Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI đã và đang được nghiên cứu, ứng dụng trong nhiều hoạt động như đánh giá, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình và hỗ trợ khách hàng, qua đó nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận dịch vụ của khách hàng.
Ảnh minh họa
Ứng dụng AI tăng hiệu quả hoạt động
Tại Việt Nam, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai ứng dụng AI nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, các TCTD đã và đang ứng dụng AI vào ba trụ cột chính:
Thứ nhất, nâng cao trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa dịch vụ, với các sản phẩm như: Trợ lý ảo (Chatbot hỗ trợ, giải đáp thắc mắc của khách hàng một cách nhanh chóng, chính xác và liền mạch 24/7) và các sản phẩm, dịch vụ được “may đo” riêng biệt. Hệ thống tổng đài tích hợp AI tự động phân loại và xử lý cuộc gọi. Các ứng dụng như VAI (Vietcombank); ACB Chatbot (ACB); Virtual Assistant (MB); Chatbot VietinBank iBot (VietinBank); BIDV SmartBanker (BIDV)… hỗ trợ khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, kiểm tra, xác thực giao dịch...
Thứ hai, AI được ứng dụng trong công tác bảo đảm an ninh, an toàn hệ thống ngân hàng - đóng vai trò như một “lá chắn thép”, chuyển từ thế phòng vệ thụ động sang tích cực phát hiện và ngăn chặn rủi ro từ sớm, từ xa đối với việc phòng chống gian lận, bảo vệ khách hàng và ngân hàng.
Cụ thể, AI được áp dụng sâu rộng ngay từ khâu định danh eKYC và sau đó là phân tích hành vi giao dịch của khách hàng theo thời gian thực để phát hiện dấu hiệu bất thường, các thủ đoạn gian lận mới, chủ động hiển thị cảnh báo lừa đảo trước khi khách hàng xác nhận giao dịch.
Các ngân hàng ứng dụng AI để nhận diện khách hàng, bao gồm, xác thực sinh trắc học (Face ID, vân tay, giọng nói) để đăng nhập; xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử (eKYC); nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ CMND/CCCD, hóa đơn, hợp đồng. Giảm thời gian xử lý thủ công trong các giao dịch vay, mở thẻ. Đồng thời, các ngân hàng ứng dụng AI để phân tích rủi ro và phòng chống gian lận, như sử dụng AI trong phát hiện giao dịch bất thường giúp nhận diện các hoạt động đáng ngờ như rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng.
Thứ ba, tự động hóa sâu rộng các quy trình nghiệp vụ cốt lõi như nghiệp vụ tín dụng, huy động vốn, thanh toán và dịch vụ ngân quỹ. Việc này không chỉ giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc vài phút, mà còn giảm thiểu chi phí vận hành, hạn chế sai sót do con người và nâng cao tính minh bạch. Tại một số ngân hàng như Vietcombank tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng bằng AI và Big Data; MB triển khai AI hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân; MSB tự động phân loại và xử lý hồ sơ bằng AI và RPA.
Nhìn chung, việc triển khai AI trong ngành Ngân hàng đang đi đúng hướng và bước đầu gặt hái được những kết quả tích cực, tập trung giải quyết các bài toán thực tiễn về trải nghiệm khách hàng, an toàn bảo mật và tối ưu hóa vận hành, góp phần quan trọng vào sự phát triển ổn định và bền vững của ngành.
Tuy nhiên, ứng dụng AI cũng đặt các ngân hàng trước một số thách thức trong đó có vấn đề bảo mật dữ liệu trong bối cảnh tội phạm công nghệ cao ngày càng tinh vi. Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu nhạy cảm để hoạt động (thông tin cá nhân, giao dịch, lịch sử tín dụng). Nếu không được mã hóa hoặc bảo vệ đúng cách, dữ liệu có thể bị đánh cắp hoặc lộ lọt gây hậu quả xấu. Để triển khai AI đòi hỏi chi phí khổng lồ cho phần cứng, phần mềm và nhân lực.
Ngoài ra, ở quy mô toàn cầu, AI cũng đang làm thay đổi sâu sắc các nguy cơ, thách thức an ninh mạng. Việc các đối tượng tấn công khai thác AI để tự động hóa quy trình, mở rộng quy mô và tăng mức độ tinh vi của các chiến dịch tấn công đã khiến môi trường an ninh mạng trở nên phức tạp, đồng thời đặt ra thách thức lớn hơn đối với các phương thức phòng vệ truyền thống. Bản thân các hệ thống AI cũng làm phát sinh thêm các thách thức đối với công tác quản trị và đảm bảo an ninh, an toàn.
Hoàn thiện khung pháp lý hỗ trợ phát triển AI
Công tác phòng, chống gian lận và bảo vệ người tiêu dùng nói riêng và bảo đảm an ninh, an toàn giao dịch điện tử nói chung là yếu tố then chốt, sống còn của chuyển đổi số ngân hàng. Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đang nghiên cứu hoàn thiện khung pháp lý hỗ trợ phát triển AI và thúc đẩy chuyển đổi số ngân hàng theo một số định hướng như:
Bám sát các văn bản quy phạm pháp luật của Nhà nước về AI (Luật Trí tuệ nhân tạo – Luật AI), về an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân khi ứng dụng AI theo Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật An ninh mạng….
Ngày 10/12/2025, Quốc hội đã ban hành Luật AI, đây là văn bản pháp lý cao nhất về AI tại Việt Nam. Các hoạt động ứng dụng AI tại Việt Nam bao gồm cả trong ngành Ngân hàng đều phải tuân thủ Luật AI. Tại Luật AI đã quy định rõ các nguyên tắc cơ bản trong ứng dụng AI, trong đó phải “bảo đảm công bằng, minh bạch, không thiên lệch, không phân biệt đối xử” cũng như “an toàn hệ thống, an ninh dữ liệu và bảo mật thông tin”.
Tại khoản 4 Điều 6 Luật AI số 134/2025/QH15 quy định: “Chính phủ, Bộ, cơ quan ngang Bộ trong phạm vi chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của mình quy định chi tiết yêu cầu về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng AI trong ngành, lĩnh vực quản lý, bảo đảm phù hợp với quy định của Luật này”.
Vì vậy, căn cứ quy định tại Luật AI, NHNN đã lấy ý kiến và chuẩn bị ban hành Thông tư quy định về yêu cầu an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng, để bảo đảm có một khung pháp lý hoàn chỉnh, đồng bộ cho các đơn vị trong ngành Ngân hàng tổ chức triển khai ứng dụng AI an toàn, hiệu quả.
Bên cạnh đó, NHNN tiếp tục cụ thể hóa thành chiến lược và hướng dẫn chuyên ngành. Ngày 3/11/2025, NHNN đã ban hành Chiến lược Chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3579/QĐ-NHNN ngày 3/11/2025 của Thống đốc NHNN) và “Chiến lược dữ liệu ngành Ngân hàng đến năm 2030” (Quyết định số 3580/QĐ-NHNN ngày 3/11/2025 của Thống đốc NHNN), trong đó chỉ đạo các tổ chức tín dụng tiếp tục tăng cường ứng dụng AI trong các hoạt động nghiệp vụ.
Đồng thời, triển khai Nghị định 94/2025/NĐ-CP về cơ chế thử nghiệm (Sandbox) trong lĩnh vực ngân hàng; ưu tiên các giải pháp dùng AI trong Chấm điểm tín dụng, Chia sẻ dữ liệu qua giao diện lập trình ứng dụng mở (Open API), Cho vay ngang hàng. Sandbox giúp thử nghiệm an toàn, đo lường rủi ro - lợi ích trước khi chuyển hóa kết quả thành quy định lâu dài.
Đặc biệt, với dữ liệu, bảo đảm an toàn hệ thống thông tin, dữ liệu: Mở rộng liên thông với các Cơ sở dữ liệu quốc gia/chuyên ngành để bảo đảm dữ liệu trong ngành Ngân hàng “đúng - đủ - sạch - sống”.
Về phía các ngân hàng, tổ chức tín dụng, để ứng dụng AI một cách an toàn và hiệu quả, các ngân hàng cần xây dựng khung quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý; ưu tiên bảo mật và an toàn dữ liệu, cần triển khai AI để phát hiện và cảnh báo tức thì các giao dịch bất thường, gian lận thẻ hoặc giả mạo thông tin; tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ; chú trọng đào tạo nhân sự, trang bị cho nhân viên các kỹ năng sử dụng AI và phối xây dựng lộ trình ứng dụng AI thống nhất trong toàn hệ thống.
Cuối cùng, sự phối hợp giữa các bộ, ngành, cộng đồng doanh nghiệp trong quản trị rủi ro an ninh mạng liên quan đến AI là vấn đề then chốt, bởi rủi ro AI không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn liên quan đến pháp lý, kinh tế, quốc phòng và xã hội. Nếu mỗi cơ quan xử lý riêng lẻ sẽ dễ dẫn đến chồng chéo, “khoảng trống quản lý” hoặc phản ứng chậm trước các mối đe dọa mới. AI làm gia tăng các rủi ro như: tấn công mạng tự động hóa (AI-powered cyber attacks); Deepfake, thao túng thông tin; rò rỉ dữ liệu quy mô lớn; lỗ hổng bảo mật do hạ tầng yếu hoặc lỗi thời…Các rủi ro này thường vượt phạm vi một bộ quản lý, nên cần chia sẻ dữ liệu và cảnh báo sớm; đồng bộ chính sách, tiêu chuẩn, phối hợp giữa các Bộ, ngành, cơ quan trong phản ứng nhanh, kịp thời xử lý khi có sự cố.
