Gửi bình luận
Chủ Nhật, 12/1/2025
Chủ Nhật, 12/1/2025
Mặc dù có những hạn chế, nhưng triển vọng tương lai của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) trong các dịch vụ ngân hàng là rất hứa hẹn khi công nghệ tiếp tục phát triển và trở nên tinh xảo hơn.
Tóm tắt: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để ngành Ngân hàng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn như phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá của khách hàng và các bài báo. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật NLP cho dữ liệu này, các ngân hàng có thể thu được những hiểu biết có giá trị về tâm lý khách hàng, xu hướng thị trường và rủi ro tiềm ẩn. Những hiểu biết sâu sắc về NLP có thể giúp các ngân hàng cải thiện sự hài lòng của khách hàng, xác định các cơ hội thị trường mới và giảm thiểu rủi ro. NLP cũng có thể được sử dụng để tự động hóa một số dịch vụ ngân hàng, chẳng hạn như chatbot dịch vụ khách hàng và hệ thống phát hiện gian lận. Mặc dù có những hạn chế, nhưng triển vọng tương lai của NLP trong các dịch vụ ngân hàng là rất hứa hẹn khi công nghệ tiếp tục phát triển và trở nên tinh xảo hơn.
Applying natural language processing technology in banking
Abstract: Natural Language Processing (NLP) has emerged as a powerful tool for banking industry to process and analyze large amounts of unstructured data from various sources such as media so-cial, customer notes and articles from media. By applying NLP techniques to this data, banks can gain valuable insights on customer sentiment, market trends and potential risks. NLP in-sights can help banks improve customer satisfaction, identify new market opportunities and reduce risk. NLP can also be used to automate some banking services, such as customer service chatbots and fraud detection systems. Despite its limitations, the future prospects of NLP in banking services are very promising as technology continues to develop and become more so-phisticated.
I. Giới thiệu tổng quan về xử lý ngôn ngữ tự nhiên - NLP
1.1. Khái niệm NLP
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI), cho phép máy móc hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người. Mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLMs), chẳng hạn như GPT-3, đã cách mạng hóa NLP bằng cách cung cấp hiệu suất vô song trong mô hình hóa ngôn ngữ và tạo văn bản. Các ngân hàng đã và đang đối mặt với một thách thức đáng kể trong việc xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) từ các nguồn như phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá của khách hàng và các bài báo. NLP là một trong những giải pháp để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu phi cấu trúc này.
NLP xử lý sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ của con người. Nó liên quan đến việc dạy máy hiểu và tạo ra ngôn ngữ của con người, cả viết và nói. Các thuật toán NLP sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để phân tích và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
BẢNG
(Nguồn: www.levity.ai)
NLP và LLMs được sử dụng cùng nhau để xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc như dữ liệu văn bản, không dễ phân tích bằng các kỹ thuật truyền thống. Chúng được sử dụng trong nhiều ứng dụng, bao gồm phân tích cảm xúc, dịch máy, chatbot,… NLP và LLMs đã cách mạng hóa lĩnh vực AI và ngày càng được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau để trích xuất thông tin chi tiết từ khối lượng dữ liệu lớn.
1.2. Những thách thức trong phân tích dữ liệu
Ngành dịch vụ tài chính tạo ra một lượng lớn dữ liệu, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Dữ liệu có cấu trúc bao gồm các giao dịch tài chính, số dư tài khoản và thông tin khách hàng, có thể dễ dàng tổ chức và phân tích. Dữ liệu phi cấu trúc bao gồm các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng và các nguồn thông tin khác không được tổ chức và yêu cầu phân tích phức tạp hơn.
Ngành dịch vụ tài chính phải đối mặt với một số thách thức về phân tích dữ liệu, bao gồm:
- Khối lượng dữ liệu: Các ngân hàng tạo ra khối lượng dữ liệu lớn, gây khó khăn cho việc xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.
- Độ phức tạp của dữ liệu: Dữ liệu tài chính có thể phức tạp và khó phân tích, đặc biệt là dữ liệu phi cấu trúc. Điều này gây khó khăn cho các ngân hàng trong việc trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu.
- Chất lượng dữ liệu: Chất lượng dữ liệu rất quan trọng trong các dịch vụ tài chính, vì dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến sai sót trong phân tích và ra quyết định.
- Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Các ngân hàng được yêu cầu đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu của khách hàng. Điều này có thể gây khó khăn cho việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn bên ngoài như mạng xã hội.
- Tích hợp dữ liệu: Các ngân hàng sử dụng nhiều hệ thống và nền tảng, dẫn đến dữ liệu được lưu trữ ở nhiều định dạng và vị trí khác nhau. Điều này có thể gây khó khăn cho việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phân tích.
Để vượt qua những thách thức này, các ngân hàng đang sử dụng ngày càng nhiều NLP và các kỹ thuật máy học để xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc. NLP có thể giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về tâm lý khách hàng, xu hướng thị trường và rủi ro tiềm ẩn. Tuy nhiên, những kỹ thuật này đòi hỏi chuyên môn và nguồn lực, bao gồm các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và cơ sở hạ tầng, để triển khai hiệu quả.
II. Các ứng dụng của NLP trong hoạt động ngân hàng
2.1. Xử lý dữ liệu phi cấu trúc
Dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) là dữ liệu thiếu cấu trúc xác định, gây khó khăn cho việc phân tích bằng các phương pháp truyền thống. Trong các dịch vụ tài chính, các nguồn dữ liệu phi cấu trúc bao gồm mạng xã hội, đánh giá của khách hàng, tin bài và email. Có nhiều nguồn dữ liệu phi cấu trúc trong ngành dịch vụ tài chính, bao gồm:
- Phương tiện truyền thông xã hội: Các công ty dịch vụ tài chính có thể thu thập dữ liệu từ các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter, Facebook và LinkedIn để hiểu cảm tính của khách hàng và nhận thức về thương hiệu.
- Phản hồi của khách hàng: Phản hồi từ các cuộc khảo sát khách hàng, tương tác hỗ trợ khách hàng và đánh giá của khách hàng trên các trang web như Yelp, Google Reviews hoặc Trustpilot có thể cung cấp thông tin chi tiết về sự hài lòng của khách hàng và các lĩnh vực cần cải thiện.
- Các bài báo và blog: Các bài báo, blog và các nguồn truyền thông khác có thể cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng thị trường và các rủi ro tiềm ẩn.
- Bản ghi của trung tâm cuộc gọi: Có thể phân tích bản ghi và bản ghi của trung tâm cuộc gọi để hiểu cảm tính của khách hàng và cải thiện dịch vụ khách hàng.
- Nhật ký email và trò chuyện: Nhật ký email và trò chuyện có thể cung cấp thông tin chi tiết về các vấn đề hỗ trợ và tương tác của khách hàng.
- Báo cáo của nhà phân tích: Báo cáo của nhà phân tích từ các ngân hàng đầu tư và các ngân hàng khác có thể cung cấp thông tin chuyên sâu về xu hướng thị trường và hiệu quả tài chính của các công ty.
- Tài liệu nghiên cứu: Tài liệu nghiên cứu từ các học giả và chuyên gia tài chính có thể cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng của ngành và những rủi ro tiềm ẩn.
Bằng cách sử dụng NLP và kỹ thuật học máy, các ngân hàng có thể xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc này để hiểu rõ hơn về tâm lý khách hàng, xu hướng thị trường và rủi ro tiềm ẩn. Điều này có thể giúp các ngân hàng cải thiện hoạt động của họ, giảm rủi ro và đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.
Giải thích về các kỹ thuật NLP để phân tích dữ liệu phi cấu trúc
Trong bối cảnh dịch vụ tài chính, các kỹ thuật NLP có thể được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, phản hồi của khách hàng, bài báo,... Một số kỹ thuật NLP phổ biến được sử dụng trong các dịch vụ tài chính bao gồm:
- Khai thác văn bản: Các kỹ thuật khai thác văn bản được sử dụng để trích xuất thông tin và hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc. Điều này có thể bao gồm xác định các mẫu trong phản hồi của khách hàng, trích xuất phân tích cảm xúc từ các bài đăng trên mạng xã hội và xác định xu hướng trong các bài báo.
- Nhận dạng thực thể được đặt tên: Nhận dạng thực thể được đặt tên (NER) là một kỹ thuật được sử dụng để xác định và trích xuất thông tin cụ thể từ văn bản, chẳng hạn như tên người, công ty và địa điểm. Trong các dịch vụ tài chính, NER có thể được sử dụng để trích xuất thông tin từ các bài báo, báo cáo phân tích và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác.
- Phân tích cảm xúc: Phân tích cảm xúc là một kỹ thuật được sử dụng để xác định và trích xuất giai điệu cảm xúc của một đoạn văn bản. Trong các dịch vụ tài chính, phân tích cảm xúc có thể được sử dụng để xác định cảm xúc của khách hàng đối với một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể, xác định các rủi ro hoặc cơ hội tiềm ẩn và theo dõi nhận thức về thương hiệu trên mạng xã hội.
- Mô hình hóa chủ đề: Mô hình hóa chủ đề là một kỹ thuật được sử dụng để xác định và trích xuất các chủ đề hoặc chủ đề từ một kho văn bản lớn. Trong các dịch vụ tài chính, mô hình chủ đề có thể được sử dụng để xác định xu hướng trong các bài báo, tài liệu nghiên cứu và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác.
- Phân loại văn bản: Phân loại văn bản là một kỹ thuật được sử dụng để phân loại văn bản thành các danh mục hoặc nhãn cụ thể. Trong các dịch vụ tài chính, phân loại văn bản có thể được sử dụng để xác định các loại rủi ro cụ thể, chẳng hạn như rủi ro tín dụng, rủi ro thị trường hoặc rủi ro hoạt động.
Bằng cách sử dụng các kỹ thuật NLP này, các ngân hàng có thể thu được những hiểu biết có giá trị từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, điều này có thể giúp họ cải thiện sự hài lòng của khách hàng, xác định các rủi ro tiềm ẩn.
2.2. Hiểu biết sâu sắc về tâm lý khách hàng
Phân tích tâm lý khách hàng là quá trình xác định cảm nhận của khách hàng về một sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu cụ thể. Trong các dịch vụ tài chính, phân tích cảm xúc của khách hàng là điều cần thiết để hiểu nhu cầu của khách hàng và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. NLP có thể được sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng bằng cách phân tích các bài đăng trên mạng xã hội, đánh giá của khách hàng và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác. Các trường hợp sử dụng để phân tích cảm xúc của khách hàng bằng NLP bao gồm phát hiện các khiếu nại của khách hàng, xác định các xu hướng mới nổi và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Có một số trường hợp sử dụng NLP để phân tích tâm lý khách hàng trong ngành dịch vụ tài chính:
- Giám sát phương tiện truyền thông xã hội: Các ngân hàng có thể sử dụng NLP để giám sát các nền tảng truyền thông xã hội như Twitter, Facebook và LinkedIn để xác định và phân tích cảm nhận của khách hàng về thương hiệu và sản phẩm của họ. Điều này có thể giúp các tổ chức xác định các lĩnh vực cần cải thiện và giải quyết kịp thời các vấn đề của khách hàng.
- Dịch vụ khách hàng: Các ngân hàng có thể sử dụng NLP để phân tích các tương tác dịch vụ khách hàng, chẳng hạn như nhật ký trò chuyện hoặc bản ghi trung tâm cuộc gọi, để hiểu cảm xúc của khách hàng và cải thiện dịch vụ khách hàng.
- Phát triển sản phẩm: NLP có thể giúp các ngân hàng phân tích phản hồi của khách hàng từ các cuộc khảo sát, đánh giá sản phẩm và các nguồn khác để xác định nhu cầu và sở thích của khách hàng, có thể cung cấp thông tin cho sự phát triển của các sản phẩm và dịch vụ mới.
- Quản lý rủi ro: Các ngân hàng có thể sử dụng NLP để phân tích tâm lý của khách hàng về các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như gian lận hoặc các mối đe dọa an ninh mạng, từ đó có thể giúp họ chủ động xác định và giảm thiểu rủi ro.
- Tuân thủ: Các ngân hàng có thể sử dụng NLP để theo dõi cảm xúc của khách hàng liên quan đến các vấn đề tuân thủ quy định, điều này có thể giúp họ tuân thủ các yêu cầu quy định và tránh bị phạt hoặc phạt.
Nhìn chung, phân tích tâm lý khách hàng bằng NLP có thể giúp các ngân hàng hiểu rõ hơn về khách hàng của mình, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và giảm thiểu rủi ro, dẫn đến kết quả kinh doanh được cải thiện.
Lợi ích của việc sử dụng NLP để phân tích tâm lý khách hàng
Có một số lợi ích khi sử dụng NLP để phân tích cảm xúc của khách hàng trong ngành dịch vụ tài chính:
- Quy mô: NLP cho phép các ngân hàng phân tích lượng lớn phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá của khách hàng và khảo sát, ở quy mô lớn. Điều này có thể cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về cảm xúc của khách hàng so với phân tích thủ công.
- Tốc độ: NLP cho phép các ngân hàng phân tích cảm xúc của khách hàng trong thời gian thực, điều này có thể cho phép họ phản hồi các vấn đề của khách hàng nhanh hơn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Độ chính xác: Các thuật toán NLP có thể xác định và phân loại cảm xúc chính xác hơn so với phân tích thủ công, điều này có thể giảm lỗi và cải thiện độ tin cậy của thông tin chi tiết.
- Tính khách quan: Các thuật toán NLP có thể cung cấp một phân tích khách quan về cảm xúc của khách hàng, điều này có thể làm giảm sự thiên vị và cung cấp một cái nhìn cân bằng hơn về phản hồi của khách hàng.
- Thông tin chi tiết: NLP có thể giúp các ngân hàng xác định các mô hình và xu hướng trong cảm xúc của khách hàng mà có thể không rõ ràng ngay lập tức thông qua phân tích thủ công. Điều này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng.
Việc sử dụng NLP để phân tích cảm xúc của khách hàng có thể cung cấp cho các ngân hàng sự hiểu biết toàn diện, chính xác và khách quan hơn về cảm xúc của khách hàng. Điều này có thể cho phép họ cải thiện trải nghiệm của khách hàng, giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.
2.3. Phân tích xu hướng thị trường
Phân tích xu hướng thị trường là quá trình phân tích dữ liệu thị trường để xác định các mô hình và xu hướng. Trong các dịch vụ tài chính, phân tích xu hướng thị trường là điều cần thiết để hiểu xu hướng thị trường, xác định cơ hội đầu tư và dự đoán diễn biến thị trường. NLP có thể được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường bằng cách phân tích các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội và các nguồn dữ liệu phi cấu trúc khác. NLP có thể được sử dụng để phân tích xu hướng thị trường theo nhiều cách, bao gồm:
- Giám sát tin tức và phương tiện truyền thông: NLP có thể được sử dụng để phân tích các bài báo, thông cáo báo chí và các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội liên quan đến một thị trường hoặc ngành cụ thể. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp xác định các xu hướng và chủ đề thảo luận mới nổi, cũng như theo dõi cảm xúc và ý kiến về thương hiệu hoặc ngành của mình.
- Phân tích đánh giá và phản hồi của người tiêu dùng: NLP có thể được sử dụng để phân tích đánh giá và phản hồi của khách hàng liên quan đến một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Điều này có thể giúp doanh nghiệp xác định các lĩnh vực cần cải thiện và theo dõi các thay đổi về sở thích và hành vi của người tiêu dùng.
- Phân tích cạnh tranh: NLP có thể được sử dụng để phân tích nội dung trực tuyến liên quan đến đối thủ cạnh tranh trong một thị trường hoặc ngành cụ thể. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp xác định những lĩnh vực mà mình có thể bị tụt lại phía sau hoặc những lĩnh vực mà mình có lợi thế cạnh tranh.
- Dự báo và dự đoán: NLP có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu lịch sử liên quan đến một thị trường hoặc ngành cụ thể để xác định các mẫu và xu hướng. Điều này có thể giúp các doanh nghiệp đưa ra dự đoán và dự báo về các xu hướng trong tương lai và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp.
NLP có thể giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị về hành vi của người tiêu dùng, bối cảnh cạnh tranh và các xu hướng mới nổi, cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn về hướng đi trong tương lai.
Các trường hợp sử dụng NLP để phân tích xu hướng thị trường:
Có một số trường hợp sử dụng để phân tích xu hướng thị trường bằng NLP trong ngành dịch vụ tài chính, bao gồm:
- Quản lý rủi ro: NLP có thể được sử dụng để theo dõi các tin tức và bài đăng trên mạng xã hội liên quan đến một thị trường hoặc ngành cụ thể để xác định các rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn. Bằng cách phân tích xu hướng và tâm lý thị trường, các ngân hàng có thể lường trước những rủi ro tiềm ẩn và điều chỉnh chiến lược quản lý rủi ro của mình cho phù hợp.
- Phân tích đầu tư: NLP có thể được sử dụng để phân tích các bài báo và báo cáo tài chính liên quan đến một thị trường hoặc ngành cụ thể để xác định các xu hướng mới nổi và các cơ hội đầu tư tiềm năng. Bằng cách phân tích xu hướng thị trường, các ngân hàng có thể đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn và điều chỉnh danh mục đầu tư cho phù hợp.
- Thông tin chi tiết về khách hàng: NLP có thể được sử dụng để phân tích phản hồi và đánh giá của khách hàng liên quan đến một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể để xác định các xu hướng mới nổi và các lĩnh vực cần cải thiện. Điều này có thể giúp các ngân hàng phát triển các sản phẩm và dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm hơn cũng như cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Tuân thủ quy định: NLP có thể được sử dụng để theo dõi các thay đổi và cập nhật quy định liên quan đến một thị trường hoặc ngành cụ thể để đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định. Bằng cách phân tích các xu hướng và thay đổi về quy định, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược tuân thủ của mình và tránh các hình phạt và tiền phạt có thể xảy ra.
NLP có thể được sử dụng để xác định các xu hướng mới nổi và rủi ro tiềm ẩn trong một thị trường hoặc ngành cụ thể, cho phép các ngân hàng đưa ra quyết định sáng suốt hơn và điều chỉnh chiến lược của mình cho phù hợp. Điều này có thể giúp các ngân hàng cải thiện quản lý rủi ro, phân tích đầu tư, trải nghiệm của khách hàng và tuân thủ quy định.
2.4. Phân tích rủi ro
Phân tích rủi ro là quá trình xác định các rủi ro tiềm ẩn và sự không chắc chắn trong các giao dịch tài chính. NLP có thể được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các rủi ro tiềm ẩn. Bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như các bài báo và bài đăng trên mạng xã hội, các ngân hàng có thể xác định các rủi ro tiềm ẩn và thực hiện các biện pháp thích hợp để giảm thiểu. NLP có thể được sử dụng để phân tích rủi ro trong ngành dịch vụ tài chính bằng cách phân tích dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như các bài báo, bài đăng trên mạng xã hội và đánh giá của khách hàng, để xác định các rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn. Dưới đây là một số cách NLP có thể được sử dụng để phân tích rủi ro:
- Giám sát tin tức: NLP có thể được sử dụng để giám sát các bài báo và các nguồn phương tiện truyền thông khác để đề cập đến bất kỳ rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn nào, chẳng hạn như những thay đổi trong quy định của chính phủ, xu hướng của ngành hoặc điều kiện kinh tế. Bằng cách phân tích các bài báo và xác định rủi ro tiềm ẩn, các ngân hàng có thể điều chỉnh chiến lược quản lý rủi ro của mình cho phù hợp.
- Phân tích cảm xúc: NLP có thể được sử dụng để phân tích phản hồi của khách hàng và các bài đăng trên mạng xã hội để xác định bất kỳ cảm xúc tiêu cực nào liên quan đến một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể. Điều này có thể giúp các ngân hàng xác định các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến thiệt hại về uy tín, sự rời bỏ của khách hàng hoặc các vấn đề khác.
- Giám sát tuân thủ: NLP có thể được sử dụng để giám sát các thay đổi và cập nhật quy định nhằm đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định. Bằng cách phân tích các xu hướng và thay đổi về quy định, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược tuân thủ và tránh các hình phạt và tiền phạt có thể xảy ra.
Phát hiện gian lận: NLP có thể được sử dụng để xác định tội phạm tài chính và gian lận tiềm ẩn bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, dữ liệu khách hàng và các bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách xác định các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến gian lận và tội phạm tài chính, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược quản lý rủi ro và ngăn ngừa các tổn thất tiềm ẩn.
NLP có thể giúp các ngân hàng xác định các rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, cho phép họ điều chỉnh các chiến lược quản lý rủi ro và bảo vệ hiệu quả tài chính cũng như danh tiếng của mình.
Các trường hợp sử dụng NLP để phân tích rủi ro:
Dưới đây là một số trường hợp sử dụng để phân tích rủi ro bằng NLP trong ngành dịch vụ tài chính:
- Phân tích rủi ro tín dụng: NLP có thể được sử dụng để phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như báo cáo tài chính, bài báo và bài đăng trên mạng xã hội, để xác định rủi ro tín dụng tiềm ẩn liên quan đến người vay hoặc ngành. Bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu tài chính và phi tài chính, các ngân hàng có thể điều chỉnh chính sách tín dụng và chiến lược quản lý rủi ro của mình cho phù hợp.
- Phân tích rủi ro thị trường: NLP có thể được sử dụng để phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như các bài báo, bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội và báo cáo tài chính, để xác định rủi ro thị trường tiềm ẩn liên quan đến các danh mục đầu tư khác nhau. Bằng cách phân tích các xu hướng và thay đổi của thị trường, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược đầu tư của mình và giảm thiểu các tổn thất có thể xảy ra.
- Phân tích rủi ro hoạt động: NLP có thể được sử dụng để phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như phản hồi của nhân viên và khiếu nại của khách hàng, để xác định các rủi ro hoạt động tiềm ẩn liên quan đến quy trình nội bộ, hệ thống hoặc lỗi của con người. Bằng cách phân tích dữ liệu hoạt động, các ngân hàng có thể cải thiện quy trình hoạt động của mình và giảm khả năng gián đoạn hoạt động.
- Phân tích rủi ro tuân thủ: NLP có thể được sử dụng để phân tích các thay đổi và cập nhật quy định nhằm đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định. Bằng cách phân tích các xu hướng và thay đổi về quy định, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược tuân thủ của mình và tránh các hình phạt và tiền phạt có thể xảy ra.
- Phát hiện gian lận: NLP có thể được sử dụng để xác định tội phạm tài chính và gian lận tiềm ẩn bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc, chẳng hạn như hồ sơ giao dịch, dữ liệu khách hàng và các bài đăng trên mạng xã hội. Bằng cách xác định các tội phạm tài chính và gian lận tiềm ẩn, các ngân hàng có thể điều chỉnh các chiến lược quản lý rủi ro và ngăn ngừa các tổn thất tiềm ẩn.
Nhìn chung, NLP có thể được sử dụng cho các trường hợp sử dụng khác nhau liên quan đến phân tích rủi ro trong ngành dịch vụ tài chính, cho phép các ngân hàng xác định rủi ro tiềm ẩn và điều chỉnh chiến lược quản lý rủi ro của mình cho phù hợp.
III. Một số khuyến nghị
NLP là một công cụ mạnh mẽ để các ngân hàng xử lý và phân tích dữ liệu phi cấu trúc. NLP cung cấp những hiểu biết có giá trị về tâm lý khách hàng, xu hướng thị trường và rủi ro tiềm ẩn. Những lợi ích tiềm năng của việc sử dụng NLP trong các dịch vụ tài chính là rất lớn, nhưng cũng có những hạn chế đối với việc sử dụng công nghệ này. Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi thấy nhiều tiến bộ hơn trong công nghệ NLP và sự tích hợp của nó vào ngành dịch vụ tài chính. Theo Fortune Business Insights, quy mô thị trường toàn cầu cho NLP có thể đạt 161,81 tỷ USD vào năm 2029.
Tuy nhiên, bên cạnh các lợi ích mà NLP mang lại thì cũng tồn tại một số hạn chế và thách thức liên quan đến việc sử dụng NLP trong các dịch vụ ngân hàng, bao gồm:
- Chất lượng dữ liệu: NLP phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng của dữ liệu được phân tích. Dữ liệu chất lượng kém, chẳng hạn như dữ liệu có lỗi hoặc không nhất quán, có thể dẫn đến những hiểu biết và quyết định không chính xác.
- Mối quan tâm về quyền riêng tư: Các ngân hàng cần đảm bảo rằng họ đang xử lý dữ liệu khách hàng một cách có trách nhiệm và có đạo đức, vì các kỹ thuật NLP có khả năng thu thập và phân tích thông tin nhạy cảm.
- Độ phức tạp về kỹ thuật: NLP yêu cầu các kỹ năng và chuyên môn chuyên sâu, khiến các ngân hàng gặp khó khăn khi không có các nguồn lực cần thiết để triển khai và quản lý các giải pháp NLP.
- Diễn giải kết quả: Các kết quả đầu ra của NLP đôi khi có thể khó diễn giải và các ngân hàng cần đảm bảo có chuyên môn cần thiết để hiểu và hành động dựa trên những hiểu biết sâu sắc được tạo ra.
- Tích hợp với các hệ thống hiện có: Các hệ thống NLP cần được tích hợp với các hệ thống hiện có, chẳng hạn như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và quản lý rủi ro, để đảm bảo rằng những hiểu biết sâu sắc được tạo ra có thể được sử dụng hiệu quả để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
Triển vọng tương lai cho NLP trong các dịch vụ tài chính
Triển vọng tương lai cho NLP trong các dịch vụ tài chính đầy hứa hẹn, với những tiến bộ liên tục trong công nghệ và phân tích dữ liệu dự kiến sẽ thúc đẩy việc áp dụng và tích hợp thêm các giải pháp NLP. Trong bối cảnh đó, các ngân hàng cần tập trung:
- Thứ nhất, tăng cường sử dụng các chatbot do AI cung cấp: Các ngân hàng có thể sẽ tiếp tục đầu tư vào các chatbot do AI cung cấp để cải thiện dịch vụ khách hàng và hợp lý hóa các hoạt động. NLP sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp năng lượng cho các chatbot này, cho phép chúng hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng theo cách tự nhiên và trực quan hơn.
- Thứ hai, tập trung nhiều hơn vào các công nghệ hỗ trợ giọng nói: Các công nghệ hỗ trợ giọng nói, chẳng hạn như trợ lý ảo và dịch vụ ngân hàng kích hoạt bằng giọng nói, đang ngày càng trở nên phổ biến đối với người tiêu dùng. NLP sẽ rất quan trọng trong việc cho phép các công nghệ này diễn giải và phản hồi chính xác các lệnh thoại.
- Thứ ba, tiếp tục tập trung vào phân tích cảm xúc của khách hàng: Các ngân hàng sẽ tiếp tục sử dụng NLP để phân tích phản hồi và cảm xúc của khách hàng, với sự nhấn mạnh ngày càng tăng vào việc sử dụng những hiểu biết sâu sắc này để thúc đẩy đổi mới sản phẩm và dịch vụ cũng như cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Thứ tư, tăng cường áp dụng phân tích dự đoán: Khi các ngân hàng tiếp tục tích lũy lượng lớn dữ liệu, phân tích dự đoán sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong việc xác định các mẫu và xu hướng có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình ra quyết định. NLP sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc kích hoạt các giải pháp phân tích dự đoán này bằng cách trích xuất và phân tích dữ liệu từ các nguồn không có cấu trúc.
- Thứ năm, tập trung nhiều hơn vào AI có thể diễn giải được: Khi các ngân hàng tiếp tục dựa vào các giải pháp AI và NLP để ra quyết định, sẽ có sự tập trung ngày càng tăng vào việc đảm bảo rằng các hệ thống này minh bạch và có thể giải thích được. Điều này sẽ liên quan đến việc phát triển các kỹ thuật mới để diễn giải và trực quan hóa các kết quả đầu ra do các hệ thống NLP tạo ra, cũng như thực hiện các phương pháp hay nhất để đảm bảo việc sử dụng các công nghệ này có đạo đức và có trách nhiệm.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
- https://www.thebanker.com/Markets/Large-language-models-advance-on-financial-services
- https://levity.ai/blog/how-natural-language-processing-works
- https://www.oracle.com/ae/artificial-intelligence/what-is-natural-language-processing/
- https://aws.amazon.com/what-is/nlp/
Bài đăng trên Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ số 18 năm 2023
