Ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng ở Việt Nam

Xu hướng nổi bật

AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong ngành Ngân hàng, giúp hiện đại hóa và chuyển đổi mạnh mẽ lĩnh vực ngân hàng trên toàn cầu. Kết quả khảo sát của McKinsey năm 2024 cho thấy, 65% các tổ chức trên toàn cầu, bao gồm nhiều tổ chức tài chính sử dụng AI định kỳ để hỗ trợ các hoạt động như phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro¹. Theo báo cáo của Deloitte, các ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27%-35% nhờ AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên dự kiến tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026².

Tại Việt Nam, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai ứng dụng AI nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Các Chatbot và Trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng, trả lời câu hỏi, tra cứu thông tin tài khoản, hướng dẫn giao dịch và giải đáp các thắc mắc. Hệ thống tổng đài tích hợp AI tự động phân loại và xử lý cuộc gọi. Các ứng dụng như VAI (Vietcombank); ACB Chatbot (ACB); Virtual Assistant (MB); Chatbot VietinBank iBot (VietinBank); BIDV SmartBanker (BIDV)… hỗ trợ khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, kiểm tra, xác thực giao dịch…

Các ngân hàng ứng dụng AI để nhận diện khách hàng, bao gồm, xác thực sinh trắc học (Face ID, vân tay, giọng nói) để đăng nhập; xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử (eKYC); nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ CMND/CCCD, hóa đơn, hợp đồng. Giảm thời gian xử lý thủ công trong các giao dịch vay, mở thẻ. Các ứng dụng như eKYC của VietinBank; TPBank Neo của TPBank; TCB Digibank của Techcombank…). Giải pháp VNPT eKYC do VNPT cung cấp với mô hình AI tiên tiến, sinh trắc khuôn mặt chính xác tới 99%³.

Nhiều ngân hàng ứng dụng AI để phân tích rủi ro và phòng chống gian lận, như sử dụng AI trong phát hiện giao dịch bất thường giúp nhận diện các hoạt động đáng ngờ như rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng. Chẳng hạn, Vietcombank ứng dụng AI phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện giao dịch bất thường; VietinBank ứng dụng Deep Learning trong nhận diện và ngăn chặn gian lận thẻ; Techcombank sử dụng AI và Predictive Analytics để dự đoán rủi ro tín dụng.

Đa số ngân hàng ứng dụng AI trong tự động hóa quy trình nghiệp vụ, như nghiệp vụ tín dụng, huy động vốn, thanh toán và dịch vụ ngân quỹ. Xử lý hồ sơ vay tự động bằng AI giúp giảm thời gian phê duyệt từ vài ngày xuống còn vài phút. Nhận dạng ký tự quang học, tự động trích xuất thông tin từ CCCD. Vietcombank tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng bằng AI và Big Data; MBBank triển khai AI hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân; MSB tự động phân loại và xử lý hồ sơ bằng AI và RPA.

AI trong đánh giá tín dụng được nhiều ngân hàng sử dụng, như chấm điểm tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng để quyết định cấp tín dụng, lãi suất và điều khoản vay; đánh giá rủi ro và kết nối trực tiếp người vay với nhà đầu tư qua P2P Lending. Chẳng hạn, hệ thống LiveBank và Credit Scoring (TPBank); AI Scoring (Techcombank) đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng; Credit Scoring AI tích hợp VPBank Neo tự động phê duyệt khoản vay (VPBank).

AI được ứng dụng trong xây dựng chiến lược kinh doanh, marketing và chăm sóc khách hàng, như sử dụng AI phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis) từ phản hồi khách hàng trên email, mạng xã hội, chatbot để điều chỉnh chiến dịch marketing; xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử giao dịch (gói vay, thẻ tín dụng, bảo hiểm), xếp hạng tín dụng khách hàng nhanh chóng. AI còn được các ngân hàng ứng dụng để phân tích và dự báo tài chính, giúp nhận diện xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro và dự báo biến động kinh tế, qua đó tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

Trong tương lai, ứng dụng AI trong ngân hàng sẽ hướng đến siêu cá nhân hóa (Hyper-Personalized Banking), mỗi khách hàng một dịch vụ riêng. Theo đó, AI được sử dụng để tổng hợp dữ liệu đa chiều từ giao dịch, thói quen chi tiêu, mạng xã hội, nhằm hiểu sâu từng khách hàng. Hồ sơ khách hàng được cập nhật theo thời gian thực (real-time). AI được ứng dụng kết hợp Blockchain nhằm tăng cường minh bạch và bảo mật. AI và IoT cũng sẽ thay thế dịch vụ truyền thống, xây dựng ngân hàng không chi nhánh (Branchless Banking).

Ngày càng nhiều ngân hàng chuyển từ mô hình dữ liệu phân tán sang mô hình hoạt động tập trung để tối ưu hóa việc triển khai AI tạo sinh (GenAI). Các ngân hàng sẽ đầu tư mạnh vào AI để phát hiện và ngăn chặn rủi ro. Tăng cường ứng dụng mô hình ngôn ngữ lớn, giúp cung cấp phản hồi chính xác và tự nhiên hơn. Cùng với đó là việc sử dụng trợ lý mã hóa AI, giúp ngân hàng phát triển ứng dụng, tối ưu quy trình lập trình và tăng tốc triển khai công nghệ số.

Thách thức đặt ra

Thứ nhất, vấn đề bảo mật dữ liệu. Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu nhạy cảm để hoạt động (thông tin cá nhân, giao dịch, lịch sử tín dụng). Nếu không được mã hóa hoặc bảo vệ đúng cách, dữ liệu có thể bị đánh cắp hoặc lộ lọt gây hậu quả xấu. Theo báo cáo Chi phí vi phạm dữ liệu 2024 của IBM, các công ty trong ngành tài chính hiện đang phải chi tới 6,08 triệu USD để xử lý các vụ vi phạm, cao hơn 22% so với mức trung bình toàn cầu⁴.

Hacker có thể đánh lừa mô hình AI bằng cách thao túng dữ liệu đầu vào, dẫn đến kết quả sai lệch (chẳng hạn phê duyệt khoản vay gian lận). Một số ngân hàng sử dụng AI từ các công ty nước ngoài, dẫn đến rủi ro dữ liệu được lưu trữ trên server nước ngoài, khó kiểm soát. Nếu dữ liệu huấn luyện AI không đúng cách, hệ thống có thể đưa ra quyết định phân biệt đối xử (như từ chối hồ sơ vay của nhóm yếu thế).

Thứ hai, vấn đề vốn và hiệu quả đầu tư. AI đòi hỏi chi phí khổng lồ cho phần cứng, phần mềm và nhân lực. Hiện nay, máy chủ phân khúc trung bình có giá từ 40-60 triệu đồng, phân khúc cao từ 60-hơn 150 triệu đồng⁵. Trong khi đó, nhiều ngân hàng vẫn vận hành trên các hệ thống lõi cũ, vốn không được thiết kế để đáp ứng nhu cầu mở rộng kết nối thời gian thực, phân tích dữ liệu lớn hay tích hợp đa kênh⁶. Chi phí xây dựng kho dữ liệu, làm sạch dữ liệu có thể vượt dự toán. Việc kết nối AI với các nền tảng như hệ thống ngân hàng lõi (Core Banking) hay hệ thống giao dịch đòi hỏi đầu tư lớn về thời gian và chi phí.

Thứ ba, vấn đề chất lượng dữ liệu. Dữ liệu ngân hàng thường được sử dụng từ nhiều nền tảng độc lập, dẫn đến bị phân tán, khó tích hợp, xây dựng kho dữ liệu tập trung để phục vụ AI. Dữ liệu thiếu chuẩn hóa định dạng, không đầy đủ và thiếu chính xác. Dữ liệu lịch sử tín dụng chưa đủ dài hạn để huấn luyện mô hình AI dự đoán rủi ro chính xác. Lỗi nhập liệu thủ công (sai chính tả, nhầm mã giao dịch), dữ liệu không được làm sạch, ảnh hưởng đến kết quả phân tích. Dữ liệu phi cấu trúc (email, cuộc gọi, chat) khó xử lý. Thời gian đồng bộ dữ liệu chậm.

Thứ tư, ngành Ngân hàng đang thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao, bởi AI và phân tích dữ liệu đòi hỏi chuyên môn sâu về Machine Learning, Big data và lập trình. Các ngân hàng có nhu cầu tuyển số lượng lớn nhưng lượng ứng viên đạt được yêu cầu không đủ đáp ứng⁷. Nhân sự có kinh nghiệm trong lĩnh vực này thường đòi hỏi mức lương cao, gây áp lực chi phí. Việc đào tạo nhân viên ngân hàng truyền thống chuyển đổi sang AI tốn kém và mất thời gian. Ngân hàng cũng phải cạnh tranh với các tập đoàn công nghệ trong việc thu hút nhân tài AI.

Thứ năm, rào cản về văn hóa và tâm lý khách hàng. Trên thực tế, khách hàng Việt Nam vẫn có tâm lý e ngại khi giao dịch với hệ thống tự động, đặc biệt trong các dịch vụ quan trọng như vay vốn, đầu tư. Thiếu niềm tin vào các quyết định do AI đưa ra, đòi hỏi sự can thiệp của con người để xác minh.

Giải pháp được đề xuất

Một là, nâng cao nhận thức của lãnh đạo và nhân viên ngành Ngân hàng về tầm quan trọng, tính cấp thiết của đẩy mạnh ứng dụng AI. Tổ chức các khóa học cơ bản và nâng cao về AI, tổ chức hội thảo, mời chuyên gia AI từ các hãng công nghệ, từ các ngân hàng tiên phong nói chuyện chuyên đề AI, chia sẻ case study thành công. Khuyến khích nhân viên đề xuất ý tưởng AI, có cơ chế khen thưởng cho phòng, ban áp dụng AI hiệu quả. Ngoài ra, cũng cần nâng cao nhận thức cho người dùng nhằm đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin, tối ưu hóa trải nghiệm, thúc đẩy niềm tin vào công nghệ của công chúng.

Hai là, việc ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng cần tuân thủ các tiêu chuẩn quốc tế và luật bảo mật dữ liệu ngân hàng, như tiêu chuẩn từ tổ chức quốc tế về tiêu chuẩn hóa, như khung ứng dụng AI trong học máy (ML) và Deep Learning; khung An ninh mạng NIST (CSF); hướng dẫn quản lý rủi ro AI; tiêu chuẩn đạo đức, minh bạch trong hệ thống AI. Luật bảo mật dữ liệu ngân hàng (quy định trong Luật An toàn thông tin mạng; Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân; Thông tư 50/2024/TT-NHNN về an toàn, bảo mật trong hoạt động cung ứng dịch vụ ngân hàng; Luật Các tổ chức tín dụng 2024).

Thực hiện mã hóa dữ liệu, mã hóa đầu cuối để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm (thông tin khách hàng, giao dịch) từ khi thu thập đến lưu trữ và xử lý. Mã hóa dữ liệu phải được thực hiện ở cả trạng thái nghỉ (At Rest) và truyền tải (In Transit) nhằm ngăn chặn tấn công, bảo vệ dữ liệu lưu trữ, bảo mật mô hình AI. Có thể sử dụng công nghệ bảo mật AES-256, TLS 1.3 để ngăn chặn rò rỉ dữ liệu ngân hàng.

Kiểm soát truy cập nghiêm ngặt bằng các biện pháp như: xác thực đa yếu tố (MFA) – yêu cầu OTP, sinh trắc học để truy cập hệ thống AI. Kiểm soát theo nguyên tắc ít đặc quyền nhất (Least Privilege), nghĩa là chỉ cấp quyền truy cập dữ liệu cần thiết cho nhân sự và AI. Phân quyền theo vai trò (RBAC) – kiểm soát truy cập dựa trên chức năng công việc.

Để tăng tính bảo mật, bảo vệ quyền riêng tư, giảm rủi ro, cần áp dụng nhiều biện pháp kỹ thuật, như thay thế dữ liệu nhạy cảm bằng token ngẫu nhiên (chẳng hạn, số thẻ tín dụng được thay bằng mã token); loại bỏ thông tin định danh (PII) khi huấn luyện AI (tên, số Điện thoại, địa chỉ, email, số CCCD); cho phép AI học tập từ dữ liệu phân tán mà không cần tập trung dữ liệu thô; thêm nhiễu ngẫu nhiên vào dữ liệu. Dùng AI để phát hiện hành vi đáng ngờ như truy cập bất thường, tấn công brute force. Tích hợp hệ thống giám sát bảo mật (Splunk, IBM Qradar, Cisco ISE).

Ba là, nghiên cứu tối ưu hóa chi phí đầu tư cho phát triển hệ thống AI. Có thể hợp tác với các đối tác công nghệ, sử dụng nền tảng AI có sẵn từ các nhà cung cấp lớn (Google Cloud AI, Microsoft Azure AI) thay vì tự phát triển từ đầu để giảm chi phí. Thuê AI theo nhu cầu thay vì mua đứt, giúp giảm gánh nặng vốn. Tận dụng mã nguồn mở như TensorFlow, PyTorch, Rasa, XGBoost để giảm chi phí phát triển.

Tăng hiệu quả đầu tư thông qua các dự án AI có tỷ suất hoàn vốn đầu tư rõ ràng, các ứng dụng AI mang lại giá trị như Chatbot, Voicebot, Fraud Detection giúp tiết kiệm chi phí bồi hoàn, xử lý tín dụng thông minh, giảm rủi ro nợ xấu. Triển khai AI theo từng giai đoạn, bắt đầu từ PoC (chứng minh ý tưởng, kiểm tra giả thuyết, đánh giá rủi ro) trước khi mở rộng nhằm tối ưu hóa hiệu quả và đảm bảo sự thành công của dự án AI.

Hợp tác với Fintech và các startup công nghệ, đầu tư chung hoặc mua lại giải pháp AI nhằm tối ưu chi phí và hiệu quả hoạt động, tiếp cận công nghệ mới nhanh chóng, mở rộng hệ sinh thái dịch vụ. Tham gia liên minh ngân hàng, cùng chung nguồn lực để phát triển AI. Đo lường và đánh giá hiệu quả AI liên tục (áp dụng KPIs (tăng doanh thu, giảm chi phí, cải thiện trải nghiệm người dùng). Sử dụng MLOps (tập hợp phương pháp, công cụ) để tối ưu hóa vòng đời AI, giảm chi phí bảo trì. Các ngân hàng cần cân bằng giữa đầu tư dài hạn và các giải pháp mang lại lợi ích trước mắt.

Bốn là, nâng cao chất lượng dữ liệu trong triển khai các ứng dụng AI. Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tập trung (Data Warehouse/Data Lake). Tích hợp dữ liệu đa nguồn như Hadoop, Spark hoặc các giải pháp điện toán đám mây của AWS, Google Cloud để tổng hợp dữ liệu từ Core Banking (hệ thống ngân hàng lõi), CRM (lưu trữ dữ liệu khách hàng), lịch sử giao dịch… Thiết lập quy chuẩn về định dạng, siêu dữ liệu (metadata) và quyền truy cập để đảm bảo tính nhất quán.

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu tự động. Sử dụng AI/ML để phát hiện và sửa lỗi (dữ liệu bất thường, điền dữ liệu thiếu). Triển khai quy trình ETL (trích xuất, chuyển đổi, tải) tự động, sử dụng công cụ phần mềm như Informatica, Talend hoặc Apache NiFi để chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào AI. Tạo dữ liệu tổng hợp, cho phép đào tạo AI trên nhiều chi nhánh mà không cần chia sẻ dữ liệu gốc, giảm rủi ro rò rỉ. Hợp tác với bên thứ 3 (cơ quan công an để xác minh CCCD, nhà mạng để kiểm tra số điện thoại), sử dụng dịch vụ dữ liệu chất lượng cao của các đối tác công nghệ để tăng hiệu quả và giảm rủi ro.

Năm là, để giải quyết thách thức về nhân lực AI trong ngành Ngân hàng, cần tập trung vào cả đào tạo, thu hút nhân tài và xây dựng môi trường làm việc. Coi trọng đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân lực hiện có. Ngân hàng có thể hợp tác với các tổ chức giáo dục, trường đại học hoặc các công ty công nghệ để tổ chức các khóa đào tạo về AI, Machine Learning, Data Science cho nhân viên. Tài trợ các khóa học trực tuyến (Coursera, Udacity, edX) hoặc các chương trình đào tạo chuyên sâu về AI. Tạo cơ hội thăng tiến cho nhân viên khi hoàn thành các khóa học.

Thu hút nhân tài bằng chính sách lương thưởng cạnh tranh, phúc lợi hấp dẫn. Hợp tác với các trường đại học xây dựng chương trình thực tập, tuyển dụng sinh viên tốt nghiệp ngành AI, Data Science từ các trường đại học hàng đầu. Mở rộng tìm kiếm ứng viên từ thị trường quốc tế, đặc biệt là các nước có công nghệ phát triển. Hợp tác với các công ty Fintech và AI, tận dụng nguồn lực từ các đối tác công nghệ để bổ sung kỹ năng và nhân lực AI cho ngân hàng. Tham gia các dự án nghiên cứu chung phát triển các giải pháp AI.

Đầu tư vào xây dựng cơ sở vật chất hiện đại, công nghệ, phần cứng và phần mềm phục vụ cho nghiên cứu và phát triển AI. Xây dựng cơ chế làm việc linh hoạt, áp dụng mô hình làm việc hybrid hoặc remote để thu hút nhân tài từ nhiều khu vực khác nhau. Xây dựng môi trường làm việc hấp dẫn, khuyến khích đổi mới, sáng tạo, cho phép nhân viên thử nghiệm các ý tưởng mới trong lĩnh vực AI.

Xây dựng chiến lược đào tạo nhân lực dài hạn. Xác định rõ nhu cầu nhân lực AI trong tương lai và có lộ trình đào tạo, tuyển dụng phù hợp. Đo lường và đánh giá hiệu quả và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết. Tận dụng chính sách hỗ trợ từ Nhà nước trong phát triển nhân lực AI (Đề án Quốc gia về AI đến năm 2030) để có thêm nguồn lực và định hướng phát triển.

Như vậy, ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng tại Việt Nam đang mở ra một kỷ nguyên mới với nhiều cơ hội và thách thức. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các ngân hàng cần đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng số, đào tạo nhân sự, đồng thời hợp tác với các đơn vị công nghệ và tuân thủ khung pháp lý phù hợp. Sự kết hợp giữa chiến lược dài hạn của các ngân hàng và chính sách hỗ trợ từ Chính phủ sẽ là yếu tố quyết định để Việt Nam bắt kịp xu thế AI trên toàn cầu.

Tài liệu tham khảo:

1 FPT Digital (2025), Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng và tài chính: Đổi mới quản lý tài chính doanh nghiệp nhờ AI, https://digital.fpt.com, ngày 13/3/2025.

^2,3 Nguyễn Minh Hải (2025), Ứng dụng AI trong ngân hàng: Đổi mới dịch vụ và trải nghiệm khách hàng, https://vnptai.io/vi, ngày 7/3/2025.

⁴ NCS (2025), Chi phí vi phạm dữ liệu 2024: Ngành tài chính đối mặt với thách thức tăng cao, https://ncsgroup.vn, ngày 8/7/2025.

⁵ Cloudzone (2024), Chi phí đầu tư 1 máy chủ vật lý đắt đỏ như thế nào? https://cloudzone.vn, ngày 10/3/2024.

⁶ FPT IS (2025), Chuyển đổi số ngành ngân hàng – Từ xu hướng đến giải pháp triển khai, https://fpt-is.com, ngày 4/6/2025.

⁷ Lưu Phước Vẹn-Trần Thị Kim Khôi (2025), Nguồn nhân lực chất lượng cao đáp ứng chuyển đổi số ngân hàng, https://thitruongtaichinhtiente.vn, ngày 18/5/2025.