10 Xu hướng sẽ định hình lại bức tranh công nghệ của ngân hàng Việt Nam trong 5 năm tới.

Từ năm 2018, FPT đã giới thiệu việc áp dụng công nghệ ngân hàng 3.0 và các công nghệ tiên tiến như Trí tuệ nhân tạo, Phân tích dữ liệu lớn, Tự động hóa quy trìn bằng Robotics, eKYC … tới các ngân hàng tại Việt Nam thông qua một loạt các chương trình roadshow cấp C-level. Sau năm năm nhìn lại, những công nghệ này đã được áp dụng rộng rãi bởi hầu hết các ngân hàng tại Việt Nam. Tại thời điểm này, vào cuối năm 2023, chúng ta có thể nhìn xa hơn và dự đoán những xu hướng công nghệ sẽ ảnh hưởng đáng kể đến hoạt động của ngành ngân hàng và fintech trong 5 năm tới. Bài viết này được xây dựng dựa trên các kinh nghiệm và hiểu biết về thị trường Ngân hàng và các dịch vụ Tài chính tại Việt Nam, kết hợp với các khảo sát thị trường và các nguồn tài liệu công nghệ đáng tin cậy… để cung cấp cho người đọc một cái nhìn mới, toàn diện về bối cảnh công nghệ trong các lĩnh vực tài chính và ngân hàng. Từ đó, chúng ta có thể xây dựng các định hướng chiến lược cho việc đầu tư vào công nghệ, phát triển sản phẩm mới cho ngân hàng và fintech.

1. Các giao dịch số sẽ tăng mạnh, đặt ra thách thức cạnh tranh lớn nhất đối với các giao dịch thẻ truyền thống.

Các hệ thống ngân hàng số đang được các ngân hàng phát triển và áp dụng rộng rãi. Chính sách miễn phí các giao dịch chuyển khoản và thanh toán trên kênh kỹ thuật số của ngân hàng đã khuyến khích các khách hàng sử dụng rộng rãi các dịch vụ này để thanh toán tiêu dùng. Chúng được sử dụng trên phạm vi rộng, từ các cửa hàng tạp hóa/cửa hàng nhỏ đến các trung tâm mua sắm lớn, từ giao dịch mua bán truyền thống hàng ngày đến giao dịch trên nền tảng thương mại điện tử. Với lợi thế về sự tiện lợi, chi phí thấp và phạm vi phủ sóng tiếp cận được đại đa số khách hàng, đặc biệt khi xét đến tỷ lệ sở hữu thẻ tín dụng khá thấp tại Việt Nam, các giao dịch thanh toán kênh kỹ thuật số như chuyển khoản trực tiếp từ tài khoản sang tài khoản (A2A), thanh toán qua ví điện tử, mã QR hay việc sử dụng thẻ điện tử (eCards) đang dần thay thế các giao dịch thẻ vật lý truyền thống. Trong tương lai gần, eCards có thể sẽ thay thế thẻ cứng vật lý thông thường ở phân khúc bình dân và trung cấp. Tuy nhiên, thẻ tín dụng vật lý được làm bằng chất liệu cao cấp, thân thiện với môi trường vẫn sẽ được sử dụng ở các phân khúc ưu tiên/cấp cao. Với số lượng giao dịch thanh toán, chuyển khoản hàng ngày tăng trưởng ở mức rất lớn, hệ thống thanh toán, bù trừ tại các ngân hàng và ở quy mô quốc gia cần được nâng cấp để có thể đáp ứng các yêu cầu về hiệu năng. Cùng với đó, các ngân hàng Việt Nam sẽ tiếp tục triển khai, hiện đại hóa các hệ thống ứng dụng cốt lõi như ngân hàng lõi (Core Banking), ngân hàng giao dịch (Transaction Banking), kho quỹ, hệ thống quản lý rủi ro để đáp ứng hiệu suất xử lý cũng như khả năng phát triển sản phẩm mới và các yêu cầu tuân thủ.

Nguồn: VIB

2. Hoàn thiện các Nền tảng Quản lý trị và Quản lý Dữ liệu (Data Management and Governance Platforms).

Các ngân hàng Việt Nam đang ngày càng nhận ra rằng dữ liệu là một tài sản quý giá đối với các hoạt động vận hành hàng ngày của họ. Dữ liệu được tạo ra từ các hệ thống vận hành cũng như dữ liệu được thu thập từ các nguồn bên ngoài cần được lưu trữ, quản lý và sử dụng một cách hiệu quả. Dữ liệu liên quan đến khách hàng phải được lưu trữ và khai thác tuân thủ theo các quy định ngày càng nghiêm ngặt từ các cơ quan chức năng, chẳng hạn như Nghị định 13/2023/ND-CP của Chính phủ Việt Nam về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Các ngân hàng sẽ cần đầu tư vào việc tăng cường nền tảng quản lý dữ liệu, hoàn thiện chính sách và hệ thống công nghệ để quản trị Dữ liệu. Đây là các yếu tố cần thiết để có thể triển khai hiệu quả các trường hợp sử dụng phân tích dữ liệu liên quan đến sự tương tác và phát triển của khách hàng, để phát triển các sản phẩm và dịch vụ dựa trên dữ liệu mới, đào tạo mô hình AI, hỗ trợ quản trị nội bộ, quản lý rủi ro và tuân thủ.

3. Tăng cường Bảo mật và An ninh mạng.

Bảo mật và An ninh mạng đóng vai trò quan trọng đối với ngân hàng trong thời đại số hóa. Với số lượng giao dịch trên các kênh số tăng đột biến gấp nhiều lần so với thời kỳ trước dịch Covid, bảo mật và an ninh mạng là không thể thiếu đối với sức khỏe và sự ổn định tổng thể của ngân hàng. An ninh mạng không chỉ bảo vệ các dữ liệu nhạy cảm và giao dịch tài chính mà còn đảm bảo tuân thủ quy định của các cơ quan quản lý, duy trì niềm tin của khách hàng và bảo toàn sự vận hành liên tục của các dịch vụ ngân hàng. Trong thời gian tới, các ngân hàng Việt Nam sẽ tiếp tục cải thiện và củng cố các nền tảng bảo mật và an ninh mạng của mình bằng việc thực hiện sự kết hợp của các chiến lược như:

• Thực hiện định kỳ các đánh giá rủi ro để xác định các lỗ hổng và mối đe dọa tiềm ẩn.
• Triển khai hệ thống giám sát liên tục để phát hiện và phản ứng với các sự cố bảo mật trong thời gian thực. Sử dụng các công cụ phát hiện mối đe dọa tự động có thể giúp xác định các bất thường và khuyết điểm bảo mật tiềm ẩn kịp thời.
• Đầu tư vào các chương trình đào tạo an ninh mạng cho nhân viên ngân hàng để tăng cường nhận thức về các phương thức bảo mật tốt nhất và các mối đe dọa mới nhất.
• Bắt buộc xác thực đa yếu tố cho tất cả các tài khoản người dùng, đặc biệt là những tài khoản có quyền truy cập vào thông tin nhạy cảm hoặc hệ thống quan trọng.
• Tăng cường bảo mật điểm cuối bằng cách sử dụng phần mềm diệt virus tiên tiến, Hệ thống Phát hiện và phản hồi các mối nguy hại tại điểm cuối (EDR) và quản lý bản vá định kỳ. Đảm bảo rằng tất cả các thiết bị kết nối với mạng ngân hàng tuân thủ các chính sách bảo mật.
• Kết hợp các phương pháp lập trình an toàn vào vòng đời phát triển phần mềm. Thực hiện các đánh giá mã nguồn định kỳ, phân tích mã nguồn tĩnh và động, và đảm bảo rằng các nhà phát triển được đào tạo về nguyên lý lập trình an toàn.
• Phát triển và thường xuyên kiểm tra kế hoạch phản ứng sự cố để đảm bảo phản ứng nhanh chóng và hiệu quả đối với các sự cố bảo mật.
• Tạo dựng sự hợp tác với các tổ chức tài chính khác, các đối tác ngành và cơ quan thực thi pháp luật để chia sẻ kiến thức về mối đe dọa và các phương pháp tốt nhất.
• Triển khai mã hóa đầu cho dữ liệu nhạy cảm cả trong quá trình truyền và trong trạng thái nghỉ. Điều này bảo vệ thông tin khỏi việc bị ngăn chặn hoặc truy cập bởi các thực thể không được ủy quyền.
• Định kỳ đánh giá các phương pháp bảo mật mạng của các nhà cung cấp dịch vụ và bên thứ ba. Đảm bảo rằng họ tuân thủ các biện pháp bảo mật tiêu chuẩn ngành và tuân thủ các yêu cầu về an ninh mạng của ngân hàng.
• Tận dụng các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để nâng cao khả năng phát hiện mối đe dọa. Các công nghệ này có thể phân tích các tập dữ liệu lớn để xác định các pattern biểu hiện ra các sự cố bảo mật tiềm ẩn.
• Cập nhật các quy định và tiêu chuẩn tuân thủ an ninh mạng đang phát triển liên quan đến ngành ngân hàng. Đảm bảo rằng các phương pháp bảo mật mạng của ngân hàng phù hợp với các yêu cầu này để tránh hậu quả pháp lý.

4. Tự động hóa quy trình ngân hàng thông qua việc sử dụng BPM, RPA và Hyper Automation.

Với một số lượng giao dịch cực kỳ lớn được xử lý hàng ngày và dự đoán sẽ ngày một tăng lên nhiều hơn, các ngân hàng Việt Nam đang phải đối mặt với thách thức trong việc cải thiện tốc độ xử lý, độ chính xác và đáng tin cậy của giao dịch để có thể thu hút khách hàng, tạo lợi thế cạnh tranh so với đối thủ, nhưng vẫn phải đáp ứng được các yêu cầu nghiêm ngặt về tuân thủ của SBV. Để giải quyết những thách thức này, các ngân hàng đã áp dụng các quy trình kinh doanh tự động vào hoạt động của họ. Tự động hóa quy trình ngân hàng bao gồm việc sử dụng công nghệ như BPM, RPA và các công nghệ khác để đơn giản và tối ưu hóa các nhiệm vụ và quy trình hoạt động khác nhau trong một ngân hàng. Mục tiêu là tăng cường hiệu quả, giảm lỗi thủ công, cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cuối cùng là đạt được tiết kiệm chi phí. Tuy nhiên, hiện nay số lượng ngân hàng sử dụng RPA trong các quy trình kinh doanh không nhiều mặc dù nó đã được chứng minh là rất hiệu quả tại các ngân hàng đang áp dụng như BIDV, TPBank … Dự đoán rằng trong tương lai gần, các ngân hàng sẽ sử dụng RPA và các công nghệ tự động hóa khác rộng rãi hơn trong các quy trình kinh doanh khác nhau. Bước tiếp theo sẽ là kết hợp RPA với AI để tạo ra siêu tự động hóa, tạo ra một liên minh giữa con người và AI trong các quy trình kinh doanh.

5. Nâng cấp các hệ thống Quản lý rủi ro và Tuân thủ.

Việc nâng cấp các hệ thống quản lý rủi ro và tuân thủ là rất quan trọng đối với các ngân hàng trong thời đại số do các số yếu tố liên quan đến quá trình chuyển đổi số trong ngành tài chính ngân hàng, đặc biệt sau khi các sự cố rủi ro nghiêm trọng đã xảy ra trong hệ thống tài chính Việt Nam trong thời gian gần đây. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam đã đang xiết chặt lại các định luật về quản lý rủi ro và báo cáo tuân thủ cho hệ thống ngân hàng. Bối cảnh về các quy định đang biến triển nhanh chóng, với các quy định mới và các cập nhật mới cho các quy định hiện có. Ngân hàng phải nâng cấp các hệ thống tuân thủ của mình để hướng tới việc hoạt động hiệu quả trong môi trường quy định phức tạp. Việc vi phạm các quy định có thể dẫn đến các hình phạt tài chính và thiệt hại về uy tín. Thời đại số mang lại nguy cơ rủi ro cao về các mối đe dọa mạng, bao gồm việc xâm nhập dữ liệu, tấn công giả mạo và ransomware. Ngân hàng phải củng cố hệ thống quản lý rủi ro của mình để bảo vệ dữ liệu khách hàng, giao dịch tài chính và thông tin nhạy cảm khỏi các mối đe dọa mạng đang tiến triển. Với việc sử dụng ngày càng nhiều các kênh số và việc thu thập lượng lớn dữ liệu khách hàng, ngân hàng đối mặt với sự kiểm tra nghiêm ngặt hơn về quyền riêng tư dữ liệu. Tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu, như GDPR và CCPA, là vô cùng cần thiết để tránh các rủi ro về pháp lý và uy tín liên quan đến việc vi phạm quyền riêng tư. Sự gia tăng của thanh toán số và các giao dịch số làm phát sinh các rủi ro mới liên quan đến lừa đảo, rửa tiền và các hành vi phạm tội tài chính khác. Ngân hàng cần có hệ thống quản lý rủi ro mạnh mẽ để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong khi đảm bảo tuân thủ các quy định về phòng chống rửa tiền (AML). Ngân hàng đang ngày càng hợp tác nhiều hơn với các công ty fintech và các nhà cung cấp bên thứ ba khác để cung cấp các dịch vụ số sáng tạo. Quản lý các rủi ro liên quan, bao gồm rủi ro vận hành, rủi ro về uy tín và rủi ro an ninh mạng, yêu cầu cần có quá trình đánh giá rủi ro và thẩm định chuyên sâu hiệu quả. Sự phát triển nhanh chóng về công nghệ, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI) và blockchain, đưa ra các rủi ro và thách thức mới. Ngân hàng cần đánh giá các rủi ro liên quan đến việc áp dụng công nghệ mới, triển khai các biện pháp kiểm soát hiệu quả và đảm bảo tuân thủ các quy định quản lý các công nghệ mới nổi. Hệ thống số dễ bị gián đoạn, có thể do các sự cố mạng, lỗi kỹ thuật hoặc thiên tai. Ngân hàng phải nâng cấp các thông lệ quản trị rủi ro của mình để đảm bảo tính linh hoạt vận hành, giảm thiểu các gián đoạn dịch vụ và phục hồi nhanh chóng sau các sự cố. Công nghệ số cho phép ngân hàng thu thập lượng dữ liệu lớn. Việc xác định rủi ro một cách chủ động thông qua các phân tích nâng cao và học máy giúp ngân hàng phát hiện sớm các rủi ro mới, xu hướng và các bất thường, cho phép triển khai biện pháp giảm nhẹ kịp thời. Rủi ro về uy tín tăng cao trong thời đại số, nơi tin tức và thông tin lan truyền nhanh chóng qua các phương tiện truyền thông xã hội và các nền tảng trực tuyến. Việc thực hiện quản lý rủi ro và tuân thủ hiệu quả có thể giúp ngân hàng giảm nhẹ các rủi ro uy tín liên quan đến các sự cố như xâm nhập dữ liệu, lừa đảo hoặc vi phạm quy định. Trong thời đại số, khách hàng mong đợi các dịch vụ tài chính an toàn và minh bạch. Nâng cấp hệ thống quản lý rủi ro và tuân thủ giúp xây dựng và duy trì niềm tin của khách hàng bằng cách đảm bảo an toàn cho các giao dịch số và bảo vệ thông tin khách hàng.

Nâng cấp quản trị rủi ro và tuân thủ là vô cùng cần thiết để định hướng cho những thử thách này, đồng thời bảo vệ khỏi các mối nguy hại, và đảm bảo tính toàn vẹn, bảo mật và tuân thủ của các dịch vụ tài chính số. Thêm vào đó, điều này có đóng góp vào việc bảo toàn niềm tin của các khách hàng, các cơ quan quản lý và các bên liên quan trong thời đại số.

6. Siêu cá nhân hóa các dịch vụ ngân hàng

Áp lực cạnh tranh đang gia tăng, đòi hỏi các ngân hàng Việt Nam phải cải thiện sản phẩm và dịch vụ để thu hút và giữ chân khách hàng, đặc biệt là khách hàng thuộc thế hệ Gen Z và 2K… Việc áp dụng các dịch vụ ngân hàng siêu cá nhân hóa được thúc đẩy bởi nhu cầu đáp ứng các mong đợi của khách hàng, tạo lợi thế cạnh tranh, nâng cao độ trung thành, hài lòng của khách hàng, và tận dụng dữ liệu để ra quyết định hiệu quả hơn. Ngành tài chính sẽ tiếp tục phát triển và các ngân hàng ưu tiên cá nhân hóa sẽ có vị thế tốt hơn để thành công trong bối cảnh thay đổi nhanh chóng. Siêu cá nhân hóa các dịch vụ ngân hàng bao gồm việc tùy chỉnh dịch vụ tài chính và tương tác để đáp ứng nhu cầu và sở thích độc đáo của từng khách hàng. Để triển khai ngân hàng siêu cá nhân hóa, các tổ chức tài chính có thể tận dụng công nghệ tiên tiến và dựa trên phân tích dữ liệu. Để áp dụng ngân hàng siêu cá nhân hóa, các ngân hàng sẽ phải triển khai quy trình và công nghệ như:

•    Thu thập và Phân tích Dữ liệu:

Thu thập dữ liệu toàn diện về hành vi của khách hàng, các giao dịch, sở thích và các thông tin nhân khẩu học.

Sử dụng phân tích tiên tiến và thuật toán học máy để thu được thông tin từ dữ liệu đã thu thập.

•     Phân khúc Khách hàng:

Xác định các tệp khách hàng khác nhau dựa trên nhu cầu tài chính, sở thích và hành vi của họ.

Tạo hồ sơ cá nhân hóa cho mỗi phân khúc để hiểu rõ hơn về yêu cầu của họ.

•     Gợi ý Sản phẩm và Dịch vụ Cá nhân hóa:

Sử dụng dữ liệu khách hàng để gợi ý các sản phẩm và dịch vụ tài chính cá nhân hóa.

Tận dụng các thuật toán học máy để dự đoán nhu cầu của khách hàng và đề xuất các ưu đãi phù hợp.

•     Truyền thông cá nhân hoá:

Cá nhân hóa các kênh truyền thông như email, ứng dụng di động và trang web để gửi thông điệp có chủ đích.

Sử dụng dữ liệu khách hàng để gửi các khuyến mãi, cập nhật và thông báo cá nhân hóa.

•     Chatbot và Trợ lý Ảo được hỗ trợ bởi AI:

Triển khai chatbot và trợ lý ảo dựa trên AI để cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa trong thời gian thực, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu câu hỏi của khách hàng và đề xuất các giải pháp đã được tuỳ chỉnh.

•     Công cụ Quản lý Tài chính Cá nhân (PFM):

Cung cấp cho khách hàng các công cụ PFM có thể cung cấp thông tin về thói quen chi tiêu, ngân sách và mục tiêu tài chính của họ.

Sử dụng AI để phân tích các giao dịch và đề xuất cách tiết kiệm hoặc đầu tư dựa trên tình hình tài chính cá nhân.

•     Xác thực Sinh trắc học:

Nâng cao tính bảo mật và tiện lợi bằng cách triển khai các phương pháp xác thực sinh trắc học, chẳng hạn như nhận dạng vân tay hoặc khuôn mặt.

Đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà và an toàn cho khách hàng.

•     Phân tích Dự đoán cho Quản lý Rủi ro:

Sử dụng phân tích dự đoán để đánh giá và quản lý các rủi ro tài chính liên quan cho từng khách hàng.

Xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang và đề xuất các giải pháp một cách chủ động.

•     Giám sát Giao dịch Thời gian thực:

Triển khai giám sát giao dịch thời gian thực để phát hiện các hoạt động bất thường hoặc đáng ngờ.

Sử dụng AI để phân tích các mẫu và đánh dấu các giao dịch gian lận tiềm ẩn kịp thời.

•     Liên tục cải tiến:

Thường xuyên cập nhật và tinh chỉnh các chiến lược ngân hàng cá nhân hóa dựa trên nhu cầu ngày càng biến triển của khách hàng và tiến bộ công nghệ.

Thu thập phản hồi từ khách hàng để hiểu về trải nghiệm của họ và thực hiện các điều chỉnh cần thiết.

•     Tuân thủ và Bảo mật Dữ liệu:

Ưu tiên tuân thủ với các quy định liên quan để đảm bảo an ninh và bảo mật dữ liệu khách hàng và triển khai các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ khỏi việc xâm nhập dữ liệu và truy cập trái phép.

7. Sự phát triển rộng rãi của mô hình Banking as a Service (BaaS)

Sự phát triển rộng rãi của mô hình Banking as a Service (BaaS) nơi các dịch vụ ngân hàng truyền thống được cung cấp dưới dạng các dịch vụ kỹ thuật số hoặc APIs (Giao diện Lập trình Ứng dụng), cho phép các công ty bên thứ ba tích hợp các dịch vụ tài chính này vào ứng dụng và nền tảng của họ. BaaS đang thay đổi bối cảnh của dịch vụ tài chính tại Việt Nam bằng cách thúc đẩy sự hợp tác giữa các ngân hàng truyền thống và các nhà cung cấp fintech mới nổi. BaaS cho phép các doanh nghiệp không phải ngân hàng, như các startup fintech, công ty công nghệ hoặc các tổ chức tài chính khác, tận dụng cơ sở hạ tầng và khả năng của các ngân hàng truyền thống mà không cần xây dựng và duy trì một hệ thống ngân hàng đầy đủ. BIDV là một ngân hàng tiên phong bằng cách triển khai thành công hệ thống Open APIs và họ đang cung cấp kết nối với các công ty đối tác trong hệ sinh thái chung để cung cấp dịch vụ tài chính cho khách hàng tiêu dùng. Các ngân hàng khác cũng quan tâm đến việc nghiên cứu và triển khai dịch vụ ngân hàng mở. Trong tương lai gần, các hệ sinh thái sẽ sớm xuất hiện để cung cấp dịch vụ tài chính cho cá nhân, doanh nghiệp SME và các doanh nghiệp mới xuất hiện với các ngân hàng truyền thống làm trung tâm, kết nối với các nhà cung cấp dịch vụ khác, thương mại điện tử, bảo hiểm, và nhiều hơn nữa…

8. Áp dụng AI Tạo sinh (Gen-AI).

Generative AI đang đạt được những bước tiến lớn trong công nghệ. Chat GPT đặc biệt đã trở thành một hiện tượng với nhiều lĩnh vực khác nhau đang thử nghiệm và suy đoán về khả năng ứng dụng tiềm năng. Các ngân hàng Việt Nam sẽ sớm áp dụng Generative AI trong hoạt động của họ. Generative AI có thể được áp dụng theo nhiều cách khác nhau trong ngành ngân hàng để tăng cường hiệu quả, trải nghiệm khách hàng và quá trình quyết định. Dưới đây là một số cách mà Generative AI có thể được sử dụng trong các ngân hàng:

•     Chatbots trong Dịch vụ Khách hàng, các ngân hàng đang sử dụng chatbot được trang bị trí tuệ nhân tạo cho dịch vụ khách hàng nhưng sẽ sớm nâng cấp lên chatbot được trang bị Generative AI. Những chatbot này có thể mô phỏng các tương tác ngôn ngữ tự nhiên, cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
•     Đánh giá tín dụng và Đánh giá rủi ro, ngân hàng có thể sử dụng Generative AI để phân tích một loạt dữ liệu, bao gồm các nguồn dữ liệu phi truyền thống, để đánh giá khả năng thanh toán và quản lý rủi ro hiệu quả hơn. Các mô hình tạo sinh có thể xác định các mẫu tương ứng và đưa ra dự đoán dựa trên thông tin có sẵn.
•     Tạo báo cáo tự động, Generative AI có thể tự động tạo ra các báo cáo và tài liệu, tiết kiệm thời gian cho các nhân viên ngân hàng, bao gồm báo cáo tuân thủ quy định, báo cáo tài chính và các tài liệu khác yêu cầu tổng hợp dữ liệu.
•     Phát hiện và Ngăn chặn Gian lận, Các mô hình Generative AI có thể phân tích các mẫu trong dữ liệu giao dịch để xác định các bất thường và trường hợp có khả năng là lừa đảo. Chúng có thể học từ dữ liệu trong lịch sử để phát hiện các mẫu gian lận mới và tiến triển, cung cấp bổ sung thêm một lớp bảo mật.
•     Tuân thủ chống Rửa tiền (AML), Ngân hàng có thể sử dụng Generative AI để tăng cường nỗ lực tuân thủ AML bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu giao dịch và xác định các mẫu đáng ngờ. Các mô hình này có thể thích nghi với các kỹ thuật rửa tiền có biến đổi và cải thiện độ chính xác của khả năng phát hiện.
•     Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên cho các Hợp đồng: Áp dụng các mô hình Generative với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xem xét và phân tích các hợp đồng pháp lý. Điều này có thể tối ưu hóa quy trình quản lý hợp đồng, xác định các rủi ro tiềm tàng và đảm bảo tuân thủ yêu cầu quy định.
•     Tương tác và Tiếp cận với Khách hàng: Ứng dụng Generative AI để tạo nội dung marketing và giao tiếp cá nhân hóa. Điều này có thể tăng cường tương tác với khách hàng bằng cách tùy chỉnh tin nhắn dựa trên sở thích cá nhân, lịch sử giao dịch và các dữ liệu liên quan khác.
•     Bảo mật mạng: Generative AI trong bảo mật mạng có thể đóng vai trò xác định và phản ứng với các mối đe dọa bảo mật tiềm tàng. Điều này bao gồm việc sử dụng các mô hình generative để phát hiện bất thường, dự đoán các lỗ hổng tiềm năng và cải thiện bảo mật hệ thống trên tổng thể.
•     Nhận dạng Giọng nói và Phát hiện Giọng nói để Xác thực: Sử dụng Generative AI cho nhận dạng giọng nói và phát hiện giọng nói để nâng cấp quy trình xác thực. Điều này có thể cung cấp một lớp bảo mật bổ sung cho việc truy cập tài khoản và thực hiện giao dịch.
•     Phân tích Dự đoán cho Thị trường Tài chính: Áp dụng các mô hình Generative AI để phân tích xu hướng thị trường và đưa ra dự đoán về cơ hội đầu tư. Các mô hình này có thể xử lý các bộ dữ liệu lớn và xác định các mẫu có thể gây khó khăn cho các phương pháp phân tích truyền thống.

9. Chuyển đổi cơ sở hạ tầng công nghệ sang môi trường Hybrid Clouds.

Các ngân hàng Việt Nam đang liên tục xem xét việc chuyển đổi cơ sở hạ tầng công nghệ của họ sang nền tảng điện toán đám mây. Trong thời gian gần đây, một số ngân hàng như TCB, VIB… đã chuyển cơ sở hạ tầng của mình sang một số nền tảng đám mây công cộng. Tuy nhiên, các nền tảng đám mây công cộng cũng đã bộc lộ một số hạn chế như chi phí cao, hiệu suất bị ảnh hưởng bởi kết nối internet không ổn định, các nhà cung cấp không có trung tâm dữ liệu tại Việt Nam cũng như các quy định về bảo mật dữ liệu và bí mật của chính phủ và Ngân hàng nhà nước Việt Nam. Không thể phủ nhận, những lợi ích mà công nghệ điện toán đám mây mang lại cho các ngân hàng và tổ chức tài chính như cho phép ngân hàng mở rộng cơ sở hạ tầng IT của họ lên hoặc xuống dựa trên nhu cầu của mình. Sự linh hoạt này rất quan trọng để xử lý các biến động gia tăng về khối lượng giao dịch tại các thời điểm, hỗ trợ các dịch vụ mới và thích nghi với điều kiện thị trường thay đổi. Công nghệ điện toán đám mây giúp triển khai nhanh chóng các công nghệ và dịch vụ mới. Ngân hàng có thể tận dụng sự đổi mới và linh hoạt mà điện toán đám mây cung cấp để nhanh chóng triển khai các tính năng, sản phẩm hoặc dịch vụ mới mà không bị vướng phải các chậm trễ liên quan đến triển khai cơ sở hạ tầng truyền thống. Các ngân hàng Việt Nam sẽ ngày càng xem xét việc chuyển đổi sang một cơ sở hạ tầng đám mây hybrid với một số lý do hấp dẫn, cân nhắc lợi ích của công nghệ điện toán đám mây với các yêu cầu đặc biệt và mối quan tâm của ngành ngân hàng tài chính. Các giải pháp đám mây hybrid có khả năng tiết kiệm chi phí thông qua khả năng sử dụng tài nguyên public cloud cho các khối lượng công việc không nhạy cảm, tránh việc đầu tư và duy trì hạ tầng on-premise cho các khối lượng công việc lớn. Nó cho phép ngân hàng tối ưu hóa chi phí bằng cách sử dụng kết hợp tài nguyên đám mây công cộng và riêng tư tùy theo nhu cầu cụ thể của họ. Mô hình đám mây hybrid cho phép ngân hàng giữ dữ liệu nhạy cảm và ứng dụng quan trọng trong một môi trường đám mây riêng tư (private cloud) hoặc on-premise, giải quyết các mối lo về bảo mật và tuân thủ. Điều này đặc biệt quan trọng trong ngành ngân hàng, tài chính, khi mà việc bảo vệ dữ liệu và tuân thủ quy định là những ưu tiên hàng đầu. Giải pháp hybrid clouds cung cấp cho ngân hàng khả năng phục hồi sau thảm họa và khả năng tiếp tục kinh doanh mạnh mẽ. Bằng cách duy trì các hệ thống quan trọng tại chỗ hoặc trong một môi trường đám mây riêng và sử dụng tính dự phòng và khả năng phục hồi của đám mây công cộng, ngân hàng có thể đảm bảo dịch vụ trong trường hợp xảy ra sự cố. Các giải pháp đám mây hybrid thường cung cấp các công cụ quản lý tập trung, cho phép ngân hàng giám sát và quản lý toàn bộ cơ sở hạ tầng IT của họ một cách hiệu quả hơn. Cách tiếp cận tập trung này đơn giản hóa quản lý và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể.

Bằng việc áp dụng mô hình hybrid cloud, các ngân hàng có thể tận dụng lợi ích của công nghệ điện toán đám mây trong khi giải quyết các thách thức và yêu cầu đặc biệt của ngành công nghiệp tài chính, bao gồm bảo mật, tuân thủ và kiểm soát dữ liệu. Cách tiếp cận này giúp ngân hàng trở nên linh hoạt, đổi mới và phản ứng nhanh chóng với bối cảnh năng động của ngành dịch vụ tài chính.

10. Số hoá các chi nhánh

Các ngân hàng Việt Nam sẽ tiếp tục thúc đẩy việc số hóa các chi nhánh và phòng giao dịch để tăng cường hình ảnh thân thiện, hiện đại của ngân hàng, thu hút khách hàng và tăng cường tính cạnh tranh. Các ngân hàng ngày càng số hóa các chi nhánh của mình để thích nghi với các thay đổi về hành vi, sở thích của khách hàng, nâng cao hiệu quả hoạt động và duy trì tính cạnh tranh trong ngành công nghiệp tài chính đang phát triển nhanh chóng. Số hóa tại các chi nhánh ngân hàng sẽ bao gồm việc áp dụng các công nghệ số để đơn giản hóa hành trình của khách hàng tại quầy, tăng cường dịch vụ tự phục vụ dựa trên ngân hàng kiosk, CDM và thiết bị STM… Thay vì tập trung vào các giao dịch hàng ngày, các chi nhánh có thể trở thành trung tâm cung cấp dịch vụ tư vấn, xây dựng mối quan hệ và có thêm nhiều cuộc thảo luận về chủ đề tài chính phức tạp, tận dụng các công cụ số hóa để tăng hiệu quả trong các nhiệm vụ hàng ngày. Áp dụng quy trình tự động tại quầy với sự hỗ trợ của AI/OCR, RPA/BPM sẽ giúp nhân viên giao dịch tăng năng suất phục vụ, giảm thời gian chờ đợi và tăng sự hài lòng của khách hàng. Thực tế đã chứng minh rằng, các ngân hàng áp dụng chuyển đổi kỹ thuật số cho các chi nhánh sẽ có lợi thế cạnh tranh trên thị trường, như Live-bank của TPBank, CDMS của VPBank. Bằng cách cung cấp các dịch vụ số hóa sáng tạo, họ có thể thu hút khách hàng hiểu biết về công nghệ và trở nên đặc biệt so với các đối thủ đang chậm chạp hơn trong việc áp dụng các giải pháp số hóa. Tóm lại, việc số hóa các chi nhánh ngân hàng được thúc đẩy bởi mong muốn nâng cao trải nghiệm của khách hàng, giảm chi phí và duy trì tính cạnh tranh trong một ngành công nghiệp đang trải qua sự biến đổi công nghệ đáng kể. Bằng cách tận dụng các kênh và công nghệ số, các ngân hàng có thể tạo ra một môi trường ngân hàng hiệu quả, tập trung vào khách hàng và linh hoạt hơn.