Từ việc rút ngắn thời gian xử lý giao dịch, ngăn chặn gian lận tài chính, đến đánh giá điểm tín dụng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình ngành ngân hàng trên quy mô toàn cầu. Việt Nam cũng không nằm ngoài xu thế đó, khi ngày càng nhiều tổ chức tài chính tích cực ứng dụng AI để tối ưu hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh.
Vậy cụ thể, việc ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào? Những tổ chức nào đang dẫn đầu và tạo ra những đột phá đáng kể nhờ công nghệ này? Hãy cùng Base.vn khám phá toàn cảnh bức tranh ứng dụng AI trong ngành ngân hàng, từ các xu hướng nổi bật trên thế giới đến hiện trạng và tiềm năng tại Việt Nam.
1. Ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào?
AI trong ngân hàng đề cập đến việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Processing Language), để phân tích dữ liệu sâu hơn, tự động hóa tác vụ và hỗ trợ ra quyết định một cách nhanh chóng, chính xác. Qua đó, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tăng tốc độ xử lý giao dịch, nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, phát hiện và ngăn chặn gian lận kịp thời, cải thiện tương tác với khách hàng, và tối ưu hóa vận hành ở nhiều cấp độ.
Nhìn chung, công nghệ AI đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành tài chính – ngân hàng, nơi mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu theo thời gian thực, đem đến cho khách hàng trải nghiệm an toàn và thuận tiện hơn bao giờ hết.
2. Lợi ích, ứng dụng của AI trong ngành ngân hàng và ví dụ thực tế
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng và mở ra tiềm năng chưa có giới hạn. Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu cùng ví dụ cụ thể giúp minh họa rõ nét vai trò của AI trong ngành:
2.1 Cải thiện dịch vụ khách hàng với trợ lý ảo AI
AI đã góp phần thay đổi cách ngân hàng phục vụ khách hàng, đặc biệt thông qua các trợ lý ảo và chatbot. Những công cụ này có thể hỗ trợ khách hàng liên tục 24/7, kể cả ngoài giờ hành chính, cuối tuần hay ngày lễ, điều mà các mô hình dịch vụ truyền thống không thể đáp ứng được.
Một ví dụ nổi bật là “Erica” của Bank of America – một trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng thực hiện các tác vụ như kiểm tra số dư, thanh toán hóa đơn, hay nhận tư vấn tài chính cá nhân. Nhờ công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (ML), Erica có thể hiểu và phản hồi câu hỏi giống như con người. Tính đến nay, Erica đã ghi nhận hơn 1,5 tỷ lượt tương tác kể từ khi ra mắt vào năm 2018.
“Fargo” của Wells Fargo, cũng là một trợ lý ảo ứng dụng AI thông minh, được xây dựng dựa trên Google Dialogflow và mô hình ngôn ngữ lớn PaLM 2. Fargo có thể xử lý mượt mà các yêu cầu như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn bằng giọng nói hoặc văn bản, với trung bình 2,7 lượt tương tác mỗi phiên hoạt động.
Về mặt kỹ thuật, để phát triển thành công những công cụ này, các ngân hàng phải huấn luyện hệ thống trên lượng dữ liệu lớn, đa dạng về giọng nói và phương ngữ, đồng thời tối ưu hóa khả năng kết nối với các hệ thống nội bộ qua API. Ngoài ra, yếu tố bảo mật cũng cần được chú trọng với các giao thức truyền thông an toàn và cơ chế mã hóa vững chắc nhằm bảo vệ thông tin nhạy cảm của khách hàng.
2.2 Phát hiện và phòng chống hành vi gian lận
Một trong những ứng dụng nổi bật khác của AI trong ngân hàng là khả năng phát hiện và ngăn chặn gian lận giao dịch một cách chuẩn xác. Thông qua việc giám sát các giao dịch theo thời gian thực, AI có thể phân tích hành vi người dùng, nhận diện các dấu hiệu bất thường và đưa ra cảnh báo sớm – từ đó giúp ngân hàng chủ động ngăn chặn các hành vi gian lận trước khi chúng gây ra thiệt hại. Không chỉ giúp bảo vệ tài khoản khách hàng, cách tiếp cận này còn góp phần tăng cường niềm tin của khách hàng vào hệ thống bảo mật của ngân hàng.
Mastercard là một trong những đơn vị tiên phong trong việc ứng dụng AI vào phòng chống gian lận. Với khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu giao dịch theo thời gian thực, hệ thống AI của Mastercard đã giúp nâng cao tốc độ phát hiện gian lận lên đến 300%. Các hệ thống này dựa trên mô hình học có giám sát (supervised learning), được huấn luyện bằng dữ liệu lịch sử, trong đó các giao dịch đã được gắn nhãn rõ ràng là “hợp lệ” hoặc “gian lận”. Hơn nữa, theo thời gian, hệ thống sẽ ngày càng tinh vi hơn, nhờ vào khả năng học hỏi và cập nhật liên tục từ các mẫu dữ liệu thực tế.
2.3 Tối ưu hóa các quy trình nội bộ
Một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI trong ngân hàng là tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại để nâng cao hiệu quả xử lý công việc ở mọi cấp độ phòng ban.
Lấy ngân hàng OCBC làm hình mẫu. Tổ chức này đã triển khai “OCBC GPT” – một chatbot nội bộ tích hợp AI, hỗ trợ nhân viên trong nhiều công việc thường nhật như soạn thảo tài liệu, tìm kiếm thông tin và nghiên cứu kiến thức chuyên ngành. Nhờ công cụ này, nhân viên có thể tiết kiệm thời gian cho các tác vụ đơn giản để tập trung xử lý các vấn đề chuyên sâu và phức tạp hơn.
Tuy nhiên, để triển khai thành công các giải pháp AI như OCBC GPT, ngân hàng cần vượt qua một số thách thức kỹ thuật, trong đó quan trọng nhất là việc tích hợp liền mạch với hạ tầng CNTT hiện có, cho phép nhân viên truy cập dễ dàng vào dữ liệu cần thiết trong khi vẫn đảm bảo tính bảo mật và quyền riêng tư cao.
Ngoài ra, các chatbot AI thường phải được tùy chỉnh theo dữ liệu nội bộ, nhằm xử lý linh hoạt các quy trình đặc thù và thuật ngữ chuyên ngành. Điều này đòi hỏi sự giám sát, tinh chỉnh và huấn luyện liên tục. Cuối cùng, giao diện của công cụ cần được thiết kế trực quan, dễ sử dụng và đôi khi cần đến các tiện ích mở rộng hoặc plugin tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu thực tế.
2.4 Đánh giá điểm tín dụng công bằng và toàn diện hơn
Theo phương pháp truyền thống, điểm tín dụng chủ yếu được đánh giá dựa trên các yếu tố như lịch sử thanh toán, hạn mức tín dụng và các lần kiểm tra tín dụng gần nhất. Tuy nhiên, các hệ thống tích hợp AI đã mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới – phân tích dựa trên thuật toán học máy (ML), cho phép ngân hàng xử lý khối lượng lớn dữ liệu thời gian thực, từ đó xác định các mô hình hành vi, đưa ra dự đoán chính xác, công bằng và cá nhân hóa hơn.
AI còn có khả năng khai thác các điểm dữ liệu phi truyền thống – chẳng hạn như hoạt động mạng xã hội hoặc hành vi mua sắm trực tuyến – vốn thường bị bỏ qua trong các mô hình đánh giá tín dụng cũ. Nhờ đó, ngân hàng có thể hiểu rõ hơn về thói quen tài chính và mức độ uy tín của người vay, đặc biệt là những người chưa có lịch sử tín dụng hoặc có hồ sơ tín dụng còn hạn chế.
Một ví dụ nổi bật là Upstart – nền tảng cho vay ứng dụng AI để đánh giá rủi ro và xác định điều kiện vay. Thay vì chỉ dựa vào điểm tín dụng truyền thống, Upstart phân tích thêm nhiều yếu tố khác như trình độ học vấn, lịch sử và kinh nghiệm làm việc, mang đến một cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng. Nhờ phương pháp này, Upstart không chỉ mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho những người mới tốt nghiệp hoặc chưa có lịch sử vay, mà còn giảm tỷ lệ vỡ nợ đến 75%.
2.5 Cá nhân hóa khuyến nghị sản phẩm hoặc dịch vụ
Thông qua việc phân tích dữ liệu hành vi và lịch sử giao dịch, các thuật toán AI có thể xác định thói quen chi tiêu, nhu cầu tài chính và xu hướng đầu tư của từng cá nhân. Từ đó, ngân hàng có thể đưa ra các gợi ý và lời khuyên phù hợp với từng khách hàng, giúp họ đưa ra quyết định tài chính sáng suốt hơn.
Sự cá nhân hóa này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tăng cường mức độ hài lòng và lòng trung thành với thương hiệu. Khi khách hàng cảm nhận được sự thấu hiểu và đồng hành từ ngân hàng, họ có xu hướng gắn bó lâu dài hơn.
Một ví dụ điển hình là Glass – nền tảng phân tích hỗ trợ AI của Bank of America. Glass kết hợp giữa dữ liệu thị trường và các mô hình tài chính nội bộ, sử dụng kỹ thuật học máy để dự đoán xu hướng ngành và nhu cầu khách hàng. Nhờ đó, ngân hàng có thể đưa ra các khuyến nghị đầu tư mang tính cá nhân hóa cao, đồng thời thể hiện vai trò tiên phong trong việc ứng dụng AI vào lĩnh vực tư vấn tài chính..
2.6 Thúc đẩy tiềm năng sáng tạo của Neobank và App Bank
Với những mô hình ngân hàng số như Neobank và App Bank (vốn không có chi nhánh hay phòng giao dịch vật lý mà hoạt động hoàn toàn trên môi trường số), AI đang mở ra những hướng đi mới mẻ và sáng tạo hơn trong việc cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.
Nhờ khả năng học tập từ hành vi và tương tác của người dùng, AI có thể tự động tinh chỉnh giao diện và tính năng của app ngân hàng sao cho phù hợp với sở thích và nhu cầu riêng của từng cá nhân. Ví dụ, nếu một người thường xuyên kiểm tra danh mục đầu tư, hệ thống có thể tự động ưu tiên hiển thị các tính năng liên quan ngay trên màn hình chính của app – giúp người dùng tiếp cận nhanh chóng mà không cần thao tác thêm.
AI cũng có thể phân tích thói quen sử dụng hàng ngày để tối ưu hóa trải nghiệm. Nếu người dùng thường thực hiện chuyển khoản vào lúc 2 giờ chiều mỗi ngày, app có thể chủ động điều chỉnh giao diện tại thời điểm đó để rút ngắn quy trình giao dịch.
Bằng cách tận dụng những khả năng này của AI, ngân hàng số có thể tạo ra một trải nghiệm giao dịch mang tính cá nhân hóa vượt trội, giúp người dùng cảm thấy app được thiết kế dành riêng cho mình – từ đó tăng sự thân thuộc và nâng cao trải nghiệm tổng thể.
Đọc thêm: Chuyển đổi số ngành ngân hàng: Xu hướng trong thời đại số hoá
3. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng tại Việt Nam và trên thế giới
Trong bối cảnh ngành tài chính – ngân hàng đang không ngừng đổi mới, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành yếu tố chủ đạo thúc đẩy sự chuyển mình của các tổ chức – từ chiến lược vận hành cho đến cách tiếp cận khách hàng. Trên toàn cầu, đặc biệt là tại Bắc Mỹ, các ngân hàng lớn đang tiên phong ứng dụng AI nhằm dẫn đầu đổi mới, phát triển năng lực nhân sự và nâng cao tính minh bạch trong hoạt động.
Theo báo cáo của Deloitte, những ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể nâng cao hiệu suất kinh doanh lên tới 35% nhờ AI. Đáng chú ý, doanh thu trên mỗi nhân viên được dự báo sẽ tăng thêm 3,5 triệu USD vào năm 2026, nếu các giải pháp AI được triển khai hiệu quả.
AI không chỉ giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu suất vận hành, mà còn đóng vai trò then chốt trong việc phòng chống gian lận tài chính. Ví dụ, ngân hàng J.P. Morgan Chase (JPMC) đã ứng dụng AI để cải thiện quy trình xác thực thanh toán, qua đó giảm đến 20% tỷ lệ từ chối xác thực tài khoản và tiết kiệm một khoản chi phí đáng kể. Bên cạnh đó, ngân sách toàn cầu dành cho AI trong ngành ngân hàng dự kiến đạt khoảng 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng vọt so với mức 6 tỷ USD năm 2024.
Tại Việt Nam, ứng dụng AI trong ngân hàng cũng đang phát triển nhanh chóng và ngày càng đa dạng. Hầu hết các ngân hàng lớn đã và đang tích cực triển khai các giải pháp như chatbot, trợ lý ảo, định danh khách hàng điện tử (eKYC) và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA). Tiêu biểu:
- VietinBank triển khai hệ thống chatbot phản hồi 24/7, hỗ trợ khách hàng trong nhiều nghiệp vụ như eFAST, iPay, tiền gửi, tiền vay, tỷ giá, lãi suất, tìm điểm giao dịch, ATM, ưu đãi…
- HDBank ứng dụng RPA nhằm rút ngắn thời gian xử lý các quy trình như phê duyệt giao dịch chuyển tiền, trả lời câu hỏi từ trung tâm chăm sóc khách hàng, kiểm tra giao dịch,…
Những bước tiến này không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng, mà còn góp phần tăng tính cạnh tranh và hiện đại hóa ngành ngân hàng Việt Nam trong kỷ nguyên số.
4. Rủi ro và thách thức khi ứng dụng AI trong ngành ngân hàng là gì?
Trí tuệ nhân tạo đang mở ra nhiều cơ hội đột phá cho ngành tài chính – ngân hàng, song, quá trình triển khai công nghệ này cũng đi kèm không ít rủi ro và thách thức. Việc nhận diện và xử lý kịp thời các vấn đề này là điều kiện cần thiết để đảm bảo hiệu quả trong quá trình chuyển đổi.
4.1 Rủi ro về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư
Một trong những lo ngại lớn nhất khi ứng dụng AI là việc thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu cá nhân. Trong môi trường ngân hàng, nơi thông tin khách hàng mang tính nhạy cảm cao, nguy cơ dữ liệu bị sử dụng trái phép hoặc rò rỉ luôn hiện hữu.
AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn như email, mạng xã hội hay hình ảnh, và đôi khi người dùng không hề biết dữ liệu của họ đang bị thu thập. Điều này có thể dẫn đến những hệ lụy nghiêm trọng nếu thông tin cá nhân bị khai thác mà không có sự đồng thuận từ người dùng.
4.2 Nguy cơ thiên vị và thiếu công bằng trong quyết định tài chính
Các mô hình AI được huấn luyện dựa trên dữ liệu đầu vào, do đó nếu dữ liệu ban đầu có thiên lệch hoặc sai lệch, AI cũng sẽ phản ánh và duy trì các thiên kiến đó. Điều này có thể dẫn đến sự thiếu công bằng trong các quyết định như: Phê duyệt khoản vay; Đánh giá tín dụng; Phát hiện hành vi gian lận;…
Ngoài ra, nhiều hệ thống AI hiện nay còn thiếu tính minh bạch và khả năng giải thích, khiến việc kiểm tra tính hợp pháp và tuân thủ quy định trở nên khó khăn. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng, mà còn làm phức tạp hóa quá trình quản trị rủi ro và kiểm toán nội bộ.
Với sự phát triển nhanh chóng của các mô hình AI tiên tiến, đặc biệt là AI tạo sinh (Generative AI) và Tác nhân AI (AI Agent), mối lo ngại càng gia tăng khi công nghệ có thể tự động tạo ra nội dung hoặc đưa ra quyết định thay cho con người. Để giải quyết vấn đề này, các ngân hàng cần xây dựng một khuôn khổ quản trị AI toàn diện, đảm bảo có sự giám sát, kiểm định thường xuyên và tuân thủ các chuẩn mực đạo đức rõ ràng.
4.3 Thách thức trong việc tích hợp AI với hạ tầng công nghệ hiện có
Nhiều ngân hàng hiện vẫn đang vận hành trên hạ tầng công nghệ truyền thống, vốn thiếu linh hoạt và khó thích ứng với các nền tảng AI hiện đại. Việc tích hợp AI vào các hệ thống cũ thường đòi hỏi chi phí lớn, mất nhiều thời gian và dễ gây gián đoạn vận hành nếu không có kế hoạch triển khai phù hợp.
Vì vậy, để vượt qua thách thức này, các ngân hàng cần:
- Đánh giá mức độ sẵn sàng và khả năng tương thích của hệ thống hiện tại.
- Xây dựng các giải pháp trung gian để kết nối dữ liệu và đảm bảo tính mở rộng.
- Xem xét cẩn trọng về chi phí, thời gian triển khai và tác động đến hoạt động kinh doanh.
Nếu không chuẩn bị kỹ lưỡng, quá trình triển khai AI có thể làm ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng, hiệu suất làm việc, thậm chí gây ra sự cố vận hành nghiêm trọng.
Đọc thêm: AI trong giáo dục là gì? 7+ Ứng dụng thực tiễn của AI trong dạy và học
5. Tạm kết
Việc triển khai AI trong ngân hàng không nên dừng lại ở việc sử dụng các công cụ đơn lẻ như chatbot, trợ lý ảo hay RPA, mà cần được định hướng thành một hệ sinh thái đồng bộ và nhất quán – nơi công nghệ và con người gắn kết chặt chẽ, cùng tạo ra giá trị. Để AI thực sự trở thành đòn bẩy mang tính đột phá trong hành trình chuyển đổi số, các ngân hàng cần xây dựng lộ trình triển khai rõ ràng, có tầm nhìn dài hạn. Con người vẫn là yếu tố trung tâm trong việc đưa ra quyết định và đảm bảo tính đạo đức của công nghệ.
Bên cạnh đó, Base.vn – Nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện – luôn là đối tác tin cậy của các ngân hàng và tổ chức tài chính trong hành trình chuyển đổi số. Chúng tôi hỗ trợ tối ưu hóa hiệu quả quản lý các quy trình về Nhân sự, Công việc, Dự án và nhiều lĩnh vực quan trọng khác. Liên hệ Base.vn ngay hôm nay để được tư vấn và cùng kiến tạo hệ thống vận hành mạnh mẽ và hiện đại!
