Ngân hàng nên đầu tư AI vào đâu và như thế nào để mang lại hiệu quả cao?

Tác động mạnh mẽ của AI đến các lĩnh vực phụ trợ trong ngân hàng

Khi các ngân hàng áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) rộng rãi, nhiều lĩnh vực phụ trợ (supporting functions) bị ảnh hưởng lớn và thay đổi mạnh mẽ. AI giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, cải thiện quyết định và nâng tầm trải nghiệm khách hàng.

Để đạt hiệu quả cao nhất, ngân hàng cần ưu tiên các lĩnh vực có đặc điểm sau:

Khối lượng dữ liệu lớn: AI xử lý tốt dữ liệu có cấu trúc lẫn không cấu trúc. Ví dụ: Hệ thống giám sát giao dịch phân tích hàng triệu điểm dữ liệu mỗi ngày để phát hiện gian lận theo thời gian thực, dự đoán xu hướng và giảm báo động giả. 

Quy trình lặp lại: Nhiều công việc như thẩm định khoản vay, kiểm tra KYC (Know Your Customer) hay đối chiếu tài khoản dễ tự động hóa bằng AI, giúp giảm lỗi con người, tiết kiệm thời gian và tập trung vào nhiệm vụ chiến lược. 

Tương tác khách hàng: Chatbot, nhận diện giọng nói và đề xuất cá nhân hóa cải thiện tốc độ, tính cá nhân hóa và chất lượng phục vụ, từ đó tăng sự hài lòng và lòng trung thành. 

Quyết định quan trọng: AI hỗ trợ đánh giá rủi ro tín dụng, tư vấn đầu tư hay quản lý danh mục đầu tư bằng cách phân tích dữ liệu phức tạp nhanh chóng và chính xác hơn con người.

Bằng cách tập trung vào những lĩnh vực này, ngân hàng có thể đạt lợi ích tài chính và hoạt động lớn nhất từ chuyển đổi AI.

Các lĩnh vực chính trong ngân hàng đang được AI thay đổi mạnh mẽ

Ngành ngân hàng đang công nhận AI là công cụ chuyển đổi then chốt, đặc biệt ở các mảng tự động hóa, giảm rủi ro và cá nhân hóa dịch vụ. Dưới đây là các lĩnh vực nổi bật, kèm số liệu cập nhật:

Phát hiện và phòng ngừa gian lận: AI phân tích giao dịch thời gian thực, đánh giá vị trí, hành vi mua sắm, thiết bị sử dụng để phát hiện bất thường.Kết quả: Giảm dương tính giả, tăng độ chính xác. Theo các báo cáo 2025, khoảng 90% tổ chức tài chính sử dụng AI để chống gian lận, và 91% ngân hàng Mỹ đã áp dụng AI cho mục đích này. 

Hỗ trợ và tương tác khách hàng: Chatbot và trợ lý ảo xử lý yêu cầu 24/7 trên nhiều kênh, từ câu hỏi đơn giản đến giao dịch phức tạp, giảm thời gian chờ và nhu cầu nhân viên. 

AI mang lại trải nghiệm siêu cá nhân hóa: phân tích dữ liệu để đề xuất sản phẩm, tư vấn tài chính phù hợp. Theo Salesforce, khách hàng ngày càng mong đợi cá nhân hóa cao hơn (73% kỳ vọng tốt hơn nhờ công nghệ), và AI giúp đáp ứng điều này hiệu quả. 

Quản lý rủi ro: AI đánh giá rủi ro tín dụng, giám sát thị trường và đảm bảo tuân thủ quy định thời gian thực. Thị trường AI trong quản lý rủi ro toàn cầu dự kiến tăng trưởng mạnh (CAGR khoảng 11-12% theo các báo cáo gần đây, đạt hàng chục tỷ USD vào cuối thập kỷ). Theo PwC, nhiều tổ chức tài chính (khoảng 47-50% ở một số khảo sát) dùng AI để cải thiện báo cáo và tuân thủ, giảm nguy cơ phạt. 

Quản lý tài sản: AI đưa ra khuyến nghị đầu tư cá nhân hóa, tối ưu danh mục theo mục tiêu và mức chịu rủi ro của khách hàng. 

 Xử lý khoản vay: AI tự động thẩm định, xác minh tài liệu, đánh giá tín nhiệm bằng dữ liệu đa dạng (bao gồm dữ liệu thay thế như giao dịch, hành vi). Kết quả: Giảm thời gian xử lý đáng kể (có thể đến 30% theo một số ước tính), tăng tiếp cận tín dụng cho nhóm chưa được phục vụ, giảm lỗi và tiết kiệm chi phí lớn. McKinsey dự báo tự động hóa AI trong cho vay có thể mang lại tiết kiệm hàng trăm tỷ USD toàn cầu đến 2030, với tác động tích cực đến hiệu quả ngành. 

Khung đánh giá lĩnh vực phù hợp để áp dụng AI

Để tích hợp AI thành công, ngân hàng cần đánh giá có hệ thống các lĩnh vực tiềm năng. Cách tiếp cận cần quan tâm đến:

(1) Tác động đến doanh thu: Lĩnh vực phụ trợ có đóng góp trực tiếp vào tăng trưởng doanh thu hay giảm chi phí không? Ví dụ, các dịch vụ tài chính được cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI trong quản lý tài sản có thể giúp thu hút nhiều khách hàng hơn và cải thiện khả năng giữ chân khách hàng.

(2) Phù hợp chiến lược: Việc chuyển đổi lĩnh vực bằng AI có phù hợp với tầm nhìn chung và mục tiêu chiến lược của ngân hàng không? Ví dụ, nếu ngân hàng tập trung vào đổi mới và dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm, AI hỗ trợ hoặc tương tác với khách hàng sẽ mang lại sự phù hợp chặt chẽ.

(3) Lợi thế cạnh tranh: Liệu chuyển đổi AI có mang lại lợi thế cạnh tranh hay giúp ngân hàng tạo sự khác biệt trên thị trường? Phát hiện gian lận do AI thúc đẩy có thể giúp ngân hàng tăng cường bảo mật và giành được lòng tin của khách hàng, đây có thể là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong một lĩnh vực có tính cạnh tranh cao.

(4) Tính khả thi của việc triển khai AI: Sau khi giá trị kinh doanh được thiết lập, bước tiếp theo là đánh giá tính khả thi của việc triển khai AI. Điều này bao gồm việc xác định xem cơ sở hạ tầng kỹ thuật, dữ liệu và chuyên môn cần thiết có sẵn để hỗ trợ quá trình chuyển đổi AI thành công hay không.

Lời kết

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là công nghệ mới mà còn là yếu tố chiến lược quyết định sự thành bại của ngân hàng trong kỷ nguyên số. AI đang giải quyết các vấn đề lâu năm (gian lận, rủi ro, hiệu quả thấp) đồng thời mở ra cơ hội tăng trưởng bền vững qua cá nhân hóa và tự động hóa. Các ngân hàng đầu tư sớm và đúng chỗ sẽ dẫn đầu thị trường cạnh tranh khốc liệt.

Nguồn tham khảo: Các báo cáo từ McKinsey, PwC, Salesforce, Feedzai, ECB và các nghiên cứu ngành 2025-2026

Tổng hợp bởi nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển đổi số ngành Tài chính - Ngân hàng.

Phương Phương (ghi)