Convergence of financial institutions’ risk management aided by Artificial Intelligence

Công cuộc hoàn thiện hệ thống quản lí rủi ro tại các tổ chức tài chính nhờ trí tuệ nhân tạo

The attention on technology and risk in financial institutions has often been laser-focused on transactions. That makes sense because of the large volume of trades and other transactions that are at risk from fraud, hacking and other issues. However, financial institutions also have other risks. Organizations have been slowly increasing the use of artificial intelligence (AI) in other areas, and there are signs that AI is supporting a convergence of risk management tools in financial institutions.

Từ trước đến nay, các tổ chức tài chính vẫn luôn tập trung chủ yếu vào công nghệ và rủi ro trong giao dịch trực tuyến. Điều này là dễ hiểu bởi với số lượng khổng lồ các thương vụ được thực hiện, sẽ không thể tránh khỏi nguy cơ xuất hiện lừa đảo, đánh cắp dữ liệu, v.v. Tuy nhiên, bên cạnh đó cũng tồn tại các mối bận tâm khác. Theo đó, các tổ chức tài chính đang dần tăng cường ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nhiều lĩnh vực, bao gồm cả góp phần hoàn thiện và liên kết các công cụ quản lý rủi ro.

Financial transactions, trading in particular, have long been a focus of technology. The faster institutions can trade, the more competitive advantage they have and the higher profits. That’s meant significant money spent on colocation, networking and other technologies. It has also meant that automated trading was one of the first area in finance where AI has been applied. That then led directly to AI being leveraged for fraud detection and prevention, as the rapid analysis and flagging of transactions was required.

Giao dịch tài chính, đặc biệt là giao dịch điện tử, từ lâu đã trở thành trọng tâm trong phát triển công nghệ. Một tổ chức tài chính có tốc độ thực hiện giao dịch càng nhanh sẽ có càng nhiều lợi thế cạnh tranh, từ đó càng có thêm lợi nhuận. Điều này lí giải cho các khoản chi mạnh tay của tổ chức vào trung tâm máy chủ, kết nối mạng và các công nghệ tiên tiến khác. Đây cũng là lí do mà giao dịch tự động là một trong những lĩnh vực đầu tiên áp dụng công nghệ AI trong ngành tài chính. Do yêu cầu cần phân tích nhanh và khả năng cảnh báo các giao dịch, AI được áp dụng như một đòn bẩy giúp phát hiện và ngăn chặn các vụ lừa đảo.

What has been happening in the last year or two is that risk managers at financial organizations are looking at multiple aspects of both risk and AI in order to understand how to create a better, more holistic, view of risk. “Mobile devices have massively changed how customers interact with financial organizations,” says Matt Tengwall, General Manager of Verint Fraud & Security Solutions. “Yet even with those, physical structures and other touch points still matter. Risk managers must look widely at how technology in general, and artificial intelligence, in particular, can help lower risk.”

Trong vòng hai năm trở lại đây, các nhà quản lý rủi ro tại các tổ chức tài chính đã và đang nghiên cứu về cả những rủi ro lẫn công nghệ AI nhằm đưa ra một cái nhìn thấu đáo, toàn diện hơn về vấn đề này. Matt Tengwall, Tổng giám đốc công ty An ninh mạng Verint cho biết: “Các thiết bị di động đã làm thay đổi căn bản phương thức khách hàng sử dụng dịch vụ tài chính. Mặc dù vậy, ta vẫn cần phải lưu tâm tới cơ sở vật chất và các điểm chạm với khách hàng. Các nhà quản lý rủi ro phải nhìn rộng ra cách công nghệ nói chung và AI nói riêng có thể giúp giảm thiểu rủi ro ở mọi mặt”.

Tools that lower physical visits while managing risk

Công nghệ làm giảm lượng khách hàng trực tiếp trong quản lý rủi ro

While mobile payment numbers have grown much faster outside of the USA than within, there is still growth. In addition, financial institutions have been strengthening their apps and slowly attracting more mobile customers. That adds a new layer of risk, in both networking and device security.

Mặc dù tốc độ tăng trưởng không nhanh như các quốc gia khác song số lượng thanh toán trực tuyến tại Mỹ vẫn đang gia tăng. Thêm vào đó, các tổ chức tài chính đang tăng cường phát triển các ứng dụng trực tuyến (apps) và dần thu hút thêm khách hàng trên nền tảng này. Điều này tạo ra những loại hình rủi ro mới cho cả mạng lưới lẫn thiết bị an ninh.

Customer call centers, in all industries, are being improved with AI. Sentiment analysis is improving the ability of call center personnel, and chatbots, to appropriately respond to customers. A recent expansion of sentiment analysis has been past pure text to analyzing tone, meter, and other verbal cues to improve the understanding of a customer’s mood. One of the key risk management enhancements is understanding how written and verbal cues can help call centers identify potentially fraudulent calls. An AI system can be trained to grade calls based on potential risk and for escalation to a backline team for a more focused handling.

Trung tâm chăm sóc khách hàng của tất cả các ngành, lĩnh vực đều đang được cải tiến với AI. Kĩ thuật phân tích cảm xúc (Sentiment analysis) cho phép tăng cường năng lực chuyên môn cho nhân sự phòng chăm sóc khách hàng, đồng thời các chương trình máy tính trả lời tự động (chatbots) đưa ra phản hồi thích hợp cho từng khách hàng. Công nghệ phân tích cảm xúc mới đây đã mở rộng từ phân tích văn bản chữ sang phân tích giọng điệu, âm sắc và các biểu hiện lời nói khác hiểu rõ tâm lý của khách hàng. Một trong những cải tiến quan trọng trong quản lý rủi ro là tìm hiểu được cách phân tích văn bản và lời nói, từ đó xác định các cuộc gọi có nguy cơ lừa đảo. Hệ thống AI có thể được lập trình để xếp hạng các cuộc gọi dựa trên rủi ro tiềm ẩn và chuyển thông tin đến bộ phận chuyên trách nhằm xử lí kĩ hơn.

Those visits still happen and risk management is changing

Vẫn còn đó khách hàng trực tiếp tới cơ sở giao dịch, công tác quản lý rủi ro qua đó đang thay đổi

While those are semi-obvious changes in how the financial institutions are changing, one of the more intriguing areas discussed with Mr. Tengwell is the area too many people overlook: the physical banking infrastructure. While the number of people showing up to banks is steadily decreasing, it is not going away soon. While upper-middle class and wealthy pundits like to talk about the disappearance of cash, working Americans know differently. Cash matters. There are also still requirement to talk to bankers about loans and other specific services that require in-person meetings.

Những tiến bộ kể trên mới chỉ là một phần của công cuộc phát triển đang diễn tiến trong các tổ chức tài chính. Trong khi đó, ông Tengwell đã bàn tới một khía cạnh khác không kém phần quan trọng, song vẫn đang bị nhiều người coi nhẹ, đó là: Cơ sở vật chất của các ngân hàng. Trong thời gian ngắn, sẽ không thể nào chuyển toàn bộ khách hàng sang nền tảng trực tuyến được. Trong khi tầng lớp khá giả ưu tiên xóa bỏ tiền mặt, tầng lớp lao động ở Mỹ lại suy nghĩ khác: Tiền mặt là trên hết. Ngoài ra, các thủ tục vay nợ hay dịch vụ đặc thù khác vẫn còn yêu cầu gặp mặt trực tiếp với nhân viên ngân hàng.   

Yes, the physical infrastructure is changing, with fewer few service offices, the expansion of limited service branches in grocery stores continues. So does the need for ATMs and even some kiosks providing services in between ATMs and branches. All of those require security.

Quả nhiên, cơ sở vật chất của các ngân hàng đang dần thay đổi, các chi nhánh đang ít đi, song dịch vụ thanh toán tại các cửa hàng nhỏ lẻ, cùng với đó là các máy rút tiền tự động hoặc các trạm giao dịch tự phục vụ vẫn tiếp tục phát triển. Tất cả những địa điểm đó đều cần được bảo mật.

One area where technology and electronic money have helped is in branch security. While cash is needed, less is required in banks. Regular camera-driven security is being enhanced with AI to quickly identify threats. More importantly, regular risk management procedures mean that you don’t interrupt a potentially violent person. It’s better to let the person leave the branch and then deal with it. Combining AI recognition of potential risks by using visual and verbal information can limit personal risk. That technology can also potentially assist or replace the teller alert switch, again improving overall safety.

Một lĩnh vực mà công nghệ và tiền điện tử đã giúp cải thiện chính là bảo mật tại chi nhánh ngân hàng. Ở đó, ngân hàng sẽ cần ít tiền mặt hơn. Hệ thống camera an ninh tích hợp AI giúp xác định nhanh các mối nguy hại. Quan trọng hơn, quá trình theo dõi và kiểm soát rủi ro liên tục sẽ giúp giảm yêu cầu phải can thiệp lập tức trong trường hợp xảy ra trộm cướp, bởi vấn đề có thể giải quyết sau khi thủ phạm đã rời khỏi. Kết hợp AI vào nhận diện nguy hiểm tiềm ẩn qua hình ảnh và lời nói có thể giúp giảm thiểu nguy cơ ảnh hưởng tới cá nhân. Công nghệ này có thể hỗ trợ hoặc thay thế hệ thống báo động chống trộm hiện nay – cũng là một cách bảo đảm an toàn cá nhân.

At the automated level, linking what’s been learned about fraud through analysis of major trading systems can be pushed closer to the customer, with in-person banking, ATMs, and mobile devices.

Với công nghệ tự động, những thông tin về việc lừa đảo được tổng hợp thông qua phân tích hệ thống giao dịch có thể đưa tới khách hàng, các chi nhánh ngân hàng, máy rút tiền tự động và các thiết bị di dộng.

“People have recognized the need for AI at the transactional level,” said Mr. Tengwall. “What’s now being seen is that the convergence of physical security and other risk management tools and processes is an important issue.”

Theo ông Tengwall: “Mọi người đã nhận ra tầm quan trọng của AI trong các giao dịch. Giờ đây, chúng tôi nhắm tới một công việc vô cùng quan trọng nữa, đó là hoàn thiện, kết hợp công nghệ bảo vệ an ninh và các công cụ quản lí rủi ro khác.”