Cách AI Đang Định Hình Lại Cho vay Thương mại - Phỏng vấn với Tom Byrne

Tom Byrne** là Giám đốc Quản lý cho vay thương mại tại nCino.**

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin FinTech Weekly

Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Trí tuệ nhân tạo không còn là một khái niệm tương lai trong lĩnh vực tài chính nữa.

Một lĩnh vực mà sự chuyển đổi này rõ rệt nhất chính là cho vay thương mại. Từ quá trình onboarding đến đánh giá rủi ro, AI đang đi sâu vào các quy trình từng được định nghĩa bởi giấy tờ và thời gian chờ đợi dài. Lời hứa là các phê duyệt nhanh hơn, quyết định thông minh hơn và nhiều thời gian hơn để các ngân hàng tập trung vào mối quan hệ khách hàng.

Nhưng vẫn còn nhiều câu hỏi — đặc biệt về công bằng, minh bạch và những gì thực sự cần để khai thác giá trị của dữ liệu.

Trong cuộc phỏng vấn này,** chúng tôi nghe từ Tom Byrne**, Giám đốc Quản lý cho vay thương mại tại nCino, người mang đến kinh nghiệm từ cả ngân hàng truyền thống lẫn fintech. Hiện tại, ông tập trung vào cách các ngân hàng thương mại có thể sử dụng dữ liệu và tự động hóa thông minh để cải thiện quyết định cho vay — và cung cấp dịch vụ tốt hơn.

Cuộc trò chuyện đề cập đến mọi thứ từ AI giải thích được đến những gì các ngân hàng thương mại sẽ làm trong những năm tới. Byrne cũng làm rõ một điều: sử dụng AI một cách có ý nghĩa là làm cho dữ liệu hiện có trở nên hữu ích.

Bạn có thể đọc toàn bộ cuộc phỏng vấn dưới đây!

R: Bạn có thể chia sẻ một chút về hành trình sự nghiệp của mình và cách bạn chuyển đổi vai trò Giám đốc Quản lý, Onboarding quốc tế và EMEA tại nCino?

T: Trước khi gia nhập nCino, tôi làm việc trong quản lý mối quan hệ và sau đó là triển khai tại Lloyds Banking Group, nơi tôi quản lý việc thực hiện nhiều dự án chuyển đổi số trong ngân hàng thương mại.

Tôi gia nhập nCino vào năm 2017, ban đầu làm Trưởng nhóm Triển khai trước khi trở thành Trưởng phòng Sản phẩm cho khu vực EMEA. Tôi giữ vị trí Giám đốc Quản lý, EMEA – Sản phẩm và Kỹ thuật từ năm 2021.

Gần đây, tôi đã mở rộng phạm vi sang onboarding, tập trung vào các cơ hội Quản lý vòng đời khách hàng tại các tổ chức tài chính trong khu vực EMEA — nâng cao quy trình onboarding trong Nền tảng nCino.

Trong thực tế, điều này có nghĩa là trang bị cho các tổ chức các quy trình, dữ liệu & tự động hóa trí tuệ, và kết nối để tối ưu hóa quá trình onboarding qua cả kênh số và kênh truyền thống, thay đổi cách họ quản lý các hoạt động quan trọng cho khách hàng mới và khách hàng hiện có.

R: Đã làm việc trong cả ngân hàng truyền thống và fintech, bạn nhận thấy những khác biệt lớn nhất trong cách công nghệ định hình cho vay thương mại là gì?

T: Ngân hàng truyền thống dựa trên mối quan hệ, tập trung vào việc mang lại giá trị cho khách hàng và giúp họ đạt được mục tiêu tài chính. Trước thời kỳ chuyển đổi số, công cụ chủ yếu là sổ séc. Giờ đây, các ngân hàng đã đầu tư mạnh vào các giao diện số giúp khách hàng dễ dàng giao dịch mọi lúc mọi nơi. Tuy nhiên, ngân hàng vẫn gặp khó khăn trong việc mang những hiệu quả vận hành này và các quy trình thủ công vào phía sau.

Đây là nơi fintech đóng vai trò quan trọng. Công nghệ ban đầu tập trung vào việc giải quyết nhu cầu lưu trữ dữ liệu số hóa và tương tác, chính là nơi xuất phát thuật ngữ ‘ngân hàng đám mây’.

Hiện nay, dựa trên các quy trình làm việc được thiết lập trên hạ tầng đám mây, fintech đang nâng cao dữ liệu của các ngân hàng bằng AI và trí tuệ dữ liệu. Tiến trình tiếp theo này giúp các nhân viên cho vay dễ dàng xem xét lượng lớn dữ liệu thu thập khi onboarding khách hàng, tổng hợp thành các phân tích dễ hiểu.

Điều này làm cho các quy trình hiện tại hiệu quả hơn, cung cấp những hiểu biết về các bước ban đầu đòi hỏi nghiên cứu thủ công, và giúp ngân hàng có thêm thời gian để tập trung vào khách hàng của mình.

R: AI đang biến đổi nhiều khía cạnh của dịch vụ tài chính. Dựa trên kinh nghiệm của bạn, những thay đổi đáng kể nhất mà AI mang lại cho cho vay thương mại trong những năm gần đây là gì?

T: AI đang thay đổi nhanh chóng nhiều khía cạnh của cho vay thương mại. Một trong những thay đổi lớn nhất là khả năng của AI trong việc cung cấp mức độ cá nhân hóa cao cho khách hàng.

Bằng cách trang bị cho nhân viên các công cụ cần thiết để giải quyết các mục tiêu và hoàn cảnh đặc thù của khách hàng, AI giúp rút ngắn thời gian phê duyệt, đồng thời cung cấp các giải pháp tinh vi hơn cho khách hàng — nâng cao trải nghiệm khách hàng hơn nữa.

Các công cụ AI cũng đang được triển khai để cải thiện các quy trình như đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận và tuân thủ quy định, giảm thiểu khả năng sai sót của con người và mang lại sự chắc chắn hơn cho khách hàng.

Tại nCino, chúng tôi có vị thế đặc biệt để mang đổi mới AI ra thị trường theo cách tạo ra bước đột phá bằng cách giúp các tổ chức khai thác dữ liệu của họ để tạo ra giá trị. Với phạm vi rộng của nền tảng, chúng tôi thấy rất nhiều cơ hội để tạo tự động hóa và tích hợp trí tuệ vào các quy trình.

R: Định kiến trong các mô hình cho vay dựa trên AI đang là mối quan tâm ngày càng tăng. Bạn tiếp cận việc đảm bảo công bằng và minh bạch khi tích hợp AI vào quyết định cho vay như thế nào?

T: Đây là điều chúng tôi luôn suy nghĩ tại nCino. Cách tốt nhất để loại bỏ định kiến là áp dụng các mô hình AI giải thích được, điều này rất quan trọng để ngăn chặn các hành vi cho vay không công bằng và xây dựng lòng tin với người vay.

Khi được sử dụng đúng cách, tích hợp AI có thể tăng tính công bằng trong các quyết định cho vay thông qua nhiều cơ chế khác nhau. Ví dụ, AI có thể phân tích các loại dữ liệu thay thế, như giao dịch trực tuyến, để đánh giá rủi ro tín dụng của các khách hàng thường bị thiệt thòi do điểm tín dụng thấp hoặc thiếu lịch sử tín dụng.

Thông qua khả năng dự đoán phân tích tiên tiến, AI có thể dự báo các khó khăn tài chính trong tương lai của người vay, giúp các tổ chức cho vay chủ động hỗ trợ, giảm thiểu khả năng vỡ nợ. Tương tự, AI còn giúp các tổ chức nhận diện cơ hội mở rộng kinh doanh với khách hàng hiện tại.

R: Khi AI đảm nhận các nhiệm vụ hành chính và vận hành, bạn dự đoán vai trò của các nhân viên ngân hàng thương mại sẽ thay đổi như thế nào trong những năm tới?

T: Khi AI ngày càng được triển khai để thực hiện các nhiệm vụ hành chính, chúng tôi xem đó như là sự bổ sung cho vai trò của các nhân viên ngân hàng thương mại. Điều này sẽ giúp nhân viên tập trung hơn vào khách hàng và củng cố các mối quan hệ này.

Khi AI được sử dụng cho các nhiệm vụ thủ công, tốn thời gian hơn, tôi nghĩ số lượng khách hàng mà ngân hàng phục vụ sẽ tăng lên và mức độ hài lòng của khách hàng cũng sẽ cao hơn. Thêm vào đó, tôi nghĩ nhân viên sẽ trở nên chuyên sâu hơn, với các hiểu biết dựa trên AI hướng dẫn họ đến đúng nơi cần thiết nhất.

Có bốn lĩnh vực cốt lõi mà tôi nghĩ AI sẽ nâng cao hoạt động của các ngân hàng thương mại:

*   Giải pháp thông minh: Từ lượng dữ liệu khổng lồ mà ngân hàng thu thập, các giải pháp thông minh, dựa trên AI có thể xây dựng và tùy chỉnh sản phẩm phù hợp với nhu cầu cụ thể và kế hoạch phát triển trong tương lai của từng khách hàng vay.
*   Đánh giá rủi ro thông minh hơn: AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính và phi truyền thống (ví dụ: bài báo, mạng xã hội) để tạo ra hồ sơ tín dụng chính xác và toàn diện hơn. Điều này giúp định giá khoản vay thông minh hơn và giảm thiểu rủi ro.
*   Phát hiện gian lận: AI có thể phát hiện các đơn xin vay gian lận và hoạt động đáng ngờ trong thời gian thực, bảo vệ các tổ chức cho vay khỏi các tổn thất tài chính tiềm tàng.
*   Tăng cường hiệu quả và tự động hóa: AI có thể tự động hóa các nhiệm vụ như phân tích, xác minh hoặc tạo tài liệu, giảm đáng kể thời gian xử lý và công sức thủ công, giúp dành nhiều thời gian hơn cho xây dựng mối quan hệ thay vì các quy trình thủ công.

R: Một số thách thức lớn nhất bạn gặp phải khi triển khai các giải pháp dựa trên AI trong cho vay là gì, và bạn đã vượt qua chúng như thế nào?

T: Dữ liệu là nền tảng của ngành ngân hàng, và khi ngành ngân hàng trở nên số hóa hơn, lượng dữ liệu mà các ngân hàng có được đã tăng theo cấp số nhân. Tuy nhiên, quản lý dữ liệu đó và đảm bảo nó có thể sử dụng được là một thách thức.

Khi được sử dụng với dữ liệu sạch, AI có thể cung cấp một bức tranh toàn diện về khách hàng, giúp nâng cao hiểu biết về khách hàng, từ đó giảm thiểu tổn thất tín dụng, giảm chi phí giám sát và nâng cao năng suất.

Việc phối hợp giữa các bộ phận phía trước và phía sau với dữ liệu sạch có thể tăng đáng kể hiệu quả cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Nhưng những lợi ích này không thể đạt được nếu các tổ chức chỉ hỏi ‘làm thế nào để có thêm dữ liệu’ trong khi thực ra nên hỏi ‘làm thế nào để tạo ra giá trị từ dữ liệu đã có?’.

Khi xem xét các thách thức mà chúng tôi đã giúp khách hàng vượt qua, bước đầu tiên để khai thác dữ liệu là hiểu rõ về nó. Bằng cách hướng dẫn họ cách sử dụng dữ liệu tốt hơn thông qua tự động hóa thông minh, họ mở ra cánh cửa cho các phân tích tốt hơn, các giải pháp thông minh hơn và nhiều thời gian hơn để xây dựng mối quan hệ với khách hàng.

R: Nhìn về phía trước, bạn tin rằng những xu hướng hoặc đổi mới nào trong AI sẽ có tác động lớn nhất đến tương lai của cho vay thương mại?

T: Khi AI tiến hóa từ các mô hình dự đoán và tạo ra, các giải pháp có khả năng tự hành sẽ ngày càng được tận dụng nhiều hơn và tự động hóa thông minh sẽ biến các nhiệm vụ phức tạp nhiều lần nhấp chuột thành các giải pháp đơn giản chỉ một nhấp chuột.

Nhu cầu ngày càng tăng về các giải pháp số thể hiện rõ rằng người tiêu dùng không còn hài lòng với dịch vụ phù hợp chung. Để duy trì tính cạnh tranh, các tổ chức tài chính sẽ ngày càng tập trung vào quản lý mối quan hệ.