AI - động lực tăng trưởng mới của ngành ngân hàng

AI – The New Growth Engine of the Banking Industry

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là lựa chọn mà đã trở thành nền tảng bắt buộc để các ngân hàng duy trì sức cạnh tranh và tạo ra trải nghiệm khách hàng vượt trội. AI giúp ngành ngân hàng đổi mới toàn diện – từ dịch vụ khách hàng, vận hành nội bộ, cho tới quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý.

1. Sự trỗi dậy của AI trong ngân hàng

Trước đây, các ngân hàng truyền thống vốn chậm thay đổi do quy trình phức tạp và hệ thống cũ kỹ. Một nghiên cứu của McKinsey từng chỉ ra năng suất của ngân hàng lớn thấp hơn tới 40% so với các tổ chức “sinh ra trong kỷ nguyên số”. Trong khi đó, các startup fintech đã nhanh chóng tận dụng AI để phát triển sản phẩm linh hoạt, buộc ngân hàng truyền thống phải chuyển mình nếu không muốn bị bỏ lại phía sau.

Một ví dụ điển hình là việc ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong phân tích dữ liệu khách hàng. Các ngân hàng có thể thu thập và hiểu cảm xúc người dùng thông qua tương tác trên mạng xã hội, đánh giá phản hồi để cải thiện dịch vụ. Cùng lúc đó, các mô hình học máy (machine learning) giúp phát hiện giao dịch gian lận trong vài giây, thay vì phải mất hàng giờ như trước.

Ngày nay, nhu cầu về trải nghiệm “ngân hàng số liền mạch” ngày càng cao. Khách hàng mong muốn có ứng dụng ngân hàng hiểu được nhu cầu, có thể tư vấn chi tiêu hoặc đầu tư hợp lý, và hỗ trợ tự động giữa con người và trợ lý ảo. Để đáp ứng kỳ vọng đó, các ngân hàng đang chuyển từ mô hình hỗ trợ đơn lẻ sang AI tạo sinh (Generative AI) – nơi hệ thống không chỉ phản hồi mà còn chủ động đề xuất giải pháp tối ưu.

2. Khi AI kết hợp cùng tự động hóa

AI chỉ thực sự phát huy sức mạnh khi kết hợp với tự động hóa thông minh. Nếu như trước đây, ngân hàng dùng Robotic Process Automation (RPA) để tự động hóa các tác vụ lặp lại (như nhập dữ liệu hoặc xử lý hóa đơn), thì nay AI cho phép tạo ra “tác nhân thông minh” có khả năng tự ra quyết định trong quy trình phức tạp.

Ví dụ, trong quá trình xét duyệt hồ sơ vay, AI có thể đảm nhiệm từ khâu tương tác với khách hàng, xác minh giấy tờ, kiểm tra tín dụng, cho đến phát hiện vi phạm tuân thủ – tất cả trong thời gian thực mà không cần nhiều can thiệp thủ công. Mỗi “tác nhân AI” có thể học từ dữ liệu thực tế, liên tục tối ưu hiệu suất và giảm thiểu rủi ro sai sót.

3. Vì sao AI có ý nghĩa đặc biệt với ngành tài chính

Trong môi trường tài chính vốn chịu sự quản lý nghiêm ngặt, AI mang lại ba giá trị lớn:

  • Quản trị rủi ro chính xác hơn, nhờ khả năng phân tích hàng triệu dữ liệu giao dịch để phát hiện bất thường.

  • Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa, với các đề xuất sản phẩm và kế hoạch tài chính phù hợp từng người.

  • Tối ưu quy trình vận hành, giảm chi phí, tăng tốc độ và tính chính xác.

Chẳng hạn, một số ngân hàng lớn tại Singapore đã triển khai AI dự đoán nhu cầu vay dựa trên thói quen chi tiêu và biến động tài khoản, giúp nhân viên chủ động gợi ý gói vay phù hợp – qua đó tăng tỷ lệ chốt giao dịch lên hơn 20%.

Tuy nhiên, để đạt hiệu quả, ngân hàng cần chiến lược triển khai tổng thể, vừa khai thác giá trị kinh doanh vừa đảm bảo tuân thủ pháp lý và bảo mật.

4. Ba hướng hành động cho ngân hàng trong kỷ nguyên AI

Theo báo cáo Global Outlook for Banking 2025 của IBM, ngân hàng cần tập trung vào ba trọng tâm sau:

  1. Điều chỉnh mô hình kinh doanh – Dịch vụ tài chính phải thích ứng với xu hướng số hóa. AI giúp ngân hàng tham gia sâu hơn vào hệ sinh thái tài chính nhúng (embedded finance), nơi giao dịch có thể diễn ra ngay trong các nền tảng thương mại điện tử hay ứng dụng gọi xe.

  2. Tăng hiệu quả vận hành – Ứng dụng AI để tự động hóa quy trình có tác động lớn như xác minh khách hàng (KYC), xử lý thanh toán hay quản lý tài sản. Khi kết hợp với điện toán đám mây lai, các quy trình này không chỉ nhanh hơn mà còn linh hoạt, tiết kiệm chi phí vận hành.

  3. Đổi mới văn hóa quản trị rủi ro – AI đòi hỏi một cách tiếp cận mới: mỗi nhân viên đều phải hiểu và quản lý rủi ro dữ liệu. Các ngân hàng cần đầu tư vào bảo mật, khả năng phục hồi hệ thống, và đặc biệt là đảm bảo dữ liệu sạch, đầy đủ và không thiên lệch.

Song song đó, ngân hàng cũng phải chú trọng đào tạo lại nhân sự. AI không chỉ thay thế công việc lặp lại mà còn mở ra cơ hội để con người tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược hơn. Việc kết hợp giữa con người và AI sẽ tạo ra “ngân hàng thông minh” – nơi nhân viên trở thành người giám sát, hướng dẫn và kiểm soát chất lượng các quyết định do AI đưa ra.

5. Lợi ích nổi bật của AI trong ngân hàng

AI mang đến nhiều cải tiến rõ rệt:

  • API thông minh: Kết nối an toàn hơn giữa ngân hàng và các ứng dụng bên thứ ba, cho phép khách hàng theo dõi tài chính từ nhiều nguồn trên một giao diện duy nhất.

  • Trợ lý ảo và chatbot thông minh: Giúp trả lời câu hỏi, hỗ trợ quản lý chi tiêu hoặc nhắc nhở tiết kiệm – tương tự như “cố vấn tài chính cá nhân ảo”.

  • Đánh giá tín dụng nhanh và chính xác: Các mô hình học máy giúp giảm đáng kể thời gian phê duyệt khoản vay.

  • Phát hiện gian lận thời gian thực: AI giám sát liên tục và cảnh báo khi phát hiện hành vi bất thường, giúp hạn chế tổn thất do gian lận hoặc tấn công mạng.

  • Ngân hàng nhúng (Embedded Banking): Dịch vụ ngân hàng được tích hợp trực tiếp vào các nền tảng phi ngân hàng như ví điện tử hay ứng dụng thương mại điện tử.

  • Phân tích thị trường và dự báo rủi ro: AI có thể dự đoán xu hướng hành vi người dùng, xác định nhóm khách hàng tiềm năng hoặc có nguy cơ rời bỏ dịch vụ.

6. Những thách thức cần vượt qua

Bên cạnh tiềm năng, AI cũng mang đến không ít thách thức:

  • An ninh mạng: Mô hình AI có thể bị tấn công hoặc thao túng dữ liệu huấn luyện, gây rủi ro lớn cho hệ thống.

  • Rủi ro pháp lý: Việc sử dụng dữ liệu khổng lồ để huấn luyện mô hình tạo sinh làm dấy lên câu hỏi về bản quyền và quyền riêng tư.

  • Thiếu tính minh bạch: AI có thể đưa ra kết quả đúng nhưng không giải thích được “vì sao đúng”, khiến việc kiểm toán trở nên khó khăn.

  • Thiên lệch dữ liệu: Nếu dữ liệu huấn luyện phản ánh định kiến xã hội, kết quả mô hình cũng sẽ thiên lệch, ảnh hưởng tới quyết định như phê duyệt tín dụng.

Ví dụ, tại Mỹ từng có mô hình AI đánh giá tín dụng bị phát hiện ưu tiên người có tên phương Tây hơn người có tên gốc Á hoặc Phi, do dữ liệu huấn luyện bị sai lệch. Điều này cho thấy ngân hàng cần kiểm soát nghiêm ngặt chất lượng dữ liệu đầu vào và quy trình kiểm định mô hình.

7. Tương lai ngân hàng được định hình bởi AI

Tương lai của ngân hàng sẽ không chỉ là “ứng dụng AI để hỗ trợ” mà là “được dẫn dắt bởi AI” – nơi công nghệ trở thành trụ cột cho mọi hoạt động đổi mới, tự động hóa và tăng trưởng bền vững.

Khách hàng ngày nay muốn trải nghiệm tự động hóa nhưng vẫn mang tính cá nhân hóa cao. AI chính là chìa khóa giúp ngân hàng đạt được điều đó: vừa tiết kiệm chi phí vận hành, vừa duy trì sự gắn kết cảm xúc với khách hàng.

Một ngân hàng có thể dùng AI để nhận biết khách hàng đang chuẩn bị đi du lịch qua lịch đặt vé máy bay, từ đó gợi ý gói bảo hiểm du lịch hoặc giới thiệu sản phẩm thẻ tín dụng phù hợp – tất cả đều diễn ra tự động, đúng thời điểm và đúng nhu cầu.

Trong kỷ nguyên mới, ngân hàng dẫn đầu sẽ là ngân hàng dẫn dắt bằng AI – nơi mỗi quyết định kinh doanh, mỗi tương tác với khách hàng đều được hỗ trợ bởi dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và sự nhạy bén của con người.


Nguồn tham khảo: IBM

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng. 

------- 

DTSVN là Công ty Chuyển đổi số tiên phong cung cấp giải pháp số hóa mới nhất dành riêng cho các doanh nghiệp trong ngành Tài chính - Ngân hàng tại Việt Nam; giúp Ngân hàng, tổ chức tài chính nhanh chóng hoàn thiện hệ thống công nghệ phục vụ Chuyển đổi số. 

Liên hệ ngay để được tư vấn và trải nghiệm giải pháp tại đây 

Chia sẻ: Share:

Gửi thông điệp tới DTSVN

Chia sẻ: