AI trở thành 'tấm vé bắt buộc' để ngân hàng bứt phá

Trong bối cảnh áp lực chi phí gia tăng và biên lãi ròng thu hẹp, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là một lựa chọn mang tính thử nghiệm mà đang trở thành yếu tố sống còn. Các chuyên gia khẳng định AI và công nghệ ra quyết định thế hệ mới chính là đòn bẩy chiến lược để ngành ngân hàng bước vào kỷ nguyên tăng trưởng bền vững.

Hiệu quả thực tiễn từ “cuộc cách mạng” AI

Bước sang năm 2026, ngành ngân hàng Việt Nam đối mặt với một bối cảnh kinh doanh đầy thách thức. Mặt bằng lãi suất cho vay giữ ổn định trong khi lãi suất huy động nhích tăng đã khiến biên lãi ròng (NIM) bị thu hẹp đáng kể. Cùng với đó, sự cạnh tranh khốc liệt từ các Fintech, super-app và các mô hình tài chính phi truyền thống đã bào mòn lợi nhuận, đẩy tỷ lệ chi phí trên thu nhập (CIR) lên cao.

Ứng dụng AI không còn là một lựa chọn mang tính thử nghiệm mà đang trở thành yếu tố sống còn với các ngân hàng.

Tuy nhiên, giữa những gam màu xám của áp lực tài chính, ngành ngân hàng vẫn ghi nhận những điểm sáng ấn tượng nhờ chuyển đổi số. Tính đến cuối năm 2025, tỷ lệ người trưởng thành có tài khoản ngân hàng đã vượt mốc 87%. Dư nợ cho vay tiêu dùng tăng trưởng 22,4%, cho thấy sức mua và thu nhập của người dân đang phục hồi. Đặc biệt, tại nhiều tổ chức tín dụng, tỷ lệ giao dịch trên kênh số đã vượt ngưỡng 95%.

Trong bối cảnh đó, AI nổi lên như một “game changer” (yếu tố thay đổi cuộc chơi). Theo Deloitte, các ngân hàng hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27-35% nhờ AI. Dự báo chi tiêu toàn cầu cho Generative AI (AI tạo sinh) sẽ tăng vọt từ 6 tỷ USD (2024) lên 85 tỷ USD vào năm 2030, đánh dấu sự dịch chuyển mạnh mẽ từ mô hình ngân hàng số sang “AI Bank”.

Tại Việt Nam, AI không còn nằm trên giấy tờ mà đã đi sâu vào mọi ngõ ngách vận hành. Từ chăm sóc khách hàng, định danh điện tử (eKYC) đến quản trị rủi ro, công nghệ này đang mang lại những con số biết nói.

Ở mảng dịch vụ, các trợ lý ảo như VAI (Vietcombank), iBot (VietinBank) hay Chatbot của ACB, MB đã trở thành tiêu chuẩn mới, phục vụ khách hàng 24/7. Tại Techcombank, AI đã tạo ra 100 triệu dữ liệu phân tích cá nhân hóa, gửi đi hơn 52 triệu khuyến nghị tài chính phù hợp. Hay tại HDBank, việc ứng dụng AI giúp cắt giảm 80% công việc thủ công, tiết kiệm hơn 92.000 giờ lao động mỗi năm, với tỷ lệ khách hàng chấp nhận sản phẩm gợi ý đạt 15%.

Trong vận hành nội bộ, trợ lý AI "Genie" của VietinBank đã xử lý 350.000 câu hỏi chỉ sau 2 tháng, tiết kiệm 95% thời gian tra cứu cho nhân viên. Các công nghệ như OCR (trích xuất thông tin tự động), sinh trắc học (Face ID, giọng nói) đã rút ngắn tối đa thời gian xử lý hồ sơ, mở thẻ và vay vốn.

Hành trình tiến tới "AI Bank" không "trải hoa hồng"

Tại Diễn đàn lãnh đạo Việt Nam: Tương lai ngành ngân hàng - Thúc đẩy bởi AI và công nghệ ra quyết định thế hệ mới vừa được tổ chức, TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam nhận định, thị trường đang chuyển mình từ số hóa dịch vụ sang phát triển trải nghiệm dựa trên dữ liệu. Việc ứng dụng AI cho phép các ngân hàng thực hiện "siêu cá nhân hóa" hành trình khách hàng. Ví dụ, ngay khi khách hàng thanh toán tại showroom ô tô, hệ thống có thể lập tức đề xuất khoản vay hoặc bảo hiểm phù hợp theo thời gian thực.

Đặc biệt, công nghệ "Chấm điểm thế hệ mới" (Next-gen Scoring) đang mở ra cơ hội tiếp cận nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng (underbanked). Bằng cách phân tích dữ liệu thay thế như hóa đơn điện nước, thói quen mua sắm hay dữ liệu viễn thông, ngân hàng có thể ra quyết định cho vay nhanh chóng mà vẫn kiểm soát được rủi ro.

Minh chứng điển hình là Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC). Với cơ sở dữ liệu của hơn 54,7 triệu khách hàng, CIC đang ứng dụng Machine Learning để chuyển đổi từ mô hình chấm điểm tĩnh sang các hệ thống dự báo linh hoạt, giúp nâng cao độ chính xác trong xếp hạng tín dụng quốc gia.

Ở khối tư nhân, Home Credit Việt Nam đã tiên phong ứng dụng nền tảng FICO Blazer Advisor, chuyển đổi sang quy trình thẩm định tự động hóa hoàn toàn, xử lý hàng triệu hồ sơ mỗi năm với tốc độ cao. Tương tự, MSB cũng đã rút ngắn thời gian phê duyệt tín dụng từ nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút nhờ các giải pháp quản trị rủi ro hiện đại.

Dù tiềm năng là khổng lồ, hành trình tiến tới “AI Bank” không "trải hoa hồng". Các chuyên gia TS. Nguyễn Tú Anh - Giám đốc Nghiên cứu chính sách, Trường Đại học VinUni, và ông Trần Công Quỳnh Lân - Phó Tổng giám đốc VietinBank, đều nhấn mạnh những rào cản hiện hữu. Đó là chi phí đầu tư hạ tầng lớn, sự thiếu hụt nhân sự chất lượng cao và đặc biệt là rủi ro an ninh mạng.

Sự xuất hiện của Deepfake, các hình thức tấn công "đầu độc dữ liệu" hay rủi ro đạo đức AI đòi hỏi các ngân hàng phải cực kỳ cẩn trọng. "Tài chính - ngân hàng là lĩnh vực của niềm tin. Một sai sót nhỏ của AI cũng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi người dân", ông Trần Công Quỳnh Lân cảnh báo.

Tuy nhiên, rủi ro không đồng nghĩa với việc dừng lại. Quan điểm chung được thống nhất là các ngân hàng cần tích hợp AI vào một chiến lược quản trị minh bạch, an toàn và nhân văn. Thành công không nằm ở việc sở hữu công nghệ đắt tiền nhất, mà ở khả năng biến dữ liệu thành tài sản, biến công nghệ thành trải nghiệm khách hàng vượt trội.

Nhìn vào năm 2026 và xa hơn, với sự hỗ trợ của AI và các nền tảng ra quyết định thông minh, ngành ngân hàng Việt Nam được kỳ vọng sẽ giải quyết bài toán kép: vừa tối ưu hóa chi phí vận hành (CIR), vừa mở rộng khả năng tiếp cận tài chính toàn diện. Đây chính là nền tảng vững chắc để hệ thống ngân hàng bứt phá, khẳng định vị thế trong kỷ nguyên kinh tế số.

Huyền Anh