Ngày 11/8 tại Hà Nội, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) tổ chức họp báo công bố sự kiện Chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm 2026. Lãnh đạo Vụ Thanh toán, lãnh đạo Cục Công nghệ thông tin và Quyền Tổng Biên tập Thời báo Ngân hàng đồng chủ trì họp báo.
Tại họp báo, đại diện báo chí đặt câu hỏi về thực trạng ứng dụng AI trong phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới tại ngân hàng, cũng như những lợi ích công nghệ này mang lại cho người dân, doanh nghiệp và chính ngân hàng.
Trả lời báo chí, ông Bùi Quang Cương, Phó Tổng Giám đốc kiêm Giám đốc Khối Công nghệ Thông tin TPBank, cho biết với TPBank, AI hiện không còn là một công cụ hỗ trợ riêng lẻ mà đã trở thành năng lực lõi trong toàn bộ kiến trúc công nghệ và mô hình vận hành của ngân hàng.
Sự kiện Chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm 2026AI ứng dụng trong phát triển sản phẩm, dịch vụ
Theo ông Cương, AI đang được TPBank ứng dụng trên nhiều khía cạnh, từ cá nhân hóa sản phẩm, nâng cao trải nghiệm khách hàng đến hỗ trợ tín dụng và tăng cường an toàn giao dịch.
Cá nhân hóa sản phẩm và trải nghiệm khách hàng là một trong những hướng ứng dụng quan trọng. AI giúp ngân hàng phân tích nhu cầu, hành vi của từng khách hàng để đưa ra sản phẩm, hạn mức, ưu đãi và phương thức tương tác phù hợp.
Qua đó, mô hình cung cấp dịch vụ dần chuyển từ “một sản phẩm cho nhiều khách hàng” sang “đúng sản phẩm - đúng khách hàng - đúng thời điểm”. Một số ứng dụng có thể kể đến như Next Best Offer/Next Best Action, quản lý tài chính cá nhân, tư vấn đầu tư, Wealth Management và trợ lý tài chính AI.
Bên cạnh đó, AI giúp tín dụng và các dịch vụ tài chính trở nên thông minh hơn. Công nghệ này hỗ trợ phân tích dữ liệu, chấm điểm tín dụng, đánh giá khả năng trả nợ, phát hiện sớm rủi ro và rút ngắn thời gian phê duyệt.
Đối với khách hàng doanh nghiệp, AI có thể phân tích dòng tiền, ngành nghề, chuỗi cung ứng và nhu cầu vốn, từ đó hỗ trợ ngân hàng thiết kế các giải pháp tài chính phù hợp hơn.
Ở khâu chăm sóc khách hàng, Chatbot và Voicebot đang từng bước phát triển thành các AI Assistant, có khả năng hiểu ngữ cảnh và hỗ trợ khách hàng 24/7. AI đồng thời hỗ trợ nhân viên tại contact center, chi nhánh và lực lượng bán hàng trong việc tìm kiếm thông tin, tư vấn và xử lý yêu cầu nhanh hơn.
Một ứng dụng quan trọng khác là đảm bảo an toàn giao dịch và phòng chống gian lận. AI có khả năng phân tích hàng triệu giao dịch cùng các tín hiệu hành vi để phát hiện dấu hiệu bất thường và đưa ra cảnh báo gần thời gian thực.
Theo lãnh đạo TPBank, vai trò này ngày càng quan trọng trong bối cảnh các hình thức lừa đảo ứng dụng AI, deepfake và social engineering ngày càng tinh vi.
AI mang lại lợi ích cho người dân, doanh nghiệp và ngân hàng
Đối với người dân, ông Cương cho biết, AI giúp các dịch vụ ngân hàng trở nên nhanh chóng, thuận tiện và được cá nhân hóa hơn. Công nghệ này cũng hỗ trợ khách hàng tiếp cận tín dụng, các dịch vụ tài chính thuận lợi hơn, đồng thời góp phần nâng cao mức độ an toàn trong giao dịch.
Với doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME), AI và dữ liệu giúp ngân hàng hiểu sâu hơn về hoạt động của doanh nghiệp, từ đó cung cấp tín dụng, giải pháp quản lý dòng tiền phù hợp hơn và rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ.
AI cũng có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc dự báo và ra quyết định tài chính. Đối với SME, việc khai thác nhiều nguồn dữ liệu giúp ngân hàng có thêm cơ sở đánh giá khách hàng, qua đó mở rộng khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính.
Đối với ngân hàng, AI giúp tăng năng suất lao động, giảm chi phí vận hành, nâng cao chất lượng dịch vụ, cải thiện năng lực quản trị rủi ro và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm mới ra thị trường (Time-to-Market).
“Quan trọng hơn cả tốc độ, AI giúp ngân hàng hiểu khách hàng tốt hơn, ra quyết định tốt hơn và phục vụ khách hàng tốt hơn”, ông Cương chia sẻ.
Những thách thức lớn khi triển khai AI
Dù mang lại nhiều lợi ích, theo ông Cương, việc ứng dụng AI trong ngân hàng cũng đặt ra không ít thách thức.
Đầu tiên là dữ liệu. Hiệu quả của AI phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu, trong khi dữ liệu ngân hàng hiện nằm trên nhiều hệ thống khác nhau và chất lượng chưa đồng nhất. Bên cạnh đó là các yêu cầu liên quan đến quyền sử dụng dữ liệu, bảo vệ dữ liệu cá nhân và sự đồng thuận (consent) của khách hàng.
Một vấn đề khác là độ tin cậy và khả năng kiểm soát AI. Đặc biệt với Generative AI, hệ thống có thể đưa ra kết quả không chính xác hoặc khó giải thích. Đây là vấn đề đặc biệt quan trọng đối với các lĩnh vực như tín dụng, đầu tư, quản trị rủi ro và những quyết định có ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng.
Trong khi đó, an ninh và gian lận trong kỷ nguyên AI cũng trở thành bài toán mới. AI vừa là công cụ hỗ trợ ngân hàng phòng thủ, vừa có thể bị tội phạm lợi dụng để tạo deepfake, giả mạo danh tính, phishing và social engineering với quy mô lớn hơn.
Bên cạnh đó là yêu cầu hoàn thiện hành lang pháp lý và quản trị AI, bao gồm trách nhiệm khi AI đưa ra khuyến nghị hoặc quyết định, bảo vệ dữ liệu cá nhân, quyền riêng tư, tính minh bạch của thuật toán và nguyên tắc sử dụng AI có trách nhiệm.
Một thách thức khác nằm ở con người và thay đổi mô hình hoạt động. Theo ông Cương, vấn đề không chỉ là tuyển dụng các chuyên gia AI mà quan trọng hơn là giúp hàng nghìn cán bộ ngân hàng biết cách sử dụng AI an toàn, hiệu quả trong công việc hàng ngày.
TPBank đặt trọng tâm vào dữ liệu, quản trị và con người
Để giải quyết những thách thức trên, TPBank định hướng xây dựng nền tảng dữ liệu có chất lượng và quản trị dữ liệu tốt, đồng thời đầu tư hạ tầng AI dùng chung thay vì phát triển các ứng dụng AI rời rạc.
Ngân hàng cũng cần thiết lập AI Governance/Responsible AI, với những nguyên tắc rõ ràng về các công việc AI được phép và không được phép thực hiện. Cùng với đó là đưa Security & Privacy by Design vào ngay từ khâu thiết kế giải pháp.
Một yếu tố quan trọng khác là đào tạo AI Literacy cho toàn bộ tổ chức, song song với việc phát triển đội ngũ chuyên gia AI chuyên sâu.
Theo lãnh đạo TPBank, nguyên tắc xuyên suốt trong quá trình này là AI hỗ trợ con người, không thay thế trách nhiệm của con người. Với những quyết định quan trọng liên quan đến tài chính và quyền lợi khách hàng, con người vẫn phải có khả năng kiểm tra, giám sát và chịu trách nhiệm đối với quyết định cuối cùng.
“Chúng tôi nhìn nhận AI không đơn thuần là một công nghệ mới, mà là một năng lực mới của ngân hàng. Mục tiêu cuối cùng không phải là ngân hàng sử dụng được bao nhiêu mô hình AI, mà là AI có giúp khách hàng được phục vụ tốt hơn, doanh nghiệp tiếp cận dịch vụ tài chính thuận lợi hơn, giao dịch an toàn hơn và ngân hàng vận hành hiệu quả hơn hay không”, ông Cương nói.
Theo đó, song song với việc đẩy nhanh ứng dụng AI, TPBank đặc biệt coi trọng quản trị dữ liệu, an toàn bảo mật, quản trị rủi ro AI và nguyên tắc AI có trách nhiệm.
