Dữ liệu dẫn lối
AI đồng hành
Ngân hàng kiến tạo hệ sinh thái số
Buổi sáng, trước khi mở cửa hàng, chị Ly, chủ một cửa hàng nhỏ tại Hà Nội cầm điện thoại kiểm tra những khoản tiền chuyển vào tài khoản từ hôm trước.
Khách mua hàng quét QR.
VÀI GIÂY
Một giao dịch đã hoàn tất
Đó là tất cả những gì khách hàng nhìn thấy
Nhưng phía sau vài giây ấy là cả một thế giới dữ liệu
KHI NGÂN HÀNG “ĐỌC” ĐƯỢC NHU CẦU KHÁCH HÀNG
Trong dòng chảy chuyển đổi số, chúng ta chứng kiến một sự thay đổi đang diễn ra âm thầm nhưng rất nhanh trong ngành ngân hàng. Đó là việc: một khách hàng không còn nhất thiết phải đến quầy để mở tài khoản, một khoản thanh toán có thể hoàn thành trong vài giây bằng điện thoại, một hộ kinh doanh có thể quản lý dòng tiền, thanh toán, hóa đơn, thuế trên môi trường số, hay một giao dịch có dấu hiệu bất thường có thể được hệ thống nhận diện và cảnh báo trước khi tiền rời khỏi tài khoản.
Phía sau tất cả những trải nghiệm tưởng như đơn giản ấy, là một cuộc chuyển đổi mạnh mẽ. Ngân hàng đang chuyển từ số hóa dịch vụ sang vận hành dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI).
"Nhìn lại 5 năm chuyển đổi số, ngành ngân hàng đã đi từ số hóa quy trình, thúc đẩy thanh toán số tới khai thác dữ liệu, ứng dụng AI, hướng tới những sản phẩm ngày càng thuận tiện, thông minh và an toàn, lấy người dân và dữ liệu làm trung tâm."
Vụ trưởng Vụ Thanh toán Phạm Anh Tuấn
Nếu giai đoạn trước là cuộc chạy đua đưa ngân hàng lên chiếc điện thoại, chặng đường mới đặt ra câu hỏi khó hơn:
Ngân hàng có thể hiểu khách hàng đến đâu từ dữ liệu?
TỪ “MỘT CHẠM” ĐẾN “MỎ DỮ LIỆU”
Không gian xanh làm việc của chi nhánh ngân hàng TPBank. (Ảnh Thanh Tâm)
Không gian xanh làm việc của chi nhánh ngân hàng TPBank. (Ảnh Thanh Tâm)
Trước đây, dấu hiệu dễ nhận biết nhất của ngân hàng hiện đại là những phòng giao dịch khang trang, hệ thống ATM phủ rộng và số lượng thẻ phát hành.
Ngày nay, thước đo ấy đang thay đổi. Nhiều giao dịch ngân hàng không còn bắt đầu từ quầy giao dịch mà từ một cú chạm trên điện thoại.
Trong 5 năm qua, thanh toán qua thiết bị di động tăng hơn 8 lần, thanh toán qua Internet tăng hơn 7 lần và thanh toán bằng QR tăng gần 20 lần.
Nhiều ngân hàng ghi nhận hơn 95% giao dịch được thực hiện trên kênh số. Bình quân mỗi ngày, hệ thống xử lý khoảng 85 triệu giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt, tổng giá trị khoảng 1,05 triệu tỷ đồng, tương đương gần 40 tỷ USD.
95% giao dịch được thực hiện trên kênh số
Bình quân mỗi ngày, hệ thống xử lý
85 triệu
giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt
Thanh toán qua internet
↑7 lần
trong 5 năm (2021-2025)
Thanh toán qua QR
↑20 lần
trong 5 năm (2021-2025)
Thanh toán qua thiết bị di động
↑8 lần
trong 5 năm (2021-2025)
Một người nhận lương ngày nào trong tháng, thường thanh toán ở đâu, dòng tiền của một cửa hàng lên xuống theo mùa vụ ra sao hay doanh nghiệp thu tiền và trả nhà cung cấp như thế nào,…
Khi hàng triệu “dấu chân” ấy được chuẩn hóa, kết nối và phân tích đúng cách, dữ liệu không còn chỉ là sản phẩm phụ của giao dịch. Nó trở thành một nguồn lực của ngân hàng.
Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Đức Ấn cũng đã đặt yêu cầu khá rõ cho toàn hệ thống các tổ chức tín dụng: chuyển đổi số phải đi vào thực chất, từ quản lý tiến độ sang quản trị kết quả, dữ liệu phải “đúng, đủ, sạch, sống”, còn AI phải được ứng dụng có trách nhiệm nhằm nâng cao quản trị rủi ro và phục vụ khách hàng tốt hơn.
Đây là một thay đổi quan trọng về tư duy.
Các ngân hàng có thể đầu tư công nghệ, hạ tầng điện toán hay những mô hình AI tiên tiến. Nhưng một hệ thống AI chỉ có thể tốt khi dữ liệu nuôi dưỡng nó đủ tốt. Một mô hình thông minh được đặt trên dữ liệu phân mảnh, sai lệch hoặc lạc hậu vẫn có thể đưa ra quyết định sai.
Vì vậy, cuộc đua ngân hàng số hiện nay không còn là cuộc đua về thuật toán hay quy mô đầu tư công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng.
KHI AI BƯỚC RA KHỎI KHỎI PHÒNG THÍ NGHIỆM
Nếu dữ liệu là nguyên liệu, AI chính là công cụ biến nguyên liệu ấy thành khả năng nhận biết và dự báo. Nhưng giá trị của AI trong ngân hàng không nằm ở việc có thêm một chatbot thông thường hay tự động hóa quy trình lặp lại, mà đã hiện diện trực tiếp tại các lĩnh vực trung tâm cốt lõi của hoạt động ngân hàng.
AI tham gia xử lý các bài toán kinh doanh từ tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới cho đến quản lý tài sản. AI mang lại giá trị thực tế hằng ngày thông qua việc kiến tạo năng lực siêu cá nhân hóa trải nghiệm; thúc đẩy tài chính toàn diện bằng cách khai thác dữ liệu hành vi vô cùng chuẩn mực để mở rộng biên độ đánh giá rủi ro, giúp hàng triệu khách hàng dưới chuẩn truyền thống tiếp cận nguồn vốn hợp pháp.
Đặc biệt, một trong những lĩnh vực thể hiện rõ nhất hiệu quả của dữ liệu và AI chính là phòng, chống gian lận.
Trong 5 năm qua, ngành Ngân hàng đã từng bước hình thành ba lớp bảo vệ: làm sạch dữ liệu sinh trắc học; định danh, xác thực khách hàng; xây dựng kho dữ liệu về những tài khoản có dấu hiệu rủi ro...
Ngân hàng kết hợp nhiều lớp xác thực trong giao dịch.
Ngân hàng kết hợp nhiều lớp xác thực trong giao dịch.
Nhờ đó, tính đến hết ngày 14/8, đã có 5 triệu lượt khách hàng nhận cảnh báo từ hệ thống SIMO của Ngân hàng Nhà nước, qua đó góp phần bảo vệ và giữ lại hơn 5.600 tỷ đồng tài sản của khách hàng.
Con số ấy cho thấy một sự thay đổi về bản chất.
Trước đây, ngân hàng thường phát hiện rủi ro sau khi giao dịch đã xảy ra. Ngày nay, dữ liệu và thuật toán đang tạo khả năng dịch chuyển điểm phòng thủ về phía trước: nhận diện dấu hiệu bất thường trước khi tiền rời khỏi tài khoản.
AI vì thế không chỉ giúp ngân hàng bán hàng tốt hơn. Nó đang trở thành một phần của hệ thống phòng vệ.
AI trở thành một phần của hệ thống phòng vệ.
AI trở thành một phần của hệ thống phòng vệ.
Bà Nguyễn Thu Hạnh, Giám đốc Quản trị Dữ liệu và AI của Techcombank chia sẻ, trong một năm qua, các hệ thống AI phát hiện bất thường của Techcombank đã ngăn chặn khoảng 100 tỷ đồng có nguy cơ bị thất thoát cho khách hàng.
Tuy nhiên, cũng chính ở đây xuất hiện nghịch lý lớn. Công nghệ được dùng để chống gian lận. Nhưng công nghệ cũng được tội phạm sử dụng để tạo deepfake, giả giọng nói, giả khuôn mặt và dựng nên những kịch bản lừa đảo ngày càng khó nhận biết.
Một cuộc chạy đua mới đang hình thành giữa AI bảo vệ và AI tấn công.
Quản trị dữ liệu đã chạm tới “điểm bùng phát”
Nó có thể là đòn bẩy chiến lược, nhưng cũng có thể trở thành điểm nghẽn duy nhất làm đổ vỡ hoàn toàn tham vọng AI của một tổ chức. Chúng ta bắt buộc phải dịch chuyển tư duy từ xây dựng chính sách tuân thủ thụ động sang mô hình Quản trị dữ liệu tăng cường bằng AI, trong đó quản trị được thiết kế theo cấu trúc ba chiều: Quản trị phục vụ AI, quản trị bằng AI và quản trị đối với chính các mô hình AI.
Phó Chủ tịch kiêm Tổng thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam Đào Minh Tú.
Phó Chủ tịch kiêm Tổng thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam Đào Minh Tú.
NHỮNG “PHÒNG THÍ NGHIỆM” AI CỦA NGÂN HÀNG
Nếu những định hướng từ Ngân hàng Nhà nước tạo nên đường ray, thì thực tiễn tại các ngân hàng thương mại đang cho thấy đoàn tàu chuyển đổi số đã bắt đầu tăng tốc.
Điểm đáng chú ý là cuộc cạnh tranh không còn dừng ở ứng dụng Mobile banking. AI và dữ liệu đang đi sâu vào cấu trúc tổ chức và mô hình kinh doanh.
Nhân viên ngân hàng sử dụng VCB Tablet để hỗ trợ thu thập sinh trắc học và mở dịch vụ ngân hàng tại khu công nghiệp ngoài điểm giao dịch của Vietcombank
Nhân viên ngân hàng sử dụng VCB Tablet để hỗ trợ thu thập sinh trắc học và mở dịch vụ ngân hàng tại khu công nghiệp ngoài điểm giao dịch của Vietcombank
Tại Vietcombank, tháng 2/2026, ngân hàng bổ nhiệm Giám đốc Khối Dữ liệu kiêm Giám đốc Trí tuệ nhân tạo. Tổng Giám đốc Vietcombank Lê Quang Vinh đánh giá việc kiện toàn Khối Dữ liệu và vị trí lãnh đạo chuyên trách AI là bước đi mang tính chiến lược trong giai đoạn chuyển đổi số sâu rộng.
BIDV đang khai thác AI ở những điểm giao trực tiếp với khách hàng
BIDV đang khai thác AI ở những điểm giao trực tiếp với khách hàng
Còn tại BIDV, ngân hàng này đang khai thác AI ở những điểm giao trực tiếp với khách hàng, trong đó Contact Center được định hướng theo sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và trí tuệ cảm xúc của con người.
Hệ sinh thái AI được VietinBank ứng dụng trong 5 lĩnh vực chính: vận hành thông minh, quản lý rủi ro và tín dụng, phát triển phần mềm, siêu cá nhân hóa dịch vụ và hỗ trợ bán hàng.
Hệ sinh thái AI được VietinBank ứng dụng trong 5 lĩnh vực chính: vận hành thông minh, quản lý rủi ro và tín dụng, phát triển phần mềm, siêu cá nhân hóa dịch vụ và hỗ trợ bán hàng.
Tương tự, ở VietinBank, từ nền tảng công nghệ bài bản đến đưa AI vào từng nghiệp vụ đang cho thấy cách tiếp cận rõ nét: Lấy dữ liệu làm nền tảng, công nghệ làm công cụ và con người làm trung tâm.
Agribank đưa vào vận hành hơn 200 kiosk thông minh góp phần đưa các tiện ích số đến gần hơn với người dân.
Agribank đưa vào vận hành hơn 200 kiosk thông minh góp phần đưa các tiện ích số đến gần hơn với người dân.
Trong khi đó, ngân hàng Agribank lại đặt bài toán chuyển đổi số trong một không gian rộng hơn. Với mạng lưới trải dài tới khu vực nông nghiệp, nông thôn, ngân hàng hướng tới xây dựng hệ sinh thái tài chính số hiện đại, an toàn nhưng vẫn bảo đảm tính bao trùm.
Chuyển đổi số tại Agribank là hành trình thúc đẩy tài chính toàn diện. Hiện Agribank có hơn 12 triệu tài khoản, 14 triệu thẻ tại khu vực nông thôn; hơn nửa triệu người yếu thế, 2 triệu người dân nhận trợ cấp an sinh, bảo hiểm qua tài khoản. Hơn 200 kiosk thông minh, hàng trăm trạm dịch vụ số tích hợp AI và tổng đài AI hỗ trợ 15 triệu khách hàng đang góp phần đưa các tiện ích số đến gần hơn với người dân.
TPBank đưa AI và tự động hóa vào chuỗi vận hành từ nội bộ đến trải nghiệm khách hàng.
TPBank đưa AI và tự động hóa vào chuỗi vận hành từ nội bộ đến trải nghiệm khách hàng.
Ở nhóm ngân hàng cổ phần tư nhân, cuộc chuyển đổi còn diễn ra quyết liệt hơn. TPBank đang hướng đến mô hình AI-Native, đưa AI và tự động hóa vào chuỗi vận hành từ nội bộ đến trải nghiệm khách hàng. Giám đốc Nhà máy số TPBank Bùi Xuân Trường cho biết năng suất lao động của ngân hàng tăng 64% trong hai năm, qua đó phản ánh hiệu quả đầu tư vào công nghệ, dữ liệu và AI.
Techcombank bước vào chiến lược 2026-2030 với định hướng chuyển đổi dẫn dắt bởi AI.
Techcombank bước vào chiến lược 2026-2030 với định hướng chuyển đổi dẫn dắt bởi AI.
Techcombank cũng bước vào chiến lược 2026-2030 với định hướng chuyển đổi dẫn dắt bởi AI. Ngân hàng đặt mục tiêu xây dựng nền tảng AI thống nhất cho toàn hệ sinh thái, trên nền dữ liệu hợp nhất và core banking hiện đại. Trong hành trình chuyển đổi số, Techcombank xây dựng Data Brain xử lý 8 tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày cùng 12.500 thuộc tính cho mỗi khách hàng làm nền tảng cho thẩm định và cấp tín dụng dựa trên dữ liệu.
Lợi thế cạnh tranh sắp tới không còn nằm ở việc ngân hàng nào “có AI”, mà ở ngân hàng nào biến AI thành giá trị thực nhanh hơn.
BIDV Home cung cấp để hỗ trợ hhách hàngtìm hiểu thông tin các dự án bất động sản, ô tô và đăng ký vay.
BIDV Home cung cấp để hỗ trợ hhách hàngtìm hiểu thông tin các dự án bất động sản, ô tô và đăng ký vay.
Khách hàng giao dịch tai chi nhánh ngân hàng Agribank.
Khách hàng giao dịch tai chi nhánh ngân hàng Agribank.
GIao dịch thanh toán số tiện lợi trên các tuyến metro.
GIao dịch thanh toán số tiện lợi trên các tuyến metro.
Du khách Trung Quốc quét mã VietQR Global thanh toán tại Việt Nam
Du khách Trung Quốc quét mã VietQR Global thanh toán tại Việt Nam
Quầy dịch vụ tiện ích của TPBank
Quầy dịch vụ tiện ích của TPBank
Du khách Singapore thanh toán qua mã QR tại Việt Nam
Du khách Singapore thanh toán qua mã QR tại Việt Nam
TỪ TÀI KHOẢN NGÂN HÀNG ĐẾN HỆ SINH THÁI SỐ
Sau khi triển khai các Trạm dịch vụ công số, Agribank sẽ tiếp tục nghiên cứu tích hợp dịch vụ công với các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng trên nền tảng này.
Sau khi triển khai các Trạm dịch vụ công số, Agribank sẽ tiếp tục nghiên cứu tích hợp dịch vụ công với các sản phẩm, dịch vụ ngân hàng trên nền tảng này.
Sự thay đổi đáng chú ý tiếp theo nằm ở “biên giới” của ngân hàng. “Biên giới” ấy đang mờ dần. Thanh toán gắn với thương mại điện tử. Tín dụng gắn với hóa đơn, thuế và dòng tiền. Dịch vụ ngân hàng kết nối với y tế, giáo dục, giao thông, logistics và dịch vụ công.
Theo Ngân hàng Nhà nước, 66,8% giao dịch thương mại điện tử đã thực hiện không dùng tiền mặt; 98,7% doanh nghiệp nộp thuế điện tử; 100% cơ sở giáo dục đại học tại đô thị thực hiện thu học phí qua ngân hàng.
Công nghệ thanh toán số đang góp phần thay đổi cách người dùng tiếp cận các dịch vụ tài chính hiện đại
Công nghệ thanh toán số đang góp phần thay đổi cách người dùng tiếp cận các dịch vụ tài chính hiện đại
Không gian thanh toán cũng vượt khỏi biên giới quốc gia. Việt Nam hiện đã kết nối thanh toán QR song phương với Thái Lan, Campuchia, Lào, Trung Quốc, Hàn Quốc và Singapore. Một người Việt Nam đi du lịch nước ngoài có thể quét QR để thanh toán. Khách quốc tế đến Việt Nam cũng từng bước có thể sử dụng phương thức quen thuộc từ quốc gia của họ.
Phía sau một cú quét mã đơn giản là kết nối giữa ngân hàng, tổ chức thanh toán, hạ tầng quốc gia và những kho dữ liệu khác nhau.
Không chỉ mở thêm “cửa” tín dụng, các ngân hàng còn đang đồng hành cùng doanh nghiệp quản trị dòng tiền.
Không chỉ mở thêm “cửa” tín dụng, các ngân hàng còn đang đồng hành cùng doanh nghiệp quản trị dòng tiền.
Và đây mới là tầng sâu của khái niệm hệ sinh thái số. Ngân hàng không còn chờ khách hàng bước vào ngân hàng. Ngân hàng đi đến nơi nhu cầu kinh tế phát sinh.
Đặc biệt, sự kết nối dữ liệu có thể tạo ra một thay đổi quan trọng đối với tín dụng. Một hộ kinh doanh trước đây có thể thiếu báo cáo tài chính chuẩn hóa, nhưng ngày nay hoạt động của họ để lại ngày càng nhiều “dấu chân số”: doanh thu qua QR, hóa đơn điện tử, nghĩa vụ thuế, dòng tiền, đơn hàng,…
AI giúp các ngân hàng tối ưu hóa năng suất lao động, hướng tới xây dựng một lực lượng nhân sự có năng lực kết hợp giữa công nghệ và nghiệp vụ để làm chủ dòng chảy tri thức dữ liệu.
AI giúp các ngân hàng tối ưu hóa năng suất lao động, hướng tới xây dựng một lực lượng nhân sự có năng lực kết hợp giữa công nghệ và nghiệp vụ để làm chủ dòng chảy tri thức dữ liệu.
Nếu các nguồn dữ liệu hợp pháp được kết nối với sự đồng ý phù hợp của khách hàng và được phân tích đúng cách, những doanh nghiệp từng “mờ” trước hệ thống tín dụng có thể dần trở nên có thể đo lường.
Đây có thể là một trong những đóng góp lớn nhất của dữ liệu đối với tài chính toàn diện. Bởi khi ngân hàng hiểu khách hàng tốt hơn, ngân hàng có thể định lượng rủi ro tốt hơn. Khi rủi ro được định lượng tốt hơn, cánh cửa tín dụng có cơ hội mở rộng hơn.
Nguồn dữ liệu đang dần trở thành tài sản bảo đảm giúp hộ dân, doanh nghiệp nhỏ và vừa dễ dàng tiếp cận tín dụng hơn.
Nguồn dữ liệu đang dần trở thành tài sản bảo đảm giúp hộ dân, doanh nghiệp nhỏ và vừa dễ dàng tiếp cận tín dụng hơn.
Nhìn nhận chuyển đổi số đang làm thay đổi đáng kể vị trí và vai trò của ngân hàng đối với khách hàng và nền kinh tế, Thiếu tướng Vũ Văn Tấn, Cục trưởng Cục Cảnh sát Quản lý hành chính về trật tự xã hội (C06), Bộ Công an cũng khẳng định: Từ vị trí chủ yếu cung cấp vốn, ngân hàng đã chuyển sang chủ động đồng hành, chăm sóc khách hàng và hiện ngày càng trở thành mắt xích kết nối trong hệ sinh thái tài chính số.
Thông qua dữ liệu và các dịch vụ số, ngân hàng không chỉ hỗ trợ người dân, doanh nghiệp tiếp cận vốn mà còn tạo thêm điều kiện để phát triển hoạt động sản xuất, kinh doanh. Sự chuyển dịch này cho thấy vai trò ngày càng quan trọng của dữ liệu. Khi được chuẩn hóa, kết nối và khai thác hiệu quả, dữ liệu không chỉ giúp ngân hàng nâng cao chất lượng dịch vụ, quản trị rủi ro mà còn mở rộng khả năng kết nối tài chính với các lĩnh vực khác của nền kinh tế
NIỀM TIN TRONG KỶ NGUYÊN THUẬT TOÁN
Nhưng có một câu hỏi cần được đặt ra trước khi đi quá xa với AI. Nếu một thuật toán từ chối khoản vay của khách hàng, ai chịu trách nhiệm? Nếu dữ liệu lịch sử chứa sai lệch, AI có khuếch đại sai lệch ấy? Nếu dữ liệu được chia sẻ giữa ngân hàng và nhiều đối tác trong hệ sinh thái, ranh giới trách nhiệm nằm ở đâu? Và quan trọng hơn: khách hàng có thực sự hiểu dữ liệu của mình đang được sử dụng như thế nào?
Đó không còn là câu hỏi dành riêng cho kỹ sư công nghệ. Đó là câu hỏi về quản trị ngân hàng.
Nền tảng quan trọng nhất để triển khai AI bền vững là niềm tin. Chúng tôi nhận thấy quản trị AI không thất bại vì thiếu chính sách. Các ngân hàng đều có rất nhiều quy trình, quy định và chính sách. Điều khiến quản trị AI thất bại thường là mọi người đều nghĩ đó là việc của người khác. Trong khi đó, AI đang đi vào công việc hằng ngày. Mỗi cán bộ, nhân viên trong ngân hàng đều có thể là người sử dụng, xây dựng, triển khai hoặc vận hành AI. Vì vậy, quản trị AI phải là trách nhiệm chung của toàn tổ chức.
Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Phạm Đức Ấn
Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam Phạm Đức Ấn
Chuyển đổi số phải đi cùng an toàn, khai thác dữ liệu phải đi cùng bảo vệ dữ liệu, ứng dụng AI phải đi cùng quản trị rủi ro; đổi mới sáng tạo phải đi cùng tuân thủ, kiểm soát và trách nhiệm giải trình. Chúng ta không đánh đổi an toàn hệ thống, an toàn dữ liệu và niềm tin của khách hàng để lấy tốc độ phát triển ngắn hạn
ĐÍCH ĐẾN VẪN LÀ CON NGƯỜI
5 năm chuyển đổi số đã đưa ngành Ngân hàng Việt Nam đi một chặng đường dài. Từ quầy giao dịch đến chiếc điện thoại. Từ thẻ đến QR. Từ eKYC đến sinh trắc học.
Từ những kho dữ liệu phân tán đến các nền tảng dữ liệu ngày càng được kết nối. AI đang bước vào hoạt động kinh doanh cốt lõi của ngân hàng hằng ngày.
Nhưng chặng đường tiếp theo có lẽ khó hơn. Bởi mục tiêu không còn là số hóa ngân hàng, mà là xây dựng Ngân hàng thông minh.
Thước đo vì thế cũng phải thay đổi: Không phải ngân hàng triển khai bao nhiêu mô hình AI, mà là AI giúp giảm được bao nhiêu chi phí. Không phải thu thập được bao nhiêu dữ liệu, mà là dữ liệu tạo thêm bao nhiêu giá trị. Không phải có bao nhiêu giao dịch số, mà là người dân và doanh nghiệp được phục vụ thuận tiện, an toàn hơn ra sao.
Chuyển đổi số không chỉ để hiện đại hóa bản thân ngành ngân hàng, mà phải góp phần nâng cao năng suất, giảm chi phí xã hội, mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ và tạo động lực tăng trưởng mới cho nền kinh tế
Và cuối cùng, mối quan hệ giữa AI và dữ liệu là quan hệ hữu cơ hai chiều, biện chứng không thể tách rời. Chất lượng dữ liệu quyết định năng lực tư duy của AI.
Khi dữ liệu bị phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không kiểm soát được nguồn gốc, mô hình thuật toán sẽ kế thừa và khuếch đại các sai lệch cũ, tạo ra các quyết định thiên lệch đầu ra, xâm phạm quyền lợi khách hàng và đẩy ngân hàng đối mặt với rủi ro phi tài chính nghiêm trọng. Chi phí cho một nền tảng quản trị dữ liệu kém hiệu quả là cực kỳ đắt đỏ, tiêu tốn trung bình 30% tổng thời gian làm việc vô ích của tổ chức.
Bởi vậy, phía sau thông điệp “Dữ liệu dẫn lối, AI đồng hành, Ngân hàng kiến tạo hệ sinh thái số”, còn một tầng sâu ý nghĩa quan trọng hơn:
Con người vẫn phải là đích đến
Đó mới là thước đo cuối cùng của một Ngân hàng thông minh.
Ngày xuất bản: 27/8/2026
Chỉ đạo: Nguyễn Thị Thu Hà
Thực hiện: Hồng Anh
Ảnh: Việt Phong, Hoàng Giáp, CTV
(Bài có sử dụng sự hỗ trợ của AI trong thiết kế)