Ngân hàng thông minh: Xu hướng và chiến lược với Trí tuệ nhân tạo

Ngân hàng của tương lai không chỉ là nơi gửi tiền hay vay vốn – đó là ngân hàng thông minh, nơi mỗi tương tác đều được cá nhân hóa và tối ưu nhờ sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và điện toán đám mây. Ngân hàng thông minh (intelligent banking) đang định hình lại cách khách hàng trải nghiệm dịch vụ,  biến mọi giao dịch trở nên liền mạch, an toàn và mang tính dự đoán cao.

1. Ngân hàng thông minh là gì?

Trong bối cảnh năm 2025 tại Việt Nam, ngân hàng thông minh được hiểu là mô hình ngân hàng ứng dụng công nghệ số tiên tiến, lấy dữ liệu làm nền tảng và khách hàng làm trung tâm để cung cấp các dịch vụ tài chính hiện đại, hiệu quả, và cá nhân hóa.

Ngân hàng thông minh không chỉ tập trung vào việc số hóa các dịch vụ truyền thống mà còn khai thác dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động phân tích, dự đoán và ra quyết định nhằm mang lại dịch vụ cá nhân hóa, an toàn và hiệu quả hơn.

Nói một cách dễ hiểu, ngân hàng thông minh chính là ngân hàng biết “học hỏi” và “thích ứng” nhờ công nghệ AI & dữ liệu, từ đó phục vụ khách hàng thông minh hơn.

NTT DATA đã thực hiện khảo sát 810 lãnh đạo công nghệ cấp cao tại các ngân hàng toàn cầu ở 14 quốc gia để tìm hiểu tác động của GenAI trong năm 2024. Kết quả cho thấy 96% ngân hàng triển khai AI theo định hướng từ C-suite. Tỷ lệ ngân hàng ứng dụng AI trên diện rộng đã tăng lên 58%, so với 45% của năm trước, phản ánh sự cấp bách trong việc tích hợp công nghệ này. Bên cạnh đó:

• 96% ngân hàng đã ứng dụng GenAI, chủ yếu do định hướng từ lãnh đạo cấp cao.
• 71% tăng ngân sách CNTT cho GenAI (trung bình tăng 11%).
• 63% có chiến lược GenAI rất tham vọng.
• 38% ngân hàng tìm đến chuyên gia tư vấn bên ngoài để hỗ trợ triển khai AI.

Có thể thấy, GenAI nói riêng và AI nói chung đang trở thành trọng tâm của ngành ngân hàng toàn cầu, với mức đầu tư mạnh, chiến lược tham vọng.

2. Ngân hàng thông minh đang ứng dụng AI như thế nào?

AI đang được các ngân hàng ứng dụng để tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu, phòng chống gian lận và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả vận hành và gia tăng giá trị dịch vụ.

2.1 Tự động hóa quy trình ngân hàng

AI giúp ngân hàng tự động hóa nhiều nghiệp vụ nội bộ và dịch vụ khách hàng, giảm sự phụ thuộc vào con người trong các công việc thủ công như xử lý hồ sơ, đánh giá tín dụng hay giao dịch. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng áp dụng RPA để tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ vay từ vài ngày xuống chỉ còn vài giờ, đồng thời giảm chi phí vận hành.

2.2 Chatbot và trợ lý ảo

Chatbot và trợ lý ảo kết hợp AI, Big Data và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cung cấp tương tác qua giọng nói, văn bản và cử chỉ. Chúng giúp khách hàng nhận dịch vụ nhanh, an toàn và thuận tiện, đồng thời hỗ trợ tư vấn cá nhân hóa. Theo Juniper Research (2020), Chatbot dự kiến giúp ngân hàng tiết kiệm 900 triệu giờ vào 2024, tương đương 8 tỉ USD chi phí toàn cầu. Ví dụ, Bank of America triển khai trợ lý ảo Erica, phục vụ hơn 15 triệu người dùng, xử lý 100 triệu yêu cầu trong năm đầu tiên, nâng mức độ hài lòng khách hàng lên 35%.

2.3 Phân tích dữ liệu và dự đoán hành vi khách hàng

AI phân tích dữ liệu giao dịch, tương tác và nhân khẩu học để dự đoán hành vi tiêu dùng, xu hướng vay nợ và nhu cầu sản phẩm. Machine Learning giúp dự đoán rủi ro tín dụng, khả năng thanh toán và xác định khách hàng tiềm năng.

2.4 Phòng chống gian lận và bảo mật

AI nhận diện hành vi bất thường trong giao dịch theo thời gian thực và tăng cường bảo mật bằng sinh trắc học (vân tay, khuôn mặt) và giám sát mạng. 58% ngân hàng hiện sử dụng AI để phát hiện gian lận, giúp giảm đến 30% trường hợp gian lận theo nghiên cứu của Javelin Strategy & Research.

2.5 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI phân tích hồ sơ và hành vi từng khách hàng để gợi ý khoản vay, sản phẩm đầu tư hay ưu đãi phù hợp. Việc cá nhân hóa nâng cao trải nghiệm, gắn kết và trung thành khách hàng. Ví dụ, Ngân hàng Kotak Mahindra thành lập nhóm trải nghiệm khách hàng chuyên dụng để cải thiện dịch vụ dựa trên hành vi thực tế của khách hàng.

2.6 Ứng dụng AI trong quản lý tài sản và đầu tư

Các hệ thống Robo-Advisory sử dụng AI đưa ra lời khuyên đầu tư tự động, tối ưu danh mục dựa trên rủi ro và mục tiêu tài chính. AI còn phân tích biến động thị trường và đưa ra quyết định đầu tư nhanh và chính xác hơn phương pháp truyền thống.

2.7 Tăng cường hiệu quả quản lý rủi ro

AI phân tích rủi ro tín dụng, dự đoán khả năng thanh toán và xu hướng tài chính, giúp ngân hàng ra quyết định cấp vốn chính xác. Đồng thời, AI phát hiện sớm các tín hiệu rủi ro để hỗ trợ biện pháp phòng ngừa kịp thời.

Xem thêm: Ứng dụng Big Data trong ngân hàng

3. 4 chiến lược then chốt giúp thúc đẩy ngân hàng thông minh

Theo KPMG, 4 yếu tố then chốt để ngân hàng có thể thúc đẩy việc ứng dụng  AI, xây dựng ngân hàng và tạo ra giá trị bền vững lâu dài bao gồm:

• Xây dựng chiến lược AI hiệu quả: Ngân hàng nên xác định tầm nhìn AI rõ ràng, dựa trên năng lực cốt lõi, làm kim chỉ nam cho lộ trình chuyển đổi. Triển khai AI theo mục tiêu chiến lược như phát hiện gian lận, tối ưu thẩm định, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng sẽ tối đa hóa giá trị đầu tư.
• Đảm bảo niềm tin vào lộ trình chuyển đổi: Quản lý rủi ro từ đầu, bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, tuân thủ quy định và áp dụng AI minh bạch giúp ngân hàng củng cố niềm tin từ khách hàng, cơ quan quản lý và các bên liên quan.
• Hạ tầng công nghệ và dữ liệu bền vững: Xây dựng hệ thống quản trị dữ liệu chất lượng, bảo mật, khả năng tích hợp cao và đầu tư hạ tầng AI xử lý khối lượng lớn giao dịch, mô hình rủi ro phức tạp, quyết định theo thời gian thực là nền tảng để triển khai AI hiệu quả và mở rộng quy mô.
• Văn hóa ứng dụng AI và phát triển con người: Đào tạo nhân lực, giữ chân nhân tài, hợp tác với trường đại học, startup fintech và trung tâm đổi mới sáng tạo giúp nâng cao năng lực đội ngũ, thúc đẩy đổi mới trải nghiệm khách hàng và mô hình vận hành, đồng thời mở rộng nguồn nhân lực cho chuyển đổi số.

4. FPT đồng hành cùng ngân hàng Việt Nam xây dựng ngân hàng thông minh

FPT mang đến hệ sinh thái công nghệ ứng dụng AI chuyên biệt cho ngành Ngân hàng, tập trung giải quyết 4 bài toán trọng yếu trong hành trình chuyển đổi số:

• Kiến tạo hạ tầng AI và Cloud tiên tiến với FPT AI Factory, FPT Cloud
• Tối ưu hóa vận hành với giải pháp RPA akaBot, Nền tảng số hóa toàn diện giao kết điện tử Kyta Platform, Phần mềm quản lý mua sắm Procuva, Nền tảng lưu trữ số ArchiveNex.
• Đột phá trải nghiệm khách hàng với bộ giải pháp FPT CX Suite.
• Thúc đẩy mô hình tài chính số – tài chính xanh với hệ sinh thái giải pháp: Nền tảng tối ưu tài trợ vốn thương mại Tradeflat, Phần mềm kiểm kê khí nhà kính VertZéro, Hệ thống quản lý vay toàn trình LendVero, Giải pháp lõi ngân hàng Volar Finex, Quản lý rủi ro và tuân thủ Votum Suites, Ứng dụng kinh doanh và trải nghiệm khách hàng Velox Suites.

Với Chiến lược AI dẫn dắt (AI First), cùng kinh nghiệm hơn 30 năm đồng hành chuyển đổi số cùng ngành Ngân hàng, FPT cam kết song hành cùng ngành Ngân hàng trong mục tiêu làm giàu nguồn dữ liệu hiệu quả, minh bạch, phục vụ cho mục tiêu thúc đẩy Tín dụng Xanh và tăng trưởng Kinh tế bền vững theo tinh thần Nghị quyết 57-NQ/TW của Bộ Chính trị.

Ngân hàng thông minh đang mở ra cơ hội để các tổ chức tài chính vận hành linh hoạt, phục vụ khách hàng toàn diện và nâng cao sức cạnh tranh. Để được tư vấn chi tiết và giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp, vui lòng để lại thông tin tại đây hoặc liên hệ trực tiếp với đội ngũ FPT IS.