Tọa đàm Lãnh đạo Ngân hàng "AI kiến tạo thế hệ ngân hàng mới" thảo luận cơ hội, ưu tiên và định hướng chiến lược

Sự kiện tập trung vào ứng dụng AI, đổi mới thanh toán, phòng, chống gian lận và nâng cao khả năng chống chịu số; cùng khuôn khổ còn có Cuộc thi Diễn tập an ninh mạng - DF Cyber Defense & AI Hackathon 2026 và triển lãm các giải pháp công nghệ ngân hàng.

Từ số hóa quy trình sang ứng dụng AI dựa trên dữ liệu

Phát biểu khai mạc, TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký VNBA, nhận định ngành ngân hàng đang chuyển từ số hóa quy trình, dịch vụ sang khai thác dữ liệu và ứng dụng AI để tái thiết kế mô hình vận hành, quản trị rủi ro và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Theo ông, AI không còn là công cụ hỗ trợ công nghệ riêng lẻ mà đang trở thành năng lực cốt lõi, gắn với quá trình ra quyết định, tổ chức công việc và tạo giá trị chiến lược của từng tổ chức tín dụng.

Dẫn số liệu của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN), TS. Đào Minh Tú cho biết trong 8 tháng đầu năm 2026, giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt tăng 46,57% về số lượng và 21,77% về giá trị so với cùng kỳ năm trước; riêng thanh toán qua mã QR ghi nhận hơn 311 triệu giao dịch, tổng giá trị trên 274 nghìn tỷ đồng. Theo lãnh đạo VNBA, ứng dụng AI đã bước đầu phản ánh vào kết quả kinh doanh của một số ngân hàng thương mại, giúp tiết kiệm chi phí và tạo giá trị kinh tế từ hàng chục đến hàng trăm tỷ đồng, tùy quy mô ngân hàng. TS. Đào Minh Tú cũng cho rằng các ngân hàng cần xác định đúng bài toán ưu tiên, gắn triển khai AI với mục tiêu kinh doanh và năng lực vận hành thực tế, thay vì chạy theo xu hướng công nghệ; thách thức lớn nhất là chuyển các ứng dụng AI rời rạc, thử nghiệm thành năng lực triển khai toàn ngân hàng, đòi hỏi phối hợp đồng bộ giữa chiến lược, dữ liệu, công nghệ, con người và cơ chế quản trị.

Ông Lê Anh Dũng, Phó Vụ trưởng Vụ Thanh toán, NHNN, cho rằng giá trị của ngân hàng tương lai nằm ở việc thấu hiểu nhu cầu, chủ động thực hiện các tác vụ tài chính và bảo đảm sự an tâm, tin cậy cho khách hàng; AI là động lực của quá trình này nhưng niềm tin và khả năng chống chịu quyết định ngân hàng có thể tiến xa đến đâu. Theo ông, ngân hàng thế hệ mới được định hình trên năm trụ cột: AI tác nhân; dữ liệu và tài chính mở; thanh toán và tài sản số thế hệ mới; an toàn theo mô hình Zero Trust; và quản trị AI có trách nhiệm.

Theo số liệu ông Dũng dẫn, hệ thống Napas xử lý trung bình khoảng 40 triệu giao dịch mỗi ngày, đạt 11 tỷ giao dịch trong 9 tháng đầu năm 2026 với tỷ lệ hoạt động liên tục 99,997%. Đến ngày 16/10/2026, toàn ngành đã đối chiếu sinh trắc học hơn 176,9 triệu hồ sơ khách hàng cá nhân và hơn 2,97 triệu hồ sơ khách hàng tổ chức. Hệ thống SIMO đã cảnh báo hơn 6 triệu lượt khách hàng, trong đó hơn 2 triệu lượt tạm dừng hoặc hủy giao dịch sau cảnh báo, tổng giá trị hơn 7.600 tỷ đồng. Ông Dũng cũng lưu ý AI làm gia tăng nguy cơ giả mạo danh tính, tạo nội dung lừa đảo tinh vi và thao túng hệ thống tự động, do đó quản trị rủi ro, khả năng giải thích và kiểm toán mô hình, bảo vệ dữ liệu cá nhân và năng lực phòng thủ an ninh mạng cần được tích hợp ngay từ đầu.

Về khung pháp lý, theo nội dung trình bày tại tọa đàm, Việt Nam đang từng bước hoàn thiện khung pháp lý cho AI trong ngân hàng, gồm quy định cấp quốc gia về AI, yêu cầu an toàn, bảo mật dịch vụ trực tuyến và Thông tư số 53/2026/TT-NHNN về an toàn, quản lý rủi ro, điều kiện triển khai AI trong ngành ngân hàng, có hiệu lực từ ngày 15/11/2026.

Ông Dũng nêu ba điểm nhấn trong quản lý AI: duy trì giám sát của con người, quản lý theo mức độ rủi ro và bảo đảm an toàn xuyên suốt vòng đời hệ thống. Theo ông, với hệ thống AI tự động quyết định cấp tín dụng từ 50 triệu đồng trở lên hoặc thực hiện giao dịch thanh toán vượt ngưỡng quy định, ngân hàng phải đánh giá tác động và lập hồ sơ trước khi vận hành; bên cạnh đó cần chú trọng kiểm tra an ninh mạng, quản lý rủi ro theo ba tuyến bảo vệ và kiểm soát rủi ro từ thuê ngoài, chuỗi cung ứng công nghệ.

Về định hướng của cơ quan quản lý, ông Dũng cho biết trọng tâm gồm thúc đẩy đổi mới có kiểm soát thông qua cơ chế thử nghiệm trong lĩnh vực ngân hàng và nghiên cứu thử nghiệm tiền kỹ thuật số ngân hàng trung ương dạng token hóa; phát triển nền tảng dùng chung về dữ liệu, định danh, xác thực điện tử và chia sẻ cảnh báo gian lận; lấy khách hàng làm trung tâm, bảo đảm minh bạch khi tương tác với AI và xác định rõ trách nhiệm khi phát sinh tranh chấp, thiệt hại.

Đối với ngân hàng, ông gợi mở năm ưu tiên: gắn chiến lược AI với chiến lược kinh doanh dưới sự dẫn dắt của lãnh đạo cấp cao; đầu tư nền tảng dữ liệu, hạ tầng tích hợp với hệ thống lõi mà không gián đoạn hoạt động; tích hợp an toàn từ khâu thiết kế, giám sát liên tục và diễn tập khôi phục; phát triển nhân lực, xác định rõ những khâu giữ quyền quyết định cuối cùng của con người; lựa chọn đối tác fintech, doanh nghiệp công nghệ phù hợp và tham gia các sáng kiến chung của ngành.

Ông cũng nêu ba vấn đề cần tiếp tục thảo luận: điểm nghẽn khiến nhiều thử nghiệm AI chưa mở rộng được; cách phân định trách nhiệm giữa ngân hàng, khách hàng và nhà cung cấp khi AI tác nhân thực hiện công việc thay con người; và giải pháp tăng cường hợp tác trước nguy cơ gian lận, tấn công mạng.

Tại tọa đàm, ông Matthew Chen, Tổng Giám đốc Công ty OneConnect Financial Technology, trình bày về chuyển đổi số ngành ngân hàng thông qua đổi mới sáng tạo AI. Theo ông, OneConnect hướng tới đưa AI vào xuyên suốt hoạt động kinh doanh, kết hợp kinh nghiệm chuyển đổi số của Ping An với mô hình hợp tác xây dựng - vận hành - chuyển giao (BOT) nhằm giúp tổ chức tài chính từng bước hình thành năng lực vận hành và khai thác dữ liệu.

Ông Luo Hongwei, Giám đốc Kinh doanh Marshotspot, đối tác tư vấn cấp cao của AWS, cho biết doanh nghiệp xây dựng mô hình triển khai ba cấp độ gồm thiết lập nhanh, tư vấn và tùy chỉnh theo nhu cầu, và quản lý vận hành liên tục; đồng thời định hướng mở rộng ứng dụng AI Agent và các dịch vụ GenAI.

Trong phiên thảo luận cấp cao, lãnh đạo các ngân hàng thương mại, chuyên gia và đối tác công nghệ trao đổi về các nội dung: xác định ưu tiên ứng dụng AI trên toàn hệ thống; tháo gỡ rào cản để mở rộng các mô hình thử nghiệm; bảo đảm phối hợp đồng bộ giữa dữ liệu, công nghệ, con người và quản trị; tích hợp AI vào hạ tầng hiện hữu mà không gián đoạn hoạt động; và lựa chọn giữa tự phát triển, mua giải pháp hoặc hợp tác với đối tác công nghệ.

N.A