AI không thiếu, lợi thế mới của lĩnh vực tài chính đến từ dữ liệu

Các chuyên gia tham gia thảo luận tại Diễn đàn.

Tại phiên thảo luận với chủ đề “AI & Big Data - Từ lợi thế ra quyết định đến thế hệ sản phẩm đầu tư mới” nằm trong khuôn khổ Diễn đàn Đầu tư Việt Nam (Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit) do VietnamBiz và Việt Nam Mới tổ chức vào ngày 11/6/2026, theo ông Phạm Lưu Hưng, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Tư vấn đầu tư Công ty cổ phần Chứng khoán SSI, trong ngành tài chính hiện nay, ban lãnh đạo các ngân hàng và công ty chứng khoán đã nhận thức rất rõ về tầm quan trọng của AI.

Nếu như trước đây, câu chuyện là thuyết phục lãnh đạo đầu tư cho công nghệ thì hiện nay quá trình triển khai AI đang được thúc đẩy mạnh từ cấp cao nhất xuống toàn bộ hệ thống. Thách thức không còn nằm ở việc có làm AI hay không mà nằm ở cách triển khai hiệu quả trong thực tế.

Theo ông Phạm Lưu Hưng, tác động của AI đối với ngành tài chính trong vòng 12-24 tháng tới sẽ rất lớn. Giai đoạn đầu, doanh nghiệp có thể dễ dàng nhìn thấy hiệu quả thông qua việc tiết giảm chi phí và nâng cao hiệu suất làm việc. Tuy nhiên, đó chưa phải đích đến cuối cùng.

“Điều mà thị trường đánh giá cao nhất không phải là giảm chi phí mà là khả năng tạo ra doanh thu mới từ AI”, ông Phạm Lưu Hưng nhận định.

Theo vị chuyên gia này, khi doanh nghiệp chứng minh được AI giúp mở rộng doanh thu, cải thiện biên lợi nhuận và nâng cao hiệu quả kinh doanh, thị trường mới thực sự đánh giá lại giá trị doanh nghiệp. Vì vậy, việc ứng dụng AI cần được phản ánh minh bạch trong các báo cáo tài chính thay vì chỉ dừng ở các tuyên bố chiến lược.

Ở góc độ doanh nghiệp công nghệ tài chính, ông Vũ Hữu Điền, Chủ tịch điều hành Công ty cổ phần Chứng khoán HD, Chủ tịch Fintech AI cho rằng, xu hướng tiếp theo là đưa AI trở thành công cụ làm việc hàng ngày của mỗi nhân viên. Trong thời gian tới sẽ xuất hiện ngày càng nhiều chương trình đào tạo giúp người lao động làm quen và tương tác thường xuyên với AI. Khi AI thực sự trở thành trợ lý công việc thường nhật, hiệu quả mang lại mới có tính bền vững.

Nhưng vấn đề là, nếu AI là công cụ thì dữ liệu chính là nguyên liệu đầu vào quyết định chất lượng đầu ra. Ông Bùi Xuân Trường, Giám đốc Nhà máy số Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank) cho biết, TPBank đang triển khai chiến lược lấy dữ liệu làm nền tảng cho toàn bộ quá trình ứng dụng AI. Muốn ứng dụng AI thành công thì trước tiên phải có dữ liệu. Tuy nhiên, dữ liệu không nhất thiết phải quá nhiều mà phải là những dữ liệu quan trọng, được thu thập và tổ chức một cách bài bản.

Thay vì triển khai các dự án quy mô lớn ngay từ đầu, TPBank lựa chọn chia nhỏ thành các mục tiêu ngắn hạn có thể đo lường được hiệu quả. Đồng thời, ngân hàng cũng trang bị các công cụ AI cho nhân viên nhằm hỗ trợ phân tích dữ liệu và nâng cao năng suất làm việc. Kết quả bước đầu khá tích cực khi năng suất lao động tại TPBank trong hai năm qua đã tăng khoảng 64%, tính theo lợi nhuận tạo ra trên mỗi nhân viên.

Tuy nhiên, theo ông Trần Ngọc Báu, Chủ tịch HĐQT, nhà sáng lập và Giám đốc điều hành WiGroup, điểm nghẽn lớn nhất hiện nay của nhiều doanh nghiệp không phải là thiếu dữ liệu mà là chưa có dữ liệu đủ chất lượng để phục vụ AI. Nhiều người đang tập trung vào khái niệm “dữ liệu lớn”, trong khi điều AI thực sự cần lại là dữ liệu đủ sâu.

Ông Trần Ngọc Báu nhận định, AI về bản chất giống như một người viết có khả năng tổng hợp và diễn giải thông tin. Công nghệ này có thể xử lý lượng dữ liệu rất lớn nhưng không đồng nghĩa với việc luôn đưa ra câu trả lời chính xác. Trong các lĩnh vực đòi hỏi độ chính xác cao như tài chính, pháp lý hay y tế, AI vẫn có thể đưa ra các kết luận sai lệch nếu dữ liệu đầu vào thiếu chiều sâu, thiếu chuẩn hóa hoặc không đúng ngữ cảnh.

Ông Trần Ngọc Báu cũng cho rằng, hiện nay nhiều doanh nghiệp vẫn chưa thực sự coi dữ liệu là một loại tài sản chiến lược. Đây là lý do khiến không ít dự án AI chưa mang lại hiệu quả như kỳ vọng.

Trong lĩnh vực đầu tư, AI được kỳ vọng hỗ trợ mạnh ở các khâu như phân tích dữ liệu thị trường, sàng lọc cổ phiếu, cảnh báo rủi ro hay xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với từng khách hàng. Theo ông Vũ Hữu Điền, AI hiện đã có thể thực hiện khá tốt nhiều công việc như phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình và hỗ trợ xây dựng các báo cáo đầu tư.

Bên cạnh đó, AI còn có khả năng cá nhân hóa sản phẩm đầu tư, giúp hiểu rõ khẩu vị rủi ro của từng nhà đầu tư để đưa ra các gợi ý phù hợp. Những sản phẩm trước đây chủ yếu phục vụ khách hàng tổ chức có thể dần được phổ cập tới nhà đầu tư cá nhân nhờ AI. Vì thế, các công cụ giao dịch tự động hay nền tảng quản lý tài sản ứng dụng AI được dự báo sẽ ngày càng phổ biến trong thời gian tới.

Tuy nhiên, trách nhiệm cuối cùng vẫn phải thuộc về con người. “AI chỉ giúp thay đổi phương thức làm việc. Con người vẫn phải là chủ thể đưa ra quyết định và chịu trách nhiệm với quyết định đó”, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Tư vấn đầu tư SSI nhấn mạnh.