Công nghệ machine learning giúp gì cho ngân hàng?

Machine learning được vận hành như thế nào và chúng có thể giúp ích gì cho các ngân hàng? Cùng SmartOSC Fintech tìm hiểu về khái niệm, lợi ích và xu thế toàn cầu của ứng dụng này nhé!

Khái niệm Machine learning 

Machine Learning là khái niệm dùng để diễn tả việc học hỏi, tự động hiểu và xử lý các dữ liệu dựa vào các kỹ thuật mô hình hóa bài toán. Chẳng hạn như máy tính tự động phân loại thư rác, thư quan trọng… 

Tính năng nổi bật của Machine Learning là khả năng “tự học”. Theo thời gian, với nhiều dữ liệu ngày một nhiều hơn, các thuật toán cho phép hệ thống tính toán “thông minh” hơn. Sai số sẽ được giảm thiểu, kết quả đưa ra được chính xác hơn. Nghĩa là càng vận hành, Machine Learning càng “tự học” một cách thông minh hơn mà không cần đến sự can thiệp của con người.

Lợi ích của công nghệ machine Learning đối với ngân hàng 

Sử dụng Machine Learning để phân tích tín dụng

Các ngân hàng và tổ chức tài chính đã sử dụng machine learning để phát hiện và ngăn ngừa các giao dịch giả trong nhiều năm nay. Từ đó, giảm thiểu được công sức con người cực lớn. Ví dụ bạn muốn hoàn thành việc kiểm tra 12.000 hợp đồng tín dụng thương mại sẽ cần 360.000 giờ làm việc. Nhưng với công nghệ AI lại chỉ mất vài giây đã hoàn thành. 

Hơn nữa, việc xét duyệt tín dụng dựa trên machine learning đưa ra kết quả chính xác hơn nhờ mô hình chấm điểm theo AI kết hợp lịch sử tín dụng của khách hàng. Cùng với sức mạnh của big data, các ngân hàng có thể phân tích lượng dữ liệu lớn hơn trước rất nhiều. 

Xây dựng một hệ thống rủi ro tín dụng phân tầng

Mô hình chấm điểm tín dụng dựa trên AI của Intel có thể giúp ngân hàng tăng khả năng của Machine learning và phân tích dữ liệu. Cụ thể là: 

• Dataset analysis: giúp khai thác dữ liệu ban đầu, bao gồm cả phân tích số và biến nhóm.
• Pre-processing: Là việc tiền xử lý dữ liệu trước khi đưa vào thuật toán, bao gồm việc chuyển đổi các biến nhóm sang biến số bằng nhiều công nghệ khác nhau.
• Feature Selection: Loại bỏ các tính năng không liên quan bằng Random Forest hoặc thuật toán Xgboost.
• Data split: Dữ liệu được tích thành các chuỗi và thử nghiệm các tập cho các phân tích sâu hơn.
• Model Building: Mô hình machine learning được chọn cho việc học hỏi.
• Prediction: Dự báo về kết quả của một dữ liệu nạp vào.
• Evaluation: Tính toán độ hiệu quả bằng nhiều tiêu chuẩn đánh giá khác nhau.

Xu thế ứng dụng Machine Learning trên thế giới 

Trên thế giới, Machine Learning hiện được áp dụng rộng rãi trong việc khai thác dữ liệu, phát hiện thẻ tín dụng giả, chẩn đoán y khoa, chơi trò chơi và điều hướng rô-bốt (robot locomotion), phân tích thị trường chứng khoán, nhận dạng tiếng nói và chữ viết, phân loại các chuỗi DNA, dịch tự động. 

Machine Learning trong các ứng dụng trên sẽ tiếp tiếp nhận dữ liệu đầu vào, thực hiện xử lý, phân tích qua “bộ não logic” nhiều lớp, với độ phức tạp và mức độ “thông minh” ngày càng tăng.

Nhờ áp dụng phương pháp Machine Learning trong vận hành các hệ thống trí tuệ nhân tạo, các tập đoàn và công ty lớn trên thế giới đều đạt được những bước phát triển thần kỳ. Chẳng hạn như Facebook, Amazon, Google và các ngân hàng lớn nhỏ trên thế giới. 

Như vậy, chúng ta có thể thấy được một cách rõ ràng công nghệ Machine Learning hỗ trợ đắc lực cho ngân hàng trong quá trình xử lý, xét duyệt tín dụng và nhiều công việc khác. Đây là một xu thế toàn cầu mà các ngân hàng đang theo đuổi để có bước phát triển nhảy vọt, đem đến lợi nhuận cao, giảm thiểu sức người trong nhiều công đoạn.