Ngân hàng ứng dụng AI: Đồng bộ điều kiện là chìa khóa thành công

AI mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng

Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, AI đã và đang trở thành công cụ hỗ trợ hiệu quả đối với nhiều ngành, nhiều lĩnh vực. Khảo sát của McKinsey năm 2024 ghi nhận 65% tổ chức toàn cầu đã ứng dụng 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.

Nhiều quốc gia trên thế giới đặc biệt quan tâm tới việc đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin, AI vào các lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực ngân hàng. Đơn cử, 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.

TS. Nguyễn Quốc Hùng - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam - nhận định, giai đoạn hiện nay đánh dấu một bước chuyển về chất: ngân hàng 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” - nơi AI được tích hợp vào lõi vận hành, từ mô hình ra quyết định, thiết kế sản phẩm, quản trị rủi ro, tuân thủ cho tới trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực.

Ông Phạm Anh Tuấn - Vụ trưởng Vụ Thanh toán NHNN - cũng khẳng định, AI cùng với dữ liệu lớn và công nghệ học máy đang trở thành nền tảng giúp các tổ chức tín dụng đổi mới sản phẩm, tối ưu vận hành và nâng cao năng lực quản trị rủi ro. Thực tế, nhiều ngân hàng đã ứng dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng, hỗ trợ ra quyết định tín dụng, cá nhân hóa dịch vụ và bảo mật giao dịch. Hệ thống cảnh báo sớm SIMO là minh chứng điển hình, giúp ngăn chặn hàng trăm nghìn giao dịch rủi ro, bảo vệ quyền lợi khách hàng.

Còn nhiều thách thức

Bên cạnh những lợi ích, theo ông Phạm Anh Tuấn, việc ứng dụng AI cũng đang đặt ra những thách thức đối với các ngân hàng: AI chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi có dữ liệu lớn và chất lượng nhưng dữ liệu cũng là mục tiêu của các tội phạm công nghệ cao. Các thuật toán AI đôi khi có thể tạo ra thiên kiến, ảnh hưởng đến công bằng trong cung ứng dịch vụ tài chính. Nếu không được quản lý tốt, khoảng cách số có thể khiến một bộ phận người dân bị “bỏ lại phía sau”.

Để giúp các tổ chức tín dụng ứng dụng hiệu quả AI, NHNN sẽ tiếp tục rà soát, sửa đổi, ban hành văn bản pháp luật phù hợp, khuyến khích ứng dụng AI, đảm bảo an toàn hệ thống; chỉ đạo các tổ chức tín dụng xây dựng cơ sở dữ liệu tập trung, kết nối liên thông, hướng tới “ra quyết định dựa trên dữ liệu”; khuyến khích các ngân hàng ứng dụng công nghệ mới, hợp tác với các doanh nghiệp công nghệ, đồng thời đào tạo đội ngũ nhân sự có kỹ năng số; tăng cường phối hợp với fintech, bigtech, các tổ chức quốc tế, đẩy mạnh giáo dục tài chính để người dân sử dụng dịch vụ ngân hàng số một cách an toàn, hiệu quả.

Theo nghiên cứu quốc tế, quá trình chuẩn bị dữ liệu thường chiếm 15 - 25% tổng ngân sách đầu tư cho AI, thực tế có thể lên đến 30 - 40% đối với các dự án phức tạp với quản trị AI và tuân thủ và bảo mật 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 đây lại thường là khoản chi phí ẩn, không được tính toán từ đầu.

Dẫn số liệu từ nghiên cứu trên, ông Phan Thanh Đức - Giảng viên cao cấp, Trưởng Khoa Công nghệ Thông tin và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng - nhận định: Chi phí là khó khăn mà các ngân hàng thương mại thường gặp phải khi triển khai AI.

Một thực tế được ông Shankar Raghavan - Giám đốc cấp cao, Khối Tư vấn và Dịch vụ, HPE khu vực châu Á - Thái Bình Dương - chỉ ra là có những ngân hàng tại khu vực đưa AI vào vận hành trong một quy trình cũ mà chưa thiết kế quy trình mới cho phù hợp. Ngoài ra, dữ liệu phân mảnh, con người chưa thực sự thay đổi cũng là rào cản với các ngân hàng trong ứng dụng AI.

Cần nhiều điều kiện để thành công

Những thách thức này đòi hỏi ngành ngân hàng phải có giải pháp đồng bộ. Theo ông Phạm Anh Tuấn, để AI thực sự phát huy hiệu quả, cần sự đồng bộ về thể chế, hạ tầng, nguồn nhân lực chất lượng cao và hợp tác quốc tế nhằm kịp thời nắm bắt xu hướng công nghệ mới.

TS. Cấn Văn Lực - Thành viên Hội đồng Tư vấn chính sách tài chính - tiền tệ quốc gia - kiến nghị sớm ban hành văn bản hướng dẫn thực thi Luật Công nghiệp công nghệ số, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, đồng thời có cách tiếp cận cởi mở hơn với công nghệ mới, khuyến khích thử nghiệm và chấp nhận rủi ro có kiểm soát; ban hành Luật AI vào năm 2026, tạo hành lang pháp lý đầy đủ cho các tổ chức tài chính.

Đối với các ngân hàng, ông Lực khuyến nghị cần chủ động xây dựng chiến lược AI và dữ liệu gắn với chuyển đổi số tổng thể, tập trung vào quản trị rủi ro, phân tích dữ liệu và cá nhân hóa dịch vụ. Song song với đó là đầu tư hạ tầng công nghệ thông tin, an ninh mạng và phát triển nhân lực, nhất là đội ngũ chuyên gia AI và dữ liệu.

Đồng thời, sự hợp tác giữa ngân hàng với các công ty công nghệ, fintech trong và ngoài nước sẽ giúp tiếp cận nhanh xu hướng mới, khai thác hiệu quả tiềm năng AI, bảo đảm an toàn và bền vững trong dài hạn.

Trong khi đó, ông Shankar Raghavan 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.

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.

Từ góc độ của ngân hàng, ông Trần Lê Ngọc Trí - Phó Giám đốc Khối Công nghệ thông tin, Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu (ACB) - cho rằng, để ứng dụng hiệu quả AI, 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) nhằm tăng tính linh hoạt và khả năng mở rộng cho ngân hàng trong giai đoạn chuyển đổi số.

Việc đồng bộ các điều kiện cần thiết sẽ tạo điều kiện để các ngân hàng ứng dụng thành công AI, nâng cao năng lực cạnh tranh, hướng đến cung cấp các sản phẩm, dịch vụ chất lượng cao, phục vụ tốt hơn nhu cầu của người dân, doanh nghiệp./.

ĐỨC THÀNH