Chuyên gia EY: “AI và RPA tạo ra chuẩn mực mới cho các doanh nghiệp tài chính, bảo hiểm”
Với kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng, chuyên gia đến từ EY đã chỉ ra những xu hướng và lộ trình ứng dụng AI & RPA cho doanh nghiệp để nhanh chóng thay đổi, tối ưu vận hành từ đó tạo nên lợi thế cạnh tranh trong giai đoạn bình thường mới.
AI và RPA, xu hướng chủ đạo của ngành tài chính, ngân hàng và bảo hiểm
Với cương vị là người phụ trách phát triển mảng Fintech của tập đoàn tư vấn và kiểm toán EY, ông Varun Mittal đã có những chia sẻ với 240 đại diện các doanh nghiệp đang hoạt động trong lĩnh vực tài chính, bảo hiểm, ngân hàng tại hội thảo do FPT tổ chức về xu hướng mới nhất trên thế giới trong việc tích hợp công nghệ, số hoá vào các nghiệp vụ chuyên môn để tạo nên những điểm bứt phá.
Vị chuyên gia này cho biết "Sự kết hợp giữa AI (trí tuệ nhân tạo) và RPA (Tự động hoá quy trình bằng robot) sẽ tạo những chuẩn mực mới trong hoạt động của các doanh nghiệp tài chính, bảo hiểm, ngân hàng. Ở bình diện chung, công nghệ AI có những lợi thế vượt trội khi giúp doanh nghiệp gia tăng doanh thu khi kết nối và cá nhân hoá mọi tương tác với khách hàng mạnh mẽ và tức thời; tối ưu vận hành bằng các mô hình, quy trình tự động hoá cùng thuật toán phân tích, xử lí thông minh; quản trị rủi ro với các hệ thống theo dõi, phân tích và đánh giá thông tin."
Cũng tại đây, ông Varun Mittal đã chỉ ra các cấp độ khác nhau của việc ứng dụng công nghệ AI và RPA trong doanh nghiệp. "Tự động hóa thông minh trong doanh nghiệp dựa trên công nghệ AI được chia làm 3 cấp độ Robotics – Machine Learning – Deep Learning, tùy thuộc vào độ phức tạp trong quy trình hoạt động của doanh nghiệp", ông Varun Mittal nói.
Cấp độ đầu tiên, Robotics được hiểu là tự động hóa các quy trình kinh doanh có tính lặp lại cao, dựa trên những quy tắc đã được quy định trước, ví dụ như nhập dữ liệu từ nhiều hệ thống, so sánh đối chiếu thông tin hay lập các báo cáo tổng hợp. Cấp độ thứ hai, Machine Learning, doanh nghiệp sẽ có sự hỗ trợ của những "nhân sự số" có khả năng tự học, tự động thực hiện các tác vụ với độ chính xác cao dựa trên việc phân tích dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Và cấp độ thứ 3, Deep Learning, ở cấp độ này, các "nhân sự số" sẽ cùng hợp lực với con người để giúp đưa ra những quyết định nhanh chóng hơn.
Cũng theo ông Varun Mittal, trên thế giới tỷ lệ người dùng thiết bị di động đang gia tăng nhanh chóng, đây chính là kho dữ liệu khổng lồ, doanh nghiệp cần có năng lực công nghệ phù hợp để tiếp cận được kho dữ liệu này. Một số công ty tài chính đa quốc gia như Credolab, MicroMoney hay các công ty thương mại điện tử…, đã dựa vào dữ liệu từ hành vi, thói quen của người dùng thiết bị di động để có thể chấm điểm tín dụng khách hàng, ứng dụng trợ lí ảo tổng đài hay tạo ra những dịch vụ được cá nhân hoá mạnh mẽ để gia tăng mức độ trải nghiệm và hài lòng của khách hàng.
Còn tại Việt Nam, ông Dương Lê Minh Đức, chuyên gia Giải pháp FPT.AI của FPT đưa ra ví dụ của một ngân hàng hàng đầu thế giới tại Việt Nam khi ứng dụng giải pháp dựa trên công nghệ AI và RPA của FPT để tự động hóa quy trình khởi tạo khoản vay thông qua việc trích xuất thông tin cần thiết từ ảnh chụp giấy tờ, phân loại và tự động hoàn hiện hồ sơ trên hệ thống theo quy trình. Kết quả là ngân hàng này đã rút ngắn 80% thời gian chờ đợi của khách hàng.
Lộ trình thành công cho doanh nghiệp
Theo ông Varun Mittal, để triển khai công nghệ AI và RPA, doanh nghiệp cần tuân thủ lộ trình ba bước. Bước một là xây dựng ý tưởng dựa trên chiến lược phát triển của doanh nghiệp và nhu cầu từ phía khách hàng của doanh nghiệp. Bước thứ hai là phân tích năng lực tổ chức để từ đó đưa ra phương thức triển khai phù hợp như doanh nghiệp tự phát triển, triển khai giải pháp hay thuê mua giải pháp từ bên ngoài. Và bước cuối cùng là phát triển, tiếp thị và triển khai.
Cùng chung quan điểm trên, dựa trên phương pháp luận FPT Digital Kaizen, các chuyên gia của FPT đưa ra lộ trình nghĩ lớn - khởi động thông minh – nhân rộng thần tốc cho các doanh nghiệp khi ứng dụng công nghệ AI và RPA vào tối ưu vận hành. "Tùy vào độ phức tạp trong quy trình hoạt động, doanh nghiệp chỉ mất thời gian khoảng 1 – 6 tuần để triển khai giải pháp RPA của FPT và có thể đánh giá ngay kết quả trong vòng 2-4 tuần. Sau khi có kết quả đánh giá, doanh nghiệp sẽ chỉ mất 4-8 tuần để triển khai trên diện rộng", ông Bùi Đình Giáp, Giám đốc Nền tảng tự động hóa quy trình bằng robot – akaBot của FPT cho biết.
Ông Bùi Đình Giáp, Giám đốc akaBot chia sẻ tại sự kiện
Theo các con số đo lường được, các sản phẩm giải pháp kết hợp AI và RPA do FPT phát triển như Trợ lý Ảo tổng đài FPT.AI, FPT.AI Vision – Giải pháp định danh khách hàng, FPT.Conversation – Nền tảng hội thoại thông minh, akaBot – nền tảng tự động hóa quy trình nghiệp vụ doanh nghiệp có thể giúp doanh nghiệp giảm tới 60% chi phí, tiết kiệm 90% thời gian cho các hoạt động, nghiệp vụ vận hành của doanh nghiệp.
