Là doanh nghiệp Fintech tiên phong ứng dụng công nghệ AI, Big Data… vào hoạt động kinh doanh, ông đánh giá thế nào về việc ứng dụng các công nghệ mới này trong số hóa quy trình hệ thống tài chính hiện nay?
Tôi không có nhiều thông tin về quá trình số hóa tại các đơn vị khác. Tuy nhiên, có thể khẳng định là quá trình này đang được đẩy mạnh quyết liệt trong ngành tài chính. Từ phía người dùng, không khó để nhận biết sản phẩm nào có ứng dụng công nghệ mới khi mà đa số sản phẩm hiện tại sử dụng công nghệ như là một lợi thế cạnh tranh cho sản phẩm của mình.
Từ kinh nghiệm triển khai thực tế, theo ông, rào cản lớn trong hành trình số hóa lĩnh vực tài chính - ngân hàng đến từ đâu?
Tôi cho rằng, vấn đề đầu tiên là nhận thức của doanh nghiệp. Dù hiện tại các sản phẩm/dịch vụ ứng dụng AI tại Việt Nam không ít, thậm chí ở một số lĩnh vực đặc thù, sản phẩm của chúng ta có thể nói là tốt hơn hẳn các giải pháp mua ngoài. Dẫu vậy, AI hiện vẫn khó tiếp cận với số đông. Nhận thức chung về AI trong doanh nghiệp thường rơi vào 1 trong 2 cách nghĩ: Hoặc không hiểu/nghi ngại AI có thể làm được gì cho mình; hoặc ngược lại, kỳ vọng AI có thể làm được mọi thứ. Theo tôi, cả 2 cách nghĩ này đều làm hạn chế quy mô phát triển của doanh nghiệp và ngành AI nói chung.
Từ kinh nghiệm của chúng tôi, cách tiếp cận tốt là nên bắt đầu từ việc “giải ngố” - hay trong công ty chúng tôi thường gọi là “bình dân hóa” AI thông qua việc tăng cường công tác đào tạo, truyền thông. Một khi nhận thức AI có thể và không thể được gì, nhu cầu ứng dụng sẽ tăng lên và thị trường sẽ mở rộng hơn.
Kế đến là cần hoàn thiện hạ tầng hỗ trợ, bao gồm các chính sách, kho dữ liệu mở, nền tảng dùng chung, công nghệ/thuật toán đặc thù… Nếu làm tốt thì doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được rất nhiều nguồn lực khi không phải giải một bài toán nhiều lần và tập trung vào những giải pháp mang lại nhiều kết quả hơn.
Ở mức khái quát, tôi nghĩ đơn giản là người dùng có quyền đòi hỏi sản phẩm tốt hơn và nếu hành trình số hóa giúp tạo ra sản phẩm như vậy thì người dùng sẽ đón nhận. Ngược lại, từ phía đơn vị cung cấp dịch vụ, cần xác định rõ mục tiêu cần thay đổi là gì, số hóa một vài công đoạn hay toàn bộ quá trình… sẽ giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu đó.
Động lực nào khiến MoMo ứng dụng AI/Big Data mà không phải là xu hướng công nghệ nào khác?
MoMo muốn đưa AI vào tất cả các “điểm chạm”, nhưng ở góc độ người dùng trải nghiệm thì họ sẽ không rõ AI dùng ở chỗ nào. Song, đây là một trong những điều MoMo rất tự hào bởi đối với chúng tôi, AI là để phục vụ con người. Nếu người dùng cảm thấy hài lòng thì họ thực sự không cần quan tâm và cứ thế mà dùng.
Năm 2013, tôi gia nhập MoMo vì niềm tin vào đội ngũ sáng lập khi được thuyết phục rằng, MoMo sẽ khác với các sản phẩm khác, sẽ không làm ví “máy lạnh” (được tạo ra bởi những người ngồi trong máy lạnh, phục vụ những người ngồi trong máy lạnh - PV) và MoMo theo đuổi sứ mệnh trở thành một sản phẩm công nghệ - tài chính cho mọi người.
Nói thì dễ, nhưng để làm được như vậy thì MoMo phải có khả năng hiểu rõ khách hàng của mình. Chúng tôi luôn tìm cách để những người làm sản phẩm của mình, dù trong “máy lạnh” nhưng vẫn hiểu rõ được hành vi sử dụng của tệp khách hàng đa dạng này. Để hiểu một người đôi khi chỉ cần gặp gỡ trò chuyện vài giờ, nhưng để hệ thống công nghệ hiểu cùng lúc hàng chục triệu người thì việc ứng dụng Big Data/AI là hướng đi tất yếu. Cho đến hiện tại, trong tổng thể chiến lược của MoMo, công nghệ được xác định như động cơ lõi và Big Data/AI chính là những thành phần cốt yếu nhất.
Ông có thể chia sẻ rõ hơn MoMo đang ứng dụng AI cho những bài toán thực tế nào?
Có 3 bài toán lớn mà chúng tôi ứng dụng AI để giải quyết. Đầu tiên là bài toán niềm tin. Thông qua ứng dụng AI, MoMo có cơ sở để tin tưởng người dùng hơn, đối tác tin tưởng MoMo hơn và cuối cùng, tập người dùng đáng tin cậy sẽ được tiếp cận nhiều tiện ích hơn. Việc MoMo ứng dụng AI còn là để bảo vệ người dùng tốt hơn, mang lại cảm giác an toàn hơn cho họ, đồng thời tạo ra niềm tin về sản phẩm.
Bài toán thứ hai là hệ thống phân phối và khám phá dịch vụ. Cụ thể, chúng tôi ứng dụng AI khắp các “điểm chạm” với người dùng như tìm kiếm, hiển thị dịch vụ, phân phối quảng cáo, khuyến mãi… để thúc đẩy tương tác và đem lại trải nghiệm đơn giản, tiện lợi hơn. Nhờ vậy, chúng tôi có thể đề xuất cho người dùng những dịch vụ, tiện ích phù hợp nhu cầu, vào đúng lúc họ cần.
Bài toán cuối cùng là ứng dụng AI vào các sản phẩm tài chính thông minh. Theo đó, chúng tôi ứng dụng AI vào 3 khâu chính: Một là đánh giá rủi ro tín dụng đối với từng cá nhân; hai là tự động hóa quy trình phê duyệt những khoản vay cho các sản phẩm tài chính; ba là xác định nhu cầu khách hàng để có giải pháp tiếp cận phù hợp. Chúng tôi để AI đánh giá rủi ro tín dụng, tự động hóa quy trình phê duyệt và xác định nhu cầu của khách hàng một cách chính xác hơn.
Vậy hiệu quả thực tế của việc ứng dụng AI ra sao?
Rất khó đánh giá cụ thể hiệu quả của việc ứng dụng AI khi chỉ thông qua các con số, nhưng có một số tín hiệu khả quan mà chúng tôi nhận thấy trong quá trình triển khai trên thực tiễn.
Cụ thể, khi ứng dụng AI vào công cụ tìm kiếm trên MoMo, tỷ lệ người dùng ấn vào tốp 3 kết quả đưa ra tăng 16%, thời gian từ lúc người dùng bắt đầu tìm kiếm đến khi họ click vào dịch vụ cần tìm giảm khoảng 7%. Điều này có nghĩa, người dùng nhanh chóng tìm thấy dịch vụ họ cần thông qua đề xuất của MoMo.
Bên cạnh đó, số lượng dịch vụ trung bình mà mỗi người dùng khám phá trên MoMo cũng tăng 15%. Tỷ lệ người dùng nhấn vào dịch vụ được đề xuất tăng khoảng 2 lần, ngay cả với những quảng cáo của đối tác bên ngoài thể hiện trên MoMo tỷ lệ click cũng tăng 6%.
Ở nhóm các sản phẩm tài chính thông minh, với sản phẩm Vay Nhanh, quy trình phê duyệt chỉ mất 3 phút, tỷ lệ thành công đạt đến 60%. Đối với Ví Trả Sau, quy trình phê duyệt chỉ mất 1 phút, tỷ lệ khách hàng được duyệt đạt khoảng 83%.
Trong khi với các sản phẩm tín dụng online khác trên thị trường, quy trình phê duyệt mất thường mất khoảng 20 phút, tỷ lệ được duyệt chỉ khoảng 30-40%. Như vậy, MoMo giúp rút ngắn thời gian ít nhất khoảng 6 lần, trong khi tỷ lệ được duyệt tăng 1,5 lần.
Thêm một điều nữa mà tôi muốn chia sẻ, đó là thông qua các sản phẩm tài chính tiêu dùng thông minh, MoMo mong muốn mang đến cơ hội tiếp cận các giải pháp tài chính một cách bình đẳng cho mọi người, đặc biệt là nhóm chưa đủ điều kiện tiếp cận tín dụng ngân hàng.
Nhìn lại quá trình triển khai AI tại MoMo, đâu là bài học giá trị mà ông nhận ra được?
Thực ra, công nghệ nào cũng có mặt hạn chế, chúng tôi không kỳ vọng AI là lời giải cho mọi vấn đề của mình.
Trong từng giải pháp, AI có thể chỉ tham gia vào những phần nhỏ, mà ở đó hiệu quả mang lại cao hơn những cách làm khác. “Giải pháp” ứng dụng AI được chúng tôi nhìn rộng hơn, không chỉ là một hệ thống, mà còn là một chuỗi các công việc nối tiếp nhau, kết hợp linh hoạt giữa nhiều công nghệ khác nhau, giữa con người và hệ thống. Với cách làm này, chúng tôi hy vọng sẽ phát huy tối đa sức mạnh của các công nghệ mình đang áp dụng.
Bên cạnh đó, chúng tôi cũng nhìn ra được một số bài học có thể giúp ích cho doanh nghiệp khi muốn ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh: Một là, xác định đúng mục tiêu, trong đó nên tập trung vào giá trị thực sự mà AI tạo ra được, thay vì chạy theo công nghệ mới hay thuật toán phức tạp. Về cách thức, trong giai đoạn đầu, chúng tôi thường theo đuổi những mục tiêu nhỏ dễ đạt được, thay vì đặt ra cho Data/AI những mục tiêu to lớn.
Hai là, linh hoạt trong việc ứng dụng AI. Cần có sự phối hợp linh hoạt giữa các khâu, công đoạn nào AI có kết quả tốt hơn thì áp dụng và ngược lại, sử dụng cách làm truyền thống nếu hiệu quả hơn. Sự phối hợp này cũng đòi hỏi người làm AI phải hiểu rõ toàn bộ quá trình (end to end), thay vì chỉ tập trung vào một công đoạn nào đó.
Ba là, sự kiên nhẫn. Đầu tư vào AI là quá trình lâu dài và tốn kém. Tùy vào bài toán mà AI có thể mang lại hiệu quả khác nhau. Kinh nghiệm của chúng tôi là để AI tạo ra kết quả đáng kể thường mất khá nhiều thời gian (tính bằng năm).
Bốn là, doanh nghiệp phải thực sự cởi mở và khuyến khích cái mới. Đó là điều kiện lý tưởng để thuận lợi áp dụng AI vào các hoạt động.
Với sự thông minh của AI, liệu có khả năng đến thời điểm nào đó, máy móc đủ thông minh để hiểu con người hơn chính bản thân mình?
Nói thật là tôi không mong muốn sản phẩm hiểu con người hơn chính chúng ta hiểu về mình. Tuy nhiên, có vẻ đây sẽ là xu hướng trong tương lai.
Trong 5-10 năm tới, tôi hy vọng việc ứng dụng AI sẽ giúp MoMo hiểu rõ nhu cầu của người dùng, xây dựng thêm nhiều sản phẩm mới với AI và qua đó giúp chúng tôi phục vụ khách hàng tốt hơn (hay đơn giản là ít làm phiền khách hàng hơn). Cũng liên quan đến vấn đề này, điều mà đội ngũ AI ở MoMo luôn mong muốn là làm sao để việc ứng dụng AI tại MoMo sẽ xuất hiện trên từng “điểm chạm” của người dùng mà họ không hay biết.
