Từ hiện đại hóa sang tạo giá trị bằng dữ liệu và AI
Chuyển đổi số ngân hàng là quá trình tái thiết toàn diện hoạt động, sản phẩm và quản trị của các tổ chức tín dụng dựa trên dữ liệu, hạ tầng số và ứng dụng trí tuệ nhân tạo, nhằm hiện đại hóa dịch vụ, mở rộng tiếp cận tài chính và hình thành các mô hình ngân hàng thông minh trong kỷ nguyên mới. Tại “Ngày chuyển đổi số ngành Ngân hàng” với chủ đề “Ngân hàng thông minh trong kỷ nguyên dữ liệu và AI”, Ngân hàng Nhà nước đã phát tín hiệu rõ ràng: giai đoạn chỉ số hóa quy trình đã qua, bước tiếp theo là tạo giá trị thực chất cho người dân và doanh nghiệp thông qua AI và dữ liệu. Thống đốc Phạm Đức Ấn nhấn mạnh chuyển đổi từ “quản lý tiến độ sang quản trị kết quả”, mỗi nhiệm vụ phải gắn với sản phẩm cụ thể, đo được hiệu quả, không còn chỗ cho các dự án công nghệ chỉ để trình diễn.
Thông điệp này bám sát định hướng của Nghị quyết 57 coi khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số là động lực phát triển. Ở cấp Chính phủ, yêu cầu “phát triển hạ tầng số đồng bộ, kết nối và chia sẻ dữ liệu, phát triển kinh tế dữ liệu và AI” đặt nền cho một chiến lược AI kỷ nguyên mới trong ngành ngân hàng, nơi dữ liệu dẫn đường, AI đồng hành và ngân hàng xây dựng hệ sinh thái số thông minh.
6 nhóm nhiệm vụ trọng tâm: xương sống của kỷ nguyên AI ngân hàng
Yêu cầu toàn ngành tập trung triển khai 6 nhóm nhiệm vụ trọng tâm không phải là danh sách “việc phải làm”, mà là khung hành động để bước vào kỷ nguyên AI với trật tự và kỷ luật. Đầu tiên là nhiệm vụ hoàn thiện khuôn khổ pháp lý để vừa thúc đẩy đổi mới, vừa kiểm soát rủi ro, tập trung vào hoạt động ngân hàng trên môi trường số, vấn đề phát sinh từ AI, dữ liệu, ngân hàng mở và các mô hình ngân hàng số mới. Nói cách khác, pháp lý phải chạy kịp công nghệ, nếu không chuyển đổi số sâu rộng sẽ bị chặn đứng bởi khoảng trống quy định.
Thứ hai, Thống đốc yêu cầu nâng cấp hạ tầng số và chuẩn hóa dữ liệu: hiện đại hóa hạ tầng thanh toán quốc gia theo hướng an toàn, liên tục, xử lý giá trị lớn, mở rộng kết nối; đồng thời xây dựng kiến trúc dữ liệu thống nhất với tiêu chí “đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất và có khả năng chia sẻ”. Đây là bước then chốt của quản trị dữ liệu ngân hàng: nếu dữ liệu bẩn, phân tán, mọi tham vọng phân tích dữ liệu ngân hàng hay triển khai AI đều chỉ là khẩu hiệu.
AI và dữ liệu: động lực của giai đoạn chuyển đổi số mới
Điểm khác biệt rõ nhất của giai đoạn mới là dữ liệu và ứng dụng AI được đặt vào vị trí trung tâm. Theo định hướng của Ngân hàng Nhà nước, chuyển đổi số ngân hàng phải chuyển từ hiện đại hóa nội bộ sang nâng năng suất, giảm chi phí xã hội, mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ và tạo động lực tăng trưởng mới. Điều này chỉ khả thi khi dữ liệu và AI được xem là nguồn lực, không phải mục tiêu tự thân; chúng phải nâng cao năng lực quản trị, đổi mới sản phẩm, quản trị rủi ro và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Các ngân hàng được yêu cầu phát triển AI trong phân tích dữ liệu, phát hiện gian lận, tối ưu quy trình, chăm sóc khách hàng và phát triển sản phẩm. Nói cách khác, AI kỷ nguyên mới trong ngân hàng không chỉ là chatbot hay trợ lý ảo, mà là các mô hình phân tích dữ liệu ngân hàng sâu giúp chấm điểm tín dụng, dự báo rủi ro, nhận diện giao dịch bất thường theo thời gian thực. “Giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt trong 5 năm qua tăng bình quân khoảng 59% mỗi năm, còn giao dịch qua mã QR tăng trên 100% mỗi năm”; quy mô và tốc độ này buộc ngành phải dựa vào AI nếu muốn kiểm soát rủi ro và gian lận hiệu quả.
Cân bằng tăng trưởng số với an ninh, niềm tin và bao trùm tài chính
Sau 5 năm chuyển đổi số, ngành ngân hàng đạt nhiều kết quả ấn tượng: gần 89% người từ 15 tuổi trở lên có tài khoản thanh toán, giá trị thanh toán không dùng tiền mặt năm 2025 vượt 28 lần GDP. Nhưng Thống đốc cảnh báo đây mới chỉ là bước đầu; chuyển đổi số càng sâu thì vấn đề thể chế, dữ liệu, an ninh mạng, gian lận số, bảo vệ quyền riêng tư và quản trị AI càng xuất hiện nhanh. Do đó, nhiệm vụ thứ tư là bảo đảm an ninh, an toàn và xây dựng niềm tin số: từ ứng phó sự cố sang phòng ngừa chủ động; đầu tư tương xứng cho an ninh mạng, an ninh dữ liệu và chống gian lận, nhất là trong bối cảnh tội phạm dùng AI, deepfake ngày càng tinh vi.
Song song, các ngân hàng phải bảo đảm không ai bị bỏ lại phía sau trong làn sóng số hóa. Chuyển đổi số ngân hàng phải mở đường cho người cao tuổi, người yếu thế, người ở vùng sâu, vùng xa tiếp cận dịch vụ tài chính cơ bản thuận tiện, an toàn. Nếu AI và dữ liệu chỉ phục vụ nhóm khách hàng có hạ tầng tốt, thì mọi khẩu hiệu bao trùm tài chính đều mất ý nghĩa. Hướng đi đúng là dùng dữ liệu để thiết kế sản phẩm phù hợp khẩu vị rủi ro, khả năng chi trả và nhu cầu thực tế của từng nhóm khách hàng, giảm chi phí, đơn giản thủ tục nhưng vẫn không nới lỏng chuẩn an toàn.
Lời kết: 6 nhiệm vụ như “bài kiểm tra” cho tham vọng AI ngân hàng
Sáu nhóm nhiệm vụ mà Thống đốc yêu cầu – từ hoàn thiện pháp lý, nâng cấp hạ tầng và dữ liệu, thúc đẩy AI có trách nhiệm, bảo đảm an ninh, tăng bao trùm tài chính đến phát triển nguồn nhân lực dữ liệu, AI, công nghệ và an ninh mạng – đang trở thành bài kiểm tra thực tế cho mọi chiến lược AI kỷ nguyên mới trong ngành ngân hàng. Nếu ngành chỉ dừng ở việc “số hóa cái cũ”, không tái thiết cách quản trị dữ liệu ngân hàng và không xây nền tảng niềm tin số, thì dữ liệu và AI sẽ là gánh nặng chứ không phải động lực.
Ngược lại, nếu bám sát định hướng “dữ liệu dẫn đường – AI đồng hành – ngân hàng tạo hệ sinh thái số”, các tổ chức tín dụng có cơ hội tái định nghĩa vai trò trong nền kinh tế số: từ nhà cung cấp tín dụng truyền thống thành hạ tầng tài chính số gắn chặt với đời sống người dân và doanh nghiệp. Lúc đó, chuyển đổi số ngân hàng không còn là một chương trình công nghệ, mà là chiến lược phát triển dài hạn – nơi mỗi dòng dữ liệu, mỗi mô hình AI đều phải trả lời được câu hỏi: tạo thêm giá trị gì cho xã hội.
