AI không còn chỉ là công cụ hỗ trợ tự động hóa hay phân tích dữ liệu, nó đã trở thành nền tảng của mô hình ngân hàng tương lai - nơi công nghệ, dữ liệu và trải nghiệm khách hàng hợp nhất thành một hệ thống ra quyết định linh hoạt, chính xác và mang tính cá nhân hóa cao.
Từ tự động hóa đến sáng tạo: bước nhảy của Generative AI
Nếu trước đây, các ứng dụng AI trong ngân hàng chủ yếu xoay quanh phân loại dữ liệu, dự báo rủi ro hay phát hiện gian lận, thì Generative AI đánh dấu một cấp độ hoàn toàn mới.
Các mô hình ngôn ngữ lớn (Large Language Models - LLM) như GPT không chỉ “hiểu” mà còn “tạo ra” nội dung mới - văn bản, mã lệnh, hình ảnh, hoặc báo cáo phân tích,... tuỳ thuộc ngữ cảnh cụ thể.
Điều này giúp các ngân hàng có thể:
Tự động sinh báo cáo tín dụng, bản tóm tắt hồ sơ khách hàng hoặc đề xuất đầu tư; Xây dựng trợ lý ảo hiểu ngôn ngữ tự nhiên để tư vấn hoặc hỗ trợ nghiệp vụ; Mô phỏng các kịch bản rủi ro và đưa ra gợi ý xử lý tự động dựa trên dữ liệu quá khứ.
Các dự án của VietinBank hay BIDV mà DTSVN từng triển khai là ví dụ tiêu biểu cho xu hướng này, khi ngân hàng đã ứng dụng công nghệ AI để cá nhân hóa hành trình khách hàng, từ việc nhận diện nhu cầu tiềm ẩn qua dữ liệu hành vi cho đến gợi ý sản phẩm phù hợp với từng nhóm khách hàng.
Sáu lực kéo đang tái định nghĩa ngân hàng thời AI
Theo phân tích của nhiều tổ chức lớn, ngành ngân hàng toàn cầu đang cùng lúc chịu tác động mạnh mẽ từ sáu xu hướng:
Một là: Công nghệ mới nổi - đặc biệt là AI, blockchain và dữ liệu thời gian thực;
Hai là: Mô hình hệ sinh thái mở - ngân hàng không còn là “đơn vị đóng” mà hợp tác với FinTech và nền tảng phi tài chính;
Ba là: Phát triển bền vững - ưu tiên ESG trong đánh giá tín dụng và đầu tư;
Bốn là: Tài sản số & Web 3.0 - chuyển dịch sang mô hình tài sản số hóa, thanh toán phi tập trung;
Năm là: Thu hút và phát triển nhân tài số - nhân lực hiểu đồng thời công nghệ và nghiệp vụ ngân hàng;
Sáu là: Áp lực tuân thủ & quy định - quản lý AI và dữ liệu theo các khung pháp lý mới.
Trong bức tranh đó, AI đóng vai trò “sợi chỉ đỏ” - kết nối mọi trụ cột lại với nhau.
Ví dụ, trong lĩnh vực ESG, AI giúp ngân hàng đánh giá tự động hồ sơ rủi ro môi trường của khách hàng doanh nghiệp. Trong hệ sinh thái mở, AI hỗ trợ việc chia sẻ dữ liệu an toàn giữa ngân hàng - đối tác - khách hàng, đảm bảo tính minh bạch mà không ảnh hưởng tới vấn đề bảo mật.
Tác động đa chiều: từ vận hành đến trải nghiệm khách hàng
AI đang định hình lại toàn bộ chuỗi giá trị ngân hàng từ vận hành, ra quyết định đến trải nghiệm khách hàng.
Ngân hàng bán lẻ: AI giúp hiểu khách hàng sâu hơn bằng cách phân tích dữ liệu hành vi thay vì chỉ dựa trên độ tuổi hay thu nhập. Hồ sơ tài chính “sống” được tạo ra từ hàng triệu điểm dữ liệu, cho phép ngân hàng tự động gợi ý sản phẩm phù hợp - như gói tiết kiệm cho người sắp lập gia đình hoặc ưu đãi du lịch cho nhóm chi tiêu thường xuyên.
Chẳng hạn tại VietinBank, việc tích hợp dữ liệu đa nguồn vào hệ thống AI Marketing đã giúp tăng đáng kể tỷ lệ phản hồi chiến dịch, nhờ gợi ý đúng nhu cầu thực tế.
Ngân hàng doanh nghiệp: AI tăng tốc quy trình thẩm định tín dụng bằng cách học từ báo cáo tài chính, dữ liệu thị trường và hồ sơ vay vốn. Thay vì mất hàng tuần, hệ thống có thể đưa ra đánh giá rủi ro sơ bộ chỉ trong vài phút - kèm lý giải minh bạch - giúp giảm sai lệch chủ quan và nâng cao hiệu quả quyết định.
Thị trường vốn và đầu tư: AI hỗ trợ phân tích xu hướng, dự đoán biến động và phát hiện giao dịch bất thường. Nó không thay thế các chuyên gia, mà mở rộng khả năng quan sát và dự báo, giúp họ nhìn thấy tín hiệu thị trường sớm hơn và chính xác hơn.
Lợi ích định lượng: hiệu quả, doanh thu và quản lý rủi ro
Tác động tích cực của AI có thể được đo lường rõ ràng ở ba khía cạnh:
Hiệu quả vận hành: Tự động hóa các tác vụ như xác minh hồ sơ, xử lý chứng từ, đối soát giao dịch giúp giảm chi phí vận hành đáng kể. Một số ngân hàng quốc tế đã tiết kiệm tới 20% chi phí xác thực tài khoản nhờ AI phát hiện sai lệch dữ liệu sớm.
Doanh thu tăng nhờ tính cá nhân hóa: AI cho phép bán chéo (cross-sell) và bán thêm (up-sell) sản phẩm dựa trên hành vi thực tế của khách hàng.
Quản lý rủi ro và tuân thủ: Hệ thống AI có thể quét hàng triệu giao dịch để phát hiện bất thường, hỗ trợ phòng chống gian lận và rửa tiền (AML).
Giới hạn cần kiểm soát và hướng đi chiến lược
Bên cạnh tiềm năng, AI cũng đặt ra nhiều thách thức cho ngành tài chính - ngân hàng. Quan trọng nhất là tính minh bạch và khả năng giải thích, khi các mô hình phê duyệt tín dụng phải đưa ra lý do rõ ràng với khách hàng và cơ quan quản lý - điều không dễ với những mô hình phức tạp như LLM.
Thiên lệch dữ liệu cũng là rủi ro lớn: nếu dữ liệu huấn luyện không cân bằng, AI có thể tạo ra quyết định thiếu công bằng. Cùng với đó, bảo mật và quyền riêng tư đòi hỏi hệ thống an toàn tuyệt đối, khiến nhiều ngân hàng chuyển sang mô hình Private AI và ẩn danh hóa dữ liệu để giảm rủi ro.
Ở góc độ con người, AI không thay thế mà khuếch đại năng lực nhân sự, hình thành các vai trò “human in the loop” - giám sát và ra quyết định dựa trên gợi ý của máy. Vì vậy, năng lực hiểu biết và ứng dụng AI nội bộ trở thành lợi thế cạnh tranh mới.
Hướng đi chiến lược để khai thác AI hiệu quả nằm ở việc tích hợp thay vì thay thế. Thay vì triển khai rời rạc, ngân hàng cần tập trung vào các kịch bản có giá trị cao và khả năng nhân rộng như định danh khách hàng, cá nhân hóa ưu đãi hay quản lý gian lận. Giá trị thực sự chỉ xuất hiện khi AI được vận hành trên kiến trúc dữ liệu thống nhất và cơ chế quản trị mô hình chặt chẽ, đảm bảo hiệu quả và tuân thủ trong môi trường ngân hàng.
Lời kết
Tương lai của ngành ngân hàng không dừng ở số hóa, mà là trí tuệ hóa. AI - đặc biệt là Generative AI - đang giúp ngân hàng ra quyết định nhanh, chính xác và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng hơn bao giờ hết.
Tuy nhiên, để tiến xa, đổi mới phải đi cùng trách nhiệm: AI chỉ bền vững khi được phát triển minh bạch, có đạo đức và được con người giám sát. Suy cho cùng, AI không phải điểm đến, mà là hành trình giúp ngân hàng trở nên thông minh hơn và cũng nhân văn hơn.
Nguồn tham khảo: EY