AI trong ngành Ngân hàng: Phát triển nhanh nhưng phải an toàn

Ứng dụng AI giúp cải tiến hiệu quả hoạt động, nâng cao trải nghiệm khách hàng

AI không chỉ là động lực thúc đẩy phát triển kinh tế, xã hội mà còn đang làm thay đổi cách thức vận hành và quản trị của các tổ chức. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, AI đã và đang được nghiên cứu, ứng dụng trong nhiều hoạt động như đánh giá, chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, tự động hóa quy trình và hỗ trợ khách hành, qua đó nâng cao hiệu quả và khả năng tiếp cận dịch vụ của khách hàng. Tại Việt Nam, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai ứng dụng AI nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, các tổ chức tín dụng (TCTD) đã và đang ứng dụng AI vào ba trụ cột chính:

Thứ nhất, chăm sóc và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng. Các ngân hàng thương mại (NHTM) dùng trợ lý ảo và chatbot thế hệ mới (tích hợp AI tạo sinh) để hỗ trợ 24/7, giải đáp nhanh hàng nghìn yêu cầu cùng lúc, đồng thời phân tích hành vi tiêu dùng để gợi ý sản phẩm tài chính, khoản vay hoặc gói tiết kiệm phù hợp riêng cho từng cá nhân. Hệ thống tổng đài tích hợp AI tự động phân loại và xử lý cuộc gọi. Các ứng dụng như VAI (Vietcombank); ACB Chatbot (ACB); Virtual Assistant (MB); Chatbot VietinBank iBot (VietinBank); BIDV SmartBanker (BIDV)… hỗ trợ khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, kiểm tra, xác thực giao dịch...

Thứ hai, tự động hóa quy trình và vận hành, rõ nhất trong định danh điện tử (eKYC). Các NHTM ứng dụng AI nhận diện khuôn mặt và công nghệ sinh trắc học để quét vân tay, phân tích độ sâu khuôn mặt, chống giả mạo giấy tờ hay video/ảnh giả. Đồng thời xử lý khoản vay tự động, thông qua rút ngắn thời gian thẩm định, xét duyệt và giải ngân tín dụng nhờ tự động hóa quy trình (RPA kết hợp AI). Việc này không chỉ giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc vài phút, mà còn giảm thiểu chi phí vận hành, hạn chế sai sót do con người và nâng cao tính minh bạch. Tại một số ngân hàng như Vietcombank tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng bằng AI và Big Data; MBBank triển khai AI hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân; MSB tự động phân loại và xử lý hồ sơ bằng AI và RPA.

Thứ ba, quản trị rủi ro và bảo mật. AI được các ngân hàng sử dụng trong chấm điểm tín dụng (tự động đánh giá độ uy tín của khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch và dữ liệu lớn thay vì chỉ dựa vào thủ tục giấy tờ truyền thống); và phát hiện gian lận (nhận diện các giao dịch bất thường, cảnh báo sớm hành vi rửa tiền hoặc mạo danh tài khoản theo thời gian thực)

Cụ thể, AI được áp dụng sâu rộng ngay từ khâu định danh eKYC và sau đó là phân tích hành vi giao dịch của khách hàng theo thời gian thực để phát hiện dấu hiệu bất thường, các thủ đoạn gian lận mới, chủ động hiển thị cảnh báo lừa đảo trước khi khách hàng xác nhận giao dịch. Việc ứng dụng AI để nhận diện khách hàng, bao gồm, xác thực sinh trắc học (Face ID, vân tay, giọng nói) để đăng nhập; xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử (eKYC); nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ CMND/CCCD, hóa đơn, hợp đồng. Từ đó giảm thời gian xử lý thủ công trong các giao dịch vay, mở thẻ. Đồng thời, AI được sử dụng để phân tích rủi ro và phòng chống gian lận, như sử dụng AI trong phát hiện giao dịch bất thường giúp nhận diện các hoạt động đáng ngờ như rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng.

Nhìn chung, việc triển khai AI trong ngành Ngân hàng bước đầu gặt hái được những kết quả tích cực, tập trung giải quyết các bài toán thực tiễn về trải nghiệm khách hàng, an toàn bảo mật và tối ưu hóa vận hành, góp phần quan trọng vào sự phát triển ổn định và bền vững của ngành.

Tuy nhiên, AI đang phát triển mạnh mẽ và trở thành hạt nhân của nền kinh tế số, vấn đề an toàn không gian mạng tiếp tục đặt ra những thách thức chưa từng có, khi nó vô tình tạo ra những kẽ hở về bảo mật. AI đang làm thay đổi căn bản phương thức và bản chất của các mối đe doạ trên không gian mạng. Các hình thức lừa đảo được cá nhân hoá, các sản phẩm giả mạo bằng công nghệ Deepfake cũng ngày càng khó nhận diện, mã độc có thể tự thích nghi để né tránh các hệ thống phòng thủ. Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu nhạy cảm để hoạt động (thông tin cá nhân, giao dịch, lịch sử tín dụng). Nếu không được mã hóa hoặc bảo vệ đúng cách, dữ liệu có thể bị đánh cắp hoặc lộ lọt gây hậu quả xấu.

Có thể thấy, AI làm gia tăng các rủi ro như: Tấn công mạng tự động hóa (AI-powered cyber attacks); Deepfake, thao túng thông tin; rò rỉ dữ liệu quy mô lớn; lỗ hổng bảo mật do hạ tầng yếu hoặc lỗi thời…Các rủi ro này thường vượt phạm vi một bộ quản lý, nên cần chia sẻ dữ liệu và cảnh báo sớm; đồng bộ chính sách, tiêu chuẩn, phối hợp giữa các bộ, ngành, cơ quan trong phản ứng nhanh, kịp thời xử lý khi có sự cố.

Tội phạm công nghệ cao ngày càng tinh vi. Nếu như trước đây, tội phạm mạng chủ yếu dựa vào kỹ năng và công cụ truyền thống, thì hiện nay, với sự hỗ trợ của AI, chúng có khả năng tự động hoá các cuộc tấn công với quy mô lớn và mức độ tinh vi chưa từng có. Việc các đối tượng tấn công khai thác AI để tự động hóa quy trình, mở rộng quy mô và tăng mức độ tinh vi của các chiến dịch tấn công đã khiến môi trường an ninh mạng trở nên phức tạp, đồng thời đặt ra thách thức lớn hơn đối với các phương thức phòng vệ truyền thống. Điều này đang làm thay đổi sâu sắc các nguy cơ, thách thức an ninh mạng trên quy mô toàn cầu.

Bảo đảm an toàn trong tiến trình chuyển đổi số, ứng dụng AI

Tại Việt Nam, hành lang pháp lý về an ninh mạng và AI đang được hoàn thiện với Luật An ninh mạng, chiến lược AI đến năm 2030 và các định hướng quản lý mới. Trong đó, nhấn mạnh yêu cầu an toàn, minh bạch và trách nhiệm giải trình trong toàn bộ vòng đời công nghệ, đặc biệt khi AI trở thành một phần quan trọng của hạ tầng số quốc gia.

Ngày 10/12/2025, Quốc hội đã ban hành Luật AI, đây là văn bản pháp lý cao nhất về AI tại Việt Nam. Các hoạt động ứng dụng AI tại Việt Nam bao gồm cả trong ngành Ngân hàng đều phải tuân thủ Luật AI. Tại Luật AI đã quy định rõ các nguyên tắc cơ bản trong ứng dụng AI, trong đó phải “bảo đảm công bằng, minh bạch, không thiên lệch, không phân biệt đối xử” cũng như “an toàn hệ thống, an ninh dữ liệu và bảo mật thông tin”.

Tại khoản 4 Điều 6 Luật AI số 134/2025/QH15 quy định: “Chính phủ, bộ, cơ quan ngang bộ trong phạm vi chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của mình quy định chi tiết yêu cầu về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng AI trong ngành, lĩnh vực quản lý, bảo đảm phù hợp với quy định của Luật này”.

Về phía ngành Ngân hàng, mục tiêu của Ngân hàng Nhà nước (NHNN) là xây dựng hệ sinh thái số ngành Ngân hàng an toàn, hiện đại, có khả năng chống chịu cao, đồng thời bảo vệ tốt hơn quyền và lợi ích hợp pháp của người dân, doanh nghiệp. Trong bối cảnh AI, Deepfake và các phương thức tấn công mạng, lừa đảo trực tuyến ngày càng tinh vi, liên tục thay đổi, NHNN xác định 3 trọng tâm là hoàn thiện thể chế, nâng cao khả năng chống chịu của hệ thống và tăng cường hiệu quả phòng, chống gian lận.

Trước hết, trong năm 2026, NHNN đang xây dựng Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo trong ngành Ngân hàng; đồng thời nghiên cứu sửa đổi Thông tư về an toàn hệ thống thông tin trong hoạt động ngân hàng. Việc hoàn thiện các quy định này nhằm bảo đảm an toàn trong tiến trình chuyển đổi số, ứng dụng AI và các công nghệ mới; nâng cao khả năng chống chịu trước rủi ro an ninh mạng, gian lận và lừa đảo công nghệ cao; đồng thời từng bước yêu cầu áp dụng các tiêu chuẩn, thông lệ quốc tế.

Bên cạnh đó, ngày 3/11/2025, NHNN đã ban hành Chiến lược Chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3579/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN) và “Chiến lược dữ liệu ngành Ngân hàng đến năm 2030” (Quyết định số 3580/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN), trong đó chỉ đạo các TCTD tiếp tục tăng cường ứng dụng AI trong các hoạt động nghiệp vụ. Đồng thời, triển khai Nghị định 94/2025/NĐ-CP về cơ chế thử nghiệm (Sandbox) trong lĩnh vực ngân hàng; ưu tiên các giải pháp dùng AI trong Chấm điểm tín dụng, Chia sẻ dữ liệu qua giao diện lập trình ứng dụng mở (Open API), Cho vay ngang hàng. Sandbox giúp thử nghiệm an toàn, đo lường rủi ro - lợi ích trước khi chuyển hóa kết quả thành quy định lâu dài.

Song song với hoàn thiện thể chế, NHNN tiếp tục chỉ đạo các TCTD tăng cường đầu tư cho hạ tầng an toàn thông tin, nâng cao năng lực giám sát, phát hiện và ứng phó theo thời gian thực; đẩy mạnh ứng dụng AI, dữ liệu lớn và các công nghệ mới trong nhận diện giao dịch bất thường, phòng, chống Deepfake, giả mạo sinh trắc học và các hình thức gian lận mới; đổi mới quy trình, cá nhân hóa dịch vụ, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng khả năng nhận diện, quản trị rủi ro.

Đặc biệt, với dữ liệu, NHNN yêu cầu: Dữ liệu phải được quản trị đầy đủ, chính xác, an toàn; được khai thác đúng mục đích, đúng thẩm quyền và phù hợp với quy định pháp luật. Đối với AI, việc ứng dụng cần lấy con người làm trung tâm, có cơ chế giám sát phù hợp và bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của khách hàng. Đồng thời, mở rộng liên thông với các Cơ sở dữ liệu quốc gia/chuyên ngành để bảo đảm dữ liệu trong ngành Ngân hàng “đúng - đủ - sạch - sống”.

Ngoài ra, NHNN đã xây dựng và triển khai Hệ thống thông tin hỗ trợ quản lý, giám sát và phòng ngừa rủi ro gian lận trong hoạt động thanh toán (SIMO). Đến hết tháng 6/2026, hệ thống đã thu thập thông tin từ 147 đơn vị, cung cấp cho 14 đơn vị khai thác, sử dụng, đã có hơn 4,6 triệu lượt cảnh báo tới khách hàng; hơn 1,5 triệu giao dịch đã được khách hàng chủ động dừng sau khi nhận cảnh báo, góp phần bảo vệ khoảng 5,2 nghìn tỷ đồng trước nguy cơ gian lận. Thời gian tới, NHNN sẽ tiếp tục mở rộng kết nối SIMO, tăng cường chia sẻ dữ liệu rủi ro giữa các TCTD, tổ chức cung ứng dịch vụ trung gian thanh toán và các cơ quan chức năng nhằm nâng cao hiệu quả cảnh báo, giám sát và phòng ngừa gian lận.

Trong phối hợp liên ngành, NHNN đã và đang phối hợp chặt chẽ với Bộ Công an trong bảo đảm an ninh mạng, phòng, chống tội phạm công nghệ cao và lừa đảo trực tuyến; xử lý tài khoản không chính chủ, tài khoản và ví điện tử liên quan đến hành vi vi phạm; đồng thời chia sẻ thông tin phục vụ điều tra, ngăn chặn và thu hồi tài sản.

Về phía các ngân hàng, TCTD, để ứng dụng AI một cách an toàn và hiệu quả, các ngân hàng cần xây dựng khung quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý; ưu tiên bảo mật và an toàn dữ liệu, cần triển khai AI để phát hiện và cảnh báo tức thì các giao dịch bất thường, gian lận thẻ hoặc giả mạo thông tin; tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ; chú trọng đào tạo nhân sự, trang bị cho nhân viên các kỹ năng sử dụng AI và phối xây dựng lộ trình ứng dụng AI thống nhất trong toàn hệ thống. Cần kiểm soát rủi ro từ đối tác công nghệ, dịch vụ thuê ngoài và các kết nối với bên thứ 3; công khai, minh bạch điều kiện sử dụng, chi phí, quyền lợi của khách hàng và duy trì cơ chế tiếp nhận, xử lý kịp thời các phản ánh, khiếu nại.

Cuối cùng, sự phối hợp giữa các bộ, ngành, cộng đồng doanh nghiệp trong quản trị rủi ro an ninh mạng liên quan đến AI là vấn đề then chốt, bởi rủi ro AI không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn liên quan đến pháp lý, kinh tế, quốc phòng và xã hội. Nếu mỗi cơ quan xử lý riêng lẻ sẽ dễ dẫn đến chồng chéo, thiếu hụt khung pháp lý hoặc phản ứng chậm trước các mối đe dọa mới.