Luận văn: Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo để tăng trải nghiệm khách hàng tại TPBank

Luận văn phân tích cách TPBank ứng dụng AI để tối ưu trải nghiệm khách hàng, các giải pháp công nghệ và đánh giá hiệu quả thực tiễn mang lại.

• Tác giả: Trần Mạnh Tiến
• Người hướng dẫn: TS. Tạ Thị Đào
• Trường học: Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Quản trị và Kinh doanh
• Chuyên ngành: Quản trị Công nghệ và Phát triển doanh nghiệp
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo để tăng trải nghiệm người dùng tại Ngân hàng Tiên Phong (TPBank)
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng AI tại TPBank

TPBank là một trong những ngân hàng tiên phong trong lĩnh vực ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam. Ngân hàng đã đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ AI và machine learning để nâng cao chất lượng dịch vụ và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Thông qua các giải pháp AI tiên tiến, TPBank không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn tạo ra một nền tảng dịch vụ ngân hàng số hoàn toàn mới. Chiến lược này đã giúp TPBank trở thành một trong những ngân hàng có lượng khách hàng trẻ tuổi cao nhất tại thị trường Việt Nam.

1.1. Quá trình phát triển công nghệ tại TPBank

TPBank đã trải qua quá trình chuyển đổi số liên tục từ những năm 2018. Ngân hàng đã xây dựng một hệ sinh thái công nghệ toàn diện, tích hợp các công nghệ AI, blockchain, và big data. Các bước đầu tư này giúp TPBank nâng cao năng lực cạnh tranh và mở rộng thị phần dịch vụ số. Hành trình chuyển đổi kỹ thuật số này đã tạo nền tảng vững chắc cho các ứng dụng AI thế hệ mới.

1.2. Hệ sinh thái kỹ thuật số của TPBank

Hệ sinh thái TPBank bao gồm các nền tảng ứng dụng ngân hàng di động, dịch vụ thanh toán số, và trợ lý ảo. Các dịch vụ này được kết nối chặt chẽ để tạo ra một trải nghiệm khách hàng liền mạch. Sự tích hợp này cho phép cá nhân hóa dịch vụ dựa trên hành vi và nhu cầu của từng khách hàng, từ đó nâng cao mức độ hài lòng khách hàng.

II. Các ứng dụng AI chính tại TPBank

TPBank triển khai nhiều giải pháp AI tiên tiến để tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của hoạt động kinh doanh. Các ứng dụng này bao gồm chatbot AI 24/7, phát hiện gian lận, xử lý hóa đơn tự động, và quản lý rủi ro. Mỗi ứng dụng được thiết kế để giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác, và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng. Nhờ cách tiếp cận dựa trên AI, TPBank đã đạt được hiệu suất hoạt động cao hơn và chi phí vận hành thấp hơn.

2.1. Trợ lý ảo eCM và dịch vụ hỗ trợ 24 7

Trợ lý ảo eCM của TPBank sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và phản hồi yêu cầu của khách hàng. Hệ thống này hoạt động 24 giờ, 7 ngày một tuần mà không cần nhân viên con người. eCM có khả năng xử lý hàng ngàn cuộc trò chuyện cùng lúc, giảm đáng kể thời gian chờ đợi và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Công nghệ AI này đã giúp TPBank tiết kiệm chi phí hỗ trợ khách hàng lên tới 30% trong năm đầu triển khai.

2.2. Phát hiện gian lận và quản lý rủi ro

TPBank sử dụng machine learning để phân tích các mô hình giao dịch và phát hiện hoạt động bất thường. Các mô hình AI này được đào tạo trên tập dữ liệu lịch sử lớn để nhận diện những dấu hiệu gian lận. Nhờ công nghệ phát hiện gian lận AI, TPBank đã giảm tỷ lệ mất mát do gian lận và bảo vệ tài sản khách hàng hiệu quả hơn.

2.3. Cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ

Thuật toán AI của TPBank phân tích hành vi và sở thích khách hàng để đề xuất sản phẩm phù hợp. Cách tiếp cận cá nhân hóa dựa trên AI này giúp tăng tỷ lệ chấp nhận sản phẩm và nâng cao sự hài lòng. Khách hàng nhận được gợi ý tùy chỉnh về các sản phẩm tín dụng, tiết kiệm và đầu tư phù hợp với nhu cầu riêng của họ.

III. Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng thông qua AI

Trải nghiệm khách hàng là yếu tố then chốt để ngân hàng hiện đại tạo lợi thế cạnh tranh. Ứng dụng AI tại TPBank đã mang lại những cải thiện đáng kể trong quy trình dịch vụ ngân hàng. Từ xử lý giấy tờ tự động đến phân tích dữ liệu khách hàng, các giải pháp AI này giúp rút ngắn thời gian chờ đợi và nâng cao độ chính xác. Kết quả là khách hàng TPBank nhận được dịch vụ nhanh hơn, chính xác hơn và thân thiện hơn.

3.1. Xử lý và duyệt hồ sơ vay tự động

TPBank sử dụng AI kết hợp OCR để trích xuất dữ liệu tự động từ các tài liệu khách hàng. Quá trình này giảm thời gian xử lý hồ sơ vay từ vài ngày xuống còn vài giờ. Hệ thống AI phân tích độc lập khả năng trả nợ và phê duyệt tự động những hồ sơ đơn giản. Nhờ tự động hóa này, tỷ lệ hài lòng khách hàng về tốc độ phê duyệt vay tăng lên 85%.

3.2. Quản lý tài sản và quy hoạch tài chính

Công nghệ AI giúp TPBank dự báo xu hướng thị trường và đề xuất chiến lược đầu tư tối ưu cho khách hàng. Các mô hình machine learning phân tích dữ liệu thị trường lớn để đưa ra khuyến nghị tài chính cá nhân hóa. Khách hàng của TPBank có thể quản lý danh mục đầu tư hiệu quả hơn nhờ những thông tin chi tiết được cung cấp bởi AI.

3.3. Nâng cao chỉ số hài lòng khách hàng

Việc áp dụng AI và các giải pháp kỹ thuật số đã giúp TPBank cải thiện đáng kể chỉ số hài lòng (CSAT). Khách hàng nhận thấy sự cải tiến trong tốc độ dịch vụ, chất lượng tư vấn, và sự tiện lợi. Net Promoter Score (NPS) của TPBank cũng tăng cao, cho thấy lòng tin và sự thích ứng của khách hàng đối với các dịch vụ số.

IV. Thách thức và triển vọng tương lai

Mặc dù ứng dụng AI mang lại nhiều lợi ích, TPBank vẫn phải đối mặt với các thách thức về bảo mật dữ liệu, quy định pháp luật và chất lượng dữ liệu. Việc bảo vệ thông tin khách hàng và tuân thủ các quy định ngân hàng là những ưu tiên hàng đầu. Trong tương lai, TPBank sẽ tiếp tục đầu tư vào AI tiên tiến, đặc biệt là deep learning và natural language processing để cách tiệp cận AI trở nên thêm mạnh mẽ và an toàn.

4.1. Thách thức trong bảo mật và quyền riêng tư

Bảo vệ dữ liệu khách hàng là một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai hệ thống AI. TPBank phải mã hóa dữ liệu, kiểm soát truy cập, và tuân thủ các quy định GDPR cũng như quy định ngân hàng Việt Nam. Ngân hàng này đã đầu tư vào công nghệ an niệm cyber tiên tiến để bảo vệ hệ thống AI khỏi các cuộc tấn công.

4.2. Cải tiến chất lượng dữ liệu huấn luyện

Hiệu suất của mô hình AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu huấn luyện. TPBank cần kiểm tra, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu liên tục để cải thiện độ chính xác. Ngân hàng đang đầu tư vào các công cụ quản lý dữ liệu mới để đảm bảo dữ liệu không có thiên vị và đủ đa dạng cho việc huấn luyện các mô hình.

4.3. Phát triển AI và machine learning thế hệ mới

TPBank đang lập kế hoạch triển khai các công nghệ AI mới, bao gồm generative AI, reinforcement learning, và computer vision. Những công nghệ tiên tiến này sẽ cho phép TPBank tự động hóa nhiều quy trình phức tạp hơn và cải thiện tiếp tục trải nghiệm khách hàng. Mục tiêu là trở thành một ngân hàng hoàn toàn thông minh trong vòng 5 năm tới.

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG QUẢN TRỊ VÀ KINH DOANH --------------------- TRẦN MẠNH TIẾN LEVERAGING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO OPTIMIZE CUSTOMER EXPERIENCE AT TIEN PHONG COMMERCIAL JOINT STOCK BANK (TPBANK) NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ TĂNG TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TIÊN PHONG (TPBANK) LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ CÔNG NGHỆ VÀ PHÁT TRIỂN DOANH NGHIỆP Hà Nội - 2024 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG QUẢN TRỊ VÀ KINH DOANH --------------------- TRẦN MẠNH TIẾN LEVERAGING ARTIFICIAL INTELLIGENCE TO OPTIMIZE CUSTOMER EXPERIENCE AT TIEN PHONG COMMERCIAL JOINT STOCK BANK (TPBANK) NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỂ TĂNG TRẢI NGHIỆM NGƯỜI DÙNG TẠI NGÂN HÀNG TIÊN PHONG (TPBANK) Chuyên ngành: Quản trị Công nghệ và Phát triển doanh nghiệp Mã số: Ngành đào tạo thí điểm (mã số đề xuất: 8900301) LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN TRỊ CÔNG NGHỆ VÀ PHÁT TRIỂN DOANH NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS. TẠ THỊ ĐÀO Hà Nội - 2024 DECLARATION The author confirms that the research outcome in the thesis is the result of author’s independent work during study and research period and it is not yet published in other’s research and article. The other’s research result and documentation (extraction, table, figure, formula, and other document) used in the thesis are cited properly and the permission (if required) is given. The author is responsible in front of the Thesis Assessment Committee, Hanoi School of Business, and the laws for above-mentioned declaration.

……………, date …… month …… year ……… i ACKNOWLEDGEMENTS With deep gratitude, I would like to express my sincere thanks to all those who have contributed to the completion of this thesis. First of all, I would like to express my sincere thanks to Dr. Ta Thi Dao, who has enthusiastically guided, instructed and imparted valuable knowledge to me throughout the research process. Thanks to her care and help, I have successfully completed this research paper.

I would like to express my deep gratitude to the teachers in the School Board, the teachers in the Hanoi School of Business, who have created favorable conditions and enthusiastically supported me during my study and research. In particular, I would like to express my sincere thanks to my family, friends and colleagues who have always been there to encourage, share and motivate me. Thanks to everyone's support, I was able to overcome difficulties and successfully complete this thesis. I understand that due to limited time and limited knowledge, the thesis is inevitably flawed.

I look forward to receiving sincere comments from teachers and guests so that the thesis can be more complete in the next revisions. Once again, thank you very much! ii TABLE OF CONTENTS ACKNOWLEDGEMENTS. ii LIST OF ACRONYMS. iii LIST OF TABLES.

vi LIST OF FIGURES. Urgency of the subject. Overview of related research on improving customer experience in the banking and finance industry. Orientations for addressing major research issues of the thesis .2 Application of Artificial Intelligence (AI) technology:.

8 CHAPTER I: OVERVIEW THEORETICAL BASIS .2 Distinguishing customer experience from customer service .2 AI application to enhancing customer experience in banking .1 The application of AI in 24/7 Customer support services .2 AI applications in fraud detection analysis in banking transactions .3 The application of AI in risk management within banking operations.4 AI facilitates the automation of loan processing and approval .5 Application of AI in cash flow asset management .6 AI application combined with OCR in data extraction and automatic data entry .7 AI Applications in Customer Service Product Personalization .3 Qualitative research at TPBank .1 Qualitative research design.3 Preliminary research results. EVALUATION OF AI DEPLOYMENT TO IMPROVE CUSTOMER EXPERIENCE AT TPBANK .1 TPBank's artificial intelligence application .2 TPBank's development journey .3 TPBank’s eco-system .4 TPBank’s business performance .7 Digital assistant eCM. 47 CHAPTER III: ANALYZE CUSTOMER EXPERIENCE WITH THE GOAL OF MAXIMIZING CUSTOMER SATISFACTION .1 Quantitative research methods .1 AI brings many benefits to customer experience in the digital service environment.2 Solution for TPBank .6 Research limitations and future directions. 77 iv LIST OF ACRONYMS Artificial Intelligence AI Analysis of Moment Structures AMOS Average variance extracted AVE Covariance-Based Structural Equation Modeling CB-SEM Construct reliability CR Customer Service CS Customer Satisfaction Score CSAT Customer Experience CX Natural Language Processing NLP Net Promoter Score NPS Partial Least Squares Structural Equation Modeling PLS-SEM Robotic Process Automation RPA Structural Equation Modeling SEM v LIST OF TABLES Content Page Table 1: A comparison of customer experience and customer service 19 Table 2: TPBank’s strategy overview 26 Table 3: TPBank’s technology strategy 32 Table 4: Matrix TOWS – author’s result 51 Table 5: Scale to measure customer experience when using digital services at 57 TPBank Table 6: Results of outer loading, rh_0, AVE - author's research results 65 Table 7: P-value - author's research results 66 Table 8: Cross loadings – Discriminant validity (author's research results) 68 Table 9: Fornell-Lacker criterion – Discriminant validity (author's research results) 68 Table 10: Heterotrait-Monotrait Ratio (HTMT) - author's research results 70 Table 11: Effect size analysis - author's research results 73 Table 12: Path coefficients – Bootstrpping (author's research results) 73 Table 13: Total indirect effects - author's research results 73 vi LIST OF FIGURES Content Page Figure 1: Organization structure TPBank 2023 – Source: Annual report 28 TPBank 2023 Figures 2: TPBank’s core digital ecosystem project resulted 36 Figures 3: Model of customer experience quality – Source: Change & Hong 45 (2010).

Figure 4: Conceptual model of customer experience - author's research results 47 Figure 5: Age structure - author's research results 58 Figure 6: Gender structure - author's research results 59 Figure 7: Highest degree structure - author's research results 59 Figure 8: Number of years working structure - author's research results 60 Figure 9: Average of CS1 by Age - author's research results 61 Figure 10: Average of CS1 by Number of year working - author's research 61 results Figure 11: Average of CW4 of Age - author's research results 62 Figure 12: Average of CW4 of Number of years working - author's research 62 results Figure 13: Model result using SmartPLS - author's research results 70 vii INTRODUCTION 1. Urgency of the subject In the comprehensive renovation of the socio-economic economy, while orienting the development of policies to address certain social issues. On May 11, 2021, the Governor of the State Bank issued Decision 810/QD-NHNN approving the "Digital Transformation Plan for the Banking Industry to 2025, with a vision to 2030". On January 13, 2022, the Governor of the State Bank issued Directive No.

02/CT-NHNN on promoting digital transformation and ensuring security and safety in banking operations.[1] Banks around the world are focusing heavily on providing online banking services. This allows customers to conduct banking transactions remotely through mobile apps, websites, and other online channels. Customers can perform transactions such as transferring money, paying bills, checking accounts, and managing personal finances conveniently and flexibly. Technologies such as artificial intelligence (AI) and automation are being widely applied, while AI is used to improve data analysis, and risk forecasting, and provide customer support through chatbots or virtual assistants.

Automation helps optimize the bank's internal processes, from loan processing to credit risk management. In a survey conducted by BDO with C-level positions of 300 large companies in the finance and banking sector, after 3 years of implementing the digital transformation strategy, 62% of businesses had annual revenue growth of over 10%, and 32% had a revenue growth rate of 1-9%. In terms of profit, after 3 years, those with a growth rate of over 10% per year were 61% and 32% had a revenue growth rate of 1-9%. [2] In 2023, Vietnam witnessed significant transformations in the digital transformation of its banking sector.

The surge in smartphone usage and rising customer expectations have driven banks to focus on developing mobile banking services, catering to the growing demand for mobile payments, online transfers, and flexible financial management. When asked about the digital transformation of the banking industry and the key focus areas for the next 3-5 years, global financial leaders highlighted 1 cybersecurity (96%), mobile experience (95%), mobile channels (87%), and data analytics (83%) as their top priorities. The level of digital transformation among Vietnamese banks varies significantly, depending on their size and financial capacity. However, most major commercial banks have already launched mobile banking applications, such as VCB Digibank, VietinBank iPay, and TPBank eBank X.

The COVID-19 pandemic has had a profound impact on the economy, including the banking sector. Nonetheless, the pandemic has also accelerated the growth of digital banking services. While face-to-face transactions have decreased, the volume of cashless transactions through banks has increased significantly. In conclusion, the topic “Leveraging artificial intelligence to optimize customer experience at Tien Phong commercial joint stock bank (TPBank) ” is a worthy topic of interest and research.

It aims to enhance the bank's competitiveness, optimize marketing campaigns, improve customer experience, and promote innovation in the industry by applying artificial intelligence technology. Overview of related research on improving customer experience in the banking and finance industry 2.1 International research In recent years, the field of artificial intelligence (AI) has undergone significant advancements. This overview presents a comprehensive analysis of current research on AI applications designed to enhance customer experience. Moreover, it outlines key areas for future research and identifies gaps in AI implementation at TPBank, a prominent financial institution.

Applications of Artificial Intelligence on Customer Experience and Service Quality of the Banking Sector. A study has shown that financial institutions are increasingly harnessing the power of artificial intelligence (AI) and machine learning technologies to automate a wide range of processes, enhance security and service quality, and deliver a more personalized and engaging customer experience (Meganathan Kumar Satheesh and Samala Nagaraj, 2021). This technological transformation has facilitated the widespread adoption of efficient digital banking solutions, such as online and mobile banking platforms, which have become highly appealing to customers due to their ease of use, convenience, and responsiveness. 2 A study provides insights into AI-enabled customer experience.

Their study is a pioneering effort in analyzing how advanced technology, artificial intelligence, can improve the shopping experience for consumers (Nisreen Ameen, Ali Tarhini , Alexander Reppel , Amitabh Anand, 2021). The results of the study demonstrate the positive role of relationship commitment and the significant mediating effects of trust and perceived sacrifice on AI-enabled customer experience. A study, the integration of AI in advertising, sales, and after-sales services raises concerns about negative customer perceptions (Olga I. Dolganova, 2021 )To address this, the article emphasizes the importance of ethical AI implementation and transparency.

It explores AI applications in customer interactions, identifies the need for ethical principles, and analyzes existing guidelines. The paper proposes two types of ethical principles for businesses and provides insights into enhancing customer experience through AI. The findings can be applied to organizations using or planning to use AI systems and serve as a foundation for further research. A study artificial intelligence has a substantial positive impact on customer experience and loyalty (Ifekanandu Christian Chukwudi , Anene Jane Nwakaego, Iloka Chiemelie Benneth, Ewuzie Cajetan Obinna, 2023).

Personalization is identified as the key factor mediating this positive influence. Consequently, organizations seeking to enhance customer loyalty and experience should implement AI-driven personalization strategies for their products and services. This approach is expected to align offerings closely with customer needs and preferences, resulting in improved customer experience and overall loyalty. Research shows that artificial intelligence (AI) has a significant positive impact on service quality in the Jordanian banking sector (Reem Al-araj, Hossam Haddad, Maha Shehadeh, Elina Hasan, Mohammad Yousef Nawaiseh, 2022).AI positively impacts service quality dimensions such as tangibility, reliability, responsiveness, and assurance.

Jordanian banks should increase the use of AI to improve service quality, meet customer needs, and increase customer satisfaction. The study indicates that AI has the potential to significantly enhance both employee and customer experiences in the banking sector ( Chandrima Bhattacharya and Dr.