[Emagazine] Từ Digital Banking đến Data Banking: Cuộc chuyển mình của ngành Ngân hàng trong kỷ nguyên dữ liệu và AI

1 giờ trước Gốc

Sau 5 năm triển khai mạnh mẽ chuyển đổi số, ngành Ngân hàng Việt Nam đã đi một chặng đường dài, từ số hóa giao dịch, mở rộng thanh toán không dùng tiền mặt, phát triển ngân hàng số đến kiến tạo các hệ sinh thái tài chính ngày càng thông minh, kết nối và lấy khách hàng làm trung tâm. Khi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược và trí tuệ nhân tạo dần đi vào trung tâm hoạt động ngân hàng, cuộc cạnh tranh không còn nằm ở việc ngân hàng nào số hóa nhanh hơn, mà ở khả năng chuyển hóa dữ liệu thành tri thức, từ tri thức thành quyết định và cuối cùng thành giá trị cho khách hàng.

Có một thời, sức mạnh của một ngân hàng được đo bằng số lượng chi nhánh. Sau đó, Internet, điện thoại thông minh và công nghệ tài chính đã thay đổi căn bản cuộc chơi. Khách hàng có thể chuyển tiền, mở tài khoản, gửi tiết kiệm, thanh toán hóa đơn hay vay vốn trên môi trường số. Ngân hàng từ một “địa điểm” dần trở thành một “dịch vụ” có thể hiện diện ở bất kỳ đâu.

Bà Phùng Nguyễn Hải Yến, Phó Tổng Giám đốc Vietcombank cho rằng lịch sử phát triển của ngành Ngân hàng có thể chia thành ba giai đoạn: Branch Banking, khi mạng lưới chi nhánh là lợi thế cạnh tranh; Digital Banking, khi công nghệ số trở thành động lực tăng trưởng; và hiện nay là Data Banking.

Nếu trước đây ngân hàng tìm cách mở thêm chi nhánh để tiếp cận khách hàng thì nay dữ liệu trở thành hạ tầng chiến lược mới. Trong thời đại Generative AI và AI Agents, theo Vietcombank, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở việc ngân hàng nào sở hữu nhiều dữ liệu hơn mà ở khả năng chuyển hóa dữ liệu thành tri thức, thành quyết định và cuối cùng thành giá trị cho khách hàng cũng như chính ngân hàng.

Sự chuyển dịch này diễn ra trên nền tảng chuyển đổi số ngày càng vững chắc. Năm năm trước, Quyết định số 810/QĐ-NHNN ban hành Kế hoạch chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2025, định hướng đến năm 2030 xác định lấy người dân và doanh nghiệp làm trung tâm phục vụ. Đến nay, nhiều dịch vụ từng được coi là sản phẩm của tương lai đã trở nên quen thuộc như mở tài khoản bằng định danh điện tử, xác thực sinh trắc học, thanh toán một chạm, giao dịch trên ứng dụng và vay vốn trực tuyến.

Trong bối cảnh Nghị quyết số 57-NQ/TW xác định phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là đột phá quan trọng hàng đầu, ngành Ngân hàng tiếp tục kiện toàn Ban Chỉ đạo, xây dựng các kế hoạch gắn với khoa học, công nghệ, dữ liệu, Đề án 06 và an toàn hệ thống.

Những định hướng đó đã chuyển hóa thành kết quả cụ thể.

Nếu Digital Banking là bước chuyển đưa ngân hàng lên môi trường số thì Data Banking đang mở ra một giai đoạn sâu hơn, nơi dữ liệu và AI trực tiếp tham gia vào phân tích, dự báo và ra quyết định.

Theo Vietcombank, một ngân hàng có thể sở hữu lượng dữ liệu rất lớn nhưng chưa thể trở thành “ngân hàng dữ liệu” nếu quyết định quản trị chủ yếu dựa vào kinh nghiệm hoặc dữ liệu còn phân tán. Trong mô hình Data Banking, dữ liệu phải được kết nối, chuẩn hóa và sử dụng thống nhất trong toàn tổ chức, đồng thời đáp ứng bốn tiêu chí: “Đúng - Đủ - Sạch - Sống”.

“Đúng” là phản ánh chính xác thực tế; “Đủ” là bao phủ đầy đủ các chiều thông tin; “Sạch” là được kiểm soát về chất lượng, hạn chế sai lệch và trùng lặp; “Sống” là được cập nhật liên tục. Đây là điều kiện tiên quyết để AI hoạt động hiệu quả. Khi dữ liệu được kết nối và khai thác tốt, ngân hàng có thể dự báo hành vi khách hàng, nhận diện sớm rủi ro, đưa ra đề xuất phù hợp và tối ưu hoạt động trước khi vấn đề xuất hiện.

Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc Khối Công nghệ thông tin, Giám đốc Khối Dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo VietinBank cho rằng, nếu Core Banking từng tạo ra cuộc cách mạng số hóa hoạt động ngân hàng thì dữ liệu và AI đang tái định nghĩa logic tồn tại của ngân hàng. Trong nền kinh tế số, điều cần tối ưu không còn chỉ là quy trình mà là khả năng học hỏi, dự báo và ra quyết định.

Tại VietinBank, hơn 50 sáng kiến AI và Machine Learning đã được triển khai trong nhiều lĩnh vực. Hơn 100.000 cơ hội bán hàng được khai thác thông qua các mô hình dữ liệu và phân tích nâng cao. Trợ lý ảo VietinBank Genie hỗ trợ trả lời khoảng 15.000 câu hỏi mỗi ngày, giúp rút ngắn tới 95% thời gian tra cứu văn bản của cán bộ, nhân viên.

Ở góc nhìn quốc tế, ông Guillaume de Gantès, Lãnh đạo mảng Ngân hàng và Dịch vụ tài chính của McKinsey & Company cho rằng AI đang trở thành trung tâm của mọi hoạt động ngân hàng. Lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về những tổ chức có khả năng tích hợp AI vào vận hành, quản trị rủi ro và chăm sóc khách hàng ở quy mô lớn.

Theo ông, các ngân hàng đang bước vào cuộc đua để trở thành “ngân hàng chính” của khách hàng - nơi người dùng lựa chọn đầu tiên khi phát sinh nhu cầu tài chính. Muốn vậy, ngân hàng phải hiểu khách hàng hơn, dự báo nhu cầu sớm hơn và mang lại trải nghiệm liền mạch. Tuy nhiên, AI chỉ thực sự tạo giá trị khi đi cùng nền tảng dữ liệu chất lượng, mô hình quản trị linh hoạt và sự thay đổi trong cách tổ chức vận hành.

Ông Shobhit Awasthi, chuyên gia chuyển đổi số và AI của McKinsey & Company cũng cho rằng khoảng cách lớn nhất hiện nay nằm giữa mục tiêu “lấy khách hàng làm trung tâm” và trải nghiệm thực tế. Trong khi đó, ông Robin Speculand cho rằng AI không nên chỉ phục vụ mục tiêu tăng doanh thu mà cần giúp ngân hàng nhận diện đúng nhu cầu, đúng thời điểm để tạo ra những tương tác có giá trị thực sự.

Tại Việt Nam, cuộc cạnh tranh về trải nghiệm khách hàng ngày càng rõ nét. PVcomBank cho phép toàn bộ quy trình mở tài khoản trên PVConnect được thực hiện trong khoảng một đến ba phút thông qua eKYC và kết nối VNeID. TPBank phát triển hệ thống LiveBank hoạt động 24 giờ mỗi ngày, kể cả cuối tuần và ngày lễ. Các mô hình tương tự như MB SmartBank, VPBank NEO Express hay ONEBANK của Nam A Bank cũng lần lượt ra đời.

Ông Nguyễn Hoàng Linh, Tổng Giám đốc MSB cho biết chuyển đổi số tại MSB không phải dự án có điểm kết thúc mà là hành trình nâng cấp không ngừng. MSB hướng tới trở thành Smart Bank, không chỉ thông minh về công nghệ mà còn “thông minh trong cách hiểu người dùng”.

Tuy nhiên, ngân hàng càng số hóa sâu, yêu cầu về an ninh, an toàn càng cấp thiết. Việc mở rộng kết nối API, sử dụng điện toán đám mây, dịch vụ bên thứ ba và AI làm gia tăng bề mặt tấn công. Các hình thức tấn công mạng, lừa đảo trực tuyến, giả mạo bằng AI và Deepfake ngày càng tinh vi.

Hệ thống thông tin hỗ trợ quản lý, giám sát và phòng ngừa rủi ro gian lận trong hoạt động thanh toán SIMO là một ví dụ về sử dụng dữ liệu và công nghệ để trực tiếp bảo vệ khách hàng. Hệ thống đã triển khai tới 147 đơn vị. Tính đến hết ngày 30/6/2026, SIMO đã cảnh báo hơn 4,6 triệu lượt khách hàng; hơn 1,5 triệu lượt đã tạm dừng hoặc hủy giao dịch sau cảnh báo, với tổng số tiền giao dịch tương ứng hơn 5,2 nghìn tỷ đồng.

AI cũng đặt ra yêu cầu hoàn thiện hành lang pháp lý. Theo ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, NHNN, nhiều ngân hàng đã ứng dụng AI trong phân tích hành vi tiêu dùng, thanh toán, chấm điểm tín dụng, tự động hóa nghiệp vụ và hỗ trợ khách hàng.

NHNN đang xây dựng, hoàn thiện chính sách tạo hành lang pháp lý cho AI; dự kiến trong quý III/2026, Cục Công nghệ thông tin sẽ trình Thống đốc NHNN ban hành Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và các điều kiện triển khai AI trong hoạt động ngân hàng. Dữ liệu đưa vào AI phải có nguồn gốc rõ ràng, được kiểm soát truy cập, phân quyền và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân.

Theo ông Lê Anh Dũng, Phó Vụ trưởng Vụ Thanh toán, NHNN, phát triển thanh toán không dùng tiền mặt và chuyển đổi số phải luôn đi đôi với bảo đảm an ninh, an toàn, qua đó củng cố niềm tin của người dân đối với dịch vụ ngân hàng.

Nhìn về phía trước, theo ông Phạm Anh Tuấn, Vụ trưởng Vụ Thanh toán, NHNN, ngành Ngân hàng sẽ tiếp tục hoàn thiện thể chế; nâng cấp hạ tầng công nghệ, bảo đảm an toàn, an ninh hệ thống; đặc biệt chú trọng xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung của ngành, tiến tới ra quyết định dựa trên dữ liệu. Đồng thời, ngành sẽ tăng cường kết nối, chia sẻ dữ liệu với các bộ, ngành để mở rộng hệ sinh thái số, phát triển dịch vụ ngân hàng số và thanh toán số.

Chiến lược chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 tiếp tục xác định người dân và doanh nghiệp là trung tâm, chủ thể và động lực chính. Dữ liệu được xác định là nền tảng cốt lõi, tài sản quan trọng và nguồn lực chiến lược, quyết định hiệu quả chuyển đổi số, năng lực cạnh tranh và khả năng tạo giá trị mới.

Hơn hai thập kỷ trước, Core Banking từng tạo ra cuộc cách mạng khi giúp tập trung dữ liệu giao dịch, số hóa quy trình và mở rộng năng lực vận hành. Ngày nay, dữ liệu và AI đang mở ra một cuộc cách mạng mới. Nếu Core Banking giúp ngân hàng số hóa những gì đang làm thì dữ liệu và AI đặt ra khả năng thay đổi cách ngân hàng suy nghĩ về những gì cần làm.

Một ngân hàng trong tương lai có thể nhận biết nhu cầu khách hàng trước khi nhu cầu được nói ra, phát hiện rủi ro trước khi tổn thất xảy ra và phục vụ hàng triệu khách hàng theo những cách ngày càng cá nhân hóa. Nhưng tốc độ không thể đánh đổi bằng an toàn, cá nhân hóa không thể đánh đổi bằng quyền riêng tư và AI không thể thay thế trách nhiệm quản trị.

Bởi vậy, hành trình tiếp theo không còn đơn thuần là cuộc đua đưa thêm công nghệ vào hệ thống. Đó là hành trình xây dựng một mô hình ngân hàng biết khai thác nhưng đồng thời bảo vệ dữ liệu, biết sử dụng nhưng kiểm soát được AI, vận hành nhanh hơn nhưng vẫn an toàn hơn và luôn lấy lợi ích khách hàng làm trung tâm.