Ngành ngân hàng trước bước ngoặt AI trong kỷ nguyên số

AI đang tái định hình hoạt động cốt lõi, buộc ngân hàng Việt Nam thay đổi cách vận hành và cạnh tranh.

AI đi vào nghiệp vụ cốt lõi của ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra sự dịch chuyển căn bản trong cách ngành ngân hàng vận hành. Từ chỗ chỉ được thử nghiệm ở quy mô nhỏ, AI nay đã trở thành một phần trong các nghiệp vụ sống còn. Một trong những thay đổi rõ nét nhất nằm ở công tác phòng chống gian lận và rửa tiền. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực, các mô hình học máy giúp ngân hàng phát hiện bất thường trong giao dịch gần như ngay lập tức, thay thế dần phương thức rà soát thủ công vốn chậm và dễ bỏ sót rủi ro.

Song song đó, AI đang tái định nghĩa hoạt động chấm điểm tín dụng. Trong bối cảnh số hóa, khách hàng để lại “dấu chân số” trên nhiều nền tảng khác nhau. Thông qua các mô hình giám sát và dự báo chuỗi thời gian, ngân hàng có thể tổng hợp dữ liệu đa chiều để đánh giá chính xác hơn năng lực tài chính và rủi ro của người vay. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng quyết định cấp tín dụng mà còn góp phần tối ưu hóa hiệu quả sinh lời của danh mục cho vay.

Ở mảng vận hành, sự kết hợp giữa tự động hóa quy trình dựa trên robot (RPA) và AI đang giúp ngân hàng giảm mạnh các tác vụ lặp lại. Các quy trình như mở tài khoản, định danh khách hàng điện tử (eKYC) hay đối soát dữ liệu đã đạt mức tự động hóa cao, hạn chế sai sót con người và rút ngắn thời gian xử lý. Đây là nền tảng để các ngân hàng tái cấu trúc mô hình hoạt động theo hướng tinh gọn và linh hoạt hơn.

Không chỉ tác động đến hoạt động nội bộ, AI còn trở thành công cụ hỗ trợ tuân thủ pháp lý thông qua các giải pháp RegTech. Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép rà soát nhanh khối lượng lớn văn bản pháp lý, giúp đánh giá rủi ro tuân thủ và cập nhật quy định mới. Điều này góp phần giảm áp lực cho bộ phận pháp chế, đồng thời nâng cao tốc độ ra quyết định trong môi trường pháp lý ngày càng phức tạp.

Hiệu quả vận hành và giá trị xã hội từ AI

Việc ứng dụng AI mang lại lợi ích rõ rệt cho ngân hàng cả về hiệu quả kinh tế lẫn giá trị xã hội. Trước hết, chi phí vận hành được tối ưu nhờ tự động hóa và chuẩn hóa quy trình, giúp ngân hàng duy trì tính nhất quán trong xử lý nghiệp vụ. Đồng thời, khả năng phát hiện sớm gian lận và nợ xấu giúp giảm thiểu rủi ro, bảo toàn nguồn vốn trong bối cảnh áp lực kinh doanh ngày càng gia tăng.

AI cũng góp phần thúc đẩy tăng trưởng doanh thu thông qua việc thấu hiểu sâu hơn hành vi và nhu cầu của khách hàng. Trên cơ sở phân tích dữ liệu, ngân hàng có thể cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ, nâng cao hiệu quả bán chéo và gia tăng mức độ gắn kết của khách hàng. Các chatbot và trợ lý ảo hoạt động liên tục 24/7 không chỉ cải thiện trải nghiệm, mà còn giúp ngân hàng duy trì sự hiện diện thường trực trong hành trình tài chính của người dùng.

Ở góc độ xã hội, AI mở ra cơ hội mở rộng tiếp cận tài chính. Việc chấm điểm tín dụng dựa trên dữ liệu thay thế như hóa đơn điện, nước hay thông tin viễn thông giúp ngân hàng tiếp cận nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng truyền thống. Đây là bước tiến quan trọng hướng tới tài chính toàn diện, đặc biệt tại các thị trường đang phát triển như Việt Nam.

Tuy nhiên, hiệu quả này chỉ bền vững khi AI được triển khai trên nền tảng dữ liệu đáng tin cậy. Thực tế cho thấy, dữ liệu phân tán và thiếu nhất quán vẫn là rào cản lớn. Nếu hệ thống AI học từ dữ liệu sai lệch, các quyết định đưa ra có thể gây hệ quả tiêu cực cho cả ngân hàng và khách hàng. Cùng với đó, yêu cầu bảo vệ dữ liệu cá nhân ngày càng chặt chẽ đang tạo áp lực không nhỏ về chi phí và quản trị.

Dự báo xu hướng và bài toán chiến lược cho ngân hàng Việt

Trong thời gian tới, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò trung tâm trong chiến lược phát triển của ngành ngân hàng. Tuy nhiên, công nghệ này cũng đặt ra nhiều thách thức mới. Nguy cơ “thiên kiến thuật toán” là vấn đề cần được kiểm soát chặt chẽ. Nếu mô hình AI dựa trên dữ liệu lịch sử bất lợi cho nhóm yếu thế, hệ thống có thể vô tình loại bỏ những khách hàng thực sự cần hỗ trợ tín dụng, từ đó gia tăng bất bình đẳng.

An ninh mạng cũng là mối lo thường trực. Tin tặc ngày càng sử dụng AI để tấn công AI, thông qua các hình thức đầu độc dữ liệu hoặc phát tán thông tin giả nhằm thao túng uy tín ngân hàng. Trong kịch bản xấu, nếu hệ thống thẩm định dựa trên dữ liệu sai lệch để ra quyết định, hậu quả tài chính có thể rất nghiêm trọng.

Bên cạnh đó, nhiều ngân hàng truyền thống vẫn chịu sức nặng từ các hệ thống lõi cũ kỹ, khiến việc tích hợp AI gặp nhiều trở ngại. Sự thiếu tương thích giữa công nghệ cũ và mới đòi hỏi chiến lược chuyển đổi bài bản, tránh đầu tư dàn trải nhưng kém hiệu quả.

Theo quan sát của 60s Hôm Nay, xu hướng sắp tới sẽ là sự phân hóa rõ nét giữa các ngân hàng. Những tổ chức biết tận dụng AI để xây dựng nền tảng dữ liệu tập trung, ưu tiên tài chính toàn diện, chủ động hợp tác với các công ty công nghệ tài chính và đầu tư vào hệ thống phòng thủ số sẽ chiếm lợi thế cạnh tranh. Quan trọng hơn, ngân hàng cần song hành giữa đổi mới công nghệ và phát triển nguồn nhân lực, chuyển dịch con người từ vai trò tác nghiệp sang giám sát, quản trị và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

AI không phải giải pháp vạn năng, nhưng là tấm vé bắt buộc để ngành ngân hàng bước vào tương lai. Đối với ngân hàng Việt Nam, thách thức lớn nhất không nằm ở việc tiếp cận công nghệ, mà ở khả năng tích hợp AI vào chiến lược quản trị minh bạch, an toàn và nhân văn. Khi dữ liệu, công nghệ và con người được đặt đúng vị trí, AI sẽ trở thành động lực thúc đẩy tăng trưởng bền vững cho toàn ngành.

Bảo Long

Nguồn tham khảo: Tin Nhanh Chứng Khoán