Ngân hàng tăng tốc ứng dụng AI, bước sang cuộc đua mới sau số hóa

AI sẽ vận hành ngân hàng, nhưng con người vẫn giữ vai trò kiểm soát. Ảnh minh họa: AI

AI tái định nghĩa cách vận hành và phục vụ khách hàng

Trao đổi với báo chí ngay sau Đại hội đồng cổ đông thường niên vào ngày 25/4/2026, Tổng giám đốc Techcombank Jens Lottner cho biết, AI là một trụ cột trọng tâm và sẽ tạo ra thay đổi mang tính bản chất trong cách ngân hàng vận hành. Trong 1 hay 5 năm tới, khái niệm về ngân hàng có thể rất khác hiện nay, khi nhiều hoạt động vận hành sẽ được thực hiện bởi các tác nhân AI thay vì hoàn toàn do con người xử lý.

Tổng giám đốc Techcombank Jens Lottner trao đổi với báo chí.

Tuy nhiên, ông Jens Lottner nhấn mạnh, AI không vận hành độc lập ngoài kiểm soát. Các hệ thống này vẫn cần được con người xây dựng, theo dõi, đánh giá và kiểm soát. Theo đó, mô hình ngân hàng tương lai sẽ là sự kết hợp giữa máy móc và con người, trong đó AI hỗ trợ vận hành, còn con người giữ vai trò thiết kế mô hình, kiểm soát rủi ro và tìm kiếm các giải pháp mới cho khách hàng.

Hiện Techcombank đang tiếp cận AI theo hai hướng. Thứ nhất là triển khai các sáng kiến chiến lược trọng điểm để kiểm chứng khả năng ứng dụng AI vào những hoạt động cụ thể. Thứ hai là xây dựng nền tảng AI dùng chung cho toàn ngân hàng và các đơn vị trong hệ sinh thái. Theo kế hoạch, đến quý III/2026, ngân hàng sẽ hoàn thiện các nền tảng công nghệ cần thiết và xây dựng một nền tảng tích hợp để các đơn vị có thể sử dụng.

Các trường hợp ứng dụng AI được Techcombank xem xét gồm vận hành, phát triển phần mềm, hỗ trợ đội ngũ quan hệ khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm trên kênh số. Trong đó, ngân hàng muốn khai thác AI để tái định nghĩa cách vận hành và cách phục vụ khách hàng, thay vì chỉ xem đây là công cụ tiết giảm nhân sự.

Tại ĐHĐCĐ của VietinBank hôm 24/4/2026, đại diện ngân hàng này cũng cho biết, ngân hàng không chỉ dừng lại ở chuyển đổi số mà đang hướng tới tái định nghĩa mô hình kinh doanh dựa trên dữ liệu và AI. VietinBank đã triển khai hơn 90 sáng kiến chuyển đổi số, với 99% giao dịch thanh toán được thực hiện qua kênh số. Riêng AI, ngân hàng đã triển khai hơn 60 ứng dụng, từ dự báo nhu cầu, gợi ý sản phẩm, nhận diện khách hàng rời bỏ đến cảnh báo sớm rủi ro tín dụng... Theo lộ trình, đến năm 2028, VietinBank đặt mục tiêu kênh số đóng góp 25-30% tổng doanh thu toàn ngân hàng.

Trong khi đó, tại ACB, Chủ tịch HĐQT Trần Hùng Huy cho biết, AI là một trong những động lực chính trong chiến lược dài hạn. Ông Huy cho hay, tổng mức đầu tư cho chiến lược công nghệ giai đoạn tới có thể lên tới 8.000-10.000 tỷ đồng trong 5 năm, trong đó phần lớn dành cho hạ tầng dữ liệu và AI.

Theo lãnh đạo ACB, mục tiêu cuối cùng là cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, qua đó nâng cao chất lượng dịch vụ và tạo tăng trưởng dài hạn.

Xu hướng cá nhân hóa cũng được VIB theo đuổi trong nhiều năm qua. Trả lời cổ đông, Chủ tịch HĐQT Đặng Khắc Vỹ cho hay, ngân hàng sử dụng AI để chấm điểm rủi ro và phân tích hành vi khách hàng, từ đó điều chỉnh giá sản phẩm. Với khách hàng có rủi ro cao, ngân hàng sẽ cộng thêm phí rủi ro vào lãi suất. Ngược lại, khách hàng tốt sẽ được hưởng mức lãi suất và điều kiện ưu đãi hơn. Theo ông Vỹ, đây là kết quả của quá trình cá thể hóa dựa trên AI mà VIB đã triển khai trong nhiều năm.

Áp lực chi phí và rủi ro đi kèm

Dù tiềm năng lớn, song AI cũng đặt ra thách thức về chi phí và rủi ro. Lãnh đạo Techcombank cho biết, AI không phải là công nghệ rẻ và việc triển khai cần được kiểm soát chặt chẽ. Ngoài ra, một thách thức lớn hơn là thay đổi tư duy của con người khi làm việc trong môi trường có AI.

Chủ tịch HĐQT TPBank Đỗ Minh Phú.

Bên cạnh đó, rủi ro vận hành cũng gia tăng. Theo ông Jens Lottner, ngân hàng không “lao vào AI một cách mù quáng”, bởi nếu hệ thống mắc lỗi, sai sót có thể bị nhân rộng rất nhanh và gây hậu quả nghiêm trọng. Do vậy, Techcombank sẽ triển khai AI theo hướng có kiểm soát, có sự phối hợp với cơ quan quản lý và thường xuyên cập nhật tiến độ với cổ đông, nhà đầu tư.

Tại ĐHĐCĐ của TPBank, Chủ tịch HĐQT Đỗ Minh Phú cũng nhận định, việc ứng dụng AI đang làm thay đổi mạnh mẽ cấu trúc lao động trong ngành ngân hàng, khi một số công việc trước đây do con người thực hiện có thể được thay thế bằng công nghệ với hiệu quả cao hơn. Tuy nhiên, AI không thể thay thế hoàn toàn con người, mà đặt ra yêu cầu người lao động phải nâng cao kỹ năng để thích ứng.

Một vấn đề quan trọng khác là cách sử dụng AI. Theo ông Đỗ Minh Phú, công nghệ này cần được triển khai trên cơ sở các chuẩn mực đạo đức và khung pháp lý rõ ràng, nhằm hạn chế rủi ro bị lạm dụng như tạo thông tin sai lệch, hình ảnh giả hoặc gây tác động tiêu cực đến môi trường thông tin.

Tại TPBank, ngân hàng đã ban hành các quy định cụ thể đối với cán bộ, nhân viên khi sử dụng AI, trong đó không cho phép phụ thuộc hoàn toàn vào công nghệ để thay thế công việc mà thiếu kiểm soát. Việc sử dụng AI được khuyến khích như một công cụ hỗ trợ, nhưng trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Về phía cơ quan quản lý, trả lời họp báo của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) vào giữa tháng 4/2026, ông Lê Hoàng Chính Quang, Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin cho hay, hiện nay, NHNN đang khẩn trương hoàn thiện dự thảo Thông tư về an toàn, quản lý rủi ro trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dự kiến ban hành vào quý II/2026. Ngoài ra, việc tham mưu Chính phủ ban hành Nghị định về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Sandbox) đã mở ra cơ hội cho các giải pháp công nghệ tài chính mới như chấm điểm tín dụng hay Open API được triển khai thực tế.

Bên cạnh đó, NHNN tiếp tục cụ thể hóa thành chiến lược và hướng dẫn chuyên ngành cho các tổ chức tín dụng tăng cường ứng dụng AI trong các hoạt động nghiệp vụ.

Theo các chuyên gia, để ứng dụng AI an toàn và hiệu quả, các ngân hàng cần xây dựng khung quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý đồng bộ, trong đó ưu tiên bảo mật và an toàn dữ liệu. AI cần được triển khai để phát hiện, cảnh báo sớm các giao dịch bất thường, gian lận và giả mạo, đồng thời tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ. Bên cạnh đó, đào tạo nhân sự và trang bị kỹ năng sử dụng AI là yếu tố then chốt nhằm đảm bảo khả năng thích ứng trong toàn hệ thống.

Các chuyên gia cũng nhấn mạnh, rủi ro từ AI không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn liên quan đến pháp lý, kinh tế và an ninh, do đó cần sự phối hợp liên ngành trong chia sẻ dữ liệu, cảnh báo sớm và xử lý sự cố, tránh tình trạng chồng chéo hoặc “khoảng trống quản lý” trước các mối đe dọa mới.