Agentic AI là những hệ thống Trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ cao, được thiết kế để “tự động thực hiện các công việc và ra quyết định hướng tới mục tiêu nhất định” mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ đơn lẻ theo lệnh (như chatbot trả lời câu hỏi hay các mô hình machine learning dự đoán), Agentic AI bao gồm mạng lưới các tác nhân AI có thể lập kế hoạch, phối hợp và thích ứng trong thời gian thực.
Nói cách khác, Agentic AI giống như “đội ngũ” AI: nhiều agent nhỏ “thảo luận” và phối hợp với nhau, dùng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) làm “bộ não” để giải quyết các vấn đề phức tạp, đa bước giống như con người. Chính khả năng này giúp Agentic AI có thể thực hiện từ đầu đến cuối các quy trình như quy trình tiếp nhận và hướng dẫn khách hàng mới (customer onboarding), kiểm tra KYC/AML, xử lý hợp đồng pháp lý, hay cả tối ưu hóa việc cân đối thanh khoản, mà không cần nhân viên nhập vai từng bước thủ công.
Tầm quan trọng của Agentic AI trong ngân hàng là rất lớn. McKinsey chỉ ra rằng, các đại lý AI (AI Agents) có thể làm thay đổi căn bản cách thức làm việc của ngân hàng: chúng sẽ thay thế trí nhớ thương hiệu và sự “ăn sâu” thói quen của khách hàng bằng việc tối ưu hóa kết quả theo logic. Ví dụ, người dùng có thể ra lệnh một AI Agent: “Hãy duy trì số dư tài khoản vãng lai ở mức 1.000 USD, và tự động chuyển số tiền dư sang tài khoản tiết kiệm lãi suất cao; nếu quá thấp thì rút lại từ tiết kiệm khi xuống dưới 500 USD” – một tác vụ mà Agentic AI hoàn toàn có thể thực hiện tự động. Theo Deloitte, tập đoàn dịch vụ kiểm toán và tư vấn chiến lược – công nghệ toàn cầu, AI Agent hứa hẹn “khai mở hiệu quả mới trong nhiều quy trình ngân hàng, bao gồm thẩm định tín dụng, quản lý quỹ và phát hiện gian lận”. Các ngân hàng tiên phong nếu áp dụng thành công có thể đạt được lợi thế cạnh tranh lớn, trong khi những nơi chậm chân sẽ đối diện nguy cơ tụt hậu.
Xu hướng ứng dụng Agentic AI tại ngân hàng toàn cầu
Trên thế giới, Agentic AI đang bùng nổ ở giai đoạn thử nghiệm và phát triển nhanh chóng. Các “ông lớn” công nghệ lần lượt bổ sung tính năng agentic vào sản phẩm của mình như: Google Gemini, OpenAI Operator mode, Nvidia NeMo… và xu hướng này đã lan sang mảng tài chính. Deloitte lưu ý rằng, “cách mạng AI Agent đã đến”. Các tập đoàn như Amazon, Google, Microsoft, Nvidia và Salesforce đều đưa Agentic AI vào giải pháp của mình. Điều này cho thấy, ngân hàng cần sớm bắt kịp làn sóng mới của tự động hóa thông minh.
Một số tổ chức tài chính đã nhanh chóng thử nghiệm ứng dụng Agentic AI vào bộ phận vận hành của mình. Chẳng hạn, BNY Mellon (Mỹ) đã triển khai “nhân viên số” AI Agent trong bộ phận công nghệ thông tin. Theo CIO Leigh-Ann Russell, BNY Mellon đã có hàng chục công cụ AI mới với “tên đăng nhập” hệ thống và có trưởng bộ phận trực tiếp phụ trách. Các AI agent này phụ trách các nhiệm vụ như phát hiện lỗ hổng mã nguồn và tự viết bản vá (patch) mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Một trường hợp khác là JPMorgan Chase (Mỹ), ngân hàng này giới thiệu hệ thống LAW (Legal Agentic Workflows) – gồm nhiều agent chuyên biệt và công cụ riêng cho lĩnh vực pháp lý. LAW đã hỗ trợ đội ngũ pháp lý của JPMorgan xử lý các văn bản hợp đồng phức tạp với độ chính xác lên tới 92,9%. Trong lĩnh vực dịch vụ thanh toán, các công ty như Mastercard, Visa hay PayPal cũng đang thí điểm “thương mại agentic”, để cho các agent thực hiện giao dịch thanh toán trực tuyến thay cho khách hàng.
Tại châu Âu, ING Bank (Hà Lan) đã công bố nhiều dự án ứng dụng Agentic AI vào hoạt động nội bộ. Theo giám đốc vận hành M. Van Stiphout, ING sắp triển khai AI Agent để tạo và phê duyệt hồ sơ vay thế chấp mà khách hàng không cần nói chuyện với nhân viên ngân hàng. Dự kiến các khoản vay tự động này sẽ được thử nghiệm vào năm 2026. ING cũng ứng dụng AI vào quá trình KYC/KH (chuẩn bị thông tin khách hàng): ngân hàng tận dụng dữ liệu sẵn có từ nhiều nguồn để trả lời tự động tới 70–80 trong số 100 câu hỏi thường gặp khi làm hồ sơ khách hàng, giúp thao tác số liệu KYC chỉ còn tính bằng giây thay vì phải hỏi lại khách hàng nhiều lần.
Báo cáo của Deloitte cho thấy, nhiều mảng trong ngân hàng có thể được “agent hóa”. Ví dụ, một hệ thống đa tác nhân có thể tự duy trì dữ liệu KYC liên tục: một agent thu thập dữ liệu công khai, agent khác đánh giá điểm tín dụng, agent khác lại lập báo cáo cập nhật quy định – tất cả đều có ghi chú và cho phép con người giám sát ở các điểm then chốt. Ngân hàng Intesa Sanpaolo (Ý) cũng đang phát triển khuôn khổ đa tác nhân tên “HEnRY” để tối ưu quản lý nguồn lực nội bộ, cho thấy xu hướng agent hóa dần lan rộng trong giới ngân hàng châu Âu.
Không chỉ ngân hàng, nhiều tổ chức tài chính khác cũng bắt đầu sử dụng Agentic AI. Ví dụ trong lĩnh vực đầu tư, hệ thống Swan (theo Finance Magnates) đã xây dựng công cụ tự động tối ưu hóa danh mục theo chiến lược chủ động. Thống kê gần đây cho thấy, 70% ngân hàng thế giới đang ở mức độ triển khai hoặc thử nghiệm Agentic AI. Trong đó, ưu tiên hàng đầu là các ứng dụng chống gian lận và đảm bảo an ninh. 56% lãnh đạo ngân hàng cho biết, các hệ thống agentic AI hiện có năng lực cao trong phát hiện gian lận (liên tục giám sát hành vi, nhận diện các mô hình phức tạp) và 51% nhận định về khả năng an ninh mạng (tự động cách ly các đe dọa). Ở tầng sâu hơn, DBS Bank (Hồng Kông, Trung Quốc) còn ứng dụng AI Agent để giải mã và phân loại các thông điệp SWIFT phức tạp, đưa ra thông tin hữu ích cho giao dịch chỉ trong vài giây.
Tóm lại, khắp thế giới đã có các ví dụ chứng minh giá trị của Agentic AI trong ngân hàng: từ tự động hoá tuân thủ, xử lý giao dịch đến cá nhân hoá tư vấn. Những ngân hàng đi đầu như BNY Mellon, JPMorgan, ING hay các tổ chức tài chính lớn đều đang tích cực thử nghiệm và phát triển năng lực này.
Lợi ích và thách thức của Agentic AI trong ngân hàng
Agentic AI mang lại nhiều lợi ích trọng yếu cho ngân hàng. Nhờ khả năng tự động hoá quy trình ở cấp độ cao, ngân hàng có thể tăng năng suất và tiết kiệm chi phí vận hành. McKinsey ước tính, mỗi nhân viên có thể giám sát ~20 “cộng sự AI”, giúp tăng hiệu suất lao động lên gấp hàng chục đến hàng trăm lần (200–2000%). Do đó, nhân viên được giải phóng khỏi các công việc lặp đi lặp lại để tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn.
Deloitte cũng nhận định, AI Agent giúp “tối ưu hóa hiệu quả trên nhiều quy trình”, ví dụ tự động hoá thẩm định tín dụng, quản lý thanh khoản, kiểm soát gian lận…. Ngoài ra, Agentic AI còn hỗ trợ ngân hàng đổi mới sản phẩm – dịch vụ. Các ngân hàng có thể cung cấp các dịch vụ độc đáo như trợ lý tài chính cá nhân ảo 24/7: các agent học thói quen chi tiêu của khách, chủ động gợi ý kế hoạch tiết kiệm hay cơ hội đầu tư phù hợp. Theo World Economic Forum, Agentic AI cho phép tạo ra những “cố vấn đầu tư tự động” cá nhân hoá, điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin thị trường và mục tiêu người dùng.
Tuy nhiên, việc triển khai Agentic AI cũng đặt ra nhiều thách thức lớn. Trước hết, về công nghệ và hạ tầng, các hệ thống Agentic thường đòi hỏi tích hợp nhiều nguồn dữ liệu liên tục và tương tác với các công cụ bên ngoài (API, RPA, cơ sở dữ liệu) theo các “tiêu chuẩn giao tiếp” mới như MCP (Model Context Protocol). Nhiều quy trình ngân hàng hiện vẫn còn chạy trên hệ thống cũ, dữ liệu phân mảnh; điều này buộc phải cải tổ cơ chế và nền tảng kỹ thuật để lồng ghép Agentic AI.
Thách thức thứ hai là pháp lý và quản trị rủi ro. Do AI Agent có khả năng ra quyết định tự động, nhiều khu vực quản lý coi công nghệ này là “rủi ro cao” và yêu cầu khung giám sát đặc biệt. Deloitte lưu ý, các quy định toàn cầu (như: Đạo luật AI ở EU, quy định bảo mật dữ liệu ở Mỹ) đang dần siết chặt yêu cầu giải trình và kiểm soát đối với các công cụ AI tự chủ.
Ngoài ra, khi AI quyết định thay con người, câu hỏi về trách nhiệm pháp lý khi sai sót xảy ra cũng chưa được làm rõ. Nhiều nhà phân tích cảnh báo phải duy trì “nhân tố con người ở trên vòng lặp” – tức luôn có chuyên gia giám sát và can thiệp tại các bước chủ chốt để đảm bảo hành động của agent không vượt quá hạn mức cho phép.
Thứ ba là rủi ro liên quan đến mô hình và đạo đức. Mô hình AI vốn có thể mang những thiên lệch hay hội chứng “hallucination”, nên việc để Agentic AI hoạt động độc lập đòi hỏi có các cơ chế đánh giá liên tục. Ví dụ, hệ thống cần có “agent giám sát” (critic agent) để kiểm tra và chỉnh sửa kết quả khi phát hiện sai sót. Nếu không, AI Agent có thể đưa ra quyết định thiếu cơ sở (như phê duyệt khoản vay dựa trên dữ liệu lệch hay hiểu sai mục tiêu khách hàng).
Về đạo đức, có lo ngại rằng AI Agent có thể thay đổi quy tắc kinh doanh (như tự động điều chỉnh lãi suất hay thưởng cho khách) mà ngân hàng chưa chuẩn bị. Một báo cáo của Ngân hàngThanh toán Quốc tế (BIS) năm 2025 cho biết, khoảng 45% ngân hàng trung ương đã điều chỉnh quy định liên quan đến AI, cho thấy đây là vấn đề quan trọng trên toàn cầu.
Cuối cùng, về con người và tổ chức. Việc sử dụng agentic AI đòi hỏi đội ngũ công nghệ của ngân hàng phải bổ sung kỹ sư AI và kiến trúc sư hệ thống có chuyên môn cao, cũng như cơ cấu lại quy trình. Nhiều ngân hàng đang phải “tuyển dụng và đào tạo” nhân sự có kỹ năng làm việc với AI Agent, một thách thức không nhỏ khi nguồn nhân lực về AI vẫn khan hiếm. BNY Mellon và JPMorgan đều nhận định, phải xác định cơ chế quản lý (ai được quyền giao việc cho AI, cấp độ giám sát ra sao) một cách thận trọng cho từng trường hợp cụ thể.
Thực trạng và triển vọng của Agentic AI tại Việt Nam
Tại Việt Nam, AI đã được ứng dụng trong ngân hàng từ nhiều năm qua, nhưng chủ yếu giới hạn ở các công nghệ AI truyền thống: chatbot trả lời câu hỏi, hệ thống đánh giá tín dụng dựa trên machine learning, cảnh báo gian lận cơ bản… Theo báo cáo của Ngân hàng Nhà nước (2025), chỉ khoảng 15% ngân hàng thương mại trong nước có ứng dụng AI ở mức trung bình trở lên và chưa có ngân hàng nào triển khai hệ thống AI Agent quy mô lớn.
Một số ngân hàng lớn đã áp dụng AI ở một vài lĩnh vực. Vietcombank là một trong những ngân hàng tiên phong đưa chatbot 24/7 vào sử dụng để khách hàng tra cứu số dư, lịch sử giao dịch và giải đáp thắc mắc mà không cần gọi tổng đài. Báo cáo năm 2023 của Vietcombank cho biết, chatbot này xử lý hơn 500.000 yêu cầu mỗi tháng, giảm khoảng 25% khối lượng công việc của tổng đài viên. Đến tháng 3/2025, chatbot Vietcombank đã xử lý hơn 2 triệu yêu cầu, dù vẫn chỉ đáp ứng được ~70% nhu cầu cơ bản của khách hàng. Ngoài ra, Vietcombank cũng ứng dụng AI phân tích dữ liệu khách hàng để gợi ý sản phẩm tài chính, giúp tăng doanh thu từ dịch vụ cá nhân hoá lên 15% trong năm qua.
Techcombank là một ví dụ khác về ứng dụng AI nhưng chưa phải là AI Agent. Ngân hàng này sử dụng AI trong phân tích tín dụng vay vốn cá nhân, giúp rút ngắn thời gian xét duyệt từ 3 ngày xuống còn 6 giờ. Công nghệ này đã tăng hiệu suất phê duyệt tín dụng lên 15% (theo báo cáo Techcombank 2025) nhưng chưa thể tự động hoá hoàn toàn quy trình hồ sơ – còn cần con người rà soát ở các bước cuối. Tương tự, các ngân hàng như BIDV, Sacombank, MB đã sử dụng AI để phân tích hành vi giao dịch, cá nhân hoá dịch vụ và phát hiện bất thường ở mức độ cơ bản. Nhiều ngân hàng khác như VPBank, TPBank đều triển khai chatbot trên website và ứng dụng di động để cải thiện trải nghiệm khách hàng.
Như vậy, hầu hết ứng dụng ở Việt Nam đến nay vẫn là AI chủ động hỗ trợ con người (chatbot trả lời, mô hình điểm tín dụng, đánh giá gian lận), chứ chưa có hệ thống agentic AI tự động hoàn toàn các quy trình lớn. Khuôn khổ dữ liệu và công nghệ của ngân hàng trong nước còn hạn chế, phần lớn ngân hàng Việt Nam chưa có kho dữ liệu tập trung, nên việc phát triển AI Agent bị cản trở do thiếu dữ liệu sạch.
Về nhân lực, Việt Nam đang thiếu hụt khoảng 12.000 chuyên gia AI (đều tập trung ở các công ty công nghệ lớn), nên ngân hàng phải tranh giành giới chuyên môn này với chi phí đào tạo cao. Pháp lý và quy định liên quan đến AI tại Việt Nam mới chỉ ở giai đoạn đầu – khung pháp lý về bảo mật dữ liệu và trách nhiệm AI chưa hoàn thiện – nên việc đưa vào vận hành các hệ thống tự chủ cao vẫn còn nhiều e ngại.
Dù vậy, cũng có những động thái đáng chú ý. Nhiều ngân hàng Việt Nam đang lên kế hoạch nâng cấp ứng dụng AI hiện có. Chẳng hạn, một giải pháp được đề xuất là tận dụng nền tảng điện toán đám mây (AWS, Google Cloud…) để nâng cấp chatbot lên thành AI Agent tự học. Theo một nghiên cứu chuyên sâu, Vietcombank có thể thử nghiệm việc này để tăng ~20% hiệu suất dịch vụ khách hàng. Bên cạnh đó, các ngân hàng Việt Nam đang tích cực đầu tư hạ tầng dữ liệu: hiện chỉ khoảng 20% ngân hàng có kho dữ liệu tập trung, nhưng NHNN đang kêu gọi xây dựng hệ dữ liệu chung và ứng dụng nền tảng lưu trữ hiện đại. Ngoài ra, nhiều tổ chức như Viettel AI hay các tập đoàn FPT cũng đang cung cấp các giải pháp AI Agent sẵn có để các ngân hàng thuê sử dụng, giúp rút ngắn thời gian phát triển nội bộ.
Tóm lại, quá trình chuyển đổi số và áp dụng AI Agent tại Việt Nam đang ở giai đoạn khởi đầu. Các ngân hàng lớn trong nước chủ yếu dùng AI để tự động hóa từng phần và cải thiện trải nghiệm, nhưng chưa phát triển đến mức Agentic AI thực sự. Tuy nhiên, với kế hoạch rõ ràng về xây dựng dữ liệu, huấn luyện nhân lực và hợp tác công – tư, ngành Ngân hàng Việt Nam có thể từng bước bắt kịp xu hướng toàn cầu. Đặc biệt, hợp tác quốc tế (học hỏi kinh nghiệm Singapore, liên kết với Microsoft, Google, Intel…) được xem là “chìa khóa” để rút ngắn khoảng cách công nghệ và đảm bảo áp dụng AI Agent một cách an toàn, hiệu quả.
Agentic AI là một bước tiến lớn trong tự động hóa thông minh, đang mở ra cả cơ hội lẫn thách thức cho ngân hàng toàn cầu. Các ví dụ quốc tế cho thấy tiềm năng khổng lồ của công nghệ này: từ tiết kiệm chi phí, tăng năng suất đến nâng cao trải nghiệm khách hàng. Trong khi đó, Việt Nam cũng đang đứng trước ngưỡng cửa của kỷ nguyên AI Agent, với việc thử nghiệm nâng cấp chatbot hiện có và phát triển hạ tầng dữ liệu, nhân sự.
Để không tụt hậu, các ngân hàng trong nước cần hành động đồng bộ: xây dựng dữ liệu tập trung, đào tạo nhân lực chất lượng cao, thử nghiệm từng bước agentic AI trong các mảng ưu tiên (dịch vụ khách hàng, quản lý rủi ro) và hợp tác với các đối tác công nghệ. Chỉ khi đó, Việt Nam mới có thể tận dụng được sức mạnh của AI Agent để cải thiện hiệu quả hoạt động, phục vụ khách hàng tốt hơn và nâng cao vị thế cạnh tranh trong kỷ nguyên số.
Nguồn tham khảo:
– https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/agentic-ai-banking.html
– https://www.computerweekly.com/news/366626743/ING-Bank-transforming-operations-through-agentic-AI
https%3A%2F%2Fthitruongtaichinhtiente.vn%2Fxu-huong-ung-dung-agentic-ai-va-ngan-hang-the-he-moi-70562.html
