Trí tuệ nhân tạo và lĩnh vực tài chính: Cơ hội và thách thức

Bài viết bàn về tác động của AI đến lĩnh vực tài chính qua phân tích thực trạng cho thấy nhiều dấu hiệu tích cực như giảm thời gian lao động, đưa ra dự đoán nhanh và chính xác, giảm sai sót từ nguyên nhân cảm xúc của con người, phát hiện gian lận và phòng chống nạn rửa tiền hiệu quả hơn... Mời các bạn cùng tham khảo.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Trí tuệ nhân tạo và lĩnh vực tài chính: Cơ hội và thách thức HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 59. 1Lê Hà Diễm Chi* Tóm tắt Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là những máy móc thông minh có những khả năng của trí tuệ và trí thông minh của con người. AI đã có bước đi bứt phá từ khi có kỹ thuật học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Sự phát triển của AI đã làm thay đổi nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực tài chính. Tác động của AI đến lĩnh vực tài chính qua phân tích thực trạng cho thấy nhiều dấu hiệu tích cực như giảm thời gian lao động, đưa ra dự đoán nhanh và chính xác, giảm sai sót từ nguyên nhân cảm xúc của con người, phát hiện gian lận và phòng chống nạn rửa tiền hiệu quả hơn… Tuy nhiên, AI cũng mang lại cho các ngành trong lĩnh vực tài chính những thử thách như những sự cố chớp nhoáng do các giao dịch thuật toán với tần số cao HFT (High- Frequency Trading), mối đe dọa cho các dịch vụ tư vấn truyền thống, dư thừa lao động. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, kỹ thuật máy học. 1. Giới thiệu Năm 1955, John McCarthy là người đầu tiên đưa cụm từ “trí tuệ nhân tạo” (Artificial Intelligence - AI) tại Hội nghị The Dartmout. Trong nhiều thập kỷ sau đó, AI không ngừng phát triển, cho đến thế kỷ 21, AI thật sự bùng nổ và phát triển mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực, cụ thể như y khoa, giáo dục, tài chính ngân hàng… Riêng với ngành tài chính có thể nói AI đã tạo ra một loạt đột phá trong ngành này. AI có nền tảng là khoa học máy tính, ngôn ngữ học, tâm lý học, toán học và triết học. Vì thế, có nhiều giả thuyết cho rằng AI trong tương lai dù chỉ thay thế một phần công việc của con người, nhưng hiệu suất tạo ra có thể vượt ngưỡng của con người. Bài viết sẽ giới thiệu những thay đổi trong lĩnh vực tài chính dưới tác động của AI, cụ thể trong dịch vụ bảo hiểm, các hoạt động sử dụng thuật toán, hoạt động phát hiện * Trường Đại học Ngân hàng TP. HCM | Email liên hệ: chilhd@buh.edu.vn 889 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM gian lận và rửa tiền, tính điểm tín dụng khách hàng của các ngân hàng. Bài viết cũng sẽ cung cấp một số sản phẩm AI đang được các tổ chức tài chính ứng dụng và được đánh giá là mang lại hiệu quả vượt trội. Qua thực tế ứng dụng AI, nhiều chuyên gia tài chính nhận định hiệu quả AI mang lại rất tích cực, nhưng điều quan trọng là phải xem xét tác động của sự phát triển này đối với sự ổn định tài chính và của toàn xã hội. Nghĩa là, AI mang lại cho lĩnh vực tài chính những cơ hội lẫn nhiều thách thức. 2. AI AI tức là sự thông minh của máy móc (Machine Intelligence) do con người tạo ra, nó là sản phẩm của khoa học và công nghệ nhằm làm cho máy có những khả năng của trí tuệ và trí thông minh của con người (McCarthy, 1998). Máy có trí tuệ và trí thông minh của con người được tiêu biểu như biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ và tiếng nói, biết học và tự thích nghi. AI ra đời dẫn đến sự phát triển của khái niệm học máy (Machine Learning) và kế tiếp là học sâu (Deep Learning). Ba khái niệm này được mô tả như hình 1: AI là vòng tròn lớn nhất, tiếp đến là vòng tròn Machine Learning và cuối cùng là vòng tròn nhỏ nhất Deep Learning. Deep Learning là kỹ thuật đang thúc đẩy sự bùng phát mạnh mẽ của AI trong nhiều lĩnh vực như hiện nay. Hình 1: Vòng tròn AI – ML - DL Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI): là Artificial Intelligence lĩnh vực khoa học và công nghệ nhằm làm cho máy có những khả năng của trí tuệ và trí thông Machine Learning minh của con người. Học máy (Machine Learning -ML): là việc ứng dụng các thuật toán để phân tích dựa trên dữ liệu Deep Learning lớn, học hỏi từ dữ liệu đó để thực hiện một quyết định hoặc dự đoán về các vấn đề có liên quan. Học sâu (Deep Learning - DL): Một kỹ thuật của học máy liên quan đến mạng nơ-ron nhân tạo (loại mạng thần kinh có trong não con người để tạo sự kết nối), cho phép máy có thể tự đào tạo chính mình. Nguồn: Goodfellow và cộng sự (2016) 890 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA ĐỊNH HÌNH LẠI HỆ THỐNG TÀI CHÍNH TOÀN CẦU VÀ CHIẾN LƯỢC CỦA VIỆT NAM 3. Lĩnh vực tài chính trong việc ứng dụng AI Trong báo cáo năm 2018 của Citibank về “Tương lai của ngành ngân hàng”(2), Citibank đã nhận định rằng lĩnh vực tài chính là lĩnh vực đầu tư nhiều nhất cho hoạt động AI và đang có tốc độ tăng trưởng rất nhanh. Hiện nay các quỹ đầu cơ và các công ty giao dịch tần suất cao (High-Frequency Trading – HFT) là những đối tượng chính sử dụng AI, bên cạnh các ngành khác như ngân hàng, fintech, bảo hiểm. AI trong tài chính được biết hiện nay là các giao dịch theo thuật toán, robot tư vấn, trợ lý khách hàng ảo (virtual customer assistants), phân tích tác động thị trường, xây dựng mô hình danh mục đầu tư hiệu quả,… Theo báo cáo của International Data Corporation, các công ty tài chính sẽ chi 11 triệu USD để hoạt động với AI và Machine Learning vào năm 2020(3). Theo ước tính của Pricewaterhouse Coopers, nếu áp dụng AI, các doanh ...