Dữ liệu vẫn đang là “điểm nghẽn” lớn của AI trong ngành tài chính Việt Nam

Ngành Tài chính ngân hàng và Chứng khoán (BFSI) đang bước vào giai đoạn tăng tốc chuyển đổi số mạnh mẽ, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, bảo mật dữ liệu và trải nghiệm khách hàng.

THÁCH THỨC CỦA NGÀNH TÀI CHÍNH, NGÂN HÀNG, CHỨNG KHOÁN TRONG KỶ NGUYÊN AI

Tuy nhiên, các nghiên cứu của McKinsey và PwC cho thấy có tới 60% doanh nghiệp chưa có dữ liệu sẵn sàng cho AI tạo sinh, trong khi rào cản về bảo mật, năng lực nhân sự và quản trị dữ liệu vẫn đang là thách thức lớn. Tại Việt Nam, thực tế này thể hiện rõ tại các tổ chức trong khối BFSI – nơi dữ liệu vừa nhiều, vừa nhạy cảm, lại phân tán ở nhiều hệ thống khác nhau.

Theo nhận định của các chuyên gia công nghệ tại Hội thảo chuyên đề “Ứng dụng AI và phát triển hệ sinh thái số toàn diện cho ngành tài chính Việt Nam” do Tổng Công ty Giải pháp Doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions) – thành viên của Tập đoàn Công nghiệp – Viễn thông Quân đội, tổ chức mới đây, trong bối cảnh khối lượng dữ liệu, hồ sơ và giao dịch tài chính ngày càng gia tăng, cùng với rủi ro gian lận và tấn công mạng diễn biến phức tạp, việc tái cấu trúc hệ thống quản trị dữ liệu, vận hành và bảo mật đã trở thành ưu tiên hàng đầu của ngành BFSI.

Chia sẻ chi tiết hơn về thách thức của ngành tài chính, ngân hàng, chứng khoán trong kỷ nguyên công nghệ, ông Nguyễn Văn Thái, Giám đốc Trung tâm Khách hàng Doanh nghiệp miền Nam, Viettel Solutions, cho biết ngành ngân hàng, chứng khoán hiện đang đối mặt với ba thách thức lớn.

Thứ nhất là lưu lượng giao dịch ngày càng tăng nên đòi hỏi hạ tầng công nghệ thông tin phải có khả năng chịu tải cao.

Thứ hai là những thách thức về bảo mật và quản trị dữ liệu trong bối cảnh nguy cơ lộ lọt thông tin, sai lệch dữ liệu hoặc các hình thức tấn công an ninh mạng ngày càng tinh vi.

Thứ ba là áp lực đến từ thế hệ nhà đầu tư trẻ. Người trẻ Việt Nam đang có yêu cầu cao về trải nghiệm số liền mạch, cá nhân hóa và tức thời. Do đó, theo ông Nguyễn Văn Thái, để duy trì năng lực cạnh tranh, các tổ chức tài chính cần tăng tốc đầu tư cho hạ tầng số, dữ liệu và công nghệ AI.

Theo chuyên gia, đầu tư toàn cầu cho GenAI trong ngành ngân hàng được dự báo sẽ tăng mạnh, dự kiến đạt 81 tỷ USD vào năm 2028, phản ánh sự chuyển dịch mạnh mẽ từ thử nghiệm sang ứng dụng quy mô lớn.

AI THAY ĐỔI CÁCH NGƯỜI DÙNG TƯƠNG TÁC, NGÀNH TÀI CHÍNH KHÔNG THỂ “MIỄN NHIỄM” XU HƯỚNG

Theo Báo cáo Connected Consumer Report Quý II/2025 mới nhất của Decision Lab công bố ngày 14/10, trí tuệ nhân tạo tiếp tục trở thành một phần không thể tách rời của đời sống người tiêu dùng. Khi các công cụ hội thoại như ChatGPT đã đi vào thói quen thường ngày, thế hệ Gen Z vẫn duy trì sự tò mò và chủ động khám phá các nền tảng mới, trong khi nhóm người dùng lớn tuổi hơn tỏ ra chọn lọc và thận trọng hơn trong việc trải nghiệm công nghệ.

Việc AI hiện đang kết nối người tiêu dùng và thương hiệu trực tiếp hơn đã thay đổi cách mọi người khám phá, tương tác và đưa ra quyết định trực tuyến. Ngành ngân hàng cũng không nằm ngoài xu hướng này.

Thực tế, nhiều ngân hàng Việt Nam đã chủ động ứng dụng AI trong quản trị, tín dụng, kế toán, kiểm soát tuân thủ, phân tích tín dụng và chăm sóc khách hàng. Ông Nguyễn Thanh Sơn, Giám đốc Trung tâm Đào tạo, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, cho biết AI không chỉ giúp tối ưu vận hành mà còn cá nhân hóa dịch vụ, mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

“Đặc biệt, Nghị định 94/2023/NĐ-CP cho phép thử nghiệm sandbox trong các lĩnh vực chấm điểm tín dụng, cho vay ngang hàng và ngân hàng mở API, đã mở ra cơ hội lớn để ngân hàng và fintech thúc đẩy đổi mới sáng tạo”, ông Nguyễn Thanh Sơn nói.

Tuy nhiên, ông cũng lưu ý về những thách thức liên quan đến an ninh mạng, bảo mật dữ liệu và rủi ro đạo đức, đòi hỏi một khung quản trị rõ ràng và sự hợp tác chặt chẽ giữa cơ quan quản lý, ngân hàng, doanh nghiệp công nghệ và giới nghiên cứu.

Mới đây, chia sẻ với Tạp chí Kinh tế Việt Nam/VnEconomy, TS. Lê Hùng Cường, Phó Tổng giám đốc FPT Digital Digital, Tập đoàn FPT, cho rằng AI khó phát huy hiệu quả nếu dữ liệu không chính xác, thiếu đầy đủ hoặc không phục vụ đúng nhu cầu nghiệp vụ. Thực tế, nhiều ngân hàng trong nước vẫn triển khai AI theo từng dự án nhỏ, thiếu tính tổng thể, dẫn đến dữ liệu bị phân mảnh, hiệu quả khai thác thấp và chi phí không được tối ưu.

TS. Lê Hùng Cường, Phó Tổng giám đốc FPT Digital Digital, Tập đoàn FPT, cho biết một trong những thách thức lớn chính là tốc độ thay đổi công nghệ quá nhanh. Những chiến lược được xây dựng cách đây ba năm nay đã trở nên lỗi thời trước sự xuất hiện của GenAI, AI Agent và hàng loạt công nghệ mới. Vì vậy, một lộ trình AI hiệu quả phải vừa rõ ràng, vừa linh hoạt và liên tục cập nhật.

Theo TS Cường, cách làm “chắp vá” này sẽ nhanh chóng bộc lộ hạn chế khi ngân hàng mở rộng quy mô hoặc theo đuổi các mục tiêu chiến lược dài hạn. Do đó, các tổ chức cần xây dựng một lộ trình AI đồng bộ, dài hạn, thay vì chạy theo các giải pháp ngắn hạn.

Tuy nhiên, thách thức lớn nằm ở tốc độ thay đổi công nghệ quá nhanh. Những chiến lược được xây dựng cách đây ba năm nay đã trở nên lỗi thời trước sự xuất hiện của GenAI, AI Agent và hàng loạt công nghệ mới. Vì vậy, một lộ trình AI hiệu quả phải vừa rõ ràng, vừa linh hoạt và liên tục cập nhật.

“Nếu giữ nguyên kế hoạch trong 2–5 năm mà không điều chỉnh, nguy cơ lạc hậu là rất lớn. Sau ba năm, những gì vẽ ra hôm nay có thể không còn phù hợp”, TS. Lê Hùng Cường nhấn mạnh.