AI – Từ tầm nhìn đến giá trị thực

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành lực lượng sản xuất mới, tái định hình mọi lĩnh vực kinh tế – xã hội trên toàn cầu.

Tại Việt Nam, ngành ngân hàng nổi lên như lĩnh vực tiên phong trong ứng dụng công nghệ này, từ tự động hóa quy trình, quản trị rủi ro đến phát triển các sản phẩm tài chính mới.

Tầm nhìn quốc gia thúc đẩy AI

AI không còn là khái niệm viễn tưởng mà đã trở thành một lực lượng sản xuất mới, tái định hình mọi lĩnh vực trên toàn cầu. Tại Việt Nam, sự chuyển dịch này được thúc đẩy mạnh mẽ bởi tầm nhìn chiến lược từ cấp Chính phủ. Quyết định 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021 về Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 đã tạo hành lang pháp lý và định hướng rõ ràng, giúp tăng tốc ứng dụng AI trong nhiều ngành, trong đó ngành ngân hàng là một trong những lĩnh vực dẫn đầu về mức độ trưởng thành công nghệ.

Ông Nguyễn Hoàng Giang, Chuyên gia công nghệ, Công ty SVTECH

Với đặc thù là ngành dịch vụ tài chính dựa trên dữ liệu, ngân hàng đã sớm nhận thấy tiềm năng to lớn của AI. Hầu hết ngân hàng thương mại cổ phần lớn tại Việt Nam đều đã xây dựng chiến lược ứng dụng AI, hướng tới không chỉ tối ưu quy trình mà còn phát triển các sản phẩm, dịch vụ tài chính hoàn toàn mới. Sự phát triển của công nghệ số nói chung và AI nói riêng được kỳ vọng giúp tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí vận hành, qua đó tạo điều kiện giảm mặt bằng lãi suất và phí dịch vụ cho doanh nghiệp cũng như toàn nền kinh tế.

Bài viết, dưới góc nhìn của một chuyên gia công nghệ, phác họa bức tranh toàn cảnh về sự phát triển và ứng dụng AI – đặc biệt là trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) – trong hoạt động ngân hàng Việt Nam thời gian qua; phân tích các ứng dụng cụ thể, đánh giá mức độ sẵn sàng và làm rõ những giá trị kinh tế cốt lõi mà AI mang lại.

Ngân hàng chuyển mình cùng AI

Mức độ trưởng thành AI của hệ thống ngân hàng Việt Nam hiện được đánh giá là dẫn đầu trong các ngành kinh tế. AI được triển khai rộng rãi từ các nghiệp vụ cơ bản đến những quyết định chiến lược phức tạp.

Một trong những lĩnh vực có sự thay đổi rõ nét nhất nhờ AI là trải nghiệm khách hàng. Định danh khách hàng điện tử (eKYC) đã trở thành ứng dụng phổ biến, giúp rút ngắn thời gian mở tài khoản từ vài ngày xuống còn một vài phút. Công nghệ OCR, nhận diện khuôn mặt và so khớp dữ liệu sinh trắc học đã mở rộng khả năng tiếp cận tài chính cho hàng triệu người dân, đặc biệt là ở vùng sâu, vùng xa. eKYC chủ yếu được sử dụng trong mở tài khoản trực tuyến và các giao dịch như chuyển tiền, mở sổ tiết kiệm hay thanh toán hóa đơn, trong khi một số giao dịch đặc thù như đăng ký khoản vay vẫn yêu cầu thực hiện KYC trực tiếp tại quầy.

Để triển khai eKYC hiệu quả, các ngân hàng ứng dụng nhiều công nghệ hiện đại như NFC để xác thực sinh trắc học từ căn cước công dân; Face Matching để so sánh khuôn mặt với ảnh định danh; Fraud Detection để phát hiện ảnh giả hoặc gian lận; E-Signature cho phép ký điện tử; Liveness Detection chống sử dụng ảnh hoặc video được chuẩn bị sẵn; OCR để trích xuất thông tin từ giấy tờ tùy thân. Sự kết hợp này giúp dịch vụ ngân hàng trở nên thuận tiện, an toàn và phù hợp hơn với hành vi người dùng số.

Song song đó, các trợ lý ảo và chatbot thông minh sử dụng NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) được nhiều ngân hàng lớn triển khai nhằm hỗ trợ khách hàng 24/7. Nhiều ứng dụng như VAI của Vietcombank, ACB Chatbot, MB Virtual Assistant, VietinBank iBot hay BIDV SmartBanker có khả năng xử lý câu hỏi thường gặp, tư vấn sản phẩm, kiểm tra giao dịch và thậm chí hỗ trợ xác thực.

AI và GenAI đang tạo ra động lực không thể đảo ngược cho sự chuyển đổi toàn diện của ngành ngân hàng Việt Nam

AI cũng đóng vai trò quan trọng trong cá nhân hóa dịch vụ. Bằng việc phân tích hành vi giao dịch, lịch sử tín dụng và dữ liệu phi truyền thống, ngân hàng xây dựng được hồ sơ khách hàng toàn diện, từ đó đề xuất sản phẩm đúng nhu cầu và đúng thời điểm, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.

Trong quản trị rủi ro, AI và học máy (Machine Learning) đã thay thế nhiều mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống. Các thuật toán hiện đại sử dụng hàng trăm đến hàng nghìn biến số, bao gồm cả dữ liệu phi truyền thống, cho phép đánh giá chính xác hơn khả năng trả nợ. Điều này đặc biệt quan trọng đối với phân khúc cá nhân và doanh nghiệp SME chưa có lịch sử tín dụng.

AI cũng giám sát gian lận theo thời gian thực, giảm cảnh báo sai và tăng tốc độ phản ứng. Nhiều ngân hàng như Vietcombank, VietinBank hay Techcombank ứng dụng AI trong phân tích rủi ro và an ninh mạng, tích hợp với các hệ thống giám sát như Splunk, IBM QRadar.

Trong vận hành nội bộ, AI góp phần tự động hóa quy trình bằng RPA (Robotic Process Automation) và xử lý tài liệu thông minh, rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ vay từ vài ngày xuống còn vài phút. Các ngân hàng như Vietcombank, MBBank hay MSB đã triển khai nhiều giải pháp AI giúp giảm tải cho nhân viên và nâng cao hiệu suất.

Mức độ sẵn sàng và khoảng trống

Sự xuất hiện của GenAI mở ra chương mới cho ngành ngân hàng, vượt xa khả năng của AI truyền thống. GenAI cho phép cá nhân hóa siêu cấp nhờ khả năng tạo nội dung tự nhiên theo ngữ cảnh. Các cố vấn tài chính ảo có thể phân tích tình hình tài chính khách hàng, đưa ra báo cáo đầu tư, kế hoạch tiết kiệm hay phương án quản lý nợ bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Trong marketing, GenAI giúp tạo ra hàng loạt nội dung được cá nhân hóa cho từng nhóm khách hàng.

Trong quản trị rủi ro và tuân thủ, GenAI giúp tóm tắt và phân tích văn bản pháp lý, giảm tải cho bộ phận pháp chế. Công nghệ này cũng xử lý lượng dữ liệu phi cấu trúc lớn như tin tức, báo cáo thị trường hay mạng xã hội để dự báo sớm rủi ro danh tiếng hoặc rủi ro thị trường.

Ở khía cạnh công nghệ, GenAI trở thành trợ lý lập trình, giúp kỹ sư viết mã nhanh hơn, kiểm tra lỗi và chuyển đổi ngôn ngữ lập trình. Ngoài ra, GenAI còn là kho tri thức nội bộ, tổng hợp và giải đáp các câu hỏi phức tạp về quy trình, quy định hoặc nghiệp vụ.

Dù AI đã đạt bước tiến lớn, bức tranh ứng dụng tại Việt Nam vẫn tồn tại những điểm sáng và khoảng trống cần được nhận diện rõ ràng.

Ở nhóm ứng dụng eKYC và tự động hóa quy trình, mức độ sẵn sàng rất cao; giá trị cốt lõi nằm ở giảm chi phí vận hành, tăng tốc độ dịch vụ và mở rộng tệp khách hàng. Thách thức chủ yếu là đảm bảo độ chính xác trong điều kiện thiếu ánh sáng, chất lượng ảnh kém và nguy cơ giả mạo qua deepfake.

Đối với chấm điểm tín dụng bằng AI/ML, mức độ sẵn sàng cũng cao. Ứng dụng này hỗ trợ quản trị rủi ro hiệu quả và mở rộng khả năng cấp tín dụng cho khách hàng mới. Tuy nhiên, chất lượng và tính đồng nhất của dữ liệu phi truyền thống vẫn còn là thách thức đáng kể.

Chatbot và trợ lý ảo đạt mức sẵn sàng cao, mang lại giá trị trong hỗ trợ khách hàng 24/7 và giảm tải cho tổng đài viên. Thách thức là khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp và chuyển đổi ngữ cảnh tự nhiên hơn.

GenAI trong tương tác và sáng tạo nội dung hiện mới ở mức sẵn sàng trung bình. Giá trị nổi bật là cá nhân hóa siêu cấp và sản xuất nhanh nội dung marketing. Tuy nhiên, chi phí vận hành mô hình lớn, yêu cầu đảm bảo tính chính xác và an toàn dữ liệu vẫn là những rào cản.

GenAI trong tuân thủ và pháp chế cũng chỉ đạt mức sẵn sàng trung bình, dù có giá trị lớn trong tăng tốc phân tích văn bản pháp lý và giảm rủi ro tuân thủ. Yêu cầu đặt ra là mô hình phải được huấn luyện sâu với dữ liệu pháp lý Việt Nam và đáp ứng tính minh bạch.

Khung pháp lý và quản trị AI hiện được đánh giá ở mức sẵn sàng thấp, dù đây là yếu tố then chốt để đảm bảo phát triển bền vững, an toàn và có trách nhiệm. Thách thức lớn là thiếu các quy định cụ thể về trách nhiệm giải trình, bảo mật dữ liệu khi áp dụng AI/GenAI.

Thách thức pháp lý và nhân lực

Các ngân hàng Việt Nam đã đầu tư mạnh vào hạ tầng số và kho dữ liệu (Data Lake/Data Warehouse). Đây là nền tảng vững chắc để phát triển AI truyền thống như eKYC hay Credit Scoring. Các ứng dụng này đã được chuẩn hóa, tích hợp sâu vào hệ thống lõi (Core Banking) và mang lại hiệu quả kinh tế rõ rệt.

Tuy nhiên, thách thức lớn nhất hiện nay không nằm ở công nghệ mà ở khung quản trị và pháp lý. Việc ứng dụng AI/GenAI trong một ngành nhạy cảm như ngân hàng đòi hỏi khung pháp lý rõ ràng về trách nhiệm giải trình – ví dụ ai chịu trách nhiệm khi mô hình đưa ra quyết định sai hoặc từ chối khoản vay một cách không công bằng; về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu – như nguy cơ rò rỉ dữ liệu khi sử dụng mô hình GenAI bên ngoài; về tính công bằng, minh bạch, đảm bảo mô hình không thiên vị và có khả năng giải thích (Explainable AI – XAI) theo yêu cầu của cơ quan quản lý và khách hàng.

Bên cạnh đó, nguồn nhân lực có chuyên môn sâu về AI/GenAI, đặc biệt là kỹ sư có khả năng xây dựng và vận hành các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chuyên biệt cho tài chính – ngân hàng, vẫn còn thiếu. Ngành ngân hàng hiện thiếu hụt nhân sự chất lượng cao khi AI và phân tích dữ liệu đòi hỏi kiến thức sâu về Machine Learning, Big Data và lập trình. Các ngân hàng có nhu cầu tuyển dụng lớn nhưng nguồn cung không đáp ứng, trong khi nhân sự có kinh nghiệm thường yêu cầu mức lương cao, gây áp lực chi phí. Việc đào tạo nhân viên ngân hàng truyền thống chuyển đổi sang AI cũng tốn thời gian và chi phí, chưa kể sự cạnh tranh gay gắt với các tập đoàn công nghệ trong thu hút nhân tài.

Tiến tới ngân hàng tự hành

Mục tiêu của ứng dụng AI trong ngân hàng là tạo ra giá trị kinh tế thực và mang lại lợi ích cho xã hội. AI giúp tối ưu chi phí vận hành, tự động hóa tác vụ lặp lại và giảm sai sót thủ công; nhiều ngân hàng ghi nhận giảm tới 80% khối lượng công việc thủ công.

Trong quản trị rủi ro, AI giúp ngân hàng chuyển từ mô hình bị động sang dự đoán và chủ động, bảo toàn vốn và nâng cao ổn định tài chính. Quan trọng hơn, tối ưu chi phí nhờ AI là tiền đề để ngân hàng giảm mặt bằng lãi suất và phí dịch vụ, hỗ trợ doanh nghiệp và nền kinh tế.

Chiến lược AI giai đoạn tới của ngành ngân hàng xoay quanh ba trụ cột: đầu tư vào GenAI chuyên biệt; phát triển AI Agents có khả năng thực hiện chuỗi nghiệp vụ phức tạp như thẩm định và giải ngân khoản vay; hoàn thiện khung quản trị AI.

Khung quản trị AI là nhiệm vụ cấp bách, đòi hỏi ngân hàng xây dựng các chính sách về đạo đức, minh bạch và an toàn dữ liệu, đồng thời phối hợp chặt chẽ với cơ quan quản lý.

AI và GenAI đang tạo động lực không thể đảo ngược cho chuyển đổi toàn diện của ngành ngân hàng Việt Nam. Từ tối ưu vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng đến quản trị rủi ro, AI đã chứng minh giá trị kinh tế rõ rệt. Tuy vậy, để khai thác hết tiềm năng, ngành ngân hàng cần giải quyết thách thức về pháp lý, quản trị và nhân lực. Khi vượt qua được các rào cản này, Việt Nam có thể tiến gần hơn tới mô hình ngân hàng tự hành – nơi công nghệ phục vụ con người một cách tối ưu, an toàn và bền vững.