Ứng dụng AI trong ngân hàng: Đổi mới dịch vụ và trải nghiệm khách hàng

Ngày nay, ứng dụng AI trong ngân hàng đã trở rất phổ biến, với những vai trò đa dạng từ nâng cao trải nghiệm khách hàng, phát triển sản phẩm, tăng cường bảo mật, đến tối ưu quy trình vận hành. Sự góp mặt của công nghệ này không chỉ giúp cho ngân hàng hoạt động thông minh hơn mà còn mang lại nhiều lợi ích về mặt chi phí, gia tăng lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, AI cũng đặt ra nhiều thách thức về bảo mật dữ liệu và rủi ro tín dụng. Vì vậy, VNPT AI sẽ mang đến góc nhìn toàn diện về xu hướng AI trong ngân hàng, đồng thời phân tích những nguy cơ tiềm ẩn từ đó giúp các tổ chức tài chính tận dụng AI một cách hiệu quả và bền vững.

Thực trạng và tiềm năng ứng dụng AI trong ngân hàng hiện nay

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong ngành ngân hàng, giúp hiện đại hóa và chuyển đổi mạnh mẽ lĩnh vực ngân hàng bán lẻ trên toàn cầu. Theo báo cáo của Deloitte, các ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ ứng dụng AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên dự kiến tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026. 

Việc ứng dụng AI không chỉ giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận. Một ngân hàng lớn tại Anh đã giảm tỷ lệ gian lận từ 19% xuống 13% so với mức trung bình ngành, đồng thời giảm 90% các trường hợp gian lận khi mở tài khoản kể từ năm 2019 nhờ ứng dụng AI trong ngân hàng.

Dự báo, ngân sách dành cho AI trong lĩnh vực ngân hàng sẽ tiếp tục tăng mạnh, với chi tiêu dự kiến đạt 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng đáng kể so với mức 6 tỷ USD năm 2024. Khảo sát của PwC năm 2023 cũng cho thấy, 82% các ngân hàng đã bắt đầu số hóa các kênh khách hàng đầu cuối, nhằm giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập và chi phí thu hút khách hàng, đồng thời đạt được tăng trưởng doanh thu cao hơn.

Tại Việt Nam, có thể thấy rõ thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang ngày càng phát triển đa dạng, phong phú hơn. Phần lớn ngân hàng trên cả nước đã tích cực triển khai AI trong nhiều lĩnh vực như: chatbot, tự động hóa quy trình bằng robot (RPA), thu thập và phân tích dữ liệu, quản lý rủi ro và chống rửa tiền,... Ví dụ như Ngân hàng SHB đã hợp tác với VNPT AI ứng dụng công nghệ AI và blockchain để lưu trữ, xác minh dữ liệu.

AI cũng được các Ngân hàng Việt Nam sử dụng để tăng cường bảo mật và an toàn cho người dùng trong quá trình giao dịch điện tử. Tiêu biểu như việc tích hợp AI  vào các giải pháp định danh điện tử eKYC, giúp cho quá trình định danh chính xác, nhanh chóng và an toàn hơn. Các nhân hàng như HD Bank, SHB,... đều đang sử dụng giải pháp VNPT eKYC với mô hình AI tiến tiến, sinh trắc khuôn mặt chính xác tới 99% . 

Các ứng dụng AI trong ngân hàng nổi bật

Phân tích và dự báo tài chính

Hiện nay, AI được ứng dụng rộng rãi trong việc xử lý và phân tích dữ liệu tài chính, giúp nhận diện xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro và dự báo biến động kinh tế. Dựa trên lịch sử giao dịch, xu hướng thị trường hiện tại và các dữ liệu vĩ mô khác, thuật toán học máy trong công nghệ AI có thể phân tích và xây dựng các mô hình dự đoán thị trường một cách chính xác. Những thuật toán này có khả năng xử lý dữ liệu giao dịch và hành vi khách hàng để đưa ra dự báo hiệu quả.

Qua đó ứng dụng AI trong ngân hàng giúp tối ưu hóa chiến lược đầu tư, quản lý tín dụng hiệu quả và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. Đồng thời, hệ thống cũng có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường trong giao dịch, hỗ trợ đánh giá khả năng thanh toán của khách hàng, qua đó giúp giảm thiểu rủi ro tín dụng.

>>> Xem thêm: Predictive Analytics là gì? Giải pháp phân tích dự đoán trong tương lai

Hỗ trợ chăm sóc khách hàng 24/7

Công nghệ AI đang được ứng dụng rộng rãi trong dịch vụ khách hàng của các ngân hàng thông qua trợ lý ảo và chatbot AI hoạt động 24/7. Những hệ thống này có thể xử lý yêu cầu mà không cần nhân viên trực tiếp can thiệp, giúp trả lời câu hỏi, hỗ trợ thực hiện giao dịch cơ bản như kiểm tra số dư, chuyển khoản và hướng dẫn khách hàng về các dịch vụ tài chính. Nhờ đó, AI trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực, giúp nhân viên tư vấn tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Bên cạnh việc phản hồi nhanh, AI có khả năng phân tích lịch sử giao dịch và thói quen sử dụng dịch vụ của khách hàng để cung cấp thông tin phù hợp. Vì vậy, việc triển khai AI vào chăm sóc khách hàng sẽ là một công cụ hữu ích để gia tăng trải nghiệm sự hài lòng của khách hàng, đồng thời tối ưu hóa chi phí vận hành cho ngân hàng.

>>> Xem thêm: Trợ lý ảo là gì? Các tính năng và lợi ích của Virtual Assistant

Quản lý rủi ro và phòng ngừa gian lận

• Phát hiện gian lận giao dịch theo thời gian thực: Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng đang giúp cải thiện quy trình phát hiện gian lận bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian thực, xem xét lịch sử giao dịch và nhận diện các dấu hiệu bất thường. Nhờ đó, độ chính xác trong phát hiện gian lận tăng 27%, giúp giảm tổn thất tới 30%.
• Xác định giao dịch đáng ngờ và phòng chống rửa tiền (AML): AI có thể phân tích các giao dịch với giá trị lớn, tần suất cao hoặc phát sinh từ những khu vực có nguy cơ cao, từ đó tự động gắn cờ các giao dịch bất thường để kiểm tra sâu hơn. Điều này giúp ngân hàng chủ động hơn trong việc tuân thủ các quy định về phòng chống rửa tiền (AML) và giảm nguy cơ bị các cơ quan quản lý xử phạt.

• Nâng cao bảo mật và bảo vệ hệ thống ngân hàng: Việc ứng dụng AI trong ngân hàng không chỉ giúp phát hiện lỗi bảo mật mà còn giảm thiểu rủi ro rò rỉ thông tin khách hàng. AI có khả năng phát hiện tấn công mạng nhanh hơn 60%, rút ngắn thời gian phản ứng từ vài giờ xuống chỉ còn vài giây, giúp bảo vệ hệ thống trước hacker và phần mềm độc hại.
• Ứng dụng AI trong quản lý rủi ro tín dụng: AI hỗ trợ ngân hàng trong việc đánh giá hồ sơ tín dụng, dự đoán khả năng thanh toán của khách hàng dựa trên dữ liệu lớn (Big Data). Công nghệ này giúp giảm thời gian xử lý hồ sơ tín dụng từ 7 ngày xuống chỉ còn vài giờ, đồng thời cải thiện độ chính xác trong phân loại khách hàng. 

Tối ưu hóa quy trình nội bộ

Việc ứng dụng AI trong ngân hàng giúp tự động hóa nhiều quy trình quan trọng như xử lý hồ sơ, đánh giá tín dụng và quản lý rủi ro, lập báo cáo,... Nhờ khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng, các hệ thống AI có thể giảm thời gian xử lý nhiều công việc và hạn chế sai sót so với phương pháp thủ công.

Thông qua khả năng học hỏi từ dữ liệu, AI có thể hỗ trợ cải thiện quy trình làm việc, giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả hơn mà không cần tăng nhân sự. Vì vậy, công nghệ này còn được ứng dụng khá phổ biến trong quản trị nhân sự, tối ưu hóa hiệu suất vận hành trong ngân hàng

Kế toán và thanh toán thông minh

Trong lĩnh vực kế toán và thanh toán, AI giúp tự động hóa quy trình hạch toán, kiểm tra đối soát và phát hiện sai sót trong giao dịch. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu và nhận diện bất thường, AI đảm bảo tính chính xác, giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công và tối ưu hóa thời gian xử lý. Một số hệ thống còn học hỏi từ dữ liệu để dự đoán nhu cầu thanh toán, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động.

Bên cạnh đó, AI cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình định danh, đặc biệt với công nghệ eKYC. Nhờ khả năng nhận diện khuôn mặt, xác thực tài liệu và phát hiện gian lận, AI giúp xác minh danh tính khách hàng nhanh chóng, đảm bảo an toàn giao dịch. Điều này không chỉ tăng cường bảo mật mà còn đơn giản hóa quy trình đăng ký và xác thực, mang lại trải nghiệm thuận tiện hơn cho người dùng.

Thách thức khi ứng dụng AI trong ngân hàng

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành ngân hàng đang mở ra nhiều cơ hội để tối ưu hóa quy trình vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường hiệu quả tài chính. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, ứng dụng AI trong tài chính cũng đặt ra nhiều thách thức quan trọng mà các tổ chức tài chính phải đối mặt. Từ vấn đề bảo mật dữ liệu, thiên vị thuật toán đến khả năng tích hợp với hệ thống cũ và tuân thủ quy định pháp lý, mỗi rào cản đều đòi hỏi ngân hàng phải có chiến lược ứng phó phù hợp. Cùng VNPT AI tìm hiểu sâu hơn những thách thức quan trọng khi ứng dụng AI trong ngân hàng:

Nỗi lo về bảo mật thông tin khách hàng

Việc ứng dụng AI trong tài chính ngân hàng kéo theo nhiều rủi ro liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, nguy cơ rò rỉ thông tin. Bởi lẽ khối lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ mà AI xử lý có thể trở thành mục tiêu tấn công của các đối tượng xấu, đe dọa hoạt động của ngân hàng và làm lộ thông tin nhạy cảm. 

Nếu không có các biện pháp bảo mật vững chắc, ngân hàng có thể đối mặt với nguy cơ bị lợi dụng cho các hoạt động phi pháp như rửa tiền hoặc giao dịch nội gián. Đồng thời, việc tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và thiết lập các biện pháp kiểm soát rủi ro nghiêm ngặt là điều cần thiết để các ngân hàng đảm bảo an toàn thông tin cho khách hàng.

Nguy cơ thiên vị thuật toán ảnh hưởng đến quyết định tài chính

Việc ứng dụng AI trong tài chính đối mặt với thách thức lớn về thiên lệch thuật toán, có thể dẫn đến quyết định không công bằng và phân biệt đối xử. Chẳng hạn, dữ liệu thiên lệch có thể duy trì các hành vi phân biệt trong bảo hiểm và cho vay thế chấp, ảnh hưởng đến sự công bằng trong tài chính.

Các tổ chức tài chính cần sử dụng dữ liệu đa dạng và mô hình AI tiên tiến để giảm thiểu thiên lệch, thay vì chỉ loại bỏ một số thông tin nhất định. Đồng thời, họ phải xây dựng các nguyên tắc quản lý rủi ro AI để giám sát chất lượng dữ liệu và đảm bảo tính công bằng, giúp duy trì sự ổn định tài chính và niềm tin khách hàng. Khi được triển khai đúng cách, AI có thể hỗ trợ các tổ chức tài chính xây dựng chiến lược phù hợp với nhu cầu đa dạng của khách hàng, thúc đẩy sự công bằng và toàn diện trong dịch vụ tài chính.

Khó tích hợp với hệ thống vận hành cũ

Nhiều ngân hàng hiện vẫn vận hành trên các hệ thống cũ, gây khó khăn trong việc tích hợp các giải pháp AI hiện đại. Những hệ thống này thường thiếu tính linh hoạt, khiến việc triển khai AI trở nên phức tạp và tốn kém. 

Để đảm bảo quá trình tích hợp suôn sẻ, ngân hàng cần đánh giá mức độ tương thích của hệ thống, thiết lập các công nghệ trung gian để hỗ trợ kết nối dữ liệu và đảm bảo tính mở rộng của hạ tầng công nghệ. Ngoài ra, khi nâng cấp hệ thống ngân hàng phải cân nhắc kỹ lưỡng về chi phí triển khai, thời gian thực hiện và mức độ ảnh hưởng đến hoạt động kinh doanh. Nếu không có kế hoạch rõ ràng, việc tích hợp AI có thể gây ra gián đoạn vận hành, ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng và hiệu suất của tổ chức.

Tuân thủ quy định pháp luật

Hệ thống quy định pháp lý liên quan đến việc ứng dụng AI trong ngân hàng ngày càng trở nên phức tạp và nghiêm ngặt. Ví dụ, Đạo luật AI của Liên minh Châu Âu (EU AI Act), có hiệu lực từ năm 2024, yêu cầu các tổ chức tài chính phải tuân thủ các tiêu chuẩn an toàn cao hơn, đặc biệt đối với các ứng dụng có rủi ro cao như chấm điểm tín dụng và đánh giá bảo hiểm.

Việc không tuân thủ các quy định pháp lý có thể dẫn đến các hậu quả nghiêm trọng, bao gồm phạt tiền, ảnh hưởng đến danh tiếng và thậm chí là hạn chế hoạt động kinh doanh. Do đó, các ngân hàng cần xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro AI phù hợp, đảm bảo hệ thống vận hành đúng theo các tiêu chuẩn pháp lý hiện hành.

Xu hướng tương lai của AI trong ngân hàng

Ứng dụng AI trong ngân hàng không còn là xu hướng nhất thời mà đã trở thành chiến lược cốt lõi để nâng cao năng lực cạnh tranh. Đầu tư vào AI giúp các ngân hàng tối ưu hóa hoạt động, tăng cường bảo mật, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tạo ra những đột phá trong ngành tài chính. Đặc biệt, sự xuất hiện của AI tạo sinh (GenAI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đang mở ra những tiềm năng mới trong ngành Ngân hàng. Vậy đâu là những xu hướng ứng dụng AI trong ngân hàng sẽ dẫn dắt thị trường năm 2025?

• Áp dụng mô hình vận hành cho Generative AI (GenAI): Ngày càng nhiều ngân hàng chuyển từ mô hình dữ liệu phân tán sang mô hình hoạt động tập trung để tối ưu hóa việc triển khai AI tạo sinh. Theo khảo sát của McKinsey & Company, hơn một nửa các tổ chức tài chính lớn đã áp dụng mô hình tập trung nhằm kiểm soát tốt hơn các rủi ro như sai lệch thuật toán, vi phạm quyền sở hữu trí tuệ và lỗ hổng bảo mật.
• Tăng cường năng suất trong lĩnh vực ngân hàng nhờ GenAI: GenAI là công nghệ đứng sau nhiều giải pháp hữu ích cho ngành Ngân hàng như: Trợ lý ảo văn phòng, Chatbot AI,... Trợ lý ảo từ GenAI là một cánh tay phải đắc lực cho nhân sự của doanh nghiệp với khả năng truy xuất tài liệu, giúp nhân viên tư vấn giải đáp thắc mắc dễ dàng, nhanh chóng. Trong khi đó, ứng dụng Chatbot trong Ngân hàng có khả năng phân tích câu hỏi, trả lời câu hỏi cơ bản của khách hàng và chuyển tiếp những vấn đề phức tạp đến chuyên gia phù hợp, giúp tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ngoài ra, GenAI hỗ trợ nhân viên với công cụ tạo nội dung, viết mã và tối ưu hóa quy trình làm việc,... cùng rất nhiều tác vụ tiện lợi khác.
• AI trong an ninh và phòng chống gian lận: Thiệt hại do gian lận tài chính toàn cầu ước tính lên tới 485.6 tỷ USD trong năm 2023. Vì vậy các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào AI để phát hiện và ngăn chặn rủi ro. Ứng dụng AI trong ngân hàng giúp phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ nhằm nhận diện các dấu hiệu gian lận, ngay cả khi thủ đoạn của tội phạm liên tục thay đổi. Ngoài ra, các công nghệ liên quan như ModelOps và PETs (công nghệ tăng cường quyền riêng tư) cũng được tích hợp nhằm tăng cường bảo mật hệ thống.
• Ứng dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) trong ngân hàng: LLMs đang thay đổi cách ngân hàng tương tác với khách hàng thông qua cá nhân hóa dịch vụ. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn theo thời gian thực, mô hình ngôn ngữ lớn giúp ngân hàng cung cấp phản hồi chính xác và tự nhiên hơn. 
• Trợ lý mã hóa AI trong chuyển đổi số ngân hàng: Theo Gartner, đến năm 2028, 75% kỹ sư phần mềm trong doanh nghiệp sẽ sử dụng trợ lý AI để viết mã, trong khi đó vào năm 2023 mới chỉ có 10%. Các công cụ này giúp ngân hàng phát triển ứng dụng, tối ưu quy trình lập trình và tăng tốc triển khai công nghệ số. Với sự bùng nổ của AI, các ngân hàng sẽ ngày càng cải thiện hiệu suất và sáng tạo trong phát triển sản phẩm tài chính.

>>> Có thể bạn quan tâm: Khám phá 10+ Xu hướng trí tuệ nhân tạo làm chủ thị trường công nghệ 2025

Tạm kết
Ứng dụng AI trong ngân hàng đã thay đổi cách vận hành tổ chức, mang đến nhiều lợi ích đột phá, từ phân tích dữ liệu để đưa ra dự báo chính xác, tự động hóa quy trình giao dịch, đến tăng cường bảo mật và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, đi cùng với tiềm năng to lớn là những thách thức không nhỏ bao gồm rủi ro bảo mật dữ liệu, thiên vị thuật toán và khả năng tích hợp với hệ thống cũ.

Để tận dụng sức mạnh của AI một cách hiệu quả, các ngân hàng cần có chiến lược triển khai linh hoạt, đầu tư vào công nghệ phù hợp và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý. Khi được ứng dụng đúng cách, AI sẽ giúp ngân hàng hoạt động hiệu quả, đồng thời xây dựng hệ thống tài chính bền vững và minh bạch. Hy vọng với những thông tin hữu ích mà VNPT AI cung cấp trong bài, bạn đọc đã hiểu rõ hơn về những xu hướng, lợi ích và những rủi ro khi ứng dụng AI trong ngành ngân hàng.