Chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN

Chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN cho thấy cách tiếp cận khác biệt so với “ông lớn” phương Tây trong chuyển đổi số – ưu tiên triển khai thực tế, hiệu quả hơn là chi tiêu vốn khổng lồ, Tech Wire Asia nhận định.

Trong khi JPMorgan Chase đến từ Hoa Kỳ dành 18 tỷ USD mỗi năm cho công nghệ và triển khai AI tới 250.000 nhân viên, thì một số ngân hàng hàng đầu Đông Nam Á như DBS, Maybank và CIMB lại chọn hướng đi tập trung chiến lược.

DBS: TRIỂN KHAI AI THẬN TRỌNG

DBS Bank trở thành lá cờ đầu về AI tại ASEAN nhờ cách tiếp cận công nghiệp hóa có hệ thống. Ngân hàng đặt trụ sở tại Singapore triển khai hơn 1.500 mô hình AI trong 370 trường hợp sử dụng tính đến tháng 5/2025, tạo ra 750 triệu SGD (580 triệu USD) giá trị kinh tế trong năm 2024 – và đặt mục tiêu 1 tỷ SGD (770 triệu USD) vào năm 2025 sau ba năm liên tiếp tăng gấp đôi theo từng năm.

Một số nền tảng độc quyền ADA và ALAN đã rút ngắn thời gian đưa AI ra thị trường từ 15 tháng xuống còn dưới 3 tháng. Trợ lý CSO Assistant giúp giảm 20% thời gian xử lý dịch vụ khách hàng, trong khi DBS GPT phục vụ nhân viên nhiều tác vụ đa dạng.

Được Global Finance vinh danh là “Ngân hàng AI tốt nhất thế giới” năm 2025, DBS nổi bật nhờ quản trị: Hội đồng AI có trách nhiệm đã mang về cho ngân hàng giải Celent Model Risk Manager Award.

MAYBANK: CÁCH TIẾP CẬN ĐỐI TÁC CHIẾN LƯỢC

Chiến lược AI của Maybank khác biệt nhờ hợp tác đối tác. Tháng 8/2025, Tập đoàn dịch vụ tài chính lớn nhất Malaysia ký thỏa thuận đối tác chiến lược 5 năm trị giá 1 tỷ RM (240 triệu USD) với Microsoft nhằm triển khai Azure làm nền tảng đám mây chính và Microsoft 365 Copilot cho 44.000 nhân viên.

Khác với cách làm độc quyền của DBS hay ngân sách 18 tỷ USD của JPMorgan, Maybank tận dụng chuyên môn bên ngoài trong khuôn khổ chiến lược. Tại Indonesia, giải pháp “360 Digital Wealth” của Maybank giúp cá nhân hóa khuyến nghị bằng AI, các công cụ quản lý tài sản liên tục theo dõi thị trường để điều chỉnh theo thời gian thực.

Doanh số số hóa của Maybank đóng góp 78% tổng doanh số, với giao dịch số tăng 229% trong 5 năm, được hỗ trợ bởi nền tảng MAE với 8,7 triệu người dùng đang hoạt động.

CIMB: ỨNG DỤNG GENAI MỘT CÁCH THỰC DỤNG

Chiến lược AI của CIMB Bank nhấn mạnh GenAI mang tính thực tế. Chatbot EVA, được xây dựng cùng startup Singapore Pand.ai, đạt 94% độ chính xác trong trả lời email, kết hợp phân tích cảm xúc để đảm bảo tương tác phù hợp ngữ cảnh.

Kể từ khi thí điểm vào tháng 2/2025, nền tảng này đã xử lý 120.000 cuộc trò chuyện, giảm thời gian chờ và tăng mức độ hài lòng 23%. Nền tảng xét duyệt tài trợ cho doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) OctoBiz của CIMB ghi nhận tăng 191% số hồ sơ phê duyệt và tăng 288% số hồ sơ nộp, thu hút 86.000 doanh nghiệp SME.

Với 18 triệu khách hàng cá nhân và 11 triệu người dùng số đang hoạt động tại ASEAN, CIMB triển khai tư vấn AI qua WhatsApp ở Singapore và quầy đón tiếp có AI hỗ trợ đối với chi nhánh Indonesia – tập trung vào “giá trị lai” thay vì tự động hóa toàn diện.

Không thể phủ nhận, ngân sách công nghệ 18 tỷ USD của JPMorgan vượt xa chi phí vận hành của nhiều ngân hàng ASEAN. LLM của công ty đến từ Hoa Kỳ có thể tạo bài thuyết trình trong 30 giây, tiết kiệm 360.000 giờ pháp lý mỗi năm, và mang lại tăng trưởng lợi ích AI 30–40% so với cùng kỳ – nhưng cũng dự kiến cắt giảm 10% nhân sự vận hành trong 5 năm.

Các ngân hàng ASEAN lại tính toán khác: mục tiêu 1 tỷ SGD (770 triệu USD) của DBS đại diện cho giá trị tập trung mà không làm giảm lao động. Quan hệ đối tác 5 năm với Microsoft giúp Maybank tiếp cận năng lực AI mà không cần tự phát triển. Độ chính xác 94% của chatbot CIMB mang lại kết quả rõ ràng.

THỊ TRƯỜNG KHU VỰC ĐỊNH HÌNH CHIẾN LƯỢC

Sự khác biệt trong chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN phản ánh biến động căn bản của thị trường. 680 triệu dân trong môi trường pháp lý đa dạng đòi hỏi bản địa hóa, điều mà nền tảng tiêu chuẩn của phương Tây khó đáp ứng. DBS hoạt động tại 19 thị trường, Maybank phủ khắp ASEAN và nhiều khu vực khác, còn CIMB phục vụ 6 quốc gia, yêu cầu mức độ thích ứng văn hóa cao.

Động lực lao động cũng khác biệt. Trong khi JPMorgan chấp nhận cắt giảm nhân sự, các ngân hàng ASEAN chịu áp lực hơn. Cách tiếp cận “human in the loop” của DBS và “giá trị lai” của CIMB cho thấy AI hỗ trợ con người phù hợp hơn với bối cảnh khu vực so với thay thế hoàn toàn.

Hiệu quả sử dụng vốn trở nên quan trọng khi cạnh tranh với các ông lớn phương Tây. Thời gian 3 tháng để đưa AI vào triển khai của DBS thách thức mô hình phức tạp của JPMorgan. Chiến lược hợp tác của Maybank giúp tiếp cận năng lực mà không cần đội ngũ R&D nội bộ. Ứng dụng có trọng tâm của CIMB mang lại ROI mà không cần thử nghiệm quá nhiều trường hợp sử dụng.

CHIẾN LƯỢC KHÁC NHAU NHƯNG CÙNG CHUNG MỤC ĐÍCH

Chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN cho thấy con đường chuyển đổi phụ thuộc vào bối cảnh thị trường. Ngân sách 18 tỷ USD và 450 trường hợp sử dụng của JPMorgan là mô hình đầu tư lớn để tạo hệ sinh thái AI toàn diện. DBS, Maybank và CIMB đưa ra lựa chọn khác: công nghiệp hóa có hệ thống, đối tác chiến lược, và ứng dụng thực dụng.

Đến năm 2025, 1 tỷ SGD (770 triệu USD) giá trị AI của DBS và việc Maybank triển khai Copilot trên toàn doanh nghiệp cho thấy cách tiếp cận của ASEAN mang lại kết quả cạnh tranh với chi phí tuyệt đối thấp hơn. Khi độ chính xác chatbot 94% của CIMB và tăng trưởng 288% trong tài trợ SME sánh ngang năng suất phương Tây, câu hỏi đặt ra là liệu lợi thế quy mô có xứng đáng với mức đầu tư của JPMorgan – hay chiến lược hiệu quả vốn của các ngân hàng ASEAN mới là tương lai của AI trong dịch vụ tài chính.

Cuộc đua không thuộc về những bên chi nhiều tiền nhất, mà về các tổ chức căn chỉnh chiến lược AI phù hợp với thực tế thị trường. Các ngân hàng ASEAN đang chứng minh rằng thích ứng khu vực, khung quản trị và triển khai có trọng tâm có thể thách thức lợi thế vốn của phương Tây.