Theo Tổng giám đốc FPT Digital, AI không hiểu con người theo nghĩa cảm xúc hay động cơ sâu xa, nhưng vượt trội trong việc phát hiện những quy luật hành vi tài chính lặp đi lặp lại mà chính chúng ta thường bỏ qua. Nhờ đó, dữ liệu tài chính rời rạc và thụ động được chuyển hóa thành những nhận thức và quyết định tài chính chủ động theo thời gian thực.
AI đang dần trở thành “bộ não” phía sau các ứng dụng ngân hàng và fintech, giúp cá nhân hóa trải nghiệm quản lý tài sản, tối ưu quyết định tài chính và từng bước chuyển từ vai trò tư vấn sang chủ động hỗ trợ người dùng hành động. Tạp chí Đầu tư Tài chính – VietnamFinance đã có cuộc trao đổi với TS. Lê Hùng Cường, Tổng Giám đốc FPT Digital (Tập đoàn FPT) để làm rõ xu hướng này, cũng như những thay đổi trong cuộc cạnh tranh của ngành tài chính khi AI trở thành năng lực cốt lõi.
Thưa ông, AI hiện đang được ứng dụng như thế nào trong các app ngân hàng, fintech để hỗ trợ quản lý tài sản cá nhân? Đâu là những ứng dụng “vô hình” nhưng tạo tác động lớn nhất đến trải nghiệm người dùng?
TS. Lê Hùng Cường: Nếu nhìn vào giao diện các ứng dụng (app) ngân hàng và fintech hiện nay, phần lớn người dùng chỉ thấy những tính năng “nổi”: chatbot tư vấn, gợi ý tiết kiệm, hay bảng biểu chi tiêu được trực quan hóa bắt mắt. Nhưng giá trị lớn nhất của AI lại nằm ở lớp hạ tầng phía sau, nơi khách hàng gần như không nhìn thấy.
Thứ nhất là bộ máy (engine) chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro theo thời gian thực, phân tích hàng trăm tín hiệu hành vi thay vì vài chỉ số tĩnh, giúp một khách hàng mới có thể được duyệt khoản vay nhỏ ngay trên app mà không cần gặp nhân viên tín dụng. Thứ hai là hệ thống phát hiện gian lận, đối chiếu hành vi giao dịch hiện tại với hàng triệu mẫu lịch sử để phát hiện bất thường trong tích tắc. Người dùng chỉ thấy một tin nhắn cảnh báo, nhưng phía sau là cả một hệ thống học máy đang bảo vệ tài sản của họ theo thời gian thực. Thứ ba là cá nhân hóa động: gợi ý tiết kiệm xuất hiện đúng lúc khách hàng vừa nhận lương, hay cảnh báo chi tiêu bất thường xuất hiện trước khi khách hàng kịp hối tiếc – kết quả của các mô hình dự đoán hành vi được huấn luyện liên tục.
Điểm mới đáng chú ý từ nửa đầu năm 2026 là lớp công nghệ thứ tư đang hình thành: tác nhân AI (agentic AI) – không chỉ phân tích và gợi ý, mà được trao quyền tự thực thi một số hành động tài chính nhỏ trong giới hạn cho phép, như tự động chuyển tiền nhàn rỗi vào quỹ có kỳ hạn qua đêm, hay tự tái phân bổ tiết kiệm khi phát hiện khách hàng lệch mục tiêu. Đây là bước chuyển từ “AI cố vấn” sang “AI hành động”, và nhiều ngân hàng, quỹ đầu tư lớn đang thử nghiệm ở quy mô nhỏ trước khi mở rộng.
Tuy nhiên, trong thực tế triển khai cho các tổ chức tài chính, chúng tôi nhận thấy rào cản lớn nhất hiếm khi nằm ở thuật toán mà ở dữ liệu: phần lớn ngân hàng sở hữu khối lượng dữ liệu rất lớn, nhưng lại phân tán giữa core banking, CRM, contact center, mobile app…, khiến AI chỉ nhìn thấy từng “mảnh ghép” thay vì toàn bộ hành trình tài chính của khách hàng. Tại Việt Nam, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân (số 91/2025/QH15, hiệu lực từ 01/01/2026) đang buộc các ngân hàng phải rà soát lại toàn bộ hạ tầng thu thập và quản trị dữ liệu – một điều kiện nền bắt buộc, bởi AI cá nhân hóa dù thông minh đến đâu cũng không thể vận hành tốt trên dữ liệu phân mảnh, thiếu chuẩn hóa.
Chúng tôi luôn nhìn AI như một bài toán chuyển đổi dữ liệu và vận hành trước khi là bài toán công nghệ. Những lớp “vô hình” này – tín dụng thông minh, chống gian lận, cá nhân hóa thời gian thực, và nay là tác nhân AI vận hành trên nền dữ liệu sạch – mới là nơi tạo ra khác biệt cạnh tranh thực sự, chứ không phải giao diện đẹp hay chatbot trả lời nhanh.
AI ngày càng hiểu hành vi, khả năng chi tiêu và nhu cầu từng khách hàng. Điều này thay đổi cách app thiết kế tính năng và đưa ra gợi ý cá nhân hóa như thế nào? Có phải app đang hiểu sức khỏe tài chính của người dùng hơn cả chính họ, thưa ông?
TS. Lê Hùng Cường: Trước đây, ứng dụng tài chính vận hành theo logic “một sản phẩm cho tất cả”. Cùng một gói tiết kiệm, cùng một lời khuyên đầu tư cho mọi khách hàng cùng phân khúc thu nhập. AI đang chuyển cách tiếp cận đó sang cá nhân hóa theo từng cá thể (segment-of-one): xây dựng một “chân dung tài chính động” cho từng khách hàng – dòng tiền biến động theo mùa vụ, thói quen chi tiêu cuối tuần, xu hướng để tiền nhàn rỗi không sinh lời – để chủ động đề xuất trích tiền đầu tư ngay sau ngày nhận lương, cảnh báo nguy cơ vượt ngân sách, hay tái cơ cấu danh mục khi khẩu vị rủi ro thay đổi.
Xu hướng nổi bật từ đầu năm 2026 là các nền tảng lớn đang chuyển trợ lý tài chính từ “chatbot trả lời” sang “tác nhân chủ động”. AI tự theo dõi danh mục liên tục, phát hiện các sự kiện trong cuộc sống khách hàng như chuẩn bị nghỉ hưu hay mua nhà, và chủ động chuẩn bị phương án tư vấn trước khi khách hàng lên tiếng. Ranh giới giữa “gợi ý” và “hành động” đang mờ dần.
Điều đáng chú ý là thách thức của tác nhân AI trong ngành tài chính không còn nằm ở năng lực mô hình, mà ở việc tổ chức có sẵn sàng trao quyền cho AI hay không. Nếu sau mỗi khuyến nghị của AI vẫn phải đi qua nhiều bước kiểm tra thủ công, AI chỉ đóng vai trò công cụ tham khảo thay vì năng lực vận hành thực sự. Muốn tác nhân AI tạo ra giá trị, tổ chức phải thiết kế lại quy trình, xác định rõ AI được quyết định đến đâu, con người kiểm soát ở bước nào, và cơ chế giám sát, giải trình được thực hiện ra sao. Cơ chế kiểm soát và trao truyền sẽ là bước quyết định cho sự thành công của các tác nhân AI trong tổ chức.
Về câu hỏi liệu app có “hiểu” khách hàng hơn cả chính họ hay không, tôi cho rằng nên nhìn nhận thận trọng và chính xác hơn. AI không hiểu con người theo nghĩa cảm xúc hay động cơ sâu xa, nó giỏi hơn con người ở việc phát hiện các quy luật hành vi lặp đi lặp lại mà chính chúng ta thường bỏ qua. Đó là biến dữ liệu rời rạc, thụ động thành nhận thức tài chính chủ động, theo thời gian thực. Nhưng càng trao nhiều quyền chủ động cho AI thì yêu cầu về minh bạch và giải trình càng cao: tại Việt Nam, Luật Trí tuệ nhân tạo năm 2025 (hiệu lực từ 01/3/2026, chuyển tiếp 18 tháng cho lĩnh vực tài chính – ngân hàng) buộc các ứng dụng đưa ra quyết định ảnh hưởng đến tài sản khách hàng phải chứng minh được logic ra quyết định, chứ không thể là một “hộp đen”.
Nói cách khác, app không hiểu con người hơn chính họ, mà giúp con người nhìn lại chính mình một cách rõ ràng, khách quan và có những hành động kịp thời hơn – điều mà nếu không có công cụ hỗ trợ, phần lớn chúng ta thường trì hoãn hoặc bỏ qua.
Năng lực ứng dụng AI để quản lý và sinh lời tài sản trên di động sẽ thay đổi cuộc cạnh tranh giữa ngân hàng truyền thống, fintech và ngân hàng số như thế nào?
TS. Lê Hùng Cường: Tôi cho rằng đây sẽ là mặt trận cạnh tranh trung tâm trong giai đoạn tới, làm thay đổi chính tiêu chí cạnh tranh của ngành. Trước đây, lợi thế của ngân hàng truyền thống nằm ở mạng lưới chi nhánh và uy tín thương hiệu; fintech và ngân hàng số cạnh tranh bằng tốc độ và chi phí vận hành thấp. Khi AI trở thành hạ tầng cốt lõi, lợi thế sẽ dịch chuyển sang một trục khác: ai sở hữu dữ liệu hành vi tài chính sâu nhất, và ai biến được dữ liệu đó thành giá trị thực cho khách hàng nhanh nhất.
Ngân hàng truyền thống có lợi thế về khối lượng dữ liệu tích lũy lâu năm và niềm tin thương hiệu, nhưng bị hạn chế bởi hệ thống công nghệ lõi (core banking) cũ; ngân hàng số và fintech linh hoạt hơn về công nghệ nhưng thường thiếu độ sâu dữ liệu và cần thời gian xây dựng niềm tin, nhất là với các sản phẩm tài sản tích lũy dài hạn.
Đáng chú ý, ranh giới cạnh tranh không còn gói gọn trong nội bộ ngành ngân hàng: xu hướng tài chính nhúng (embedded finance) và tài chính mở (open finance) đang cho phép các nền tảng phi ngân hàng tích hợp thẳng dịch vụ tiết kiệm, bảo hiểm, tư vấn đầu tư vào trải nghiệm của họ. Đối thủ cạnh tranh trong việc giữ chân dòng tiền nhàn rỗi của khách hàng giờ đây không chỉ là ngân hàng khác, mà có thể là bất kỳ ứng dụng nào họ mở ra mỗi ngày. Cùng lúc, tác nhân AI đang giúp bình dân hoá các sản phẩm đầu tư từng chỉ dành cho khách hàng giàu có như quỹ đầu tư tư nhân, tài sản thay thế xuống phục vụ nhóm khách hàng phổ thông có tích lũy khá (mass affluent) ngay trên di động, với chi phí thấp hơn nhiều so với mô hình tư vấn truyền thống.
Về khung pháp lý trong nước, Chiến lược chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định 3579/QĐ-NHNN, ngày 03/11/2025), thông tư 16/2020/TT-NHNN và thông tư 06/2023/TT-NHNN cho phép vay trên nền tảng số, cho phép định danh khách hàng điện tử và phê duyệt khoản vay bằng phương thức điện tử. Trong khi đó, Luật Trí tuệ nhân tạo 2025, với thời hạn chuyển tiếp 18 tháng cho lĩnh vực tài chính – ngân hàng, đặt ra chi phí tuân thủ nhất định: tổ chức có hệ thống quản trị dữ liệu và mô hình AI càng bài bản sẽ càng dễ đáp ứng, còn tổ chức triển khai AI thiếu kiểm soát sẽ phải tốn thêm nguồn lực để chuẩn hóa lại. Nói cách khác, mức độ sẵn sàng tuân thủ quy định đang trở thành một lợi thế cạnh tranh mới, bên cạnh các yếu tố quen thuộc như tốc độ hay chi phí vận hành.
Cuộc cạnh tranh vì thế sẽ không còn phân định theo mô hình kinh doanh, mà theo năng lực AI thực chất và mức độ tin cậy trong khuyến nghị. Trước đây, tổ chức tài chính cạnh tranh bằng quy mô vốn, mạng lưới hay số lượng sản phẩm; trong kỷ nguyên AI, khác biệt sẽ nằm ở chất lượng quyết định mà tổ chức tạo ra được cho từng khách hàng, ở từng thời điểm. Về dài hạn, người chiến thắng sẽ là những tổ chức đưa AI trở thành năng lực cốt lõi, gắn liền với chiến lược dữ liệu, quản trị rủi ro và trải nghiệm khách hàng xuyên suốt.
Trân trọng cảm ơn ông!
