AI giúp ngân hàng 'hiểu' khách hàng, nâng chất lượng dịch vụ
Từ chấm điểm tín dụng đến cảnh báo gian lận, AI (trí tuệ nhân tạo) đang đi sâu vào hoạt động của các tổ chức tín dụng - ngân hàng. Có ngân hàng tới 95% giao dịch trên kênh số, vấn đề đặt ra là khai thác dữ liệu thế nào để phục vụ khách hàng tốt hơn và kiểm soát rủi ro.
Sáng 30/9, tại TP. Hồ Chí Minh, IDG phối hợp với Viện Nghiên cứu phát triển TP. Hồ Chí Minh, Trường Đại học Kinh tế – Luật, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam và Hội Truyền thông số Việt Nam tổ chức Diễn đàn Ngân hàng Bán lẻ Việt Nam 2026, với chủ đề “Ngân hàng tương lai cùng AI: Tái định hình dịch vụ và hệ sinh thái tài chính”.
Các ý kiến tại diễn đàn tập trung làm rõ khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để nâng chất lượng phục vụ, mở rộng tiếp cận tài chính và kiểm soát rủi ro.

TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam phát biểu tại Diễn đàn. Ảnh: Ngô Hải
Từ giao dịch số đến dịch vụ phù hợp
Phát biểu khai mạc diễn đàn, TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, tính đến tháng 8/2026, chỉ số thanh toán không dùng tiền mặt trong nền kinh tế đã đạt hơn 21 tỷ giao dịch. Cùng với đó, xét theo giá trị đạt hơn 260,6 triệu tỷ đồng, tăng tương ứng 34,56% và 13,26% so với cùng kỳ. Nhiều ngân hàng hiện có tới 95% giao dịch được thực hiện trên kênh số. Quy mô này tạo nguồn dữ liệu quan trọng để các tổ chức tín dụng (TCTD) hiểu nhu cầu, hành vi và khả năng tài chính của khách hàng, qua đó cải thiện dịch vụ và chất lượng đánh giá tín dụng.
Theo TS. Đào Minh Tú, ngành Ngân hàng đang chuyển từ số hóa hoạt động sang xây dựng nền ngân hàng dựa trên dữ liệu và AI. Công nghệ đang từng bước hỗ trợ chấm điểm tín dụng, thẩm định khoản vay, phát hiện gian lận và chăm sóc khách hàng. Giá trị của quá trình chuyển đổi được thể hiện ở khả năng phục vụ khách hàng tốt hơn, quản trị rủi ro hiệu quả hơn, đồng thời bảo đảm an toàn và minh bạch.
Làm rõ yêu cầu phục vụ khách hàng, TS. Chu Khánh Lân, Phó Vụ trưởng Vụ Dự báo, thống kê, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cho rằng, khi khoảng 89% người từ 15 tuổi trở lên đã có tài khoản, chuyển đổi số cần đi sâu vào mức độ sử dụng dịch vụ thực chất, phù hợp nhu cầu và chi phí hợp lý. Kênh số và AI có thể giảm chi phí phục vụ, hỗ trợ đánh giá khách hàng ít lịch sử tín dụng. Với doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh, dữ liệu giao dịch, dòng tiền được chuẩn hóa có thể trở thành cơ sở hỗ trợ tiếp cận vốn chính thức.
Trong khi đó, bà Nguyễn Thị Mỹ Hạnh, Phó Tổng Giám đốc MSB cho rằng việc kết hợp bảo mật, tối ưu tài chính và cá nhân hóa trong thiết kế dịch vụ. Các giải pháp được ngân hàng giới thiệu hướng tới nhu cầu riêng của khách hàng nhận lương, khách hàng kinh doanh và khách hàng ưu tiên, từ thanh toán, tiếp cận nguồn tài chính đến quản lý tiền nhàn rỗi. Việc hiểu mục tiêu tài chính, cấu trúc tài sản và khẩu vị rủi ro cũng giúp ngân hàng định hướng sản phẩm tiền gửi, đầu tư phù hợp hơn. Quá trình này đi cùng bảo mật nhiều lớp và cơ chế để người dùng chủ động thiết lập mức bảo vệ.
Khả năng khai thác dữ liệu để nâng chất lượng phục vụ còn được mở rộng sang hoạt động phân bổ vốn. Ông Trần Hoài Phương, Giám đốc Ngân hàng Doanh nghiệp, HDBank cho biết, ngân hàng định hướng kết hợp dữ liệu môi trường, xã hội và quản trị (ESG) với AI để hỗ trợ sàng lọc, cảnh báo sớm và theo dõi danh mục tín dụng. Nền tảng hiện có là toàn bộ tín dụng doanh nghiệp áp dụng hệ thống quản lý rủi ro môi trường và xã hội; giải ngân xanh năm 2025 đạt 10.899 tỷ đồng, tăng 28%. Việc bổ sung năng lực phân tích dữ liệu hướng tới hỗ trợ ngân hàng đánh giá rủi ro và đồng hành với nhu cầu chuyển đổi của doanh nghiệp.
Dữ liệu tin cậy tạo nền tảng kết nối
Để AI hỗ trợ đánh giá khách hàng và phân bổ vốn hiệu quả hơn, ngân hàng cần nguồn dữ liệu đủ tin cậy. Đây cũng là vấn đề được đặt ra tại diễn đàn khi thông tin phục vụ thẩm định còn nằm ở nhiều hệ thống, từ dữ liệu tín dụng, thuế, hải quan đến đăng ký doanh nghiệp và thông tin tài chính khách hàng.

Ông Nguyễn Đức Lệnh, Phó Giám đốc NHNN chi nhánh Khu vực 2 nhấn mạnh việc phối hợp giữa các cơ quan để kết nối, chia sẻ những nguồn dữ liệu. Ảnh: Th. Bình
Theo ông Nguyễn Đức Lệnh, Phó Giám đốc NHNN chi nhánh Khu vực 2, hoạt động phối hợp giữa các cơ quan để kết nối, chia sẻ những nguồn dữ liệu này sẽ tạo thêm cơ sở cho các TCTD phát triển dịch vụ tín dụng. Điều kiện là thông tin phải đầy đủ, chính xác, minh bạch và có cơ sở pháp lý. Khi có cơ sở dữ liệu tốt, ngân hàng thuận lợi hơn trong thu thập thông tin, thẩm định khách hàng, rút ngắn thời gian xét duyệt và quyết định cho vay.
Chất lượng dữ liệu vì vậy gắn trực tiếp với khả năng mở rộng cho vay điện tử, cho vay tín chấp và cho vay dựa trên dòng tiền. Với doanh nghiệp nhỏ, hộ kinh doanh, thông tin tài chính và giao dịch được chuẩn hóa có thể cung cấp thêm căn cứ để ngân hàng đánh giá hoạt động kinh doanh, nhu cầu vốn và khả năng trả nợ. Công nghệ hỗ trợ xử lý thông tin nhanh hơn, còn dữ liệu đáng tin cậy giúp nâng chất lượng đánh giá.
Bà Võ Thị Trung Trinh, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TP. Hồ Chí Minh, đề xuất cách tiếp cận xác minh thông tin tại nguồn thông qua kết nối hợp pháp, có kiểm soát. Định danh liên thông con người, doanh nghiệp và tài sản có thể rút ngắn quá trình xác minh, tăng độ tin cậy của đầu vào và tạo điều kiện số hóa toàn bộ quy trình.
Theo hướng này, thay vì sao chép toàn bộ hồ sơ, các bên truy xuất đúng thông tin cần xác minh theo thời gian thực. Việc chuẩn hóa định danh, dữ liệu tham chiếu và giao diện kết nối dùng chung sẽ hỗ trợ quá trình trao đổi thông tin. Đây là những hướng hợp tác được đề xuất để phát triển hạ tầng dữ liệu và hệ sinh thái tài chính của thành phố.
Tuy nhiên, kết nối rộng hơn cũng đòi hỏi kiểm soát chặt quyền truy cập, mục đích sử dụng và trách nhiệm của từng bên. Bà Trinh nhấn mạnh an toàn dữ liệu phải được thiết kế đồng thời với kiến trúc dữ liệu. Đối với ứng dụng AI trong tài chính, cần truy xuất được nguồn thông tin, người phê duyệt và quá trình ra quyết định, trên nguyên tắc AI hỗ trợ, con người quyết định và chịu trách nhiệm.
Yêu cầu này cần được duy trì xuyên suốt từ thiết kế sản phẩm đến thẩm định và phục vụ khách hàng. Mô hình phải được kiểm thử, giám sát thường xuyên; kết quả phân tích cần có cơ chế xem xét lại khi phát sinh bất thường. Khi mở rộng dịch vụ qua các đối tác công nghệ, ngân hàng cũng cần phối hợp chia sẻ cảnh báo và ứng phó sự cố. Qua đó, khả năng xử lý nhanh và cá nhân hóa dịch vụ mới gắn được với chất lượng tín dụng, an toàn giao dịch và niềm tin của người dùng.

Lãnh đạo đơn vị tổ chức, ngân hàng và doanh nghiệp công nghệ tài chính tham quan các sản phẩm mới ứng dụng AI trong hoạt động tín dụng - Ảnh: Thạch Bình


