Hà Nội: Dữ liệu, AI thúc đẩy mạnh mẽ chuyển đổi số ngành ngân hàng

Từ số hóa thủ tục đến đổi mới phương thức quản lý

Chuyển đổi số đang tạo ra những thay đổi rõ nét trong hoạt động ngân hàng, từ phương thức giao dịch, cung ứng dịch vụ đến quản trị và điều hành. Tại Hà Nội, nơi tập trung số lượng lớn tổ chức tín dụng, doanh nghiệp và các hoạt động kinh tế, yêu cầu này càng trở nên cấp thiết.

Không chỉ các ngân hàng thương mại phải chuyển đổi để đáp ứng nhu cầu khách hàng, cơ quan quản lý nhà nước cũng cần đổi mới phương thức hoạt động, nâng cao năng lực thu thập, phân tích dữ liệu và giám sát thị trường.

Đối với Ngân hàng Nhà nước (NHNN) Khu vực I, chuyển đổi số có ý nghĩa trực tiếp đối với chất lượng điều hành và hiệu quả thực thi nhiệm vụ.

Thực hiện Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị và các chỉ đạo của NHNN Việt Nam, TP Hà Nội, từ đầu năm 2025 đến nay, NHNN Khu vực I đã triển khai đồng bộ các nhiệm vụ về khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số, cải cách hành chính, Đề án 06 và phong trào “Bình dân học vụ số”.

Điểm đáng chú ý là các nhiệm vụ chuyển đổi số được gắn với chương trình công tác chuyên môn của từng phòng nghiệp vụ. Ban Chỉ đạo, Tổ Giúp việc được thành lập; các kế hoạch triển khai xác định rõ đầu mối, sản phẩm, tiến độ và thời hạn hoàn thành theo nguyên tắc 6 rõ. Qua đó, trách nhiệm thực hiện được cụ thể hóa, tạo cơ sở để lãnh đạo theo dõi, kiểm tra và tháo gỡ khó khăn.

Một trong những kết quả có thể đo đếm là việc thúc đẩy dịch vụ công trực tuyến toàn trình. NHNN Khu vực I đã tổ chức hội nghị tập huấn cho các tổ chức tín dụng, doanh nghiệp, với sự tham gia hướng dẫn, giải đáp của các đơn vị chuyên môn thuộc NHNN và Sở Khoa học và Công nghệ TP Hà Nội. Sau hoạt động này, tỷ lệ thực hiện trên dịch vụ công trực tuyến toàn trình tại đơn vị tăng từ khoảng 60% lên trên 85%. “Chuyển đổi số không chỉ phụ thuộc vào việc xây dựng nền tảng công nghệ mà còn cần thay đổi thói quen, nâng cao khả năng sử dụng dịch vụ của tổ chức, doanh nghiệp. Quy trình rõ ràng, hệ thống thông suốt và hỗ trợ kịp thời là những yếu tố quyết định khả năng đưa dịch vụ công trực tuyến vào thực tế”- đại diện lãnh đạo NHNN Khu vực I cho biết.

Dữ liệu trở thành nền tảng cho quản lý và giám sát

Nếu dịch vụ công trực tuyến thể hiện hiệu quả cải cách hành chính thì dữ liệu chính là nền tảng quan trọng để đổi mới phương thức quản lý của cơ quan quản lý ngân hàng.

Tại NHNN Khu vực I, các hệ thống như BSA, SG4, BI Tool, CITAD cùng những ứng dụng nghiệp vụ khác đang được sử dụng trong hoạt động chuyên môn, hỗ trợ cán bộ xử lý, tổng hợp và khai thác thông tin trên môi trường số.

Thay vì chỉ tập trung vào việc tiếp nhận và tổng hợp báo cáo, yêu cầu đặt ra hiện nay là nâng cao khả năng khai thác dữ liệu phục vụ tham mưu, điều hành, thanh tra, kiểm tra và giám sát. Dữ liệu cần được cập nhật đúng kỳ, bảo đảm tính đầy đủ, thống nhất về chỉ tiêu và được đối chiếu khi phát sinh chênh lệch. Trên cơ sở đó, cán bộ nghiệp vụ phân tích, đánh giá để nhận diện những vấn đề cần theo dõi.

Tuy nhiên, hiệu quả quản lý dựa trên dữ liệu không đơn thuần nằm ở số lượng hệ thống được triển khai. Chất lượng thông tin, khả năng kết nối, chia sẻ và năng lực phân tích của đội ngũ cán bộ mới quyết định giá trị thực chất của dữ liệu.

AI từ công cụ hỗ trợ đến động lực nâng cao năng suất

Hiện nay, đa số các ngân hàng trên địa bàn Hà Nội đã triển khai các mô hình ứng dụng dữ liệu và AI vào hoạt động sản xuất, kinh doanh.

Không chỉ dừng ở việc hỗ trợ giao dịch trực tuyến, trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước được các ngân hàng đưa vào những khâu nghiệp vụ cụ thể, từ chăm sóc khách hàng, phân tích nhu cầu đến quản trị và điều hành. Những mô hình ứng dụng tại LPBank, Techcombank, VietinBank cho thấy AI đang góp phần thay đổi cách thức vận hành, nâng cao năng suất và chất lượng phục vụ của ngành ngân hàng.

Tại LPBank, Lumi – nền tảng do ngân hàng phát triển – được thiết kế như một trợ lý AI tại tổng đài chăm sóc khách hàng hoạt động 24/7. Hệ thống có khả năng hỗ trợ đa kênh, đa điểm chạm, xử lý khối lượng lớn yêu cầu của khách hàng qua cả kênh thoại và phi thoại. Với khả năng nhận diện nhu cầu theo thời gian thực, thấu hiểu ngữ cảnh và tự động hóa các tác vụ như tra cứu thông tin, khóa thẻ, cấp lại mật khẩu, Lumi giúp quá trình hỗ trợ khách hàng diễn ra nhanh chóng, liền mạch và nhất quán.

Sau hơn 15 tháng triển khai, Lumi đã xử lý hàng triệu cuộc gọi. Thời gian nhận diện vấn đề giảm từ khoảng 3 phút xuống dưới 10 giây; tỷ lệ cuộc gọi nhỡ từ gần 9% xuống 0%; tốc độ phản hồi nhanh gấp 3 lần so với tổng đài viên thông thường. Những kết quả này cho thấy AI không chỉ giúp tự động hóa thao tác mà còn trực tiếp cải thiện hiệu quả hoạt động và trải nghiệm khách hàng.

Tại Techcombank, nền tảng Data Brain có khả năng xử lý khoảng 8 tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày, phân tích tới 12.500 thuộc tính trên mỗi khách hàng. Năng lực xử lý dữ liệu quy mô lớn tạo cơ sở để ngân hàng hiểu rõ hơn hành vi, nhu cầu khách hàng, hỗ trợ cá nhân hóa dịch vụ và đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp. Khi kết hợp với AI, dữ liệu còn có thể hỗ trợ phân tích, đánh giá năng lực tài chính và nhu cầu vốn của doanh nghiệp.

Ở góc độ cơ quan quản lý, Ngân hàng Nhà nước Khu vực I đã chú trọng nâng cao năng lực ứng dụng AI cho đội ngũ cán bộ. Từ năm 2025 đến nay, đơn vị đã tự tổ chức 3 khóa đào tạo, từ kiến thức nền tảng, kỹ năng xây dựng câu lệnh đến ứng dụng nâng cao, tự động hóa và xây dựng Bot AI cá nhân. Cùng với đó, lực lượng Đại sứ số và Hạt nhân số được hình thành nhằm chia sẻ kiến thức, hướng dẫn đồng nghiệp sử dụng các công cụ số.

Thực tế triển khai cho thấy AI đang mở rộng phạm vi ứng dụng trong ngành ngân hàng, từ chăm sóc khách hàng đến hỗ trợ phân tích dữ liệu, quản trị và xử lý nghiệp vụ. Tuy nhiên, hiệu quả công nghệ không chỉ được đo bằng số lượng mô hình được đưa vào sử dụng, mà quan trọng hơn là khả năng giải quyết công việc thực tế, tiết kiệm thời gian và nâng cao chất lượng quyết định. “Chuyển đổi số không chỉ là ứng dụng công nghệ mới mà quan trọng hơn là tạo ra những thay đổi thực chất trong cách thức phục vụ khách hàng và vận hành ngân hàng. Chúng tôi xác định dữ liệu và trí tuệ nhân tạo là những động lực quan trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ, tối ưu nguồn lực và mang đến trải nghiệm ngày càng thuận tiện, liền mạch cho khách hàng”- bà Nguyễn Thị Vui – Thành viên Ban Điều hành LPBank chia sẻ.

Để AI phát huy hiệu quả lâu dài, các ngân hàng cần tiếp tục hoàn thiện nền tảng dữ liệu, nâng cao năng lực nhân sự, đồng thời kiểm soát độ chính xác của kết quả do AI tạo ra và bảo đảm an toàn thông tin. Khi được gắn với quy trình nghiệp vụ cụ thể và cơ chế kiểm soát phù hợp, AI sẽ không đơn thuần là công cụ hỗ trợ mà có thể trở thành động lực thúc đẩy đổi mới hoạt động của ngành ngân hàng.