Ngày chuyển đổi số ngành Ngân hàng 2026

Đổi mới quản trị dữ liệu, nâng cao hiệu quả hoạt động

Hồng Sơn - 07:15 | 03/09/2026

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một giai đoạn phát triển mới cho ngành Ngân hàng khi công nghệ không còn chỉ hỗ trợ tự động hóa quy trình mà từng bước đi vào các nghiệp vụ cốt lõi như quản trị rủi ro, thẩm định tín dụng, phát hiện gian lận và cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ. Tuy nhiên, giá trị của AI không được quyết định bởi mức độ hiện đại của thuật toán mà phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị và khả năng tích hợp vào quy trình ra quyết định một cách an toàn, minh bạch. Bài toán đặt ra với ngành Ngân hàng vì thế không đơn thuần là ứng dụng AI nhanh đến đâu, mà là khai thác hiệu quả dữ liệu để công nghệ tạo ra giá trị thực.

Ngân hàng mở và vấn đề quản trị dữ liệu cá nhân: Kinh nghiệm quốc tế và hàm ý cho Việt Nam Quản trị dữ liệu khách hàng của ngân hàng thương mại trong hoạt động bảo hiểm liên kết

AI xuất hiện đến từng nhiệm vụ cốt lõi

Xu hướng này ngày càng rõ nét trong hệ thống ngân hàng Việt Nam. Theo Báo cáo của Ban Chỉ đạo ngành Ngân hàng về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số và Đề án 06, khoảng 90% ngân hàng đã từng bước ứng dụng AI, dữ liệu lớn (Big Data), điện toán đám mây, chuỗi khối, Open API và tự động hóa quy trình bằng robot vào hoạt động kinh doanh và quản trị. Trong đó, AI và Big Data được khai thác ngày càng nhiều trong phân tích nhu cầu khách hàng, quản trị rủi ro, phát hiện gian lận và phát triển sản phẩm, dịch vụ.

Theo ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (NHNN), AI hiện không còn dừng ở chatbot hay các ứng dụng hỗ trợ đơn lẻ mà đang phát triển đồng thời trên ba nhóm ứng dụng chính: phục vụ khách hàng thông qua trợ lý ảo và cá nhân hóa dịch vụ; hỗ trợ vận hành với tự động hóa quy trình, xử lý hồ sơ và phân tích dữ liệu; tăng cường quản trị rủi ro thông qua phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền, chấm điểm tín dụng và cảnh báo sớm rủi ro. Qua đó cho thấy AI đang từng bước đi vào "lõi" vận hành của hệ thống ngân hàng.

Nhiều TCTD đã đưa AI và dữ liệu vào các nghiệp vụ cốt lõi, tạo ra những thay đổi rõ nét trong trải nghiệm khách hàng cũng như hiệu quả vận hành. Tại SHB, mô hình Agentic AI hỗ trợ thẩm định và phê duyệt tín dụng kết hợp cơ chế Human-in-the-loop và Explainable AI giúp rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ, tăng tính nhất quán trong đánh giá, tạo điều kiện để khách hàng tiếp cận tín dụng nhanh hơn, minh bạch hơn, trong khi quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người.

Không dừng ở vận hành và quản trị rủi ro, AI còn được nhiều ngân hàng khai thác để nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng. Theo NHNN, đến nay 63,42% nghiệp vụ đã cho phép khách hàng thực hiện hoàn toàn trên môi trường số, tiệm cận mục tiêu 70% vào năm 2030; nhiều TCTD đạt tỷ lệ giao dịch số trên 95%, thậm chí vượt 98%. Trên nền tảng đó, nhiều ngân hàng tiếp tục phát triển các ứng dụng AI nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Ông Nguyễn Hưng, Tổng giám đốc TPBank cho biết, tỷ lệ giao dịch trên kênh số tại ngân hàng hiện đạt từ 95-99,5%. TPBank đã ứng dụng AI Chatbot, AI Agent và trợ lý tài chính số để xử lý phần lớn các yêu cầu hỗ trợ khách hàng, hướng tới mô hình "always-on banking", nơi khách hàng có thể kết nối với ngân hàng mọi lúc, mọi nơi với thời gian phản hồi gần như tức thời.

Nếu TPBank tập trung khai thác AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng thì với Techcombank, công nghệ này được xem là nền tảng để tái thiết mô hình vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh trong dài hạn. Theo ông Jens Lottner, Tổng giám đốc Techcombank, AI đang làm thay đổi bản chất vận hành của ngân hàng chứ không đơn thuần bổ sung thêm một công cụ công nghệ. Trong vòng 2-5 năm tới, nhiều tác vụ hiện do con người đảm nhiệm sẽ được AI hỗ trợ hoặc thay thế, buộc các ngân hàng phải thiết kế lại mô hình vận hành trên nền tảng dữ liệu và AI. Vì vậy, Techcombank đang xây dựng hạ tầng công nghệ tích hợp để các đơn vị trong hệ sinh thái cùng khai thác dữ liệu và nền tảng vận hành chung, tạo điều kiện để AI được triển khai xuyên suốt thay vì chỉ xuất hiện ở từng ứng dụng riêng lẻ. Bên cạnh đó, AI cũng được kỳ vọng nâng cao hiệu quả hoạt động của đội ngũ quản trị quan hệ khách hàng (RM) thông qua phân tích sâu hơn về hành vi, nhu cầu và lịch sử giao dịch, từ đó hỗ trợ tư vấn và cá nhân hóa sản phẩm chính xác hơn.

Khi AI được ứng dụng ngày càng sâu vào các hoạt động cốt lõi của ngân hàng, yêu cầu đặt ra không còn chỉ là nâng cao năng suất hay tự động hóa quy trình. Việc ứng dụng AI trong thẩm định tín dụng, đánh giá rủi ro, phát hiện giao dịch bất thường... khiến công nghệ này ngày càng tham gia nhiều hơn vào quá trình ra quyết định. Điều đó đòi hỏi các TCTD phải bảo đảm chất lượng dữ liệu, khả năng giải trình của mô hình, cơ chế kiểm soát rủi ro và vai trò giám sát của con người.

Theo TS. Nguyễn Thị Khánh Phương, Phó trưởng phòng Quản lý khoa học, Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng (Học viện Ngân hàng), AI có thể tạo ra giá trị lớn trong nhiều nghiệp vụ khác nhau tại các NHTM. Tuy nhiên, hiệu quả ứng dụng không phụ thuộc vào việc ngân hàng sở hữu mô hình hiện đại đến đâu mà phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu và năng lực quản trị. AI chỉ là điều kiện cần; điều kiện đủ là các TCTD phải xây dựng được nền tảng dữ liệu đáng tin cậy cùng cơ chế quản trị phù hợp để chuyển dữ liệu thành những quyết định có giá trị.

Thực tiễn triển khai cho thấy, thách thức lớn nhất của nhiều ngân hàng hiện nay không phải là thiếu dữ liệu mà là dữ liệu còn phân tán, chưa được chuẩn hóa và chưa được quản trị như một tài sản chiến lược. Một mô hình AI có thể được xây dựng trên nền tảng công nghệ hiện đại, nhưng nếu dữ liệu đầu vào thiếu chính xác, không đầy đủ hoặc không được cập nhật kịp thời thì kết quả phân tích vẫn có thể sai lệch. Vì vậy, cùng với việc phát triển các ứng dụng AI, các TCTD đang chuyển trọng tâm sang xây dựng hạ tầng dữ liệu thống nhất, nâng cao năng lực quản trị dữ liệu và tăng cường kết nối, chia sẻ thông tin để tạo nền tảng cho AI vận hành ổn định, tin cậy và phát huy hiệu quả.

Cần một cơ chế quản trị phù hợp

AI được ứng dụng ngày càng sâu cũng đồng nghĩa với việc nhiều quyết định của ngân hàng sẽ dựa nhiều hơn vào các mô hình phân tích dữ liệu. Bởi vậy, câu hỏi đặt ra không chỉ là AI có thể làm được gì mà còn là cần được quản trị như thế nào để vừa nâng cao hiệu quả hoạt động, vừa bảo đảm an toàn hệ thống và quyền lợi của khách hàng. Đây cũng là vấn đề được nhiều chuyên gia và TCTD cùng nhìn nhận khi AI bắt đầu tham gia vào những quyết định có tác động trực tiếp đến hoạt động kinh doanh cũng như người sử dụng dịch vụ ngân hàng.

Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng giám đốc VietinBank cho rằng, cùng với cơ hội nâng cao năng suất và chất lượng ra quyết định, AI cũng đặt ra nhiều rủi ro mới như hiện tượng mô hình đưa ra kết luận sai (hallucination), nguy cơ mở rộng bề mặt tấn công an ninh mạng, rò rỉ dữ liệu hay việc nhân viên sử dụng các công cụ AI không được kiểm soát (Shadow AI). Vì vậy, triển khai AI phải đi đôi với cơ chế quản trị rủi ro, quản lý dữ liệu và bảo đảm an toàn thông tin. Đại diện VietinBank cũng nhấn mạnh, bên cạnh đầu tư công nghệ, các ngân hàng cần chú trọng đào tạo nguồn nhân lực để AI trở thành công cụ nâng cao năng suất thay vì tạo ra những rủi ro mới.

Đồng quan điểm, TS. Nguyễn Thị Khánh Phương cho rằng, trong các hoạt động như chấm điểm tín dụng hay quản trị rủi ro, điều quan trọng không phải AI đưa ra quyết định nhanh hơn mà là quyết định đó phải minh bạch, có thể giải thích và kiểm soát được. Theo bà Phương, con người cần giữ vai trò quyết định cuối cùng đối với những quyết định ảnh hưởng đáng kể đến quyền lợi của khách hàng, còn AI đóng vai trò hỗ trợ. Bên cạnh đó, các mô hình AI phải có khả năng giải trình, được kiểm định trước khi đưa vào vận hành và giám sát thường xuyên trong suốt vòng đời để kịp thời phát hiện sai lệch hoặc sự suy giảm hiệu quả. Việc thu thập, sử dụng dữ liệu cũng phải tuân thủ quy định pháp luật, bảo đảm quyền riêng tư của khách hàng và trách nhiệm giải trình của tổ chức triển khai. Một hệ thống AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi vừa nâng cao hiệu quả hoạt động, vừa củng cố niềm tin của khách hàng đối với hệ thống ngân hàng.

Những yêu cầu này cũng đang được cụ thể hóa trong định hướng quản lý của NHNN. Theo đó, NHNN đang nghiên cứu xây dựng các quy định phù hợp với bối cảnh mới, đặc biệt là Thông tư quy định về yêu cầu an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai AI trong ngành Ngân hàng. Đồng thời, NHNN tiếp tục hoàn thiện hạ tầng dữ liệu, phát triển kho dữ liệu dùng chung, tăng cường kết nối với các cơ sở dữ liệu quốc gia, đào tạo nguồn nhân lực và mở rộng phối hợp giữa cơ quan quản lý, TCTD, doanh nghiệp công nghệ và các cơ sở nghiên cứu nhằm thúc đẩy ứng dụng AI theo hướng an toàn, minh bạch và có trách nhiệm.

Nhìn rộng hơn, AI không chỉ mang đến một công nghệ mới mà đang làm thay đổi cách các ngân hàng vận hành và tạo ra giá trị. Nếu trước đây lợi thế cạnh tranh của ngân hàng chủ yếu đến từ quy mô vốn, mạng lưới hay mức độ số hóa dịch vụ thì trong giai đoạn tới sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào năng lực khai thác dữ liệu, xây dựng cơ chế quản trị phù hợp; và đưa AI vào quá trình ra quyết định một cách an toàn, minh bạch. Đó cũng là nền tảng để AI tạo ra giá trị bền vững cho ngành Ngân hàng. Điều đó đòi hỏi các ngân hàng không chỉ đầu tư công nghệ mà còn phải đổi mới phương thức quản trị, hoàn thiện quy trình vận hành và phát triển đội ngũ nhân lực có khả năng làm việc cùng AI.

Hồng Sơn

Tin khác

Chuyển đổi số bắt đầu từ những giao dịch nhỏ

Giữa những buôn làng Tây Nguyên hôm nay, chuyển đổi số đang lặng lẽ đi vào đời sống theo những cách rất đỗi gần gũi. Từ phiên chợ quê, cửa hàng vật tư nông nghiệp đến những giao dịch của người dân, chiếc điện thoại thông minh và mã QR đang dần thay đổi thói quen thanh toán, mở rộng cánh cửa tiếp cận dịch vụ tài chính hiện đại.

Chuyển đổi số và hành trình chạm tới cảm xúc

“Tận dụng có hiệu quả các cơ hội do cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đem lại để thúc đẩy quá trình đổi mới mô hình tăng trưởng, cơ cấu lại nền kinh tế gắn với thực hiện các đột phá chiến lược và hiện đại hoá đất nước; phát triển mạnh mẽ kinh tế số; nâng cao chất lượng cuộc sống, phúc lợi của người dân…”.

Từ phòng vệ đến phòng ngừa lừa đảo số

Thống đốc NHNN Phạm Đức Ấn cho biết, cùng với quá trình chuyển đổi số, bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng và phòng chống lừa đảo trực tuyến đã trở thành một trong những nhiệm vụ trọng tâm của toàn ngành Ngân hàng. Trước thực trạng các hình thức tấn công mạng, giả mạo danh tính, sử dụng AI, Deepfake, tài khoản không chính chủ hay các cuộc tấn công chuỗi cung ứng đang diễn biến ngày càng phức tạp, an toàn số không chỉ là yêu cầu về công nghệ, mà còn là điều kiện tiên quyết để phát triển ngân hàng số bền vững và củng cố niềm tin của người dân đối với các dịch vụ tài chính số. Theo đó, các TCTD phải chuyển mạnh từ phòng ngự bị động sang phòng thủ chủ động, hình thành năng lực phát hiện sớm, cảnh báo sớm, xử lý nhanh và phục hồi nhanh sau sự cố.

Xây dựng nguồn nhân lực tinh thông nghiệp vụ, làm chủ công nghệ

Cùng với những thành tựu vượt bậc về số hóa dịch vụ, ngành Ngân hàng cũng đang chứng kiến một cuộc “tái cấu trúc” về nhân sự chưa từng có. Để duy trì vị thế tiên phong và hướng tới phát triển bền vững, việc tái cấu trúc, đào tạo và phát triển một thế hệ nhân sự ngân hàng mới - những người vừa tinh thông nghiệp vụ vừa làm chủ công nghệ đã trở thành nhiệm vụ mang tính sống còn.

Khi doanh nghiệp trở thành trung tâm của chuyển đổi số ngân hàng

Chuyển đổi số trong ngành Ngân hàng đang bước sang một giai đoạn mới. Thực hiện tinh thần Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị và các chương trình hành động của Chính phủ, NHNN xác định chuyển đổi số không chỉ nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống ngân hàng, mà còn góp phần hỗ trợ người dân, doanh nghiệp và thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Theo định hướng đó, nếu như trước đây các ngân hàng chủ yếu cạnh tranh bằng tốc độ số hóa giao dịch, mở rộng kênh ngân hàng số và gia tăng trải nghiệm trên ứng dụng, thì hiện nay trọng tâm đã chuyển sang xây dựng các nền tảng tài chính có khả năng gắn với hoạt động sản xuất - kinh doanh của doanh nghiệp.

Ngân hàng có mặt ở mọi “điểm chạm” của nền kinh tế

Không còn chỉ hiện diện khi người dân gửi tiết kiệm, doanh nghiệp vay vốn hay thực hiện một giao dịch chuyển tiền, ngân hàng đang xuất hiện ở ngày càng nhiều “điểm chạm” của nền kinh tế số. Từ vai trò trung gian tài chính, ngân hàng đang trở thành người kiến tạo hệ sinh thái số, kết nối dòng tiền, dữ liệu và dịch vụ, góp phần thúc đẩy kinh tế số, xã hội số.

Làm chủ dữ liệu - lợi thế cạnh tranh mang tính quyết định

Dữ liệu đang dần thay đổi cách các ngân hàng vận hành, ra quyết định và phục vụ khách hàng. Theo ông Nguyễn Hưng, Tổng giám đốc TPBank (ảnh trên), trong kỷ nguyên AI, làm chủ dữ liệu không chỉ là yêu cầu của chuyển đổi số mà còn là lợi thế cạnh tranh mang tính quyết định đối với ngân hàng số.

Ngành Ngân hàng với cơ hội mới từ kỷ nguyên AI

Chuyển đổi số đã đưa ngân hàng từ quầy giao dịch lên môi trường số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra bước chuyển sâu hơn: từ số hóa giao dịch sang thông minh hóa vận hành, quản trị và dịch vụ. Trong kỷ nguyên dữ liệu và AI, cơ hội nằm ở việc phục vụ khách hàng nhanh hơn, khả năng hiểu khách hàng tốt hơn, ra quyết định chính xác và quản trị rủi ro chủ động hơn.

Bình dân học vụ số và hành trình thắp sáng tri thức số

"Bình dân học vụ số phải trở thành phong trào cách mạng, toàn dân, toàn diện, bao trùm, sâu rộng". Tinh thần chỉ đạo của Tổng Bí thư Tô Lâm đã được ngành Ngân hàng triển khai sâu rộng không chỉ trong toàn Ngành, mà còn lan tỏa đến mọi miền đất nước thông qua việc lồng ghép các kiến thức số trong từng sản phẩm tiện ích số đến với người dân, để không ai bị bỏ lại phía sau trong dòng chảy chuyển đổi số.

Gieo mầm kinh tế số giữa đại ngàn

Giữa những buôn làng Tây Nguyên hôm nay, chuyển đổi số không còn là khái niệm xa lạ. Từ những phiên livestream bán hàng trực tuyến ở cửa hàng vật tư nông nghiệp đến các rẫy cà phê, hồ tiêu, dòng chảy số đang lặng lẽ len vào từng giao dịch thường nhật.