Trong bối cảnh đó, lợi thế cạnh tranh không còn thuộc về những tổ chức sở hữu nhiều nguồn lực nhất, mà ngày càng nghiêng về những đơn vị có khả năng học hỏi nhanh hơn, ra quyết định nhanh hơn và chuyển hóa dữ liệu thành hành động hiệu quả hơn.
Từ góc nhìn của các nhà quản lý ngân hàng và chuyên gia công nghệ, một thực tế đang hiện ra rõ nét: rủi ro lớn nhất đối với các tổ chức tài chính hiện nay không phải là thiếu công nghệ, mà là chậm thay đổi.
Cuộc đua ngân hàng số đang đổi luật chơi
Trong một thời gian dài, các ngân hàng lớn gần như nắm chắc lợi thế cạnh tranh nhờ mạng lưới rộng khắp, lượng khách hàng đông đảo và nguồn lực đầu tư dồi dào. Tuy nhiên, sự dịch chuyển mạnh mẽ sang môi trường số đang làm thay đổi cách khách hàng đánh giá giá trị của một ngân hàng.
Ngày nay, khách hàng ít quan tâm hơn đến việc ngân hàng có bao nhiêu điểm giao dịch. Thay vào đó, họ chú trọng trải nghiệm trên ứng dụng di động, tốc độ mở tài khoản, khả năng thanh toán thuận tiện và mức độ liền mạch của từng thao tác nhỏ trong hành trình sử dụng dịch vụ.
Ngân hàng thay đổi luật chơi, khi khách hàng ngày càng chú trọng trải nghiệm trên ứng dụng ngân hàng số
Khi hành vi khách hàng thay đổi, lợi thế cạnh tranh cũng buộc phải thay đổi theo. Theo đại diện các ngân hàng hàng đầu Việt Nam, ngân hàng lớn sở hữu tiềm lực tài chính mạnh thì hệ thống công nghệ được đầu tư bài bản. Tuy nhiên, quy mô càng lớn thì sự phụ thuộc giữa các bộ phận càng cao, khiến việc thay đổi trở nên phức tạp và chậm chạp hơn. Trong khi đó, những tổ chức có quy mô gọn nhẹ lại có khả năng thích ứng nhanh hơn trước các biến động của thị trường.
“Sự chậm chạp này không còn đơn thuần là một bất lợi trong vận hành, mà đã trở thành một rủi ro cạnh tranh thực sự. Một ngân hàng có thể vẫn duy trì được sự ổn định và tệp khách hàng trung thành, nhưng nếu không cải thiện trải nghiệm số, không đổi mới đủ nhanh hoặc phản ứng chậm trước nhu cầu của thị trường, khoảng cách với khách hàng sẽ ngày càng bị nới rộng”, một chuyên gia tài chính cho hay.
Khi tốc độ thay đổi trở thành lợi thế thị trường
Giai đoạn đầu của chuyển đổi số trong ngành ngân hàng chủ yếu tập trung vào số hóa quy trình, tự động hóa tác vụ và giảm phụ thuộc vào giao dịch tại quầy. Tuy nhiên, Big Data và AI đang mở ra một cấp độ thay đổi sâu sắc hơn.
Nếu số hóa giúp ngân hàng vận hành hiệu quả hơn, thì AI đang từng bước thay đổi cách các tổ chức tài chính ra quyết định.
Big Data và AI đang mở ra cuộc chơi mới của ngành ngân hàng
Trên thế giới, AI đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều hoạt động cốt lõi như phát hiện gian lận theo thời gian thực, chấm điểm tín dụng động, dự báo hành vi khách hàng, cá nhân hóa sản phẩm và tối ưu hóa quy trình vận hành.
Thực tế triển khai tại nhiều doanh nghiệp tài chính cho thấy, khác biệt giữa những tổ chức đi nhanh và những đơn vị đi chậm không còn nằm ở việc "có AI hay không". Bởi công nghệ ngày càng trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn. Điểm mấu chốt là tổ chức nào có khả năng biến AI thành năng lực vận hành thực tế.
Trong lĩnh vực ngân hàng, điều này thể hiện rất rõ qua những thay đổi tưởng chừng nhỏ: một quy trình mở tài khoản được rút ngắn, một thủ tục phê duyệt đơn giản hơn hay một trải nghiệm thanh toán thuận tiện hơn.
Những cải tiến ấy có thể tác động trực tiếp đến quyết định lựa chọn của khách hàng. Tổ chức đi nhanh thường tạo ra được vòng lặp đổi mới ngắn hơn: thử nghiệm sớm, học hỏi sớm và điều chỉnh kịp thời trước khi thị trường thay đổi.
Ngược lại, những tổ chức cồng kềnh thường phải trải qua nhiều lớp phê duyệt, nhiều đầu mối phối hợp và không ít ràng buộc nội bộ. Đến khi hoàn tất quá trình triển khai, nhu cầu của thị trường có thể đã chuyển sang một giai đoạn mới.
Dữ liệu và quy trình: Điểm nghẽn của chuyển đổi số
Một trong những ngộ nhận phổ biến hiện nay là cho rằng chỉ cần đầu tư công nghệ thì tổ chức sẽ tự động chuyển đổi thành công. Thực tế cho thấy, phần lớn các ngân hàng không bị mắc kẹt vì thiếu công nghệ, mà bởi dữ liệu chưa được kết nối và quy trình chưa đủ tinh gọn.
Phần lớn các ngân hàng không bị mắc kẹt vì thiếu công nghệ, mà bởi dữ liệu chưa được kết nối và quy trình chưa đủ tinh gọn.
Các chuyên gia tài chính - ngân hàng đều cho rằng, dữ liệu hiện nay như "mạch máu" của tổ chức, nhưng đồng thời cũng là "nỗi đau" lớn nhất. Ở nhiều ngân hàng, dữ liệu vẫn tồn tại dưới dạng phân mảnh giữa các hệ thống. Các báo cáo phải tổng hợp qua nhiều bước thủ công, khiến thông tin dễ sai lệch và làm giảm tốc độ ra quyết định.
Đối với các ngân hàng quy mô lớn, nơi tồn tại nhiều tầng dữ liệu khác nhau, việc quản trị và khai thác hiệu quả càng trở nên khó khăn hơn. Nếu dữ liệu không thể luân chuyển thông suốt, mọi tham vọng tăng tốc trên môi trường số đều rất dễ bị cản trở.
Một tổ chức có thể đầu tư thêm ứng dụng, xây dựng thêm dashboard hay triển khai thêm công cụ phân tích, nhưng nếu luồng dữ liệu vẫn bị chia cắt, năng lực ra quyết định sẽ khó có sự cải thiện đáng kể. Đó cũng là lý do AI không thể tạo ra giá trị thực sự nếu bài toán dữ liệu và quy trình chưa được giải quyết.
Tuy nhiên, dữ liệu càng trở thành tài sản chiến lược thì yêu cầu bảo vệ dữ liệu càng trở nên cấp thiết. Ngân hàng là một trong những lĩnh vực lưu trữ khối lượng lớn thông tin nhạy cảm liên quan đến danh tính, tài sản và hành vi tài chính của khách hàng. Việc tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống, mở rộng kết nối với các nền tảng số hay ứng dụng AI trong phân tích, dự báo đều có thể làm gia tăng nguy cơ rò rỉ thông tin, tấn công mạng hoặc lạm dụng dữ liệu nếu thiếu các cơ chế kiểm soát phù hợp.
Vì vậy, an ninh dữ liệu cần được xem là một phần của chiến lược chuyển đổi số ngay từ giai đoạn thiết kế. Các nguyên tắc như phân quyền truy cập theo vai trò, mã hóa dữ liệu, giám sát bất thường, đánh giá định kỳ lỗ hổng bảo mật và xây dựng quy trình ứng phó sự cố phải trở thành những yêu cầu bắt buộc trong kiến trúc ngân hàng số. Chỉ khi bảo đảm được tính bảo mật, toàn vẹn và sẵn sàng của dữ liệu, ngân hàng mới có thể khai thác hiệu quả giá trị của Big Data và AI.
Big Data phải đi cùng Deep Data
Tại diễn đàn Vietnam Investment Forum 2026 - Summer Summit, nhiều chuyên gia cũng đưa ra những góc nhìn đáng chú ý về vai trò của AI trong lĩnh vực tài chính.
Ông Bùi Xuân Trường, Giám đốc Nhà máy số TPBank cho biết, ngân hàng không xem AI là một dự án công nghệ độc lập mà là một phần trong chiến lược chuyển đổi mô hình vận hành.
Thay vì đầu tư dàn trải, TPBank ưu tiên những dự án có thể đo lường hiệu quả cụ thể. Một trong những bước đi đáng chú ý là phổ cập trợ lý AI cho toàn bộ nhân viên. Do đó, trong hai năm qua, năng suất lao động tại TPBank đã tăng khoảng 64%, thể hiện qua mức lợi nhuận tạo ra trên mỗi nhân viên.
Trong khi đó, ông Trần Ngọc Báu, Chủ tịch HĐQT kiêm Tổng giám đốc WiGroup, cho rằng quan niệm "càng nhiều dữ liệu thì AI càng thông minh" là chưa hoàn toàn chính xác.
Theo ông Báu, điều ngành tài chính cần hướng tới không phải chỉ là Big Data, mà là Deep Data. Tức là những bộ dữ liệu đã được chuẩn hóa, gắn với tri thức chuyên môn và có khả năng giúp AI hiểu đúng ngữ cảnh.
Chuẩn hoá dữ liệu đang là bài toán đau đầu đối với lãnh đạo ngân hàng
Nếu Big Data là câu chuyện về số lượng thì Deep Data là câu chuyện về chất lượng. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực tài chính, nơi một sai lệch nhỏ trong phân tích cũng có thể dẫn tới những quyết định đầu tư thiếu chính xác.
Bên cạnh chất lượng dữ liệu, việc quản trị rủi ro mô hình AI cũng đang trở thành yêu cầu cấp thiết đối với các tổ chức tài chính. Những hệ thống AI được huấn luyện trên dữ liệu thiếu đầy đủ, thiên lệch hoặc không được kiểm định thường xuyên có thể đưa ra các khuyến nghị không phù hợp, ảnh hưởng đến hoạt động cấp tín dụng, quản trị rủi ro hay tư vấn đầu tư.
Do đó, quá trình ứng dụng AI trong ngân hàng không chỉ dừng lại ở việc lựa chọn công nghệ, mà cần đi kèm với một khung quản trị rõ ràng về trách nhiệm giải trình, khả năng truy vết quyết định và cơ chế giám sát của con người đối với các quyết định có tác động lớn.
Đồng thời, các ngân hàng cũng phải bảo đảm tuân thủ các quy định pháp luật liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân, an toàn hệ thống thông tin và quản trị rủi ro trong hoạt động ngân hàng. Trong kỷ nguyên AI, năng lực cạnh tranh sẽ không chỉ được đo bằng tốc độ đổi mới, mà còn bằng khả năng đổi mới một cách an toàn, có trách nhiệm và tuân thủ pháp luật.
Các chuyên gia đều cho rằng, AI sẽ tiếp tục thay đổi cách ngành tài chính vận hành trong những năm tới. Công nghệ sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, tiết giảm chi phí và mở ra nhiều mô hình kinh doanh mới.
Tuy nhiên, lợi thế cạnh tranh bền vững sẽ không thuộc về những tổ chức sở hữu nhiều thuật toán hơn hay đầu tư nhiều tiền hơn cho công nghệ. Lợi thế ấy sẽ thuộc về những tổ chức hiểu dữ liệu sâu hơn, thấu hiểu khách hàng rõ hơn và biết cách kết hợp giữa năng lực công nghệ với tri thức chuyên môn.
Giá trị cuối cùng không được tạo ra bởi bản thân thuật toán mà được quyết định bởi chất lượng của những quyết định được hình thành từ thuật toán đó.
Trong nhiều năm, các ngân hàng cạnh tranh bằng quy mô. Nhưng trong kỷ nguyên Big Data và AI, thước đo năng lực có lẽ sẽ thay đổi. Câu hỏi không còn là ai lớn hơn, mà là ai học nhanh hơn, thích nghi nhanh hơn và biến dữ liệu thành quyết định nhanh hơn.
Tuy nhiên, tốc độ chỉ thực sự tạo ra lợi thế khi đi cùng với khả năng bảo vệ dữ liệu, kiểm soát rủi ro và duy trì niềm tin của khách hàng. Những tổ chức biết cân bằng giữa đổi mới và an toàn sẽ có nhiều cơ hội tạo dựng lợi thế cạnh tranh bền vững.
Bình luận