DeepSeek tròn 1 năm ra mắt, mô hình lớn đã thay đổi ngân hàng thương mại chưa? Hiệu quả giảm chi phí marketing rõ ràng, còn nhiều tác dụng cần tiếp tục quan sát

DeepSeek ra đời vào khoảng tháng 1 năm ngoái, khởi đầu cho làn sóng đón nhận các mô hình lớn trong ngành ngân hàng trong nước. Bây giờ một năm đã trôi qua, mô hình lớn đã mang lại những thay đổi gì cho các ngân hàng? Trong nửa tháng qua, phóng viên của Financial Associated Press đã thực hiện các cuộc trao đổi, phỏng vấn chuyên sâu với ngành ngân hàng.

Một số quan chức ngân hàng nói với phóng viên rằng từ góc độ hiệu ứng ứng dụng thực tế, các mô hình lớn đã đóng một vai trò rõ ràng trong tiếp thị, dịch vụ khách hàng thông minh, đào tạo nhân sự, v.v. Nó có vai trò nhất định trong việc tối ưu hóa kiểm soát rủi ro, nhưng nó vẫn cần được quan sát. Đối với các mô hình lớn được một số ngân hàng thúc đẩy để ban phước cho khả năng cốt lõi của việc xác định rủi ro ngân hàng và thậm chí “định hình lại” hệ thống kiểm soát rủi ro, một số chủ ngân hàng nói với các phóng viên rằng không thích hợp để lạc quan quá mức, và cần nhiều kích thước và trường hợp hơn để so sánh và quan sát.

“DeepSeek chỉ mới ra mắt vào năm ngoái và một số ngân hàng nói rằng họ đã giúp tối ưu hóa việc kiểm soát rủi ro trong nửa cuối năm, điều này không đáng tin cậy lắm theo ý kiến của tôi.” Ngân hàng thương mại thành phố nêu trên chỉ ra với phóng viên rằng hệ thống kiểm soát rủi ro của chính ngân hàng đã tương đối trưởng thành và tự động, vai trò của can thiệp thủ công đã giảm đi rất nhiều, và mấu chốt nằm ở tính xác thực của nguồn tài liệu được gửi, tức là độ tin cậy của nguồn dữ liệu. Mặc dù các mô hình lớn có thể tăng tốc độ hiệu quả xem xét của nhân viên sau này, nhưng “liệu có cải thiện hiệu quả độ chính xác của việc kiểm soát rủi ro hay không” cần ít nhất một năm hoặc thậm chí lâu hơn để so sánh về kích thước thời gian trước khi có thể đưa ra kết luận.

Mô hình lớn giúp tiết kiệm một lượng lớn chi phí tiếp thị cho các ngân hàng và cần quan sát nhiều hiệu quả hơn

Một người từ một ngân hàng niêm yết nói với phóng viên rằng do nhu cầu tiếp thị và quảng bá thương hiệu, chi phí của ngân hàng cho việc thiết kế áp phích tiếp thị và phát hành quảng cáo thương hiệu trong năm qua về cơ bản là khoảng 10 triệu. Bởi vì những công việc này từng được thuê ngoài cho các công ty khác, công ty sau này đã nhận yêu cầu từ ngân hàng. “Nhiều khi chúng tôi không hài lòng và cần phải sửa đổi nhiều lần.”

Tuy nhiên, sau khi ra mắt DeepSeek vào năm ngoái, ngân hàng đã hướng dẫn nhân viên của ngân hàng thực hiện thiết kế và ứng dụng AI, và hiệu quả rất tốt, “mặc dù vẫn cần sự can thiệp của con người, nhưng kết hợp với các chi phí khác, chi phí này đã giảm xuống còn một triệu vào năm ngoái”. Nó cho biết, từ 10 triệu phí đến 1 triệu, các mô hình lớn AI thực sự đã mang lại lợi ích thực sự cho các ngân hàng ở một số khía cạnh.

“Sau khi sử dụng mô hình lớn, ngân hàng của chúng tôi đương nhiên không còn cần nhiều công ty gia công phần mềm nữa.” Ngân hàng niêm yết nêu trên đã chỉ ra. Ông tin rằng ngay cả trong ngân hàng, một khi mô hình AI trưởng thành, một số vị thế ngoại tuyến có thể phải đối mặt với việc giảm dần hoặc thậm chí biến mất.

Về đào tạo nhân sự và khách hàng thông minh, các mô hình lớn AI đã được ứng dụng đều đặn trong các ngân hàng. Theo các nguồn tin liên quan, trước đây, trụ sở chính cần nhiều thời gian và nhân lực cho việc đào tạo cán bộ cơ sở, đặc biệt là cán bộ quản lý tài chính. Nhưng điều đó đã thay đổi kể từ khi AI can thiệp. Hiện tại, trụ sở chính đang khám phá việc truyền tải các kỹ năng tiếp thị được tối ưu hóa bởi AI và kiến thức tài chính liên quan đến nhân viên ngân hàng cơ sở thông qua nền tảng và sau này cũng có thể sử dụng các mô hình AI để làm tốt hơn công việc bán sản phẩm.

Nhân sự công nghệ tài chính của các ngân hàng cổ phần nêu trên chỉ ra rằng hiện tại, giá trị lớn nhất của các mô hình lớn AI có thể nằm ở khả năng “chuyển giao học tập”, có thể tóm tắt kinh nghiệm của các kịch bản trưởng thành và sau đó mở rộng sang các kịch bản mới tương tự. Do đó, nó đã có những ứng dụng và lợi thế nhất định trong việc tiếp thị các sản phẩm quản lý tài sản.

Tuy nhiên, trong các cuộc phỏng vấn, trao đổi giữa phóng viên của Financial Associated Press và ngành, những điểm tích cực mà mô hình lớn có thể mang lại về cơ bản là kết thúc. Ứng dụng tiếp theo trong lĩnh vực kinh doanh hiện nay là về sự cùng tồn tại của các nỗ lực và tranh cãi.

Phóng viên được biết, ngoài lĩnh vực kiểm soát rủi ro nêu trên, vẫn còn tranh cãi về việc các ngân hàng sử dụng AI trong lĩnh vực nóng tiếp thị thông minh. Một người từ trụ sở chính của một ngân hàng niêm yết cho biết với sự tiến bộ của công nghệ AI, kịch bản lý tưởng trong tương lai có thể là: robot AI cung cấp cho anh ta các đề xuất mua hàng cho các sản phẩm quản lý tài sản và không còn cần người quản lý tài sản. Quan điểm này chưa được các đồng nghiệp công nhận và một số nhân viên ngân hàng nói với các phóng viên rằng tiếp thị AI có thể không phù hợp với tất cả mọi người, “Cá nhân tôi thích giao tiếp với người thật hơn”.

Các ứng dụng sát thủ vẫn chưa xuất hiện và nhiều đồng nghiệp đã bước vào chiến trường của các mô hình ngân hàng lớn

Một người từ một ngân hàng thương mại thành phố được niêm yết nói với các phóng viên rằng vào tháng Hai năm ngoái, sau sự ra đời của DeepSeek, ngân hàng cũng đã giới thiệu mô hình lớn và yêu cầu các kỹ thuật viên tìm hiểu sâu và triển khai nghiên cứu và phát triển. Thật không may, ngân hàng đã không phát triển một ứng dụng hoàn thiện và dễ sử dụng dựa trên mô hình lớn DeepSee. Nhìn chung, DeepSeek không phản ánh đủ lợi thế trong ứng dụng của ngành ngân hàng. “Bây giờ không còn sự tươi mới.” Mặc dù ngân hàng vẫn triển khai DeepSeekk, nhưng “kỳ vọng đã được hạ xuống” và dự kiến sẽ không sớm xuất hiện các ứng dụng đột phá và sát thủ.

Một ngân hàng thương mại địa phương khác cũng xác nhận với phóng viên rằng trong nửa đầu năm ngoái, sau khi nhận ra những hạn chế của DeepSeeK trong lĩnh vực dữ liệu tài chính, họ đã cố gắng tích hợp “mô hình nhỏ” ban đầu của một lĩnh vực kinh doanh đơn lẻ với DeepSeek để phát triển một ứng dụng có thể hạ cánh. Tuy nhiên, hiện tại, kết quả vẫn chưa tốt, cần nghiên cứu và phát triển và cải tiến thêm.

Phóng viên của Financial Associated Press đã biết trong cuộc phỏng vấn rằng vai trò lớn nhất của DeepSeek có thể là truyền cảm hứng cho nhiều đồng nghiệp theo dõi nhanh chóng và cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc y tế và các lĩnh vực khác. Kể từ giữa năm ngoái, các mô hình lớn, bao gồm cả Alibaba Qianwen, đã tìm hiểu hợp tác với một số ngân hàng và đạt được kết quả tích cực. Trước đó, một ngân hàng quốc doanh hàng đầu đã thông báo rằng họ đã đạt được hợp tác với Alibaba.

"Alibaba và ngân hàng của chúng tôi cũng đã hợp tác vài ngày trước. Ngân hàng của chúng tôi cũng đã mua và triển khai mô hình lớn của Alibaba. Một người từ một ngân hàng thương mại hàng đầu của thành phố xác nhận với phóng viên Financial Associated Press rằng ngân hàng hiện đang áp dụng chiến lược “đi nhiều chân”. Tuy nhiên, các ứng dụng liên quan vẫn đang được khám phá. Rốt cuộc, các ngân hàng có yêu cầu cao hơn về bảo mật dữ liệu và ổn định hệ thống.

(Nguồn bài viết: Financial Associated Press)