Xây dựng Ngân hàng vận hành bằng AI: Thách thức, cơ hội và giải pháp

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

AI đang thay đổi cách thức các ngân hàng định hình sản phẩm, dịch vụ để phục vụ xã hội tốt hơn

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, giai đoạn hiện nay đánh dấu một bước chuyển về chất: không còn chỉ “ứng dụng công nghệ” theo kiểu nối thêm chức năng, mà đang tiến tới hình thái “ngân hàng vận hành dựa trên trí tuệ nhân tạo”. Nói cách khác, đó là quá trình tái định nghĩa ngân hàng như một nền tảng thông minh, tự thích ứng và có khả năng học hỏi liên tục.

Số liệu quốc tế cho thấy xu hướng này đang diễn ra mạnh mẽ. Khảo sát của McKinsey năm 2024 ghi nhận 65% tổ chức toàn cầu đã ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) định kỳ, đặc biệt trong phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro. Báo cáo Deloitte cũng dự báo, các ngân hàng hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27%-35% nhờ AI, với doanh thu bình quân trên mỗi nhân viên tăng thêm tới 3,5 triệu USD vào năm 2026.

Theo Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, sự dịch chuyển này được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố như: biên lợi nhuận truyền thống chịu áp lực; chi phí vận hành đòi hỏi tái cấu trúc ở cấp độ sâu hơn; khách hàng - đặc biệt là thế hệ số - mong đợi các dịch vụ dự đoán trước được nhu cầu, phản hồi tức thời và cá nhân hóa.

Đồng thời, cạnh tranh từ Fintech, Bigtech và các nền tảng thương mại số đang lấn sân sang dịch vụ tài chính ngày càng mạnh mẽ trong khi rủi ro gian lận, tấn công mạng, rửa tiền ngày càng tinh vi. Khung pháp lý cũng đang tiến hóa theo hướng yêu cầu minh bạch mô hình, khả năng giải trình và quản trị rủi ro bài bản hơn. Bối cảnh này tạo nên sức ép buộc ngành Ngân hàng phải bước sang giai đoạn AI là nền tảng, thay vì là tiện ích.

Đồng quan điểm, ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam nhận định, thế giới đang bước vào kỷ nguyên mới, nơi AI không còn là khái niệm xa vời, mà đã đi vào đời sống kinh tế – xã hội một cách sâu sắc. Tại nhiều quốc gia phát triển, AI đã trở thành công cụ hỗ trợ không thể thiếu trong hoạt động ngân hàng.

Ví như, Singapore, Hàn Quốc hay Liên minh châu Âu đã ban hành chiến lược quốc gia về AI, đặt trọng tâm vào tài chính – ngân hàng như một lĩnh vực ứng dụng ưu tiên. Các ngân hàng lớn tại Mỹ, châu Âu đã triển khai hệ thống AI để quản trị rủi ro, phát hiện gian lận và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

"Những kinh nghiệm này cho thấy, AI không chỉ giúp tăng năng suất, tiết kiệm chi phí, mà quan trọng hơn, AI đang thay đổi cách thức các ngân hàng định hình sản phẩm, dịch vụ để phục vụ xã hội tốt hơn", Vụ trưởng Vụ Thanh toán phát biểu.

Khẳng định AI đang trở thành động lực kinh tế quan trọng toàn cầu, ông Thái Phạm, Giám đốc điều hành HPE Việt Nam dẫn chứng, theo IDC, đến năm 2030, AI có thể tạo ra tác động kinh tế tích lũy lên tới 22,3 nghìn tỷ USD, tương đương khoảng 3,7% GDP toàn cầu. Đối với Việt Nam, AI được dự báo sẽ đóng góp từ 120 - 130 tỷ USD vào năm 2040, chiếm tỷ trọng đáng kể trong GDP và thay đổi căn bản nhiều lĩnh vực.

Cơ hội nhiều, thách thức lớn

Không chỉ là công cụ hỗ trợ không thể thiếu, AI còn mở ra nhiều cơ hội lớn cho ngành Ngân hàng. Theo Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Nguyễn Quốc Hùng, AI mở ra nhiều cơ hội về: tối ưu chi phí vận hành bằng tự động hóa đầu - cuối; nâng hiệu quả quản lý rủi ro tín dụng nhờ mô hình dự báo đa chiều kết hợp cả dữ liệu phi cấu trúc; tăng trưởng doanh thu chất lượng qua bán chéo thông minh và giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ; củng cố tuân thủ và phòng chống rửa tiền bằng giám sát giao dịch thông minh; mở rộng hệ sinh thái hợp tác thông qua Open API kết hợp AI để tạo sản phẩm theo nhu cầu thời gian thực.

"Nếu làm đúng, AI giúp ngân hàng chuyển từ phản ứng sang chủ động, từ giao dịch sang đồng hành, từ sản phẩm đại trà sang dịch vụ siêu cá nhân hóa", TS. Nguyễn Quốc Hùng phát biểu.

Liên hệ tới những thành quả khi chuyển đổi số ngành Ngân hàng tại Việt Nam trong những năm gần đây, Vụ trưởng Vụ Thanh toán cho biết, ngành đã đạt được nhiều kết quả ấn tượng như: tỷ lệ thanh toán không dùng tiền mặt tăng trưởng nhanh, số lượng giao dịch trực tuyến và qua di động tăng gấp nhiều lần so với trước. Nhiều ngân hàng thương mại đã chủ động đầu tư xây dựng nền tảng ngân hàng số, phát triển ứng dụng Chatbot, Trợ lý ảo, ứng dụng AI trong thẩm định tín dụng, quản lý gian lận.

"NHNN đã và đang đồng hành với quá trình này, thông qua việc ban hành các cơ chế, chính sách, hành lang pháp lý phù hợp, vừa đảm bảo an toàn, vừa khuyến khích đổi mới sáng tạo. Điều này khẳng định vai trò tiên phong của ngành ngân hàng trong tiến trình chuyển đổi số quốc gia", ông Phạm Anh Tuấn chia sẻ.

Tuy nhiên, cơ hội luôn song hành cùng thách thức. Theo ông Phạm Anh Tuấn, việc ứng dụng AI trong ngân hàng đặt ra những rủi ro, có thể kể đến như: về an ninh dữ liệu và bảo mật thông tin; về đạo đức và minh bạch; về khả năng tiếp cận.

"Những thách thức này đòi hỏi ngành Ngân hàng phải có giải pháp đồng bộ, không chỉ về công nghệ mà còn về thể chế, nhân lực và truyền thông", ông Phạm Anh Tuấn lưu ý.

Chỉ ra "bẫy chi phí” là khó khăn mà các ngân hàng thương mại thường gặp phải khi triển khai AI, ông Phan Thanh Đức, Giảng viên cao cấp, Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng cho biết, theo nghiên cứu quốc tế, quá trình chuẩn bị dữ liệu (data preparation) thường chiếm 15 - 25% tổng ngân sách AI, thực tế có thể lên đến 30–40% đối với các dự án phức tạp với quản trị AI (AI governance) và tuân thủ và bảo mật (compliance & security) đặc biệt cao trong lĩnh vực ngân hàng. Một số nghiên cứu còn chỉ ra chi phí này có thể chiếm hơn 70% tổng chi phí AI – nhưng khoản này lại thường là chi phí ẩn (hidden cost), không được tính toán từ đầu.

Cùng với đó, một thực tế khác là nhiều ngân hàng thương mại Việt Nam vẫn vận hành trên các hệ thống core banking (hệ thống ngân hàng lõi) đã 10–15 năm tuổi, ông Phan Thanh Đức lưu ý, đây có thể là thách thức khi tích hợp AI architecture (khung kiến trúc để AI hoạt động) mà không gây gián đoạn hoạt động kinh doanh.

Nhấn mạnh rào cản lớn nhất không phải công nghệ, mà là sự sẵn sàng thay đổi của con người, ông Shankar Raghavan, Giám đốc cấp cao, Khối Tư vấn và Dịch vụ, HPE khu vực châu Á – Thái Bình Dương chỉ ra, thực tế có một số ngân hàng trong khu vực đang cố nhồi AI vào một quy trình cũ mà không thiết kế lại quy trình mới cho phù hợp

Ngoài ra, trước thực trạng dữ liệu phân mảnh thì bài toán dữ liệu cũng là thách thức, buộc các ngân hàng phải tập hợp dữ liệu lại mới có thể ứng dụng AI đạt hiệu quả cao.

Triển khai AI toàn diện trong hoạt động ngân hàng

Phiên toạ đàm cấp cao với sự tham gia của đại diện từ Ngân hàng Nhà nước Việt Nam, ngân hàng thương mại, chuyên gia tư vấn và chuyên gia công nghệ đã cùng thảo luận về các chủ đề liên quan đến "Triển khai AI toàn diện trong hoạt động ngân hàng: Thách thức và giải pháp"; "Xây dựng kiến trúc dữ liệu cho ngân hàng: Xu hướng và chiến lược"; "Ngân hàng dựa trên dữ liệu và vận hành bằng AI: Bài học kinh nghiệm và định hướng tương lai"; "Quản trị dữ liệu và đảm bảo an toàn cho các mô hình AI và các dữ liệu quan trọng". Bên cạnh đó, Tọa đàm cũng đã lắng nghe các kinh nghiệm thực tế triển khai tại các ngân hàng thương mại.

Tham gia thảo luận, các chuyên gia đã chia sẻ một số giải pháp thực tiễn để thúc đẩy chuyển đổi số và ứng dụng AI trong ngân hàng.

Ông Nguyễn Quang Huy, Giám đốc Trung tâm kỹ thuật và khoa học dữ liệu, Ngân hàng TMCP Ngoại Thương Việt Nam (Vietcombank) nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc chuẩn hoá và tích hợp dữ liệu, khắc phục tình trạng dữ liệu phân lẻ, đồng thời, cho rằng cần xây dựng hệ thống dữ liệu tập trung làm nền tảng phân tích và cá nhân hoá dịch vụ.

Từ thực tế tại ACB, ông Trần Lê Ngọc Trí, Phó Giám đốc Khối Công nghệ thông tin, Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) cho rằng, để triển khai hệ thống AI trong ngân hàng cần kết nối đồng bộ dữ liệu giữa hệ thống cũ và mới, tối ưu chi phí đầu tư, học hỏi kinh nghiệm từ những mô hình đã thành công; đồng thời, mạnh dạn ứng dụng các công nghệ mới như điện toán đám mây (Cloud) để tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng cho ngân hàng trong giai đoạn chuyển đổi số.

Dự báo trong 10 năm tới, AI có thể trở thành core banking và xử lý hầu hết các nghiệp vụ, ông Nguyễn Quốc Khánh, Giám đốc Khối Công nghệ, Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) lưu ý cần chú trọng năng lực thích nghi lộ trình chuyển đổi của từng ngân hàng.

Dưới góc nhìn chuyên gia công nghệ, ông Phan Thanh Đức nhận định việc đầu tư có trọng điểm và theo lộ trình là yếu tố sống còn với ngân hàng. Bởi các ngân hàng không thể chạy theo tất cả công nghệ mới, mà cần lựa chọn những ứng dụng mang lại lợi ích rõ ràng cho khách hàng và hiệu quả cho vận hành.

Đại diện của HPE khu vực châu Á – Thái Bình Dương nhấn mạnh việc xây dựng đội ngũ nhân sự và kiến trúc hệ thống linh hoạt giúp ngân hàng thích ứng với thay đổi, trong đó có việc hình thành các nhóm nghiên cứu thử nghiệm nhiều mô hình cùng lúc để so sánh, đánh giá và chọn ra giải pháp tối ưu.

Từ những thành công lẫn thất bại trong quá trình ứng dụng AI, ông Lưu Danh Đức, Phó Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc Khối Công nghệ Thông tin LPBank cho biết rằng: "để triển khai AI thành công cần phải có chiến lược rõ ràng, biết lựa chọn điểm bắt đầu phù hợp và luôn gắn liền công nghệ với giá trị thực tiễn".

Bên cạnh đó, tại Tọa đàm, các chuyên gia, đại diện ngân hàng thương mại cũng lưu ý tới quản trị rủi ro và bảo mật dữ liệu, coi đây là vấn đề trung tâm khi triển khai công nghệ mới, đồng thời đề xuất cơ quan quản lý ban hành khung tiêu chuẩn dữ liệu và cơ chế phối hợp an toàn giữa các ngân hàng.

Một thông điệp xuyên suốt được nhấn mạnh tại Tọa đàm, đó là: công nghệ chỉ thực sự có giá trị khi gắn với nhu cầu thực tiễn, tiết kiệm chi phí, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng năng lực cạnh tranh của toàn hệ thống.

Đại diện các ngân hàng và chuyên gia có chung nhận định "không bên nào có thể đi một mình trong hành trình này". Trên cơ sở đó, các chuyên gia, lãnh đạo các tổ chức tín dụng đều nhấn mạnh đến sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên sẽ là một trong những yếu tố quan trọng để triển khai AI toàn diện trong hoạt động ngân hàng.