AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng

Toàn cảnh hội thảo.

Ngày 5/8, tại Hà Nội, Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ phối hợp Ủy ban Công nghệ và Ủy ban Chính sách thuộc Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam tổ chức Hội thảo “AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng”. Sự kiện diễn ra trong bối cảnh ngành tài chính-ngân hàng đang chuyển nhanh từ số hóa quy trình sang ứng dụng AI trong chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, định danh điện tử và chăm sóc khách hàng.

Dữ liệu quyết định sức mạnh AI

Phát biểu khai mạc hội thảo, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Tiến sĩ Đào Minh Tú cho rằng, ngành tài chính-ngân hàng toàn cầu đang bước từ kỷ nguyên số hóa sang kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo, xa hơn là mô hình ngân hàng AI, hay AI-native banking. AI không còn dừng ở chatbot hoặc tự động hóa những tác vụ lặp lại, mà đã hiện diện trong các lĩnh vực cốt lõi, từ tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới, quản lý tài sản đến phân tích hành vi và hỗ trợ ra quyết định.

Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Tiến sĩ Đào Minh Tú phát biểu khai mạc.

Theo các diễn giả, AI cho phép xử lý khối lượng dữ liệu lớn, nhận diện mẫu hình nhanh hơn, đưa ra gợi ý sát nhu cầu và hỗ trợ đánh giá rủi ro trên cơ sở dữ liệu đa chiều. Qua đó, ngân hàng có thể mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng, nâng cao trải nghiệm khách hàng, giảm thao tác thủ công và dành nhiều nguồn lực hơn cho những công việc có hàm lượng chuyên môn cao.

Song, AI không thể tạo ra giá trị bền vững trên một nền dữ liệu phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không kiểm soát được nguồn gốc. Dữ liệu sai sẽ dẫn tới kết quả sai; dữ liệu thiên lệch có thể khiến thuật toán kế thừa, thậm chí khuếch đại các sai lệch cũ, kéo theo rủi ro về quyền lợi khách hàng, bảo mật thông tin, tuân thủ pháp luật và uy tín của tổ chức tín dụng.

Mối quan hệ giữa AI và dữ liệu vì vậy mang tính hai chiều. Dữ liệu quyết định chất lượng của AI, trong khi AI lại hỗ trợ phân loại, làm sạch, đối soát và truy vết dữ liệu. Việc ứng dụng AI cần có lộ trình, có trọng tâm và phù hợp mức độ trưởng thành của nền tảng dữ liệu. Công nghệ có thể tự động hóa quá trình phân tích, nhưng trách nhiệm ra quyết định không thể tự động hóa hoàn toàn; con người phải giữ quyền kiểm soát cuối cùng.

Thực tiễn tại một số ngân hàng cho thấy AI đã tạo ra giá trị có thể đo lường. Bà Nguyễn Thu Hạnh, Giám đốc quản trị dữ liệu Ngân hàng Techcombank cho biết, các giải pháp phòng, chống gian lận đã giúp giữ lại hơn 100 tỷ đồng cho khách hàng, phát hiện hơn 2.000 lượt cảnh báo bất thường theo thời gian thực. AI trong siêu cá nhân hóa giúp tăng 20% tỷ lệ chuyển đổi; việc bổ sung dữ liệu dưới sự đồng ý của khách hàng góp phần tăng 20% số khách hàng được phê duyệt tín dụng, trong khi xử lý tự động và hỗ trợ lực lượng bán trước mỗi cuộc gặp giúp năng suất phục vụ và vận hành tăng 50%.

Tại VietinBank, Giám đốc Khối Data và AI Nguyễn Công Thương cũng cho hay: AI được triển khai theo hướng xây dựng năng lực dùng chung trên toàn hệ thống thay vì phát triển từng ứng dụng đơn lẻ. Công cụ VietinBank Genie xử lý khoảng 12.000-15.000 câu hỏi mỗi ngày, hỗ trợ cán bộ tra cứu văn bản, chính sách và quy trình nội bộ. Kho dữ liệu khách hàng 360o có dung lượng khoảng 1.500 TB; hơn 136 nghìn khách hàng đã được chăm sóc thành công, mang lại 415 tỷ đồng doanh thu tăng thêm.

Trong thẩm định tín dụng, 70-85% dữ liệu tờ trình được tự động hóa, thời gian lập tờ trình rút từ vài ngày xuống vài giờ và hơn 2.900 tờ trình được xử lý sau bảy tháng. Kinh nghiệm từ VietinBank cho thấy, lợi thế khác biệt của AI không chỉ nằm ở mô hình ngôn ngữ lớn, mà nằm ở dữ liệu, tri thức và ngữ cảnh nghiệp vụ riêng của ngân hàng. Việc triển khai ở quy mô doanh nghiệp phải dựa trên các năng lực dùng chung như kho tri thức, prompt, guardrail, hệ thống đánh giá; đồng thời cân bằng giữa năng lực mô hình, bảo mật và chi phí.

Tăng tốc trong khuôn khổ an toàn

Cùng với tốc độ triển khai, hành lang pháp lý về dữ liệu và AI đang được hoàn thiện theo hướng chặt chẽ hơn. Tiến sĩ Đào Minh Tú chỉ ra, những năm gần đây, Việt Nam tiếp tục thiết lập hành lang pháp lý toàn diện, chặt chẽ và tiệm cận sâu sắc với các tiêu chuẩn quốc tế như Luật Dữ liệu số 60/2024/QH15; Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15, Nghị định 356/2025/NĐ-CP. Đặc biệt, từ ngày 1/3/2026, Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 cùng hệ thống văn bản hướng dẫn chiến lược gồm Nghị định 142/2026/NĐ-CP và Thông tư 05/2026/TT-BKHCN ban hành Khung đạo đức trí tuệ nhân tạo quốc gia đã chính thức đi vào cuộc sống.

Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ Trần Thị Thanh Bích phát biểu đề dẫn hội thảo.

Theo Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ Trần Thị Thanh Bích, việc hoàn thiện khuôn khổ pháp lý là yêu cầu cấp thiết khi AI đang làm thay đổi căn bản vị thế và phương thức khai thác dữ liệu ngân hàng. Các quy định mới không chỉ đặt ra yêu cầu bảo vệ dữ liệu theo toàn bộ vòng đời, mà còn làm rõ quyền của chủ thể dữ liệu, trách nhiệm của bên kiểm soát, xử lý dữ liệu và nghĩa vụ sử dụng AI an toàn, minh bạch.

Từ góc độ quản lý nhà nước, ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (Ngân hàng Nhà nước) cũng chia sẻ tại Hội thảo một số nội dung của dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng hệ thống AI trong ngành ngân hàng.

Theo ông Hoàng Minh Tiến, cuối năm 2025, Quốc hội đã ban hành Luật Trí tuệ nhân tạo. Tiếp đó, Chính phủ ban hành Nghị định số 142/2026/NĐ-CP quy định chi tiết một số điều và biện pháp thi hành Luật. Gần đây nhất, Thủ tướng Chính phủ ban hành Quyết định số 33/2026/QĐ-TTg về danh mục hệ thống AI có rủi ro cao, trong đó xác định các hệ thống AI rủi ro cao thuộc lĩnh vực ngân hàng. Trên cơ sở pháp lý này, Ngân hàng Nhà nước xây dựng dự thảo Thông tư nhằm cụ thể hóa các yêu cầu quản lý đối với việc ứng dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng.

Ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (Ngân hàng Nhà nước) phát biểu.

“Trong thực tế, AI đã được ứng dụng khá rộng rãi trong ngành Ngân hàng, từ chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền (AML), đến chatbot chăm sóc khách hàng, eKYC, xác thực điện tử. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích mang lại, AI cũng đặt ra nhiều rủi ro về an toàn thông tin, rủi ro mô hình, dữ liệu và trách nhiệm trong quá trình ra quyết định. Đây là cơ sở thực tiễn để Ngân hàng Nhà nước xây dựng dự thảo Thông tư nhằm thiết lập hành lang pháp lý cho việc triển khai AI trong toàn ngành”, ông Tiến nhấn mạnh.

Bài và ảnh: HỒNG ANH