Hana Bank cho biết đã phát triển một công cụ tìm kiếm dựa trên mô hình trí tuệ nhân tạo chuyên biệt cho lĩnh vực tài chính do ngân hàng tự xây dựng, qua đó kéo tỷ lệ tìm kiếm thất bại từ khoảng 20% xuống dưới 5%. Dịch vụ hiện được thử nghiệm trên ứng dụng Hana 1Q, đồng thời ngân hàng đặt mục tiêu nâng khả năng xử lý các truy vấn tài chính phức tạp thông qua AI-UX và đồ thị tri thức.

Thông tin được Hana Bank công bố ngày 29/9 tại hội thảo Digital Insight 2025 do DigitalToday tổ chức tại COEX, Samseong-dong, Seoul. Tại sự kiện, ông Lee Woo-seop, Giám đốc Bộ phận Kinh doanh Chiến lược số của Hana Bank, đã giới thiệu các trường hợp ứng dụng AI cùng chiến lược trong thời gian tới với chủ đề “Financial AX, thử nghiệm và bài học”.

Theo Hana Bank, ngân hàng đang đồng thời sử dụng các giải pháp AI thương mại từ bên ngoài và vận hành hệ thống AI tự phát triển trong mạng nội bộ nhằm đáp ứng các yêu cầu tuân thủ nghiêm ngặt của ngành tài chính, như tách biệt mạng và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Ngân hàng cho biết cách tiếp cận nội bộ cho phép tận dụng dữ liệu bên trong mà không phải đưa ra ngoài, song đi kèm chi phí đầu tư hạ tầng, vận hành và bảo trì cao.

Để phục vụ mục tiêu này, Hana Financial Group đã phát triển mô hình nền tảng chuyên biệt cho tài chính mang tên HNFM dựa trên mô hình open-weight. Tập đoàn cho biết đã sử dụng khoảng 100 GB dữ liệu huấn luyện nhằm cải thiện năng lực hiểu kiến thức tài chính bằng tiếng Hàn và xử lý các truy vấn tài chính phức tạp.

Trong phần hỏi đáp, ông Lee cho biết dữ liệu cá nhân không được đưa vào tập huấn luyện. Thay vào đó, ngân hàng sử dụng dữ liệu về luật, quy định nội bộ, điều khoản cùng các dữ liệu liên quan đến sản phẩm và dịch vụ.

Hana Bank cũng đang thử nghiệm công cụ tìm kiếm ứng dụng HNFM. Theo ngân hàng, với phương thức tìm kiếm theo từ khóa trước đây, một số truy vấn không thể cho ra câu trả lời, khiến tỷ lệ thất bại tổng thể ở mức khoảng 20%. Sau khi triển khai dịch vụ nội bộ, tỷ lệ này đã giảm xuống dưới 5%. Hiện công cụ này chưa được áp dụng toàn bộ trên ứng dụng Hana 1Q và vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm.

Ngân hàng đánh giá chỉ dựa vào tìm kiếm tăng cường tạo sinh (RAG) vẫn chưa đủ để xử lý trọn vẹn các nghiệp vụ tài chính. Chẳng hạn, những truy vấn mơ hồ như “chuyển tiền sang ngân hàng khác” có thể được hiểu theo nhiều ngữ cảnh khác nhau, gồm chuyển khoản liên ngân hàng, chuyển tiền quốc tế hoặc chuyển khoản định kỳ. Với các nghiệp vụ phức tạp hơn như cho vay, hệ thống còn phải đồng thời đối chiếu nhiều tiêu chí như luật, quy định nội bộ và điều khoản.

Vì vậy, Hana Bank cho biết sẽ tiếp tục mở rộng ứng dụng AI bằng cách triển khai AI-UX để bổ sung ngữ cảnh còn thiếu thông qua các câu hỏi bổ sung cho người dùng, đồng thời áp dụng đồ thị tri thức để cấu trúc hóa mối quan hệ và mức độ ưu tiên giữa các lớp tri thức tài chính như luật, quy định nội bộ và điều khoản.

Hana Bank nhấn mạnh rằng khi AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong ngành tài chính, yếu tố cốt lõi vẫn là độ tin cậy và khả năng kiểm soát. Ngân hàng cho biết đang thúc đẩy chiến lược kết hợp giữa khai thác AI bên ngoài và tự phát triển AI trong mạng nội bộ, trên cơ sở cân nhắc các yêu cầu quản lý như tách biệt mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân và hướng dẫn AI trong lĩnh vực tài chính.

Ông Lee nói: “Dù AI được ứng dụng rộng hơn trong ngành tài chính, cốt lõi vẫn là niềm tin và khả năng kiểm soát”, đồng thời cho biết ngân hàng sẽ tiếp cận các quy định tài chính theo hướng tích cực và tiếp tục cân nhắc cần làm gì, làm như thế nào trong chính khuôn khổ đó.