Nghiên cứu này cho thấy một tín hiệu rõ ràng rằng một phần đáng kể công việc đằng sau mỗi hồ sơ hiện đã có thể tự động hóa về mặt kỹ thuật với các công cụ hiện đại.
Đối với các chuyên gia thế chấp tại Canada, trí tuệ nhân tạo không còn chỉ là thứ gì đó diễn ra ở Phố Wall hay Thung lũng Silicon. Nó đang thâm nhập vào các công ty môi giới, hợp tác tín dụng và các trung tâm thế chấp ngân hàng — và nghiên cứu mới cho thấy nó đã có thể thực hiện một phần đáng kể công việc trong mọi giao dịch.
Dự án Iceberg của MIT, một mô phỏng quy mô lớn về thị trường lao động Hoa Kỳ, phát hiện ra rằng các công cụ AI hiện tại về mặt kỹ thuật có khả năng thực hiện các nhiệm vụ trị giá 11,7% tổng giá trị tiền lương, tương đương khoảng 1,2 nghìn tỷ đô la Mỹ mỗi năm. Mô hình này đại diện cho khoảng 151 triệu người lao động trên 923 ngành nghề và hơn 32.000 kỹ năng.
Nghiên cứu này được thực hiện tại Hoa Kỳ, nhưng công việc cơ bản mà nó đo lường — phân tích tài chính, xử lý tài liệu, phối hợp hành chính — trông rất quen thuộc với bất kỳ ai trong ngành thế chấp tại Canada.
Dự án Iceberg thực sự đo lường những gì
Dự án Iceberg không chỉ suy đoán về "công việc của tương lai". Nó so sánh, từng kỹ năng một, những gì người lao động làm hiện nay với những gì các hệ thống AI hiện có có thể làm.
Mỗi người lao động được mô hình hóa như một "tác nhân" với một loạt các kỹ năng và nhiệm vụ, được so sánh với hàng ngàn công cụ AI.
Chỉ số cốt lõi, Chỉ số Iceberg, đo lường mức độ tiếp xúc kỹ thuật: tỷ lệ tiền lương của một nghề nghiệp gắn liền với các kỹ năng mà AI đã chứng minh được khả năng thực hiện các nhiệm vụ nghề nghiệp. Các tác giả nhấn mạnh rằng chỉ số này "ghi lại mức độ tiếp xúc kỹ thuật, nơi AI có thể thực hiện các nhiệm vụ nghề nghiệp, chứ không phải kết quả thay thế hay mốc thời gian áp dụng".
Đối với các nhà môi giới và cho vay thế chấp Canada, điều đó có nghĩa là 11,7% không phải là dự đoán về việc sa thải. Đó là một tín hiệu cho thấy một phần công việc quan trọng đằng sau mỗi hồ sơ - đặc biệt là các phần lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc - hiện đã có thể tự động hóa về mặt kỹ thuật bằng các công cụ hiện đại.
Sự tiếp xúc lớn nằm ở bộ phận hành chính, không chỉ trong "công việc công nghệ".
Hầu hết các cuộc thảo luận công khai đều tập trung vào việc AI viết mã và thay thế một số vai trò công nghệ. Theo ngôn ngữ của Iceberg, đó chỉ là "bề mặt" hữu hình.
Chỉ xem xét việc áp dụng AI hiện tại trong các ngành nghề điện toán và công nghệ, các nhà nghiên cứu nhận thấy mức tiếp xúc khoảng 2,2% giá trị tiền lương, tương đương khoảng 211 tỷ đô la Mỹ - "Chỉ số Bề mặt". Họ nhấn mạnh rằng đây "chỉ là phần nổi của tảng băng chìm".
Bên dưới bề mặt, năng lực kỹ thuật "mở rộng sâu hơn bề mặt thông qua tự động hóa nhận thức bao gồm các dịch vụ hành chính, tài chính và chuyên nghiệp", nâng tổng mức tiếp xúc lên 11,7% và khoảng 1,2 nghìn tỷ đô la Mỹ tiền lương.
Một bản tóm tắt chỉ ra rằng điểm số Iceberg cao được thúc đẩy bởi "công việc nhận thức - phân tích tài chính, điều phối hành chính và dịch vụ chuyên nghiệp". Nếu bạn nghĩ về hồ sơ thế chấp điển hình của người Canada - thu nhập cần xác minh, nợ cần kiểm đếm, quy tắc chính sách cần kiểm tra, tài liệu cần theo dõi - thì mô tả đó rất gần gũi.
AI đã có thể xử lý công việc thế chấp
Báo cáo không đề cập cụ thể đến Canada hay thế chấp, nhưng các mô hình công việc mà nó nêu bật hoàn toàn phù hợp với những gì diễn ra hàng ngày tại các văn phòng môi giới, mạng lưới chi nhánh và trung tâm thẩm định.
Tiềm năng tự động hóa cao nhất trong tương lai gần nằm ở các tác vụ kỹ thuật số có cấu trúc, có thể lặp lại như:
Xử lý tài liệu và dữ liệu
- Đọc phiếu lương, T4, Thông báo đánh giá, sao kê ngân hàng và thư tuyển dụng
- Trích xuất thu nhập, nợ phải trả và các dấu hiệu quan trọng vào hệ thống LOS và thẩm định
- Phân loại tài liệu và đánh dấu thông tin bị thiếu hoặc không nhất quán
- Các tác giả lưu ý rằng các tổ chức tài chính đã sử dụng AI để "xử lý tài liệu và hỗ trợ phân tích", trong khi các hệ thống chăm sóc sức khỏe đang tự động hóa "các tác vụ hành chính". Quy trình làm việc thế chấp kết hợp cả hai mô hình: tính toán tài chính dựa trên khối lượng lớn tài liệu.
Kiểm tra dựa trên quy tắc và phân loại trường hợp
- Sàng lọc tính đủ điều kiện dựa trên ma trận sản phẩm và chính sách rủi ro
- Tính toán dịch vụ nợ và kiểm tra sức chịu đựng tiêu chuẩn
- Định tuyến trường hợp đơn giản (chính so với thay thế, đơn giản so với phức tạp, môi giới so với duy trì)
- Giao tiếp và báo cáo tiêu chuẩn
- Tạo phê duyệt trước, danh sách điều kiện và công bố tuân thủ
- Tạo báo cáo quy trình, báo cáo kéo qua và báo cáo hiệu suất từ các mẫu được xác định
- Trong các lĩnh vực này, AI không phải là phỏng đoán; nó áp dụng logic vào dữ liệu có cấu trúc, đó chính xác là những gì Dự án Iceberg đo lường.
Điều này không có nghĩa là toàn bộ các vai trò sẽ biến mất. Nó có nghĩa là:
- Công việc dễ bị ảnh hưởng nhất nằm ở các vai trò xử lý khối lượng lớn — thiết lập hồ sơ, xem xét tài liệu, thẩm định cơ bản và quản lý sau cấp vốn.
- Nỗ lực của con người sẽ được tập trung vào các trường hợp đặc biệt, cơ cấu thu nhập phức tạp, người vay tự kinh doanh, nhà đầu tư đa bất động sản, khách hàng dễ bị tổn thương và công tác quan hệ với người vay và đối tác giới thiệu.
Điều này có ý nghĩa gì đối với ngành thế chấp Canada
Dự án Iceberg được thiết kế để chính phủ có thể "xác định các điểm nóng dễ bị ảnh hưởng, ưu tiên đầu tư đào tạo và cơ sở hạ tầng, đồng thời thử nghiệm các biện pháp can thiệp trước khi cam kết triển khai hàng tỷ đô la". Đối với các nhà tuyển dụng và trung gian thế chấp Canada, dự án này cũng mang đến một cơ hội tương tự: sử dụng dữ liệu để xem xét lại mô hình hoạt động của bạn trước khi áp lực chi phí làm giảm khả năng tự động hóa.
Có ba câu hỏi nổi bật.
1. "11,7%" đang ẩn náu ở đâu trong quy trình của bạn?
Vì Iceberg dựa trên kỹ năng, nên mức độ phơi nhiễm khác nhau tùy theo từng vị trí. Đối với một công ty cho vay hoặc công ty môi giới lớn điển hình của Canada:
Tỷ lệ thời gian nhân viên dành cho việc nhập liệu và xử lý tài liệu thuần túy là bao nhiêu?
Có bao nhiêu quyết định thực sự đòi hỏi sự phán đoán của con người so với việc áp dụng các quy tắc đã được công bố?
Một hệ thống AI được thiết kế tốt có thể đơn giản hóa việc này đến mức nào?
Bạn không cần siêu máy tính của MIT để trả lời những câu hỏi đó — chỉ cần một đánh giá quy trình thẳng thắn dựa trên các loại nhiệm vụ được nêu bật trong báo cáo.
2. Bạn sẽ sử dụng AI chủ yếu để cắt giảm chi phí, hay để cạnh tranh về tốc độ và tư vấn?
Với biên lợi nhuận chịu áp lực và chi phí tuân thủ tăng cao, sẽ có một sự cám dỗ mạnh mẽ khi sử dụng AI chủ yếu để cắt giảm chi phí — đặc biệt là trong hoạt động thẩm định và dịch vụ tập trung.
Giải pháp thay thế là:
Để AI hấp thụ sự tăng trưởng trong khối lượng giao dịch thường xuyên, giảm thời gian chu kỳ và tỷ lệ lỗi.
Tái bố trí nhân sự vào các công việc có giá trị cao hơn: các giao dịch phức tạp, duy trì, tư vấn chủ động về gia hạn và tái cấp vốn, và tiếp cận các cộng đồng chưa được phục vụ đầy đủ
Trong một thị trường mà người vay đang thất vọng vì sự chậm trễ và các quyết định không rõ ràng, tốc độ và sự rõ ràng có thể là một lợi thế cạnh tranh quan trọng không kém gì lãi suất thấp hơn một chút.
3. Làm thế nào để giữ chân các cơ quan quản lý và khách hàng?
Các cơ quan quản lý của Canada đang theo dõi sát sao việc áp dụng AI. Mặc dù Dự án Iceberg tập trung vào năng lực chứ không phải chính sách, nhưng thông điệp của nó rất rõ ràng: rủi ro kỹ thuật đã rất lớn, và các số liệu truyền thống "như GDP, thu nhập và tỷ lệ thất nghiệp chỉ giải thích được chưa đến 5% sự khác biệt dựa trên kỹ năng này".
Điều này sẽ thúc đẩy các nhà lãnh đạo thế chấp suy nghĩ kỹ về:
Khả năng giải thích: nếu các công cụ AI ảnh hưởng đến các quyết định tín dụng, liệu bạn có thể giải thích rõ ràng những quyết định đó cho người vay và cho các cơ quan quản lý OSFI/tỉnh bang không?
Tính công bằng: các mô hình có được kiểm tra dựa trên sự thiên vị giữa các khu vực, loại thu nhập và nhóm được bảo vệ không?
Khả năng phục hồi: điều gì sẽ xảy ra với dịch vụ và quản lý rủi ro nếu một quy trình làm việc nặng về AI bị lỗi hoặc hoạt động bất ngờ?
Lộ trình thực tế cho các doanh nghiệp thế chấp tại Canada
Để biến những phát hiện của Iceberg thành lợi thế — thay vì chỉ là một tiêu đề trong tương lai — các nhà tuyển dụng thế chấp tại Canada có thể thực hiện bốn bước thiết thực.
1. Lập bản đồ rủi ro của riêng bạn theo quy trình và vai trò
Dành cho cả nhà môi giới, người cho vay và đơn vị bảo hiểm:
Phân tích vai trò thành các nhiệm vụ: thu thập tài liệu, nhập dữ liệu, kiểm tra chính sách, trao đổi với khách hàng, theo dõi các điều khoản, liên hệ với luật sư và công ty bảo hiểm.
Đánh dấu từng nhiệm vụ theo mức độ phù hợp với AI cao/trung bình/thấp, dựa trên các lĩnh vực được Iceberg đánh giá (xử lý tài liệu, công việc hành chính, phân tích tài chính tiêu chuẩn).
Ngay cả một ước tính sơ bộ về tỷ lệ phần trăm trong bảng lương của bạn nằm trong các nhiệm vụ phù hợp cao cũng sẽ làm rõ khoản đầu tư AI nào sẽ có tác động đầu tiên — và rủi ro con người nào cao nhất.
2. Chạy thử các kịch bản trước khi “cam kết hàng tỷ đô la” cho các nền tảng
Mượn tinh thần của Iceberg, mô hình hóa các kịch bản 3-5 năm:
- Bảo tồn: AI chủ yếu đóng vai trò hỗ trợ, định hình lại quy trình làm việc nhưng không thay đổi số lượng nhân sự
- Tự động hóa có mục tiêu: một phần nhất định các nhiệm vụ có tính phù hợp cao được chuyển sang AI, với nhân viên được điều chuyển sang tư vấn và các trường hợp phức tạp
- Tự động hóa mạnh mẽ: xử lý trực tiếp toàn diện cho các giao dịch tiêu chuẩn, với việc thiết kế lại vai trò tương ứng
Đối với mỗi kịch bản, hãy xem xét các tác động đến:
- Thời gian xử lý và sự hài lòng của người vay/Nhà môi giới/Môi giới
- Chi phí cho mỗi hồ sơ và lợi nhuận tổng thể
- Rủi ro tuân thủ và hành vi
- Nhân tài: vai trò nào bị thu hẹp, vai trò nào được mở rộng và cần đào tạo lại kỹ năng nào
3. Quyết định vị thế thương hiệu và con người của bạn ngay bây giờ
Lựa chọn công nghệ chỉ là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại là bạn muốn trở thành nhà tuyển dụng và người chơi thị trường như thế nào khi AI được ứng dụng rộng rãi trong ngành:
- Bạn có cam kết đào tạo lại nhân viên hiện tại cho các vai trò có giá trị cao hơn nếu có thể không?
- Bạn sẽ định vị thương hiệu của mình dựa trên tư vấn của con người được hỗ trợ bởi AI, hay dựa trên quy trình xử lý kỹ thuật số siêu nhanh, ít thao tác?
- Bạn sẽ truyền đạt những thay đổi này đến các nhà môi giới, đại lý và khách hàng như thế nào để tránh nhận thức rằng "máy tính nói không"?
4. Đưa việc ứng dụng AI vào chương trình nghị sự — không chỉ trong lĩnh vực CNTT mà còn trong ban lãnh đạo cấp cao
Cuối cùng, hãy làm theo các tác giả của Iceberg và coi đây là vấn đề lập kế hoạch ở cấp lãnh đạo. Các giám đốc điều hành và hội đồng quản trị nên thường xuyên xem xét:
- Ước tính tỷ lệ chi phí lao động gắn liền với các nhiệm vụ có mức độ ứng dụng cao hiện nay
- Quỹ đạo dự kiến của tỷ lệ đó theo các lộ trình áp dụng AI khác nhau
- Các rủi ro liên quan đến nhân tài, quy định và danh tiếng — và cách bạn dự định quản lý chúng
- Đội ngũ MIT đứng sau Iceberg thẳng thắn: "Cánh cửa để coi AI như một vấn đề của tương lai xa đang khép lại."
Đối với ngành thế chấp Canada, cánh cửa đó đang thu hẹp nhanh chóng. AI đã có thể gánh vác một phần đáng kể công việc đằng sau mỗi lần phê duyệt và từ chối. Liệu điều đó có chuyển thành việc cho vay nhanh hơn, công bằng hơn, minh bạch hơn — hay một làn sóng tự động hóa vội vã và những hậu quả không mong muốn — sẽ phụ thuộc vào lựa chọn của các bên cho vay và môi giới hiện tại, trong khi vẫn còn thời gian để định hướng thị trường theo đúng hướng.
