Dữ liệu đang làm thay đổi quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng: từ giao dịch sang đồng hành
Sự chuyển dịch ấy đang hiện diện ngày càng rõ trong hoạt động ngân hàng. Từ dữ liệu định danh, dữ liệu giao dịch đến dữ liệu hình thành trong quá trình kinh doanh, những thông tin từng nằm rời rạc đang được kết nối để tạo ra một bức tranh đầy đủ hơn về khách hàng.
Tại Sự kiện Chuyển đổi số ngành ngân hàng năm 2026 với chủ đề “Ngân hàng thông minh trong kỷ nguyên dữ liệu và AI”, những mô hình được giới thiệu cho thấy công nghệ đang tiến thêm một bước: không chỉ giúp khách hàng giao dịch nhanh hơn mà đang thay đổi cách ngân hàng ra quyết định, thiết kế sản phẩm và đồng hành với nhu cầu thực tế.
Theo Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Tiến Dũng, từ kết nối, khai thác dữ liệu dân cư và mở rộng hệ sinh thái số, ngành ngân hàng đang hướng tới xây dựng hệ sinh thái số thông minh, trong đó dữ liệu được tích hợp, chia sẻ và khai thác hiệu quả, AI được ứng dụng có trách nhiệm để phát triển các dịch vụ an toàn, thuận tiện, giảm chi phí và đơn giản hóa thủ tục cho người dân, doanh nghiệp. Điểm đáng chú ý là dữ liệu đang chuyển từ vai trò hỗ trợ sang trở thành một năng lực mới của ngân hàng.
Từ một danh tính đến một chân dung
Một trong những bước đi quan trọng của quá trình số hóa là làm cho việc định danh khách hàng trở nên nhanh và thuận tiện hơn.
Bà Đoàn Hồng Nhung, thành viên Ban điều hành, Giám đốc Khối bán lẻ Vietcombank cho biết, với giải pháp “Một chạm định danh” trên VCB Tablet mà Vietcombank đang ứng dụng, khách hàng chỉ cần quét QR VNeID để Ngân hàng đối chiếu với cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, sau đó có thể kích hoạt tài khoản, VCB Digibank hoặc chữ ký số. Giải pháp này đã phục vụ hơn 8,3 triệu lượt khách hàng, giúp tiết kiệm hơn 1 triệu giờ lao động.
Nhưng giá trị của dữ liệu không dừng ở việc trả lời câu hỏi: “Khách hàng là ai?”. Khi dữ liệu được tích lũy qua quá trình giao dịch, ngân hàng có thể bắt đầu tìm kiếm câu trả lời cho những câu hỏi khác: khách hàng đang sử dụng dịch vụ như thế nào, nhu cầu nào đang xuất hiện và sản phẩm nào phù hợp hơn với từng thời điểm. Đây là nơi AI bắt đầu tạo ra sự khác biệt.
Theo ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó tổng giám đốc VietinBank, AI đang được Ngân hàng ứng dụng trên 5 lĩnh vực, gồm vận hành thông minh, quản lý rủi ro và tín dụng, phát triển phần mềm, siêu cá nhân hóa dịch vụ và hỗ trợ bán hàng. Đáng chú ý, AI đã trở thành công cụ trực tiếp hỗ trợ cán bộ quan hệ khách hàng. Thay vì mất nhiều giờ nghiên cứu báo cáo, cán bộ có thể sử dụng trợ lý AI để phác họa chân dung khách hàng, nhận diện nhu cầu, gợi ý sản phẩm và xây dựng kịch bản chăm sóc chỉ trong vài chục giây.
Được biết, sau gần hai tháng triển khai, Trợ lý AI của VietinBank đã phục vụ hơn 5.600 cán bộ với trên 84.000 yêu cầu hỗ trợ. Trên nền tảng MyGenie, hơn 1.100 AI Agent được đưa vào vận hành trong 5 tháng.
Từ đây, AI không còn đơn thuần là một công nghệ nằm phía sau hệ thống, mà bắt đầu trở thành công cụ giúp con người đọc và sử dụng dữ liệu tốt hơn. Nếu Vietcombank cho thấy dữ liệu có thể rút ngắn hành trình giao dịch, VietinBank cho thấy AI có thể giúp ngân hàng hiểu khách hàng sâu hơn, thì câu chuyện của MISA và SHB lại đưa dữ liệu đến một không gian khác: hoạt động kinh doanh của khách hàng.
Khi dữ liệu đi theo dòng tiền
Với doanh nghiệp và hộ kinh doanh, một tài khoản ngân hàng không chỉ để chuyển tiền. Dòng tiền qua tài khoản phản ánh một phần hoạt động kinh doanh: doanh thu, thanh toán, chi phí và nhu cầu vốn. Nếu những dữ liệu ấy được kết nối, ngân hàng có thể nhìn thấy nhiều hơn một bộ hồ sơ tín dụng.
Bà Nguyễn Thị Ngoan, Phó tổng giám đốc Tập đoàn MISA chia sẻ, nền tảng MISA Lending sử dụng dữ liệu hình thành trong quá trình vận hành doanh nghiệp như thông tin kế toán, hóa đơn, doanh thu và dòng tiền để kết nối doanh nghiệp, hộ kinh doanh với các nguồn vốn ngân hàng và tổ chức tài chính. MISA Lending hiện đã kết nối với 16 ngân hàng, phục vụ khoảng 400.000 doanh nghiệp và hộ kinh doanh sử dụng hệ sinh thái MISA. Tổng hạn mức được cấp đạt 23.860 tỷ đồng, tổng giải ngân đạt 40.090 tỷ đồng.
Điểm đáng chú ý không chỉ nằm ở quy mô giải ngân, mà ở cách dữ liệu đang thay đổi bài toán tiếp cận vốn. Khi ngân hàng có thêm dữ liệu thực tế về hoạt động kinh doanh, năng lực tài chính của khách hàng có thể được nhìn nhận qua chính quá trình vận hành, thay vì chỉ qua một bộ hồ sơ được chuẩn bị cho khoản vay. Từ đó, dữ liệu không chỉ giúp ngân hàng đánh giá khách hàng khi họ có nhu cầu vay, mà còn mở ra khả năng để ngân hàng chủ động nhận diện nhu cầu tài chính ngay trong quá trình kinh doanh.
Đây cũng là hướng SHB đang thử nghiệm với SAHA Shop. Được phát triển trên nền tảng SHB SAHA, SAHA Shop tích hợp quản lý doanh thu, tài khoản, giao dịch, thanh toán QR, cửa hàng và các tiện ích tài chính cho hộ kinh doanh.
Theo SHB, AI được ứng dụng để phân tích dữ liệu dòng tiền và hành vi sử dụng dịch vụ, qua đó, nhận diện nhu cầu vốn lưu động và gợi ý khoản vay phù hợp. Khách hàng có thể tiếp cận nguồn vốn trong vòng 1 phút, không cần giấy tờ.
Điểm mới ở đây là ngân hàng không chỉ chờ khách hàng tìm đến một khoản vay. Dựa trên dữ liệu, ngân hàng có thể chủ động hơn trong việc nhận diện nhu cầu và đưa ra đề xuất phù hợp với nhịp vận hành thực tế của từng hộ kinh doanh. Với hơn 5 triệu hộ kinh doanh đang hoạt động tại Việt Nam, đây là một hướng đi có ý nghĩa đối với quá trình số hóa khu vực kinh tế tư nhân.
Nhìn từ MISA Lending và SAHA Shop, dữ liệu đang làm thay đổi quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng: từ giao dịch sang đồng hành, từ cung cấp sản phẩm sang nhận diện nhu cầu, từ nhìn vào một hồ sơ sang nhìn vào hoạt động thực tế phía sau hồ sơ đó. Đó cũng là lúc ngân hàng bắt đầu chuyển từ việc “biết” khách hàng sang “hiểu” khách hàng.
Một giao dịch, nhiều lớp phòng vệ
Càng sử dụng dữ liệu để hiểu khách hàng sâu hơn, ngân hàng càng phải có khả năng nhận biết khi diễn biến của một giao dịch đi lệch khỏi trạng thái bình thường. Khả năng phân tích dữ liệu càng sâu thì yêu cầu về năng lực phòng vệ cũng phải được nâng lên tương ứng. Từ yêu cầu đó, các ngân hàng đang đưa khả năng nhận diện hành vi bất thường trực tiếp vào quá trình giao dịch, thay vì chỉ xử lý rủi ro sau khi sự cố xảy ra.
Ông Lưu Danh Đức, Phó tổng giám đốc phụ trách công nghệ Sacombank cho biết, các giải pháp bảo vệ ứng dụng đang được tăng cường theo hướng nhận diện hành vi bất thường trên thiết bị của khách hàng. Khi phát hiện dấu hiệu đáng ngờ, hệ thống có thể chủ động dừng giao dịch hoặc đưa ra cảnh báo để khách hàng kiểm tra trước khi tiếp tục.
Theo ông Đức, cuộc chiến chống gian lận công nghệ có tính chất “đuổi bắt”, khi tội phạm liên tục tìm kiếm những điểm yếu trong thiết bị, ứng dụng và hành vi người dùng. Vì vậy, bảo vệ khách hàng không thể chỉ là bài toán của từng ngân hàng. Khi phát hiện dấu hiệu gian lận, các ngân hàng cần chia sẻ thông tin để cùng cảnh báo và phối hợp với cơ quan chức năng.
“Việc phát hiện điểm bất thường trong quá trình dòng tiền luân chuyển qua nhiều tài khoản cũng có thể tạo cơ hội ngăn chặn và thu hồi tiền hiệu quả hơn”, ông Đức nói.
Như vậy, dữ liệu đang tạo ra hai năng lực song song cho ngân hàng: giúp hiểu khách hàng tốt hơn để phục vụ đúng nhu cầu, đồng thời giúp nhận biết sớm hơn những rủi ro có thể xảy ra. Khi AI và dữ liệu ngày càng tham gia sâu vào các quyết định tài chính, “ngân hàng thông minh” không chỉ được đo bằng tốc độ xử lý hay mức độ cá nhân hóa dịch vụ.
Thông minh hơn cũng phải đồng nghĩa với khả năng bảo vệ khách hàng tốt hơn. Và khi ngân hàng đã có thể nhìn sâu hơn vào dữ liệu để hiểu khách hàng, câu hỏi được đặt ra tiếp theo là: Làm thế nào để nhận ra khi một giao dịch tưởng như bình thường lại đang che giấu một rủi ro?
