AI và công nghệ ra quyết định thế hệ mới, mở lối cho tương lai ngân hàng

Diễn đàn là không gian trao đổi chuyên sâu về xu hướng chuyển đổi ngân hàng bán lẻ, ứng dụng AI và dữ liệu lớn nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, mở rộng tín dụng an toàn và thúc đẩy tăng trưởng bền vững trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Phát biểu tại diễn đàn, TS. Nguyễn Quốc Hùng - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam nhấn mạnh, thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam đang chứng kiến sự chuyển mình mạnh mẽ, từ giai đoạn số hóa dịch vụ sang phát triển trải nghiệm khách hàng dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn (Big Data). Đây được xem là bước tiến quan trọng, tạo nền tảng cho tăng trưởng bền vững của ngành ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng.

Chuyển đổi số ngành ngân hàng đạt kết quả rõ nét

Trong phần trình bày với chủ đề “Sự chuyển mình của ngân hàng bán lẻ Việt Nam: Cơ hội trong tăng trưởng”, TS. Nguyễn Quốc Hùng cho biết, dù phải đối mặt với nhiều thách thức về quản trị rủi ro, thanh khoản và sức ép cạnh tranh từ các công ty công nghệ, thị trường ngân hàng bán lẻ Việt Nam vẫn ghi nhận những kết quả tích cực. Đến nay, tỷ lệ người dân trưởng thành có tài khoản ngân hàng đã vượt mốc 87% - mức cao kỷ lục, phản ánh rõ nét hiệu quả của quá trình chuyển đổi số trong ngành.

Theo số liệu cập nhật đến ngày 26/12/2025, cả ngành Ngân hàng đã có hơn 143 triệu hồ sơ khách hàng cá nhân; hơn 1,5 triệu hồ sơ khách hàng tổ chức có tài khoản thanh toán đã được đối chiếu thông tin sinh trắc học qua căn cước công dân (CCCD) gắn chip hoặc ứng dụng VNeID. Khoảng 22,14 triệu khách hàng cá nhân và 392 khách hàng tổ chức có Ví điện tử đang hoạt động đã được thu thập, đối chiếu thông tin sinh trắc học với CCCD gắn chip thông qua ứng dụng Ví điện tử.

Nhiều tổ chức tín dụng (TCTD) tại Việt Nam có tỷ lệ trên 95% giao dịch thực hiện trên kênh số. Trong 11 tháng năm 2025 so với cùng kỳ năm 2024, hoạt động thanh toán không dùng tiền mặt (TTKDTM) tiếp tục tăng trưởng khá. Theo đó, giao dịch TTKDTM tăng 42,34% về số lượng và 22,59% về giá trị; qua kênh Internet tăng 52,93% về số lượng và 36,25% về giá trị; qua kênh điện thoại di động tăng 36,48% về số lượng và 20,48% về giá trị, qua QR code đạt tăng 54,45% về số lượng và 141,02% về giá trị, các tài khoản cá nhận và tổ chức về cơ bản đã được xác thực qua căn cước công dân gắn chips hoặc ứng ủng trên VNeID với hơn 143 triệu khách hàng là cá nhân và 1,5 triệu khách hàng là tổ chức

Theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) thì tổng dư nợ đến 31/12 /2025 đạt trên 18 triệu tỷ đồng tăng 19,1% so với năm 2024, trong đó dư nợ cho vay khách hàng cá nhân đạt 8,39 triệu tỷ đồng bao gồm 4,09 triệu tỷ, cho vay tiêu dùng tăng trưởng 14,6% và chiếm tỷ trọng 46% tổng dư nợ nền kinh tế, tỷ lệ cho vay tiêu dùng chiếm tỷ trọng 22,2% tổng dư nợ nền kinh tế, với tốc độ tăng trưởng 22,4% so 31/12/2024. Qua số liệu trên cho thấy nhu cầu vay tiêu dùng đã khởi sắc, dư nợ cho vay tiêu dùng tăng trưởng tốt hơn khi sức mua, thu nhập người dân được cải thiện.

TS. Nguyễn Quốc Hùng cho biết, hiện nay các ngân hàng đang tập trung xây dựng và hoàn thiện hệ sinh thái số, đồng thời đẩy mạnh hợp tác với các công ty Fintech. Nhiều mô hình ngân hàng số, ngân hàng thuần số (Digital Banking, Neo-bank) đã bắt đầu hoạt động hiệu quả, từng bước khẳng định vai trò của kênh bán lẻ như một động lực tăng trưởng quan trọng cho năm 2026 và các năm tiếp theo. Tuy nhiên, ông cũng thẳng thắn chỉ ra những thách thức lớn mà hoạt động ngân hàng bán lẻ sẽ tiếp tục đối mặt trong thời gian tới:

Thứ nhất, dù thu nhập bình quân đầu người tăng, sức mua vẫn bị ảnh hưởng bởi lạm phát và chi phí sinh hoạt tăng. Điều này dẫn đến nhu cầu vay tiêu dùng chững lại, ảnh hưởng trực tiếp đến nguồn thu từ các sản phẩm tín dụng bán lẻ của các ngân hàng.

Thứ hai, các công ty Fintech tiếp tục trở thành đối thủ mạnh mẽ của các ngân hàng truyền thống. Các dịch vụ tài chính tiện lợi như ví điện tử, thanh toán trực tuyến và cho vay ngang hàng (P2P lending) đã thu hút một lượng lớn khách hàng trẻ. Điều này buộc các ngân hàng phải không ngừng đổi mới và cải thiện dịch vụ để cạnh tranh.

Thứ ba, nền kinh tế 2026 dự đoán vẫn còn gặp nhiều khó khăn, áp lực nợ xấu gia tăng vẫn còn hiện hữu. Đây là thách thức lớn đối với các ngân hàng trong việc duy trì chất lượng tín dụng và kiểm soát rủi ro.

Hệ sinh thái ra quyết định thông minh: Trụ cột mới cho quản trị rủi ro và tối ưu vận hành

Để chuyển mình mạnh mẽ hơn, các ngân hàng cần định hình chiến lược cụ thể, dựa trên từng thế mạnh của mình, tăng cường quản lý rủi ro tín dụng hiệu quả là yếu tố sống còn để duy trì chất lượng tín dụng, tiếp tục đẩy mạnh phát triển các mô hình ngân hàng số như Digital Banking, Neo-bank đến việc ứng dụng công nghệ hiện đại như AI, Blockchain, sinh trắc học vào quy trình vận hành. Theo báo cáo của Deloitte, các ngân hàng hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ ứng dụng AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên dự kiến tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã tiên phong triển khai các ứng dụng AI như chatbot, eKYC, phân tích dữ liệu dự đoán hành vi khách hàng, phát hiện gian lận, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả phục vụ khách hàng.

Việc sử dụng công nghệ AI và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) trong việc thẩm định khách hàng là bước đột phá, góp phần thay đổi diện mạo ngân hàng bán lẻ trên các phương diện cơ bản :

Siêu cá nhân hóa hành trình khách hàng: AI không chỉ dừng lại ở việc gọi đúng tên khách hàng trong email. Trong kỷ nguyên AI, chúng ta có thể thiết kế hành trình "siêu cá nhân hóa" dựa trên ngữ cảnh thực tế. Ví dụ, khi một khách hàng vừa thực hiện giao dịch thanh toán tại một showroom ô tô, hệ thống AI của ngân hàng có thể ngay lập tức đưa ra quyết định phê duyệt một khoản vay trả góp hoặc bảo hiểm xe với lãi suất ưu đãi ngay trên ứng dụng di động. Đây chính là sự kết hợp giữa hiểu sâu hành vi và tương tác thời gian thực ở quy mô lớn.

Mở rộng tín dụng bằng Chấm điểm thế hệ mới (Next-gen Scoring): Một trong những cơ hội bứt phá tăng trưởng lớn nhất là phục vụ nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng (underbanked). Bằng cách ứng dụng AI để phân tích các nguồn dữ liệu thay thế (phí điện nước, hành vi mua sắm, dữ liệu viễn thông), ngân hàng có thể ra quyết định cho vay nhanh chóng mà vẫn đảm bảo quản trị rủi ro chủ động. Điều này giúp tăng trưởng chất lượng, mở rộng sử dụng sản phẩm mà vẫn kiểm soát được tỷ lệ nợ xấu.

Trợ lý ảo và sự kết hợp Người - Máy: AI không thay thế con người mà khuếch đại năng lực của họ. Chúng ta ứng dụng AI làm trợ lý cho đội ngũ quan hệ khách hàng, giúp họ có đầy đủ thông tin, gợi ý sản phẩm phù hợp nhất để tư vấn cho khách hàng. Sự kết hợp này đảm bảo dịch vụ vừa nhất quán, chân thực vừa mang tính nhân văn trong phục vụ.

Trong bối cảnh ngân hàng bán lẻ Việt Nam bước vào giai đoạn phát triển mới, AI và công nghệ ra quyết định thế hệ mới được xác định là đòn bẩy chiến lược giúp các ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh, quản trị rủi ro hiệu quả và phục vụ khách hàng ngày càng cá nhân hóa. Diễn đàn không chỉ cung cấp góc nhìn chính sách và xu hướng quốc tế, mà còn mở ra nhiều gợi ý thực tiễn, góp phần định hình chiến lược chuyển đổi số và phát triển ngân hàng bán lẻ bền vững trong năm 2026 và những năm tiếp theo.

Phát biểu tại diễn đàn, ông Timothy Choon, Giám đốc khu vực FICO, cho rằng Việt Nam đang bước vào giai đoạn bản lề khi mức độ phổ cập thiết bị di động đã tiệm cận ngưỡng cao, tạo nền tảng thuận lợi cho sự bứt phá của ngân hàng số và các mô hình Fintech trong thời gian tới. Trong bối cảnh đó, kỳ vọng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng cũng thay đổi rõ rệt, không chỉ dừng lại ở sự tiện lợi, mà còn hướng tới tốc độ xử lý nhanh, mức độ cá nhân hóa cao và tính nhất quán trong toàn bộ quá trình ra quyết định.

Ông Timothy Choon nhấn mạnh, sự chuyển dịch này đặt ra những yêu cầu mới đối với hoạt động của các ngân hàng. Thay vì dựa vào các quyết định tín dụng và quản trị rủi ro mang tính định kỳ, sử dụng dữ liệu tĩnh và quy trình thủ công như trước đây, các ngân hàng buộc phải chuyển sang mô hình vận hành dựa trên “hồ sơ động”. Theo đó, thông tin khách hàng được cập nhật liên tục theo các biến động trong vòng đời, từ thay đổi nghề nghiệp, thu nhập đến hành vi chi tiêu và nghĩa vụ tài chính. Khả năng theo dõi và phản ánh kịp thời những thay đổi này được coi là yếu tố then chốt giúp ngân hàng vừa tăng cường kiểm soát rủi ro, vừa nâng cao hiệu quả khai thác cơ hội kinh doanh.

Các trường hợp điển hình trong ứng dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo vào quản trị tín dụng

Tại diễn đàn, ông Lê Anh Tuấn - Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam có bài trình bày về Tái định hình hệ thống xếp hạng tín dụng tại Việt Nam bằng trí tuệ nhân tạo. Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) - đơn vị đầu mối quản lý và cung cấp thông tin tín dụng của quốc gia - đang giữ vai trò then chốt trong việc bảo đảm tính minh bạch, an toàn và ổn định của hệ thống tài chính - ngân hàng. Trong bối cảnh ngành ngân hàng đẩy mạnh chuyển đổi số, CIC đang tiên phong hiện đại hóa mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống thông qua việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

Hệ thống Thông tin Tín dụng Quốc gia hiện có quy mô lớn và chất lượng dữ liệu cao, với phạm vi bao phủ toàn diện 100% các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài đang hoạt động tại Việt Nam (125/125 đơn vị), cùng 1.159 quỹ tín dụng nhân dân và 56 tổ chức tham gia cung cấp dữ liệu trên cơ sở tự nguyện. Cơ sở dữ liệu khách hàng được xây dựng ở quy mô lớn, với tổng số hơn 54,7 triệu khách hàng, trong đó có trên 53 triệu khách hàng cá nhân và hơn 1,6 triệu khách hàng doanh nghiệp.

Đáng chú ý, hệ thống bảo đảm chất lượng và tính kịp thời của thông tin với tỷ lệ cập nhật dữ liệu từ các tổ chức tín dụng đạt trên 99%. Bên cạnh đó, Hệ thống Thông tin Tín dụng Quốc gia không ngừng được mở rộng thông qua việc kết nối, tích hợp các nguồn dữ liệu bổ trợ, trong đó có dữ liệu từ lĩnh vực viễn thông, góp phần làm giàu hồ sơ tín dụng và nâng cao hiệu quả công tác đánh giá, quản trị rủi ro.

Tại phiên thảo luận, đại diện CIC chia sẻ tầm nhìn và định hướng ứng dụng phân tích dữ liệu nâng cao và học máy (machine learning) trong hoạt động đánh giá tín dụng. Theo đó, các mô hình AI giúp mở rộng khả năng khai thác dữ liệu, nâng cao độ chính xác trong quản trị rủi ro, đồng thời hỗ trợ các ngân hàng tiếp cận hiệu quả hơn nhóm khách hàng chưa có hoặc có ít lịch sử tín dụng.

Việc chuyển đổi từ mô hình chấm điểm tín dụng tĩnh sang các hệ thống dự báo linh hoạt dựa trên AI được kỳ vọng sẽ nâng cao chất lượng ra quyết định tín dụng, giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy tài chính toàn diện, đáp ứng yêu cầu phát triển bền vững của ngành ngân hàng Việt Nam trong giai đoạn mới.

Trong khi Trung tâm Thông tin Tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) giữ vai trò hạ tầng dữ liệu cốt lõi của hệ thống tài chính, việc khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu này thông qua các nền tảng ra quyết định hiện đại đang trở thành yếu tố then chốt giúp các tổ chức tài chính nâng cao chất lượng thẩm định và hiệu quả kinh doanh. Thực tiễn cho thấy, sự kết nối giữa dữ liệu tín dụng quốc gia và các giải pháp công nghệ tiên tiến là nền tảng để các ngân hàng, công ty tài chính chuyển đổi mô hình ra quyết định theo hướng tự động hóa, chính xác và có trách nhiệm hơn.

Minh chứng rõ nét cho xu hướng này là trường hợp của Home Credit Việt Nam - một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng nền tảng ra quyết định FICO Blazer Advisor nhằm tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và quản trị rủi ro. Thông qua việc tích hợp đa dạng nguồn dữ liệu và tự động hóa toàn bộ quy trình ra quyết định tín dụng, Home Credit đã chuyển đổi thành công từ mô hình xác minh thủ công sang mô hình vận hành dựa trên dữ liệu, xử lý hiệu quả hàng triệu hồ sơ vay vốn mỗi năm.

Với hơn 17 năm hoạt động tại Việt Nam, Home Credit đã xây dựng vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực cho vay tại điểm bán (POS) thông qua trải nghiệm “phygital” liền mạch. Việc triển khai FICO Blazer Advisor không chỉ giúp nâng cao năng lực dự báo và chất lượng thẩm định tín dụng, mà còn bảo đảm tốc độ xử lý, tính nhất quán và hiệu quả ở quy mô lớn.

Trong giai đoạn tiếp theo, Home Credit tiếp tục mở rộng việc ứng dụng nền tảng ra quyết định sang tối ưu hóa lợi nhuận, thông qua các mô hình mô phỏng rủi ro, định giá, xác định hạn mức và phân tích hành vi khách hàng. Cách tiếp cận này cho phép doanh nghiệp cung cấp các giải pháp tài chính được cá nhân hóa, tối đa hóa giá trị cho khách hàng, đồng thời khẳng định vai trò tiên phong về công nghệ và cam kết thúc đẩy tài chính toàn diện theo hướng bền vững, có trách nhiệm.

Tiếp nối các thảo luận về vai trò của dữ liệu tín dụng và nền tảng ra quyết định trong hoạt động tài chính - ngân hàng, Bà Vũ Hà Phương - Giám đốc Chương trình STP Quản trị Rủi ro, Ngân hàng TMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) đã chia sẻ kinh nghiệm triển khai các giải pháp của FICO theo cách tiếp cận chiến lược, nhằm nâng cao năng lực quản trị rủi ro và thúc đẩy mạnh mẽ quá trình chuyển đổi số.

Theo đại diện MSB, việc ứng dụng các giải pháp FICO đã giúp ngân hàng rút ngắn đáng kể thời gian ra quyết định tín dụng, từ quy trình kéo dài nhiều ngày xuống chỉ còn vài phút, qua đó cải thiện rõ rệt trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả vận hành. Phiên chia sẻ tập trung phân tích những thách thức thực tiễn mà MSB từng đối mặt, các giải pháp công nghệ được lựa chọn triển khai, cũng như những kết quả kinh doanh tích cực đạt được sau quá trình chuyển đổi.

Trường hợp của MSB được đánh giá là một điển hình tiêu biểu, mang lại nhiều bài học thực tiễn cho các tổ chức tài chính trong việc tăng tốc chuyển đổi số, đồng thời vẫn duy trì hệ thống kiểm soát rủi ro chặt chẽ trong bối cảnh thị trường cạnh tranh gay gắt và chịu sự giám sát ngày càng chặt của cơ quan quản lý.

Khép lại diễn đàn, các nội dung trao đổi đã làm rõ vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu, trí tuệ nhân tạo và các nền tảng ra quyết định thông minh trong quá trình chuyển đổi ngân hàng bán lẻ tại Việt Nam. Từ hạ tầng dữ liệu tín dụng quốc gia đến các mô hình ứng dụng thực tiễn tại ngân hàng và công ty tài chính, diễn đàn cho thấy xu hướng tất yếu của việc kết hợp đổi mới công nghệ với quản trị rủi ro hiệu quả, lấy khách hàng làm trung tâm. Qua đó, góp phần hỗ trợ các tổ chức tín dụng định hình chiến lược phát triển, hướng tới tăng trưởng bền vững trong giai đoạn mới của ngành ngân hàng.

N.A