AI chỉ mạnh khi dữ liệu đủ chuẩn, ngân hàng đứng trước bài toán quản trị mới

Tầm quan trọng của khả năng quản trị dữ liệu

Khi AI ngày càng tham gia sâu vào các hoạt động nghiệp vụ, lợi thế cạnh tranh của ngân hàng không còn nằm ở việc sở hữu công nghệ mới nhất mà ở khả năng quản trị dữ liệu. Đây là thông điệp được nhiều chuyên gia nhấn mạnh tại Hội thảo "AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng" diễn ra ngày 5/8 tại Hà Nội.

Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Tiến sĩ Đào Minh Tú phát biểu khai mạc (Ảnh: https://nhandan.vn).

Phát biểu khai mạc, Tiến sĩ Đào Minh Tú - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, cho biết ngành tài chính - ngân hàng toàn cầu đang dịch chuyển từ số hóa sang kỷ nguyên AI, tiến tới mô hình AI-native banking. Theo ông, AI không còn chỉ hỗ trợ các tác vụ đơn giản mà đã hiện diện trong nhiều hoạt động cốt lõi như tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới, quản lý tài sản, phân tích hành vi khách hàng và hỗ trợ ra quyết định.

Theo các diễn giả, AI giúp ngân hàng xử lý lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn, nhận diện xu hướng, đánh giá rủi ro đa chiều và cá nhân hóa dịch vụ. Điều này góp phần mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng, nâng cao trải nghiệm khách hàng, giảm khối lượng công việc thủ công và tăng hiệu quả vận hành.

Tuy nhiên, hiệu quả của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu. Dữ liệu thiếu đồng bộ, sai lệch hoặc không xác định được nguồn gốc có thể dẫn đến kết quả phân tích thiếu chính xác, làm gia tăng rủi ro về quyền lợi khách hàng, bảo mật thông tin, tuân thủ pháp luật và uy tín của tổ chức tín dụng.

Các chuyên gia nhận định mối quan hệ giữa AI và dữ liệu mang tính tương hỗ. Dữ liệu quyết định năng lực của AI, trong khi AI lại hỗ trợ làm sạch, phân loại, đối soát và truy vết dữ liệu. Vì vậy, việc triển khai AI cần được thực hiện theo lộ trình phù hợp với mức độ hoàn thiện của hạ tầng dữ liệu và luôn đặt con người ở vị trí kiểm soát cuối cùng trong các quyết định quan trọng.

Thực tế tại nhiều ngân hàng cho thấy AI đã mang lại hiệu quả rõ rệt

Bà Nguyễn Thu Hạnh - Giám đốc Quản trị dữ liệu Ngân hàng Techcombank, cho biết các giải pháp phòng, chống gian lận đã giúp giữ lại hơn 100 tỷ đồng cho khách hàng và phát hiện hơn 2.000 cảnh báo bất thường theo thời gian thực. Bên cạnh đó, AI trong hoạt động siêu cá nhân hóa giúp tăng 20% tỷ lệ chuyển đổi, đồng thời việc bổ sung dữ liệu trên cơ sở khách hàng đồng ý đã giúp tăng 20% số khách hàng được phê duyệt tín dụng. Năng suất vận hành và hỗ trợ lực lượng bán hàng cũng tăng khoảng 50% nhờ các công cụ AI.

AI phân tích không chỉ dữ liệu tài chính truyền thống mà còn cả hành vi khách hàng, dữ liệu mạng xã hội và thậm chí các yếu tố địa lý để đánh giá khả năng trả nợ.

Tại VietinBank, ông Nguyễn Công Thương - Giám đốc Khối Data và AI - cho biết ngân hàng lựa chọn phát triển nền tảng AI dùng chung thay vì triển khai các ứng dụng riêng lẻ. Công cụ VietinBank Genie hiện xử lý khoảng 12.000-15.000 câu hỏi mỗi ngày, hỗ trợ cán bộ tra cứu quy trình, chính sách và văn bản nội bộ.

Bên cạnh đó, kho dữ liệu khách hàng 360 độ của ngân hàng có quy mô khoảng 1.500 TB. Hệ thống AI đã hỗ trợ chăm sóc thành công hơn 136.000 khách hàng, mang lại 415 tỷ đồng doanh thu tăng thêm.

Ở lĩnh vực thẩm định tín dụng, 70-85% dữ liệu trong tờ trình đã được tự động hóa, giúp rút ngắn thời gian xử lý từ nhiều ngày xuống còn vài giờ. Sau bảy tháng triển khai, hơn 2.900 tờ trình đã được xử lý bằng giải pháp này.

Theo ông Nguyễn Công Thương, lợi thế cạnh tranh của AI không chỉ đến từ mô hình ngôn ngữ lớn mà còn phụ thuộc vào dữ liệu, tri thức và bối cảnh nghiệp vụ riêng của từng ngân hàng. Muốn triển khai AI ở quy mô doanh nghiệp cần xây dựng các nền tảng dùng chung như kho tri thức, hệ thống đánh giá, cơ chế kiểm soát và các quy tắc bảo vệ an toàn dữ liệu.

Hành lang pháp lý đang được hoàn thiện

Theo Tiến sĩ Đào Minh Tú, Việt Nam đã ban hành nhiều văn bản quan trọng như Luật Dữ liệu số số 60/2024/QH15, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15, Nghị định 356/2025/NĐ-CP và đặc biệt là Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 có hiệu lực từ ngày 1/3/2026, cùng Nghị định 142/2026/NĐ-CP và Thông tư 05/2026/TT-BKHCN về Khung đạo đức trí tuệ nhân tạo quốc gia.

Bà Trần Thị Thanh Bích - Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, cho rằng các quy định mới không chỉ tăng cường bảo vệ dữ liệu trong toàn bộ vòng đời khai thác mà còn làm rõ trách nhiệm của các bên kiểm soát, xử lý dữ liệu cũng như yêu cầu sử dụng AI theo hướng an toàn và minh bạch.

Từ góc độ quản lý, ông Hoàng Minh Tiến - Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (Ngân hàng Nhà nước) cho biết Ngân hàng Nhà nước đang xây dựng dự thảo Thông tư quy định về quản lý rủi ro, điều kiện và yêu cầu an toàn khi triển khai hệ thống AI trong ngành ngân hàng.

Ông Hoàng Minh Tiến nhấn mạnh: "Trong thực tế, AI đã được ứng dụng khá rộng rãi trong ngành Ngân hàng, từ chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền (AML), đến chatbot chăm sóc khách hàng, eKYC, xác thực điện tử. Tuy nhiên, cùng với những lợi ích mang lại, AI cũng đặt ra nhiều rủi ro về an toàn thông tin, rủi ro mô hình, dữ liệu và trách nhiệm trong quá trình ra quyết định. Đây là cơ sở thực tiễn để Ngân hàng Nhà nước xây dựng dự thảo Thông tư nhằm thiết lập hành lang pháp lý cho việc triển khai AI trong toàn ngành".