Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, các tổ chức tài chính ở mọi quy mô đều đang áp dụng các công nghệ tiên tiến để duy trì khả năng cạnh tranh và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng của mình. Các tổ chức tài chính vi mô (MFI), một hiện tượng toàn cầu của các công ty dịch vụ tài chính phi ngân hàng, bắt đầu bằng một thí nghiệm đơn giản ở Bangladesh của một Ngân hàng—Muhammad Yunus—bằng cách cho một nhóm 42 phụ nữ vay 27 đô la để làm các sản phẩm từ tre. Cuối cùng, doanh nghiệp này đã mở rộng quy mô để giúp những người phụ nữ này thoát khỏi đói nghèo. Yunus đã giành được Giải Nobel Hòa bình và châm ngòi cho phong trào tài chính vi mô.
Ngày nay, lĩnh vực này dự kiến sẽ tăng trưởng 14% mỗi năm. Hiệu suất ổn định của các tổ chức tài chính vi mô là nhờ khả năng xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với khách hàng và sử dụng mô hình cho vay theo nhóm.
Phân khúc dịch vụ tài chính độc đáo này, phục vụ nhu cầu tài chính của các phân khúc dân số chưa được phục vụ đầy đủ, hiện đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các ngân hàng hợp tác xã và tư nhân lớn khi họ thâm nhập vào khu vực bán đô thị. Các tổ chức tài chính vi mô đã chậm trễ trong việc áp dụng tự động hóa và các công nghệ tiên tiến khác, khiến họ phải đối mặt với nhiều vấn đề hơn.
Các tổ chức tài chính vi mô thường theo đuổi ba mục tiêu chính:
-
Duy trì lợi nhuận trong khi vẫn tạo ra tác động xã hội
-
Ngăn ngừa rủi ro trong khi cố gắng đạt được sự hòa nhập về tài chính
-
Giảm chi phí hoạt động trong khi vẫn cung cấp dịch vụ chất lượng
Để đạt được những mục tiêu này, họ phải khám phá các công nghệ mới để phù hợp hoặc vượt trội hơn chất lượng dịch vụ do các ngân hàng và tổ chức lớn cung cấp. AI tạo sinh là một tập hợp con của AI tập trung vào việc tạo nội dung—chẳng hạn như văn bản, hình ảnh hoặc thậm chí là các mô hình tài chính—dựa trên các mẫu và dữ liệu mà nó đã học được.
Trong blog này, chúng ta sẽ khám phá khả năng của AI tạo sinh trong các tổ chức tài chính vi mô và cách công nghệ này có thể giúp họ đạt được các mục tiêu chính.
Mục tiêu 1 – Lợi nhuận
GenAI cung cấp một số cơ hội để tăng lợi nhuận trong các tổ chức tài chính vi mô trong khi vẫn tạo ra tác động xã hội. Một trong những lĩnh vực đó là lập kế hoạch tài chính cá nhân cho những người chưa được phục vụ đầy đủ. Khoảng 65% khách hàng tài chính vi mô ở các vùng nông thôn, do đó, các tổ chức tài chính vi mô có trách nhiệm rất lớn trong việc tác động đến cuộc sống của những người có khả năng tiếp cận hạn chế với dịch vụ ngân hàng chính thức. Bằng cách phân tích dữ liệu tài chính và mục tiêu của nhóm nhân khẩu học này, AI có thể tạo ra các gói tùy chỉnh, kế hoạch tiết kiệm và lịch trình trả nợ bao gồm nhiều hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của các nhóm chưa được tiếp cận dịch vụ ngân hàng.
GenAI cũng có thể hỗ trợ nhắm mục tiêu tốt hơn vào các thị trường nông thôn và bán thành thị. Khả năng phân tích dữ liệu của GenAI có thể giúp xác định các nhóm nhân khẩu học có tiềm năng cao và cải thiện các dự báo khu vực liên quan đến nhóm dân số chưa được tiếp cận dịch vụ ngân hàng. Đối với các tổ chức tài chính vi mô, việc tuân thủ quy tắc 80-20—phân bổ nguồn lực cho 20% kênh đóng góp 80% doanh thu—là rất quan trọng để tối đa hóa tăng trưởng và tăng tác động xã hội. Ví dụ, phụ nữ chiếm 56% số người vay vốn vi mô trên toàn cầu vào năm 2023. Điều này tạo ra cơ hội lớn cho các tổ chức tài chính vi mô xây dựng các sản phẩm và chiến dịch của mình.
Mục tiêu 2 – Phòng ngừa rủi ro
Tổng danh mục cho vay toàn cầu của các tổ chức tài chính vi mô ước tính là hơn 183 tỷ đô la , tăng trưởng theo năm (YoY)—danh mục trung bình có rủi ro vẫn ổn định ở mức 4,6%. Một trong những thách thức lớn nhất ở các thị trường bán thành thị và nông thôn là tỷ lệ vỡ nợ cao đối với các khoản vay. GenAI có thể giảm rủi ro này và cải thiện quy trình chấm điểm tín dụng bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về khả năng tín dụng, thói quen chi tiêu và lịch sử tài chính của khách hàng. Điều này cho phép các tổ chức tài chính vi mô giảm rủi ro vỡ nợ và do đó cung cấp các khoản vay cho nhiều nhóm đối tượng chưa được phục vụ đầy đủ hơn.
GenAI có thể có giá trị trong việc xây dựng các hệ thống phát hiện gian lận mạnh mẽ cho các tổ chức tài chính vi mô. Các công ty này thường phải đối mặt với vi phạm dữ liệu và gian lận do các ứng dụng có chi phí thấp và có phân khúc người dùng có rủi ro cao. Theo báo cáo, có hơn 173 triệu người vay tài chính vi mô trên toàn thế giới vào năm 2022, "đánh dấu mức tăng trưởng trung bình là 5%".
Khi các tổ chức tài chính vi mô tiếp tục mở rộng dịch vụ của mình, đặc biệt là ở các khu vực đang phát triển, họ có thể sử dụng GenAI với các hệ thống phát hiện gian lận để phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực, xác định các bất thường và hoạt động đáng ngờ. Ngoài ra, các mô hình GenAI có thể mô phỏng nhiều tình huống gian lận khác nhau, bao gồm dữ liệu tổng hợp và các mẫu không xác định, mang lại lợi thế hơn các kỹ thuật truyền thống.
Mục tiêu 3 – Giảm chi phí hoạt động
Các tổ chức tài chính vi mô thường gặp khó khăn với chi phí hoạt động cao do phụ thuộc vào nhiều hoạt động thực địa hơn (tốn nhiều nhân công) và đối tượng mục tiêu của họ không có khả năng áp dụng các dịch vụ kỹ thuật số. Việc kết hợp GenAI và tự động hóa cho phép các tổ chức tài chính vi mô tự động hóa các chức năng văn phòng như xử lý khoản vay, xác minh tài liệu và kiểm tra tuân thủ, giúp giảm đáng kể chi phí hoạt động và thời gian xử lý. GenAI có thể xử lý và hiểu hiệu quả các tài liệu phi cấu trúc, do đó giảm chi phí xử lý thủ công.
GenAI cũng có thể giúp các tổ chức tài chính vi mô (MFI) khai thác đầy đủ tiềm năng của dịch vụ khách hàng bằng ngôn ngữ bản địa để giảm khối lượng công việc cho các tác nhân con người. Với những tiến bộ trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), các ngôn ngữ bản địa được nói ở các vùng nông thôn có thể được phục vụ hiệu quả hơn, nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Các chatbot do GenAI điều khiển có thể giao tiếp bằng ngôn ngữ địa phương và cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7.
GenAI cũng có thể tạo ra các hướng dẫn, mẹo và hướng dẫn bằng ngôn ngữ địa phương về cách sử dụng dịch vụ ngân hàng di động cho các quy trình như quản lý khoản vay, mở tài khoản, v.v. để thúc đẩy các tùy chọn tự phục vụ.
Những thách thức và cân nhắc
Trong khi GenAI cung cấp nhiều khả năng, vẫn có những cân nhắc quan trọng. Các LLM bên ngoài có triển vọng lớn, nhưng việc áp dụng chậm do những thách thức liên quan đến bảo mật, lưu trữ dữ liệu và rủi ro về "ảo giác" AI. Một nền tảng tự động hóa cấp doanh nghiệp, hỗ trợ AI như UiPath Business Automation Platform™ có thể cung cấp một cổng an toàn cho các LLM này. Nền tảng UiPath thực hiện điều này thông qua UiPath AI Trust Layer , nền tảng ngữ cảnh và khả năng tạo ra tăng cường truy xuất (RAG) .
Các tổ chức tài chính vi mô cũng cần giải quyết những thách thức sau khi triển khai GenAI:
-
Quyền riêng tư dữ liệu : xử lý dữ liệu khách hàng một cách cẩn thận là rất quan trọng để duy trì lòng tin. Khi sử dụng các công cụ Gen AI, các tổ chức tài chính phải triển khai các biện pháp bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư mạnh mẽ.
-
Chi phí triển khai : phát triển và triển khai hệ thống GenAI có thể tốn kém. Các tổ chức tài chính vi mô phải đánh giá cẩn thận ROI và đảm bảo rằng lợi ích thu được lớn hơn chi phí bỏ ra.
-
Mối quan ngại về đạo đức : Các quy trình ra quyết định của AI phải minh bạch và không thiên vị. Các tổ chức tài chính vi mô cần đảm bảo rằng hệ thống AI của họ không phân biệt đối xử với bất kỳ nhóm dân số hoặc cá nhân nào.
-
Tuân thủ quy định : Các tổ chức tài chính vi mô phải tuân thủ khi sử dụng GenAI để đưa ra quyết định hoặc giao tiếp với khách hàng. Ở đây, việc giám sát và giám sát phù hợp đóng vai trò quan trọng.
Phần kết luận
GenAI hứa hẹn rất nhiều cho các tổ chức tài chính vi mô. Khi lĩnh vực này phát triển, việc sử dụng GenAI và tự động hóa sẽ có tác động trực tiếp đến việc đưa nhiều người hơn vào hệ thống tài chính chính thức thông qua khả năng nhận thức rộng lớn của nó.
Từ các dịch vụ được cá nhân hóa và đánh giá rủi ro nâng cao đến hiệu quả hoạt động và phòng ngừa gian lận, GenAI có thể trở thành động lực tăng trưởng quan trọng.
Tuy nhiên, để khai thác hết sức mạnh của GenAI, các MFI phải giải quyết những thách thức liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, chi phí, đạo đức và tuân thủ. Các MFI sẽ cần các chiến lược chu đáo và chính sách có trách nhiệm của các tổ chức ở cấp Hội đồng quản trị và C-suite.