AI và dữ liệu đang mở rộng khả năng cá nhân hóa dịch vụ tài chính – Góc nhìn từ chuyên gia FPT tại Vietnam Digital Finance 2026

Khi AI ngày càng được ứng dụng sâu vào lĩnh vực tài chính – ngân hàng, dữ liệu trở thành nền tảng giúp các tổ chức tài chính hiểu rõ hơn nhu cầu, hành vi và bối cảnh của khách hàng, từ đó cung cấp sản phẩm, dịch vụ phù hợp hơn và nhanh hơn. Tại Vietnam Digital Finance 2026, diễn đàn về chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ trong ngành Tài chính, ông Đường Tất Toàn, Giám đốc Công nghệ Khối Chính phủ FPT IS, Tập đoàn FPT, cho rằng AI đang mở rộng đáng kể khả năng cá nhân hóa dịch vụ tài chính, song để triển khai trên quy mô lớn, các tổ chức cần đồng thời giải quyết bài toán về dữ liệu, bảo vệ quyền riêng tư và quản trị AI.

Các chuyên gia tham gia tọa đàm  thảo luận về những thay đổi mà AI đang tạo ra đối với hoạt động của các tổ chức tài chính trong khuôn khổ sự kiện Vietnam Digital Finance 2026

Vietnam Digital Finance 2026 diễn ra ngày 24/9 tại Hà Nội với chủ đề “Xây dựng hệ sinh thái tài chính số thông minh, an toàn, kết nối và bền vững”, quy tụ đại diện cơ quan quản lý, các tổ chức tài chính và doanh nghiệp công nghệ cùng trao đổi về những định hướng và yêu cầu mới trong quá trình chuyển đổi số ngành Tài chính. Trong khuôn khổ chương trình, Hội thảo chuyên đề 2 “Phát triển hệ sinh thái dịch vụ tài chính trong kỷ nguyên AI” tập trung vào các vấn đề đặt ra khi AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động tài chính, từ chuyển đổi số, dữ liệu, hạ tầng đến an toàn thông tin và mô hình vận hành AI-First.

Tại phiên thảo luận của chuyên đề, ông Nguyễn Minh Ngọc, Phó Cục trưởng, Cục Công nghệ thông tin và chuyển đổi số, Bộ Tài chính, điều phối cuộc trao đổi với sự tham gia của đại diện Cục Công nghệ thông tin, Ngân hàng Nhà nước, Techcombank và các doanh nghiệp công nghệ gồm FPT, Viettel, Veeam, CMC và VCS. Các chuyên gia cùng thảo luận về những thay đổi mà AI đang tạo ra đối với hoạt động của các tổ chức tài chính, cũng như những yêu cầu cần được chuẩn bị để có thể ứng dụng AI an toàn và hiệu quả ở quy mô lớn.

Trong dòng thảo luận, ông Đường Tất Toàn – Giám đốc Công nghệ Khối Chính phủ FPT IS, Tập đoàn FPT tập trung vào hai khía cạnh của bài toán cá nhân hóa dịch vụ tài chính: cơ hội mà dữ liệu và AI mở ra cùng những thách thức về quản trị và kiểm soát rủi ro.

Ông Đường Tất Toàn – FPT chia sẻ về cơ hội mà dữ liệu và AI mở ra cùng những thách thức về quản trị và kiểm soát rủi ro

Thứ nhất, về cơ hội, ông Toàn cho biết một trong những thay đổi quan trọng của hệ sinh thái tài chính hiện nay là dữ liệu chất lượng cao đang trở nên dồi dào hơn. Nếu trước đây dữ liệu lớn thường gắn với các nguồn dữ liệu Internet và mạng xã hội, thì sự phát triển của tài chính số đang tạo ra khối lượng lớn dữ liệu giao dịch có giá trị trực tiếp đối với hoạt động ngân hàng. Đến cuối năm 2025, 89% dân số từ 15 tuổi trở lên đã có tài khoản ngân hàng; tổng lượng giao dịch không dùng tiền mặt tương đương 28 lần GDP. Những dữ liệu phát sinh trong quá trình giao dịch số, cùng với dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu của Nhà nước, đang tạo nên nguồn thông tin quan trọng để các tổ chức tài chính hiểu rõ hơn về khách hàng và nhu cầu thị trường.Bên cạnh dữ liệu trong lĩnh vực ngân hàng, nhiều nguồn dữ liệu chất lượng cao đang được hình thành tại các bộ, ngành, như dữ liệu tờ khai thuế, thuế điện tử và hóa đơn điện tử,  Cơ sở dữ liệu quốc gia về tài chính, Cơ sở dữ liệu tổng hợp quốc gia. Theo FPT, khả năng kết nối và khai thác những nguồn dữ liệu này có thể mở rộng đáng kể cơ sở thông tin phục vụ các tổ chức tài chính – ngân hàng.

Trên nền dữ liệu đó, AI tạo ra khác biệt chủ yếu ở tốc độ và mức độ cá nhân hóa. Nếu trước đây sản phẩm tài chính thường được thiết kế theo các phân khúc khách hàng tương đối rộng, dữ liệu và AI cho phép tổ chức tài chính tiến gần hơn đến nhu cầu cụ thể của từng khách hàng.

Với một hộ kinh doanh có hoạt động theo mùa vụ, dữ liệu có thể giúp ngân hàng nhận diện nhu cầu về hạn mức tín dụng theo từng giai đoạn. Với doanh nghiệp có dấu hiệu giảm doanh thu, dữ liệu theo thời gian thực kết hợp AI có thể hỗ trợ ngân hàng nhanh chóng đánh giá tình hình và đưa ra phương án phù hợp về tín dụng hoặc thu hồi nợ. Giá trị của AI vì vậy không chỉ nằm ở việc “đúng đối tượng”, mà còn ở khả năng đưa ra dịch vụ kịp thời hơn.

Cá nhân hóa cũng có thể mở rộng sang cách thức tiếp cận khách hàng. Dựa trên dữ liệu tương tác, tổ chức tài chính có thể lựa chọn kênh phù hợp với từng nhóm người dùng. Chẳng hạn, với khách hàng lớn tuổi hoặc chưa quen với giao diện số, trợ lý AI giao tiếp bằng ngôn ngữ tự nhiên qua tổng đài có thể giúp dịch vụ dễ tiếp cận hơn. “Với dữ liệu hiện nay có chất lượng rất tốt, cũng như công nghệ AI hỗ trợ xử lý, khả năng cung cấp dịch vụ cá nhân hóa của các tổ chức ngân hàng, tài chính hiện nay là rất lớn, rất tiềm năng”, ông Toàn chia sẻ.

Thứ hai, về thách thức, cá nhân hóa ở quy mô lớn cũng đồng nghĩa với yêu cầu kiểm soát rủi ro ở mức độ cao. Khi một tổ chức sử dụng dữ liệu để đưa ra sản phẩm hoặc khuyến nghị cá nhân hóa, vấn đề đầu tiên là xác định dữ liệu nào được phép sử dụng và sử dụng trong phạm vi nào. Khi dữ liệu tiếp tục được đưa vào mô hình AI để hỗ trợ quyết định, tổ chức cần kiểm soát được cách dữ liệu được xử lý, đồng thời bảo đảm khả năng truy vết từ đầu đến cuối.

Theo ông Toàn, đây là yêu cầu về minh bạch mô hình và minh bạch luồng dữ liệu, giúp tổ chức xác định dữ liệu được sử dụng như thế nào, mô hình đưa ra kết quả ra sao và có thể giải thích, kiểm soát khi phát sinh vấn đề.

Bên cạnh đó, các mô hình AI có thể phát sinh sai lệch và mức độ rủi ro khác nhau. Vì vậy, việc phân cấp hệ thống theo mức độ rủi ro là một yêu cầu quan trọng, đặc biệt với những hệ thống tài chính có khả năng tự động đưa ra quyết định trong giao dịch điện tử hoặc cấp hạn mức tín dụng. Với các hệ thống rủi ro cao, yêu cầu về quản trị dữ liệu, kiểm soát và tuân thủ đạo đức AI cần được đặt ở mức tương ứng. “Để triển khai ứng dụng AI để cá nhân hóa dịch vụ ở quy mô lớn, yêu cầu về tuân thủ và quản trị dữ liệu là rất lớn”, ông Toàn nhấn mạnh.

Từ yêu cầu kết nối và quản trị dữ liệu, FPT đang phát triển năng lực cung cấp dịch vụ trung gian dữ liệu, trong đó có các dịch vụ thành phần như thẩm định dữ liệu và quản trị dữ liệu ủy thác. Theo ông Toàn, đây là một trong những năng lực FPT có thể cung cấp để hỗ trợ kết nối giữa các đơn vị sở hữu dữ liệu và các tổ chức có nhu cầu khai thác dữ liệu, trong đó có các tổ chức tài chính – ngân hàng. Với hơn 30 năm đồng hành cùng ngành Tài chính trong chuyển đổi số, FPT cam kết tiếp tục tham gia quá trình chuyển đổi AI, bảo đảm yêu cầu về kiểm soát, minh bạch và hiệu quả thực tiễn.

Đại biểu tham quan gian hàng triển lãm công nghệ của FPT

Tại Vietnam Digital Finance 2026, FPT cũng đồng thời mang đến khu triển lãm hệ sinh thái “Kiến tạo nền tài chính số thông minh dựa trên dữ liệu và AI”, tập trung vào các ứng dụng phục vụ quản trị và điều hành ngành Tài chính. Trọng tâm là Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính, hợp nhất và đồng bộ dữ liệu toàn ngành theo thời gian thực, bảo đảm tiêu chí đúng – đủ – sạch – sống và kết nối với Trung tâm dữ liệu quốc gia. Bên cạnh đó, Trung tâm điều hành thông minh (IOC) Bộ Tài chính ứng dụng dashboard, Machine Learning và AI để trực quan hóa, phân tích, dự báo dữ liệu phục vụ điều hành thu – chi ngân sách và đánh giá sức khỏe doanh nghiệp; Akabot – hệ sinh thái tự động hóa thông minh do FPT phát triển giúp tự động hóa các thao tác thủ công, tối ưu vận hành; Trợ lý ảo tra cứu văn bản pháp luật hỗ trợ tìm kiếm dịch vụ công, văn bản, điều khoản và chính sách bằng ngôn ngữ tự nhiên; FPT AI Agents EOS (Enterprise Agent Operating System) kết nối con người và AI Agent trên nền tảng quản trị, kiểm soát thống nhất. Hệ sinh thái được hỗ trợ bởi FPT Fornix Private Cloud, Fornix Data Center cùng các giải pháp an ninh mạng, lưu trữ và sao lưu dữ liệu, đáp ứng yêu cầu về năng lực tính toán, bảo vệ dữ liệu và duy trì hoạt động khi AI được triển khai ở quy mô lớn.