Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng và tài chính: Đổi mới quản lý tài chính doanh nghiệp nhờ AI

Vậy, AI đang thay đổi cách ngân hàng hoạt động như thế nào? Và tại sao các tổ chức tài chính không thể bỏ qua công nghệ này?

1. Tổng quan về Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ mô phỏng khả năng tư duy của con người, với các thuật toán học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) cho phép hệ thống tự học hỏi, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp trực tiếp của con người. Trong ngành ngân hàng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang tạo ra một cuộc cách mạng, giúp các tổ chức tài chính đáp ứng nhanh chóng các yêu cầu phức tạp của khách hàng doanh nghiệp, từ quản lý dòng tiền đến tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Theo McKinsey, AI tạo sinh có thể mang lại giá trị từ 200 tỷ đến 340 tỷ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng, tương đương với 9 đến 15% lợi nhuận hoạt động, nhờ vào việc tăng năng suất và tối ưu hóa quy trình.⁽²⁾

85% ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và hơn 59% nhân sự đang sử dụng AI trong hoạt động hàng ngày. Kinh phí của các ngân hàng cho AI tạo sinh (GenAI) được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng mạnh so với mức 6 tỷ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư tăng hơn 1.400%.⁽³⁾

Ngoài ra, AI được ứng dụng trong ba lĩnh vực chính:

• Dịch vụ khách hàng: Các chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI, như chatbot của Bank of America (Erica), đã xử lý hơn 1 tỷ yêu cầu của khách hàng kể từ khi ra mắt vào năm 2018. Điều này không chỉ giảm tải cho nhân viên mà còn đảm bảo doanh nghiệp của bạn nhận được phản hồi tức thì, bất kể giờ giấc.
• Phân tích rủi ro và phát hiện gian lận: AI có khả năng phân tích hàng triệu giao dịch trong thời gian thực để phát hiện các hành vi bất thường, một yếu tố quan trọng đối với các doanh nghiệp có khối lượng giao dịch lớn.
• Tự động hóa quy trình: Từ phê duyệt khoản vay đến xử lý giao dịch, AI giúp giảm thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài giờ, giúp doanh nghiệp của bạn tiếp cận vốn nhanh hơn.

Tại Việt Nam, các ngân hàng lớn như Vietcombank và Techcombank cũng đã bắt đầu triển khai AI trong việc cá nhân hóa dịch vụ cho khách hàng doanh nghiệp, chẳng hạn như đề xuất các gói tín dụng phù hợp dựa trên dữ liệu tài chính.⁽⁴⁾⁽⁵⁾ Lợi ích rõ ràng của việc áp dụng AI bao gồm giảm chi phí vận hành, tăng hiệu quả và cải thiện trải nghiệm khách hàng – những yếu tố mà bất kỳ nhà quản lý cấp cao nào cũng cần cân nhắc để đảm bảo doanh nghiệp của mình luôn đi trước một bước.

2. Vai trò của AI Phân tích dữ liệu Ngân hàng

Đối với các doanh nghiệp, dữ liệu chính là “vàng” trong thời đại số. Nhưng làm thế nào để khai thác giá trị từ khối lượng dữ liệu khổng lồ mà doanh nghiệp của bạn tạo ra mỗi ngày? Đây là lúc AI phân tích dữ liệu ngân hàng phát huy sức mạnh vượt trội của mình. Bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và công nghệ big data, AI có thể xử lý và phân tích hàng terabyte dữ liệu trong thời gian ngắn, cung cấp những thông tin chi tiết giúp bạn đưa ra quyết định chiến lược nhanh chóng và chính xác.

Một ví dụ điển hình là khả năng dự đoán xu hướng thị trường tài chính. AI có thể phân tích lịch sử giao dịch, biến động thị trường và thậm chí cả dữ liệu từ mạng xã hội để dự báo các rủi ro tiềm tàng, giúp bạn điều chỉnh chiến lược đầu tư kịp thời. Theo khảo sát toàn cầu của McKinsey vào đầu năm 2024, 65% các tổ chức trên toàn cầu, bao gồm nhiều tổ chức tài chính, đang sử dụng AI định kỳ để hỗ trợ các hoạt động như phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro.⁽⁶⁾

Ngoài ra, AI phân tích dữ liệu ngân hàng còn đóng vai trò quan trọng trong việc cá nhân hóa sản phẩm tài chính. Với các doanh nghiệp có quy mô lớn, nhu cầu tài chính thường rất đa dạng – từ quản lý dòng tiền, vay vốn đầu tư, đến bảo hiểm rủi ro. AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch và hành vi tài chính của doanh nghiệp bạn để đề xuất các sản phẩm phù hợp, chẳng hạn như gói tín dụng với lãi suất ưu đãi hoặc các giải pháp quản lý dòng tiền hiệu quả hơn.

Một ứng dụng quan trọng khác là phát hiện gian lận. AI có khả năng nhận diện các mẫu giao dịch bất thường trong thời gian thực, giúp giảm thiểu rủi ro tài chính cho doanh nghiệp của bạn. Ví dụ, JPMorgan Chase đã triển khai hệ thống AI để phát hiện gian lận, giúp ngân hàng này tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm nhờ giảm thiểu các giao dịch đáng ngờ.⁽⁷⁾

Tuy nhiên, việc áp dụng AI phân tích dữ liệu ngân hàng không phải không có thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là bảo mật dữ liệu. Khi dữ liệu doanh nghiệp được đưa vào các hệ thống AI, nguy cơ rò rỉ thông tin nhạy cảm luôn tồn tại.

Ngoài ra, các vấn đề đạo đức trong việc sử dụng AI – chẳng hạn như thiên kiến trong thuật toán – cũng cần được xem xét kỹ lưỡng. Là một nhà quản lý, bạn cần hợp tác với các đối tác công nghệ đáng tin cậy và đảm bảo tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu, chẳng hạn như GDPR hoặc Luật An ninh mạng tại Việt Nam, để bảo vệ lợi ích của doanh nghiệp.

3. Ứng dụng AI trong tài chính Và Quản lý Tài chính

Việc áp dụng AI không chỉ giới hạn trong ngành ngân hàng mà còn mở rộng ra toàn bộ lĩnh vực tài chính, đặc biệt là trong ứng dụng AI trong tài chính và quản lý tài chính. Đối với các doanh nghiệp, đây là một cơ hội để tối ưu hóa các hoạt động tài chính, từ quản lý danh mục đầu tư đến dự báo dòng tiền, giúp bạn đưa ra các quyết định tài chính thông minh hơn.

Một trong những ứng dụng nổi bật của AI trong tài chính là robo-advisors – các cố vấn tài chính tự động sử dụng AI để quản lý danh mục đầu tư. Đối với doanh nghiệp của bạn, robo-advisors có thể phân tích dữ liệu thị trường và lịch sử đầu tư để đề xuất các chiến lược đầu tư phù hợp, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa lợi nhuận. Theo Grand View Research, Quy mô thị trường robo-advisor toàn cầu được ước tính đạt 6,61 tỷ USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 30,5% trong giai đoạn 2024-2030.⁽⁸⁾

Điều này cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc hỗ trợ quản lý tài chính cho doanh nghiệp.

Ngoài ra, AI còn giúp tối ưu hóa dòng tiền – một yếu tố sống còn đối với bất kỳ doanh nghiệp nào. Các thuật toán AI có thể dự báo dòng tiền dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố bên ngoài như biến động thị trường, giúp bạn lập kế hoạch tài chính chính xác hơn. Ví dụ, các công ty fintech như PayPal đã sử dụng AI để cung cấp các công cụ dự báo dòng tiền cho khách hàng doanh nghiệp, giúp họ quản lý tài chính hiệu quả hơn.⁽⁹⁾

Trong quản lý tài chính nội bộ, AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các quy trình kế toán và báo cáo tài chính. Các phần mềm kế toán tích hợp AI, chẳng hạn như Xero hoặc QuickBooks, có thể tự động phân loại giao dịch, lập báo cáo tài chính và thậm chí phát hiện các sai sót, giúp doanh nghiệp của bạn tiết kiệm thời gian và giảm thiểu rủi ro sai lệch.

Nhìn xa hơn, AI còn mở ra tiềm năng trong các lĩnh vực mới như tài chính phi tập trung (DeFi). Bằng cách kết hợp AI với blockchain, các doanh nghiệp có thể tiếp cận các giải pháp tài chính sáng tạo, chẳng hạn như các khoản vay không cần trung gian hoặc các hợp đồng thông minh tự động. Đây là xu hướng mà bạn, với vai trò là người ra quyết định, cần chú ý để chuẩn bị cho tương lai của ngành tài chính.

4. Thách thức và Cơ hội khi áp dụng AI trong ngành Tài chính

Mặc dù ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng và tài chính mang lại nhiều lợi ích, nhưng không thể phủ nhận rằng việc triển khai AI cũng đi kèm với nhiều thách thức. Là một nhà quản lý cấp cao, bạn cần hiểu rõ những rủi ro này và chuẩn bị các giải pháp để đảm bảo doanh nghiệp của mình tận dụng được tối đa lợi ích của AI.

Thách thức lớn nhất là bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu. Khi doanh nghiệp của bạn sử dụng AI để phân tích dữ liệu tài chính, nguy cơ rò rỉ thông tin nhạy cảm luôn tồn tại. Một vụ vi phạm dữ liệu không chỉ gây thiệt hại tài chính mà còn làm tổn hại uy tín của doanh nghiệp. Theo IBM Security, chi phí trung bình của một vụ vi phạm dữ liệu trong ngành tài chính vào năm 2024 là 4,88 triệu USD.⁽¹⁰⁾

Thách thức thứ hai là thiếu hụt nhân lực có kỹ năng để triển khai và quản lý các hệ thống AI. Nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với tình trạng thiếu chuyên gia AI, khiến việc áp dụng công nghệ này trở nên khó khăn. Cuối cùng, các quy định pháp lý chưa theo kịp tốc độ phát triển của AI cũng là một rào cản lớn. Các quy định về bảo mật dữ liệu và đạo đức AI tại Việt Nam vẫn đang trong giai đoạn hoàn thiện, tạo ra sự không chắc chắn cho các doanh nghiệp.

Để vượt qua những thách thức này, bạn có thể áp dụng một số giải pháp chiến lược. Trước hết, hãy đầu tư vào đào tạo nhân sự. Xây dựng một đội ngũ chuyên gia AI nội bộ hoặc hợp tác với các công ty công nghệ uy tín sẽ giúp doanh nghiệp của bạn triển khai AI hiệu quả hơn.

Thứ hai, tăng cường hợp tác với các ngân hàng và công ty fintech đã có kinh nghiệm trong việc áp dụng AI, từ đó học hỏi và áp dụng các mô hình thành công. Cuối cùng, đảm bảo tuân thủ các quy định quốc tế và trong nước về bảo mật dữ liệu, chẳng hạn như GDPR hoặc Luật An ninh mạng Việt Nam, để bảo vệ doanh nghiệp khỏi các rủi ro pháp lý.

Vai trò của chính phủ và các tổ chức tài chính cũng rất quan trọng. Chính phủ cần xây dựng các khung pháp lý rõ ràng và hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận công nghệ AI thông qua các chương trình ưu đãi hoặc tài trợ. Các tổ chức tài chính, như Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, có thể đóng vai trò cầu nối giữa doanh nghiệp và các nhà cung cấp giải pháp AI, tạo điều kiện để công nghệ này được áp dụng rộng rãi hơn.

Nhìn về tương lai, AI hứa hẹn sẽ còn tiến xa hơn nữa. Trong 5-10 năm tới, chúng ta có thể kỳ vọng vào sự tích hợp của AI với các công nghệ như Internet vạn vật (IoT) hoặc AI siêu thông minh (AGI), mở ra những khả năng chưa từng có trong ngành tài chính. Tuy nhiên, để tận dụng được những cơ hội này, doanh nghiệp của bạn cần bắt đầu hành động ngay từ hôm nay. Hãy tìm hiểu thêm về AI, hợp tác với các đối tác công nghệ đáng tin cậy, và chuẩn bị sẵn sàng cho một tương lai mà công nghệ sẽ là trung tâm của mọi quyết định tài chính.

References:

1. McKinsey & Company. (n.d.). The executive’s AI playbook.
2. McKinsey & Company. (n.d.). Capturing the full value of generative AI in banking
3. Báo Công Thương. (2025). Các ngân hàng sẽ đầu tư 85 tỷ USD cho AI tạo sinh.
4. FPT.AI. (n.d.). Vietcombank triển khai thành công trợ lý ảo thông minh VCB Digibot trên nền tảng FPT.AI
5. Techcombank. (2025). Sự kiện công nghệ Techcombank Keynote đánh dấu kỷ nguyên ngân hàng thế hệ mới trên nền tảng AI
6. McKinsey & Company. (n.d.). The state of AI.
7. JPMorgan. (n.d.). AI in payments: Efficiency and fraud reduction.
8. Grand View Research. (2025). Robo-advisory market report.
9. PayPal. (2025, February 25). Introducing PayPal Open: The unified payments and growth platform for businesses of all sizes
10. IBM. (n.d.). Data breach report.