Trí tuệ nhân tạo làm mới ngân hàng

Hiểu khách hàng bằng dữ liệu

Hiện nay, AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, lĩnh vực, đặc biệt là tài chính, ngân hàng. AI hỗ trợ phân tích dữ liệu lớn để dự báo xu hướng thị trường, phát hiện gian lận, quản lý rủi ro cũng như nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua các trợ lý ảo, dịch vụ tư vấn tự động và cá nhân hóa sản phẩm. Nhờ đó, ngân hàng không chỉ tối ưu hoạt động, tiết kiệm chi phí mà còn tạo ra những giá trị mới, giúp tăng tính cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Theo ông Cao Vương, Nhà sáng lập AIVA Group, trí tuệ nhân tạo đang phát triển với tốc độ chưa từng có, năm 2023 có 55% tổ chức trên thế giới ứng dụng AI, đến đầu năm 2025 con số này tăng lên 78%. Trong chưa đầy hai năm, tỷ lệ áp dụng tăng 23 điểm phần trăm, cho thấy công nghệ này không còn là lựa chọn mà trở thành xu thế trong nhiều lĩnh vực. Đặc biệt, thế hệ AI mới - AI Agent đang nổi lên và trở thành “đồng nghiệp số” thông minh và tự chủ.

Thí dụ, tại Ngân hàng VietinBank, trợ lý AI nội bộ Genie chỉ sau hai tháng đã xử lý tới 350 nghìn câu hỏi, tiết kiệm 95% thời gian chờ, tương đương hàng trăm nghìn giờ công mỗi tháng. Tương tự, Ngân hàng Techcombank cũng ứng dụng AI để tạo 100 triệu dữ liệu phân tích cá nhân hóa và gửi 52 triệu khuyến nghị tài chính cho hơn 4 triệu khách hàng. “Tương lai các phòng, ban có thể được tổ chức tinh gọn, chỉ cần 5 chuyên gia tập trung vào chiến lược, kết hợp cùng 10 AI Agent thực hiện phân tích, triển khai và tối ưu hóa. Hiệu quả đạt được có thể cao gấp nhiều lần so với mô hình truyền thống”, ông Cao Vương chia sẻ.

Với các thuật toán phân tích dữ liệu lớn, HDBank có thể tiến tới mô hình "1-click banking" (ngân hàng 1 chạm ), mọi nhu cầu tài chính được xử lý tức thì. Việc áp dụng AI còn giúp tối ưu hóa hoạt động nội bộ. Những quy trình lặp lại và tốn nhiều thời gian được tự động hóa bằng robot phần mềm, từ đó giảm 80% công việc thủ công, tiết kiệm hơn 92 nghìn giờ lao động mỗi năm. "Chúng tôi đã rút ngắn thời gian phê duyệt thẻ tín dụng xuống dưới 5 phút, thay vì hàng giờ như trước", ông Thái cho biết.

Ngoài ra, ngân hàng này còn sử dụng AI trong phân tích tín dụng (dự đoán khả năng nợ xấu, nâng cao khả năng phát hiện gian lận). Với tính năng này, tỷ lệ khách hàng chấp nhận sản phẩm gợi ý bởi hệ thống AI đã đạt 15% trên tổng số đề xuất, cho thấy tác động thực tiễn rõ rệt.

Thách thức trong triển khai

Mặc dù AI đem lại nhiều lợi ích thấy rõ, song để công nghệ này phát huy tối đa hiệu quả, các ngân hàng vẫn phải vượt qua không ít rào cản. Chỉ ra những thách thức trong triển khai AI, ông Đàm Thế Thái, Phó Tổng Giám đốc HDBank nhấn mạnh: Thứ nhất, độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu là yếu tố then chốt quyết định chất lượng đầu ra của hệ thống. Thứ hai, yêu cầu bảo mật luôn được đặt lên hàng đầu, bởi ngân hàng quản lý khối lượng lớn dữ liệu tài chính và thông tin cá nhân nhạy cảm. Bên cạnh đó, việc thiết lập cơ chế quản trị và giám sát hoạt động của AI cũng là điều cần thiết để hạn chế rủi ro sai lệch. Với quan điểm phát triển công nghệ phải gắn liền với trách nhiệm, đại diện HDBank cho rằng, các quyết định quan trọng như tín dụng hay phê duyệt vay vẫn cần sự giám sát của con người.

Theo bà Tăng Thị Hà Yên, Giám đốc Khoa học dữ liệu Công ty cổ phần Dịch vụ di động trực tuyến (MoMo), việc ứng dụng AI cần được tiếp cận từ góc độ đạo đức. AI trong tài chính mang lại nhiều tiện ích nhưng cũng tiềm ẩn nguy cơ thiên kiến và sai lệch. Để ứng phó, MoMo đã xây dựng 5 nguyên tắc cốt lõi về đạo đức AI, trong đó lấy con người làm trung tâm, cùng với các nguyên tắc công bằng, bảo vệ quyền riêng tư, minh bạch và trách nhiệm. MoMo thường xuyên kiểm toán các mô hình chấm điểm tín dụng để phát hiện sai lệch, đồng thời thiết kế hệ thống có khả năng giải thích quyết định cho người dùng. Công ty đã xây dựng quy trình quản trị gồm quản trị rủi ro, giám sát của con người và theo dõi liên tục sau triển khai.

Theo các chuyên gia, triển khai AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng sẽ đặt ra yêu cầu quản trị và bảo mật chặt chẽ. Nếu không kiểm soát tốt, các mô hình có thể tạo ra thiên kiến, gây mất niềm tin và rủi ro pháp lý. Ngược lại, nếu được ứng dụng có trách nhiệm, AI sẽ trở thành nền tảng thúc đẩy phát triển ngân hàng số, đồng thời gia tăng trải nghiệm khách hàng.

AI đang định hình lại ngành tài chính-ngân hàng, nhưng con đường phía trước phụ thuộc vào cách lựa chọn triển khai. Với chiến lược đầu tư dài hạn vào công nghệ, dữ liệu và con người cùng các khung đạo đức rõ ràng, AI có thể trở thành động lực tăng trưởng bền vững cho ngân hàng và doanh nghiệp tài chính tại Việt Nam.