Trong báo cáo công bố tháng 10/2026 về ứng dụng AI có khả năng tự thực hiện nhiều bước công việc (agentic AI) trong phòng chống tội phạm tài chính, McKinsey cho biết hoạt động nhận biết khách hàng (KYC) và phòng chống rửa tiền (AML) đang tiêu tốn nguồn lực đáng kể của các ngân hàng.
Theo nghiên cứu được McKinsey dẫn lại, các ngân hàng thường phân bổ khoảng 10–15% nhân sự cho riêng hoạt động KYC và AML. Một nguyên nhân quan trọng là số lượng lớn công việc thủ công, lặp đi lặp lại trong quá trình thu thập, đối chiếu và xác minh thông tin.
Biểu đồ của McKinsey ước tính AI có thể giúp giảm khoảng 30–70% thời gian xử lý trung bình trong quy trình KYC. Đây là mức giảm ước tính đối với thời gian xử lý nghiệp vụ, không phải mức giảm nhân sự hay thời gian chờ thực tế của tất cả khách hàng.
Theo phân tích của McKinsey, công đoạn thẩm định chiếm khoảng 30% thời gian xử lý trung bình. Trong khi đó, việc chuẩn bị và thu thập dữ liệu chiếm khoảng 25%. Các bước khởi tạo hồ sơ, đánh giá rủi ro, lập báo cáo và phê duyệt lần lượt chiếm khoảng 15% mỗi bước.
Trong mô hình ứng dụng AI được mô tả, dữ liệu khách hàng có thể được thu thập dưới dạng chuẩn hóa ngay từ đầu; AI hỗ trợ điền trước thông tin bằng dữ liệu sẵn có, phát hiện điểm bất thường trong giấy tờ và nhận diện các dấu hiệu gian lận. Hệ thống cũng có thể cập nhật hồ sơ rủi ro dựa trên dữ liệu hành vi và giao dịch, hỗ trợ đối chiếu thông tin từ nhiều nguồn và tạo bản dự thảo báo cáo KYC.
McKinsey cho rằng thay vì chỉ tự động hóa một công đoạn riêng lẻ, ngân hàng có thể đạt hiệu quả cao hơn bằng cách thiết kế lại toàn bộ quy trình, phân chia công việc phù hợp giữa các quy tắc cố định, hệ thống tự động, AI và nhân sự chuyên môn.
Tuy nhiên, báo cáo cũng chỉ ra những giới hạn đáng chú ý. Trong các đánh giá được công bố, mức độ nhất quán giữa các lần AI xử lý cùng dữ liệu đầu vào dao động từ 72% đến 100%. Ở trường hợp có độ nhất quán thấp nhất, khoảng một trong bốn lần chạy cho kết quả khác nhau.
AI có kết quả tốt hơn ở những tác vụ dễ xác minh bằng dữ liệu, nhưng yếu hơn trong các đánh giá đòi hỏi phán đoán, chẳng hạn xác định hành vi có hợp lý hay không, đánh giá tính nhất quán của thông tin về tài sản hoặc xác minh thông tin tiêu cực có liên quan đúng người hay không.
Vì vậy, McKinsey nhấn mạnh vai trò kiểm tra của con người ở những bước cần đánh giá chuyên môn. Các ngân hàng cũng cần kiểm soát độ chính xác, tính nhất quán và khả năng truy xuất nguồn thông tin trước khi mở rộng ứng dụng AI.
Theo McKinsey, năng suất trong các dự án triển khai mà hãng tham gia hiện đạt khoảng gấp đôi mức ban đầu, với chất lượng tương đương hoặc cao hơn. Tuy nhiên, những kết quả này chủ yếu dựa trên kinh nghiệm triển khai tại các ngân hàng châu Âu trong giai đoạn 2025–2026.
Thanh Anh