Ngân hàng thời AI: Khi dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh

AI giỏi đến đâu cũng phụ thuộc vào dữ liệu

Chỉ trong vài năm, AI đã chuyển từ một công nghệ thử nghiệm trở thành "trợ lý" của nhiều ngân hàng, tham gia từ chăm sóc khách hàng, phê duyệt tín dụng, phát hiện gian lận đến quản trị rủi ro. Tuy nhiên, khi khoảng cách về công nghệ ngày càng thu hẹp, một câu hỏi mới được đặt ra: Điều gì sẽ quyết định lợi thế cạnh tranh của các ngân hàng trong kỷ nguyên AI?

Câu trả lời không nằm ở việc ngân hàng nào sở hữu mô hình AI tiên tiến hơn. Thực tế, phần lớn các mô hình AI hiện nay đều được phát triển trên những nền tảng công nghệ dùng chung và có thể được nhiều tổ chức cùng khai thác. Điều tạo nên sự khác biệt lại chính là dữ liệu - tài sản riêng mà mỗi ngân hàng tích lũy qua hàng chục năm hoạt động, từ lịch sử giao dịch, hành vi khách hàng, quy trình nghiệp vụ đến kinh nghiệm quản trị rủi ro.

Theo ông Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch Thường trực kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, AI chỉ có thể phát huy hiệu quả khi được nuôi dưỡng bằng nguồn dữ liệu chất lượng và đặt trên nền tảng quản trị dữ liệu bài bản. Đây cũng là điều kiện để các ngân hàng khai thác AI một cách an toàn, minh bạch và tạo ra giá trị thực chất thay vì chỉ dừng ở các ứng dụng mang tính trình diễn.

Đồng quan điểm, bà Nguyễn Phương Thanh, Phó Tổng Giám đốc Tư vấn, Dịch vụ Tài chính Ngân hàng - Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (EY Việt Nam) cho rằng ngành ngân hàng đang bước sang giai đoạn chuyển đổi từ ứng dụng AI trong từng nghiệp vụ sang xây dựng ngân hàng vận hành trên nền tảng AI. Tuy nhiên, AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được phát triển trên nền tảng dữ liệu chất lượng cao. Nếu dữ liệu phân tán, thiếu đồng nhất hoặc không đáng tin cậy, AI sẽ khó đưa ra những phân tích chính xác và thậm chí có thể làm gia tăng rủi ro trong quá trình ra quyết định.

Điều đó lý giải vì sao dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược của các ngân hàng. Không giống mô hình AI có thể được nhiều tổ chức cùng sử dụng, dữ liệu được hình thành từ lịch sử giao dịch, hành vi khách hàng, quy trình nghiệp vụ và kinh nghiệm quản trị của mỗi ngân hàng là nguồn lực riêng biệt, không thể sao chép. Chính sự khác biệt về dữ liệu sẽ quyết định khả năng cá nhân hóa dịch vụ, kiểm soát rủi ro và khai thác AI hiệu quả của từng tổ chức.

Dữ liệu phải được quản trị

Dữ liệu chỉ tạo ra lợi thế cạnh tranh khi được quản trị hiệu quả. Điều đó không đơn thuần là lưu trữ hay bảo mật dữ liệu mà còn bao gồm việc chuẩn hóa, kiểm soát chất lượng và xây dựng cơ chế chia sẻ dữ liệu thống nhất trên toàn hệ thống. Đây là điều kiện để AI có thể khai thác dữ liệu một cách chính xác và tạo ra giá trị trên quy mô toàn ngân hàng.

Theo EY Việt Nam, quá trình chuyển đổi sang ngân hàng AI đòi hỏi các tổ chức phải xây dựng nền tảng quản trị dữ liệu đồng bộ, từ chất lượng dữ liệu, dữ liệu chủ, siêu dữ liệu đến khả năng truy xuất nguồn gốc dữ liệu. Đây không chỉ là yêu cầu về công nghệ mà còn là nền tảng để AI hoạt động minh bạch, tin cậy và có thể mở rộng trong nhiều lĩnh vực nghiệp vụ.

Ở góc độ triển khai thực tiễn, ông Bùi Gia Hiếu, Giám đốc an ninh mạng, Ngân hàng TMCP Quân đội (MB) cho rằng AI chỉ tạo ra giá trị khi được đặt trong một hệ thống dữ liệu và quy trình quản trị hoàn chỉnh. Thay vì trao toàn bộ quyền quyết định cho AI, ngân hàng xây dựng mô hình vận hành khép kín, kết nối các nguồn thông tin về mối đe dọa an ninh mạng và các lớp phòng thủ trên toàn bộ hành trình giao dịch số. Trong mô hình này, AI đảm nhận những công việc đòi hỏi xử lý khối lượng dữ liệu lớn như thu thập, sàng lọc, làm giàu dữ liệu, tương quan sự kiện và gợi ý điều tra, còn quyết định cuối cùng vẫn do chuyên gia đưa ra.

Thực tiễn triển khai cho thấy hiệu quả rõ rệt khi AI giúp MB nâng năng lực tiếp nhận và phân tích thông tin về mối đe dọa từ khoảng 3.000 lên 10.000 tin mỗi ngày, tăng hơn ba lần so với trước đây. Đáng chú ý, MB không đánh giá hiệu quả AI bằng số lượng mô hình hay giấy phép triển khai, mà bằng khả năng rút ngắn vòng đời phát hiện - kiểm thử - cảnh báo - ứng phó. AI được sử dụng để xử lý tốc độ và khối lượng dữ liệu, nhưng mọi hành động có ảnh hưởng đến hệ thống hoặc khách hàng đều phải thông qua cơ chế phê duyệt của con người. Cách tiếp cận này cho thấy dữ liệu chỉ thực sự trở thành lợi thế cạnh tranh khi đi cùng cơ chế quản trị rõ ràng, vừa khai thác được sức mạnh của AI, vừa bảo đảm an toàn và khả năng kiểm soát rủi ro.

Bên cạnh đó, cùng với sự phát triển của AI, yêu cầu về quản trị dữ liệu cũng ngày càng gắn chặt với khung pháp lý. Theo Luật sư Hoàng Hà, Chuyên gia bảo vệ dữ liệu và quản trị AI, Giám đốc điều hành Data Protectify, việc khai thác dữ liệu và ứng dụng AI cần tuân thủ các quy định của Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và các yêu cầu về quản trị rủi ro, minh bạch và trách nhiệm giải trình. Đây không chỉ là yêu cầu tuân thủ mà còn là yếu tố giúp củng cố niềm tin của khách hàng đối với các dịch vụ số.

Có thể nói, khi AI dần trở thành công nghệ phổ cập, lợi thế cạnh tranh của ngân hàng sẽ không còn được quyết định bởi việc đầu tư vào những mô hình AI hiện đại hơn, mà bởi khả năng xây dựng và quản trị dữ liệu hiệu quả. Trong cuộc đua mới này, AI là công cụ tạo ra tốc độ, còn dữ liệu mới là tài sản tạo nên khác biệt bền vững.