Thông điệp cốt lõi: AI trong ngân hàng phải tạo giá trị thực và giữ vững niềm tin
Chuyển đổi AI ngân hàng là quá trình các tổ chức tín dụng ứng dụng trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn vào mọi khâu hoạt động nhằm nâng cao năng suất, chất lượng dịch vụ, mở rộng khả năng tiếp cận tài chính, song vẫn phải bảo đảm an toàn dữ liệu khách hàng, quyền riêng tư ngân hàng số và niềm tin số của toàn xã hội. Trong bối cảnh này, yêu cầu mới của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Phạm Đức Ấn đặt ra một ranh giới rất rõ: AI và dữ liệu không phải mục tiêu tự thân, mà là công cụ để phục vụ người dân, doanh nghiệp và tăng sức cạnh tranh của nền kinh tế. Vì vậy, câu chuyện không còn là ngân hàng có triển khai AI hay không, mà là AI đó có hiệu quả AI thực chất hay chỉ là phong trào chạy đua hình thức. Người thắng cuộc trong kỷ nguyên dữ liệu sẽ là những ngân hàng dám ưu tiên niềm tin khách hàng lên trước mọi chỉ số tăng trưởng.
Năm năm chuyển đổi số: thành tựu lớn nhưng mới là bước khởi đầu đầy rủi ro
Sự kiện “Chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm 2026” tại Hà Nội là dấu mốc 5 năm chuyển đổi số, từ kết nối dữ liệu dân cư đến xây dựng hệ sinh thái số thông minh. Kết quả không hề nhỏ: gần 89% người từ 15 tuổi trở lên đã có tài khoản thanh toán, giá trị thanh toán không dùng tiền mặt năm 2025 vượt 28 lần GDP, số lượng giao dịch tăng bình quân khoảng 59% mỗi năm, riêng giao dịch qua mã QR tăng trên 100% mỗi năm. Đây là những con số cho thấy nền tảng ngân hàng số đã ăn sâu vào đời sống. Theo NHNN, đến hết năm 2025 nhiều tổ chức tín dụng đã đạt tỷ lệ giao dịch qua kênh số trên 95%, thể hiện mức độ chấp nhận ngân hàng số rất cao. Nhưng chính sự lan rộng này khiến rủi ro về an ninh mạng, gian lận số và xâm phạm quyền riêng tư tăng tốc nhanh hơn khả năng kiểm soát nếu hệ thống chỉ chạy theo quy mô.
Yêu cầu của Thống đốc: hiệu quả thực chất là thước đo, không phải độ hiện đại công nghệ
Thống đốc Phạm Đức Ấn nhấn mạnh, chuyển đổi số phải gắn với khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, nhưng chỉ có ý nghĩa khi tạo ra sản phẩm cụ thể và hiệu quả thực chất cho người dân, doanh nghiệp, nền kinh tế. Nói cách khác, hiệu quả AI thực chất – chứ không phải số lượng dự án, ứng dụng hay chiến dịch truyền thông – mới là thước đo thành công. Ông yêu cầu ngành ngân hàng đổi mới mạnh mẽ nhưng có trọng tâm, kiểm soát rủi ro và “không làm theo phong trào”, kết quả phải được đánh giá bằng những vấn đề thực tế đã giải quyết và giá trị mang lại. Đây là lời cảnh báo với các ngân hàng đang chạy đua chatbot, scoring AI, tự động hóa quy trình mà không trả lời được câu hỏi: dịch vụ có an toàn hơn, chi phí xã hội có giảm, khách hàng yếu thế có tiếp cận tín dụng thuận lợi hơn hay không. Nếu câu trả lời là mơ hồ, đó chỉ là chuyển đổi số bề mặt.
Không đánh đổi an toàn dữ liệu và quyền riêng tư để lấy tăng trưởng chuyển đổi số
Thông điệp mạnh nhất của Thống đốc là: “Không đánh đổi an toàn, quyền riêng tư và niềm tin của người dùng để tăng trưởng về chuyển đổi số”. Khi chuyển đổi số càng đi sâu, các vấn đề về thể chế, dữ liệu, an ninh mạng, gian lận số, bảo vệ quyền riêng tư và quản trị AI xuất hiện ngày càng nhanh. Điều đó đặt an toàn dữ liệu khách hàng và quyền riêng tư ngân hàng số vào vị trí trung tâm, không thể coi là phụ lục kỹ thuật. Ngành ngân hàng được yêu cầu chuyển từ ứng phó sự cố sang chủ động phòng ngừa “từ sớm, từ xa”, tăng cường an ninh mạng, an ninh dữ liệu và phòng chống gian lận trước các thủ đoạn sử dụng AI, Deepfake ngày càng tinh vi. Thống đốc nhấn mạnh các đơn vị không chỉ bảo vệ hệ thống mà phải bảo vệ khách hàng, nghĩa là mọi quyết định triển khai AI phải được soi chiếu dưới góc độ quyền lợi hợp pháp của người sử dụng, chứ không chỉ lợi ích vận hành nội bộ.
AI có trọng tâm: từ phân tích dữ liệu đến phục vụ tài chính toàn diện
Ở tầng kỹ thuật, yêu cầu đặt ra không phải “AI ở mọi nơi” mà là AI có trọng tâm rõ ràng. Thống đốc yêu cầu các ngân hàng nghiên cứu ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu, quản trị rủi ro, phát hiện gian lận, tối ưu hóa quy trình, chăm sóc khách hàng và phát triển sản phẩm. Mỗi ứng dụng phải làm rõ vấn đề cần giải quyết, giá trị tạo ra, cách kiểm soát rủi ro, đồng thời bảo đảm trách nhiệm giải trình, bảo vệ dữ liệu và quyền lợi khách hàng. Ở tầng xã hội, dữ liệu và AI phải phục vụ tài chính toàn diện: khai thác dữ liệu để đổi mới đánh giá khách hàng, quản trị tín dụng, phát triển sản phẩm phù hợp với doanh nghiệp nhỏ và vừa, hộ kinh doanh, hợp tác xã, người lao động, khu vực nông thôn, cùng người cao tuổi, người yếu thế và vùng sâu, vùng xa. Việc ứng dụng dữ liệu cũng cần tạo điều kiện để khách hàng có phương án kinh doanh khả thi, dòng tiền minh bạch tiếp cận vốn dễ hơn với chi phí hợp lý. Nếu AI chỉ ưu ái nhóm khách hàng “đẹp” về dữ liệu, nó đang đi ngược mục tiêu bao trùm.
