Ảnh hưởng của AI và tự động hóa lên nền tài chính toàn cầu

Năm 2025, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ tự động hoá đã trở thành hiện thực phổ biến trong ngành ngân hàng toàn cầu. Theo một khảo sát của S&P Global, khoảng 92% ngân hàng đã báo cáo sử dụng AI cho ít nhất một chức năng cốt lõi như xử lý giao dịch, quản lý rủi ro, thẩm định tín dụng hay phát hiện gian lận.

Không chỉ dừng ở thử nghiệm, nhiều ngân hàng đã chuyển sang triển khai thực tế với quy mô rộng. Theo Asian Banking & Finance, tính tới quý 3/2025, có tới 43% ngân hàng ghi nhận đã triển khai AI nội bộ (back-office, vận hành nội bộ), trong khi khoảng 9% bắt đầu sử dụng AI cho các hệ thống hướng tới khách hàng (ví dụ chatbot, dịch vụ khách hàng tự động).

Theo ước tính của công ty nghiên cứu thị trường Global Growth Insights (GGI), giá trị của ngành AI trong ngân hàng toàn cầu đã đạt khoảng 9,1 tỷ USD vào 2024, và được dự báo tăng lên 11,27 tỷ USD trong 2025, mở ra kỳ vọng tăng trưởng rất mạnh trong những năm tới.

AI và tự động hóa không chỉ hỗ trợ cải tiến hiệu suất, mà đang làm thay đổi toàn bộ cách thức ngân hàng vận hành, tương tác với khách hàng và quản lý rủi ro, mở đầu cho một kỷ nguyên tài chính hoàn toàn mới, GGI nhận định.

Theo Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế OECD, những tiến bộ gần đây trong AI đã làm tăng việc sử dụng các công cụ AI trên thị trường tài chính. Đặc biệt, AI tạo sinh đang chuyển đổi các lĩnh vực như ngân hàng và bảo hiểm bằng cách tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã.

Công nghệ này được sử dụng trong phát hiện gian lận, quyết định tín dụng, quản lý rủi ro, dịch vụ khách hàng, tuân thủ và quản lý danh mục đầu tư, cải thiện độ chính xác và hiệu quả. AI cũng đang được áp dụng trong quản lý tài sản và chứng khoán, bao gồm quản lý danh mục đầu tư, giao dịch và phân tích rủi ro.

Việc sử dụng AI trong tài chính - từ ngân hàng, thị trường vốn, bảo hiểm đến fintech - mang lại nhiều lợi ích như xử lý dữ liệu nhanh hơn, tự động hoá quy trình, cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện gian lận hiệu quả hơn.

Tuy nhiên, OECD cảnh báo rằng việc áp dụng AI cũng tiềm ẩn nguồn rủi ro mới cho ổn định tài chính. Theo tổ chức này, các mô hình AI nếu sử dụng đồng loạt, phụ thuộc dữ liệu bên thứ ba, hay sử dụng dịch vụ đám mây tập trung có thể tạo ra nguy cơ hệ thống - nếu một điểm lỗi xảy ra, tác động có thể lan rộng.

Bên cạnh đó, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (Bank for International Settlements - BIS) - tổ chức đại diện cho các ngân hàng trung ương toàn cầu - cũng lên tiếng khuyến nghị các ngân hàng trung ương "chuẩn bị cho tác động sâu sắc" của AI tới hệ thống tài chính, từ phương thức cho vay, thanh toán tới chính sách tiền tệ và giám sát thị trường.

Đồng thời, theo các phân tích học thuật, AI thế hệ mới (GenAI) đang giúp các tổ chức tài chính toàn cầu tự động hóa quy trình phức tạp, từ tư vấn khách hàng số, quản lý tài sản, xử lý hồ sơ tín dụng, đến giám sát rủi ro, nhưng đặt ra vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư, độ minh bạch và trách nhiệm khi quyết định được đưa ra bởi thuật toán.

Chưa hết, theo OECD, khi nhiều tổ chức tài chính đồng loạt áp dụng các mô hình tương tự, thị trường dễ rơi vào "hành vi bầy đàn": trong thời điểm căng thẳng, AI có thể khuyến khích những quyết định tương tự, làm gia tăng biến động giá, rủi ro tín dụng, và lan rộng hiệu ứng tiêu cực, điều mà các nhà quản lý tài chính toàn cầu đang hết sức lưu ý.

Cơ hội và thách thức đối với Việt Nam trong năm 2025

Tác động của làn sóng AI toàn cầu không bỏ sót Việt Nam. Trong nước, ngành ngân hàng và tài chính - đặc biệt các ngân hàng thương mại, fintech và dịch vụ thanh toán điện tử - đang dần thay đổi nhanh chóng để thích ứng với xu hướng toàn cầu.

TS. Nguyễn Quốc Hùng - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng cho biết trong một tọa đàm gần đây, trong năm 2025, có khoảng 45% doanh số bán hàng của các ngân hàng được thực hiện hoàn toàn trên nền tảng số - một phần nhờ AI giúp tự động hoá quy trình, phân tích dữ liệu và cá nhân hoá dịch vụ khách hàng.

Nhờ đó, AI giúp các ngân hàng Việt Nam cải thiện hiệu suất, rút ngắn thời gian phê duyệt tín dụng, mở rộng dịch vụ thanh toán không tiền mặt, và triển khai các sản phẩm tài chính số - từ đó góp phần thúc đẩy chuyển đổi số toàn ngành, tăng khả năng tiếp cận tài chính và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng thương mại cũng đang tích cực đầu tư và triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo nhằm cải thiện trải nghiệm và hiệu quả phục vụ khách hàng. Xu hướng này đã được triển khai tại nhiều ngân hàng lớn như ACB, TPBank, Vietcombank, Techcombank, VietinBank, BIDV... cùng nhiều tổ chức tín dụng khác.

Trao đổi với VietnamFinance, ông Nguyễn Tiến Sỹ - Phó Giám đốc Khối Tài chính số, Công ty Tài chính Tổng hợp Cổ phần Điện lực EVF - cho biết, tài chính số đang bước sang giai đoạn phát triển mới khi hầu hết các hoạt động từ mở tài khoản, xác thực khách hàng, tư vấn sản phẩm, giải ngân, thanh toán đến chăm sóc sau bán đều có thể thực hiện hoàn toàn trên nền tảng số; giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, và cho phép các tổ chức tài chính phục vụ số lượng lớn khách hàng một cách linh hoạt, cá nhân hóa và hiệu quả hơn, đồng thời mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính tới những khu vực trước đây còn nhiều hạn chế về hạ tầng.

Về phía ngân hàng ngoại, Shinhan Bank đang tiên phong mở rộng hợp tác với các startup công nghệ tài chính nhằm phát triển các giải pháp ngân hàng hiện đại. Thông qua chương trình Global Shinhan InnoBoost, ngân hàng này đã đồng sáng tạo, thử nghiệm (PoC) với nhiều startup trong và ngoài nước để ứng dụng các công nghệ như AI, dữ liệu lớn, định danh điện tử, tự động hóa tín dụng và dịch vụ khách hàng số - giúp cải thiện hiệu suất, giảm chi phí vận hành và nâng cao trải nghiệm người dùng.

Không chỉ dừng lại ở hợp tác với các startup công nghệ, Shinhan Bank còn liên kết với các fintech trong nước - chẳng hạn như Fincorp - để tích hợp dịch vụ đầu tư, giao dịch chứng khoán với ứng dụng ngân hàng di động, làm cho việc quản lý tài sản và đầu tư trở nên dễ dàng hơn cho khách hàng.

Theo phân tích của Deloitte, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động vận hành có thể giúp các ngân hàng đầu tư hàng đầu toàn cầu nâng mức hiệu quả kinh doanh lên khoảng 27-35%, đồng thời thúc đẩy doanh thu bình quân trên mỗi lao động tăng thêm tới khoảng 3,5 triệu USD vào năm 2026.

Tuy nhiên, cùng với cơ hội là không ít thách thức. Trong các nghiên cứu quốc tế về AI trong lĩnh vực tài chính, việc áp dụng AI trong ngân hàng và tài chính đòi hỏi dữ liệu chất lượng, hệ thống bảo mật mạnh, cũng như khung quản lý phù hợp để tránh rủi ro từ lỗi thuật toán, bảo mật thông tin, hay lạm dụng dữ liệu cá nhân. Điều này có ý nghĩa đặc biệt với Việt Nam khi hệ thống tài chính vẫn đang trong quá trình hoàn thiện và hội nhập sâu với thế giới.

Thêm nữa, môi trường kinh tế toàn cầu hiện không thật sự thuận lợi. Theo Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF), năm 2025, tăng trưởng kinh tế toàn cầu bị điều chỉnh giảm do căng thẳng thương mại, lạm phát và các bất ổn vĩ mô - điều này có thể ảnh hưởng đến xuất khẩu, dòng vốn đầu tư và niềm tin trên thị trường tài chính toàn cầu; từ đó tạo áp lực lên các nền kinh tế đang phát triển như Việt Nam.

Do đó, theo các chuyên gia, Việt Nam cần tận dụng cơ hội từ AI để phát triển tài chính số, mở rộng tiếp cận tài chính, nhưng đồng thời cần xây dựng khung pháp lý, giám sát dữ liệu và quản lý rủi ro phù hợp - nhằm đảm bảo rằng việc chuyển đổi số diễn ra an toàn, minh bạch và bền vững.