Phát huy vai trò của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

ThS. Đặng Thị Thuỳ Giang

Trường Đại học Lao động- Xã hội

Tóm tắt

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa ngành Ngân hàng theo những cách sâu sắc, thay đổi cơ bản cách hoạt động và tương tác với khách hàng của các tổ chức. Dù hiện nay có không ít thách thức, rào cản, song việc các ngân hàng sử dụng hiệu quả AI sẽ thúc đẩy tăng trưởng và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Bài viết trao đổi về lợi ích, thực trạng ứng dụng AI tại các ngân hàng ở Việt Nam, từ đó đề xuất một số giải pháp trong thời gian tới.

Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, ngân hàng, tăng trưởng, cạnh tranh bền vững

Summary

Artificial Intelligence (AI) is profoundly transforming the banking industry, fundamentally reshaping how credit institutions operate and engage with customers. Despite existing challenges and barriers, effective utilization of AI by banks can drive growth and foster sustainable competitive advantages. This paper discusses the benefits and current state of AI adoption in Vietnamese banks, and then proposes several solutions for its future development.

Keywords: Artificial intelligence, banking, growth, sustainable competitiveness

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong lĩnh vực ngân hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng trở nên quan trọng thông qua việc tăng cường phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và rủi ro gian lận, đồng thời cải thiện sự tương tác của khách hàng. Các ngân hàng có thể sử dụng AI hiệu quả theo các cách chính: Tùy chỉnh các dịch vụ và sản phẩm theo nhu cầu cá nhân; xác định cơ hội kinh doanh mới; dự đoán, xác định rủi ro và gian lận; hợp lý hóa hoạt động (Google Cloud, 2024).

Tại Việt Nam, ngày 26/1/2021, Thủ tướng Chính phủ đã ký Quyết định 127/QĐ-TTg ban hành Chiến lược về nghiên cứu, quốc gia phát triển và ứng dụng AI đến năm 2030. Theo đó, Việt Nam đặt mục tiêu thúc đẩy nghiên cứu, làm chủ và ứng dụng rộng rãi AI, đưa AI trở thành một trong những công nghệ then chốt thúc đẩy chuyển đổi số quốc gia. Đối với lĩnh vực ngân hàng, AI được kỳ vọng sẽ đang mở ra một chương mới cho ngành này. Hiện nay, gần như tất cả các ngân hàng lớn đều đã ứng dụng AI vào hoạt động dưới nhiều hình thức như chatbot, robot tự động hóa quy trình (RPA), phân tích dữ liệu lớn (Big Data), sinh trắc học, quản lý rủi ro và phòng chống rửa tiền. AI không chỉ là công cụ hỗ trợ mà đã trở thành yếu tố chiến lược trong việc tối ưu hóa quy trình, nâng cao năng suất và sáng tạo mô hình kinh doanh mới trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng.

Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng là xu thế không thể đảo ngược khi khách hàng ngày càng mong muốn được phục vụ nhanh chóng, tiện lợi, cá nhân hóa và an toàn. Tuy nhiên, để tận dụng được những lợi ích to lớn và giảm thiểu cao nhất các rủi ro, thách thức trong việc ứng dụng là vấn đề cần thảo luận đối với các ngân hàng trong bối cảnh hiện nay.

LỢI ÍCH CỦA AI TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG

Theo Liquidity (2023), lợi ích của AI trong ngân hàng là đáng kể và sâu rộng. Theo đó, AI giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng – yếu tố quan trọng để thúc đẩy khách hàng cũ ở lại và khách hàng mới tìm đến. Việc cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI, kết hợp với chatbot phản hồi, thúc đẩy sự tham gia và sự hài lòng sâu sắc hơn của khách hàng. Các ngân hàng có thể cung cấp các dịch vụ được điều chỉnh chính xác theo nhu cầu của từng khách hàng và cung cấp phản hồi nhanh chóng cho các yêu cầu, do đó nâng cao trải nghiệm chung của khách hàng. Thêm vào đó, tự động hóa do AI thúc đẩy cũng cải thiện hiệu quả hoạt động, cho phép các ngân hàng xử lý giao dịch nhanh hơn, giảm thiểu lỗi và phân bổ nguồn lực một cách hợp lý. Điều này không chỉ giúp giảm chi phí mà còn tăng cường sự linh hoạt của các tổ chức tài chính.

Cụ thể, theo Google Cloud (2024), lợi ích của AI trong ngân hàng gồm:

– Tự động hóa: AI có thể giúp tự động hóa luồng công việc và quy trình, đồng thời hỗ trợ ra quyết định và cung cấp dịch vụ. Ví dụ, AI có thể giúp ngân hàng tự động hóa công tác đảm bảo an ninh mạng bằng cách liên tục giám sát và phân tích lưu lượng mạng. AI cũng có thể tăng cường phương pháp tiếp cận lấy khách hàng làm trọng tâm của ngân hàng với trải nghiệm ngân hàng kỹ thuật số linh hoạt và được cá nhân hóa hơn, đáp ứng nhu cầu của khách hàng nhanh hơn.

– Độ chính xác: AI có thể giúp các ngân hàng giảm thiểu lỗi thủ công trong quá trình xử lý dữ liệu, phân tích, tiếp nhận, tương tác với khách hàng và các nhiệm vụ khác thông qua tự động hóa và thuật toán tuân theo cùng một quy trình mọi lúc.

– Hiệu quả: Khi AI được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, giúp nhân sự tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn. Chẳng hạn, AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình như xác minh hoặc tóm tắt tài liệu, phiên âm cuộc gọi Điện thoại hoặc trả lời các câu hỏi của khách hàng.

– Tốc độ: AI có thể đẩy nhanh cách xử lý thông tin, tìm ra các mẫu và khám phá mối quan hệ trong dữ liệu. Điều đó có nghĩa là thông tin chi tiết nhanh hơn để thúc đẩy quá trình ra quyết định, giao dịch truyền thông, mô hình hóa rủi ro, quản lý tuân thủ, …

– Tính khả dụng: AI có thể giúp khách hàng hoàn thành các nhiệm vụ tài chính, tìm ra giải pháp để đạt được mục tiêu của họ và quản lý cũng như kiểm soát tài chính của họ bất cứ khi nào họ muốn và bất cứ nơi đâu.

– Đổi mới: Khả năng phân tích nhanh chóng khối lượng dữ liệu khổng lồ có thể thúc đẩy các sản phẩm và dịch vụ độc đáo và sáng tạo, vượt qua đối thủ cạnh tranh. Ví dụ, AI đã được ngân hàng sử dụng để hiện đại hóa trải nghiệm của khách hàng mà không làm mất đi sự tiếp xúc của con người.

ỨNG DỤNG AI TRONG LĨNH VỰC NGÂN HÀNG TẠI VIỆT NAM

Tại Việt Nam, hiện nay gần như tất cả các ngân hàng lớn đều đã ứng dụng AI vào hoạt động kinh doanh. Năm 2017, TPBank đã bắt đầu ứng dụng trợ lý ảo có tên gọi là T’Aio trên Facebook Fanpage để giải đáp thắc mắc của khách hàng. Hiện nay, TPBank đã tích cực ứng dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng số, nâng cao trải nghiệm khách hàng, tự động hóa các quy trình và cải thiện hiệu quả hoạt động…

Tại Vietcombank, sự ra đời của VCB Digibot – trợ lý ảo dựa trên nền tảng FPT.AI – đánh dấu bước tiến quan trọng trong việc hiện đại hóa dịch vụ ngân hàng. VCB Digibot có thể tiếp nhận, phân tích và trả lời nhanh chóng các câu hỏi thường gặp liên quan đến dịch vụ thẻ, vay vốn, tỷ giá, chương trình ưu đãi hay mạng lưới giao dịch. Chỉ sau 6 tháng triển khai, VCB Digibot đã xử lý thành công gần 89% yêu cầu của khách hàng, góp phần giảm tải cho tổng đài, tiết kiệm thời gian và nâng cao mức độ hài lòng của người dùng.

VietinBank với công cụ trợ lý ảo nội bộ VietinBank Genie được xây dựng dựa trên nền tảng AI và huấn luyện từ hơn 2.000 văn bản, quy định và chính sách nội bộ. Genie đã nhanh chóng chứng minh hiệu quả khi xử lý hơn 350.000 câu hỏi chỉ trong vòng 2 tháng, giúp tiết kiệm 95% thời gian tìm kiếm thông tin cho nhân viên. Cùng với đó là bộ giải pháp giải ngân online thông qua nền tảng VietinBank eFAST với hơn 87.000 giao dịch đã được giải ngân online, đạt tổng giá trị hơn 270.000 tỷ đồng.

Tại Techcombank AI là một phần cốt lõi trong chiến lược chuyển đổi số. AI được ứng dụng không chỉ ở một vài sản phẩm riêng lẻ mà được tích hợp toàn diện trong chiến lược chuyển đổi số. Ngân hàng này đã đưa ra cam kết mạnh mẽ trong việc phát triển mô hình ngân hàng vận hành bằng AI – nơi mọi trải nghiệm tài chính đều được cá nhân hóa, thông minh và kết nối trong một hệ sinh thái số hiện đại.

Ngân hàng OCB đã sử dụng AI để phân tích hành vi và thói quen của khách hàng. Điều này không chỉ giúp tối ưu hóa các hoạt động marketing mà còn tạo ra các sản phẩm tài chính cá nhân hóa, phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Việc sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các gợi ý sản phẩm đã giúp OCB nâng cao hiệu quả kinh doanh và giữ chân khách hàng tốt hơn.

Hiện nay, các ngân hàng của Việt Nam cũng đang quan tâm phát triển AI tạo sinh (Generative AI). Công nghệ này giúp ngân hàng phát hiện thông tin khách hàng, nguồn dữ liệu từ báo cáo tài chính, dữ liệu liên quan từ đó tổng hợp được mức độ rủi ro của khách hàng có phù hợp với các tiêu chí của ngân hàng hay không. AI tạo sinh cũng có thể được sử dụng để tạo ra các sản phẩm ngân hàng mới, quản lý tài khoản ngân hàng và thậm chí tăng khả năng cạnh tranh của các ngân hàng bằng cách tạo ra trải nghiệm khách hàng mới và độc đáo…

NHỮNG KHÓ KHĂN, THÁCH THỨC

Việc áp dụng rộng rãi AI trong ngân hàng vẫn có những khó khăn, thách thức, cụ thể:

– Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Theo các chuyên gia tài chính, đi kèm với những cơ hội vượt trội là không ít rủi ro tiềm ẩn mà các tổ chức tài chính cần xem xét thận trọng. Một trong những vấn đề đáng lo ngại nhất chính là bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Trong bối cảnh tội phạm công nghệ cao ngày càng tinh vi, việc bảo vệ dữ liệu trở thành yêu cầu sống còn và là mối quan tâm hàng đầu đối với các ngân hàng. Với sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các thuật toán do AI điều khiển, khối lượng thông tin nhạy cảm của khách hàng được xử lý và lưu trữ tăng theo cấp số nhân. Khi các ngân hàng tiếp tục phát triển, việc duy trì niềm tin của khách hàng bằng cách đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu tài chính của họ là một thách thức đáng kể (Liquidity, 2023).

– Khả năng nội địa hóa công nghệ: Các mô hình AI thường cần được tinh chỉnh để phù hợp với đặc điểm văn hóa, ngôn ngữ và hành vi người dùng địa phương. Việc này đòi hỏi nguồn lực lớn về thời gian và chi phí, gây áp lực lên các ngân hàng trong quá trình triển khai. Do đó, để AI thực sự trở thành động lực bền vững cho ngành Ngân hàng, cần có sự đầu tư bài bản và hỗ trợ chính sách kịp thời từ Chính phủ và các cơ quan liên quan.

– Thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao: Theo Star Knowledge (2025), tình trạng thiếu hụt dữ liệu chất lượng cũng là thách thức đáng kể. Trước khi triển khai giải pháp ngân hàng toàn diện dựa trên AI, các ngân hàng cần dữ liệu có cấu trúc và chất lượng cao để đào tạo và xác thực, đảm bảo hiệu quả của thuật toán trong các tình huống thực tế. Ngoài ra, các ngân hàng đang đẩy nhanh quá trình áp dụng AI cần đánh giá lại và sửa đổi chính sách dữ liệu để giải quyết các rủi ro về quyền riêng tư và tuân thủ, đặc biệt là khi xử lý các định dạng không thể đọc được bằng máy. Thực tế cho thấy, nhiều ngân hàng đang phải vật lộn với thách thức trong việc thu thập và duy trì dữ liệu chất lượng cao.

– Thiếu nguồn nhân lực có kỹ năng: Việc thu hẹp khoảng cách kỹ năng và đảm bảo rằng lực lượng lao động được đào tạo đầy đủ về AI và phân tích dữ liệu vẫn là một thách thức đối với các ngân hàng đang tìm cách khai thác hết tiềm năng của công nghệ này (Liquidity, 2023).

– Thiếu khả năng giải thích trong các mô hình AI và máy học: Việc thiếu khả năng giải thích trong các mô hình AI và máy học là một thách thức đa chiều. Khi các mô hình này ngày càng phức tạp, chúng thường trở thành “hộp đen”, khiến việc hiểu và diễn giải các quy trình ra quyết định của chúng trở nên khó khăn. Sự thiếu minh bạch này làm dấy lên những lo ngại liên quan đến trách nhiệm giải trình, tuân thủ quy định và lòng tin của khách hàng. Các ngân hàng phải đối mặt với nhiệm vụ phát triển các phương pháp và công cụ để giải thích các quyết định do AI thúc đẩy cho các cơ quan quản lý, khách hàng và các bên liên quan nội bộ.

– Lo ngại về đạo đức và sự thiên vị: Việc sử dụng AI ngày càng tăng trong ngành Ngân hàng gây ra sự lo ngại về đạo đức và sự thiên vị. Nếu không được giám sát, hệ thống AI có thể duy trì các thực tiễn phân biệt đối xử, chẳng hạn như trong rà soát rủi ro khoản vay hoặc chấm điểm tín dụng, dẫn đến đối xử không công bằng đối với một số cá nhân hoặc nhóm nhất định.

MỘT SỐ ĐỀ XUẤT, KIẾN NGHỊ

Một là, nâng cao khả năng bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư. Việc áp dụng AI và máy học trong ngành Ngân hàng là một hành trình chuyển đổi đầy thách thức. Bảo mật dữ liệu, bao gồm cả các mối quan tâm về quyền riêng tư và an ninh mạng vẫn là ưu tiên hàng đầu, đòi hỏi sự quan tâm và đầu tư liên tục. Các ngân hàng phải đầu tư mạnh vào các giải pháp bảo mật tiên tiến, thực hiện kiểm toán bảo mật thường xuyên và đảm bảo hệ thống AI của họ tuân thủ các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu nghiêm ngặt nhất. Điều này đòi hỏi các biện pháp an ninh mạng mạnh mẽ để bảo vệ chống lại các hành vi vi phạm dữ liệu, truy cập trái phép và các mối đe dọa mạng

Hai là, các ngân hàng cần quan tâm đến chất lượng dữ liệu được sử dụng trong các ứng dụng AI. Các ngân hàng phải cam kết duy trì các tập dữ liệu sạch, có liên quan. Để giảm thiểu thách thức thiếu hụt dữ liệu chất lượng cao, các ngân hàng phải đầu tư vào các quy trình đánh giá, làm sạch và làm giàu chất lượng dữ liệu. Việc hợp tác với các nhà cung cấp dữ liệu và tận dụng các nguồn dữ liệu mới nổi cũng có thể giúp đảm bảo rằng các mô hình AI có quyền truy cập vào dữ liệu có liên quan và cập nhật nhất để ra quyết định. Nói cách khác, các ngân hàng cần tìm kiếm một đối tác công nghệ am hiểu cả AI và ngân hàng, cung cấp nhiều tùy chọn bảo mật khác nhau để đảm bảo xử lý đúng dữ liệu khách hàng.

Ba là, để giải quyết thách thức về khả năng giải thích về yêu cầu minh bạch trong quá trình ra quyết định của AI, cần phải kết hợp đổi mới công nghệ, hướng dẫn theo quy định và cam kết duy trì lòng tin của khách hàng. Khi các ngân hàng tiếp tục điều hướng địa hình phức tạp này, họ phải cân bằng giữa việc nắm bắt tiềm năng của AI và giảm thiểu hiệu quả các rủi ro và thách thức mà nó đặt ra. Chỉ thông qua cách tiếp cận chu đáo và chiến lược, ngành Ngân hàng mới có thể khai thác hoàn toàn sức mạnh của AI và máy học để tạo ra một tương lai hiệu quả hơn, an toàn hơn và lấy khách hàng làm trung tâm.

Bốn là, dành nguồn lực tài chính cho đào tạo nguồn nhân lực. Việc đào tạo nguồn nhân lực vừa am hiểu về AI và tài chính – ngân hàng càng trở nên cấp thiết. Trong quá trình vận hành, một số khâu AI chưa thể thực hiện tốt hoặc cần có sự tham gia của con người. Do vậy, việc các ngân hàng, doanh nghiệp cung cấp công nghệ và cơ sở đào tạo phối hợp chặt chẽ trong việc trao đổi về kế hoạch đào tạo là cần thiết trong bối cảnh hiện nay.

KẾT LUẬN

AI đang định hình lại sự phát triển của ngành Ngân hàng. Mặc dù những thách thức và lo ngại vẫn còn, nhưng lợi ích của AI trong ngành Ngân hàng là không thể phủ nhận. AI nói riêng và các nền tảng kỹ thuật số nói chung đang cho phép các ngân hàng áp dụng những chiến lược bán hàng mới, cải thiện hiệu quả, tập trung vào việc sử dụng dữ liệu và cung cấp các tương tác với khách hàng dựa trên mối quan hệ được cá nhân hóa trên quy mô lớn. AI đóng vai trò quan trọng trong việc tạo điều kiện cho các phản hồi tùy chỉnh của khách hàng, cung cấp các khuyến nghị về sản phẩm và dịch vụ an toàn hơn và đáng tin cậy hơn, đồng thời giành được sự tin tưởng thông qua các dịch vụ trợ giúp mở rộng có thể tiếp cận được với khách hàng vào những thời điểm quan trọng.

Tài liệu tham khảo:

1. Google Cloud (2024). What is artificial intelligence (AI) in banking? https://cloud.google.com/discover/ai-in-banking

2. Liquidity (2023). How AI in banking is shaping the financial industry. https://www.liquidity.com/resource-funding/how-ai-in-banking-is-shaping-the-industry

3. Nguyễn Minh (2025). Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi hoạt động, kinh doanh ngân hàng. Thời báo Ngân hàng điện tử. https://thoibaonganhang.vn/tri-tue-nhan-tao-dang-thay-doi-hoat-dong-kinh-doanh-ngan-hang-165715.html

4. Star Knowledge (2025). How AI Transforms Banking: Driving Innovation and Efficiency. https://star-knowledge.com/blog/ai-in-banking/

5. ThS. Nguyễn Hải Yến (2024). Triển khai trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng – hướng tới một hệ thống an toàn và trách nhiệm. Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, số 2 năm 2024.

6. Thủ tướng Chính phủ (2021). Quyết định 127/QĐ-TTg ngày 26/1/2021 ban hành Chiến lược quốc gia phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030.