AI trong ngân hàng 2025: Từ cuộc đua công nghệ đến bài toán chiến lược

Tổng quan xu hướng ứng dụng AI trong ngân hàng

Kỷ nguyên tiếp theo của trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành ngân hàng sẽ mang tới những cải tiến vượt bậc trong dịch vụ khách hàng và hiệu quả vận hành. Dịch vụ tư vấn và phục vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI sẽ ngày càng trở nên tinh tế và đáp ứng được nhiều nhu cầu phức tạp hơn.

Về mặt vận hành, AI giúp tăng cường khả năng phòng vệ trước tội phạm tài chính bằng cách nhanh chóng phát hiện những hành vi xấu. Đồng thời, những quyết định liên quan đến dòng tiền như cho vay cũng trở nên chính xác do áp dụng các mô hình tiên tiến. Cùng với đó các hoạt động hàng ngày như nhập liệu cũng trở nên dễ dàng, đóng vai trò quan trọng hình thành một quy trình xuyên suốt.

Ngành ngân hàng cũng là một trong số những ngành đang có mức độ trưởng thành về AI cao nhất, với 85% Ngân hàng đã thiết lập chiến lược ứng dụng AI trong xây dựng các sản phẩm, dịch vụ mới và hơn 59% nhân sự đang sử dụng AI trong hoạt động hàng ngày. Kinh phí của các ngân hàng cho GenAI được dự đoán sẽ tăng lên 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng mạnh so với mức 6 tỷ USD năm 2024, đánh dấu mức đầu tư tăng hơn 1.400%.

Giá trị do AI tạo ra trong ngành ngân hàng ước tính theo phân khúc và chức năng, tính bằng tỷ đô la (McKinsey).

Xu hướng ứng dụng AI trong ngành ngân hàng trên toàn cầu đã đạt được những bước tiến rõ rệt trong năm 2024. Hướng tới 2025, dự báo xu hướng áp dụng AI trong các hoạt động của ngân hàng ngày càng rõ nét và có những hiệu quả bước đầu. Mặc dù vậy, những rào cản của việc này vẫn tồn tại. Các tổ chức tài chính sẽ cần nhìn vào những bài học này để chuẩn bị sẵn sàng các điều kiện giúp việc sử dụng AI trở nên thuận tiện và dễ dàng hơn

Những thành tựu đầu tiên của việc ứng dụng AI trong ngân hàng

Phải khẳng định một điều, AI đang nhận được sự quan tâm lớn từ các tổ chức tài chính và ngân hàng mạnh trên thế giới. Theo báo cáo mới nhất từ Evident AI, khảo sát 50 ngân hàng lớn nhất ở tất cả các khu vực đều cho thấy tỷ lệ lớn các ngân hàng ứng dụng AI vào hoạt động với tốc độ lớn. 41 trong số 50 ngân hàng cải thiện điểm số ứng dụng AI qua từng năm, với mức độ cải thiện là 8%.

Điểm đặc biệt cần chú ý là top 10 ngân hàng ứng dụng AI mạnh mẽ nhất ghi được số điểm gấp đôi so với các ngân hàng tầm trung, cho thấy khoảng cách giữa nhóm dẫn đầu và nhóm tụt lại phía sau đang ngày càng lớn dần

Các ngân hàng tại Mỹ và Canada tiếp tục chiếm lĩnh bảng xếp hạng với 7 trên 10 vị trí dẫn đầu, trong đó 4 trong 5 vị trí top thuộc về các ngân hàng của Mỹ. Điều này cho thấy nhóm các ngân hàng ở các nước phát triển rất chú trọng và đặt nhiều nguồn lực cho ứng dụng AI trong hoạt động.

Và cuối cùng, đáng lưu ý nhất là 26 trên tổng số 50 ngân hàng khảo sát đã ghi nhận những kết quả có thể định lượng từ các ứng dụng của AI trong hoạt động ngân hàng. Điều này cho thấy AI có hiệu quả thực sự, chứ không phải nằm trên lý thuyết.

 Theo nghiên cứu của McKinsey, việc ứng dụng AI vào hoạt động ngân hàng có thể tạo ra giá trị lên tới 1 nghìn tỷ đô la Mỹ mỗi năm. Điều này càng khẳng định cho nỗ lực của các ngân hàng lớn đầu tư vào AI để có thể trở thành người dẫn đầu xu hướng. Các ngân hàng nhỏ hơn đang tỏ ra hụt hơi khi không có đủ nguồn lực để bắt kịp với những “kẻ khổng lồ” trong lĩnh vực.

Những cản trở cho việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng

Câu chuyện ở các ngân hàng Mỹ và Canada lại không áp dụng thành công đối với các ngân hàng tại Châu Âu. Ngoài Parisbas nằm trong nhóm các ngân hàng ứng dụng AI thành công, không có nhiều đại diện của châu Âu góp mặt trong danh sách này.

Khảo sát của Capgemini cho thấy, có tới 31% ngân hàng bán lẻ tại châu Âu chưa sẵn sàng cả về mặt công nghệ lẫn sự đồng thuận trong cấp lãnh đạo để ứng dụng AI vào hoạt động.

Chưa bàn tới phần công nghệ và dữ liệu chưa sẵn sàng, vấn đề tư duy cho rằng tỷ lệ mất việc sẽ ngày càng tăng cao khi ứng dụng AI chính là lý do tác động mạnh mẽ tới việc chậm trễ trong sử dụng. Một trường hợp đặc trưng được Nasir Zubairi, CEO của công ty công nghệ tài chính Lumxembourg chia sẻ khi ông trình bày giải pháp sử dụng AI cho việc kiểm tra hoạt động rửa tiền. Theo ước tính cá nhân việc ứng dụng này sẽ giúp ngân hàng tiết kiệm 450 nghìn euro tiền lương mỗi năm. Và đó cũng là lý do mà ngân hàng đó từ chối sử dụng ứng dụng này.

Một vấn đề gây nhiều lo ngại cho các ngân hàng khi sử dụng AI trong hoạt động ngân hàng chính là việc thông tin thiếu chính xác. Bản chất AI cung cấp thông tin dựa vào những thông tin đã được thu thập hoặc cài đặt từ trước. Điều này dẫn tới việc nếu nguồn thông tin không chuẩn hoặc thiếu giám định, AI có thể đưa ra những thông tin không chính xác, điều tối kỵ trong ngành tài chính.

Nguồn lực để ứng dụng AI cũng đặt ra nhiều thách thức. Do AI chỉ đơn thuần đưa ra quyết định theo 2 lựa chọn, có hoặc không, việc đào tạo để AI có thể hiểu ngữ cảnh đưa ra quyết định phù hợp trở nên cấp thiết. AI sẽ không thể hiểu được việc một khách hàng đổi địa chỉ nhà có thể do những lý do nhạy cảm của gia đình. Việc không chú trọng các tiểu tiết đó khi đào tạo AI có thể khiến ngân hàng chọc giận khách hàng dẫn tới nguy cơ mất khách.

Ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng là điều không thể tránh khỏi

Đã có không ít những thành công của việc ứng dụng AI vào hoạt động ngân hàng. Kể từ khi ứng dụng AI vào dịch vụ khách hàng, ngân hàng NatWest của Anh đã nhận 11 triệu lượt chat một năm thông qua AI Core do ngân hàng phát triển với hơn một nửa số yêu cầu không cần tác động của con người. Đây là bước tiến cực lớn nếu so với con số 1000 chat một tháng và hoàn toàn yêu cầu nhân viên xử lý

NatWest, là một ngân hàng lớn của Anh với 1.400 chi nhánh

Đối với fintech Klarna tại Thuỵ Điển, việc ứng dụng AI giúp công ty giải đáp thắc mắc của người dung chỉ trong vòng 2 phút, so với 11 phút trước kia. Việc này dự kiến sẽ giúp công ty tiết kiệm 40 triệu đô cho việc chăm sóc khách hàng trong năm 2024

Các ứng dụng thực tế của AI trong hoạt động của ngân hàng ngày càng rõ rệt. Kết quả thu được có ảnh hưởng lớn tới kết quả kinh doanh. Nếu không ứng dụng AI hay ít nhất là chuẩn bị các điều kiện để ứng dụng AI thành công vào hoạt động, các ngân hàng có thể đứng trước nguy cơ tụt hậu khi lợi ích mà AI trong quá trình tương tác với khách hàng là rất lớn.

Ngân hàng nào tận dụng AI tốt nhất sẽ không chỉ giảm chi phí vận hành, mà còn tăng cường bảo mật, nâng cao chất lượng dịch vụ và mở rộng cơ hội tăng trưởng.

Ông Lương Ngọc Bình – Chuyên gia Công nghệ số, Data và AI ngành Tài chính Ngân hàng, FPT IS – Tập đoàn FPT