AI-herstructurering van de bankensector - Deel 2: Optimalisatie van operaties en management

Operationele automatisering, organisatorische herstructurering

AI is niet zomaar een hulpmiddel, maar wordt door veel Vietnamese banken ingezet als een 'nieuwe operationele basis'. Hierbij wordt het organisatiemodel ingrijpend geherstructureerd, van het kredietgoedkeuringsproces en de gegevensverwerking tot de interne planning en het management.

Fotobijschrift — AI wordt door banken gebruikt als "een nieuwe operationele basis". Illustratiefoto

Techcombank is een van de pioniers in de integratie van AI in haar operationele strategie. Volgens de heer Phan Thanh Son, adjunct-directeur-generaal van Techcombank, werkt de bank met een big data- en machine learning-platform om de organisatieprestaties te verbeteren: "AI ondersteunt niet alleen de personalisatie van diensten, maar speelt ook een rol bij de toewijzing van middelen en de controle over contactpunten in de operationele keten."

BIDV past ook AI toe om het kredietbeoordelingsproces te automatiseren. Het beoordelingssysteem is gebaseerd op historische financiële gegevens, bestedingsgedrag en klantsegmentatie, waardoor de verwerkingstijd van aanvragen van vele dagen tot slechts enkele uren wordt verkort.

TPBank integreert AI in het OCR-systeem om gegevens in kredietaanvragen automatisch te lezen en te verwerken. Dit bespaart meer dan 60% tijd bij het invoeren van gegevens en verhoogt de nauwkeurigheid. Tegelijkertijd wordt AI toegepast in tools voor risicoprofielanalyse, waardoor grootschalige kredietbeslissingen mogelijk worden zonder dat er meer personeel nodig is.

Ondertussen heeft ACB bijna 400 RPA-processen geïmplementeerd, die automatisch meer dan 60 miljoen taken per jaar verwerken. Dit zorgt voor een aanzienlijke operationele efficiëntie en vermindert het aantal operationele fouten aanzienlijk.

Voor VietinBank speelt AI een cruciale rol in de digitale transformatie. Deze bank is de eerste afdeling binnen de groep van commerciële staatsbanken die een Data and Artificial Intelligence Block heeft opgericht, met 36 digitale transformatieprojecten en 13 AI-projecten die worden uitgevoerd.

Voorzitter van de raad van bestuur Tran Minh Binh zei: "We zijn 2-3 jaar geleden proactief gestopt met het werven van personeel voor functies die door AI vervangen konden worden en zijn overgestapt op het werven van hoogwaardig personeel voor nieuwe vakgebieden zoals data science en het bouwen van AI-modellen...".

Volgens de heer Binh heeft de toepassing van AI VietinBank geholpen de tijd voor het ontwikkelen van een systeembreed plan te verkorten van enkele maanden tot slechts 2-3 weken. Met name alle bankmedewerkers moeten getraind en gecertificeerd zijn in AI om zich aan te passen aan de nieuwe vaardigheidsvereisten in moderne organisaties.

Realtime fraudedetectie en risicopreventie

Naast operationele taken wordt AI door banken gebruikt om risico's te beheersen en fraude proactiever en effectiever te voorkomen.

Bij VietinBank is de Genie-tool – een interne AI-assistent – getraind met behulp van meer dan 2.000 zakelijke documenten. In de eerste twee maanden van de implementatie heeft de tool meer dan 350.000 aanvragen van medewerkers verwerkt, wat heeft bijgedragen aan een tijdsbesparing tot 95% en het aantal fouten in de bedrijfsvoering heeft verminderd.

Het eFAST-platform van VietinBank maakt ook gebruik van AI om zakelijke klanten te ondersteunen bij elektronische handtekeningen en online uitbetalingen bij meer dan 87.000 transacties met een totale waarde van meer dan VND 270.000 miljard. Hieruit blijkt dat AI niet alleen een rol speelt bij het identificeren van risico's, maar ook bij het veilig en transparant beheren van het gehele transactieproces.

Met VPBank gebruikt deze bank een AI-systeem om dagelijks miljoenen transacties te monitoren en ongebruikelijk gedrag zoals dubbele overboekingen, onverwachte uitgaven en het gebruik van vreemde apparaten vroegtijdig te detecteren. Zo kan fraude al vanaf de invoerfase worden beperkt. Tegelijkertijd gebruikt TPBank AI om automatisch en in realtime kredieten te beoordelen, fouten bij de beoordeling van documenten te verminderen en de eerlijkheid tussen klantsegmenten te verbeteren.

Volgens statistieken van de Staatsbank had begin 2025 meer dan 85% van de binnenlandse commerciële banken een AI-toepassingsstrategie en gebruikte meer dan 59% van de medewerkers AI regelmatig op de werkvloer. Grote banken hebben een reeks technologieën geïmplementeerd, zoals: machine learning om fraude te detecteren en risicoprofielen te analyseren; RPA: automatisering van bedrijfsprocessen; interne AI: planning, analyse van operationele data; voorspellende analyse: investeringsoriëntatie, kostenbeheersing.

De implementatie van AI brengt echter ook grote uitdagingen met zich mee. De heer Luong Ngoc Binh, AI-consultant bij FPT IS, merkte op: "Datakwaliteit, interne capaciteit en een systematische implementatiestrategie zijn drie doorslaggevende factoren. Als banken AI alleen als instrument zien, zal het moeilijk zijn om duurzame efficiëntie te bereiken."

Voorzitter van de raad van bestuur van Vietinbank Tran Minh Binh zei ook openhartig: "De grootste uitdaging ligt niet in de technologie, maar in de mensen. VietinBank heeft een plan om het door de herstructurering getroffen personeel om te scholen en tegelijkertijd een HR-routekaart te ontwerpen die geschikt is voor de toekomst van automatisering."

Volgens banken is kunstmatige intelligentie (AI) niet alleen een katalysator voor digitale transformatie, maar ontwikkelt het zich ook tot het "nieuwe besturingssysteem" van de banksector. Dankzij de mogelijkheid om intelligent te automatiseren, analyseren, voorspellen en controleren, helpt AI Vietnamese banken hun efficiëntie te verbeteren, risico's te verminderen en hun activiteiten duurzaam en flexibel uit te breiden.

Bron: https://doanhnghiepvn.vn/chuyen-doi-so/ai-tai-cau-truc-nganh-ngan-hang-bai-2-toi-uu-van-hanh-va-quan-tri/20250620080110893

Reactie (0)