AI đi vào nghiệp vụ cốt lõi
Hiện nay, việc triển khai AI tại các ngân hàng đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm (PoC) để đi sâu vào các nghiệp vụ sống còn của tổ chức.
Thứ nhất, AI hiện là “lá chắn” chống gian lận và rửa tiền (AML) trong ngành ngân hàng. Tận dụng lợi thế kho dữ liệu khổng lồ, các ngân hàng đang sử dụng học máy (Machine Learning) để thiết lập hệ thống phòng thủ thời gian thực. Khác với quy trình rà soát thủ công, AI có khả năng phát hiện bất thường trong giao dịch gần như tức thời, giúp khoanh vùng và ngăn chặn rủi ro nhanh hơn và chính xác hơn gấp nhiều lần sức người.
 |
TS. Nguyễn Tú Anh, Giám đốc Nghiên cứu chính sách, Trường Đại học VinUni |
Thứ hai, AI đang tạo ra cuộc cách mạng trong chấm điểm tín dụng. Trong kỷ nguyên số, khách hàng để lại “dấu chân số” (digital footprint) ở khắp mọi nơi. Thông qua các mô hình giám sát và dự báo chuỗi thời gian, AI giúp ngân hàng tổng hợp dữ liệu đa chiều để đánh giá năng lực tài chính và rủi ro của khách hàng. Điều này không chỉ tăng độ chính xác trong quyết định cấp tín dụng mà còn tối ưu hóa khả năng sinh lời của danh mục đầu tư.
Thứ ba, sự kết hợp giữa tự động hóa quy trình dựa trên robot (RPA) và AI đang giải phóng nhân sự khỏi các tác vụ lặp lại đơn điệu. Các quy trình như mở tài khoản, định danh khách hàng điện tử (eKYC) hay đối soát dữ liệu đã đạt mức tự động hóa cao, giảm thiểu sai sót của con người.
Thứ tư, RegTech đang trở thành “trợ lý pháp lý” đắc lực. Ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép các tổ chức tài chính rà soát hàng nghìn trang văn bản pháp lý để đánh giá rủi ro tuân thủ ngay lập tức. Đây là giải pháp đột phá giúp giảm tải áp lực cho bộ phận pháp chế, đẩy nhanh tốc độ ra quyết định và tiết kiệm chi phí tuân thủ.
Thứ năm, trải nghiệm khách hàng đang bước vào giai đoạn “siêu cá nhân hóa”. Chatbot và Trợ lý ảo 24/7 trở thành tiêu chuẩn mới tại các ngân hàng Việt Nam. Hơn cả việc trả lời tin nhắn, AI phân tích hành vi để “may đo” các gói sản phẩm tài chính phù hợp nhất cho từng cá nhân. Bên cạnh đó, các cố vấn robot (robo-advisor) đang giúp phổ cập dịch vụ quản lý tài sản, vốn trước đây chỉ dành cho nhóm khách hàng thượng lưu.
Hiệu quả kép
Việc áp dụng AI mang lại lợi ích kép cả về kinh tế và xã hội, được thể hiện qua các khía cạnh chính sau:
Tối ưu hóa vận hành: Giảm thiểu đáng kể chi phí hoạt động và đảm bảo tính nhất quán trong quy trình xử lý.
Giảm thiểu rủi ro: Phát hiện sớm nợ các dấu hiệu nợ xấu và gian lận, từ đó bảo toàn vốn cho ngân hàng.
Thúc đẩy tăng trưởng doanh thu: Tăng cường bán chéo sản phẩm hiệu quả nhờ thấu hiểu nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng.
Mở rộng phạm vi tiếp cận tài chính: AI cho phép chấm điểm tín dụng dựa trên dữ liệu thay thế (hóa đơn điện, nước, viễn thông, uy tín xã hội...), mở ra cơ hội tiếp cận vốn cho nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng.
Bài toán dữ liệu, an ninh và bất bình đẳng
AI không phải là “cây đũa thần”, nhưng là tấm vé bắt buộc để bước vào tương lai của ngành ngân hàng.
Tuy nhiên, hành trình chuyển đổi số không trải hoa hồng, đặc biệt tại các thị trường đang phát triển.
Thứ nhất là độ tin cậy của dữ liệu. AI chỉ thông minh khi được “nuôi” bằng dữ liệu sạch. Tại Việt Nam, dữ liệu phân tán và thiếu nhất quán là rào cản lớn. Một hệ thống AI học từ dữ liệu sai lệch có thể đưa ra các quyết định sai lầm. Song song đó, áp lực tuân thủ quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân ngày càng khắt khe đang đặt ra bài toán chi phí đáng kể cho ngân hàng.
Thứ hai là nguy cơ gia tăng bất bình đẳng. Nếu thuật toán dựa trên dữ liệu lịch sử bất lợi cho nhóm yếu thế để từ chối tín dụng, AI sẽ vô tình nới rộng khoảng cách giàu nghèo, tạo ra “thiên kiến thuật toán”, tước đi cơ hội của những người thực sự cần hỗ trợ.
Thứ ba là an ninh mạng và tấn công đối kháng. Tin tặc ngày nay dùng chính AI để tấn công AI. Kịch bản nguy hiểm là “đầu độc dữ liệu” hoặc phát tán tin giả nhằm thao túng uy tín ngân hàng. Nếu hệ thống thẩm định của ngân hàng dựa trên các luồng thông tin giả để ra quyết định, hậu quả tài chính sẽ khôn lường.
Thứ tư là gánh nặng hệ thống kế thừa. Nhiều ngân hàng truyền thống đang mắc kẹt giữa yêu cầu đổi mới và sức nặng khấu hao của hệ thống core banking cũ kỹ trị giá hàng trăm triệu USD. Sự thiếu tương thích giữa công nghệ cũ và mới là bài toán hóc búa.
Năm mũi nhọn giúp ngân hàng thắng thế trong cuộc đua AI
Để cạnh tranh hiệu quả, các ngân hàng cần nhanh chóng thay đổi căn bản cách thức vận hành trong kỷ nguyên AI. Năm mũi nhọn sau đóng vai trò then chốt:
Một là, xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung. Việt Nam có “mỏ vàng dữ liệu” nhờ 84% dân số dùng smartphone và độ phủ 4G gần 100%. Tuy nhiên, ngân hàng cần ưu tiên đầu tư hạ tầng thu thập, làm sạch, phân loại, quản trị và bảo mật dữ liệu, phát triển AI hẹp trước khi tiến tới các mô hình phức tạp.
Hai là, lấy tài chính toàn diện làm trọng tâm. AI cần được sử dụng để khai thác dữ liệu phi truyền thống thay thế dữ liệu truyền thống trong quá trình ra quyết định cho vay, qua đó mở rộng hiệu quả thị trường khách hàng phổ thông.
Ba là, hợp tác thay vì đối đầu. Ngân hàng nên bắt tay với Fintech (công ty công nghệ tài chính) để tận dụng công nghệ lõi linh hoạt của họ, kết hợp với tệp khách hàng bền vững của ngân hàng nhằm rút ngắn thời gian ra mắt sản phẩm.
Bốn là, đầu tư cho “AI phòng thủ”. Trước làn sóng lừa đảo deepfake ngày càng tinh vi, ngân hàng cần trang bị hệ thống phòng thủ chủ động và xây dựng khung quản trị rủi ro mô hình chặt chẽ.
Năm là, chuyển dịch nguồn nhân lực. Con người vẫn là chìa khóa. Cần có chiến lược đào tạo lại (reskilling), chuyển dịch nhân viên từ tác vụ thủ công sang vai trò giám sát công nghệ và quản trị trải nghiệm khách hàng.
AI không phải là “cây đũa thần”, nhưng là tấm vé bắt buộc để bước vào tương lai. Đối với ngân hàng Việt Nam, thành công không nằm ở việc sở hữu công nghệ đắt tiền nhất, mà ở khả năng tích hợp công nghệ vào một chiến lược quản trị minh bạch, an toàn và nhân văn.