Tại Diễn đàn "Tương lai ngành ngân hàng - Thúc đẩy bởi AI và công nghệ ra quyết định thế hệ mới", TS. Nguyễn Quốc Hùng - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam đang chứng kiến sự chuyển mình mạnh mẽ, từ giai đoạn số hóa dịch vụ sang phát triển trải nghiệm khách hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data). Đây được xem là bước tiến quan trọng, tạo nền tảng cho tăng trưởng bền vững của ngành ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng.
TS. Nguyễn Quốc Hùng nhận định, dù phải đối mặt với nhiều thách thức về quản trị rủi ro, thanh khoản và sức ép cạnh tranh từ các công ty công nghệ, thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam vẫn ghi nhận những kết quả tích cực. Đến nay, tỷ lệ người dân trưởng thành có tài khoản ngân hàng đã vượt mốc 87% - mức cao kỷ lục, phản ánh rõ nét hiệu quả của quá trình chuyển đổi số trong ngành.
Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) thì tổng dư nợ đến 31/12 /2025 đạt trên 18 triệu tỷ đồng tăng 19,1% so với năm 2024, trong đó dư nợ cho vay khách hàng cá nhân đạt 8,39 triệu tỷ đồng bao gồm 4,09 triệu tỷ, cho vay tiêu dùng tăng trưởng 14,6% và chiếm tỷ trọng 46% tổng dư nợ nền kinh tế, tỷ lệ cho vay tiêu dùng chiếm tỷ trọng 22,2% tổng dư nợ nền kinh tế, với tốc độ tăng trưởng 22,4% so 31/12/2024. Qua số liệu trên cho thấy nhu cầu vay tiêu dùng đã khởi sắc, dư nợ cho vay tiêu dùng tăng trưởng tốt hơn khi sức mua, thu nhập người dân được cải thiện.
TS. Nguyễn Quốc Hùng cho biết, hiện nay các ngân hàng đang tập trung xây dựng và hoàn thiện hệ sinh thái số, đồng thời đẩy mạnh hợp tác với các công ty Fintech. Nhiều mô hình ngân hàng số, ngân hàng thuần số (Digital Banking, Neo-bank) đã bắt đầu hoạt động hiệu quả, từng bước khẳng định vai trò của kênh bán lẻ như một động lực tăng trưởng quan trọng cho năm 2026 và các năm tiếp theo. Tuy nhiên, ông cũng thẳng thắn chỉ ra những thách thức lớn mà hoạt động ngân hàng bán lẻ sẽ tiếp tục đối mặt trong thời gian tới:
Thứ nhất, dù thu nhập bình quân đầu người tăng, sức mua vẫn bị ảnh hưởng bởi lạm phát và chi phí sinh hoạt tăng. Điều này dẫn đến nhu cầu vay tiêu dùng chững lại, ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn thu từ các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các ngân hàng.
Thứ hai, các công ty Fintech tiếp tục trở thành đối thủ mạnh mẽ của các ngân hàng truyền thống. Các dịch vụ tài chính tiện lợi như ví điện tử, thanh toán trực tuyến và cho vay ngang hàng (P2P lending) đã thu hút một lượng lớn khách hàng trẻ. Điều này buộc các ngân hàng phải không ngừng đổi mới và cải thiện dịch vụ để cạnh tranh.
Thứ ba, nền kinh tế 2026 dự đoán vẫn còn gặp nhiều khó khăn, áp lực nợ xấu gia tăng vẫn còn hiện hữu. Đây là thách thức lớn đối với các ngân hàng trong việc duy trì chất lượng tín dụng và kiểm soát rủi ro.
Để chuyển mình mạnh mẽ hơn, các ngân hàng cần định hình chiến lược cụ thể, dựa trên từng thế mạnh của mình, tăng cường quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố sống còn để duy trì chất lượng tín dụng, tiếp tục đẩy mạnh phát triển các mô hình ngân hàng số như Digital Banking, Neo-bank đến việc ứng dụng công nghệ hiện đại như AI, Blockchain, sinh trắc học vào quy trình vận hành.
Việc sử dụng công nghệ AI và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong việc thẩm định khách hàng là bước đột phá, góp phần thay đổi diện mạo ngân hàng bán lẻ trên các phương diện cơ bản:
Siêu cá nhân hóa hành trình khách hàng: AI không chỉ dừng lại ở việc gọi đúng tên khách hàng trong email. Trong kỷ nguyên AI, chúng ta có thể thiết kế hành trình "siêu cá nhân hóa" dựa trên ngữ cảnh thực tế. Ví dụ, khi một khách hàng vừa thực hiện giao dịch thanh toán tại một showroom ô tô, hệ thống AI của ngân hàng có thể ngay lập tức đưa ra quyết định phê duyệt một khoản vay trả góp hoặc bảo hiểm xe với lãi suất ưu đãi ngay trên ứng dụng di động. Đây chính là sự kết hợp giữa hiểu sâu hành vi và tương tác thời gian thực ở quy mô lớn
Mở rộng tín dụng bằng Chấm điểm thế hệ mới (Next-gen Scoring): Một trong những cơ hội bứt phá tăng trưởng lớn nhất là phục vụ nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng (underbanked). Bằng cách ứng dụng AI để phân tích các nguồn dữ liệu thay thế (phí điện nước, hành vi mua sắm, dữ liệu viễn thông), ngân hàng có thể ra quyết định cho vay nhanh chóng mà vẫn đảm bảo quản trị rủi ro chủ động. Điều này giúp tăng trưởng chất lượng, mở rộng sử dụng sản phẩm mà vẫn kiểm soát được tỷ lệ nợ xấu.
Trợ lý ảo và sự kết hợp Người - Máy: AI không thay thế con người mà khuếch đại năng lực của họ. Chúng ta ứng dụng AI làm trợ lý cho đội ngũ quan hệ khách hàng, giúp họ có đầy đủ thông tin, gợi ý sản phẩm phù hợp nhất để tư vấn cho khách hàng. Sự kết hợp này đảm bảo dịch vụ vừa nhất quán, chân thực vừa mang tính nhân văn trong phục vụ.