AI là 'chìa khóa' cho ngân hàng số Việt Nam bứt phá

Chiều ngày 24/9, tại tọa đàm Lãnh đạo ngân hàng với chủ đề “Xây dựng Ngân hàng vận hành bằng AI: Cuộc cách mạng trong ngành Ngân hàng”, ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) cho biết, AI đã trở thành công cụ hỗ trợ không thể thiếu trong hoạt động ngân hàng.

Khảo sát của McKinsey năm 2024 ghi nhận 65% tổ chức toàn cầu đã ứng dụng AI định kỳ, đặc biệt trong phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro. Báo cáo Deloitte cũng dự báo, các ngân hàng hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27%-35% nhờ AI, với doanh thu bình quân trên mỗi nhân viên tăng thêm tới 3,5 triệu USD vào năm 2026.

Tại Việt Nam, chuyển đổi số ngành Ngân hàng trong những năm gần đây đạt được nhiều kết quả ấn tượng. Tỷ lệ thanh toán không dùng tiền mặt tăng trưởng nhanh, số lượng giao dịch trực tuyến và qua di động tăng gấp nhiều lần so với trước. Nhiều ngân hàng thương mại đã chủ động đầu tư xây dựng nền tảng ngân hàng số, phát triển ứng dụng Chatbot, trợ lý ảo, ứng dụng AI trong thẩm định tín dụng, quản lý gian lận.

Theo các chuyên gia, một thách thức lớn khi các ngân hàng ứng dụng AI đó là chi phí.

Trả lời câu hỏi "động lực nào thúc đẩy sự chuyển dịch này?", TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, cho rằng sự dịch chuyển này được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố như: biên lợi nhuận truyền thống chịu áp lực; chi phí vận hành đòi hỏi tái cấu trúc ở cấp độ sâu hơn; khách hàng - đặc biệt là thế hệ số - mong đợi các dịch vụ dự đoán trước được nhu cầu, phản hồi tức thời và cá nhân hóa.

Đồng thời, cạnh tranh từ Fintech, Bigtech và các nền tảng thương mại số đang lấn sân sang dịch vụ tài chính ngày càng mạnh mẽ trong khi rủi ro gian lận, tấn công mạng, rửa tiền ngày càng tinh vi. Khung pháp lý cũng đang phát triển theo hướng yêu cầu minh bạch mô hình, khả năng giải trình và quản trị rủi ro bài bản hơn. Bối cảnh này tạo nên sức ép buộc ngành Ngân hàng phải bước sang giai đoạn AI là nền tảng, thay vì là tiện ích.

Theo các chuyên gia, một thách thức lớn khi các ngân hàng ứng dụng AI đó là chi phí. Theo thống kê, chi phí chuẩn bị dữ liệu chiếm từ 15% đến 25% tổng ngân sách dự án, thậm chí lên tới 30-40% đối với các dự án phức tạp tại ngân hàng. Thậm chí, một số báo cáo cho thấy 70% tổng chi phí AI thực tế là các chi phí ẩn không lường trước được.

Về hạ tầng, việc xây dựng và vận hành một hồ sơ dữ liệu tập trung hàng ngày có thể tiêu tốn khoảng từ 3 - 4 triệu USD mỗi năm, trong đó chi phí xử lý chiếm khoảng 50-60%.

Mặc dù chi phí đầu tư cho AI rất lớn, song ông Phan Thanh Đức, Giảng viên cao cấp, Trưởng Khoa CNTT và Kinh tế số, Học viện Ngân hàng, cho rằng hiện nay 90% doanh nghiệp đầu tư vào AI, nhưng chỉ 1% đạt được mức độ trưởng thành về AI. “Làm thế nào để tránh được bẫy thất bại?”, ông Đức đặt vấn đề và cho biết các ngân hàng thương mại đều sử dụng kho dữ liệu khổng lồ từ lịch sử 20-30 năm tín dụng, dữ liệu hành vi khách hàng… Nhưng việc có dữ liệu và sử dụng cho AI hiệu quả là hai câu chuyện khác nhau. “Ngân hàng chịu nhiều áp lực từ quy định pháp lý và Fintech. Nên vẫn còn những thách thức lớn trong việc khai thác AI một cách hiệu quả", ông Đức nhấn mạnh.

Ở góc độ ngân hàng, đại diện ACB cũng thừa nhận ngân hàng thu thập được nhiều dữ liệu nhưng làm sao sử dụng và khai thác được dữ liệu là bài toán không đơn giản. Hiện, ngân hàng cũng đang trong quá trình vừa tận dụng nền tảng đang đầu tư cho kinh doanh, vừa hòa dữ liệu tại hệ thống cũ và mới cho kinh doanh mới.

Để giúp các tổ chức tín dụng vượt qua các thách thức và nắm bắt cơ hội, Vụ trưởng Vụ Thanh toán cho biết, NHNN xác định 4 nhóm nhiệm vụ trọng tâm trong thời gian tới gồm: Hoàn thiện thể chế nhằm khuyến khích ứng dụng AI, đảm bảo an toàn hệ thống. Phát triển hạ tầng số và dữ liệu và đầu tư nguồn lực và nhân lực. Đồng thời, tăng cường phối hợp với Fintech, BigTech, các tổ chức quốc tế; đẩy mạnh giáo dục tài chính để người dân sử dụng dịch vụ ngân hàng số một cách an toàn, hiệu quả.

Thanh Hoa