Ứng dụng AI trong ngân hàng: Hiệu quả phải đi cùng an toàn

Tại Smart Banking 2026, TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết, có ba chuyển dịch lớn đang diễn ra: từ tự động hóa đơn lẻ sang hệ sinh thái AI thông minh; ứng dụng AI để phòng, chống gian lận theo thời gian thực; hình thành khung khổ pháp lý về AI nhằm gắn phát triển công nghệ với trách nhiệm và an toàn hệ thống.

Ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng đang từng bước đi vào chiều sâu, từ nhận diện khách hàng điện tử, hỗ trợ tư vấn, chăm sóc khách hàng đến cá nhân hóa dịch vụ, nâng cao hiệu quả thẩm định tín dụng và tự động hóa quy trình nội bộ. Theo TS. Đào Minh Tú, việc ứng dụng AI đã giúp nhiều ngân hàng tiết kiệm từ 20 - 40% chi phí vận hành. Tuy nhiên, hiệu quả chuyển đổi không chỉ được đo bằng khả năng tiết giảm chi phí mà còn ở những thay đổi trong phương thức quản trị, vận hành và chất lượng phục vụ khách hàng.

Yêu cầu này càng trở nên rõ nét khi quy mô giao dịch trên các nền tảng số ngày càng lớn. Theo Phó Thống đốc NHNN Phạm Tiến Dũng, hệ thống ngân hàng hiện xử lý khoảng 100 triệu giao dịch thanh toán mỗi ngày, với tổng giá trị khoảng 1,2 triệu tỷ đồng; tại một số ngân hàng, hơn 95% giao dịch được thực hiện qua kênh số. Trước quy mô hoạt động đó, việc ứng dụng AI cần gắn với năng lực quản trị dữ liệu, hạ tầng công nghệ và kiểm soát rủi ro, bảo đảm an toàn, minh bạch. “AI phải tạo ra giá trị thực chất, chứ không chỉ tạo ra ấn tượng về mặt công nghệ”, Phó Thống đốc nhấn mạnh. Theo đó, điều quan trọng là AI giải quyết được những vấn đề cụ thể, giúp ngân hàng vận hành hiệu quả hơn, nhận diện rủi ro sớm hơn và phục vụ khách hàng tốt hơn.

Từ thực tiễn tại Techcombank, ông Nguyễn Anh Tuấn, Phó tổng giám đốc ngân hàng cho biết, các khoản đầu tư công nghệ đều phải xuất phát từ nhu cầu kinh doanh cụ thể, như tăng doanh thu, mở rộng khách hàng, nâng cao mức độ sử dụng sản phẩm, dịch vụ hay cải thiện năng suất lao động. Vì vậy, ngay từ khi xây dựng sáng kiến, dự án, Techcombank đã bố trí nhân sự phụ trách cả kinh doanh và công nghệ để bảo đảm giải pháp triển khai đáp ứng đúng yêu cầu thực tế. Chẳng hạn, việc ứng dụng AI hỗ trợ lập trình đã giúp năng suất tăng 25-30%. Tuy nhiên, theo ông Tuấn, đánh giá hiệu quả đầu tư AI cũng cần tính toán đầy đủ chi phí vận hành, trong đó có chi phí token.

Với khoảng 18 triệu khách hàng, Techcombank đang hướng tới việc thấu hiểu, dự báo nhu cầu để đưa ra những đề xuất phù hợp với từng khách hàng, đúng thời điểm và qua kênh tương tác phù hợp. Đây là bài toán khó thực hiện ở quy mô lớn nếu thiếu sự hỗ trợ của AI. Để AI hoạt động hiệu quả, ông Tuấn nhấn mạnh tính đầy đủ, đồng nhất và cập nhật của dữ liệu. Các chính sách, quy trình, sản phẩm, hành trình khách hàng và tài liệu hướng dẫn đội ngũ bán hàng cần được chuẩn hóa thành hệ thống tri thức. Tác nhân (AI Agent) khó phát huy hiệu quả nếu ngân hàng không tự xây dựng hệ thống tri thức của mình.

Ở góc độ tư vấn, bà Nguyễn Thùy Dương, Chủ tịch Công ty cổ phần Tư vấn EY Việt Nam lưu ý, đầu tư phải được đánh giá bằng giá trị tạo ra. Nếu chỉ tập trung vào quy mô chi tiêu, quá trình ứng dụng có thể trở thành cuộc đua công nghệ, trong khi hiệu quả kinh doanh, tối ưu chi phí và trải nghiệm khách hàng chưa được giải quyết đầy đủ.

Cùng với việc mở rộng ứng dụng AI, yêu cầu quản trị và bảo đảm an toàn dữ liệu ngày càng trở nên cấp thiết. Theo ông Lê Anh Dũng, Phó Vụ trưởng Vụ Thanh toán, NHNN, con người phải giữ vai trò giám sát trong quản trị AI; các mô hình cần có khả năng giải thích, kiểm toán, trong khi các tác nhân AI phải được định danh, phân quyền và ghi nhận đầy đủ hoạt động. Một hệ sinh thái số thông minh chỉ có thể vận hành an toàn, hiệu quả khi được xây dựng trên nền tảng dữ liệu sạch, định danh chính xác, hạ tầng thanh toán an toàn và thông tin tín dụng tin cậy.

Yêu cầu này càng trở nên cấp bách khi tội phạm công nghệ cao cũng đang khai thác AI để thực hiện các hành vi gian lận ngày càng tinh vi. Thượng tá Triệu Mạnh Tùng, Phó Cục trưởng Cục An ninh mạng và phòng, chống tội phạm sử dụng công nghệ cao (A05), Bộ Công an cảnh báo, các đối tượng có thể sử dụng AI tạo tin nhắn giả mạo, hình ảnh và video deepfake để mạo danh, thao túng tâm lý nạn nhân nhằm chiếm đoạt tài khoản, tài sản. Theo ông Tùng, ngân hàng cần chú trọng cảnh báo dựa trên số lượng, giá trị và thời điểm giao dịch để kịp thời phát hiện, ngăn chặn rủi ro. “Bảo đảm an ninh, an toàn phải bắt đầu từ nhận diện rủi ro và chuẩn bị phương án ứng phó. Trách nhiệm giám sát cần được thực hiện trong quy trình nghiệp vụ và tại tất cả các bộ phận liên quan đến giao dịch số”, ông Tùng lưu ý.

Đặc biệt, tốc độ xử lý sự cố có ý nghĩa quyết định trong việc hạn chế thiệt hại. Qua thực tiễn điều tra, ông Tùng cho biết, có trường hợp việc hoàn tất văn bản phối hợp mất tới hai ngày, trong khi dòng tiền được các đối tượng luân chuyển rất nhanh. Vì vậy, ngân hàng cần tối ưu hóa quy trình ứng phó, tăng cường kết nối để truy vết, ngăn chặn và hạn chế thiệt hại.

Ở góc độ NHTM, ông Nguyễn Anh Tuấn, Phó tổng giám đốc Techcombank cũng lưu ý, quá trình xây dựng dữ liệu và hệ thống tri thức phục vụ AI phải đi đôi với các biện pháp bảo mật phù hợp nhằm ngăn ngừa nguy cơ rò rỉ, phát tán thông tin.

Trước thực tế đó, Phó Thống đốc NHNN Phạm Tiến Dũng yêu cầu các ngân hàng giám sát đồng thời an ninh mạng và hoạt động giao dịch. Các TCTD cần xây dựng khả năng chống chịu với các năng lực phát hiện sớm, ứng phó nhanh, duy trì dịch vụ thiết yếu và khôi phục hiệu quả khi xảy ra sự cố. Theo Phó Thống đốc, giai đoạn tiếp theo của chuyển đổi số ngành Ngân hàng sẽ được quyết định bởi khả năng kết hợp hài hòa bốn yếu tố: công nghệ đủ mạnh, dữ liệu đủ tốt, quản trị đủ chặt chẽ và con người đủ năng lực. Phát triển đồng bộ những yếu tố này là yêu cầu để AI nâng cao hiệu quả hoạt động, đồng thời bảo vệ dữ liệu và duy trì niềm tin khách hàng. NHNN sẽ tiếp tục đồng hành với các TCTD, thúc đẩy đổi mới, hoàn thiện khuôn khổ pháp lý, bảo vệ dữ liệu và nâng cao khả năng chống chịu của toàn Ngành.