Vai trò của siêu tự động hóa trong lĩnh vực ngân hàng

Tóm tắt: Trong vài năm qua, việc sử dụng tự động hóa quy trình bằng Robot (RPA) trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng đã phát triển theo cấp số nhân nhằm giúp các quy trình thủ công được tự động hóa suốt ngày đêm với sự giám sát của con người để tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Chất lượng dữ liệu được cải thiện và nhân viên được phân công làm những công việc có giá trị cao hơn. Tuy nhiên, RPA chỉ tự động hóa các tác vụ độc lập. Do đó, cần có một hệ thống tích hợp cho phép tập trung từ đầu đến cuối để đảm bảo không chỉ các tác vụ riêng biệt được thực hiện tốt mà toàn bộ quy trình đều hiệu quả. 
 

Đầu năm 2022, công ty chuyên về nghiên cứu và tư vấn Gartner đã gợi ý rằng, siêu tự động hóa (Hyperautomation) là bước tiếp theo mà các doanh nghiệp cần thực hiện để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của họ. Nhờ áp dụng công nghệ này, hoạt động kinh doanh của các ngân hàng luôn tăng trưởng và đảm bảo tính liên tục trong thời kỳ đại dịch.
 

Từ khóa: Tự động hóa, siêu tự động hóa, quy trình tự động.
 

1. Siêu tự động hóa là gì?
 

Theo Gartner, siêu tự động hóa được xác định là một trong 10 xu hướng công nghệ chiến lược hàng đầu năm 2022. Cụ thể, Gartner định nghĩa siêu tự động hóa là “nền tảng kết hợp các công nghệ mà doanh nghiệp sử dụng để mở rộng xác định, kiểm tra nhằm nhanh chóng tự động hóa quy trình kinh doanh và công nghệ thông tin vượt ra ngoài giới hạn của các quy trình riêng lẻ”.
 

Siêu tự động hóa nhắc đến mức độ tự chủ kỹ thuật số cao, là quy trình tự động hóa các hoạt động kinh doanh từ đầu đến cuối để giảm bớt áp lực cho con người, tối ưu hóa hiệu quả và giảm chi phí.
 

Siêu tự động hóa không phải một thực thể duy nhất mà bản chất của công nghệ này liên quan đến việc sử dụng một cách có tổ chức nhiều công nghệ, công cụ hoặc nền tảng, trong đó, các trụ cột công nghệ chính của siêu tự động hóa bao gồm:
 

- RPA: Là quy trình sử dụng Robot mô phỏng lại hành vi của con người để thực hiện các công việc thủ công có tính lặp đi lặp lại.
 

- Trí tuệ nhân tạo (AI): Là cấp độ tiếp theo của RPA, thông qua việc máy tính có khả năng mô phỏng lại trí thông minh của con người  mở ra mức độ tự động hóa sâu hơn nhiều so với việc xử lý các tác vụ thủ công lặp đi lặp lại của RPA. 
 

- Quản lý quy trình kinh doanh thông minh (IBMP): Là giải pháp công nghệ thông minh kết hợp giữa phần mềm quản lý quy trình kinh doanh và AI. Đây thực sự là mấu chốt của siêu tự động hóa. IBMP mô tả phần mềm có khả năng quản lý việc chuyển đổi sang một môi trường siêu tự động hóa; là công cụ chiến lược xử lý các chu trình, chiến lược và quy trình làm việc liên quan đến việc cho phép tự động hóa đầu cuối và theo dõi kết quả để giải quyết các vấn đề.
 

Với siêu tự động hóa, các doanh nghiệp có thể thực hiện tự động hóa quy trình đầu cuối, kể cả những quy trình vốn không được tự động hóa trong thời gian trước. Điều này góp phần giúp nâng cao năng lực của nhân viên, hướng đến mục tiêu tự động hóa các nghiệp vụ phức tạp có tính lặp đi lặp lại một cách hiệu quả và tiết kiệm thời gian. 
 

2. Tầm quan trọng của siêu tự động hóa trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng
 

Tài chính, ngân hàng là các ngành có những tiềm năng lớn trong việc triển khai các công cụ siêu tự động hóa. Các nghiệp vụ có thể ứng dụng siêu tự động hóa bao gồm: Báo cáo định kỳ, tiếp thị, bán hàng và phân phối, dịch vụ ngân hàng, hoạt động thanh toán, hoạt động cho vay, khối công việc Back-office cùng những hoạt động hỗ trợ doanh nghiệp khác.
 

Một trong những ứng dụng nổi bật của siêu tự động hóa trong ngành Ngân hàng có thể kể đến việc vận dụng vào KYC - quy trình xác định và xác minh danh tính của khách hàng. Với sự phát triển của công nghệ và hướng đến mục tiêu đơn giản hóa các loại thủ tục, giấy tờ và tạo thuận lợi cho khách hàng, eKYC - quy trình định danh khách hàng điện tử đã ra đời. Điều này giúp cho các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tiết kiệm được thời gian, tiền bạc và nhân lực, đồng thời mang đến cho khách hàng trải nghiệm tốt hơn.
 

eKYC được tích hợp công nghệ OCR để trích xuất thông tin từ các tài liệu nhận dạng, sau đó đưa thông tin đã được mã hóa lên hệ thống trong vòng chưa đến 3 giây với khả năng chính xác lên đến 99%. Bên cạnh đó, eKYC còn được tích hợp thêm các công nghệ như xác thực sinh trắc học (Biometrics Authentication) với Face Matching - công cụ sử dụng thuật toán máy tính để chọn ra và nhận diện thông qua những đặc điểm riêng trên khuôn mặt khách hàng với độ chính xác 98%. 
 

Việc vận dụng các giải pháp siêu tự động hóa giúp ngân hàng đẩy mạnh việc giám sát hiệu quả các giao dịch, đồng thời chủ động xác định các hoạt động gian lận. Với các giải pháp AML end-to-end hoặc kết hợp cùng các ứng dụng RPA, ngân hàng có thể thu thập dữ liệu và phát hiện gian lận thông qua các thuật toán học máy (ML).
 

Bên cạnh đó, khi người tiêu dùng yêu cầu cung cấp sản phẩm nhanh hơn, chất lượng cao hơn và các ngân hàng đang phải chịu áp lực lớn để tăng hiệu quả, giảm chi phí. Tự động hóa các quy trình thông thường giúp giải phóng những người lao động có kỹ năng cho các nhiệm vụ có giá trị hơn và cũng làm giảm các sai sót do lỗi của con người. 
 

Với các mối đe dọa an ninh mạng hiện nay, điều quan trọng là mọi giao dịch phải an toàn 100%. Bằng cách giảm bớt sự can thiệp của con người và áp dụng tự động hóa, các ngân hàng có thể đảm bảo an ninh và an toàn ở một mức độ lớn.
 

Siêu tự động hóa giúp các ngân hàng cập nhật, báo cáo và phân tích dữ liệu theo thời gian thực. Nếu sự nhanh nhạy trong kinh doanh là dấu hiệu thành công, thì phân tích dữ liệu thời gian thực là chìa khóa cho điều này. Các ngân hàng thường khó xác định được sự kém hiệu quả nằm ở đâu do thiếu phân tích dữ liệu, mà lĩnh vực tài chính lại có số lượng lớn dữ liệu giao dịch có sẵn. Siêu tự động hóa có thể biến đổi các dịch vụ tài chính bằng cách thu thập thông tin chi tiết giúp các ngân hàng hiểu được xu hướng kinh doanh hiện tại và đưa ra dự đoán về kết quả trong tương lai.
 

Siêu tự động hóa trong ngành Ngân hàng nâng giúp cao hiệu quả và năng suất, giảm chi phí và tạo ra cơ hội mới. Nó cũng giúp cung cấp dịch vụ khách hàng ở cấp độ cao hơn. Các ngân hàng sử dụng nó để xử lý thanh toán, quản lý tài khoản và tự động hóa một số chức năng văn phòng như quản lý rủi ro và chấm điểm tín dụng. Mọi thứ từ thanh toán không cần tiếp xúc đến quét mã QR và việc sử dụng RPA trong lĩnh vực bảo hiểm đã khiến một số tổ chức tài chính nhận ra tiềm năng thực sự của siêu tự động hóa. 
 

3. Các ứng dụng của siêu tự động hóa trong ngân hàng

Cho vay
 

Siêu tự động hóa loại bỏ các quy trình phức tạp trên giấy tờ, rút ​​ngắn thời gian xử lý khoản vay và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Các công nghệ như RPA có thể trích xuất dữ liệu liên quan từ hồ sơ khoản vay và giảm thiểu các thủ tục giấy tờ thủ công dễ xảy ra sai sót.
 

Tiếp thị
 

Hoạt động tiếp thị cho phép ngân hàng tiếp cận khách hàng qua nhiều kênh và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. Các ngân hàng tự động hóa nhiệm vụ đăng, trả lời email hoặc tạo chuỗi email trong suốt hành trình của khách hàng. Người ta ước tính rằng điều này có thể giúp tăng khách hàng tiềm năng lên tới 451%.
 

Bán hàng và phân phối
 

Siêu tự động hóa cho phép các ngân hàng hiểu rõ hơn nhu cầu của khách hàng và thiết kế các sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng các nhu cầu đó. Đồng thời, cải thiện quy trình làm việc, dịch vụ khách hàng và trải nghiệm của khách hàng. Hơn nữa, cho dù hoạt động trực tiếp hay sử dụng mô hình kết hợp liên quan đến công việc từ xa, các chi nhánh vẫn có thể tăng lợi nhuận bằng cách sử dụng định tuyến thông minh.
 

Hoạt động tại văn phòng: Khi các ngân hàng hợp lý hóa các hoạt động tại văn phòng, họ có thể tập trung tốt hơn vào việc tăng cường quan hệ với khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Thông qua các giải pháp trực quan, các ngân hàng có thể dễ dàng áp dụng siêu tự động hóa cho các quy trình phức tạp của văn phòng họ.
 

Báo cáo theo quy định
 

Siêu tự động hóa các quy trình sẽ cho phép các ngân hàng dễ dàng thích ứng với các yêu cầu báo cáo quy định ngày càng phức tạp. Bắt đầu thực hiện các bước theo hướng này càng sớm, thì ngành Ngân hàng càng sớm chứng kiến ​​những thay đổi.
 

4. Vai trò của siêu tự động hóa trong lĩnh vực ngân hàng
 

Sự gia tăng của tự động hóa đã tác động đáng kể đến lĩnh vực tài chính, ngân hàng. Tự động hóa giúp các ngân hàng tiết kiệm thời gian, tiền bạc và công sức để có thể tập trung vào các nhiệm vụ khác có giá trị hơn các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu hoặc nhiệm vụ kế toán...
 

Vai trò của siêu tự động hóa là tăng tốc độ mà các ngân hàng có thể xử lý các giao dịch, quản lý tài sản của họ và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng. Ngoài ra, nó giúp họ đạt được mục tiêu của mình bằng cách tăng cường độ chính xác và khả năng hiển thị vào các quy trình họ cần thực hiện. Sau đây là một số lợi ích của siêu tự động hóa trong ngân hàng:
 

Tiết kiệm thời gian, tăng năng suất
 

Thời gian là một trong những nguồn tài nguyên quý giá nhất mà các tổ chức có thể sử dụng. Tự động hóa quy trình nhập dữ liệu bằng phần mềm tạo tài liệu tự động, siêu tự động hóa có thể giúp các ngân hàng tiết kiệm thời gian bằng cách loại bỏ các thao tác thủ công như nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu hoặc sao chép thông tin từ nơi này sang nơi khác. Vì không cần sự giám sát hoặc can thiệp của con người, những người lao động chân tay có thể dành nhiều thời gian hơn để làm những công việc sáng tạo. Phần mềm tự động hóa sẽ xử lý tất cả các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, do đó nâng cao năng suất của doanh nghiệp và nhân viên.
 

Giảm lỗi
 

Các ngân hàng sử dụng siêu tự động hóa với các công nghệ và giải pháp phần mềm phù hợp để phát hiện và giải quyết lỗi. Với sự trợ giúp của các giải pháp nhận dạng hình ảnh và AI, các lỗi trong hệ thống bảo mật dữ liệu lớn có thể được xác nhận trong vài giây và được sửa chữa để  không ảnh hưởng đến quá trình xử lý tiếp theo hoặc dẫn đến các vấn đề lớn hơn sau này. Kết quả này là giảm thiểu lỗi cho các dịch vụ ngân hàng và phục vụ khách hàng tốt hơn.
 

Tăng hiệu quả
 

Siêu tự động hóa cho phép các ngân hàng hoạt động với công suất tối đa và với sự can thiệp tối thiểu của con người. Việc áp dụng công nghệ siêu tự động hóa giúp ngân hàng hợp lý hóa hoạt động, tăng cường quan hệ khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Thông qua việc triển khai các giải pháp không cần mật mã và trực quan, các quy trình phụ trợ được hưởng lợi từ việc cải thiện độ chính xác, kịp thời, độ tin cậy và mức độ linh hoạt cao.
 

Giảm chi phí
 

Một lợi ích khác của siêu tự động hóa là nó có thể tiết kiệm chi phí. Với các hệ thống như IBM Watson, các doanh nghiệp có thể tạo ra doanh thu bằng cách cung cấp các dịch vụ phân tích dữ liệu lớn. Ví dụ: Một ngân hàng có thể cung cấp giải pháp AI cho những khách hàng muốn đưa ra quyết định sáng suốt hơn về tài chính hoặc đầu tư của họ. Sau đó, ngân hàng có thể sử dụng dữ liệu này để tạo doanh thu từ việc bán những thông tin chi tiết này cho các khách hàng khác - một tình huống đôi bên cùng có lợi cho tất cả mọi người tham gia.
 

Cải thiện sự hài lòng của khách hàng
 

Việc triển khai các công nghệ siêu tự động hóa nâng cao trải nghiệm cho khách hàng bằng cách cung cấp cho họ các giải pháp có độ tin cậy cao, nhanh chóng và linh hoạt. Nhờ sử dụng công nghệ này đã giúp các ngân hàng quản lý khối lượng lớn dịch vụ và đáp ứng các yêu cầu đa dạng từ khách hàng và cải thiện các dịch vụ hiện có. 
 

Không chỉ các ngân hàng mà ngay cả khách hàng cũng có thể theo dõi tất cả các giao dịch của họ một cách dễ dàng chỉ bằng cách đăng nhập vào tài khoản của bạn bất cứ lúc nào trong ngày hay đêm. Siêu tự động hóa giúp khách hàng truy vấn, điền biểu mẫu, tạo tài liệu... mà không cần sự can thiệp của nhân viên. 
 

Luôn cập nhật tất cả các nhiệm vụ
 

Siêu tự động hóa đáp ứng mọi yêu cầu của tự động hóa ngành Ngân hàng 

Siêu tự động hóa có thể tự động hóa toàn bộ quy trình tài chính bằng cách tích hợp trực tiếp vào hệ thống ERP. Nó sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều hệ thống (ví dụ: Phần mềm kế toán) và cung cấp khả năng hiển thị theo thời gian thực về những gì đang xảy ra trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh. Sau đó, siêu tự động hóa tạo quy trình làm việc dựa trên các điểm dữ liệu này. Các quy trình công việc này bao gồm các nhiệm vụ như gửi email nhắc nhở khi hóa đơn đến hạn hoặc tạo báo cáo dựa trên các tiêu chí cụ thể. Thậm chí có thể sử dụng siêu tự động hóa như một công cụ để đào tạo những nhân viên mới chưa có kinh nghiệm trong bộ phận tài chính.
 

Đảm bảo tuân thủ
 

Việc tuân thủ là rất quan trọng đối với các ngân hàng để tránh bị phạt và phòng ngừa rủi ro. Tự động hóa các quy trình quản lý cho phép các ngân hàng đáp ứng yêu cầu báo cáo phức tạp. Ngoài ra, RPA có thể được dựa vào để nâng cao tính chính xác trong báo cáo, giúp có một cái nhìn tổng quan chi tiết về hồ sơ và đảm bảo tính minh bạch, làm giảm đáng kể thiệt hại tài chính do gian lận và sai sót.
 

Để xử lý các giao dịch, siêu tự động hóa sử dụng máy học để nhận ra các mẫu và xu hướng dự đoán. Với khối lượng lớn dữ liệu hoạt động suốt ngày đêm, có thể đạt được mức độ chính xác cao hơn, điều mà con người khó đạt được. 
 

5. Những thách thức tự động hóa ngành Ngân hàng
 

Trong khi tự động hóa là một công cụ tuyệt vời để tăng hiệu quả và năng suất đối với ngành tài chính, ngân hàng thì tự động hóa cũng đi kèm với những thách thức, bao gồm:
 

Chuyên môn hóa
 

Việc chuyên môn hóa máy móc dùng để tự động hóa là một thách thức lớn đối với nhiều ngân hàng. 
 

Ví dụ: Ngân hàng A sử dụng các công cụ do AI hỗ trợ để dự đoán mức độ tín nhiệm của khách hàng, trong khi ngân hàng B sử dụng phương pháp thủ công là xem qua lịch sử giao dịch để dự đoán mức độ tín nhiệm của khách hàng. Ngân hàng A cũng sử dụng các phần mềm khác nhau để hỗ trợ khách hàng theo thời gian thực và sử dụng các công cụ tiếp thị AI để tăng cường sự hiện diện trực tuyến của mình.
 

Như vậy việc áp dụng siêu tự động hóa trong ngành Ngân hàng, sự chuyên môn hóa của máy móc, công cụ phải tăng lên. 

Quản lý dữ liệu
 

Các ngân hàng phải quản lý hàng chục nghìn nhật ký, số liệu và tập dữ liệu... Đây cũng là một thách thức khác liên quan đến việc quản lý dữ liệu trên tất cả các hệ thống liên quan đến các quy trình tự động.
 

Quá trình đơn giản hóa
 

Các giải pháp tùy chỉnh cho các nhu cầu làm tăng sự hài lòng của khách hàng nhưng làm giảm khả năng bảo trì và gây ra sự phức tạp của quy trình. Các ngân hàng cần đánh đổi một cách thông minh giữa đơn giản hóa quy trình và sự hài lòng của khách hàng. Một khách hàng với những yêu cầu cực kỳ phức tạp có thể không phải là đối tượng phù hợp với một quy trình chuẩn hóa phục vụ nhiều khách hàng khác.
 

6. Kết luận
 

Khi ngành Ngân hàng không ngừng phát triển, áp dụng các công nghệ mới để gia tăng giá trị và xác định thành một lĩnh vực hiệu quả, có khả năng phục hồi cao. Các dịch vụ siêu tự động hóa có vai trò sâu rộng trong việc định hình tương lai của ngành Ngân hàng. Siêu tự động hóa sẽ giúp cải thiện trải nghiệm của cả khách hàng và nhân viên đối với các ứng dụng bên ngoài và nội bộ cũng như chức năng kinh doanh.
 

Như vậy, triển khai siêu tự động hóa trong hoạt động ngân hàng là xu hướng tất yếu trong quá trình phát triển. Ngày nay, nhiều ngân hàng tại Việt Nam đã nhận ra tầm quan trọng của siêu tự động hóa và có những bước đi phù hợp.
 

Tài liệu tham khảo:
 

1. https://virtusflow.com/hyper-automation-and-what-it-means-for-the-banking-industry/

2. https://justtotaltech.com/the-role-of-hyperautomation-in-banking-and-finance/

3. https://winactorsupport.com/what-is-hyperautomation/

4. https://www.fincyte.com/how-is-hyperautomation-transforming-banking-and-finance/

5.ihttps://todaybusinessupdates.com/the-role-of-hyperautomation-in-banking-and-finance/
 

ThS. Lê Cẩm Tú

Khoa Hệ thống Thông tin Quản lý - Học viện Ngân hàng