Ngân hàng số Việt Nam trong kỷ nguyên AI: Cơ hội bứt phá tăng trưởng vượt trội

Tham gia Tọa đàm có: Ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam; ông Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cùng đại diện các đơn vị chức năng của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam; lãnh đạo các tổ chức tín dụng, công ty Fintech, công ty công nghệ và chuyên gia trong lĩnh vực công nghệ thông tin.

“Chìa khóa” mở ra hành trình vận hành thông minh cho ngành Ngân hàng Việt Nam

Phát biểu khai mạc Tọa đàm, ông Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, trong quá trình chuyển đổi số, ngành Ngân hàng trải qua những chặng đường phát triển rất đáng nhớ: từ số hóa kênh giao dịch, đến hiện đại hóa hệ thống lõi, rồi kết nối mở với hệ sinh thái. Giờ đây, chúng ta lại bước sang hành trình mới đó là: ngân hàng vận hành bằng AI.

Chỉ ra 4 giá trị AI có thể mang lại cho các ngân hàng Việt Nam, bao gồm: tăng trưởng chất lượng; vận hành tinh gọn, quản trị rủi ro chủ động, niềm tin và tuân thủ, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam nhận định, AI không chỉ giúp làm nhanh hơn, tiết kiệm chi phí hơn, mà còn giúp hiểu khách hàng sâu hơn, dự đoán tốt hơn, và tương tác cá nhân hóa theo thời gian thực, ở quy mô lớn hơn.

Dẫn chứng từ báo cáo của Deloitte, TS. Nguyễn Quốc Hùng thông tin, các ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ ứng dụng AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên dự kiến tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã tiên phong triển khai các ứng dụng AI như chatbot, eKYC, phân tích dữ liệu dự đoán hành vi khách hàng, phát hiện gian lận, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả phục vụ khách hàng.

Từ số liệu trên, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho rằng, lợi ích AI đem lại cho các ngân hàng là rất lớn song để biến tiềm năng thành kết quả, chúng ta phải vượt qua nhiều thách thức: Từ khai thác đến triển khai, quản trị dữ liệu, cân bằng giữa yếu tố con người và tự động hóa, kỹ năng sử dụng, năng lực tổ chức… và sự hợp tác: giữa ngân hàng với cơ quan quản lý, với fintech, với các đối tác công nghệ, để đổi mới nhanh mà vẫn an toàn, tuân thủ và bền vững.

Đồng quan điểm, ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cũng cho rằng, AI không chỉ là công cụ công nghệ, mà là năng lực mới đang định hình lại toàn bộ cách các ngân hàng vận hành, ra quyết định và phục vụ khách hàng.

Chỉ ra 3 lớp năng lực của AI trong lĩnh vực ngân hàng, bao gồm: AI dự báo (dự báo xác suất, phân loại hành vi và nhận diện rủi ro) - AI tạo sinh (giúp hiểu và tái tạo thông tin) - AI tác nhân (không chỉ gợi ý mà còn hành động được); Vụ trưởng Vụ Thanh toán khẳng định, Al không còn là một “thử nghiệm công nghệ”, mà đã bắt đầu trở thành năng lực cốt lõi trong chiến lược vận hành và phát triển của nhiều ngân hàng.

Đối với ngành Ngân hàng Việt Nam, ông Phạm Anh Tuấn cho rằng, AI mở ra 3 cơ hội lớn, bao gồm: cơ hội hiểu khách hàng hơn bao giờ hết; cơ hội vận hành hiệu quả hơn; cơ hội ra quyết định thông minh hơn.

Đứng trước cơ hội này, Việt Nam cũng đã xây dựng nền tảng pháp lý quan trọng để AI được triển khai an toàn và minh bạch trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Cụ thể, Chính phủ đã ban hành Nghị định 13/2023/NĐ-CP về bảo vệ dữ liệu cá nhân, Nghị định 52/2024/NĐ-CP về thanh toán không dùng tiền mặt, cùng nhiều văn bản về chuyển đổi số và an ninh mạng…

Vụ trưởng Vụ Thanh toán đánh giá, dù không thể thay thế cảm xúc, kinh nghiệm và đạo đức nhưng AI có thể khuếch đại sức mạnh trí tuệ con người, nâng cao hiệu suất khi chúng ta biết hiểu đúng, dùng đúng và quản trị đúng. Do đó, cần hiểu để ứng dụng đúng, ứng dụng để tạo ra giá trị, duy trì niềm tin. Điều đó sẽ giúp xây dựng một ngành Ngân hàng hiện đại, kiến tạo một hệ sinh thái tài chính thông minh, an toàn và nhân văn, nơi AI trở thành trợ lý của con người - chứ không bao giờ là thay thế con người.

Từ góc độ đơn vị chuyên phát triển các giải pháp ngân hàng AI, bà Trần Thị Diễm Chi, đại diện Backbase tại Việt Nam chia sẻ, AI được ứng dụng để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thông qua siêu cá nhân hóa theo thời gian thực và tự động hóa tương tác trên các kênh số. Đồng thời, công nghệ này cũng giúp tối ưu hóa và nâng cao hiệu suất hoạt động bằng cách kết hợp nhịp nhàng giữa trải nghiệm thuần số và sự tư vấn trực tiếp từ các chuyên viên chăm sóc khách hàng. Các ngân hàng cũng hướng tới triển khai AI ở quy mô lớn một cách an toàn, tuân thủ và mang lại giá trị thực chất cho tổ chức.

Hiện nay, nhiều ngân hàng tại Việt Nam đang tiên phong trong việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), thể hiện tinh thần đổi mới mạnh mẽ và quyết tâm sử dụng AI không chỉ để số hóa, mà còn để thấu hiểu, dự đoán và đồng hành cùng khách hàng.

Cách thức ứng dụng AI hiệu quả trong ngành Ngân hàng

Tại Tọa đàm, các nhà quản lý, lãnh đạo các tổ chức tín dụng, chuyên gia hàng đầu cùng phân tích cách AI đang tái định hình ngân hàng số tại Việt Nam, mở ra những cơ hội chiến lược để bứt phá tăng trưởng, nâng cao hiệu quả vận hành và trải nghiệm khách hàng toàn diện.

Đánh giá rằng với những bước tiến nhanh chóng, các ngân hàng của Việt Nam đang tiến rất gần đến các nước đi đầu về cách tiếp cận ứng dụng AI, ông Chris Shayan, Trưởng bộ phận AI của Backbase cho biết, thực tế, dù mỗi ngân hàng có cách tiếp cận khác nhau, có ngân hàng rất quyết liệt ứng dụng AI, cũng có ngân hàng còn dè dặt nhưng điểm chung là tất cả đều đã bắt đầu và tiếp cận AI với tinh thần làm thật, đo lường hiệu quả thật, tái sử dụng kết quả cho các giai đoạn tiếp theo.

Trưởng bộ phận AI của Backbase lưu ý, việc phát triển công nghệ luôn phải dựa trên kết quả thực tế, các ngân hàng nên tập trung vào những mảng kinh doanh mang lại giá trị lớn và có tính khả thi cao nhất, thay vì triển khai tràn lan.

Đối với Backbase, ông Chris Shayan cho biết, Backbase chú trọng 3 năng lực kỹ thuật cốt lõi, bao gồm:

Một là, hệ thống AI Recommendation Engine (AI gợi ý thông minh). Hệ thống này giúp đề xuất sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng dựa trên hành vi trước đó. Ví dụ, hôm nay khách hàng đăng nhập và được gợi ý mở thẻ tín dụng; ngày mai, có thể được gợi ý vay mua ô tô hoặc sản phẩm đầu tư phù hợp. Trước đây, việc này do con người làm thủ công; nay AI hỗ trợ tự động, nhanh và chính xác hơn.

Hai là, vai trò của AI trong hỗ trợ nhân viên nghiệp vụ. AI tóm tắt dữ liệu, gợi ý các hành động tiếp theo để nhân viên chăm sóc khách hàng xử lý hiệu quả hơn. AI không thay thế con người mà hỗ trợ ra quyết định nhanh, đúng và cá nhân hóa hơn.

Ba là, tăng trưởng gắn với trải nghiệm và lòng trung thành. Backbase đang đầu tư vào các mô hình Digital Twin (bản sao kỹ thuật số của khách hàng), giúp phân tích dữ liệu tài chính và hành vi để đề xuất giải pháp phù hợp cho từng người. Qua đó, ngân hàng không chỉ giữ chân khách hàng mà còn đồng hành cùng họ trong hành trình tài chính dài hạn.

Ông Phan Thanh Đức, Giảng viên cao cấp, Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng thì cho rằng chuyển đổi AI không thể triển khai đồng loạt vì liên quan đến trải nghiệm của toàn bộ khách hàng. Do đó, cần chọn nhóm khách hàng mục tiêu nhỏ, triển khai thử, rồi mở rộng dần để đảm bảo đồng bộ và ổn định.

Từ thực tiễn triển khai, đại diện các ngân hàng gồm: MSB, SHB, VietinBank, Techcombank, MB đã chia sẻ những cách thức ứng dụng hiệu quả AI.

Cụ thể, khi ứng dụng AI, cần ưu tiên lộ trình triển khai 3 bước: Chuẩn bị nền tảng kỹ thuật và dữ liệu - xác định bài toán ưu tiên - triển khai có kiểm soát.

Cùng với đó, ưu tiên phát triển nguồn nhân lực cho chuyển đổi số như: xây dựng đội ngũ lãnh đạo có tầm nhìn và kỹ năng số; đào tạo và phát triển nguồn nhân lực có năng lực số; tạo động lực và môi trường làm việc phù hợp để thu hút và giữ chân nhân tài...

Ở góc độ cơ quan quản lý, ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán cho rằng, vấn đề cốt lõi hiện nay là các tổ chức tài chính cần xác định rõ cách thức ứng dụng AI sao cho an toàn và hiệu quả, đồng thời phải xây dựng khung quản trị AI phù hợp. NHNN hiện đang xem xét đề án xây dựng khung quản trị AI theo cấp độ rủi ro của từng mô hình. Khi mô hình được đánh giá đáp ứng yêu cầu, NHNN sẽ xem xét cho phép triển khai rộng rãi.

Bên cạnh đó, NHNN đã thành lập hội đồng thẩm định các mô hình AI nhằm giám sát, đánh giá tính đáng tin cậy và mức độ an toàn trong quá trình triển khai, dù là mô hình do ngân hàng tự xây dựng hay mua từ bên ngoài.

Tại Tọa đàm, các chuyên gia cũng đã dẫn chứng thêm một số mô hình ngân hàng số tiên tiến trong khu vực, mang lại góc nhìn toàn diện, giúp xác định rõ những vấn đề trọng tâm cần được quan tâm, tháo gỡ nhằm thúc đẩy quá trình chuyển đổi số thành công trong ngành Ngân hàng.