Tương lai cứ 3 nhân viên ngân hàng sẽ làm cùng 10 'nhân sự' AI

Ngành ngân hàng chuyển mình với AI

"Hiện tôi quản lý cả đội ngũ công nghệ và bán lẻ. Nhưng gần đây, ranh giới giữa hai nhóm này gần như không còn nữa. Mô hình vận hành của một ngân hàng hiện rất linh động. Đội ngũ công nghệ, kinh doanh, AI và dữ liệu sẽ liên tục làm việc cùng nhau, thay vì chia nhóm cứng nhắc như trước", ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó tổng giám đốc VietinBank nói tại diễn đàn Smart Banking 2026.

Ông Lân cho biết, trước đây mỗi nhóm dự án sẽ gồm khoảng 10 nhân sự đã là tối ưu. Nhưng sắp tới, mô hình này sẽ còn tinh gọn hơn nữa, khi các khâu lập trình cơ bản sẽ được tự động hóa bởi AI Agent.

"Khả năng cao mỗi nhóm sẽ chỉ gồm ba người kết hợp cùng khoảng mười trợ lý AI Agent hỗ trợ phía sau. Mô hình này giúp tổ chức chia nhỏ công việc, phản ứng linh hoạt và tạo ra hiệu quả kinh doanh", lãnh đạo VietinBank nhận định.

Tuy nhiên, việc đưa AI vào vận hành thực tế không đồng nghĩa với việc chạy đua công nghệ. Bà Phùng Nguyễn Hải Yến, Phó tổng giám đốc Vietcombank nhấn mạnh, nguồn lực của bất kỳ tổ chức nào cũng có giới hạn, do đó nhà băng này áp dụng ba tiêu chí trước khi phê duyệt bất kỳ dự án AI nào.

Theo bà Yến, trước hết việc ứng dụng AI phải trả lời được câu hỏi có thực sự đáng làm để cải thiện trải nghiệm khách hàng hay không, có mang lại hiệu quả kinh tế so với chi phí đầu tư hay không. Và quan trọng nhất là có khả thi về mặt hạ tầng, cũng như con người tại thời điểm xem xét hay không.

Bà Phùng Nguyễn Hải Yến, Phó tổng giám đốc Vietcombank. Ảnh: Minh Sơn

"AI hiện nay không thể đưa vào từng khâu nhỏ lẻ, mà phải đặt trong tổng thể cả một quy trình vận hành. Trong ngành ngân hàng, chúng tôi tuyệt đối không bao giờ đánh đổi việc quản trị rủi ro lấy công nghệ. Lãnh đạo phải nhìn thấy được tỷ lệ sai số có thể chấp nhận của mô hình để ra quyết định, bảo đảm mọi ứng dụng đưa vào đời sống đều an toàn và tạo ra giá trị thực", lãnh đạo Vietcombank khẳng định.

Thực tế, câu chuyện ứng dụng AI đang song hành với tốc độ tăng trưởng tại các ngân hàng. Ông Nguyễn Anh Tuấn, Phó tổng giám đốc Techcombank cho biết, ngân hàng này đã thay đổi chiến lược từ "ưu tiên chuyển đổi số" sang "ưu tiên trí tuệ nhân tạo".

Ông Tuấn cho biết, hiện nay mọi sáng kiến đầu tư công nghệ tại Techcombank đều có sự đồng hành của một lãnh đạo phụ trách kinh doanh và một lãnh đạo phụ trách kỹ thuật nhằm giải quyết trực tiếp các bài toán về doanh thu và năng suất.

"Với các công cụ hỗ trợ lập trình bằng AI hiện nay, năng suất lao động của đội ngũ kỹ sư đã tăng thêm 25 - 30%. Với chúng tôi, AI không còn là một giải pháp cho có, mà đã trở thành năng lực bắt buộc để vận hành ngân hàng", ông nhấn mạnh.

Bài toán hiệu quả và áp lực hạ tầng

Dẫn chứng từ hoạt động của Techcombank, ông Nguyễn Anh Tuấn cho biết ngân hàng hiện đang phục vụ khoảng 18 triệu khách hàng, nhưng quy mô nhân sự vẫn duy trì ổn định ở mức khoảng 12.000 người từ năm 2021 đến nay. Trong khi đó, doanh thu bình quân mỗi năm vẫn tăng trưởng từ 20 - 25%.

"Để dự báo đúng nhu cầu và gợi ý đúng gói sản phẩm cho 18 triệu người vào đúng thời điểm họ cần, sức người bình thường không thể làm xuể. Nếu không dùng AI, chúng tôi không có cách nào duy trì được tốc độ tăng trưởng doanh thu vượt bậc với cùng một quy mô nhân sự như vậy", ông Tuấn phân tích.

Để làm được điều này, chất lượng dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. Ông thừa nhận, nếu các quy định nghiệp vụ, chính sách bán hàng không được chuẩn hóa, các trợ lý AI sẽ không thể đưa ra lời khuyên chính xác và dẫn đến nguy cơ sai lệch thông tin.

Bên cạnh bài toán dữ liệu, áp lực chi phí cho hệ thống máy chủ và chip xử lý cũng là một bài toán lớn. Việc đầu tư hạ tầng phục vụ AI đòi hỏi nguồn vốn rất lớn, trong khi thị trường trong nước lại đối mặt với nhiều rào cản.

Về vấn đề này, ông Vũ Thanh Tùng, Tổng giám đốc GreenNode nhận định, các tổ chức tài chính trong nước không nên chạy theo cuộc đua tốn kém nhằm tự xây dựng các mô hình ngôn ngữ lớn từ đầu như các tập đoàn công nghệ Mỹ hay Trung Quốc.

Ông Vũ Thanh Tùng, Tổng giám đốc GreenNode. Ảnh: Minh Sơn

Theo ông Tùng, hướng đi thực tế và tiết kiệm hơn là tập trung phát triển các ứng dụng chuyên sâu cho từng nghiệp vụ tài chính cụ thể.

"Một hệ thống máy chủ phục vụ tính toán AI hiện có giá lên tới hàng chục tỷ đồng. Hơn nữa, thời gian chờ đợi để được cấp phép nhập khẩu các dòng chip tiên tiến có thể kéo dài, ảnh hưởng lớn đến tốc độ triển khai. Đội ngũ kỹ sư có năng lực vận hành các cụm máy chủ quy mô lớn trong nước cũng rất khan hiếm, đòi hỏi các ngân hàng phải tìm kiếm giải pháp hợp tác dùng chung hạ tầng để vừa tiết kiệm chi phí, vừa bảo đảm chủ quyền dữ liệu", đại diện GreenNode cho biết.

Từ phía cơ quan quản lý, mối bận tâm lớn nhất không nằm ở tốc độ triển khai kỹ thuật mà là việc thiết lập khuôn khổ an toàn cho cả hệ thống. Ngành ngân hàng có yêu cầu cao về bảo mật, do đó việc trao quyền tự chủ cho AI đòi hỏi sự thận trọng nhất định.

Ông Đoàn Thanh Hải, Phó cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Ngân hàng Nhà nước cho biết, tốc độ ứng dụng AI của các tổ chức tín dụng hiện đang diễn ra rất nhanh, nhưng năng lực quản trị rủi ro mới chỉ ở những bước khởi đầu.

"Nguyên tắc cốt lõi là quyền tự chủ của AI càng lớn thì sự kiểm soát của con người càng phải chặt chẽ. Khi các trợ lý AI bắt đầu có khả năng tự giao dịch và truy xuất dữ liệu độc lập, chúng ta thậm chí phải tính đến việc thành lập các cơ chế giám sát tương đương một hội đồng quản trị AI để biết chính xác chúng đang làm gì, quyền hạn đến đâu và ngăn chặn kịp thời các rủi ro thất thoát dữ liệu", ông Hải nhấn mạnh.

Cũng theo đại diện Ngân hàng Nhà nước, cơ quan quản lý đang nghiên cứu ban hành các văn bản quy phạm pháp luật để quản lý AI dựa trên mức độ rủi ro, đồng thời thúc đẩy việc chia sẻ dữ liệu liên thông và chuẩn hóa các mô hình an toàn cho cả ngành.

Cuộc đua thích ứng

Ngành ngân hàng đang bước vào cuộc tái cấu trúc với sự xuất hiện của AI. Ảnh: Minh Sơn

Nhìn về tương lai, sự phát triển của AI đã và đang đặt ra các bài toán cho giới lãnh đạo ngân hàng. Bà Phùng Nguyễn Hải Yến cho rằng, nghịch lý lớn nhất của kỷ nguyên số là công nghệ sẽ ngày càng rẻ đi, nhưng năng lực của đội ngũ nhân sự lại đòi hỏi rất nhiều năm tháng mới có thể tích lũy và hoàn thiện.

"Các mô hình AI tân tiến nhất hiện nay thì vài năm nữa ai cũng có thể tiếp cận được. Do đó, ngân hàng tốt nhất trong tương lai không phải là ngân hàng sở hữu mô hình hiện đại nhất, mà là tổ chức có khả năng đào tạo con người để thích ứng với AI nhanh nhất", lãnh đạo Vietcombank nêu quan điểm.

Không riêng Vietcombank, mà nhiều ngân hàng hiện nay đều đang đẩy mạnh việc tái đào tạo kỹ năng cho toàn bộ lực lượng lao động. Thông qua việc ứng dụng AI, các nhân sự sẽ chuyển dịch từ làm việc thủ công sang làm việc với AI có kiểm soát.

Trong khi đó, đại diện GreenNode cho rằng, bản chất của mọi mô hình AI nằm ở dữ liệu nghiệp vụ của từng nhà băng. Các công ty công nghệ có thể hỗ trợ cung cấp năng lực tính toán và đường truyền, nhưng chỉ các ngân hàng mới có thể chuẩn hóa quy trình và làm sạch nguồn dữ liệu để biến thành tài sản sinh lời.

Bên cạnh sự thay đổi bên trong vận hành, thì hành vi của người tiêu dùng trong tương lai gần cũng được dự báo sẽ tạo ra một cuộc cách mạng.

Ông Trần Công Quỳnh Lân cho biết, hiện nay khoảng 99% các giao dịch ngân hàng đã được thực hiện qua các ứng dụng di động. Tuy nhiên, trong ba năm tới, khoảng 50% số lượng giao dịch có thể sẽ được ủy quyền cho các trợ lý AI thực hiện.

"Trong tương lai rất gần, khách hàng có thể không còn cần phải tự mình mở ứng dụng ngân hàng để chuyển khoản hay thanh toán. Thay vào đó, trợ lý tài chính trên điện thoại sẽ tự động trò chuyện và thực hiện giao dịch với trợ lý AI của ngân hàng. Đây là một mô hình hoàn toàn mới mà các nhà băng buộc phải chuẩn bị năng lực công nghệ và cơ chế kiểm soát ngay từ hôm nay", lãnh đạo VietinBank đưa ra dự báo.