Các ngân hàng đang khai thác AI như thế nào?

Ứng dụng AI gắn với hiệu quả thực tế

Tại Phiên tọa đàm cấp cao trong khuôn khổ Hội thảo và Triển lãm Smart Banking 2026, đại diện Ngân hàng Nhà nước, các ngân hàng thương mại và doanh nghiệp công nghệ đã chia sẻ kinh nghiệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), từ nâng cao năng suất, cải thiện trải nghiệm khách hàng đến thay đổi mô hình vận hành.

Phiên tọa đàm cấp cao trong khuôn khổ Hội thảo và Triển lãm Smart Banking 2026.

Thực tế triển khai tại các ngân hàng cho thấy, AI không còn chỉ được xem là công cụ hỗ trợ một số công đoạn riêng lẻ mà đang từng bước trở thành năng lực phục vụ hoạt động kinh doanh. Dù vậy, việc lựa chọn ứng dụng cần gắn với hiệu quả thực tế, thay vì chạy theo công nghệ.

Chia sẻ kinh nghiệm tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), bà Phùng Nguyễn Hải Yến, Phó Tổng giám đốc ngân hàng, cho biết nguồn lực đầu tư của mỗi ngân hàng đều có giới hạn, vì vậy việc lựa chọn ứng dụng AI phải dựa trên hiệu quả mang lại.

Vietcombank hiện áp dụng khung đánh giá DVF với ba tiêu chí: Desirability (có đáng làm hay không), Viability (có mang lại hiệu quả hay không) và Feasibility (có khả thi hay không). Theo đó, mỗi đề xuất ứng dụng AI được xem xét trên nhiều khía cạnh, từ khả năng gia tăng doanh thu, lợi nhuận, cải thiện trải nghiệm khách hàng, giảm thiểu rủi ro đến chi phí triển khai và vận hành dài hạn.

Theo bà Yến, ứng dụng AI không nên chỉ dừng ở việc tự động hóa từng công đoạn mà cần xem xét lại toàn bộ quy trình để tạo ra thay đổi thực chất. Đồng thời, ngân hàng phải xác định rõ trách nhiệm, mức độ sai số có thể chấp nhận và không đánh đổi an toàn để lấy hiệu quả kinh doanh.

Tại Ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), định hướng ứng dụng AI cũng gắn với các mục tiêu kinh doanh cụ thể. Ông Nguyễn Anh Tuấn, Phó Tổng Giám đốc Techcombank, cho biết ngân hàng đang chuyển từ chuyển đổi số sang chuyển đổi AI, hướng tới đưa công nghệ này trở thành năng lực cốt lõi.

Theo ông Tuấn, mọi sáng kiến đầu tư công nghệ đều phải xuất phát từ bài toán kinh doanh cụ thể, với sự phối hợp giữa bộ phận nghiệp vụ và công nghệ. Thực tế, việc ứng dụng AI vào một số hoạt động phát triển công nghệ tại Techcombank đã giúp năng suất tăng khoảng 20 - 30%.

Với khoảng 18 triệu khách hàng và 12.000 nhân viên, Techcombank xác định AI là công cụ quan trọng để phân tích, dự báo nhu cầu và cung cấp sản phẩm, dịch vụ phù hợp với từng khách hàng. Để thực hiện mục tiêu này, ngân hàng cần xây dựng hệ thống tri thức nội bộ, chuẩn hóa dữ liệu và bảo đảm an toàn thông tin.

Đại diện Ngân hàng Nhà nước, các ngân hàng thương mại và doanh nghiệp công nghệ đã chia sẻ tại toạ đàm.

Đầu tư nhân lực để AI phát huy hiệu quả

Cùng với việc đưa AI vào các nghiệp vụ, yêu cầu đặt ra đối với các ngân hàng là xây dựng nền tảng dữ liệu, hạ tầng công nghệ và đội ngũ nhân sự đủ năng lực để vận hành công nghệ này.

Chia sẻ tại tọa đàm, ông Đoàn Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Ngân hàng Nhà nước, cho rằng để khai thác hiệu quả AI, ngành Ngân hàng cần phát triển đồng bộ các năng lực về pháp lý, dữ liệu, hạ tầng công nghệ, nguồn nhân lực và quản trị.

Theo ông Hải, các ngân hàng cần xây dựng nền tảng dữ liệu đầy đủ, chính xác, được cập nhật thường xuyên, bảo đảm khả năng liên thông giữa các hệ thống. Hạ tầng công nghệ cũng phải đáp ứng yêu cầu xử lý dữ liệu lớn, có khả năng mở rộng và tích hợp AI vào các quy trình nghiệp vụ.

Đặc biệt, khi các AI tạo sinh (AI Agent) ngày càng có khả năng tự thực hiện công việc, ngân hàng cần xây dựng mô hình quản trị tương xứng, xác định rõ phạm vi hoạt động, quyền hạn và trách nhiệm kiểm soát. AI càng được trao nhiều quyền tự chủ thì yêu cầu quản lý, giám sát càng phải chặt chẽ.

Từ thực tế tại Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam (VietinBank), ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng giám đốc ngân hàng, nhận định AI sẽ làm thay đổi đáng kể vai trò của bộ phận công nghệ thông tin. Khi các đơn vị nghiệp vụ có thể tự cấu hình AI Agent hoặc sử dụng AI hỗ trợ lập trình, ranh giới giữa nhân sự công nghệ và kinh doanh sẽ ngày càng thu hẹp.

Theo ông Lân, đội ngũ công nghệ cần chuyển từ vai trò chủ yếu lập trình sang giải quyết các bài toán kinh doanh. Mô hình tổ chức cũng sẽ linh hoạt hơn, với những nhóm nhân sự nhỏ kết hợp cùng AI Agent để thực hiện công việc.

Đáng chú ý, ông Lân dự báo trong khoảng 3 năm tới, có thể khoảng 50% giao dịch ngân hàng được thực hiện thông qua AI Agent. Khi đó, khách hàng có thể sử dụng trợ lý tài chính AI để thực hiện giao dịch thay vì trực tiếp thao tác trên ứng dụng ngân hàng.

Ở góc độ doanh nghiệp công nghệ, ông Vũ Thanh Tùng, Tổng Giám đốc Công ty cổ phần GreenNode, cho rằng Việt Nam nên ưu tiên phát triển các ứng dụng AI phục vụ nghiệp vụ chuyên biệt thay vì đầu tư dàn trải vào những mô hình nền tảng đòi hỏi nguồn lực lớn.

Theo ông Tùng, những thách thức hiện nay gồm chi phí đầu tư hạ tầng, thời gian tiếp cận thiết bị công nghệ tiên tiến và sự thiếu hụt nhân lực vận hành hệ thống AI quy mô lớn. Do đó, cần tăng cường hợp tác giữa ngân hàng, doanh nghiệp công nghệ và các cơ sở đào tạo.

Bên cạnh hạ tầng và dữ liệu, phát triển nhân lực cũng là yêu cầu được các ngân hàng đặt ra trong quá trình chuyển đổi AI. Bà Phùng Nguyễn Hải Yến nhận định, công nghệ AI có thể ngày càng rẻ và dễ tiếp cận, nhưng năng lực của một tổ chức phải mất nhiều năm để tích lũy. Vì vậy, đầu tư vào con người cần được thực hiện ngay từ bây giờ.

Đại diện Techcombank cho biết ngân hàng đặt mục tiêu trong năm 2026 có 90% nhân viên sử dụng AI thường xuyên, phát triển khoảng 300 nhân sự có khả năng xây dựng giải pháp AI và 100 nhân sự chuyên sâu về kỹ thuật.

Nhấn mạnh yêu cầu chung đối với ngành Ngân hàng, ông Đoàn Thanh Hải cho rằng điều quan trọng không phải ngân hàng sử dụng mô hình AI nào, mà là công nghệ đó giải quyết được bài toán gì, mang lại hiệu quả ra sao và được quản trị như thế nào. Khi AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động ngân hàng, xây dựng cơ chế quản trị phù hợp và kiểm soát rủi ro là yêu cầu quan trọng nhằm khai thác hiệu quả công nghệ, đồng thời bảo đảm hoạt động an toàn, ổn định.