TCDN - Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành yếu tố then chốt trong quá trình chuyển đổi số của ngành ngân hàng, đóng vai trò nền tảng trong việc nâng cao hiệu quả vận hành, cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Tóm tắt

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành yếu tố then chốt trong quá trình chuyển đổi số của ngành ngân hàng, đóng vai trò nền tảng trong việc nâng cao hiệu quả vận hành, cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số. Bài viết này phản ánh thực trạng ứng dụng AI tại một số ngân hàng thương mại Việt Nam và đề xuất một số khuyến nghị.

1. Mở đầu

Chuyển đổi số đang trở thành xu hướng tất yếu trong ngành tài chính- ngân hàng trên toàn cầu, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu trải nghiệm khách hàng và tăng cường năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số. Trong đó, trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một công nghệ cốt lõi, được ứng dụng ngày càng sâu rộng trong các hoạt động ngân hàng hiện đại như phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, đánh giá tín dụng, nhận diện hành vi và phòng chống gian lận. Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại đã và đang tích cực triển khai các chiến lược chuyển đổi số phù hợp với định hướng nêu trong Chiến lược phát triển ngành Ngân hàng đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030, cũng như Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt giai đoạn 2021-2025. Việc ứng dụng AI trong các hoạt động như định danh điện tử, phân tích hành vi khách hàng, phát hiện giao dịch bất thường và tự động hóa tác nghiệp không chỉ góp phần nâng cao hiệu quả quản trị và vận hành mà còn cải thiện chất lượng dịch vụ, đồng thời giảm thiểu rủi ro trong các hoạt động ngân hàng.

2. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các NHTM

- Thứ nhất, ứng dụng AI làm Chatbot và trợ lý ảo

Chatbot và trợ lý ảo đang được tích hợp vào hệ thống chăm sóc khách hàng của các ngân hàng thương mại nhằm tự động hóa quá trình tương tác, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ giao dịch cơ bản. Thông qua công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, Chatbot có khả năng nhận diện câu hỏi, cung cấp thông tin dịch vụ, tra cứu số dư, thông báo phí và hướng dẫn thủ tục một cách nhanh chóng, đồng thời hoạt động 24/7 mà không phụ thuộc vào nhân viên trực tổng đài. Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước, đến đầu năm 2024 đã có khoảng 15/43 ngân hàng ứng dụng công cụ này, trong đó phổ biến nhất là các Chatbot trên nền tảng mạng xã hội (đặc biệt là Facebook), tiếp đến là ứng dụng di động và website chính thức. TPBank nổi bật với việc tích hợp trợ lý ảo đa kênh kết hợp công nghệ nhận diện giọng nói, cho phép khách hàng thực hiện một số giao dịch cơ bản ngay trên ứng dụng. VietinBank ghi nhận trung bình khoảng 2.000 lượt tương tác mỗi ngày qua Chatbot, đồng thời phát triển các trợ lý nội bộ để hỗ trợ cán bộ tra cứu sản phẩm và quy trình nghiệp vụ. VPBank, Vietcombank và BIDV cũng đưa vào vận hành Chatbot phục vụ khách hàng qua nhiều kênh, trong đó phổ biến nhất là Facebook Messenger, ứng dụng di động và website chính thức. Ở nhóm ngân hàng tầm trung như ACB, Sacombank hay MB, Chatbot được ứng dụng nhằm cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tích hợp nhận diện khuôn mặt và xác thực giọng nói để tăng độ tin cậy trong hỗ trợ giao dịch.

- Thứ hai, ứng dụng AI vào định danh điện tử

Trí tuệ nhân tạo được tích hợp vào quy trình định danh điện tử (eKYC) nhằm tự động hóa việc xác minh danh tính khách hàng thông qua các công nghệ như nhận diện khuôn mặt, nhận dạng ký tự quang học (OCR) và đối chiếu thông tin cá nhân với cơ sở dữ liệu định danh. Việc ứng dụng AI giúp giảm đáng kể thời gian xử lý hồ sơ, tăng độ chính xác trong xác thực và hạn chế tối đa rủi ro giả mạo danh tính trong quá trình mở tài khoản từ xa.

Việc ứng dụng công nghệ xác thực điện tử và sinh trắc học đang ngày càng được đẩy mạnh trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Các ngân hàng lớn như VPBank, Vietcombank, Techcombank, BIDV, và VietinBank đều đã triển khai đồng bộ giải pháp eKYC kết hợp trí tuệ nhân tạo và sinh trắc học để xác thực danh tính khách hàng. Đặc biệt, VPBank là đơn vị tiên phong áp dụng hình thức eKYC hoàn toàn trực tuyến, mở đường cho xu hướng số hóa quy trình mở tài khoản và giao dịch. Trong khi đó, Vietcombank đạt tỷ lệ xác thực sinh trắc học lên đến khoảng 92% đối với khách hàng phát sinh giao dịch điện tử, thông qua hợp tác với VNPT eKYC. Các ngân hàng BIDV, Techcombank và Vietinbank cũng ghi nhận tỷ lệ xác thực cao trên 80%. Ở nhóm ngân hàng tầm trung và quy mô nhỏ hơn, Agribank, MB, HD Bank, ACB và BanViet Bank cũng đang tích cực áp dụng eKYC để triển khai giải pháp xác thực đa kênh, sử dụng nhận diện khuôn mặt, OCR, và video call nhằm hỗ trợ khách hàng mở tài khoản trực tuyến một cách an toàn và thuận tiện.

- Thứ ba, ứng dụng AI để phân tích hành vi khách hàng

Phân tích hành vi khách hàng là một trong những ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo và học máy trong lĩnh vực ngân hàng, giúp khai thác hiệu quả dữ liệu lớn (Big Data) để nhận diện xu hướng tiêu dùng và hành vi giao dịch. Nhờ đó, các ngân hàng có thể cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ tài chính phù hợp với từng nhóm khách hàng mục tiêu.

Cụ thể, VPBank đã tích hợp AI vào nền tảng ngân hàng số VPBank NEO nhằm phân tích hành vi người dùng, cung cấp gợi ý giao dịch và ưu đãi theo thời gian thực. Tương tự, Techcombank áp dụng phân tích dữ liệu để triển khai các chiến dịch tiếp thị chính xác, làm tăng tỷ lệ mở thẻ tín dụng lên 21% và nâng tỷ lệ khách hàng kích hoạt dịch vụ số thêm 13%. Bên cạnh đó, ACB cũng đã ứng dụng AI cùng công nghệ nhận diện hành vi để phát triển các giải pháp thanh toán linh hoạt, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm cho hơn 400.000 khách hàng doanh nghiệp hàng năm. Các giải pháp này không chỉ nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng mà còn góp phần thúc đẩy sự gắn kết và trung thành của khách hàng với ngân hàng. Có thể thấy rằng, AI được coi là công cụ quan trọng giúp các ngân hàng thương mại tại Việt Nam tối ưu hóa việc tiếp cận khách hàng và nâng cao chất lượng dịch vụ trong bối cảnh chuyển đổi số ngày càng sâu rộng.

- Thứ tư, ứng dụng AI để phát hiện gian lận và rủi ro tín dụng

Cơ chế hoạt động của trí tuệ nhân tạo trong phát hiện gian lận và rủi ro tín dụng dựa trên các mô hình học máy, cho phép phân tích dữ liệu lịch sử giao dịch và hành vi khách hàng để nhận diện các dấu hiệu bất thường. Khi phát hiện sai lệch lớn so với mô hình hành vi dự báo, hệ thống sẽ tự động cảnh báo để ngân hàng kiểm tra. AI cũng liên tục cập nhật dữ liệu mới nhằm nâng cao độ chính xác trong dự đoán. Các ứng dụng cụ thể gồm: phát hiện giao dịch nghi vấn (như chuyển tiền bất thường, truy cập trái phép), và đánh giá năng lực tín dụng thông qua dữ liệu phi truyền thống như hành vi tiêu dùng hoặc hoạt động trực tuyến.

Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã triển khai giải pháp này với kết quả tích cực. Vietcombank áp dụng giám sát giao dịch theo thời gian thực, giảm đáng kể tỷ lệ gian lận trên kênh số. BIDV kết hợp AI để cảnh báo sớm và năm 2023 đã ngăn chặn hơn 5.000 giao dịch bất thường, đồng thời dùng AI thẩm định tín dụng cho doanh nghiệp nhỏ. MB ứng dụng công nghệ học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phát hiện gian lận đa kênh, đồng thời triển khai chatbot cảnh báo. Techcombank cải tiến xếp hạng tín dụng cho khách hàng thiếu dữ liệu tài chính, đồng thời dùng AI để cảnh báo sớm rủi ro. VPBank tự động hóa quy trình duyệt vay nhỏ lẻ, rút ngắn thời gian từ vài ngày xuống vài phút, khai thác dữ liệu di động và mạng xã hội để mở rộng khả năng cấp tín dụng an toàn cho nhóm khách hàng chưa tiếp cận dịch vụ truyền thống.

- Thứ năm, ứng dụng AI để tự động hóa quy trình nghiệp vụ

Tự động hoá quy trình nghiệp vụ (RPA) là công nghệ phần mềm mô phỏng các thao tác nghiệp vụ lặp đi lặp lại của con người trên hệ thống máy tính, bao gồm nhập liệu, kiểm tra thông tin, trích xuất dữ liệu và lập báo cáo. Khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo như học máy, OCR và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, RPA có khả năng học hỏi, thích ứng và đưa ra quyết định linh hoạt. Trong ngân hàng, RPA được ứng dụng rộng rãi để tự động hóa các quy trình như xử lý hồ sơ vay, mở tài khoản trực tuyến, đối chiếu giao dịch, cập nhật thông tin khách hàng và phản hồi tự động, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu sai sót.

Thực tiễn triển khai tại các ngân hàng thương mại cho thấy, việc kết hợp RPA với trí tuệ nhân tạo không chỉ thúc đẩy số hóa quy trình nghiệp vụ mà còn nâng cao năng lực quản trị, độ chính xác và khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng trong bối cảnh chuyển đổi số. BIDV là một trong những đơn vị tiên phong, áp dụng hơn 200 quy trình tự động trong xử lý tín dụng, tra soát giao dịch và lập báo cáo, qua đó rút ngắn khoảng 30% thời gian xử lý và giảm sai sót. Techcombank tích hợp RPA và AI để tự động tiếp nhận, phân loại và xử lý email, với hơn 90% yêu cầu được giải quyết trong vòng 5 phút, cải thiện đáng kể chất lượng dịch vụ. MB triển khai RPA trong quản trị trung tâm dữ liệu, bao gồm kiểm tra hệ thống core banking, sao lưu và đối chiếu giao dịch, giúp giảm tải cho bộ phận IT và tăng tính chính xác. ACB ứng dụng RPA trong kế toán - tài chính như đối chiếu sao kê, kiểm tra tài khoản và lập báo cáo, đồng thời kết nối với ERP và hệ thống văn bản, qua đó nâng cao năng suất và rút ngắn thời gian xử lý.

3. Một số khó khăn và thách thức

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quá trình chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam đã góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động và chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, việc triển khai công nghệ này vẫn gặp phải không ít thách thức, ảnh hưởng đến khả năng áp dụng rộng rãi và hiệu quả trong thực tiễn. Các khó khăn chủ yếu tập trung ở các khía cạnh sau:

Thứ nhất, vấn đề chất lượng và đồng bộ dữ liệu là một trong những rào cản lớn nhất. AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu đầu vào để xây dựng các mô hình chính xác và có khả năng dự báo hiệu quả. Tuy nhiên, các ngân hàng thường lưu trữ dữ liệu trên nhiều hệ thống khác nhau, dẫn đến tình trạng dữ liệu phân mảnh, thiếu đồng bộ và nhiều trường hợp dữ liệu bị lỗi hoặc không đầy đủ. Điều này gây khó khăn trong việc chuẩn hóa, làm sạch dữ liệu và ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của các mô hình AI, từ đó giảm hiệu quả các ứng dụng chuyển đổi số.

Thứ hai, chi phí đầu tư ban đầu và nguồn nhân lực chuyên môn cao là những trở ngại đáng kể. Việc xây dựng hạ tầng công nghệ phù hợp cho AI đòi hỏi nguồn vốn lớn, trong khi nhiều ngân hàng thương mại quy mô vừa và nhỏ còn hạn chế về tài chính. Bên cạnh đó, thiếu hụt nhân sự có trình độ chuyên sâu về khoa học dữ liệu, học máy và AI khiến cho quá trình triển khai và vận hành các giải pháp này gặp nhiều khó khăn. Đồng thời, sự phức tạp trong tích hợp AI vào các quy trình nghiệp vụ truyền thống cùng với tâm lý ngại thay đổi của nhân viên cũng là thách thức không nhỏ trong việc đưa công nghệ vào thực tiễn hoạt động.

Thứ ba, các vấn đề liên quan đến bảo mật, quyền riêng tư và tuân thủ quy định pháp lý đang trở thành thách thức cấp bách. Việc xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm của khách hàng yêu cầu các ngân hàng phải xây dựng hệ thống bảo mật và quản lý rủi ro nghiêm ngặt để đảm bảo không làm ảnh hưởng đến quyền riêng tư và an toàn thông tin. Ngoài ra, các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân còn chưa đồng bộ và chi tiết, gây khó khăn trong việc triển khai các ứng dụng AI. Thêm vào đó, tính minh bạch và giải thích các quyết định của AI cũng là yêu cầu quan trọng nhằm tránh sai sót và nâng cao độ tin cậy trong các nghiệp vụ như phê duyệt tín dụng hay phát hiện gian lận.

Tóm lại, mặc dù AI đem lại nhiều lợi thế cho quá trình chuyển đổi số trong ngành ngân hàng, việc ứng dụng thành công công nghệ này phụ thuộc vào khả năng giải quyết đồng bộ các thách thức về dữ liệu, nguồn lực, chi phí, bảo mật và tuân thủ pháp luật. Việc vượt qua các khó khăn này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn góp phần tăng cường niềm tin của khách hàng và đảm bảo phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

4. Một số khuyến nghị

Từ góc độ lý thuyết và thực tiễn cho thấy, để hệ thống ngân hàng phát huy hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong thời gian tới, cần tiếp tục xem xét và triển khai một số khuyến nghị sau:

Một là, hoàn thiện khung pháp lý và cơ chế hỗ trợ từ phía Nhà nước. Chính phủ cần ban hành quy định rõ ràng về bảo mật dữ liệu cá nhân, an toàn thông tin và quản trị rủi ro khi ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Đồng thời, các chính sách ưu đãi về thuế, vốn và hạ tầng công nghệ số cần được triển khai nhằm tạo điều kiện cho các tổ chức tín dụng thúc đẩy chuyển đổi số bền vững.

Hai là, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam cần xây dựng bộ tiêu chuẩn và cơ chế giám sát phù hợp. Việc ban hành quy chuẩn về thu thập, xử lý dữ liệu và vận hành mô hình AI sẽ góp phần đảm bảo an toàn hệ thống. Cơ quan quản lý cũng cần phối hợp với các bộ, ngành liên quan để thiết lập khung pháp lý chuyên biệt, đồng thời tăng cường hợp tác quốc tế trong lĩnh vực công nghệ tài chính nhằm nâng cao năng lực quản trị và kiểm soát rủi ro.

Ba là, các ngân hàng thương mại tiếp tục chủ động đầu tư và nâng cao năng lực chuyển đổi số toàn diện. Trọng tâm là xây dựng hệ thống dữ liệu chuẩn hóa, bảo mật, ứng dụng AI trong tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ, cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện sớm gian lận. Để đạt hiệu quả, các ngân hàng cần phát triển mô hình AI phù hợp đặc thù hoạt động, đồng thời chú trọng đào tạo nhân lực chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu và an ninh mạng. Song song, việc thúc đẩy văn hóa đổi mới sáng tạo, hợp tác với doanh nghiệp công nghệ, startup và Fintech sẽ góp phần nâng cao khả năng tích hợp AI vào sản phẩm dịch vụ. Cuối cùng, các ngân hàng cần hoàn thiện cơ chế quản trị rủi ro công nghệ, tuân thủ quy định pháp lý và đảm bảo an toàn dữ liệu, qua đó phát triển bền vững trong kỷ nguyên số.

5. Kết luận

Để khai thác tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong quá trình chuyển đổi số ngành ngân hàng, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh và đổi mới công nghệ ngày càng gia tăng, các ngân hàng thương mại cần đảm nhận vai trò chủ đạo trong việc triển khai các giải pháp công nghệ số một cách hiệu quả, đồng thời đảm bảo an toàn và bảo mật thông tin. Do đó, việc phối hợp đồng bộ giữa các cơ quan quản lý nhà nước, Ngân hàng Nhà nước, các ngân hàng thương mại và các bên liên quan trong nền kinh tế là yếu tố quan trọng để thúc đẩy quá trình chuyển đổi số toàn diện, nâng cao năng lực cạnh tranh và đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành ngân hàng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Nguyễn Thị Hương, Lê Văn Quang (2022). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành ngân hàng Việt Nam: Thực trạng và triển vọng. Tạp chí Công nghệ Ngân hàng, số 3(15), tr. 45-56.

2. Trần Phương Duy, Hoàng Lan Thảo (2021). Chuyển đổi số trong các ngân hàng thương mại tại Việt Nam: Cơ hội và thách thức. Tạp chí Kinh tế và Phát triển, số 254, tr. 28-39.

3. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (2023). Báo cáo thường niên về phát triển công nghệ tài chính và ngân hàng số. Hà Nội: Nhà xuất bản Tài chính.

4. World Bank (2020). Digital Financial Services and Financial Inclusion in Vietnam. Washington, DC: World Bank Publications.

5. Lê Minh Trí, Phạm Hoàng Quân (2023). Phân tích hành vi khách hàng bằng học máy trong ngân hàng số. Tạp chí Khoa học và Công nghệ, số 4(62), tr. 112-121.

6. Phan Khắc Nam (2021). Chuyển đổi số và đổi mới sáng tạo trong ngân hàng Việt Nam. Tạp chí Quản lý Kinh tế, số 2(45), tr. 67-75.

ThS. Phạm Thị Lam

 Học viện Thanh thiếu niên Việt Nam

Tạp chí in số tháng 12/2025