Việt Nam: Ngân hàng chuyển mình với AI, cuộc đua số bước sang giai đoạn mới

Ngành ngân hàng Việt Nam đang bước vào giai đoạn chuyển đổi mang tính bước ngoặt, từ số hóa thuần túy sang xây dựng nền tảng dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), với AI hiện tham gia trực tiếp vào các lĩnh vực cốt lõi như tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới và quản lý tài sản, thay vì chỉ dừng lại ở chatbot hay tự động hóa quy trình lặp lại.

Theo các chuyên gia, cuộc đua ngân hàng số hiện nay không còn là cuộc đua về thuật toán hay quy mô đầu tư công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng. Ông Nguyễn Văn Tuyền, Giám đốc Học viện đào tạo AI – ESG Trevi Education, cho biết ứng dụng AI vào công việc giúp tra cứu nhanh hơn, báo cáo chính xác hơn hay phát hiện sớm vướng mắc đều rất có ý nghĩa, tạo công cụ hỗ trợ đánh giá đầu tư và ra quyết định.

Kinh nghiệm quốc tế được dẫn ra bao gồm Ngân hàng DBS (Singapore), ghi nhận khoảng 1 tỷ đô la Singapore giá trị kinh tế từ các sáng kiến phân tích dữ liệu, AI và học máy trong Báo cáo thường niên 2025; và Ngân hàng Bank of America, với trợ lý ảo Erica for Employees giúp giảm hơn 50% cuộc gọi đến bộ phận hỗ trợ CNTT vào tháng 4/2025. Ông Tuyền nhấn mạnh bài học lớn là lựa chọn bài toán cụ thể và thiết lập cơ chế theo dõi kết quả sát sao.

Ông Tuyền đánh giá cao việc đặt cán bộ nghiệp vụ vào trung tâm quá trình làm chủ công nghệ, bởi họ hiểu điểm vướng của chi nhánh, biết số liệu cần đối chiếu và tình huống cần xử lý. Mô hình AI agent và Agent Teams được tiếp cận theo triết lý đó, với các trợ lý số được giao nhiệm vụ cụ thể, có nguồn thông tin và giới hạn rõ ràng. Học viên tại Agribank chi nhánh Ninh Bình đã tự xây dựng các công cụ chuẩn hóa dữ liệu, theo dõi kế hoạch và chỉ tiêu, quản trị vận hành nội bộ, hỗ trợ kinh doanh và phát triển mạng lưới khách hàng.

Ông Tuyền chỉ ra ba nút thắt lớn: dữ liệu không nhất quán giữa các đơn vị; khả năng tích hợp hệ thống khi mở rộng quy mô từ thử nghiệm; và năng lực con người cùng quản trị rủi ro, đòi hỏi cán bộ có năng lực phản biện, kiểm tra thông tin và chuyển vấn đề cho người có chuyên môn. AI đã được ứng dụng rộng rãi trong chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền, chatbot, eKYC và xác thực điện tử, nhưng vẫn có rủi ro về an toàn thông tin, mô hình, dữ liệu và trách nhiệm ra quyết định. Ông nhấn mạnh hướng đi phù hợp là chọn bài toán có giá trị rõ, thử nghiệm trong phạm vi kiểm soát và mở rộng dựa trên kết quả, với sự tham gia của lãnh đạo, cán bộ nghiệp vụ và bộ phận công nghệ.