Generative AI sẽ "vẽ" lại ngành ngân hàng Việt Nam như thế nào trong 3 năm tới?

Nếu AI truyền thống được ví như một nhà phân tích tài ba có khả năng đọc và hiểu dữ liệu, thì Generative AI chính là một nghệ sĩ, một kiến trúc sư có thể tự mình tạo ra những nội dung hoàn toàn mới. Sự khác biệt mang tính cách mạng này đang tạo ra một cơn địa chấn trong ngành tài chính toàn cầu. Theo ước tính của McKinsey, GenAI có thể mang lại giá trị từ 200 tỷ đến 350 tỷ USD cho ngành ngân hàng toàn cầu mỗi năm nếu được triển khai toàn diện.

Tại Việt Nam, cuộc đua AI chỉ vừa bắt đầu, nhưng việc tích hợp GenAI được dự báo sẽ không còn là lợi thế cạnh tranh, mà sớm trở thành "tiêu chuẩn mới" của ngành. Vậy trong 3 năm tới, công nghệ này sẽ thực sự "vẽ" lại bức tranh ngân hàng số Việt Nam ra sao?

Ba trụ cột ứng dụng GenAI tại các ngân hàng Việt Nam

GenAI không phải là một khái niệm viển vông, mà có thể được ứng dụng trực tiếp vào ba lĩnh vực cốt lõi, giải quyết những bài toán cụ thể mà các ngân hàng Việt Nam đang đối mặt.

1. Trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa

Đây là mặt trận mà GenAI sẽ tạo ra tác động rõ rệt nhất. Thay vì gửi đi những thông điệp tiếp thị chung chung, các ngân hàng có thể dùng GenAI để:

- Tự động tạo nội dung: Soạn thảo email, thông báo đẩy (push notification) với văn phong và sản phẩm được "đo ni đóng giày" cho từng cá nhân, dựa trên lịch sử giao dịch và hành vi chi tiêu của họ.

- Nâng cấp Trợ lý ảo: Các chatbot và trợ lý ảo sẽ vượt qua giới hạn của kịch bản có sẵn. Chúng có thể trò chuyện tự nhiên, thấu cảm và đưa ra những lời khuyên tài chính phức tạp.

- Case study điển hình và đầy tiềm năng chính là Ngân hàng ACB. ACB đã và đang ứng dụng AI để định danh khách hàng (Video Call Face Identity) và triển khai Trợ lý ảo AI BOT có khả năng nhận diện cảm xúc. Đây là nền tảng hoàn hảo để tích hợp GenAI. Trong tương lai, trợ lý ảo của ACB có thể không chỉ "nhận diện" cảm xúc mà còn "tạo ra" những phản hồi phù hợp, ví dụ như tự soạn một lời giải thích thấu cảm và chi tiết khi khách hàng thắc mắc về một khoản phí, thay vì chỉ trả về một câu trả lời mẫu.

2. Tăng tốc sáng tạo và phát triển sản phẩm

GenAI có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ ra mắt sản phẩm mới bằng cách phân tích dữ liệu thị trường, báo cáo kinh tế và phản hồi của khách hàng để:

- Gợi ý sản phẩm mới: Đề xuất các gói vay, loại thẻ tín dụng hoặc sản phẩm tiết kiệm phù hợp với một phân khúc khách hàng chưa được khai thác.

- Tối ưu hóa sản phẩm hiện có: Phân tích khiếu nại của người dùng về một tính năng và tự động đề xuất các phương án cải tiến.

Ngân hàng số Cake by VPBank, cũng là một case study điển hình trong lĩnh vực này, với định vị là "Next Gen AI Bank", Cake đã có 5 triệu khách hàng và thu nhập hoạt động tăng gấp 7 lần trong năm 2024. Quan trọng hơn, Cake thuộc top 4 nhà phát triển mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiếng Việt. Đây chính là công nghệ lõi của GenAI. Việc đầu tư sâu vào LLM cho thấy Cake không chỉ dừng lại ở việc cải thiện chatbot. Họ đang xây dựng một nền tảng chiến lược để dùng GenAI phân tích dữ liệu từ 5 triệu người dùng, từ đó nhanh chóng tạo ra các sản phẩm tài chính "đúng ý" tệp khách hàng trẻ, năng động của mình, giữ vững lợi thế của người đi đầu.

3. Tối ưu hóa hiệu suất vận hành nội bộ

Đây là ứng dụng âm thầm nhưng mang lại hiệu quả khổng lồ về chi phí và thời gian. GenAI có thể trở thành một nhân viên "ảo" đắc lực, đảm nhận các công việc như tự động hóa báo cáo, đọc hàng trăm trang tài liệu và tự động tóm tắt thành các báo cáo phân tích cho ban lãnh đạo; hỗ trợ lập trình bằng cách tự viết các đoạn mã (code) cho những tác vụ đơn giản hoặc gỡ lỗi, giúp đội ngũ công nghệ giảm tải công việc hay như đào tạo nhân sự bằng cách tạo ra các kịch bản, tài liệu đào tạo đa dạng cho nhân viên mới. Thậm chí AI còn tạo ra các tình huống giả định để giúp nhân viên có thêm kinh nghiệm thực chiến một cách bài bản nhất trước khi đi vào production.

Ở lĩnh vực này, ngân hàng TPBank từ lâu đã theo đuổi mục tiêu trở thành một "Ngân hàng trí tuệ" (Intellectual Bank), với hơn 98% giao dịch được thực hiện qua kênh số. Họ đã thành công trong việc ứng dụng AI vào các quy trình tự động hóa như ChatPay và Paste to Pay. Với nền tảng này, TPBank có vị thế lý tưởng để triển khai GenAI vào vận hành. Thay vì để chuyên viên mất hàng giờ tổng hợp báo cáo rủi ro hàng ngày, GenAI có thể làm việc này trong vài phút. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí nhân sự mà còn cho phép các chuyên gia của TPBank tập trung vào những nhiệm vụ phân tích chiến lược ở tầm cao hơn.

Thách thức và lộ trình phía trước

Con đường ứng dụng GenAI không trải hoa hồng. Các ngân hàng Việt Nam sẽ phải đối mặt với những thách thức lớn, có thể kể tới như:

- Chi phí và hạ tầng: Việc tích hợp AI vào hệ thống cũ rất tốn kém, đòi hỏi sự đầu tư khổng lồ vào năng lực tính toán và lưu trữ.

- Dữ liệu và An ninh: GenAI cần nguồn dữ liệu cực lớn và quan trọng nhất là phải "sạch" và "đáng tin cậy". Đồng thời, nguy cơ công nghệ này "ảo giác" (tạo thông tin sai lệch) hoặc bị lạm dụng để lừa đảo là một rủi ro hiện hữu. Tất nhiên, chúng ta có thể giảm thiểu tối đa hiện tượng ảo giác của AI bằng cách chỉ cung cấp các thông đầu vào đáng tin cậy, được kiểm chứng rõ ràng và chỉ cho phép AI "bơi" trong những dữ liệu đầu vào đã được kiểm chứng. Chỉ có như vậy mới giúp những câu trả lời đầu ra của AI phần nào giảm thiểu hiện tượng ảo giác, một bản chất của AI mà khi chúng ta hiểu về nó một cách bài bản, chúng ta hoàn toàn có thể kiểm soát nó.

- Nhân lực chất lượng cao: Việt Nam đang thiếu hụt trầm trọng các chuyên gia vừa am hiểu về AI, vừa có kiến thức sâu về nghiệp vụ ngân hàng. Đây cũng là một bài toàn cần phải giải quyết nếu các ngân hàng thực sự muốn phát triển theo hướng "AI hóa".

Để không bị tụt hậu, lộ trình cho các ngân hàng Việt Nam trong 3 năm tới phải bắt đầu từ những bước đi chiến lược: đầu tư mạnh mẽ vào việc làm sạch và thống nhất kho dữ liệu, xây dựng các đội ngũ chuyên trách về AI, và bắt đầu từ những dự án thí điểm có quy mô nhỏ nhưng tác động lớn. Những ngân hàng như Cake, TPBank, hay ACB, với nền tảng AI sẵn có, đang nắm trong tay lợi thế không nhỏ để dẫn dắt cuộc cách mạng GenAI và định hình lại tương lai ngành tài chính Việt Nam.