Ngành tài chính – ngân hàng toàn cầu đang bước vào giai đoạn cạnh tranh công nghệ quyết liệt khi trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) dần trở thành nền tảng vận hành mới của các định chế tài chính lớn. Những động thái mới nhất tại Nhật Bản cho thấy AI giờ đây được xem là lợi thế chiến lược có khả năng định hình tương lai ngành ngân hàng trong nhiều năm tới.

Hãng Reuters ngày mới đây đưa tin, ba tập đoàn tài chính lớn nhất Nhật Bản gồm Mitsubishi UFJ Financial Group (MUFG), Sumitomo Mitsui Financial Group (SMFG) và Mizuho Financial Group sẽ sớm được cấp quyền truy cập vào Mythos – mô hình AI thế hệ mới do Anthropic phát triển. Việc triển khai dự kiến diễn ra vào cuối tháng 5, đánh dấu bước tiến mới trong chiến lược số hóa của các “siêu ngân hàng” Nhật Bản.

Động thái này phản ánh xu hướng ngày càng rõ rệt trong ngành tài chính toàn cầu: AI không còn dừng ở vai trò công cụ hỗ trợ thử nghiệm mà đang được tích hợp trực tiếp vào các quy trình vận hành cốt lõi.

Anthropic giới thiệu Mythos là mô hình AI có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên với độ chính xác cao hơn và giảm đáng kể hiện tượng “hallucination” – tình trạng AI tạo ra thông tin sai lệch nhưng trình bày rất thuyết phục. Với ngành ngân hàng, đây là yếu tố đặc biệt quan trọng bởi chỉ một sai sót nhỏ trong báo cáo tài chính, đánh giá rủi ro hay tư vấn khách hàng cũng có thể gây thiệt hại lớn về tài chính và uy tín.

Các ngân hàng Nhật Bản dự kiến ứng dụng Mythos vào nhiều hoạt động như soạn thảo báo cáo nội bộ, tóm tắt tài liệu pháp lý phức tạp, hỗ trợ phân tích dữ liệu tài chính và tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng. Đây đều là những mảng công việc tiêu tốn nhiều nhân lực, yêu cầu xử lý lượng dữ liệu lớn và có tính lặp lại cao.

Việc các “megabank” Nhật Bản đẩy nhanh ứng dụng AI cũng xuất phát từ áp lực nhân khẩu học ngày càng lớn. Nhật Bản đang đối mặt với tình trạng già hóa dân số và thiếu hụt lao động kéo dài, buộc các doanh nghiệp phải tìm kiếm giải pháp công nghệ để duy trì năng suất vận hành. Trong bối cảnh đó, AI được xem là công cụ giúp giảm tải công việc hành chính và tái phân bổ nguồn lực cho các hoạt động có giá trị cao hơn.

Tuy nhiên, sự xuất hiện của Mythos cũng làm dấy lên câu hỏi lớn hơn: liệu ngành tài chính toàn cầu có đang bước vào một cuộc chạy đua AI mới?

Trên thực tế, nhiều ngân hàng quốc tế đã đầu tư mạnh cho AI trong vài năm qua. JPMorgan Chase, Goldman Sachs hay Morgan Stanley đều phát triển các hệ thống AI phục vụ phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, quản trị rủi ro và hỗ trợ khách hàng. Một số tổ chức còn triển khai chatbot AI nội bộ để xử lý khối lượng lớn tài liệu tài chính và pháp lý.

Điểm khác biệt hiện nay nằm ở tốc độ phát triển của các mô hình AI tạo sinh. Nếu các hệ thống AI trước đây chủ yếu hỗ trợ phân tích dữ liệu truyền thống, các mô hình mới như Mythos, GPT-4 hay Gemini đã có khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ở cấp độ cao hơn, tham gia trực tiếp vào quy trình tổng hợp thông tin, hỗ trợ ra quyết định và tương tác với khách hàng.

Điều này tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt cho các ngân hàng triển khai AI hiệu quả hơn. Những tổ chức tận dụng tốt AI có thể cắt giảm chi phí vận hành, tăng tốc xử lý nghiệp vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng nhanh hơn đối thủ.

Đối với Anthropic, việc tiếp cận các ngân hàng Nhật Bản cũng cho thấy tham vọng mở rộng ảnh hưởng tại châu Á. Startup AI có trụ sở tại San Francisco hiện nhận được sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ Amazon và Google. Các mô hình AI của Anthropic thường được triển khai thông qua nền tảng Amazon Web Services (AWS), tạo lợi thế lớn khi nhiều tổ chức tài chính toàn cầu vốn đã sử dụng hạ tầng cloud của Amazon.

Trong khi đó, Nhật Bản đang nổi lên như thị trường chiến lược của các công ty AI Mỹ. OpenAI gần đây cũng mở văn phòng đầu tiên tại Tokyo và giới thiệu phiên bản GPT-4 tối ưu riêng cho tiếng Nhật. Những bước đi này cho thấy các tập đoàn công nghệ đang xem Nhật Bản là cửa ngõ quan trọng để mở rộng AI tại châu Á.

Dù vậy, việc ứng dụng AI trong ngành tài chính vẫn đi kèm nhiều thách thức. Các ngân hàng phải đối mặt với yêu cầu nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu, tuân thủ pháp lý và kiểm soát rủi ro công nghệ. Việc tích hợp AI vào các hệ thống vận hành cũ cũng là quá trình phức tạp và tốn kém.

Ngoài ra, vai trò của con người vẫn giữ vị trí trung tâm trong các quyết định tài chính quan trọng. AI có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu và tăng hiệu suất công việc, nhưng việc giám sát, đánh giá và ra quyết định cuối cùng vẫn cần đến chuyên gia tài chính.

Sự kiện các “siêu ngân hàng” Nhật Bản chuẩn bị triển khai Mythos cho thấy ngành ngân hàng đang bước vào giai đoạn cạnh tranh công nghệ sâu rộng hơn. Trong kỷ nguyên tài chính số mới, tốc độ thích ứng với AI có thể trở thành yếu tố quyết định vị thế của các định chế tài chính trên thị trường toàn cầu.