AI chỉ đáng giá khi giải quyết đúng việc
AI trong ngân hàng là việc dùng hệ thống trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ hoặc thực hiện các nghiệp vụ như nhận diện khách hàng, tư vấn, thẩm định tín dụng và tự động hóa quy trình, với mức tự chủ cần được xác định theo rủi ro. Luận điểm nên đặt lên trước mọi cuộc đua công nghệ: hiệu quả chỉ có ý nghĩa khi gắn với nhu cầu kinh doanh và lợi ích khách hàng. Tại Smart Banking 2026, các chuyển dịch được nêu gồm hình thành hệ sinh thái AI, ứng dụng AI để phát hiện gian lận theo thời gian thực và xây dựng khung pháp lý gắn đổi mới với trách nhiệm, an toàn hệ thống. AI đã đi vào nhiều khâu, từ chăm sóc khách hàng đến quy trình nội bộ; theo TS. Đào Minh Tú, nhiều ngân hàng tiết kiệm được 20–40% chi phí vận hành. Tuy nhiên, con số tiết kiệm không thể thay thế câu hỏi căn bản: chất lượng phục vụ có tốt hơn, quyết định có chính xác hơn và rủi ro có được phát hiện sớm hơn không?
Lợi ích với khách hàng không chỉ nằm ở tốc độ. Techcombank hướng tới việc hiểu và dự báo nhu cầu của khoảng 18 triệu khách hàng để đưa ra đề xuất phù hợp, đúng lúc và qua kênh tương tác thích hợp. Khi AI đảm nhận việc thủ công, lặp lại, nhân viên có thể dành thêm thời gian cho tư vấn và phục vụ khách hàng. Nhưng cá nhân hóa chỉ có ích nếu dựa trên dữ liệu đáng tin cậy, không biến thành những gợi ý sai lệch hoặc xâm phạm quyền riêng tư. Vì thế, ngân hàng cần đo hiệu quả bằng kết quả nghiệp vụ và trải nghiệm thực tế, thay vì số dự án được gắn nhãn AI hay mức đầu tư công nghệ.
Mở rộng theo từng bài toán, không chạy theo phong trào
AI không tự tạo ra một chiến lược kinh doanh. Tại Techcombank, các khoản đầu tư công nghệ được gắn với mục tiêu cụ thể như tăng doanh thu, mở rộng khách hàng, tăng mức sử dụng dịch vụ hoặc cải thiện năng suất; dự án có nhân sự phụ trách cả kinh doanh lẫn công nghệ ngay từ đầu. Cách tiếp cận ấy đáng được xem là nguyên tắc, không phải thủ tục: trước khi triển khai, ngân hàng phải chỉ rõ quy trình nào cần cải thiện, lợi ích nào có thể đo lường và chi phí vận hành nào sẽ phát sinh. Chẳng hạn, AI hỗ trợ lập trình giúp năng suất tăng 25–30%, nhưng việc đánh giá vẫn cần tính cả chi phí sử dụng và duy trì. Nếu không đặt giới hạn cho mục tiêu và cách đo, thử nghiệm dễ biến thành cuộc đua trình diễn thay vì tạo giá trị bền vững.
Để bắt đầu, nên chọn những quy trình có mục tiêu rõ, xác định khâu nào được tự động hóa và khâu nào phải chờ con người phê duyệt, rồi mới mở rộng sang nghiệp vụ phức tạp hơn. Dữ liệu cũng phải được chuẩn hóa: một khái niệm nghiệp vụ có nhiều cách hiểu sẽ khiến các mô hình đưa ra kết quả khác nhau, còn tác nhân AI có thể lặp lại sai lệch trên quy mô lớn. Ngân hàng không nhất thiết phải hoàn thiện mọi nền tảng dữ liệu trước khi thử nghiệm, nhưng phải giới hạn mục đích sử dụng, xác định nguồn gốc dữ liệu và mức tự động hóa phù hợp với rủi ro. Đó là cách kiểm soát AI thực chất: cho phép tiến nhanh ở nơi rủi ro thấp, nhưng buộc quyết định nhạy cảm phải có giải thích, kiểm toán và điểm dừng.
Quyền tự chủ tăng, trách nhiệm không được mờ đi
Quy mô hoạt động khiến sai sót công nghệ không còn là vấn đề cục bộ: hệ thống ngân hàng xử lý khoảng 100 triệu giao dịch thanh toán mỗi ngày, tổng giá trị khoảng 1,2 triệu tỷ đồng; tại một số ngân hàng, hơn 95% giao dịch diễn ra trên kênh số. Đồng thời, tội phạm công nghệ cao dùng AI để tạo tin nhắn, hình ảnh và video giả mạo, khiến nguy cơ lừa đảo tinh vi hơn. Trong bối cảnh đó, an toàn AI phải được tính từ khâu thiết kế, không thể chờ sản phẩm hoàn thiện mới bổ sung biện pháp bảo vệ. Các mô hình cần giải thích và kiểm toán được; tác nhân AI phải được định danh, phân quyền và lưu lại hoạt động, còn con người phải giữ vai trò giám sát. Ngân hàng cũng cần quy trình ứng phó đủ nhanh để truy vết, ngăn giao dịch đáng ngờ và hạn chế thiệt hại.
Điểm mấu chốt của trách nhiệm AI là không để câu trả lời “hệ thống tự quyết” thay thế trách nhiệm nghiệp vụ. Ngân hàng phải nêu rõ AI được truy cập dữ liệu nào, được đề xuất hay thực hiện đến đâu, và tình huống nào buộc chuyển việc cho con người. Trách nhiệm vẫn thuộc về những người lập, trình, thẩm định và rà soát hồ sơ. Đây không phải lý do để loại AI khỏi quyết định, mà là điều kiện để sử dụng công nghệ có giới hạn và có thể kiểm chứng. Khi AI tham gia sâu hơn, khuôn khổ pháp lý, bảo vệ dữ liệu và năng lực con người cũng phải tiến cùng; cơ quan quản lý xác định sẽ tiếp tục đồng hành với các tổ chức tín dụng để hoàn thiện những nền tảng này.
Kết luận không nên là ngân hàng phải chọn giữa tốc độ và an toàn. Họ phải chứng minh được tốc độ tạo ra giá trị, dữ liệu đủ tin cậy, rủi ro có phương án xử lý và mỗi quyết định có người chịu trách nhiệm. Nếu thiếu các điều kiện đó, tự động hóa chỉ làm sai sót lan nhanh hơn. Nếu có chúng, AI có thể giảm việc lặp lại, cải thiện dịch vụ và giúp nhân viên tập trung vào những quyết định cần phán đoán của con người.
