Khơi dòng vốn, tăng sức bền ngân hàng - Bài cuối: Dữ liệu dẫn lối, an toàn đi trước

Dữ liệu trở thành hạ tầng của ngân hàng

Đưa vốn đúng địa chỉ, theo dõi khả năng trả nợ và phát hiện sớm khoản vay có nguy cơ chuyển nhóm đều phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu. Vì vậy, sau giai đoạn số hóa giao dịch, trọng tâm chuyển đổi số của ngành ngân hàng đang chuyển sang khai thác dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để hỗ trợ quyết định tín dụng, quản trị rủi ro và bảo vệ khách hàng.

Tại sự kiện Chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm 2026, ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (NHNN), cho biết ngành ngân hàng tiếp tục triển khai kế hoạch chuyển đổi số gắn với Đề án 06 của Chính phủ. Dữ liệu được xây dựng theo yêu cầu đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất và dùng chung. Đến thời điểm công bố, hơn 167,8 triệu hồ sơ khách hàng cá nhân và hơn 2,78 triệu hồ sơ khách hàng tổ chức có tài khoản thanh toán đã được đối chiếu sinh trắc học qua căn cước công dân gắn chip hoặc ứng dụng VNeID.

Việc làm sạch dữ liệu giúp giảm tài khoản không chính chủ, hạn chế mạo danh và tạo nền tảng để truy vết giao dịch. Giá trị lớn hơn nằm ở khả năng chuyển từ lưu trữ thông tin sang sử dụng dữ liệu cho quyết định. Khi dữ liệu thanh toán, lịch sử giao dịch, hóa đơn và dòng tiền được kết nối đúng thẩm quyền, ngân hàng có thể hiểu nhu cầu của khách hàng, đánh giá khả năng trả nợ và phát hiện biến động bất thường sớm hơn.

Quy mô giao dịch cho thấy dữ liệu đã trở thành một phần của hạ tầng tài chính. Năm 2025, giá trị thanh toán không dùng tiền mặt đạt khoảng 28 lần GDP. Trong quý I/2026, số lượng giao dịch tăng 37,98% và giá trị tăng 14,22%; nhiều tổ chức tín dụng có hơn 90% giao dịch thực hiện trên kênh số. Đến cuối năm 2025, gần 89% người từ 15 tuổi trở lên có tài khoản ngân hàng.

Trên nền dữ liệu đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được đưa sâu hơn vào hoạt động ngân hàng. Theo ông Bùi Quang Cương, Phó Tổng giám đốc kiêm Giám đốc Khối Công nghệ thông tin TPBank, AI đang đi sâu vào phát triển sản phẩm và vận hành. AI có thể phân tích dòng tiền, ngành nghề, chuỗi cung ứng, hỗ trợ chấm điểm tín dụng, cảnh báo sớm rủi ro và rút ngắn thời gian phê duyệt. Với khách hàng cá nhân, công nghệ có thể gợi ý sản phẩm, quản lý tài chính hoặc hỗ trợ đầu tư theo nhu cầu cụ thể thay vì áp dụng một gói dịch vụ cho số đông.

Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa, việc khai thác thêm dữ liệu giao dịch có thể mở rộng khả năng tiếp cận tài chính. Một doanh nghiệp thiếu tài sản thế chấp nhưng có doanh thu ổn định, đơn hàng rõ ràng và lịch sử thanh toán tốt có thể được đánh giá đầy đủ hơn. Đây là lợi ích quan trọng của dữ liệu và AI, bởi nó giúp ngân hàng nhìn thấy chất lượng hoạt động mà phương pháp thẩm định truyền thống có thể bỏ sót.

AI cũng có thể đề xuất hạn mức, kỳ hạn và lịch trả nợ phù hợp với chu kỳ dòng tiền, đồng thời cảnh báo khi doanh thu hoặc tần suất giao dịch suy giảm. Nhờ đó, ngân hàng có thể làm việc với người vay sớm hơn, thay vì chỉ xử lý khi khoản vay đã chuyển thành nợ xấu.

Tuy nhiên, quyết định tín dụng không thể giao hoàn toàn cho thuật toán. Dữ liệu thiếu chính xác hoặc mô hình thiên lệch có thể làm sai kết quả chấm điểm. Vì vậy, các ngân hàng cần thiết lập cơ chế quản trị AI, xác định rõ dữ liệu được sử dụng, cách kiểm tra mô hình, trách nhiệm của đơn vị vận hành và quy trình xử lý khi kết quả bất thường.

Nguyên tắc cần giữ là AI hỗ trợ con người, không thay thế trách nhiệm của con người. Những quyết định tác động lớn đến tài chính và quyền lợi khách hàng phải có khâu kiểm tra, giải thích và chịu trách nhiệm rõ ràng.

An toàn phải được tích hợp từ khâu thiết kế

Nhiều ý kiến chuyên gia công nghệ cũng cho rằng, dữ liệu càng được khai thác sâu và quyết định tín dụng càng phụ thuộc vào công nghệ, rủi ro an ninh mạng càng có khả năng chuyển thành rủi ro tài chính. Một sự cố không chỉ gây thiệt hại cho khách hàng mà còn ảnh hưởng đến niềm tin, nguồn tiền gửi và uy tín của tổ chức tín dụng. Vì vậy, an toàn thông tin phải được đặt cùng cấp với mục tiêu mở rộng dịch vụ số.

Trong bối cảnh đó, NHNN xác định an toàn không phải lớp bổ sung sau khi sản phẩm đã hoàn thành. Quyết định 2345/QĐ-NHNN và Thông tư 50/2024/TT-NHNN, được sửa đổi, bổ sung bởi Thông tư 77/2025/TT-NHNN, yêu cầu áp dụng cơ chế xác thực phù hợp với mức độ rủi ro của giao dịch. Với giao dịch thuộc nhóm rủi ro cao, thông tin sinh trắc học phải được đối chiếu với dữ liệu đã kiểm tra theo quy định, qua đó gắn giao dịch với đúng chủ tài khoản.

Các yêu cầu mới cũng hướng đến chống giả mạo sinh trắc học bằng ảnh, video hoặc Deepfake. Giải pháp xác thực phải có khả năng phát hiện tấn công trình diễn theo tiêu chuẩn kỹ thuật; ứng dụng ngân hàng cần phát hiện thiết bị bị can thiệp như root, jailbreak hoặc chạy trong môi trường giả lập. Biện pháp này giúp giảm nguy cơ mã độc kiểm soát ứng dụng hoặc tội phạm dựng môi trường giả để vượt qua khâu xác thực.

Khả năng truy vết là lớp bảo vệ tiếp theo. Hệ thống ngân hàng trực tuyến phải ghi nhận thông tin về thiết bị, mã khách hàng, thời điểm, loại và giá trị giao dịch, phương thức xác thực cùng kết quả xử lý. Dữ liệu nhật ký cần được lưu trữ và sao lưu theo quy định để phục vụ kiểm tra, tra soát và điều tra khi xảy ra sự cố. Điều này đồng thời làm rõ trách nhiệm của đơn vị cung ứng dịch vụ trong phòng ngừa và xử lý rủi ro.

Ở cấp độ toàn hệ thống, hệ thống thông tin hỗ trợ quản lý, giám sát và phòng ngừa rủi ro gian lận trong hoạt động thanh toán (SIMO) đã tạo thêm lớp cảnh báo trước khi tiền được chuyển đi. Đến cuối tháng 6/2026, hệ thống đã phát cảnh báo tới khoảng 4,6 triệu lượt khách hàng. Hơn 1,5 triệu lượt khách hàng đã dừng hoặc hủy giao dịch sau cảnh báo, với tổng giá trị tương ứng hơn 5.200 tỷ đồng.

Kết quả của SIMO cho thấy phòng, chống gian lận không thể chỉ dựa vào một lớp sinh trắc học. Cảnh báo tài khoản nhận tiền, chia sẻ dữ liệu rủi ro giữa ngân hàng, tổ chức trung gian thanh toán và cơ quan chức năng, giám sát giao dịch bất thường theo thời gian thực cùng khả năng khóa khẩn cấp phải hoạt động đồng bộ. Khi nghi ngờ xuất hiện, người dùng cần có đủ thông tin và thời gian để dừng giao dịch.

Tuy nhiên, trách nhiệm của khách hàng vẫn là mắt xích quan trọng. Người dùng không cung cấp mật khẩu, mã OTP, mã khóa bí mật; không cài ứng dụng từ đường dẫn lạ; không cho người khác điều khiển thiết bị; đồng thời phải kiểm tra cảnh báo về người nhận tiền. Các ngân hàng cần công bố rõ điều kiện sử dụng, chi phí, quyền và nghĩa vụ của khách hàng, duy trì kênh tiếp nhận sự cố và thường xuyên cập nhật thủ đoạn lừa đảo mới.

Giai đoạn tiếp theo của ngân hàng số vì thế được quyết định bởi ba yếu tố liên kết: Dữ liệu đủ sạch để tạo quyết định đáng tin cậy, AI được quản trị có trách nhiệm và an toàn được đưa vào toàn bộ vòng đời sản phẩm. Khi công nghệ giúp giao dịch thuận tiện hơn nhưng vẫn bảo vệ được tiền, dữ liệu và quyền lợi của khách hàng, chuyển đổi số mới tạo ra giá trị thực và duy trì niềm tin vào hệ thống tài chính.

Dữ liệu và AI vì vậy không tách khỏi câu chuyện khơi thông tín dụng hay kiểm soát nợ xấu. Đây là hạ tầng giúp ngân hàng phân bổ vốn có chọn lọc, theo dõi chất lượng khoản vay và bảo vệ niềm tin của khách hàng. Khi dòng vốn, quản trị rủi ro và an toàn dữ liệu được vận hành đồng bộ, tín dụng mới có thể mở rộng mà không làm suy giảm sức bền của hệ thống.