Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) đang bùng nổ và tạo ra những thay đổi sâu rộng trong ngành ngân hàng, việc triển khai rời rạc, thiếu định hướng chung có thể khiến nhiều ngân hàng Việt Nam đánh mất cơ hội bứt phá. Tại sự kiện DxHub: “Ngân hàng thông minh – Tương lai được xây dựng trên nền tảng AI”, các chuyên gia tư vấn từ FPT đã nhấn mạnh tầm quan trọng của một chiến lược AI tổng thể, nơi dữ liệu, công nghệ và con người cần được đồng bộ hóa để tạo ra giá trị thực và bền vững trong dài hạn.
Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (GenAI) đang định hình lại ngành ngân hàng, từ tự động hóa quy trình, tăng cường bảo mật, cá nhân hóa dịch vụ đến phát hiện gian lận trong mili-giây. Dự báo đầu tư vào AI của ngành này sẽ đạt 96 tỷ USD vào năm 2027. Các ngân hàng lớn như HSBC, Citibank và Commonwealth Bank đã xây dựng các hệ sinh thái AI toàn diện.
Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng vẫn đang trong giai đoạn triển khai AI theo từng dự án, thiếu tính kết nối dẫn đến lãng phí nguồn lực, hiệu quả không đồng đều và có thể bị chậm chân trước các cơ hội tăng trưởng đột phá.
THÁCH THỨC LỘ TRÌNH ỨNG DỤNG AI KHI TỐC ĐỘ THAY ĐỔI CỦA CÔNG NGHỆ QUÁ NHANH
Mặc dù sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo đang mở ra kỷ nguyên mới cho ngành ngân hàng, nơi dữ liệu và công nghệ trở thành động lực chính thúc đẩy đổi mới. Tuy nhiên, không phải ngân hàng nào cũng thành công. Theo báo cáo năm 2024 của hãng nghiên cứu McKinsey, chỉ khoảng 20-30% các tổ chức báo cáo đạt được giá trị đáng kể từ AI trên toàn tổ chức, cho thấy tỷ lệ “thành công toàn diện” còn thấp. Theo chuyên gia Hà Quang Thái, Giám đốc tư vấn AI, FPT Digital, Tập đoàn FPT, có rất nhiều yếu tố tác động đến sự thành công hay thất bại.
Thứ nhất là dữ liệu. AI không thể hoạt động hiệu quả nếu dữ liệu không chính xác, không đầy đủ, không đáp ứng đúng nhu cầu. Hiện nay, nhiều ngân hàng Việt Nam đang triển khai AI theo từng dự án nhỏ, thiếu tính tổng thể. Việc này gây ra tình trạng dữ liệu bị phân mảnh, giảm hiệu quả khai thác AI, và không tối ưu được chi phí. Thay vì triển khai AI rời rạc, cần một chiến lược AI đồng bộ
“Theo tôi, thay vì chỉ chú trọng vào việc triển khai ngay lập tức dự án AI, ngân hàng cần ưu tiên xây dựng một nền tảng dữ liệu chuẩn xác và chất lượng trước. Chỉ khi có một “bộ dữ liệu nền” vững chắc, chúng ta mới có thể triển khai AI hiệu quả và phát triển thêm các ứng dụng nâng cao dựa trên đó”, chuyên gia FPT Digital nói.
Thứ hai là chiến lược và lộ trình rõ ràng. Nhiều ngân hàng hiện nay triển khai AI một cách rời rạc, thiếu tính đồng bộ. Ví dụ, họ mua chatbot để hỗ trợ khách hàng, triển khai hệ thống số hóa văn bản hay tự động hóa một số quy trình nhất định nhưng chưa quy hoạch được hệ sinh thái AI. Những giải pháp này thực sự mang lại lợi ích ban đầu, như giảm tải công việc hay tối ưu một số công đoạn.
Nếu xét về dài hạn, khi ngân hàng muốn mở rộng quy mô hoặc đáp ứng các mục tiêu kinh doanh chiến lược, những giải pháp “chắp vá” như vậy sẽ trở nên không đủ sức đáp ứng, khó mang lại hiệu quả bền vững. Ông Hà Quang Thái cho rằng các ngân hàng cần có một lộ trình cụ thể, dài hạn và đồng bộ để triển khai AI, thay vì chỉ chạy theo những giải pháp ngắn hạn.
Tuy nhiên, một vấn đề nổi bật là tốc độ thay đổi của công nghệ quá nhanh. Cách đây 3 năm, lộ trình chiến lược được đưa ra, nhưng đến nay, với sự xuất hiện của GenAI, AI Agent và nhiều công nghệ mới, lộ trình đó đã trở nên lỗi thời. Công nghệ thay đổi chóng mặt khiến các kế hoạch cũ không còn phù hợp.
“Một lộ trình hiệu quả không chỉ cần rõ ràng mà còn phải linh hoạt, có khả năng mở rộng và cập nhật liên tục. Nếu cố định một kế hoạch trong 2-5 năm mà không điều chỉnh, sẽ nhanh chóng bị lạc hậu. Sau 3 năm, những gì được vẽ ra hôm nay có thể không còn sử dụng được”, ông Thái nói.
Thứ ba là yếu tố nhân sự. Đây là yếu tố tiên quyết, quyết định sự thành công của quá trình ứng dụng AI trong ngân hàng. Nhân sự ở đây bao gồm hai khía cạnh. Một là đội ngũ vận hành và sử dụng công nghệ AI – họ cần có kiến thức và kỹ năng để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ này. Hai là đội ngũ có khả năng mở rộng và phát triển ứng dụng AI trong ngân hàng – tức là những người có tư duy sáng tạo, sẵn sàng thích nghi để đưa AI vào các lĩnh vực mới.
“Để triển khai AI thành công, ngân hàng cần một nền tảng nhân sự vững chắc, trong đó mỗi cá nhân phải có tư duy cởi mở, sẵn sàng tiếp cận và ứng dụng AI vào công việc hàng ngày. Khi công nghệ được đưa vào, nếu nhân sự không sẵn sàng thay đổi hoặc không biết cách tận dụng, việc triển khai sẽ thất bại”, ông Thái cho biết.
AI TÁC ĐỘNG ĐẾN RẤT NHIỀU LĨNH VỰC TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG
Tại sự kiện DxHub do FPT Digital tổ chức mới đây về chủ đề “Ngân hàng thông minh: Tương lai được xây dựng trên nền tảng AI”, ông Lương Ngọc Bình, chuyên gia công nghệ số-Data-AI ngành Tài chính ngân hàng, FPT IS, Tập đoàn FPT, cho biết AI đang tác động đến rất nhiều lĩnh vực trong ngành ngân hàng. Chẳng hạn, trong mảng contact center, trước đây, các công việc như giải đáp thắc mắc, hỗ trợ khách hàng qua điện thoại thường đòi hỏi đội ngũ lớn nhân viên. Giờ đây, với AI, các chatbot hay hệ thống trả lời tự động, ngân hàng có thể giảm tải công việc này, từ đó tiết kiệm chi phí vận hành.
Trong mảng bán lẻ, như phát hành thẻ, cho vay thẻ tín dụng, cho vay cá nhân hay thậm chí là các khoản vay dành cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), các ngân hàng đang có xu hướng chuyển từ thẩm định và bán hàng truyền thống bằng con người sang mô hình “auto-lending”. Đây là việc xây dựng một nền tảng tự động hóa quy trình cho vay. AI giúp phân tích dữ liệu khách hàng, đánh giá khả năng tín dụng và đưa ra quyết định nhanh chóng, thay vì phải dựa hoàn toàn vào nhân viên thẩm định như trước đây.
Hiện nay, những công việc như quản lý giấy tờ, quản lý văn phòng hay các tác vụ hành chính khác cũng đang được AI hỗ trợ. Khi ngân hàng đẩy mạnh quá trình số hóa, AI có thể đảm nhận một số nhiệm vụ nhất định như phân loại tài liệu, nhập liệu tự động hay kiểm tra tính chính xác của thông tin. Điều này giúp giảm thiểu nhân sự trong các mảng này và cắt giảm chi phí đáng kể.
Đặc biệt, trong lĩnh vực quản lý rủi ro, như phòng chống rửa tiền hay các hoạt động bất hợp pháp khác, AI đã bắt đầu len lỏi vào và thực hiện một số vai trò cụ thể. Ví dụ, AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch để phát hiện các hành vi bất thường một cách nhanh chóng và chính xác hơn con người.
ĐA SỐ NGÂN HÀNG VIỆT NAM ĐANG Ở CẤP ĐỘ 1 HOẶC 2 TRONG HÀNH TRÌNH ỨNG DỤNG AI
Chuyên gia Hà Quang Thái nhận định, trong bức tranh toàn cảnh về sự phát triển của AI, ngân hàng nào nắm bắt được xu hướng, đi đầu trong việc ứng dụng công nghệ và biết tận dụng cơ hội sẽ là ngân hàng thành công trong thời đại này.
Hiện nay tại Việt Nam, đa số các ngân hàng đang ở cấp độ 1 hoặc cấp độ 2 trong hành trình ứng dụng AI. Điều này có nghĩa là họ đang triển khai các công nghệ cơ bản, rời rạc như chatbot, voice bot, hoặc một số giải pháp đơn lẻ trong hệ thống. Tuy nhiên, những giải pháp này vẫn chỉ là những mảnh ghép riêng lẻ, chưa tạo thành một hệ thống đồng bộ.
Để tiến lên cấp độ 3 và cấp độ 4, các ngân hàng cần cung cấp những dịch vụ mới cho khách hàng, thậm chí thay đổi mô hình kinh doanh, như chuyển sang “Banking as a Service” (BaaS – Ngân hàng như một dịch vụ). “Đây là bước ngoặt quan trọng để tận dụng tối đa tiềm năng của AI”, ông Thái nói.
