Trong kỷ nguyên Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực chiến lược cho chuyển đổi ngành Ngân hàng. Với khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ, tự học và ra quyết định nhanh chóng, AI giúp các ngân hàng cá nhân hóa dịch vụ, tự động hóa quy trình, phát hiện gian lận và tối ưu hóa chi phí, từ đó nâng cao năng lực cạnh tranh và gia tăng lợi nhuận trong môi trường số hóa.
AI là nhân tố cốt lõi trong quá trình chuyển đổi số ngành Ngân hàng
Trong kỷ nguyên số, AI đang trở thành một công nghệ then chốt đối với sự phát triển của ngành Ngân hàng. Khi được tích hợp vào các hoạt động nội bộ và dịch vụ hướng tới khách hàng, AI không chỉ giúp tối ưu hóa vận hành mà còn góp phần cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng, hỗ trợ khách hàng quản lý tài chính và đầu tư hiệu quả hơn.
Nhằm đón đầu xu thế công nghệ và duy trì lợi thế cạnh tranh, nhiều ngân hàng đã chủ động triển khai các sáng kiến chuyển đổi số, trong đó AI đóng vai trò trung tâm. Công nghệ này đang từng bước định hình lại hoạt động ngành Ngân hàng, thúc đẩy khả năng thích ứng và phát triển bền vững trong môi trường kinh doanh biến động nhanh chóng. Một số ứng dụng nổi bật của AI trong lĩnh vực ngân hàng có thể kể đến:
Tự động hóa quy trình: AI cho phép tự động hóa các công việc lặp lại, từ xử lý dữ liệu đến hỗ trợ ra quyết định và cung cấp dịch vụ. Ví dụ, AI có thể giám sát lưu lượng mạng theo thời gian thực, góp phần tăng cường an ninh mạng, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm ngân hàng số, đáp ứng nhu cầu khách hàng nhanh chóng và linh hoạt hơn.
Nâng cao độ chính xác: Thông qua tự động hóa và các thuật toán tiên tiến, AI giúp giảm thiểu sai sót trong xử lý dữ liệu, thu hút và tương tác với khách hàng, đảm bảo các quy trình vận hành tuân thủ chặt chẽ các tiêu chuẩn đã thiết lập.
Đẩy nhanh tốc độ xử lý và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động: Việc chuyển giao các nhiệm vụ lặp đi lặp lại cho AI cho phép nhân viên ngân hàng tập trung vào các hoạt động chiến lược mang tính gia tăng giá trị cao. Với khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng, AI có thể xử lý các tác vụ như xác minh tài liệu, phiên âm cuộc gọi, hay tự động trả lời những câu hỏi phổ biến của khách hàng, nâng cao hiệu suất tổng thể.
Tăng tính sẵn sàng và khả năng phục vụ: AI cho phép các dịch vụ ngân hàng vận hành liên tục thông qua các nền tảng điện toán đám mây, hỗ trợ khách hàng mọi lúc, mọi nơi trong việc quản lý tài chính cá nhân và tìm kiếm giải pháp cho mục tiêu tài chính.
Thúc đẩy đổi mới sáng tạo: Khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong thời gian ngắn giúp các ngân hàng phát triển những sản phẩm và dịch vụ mới mẻ, sáng tạo, đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng mà vẫn duy trì yếu tố cá nhân hóa trong giao tiếp.
Ảnh minh họa. (Nguồn: Internet)
Những kết quả đạt được
Trong những năm gần đây, các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã nhanh chóng ứng dụng AI để cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa quy trình hoạt động, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao trong kỷ nguyên số. Một số ứng dụng tiêu biểu như:
Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) ứng dụng AI trong chuyển đổi số, ra mắt trợ lý ảo VCB Digibot vào tháng 7/2022, phát triển trên nền tảng FPT.AI. VCB Digibot hỗ trợ khách hàng 24/7, trả lời chính xác các câu hỏi về sản phẩm và dịch vụ và chuyển tiếp yêu cầu phức tạp đến nhân viên. Sau 6 tháng triển khai, trợ lý ảo đã xử lý 88,5% yêu cầu khách hàng, với gần 2 triệu tương tác thành công, giảm đáng kể số lượng cuộc gọi đến tổng đài. Hiện nay, VCB Digibot phục vụ hơn 50.000 khách hàng mỗi tháng và đáp ứng nhu cầu tự phục vụ 24/7, đặc biệt thu hút khách hàng trẻ qua các kênh như website, ứng dụng di động và Facebook Messenger.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Nam Á (Nam A Bank) ra mắt robot OPBA vào tháng 12/2019, có tích hợp AI và công nghệ nhận diện khuôn mặt (Face ID), tự động chào hỏi, nhận diện khách hàng và tư vấn theo nhu cầu. OPBA giúp tiết kiệm thời gian, giảm tình trạng chờ đợi và hỗ trợ khách hàng lựa chọn dịch vụ, bốc số thứ tự và hướng dẫn đến quầy giao dịch. Robot OPBA là một phần của không gian giao dịch số tại Nam A Bank, kết hợp với các thiết bị hiện đại như VTM OPBA, tablet và màn hình cảm ứng, tạo ra hệ sinh thái ngân hàng mở (Open Banking). Hệ thống này cho phép khách hàng thực hiện giao dịch 24/7, như rút tiền, xem sổ phụ, phát hành thẻ và nhận hỗ trợ qua video call. Việc triển khai OPBA không chỉ mang đến trải nghiệm công nghệ mới mẻ mà còn tối ưu hóa thời gian giao dịch và nâng cao sự hài lòng của khách hàng trong quá trình chuyển đổi số của ngành Ngân hàng.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Phát triển Thành phố Hồ Chí Minh (HDBank) đã chủ động ứng dụng AI để nâng cao chất lượng dịch vụ, bao gồm việc hỗ trợ mở tài khoản thanh toán, mở sổ tiết kiệm, định danh khách hàng điện tử và phân tích dữ liệu. Bằng cách áp dụng công nghệ tự động hóa quy trình (RPA), ngân hàng đã đạt được những bước tiến đáng kể trong việc tối ưu hóa quy trình vận hành. Cụ thể, thời gian xử lý tại bộ phận dịch vụ đã giảm xuống còn 30%, trong khi tốc độ xử lý giao dịch được tăng cường lên đến 30 lần so với phương pháp thủ công truyền thống. Đặc biệt, công nghệ này đã giúp loại bỏ hoàn toàn tình trạng hồ sơ tồn đọng, tạo ra một hệ thống vận hành hiệu quả hơn. Nhờ những cải tiến này, mức độ hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ của HDBank đã tăng lên đến 80%, phản ánh rõ rệt sự thành công trong việc ứng dụng công nghệ để nâng cao chất lượng phục vụ.
Ngân hàng Thương mại cổ phần Tiên Phong (TPBank) đã đẩy mạnh quá trình số hóa bằng cách thay đổi nền tảng công nghệ và quy trình vận hành. Nhờ sử dụng RPA, ngân hàng thời gian giao dịch tại quầy 30 - 60%, và nhận giải thưởng “Ngân hàng tự động hóa quy trình tốt nhất Việt Nam” năm 2020. RPA giúp giảm sự phụ thuộc vào con người, nâng cao độ chính xác, tiết kiệm chi phí và tăng sự hài lòng của khách hàng trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ.
Một số khó khăn mà ngân hàng Việt Nam phải đối mặt trong thời gian tới
Thứ nhất, hệ thống dữ liệu của nhiều ngân hàng hiện vẫn thiếu tính đồng bộ, chưa đạt chuẩn hóa và chưa kết nối liên thông hiệu quả. Việc thu thập, xử lý và làm giàu dữ liệu vẫn chủ yếu dựa vào thao tác thủ công, khiến các mô hình AI chưa tạo ra kết quả tin cậy và sát với thực tế hoạt động.
Thứ hai, để AI vận hành hiệu quả, cần có đội ngũ nhân sự am hiểu cả công nghệ lẫn tài chính. Tuy nhiên, tại Việt Nam, nguồn lực chất lượng cao trong các lĩnh vực dữ liệu, AI, bảo mật... hiện vẫn còn hạn chế, trong khi nhu cầu đang tăng nhanh. Công tác đào tạo đang dần được đẩy mạnh nhưng vẫn cần thêm thời gian để bắt kịp yêu cầu thực tiễn. Bên cạnh đó, môi trường làm việc trong các ngân hàng cũng cần tiếp tục được cải thiện để trở nên hấp dẫn hơn, nhất là trong bối cảnh cạnh tranh nhân sự công nghệ với các tập đoàn lớn và các doanh nghiệp Fintech ngày càng sôi động.
Thứ ba, trong kỷ nguyên AI, dữ liệu không chỉ đóng vai trò là tài sản chiến lược mà còn trở thành đích ngắm của các mối đe dọa an ninh mạng. Mỗi mô hình AI được triển khai đồng nghĩa với việc xuất hiện thêm một điểm kết nối mới và nếu thiếu các lớp bảo mật phù hợp, những điểm này hoàn toàn có thể trở thành lỗ hổng bị khai thác.
Thứ tư, bài toán tài chính vẫn là một thách thức không nhỏ, khi nguồn lực còn hạn chế trong khi chi phí đầu tư cho hạ tầng công nghệ và các hoạt động chuyển đổi số lại đòi hỏi ngân sách đáng kể.
Một số giải pháp nâng cao hiệu quả của việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng
Trước những khó khăn nêu trên, để ứng dụng AI một cách hiệu quả, các ngân hàng cần xác lập định hướng rõ ràng, tập trung vào các vấn đề cụ thể mà AI có thể giải quyết, thay vì tiếp cận công nghệ theo cách chung chung, trừu tượng. Theo đó, một số nội dung mà các ngân hàng có thể ưu tiên nghiên cứu và triển khai bao gồm:
Thứ nhất, xây dựng hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả. AI chỉ có thể phát huy giá trị khi được vận hành trên nền tảng dữ liệu bảo đảm các tiêu chí: Đúng - Đủ - Sạch - Liên kết. “Đúng” nghĩa là dữ liệu phản ánh chính xác thực tế, không sai lệch, trùng lặp hay mắc lỗi logic. “Đủ” yêu cầu dữ liệu phải có độ sâu và khối lượng đủ lớn để AI học hỏi; dữ liệu thiếu hụt sẽ khiến mô hình nghèo thông tin và cho ra dự đoán kém chính xác. “Sạch” đòi hỏi dữ liệu phải được xử lý loại bỏ nhiễu, lỗi, định dạng sai hay giá trị trống. “Liên kết” nhấn mạnh việc kết nối và chuẩn hóa dữ liệu từ các nguồn khác nhau, giúp AI có cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng và giao dịch.
Để đạt được điều này, các ngân hàng cần xây dựng cơ chế thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm dữ liệu nội bộ (giao dịch tài chính, lịch sử tín dụng, phản hồi khách hàng) và dữ liệu bên ngoài (nền tảng số, mạng xã hội, dữ liệu vĩ mô, dữ liệu từ cơ quan thuế, bảo hiểm, hệ thống định danh số quốc gia…). Việc chuẩn hóa và tích hợp các nguồn dữ liệu này là điều kiện tiên quyết để AI có thể xử lý và học một cách chính xác.
Bên cạnh đó, ngân hàng cần tiếp tục đầu tư phát triển kho dữ liệu tập trung (data warehouse) hoặc các nền tảng dữ liệu hiện đại (hồ dữ liệu (data lake), mạng dữ liệu (data mesh)), đồng thời ứng dụng các công cụ phân tích và quản trị dữ liệu tiên tiến. Việc triển khai kiến trúc đám mây lai (hybrid cloud) hoặc đa đám mây (multi-cloud) cũng giúp gia tăng tính linh hoạt, khả năng mở rộng và tối ưu chi phí vận hành trong dài hạn.
Thứ hai, tăng cường bảo mật thông tin khách hàng và dữ liệu ngân hàng.
Khi các ngân hàng đẩy mạnh ứng dụng AI và dữ liệu lớn vào các hoạt động như quản lý rủi ro tín dụng, mạng lưới công nghệ và bảo mật trở thành trụ cột sống còn trong hệ thống hạ tầng. Một sự cố bảo mật hay rò rỉ dữ liệu không chỉ gây thiệt hại tài chính mà còn ảnh hưởng nghiêm trọng đến niềm tin của khách hàng và uy tín tổ chức. Do đó, ngân hàng cần xây dựng hệ thống mạng an toàn, bảo mật dữ liệu ở mọi cấp độ, đồng thời bảo đảm tuân thủ đầy đủ quy định pháp lý, điển hình như Nghị định số 13/2023/NĐ-CP ngày 17/4/2023 của Chính phủ về Bảo vệ dữ liệu cá nhân. Ngoài ra, AI cũng có thể được sử dụng để bảo vệ chính hệ thống AI và dữ liệu ngân hàng. Cụ thể, công nghệ phát hiện bất thường (Anomaly Detection) cho phép AI học hành vi mạng thông thường và đưa ra cảnh báo khi phát hiện những dấu hiệu bất thường, chẳng hạn như truy cập ngoài giờ hoặc tải lượng lớn dữ liệu đột ngột. Bên cạnh đó, mô hình bảo mật Zero Trust - với nguyên tắc mặc định không tin cậy bất kỳ thiết bị hay người dùng nào, kể cả trong nội bộ - cũng là một hướng tiếp cận hiện đại mà các ngân hàng có thể nghiên cứu áp dụng, nhằm kiểm soát chặt chẽ mọi hoạt động truy cập theo thời gian thực.
Thứ ba, xây dựng nguồn nhân sự chất lượng cao, đặc biệt là đội ngũ quản lý. Trong thời đại chuyển đổi số toàn diện, nguồn nhân lực trở thành yếu tố then chốt để triển khai thành công các ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Đội ngũ cán bộ ngân hàng hiện đại không chỉ cần hiểu sâu về quy trình nghiệp vụ truyền thống mà còn phải nắm vững các kiến thức công nghệ như AI, học máy, phân tích dữ liệu lớn và các công cụ hỗ trợ ra quyết định thông minh.
Việc kết hợp hài hòa giữa chuyên môn tài chính - ngân hàng và ứng dụng công nghệ sẽ tạo ra lợi thế cạnh tranh cho các tổ chức tín dụng trong bối cảnh tài chính ngày càng chuyển sang số hóa. Đội ngũ này không chỉ cần có khả năng am hiểu và khai thác hiệu quả các mô hình AI, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc giám sát, phản biện và bảo đảm tính minh bạch trong quá trình AI ra quyết định.
Cán bộ ngân hàng không chỉ vững nghiệp vụ mà còn phải có kỹ năng sử dụng các công cụ AI. Do đó, các ngân hàng cần thường xuyên tổ chức các khóa tập huấn, diễn tập an ninh mạng để nâng cao năng lực phản ứng với sự cố. Đồng thời, việc hợp tác với các trường đại học, viện nghiên cứu để đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, vừa có kiến thức tài chính - ngân hàng, vừa có trình độ công nghệ thông tin là hướng đi quan trọng trong việc xây dựng đội ngũ nhân sự tiềm năng cho tương lai.
Tóm lại, một hệ thống dữ liệu vận hành hiệu quả là sự kết hợp hài hòa giữa kiến trúc hạ tầng hiện đại, nền tảng phần mềm linh hoạt, quy trình quản trị dữ liệu khoa học và nguồn nhân lực được đào tạo bài bản. Khi các yếu tố này được đồng bộ và vận hành thống nhất, hệ thống dữ liệu không chỉ hỗ trợ hoạt động mà còn trở thành tài sản chiến lược, giúp AI thực sự trở thành công cụ nâng cao năng lực quản lý rủi ro tín dụng trong các ngân hàng hiện đại. Trong lĩnh vực quản lý rủi ro tín dụng, nơi độ chính xác và tốc độ phản ứng đóng vai trò quyết định, dữ liệu chính là “nguyên liệu đầu vào” quan trọng, quyết định chất lượng các mô hình AI.
Chuyển đổi số ngành Ngân hàng, với sự hỗ trợ của AI, không chỉ là việc cải thiện nghiệp vụ hiện tại mà còn là bước tiến quan trọng để xây dựng một ngân hàng số lấy dữ liệu làm trung tâm, phù hợp với chiến lược quốc gia và xu hướng toàn cầu. Đây không phải là một cuộc đua ngắn hạn, mà là một hành trình dài đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng và bền bỉ. Mặc dù còn không ít thử thách, nhưng nếu ngành Ngân hàng biết cách phát huy sức mạnh tập thể, tận dụng nền tảng dữ liệu quốc gia và đẩy mạnh hợp tác công - tư thì hoàn toàn có thể thành công trên con đường số hóa, hướng tới một nền tài chính thông minh, an toàn và bền vững.
Tài liệu tham khảo:
1. Đào, L. K. O., & Huỳnh, L. X. U. (2023). Xu hướng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sự phát triển của ngành ngân hàng. Tạp chí Ngân hàng. https://tapchinganhang.gov.vn/xu-huong-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-su-phat-trien-cua-nganh-ngan-hang-10697.html
2. Hà, T. (2020). Nam A Bank ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào giao dịch. VnExpress. https://vnexpress.net/nam-a-bank-ung-dung-tri-tue-nhan-tao-vao-giao-dich-4036848.html
3. Minh, N. (2024). Ứng dụng công nghệ AI trong dịch vụ tài chính ở Việt Nam. Thị trường Tài chính Tiền tệ. https://thitruongtaichinhtiente.vn/ung-dung-cong-nghe-ai-trong-dich-vu-tai-chinh-o-viet-nam-55451.html
4. Quỳnh, T. (2024). AI đẩy nhanh chuyển đổi số ngành Ngân hàng. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam. https://sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu/trangchu/ttsk/ttsk_chitiet?centerWidth=80%25&dDocName=SBV615049&leftWidth=20%25&rightWidth=0%25&showFooter=false&showHeader=false
5. Nguyễn, H. Y. (2025). Triển khai trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng: Hướng tới một hệ thống an toàn và trách nhiệm. Thị trường Tài chính Tiền tệ. https://thitruongtaichinhtiente.vn/trien-khai-tri-tue-nhan-tao-trong-ngan-hang-huong-toi-mot-he-thong-an-toan-va-trach-nhiem-66821.html
VD