Cuộc cách mạng AI toàn cầu và tác động tới ngành ngân hàng
AI đang trở thành một trong những công nghệ có sức ảnh hưởng sâu rộng nhất thế kỷ XXI, định hình lại bức tranh phát triển kinh tế - xã hội toàn cầu. Ngành ngân hàng vì thế đang trải qua một cuộc cách mạng công nghệ chưa từng có.
Theo khảo sát mới nhất của McKinsey năm 2025, 78% tổ chức trên thế giới đã ứng dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Riêng trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, con số này lên tới 92% vào đầu năm 2025. Quy mô đầu tư AI trong ngành tài chính đạt kỷ lục 35 tỷ USD năm 2023, trong đó ngân hàng chiếm khoảng 21 tỷ USD, dự báo tăng lên 73 tỷ USD vào cuối năm 2025.
Đóng góp kinh tế từ AI là rất lớn. Theo báo cáo của Citigroup, AI có thể gia tăng lợi nhuận ngành ngân hàng toàn cầu thêm 2.000 tỷ USD vào năm 2028, tương đương mức tăng trưởng 9%. Nghiên cứu của McKinsey cho thấy, AI tạo sinh có thể đóng góp 200-340 tỷ USD mỗi năm cho ngành ngân hàng, chủ yếu nhờ nâng cao năng suất.
AI đang tạo ra “bước nhảy vọt” về năng suất, cho phép các ngân hàng xử lý khối lượng công việc lớn hơn, với tốc độ và độ chính xác vượt trội, từ đó tái định hình mô hình kinh doanh và trải nghiệm khách hàng.
 |
Ông Phùng Hải Long, Chuyên gia đào tạo ứng dụng AI, Phó chủ tịch Liên minh Phát triển năng lực AI Việt Nam (AICA Hà Nội) |
Ứng dụng AI trong ngành ngân hàng Việt Nam: Từ chatbot đến quản trị rủi ro
Ngành ngân hàng Việt Nam đang bước vào giai đoạn tăng tốc chuyển đổi công nghệ, khi AI được tích hợp vào nhiều quy trình cốt lõi. Theo Ngân hàng Nhà nước, đến cuối năm 2023, khoảng 72% ngân hàng thương mại đã ứng dụng AI trong đánh giá rủi ro tín dụng và phát hiện gian lận.
Tổng đầu tư công nghệ toàn ngành tăng mạnh từ gần 20.000 tỷ đồng năm 2021 lên hơn 32.000 tỷ đồng năm 2024, thể hiện cam kết chiến lược của các ngân hàng trong cuộc đua số.
AI tại các ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam được triển khai chủ yếu ở bốn lĩnh vực.
Một là, tương tác khách hàng: sử dụng chatbot, trợ lý ảo hỗ trợ 24/7, xử lý yêu cầu và cá nhân hóa gợi ý sản phẩm.
Hai là, phân tích rủi ro và phòng chống gian lận: Ứng dụng deep learning nhận diện gian lận thẻ, rửa tiền và hành vi đáng ngờ.
Ba là, chấm điểm tín dụng - phê duyệt tự động: AI phân tích dữ liệu đa chiều từ lịch sử giao dịch đến thông tin tài chính, rút ngắn thời gian xét duyệt.
Bốn là, tự động hóa quy trình bằng robot: Robotic Process Automation (RPA) kết hợp AI xử lý các tác vụ lặp lại như mở tài khoản, xét duyệt hồ sơ, kiểm tra giao dịch.
Hai ví dụ nổi bật về ứng dụng AI thành công tại Việt Nam là Techcombank và TPBank.
AI không chỉ là công nghệ, mà là động lực giúp ngành ngân hàng tái định hình năng suất và trải nghiệm khách hàng.
Techcombank tập trung chuyển đổi vận hành và cá nhân hóa khách hàng nhờ AI. Ngân hàng xây dựng hồ sơ khách hàng 360 độ, cho phép cá nhân hóa các sản phẩm và dịch vụ; áp dụng AI Scoring, giúp rút ngắn thời gian phê duyệt tín dụng xuống dưới 5 phút, đồng thời khuyến nghị sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng với tỷ lệ chấp nhận lên tới 15%. Từ năm 2023, Techcombank ứng dụng AI và Predictive Analytics (phân tích dự báo) vào phát hiện rủi ro, phòng chống gian lận; thực hiện hơn 100 triệu phân tích cá nhân hóa, góp phần tăng mạnh giao dịch trực tuyến (94%).
TPBank tiên phong ứng dụng AI trong hệ thống LiveBank với nhận diện khuôn mặt (Face ID), phân tích 128 tiêu chí định danh mà không cần giấy tờ, rút ngắn thời gian mở tài khoản. AI giúp Ngân hàng giảm thời gian phê duyệt tín dụng từ hàng giờ xuống vài phút; các mô hình deep learning phát hiện gian lận thẻ giúp giảm thiểu thất thoát. TPBank cũng triển khai gần 300 bot RPA từ năm 2021, tiết kiệm khối lượng công việc tương đương hàng trăm nhân viên và rút ngắn 65% thời gian xử lý nhiều tác vụ cốt lõi.
Các ngân hàng Việt Nam đang tiếp cận AI với tinh thần làm thật, đo hiệu quả thật, tái sử dụng kết quả cho các giai đoạn tiếp theo, dù đa phần vẫn triển khai theo từng dự án nhỏ, thiếu tính tổng thể như các mô hình AI toàn diện (enterprise-wide) của thế giới.
Nhân lực AI: Chìa khóa để bứt phá
Nhân lực AI đang trở thành yếu tố quyết định trong tiến trình bứt phá của ngành ngân hàng Việt Nam, nhưng thị trường lao động hiện đối mặt tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng nhân sự chất lượng cao. Nghịch lý thể hiện rõ khi chỉ trong nửa đầu 2024, các ngân hàng cắt giảm hơn 3.400 nhân viên do tối ưu vận hành truyền thống, trong khi nhu cầu nhân sự công nghệ và AI lại tăng mạnh.
Giai đoạn 2025-2030, nhu cầu nhân sự AI dự kiến tăng 74%, tập trung vào các vị trí chuyên môn sâu như kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist), chuyên gia học máy (ML/DL Engineer) và chuyên gia GenAI/NLP. Sự thiếu hụt càng lớn khi ngân hàng phải cạnh tranh với các công ty fintech, thương mại điện tử và viễn thông trong thu hút nhân tài.
Để giải bài toán này, ngành ngân hàng cần đi theo hai hướng: đào tạo lại lực lượng hiện hữu và hợp tác sâu với các cơ sở đào tạo để xây dựng nguồn cung tương lai.
Nâng cao kiến thức nền tảng về AI và kỹ năng số là điều kiện bắt buộc. Người lao động cần thành thạo các công cụ AI phổ biến như ChatGPT, Gemini, Copilot, hiểu cơ chế vận hành của AI, phát triển tư duy công nghệ gắn với đạo đức số và sử dụng AI có trách nhiệm. Khả năng phân tích dữ liệu, tích hợp công cụ số và vận dụng AI trong quy trình nghiệp vụ phải trở thành kỹ năng thiết yếu của nhân sự ngân hàng hiện đại.
Song song với đào tạo nội bộ, sự phối hợp giữa ngân hàng và trường đại học đóng vai trò quan trọng, thông qua “đặt hàng đào tạo”, chia sẻ yêu cầu về kỹ năng, hỗ trợ xây dựng chương trình giảng dạy và tạo cơ hội thực tập cho sinh viên.
AI là động cơ mạnh mẽ tạo ra bước nhảy vọt về năng suất cho ngành ngân hàng Việt Nam. Tuy nhiên, để không tụt lại trong cuộc đua toàn cầu, các ngân hàng cần chuyển từ mô hình triển khai đơn lẻ sang chiến lược AI toàn diện. Nhân lực AI phải được coi là tài sản chiến lược, với trọng tâm là đào tạo lại đội ngũ và thu hút nhân tài.
Thành công của ngành ngân hàng Việt Nam trong kỷ nguyên số sẽ phụ thuộc vào khả năng thích ứng, chủ động biến thách thức nhân lực thành cơ hội, xây dựng lực lượng lao động linh hoạt, chuyên sâu, sẵn sàng vận hành trong môi trường được dẫn dắt bởi AI.
