Ngân hàng bước vào cuộc đua AI: Thắng thua nằm ở dữ liệu

Toàn cảnh buổi hội thảo

Ngày 5/8, Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ cùng Ủy ban Công nghệ và Ủy ban Chính sách của Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam tổ chức hội thảo "AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng". Phần lớn nội dung xoay quanh những con số về hiệu quả mà trí tuệ nhân tạo mang lại. Nhưng điều đáng chú ý nhất lại là cách các diễn giả định nghĩa lại bản chất cuộc đua.

Ở kỷ nguyên trước, lợi thế thuộc về ngân hàng số hóa nhanh nhất. Ở kỷ nguyên AI, lợi thế sẽ thuộc về ngân hàng làm chủ được dữ liệu và giữ được niềm tin khách hàng.

DỮ LIỆU TẠO NÊN KHÁC BIỆT

Phát biểu khai mạc, TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam mô tả một bước ngoặt đang diễn ra trong nội bộ ngành. Đó là việc từ các ngân hàng đang ở kỷ nguyên số hóa bước sang kỷ nguyên AI, xa hơn là mô hình ngân hàng AI.

Theo ông Tú, AI không còn dừng ở chatbot hay tự động hóa quy trình lặp lại, mà đã vào các khâu cốt lõi như tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới, quản lý tài sản.

Đồng thời, AI đang đẩy tài chính toàn diện đi xa hơn. Giá trị thực tế gồm siêu cá nhân hóa trải nghiệm và mở rộng biên độ đánh giá rủi ro để hàng triệu khách hàng dưới chuẩn truyền thống tiếp cận được vốn hợp pháp.

TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam

Nhưng ông Tú nhấn mạnh một quan hệ hai chiều giữa chất lượng dữ liệu và năng lực tư duy của AI. Theo đó, chất lượng dữ liệu quyết định năng lực tư duy của AI. Khi dữ liệu phân mảnh, thiếu nhất quán, không truy được nguồn gốc, mô hình sẽ kế thừa và khuếch đại sai lệch cũ, cho ra quyết định thiên lệch, xâm phạm quyền lợi khách hàng và đẩy ngân hàng vào rủi ro phi tài chính.

Ông Tú dẫn một con số đáng dừng lại: "Một nền tảng quản trị dữ liệu kém hiệu quả tiêu tốn trung bình 30% thời gian làm việc của tổ chức". Và ông mượn cảnh báo của giới công nghệ quốc tế rằng quản trị dữ liệu đã chạm "điểm bùng phát" — có thể là đòn bẩy chiến lược, nhưng cũng có thể là điểm nghẽn duy nhất làm đổ vỡ toàn bộ tham vọng AI của một tổ chức. Từ đó, ông đề xuất chuyển từ tư duy tuân thủ thụ động sang quản trị dữ liệu tăng cường bằng AI, theo ba chiều gồm quản trị phục vụ AI, quản trị bằng AI, và quản trị đối với chính các mô hình AI.

Câu chốt của ông định nghĩa lại cuộc chơi: "Cuộc đua ngân hàng số không còn là cuộc đua về thuật toán hay quy mô đầu tư công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng".

Các bài tham luận sau đó nói cùng một hướng. EY dẫn khảo sát cho thấy 79% tổ chức tài chính coi chất lượng dữ liệu là rào cản lớn nhất của AI và dù phần lớn ngân hàng đã thử nghiệm AI tạo sinh, chỉ khoảng 28% sáng kiến tự động hóa thực sự dùng AI tạo sinh hay AI tác tử, phần còn lại vẫn là công nghệ cũ. Theo EY, khoảng cách không nằm ở việc thiếu công nghệ AI mà ở độ trưởng thành của dữ liệu.

Đại diện ngân hàng Techcombank gói lại bằng một câu của người trong nghề: "Phần lớn công sức làm AI thực ra là công sức làm dữ liệu" và dẫn kết quả cụ thể: "Hệ thống phát hiện gian lận theo thời gian thực đã giữ lại hơn 100 tỷ đồng cho khách hàng, dữ liệu bổ sung giúp thêm 20% khách hàng tiếp cận được tín dụng".

VietinBank, ngân hàng có phần trình bày đậm số nhất, là ví dụ cho cả hai mặt. Ở khâu tín dụng, 70–85% dữ liệu tờ trình thẩm định đã được tự động hóa, hệ thống dự báo 65% khoản vỡ nợ với hệ số Gini trên 60%, gắn với 7.250 tỷ đồng dư nợ cuối kỳ tăng thêm. Nhưng bài học đầu tiên họ tự rút lại không nói về mô hình: "Khi khoảng cách năng lực giữa các mô hình ngôn ngữ lớn đang thu hẹp, thứ tạo khác biệt là dữ liệu, tri thức và ngữ cảnh nghiệp vụ".

QUẢN TRỊ TỐT ĐỂ TĂNG TỐC

Nếu dữ liệu là nơi quyết định thắng thua, thì quản trị là nơi giữ cho tốc độ không biến thành tai nạn. Phần trình bày của MB cho thấy rất rõ điều này. Cụ thể, năm 2025, số cuộc tấn công mạng giảm 19% nhưng tỷ lệ tổ chức chịu thiệt hại lại tăng, từ 46% lên 52%; khoảng cách từ lúc lỗ hổng được công bố đến lúc bị khai thác đã chuyển sang số âm, tức kẻ tấn công vào hệ thống trước cả khi bản vá ra đời. Trong bối cảnh đó, MB đúc kết một nguyên tắc giản dị: "AI trả thời gian lại cho chuyên gia, còn phán đoán và trách nhiệm vẫn thuộc về con người".

Bà Trần Thị Thanh Bích, Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ

Đó cũng là chỗ hành lang pháp lý đang được dựng lên. Theo bà Trần Thị Thanh Bích, Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, điểm lại khung pháp lý Việt Nam đã kịp xây trong khoảng hai năm: Luật Dữ liệu hiệu lực từ tháng 7/2025; Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân cùng nghị định hướng dẫn từ đầu năm 2026; Luật An ninh mạng từ giữa năm 2026; Luật Trí tuệ nhân tạo từ tháng 3/2026; cùng Luật Các tổ chức tín dụng đã siết kiểm soát nội bộ và bảo mật thông tin khách hàng từ 2024.

Với Luật Trí tuệ nhân tạo, như ông Đào Minh Tú diễn giải, đặt nguyên tắc gốc AI phục vụ con người, không thay thế thẩm quyền và trách nhiệm của con người. Vì tài chính – ngân hàng thuộc nhóm rủi ro cao, các ứng dụng AI buộc phải đánh giá tác động, giám sát bởi con người, kiểm soát dịch chuyển mô hình và lưu vết nhật ký toàn trình để hậu kiểm.

Theo dự thảo mà đại diện Cục Công nghệ thông tin (Ngân hàng Nhà nước) trình bày, ranh giới tự động hóa được vẽ bằng con số: AI chỉ được tự quyết giao dịch thanh toán dưới 100 triệu đồng với khách hàng cá nhân, 500 triệu với khách hàng tổ chức, và tự quyết cấp tín dụng dưới mức khoản vay giá trị nhỏ; vượt ngưỡng, người ký phải là người. Kèm theo là cơ chế ngắt khẩn cấp, quyền ghi đè, ba tuyến bảo vệ và hồ sơ trước khi vận hành. Dự thảo dự kiến hiệu lực từ 1/9/2026, các hệ thống AI đang chạy có hạn đến 1/3/2027 để tuân thủ.

Cách đọc đó khiến quản trị không còn là đối trọng của đổi mới. Như ông Tú khẳng định và bà Bích đồng tình, hệ thống quản trị tốt không phải để kìm hãm phát triển, mà để ngân hàng tự tin tăng tốc một cách có trách nhiệm. Trong một ngành mà sản phẩm thật sự là niềm tin, đó không phải khẩu hiệu. Bởi lẽ, một quyết định tự động sai, nhân với hàng triệu lượt, có thể thổi bay uy tín mà ngân hàng mất nhiều năm mới dựng.