích tắc và thực hiện giao dịch dựa trên các thuật toán phức tạp, mang lại cơ hội lợi nhuận cao hơn cho nhà đầu tư.
  - Dịch vụ khách hàng: Chatbot và trợ lý ảo hoạt động 24/7, giúp giải quyết các thắc mắc thông thường, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
  - Tư vấn đầu tư: Các thuật toán AI phân tích xu hướng thị trường và mục tiêu tài chính của nhà đầu tư để đưa ra lời khuyên đầu tư cá nhân hóa.
  - Điểm tín dụng: AI có thể phân tích các nguồn dữ liệu thay thế như mạng xã hội và hành vi trực tuyến để tạo ra hồ sơ tín dụng toàn diện hơn.
  - Bảo lãnh cho vay: AI giúp đánh giá khả năng vay mượn của khách hàng dựa trên nhiều yếu tố, từ đó cải thiện hiệu suất và trải nghiệm khách hàng.
  - Xử lý khiếu nại: Tự động hóa các tác vụ như xác minh tài liệu giúp rút ngắn thời gian xử lý khiếu nại và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
  - Dự đoán tài chính: AI phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường để đưa ra các dự đoán tài chính hỗ trợ lập kế hoạch chiến lược.
  - Tuân thủ quy định: AI theo dõi các thay đổi quy định và tự động hóa báo cáo, giúp các tổ chức tuân thủ và tránh bị phạt.
- AI đang cải thiện hiệu suất làm việc, ra quyết định và trải nghiệm khách hàng trong ngành tài chính.
- Tuy nhiên, cũng có những thách thức như bảo mật dữ liệu, thiên kiến thuật toán và cần phải nâng cao kỹ năng cho nhân viên để sử dụng AI một cách hiệu quả.

📌 AI đang thay đổi ngành tài chính với 10 lĩnh vực chính như phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và dịch vụ khách hàng. Nếu được áp dụng đúng cách, AI có thể cải thiện hiệu suất và sự hài lòng của khách hàng, nhưng cũng cần giải quyết các thách thức về bảo mật và quy định.

https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/09/11/artificial-intelligence-in-the-financial-industry/

• JPMorgan Chase đang triển khai trợ lý AI có tên LLM Suite cho 140.000 nhân viên, theo chia sẻ của Chủ tịch kiêm COO Daniel Pinto tại hội nghị Barclays Global Financial Services.

• Ngân hàng đang tiến hành đánh giá để xác định cách tối ưu hóa các dịch vụ vận hành và "từng quy trình" bằng cách sử dụng AI và các mô hình ngôn ngữ lớn.

• JPMorgan kỳ vọng các sáng kiến này sẽ thúc đẩy hiệu quả hoạt động trong 3-5 năm tới. Pinto cho biết: "Chúng tôi sẽ có thể xử lý nhiều hơn với cùng một số tiền hoặc chi tiêu ít hơn."

• Ngân hàng bắt đầu đẩy mạnh các dự án AI và đào tạo nhân viên liên quan từ đầu năm nay. Ban lãnh đạo nhấn mạnh việc áp dụng cách tiếp cận thực tế và có kỷ luật.

• Quá trình hiện đại hóa hệ thống công nghệ, chuyển đổi lên đám mây, chuyển đến trung tâm dữ liệu mới, tái cấu trúc ứng dụng đòi hỏi nhiều công sức. Pinto cho biết đã đạt được nhiều tiến bộ nhưng vẫn còn một chặng đường dài phía trước.

• Hồi tháng 5, Pinto ước tính các trường hợp sử dụng AI của JPMorgan có thể mang lại giá trị lên tới 1,5 tỷ USD. Trong tuần này, con số này đã được nâng lên gần 2 tỷ USD.

• Phần lớn lợi ích liên quan đến phòng chống gian lận. Pinto cho biết: "Có rất nhiều lợi ích, nhưng phòng chống gian lận là một lĩnh vực được hưởng lợi lớn."

• Để dẫn dắt quá trình chuyển đổi công nghệ, JPMorgan đã điều chỉnh bộ máy lãnh đạo cấp cao. Ngân hàng đã bổ nhiệm Sri Shivananda làm Giám đốc công nghệ toàn công ty vào tháng 6, báo cáo trực tiếp cho CIO Lori Beer. Teresa Heitsenrether cũng được bổ nhiệm làm Giám đốc dữ liệu và phân tích vào tháng 6/2023, phụ trách nỗ lực áp dụng AI tại ngân hàng.

• Ngành ngân hàng đang háo hức áp dụng AI tạo sinh và khai thác an toàn các lợi ích tiềm năng của nó. Thay vì vội vàng triển khai, hầu hết các tổ chức đang vạch ra kế hoạch tính toán kỹ lưỡng để tránh những rủi ro.

• Các ngân hàng khác cũng đang tập trung chuẩn bị sẵn sàng cho AI. Capital One đang dựa vào sự trưởng thành về đám mây để mở rộng quy mô áp dụng AI. Bank of America đã chi 3,8 tỷ USD cho công nghệ mới năm ngoái và vẫn duy trì tốc độ này trong năm nay để tiến tới mục tiêu vệ sinh dữ liệu cho AI. Discover cũng đã áp dụng cách tiếp cận thận trọng đối với AI tạo sinh, đảm bảo các biện pháp bảo vệ và đào tạo cho nhân viên.

📌 JPMorgan Chase triển khai AI tạo sinh cho 140.000 nhân viên, kỳ vọng lợi ích 2 tỷ USD trong 3-5 năm tới. Ngân hàng tập trung vào tối ưu hóa quy trình, phòng chống gian lận và đào tạo nhân viên. Các ngân hàng khác cũng đang chuẩn bị kỹ lưỡng để áp dụng AI an toàn và hiệu quả.

https://www.ciodive.com/news/JPMorgan-Chase-LLM-Suite-generative-ai-employee-tool/726772/

• Ant Group, công ty fintech thuộc Alibaba, đã ra mắt ứng dụng trợ lý AI mới có tên Zhixiaobao vào ngày 7/9/2024.

• Zhixiaobao được thiết kế như một "trợ lý cuộc sống" có thể giúp người dùng đặt đồ ăn, gọi taxi, đặt vé và khám phá các lựa chọn ăn uống, giải trí tại địa phương.

• Ứng dụng này cũng cung cấp nhiều AI agent tích hợp sẵn như "gia sư tiếng Anh" và "chuyên gia thể hình", mỗi agent có kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực riêng.

• Zhixiaobao được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn Bailing của Ant Group và có thể truy cập hơn 8.000 dịch vụ số và hơn 4 triệu mini-app trên nền tảng Alipay.

• Người dùng có thể điều khiển Zhixiaobao bằng giọng nói đơn giản, ví dụ "giúp đặt vé máy bay thứ Sáu tuần sau từ Bắc Kinh đến Hạ Môn, cất cánh trước trưa".

• Ứng dụng này phản ánh nỗ lực của Ant Group nhằm biến AI thành "giải pháp thực tế, hướng đến người dùng" và là "công cụ có giá trị trong cuộc sống hàng ngày".

• Zhixiaobao là một phần trong làn sóng ứng dụng AI mới nổi của Trung Quốc, bên cạnh các ứng dụng khác như CapCut và Doubao của ByteDance đã được triển khai rộng rãi ở nước ngoài.

• Baidu cũng vừa đổi tên chatbot AI Ernie Bot thành Wenxiaoyan, với khoảng 200 triệu người dùng tính đến tháng 4/2024.

• Wenxiaoyan có thể tìm kiếm thông tin liên quan khi xem video và nhớ các chi tiết cá nhân của người dùng để tạo ngữ cảnh trong các cuộc trò chuyện.

• Sự phát triển của các ứng dụng AI này đang làm dấy lên hy vọng về một tương lai nơi trợ lý ảo thông minh như Jarvis trong phim Iron Man có thể trở thành hiện thực phổ biến ở Trung Quốc.

📌 Zhixiaobao của Ant Group và Wenxiaoyan của Baidu đánh dấu bước tiến mới trong lĩnh vực AI tại Trung Quốc. Với khả năng thực hiện nhiều tác vụ hàng ngày và tích hợp sâu vào hệ sinh thái dịch vụ số, các ứng dụng này hứa hẹn mang lại trải nghiệm trợ lý ảo thông minh gần giống Jarvis cho hơn 200 triệu người dùng.

https://www.scmp.com/tech/tech-trends/article/3277559/hello-jarvis-chinas-new-ai-app-stirs-dreams-tony-starks-assistant-becoming-reality

• Ngành dịch vụ tài chính đang tích cực áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tăng năng suất và giảm chi phí.

• Chi tiêu của các ngân hàng cho AI tạo sinh dự kiến sẽ tăng từ 4,5 tỷ bảng Anh năm 2024 lên 64,3 tỷ bảng Anh vào năm 2030 theo Juniper Research.

• McKinsey dự báo AI có thể tạo ra giá trị lên tới 257 tỷ bảng Anh mỗi năm cho ngành ngân hàng toàn cầu, tương đương khoảng 4,7% tổng doanh thu.

• AI đang được sử dụng phổ biến nhất trong marketing và dịch vụ khách hàng, nhưng ngày càng nhiều công ty tài chính đang thử nghiệm các ứng dụng mới.

• Các công ty fintech đang nhanh chóng tận dụng AI trong các lĩnh vực như phát hiện gian lận, chấm điểm tín dụng và hỗ trợ khách hàng.

• Klarna, ngân hàng Thụy Điển, cho biết gần 90% nhân viên thường xuyên sử dụng AI cho các công việc như soạn thảo hợp đồng pháp lý. Trợ lý AI của họ có thể xử lý khối lượng công việc tương đương 700 nhân viên chăm sóc khách hàng toàn thời gian.

• NatWest cho biết chatbot AI Cora của họ đã xử lý 10,8 triệu truy vấn vào năm ngoái, tăng từ khoảng 5 triệu vào năm 2019. 

• Bunq, ngân hàng số lớn thứ hai EU, tuyên bố sử dụng AI để giám sát giao dịch giúp phát hiện gian lận tốt hơn 2,5 lần so với "phương pháp ngân hàng truyền thống".

• Tuy nhiên, vẫn còn những lo ngại về rủi ro tiềm ẩn của AI đối với người tiêu dùng và nhân viên, như việc tạo ra thông tin sai lệch hay đe dọa việc làm.

• Theo báo cáo của Citigroup, khoảng 54% công việc ngân hàng có khả năng tự động hóa cao - cao nhất trong các ngành, trong khi 12% công việc khác có thể được tăng cường bằng AI.

• Các công đoàn đang kêu gọi các ngân hàng, công ty bảo hiểm và kế toán tài trợ chương trình đào tạo lại kỹ năng cho hàng triệu nhân viên có thể bị ảnh hưởng bởi AI.

• Tuy nhiên, một số công ty cho rằng AI đang tạo ra việc làm mới, đặc biệt trong các lĩnh vực như quản lý AI và tuân thủ quy định.

📌 AI đang thúc đẩy cuộc cách mạng trong ngành tài chính, với dự báo chi tiêu cho AI tạo sinh của ngân hàng tăng từ 4,5 tỷ lên 64,3 tỷ bảng Anh vào 2030. Mặc dù mang lại nhiều lợi ích về năng suất và dịch vụ, vẫn còn những thách thức về rủi ro và tác động đến việc làm cần được giải quyết.

https://www.cityam.com/theres-little-room-for-caution-banks-and-fintechs-gear-up-for-ai-revolution/

• Deepfake là công nghệ sử dụng AI để tạo ra hoặc chỉnh sửa video, hình ảnh, âm thanh giả mạo nhưng trông rất thật. 

• Năm 2022, một đoạn âm thanh deepfake giả mạo CEO của một công ty năng lượng ở Mumbai tuyên bố tăng giá đã khiến cổ phiếu công ty này tạm thời sụt giảm do cổ đông hoảng loạn.

• Ngành tài chính đang chịu ảnh hưởng nặng nề nhất từ deepfake do liên quan đến tiền bạc và dữ liệu cá nhân. CEO Zerodha Nikhil Kamath cảnh báo việc xác thực danh tính qua video sẽ ngày càng khó khăn hơn.

• Các chuyên gia nhấn mạnh cần có cơ quan quản lý mạnh để giám sát việc sử dụng AI có đạo đức và thực thi tuân thủ. Cần tăng cường các giao thức xác minh như xác thực đa yếu tố và sinh trắc học.

• Các CIO nhận thức rõ về những thách thức đạo đức từ deepfake. Họ đề xuất áp dụng AI có thể giải thích (XAI) để tăng tính minh bạch và đáng tin cậy của các thuật toán máy học.

• Các giải pháp được đề xuất bao gồm: hình phạt nghiêm khắc hơn đối với tội phạm liên quan đến deepfake, bắt buộc gắn watermark cho nội dung deepfake, phát triển AI có đạo đức.

• Nâng cao nhận thức của công chúng được xem là yếu tố quan trọng nhất để phòng vệ trước deepfake. Cần đầu tư giáo dục người dân về deepfake bằng ngôn ngữ địa phương, tiếp cận cả vùng nông thôn.

• Các chuyên gia cảnh báo nếu không kiểm soát được deepfake, nó có thể gây ra hỗn loạn AI và phá hoại cấu trúc xã hội.

📌 Deepfake đang trở thành mối đe dọa nghiêm trọng đối với ngành tài chính Ấn Độ, có thể gây thiệt hại lớn về uy tín và tài chính. Các chuyên gia đề xuất tăng cường quy định, phát triển AI có đạo đức và nâng cao nhận thức công chúng để đối phó. Cần có hành động ngay để ngăn chặn tác hại tiềm tàng.

https://www.cio.com/article/3499438/deepfakes-are-a-real-threat-to-indias-fsi-sector-say-tech-leaders.html?amp=1

• Skyfire Systems đã tạo ra một mạng lưới thanh toán dành riêng cho AI agent thực hiện giao dịch tự động.

• Công ty sử dụng nhiều biện pháp bảo vệ để ngăn AI agent chi tiêu quá mức:
  - Gán ví kỹ thuật số riêng cho mỗi AI agent 
  - Cho phép doanh nghiệp giới hạn số tiền AI agent được phép chi
  - Đặt hạn mức cho giao dịch đơn lẻ và tổng chi tiêu
  - Thông báo cho con người xem xét nếu AI cố gắng chi quá mức
  - Cung cấp bảng điều khiển để theo dõi chi tiêu của AI agent

• Skyfire vừa chính thức ra mắt mạng lưới thanh toán và công bố gọi vốn hạt giống 8,5 triệu USD từ các nhà đầu tư.

• Công ty chỉ tập trung vào xây dựng mạng lưới thanh toán, không phát triển AI agent.

• Skyfire sử dụng công nghệ blockchain, chuyển đổi USD thành stablecoin USDC để thực hiện giao dịch.

• Công ty thu phí 2-3% mỗi giao dịch để tạo doanh thu.

• Một số doanh nghiệp đã thử nghiệm beta Skyfire trong 2 tháng qua:
  - Denso sử dụng AI agent để tìm nguồn vật liệu tự động
  - Payman cho phép AI thuê và thanh toán cho nhân viên hợp đồng

• Skyfire hiện tập trung vào các trường hợp sử dụng B2B nhưng có kế hoạch mở rộng trong tương lai.

• Công ty muốn xây dựng một giao thức mở mà bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể sử dụng cho thanh toán AI.

• Skyfire tin rằng AI agent sẽ thay đổi cơ bản cách thức mua sắm trực tuyến, loại bỏ nhu cầu nhập thông tin cá nhân và xác minh danh tính thủ công.

📌 Skyfire đã ra mắt mạng lưới thanh toán blockchain cho phép AI agent tự động chi tiêu với các biện pháp kiểm soát. Công ty gọi vốn 8,5 triệu USD, thu phí 2-3% mỗi giao dịch và đang thử nghiệm với một số doanh nghiệp, hướng tới mục tiêu trở thành giao thức thanh toán mở cho kỷ nguyên AI.

https://techcrunch.com/2024/08/21/skyfire-lets-ai-agents-spend-your-money/

• Cơ quan quản lý tiền tệ Hong Kong (HKMA) vừa ban hành bộ hướng dẫn mới về việc sử dụng AI tạo sinh trong các ứng dụng tiếp xúc với khách hàng của ngân hàng.

• Các nguyên tắc chính bao gồm: cho phép khách hàng lựa chọn không sử dụng công nghệ AI, đảm bảo mô hình AI không gây bất lợi hoặc phân biệt đối xử với một số nhóm người tiêu dùng.

• Ban lãnh đạo và quản lý cấp cao của ngân hàng phải chịu trách nhiệm về mọi quyết định và quy trình do AI tạo sinh đưa ra.

• Theo khảo sát của HKMA, 39% các tổ chức được cấp phép ở Hong Kong đã hoặc đang có kế hoạch áp dụng AI tạo sinh.

• Hiện tại, hầu hết các ngân hàng đang sử dụng giải pháp AI tạo sinh của bên thứ ba cho các chức năng nội bộ như tóm tắt, dịch thuật, lập trình và chatbot nội bộ.

• Trong tương lai, AI tạo sinh có thể được mở rộng sang chatbot tiếp xúc khách hàng và tư vấn viên robot trong quản lý tài sản và bảo hiểm.

• Một số công ty tài chính ngoài phạm vi quản lý của HKMA đã có ứng dụng AI tiếp xúc khách hàng. Ví dụ Tiger Brokers có chatbot tư vấn cổ phiếu, FWD Group ký thỏa thuận 4 năm sử dụng dịch vụ AI của Microsoft.

• Hong Kong hiện chưa có luật hoặc quy định cụ thể về AI tạo sinh. Các cơ quan quản lý đang cố gắng theo kịp xu hướng bằng cách ban hành các hướng dẫn không bắt buộc.

• Tháng 6/2024, Văn phòng Ủy viên Bảo vệ Dữ liệu Cá nhân Hong Kong đã ban hành bộ hướng dẫn đầu tiên về bảo vệ dữ liệu cá nhân khi doanh nghiệp sử dụng dịch vụ AI tạo sinh.

• HKMA vừa ra mắt sandbox AI tạo sinh phối hợp với vườn ươm Cyberport, nhằm cho phép các tổ chức tài chính thử nghiệm các trường hợp sử dụng "trong khuôn khổ quản lý rủi ro" và được hỗ trợ kỹ thuật.

• Các hướng dẫn mới của HKMA được đưa ra trong bối cảnh ngành ngân hàng ngày càng quan tâm đến AI tạo sinh, đặc biệt sau sự nổi tiếng của ChatGPT.

• Mục đích chính là đảm bảo việc sử dụng AI tạo sinh trong ngân hàng không gây bất lợi cho người tiêu dùng, đồng thời thúc đẩy đổi mới công nghệ một cách có trách nhiệm trong lĩnh vực tài chính.

📌 HKMA ban hành hướng dẫn AI tạo sinh cho ngân hàng Hong Kong, yêu cầu tuân thủ các nguyên tắc bảo vệ người tiêu dùng. 39% tổ chức được khảo sát đã/đang áp dụng AI tạo sinh. Sandbox AI mới được ra mắt để thử nghiệm ứng dụng an toàn trong lĩnh vực tài chính.

https://www.bangkokpost.com/business/general/2850382/hong-kong-issues-generative-ai-guidelines-to-banks-to-avoid-bias-against-consumers

https://www.hkma.gov.hk/media/eng/doc/key-information/guidelines-and-circular/2024/20240819e1.pdf

• HKMA đã ban hành một bộ nguyên tắc hướng dẫn cho các tổ chức được ủy quyền về việc sử dụng AI tạo sinh (GenAI) trong các ứng dụng tiếp xúc với khách hàng từ góc độ bảo vệ người tiêu dùng.

• Bộ nguyên tắc này dựa trên các nguyên tắc hướng dẫn BDAI 2019, tập trung vào 4 lĩnh vực chính: quản trị và trách nhiệm giải trình, công bằng, minh bạch và công bố thông tin, quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu.

• HKMA nhận thấy ngành ngân hàng ngày càng quan tâm đến việc áp dụng GenAI trong hoạt động. Hiện tại, việc áp dụng GenAI trong ngành ngân hàng vẫn ở giai đoạn đầu, chủ yếu tập trung vào cải thiện hiệu quả hoạt động nội bộ.

• Các ứng dụng tiềm năng trong tương lai bao gồm chatbot khách hàng, phát triển và cung cấp sản phẩm dịch vụ tùy chỉnh, bán hàng và tiếp thị có mục tiêu, cố vấn robot trong quản lý tài sản và bảo hiểm.

• HKMA yêu cầu các tổ chức được ủy quyền áp dụng và mở rộng các Nguyên tắc Hướng dẫn BDAI 2019 cho việc sử dụng GenAI và tiếp tục áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên rủi ro tương xứng với các rủi ro liên quan.

• Các nguyên tắc bổ sung được đưa ra trong 4 lĩnh vực chính:

1. Quản trị và trách nhiệm giải trình: Hội đồng quản trị và ban lãnh đạo cấp cao phải chịu trách nhiệm về các quyết định và quy trình do GenAI thúc đẩy.

2. Công bằng: Đảm bảo các mô hình GenAI tạo ra kết quả khách quan, nhất quán, đạo đức và công bằng cho khách hàng.

3. Minh bạch và công bố thông tin: Cung cấp mức độ minh bạch phù hợp cho khách hàng về các ứng dụng GenAI thông qua việc công bố thông tin phù hợp, chính xác và dễ hiểu.

4. Quyền riêng tư và bảo vệ dữ liệu: Thực hiện các biện pháp bảo vệ hiệu quả để bảo vệ dữ liệu khách hàng.

• HKMA khuyến khích các tổ chức được ủy quyền khám phá việc sử dụng BDAI, bao gồm cả GenAI, để tăng cường bảo vệ người tiêu dùng.

• Một cuộc khảo sát được thực hiện vào tháng 5/2024 cho thấy 75% tổ chức được khảo sát đã áp dụng hoặc có kế hoạch áp dụng BDAI, trong khi 39% đã áp dụng hoặc có kế hoạch áp dụng GenAI.

• Các trường hợp sử dụng BDAI bao gồm các hoạt động tiếp xúc với khách hàng, chức năng văn phòng trung gian và chức năng văn phòng hỗ trợ.

• Việc áp dụng công nghệ GenAI trong các hoạt động tiếp xúc với khách hàng vẫn đang ở giai đoạn đầu, chủ yếu giới hạn trong việc soạn thảo phản hồi khách hàng và hỗ trợ chuẩn bị tài liệu bán hàng và tiếp thị.

• BNY, ngân hàng quản lý tài sản trị giá 50 nghìn tỷ USD, vừa ra mắt công cụ AI tạo sinh độc quyền có tên Eliza.

• Eliza được đặt tên theo vợ của Alexander Hamilton, người sáng lập tiền thân của ngân hàng. Phần cứng của Eliza gồm chip Nvidia và cơ sở hạ tầng đám mây của Microsoft Azure và Google Cloud.

• Phần mềm của Eliza là sản phẩm độc quyền của BNY, kết hợp các yếu tố từ GPT-4 của OpenAI, Gemini của Google và Llama của Meta.

• Khác với các AI nguồn mở thông thường, Eliza cho phép nhân viên tạo ra các trợ lý ảo (gọi là "agent") tùy chỉnh và nạp dữ liệu độc quyền để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể.

• Các agent này hoạt động giống như các chuyên gia tư vấn, nhưng chi phí thấp hơn và dễ dàng loại bỏ khi hoàn thành nhiệm vụ.

• Hiện có khoảng 14.000 nhân viên BNY (25% tổng số) đang sử dụng Eliza, bao gồm cả các vị trí quản lý cấp cao.

• Victor O'Laughlen, giám đốc điều hành BNY, đang sử dụng Eliza để triển khai hệ thống quản lý dự án Agile, tiết kiệm chi phí đào tạo so với việc thuê chuyên gia tư vấn.

• Eliza được phát triển từ mùa hè 2023 theo yêu cầu của CEO Robin Vince nhằm tập trung hóa các dự án AI riêng lẻ của ngân hàng.

• BNY áp dụng mô hình "hub and spoke" với Eliza là trung tâm, các kỹ sư ở mỗi bộ phận kinh doanh tùy chỉnh phần mềm cho nhóm của họ.

• Đã có 20 agent được phê duyệt để sử dụng rộng rãi, bao gồm công cụ phân tích quỹ và công cụ giúp quản lý đầu tư tùy chỉnh danh mục.

• Trong tương lai, các agent có thể kết hợp quan sát từ nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau, tạo ra "nền kinh tế riêng".

• Tuy nhiên, việc áp dụng AI cũng đặt ra lo ngại về mất việc làm trong ngành ngân hàng. Một báo cáo của Citigroup dự đoán 54% việc làm ngân hàng có thể bị tự động hóa hoàn toàn.

• Ước tính có khoảng 702.000 việc làm ngân hàng ở Mỹ có thể bị loại bỏ nếu dự đoán này xảy ra.

• EU đã đưa ra khung pháp lý để quản lý việc sử dụng AI "rủi ro cao", trong khi Tổng thống Biden yêu cầu Bộ trưởng Lao động đưa ra hướng dẫn về cách xử lý tình trạng mất việc do AI.

• BNY đang chuẩn bị các khóa đào tạo cho nhân viên sử dụng AI và phát triển Eliza 2.0 với nhiều tính năng mới.

📌 BNY ra mắt AI Eliza, tạo ra các trợ lý ảo tùy chỉnh giúp tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả. 25% nhân viên đã sử dụng, dự kiến tăng gấp đôi cuối năm. Tuy nhiên, lo ngại 54% việc làm ngân hàng có thể bị tự động hóa, tương đương 702.000 việc làm ở Mỹ.

https://fortune.com/2024/08/15/exclusive-how-bnys-new-ai-tool-eliza-is-minting-an-army-of-disposable-assistants-that-could-save-billions-in-labor-costs/

- Chris Pulman, nhà kinh tế trưởng tại Balyasny Asset Management, đã giảm thời gian chuẩn bị cho các cuộc họp ngân hàng trung ương từ 2 ngày xuống chỉ còn 30 phút nhờ vào AI tạo sinh.
- Các quỹ đầu tư như Two Sigma Investments và Man Group đang tích cực tích hợp chatbot vào quy trình nghiên cứu và đầu tư hàng ngày.
- JPMorgan Chase & Co. và Goldman Sachs cũng đang phát triển các nền tảng AI riêng để tối ưu hóa quy trình làm việc.
- Chatbots hiện đang thực hiện các nhiệm vụ như tóm tắt nghiên cứu, lọc hồ sơ quy định và viết mã cơ bản, tương tự như một thực tập sinh nhiệt tình.
- Tuy nhiên, việc phát triển một chatbot hoàn chỉnh có khả năng đưa ra ý tưởng đầu tư thông minh và dự đoán đáng tin cậy vẫn còn xa vời.
- Pulman cho rằng AI có thể đảm nhận 70% đến 80% công việc của một nhà kinh tế trong vòng 2-3 năm tới.
- Các vấn đề lớn cần giải quyết bao gồm khả năng của AI tạo sinh tạo ra thông tin sai lệch và khó khăn trong việc xử lý các câu hỏi phức tạp.
- Một ví dụ cho thấy AI cần thời gian và sự hướng dẫn từ con người để trả lời các câu hỏi phức tạp, như việc phân tích tác động của thuế quan lên cổ phiếu.
- Goldman Sachs ước tính việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI sẽ tốn hơn 1.000 tỷ USD trong vài năm tới.
- Các quỹ đầu tư đang tìm kiếm cách sử dụng AI để nâng cao năng suất của con người, nhưng vẫn cần phải có sự giám sát của con người.
- Mặc dù AI có thể xử lý thông tin nhanh chóng, nhưng vẫn cần sự đánh giá của con người để tránh rủi ro từ thông tin sai lệch.
- Một số công ty đang sử dụng phương pháp tạo sinh được tăng cường bởi truy xuất dữ liệu ngoài để cải thiện độ chính xác của thông tin.
- Các nhà đầu tư hy vọng rằng việc đầu tư sớm vào công nghệ AI sẽ giúp họ vượt lên trên các đối thủ cạnh tranh trong tương lai.

📌 AI tạo sinh đang được các quỹ đầu tư áp dụng để tối ưu hóa quy trình nghiên cứu, mặc dù vẫn còn nhiều thách thức. Các nhà đầu tư kỳ vọng AI có thể đảm nhận 70-80% công việc của nhà kinh tế trong 2-3 năm tới, nhưng vẫn cần sự giám sát của con người để đảm bảo độ chính xác.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-08-14/hedge-funds-battle-to-turn-chatgpt-from-intern-to-analyst

• AI tạo sinh và các agent AI đang tạo ra một làn sóng mới trong ngành ngân hàng, vượt xa khái niệm chatbot hay công cụ tìm kiếm thông thường.

• Nhiều người vẫn còn nhầm lẫn về AI. Một số lo ngại về vấn đề thiên vị và thiếu minh bạch, trong khi một số khác đánh giá thấp tiềm năng của công nghệ này.

• Theo McKinsey, chúng ta đang chứng kiến sự tiến hóa từ các công cụ dựa trên kiến thức sang các agent AI có khả năng thực hiện các quy trình phức tạp, đa bước trong thế giới số.

• Quy trình làm việc của agent AI bao gồm: nhận chỉ dẫn từ người dùng, lập kế hoạch và thực hiện công việc, liên tục cải thiện kết quả đầu ra.

• South State Bank là một ví dụ điển hình về việc ứng dụng agent AI trong ngành ngân hàng. Họ sử dụng AutoGPT - một công cụ tìm kiếm mục tiêu tự động tạo và thực hiện danh sách công việc.

• AutoGPT đã được South State Bank sử dụng để chạy chiến dịch marketing cho sản phẩm Health Savings Account, tự động tạo email, kiểm tra hiệu quả và điều chỉnh lãi suất. Kết quả là huy động được 2,3 triệu USD tiền gửi mới sau hơn 3 tuần.

• Các ứng dụng khác của AutoGPT tại South State Bank bao gồm: quản lý dữ liệu, giám sát tín dụng, xác định vị trí chi nhánh và đàm phán thuê mặt bằng.

• Trong ngắn hạn, trọng tâm của việc triển khai công cụ và công nghệ AI tạo sinh nên là cải thiện năng suất, cụ thể là đẩy nhanh quy trình.

• Charles Morris, Giám đốc Khoa học Dữ liệu của Microsoft cho Dịch vụ Tài chính, khuyên nên xem AI tạo sinh như một "đồng nghiệp phụ" giúp con người làm việc nhanh hơn, chứ không phải công cụ tự động hóa hoàn toàn.

• Trong 10 năm tới, AI tạo sinh sẽ hỗ trợ chứ không thay thế con người. Các agent AI sẽ tự động hóa một phần quy trình hiện tại của ngân hàng, nhưng sẽ mất ít nhất 10 năm nữa trước khi chúng có thể làm mọi thứ.

📌 AI tạo sinh và các agent thông minh đang mở ra cơ hội lớn cho ngành ngân hàng. South State Bank đã chứng minh tiềm năng của công nghệ này trong việc tự động hóa các quy trình phức tạp như marketing, quản lý dữ liệu và giám sát tín dụng. Tuy nhiên, trong 10 năm tới, AI sẽ đóng vai trò hỗ trợ chứ không thay thế hoàn toàn con người trong lĩnh vực tài chính.

https://www.forbes.com/sites/ronshevlin/2024/08/02/the-next-wave-of-ai-in-banking-intelligent-autonomous-agents/

• Một nghiên cứu mới cho thấy mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vượt trội hơn các nhà phân tích tài chính trong việc dự đoán thu nhập của các công ty đại chúng.

• Nghiên cứu sử dụng GPT-4 Turbo của OpenAI để phân tích bảng cân đối kế toán và báo cáo thu nhập tiêu chuẩn hóa của các công ty.

• LLM được yêu cầu dự đoán liệu thu nhập của công ty có tăng hay giảm trong năm tiếp theo, mức độ thay đổi và độ tin cậy của dự đoán.

• Để tránh LLM nhận dạng công ty, tên công ty và thông tin nhận dạng đã bị xóa khỏi các báo cáo.

• LLM phân tích báo cáo tài chính của 15.401 công ty từ 1968 đến 2021. Kết quả được so sánh với dự đoán của các nhà phân tích tài chính cho 3.152 công ty từ 1983 đến 2021.

• LLM dự đoán chính xác xu hướng thu nhập (tăng hoặc giảm) trong năm tiếp theo với tỷ lệ 60,35%.

• Các nhà phân tích con người có tỷ lệ chính xác 52,71% khi dự đoán trong vòng một tháng sau khi công ty công bố báo cáo tài chính hàng năm.

• Độ chính xác của các nhà phân tích tăng lên 55,95% sau 3 tháng, nhưng vẫn thấp hơn LLM.

• LLM vượt trội hơn mặc dù chỉ dựa vào dữ liệu tài chính, trong khi các nhà phân tích có thể tích hợp thông tin bổ sung như nhận xét từ ban quản lý.

• Tuy nhiên, các nhà phân tích vẫn vượt trội hơn LLM khi đánh giá các công ty nhỏ hơn và thua lỗ, nhờ kiến thức về ngành và môi trường kinh tế vĩ mô.

• Độ chính xác của LLM giảm trong thời kỳ khủng hoảng kinh tế như thiếu dầu năm 1974, khủng hoảng tài chính 2008 và đại dịch Covid-19.

• Các nhà nghiên cứu sử dụng LLM để xây dựng danh mục đầu tư lý thuyết, mang lại lợi nhuận trung bình 12% mỗi năm trong một số mô hình, vượt trội hơn thị trường chung.

• Kết quả nghiên cứu đặt ra câu hỏi liệu LLM có thể thay thế phần lớn công việc của các nhà phân tích tài chính hay không.

• Giáo sư Valeri V. Nikolaev từ Đại học Chicago cho rằng AI có tiềm năng trở thành công cụ trung tâm trong quá trình ra quyết định, với con người đóng vai trò giám sát.

📌 AI vượt trội hơn các nhà phân tích tài chính trong dự đoán thu nhập của công ty đại chúng với tỷ lệ chính xác 60,35% so với 52,71%. Tuy nhiên, con người vẫn có lợi thế trong đánh giá các công ty nhỏ và trong thời kỳ khủng hoảng. Nghiên cứu đặt ra câu hỏi về vai trò tương lai của AI trong phân tích tài chính.

https://www.wsj.com/tech/ai/ai-financial-analysts-earnings-predictions-0b87cd03

#WSJ

• PortfolioPilot, một công cụ tư vấn tài chính tự động do công ty khởi nghiệp Global Predictions phát triển, đã nhanh chóng thu hút 20 tỷ USD tài sản chỉ trong 2 năm kể từ khi ra mắt.

• Dịch vụ này đã có hơn 22.000 người dùng, với người dùng trung bình có tài sản ròng 450.000 USD.

• Global Predictions vừa huy động được 2 triệu USD từ các nhà đầu tư như Morado Ventures và NEA Angel Fund để tài trợ cho sự phát triển.

• PortfolioPilot sử dụng các mô hình AI tạo sinh từ OpenAI, Anthropic và Meta's Llama, kết hợp với các thuật toán học máy và mô hình tài chính truyền thống.

• Công cụ này tập trung đánh giá danh mục đầu tư dựa trên 3 yếu tố chính: mức độ rủi ro phù hợp với khả năng chịu đựng của người dùng, lợi nhuận điều chỉnh theo rủi ro và khả năng chống chịu với sự sụt giảm mạnh.

• Người dùng có thể nhận được đánh giá danh mục đầu tư miễn phí bằng cách kết nối tài khoản hoặc nhập thủ công. Tài khoản trả phí 29 USD/tháng sẽ có thêm các khuyến nghị đầu tư cá nhân hóa và trợ lý AI.

• PortfolioPilot nhắm đến đối tượng có tài sản từ 100.000 USD đến 5 triệu USD - những người bắt đầu quan tâm đến đa dạng hóa và quản lý danh mục đầu tư.

• Alexander Harmsen, đồng sáng lập Global Predictions, cho rằng nhiều công ty quản lý tài sản truyền thống sẽ bị bỏ lại phía sau trong quá trình chuyển đổi sang tư vấn hoàn toàn tự động.

• Harmsen dự đoán sẽ có một sự thay đổi lớn đối với các nhà tư vấn tài chính truyền thống trong 10 năm tới, khi AI có khả năng tạo ra lời khuyên tự động.

• Sự phát triển nhanh chóng của PortfolioPilot đã thu hút sự chú ý của cơ quan quản lý. Tháng 3/2024, SEC đã buộc tội Global Predictions đưa ra các tuyên bố gây hiểu nhầm trên trang web của mình vào năm 2023.

• Trong tương lai, Global Predictions có thể phát triển một hệ thống robo-advisor thế hệ thứ 2 cho phép công ty kiểm soát nhiều hơn đối với tiền của khách hàng và thực hiện giao dịch tự động.

📌 PortfolioPilot đã nhanh chóng thu hút 20 tỷ USD tài sản và 22.000 người dùng trong 2 năm, cho thấy tiềm năng của AI tạo sinh trong lĩnh vực tư vấn tài chính tự động. Công cụ này nhắm đến phân khúc khách hàng có tài sản 100.000-5 triệu USD, hứa hẹn mang lại sự thay đổi lớn cho ngành quản lý tài sản trong tương lai.

https://www.cnbc.com/2024/07/31/portfoliopilot-ai-powered-financial-advisor-has-20-billion-in-assets.html

• Scotiabank đã giành được 2 giải thưởng AI từ DataIQ: Ứng dụng AI Sáng tạo Nhất cho chatbot và Chương trình AI Có trách nhiệm Tốt nhất cho chương trình đạo đức dữ liệu và AI tổng thể.

• Chatbot trung tâm dịch vụ khách hàng của Scotiabank đạt độ chính xác 90%, tăng từ 35% khi mới ra mắt cuối năm 2022. Hơn 40% câu hỏi khách hàng được trả lời mà không cần can thiệp của con người.

• Ngân hàng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn để tóm tắt nhanh cuộc trò chuyện với chatbot cho nhân viên, giúp giảm 60-70% thời gian cập nhật thông tin.

• Việc phát triển chatbot có sự tham gia của nhiều bộ phận như trung tâm dịch vụ khách hàng, phân tích dữ liệu, thiết kế sản phẩm số và kỹ thuật phần mềm, thể hiện sự thay đổi văn hóa tại ngân hàng.

• Scotiabank đang chuyển hướng sang quản lý dữ liệu phi cấu trúc, coi đây là nhiệm vụ quản lý dữ liệu mới. Họ đã bắt đầu với trung tâm dịch vụ khách hàng và bộ phận thanh toán.

• Ngân hàng có chính sách đạo đức dữ liệu và đội ngũ chuyên trách, đưa chính sách này vào bộ quy tắc ứng xử mà tất cả nhân viên phải tuân thủ hàng năm.

• Scotiabank phát triển Ethics Assistant cùng Deloitte Canada để đánh giá tác động đạo đức của các trường hợp sử dụng AI trước khi triển khai.

• Ngân hàng có chương trình đào tạo bắt buộc về đạo đức dữ liệu cho nhân viên phân tích dữ liệu và AI.

• So với năm 2021, Scotiabank hiện đang dẫn đầu về nhiều mặt trong lĩnh vực AI và phân tích dữ liệu.

📌 Scotiabank đã chuyển mình từ vị trí bắt kịp đối thủ năm 2021 thành người dẫn đầu trong lĩnh vực AI ngân hàng. Họ phát triển chatbot đạt độ chính xác 90%, quản lý dữ liệu phi cấu trúc và tích hợp đạo đức vào quy trình AI, thể hiện văn hóa AI đổi mới và có trách nhiệm.

https://sloanreview.mit.edu/article/how-scotiabank-built-an-ethical-engaged-ai-culture/

#MIT

• Các công ty dịch vụ tài chính lớn đang triển khai ứng dụng AI tạo sinh có thể tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc cho các cố vấn, tạo ra hàng tỷ đô la giá trị cho các công ty và có khả năng thay thế vai trò của các nhà phân tích cấp dưới.

• JPMorgan Chase vừa ra mắt chatbot có tên LLM Suite, có thể hỗ trợ viết và tóm tắt tài liệu, thay thế công việc của các nhà phân tích.

• Mary Erdoes, Giám đốc quản lý tài sản và tài sản của JPMorgan cho biết mọi nhân viên mới sẽ được đào tạo AI chuyên sâu. Các công cụ AI đã giúp tiết kiệm 2-4 giờ làm việc mỗi ngày cho các nhà phân tích.

• CEO Jamie Dimon nhận định AI sẽ định hình lại mọi công việc trên thế giới. Daniel Pinto, Chủ tịch và COO của JPMorgan cho biết công nghệ này đã tạo ra 1-1,5 tỷ USD giá trị cho công ty.

• Morgan Stanley đã hoàn tất triển khai Debrief, một phần mềm ghi lại cuộc gọi Zoom với khách hàng và soạn thảo email theo dõi. Một cố vấn tài chính cho biết trợ lý AI đã giúp tiết kiệm 30 phút cho mỗi cuộc họp với khách hàng.

• John O'Connell, nhà sáng lập công ty tư vấn quản lý tài sản The Oasis Group nhận định AI sẽ định hình lại ngành tư vấn tài chính một cách cơ bản.

• Morgan Stanley ước tính 98% các nhóm cố vấn tài chính đã sử dụng trợ lý AI. Công ty có 17.646 cố vấn tài chính và quản lý 2 nghìn tỷ USD tài sản khách hàng.

• Theo khảo sát của SmartAsset năm ngoái, gần 6/10 cố vấn đã sử dụng hoặc dự định thử nghiệm AI, đặc biệt là ChatGPT. 

• Trong số 40% cố vấn chưa sử dụng AI, 38% không thoải mái với công nghệ này, 26% cho biết quản lý không cho phép sử dụng, và 23% lo ngại về vấn đề bảo mật.

📌 Trợ lý AI đang nhanh chóng được áp dụng trên Phố Wall, với JPMorgan và Morgan Stanley dẫn đầu. Các công cụ này giúp tiết kiệm hàng giờ làm việc, tạo ra giá trị tỷ đô và có tiềm năng thay thế nhà phân tích cấp dưới. Tuy nhiên, vẫn còn những thách thức về tuân thủ và bảo mật cần được giải quyết.

https://www.thedailyupside.com/advisor/practice-management/ai-assistants-are-taking-over-wall-street/

• JPMorgan đang triển khai công cụ AI tạo sinh nội bộ có tên LLM Suite cho khoảng 50.000 nhân viên (15% lực lượng lao động), hỗ trợ các tác vụ như viết lách, tạo ý tưởng và tóm tắt tài liệu.

• Ngân hàng phát triển nền tảng LLM riêng do nhân viên bị cấm sử dụng chatbot AI công cộng như ChatGPT hay Gemini cho công việc vì lý do bảo mật.

• CEO Jamie Dimon khẳng định AI đang là một thực thể sống động và sẽ được áp dụng vào mọi quy trình của ngân hàng, có thể thay thế một số công việc.

• JPMorgan đã tích hợp AI tạo sinh vào nhiều dịch vụ, chủ yếu để tạo ý tưởng và ghi chú. AI có thể cung cấp thông tin chi tiết bổ sung hoặc nhấn mạnh các điểm quan trọng.

• Quest IndexGPT là công cụ nổi bật của JPMorgan, sử dụng GPT-4 để phân tích tin tức và tạo ra các chủ đề đầu tư theo từ khóa.

• Năm 2023, JPMorgan phát triển công cụ AI phân tích các tuyên bố của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ để phát hiện tín hiệu giao dịch.

• Ngân hàng hiện có hơn 2.000 chuyên gia AI và machine learning, sử dụng AI trong hơn 400 lĩnh vực như marketing, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.

• JPMorgan đang tích cực tuyển dụng trong lĩnh vực AI với hơn 75 vị trí đang mở, mức lương cạnh tranh từ 129.250 đến 195.000 USD/năm tùy vị trí và kinh nghiệm.

• Các công cụ AI mới của JPMorgan bao gồm DocGraphLM để phân tích tài liệu, DocLLM để hiểu tài liệu đa phương thức và FlowMind để tự động hóa tạo quy trình công việc.

• Các ngân hàng lớn khác cũng đang triển khai AI tạo sinh:
- Goldman Sachs đang triển khai công cụ AI tạo sinh cho hàng nghìn nhà phát triển
- Citigroup cung cấp quyền truy cập AI tạo sinh cho 40.000 lập trình viên
- Wells Fargo tích hợp AI vào trợ lý ảo Fargo
- Morgan Stanley ra mắt ứng dụng AI thứ hai cho cố vấn tài chính
- Bloomberg giới thiệu BloombergGPT được đào tạo với hơn 50 tỷ tham số

📌 JPMorgan dẫn đầu xu hướng AI trong ngành ngân hàng với LLM Suite, áp dụng cho 50.000 nhân viên. AI đang được tích hợp vào hơn 400 lĩnh vực, từ phân tích đến dịch vụ khách hàng. Các ngân hàng lớn khác cũng đang nhanh chóng triển khai các giải pháp AI tạo sinh riêng.

https://analyticsindiamag.com/ai-origins-evolution/jpmorgan-has-a-genai-problem/

• JPMorgan, ngân hàng lớn nhất Hoa Kỳ, vừa triển khai một chatbot nội bộ dựa trên AI có tên LLM Suite cho nhân viên bộ phận quản lý tài sản và quản lý tài sản.

• Chatbot này được phát triển dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và có khả năng hỗ trợ nhân viên trong các công việc như viết lách, tạo ý tưởng và tóm tắt tài liệu.

• Thông tin về việc triển khai LLM Suite được tiết lộ trong một bản ghi nhớ nội bộ mà Financial Times được tiếp cận.

• Động thái này của JPMorgan cho thấy xu hướng ngày càng tăng trong việc ứng dụng AI tạo sinh trong lĩnh vực tài chính và ngân hàng đầu tư.

• Trước đó, Morgan Stanley - đối thủ cạnh tranh của JPMorgan - đã hợp tác với OpenAI để ra mắt một chatbot dựa trên AI tạo sinh vào tháng 9/2023.

• Chatbot của Morgan Stanley cung cấp cho các cố vấn tài chính khả năng truy cập nhanh chóng vào toàn bộ vốn trí tuệ của ngân hàng này.

• Việc triển khai các công cụ AI như vậy nhằm mục đích nâng cao hiệu quả làm việc và tăng cường khả năng phân tích của nhân viên trong ngành tài chính.

• Tuy nhiên, cũng có những lo ngại về việc AI có thể thay thế một số vị trí công việc trong tương lai, đặc biệt là các công việc liên quan đến phân tích và nghiên cứu.

• JPMorgan chưa đưa ra bình luận chính thức về thông tin triển khai LLM Suite khi được Reuters liên hệ.

• Xu hướng ứng dụng AI trong ngành tài chính dự kiến sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong thời gian tới, với nhiều ngân hàng và tổ chức tài chính khác có thể sẽ theo đuổi các sáng kiến tương tự.

📌 JPMorgan triển khai chatbot AI LLM Suite cho nhân viên quản lý tài sản, hỗ trợ viết lách và phân tích. Động thái này theo sau Morgan Stanley hợp tác với OpenAI, cho thấy xu hướng ứng dụng AI tạo sinh ngày càng tăng trong ngành tài chính.

https://economictimes.indiatimes.com/tech/artificial-intelligence/jpmorgan-launches-in-house-chatbot-as-ai-based-research-analyst-ft-reports/articleshow/112035518.cms

• Visa đã sử dụng AI và học máy để ngăn chặn 40 tỷ USD gian lận từ tháng 10/2022 đến tháng 9/2023, gấp đôi so với năm trước đó.

• James Mirfin, Giám đốc toàn cầu về giải pháp rủi ro và nhận dạng của Visa, cho biết công ty xem xét hơn 500 thuộc tính khác nhau cho mỗi giao dịch và tạo ra điểm số rủi ro thời gian thực.

• Visa xử lý khoảng 300 tỷ giao dịch mỗi năm, tất cả đều được đánh giá bằng AI.

• Tội phạm sử dụng AI để tạo ra các số tài khoản chính (PAN) và liên tục thử nghiệm chúng, gây thiệt hại 1,1 tỷ USD mỗi năm.

• Visa sử dụng AI để đánh giá khả năng gian lận cho các yêu cầu cung cấp token và đã đầu tư 10 tỷ USD vào công nghệ để giảm gian lận và tăng cường bảo mật mạng trong 5 năm qua.

• Charles Lobo, Giám đốc Rủi ro khu vực của Visa, dự báo tội phạm mạng có thể sánh ngang với các nền kinh tế hàng đầu thế giới vào năm 2025, với chi phí dự kiến lên tới 10,5 nghìn tỷ USD mỗi năm.

• Việc sử dụng ID giả được tạo bởi AI để vượt qua kiểm tra KYC trên các sàn giao dịch tiền điện tử đang trở thành vấn đề phổ biến.

• Công nghệ deepfake đang được sử dụng ngày càng nhiều trong các vụ lừa đảo. Ví dụ, tại Hong Kong, kẻ lừa đảo đã sử dụng deepfake để giả mạo CFO của một công ty trong cuộc gọi video, gây thiệt hại 25 triệu USD.

• Ủy ban Chứng khoán và Tương lai Hong Kong cảnh báo về nền tảng giao dịch tiền điện tử giả mạo "Quantum AI" sử dụng deepfake của Elon Musk để lừa nạn nhân.

• Việc sử dụng AI trong các vụ lừa đảo đang gia tăng, đặc biệt là ở châu Á.

📌 Visa đã ngăn chặn 40 tỷ USD gian lận trong năm 2022-2023 nhờ AI và học máy, gấp đôi năm trước. Công ty xử lý 300 tỷ giao dịch/năm bằng AI, đầu tư 10 tỷ USD vào công nghệ chống gian lận trong 5 năm qua. Tội phạm mạng dự kiến gây thiệt hại 10,5 nghìn tỷ USD/năm vào 2025.

https://www.benzinga.com/markets/equities/24/07/39976031/visa-leverages-ai-to-prevent-40b-in-fraud-how-machine-learning-is-combatting-the-surge-in-cyberc

• VentureBeat Transform 2024 sẽ tổ chức sự kiện về AI trong ngành tài chính với sự tham gia của các lãnh đạo từ Northwestern Mutual, Capital One, Experian và Brex.

• Các chuyên gia sẽ chia sẻ kinh nghiệm về việc áp dụng AI tạo sinh để thúc đẩy đổi mới và hiệu quả hoạt động, cũng như thảo luận về thách thức và cơ hội khi triển khai công nghệ này.

• Phân tích cho thấy tác động của AI tạo sinh không đồng đều trong ngành tài chính. Một số lĩnh vực như dịch vụ khách hàng và phát hiện gian lận đang có mức độ tích hợp AI cao, trong khi các lĩnh vực khác như lãnh đạo cấp cao và quan hệ đối tác chiến lược vẫn chưa bị ảnh hưởng nhiều.

• Các ứng dụng tiềm năng của AI tạo sinh trong tài chính bao gồm: tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu, tạo báo cáo, hỗ trợ ra quyết định, cá nhân hóa dịch vụ, quản lý rủi ro.

• Thách thức chính khi áp dụng AI trong tài chính: bảo mật dữ liệu, tuân thủ quy định, tính minh bạch của các quyết định do AI đưa ra, nguy cơ AI đưa ra kết quả không chính xác.

• Các chuyên gia dự đoán AI sẽ bổ sung chứ không thay thế hoàn toàn con người. Nhân viên tài chính cần phát triển kỹ năng mới để làm việc hiệu quả cùng hệ thống AI.

• Một số lĩnh vực vẫn cần kỹ năng phức tạp của con người như phân tích cổ phiếu, tư vấn M&A, quản lý quỹ đầu cơ, quản lý rủi ro cấp cao.

• Thách thức về dữ liệu: thiếu dữ liệu lịch sử chất lượng cao để huấn luyện mô hình AI hiệu quả trong lĩnh vực tài chính.

• Khảo sát của Gartner cho thấy 66% lãnh đạo tài chính tin rằng AI tạo sinh sẽ có tác động ngay lập tức đến việc giải thích các biến động dự báo và ngân sách.

• Nghiên cứu của Citi ước tính 54% công việc trong ngành ngân hàng có tiềm năng tự động hóa cao nhờ AI.

📌 AI tạo sinh đang thay đổi mạnh mẽ ngành tài chính, với tiềm năng tự động hóa 54% công việc ngân hàng. Tuy nhiên, việc áp dụng không đồng đều giữa các lĩnh vực, với nhiều thách thức về dữ liệu, quy định và kỹ năng. Các chuyên gia dự đoán AI sẽ bổ sung chứ không thay thế hoàn toàn con người trong tương lai gần.

https://venturebeat.com/ai/gen-ai-takes-over-finance-the-leading-applications-and-their-challenges/

• Tại hội nghị Digital Banking của American Banker tuần này, AI là chủ đề được bàn luận sôi nổi. Tuy nhiên, các CIO và ban lãnh đạo ngân hàng đang phải đối mặt với 3 thách thức lớn: chứng minh ROI từ đầu tư công nghệ trước đây, tạo sự khác biệt so với đối thủ cạnh tranh, và đạt được thành công trong nỗ lực chuyển đổi hiện tại.

• Thành tích của ngành ngân hàng trong việc giải quyết các thách thức trên còn chưa đồng đều. Chứng minh ROI từ đầu tư công nghệ không đơn giản - doanh thu cao vẫn gắn liền với nhiều công việc thủ công. Nếu công nghệ thực sự mang lại tự động hóa, chúng ta đáng lẽ phải thấy lợi nhuận đáng kể từ quy mô, nhưng điều này dường như vắng mặt trong dữ liệu.

• Nghiên cứu cho thấy chỉ 30% sáng kiến chuyển đổi số hoàn toàn thành công. Thách thức lớn đối với ngân hàng trong thời gian tới là làm thế nào để tạo ra kết quả cụ thể từ chi tiêu cho công nghệ, bao gồm cả AI.

• Để tạo giá trị từ công nghệ và AI, cần có hành động vượt ra ngoài lĩnh vực công nghệ. 60% lãnh đạo cho rằng khoảng cách kỹ năng là rào cản cần giải quyết, 70% nói họ phải đối mặt với sự kháng cự cơ bản đối với thay đổi.

• Một quy tắc chung là với mỗi đô la đầu tư vào công nghệ, cần một đô la khác đầu tư vào quản lý thay đổi về tổ chức, văn hóa và chiến lược để đảm bảo giá trị.

• Để tạo giá trị đáng kể từ AI, cần có hành động vượt xa việc chỉ xây dựng các mô hình phức tạp. Ví dụ, quá trình xác thực mô hình máy học hoặc AI có thể kéo dài tới 2 năm tại một số tổ chức.

• Bài viết đưa ra 3 câu hỏi quan trọng cho lãnh đạo ngân hàng:
1. Bạn có thể xác định khách quan các lĩnh vực mà công nghệ và AI có thể tạo ra giá trị kinh doanh lớn nhất không?
2. Bạn có phân bổ lại chi tiêu đáng kể cho những lĩnh vực đó hay chỉ đầu tư gia tăng?
3. Ngoài công nghệ, bạn có công thức quản lý thay đổi vượt ra ngoài văn phòng CIO và học hỏi từ các bài học trong quá khứ không?

📌 Để triển khai thành công AI và biến kỳ vọng cao thành hiện thực, ngân hàng cần vượt ra ngoài công nghệ. Cần đầu tư tương đương vào quản lý thay đổi tổ chức, văn hóa và chiến lược. 3 câu hỏi quan trọng giúp lãnh đạo ngân hàng xác định ưu tiên và phân bổ nguồn lực hiệu quả.

https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/banking-matters/for-banks-to-demonstrate-value-from-tech-and-ai-they-will-need-to-reach-beyond-the-cios-office

#McKinsey

• MyFi là ứng dụng quản lý tài chính cá nhân dựa trên AI đầu tiên tại Ấn Độ, sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để đưa ra lời khuyên đầu tư cá nhân hóa thông qua trò chuyện với chatbot AI.

• Ứng dụng được phát triển bởi TIFIN và đăng ký với SEBI như một Cố vấn Đầu tư Đã đăng ký (RIA), tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của chính phủ.

• Khác với các ứng dụng đầu tư khác, MyFi không tính phí giao dịch mà chỉ thu phí đăng ký hàng tháng 299 rupee (khoảng 3,6 USD) để cung cấp lời khuyên đầu tư cá nhân hóa thông qua nghiên cứu chất lượng cao.

• MyFi sử dụng kết hợp các mô hình AI để cung cấp trải nghiệm đầu tư minh bạch, có trách nhiệm và không thiên vị bằng cách kết hợp chuyên môn tài chính của con người và tận dụng AI.

• Ứng dụng nhắm đến việc giải quyết các vấn đề phức tạp xung quanh đầu tư quỹ tương hỗ, một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng tại Ấn Độ nhưng cũng đầy rủi ro và phức tạp đối với nhà đầu tư cá nhân.

• Mô hình tài chính của MyFi được xây dựng dựa trên dữ liệu thực nghiệm như hiệu suất thị trường lịch sử và đặc điểm đầu tư, được giám sát bởi đội ngũ đầu tư giàu kinh nghiệm để đảm bảo tính chính xác và loại bỏ rủi ro ảo giác.

• MyFi sử dụng nhiều nguồn dữ liệu đáng tin cậy, bao gồm cập nhật quy định trực tiếp từ SEBI và dữ liệu hàng ngày từ các nhà cung cấp dữ liệu quỹ tương hỗ.

• Ứng dụng phân tích sâu hơn các điểm giá cơ bản, nghiên cứu cách phân bổ đầu tư trên các vốn hóa thị trường, lĩnh vực và chủ đề khác nhau.

• MyFi ưu tiên bảo mật dữ liệu bằng cách sử dụng các phương pháp tốt nhất trong ngành như mã hóa SSL, mã hóa khóa bất đối xứng 256-bit và xác thực token người dùng.

• Ứng dụng được ra mắt công khai beta vào ngày 1 tháng 7, tương thích với cả Android và iOS. 1000 người đăng ký đầu tiên sẽ được hưởng mức giá ưu đãi chỉ 99 rupee (khoảng 1,2 USD) mỗi tháng.

📌 MyFi là ứng dụng tài chính AI đầu tiên tại Ấn Độ, cung cấp lời khuyên đầu tư cá nhân hóa thông qua chatbot với phí 299 rupee/tháng. Sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn và dữ liệu thị trường, MyFi hướng đến tạo ra tài sản dài hạn cho người dùng với trải nghiệm đầu tư minh bạch và không thiên vị.

https://www.digit.in/features/apps/meet-myfi-an-ai-powered-personal-finance-app-with-a-twist.html

• Chỉ 6% ngân hàng bán lẻ sẵn sàng triển khai AI quy mô lớn trong hoạt động kinh doanh, theo một nghiên cứu của Capgemini. 

• McKinsey ước tính AI có thể tạo ra giá trị lên tới 340 tỷ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng toàn cầu, tương đương khoảng 4,7% tổng doanh thu của ngành.

• Nhiều người cho rằng công nghệ này có khả năng cắt giảm chi phí đáng kể trong toàn ngành. Tuy nhiên, có những lo ngại rằng sự gián đoạn sẽ dẫn đến mất việc làm.

• Nasir Zubairi, CEO của Luxembourg House of Financial Technology, cho biết nhiều người vẫn thực sự tin rằng AI sẽ lấy đi công việc của họ, thay vì hiểu đây là công cụ nâng cao năng suất.

• Zubairi đưa ra ví dụ về kiểm tra rửa tiền, nơi các tổ chức thường thuê nhân viên xem xét bảng tính để tìm kiếm các hoạt động bất thường. Khi ông đề xuất một mô hình AI có thể tiết kiệm tới 450.000 euro tiền lương mỗi năm, nó đã bị từ chối.

• Các ngân hàng trung ương gần đây được kêu gọi "nâng cao năng lực" với AI. Công nghệ này có thể mang lại lợi ích về năng suất nhưng cũng tiềm ẩn rủi ro như cung cấp thông tin sai lệch và dễ bị tấn công.

• Một vấn đề phổ biến với các mô hình ngôn ngữ lớn là xu hướng "ảo giác", tức là đưa ra những thông tin không chính xác như sự thật.

• Wincie Wong của NatWest kêu gọi đánh giá rủi ro, đạo đức và lỗ hổng của công nghệ trước khi triển khai. Các ngân hàng lớn cần tôn trọng việc bảo vệ dữ liệu và tài chính của khách hàng.

• Dịch vụ khách hàng là một trong những lĩnh vực bị gián đoạn nhiều nhất bởi các công cụ AI. Tom Blomfield, đồng sáng lập Monzo, cho rằng AI sẽ loại bỏ phần lớn công việc dịch vụ khách hàng trong 12 tháng tới 5 năm tới.

• Nhiều ngân hàng và fintech như Klarna và NatWest đã sử dụng chatbot AI cho dịch vụ khách hàng. NatWest cho biết dịch vụ AI Cora của họ đã nhận được hơn 11 triệu cuộc trò chuyện trong năm qua, với hơn một nửa không cần can thiệp của con người.

• Klarna cho biết trợ lý AI của họ có thể thay thế công việc của 700 nhân viên dịch vụ khách hàng và giải quyết các thắc mắc trong vòng chưa đầy 2 phút, so với 11 phút trước đây. Nhờ đó, công ty dự kiến tiết kiệm 40 triệu USD chi phí dịch vụ khách hàng trong năm nay.

• Các ngân hàng cũng phải cẩn thận triển khai công nghệ mới nổi này trong khi tuân thủ các quy tắc tuân thủ nghiêm ngặt của ngành và điều hướng trong môi trường pháp lý chưa được khám phá.

📌 Chỉ 6% ngân hàng bán lẻ sẵn sàng triển khai AI quy mô lớn, dù công nghệ này có thể tạo ra 340 tỷ USD giá trị hàng năm cho ngành ngân hàng toàn cầu. Lo ngại về mất việc làm và quy định là rào cản chính, nhưng AI đã chứng minh hiệu quả trong dịch vụ khách hàng và kiểm tra rửa tiền.

https://www.ft.com/content/0675e4d9-62a1-4d6c-9098-a8cb0d1e32ed

#FT

• Amazon đang đẩy mạnh việc sử dụng AI tạo sinh trong các nhóm tài chính của mình, nhằm mục đích giảm chi phí, tăng hiệu quả và độ chính xác.

• Các lĩnh vực ứng dụng AI tạo sinh bao gồm: phát hiện gian lận, xem xét hợp đồng, dự báo tài chính, năng suất cá nhân, giải thích quy tắc và quy định, công việc liên quan đến thuế.

• Dave George, Phó chủ tịch công nghệ tài chính của Amazon, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai AI tạo sinh một cách có kiểm soát.

• Amazon đang chuyển trọng tâm sang đổi mới AI, với doanh số bán hàng toàn công ty tăng mạnh nhờ khả năng của Amazon Web Services.

• Công ty dự kiến chi tiêu vốn bằng tiền mặt sẽ tăng đáng kể trong năm nay để đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, đặc biệt là nỗ lực AI tạo sinh.

• Nhóm tuân thủ thuế của Amazon đã tạo ra một công cụ sử dụng AI tạo sinh để xác thực hóa đơn thuế giá trị gia tăng đầu vào.

• AI tạo sinh hỗ trợ Amazon trong việc xem xét các hợp đồng với nhà cung cấp và khách hàng, tự động trích xuất thông tin quan trọng để con người xem xét hiệu quả hơn.

• Công ty huấn luyện các mô hình trên bộ dữ liệu giao dịch tài chính lớn để phát hiện và ngăn chặn gian lận tài chính và các bất thường.

• John Felton, CFO của Amazon Web Services, cho biết khả năng phát hiện gian lận nâng cao không chỉ bảo vệ lợi nhuận mà còn đảm bảo tuân thủ.

• Nhân viên giờ đây tập trung vào danh sách các giao dịch rủi ro cao nhất được tăng cường bởi AI tạo sinh, thay vì làm việc với một mẫu ngẫu nhiên.

• Amazon là một trong số ít công ty tự xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu. Hàng chục nghìn doanh nghiệp đang sử dụng nền tảng phát triển ứng dụng AI của AWS có tên là Bedrock.

• Nhân viên AWS sử dụng trình tạo ứng dụng AI trong Bedrock để tự động hóa các tác vụ công việc hàng ngày như viết tài liệu và tóm tắt cuộc họp.

• George thừa nhận mối lo ngại hợp lệ từ nhân viên về tác động tiềm tàng của công nghệ đối với an ninh việc làm, nhưng tin rằng có một "điểm ngọt ngào" mang lại lợi ích từ cả góc độ doanh nghiệp và trải nghiệm con người.

📌 Amazon đang tích cực áp dụng AI tạo sinh trong quản lý tài chính, từ phát hiện gian lận đến xem xét hợp đồng và dự báo. Công ty đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng AI, với doanh số AWS tăng lên 17,5% tổng doanh thu. Mặc dù có lo ngại về việc làm, Amazon tin rằng AI sẽ nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể.

https://www.wsj.com/articles/amazon-leans-into-generative-ai-to-manage-its-finances-c77b16eb

#WSJ

• Morgan Stanley Wealth Management đang triển khai Debrief - một trợ lý AI tạo sinh để hỗ trợ các cố vấn tài chính của mình.

• Debrief được xây dựng dựa trên mô hình GPT-4 của OpenAI và sẽ được triển khai cho gần 16.000 cố vấn tài sản của Morgan Stanley trong vài tuần tới.

• Với sự đồng ý của khách hàng, Debrief sẽ tham gia các cuộc họp giữa cố vấn và khách hàng. Sau đó, nó sẽ:
  - Tóm tắt các điểm chính
  - Đưa ra các hạng mục cần hành động
  - Soạn thảo email
  - Lưu ghi chú vào Salesforce

• Jeff McMillan, Giám đốc AI của Morgan Stanley, cho biết chất lượng và độ sâu của các ghi chú do Debrief tạo ra "tốt hơn đáng kể" so với các nhà phân tích. Ông nói: "Sự thật là, nó làm tốt hơn con người trung bình trong việc ghi chép."

• Đây là bước tiếp theo trong quan hệ đối tác giữa Morgan Stanley và OpenAI. Vào tháng 3/2023, Morgan Stanley trở thành đối tác quản lý tài sản duy nhất của OpenAI.

• Tháng 9/2023, ngân hàng đã ra mắt AI @ Morgan Stanley Assistant - một chatbot AI tạo sinh giúp cố vấn tài chính truy cập vào kho kiến thức kỹ thuật của ngân hàng. Đã có 98% các nhóm cố vấn tài chính áp dụng chatbot này.

• Vince Lumia, Giám đốc bộ phận khách hàng của Morgan Stanley Wealth Management, cho biết công cụ này "thúc đẩy hiệu quả to lớn trong công việc hàng ngày của các cố vấn, cho phép họ dành nhiều thời gian hơn để tương tác có ý nghĩa với khách hàng."

• Các ngân hàng lớn khác trên Phố Wall cũng đang đẩy mạnh ứng dụng AI:
  - JPMorgan Chase có mô hình ngôn ngữ lớn riêng gọi là ChatCFO để hỗ trợ đội ngũ tài chính.
  - JPMorgan đang đào tạo mọi nhân viên mới sử dụng AI, giúp tiết kiệm 2-4 giờ làm việc mỗi ngày cho các nhà phân tích.
  - Goldman Sachs cũng thấy "cơ hội to lớn để tăng năng suất và hiệu quả" khi triển khai AI.

• Daniel Pinto, Chủ tịch JPMorgan, cho biết AI sẽ có tác động rất lớn đối với 60.000 nhà phát triển và 80.000 nhân viên vận hành và tổng đài của ngân hàng - chiếm gần một nửa tổng số nhân viên.

• Pinto ước tính các trường hợp sử dụng AI tại JPMorgan có giá trị khoảng 1-1,5 tỷ USD.

📌 Morgan Stanley triển khai trợ lý AI Debrief cho 16.000 cố vấn tài chính, giúp tăng hiệu quả làm việc. Các ngân hàng lớn khác như JPMorgan và Goldman Sachs cũng đẩy mạnh ứng dụng AI, với JPMorgan ước tính giá trị sử dụng AI lên tới 1,5 tỷ USD.

https://qz.com/morgan-stanley-openai-debrief-ai-chatbot-genai-1851561076

- Citigroup cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thay thế nhiều việc làm trong ngành ngân hàng hơn bất kỳ lĩnh vực nào khác, với 54% công việc có tiềm năng tự động hóa cao và 12% có thể được hỗ trợ bởi AI.
- Các ngân hàng lớn nhất thế giới đã bắt đầu thử nghiệm AI nhiều hơn trong năm qua, với kỳ vọng nó sẽ giúp tăng năng suất nhân viên và cắt giảm chi phí.
- Citigroup trang bị cho 40.000 lập trình viên khả năng thử nghiệm các công nghệ AI khác nhau và sử dụng AI tạo sinh để nhanh chóng đọc hàng trăm trang đề xuất quy định.
- JPMorgan Chase & Co. đang thu hút nhân tài và CEO Jamie Dimon tin rằng AI sẽ cho phép giảm tuần làm việc xuống còn 3,5 ngày.
- Deutsche Bank AG sử dụng AI để sàng lọc danh mục đầu tư của khách hàng giàu có. ING Groep NV sàng lọc các khách hàng có khả năng vỡ nợ.
- David Griffiths, CTO của Citigroup, cho rằng AI tạo sinh "có tiềm năng cách mạng hóa ngành ngân hàng và cải thiện lợi nhuận".
- Ngay cả khi AI thay thế một số vai trò, Citigroup cho rằng công nghệ này có thể không dẫn đến giảm số lượng nhân viên. Các công ty tài chính có thể cần tuyển nhiều người quản lý AI và nhân viên tuân thủ tập trung vào AI.
- Các công nghệ mới không phải lúc nào cũng dẫn đến cắt giảm việc làm. Ví dụ, số lượng giao dịch viên con người tăng vọt từ những năm 1970 đến giữa những năm 2000 mặc dù có sự ra đời của máy ATM.

📌 Citigroup dự báo AI sẽ thay thế 54% công việc ngân hàng, nhiều nhất trong các ngành. Tuy nhiên, điều này không nhất thiết dẫn đến giảm nhân sự do nhu cầu tuyển thêm quản lý AI và nhân viên tuân thủ. Các ngân hàng lớn đang đẩy mạnh thử nghiệm AI để tăng năng suất và giảm chi phí.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-06-19/citi-sees-ai-displacing-more-finance-jobs-than-any-other-sector

- Ủy ban châu Âu đang lo ngại về tác động của việc sử dụng AI trong ngân hàng, bảo hiểm và thị trường chứng khoán.
- EU vừa thông qua Đạo luật AI, trở thành khu vực pháp lý đầu tiên trên thế giới ban hành luật để làm cho công nghệ mới an toàn và không phân biệt đối xử. 
- Các quan chức đang hỏi liệu có cần thêm hướng dẫn để làm cho các quy tắc phù hợp với tài chính hay không.
- Đạo luật AI của EU và các quy tắc hiện hành trong lĩnh vực tài chính cung cấp cơ sở vững chắc cho phép đổi mới công nghệ.
- Các ứng dụng tài chính nhạy cảm như đánh giá mức độ tín nhiệm của một người cũng được đánh dấu là có thể cần luật hoặc hướng dẫn chi tiết hơn.
- Năm 2022, EU đã thống nhất các quy tắc mới được gọi là Đạo luật Khả năng phục hồi Hoạt động Kỹ thuật số (DORA).
- Ủy ban lo ngại về triển vọng "bầy đàn" - khi nhiều nhà tài chính đều dựa vào cùng một hệ thống CNTT để đưa ra quyết định kinh doanh.
- AI có thể tạo ra các câu trả lời vô nghĩa hoặc không chính xác.
- AI có thể có tác động tích cực, ví dụ như phát hiện hoạt động giao dịch đáng ngờ có thể chỉ ra lạm dụng thị trường. 
- Các tập dữ liệu AI kém chất lượng có thể dẫn đến phân biệt đối xử trên diện rộng.
- Năm 2011, tòa án cao nhất của EU cho rằng việc tính phí bảo hiểm ô tô cao hơn cho nam giới là bất hợp pháp. Nhưng thuật toán định giá có thể khiến người thuộc giới tính hoặc chủng tộc cụ thể phải trả nhiều tiền hơn.

📌 Ủy ban châu Âu đang quan ngại về tác động của AI trong tài chính, đặc biệt là rủi ro phân biệt đối xử, định kiến và đưa ra lời khuyên sai lầm. Mặc dù Đạo luật AI mới của EU đã đặt nền tảng vững chắc, các quan chức vẫn đang tìm kiếm thêm hướng dẫn để đảm bảo công nghệ mới phù hợp với các yêu cầu quy định nghiêm ngặt trong lĩnh vực tài chính.

https://www.euronews.com/business/2024/06/18/commission-probes-ai-finance-risk-as-it-finalises-sweeping-new-law

- Gretel AI đã phát hành bộ dữ liệu tài chính tổng hợp đa ngôn ngữ mới trên nền tảng HuggingFace 🤗 để hỗ trợ các nhà phát triển AI trong việc phát hiện thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
- Bộ dữ liệu bao gồm 55.940 bản ghi, trong đó 50.776 mẫu dùng để huấn luyện và 5.164 mẫu dùng để kiểm tra.
- Dữ liệu đa dạng với 100 định dạng tài liệu tài chính khác nhau, mỗi loại có 20 tiểu loại cụ thể.
- Chứa 29 loại PII khác nhau, phù hợp với trình tạo thư viện Python Faker để dễ dàng phát hiện và thay thế.
- Độ dài trung bình của tài liệu là 1.357 ký tự.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tiếng Anh, Tây Ban Nha, Thụy Điển, Đức, Ý, Hà Lan và Pháp.
- Sử dụng kỹ thuật "LLM-as-a-Judge" với mô hình ngôn ngữ Mistral-7B để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
- Bộ dữ liệu có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình NER, kiểm tra hệ thống quét PII, đánh giá hệ thống khử nhận dạng và phát triển các giải pháp bảo mật dữ liệu cho ngành tài chính.

📌 Bộ dữ liệu tài chính tổng hợp đa ngôn ngữ mới của Gretel AI là một nguồn tài nguyên quý giá cho các nhà phát triển và nghiên cứu xây dựng các giải pháp phát hiện PII mạnh mẽ. Với 55.940 bản ghi đa dạng, hỗ trợ 7 ngôn ngữ và đảm bảo chất lượng cao, bộ dữ liệu này sẽ thúc đẩy sự phát triển của các hệ thống AI chính xác, công bằng và đáng tin cậy hơn trong lĩnh vực tài chính.

https://www.marktechpost.com/2024/06/13/gretel-ai-releases-a-new-multilingual-synthetic-financial-dataset-on-huggingface-%F0%9F%A4%97-for-ai-developers-tackling-personally-identifiable-information-pii-detection/

- Austin Badger cùng 45 đồng nghiệp chuyển từ SVB sang HSBC để dẫn đầu mảng Ngân hàng Đổi mới, thể hiện cam kết của HSBC trong đổi mới công nghệ.
- AI đã tiến hóa từ tự động hóa cơ bản đến các hệ thống thông minh. Việc phát hành ImageNet năm 2006 đánh dấu bước ngoặt, cho phép máy móc bắt đầu hiểu và phân loại thế giới xung quanh.
- Sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT-3 của OpenAI và Gemini của Google đã cách mạng hóa tương tác giữa người và máy.
- Tầm nhìn của Badger tập trung vào sự hợp tác giữa con người và AI để đạt năng suất cao hơn. Tại HSBC, hệ thống AI tự động hóa các tác vụ thường lệ, cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược và sáng tạo hơn.
- AI đang chuyển từ lĩnh vực kỹ thuật số sang tác động hữu hình đến thế giới vật chất, như robot tự hành trong nông nghiệp có thể điều hướng và thu hoạch với độ chính xác cao.
- Badger thừa nhận những thách thức của AI và tự động hóa, đặc biệt là giới hạn phần cứng hiện tại. Tuy nhiên, ông lạc quan về những tiến bộ liên tục trong lĩnh vực này.

📌 Austin Badger, Giám đốc điều hành của HSBC, đã trình bày tầm nhìn táo bạo về tương lai của AI, tập trung vào sự hợp tác giữa con người và máy móc. Với sự tiến bộ của các mô hình ngôn ngữ lớn và khả năng tương tác với thế giới vật chất, AI hứa hẹn sẽ mang lại cuộc cách mạng năng suất, nơi con người và máy móc làm việc cùng nhau để đạt được hiệu quả và sáng tạo cao hơn. Tuy nhiên, việc duy trì sự sáng tạo và giá trị của con người trong thế giới ngày càng tự động hóa vẫn là một thách thức đáng kể.

https://greyjournal.net/hustle/grow/managing-director-of-hsbc-innovation-bankings-vision-for-human-ai-collaboration/

- Velocity, nền tảng tài chính dựa trên dòng tiền hàng đầu của Ấn Độ, ra mắt Vani AI - công cụ hội thoại GenAI được phát triển nội bộ nhằm cải thiện dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực tài chính.
- Vani AI sử dụng công nghệ tổng hợp giọng nói và nhận dạng giọng nói tiên tiến, cho phép trò chuyện tự nhiên, giống con người bằng nhiều ngôn ngữ và phương ngữ. 
- Công cụ này có thể giúp các tổ chức tài chính giảm 20-30% chi phí vận hành đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng.
- Vani AI được xây dựng với trí tuệ và nhận thức chuyên biệt cho từng ngành, cho phép trả lời các câu hỏi ngữ cảnh và đưa ra phản hồi chủ quan.
- Công cụ liên tục cải thiện hiệu suất bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng và bối cảnh tổ chức. Nó cũng có thể truy cập và cập nhật cơ sở dữ liệu có cấu trúc.
- Vani AI hiện được đào tạo trên dữ liệu độc quyền của Velocity và các bộ dữ liệu công khai. Nó có thể được tùy chỉnh cho bất kỳ công ty BFSI nào để giảm đáng kể chi phí vận hành.
- Trong các trường hợp sử dụng nội bộ của Velocity, Vani AI đạt độ chính xác trên 85%.
- Vani AI được thiết kế để tích hợp liền mạch với các hệ thống hiện có như whatsapp, lịch, CRM,...
- Nó hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và phương ngữ của Ấn Độ, phục vụ đa dạng khách hàng. Giọng nói cũng có thể được tùy chỉnh bằng cách sao chép giọng nói của một người từ bản ghi âm 30 giây.
- Nếu có vấn đề phát sinh mà Vani AI không thể giải quyết, nó sẽ chuyển cuộc gọi cho nhân viên và tích hợp với các hệ thống CRM.
- Vani AI cung cấp các tùy chọn cuộc gọi siêu cá nhân hóa và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu kinh doanh cụ thể. Nó bao gồm một bộ sưu tập các kịch bản sẵn sàng sử dụng được điều chỉnh cho các công ty fintech, ngân hàng, NBFC và dịch vụ tài chính.

📌 Vani AI của Velocity là công cụ gọi tương tác dựa trên AI đầu tiên của Ấn Độ cho ngành tài chính. Với khả năng trò chuyện tự nhiên đa ngôn ngữ, tích hợp liền mạch và cá nhân hóa cao, Vani AI hứa hẹn giúp các tổ chức tài chính giảm 20-30% chi phí vận hành và nâng cao đáng kể trải nghiệm khách hàng. Công cụ này đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng AI tạo sinh vào lĩnh vực dịch vụ tài chính.

https://analyticsindiamag.com/velocity-launches-vani-ai-indias-first-ai-based-interactive-calling-solution-for-financial-institutions/

- Gita Gopinath, Phó Giám đốc điều hành thứ nhất của IMF cảnh báo rằng các tác động gây xáo trộn thực sự của AI đối với nền kinh tế và thị trường tài chính có thể không rõ ràng cho đến khi có suy thoái.
- Trong thời kỳ suy thoái, AI có thể biến một đợt suy thoái thông thường thành một cuộc khủng hoảng kinh tế sâu sắc hơn nhiều bằng cách gây xáo trộn thị trường lao động, thị trường tài chính và chuỗi cung ứng.
- Nghiên cứu của IMF cho thấy 30% việc làm ở các nước phát triển có nguy cơ cao bị AI thay thế, so với 20% ở các thị trường mới nổi và 18% ở các nước thu nhập thấp.
- Trong ngành tài chính, dự báo cho thấy các robo-advisor sẽ kiểm soát hơn 2 nghìn tỷ USD tài sản vào năm 2028, tăng từ mức dưới 1.5 nghìn tỷ USD năm 2023.
- Các mô hình AI mới sẽ hoạt động kém trong các sự kiện mới lạ khác với những gì chúng được đào tạo, dẫn đến các động thái đồng thời nhanh chóng sang tài sản an toàn, khiến giá tài sản rủi ro giảm.
- Khi các doanh nghiệp áp dụng AI, chúng có thể để AI đóng vai trò lớn hơn trong việc quyết định lượng hàng tồn kho và sản lượng. Nhưng các mô hình AI được đào tạo trên "dữ liệu cũ" có thể tạo ra các lỗi lớn và dẫn đến một loạt các sự cố trong chuỗi cung ứng.
- Bà Gopinath đưa ra các khuyến nghị để giảm thiểu rủi ro của AI như đảm bảo chính sách thuế không ưu đãi tự động hóa một cách không hiệu quả so với người lao động, hỗ trợ người lao động bằng giáo dục và kỹ năng mới, tăng cường mạng lưới an sinh xã hội.

📌 Phó Giám đốc điều hành IMF Gita Gopinath cảnh báo rằng AI có thể biến một đợt suy thoái kinh tế thông thường thành khủng hoảng sâu sắc hơn nhiều nếu không giải quyết các rủi ro của nó trong thị trường lao động, tài chính và chuỗi cung ứng. Bà đề xuất các biện pháp như điều chỉnh chính sách thuế, hỗ trợ người lao động và tăng cường an sinh xã hội để giảm thiểu rủi ro của AI.

https://fortune.com/2024/06/09/ai-risks-recession-economic-crisis-job-losses-financial-markets-supply-chains-imf/

- Janet Yellen, Bộ trưởng Tài chính Hoa Kỳ, cảnh báo các ngân hàng và giám đốc công nghệ về những rủi ro mới mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể mang lại cho hệ thống tài chính, mặc dù công nghệ này cũng mở ra nhiều cơ hội lớn.
- Bài phát biểu của Yellen tại hội nghị về ổn định tài chính là những nhận xét chi tiết nhất của bà về AI cho đến nay. Hội nghị diễn ra tại Bộ Tài chính Hoa Kỳ và Viện Brookings, và sẽ được phát trực tiếp.
- Yellen sẽ nhấn mạnh rằng AI đã được sử dụng để hỗ trợ dự báo và quản lý danh mục đầu tư, chống gian lận và hỗ trợ dịch vụ khách hàng. AI có thể làm cho các dịch vụ tài chính trở nên rẻ hơn và dễ tiếp cận hơn, với những tiến bộ trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận diện hình ảnh và AI tạo sinh.
- Tuy nhiên, Yellen cũng sẽ cảnh báo về những rủi ro như sự phức tạp và mờ ám của các mô hình AI, có thể gây khó khăn cho việc hiểu và đánh giá an toàn của hệ thống tài chính. Các mô hình AI hoạt động như một "hộp đen" khiến người ngoài khó hiểu được cách chúng hoạt động.
- Một vấn đề khác là các khung quản lý rủi ro không đầy đủ và sự phụ thuộc vào cùng một dữ liệu và mô hình của nhiều nhà đầu tư, có thể dẫn đến các vị trí thị trường đông đúc và làm trầm trọng thêm các biến động thị trường.
- Yellen cũng sẽ đề cập đến rủi ro "tập trung" khi chỉ có một vài công ty cung cấp các mô hình AI, nếu một công ty gặp sự cố, nhiều công ty tài chính có thể bị ảnh hưởng.
- Một mối quan tâm khác là các mô hình AI có thể tạo ra kết quả thiên vị, đặc biệt là trong các quyết định tài chính như việc cấp khoản vay. Dữ liệu không đủ hoặc sai sót có thể duy trì hoặc tạo ra các thiên vị mới trong quyết định tài chính.
- Yellen sẽ nhấn mạnh rằng các cơ quan quản lý sẽ tiếp tục giám sát tác động của AI đối với sự ổn định tài chính và sử dụng phân tích kịch bản để hiểu rõ hơn về các lỗ hổng tương lai và cách tăng cường khả năng phục hồi.
- Bộ Tài chính Hoa Kỳ đã bắt đầu sử dụng AI để phát hiện gian lận thuế và ngăn chặn các hành vi trộm cắp từ người nộp thuế. Họ cũng đang hợp tác với các khu vực công và tư nhân để sử dụng AI trong việc phát hiện các rủi ro lớn như rửa tiền, tài trợ khủng bố và trốn tránh lệnh trừng phạt.

📌 Janet Yellen cảnh báo rằng mặc dù AI có thể mang lại nhiều cơ hội cho hệ thống tài chính, nhưng cũng tiềm ẩn nhiều rủi ro đáng kể như sự phức tạp của mô hình AI, rủi ro tập trung và thiên vị trong quyết định tài chính. Các cơ quan quản lý sẽ tiếp tục giám sát và sử dụng phân tích kịch bản để tăng cường khả năng phục hồi.

https://www.cnn.com/2024/06/05/business/janet-yellen-artificial-intelligence/index.html

- Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển và mang lại tiềm năng lớn trong việc cải thiện dự báo khủng hoảng tài chính, tăng cường quản lý rủi ro và khả năng phục hồi kinh tế.

- Các nghiên cứu cho thấy khả năng phân tích bộ dữ liệu lớn và xác định các mẫu tài chính của AI có thể dự đoán trước các cuộc khủng hoảng, cung cấp cảnh báo sớm và cho phép can thiệp chủ động. 

- Các thuật toán máy học tiên tiến có thể xác định các mối tương quan và bất thường phức tạp mà các phương pháp truyền thống có thể bỏ qua, cung cấp cảnh báo sớm về khó khăn kinh tế và tài chính.

- Nghiên cứu của Đại học Liechtenstein cho thấy tiềm năng của AI trong việc dự đoán khủng hoảng tài chính. Bằng cách định nghĩa lại thế nào là một cuộc khủng hoảng tài chính và sử dụng các thuật toán học máy, mục tiêu là cải thiện độ chính xác của các dự báo khủng hoảng.

- Khi AI định hình lại dự báo tài chính và quản lý khủng hoảng, các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ trở nên quan trọng. Liên minh Quản trị AI của Diễn đàn Kinh tế Thế giới nhấn mạnh sự cần thiết của quản trị minh bạch và toàn diện để đảm bảo triển khai AI một cách mạnh mẽ.

- Các khuôn khổ quản trị hiệu quả là rất cần thiết để bảo vệ lợi ích kinh tế và giảm thiểu các tác hại tiềm ẩn liên quan đến các ứng dụng AI trong tài chính. Chúng phải ưu tiên các cân nhắc về tính mạnh mẽ, đảm bảo các hệ thống AI được phát triển và triển khai một cách có trách nhiệm.

📌 Tiềm năng của AI trong việc dự đoán khủng hoảng tài chính đang ngày càng rõ ràng. Các nghiên cứu cho thấy AI có thể cải thiện đáng kể khả năng phát hiện và dự báo suy thoái tài chính. Tuy nhiên, song song với những tiến bộ công nghệ, cần có các khuôn khổ quản trị mạnh mẽ để đảm bảo AI được triển khai một cách có trách nhiệm, bảo vệ lợi ích kinh tế và thúc đẩy sự tiến bộ của xã hội.

https://www.weforum.org/agenda/2024/06/ai-may-soon-be-predicting-financial-crises-before-they-take-root/

- Robert Kiyosaki, tác giả cuốn sách nổi tiếng "Cha giàu cha nghèo", tin rằng AI sẽ tác động mạnh mẽ đến thế giới đầu tư.
- Ông nhấn mạnh rằng AI sẽ thay đổi mọi thứ, từ cách chúng ta sống, làm việc và đầu tư trong tương lai.
- Kiyosaki cho rằng nhà đầu tư cần phải thích nghi và tận dụng sức mạnh của AI để không bị tụt hậu.
- Ông lưu ý rằng AI có thể giúp ra quyết định đầu tư thông minh hơn dựa trên phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường.
- Tuy nhiên, Kiyosaki cũng cảnh báo về những rủi ro tiềm ẩn của AI, chẳng hạn như thao túng thị trường và mất việc làm.
- Ông khuyên nhà đầu tư nên tìm hiểu kỹ về AI và cân nhắc cẩn thận trước khi đưa ra quyết định đầu tư.
- Kiyosaki tin rằng những nhà đầu tư thành công trong tương lai sẽ là những người biết kết hợp giữa kiến thức chuyên môn và công nghệ AI.
- Ông cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc không ngừng học hỏi và cập nhật kiến thức trong thời đại công nghệ số.
- Cuối cùng, Kiyosaki kêu gọi nhà đầu tư hãy cởi mở và sẵn sàng thay đổi để thích nghi với sự phát triển của AI trong lĩnh vực tài chính.

📌 Robert Kiyosaki tin rằng AI sẽ làm thay đổi mọi thứ, kể cả lĩnh vực đầu tư. Ông khuyên nhà đầu tư cần thích nghi, tận dụng sức mạnh của AI, đồng thời cảnh giác với những rủi ro tiềm ẩn. Kiyosaki nhấn mạnh tầm quan trọng của việc không ngừng học hỏi và cởi mở với sự thay đổi trong thời đại số.

https://www.gobankingrates.com/investing/strategy/rich-dad-robert-kiyosaki-look-at-ai-impact-on-investing/

- 65% CFO đang tích cực tích hợp AI tạo sinh vào chiến lược dài hạn của họ, theo khảo sát mới từ Billtrust trong quý 1/2024.
- Chỉ 49% CFO cho biết họ "rất am hiểu" về AI tạo sinh và 34% tin rằng thế hệ lãnh đạo tài chính tiếp theo sẽ thực sự mở rộng việc triển khai công nghệ này trong tài chính.
- 77% AI tạo sinh đang được sử dụng cho xử lý giao dịch tài chính, 65% cho đánh giá và quản lý rủi ro, 59% cho báo cáo và phân tích tài chính.
- 76% CFO đã nhận thấy sự khác biệt về hiệu quả và tốc độ xử lý, 68% thấy tỷ lệ chính xác và giảm lỗi được cải thiện.
- 36% cho biết AI tạo sinh đã tác động tích cực đến dòng doanh thu của họ, 40% kỳ vọng sẽ kiếm được nhiều tiền hơn từ nó trong 6-12 tháng tới.
- Gần 80% CEO cho biết tổ chức của họ có khả năng sẽ đầu tư nhiều hơn vào công nghệ này cho hoạt động tài chính trong 6-12 tháng tới.
- Hơn một nửa người tiêu dùng Mỹ nghĩ rằng chúng ta hiện đang trong suy thoái. Niềm tin của người tiêu dùng ở mức thấp nhất kể từ tháng 7/2022.
- Lạm phát đã tăng 19,3% kể từ tháng 1/2021, trong khi tiền lương trung bình theo giờ chỉ tăng 16,1%.
- Doanh số của Target giảm 3,7% so với cùng kỳ năm ngoái. Walmart sử dụng khoa học dữ liệu để thu hút khách hàng mới và cải thiện trải nghiệm.
- Kiểm toán viên tăng phí khi có cáo buộc quan chức cấp cao cư xử sai trái trong cuộc sống cá nhân, đặc biệt là quấy rối tình dục và không trung thực.

📌 Mặc dù người tiêu dùng đang bi quan về tình hình kinh tế với lạm phát cao hơn tăng lương, các CFO đang tích cực áp dụng AI tạo sinh và đã thấy hiệu quả tăng 76%, doanh thu tăng 36%. 80% CEO dự kiến sẽ đầu tư nhiều hơn vào AI trong 6-12 tháng tới. Trong khi đó, Target chứng kiến doanh số giảm 3,7%, ngược lại Walmart đang tận dụng sức mạnh của dữ liệu để phát triển.

https://www.forbes.com/sites/cfo/2024/05/28/majority-of-cfos-using-generative-ai-see-efficiency-and-revenue-boost/?sh=474d30607f34

- FinRobot là một nền tảng AI agent mã nguồn mở được phát triển bởi AI4Finance Foundation phối hợp với các tổ chức như Đại học Columbia và NYU Shanghai. Nó tận dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để thực hiện phân tích tài chính nâng cao.

- Kiến trúc của FinRobot được chia thành 4 lớp chính: Financial AI Agents Layer (tập trung vào việc chia nhỏ các vấn đề tài chính phức tạp thành các chuỗi logic), Financial LLM Algorithms Layer (cấu hình và sử dụng các mô hình được tinh chỉnh đặc biệt phù hợp với các lĩnh vực cụ thể và phân tích thị trường toàn cầu), LLMOps and DataOps Layer (tạo ra các mô hình chính xác bằng cách áp dụng các kỹ thuật đào tạo, tinh chỉnh và sử dụng dữ liệu liên quan đến tác vụ), Multi-source LLM Foundation Models Layer (tích hợp các LLM khác nhau, cho phép các lớp trên truy cập trực tiếp).

- Nền tảng giải quyết các thách thức quan trọng như tính minh bạch, khả năng thích ứng với thị trường toàn cầu và xử lý dữ liệu thời gian thực. Ví dụ, Financial AI Agents Layer tăng cường khả năng phân tích và ra quyết định phức tạp bằng cách sử dụng CoT prompting để chia nhỏ các thách thức tài chính thành các bước logic.

- Hai ứng dụng demo là Market Forecaster (tổng hợp tin tức thị trường gần đây và dữ liệu tài chính để đưa ra những hiểu biết sâu sắc về thành tựu mới nhất và mối quan tâm tiềm năng của một công ty) và Document Analysis & Generation (sử dụng các AI agent để phân tích các tài liệu tài chính như báo cáo thường niên và tạo ra các báo cáo chi tiết, sâu sắc).

- FinRobot tăng cường khả năng tiếp cận, hiệu quả và tính minh bạch trong các hoạt động tài chính bằng cách tích hợp các LLM đa nguồn trong một nền tảng mã nguồn mở. Nó đẩy nhanh sự đổi mới trong cộng đồng AI tài chính và thiết lập các tiêu chuẩn mới cho phân tích tài chính dựa trên AI.

📌 FinRobot là một nền tảng AI mã nguồn mở đột phá hỗ trợ nhiều AI agent chuyên biệt về tài chính, sử dụng sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Với kiến trúc đa lớp tiên tiến, khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực và tích hợp mô hình đa dạng, FinRobot cải thiện đáng kể việc ra quyết định chiến lược trên toàn lĩnh vực tài chính, giúp các công cụ tài chính tinh vi trở nên dễ tiếp cận hơn với đông đảo người dùng.

https://www.marktechpost.com/2024/05/26/finrobot-a-novel-open-source-ai-agent-platform-supporting-multiple-financially-specialized-ai-agents-powered-by-llms/

- Các nhà nghiên cứu từ Đại học Chicago đã chứng minh rằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) có thể thực hiện phân tích báo cáo tài chính với độ chính xác ngang ngửa hoặc thậm chí vượt trội so với các nhà phân tích chuyên nghiệp.
- GPT-4, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến do OpenAI phát triển, đã được kiểm tra trong việc phân tích báo cáo tài chính của doanh nghiệp để dự đoán tăng trưởng lợi nhuận tương lai và đã cho thấy khả năng vượt trội so với các nhà phân tích con người.
- Một phương pháp đổi mới là sử dụng các dạng nhắc "chain-of-thought" giúp GPT-4 mô phỏng quy trình phân tích của một nhà phân tích tài chính, từ đó đạt được độ chính xác 60% trong việc dự đoán hướng của lợi nhuận tương lai, cao hơn đáng kể so với dự đoán của nhà phân tích con người từ 53-57%.
- Các nhà nghiên cứu kết luận rằng LLMs có thể đóng một vai trò trung tâm trong quyết định, nhấn mạnh lợi thế của LLMs đến từ cơ sở kiến thức rộng lớn và khả năng nhận biết mẫu và khái niệm kinh doanh, cho phép nó thực hiện suy luận trực quan ngay cả khi thông tin không đầy đủ.
- Mặc dù phân tích số liệu truyền thống là một thách thức đối với các mô hình ngôn ngữ, nhưng khả năng của một mô hình ngôn ngữ tổng quát để đạt được hiệu suất ngang bằng với các mô hình ML chuyên biệt và vượt qua các chuyên gia con người chỉ ra tiềm năng làm đảo lộn của LLMs trong lĩnh vực tài chính.

📌 Các nhà nghiên cứu từ Đại học Chicago đã phát hiện ra rằng GPT-4 có khả năng phân tích báo cáo tài chính với độ chính xác cao, vượt qua cả các nhà phân tích chuyên nghiệp. Sử dụng các dạng nhắc "chain-of-thought", GPT-4 đã mô phỏng quy trình phân tích của nhà phân tích tài chính và đạt được độ chính xác 60% trong dự đoán tăng trưởng lợi nhuận, cao hơn so với dự đoán của nhà phân tích con người. Điều này mở ra một tương lai mới cho ngành phân tích tài chính, nơi LLMs có thể đóng một vai trò trung tâm trong quyết định, dựa trên cơ sở kiến thức rộng lớn và khả năng nhận biết mẫu và khái niệm kinh doanh của chúng.

https://venturebeat.com/ai/the-future-of-financial-analysis-how-gpt-4-is-disrupting-the-industry-according-to-new-research/

- 50 ngân hàng hàng đầu thế giới tăng 9% nhân sự AI trong 6 tháng qua, gấp đôi tốc độ tăng tổng số nhân viên.
- JPMorgan Chase, Capital One và Wells Fargo dẫn đầu xu hướng, JPMorgan có gần 6 lần nhân tài AI so với mức trung bình ngành.
- Capital One có mật độ nhân tài AI cao nhất, 12% tổng số nhân viên, gấp 4 lần mức trung bình.
- Mặc dù Citigroup, Barclays, Deutsche Bank, Lloyds Bank cắt giảm nhân sự, Deutsche Bank vẫn tăng 26.7% năng lực AI toàn cầu, gần gấp 3 mức trung bình.
- Lloyds mở rộng lực lượng kỹ sư dữ liệu gấp đôi tốc độ các đối thủ Anh.
- Các giám đốc ngân hàng nhấn mạnh thành tựu và tiềm năng của AI trong tổ chức của họ.
- 68% nhân tài AI mới ở các ngân hàng Mỹ được phân bổ cho vai trò triển khai, tăng gần 14% từ 11/2023 đến 4/2024.

📌 Bất chấp làn sóng sa thải trên toàn ngành, 50 ngân hàng hàng đầu thế giới vẫn đẩy mạnh tuyển dụng nhân tài AI với tốc độ gấp đôi mức tăng tổng nhân sự trong 6 tháng qua. JPMorgan, Capital One dẫn đầu xu hướng với mật độ nhân tài AI vượt xa mức trung bình. Ngay cả khi cắt giảm quy mô, các ngân hàng lớn vẫn đầu tư mạnh vào AI như một ưu tiên chiến lược then chốt.

Citations:
[1] https://qz.com/ai-big-banks-jpmorgan-capital-one-deutsche-evident-1851463556

- Accenture và Oracle đã mở rộng quan hệ đối tác để giúp các khách hàng thúc đẩy việc áp dụng trí tuệ nhân tạo tạo sinh trong tổ chức tài chính.
- Các giải pháp mới được cung cấp thông qua sự hợp tác này nhằm giúp các giám đốc tài chính tái tạo kế hoạch và phân tích tài chính, tối ưu hóa hoạt động và thúc đẩy tăng trưởng.
- Lan Guan, giám đốc AI của Accenture, cho biết khách hàng đang tập trung vào việc chuyển từ thử nghiệm AI tạo sinh sang hiện thực hóa giá trị.
- Sự hợp tác sẽ sử dụng Cơ sở Hạ tầng Đám mây của Oracle (OCI) AI tạo sinh để cung cấp phân tích dữ liệu thời gian thực và các khuyến nghị cho các đội ngũ tài chính, và công cụ switchboard độc quyền của Accenture giúp các đội này chọn mô hình cơ sở dựa trên chi phí, độ chính xác và các yếu tố khác.
- Các khả năng của hai công ty sẽ giúp các đội ngũ tài chính sử dụng dữ liệu cũng như các thuật toán AI và máy học cho mua sắm...
- Các ứng dụng của công nghệ này trong lĩnh vực tài chính bao gồm từ việc cải thiện tương tác với khách hàng đến việc tinh chỉnh các mô hình đánh giá rủi ro.
- Theo báo cáo của PYMNTS Intelligence, 83% chuyên gia tài chính tin rằng tổ chức của họ quan tâm đến AI tạo sinh.
- Accenture thông báo vào tháng Ba rằng công ty sẽ đầu tư 1 tỷ USD vào nền tảng học tập mới dựa trên AI, LearnVantage, trong ba năm tới để giúp khách hàng đào tạo lại và nâng cao kỹ năng cho nhân viên trong lĩnh vực công nghệ.
- Oracle thông báo vào tháng 3 rằng họ đã thêm các khả năng AI tạo sinh mới vào Bộ Ứng dụng Đám mây Fusion của mình, tích hợp chúng vào các quy trình kinh doanh hiện có trên các lĩnh vực tài chính, chuỗi cung ứng, nhân sự, bán hàng, tiếp thị và dịch vụ.

📌 Accenture và Oracle mở rộng quan hệ đối tác để thúc đẩy AI tạo sinh trong lĩnh vực tài chính, với mục tiêu giúp các giám đốc tài chính cải tiến quản lý và tăng trưởng. Các giải pháp mới sẽ sử dụng AI để phân tích dữ liệu thời gian thực và tối ưu hóa hoạt động, trong khi Accenture đầu tư 1 tỷ USD vào nền tảng học tập AI.

Citations:
[1] https://www.pymnts.com/partnerships/2024/accenture-oracle-partner-generative-artificial-intelligence-finance-teams/

- Daloopa, một công ty khởi nghiệp AI, đang sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để tự động hóa quy trình làm việc của các nhà phân tích tài chính.
- Công ty đã huy động được 20 triệu USD trong vòng gọi vốn Series A do Craft Ventures dẫn đầu.
- Daloopa sử dụng các thuật toán học máy để trích xuất dữ liệu tài chính từ các tài liệu phi cấu trúc như báo cáo hàng năm, bản trình bày của nhà đầu tư và thông cáo báo chí.
- Công nghệ của Daloopa có thể xử lý hàng nghìn trang tài liệu trong vài phút, tiết kiệm thời gian đáng kể so với phương pháp thủ công.
- Dữ liệu được trích xuất sau đó được chuẩn hóa và tổ chức thành các bộ dữ liệu có cấu trúc mà các nhà phân tích có thể sử dụng trong mô hình và báo cáo của họ.
- Daloopa cũng cung cấp các công cụ trực quan hóa dữ liệu tích hợp, cho phép người dùng khám phá và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng.
- Khách hàng của Daloopa bao gồm các quỹ đầu tư, ngân hàng và các tổ chức tài chính khác.
- Công ty tuyên bố đã xử lý hơn 10 triệu tài liệu và trích xuất hơn 1 tỷ điểm dữ liệu.
- Daloopa có kế hoạch sử dụng vốn mới để mở rộng đội ngũ kỹ thuật, phát triển sản phẩm và mở rộng hoạt động tiếp thị và bán hàng.
- Thị trường dữ liệu tài chính dự kiến sẽ đạt 15,4 tỷ USD vào năm 2027, với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép là 6,3%.

📌 Daloopa đang cách mạng hóa ngành phân tích tài chính bằng cách sử dụng AI để tự động hóa việc trích xuất và phân tích dữ liệu từ các tài liệu phi cấu trúc. Với khoản đầu tư 20 triệu USD và khả năng xử lý hàng triệu tài liệu, công ty đang định vị để trở thành người dẫn đầu trong thị trường dữ liệu tài chính đang phát triển nhanh chóng.

Citations:
[1] https://techcrunch.com/2024/05/07/daloopa-trains-ai-to-automate-financial-analysts-workflows/

- Startup fintech Abound có trụ sở tại London vừa huy động được 800 triệu bảng Anh cho nền tảng cho vay sử dụng AI có tên Render.
- Render phân tích toàn bộ dữ liệu giao dịch ngân hàng của khách hàng để hiểu rõ tình hình tài chính cá nhân của họ, khác với việc kiểm tra tín dụng truyền thống. 
- AI sau đó tính toán số tiền khách hàng có thể trả lại mỗi tháng. Việc sử dụng công nghệ này giúp giảm 75% tỷ lệ vỡ nợ so với tiêu chuẩn ngành.
- Abound có thể cung cấp lãi suất thấp hơn cho người tiêu dùng, với mức APR 24,8% cho các khoản vay từ 1.000 đến 10.000 bảng Anh, có thể trả trong tối đa 5 năm.
- Startup cũng đang cung cấp nền tảng tín dụng AI của mình cho các ngân hàng và công ty cho vay trên khắp châu Âu.
- Abound là một trong những fintech phát triển nhanh nhất ở Anh, đạt lợi nhuận sau 3 năm thành lập vào năm 2020.
- Với nguồn vốn mới, công ty dự định phát triển cả thị trường B2C và B2B, mở rộng ra toàn cầu.
- Vòng gọi vốn là sự kết hợp giữa tài trợ nợ và vòng gọi vốn cổ phần Series B, do GSR Ventures dẫn đầu. Tổng vốn huy động của Abound đạt 1,3 tỷ bảng.

📌 Abound, một fintech đang phát triển nhanh tại Anh, đã huy động được 800 triệu bảng cho nền tảng cho vay AI Render. Công nghệ này phân tích dữ liệu giao dịch ngân hàng để xác định hạn mức vay, giúp giảm 75% tỷ lệ vỡ nợ. Với vòng gọi vốn mới, tổng số tiền huy động của Abound đạt 1,3 tỷ bảng.

Citations:
[1] https://thenextweb.com/news/uk-fintech-raises-800m-ai-how-much-money-you-can-borrow

- Fintech Open Source Foundation đã triển khai nhóm làm việc về sẵn sàng AI cho dịch vụ tài chính tuần trước, với sự hỗ trợ từ các công ty lớn trong ngành như Citi, Morgan Stanley và nhóm London Stock Exchange.
- Nhóm này cũng nhận được sự hỗ trợ từ các công ty công nghệ như Microsoft và Databricks.
- Mục tiêu của sáng kiến này là đề ra một khung quản trị để an toàn trong việc tìm nguồn, phát triển và triển khai các giải pháp dựa trên AI tạo sinh trong ngành tài chính.
- Nhóm cũng khuyến khích phát triển các mô hình nguồn mở.
- Gabriele Columbro, giám đốc điều hành của FINOS và quản lý chung của Linux Foundation Europe, nhấn mạnh rằng đây là cơ hội để ngành hợp tác công khai trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ đặc thù cho dịch vụ tài chính trước khi cạnh tranh.
- Ngành tài chính, giàu dữ liệu, đang có nhiều hoạt động liên quan đến AI tạo sinh, mặc dù có những lo ngại về tuân thủ, an ninh dữ liệu và hậu quả của lỗi mô hình.
- FINOS, một nhóm ngành liên kết với Linux Foundation, đã sản xuất một bộ tiêu chuẩn thống nhất về an ninh mạng, khả năng phục hồi và quy định cho việc sử dụng đám mây trong ngành tài chính vào năm ngoái.
- Nhiều ngân hàng đã tham gia vào dự án Common Cloud Controls, bao gồm Citi, Goldman Sachs và Morgan Stanley.
- Nhóm sẵn sàng AI có các mục tiêu tương tự, bao gồm việc áp dụng các nguyên tắc nguồn mở cho công nghệ.
- Ngành ngân hàng đã mất nhiều năm để chấp nhận đám mây. Với AI tạo sinh, thời gian áp dụng đã rút ngắn chỉ còn vài tháng.
- Ngay sau khi Chủ tịch và CEO của JPMorgan Chase, Jamie Dimon, thúc đẩy việc áp dụng AI trong một bức thư gửi cổ đông vào tháng Tư, công ty đã giới thiệu công cụ IndexGPT.
- Ngân hàng đã sử dụng mô hình GPT-4 của OpenAI để xây dựng công cụ này, theo một báo cáo của Bloomberg.

📌 Fintech Open Source Foundation đã khởi xướng nhóm làm việc về AI cho dịch vụ tài chính với sự hỗ trợ từ các tập đoàn lớn như Citi và Morgan Stanley, cùng với sự hỗ trợ công nghệ từ Microsoft và Databricks. Mục tiêu là phát triển một khung quản trị cho AI tạo sinh, đồng thời thúc đẩy mô hình nguồn mở trong ngành tài chính.

Citations:
[1] https://www.ciodive.com/news/finacial-services-ai-governance-working-group-finos-citi-microsoft/715308/

- Wipro đã công bố sự hợp tác với Microsoft vào thứ Hai, nhằm triển khai một loạt các trợ lý nhận thức cho ngành dịch vụ tài chính, được hỗ trợ bởi AI tạo sinh (GenAI).
- Các trợ lý này, được gọi là Wipro GenAI Investor Intelligence, Wipro GenAI Investor Onboarding và Wipro GenAI Loan Origination, được thiết kế để tăng năng suất, tăng tốc quá trình tiếp nhận khách hàng và cải thiện sự tương tác với khách hàng.
- Các trợ lý nhận thức này, được cung cấp năng lượng bởi Azure OpenAI, sẽ trang bị cho các chuyên gia tài chính thông tin thị trường toàn diện và cập nhật kịp thời về các sản phẩm đầu tư và hành vi của nhà đầu tư.
- Chúng cũng sẽ tăng tốc quá trình tiếp nhận nhà đầu tư và khởi tạo khoản vay bằng cách giảm đáng kể thời gian cần thiết để xác thực tài liệu và cung cấp các phản hồi liên quan đến các thắc mắc của nhà đầu tư.
- Suzanne Dann, CEO của Americas 2 Strategic Market Unit tại Wipro Limited, nhận xét rằng AI tạo sinh mở ra một kỷ nguyên mới của các khả năng cho trải nghiệm khách hàng xuất sắc và năng suất được cải thiện trong ngành dịch vụ tài chính.
- Các trợ lý nhận thức do AI điều khiển này sẽ hoạt động trên Microsoft Azure Open AI và sẽ có sẵn trên Azure App Services.
- Chúng cũng sẽ sử dụng Microsoft Azure Document Intelligence, sử dụng máy học tiên tiến để trích xuất văn bản, cặp giá trị khóa và cấu trúc từ tài liệu để chuyển đổi chúng thành dữ liệu có thể hành động.

📌 Wipro và Microsoft đã hợp tác để phát triển các trợ lý nhận thức cho ngành dịch vụ tài chính, sử dụng AI tạo sinh từ Azure OpenAI. Các trợ lý này nhằm mục đích tăng năng suất, cải thiện quá trình tiếp nhận khách hàng và tăng cường tương tác khách hàng, đồng thời tăng tốc độ xử lý và phản hồi các thủ tục liên quan đến tài liệu và khoản vay.

https://in.benzinga.com/content/38637667/wipro-microsoft-join-forces-to-unveil-ai-powered-virtual-assistants-for-financial-services

- Phân tích của Accenture cho thấy việc áp dụng AI tạo sinh có thể tăng doanh thu ngân hàng lên đến 6% trong vòng 3 năm.
- Nghiên cứu này bao gồm hơn 150 ngân hàng lớn trên toàn thế giới, bao gồm cả ngân hàng công và tư nhân tại Ấn Độ.
- AI tạo sinh được dự đoán sẽ cải thiện năng suất của nhân viên lên đến 30%.
- Công nghệ này có thể giúp tăng lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu thêm 300 điểm cơ bản và tăng thu nhập hoạt động lên 20%.
- AI tạo sinh giúp cải thiện hiệu quả trong các nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ, giải phóng thời gian cho nhân viên để họ có thể tập trung vào công việc chiến lược hơn.
- Việc cải thiện hiệu quả này có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí từ 1% đến 2% và giảm tỷ lệ chi phí so với thu nhập lên đến 400 điểm cơ bản.
- Để khai thác hết tiềm năng của AI tạo sinh, các ngân hàng tại Ấn Độ cần áp dụng một chiến lược toàn diện và lâu dài, tích hợp công nghệ này vào chuỗi giá trị của họ.
- Điều này đòi hỏi phải tái tưởng tượng các quy trình truyền thống với AI làm nền tảng chính và xây dựng một nền tảng vững chắc về dữ liệu và số hóa được hỗ trợ bởi đám mây.

📌 Báo cáo của Accenture chỉ ra rằng AI tạo sinh có thể tăng doanh thu ngân hàng lên đến 6% trong 3 năm tới, cải thiện năng suất nhân viên lên đến 30%, và giảm tỷ lệ chi phí so với thu nhập lên đến 400 điểm cơ bản. Để đạt được điều này, các ngân hàng cần một chiến lược toàn diện, tích hợp AI vào chuỗi giá trị của họ.

Citations:
[1] https://government.economictimes.indiatimes.com/news/technology/generative-ai-could-boost-bank-revenues-by-6-in-next-3-years-report/109745793

- Kyall Mai, CIO của Esquire Bank, thừa nhận giá trị của AI như một công cụ tăng cường năng suất nhưng bày tỏ quan ngại về việc phụ thuộc quá mức vào AI tạo sinh cho nội dung hoặc mã lập trình.
- Mai nhấn mạnh sự cần thiết của việc có những cá nhân có khả năng cung cấp góc nhìn và tư duy phản biện đối với thông tin và khuyến nghị mà AI đưa ra.
- Một nhà bình luận nổi tiếng trong ngành đã chỉ trích một công ty tư vấn IT lớn, cho rằng thay vì thuê họ với chi phí cao, các tổ chức có thể sử dụng ChatGPT miễn phí.
- Lời chỉ trích này phản ánh xu hướng dân chủ hóa AI, cho phép những cá nhân có kỹ năng hạn chế sử dụng AI để trở nên có vẻ thông thái.
- Esquire Bank sử dụng cả AI tạo sinh và AI dự đoán, áp dụng công cụ của Salesforce để cung cấp cái nhìn sâu sắc về lượt truy cập website của luật sư và cá nhân hóa dịch vụ.
- Là một ngân hàng ảo, Esquire tích hợp AI trong các đội ngũ tiếp thị, cung cấp nội dung được cá nhân hóa dựa trên phân tích dữ liệu cho từng khách hàng tiềm năng.
- Khi Mai nhận thấy sự phụ thuộc quá mức vào AI, ông đối mặt với những cá nhân đó, nhấn mạnh tầm quan trọng của suy nghĩ phản biện của họ.

📌 Kyall Mai, CIO của Esquire Bank, nhấn mạnh sự cần thiết của việc duy trì tư duy phản biện trong khi sử dụng AI, đặc biệt là AI tạo sinh. Ông cảnh báo về nguy cơ phụ thuộc quá mức vào công nghệ và khuyến khích việc đảm bảo con người luôn có vai trò trong quá trình ra quyết định, đồng thời sử dụng AI như một công cụ để tăng cường năng suất chứ không phải là thay thế hoàn toàn con người.

Citations:
[1] https://www.zdnet.com/article/bank-cio-we-dont-need-ai-pros-we-need-critical-thinkers-to-challenge-ai/

- Trong thế giới ngày càng thay đổi nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một từ khóa mà còn là ngọn hải đăng của sự biến đổi trong nhiều lĩnh vực và ngành công nghiệp.
- Các công ty kế toán, trước đây được coi là những pháo đài của sự tỉ mỉ và bảo thủ, nay đang dẫn đầu cuộc cách mạng này, tận dụng AI để tái định hình hoạt động, dịch vụ và tương tác với khách hàng của họ.
- Sự tích hợp của AI trong kế toán không chỉ là một sự cải tiến; đó là một sự tái phát minh triệt để đang hình thành tương lai của ngành.
- Điều này không chỉ là về tự động hóa nhiệm vụ mà còn mở ra cánh cửa cho những khả năng mới, biến đổi cách thức làm việc của các kế toán viên và định hình lại tương lai của ngành.
- Tại trung tâm của sự biến đổi này là nỗ lực cho hiệu quả. Các chuyên gia kế toán sử dụng AI cùng với các công cụ dữ liệu để phân tích khối lượng dữ liệu lớn với độ chính xác và tốc độ cao, một nhiệm vụ từng tiêu tốn nhiều nguồn lực con người và thời gian.
- AI không chỉ biến đổi cách thực hiện các nhiệm vụ mà còn tái định hình bộ kỹ năng cần thiết trong nghề kế toán. Các kế toán viên ngày nay cần phải am hiểu công nghệ, hiểu biết về cách thức hoạt động của các công cụ AI và cách áp dụng chúng trong các tình huống kế toán khác nhau.
- Sự chuyển đổi này đang thúc đẩy một văn hóa học tập liên tục và đổi mới, điều cần thiết trong một ngành đang ở bờ vực của một cuộc cách mạng công nghệ.
- Ngoài ra, AI đang làm cách mạng hóa tương tác với khách hàng trong kế toán. Bằng cách cung cấp thông tin tài chính theo thời gian thực và phân tích dự đoán, AI cho phép các kế toán viên cung cấp lời khuyên chủ động và chiến lược cho khách hàng của họ.
- Sự chuyển từ giải quyết vấn đề phản ứng sang tư vấn chủ động đang nâng cao vai trò của các kế toán viên trong thế giới kinh doanh, định vị họ như những đối tác không thể thiếu trong quyết định chiến lược.

📌 AI đang cách mạng hóa ngành kế toán bằng cách nâng cao hiệu quả, đổi mới kỹ năng và tăng cường tương tác khách hàng. Các công ty kế toán đang dẫn đầu cuộc cách mạng này, biến đổi cách thức làm việc và tương lai của ngành.

Citations:
[1] https://www.forbes.com/sites/neilsahota/2024/04/22/the-dawn-of-a-new-era-ais-revolutionary-role-in-accounting/?sh=204bb32058af

- Tại hội nghị BrainstormAI của Fortune ở London, Alexandra Mousavizadeh, đồng sáng lập và CEO của Evident Insights, nhấn mạnh vị trí dẫn đầu của JPMorgan trong cuộc đua AI giữa các ngân hàng.

- Theo "evident index" của Evident Insights, JPMorgan Chase dẫn đầu về mức độ sẵn sàng cho chuyển đổi số dựa trên AI từ tháng 11/2023.

- Cuộc cạnh tranh giờ đây không còn là giữa các ngân hàng Bắc Mỹ vượt trội hơn về công nghệ AI, mà là liệu các đối thủ có thể bắt kịp được hay không.

- JPMorgan, với lợi nhuận kỷ lục 49,6 tỷ USD năm 2023, dẫn đầu về đổi mới, minh bạch và nhân tài, giành vị trí số 1 tổng thể.

- Top 3 ngân hàng trong bảng xếp hạng, chủ yếu là các tổ chức Bắc Mỹ, đã chủ động trong chiến lược AI, thiết lập tầm nhìn rõ ràng, tuyển dụng nhân tài, thành lập các phòng lab nghiên cứu và tập trung rút ngắn thời gian từ ý tưởng đến sản xuất.

- JPMorgan đã xác định hơn 400 trường hợp sử dụng AI trên nhiều bộ phận, tập hợp hàng nghìn chuyên gia và nhà khoa học dữ liệu, bắt đầu khám phá AI sinh thái (generative AI).

- Jamie Dimon, CEO của JPMorgan, dự đoán AI sẽ giảm tuần làm việc xuống còn 3,5 ngày và giúp con người sống lâu hơn, khỏe mạnh hơn.

- Bà Mousavizadeh cho rằng các ngân hàng vẫn có thể bắt kịp bằng cách học hỏi từ những đơn vị dẫn đầu và áp dụng các thực tiễn tốt nhất, tuy nhiên việc thu hút nhân tài AI là rất quan trọng.

📌 JPMorgan và các ngân hàng Bắc Mỹ đang dẫn đầu cuộc đua AI với chiến lược rõ ràng, đầu tư dài hạn và tuyển dụng nhân tài. Họ đã xác định hàng trăm trường hợp ứng dụng AI, hướng tới mục tiêu tạo ra giá trị kinh doanh hơn 1,5 tỷ USD từ công nghệ này. CEO Jamie Dimon dự đoán AI sẽ mang lại những tác động tích cực đến đời sống và nền kinh tế.

Citations:

[1] Jamie Dimon's JPMorgan and other North American banks are so far ahead in the AI race that one indexing boss says it's now a question of ‘Can others catch up?' https://fortune.com/2024/04/16/jpmorgan-north-american-banks-ai-race/

- Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động mạnh mẽ đến xã hội, mang lại những tiến bộ đồng thời gây lo ngại về việc mất việc làm. Các công việc tuyến đầu như thức ăn nhanh và vận tải đã chịu ảnh hưởng nặng nề.

- Báo cáo gần đây của The New York Times cho thấy các vị trí chuyên viên phân tích ngân hàng cấp thấp ở Phố Wall có thể gặp rủi ro do sự phát triển của AI. Các công ty lớn như Goldman Sachs và Morgan Stanley đang cân nhắc cắt giảm tuyển dụng tới 2/3.

- Sức hấp dẫn của công việc ngân hàng cấp thấp ở Phố Wall nằm ở mức lương hậu hĩnh và cơ hội nghề nghiệp. Nhân viên thường phân tích xu hướng tài chính, định giá và dữ liệu kinh tế.

- Ông Schulman, cựu Phó Chủ tịch Deutsche Bank, cho rằng AI sẽ không loại bỏ hoàn toàn công việc cấp thấp mà thay đổi bản chất của chúng. Số lượng nhân sự cần thiết sẽ giảm. Công việc có thể chuyển từ thu thập dữ liệu sang kiểm tra dữ liệu.

- Ông Bates cho rằng AI đang định hình lại các vai trò cấp thấp, đòi hỏi nhân viên phát triển kỹ năng mới và thích nghi. AI bổ trợ công việc chứ không thay thế chúng.

- Sinh viên đại học nên làm quen với khả năng của AI như phân tích dữ liệu để chuẩn bị cho công việc ngân hàng cấp thấp ở Phố Wall.

📌 AI đang thay đổi sâu sắc bản chất công việc ngân hàng cấp thấp ở Phố Wall. Các công ty lớn có thể cắt giảm tới 2/3 nhân sự. Vai trò chuyên viên phân tích sẽ chuyển từ thu thập sang kiểm tra dữ liệu. Sinh viên cần trang bị kỹ năng mới để thích nghi với xu hướng này.

Citations:

[1] Junior analysts, beware: Your coveted and cushy entry-level Wall Street jobs may soon be eliminated by AI https://fortune.com/2024/04/16/ai-could-eliminate-junior-level-wall-street-banking-jobs/

- 50% lãnh đạo thành phố London và 36% lãnh đạo cấp cao trong lĩnh vực dịch vụ tài chính sử dụng AI để tiếp cận tư vấn tài chính.

- Giám đốc điều hành là người dùng thường xuyên nhất (30%), sử dụng AI đến 3 lần/ngày chủ yếu để lên ý tưởng (50%) và hỗ trợ viết bài phát biểu, thuyết trình (46%).

- Hơn 60% lãnh đạo sử dụng AI tạo sinh ít nhất 1 lần/tuần trong công việc, nhưng gần 1/3 không tự tin rằng doanh nghiệp đang tận dụng hết tiềm năng của công nghệ này.

- AI được sử dụng nhiều nhất trong lập kế hoạch tài chính (44%), phân tích dữ liệu khách hàng (38%) và phát hiện gian lận (35%). Trong 3 năm tới, AI sẽ được sử dụng nhiều hơn trong các lĩnh vực này.

- Việc sử dụng AI để chống tội phạm tài chính phù hợp với mối quan ngại về khả năng AI bị lợi dụng cho mục đích tội phạm.

- Karim Haji, Trưởng bộ phận dịch vụ tài chính toàn cầu và Anh của KPMG, cho rằng việc lãnh đạo sử dụng rộng rãi AI tạo sinh cho thấy nhận thức về tiềm năng cải tổ ngành của nó. Tuy nhiên, vẫn còn sự không chắc chắn xung quanh quy định và đạo đức của công nghệ này trong việc phục vụ và bảo vệ khách hàng.

📌 50% lãnh đạo thành phố London và 36% lãnh đạo cấp cao trong lĩnh vực tài chính sử dụng AI để tiếp cận tư vấn và chống tội phạm tài chính. Giám đốc điều hành sử dụng AI thường xuyên nhất, đến 3 lần/ngày. Mặc dù hơn 60% lãnh đạo sử dụng AI hàng tuần, gần 1/3 không tự tin về việc tận dụng hết tiềm năng của nó. AI được áp dụng nhiều trong lập kế hoạch tài chính, phân tích dữ liệu khách hàng và phát hiện gian lận. Tuy nhiên, vẫn còn lo ngại về quy định và đạo đức khi sử dụng AI.

Citations:

[1] City leaders turn to AI bots to fight financial crime https://www.cityam.com/city-leaders-turn-to-ai-bots-for-financial-advice/

- Morgan Stanley triển khai chatbot AI tên AI@MS Assistant (AIMS) từ tháng 9/2022 cho 16.000 cố vấn tài chính, giúp trả lời nhanh và chính xác các câu hỏi của khách hàng.

- 98,5% nhóm cố vấn có ít nhất 1 thành viên dùng AIMS hàng tuần. Chatbot trở thành đối tác thiết yếu, giúp cố vấn như Patrick Biggs trả lời tức thì thay vì phải tra cứu và phản hồi sau.

- AIMS do Morgan Stanley hợp tác với OpenAI phát triển, chỉ tham chiếu nội dung nội bộ ngân hàng, không dùng ẩn dụ/tương tự, chỉ trả lời câu hỏi về quản lý tài sản.

- AIMS lý thuyết trả lời vô hạn câu hỏi, thay vì 5.000 câu như công cụ FAST trước đây. Có thể đề cập chủ đề chuyên sâu như dùng quỹ từ thiện cho khách sắp bán doanh nghiệp.

- Morgan Stanley muốn phát triển chatbot kích hoạt bằng giọng nói, thực hiện các tác vụ phức tạp như soạn đề xuất, cân bằng danh mục, chuyển tiền, tạo báo cáo hiệu suất.

- Jeff McMillan, trưởng bộ phận công nghệ quản lý tài sản, sẽ lãnh đạo nỗ lực mở rộng dự án AI trong toàn ngân hàng.

📌 Morgan Stanley đang đặt cược vào AI để giải phóng thời gian cho 16.000 cố vấn tài chính "tiếp xúc với con người hơn". Chatbot AIMS do hợp tác với OpenAI phát triển đã trở thành công cụ thiết yếu, được 98,5% nhóm sử dụng hàng tuần để trả lời nhanh chóng, chính xác vô số câu hỏi của khách hàng về thị trường, cổ phiếu, thuế bất động sản...

Citations:

[1] Morgan Stanley is betting on AI to free up advisors' time to 'be more human.' Nearly 100% of advisor teams use it, and here's how. https://www.businessinsider.com/morgan-stanley-ai-chatgpt-used-nearly-all-wealth-management-teams-2024-4

- Nghiên cứu cho thấy AI tạo sinh có thể mang lại giá trị gia tăng lên tới 340 tỷ USD cho ngành dịch vụ tài chính, vượt trội so với các công nghệ AI và phân tích dữ liệu khác.
- Các tổ chức tài chính đang phát triển các trường hợp sử dụng AI tạo sinh trong bán hàng, tiếp thị, vận hành khách hàng và phát triển phần mềm, dự kiến tăng năng suất lên tới 10 lần.
- Một công ty bảo hiểm đã triển khai trợ lý ảo AI cho các chuyên gia định giá, giúp giảm 90% thời gian hoàn thành mô hình trung bình.
- 60% tổ chức bảo hiểm và ngân hàng đã sử dụng AI và AI tạo sinh. Tuy nhiên, ngành tài chính chịu sự điều tiết chặt chẽ hơn nhiều so với các ngành khác.
- Các công ty cần đáp ứng các quy định khắt khe hơn về tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và khả năng giải thích trong ra quyết định.
- Đạo luật Quyền lợi AI của Mỹ và Đạo luật Trí tuệ nhân tạo của EU nhằm bảo vệ quyền riêng tư, đảm bảo tính minh bạch và ngăn chặn định kiến, phân biệt đối xử của thuật toán.
- Công bằng, khả năng giải thích và rủi ro liên quan đến dữ liệu là 3 nguyên tắc hàng đầu của AI có trách nhiệm trong tài chính.
- Nhiều tổ chức tài chính đang vật lộn để chuyển đổi các dự án thử nghiệm AI tạo sinh thành triển khai thực tế với lợi ích kinh doanh.
- Để tiến lên, cần có sự ủng hộ của ban lãnh đạo, xây dựng chiến lược tái tạo mô hình kinh doanh với AI, tập trung vào các trường hợp sử dụng tác động cao.
- Quản trị và quản lý dữ liệu là nền tảng cho AI tạo sinh có trách nhiệm và đạo đức trong dịch vụ tài chính. Chất lượng và tính đại diện của dữ liệu huấn luyện ảnh hưởng đến rủi ro và định kiến.
- Các công ty muốn sử dụng AI tạo sinh trực tiếp trong các ứng dụng kinh doanh hàng ngày. SAP đang tích hợp SAP Business AI vào các giải pháp ERP, chuỗi cung ứng, nhân sự, CX và quản lý chi tiêu.

📌 AI tạo sinh hứa hẹn cơ hội 340 tỷ USD cho ngành tài chính, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức trong tuân thủ quy định và đạo đức. Để thành công, các công ty cần sự ủng hộ của lãnh đạo, chiến lược rõ ràng, tập trung vào các trường hợp sử dụng tác động cao, quản trị dữ liệu chặt chẽ và tích hợp AI vào quy trình kinh doanh.

https://www.forbes.com/sites/sap/2024/04/09/reality-check-on-the-340b-generative-ai-opportunity-in-finance/

- State Street, ngân hàng lưu ký lớn nhất thế giới với 12-15% tài sản toàn cầu, đang tích hợp AI tạo sinh vào nền tảng Alpha, kho dữ liệu trung tâm cho khách hàng.
- AI tạo sinh cho phép tương tác tự nhiên với lượng dữ liệu lớn, xây dựng kịch bản nhanh chóng. Ví dụ: hỏi về mức độ phơi nhiễm với đồng Real của Brazil.
- State Street cũng đang xây dựng chatbot dựa trên AI tạo sinh để khách hàng dễ dàng tương tác với trang nghiên cứu của ngân hàng, theo dõi 1.8 triệu chỉ số mỗi ngày.
- Chatbot có thể trả lời các câu hỏi như "Quan điểm của State Street về khả năng suy thoái kinh tế là gì?" dựa trên tổng hợp các phân tích của ngân hàng.
- State Street có 400 kỹ sư AI đang phát triển nhiều ứng dụng AI. Họ đang hợp tác với Microsoft để giới thiệu sản phẩm Copilot hỗ trợ nhân viên trong nhiều lĩnh vực.
- Thách thức dữ liệu: đảm bảo tính chính xác, đầy đủ, kịp thời. Các đơn vị kinh doanh phải "sở hữu" dữ liệu khi xây dựng ứng dụng AI.
- Cần cân bằng giữa đổi mới và rủi ro khi phổ cập AI. Kiểm soát quá mức sẽ làm chậm đổi mới. Cần thảo luận về rủi ro thực sự.

📌 State Street ngân hàng lưu ký lớn nhất thế giới với 12-15% tài sản toàn cầu, đang tích cực tích hợp AI tạo sinh vào các nền tảng và ứng dụng, cho phép nhà đầu tư và khách hàng tương tác trực quan, hiệu quả với khối lượng dữ liệu khổng lồ thông qua giao diện trò chuyện tự nhiên. State Street có 400 kỹ sư AI đang phát triển nhiều ứng dụng AI. Họ đang hợp tác với Microsoft để giới thiệu sản phẩm Copilot hỗ trợ nhân viên trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, họ cũng thận trọng trong việc đảm bảo tính chính xác của dữ liệu, cân bằng giữa đổi mới và kiểm soát rủi ro khi triển khai công nghệ đột phá này trên diện rộng.

Citations:
[1] https://venturebeat.com/ai/ask-your-assets-anything-state-streets-generative-ai-lets-investors-chat-with-their-data/

- Sự xuất hiện của các công cụ AI trong lĩnh vực tài chính vừa mang tính đột phá vừa đầy hứa hẹn. Tuy nhiên, lời khuyên dựa trên AI sẽ không thể thay thế hoàn toàn hướng dẫn của cố vấn.
- Các thuật toán được tạo bởi lập trình viên, và con người không thể tránh khỏi việc truyền đạt thiên kiến của chính họ vào mã họ viết, dù có ý thức hay vô thức.
- Các tập dữ liệu tài chính mà thuật toán được đào tạo bản thân là kết quả của hành vi con người, bao gồm cả những lựa chọn tồi tệ của nhà đầu tư về thời điểm mua hoặc bán.
- Ngay cả khi tạo ra các thuật toán không thiên vị và đào tạo chúng trên dữ liệu thị trường không có dấu vết của con người, nhà đầu tư sử dụng AI vẫn thỉnh thoảng đầu hàng bản năng tồi tệ nhất của họ.
- Hội chứng hộp đen cũng đặt ra thách thức. Các mô hình AI có thể phức tạp và mờ đục, và nhà đầu tư có xu hướng không thích nhận khuyến nghị trừ khi họ hiểu lý do cơ bản.
- Có một số môi trường hạn chế mà AI đang được áp dụng thành công để hướng nhà đầu tư đạt kết quả tốt hơn như robo-advisor.
- Nhưng nhìn chung, AI khó có thể bảo vệ nhà đầu tư khỏi hàng loạt thiên kiến hành vi khiến chúng ta trở nên đẹp đẽ, không hoàn hảo.
- Cố vấn tài chính cần tiếp tục nhấn mạnh vai trò quan trọng của họ trong việc giảm thiểu thiên kiến của khách hàng và can thiệp khi công nghệ mới gặp khó khăn.

📌 Mặc dù AI có thể phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian cực ngắn, nó không thể loại bỏ bản chất con người của chúng ta với các thiên kiến hành vi. Công nghệ đơn giản không thể thay thế những hiểu biết, sự tiếp xúc con người và chuyên môn mà cố vấn cung cấp. Cố vấn tài chính vẫn sẽ tiếp tục mang lại giá trị cho khách hàng trong thời kỳ thay đổi công nghệ này.

https://www.theglobeandmail.com/investing/globe-advisor/advisor-stocks/article-the-rise-of-ai-is-showing-why-financial-advisors-remain-indispensable/

- IRS đang sử dụng AI để phát triển các công cụ hỗ trợ trả lời câu hỏi của người nộp thuế và kiểm toán thuế công bằng hơn. Tuy nhiên, các chatbot của IRS hiện vẫn chưa thực sự hiệu quả.

- Các công ty thuế lớn như TurboTax và H&R Block đã hợp tác với Microsoft và OpenAI để tạo ra các chatbot hỗ trợ khai thuế. Nhưng các chatbot này đôi khi vẫn đưa ra câu trả lời sai.

- Các startup như April đang sử dụng AI để phân tích luật thuế và biểu mẫu thuế, cá nhân hóa việc khai thuế. April hiện đã có sẵn ở 50 tiểu bang và hàng chục nghìn người đang sử dụng.

- Code for America đang nghiên cứu sử dụng AI để hỗ trợ những người nộp thuế có thu nhập thấp và trung bình thông qua việc tự động hóa quá trình xác minh tài liệu.

- Các chuyên gia cho rằng AI sẽ là một bước đột phá cho người nộp thuế trong tương lai, nhưng ít nhất trong 5-7 năm tới, mọi người vẫn cần kiểm tra lại mọi thứ.

📌 Mặc dù các công ty thuế ở Mỹ đang đẩy mạnh ứng dụng AI để hỗ trợ khai thuế, nhưng hiện tại người dùng vẫn chưa nên hoàn toàn tin tưởng vào các công cụ này. Các chatbot thuế vẫn thường xuyên đưa ra câu trả lời sai. Tuy nhiên, các chuyên gia dự đoán AI sẽ mang lại những thay đổi lớn cho cả cách thức khai thuế và toàn bộ ngành thuế trong những năm tới.

Citations:
[1] https://time.com/6960420/ai-tools-tax-help/

- Gen AI có thể mang lại giá trị 200-340 tỷ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng toàn cầu. Tuy nhiên, việc triển khai đúng đắn là rất quan trọng để tận dụng tối đa tiềm năng và hạn chế rủi ro.

- Một mô hình vận hành phù hợp là nền tảng cần thiết để mở rộng quy mô gen AI. Nó cho phép tổ chức thực hiện hiệu quả các hoạt động: định hướng chiến lược, thiết lập tiêu chuẩn và thực thi.

- Nghiên cứu 16 tổ chức tài chính lớn cho thấy 4 mô hình tổ chức nổi bật cho gen AI: tập trung hóa cao, tập trung dẫn dắt - đơn vị kinh doanh thực hiện, đơn vị kinh doanh dẫn dắt - hỗ trợ tập trung, và phân cấp cao.

- Các tổ chức áp dụng mô hình tập trung hóa đang đi đầu, với 70% đã đưa các trường hợp sử dụng gen AI vào sản xuất, so với chỉ 30% ở mô hình phân cấp.

- Khi công nghệ gen AI trưởng thành hơn, mô hình vận hành có thể chuyển sang thiết kế phân cấp hơn trong ra quyết định chiến lược và thực thi.

- Các tổ chức tài chính cần đưa ra quyết định về tầm nhìn chiến lược, mô hình triển khai, tài trợ, nhân tài, rủi ro và quản lý thay đổi khi xây dựng mô hình vận hành gen AI.

📌 Mô hình vận hành tập trung hóa đang mang lại kết quả tốt nhất cho AI tạo sinh trong ngân hàng ở giai đoạn đầu. Khoảng 70% tổ chức áp dụng mô hình này đã đưa AI tạo sinh vào sản xuất, so với chỉ 30% ở mô hình phân cấp. Tuy nhiên, khi công nghệ trưởng thành, cấu trúc sẽ trở nên phân cấp hơn để phù hợp với sự phát triển của AI tạo sinh.

Citations:
[1] https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/scaling-gen-ai-in-banking-choosing-the-best-operating-model

#Mckinsey

- ChatGPT có thể tăng năng suất trong công việc như viết email, tóm tắt báo cáo nghiên cứu, viết mã và tài liệu. Các nhà quản lý danh mục đầu tư và chuyên viên phân tích có thể tăng hiệu quả đáng kể khi AI tương tác với báo cáo nghiên cứu nội bộ và ghi chú cuộc họp.
- Việc áp dụng AI vẫn gặp rào cản và rủi ro. Lợi ích lớn nhất có thể mở ra khi AI truy cập vào tài liệu nội bộ. Một stack LLM đang nổi lên để đáp ứng các trường hợp sử dụng mới và giải quyết các mối quan ngại.
- Thành công của AI dựa trên nền tảng dữ liệu vững chắc, nhân tài kỹ thuật và sự hỗ trợ của lãnh đạo. Cần chuyển đổi từ cơ sở hạ tầng công nghệ cũ sang kho dữ liệu hiện đại để tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn.
- LLM hiện có hạn chế về lập luận toán học và khả năng tái cấu trúc codebase kế thừa lớn. RAG có thể phù hợp hơn so với tinh chỉnh mô hình trong lĩnh vực tài chính. Cần thử nghiệm để so sánh giữa OpenAI và các nhà cung cấp LLM mã nguồn mở.
- Stack LLM cơ bản bao gồm hệ thống nội bộ tương tự ChatGPT với bảo vệ dữ liệu và IP, lớp bảo vệ và ghi log tuân thủ. Tiềm năng thực sự của LLM được mở ra khi tích hợp với nguồn dữ liệu nội bộ thông qua RAG.
- Cần phát triển các ứng dụng phía sau phù hợp với quy trình làm việc cụ thể để hợp lý hóa quy trình đầu tư. Nền tảng dữ liệu và đầu tư vào nhân tài kỹ thuật sẽ rất quan trọng để chuẩn bị cho các tổ chức sẵn sàng cho AI.

📌 AI có tiềm năng nâng cao năng suất trong các tổ chức, nhưng cần lưu ý đến hạn chế và rủi ro. Việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, thu hút nhân tài kỹ thuật và phát triển các ứng dụng phù hợp sẽ là chìa khóa để các quỹ đầu tư tận dụng tối đa lợi ích của công nghệ LLM và AI.

https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2024/03/13/the-emerging-llm-stack-in-investment-funds/

- Các ngân hàng Nhật Bản đang tăng cường sử dụng AI tạo sinh trong nhiều lĩnh vực như trung tâm cuộc gọi, dịch vụ ATM, chống rửa tiền và phân tích cổ phiếu.
- Masahiko Kato, Chủ tịch Hiệp hội Ngân hàng Nhật Bản, cho biết 40% trong số 111 ngân hàng thành viên đang sử dụng hoặc khám phá việc sử dụng AI tạo sinh.
- AI tạo sinh có khả năng tạo ra văn bản, âm thanh và hình ảnh với độ tinh vi gần như con người, có thể hỗ trợ khách hàng bằng nhiều ngôn ngữ.
- Ban đầu, việc sử dụng AI tạo sinh tại các ngân hàng Nhật Bản giới hạn trong các nhiệm vụ nội bộ như tóm tắt và dịch tài liệu, viết mã cho mục đích nội bộ.
- Từ tháng 4, các ngân hàng thành viên sẽ sử dụng AI để giám sát dữ liệu giao dịch lớn nhằm phát hiện hoạt động rửa tiền.
- Seven Bank đang phát triển ATM tích hợp AI tạo sinh có thể phục vụ khách hàng bằng giọng nói và hình ảnh, đồng thời hỗ trợ nhiều ngôn ngữ.
- Các ngân hàng Nhật Bản đang nỗ lực cải tiến hoạt động và tăng lợi nhuận, với mục tiêu giảm giấy tờ trong giao dịch tài chính và đạt được tiết kiệm chi phí đáng kể.
- Miki Tsusaka, Chủ tịch Microsoft Nhật Bản, nhấn mạnh khả năng cắt giảm chi phí trong ngành ngân hàng nhờ tự động hóa.

📌 Chủ tịch Hiệp hội Ngân hàng Nhật Bản, cho biết 40% trong số 111 ngân hàng thành viên đang sử dụng hoặc khám phá việc sử dụng AI tạo sinh trong các nhiệm vụ nội bộ như tóm tắt và dịch tài liệu, viết mã cho mục đích nội bộ. Từ tháng 4, các ngân hàng thành viên sẽ sử dụng AI để giám sát dữ liệu giao dịch lớn nhằm phát hiện hoạt động rửa tiền.

https://asia.nikkei.com/Business/Finance/Japanese-banks-racing-to-use-generative-AI-in-profitability-drive

- JPMorgan Chase & Co. đã giúp các khách hàng doanh nghiệp giảm gần 90% công việc thủ công thông qua công cụ quản lý dòng tiền chạy bằng AI.
- Công cụ này đã được khoảng 2.500 khách hàng sử dụng kể từ khi ra mắt một năm trước.
- Tony Wimmer, trưởng bộ phận dữ liệu và phân tích tại đơn vị thanh toán bán buôn của JPMorgan, khẳng định sẽ tiếp tục đầu tư vào giải pháp này.
- Công cụ, được gọi là Cash Flow Intelligence, cho phép các bộ phận kế toán doanh nghiệp phân tích và dự báo dòng tiền, đã nhận được sự quan tâm "tremendous" từ khách hàng.
- JPMorgan đang xem xét việc tính phí khách hàng sử dụng công cụ này trong tương lai.
- Ngân hàng đã đặt mục tiêu tạo ra giá trị kinh doanh 1 tỷ USD từ AI trong năm 2023 và đã tăng mục tiêu lên 1,5 tỷ USD.
- Dù phần mềm giúp giảm công việc thủ công, quyết định quản lý dòng tiền vẫn cần con người thực hiện.
- Wimmer và đội ngũ của mình, bao gồm 250-300 chuyên gia dữ liệu, phát triển giải pháp dựa trên thông tin từ 10 nghìn tỷ USD giá trị thanh toán mà JPMorgan xử lý mỗi ngày.

📌 JPMorgan Chase đã đạt được những thành tựu đáng kể trong việc ứng dụng AI vào quản lý tài chính doanh nghiệp, với công cụ Cash Flow Intelligence giúp giảm đến 90% công việc thủ công. Sự quan tâm mạnh mẽ từ khoảng 2.500 khách hàng và mục tiêu tạo ra giá trị kinh doanh từ AI lên đến 1,5 tỷ USD cho thấy tiềm năng to lớn của công nghệ này trong ngành ngân hàng. Tuy nhiên, vai trò của con người vẫn không thể thay thế hoàn toàn, đặc biệt trong việc đưa ra quyết định quản lý dòng tiền. 

https://www.bloomberg.com/news/articles/2024-03-04/jpmorgan-s-ai-aided-cashflow-model-can-cut-manual-work-by-90

- Hummingbird, một startup có trụ sở tại San Francisco, đã ra mắt nền tảng tự động hóa dựa trên AI để hỗ trợ điều tra tội phạm tài chính.
- CEO của Hummingbird, Joe Robinson, nhấn mạnh rằng công cụ của họ cần phải minh bạch, dễ kiểm toán và tập trung vào quy trình với sự tham gia của con người.
- Công cụ này giúp tổ chức tài chính và các nhóm tuân thủ tại các tổ chức tài chính lớn và nhà cung cấp dịch vụ thanh toán tự động hóa việc điều tra các vụ án tài chính thông thường như trốn thuế.
- Hummingbird giúp giải phóng nhân viên điều tra khỏi công việc hàng ngày để họ có thể tập trung vào những vấn đề phức tạp hơn như buôn người.
- Công cụ của Hummingbird được thiết kế để đối phó với sự gia tăng của các hình thức gian lận và tội phạm tài chính do công cụ tạo sinh nội dung AI như sao chép giọng nói, tạo video và hình ảnh, và chatbots.
- Theo nghiên cứu từ Nasdaq, ước tính có khoảng 485.6 tỷ đô la Mỹ bị mất do gian lận trên toàn cầu vào năm 2024.

📌 Hummingbird đã phát triển một nền tảng tự động hóa dựa trên AI để giải quyết các thách thức trong việc điều tra tội phạm tài chính, đặc biệt trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI tạo sinh nội dung. Với việc cung cấp công cụ minh bạch và dễ kiểm toán, Hummingbird không chỉ giúp tự động hóa việc thu thập thông tin về các vụ án tài chính thông thường mà còn giúp nhân viên điều tra có thêm thời gian để tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn. Sự ra đời của nền tảng này là một bước tiến quan trọng trong việc sử dụng công nghệ để chống lại tội phạm tài chính, đồng thời giảm thiểu tổn thất kinh tế do gian lận, với con số ước tính lên đến 485,6 tỷ đô la Mỹ trong năm 2024.

Citations:
[1] https://venturebeat.com/automation/exclusive-hummingbird-launches-ai-powered-automation-platform-for-financial-crime-investigations/

- Singapore sẽ đầu tư hơn 1 tỷ đô la Singapore (khoảng 743 triệu đô la Mỹ) trong vòng 5 năm tới để tăng cường năng lực AI, theo Phó Thủ tướng Lawrence Wong trong bài phát biểu ngân sách của mình vào thứ Sáu.
- Khoản đầu tư 1 tỷ đô la Singapore vào AI, bao gồm cả việc triển khai an toàn Chiến lược AI Quốc gia 2.0, thể hiện cam kết của chính phủ trong việc xây dựng một hệ sinh thái AI đáng tin cậy và có trách nhiệm, theo Sujith Abraham, Phó Chủ tịch cấp cao và Tổng quản lý ASEAN tại Salesforce.
- Kế hoạch đầu tư hơn 743 triệu đô la vào trí tuệ nhân tạo trong 5 năm tới có thể củng cố vị thế của Singapore như một trung tâm kinh doanh và đổi mới toàn cầu, theo các giám đốc công nghệ.
- Singapore là một trong những quốc gia đầu tiên công bố kế hoạch AI vào năm 2019 và đã phát động Chiến lược AI Quốc gia 2.0 vào tháng 12 - phiên bản cập nhật của các sáng kiến AI, đề ra cách thức chuẩn bị cho nền kinh tế để tận dụng và sử dụng AI nhằm trao quyền cho người lao động và doanh nghiệp.
- Tập trung duy trì vào AI và máy học sẽ đảm bảo vị thế nổi bật của Singapore trong tiến bộ công nghệ, củng cố vị thế của mình như một trung tâm hấp dẫn cho doanh nghiệp và tài năng trong bối cảnh toàn cầu hóa số hóa ngày càng tăng, theo Pannie Sia, Tổng quản lý ASEAN tại Workday, nhà cung cấp phần mềm tài chính và nhân sự của Mỹ.

📌 Singapore đang thực hiện bước tiến quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) với kế hoạch đầu tư ấn tượng trị giá hơn 743 triệu đô la Mỹ trong vòng 5 năm tới. Khoản đầu tư này không chỉ nhấn mạnh vào việc tăng cường năng lực AI mà còn vào việc triển khai an toàn và có trách nhiệm Chiến lược AI Quốc gia 2.0. Sự cam kết này từ chính phủ Singapore thể hiện một bước đi chiến lược nhằm xây dựng một hệ sinh thái AI đáng tin cậy, qua đó củng cố vị thế của Singapore như một trung tâm kinh doanh và đổi mới toàn cầu. Sự tập trung vào AI và máy học không chỉ giúp Singapore nổi bật trong tiến bộ công nghệ mà còn tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu hút doanh nghiệp và tài năng từ khắp nơi trên thế giới, đồng thời chuẩn bị cho nền kinh tế sẵn sàng tận dụng và sử dụng AI một cách hiệu quả.

Citations:
[1] https://www.cnbc.com/2024/02/19/singapores-ai-ambitions-get-a-boost-with-740-million-investment-plan.html

• Công nghệ AI tạo sinh và các dịch vụ như ChatGPT sẽ ảnh hưởng đến nhiều ngành công nghiệp, bao gồm cả dịch vụ tài chính.
• Nhiều công ty dịch vụ tài chính lớn đã công bố các dự án AI tạo sinh nội bộ và/hoặc hướng tới khách hàng, bao gồm JPMorgan Chase phát triển cố vấn đầu tư AI tạo sinh, Morgan Stanley thử nghiệm nhiều dự án AI tạo sinh, Citi đã làm việc trên các dự án AI tạo sinh trong ít nhất ba năm, Visa đã ra mắt quỹ đầu tư AI tạo sinh trị giá 100 triệu USD.
• Tính đến tháng 2 năm 2024, chỉ một số ít công ty dịch vụ tài chính đã triển khai trợ lý AI tạo sinh giống như ChatGPT để hỗ trợ trải nghiệm của khách hàng.
• Năm 2024 được dự đoán là năm AI tạo sinh trong dịch vụ tài chính chuyển từ lý thuyết sang thực tế, với sự xuất hiện của trợ lý AI tạo sinh mạnh mẽ trong các website và ứng dụng dịch vụ tài chính của người tiêu dùng.
• Sự chuyển đổi sang trợ lý AI tạo sinh sẽ thay đổi cơ bản cách người tiêu dùng quản lý tiền và tương tác với các công ty dịch vụ tài chính.
• Các trợ lý AI tạo sinh có thể cung cấp câu trả lời chính xác cho một loạt câu hỏi tài chính, giải thích các khái niệm tài chính, hỗ trợ trong việc lập kế hoạch tài chính và ngân sách, cũng như cung cấp lời khuyên và đề xuất.
• Sự xuất hiện của các trợ lý AI tạo sinh trong dịch vụ ngân hàng, thẻ tín dụng, và môi giới tự do sẽ tạo áp lực cạnh tranh mạnh mẽ, buộc các công ty phải phản ứng bằng cách phát triển trợ lý AI tạo sinh của riêng mình.

📌 Năm 2024, ngành dịch vụ tài chính dự kiến sẽ chứng kiến sự biến đổi mạnh mẽ nhờ vào AI tạo sinh, với các công ty lớn như JPMorgan Chase, Morgan Stanley, Citi và Visa đã bắt đầu hoặc đang phát triển các dự án AI tạo sinh với ngân sách hàng trăm triệu USD. Sự xuất hiện của trợ lý AI tạo sinh giống ChatGPT trong các ứng dụng và website dịch vụ tài chính không chỉ là một xu hướng mà còn là một nhu cầu cấp thiết để cải thiện trải nghiệm và dịch vụ khách hàng. Điều này đánh dấu sự chuyển mình từ các chatbot cơ bản, chỉ có khả năng xử lý các câu hỏi dịch vụ khách hàng đơn giản, sang các trợ lý ảo có khả năng tương tác tự nhiên, cung cấp lời khuyên tài chính chính xác và hỗ trợ kế hoạch tài chính cá nhân. 

• Năm 2024, AI sẽ là yếu tố then chốt trong ngành dịch vụ tài chính, vượt trội và hỗ trợ các xu hướng khác.
• AI quan trọng trong dịch vụ khách hàng và quản lý rủi ro, cũng như quyết định phân bổ vốn ở các công ty thị trường vốn.
• Ngân hàng và tổ chức tài chính áp dụng AI trong giao tiếp khách hàng từ trung tâm cuộc gọi đến chatbots.
• AI cải thiện quản lý rủi ro bảo mật mạng và tài chính, giúp phát hiện gian lận tài chính.
• AI hỗ trợ công ty thị trường vốn trong việc tối ưu hóa lựa chọn đầu tư và quản lý danh mục đầu tư.

📌 Trong năm 2024, AI sẽ không chỉ là xu hướng chủ đạo mà còn là nền tảng hỗ trợ cho mọi hoạt động trong ngành dịch vụ tài chính. Điều này biểu hiện qua việc áp dụng AI trong cải thiện dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro và hỗ trợ các quyết định đầu tư. Sự tích hợp AI vào các hệ thống hiện tại không chỉ nâng cao hiệu suất và độ chính xác mà còn mở ra khả năng cá nhân hóa sâu sắc các sản phẩm và dịch vụ tài chính.

• AI trong ngân hàng đang chuyển dần sang tiếp cận generative để quản lý dữ liệu. Rủi ro và chiến lược quản lý cần phải theo kịp.
• Nguy cơ bao gồm data poisoning, reverse engineering, deep fakes và non-compliance.
• Data poisoning gây hậu quả xấu khi AI học từ dữ liệu sai lệch, dẫn đến kết quả thiên vị.
• Reverse engineering cho phép đối thủ hiểu cấu trúc và dữ liệu của mô hình AI, gây rủi ro an ninh.
• Deep fakes đặt thách thức cho công nghệ nhận diện và quy trình KYC trong ngân hàng.
• Khung pháp lý về AI chưa thống nhất, gây khó khăn cho việc tích hợp AI và đổi mới.
• Tuy nhiên, AI cũng có thể giúp giảm thiểu thiên vị và nguy hiểm nếu đội ngũ IT chuẩn bị sẵn sàng.
• AI có thể tự động hóa nhiều quy trình, từ nhập liệu đến xác thực tài liệu và giải quyết yêu cầu của khách hàng.
• Đến năm 2024, những người hiểu về quản lý và điều chỉnh AI sẽ rất được săn đón.
• Áp dụng AI cần cẩn thận để tận dụng lợi ích và giảm thiểu rủi ro, giúp ngân hàng vượt trội về hiệu quả hoạt động, tuân thủ quy định và giảm thiểu rủi ro.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng là yếu tố quan trọng của đổi mới trong ngân hàng.
• Ngân hàng cần có văn hóa đổi mới để không chỉ theo kịp mà còn sẵn sàng cho các thay đổi trong tương lai.

📌 Trong bối cảnh ngành ngân hàng ngày càng tích hợp mạnh mẽ với công nghệ AI, việc quản lý rủi ro và tuân thủ quy định trở nên cực kỳ quan trọng. AI mang đến cơ hội tối ưu hóa các quy trình từ nhập liệu đến xử lý nhu cầu khách hàng, nhưng cũng đặt ra những thách thức mới như đầu độc dữ liệu, giải mã ngược và giả mạo tinh vi (deepfake). Để giải quyết những vấn đề này, ngân hàng cần tập trung vào việc tạo ra một khung quản lý rủi ro hiệu quả và cập nhật quy định pháp lý liên quan đến AI. Đến năm 2024, trở thành một tổ chức có khả năng quản lý và điều chỉnh AI hiệu quả sẽ là yếu tố quyết định sự thành công của các ngân hàng, giúp chúng không chỉ tuân thủ mà còn vượt trội trong việc cung cấp dịch vụ, tăng cường trải nghiệm khách hàng và duy trì tính cạnh tranh trong ngành.

• JPMorgan đã phát triển DocLLM, một mô hình ngôn ngữ AI tạo sinh dành cho hiểu biết tài liệu đa phương tiện.
• DocLLM nổi bật với khả năng mở rộng nhẹ nhàng từ LLMs để phân tích tài liệu doanh nghiệp như biểu mẫu, hóa đơn, báo cáo và hợp đồng.
• Các mô hình tổng quát như ChatGPT Plus của OpenAI gặp phải chỉ trích về vấn đề quyền riêng tư và khả năng phân tích tài liệu không chính xác, điển hình là không thể phân tích các báo cáo của SEC.
• GPT-4-Turbo của OpenAI chỉ đạt độ chính xác 79% khi phân tích các báo cáo tài chính, gây thất vọng lớn trong ngành tài chính.
• Các công ty như BloombergGPT và Patronus AI phát triển mô hình riêng biệt để giải quyết các vấn đề về chính xác thông tin và an ninh.
• JPMorgan cung cấp DocLLM dưới dạng nguồn mở, với hai phiên bản: một tỷ tham số trên kiến trúc Falcon-1B và bảy tỷ tham số trên Llama2-7B.
• KPMG, PwC, EY và McKinsey cũng đầu tư vào AI tạo sinh cho các hoạt động nội bộ và dịch vụ khách hàng.
• Mặc dù có tiềm năng, các mô hình như DocLLM vẫn phải cạnh tranh với các sản phẩm của OpenAI như GPT-4 và sắp tới là GPT-5.

📌 GPT-4-Turbo của OpenAI chỉ đạt độ chính xác 79% khi phân tích các báo cáo tài chính, gây thất vọng lớn trong ngành tài chính. Đối với các công ty tư vấn tài chính, việc xây dựng và sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn riêng biệt trở nên quan trọng để đảm bảo tính chính xác và an toàn cho dữ liệu tài chính. JPMorgan đã phát triển DocLLM, một mô hình ngôn ngữ AI tạo sinh dành cho hiểu biết tài liệu đa phương tiện. DocLLM nổi bật  phân tích tài liệu doanh nghiệp như biểu mẫu, hóa đơn, báo cáo và hợp đồng.  JPMorgan cung cấp DocLLM dưới dạng nguồn mở, với hai phiên bản: một tỷ tham số trên kiến trúc Falcon-1B và bảy tỷ tham số trên Llama2-7B. KPMG, PwC, EY và McKinsey cũng đầu tư vào AI tạo sinh cho các hoạt động nội bộ và dịch vụ khách hàng.

• Ngân hàng thế hệ mới sẽ sử dụng AI tạo sinh để ảnh hưởng đến quyết định tài chính của người tiêu dùng, phát hiện khách hàng tiềm năng, đào tạo nhân viên trung tâm cuộc gọi và thậm chí quản lý tài khoản truyền thông xã hội.
• Tom Merry, người đứng đầu chiến lược ngân hàng tại Accenture, cho biết công nghệ phức tạp này có thể "ảnh hưởng đến hầu như mọi thứ diễn ra tại một ngân hàng".
• Ngành ngân hàng Anh đã sử dụng AI trong nhiều năm, ví dụ như qua các mô hình dự đoán để phát hiện gian lận và phân tích rủi ro.
• Ngày càng có nhiều ngân hàng bắt đầu thử nghiệm sử dụng AI tạo sinh, nơi các mô hình phức tạp có thể tạo ra thứ mới hoàn toàn dựa trên bộ dữ liệu lớn.
• Công nghệ này đang trở nên phổ biến với các chatbot như ChatGPT và Bard của Google.
• AI tạo sinh là "thú vị nhưng đáng sợ" đối với các lãnh đạo ngân hàng, nhưng Merry cho biết ông đã nhận được nhiều yêu cầu từ các công ty ngân hàng muốn thử nghiệm công nghệ này.
• AI có thể được sử dụng để tạo sản phẩm cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên dữ liệu cá nhân, hoặc "thúc đẩy" họ qua ngân hàng trực tuyến để cải thiện sức mạnh tài chính của họ.
• AI cũng có thể giúp ngân hàng thử nghiệm công nghệ nhận dạng giọng nói, nhận diện tình trạng của người gọi và tăng cường tương tác với nhân viên.
• Merry đề xuất rằng AI tạo sinh có thể quản lý các nền tảng truyền thông xã hội của ngân hàng hoặc đào tạo nhân sự và nhân viên trung tâm cuộc gọi.
• Peter Rothwell từ KPMG UK nhấn mạnh rằng khách hàng cần tin tưởng rằng dữ liệu của họ được sử dụng đúng cách nếu AI tạo sinh được áp dụng rộng rãi hơn.
• Nghiên cứu từ KPMG UK cho thấy khoảng một phần năm người tiêu dùng Anh không ghé thăm chi nhánh ngân hàng trong năm qua, tăng từ 14% năm 2022.
• Hiện tại, hơn một phần ba người lớn coi ứng dụng dễ sử dụng là tương tác quan trọng nhất với ngân hàng của họ, cao hơn so với một phần tư năm ngoái.

📌 AI tạo sinh đang mở ra cánh cửa mới cho ngành ngân hàng, không chỉ giúp ảnh hưởng đến quyết định tài chính của khách hàng mà còn tăng cường sự tương tác và dịch vụ khách hàng. Nghiên cứu từ KPMG UK cho thấy khoảng một phần năm người tiêu dùng Anh không ghé thăm chi nhánh ngân hàng trong năm qua, tăng từ 14% năm 2022. Hiện tại, hơn một phần ba người lớn coi ứng dụng dễ sử dụng là tương tác quan trọng nhất với ngân hàng của họ, cao hơn so với một phần tư năm ngoái. Với khả năng biến mối quan hệ hỗ trợ khách hàng từ phản ứng sang chủ động, AI tạo sinh hứa hẹn sẽ cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng và tạo ra những thay đổi tích cực trong cách ngân hàng hoạt động.

• Bài viết trên Forbes đưa ra cái nhìn tổng quan về ưu và nhược điểm của AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính.
• Các ưu điểm chính của AI bao gồm khả năng phân tích dữ liệu lớn, tối ưu hóa quyết định tài chính, và cung cấp dịch vụ khách hàng cá nhân hóa.
• AI cũng góp phần cải thiện an ninh mạng trong ngành tài chính bằng cách phát hiện gian lận và rửa tiền một cách nhanh chóng và hiệu quả.
• Tuy nhiên, bài báo cũng chỉ ra rủi ro khi áp dụng AI, bao gồm vấn đề về quyền riêng tư dữ liệu và nguy cơ mất kiểm soát trong quyết định tự động.
• Một thách thức khác là đảm bảo tính minh bạch và công bằng trong quyết định của AI, tránh các định kiến không mong muốn.
• Để giải quyết những rủi ro này, bài viết khuyến nghị cần có quy định và hướng dẫn rõ ràng từ các cơ quan quản lý.
• Bài viết cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đào tạo và phát triển nhân lực có kiến thức sâu về AI trong ngành tài chính.

📌 Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, AI mang lại nhiều lợi ích như tối ưu hóa quyết định, cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, và cải thiện an ninh mạng. Tuy nhiên, các rủi ro về quyền riêng tư, tính minh bạch, và kiểm soát quyết định cần được quản lý chặt chẽ. Đào tạo nhân lực về AI là yếu tố quan trọng để tận dụng tối đa lợi ích của công nghệ này.

• AI tạo sinh đang thay đổi ngành dịch vụ tài chính, với Goldman Sachs có 10,000 kỹ sư, chiếm 25% tổng lực lượng lao động vào năm 2020.
• Các công ty tài chính sử dụng AI để xử lý dữ liệu lớn, phát hiện gian lận và hỗ trợ phát triển phần mềm.
• Theo khảo sát của American Banker, 75% chuyên gia tài chính tin rằng AI sẽ thay đổi bản chất công việc nhưng không thay thế con người, trong khi 21% nghĩ AI sẽ thay thế công việc.
• Klarna, công ty Thụy Điển, dự định chỉ tuyển kỹ sư do sử dụng AI cho nhiều chức năng công việc hơn.
• AI có thể giải quyết các công việc không thể thực hiện bởi con người do phạm vi và độ phức tạp của công việc.

📌 AI tạo sinh đang làm thay đổi nền tảng của ngành dịch vụ tài chính, từ việc xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ đến tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại. Các công ty lớn như Goldman Sachs và Klarna đã tích hợp AI vào hoạt động của mình, đồng thời nhiều chuyên gia tin rằng AI sẽ cải thiện chất lượng công việc thay vì hoàn toàn thay thế con người.

• Bunq, ngân hàng số Hà Lan, đã giới thiệu Finn, chatbot AI tạo sinh mới của mình, hỗ trợ người dùng quản lý tài chính cá nhân.
• Finn được xây dựng dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) của OpenAI và Meta, có khả năng cung cấp câu trả lời phức tạp hơn so với các truy vấn tìm kiếm thông thường.
• Theo Ali Niknam, CEO của bunq, Finn giống như một kế toán cá nhân, có thể trả lời các câu hỏi liên quan đến giao dịch và hoạt động tài chính của người dùng.
• Bunq dự kiến ​​các ngân hàng cổ điển sẽ mất nhiều thời gian để có thể phát triển và triển khai các chatbot AI tương tự do cấu trúc dữ liệu lạc hậu.
• Niknam nhấn mạnh rằng bunq đã đầu tư vào AI từ sớm và đã xây dựng cơ sở dữ liệu tối ưu cho việc sử dụng AI.
• Bunq cũng giới thiệu các tính năng mới như tab ngân sách, hoàn tiền gấp đôi cho thành viên cùng "đội trồng cây xanh", thẻ tín dụng miễn phí và tính năng thanh toán chạm bằng điện thoại cho người dùng doanh nghiệp.

📌 Finn không chỉ là một bước tiến của bunq trong việc áp dụng AI tạo sinh vào ngành ngân hàng, mà còn là dấu hiệu cho thấy sự chuyển mình của các ngân hàng số trong việc cung cấp dịch vụ tài chính thông minh, cá nhân hóa và thuận tiện hơn cho người dùng. Đồng thời, việc này cũng cho thấy sự khác biệt trong cách tiếp cận công nghệ giữa các ngân hàng mới nổi và ngân hàng truyền thống.

• Bài viết trên Harvard Business Review đề cập đến sự thách thức mà các ngân hàng đối mặt khi AI ngày càng trở nên phổ biến.
• AI mang lại cơ hội và thách thức cho ngành ngân hàng: cải thiện dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro, và phát triển sản phẩm mới.
• Ngân hàng cần nâng cao khả năng phản ứng trước sự thay đổi của AI, từ việc tuyển dụng tài năng đến việc đào tạo nhân viên.
• Áp dụng AI trong ngân hàng giúp phân tích dữ liệu lớn, dự báo xu hướng, và cá nhân hóa dịch vụ.
• Nguy cơ an ninh mạng là một thách thức lớn khi sử dụng AI trong ngân hàng.
• Ngân hàng cần xây dựng chiến lược AI bền vững, tích hợp quy định về dữ liệu và an ninh mạng.
• Bài viết nhấn mạnh sự cần thiết của việc chấp nhận sự thay đổi và đầu tư vào công nghệ để duy trì sự cạnh tranh.

Bài viết từ Harvard Business Review phân tích cách các ngân hàng có thể duy trì tính linh hoạt và cạnh tranh trong thời đại AI đang trở nên ngày càng quan trọng, qua việc nâng cao khả năng phản ứng, tập trung vào an ninh mạng và phát triển chiến lược AI bền vững.