Ngân hàng bước vào chu kỳ tăng trưởng mới: Cuộc đua ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Ngành ngân hàng Việt Nam đang bước vào một chu kỳ cạnh tranh mới, nơi lợi thế không còn nằm ở việc mở thêm bao nhiêu tài khoản hay tăng trưởng dư nợ bao nhiêu phần trăm, mà ở khả năng khai thác chiều sâu giá trị từ tệp khách hàng đã được tích lũy suốt nhiều năm. Khi độ phủ tài khoản ngân hàng đã tiến sát ngưỡng bão hòa, bài toán tăng trưởng buộc phải dịch chuyển từ "mở rộng quy mô" sang "nâng cao chất lượng", và đây chính là nền tảng thúc đẩy làn sóng đầu tư mạnh mẽ vào trí tuệ nhân tạo (AI) trong toàn ngành.

Nếu như giai đoạn trước, tăng trưởng tín dụng đóng vai trò là động cơ chính của lợi nhuận, thì hiện nay, dư địa mở rộng của biên lãi cho vay ngày càng thu hẹp. Điều này khiến các ngân hàng không còn nhiều lựa chọn ngoài việc tìm kiếm các nguồn thu bền vững hơn từ dịch vụ, trải nghiệm và mức độ gắn bó của khách hàng. Trong bối cảnh đó, kho dữ liệu giao dịch khổng lồ được tạo ra mỗi ngày không còn chỉ là "tài sản lưu trữ", mà trở thành đầu vào quan trọng để chuyển hóa thành doanh thu, nếu ngân hàng có đủ năng lực phân tích và khai thác.

Tái cấu trúc mô hình vận hành: từ quầy giao dịch sang dữ liệu

Vài năm trở lại đây đánh dấu một giai đoạn chuyển đổi mang tính nền tảng của ngành ngân hàng. Chi đầu tư cho công nghệ liên tục lập đỉnh, song song với đó là quá trình tái cấu trúc nhân sự diễn ra quyết liệt. Nhiều ngân hàng đã chủ động tinh giản các vị trí tại tuyến quầy, đóng cửa hoặc sáp nhập phòng giao dịch vật lý, đồng thời chuyển trọng tâm sang xây dựng năng lực dữ liệu và công nghệ số.

Sự dịch chuyển này không đơn thuần nhằm cắt giảm chi phí, mà phản ánh một thay đổi căn bản trong cách ngân hàng tiếp cận khách hàng. Tuyến đầu hiện nay không còn chỉ là quầy giao dịch, mà là toàn bộ hành trình khách hàng trên môi trường số, từ định danh, mở tài khoản, thanh toán, vay vốn, đầu tư cho tới chăm sóc sau bán hàng. Khi giao dịch không dùng tiền mặt tăng trưởng mạnh, với gần 18 tỷ giao dịch trong 9 tháng đầu năm và tổng giá trị vượt 260 triệu tỷ đồng, trải nghiệm và độ an toàn trên các kênh số trở thành yếu tố sống còn.

Đáng chú ý, khi biên lãi ròng (NIM) của toàn ngành giảm xuống khoảng 3,08% vào cuối quý III/2025, chiến lược "tăng trưởng bằng quy mô" bộc lộ rõ giới hạn. Trong điều kiện này, việc gia tăng thu nhập từ dịch vụ không chỉ là lựa chọn, mà là yêu cầu bắt buộc. Tuy nhiên, thu phí dịch vụ không thể bền vững nếu chỉ dựa vào tăng mức phí, mà phải dựa trên giá trị thực mà khách hàng cảm nhận được, như tiết kiệm thời gian, giảm sai sót, đảm bảo an toàn và được gợi ý đúng nhu cầu.

Đầu tư công nghệ: từ mở rộng hiện diện sang tối ưu tương tác

Ước tính trong năm 2024, tổng đầu tư cho công nghệ của ngành ngân hàng lên tới hơn 32.400 tỷ đồng, chiếm gần 15% tổng chi phí hoạt động. Con số này phản ánh sự chuyển dịch rõ rệt từ việc mở rộng hiện diện vật lý sang tối ưu hóa các tương tác số với khách hàng.

Khi gần 87% dân số từ 15 tuổi trở lên đã sở hữu tài khoản ngân hàng, dư địa tăng trưởng tự nhiên từ mở mới gần như đã cạn. Trong bối cảnh đó, chiến lược tăng trưởng buộc phải xoay trục sang khai thác sâu tệp khách hàng hiện hữu, thông qua cải thiện trải nghiệm, tăng mức độ sử dụng sản phẩm và kéo dài vòng đời khách hàng. Mục tiêu không chỉ là phục vụ nhiều khách hàng hơn, mà là phục vụ đúng hơn, từ đó nâng cao lợi nhuận trên mỗi khách hàng và giảm tỷ lệ rời bỏ.

Trước đây, hoạt động chăm sóc khách hàng chủ yếu mang tính phản ứng, xử lý sự cố phát sinh, trong khi dữ liệu bị phân mảnh theo từng kênh. Điều này khiến ngân hàng khó xây dựng được một bức tranh toàn diện về khách hàng, đặc biệt với những khách hàng sử dụng nhiều sản phẩm khác nhau. Sự thay đổi hiện nay đòi hỏi chăm sóc khách hàng phải được chuyên môn hóa theo phân khúc và hành vi, nơi công nghệ đảm nhiệm vai trò kết nối dữ liệu, còn con người tập trung vào tư vấn và xử lý các tình huống phức tạp.

AI và bài toán am hiểu khách hàng theo thời gian thực

Am hiểu khách hàng ngày nay không chỉ dừng lại ở thông tin định danh, mà là khả năng nắm bắt khách hàng đang ở đâu trong vòng đời tài chính, họ cần gì, đang đối mặt với rủi ro nào và sẽ phản hồi ra sao trước từng đề xuất cụ thể. Việc triển khai xác thực sinh trắc học đã giúp củng cố nền tảng định danh, đồng thời tạo điều kiện cho việc kết nối và phân tích dữ liệu hành vi một cách an toàn và chính xác hơn.

Khối lượng giao dịch không dùng tiền mặt tăng nhanh cũng đặt ra yêu cầu mới: phân tích theo thời gian thực. Điều này buộc ngân hàng phải đầu tư mạnh vào hạ tầng dữ liệu và AI để không bị tụt lại trong cuộc đua trải nghiệm. Tuy nhiên, phân tích sâu cũng đồng nghĩa với rủi ro cao hơn nếu xảy ra sai sót về bảo mật hoặc mô hình. Vì vậy, hoạt động am hiểu khách hàng cần được triển khai theo ba lớp song hành: quản trị dữ liệu – phân tích bằng AI – giám sát của con người.

Thực tế cho thấy, nhiều ngân hàng đã chuyển từ cách làm rời rạc sang xây dựng kho dữ liệu tập trung, chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu. Việc loại bỏ các tài khoản không hoạt động sau xác thực sinh trắc học giúp giảm nhiễu, từ đó nâng cao độ chính xác của các mô hình phân tích và phân khúc khách hàng.

AI không chỉ giúp ghi nhận những gì khách hàng đã làm, mà còn có khả năng dự đoán nhu cầu trong tương lai. Tuy nhiên, giá trị thực sự nằm ở tính ngữ cảnh của các đề xuất. Một gợi ý đúng thời điểm, đúng nhu cầu – như bảo hiểm chuyến đi sau khi mua vé máy bay – không chỉ nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, mà còn tạo cảm giác được thấu hiểu, điều mà các mô hình phục vụ thủ công khó có thể đạt được ở quy mô hàng triệu khách hàng.

Kết hợp công nghệ và con người trong phân khúc giá trị cao

Trong khi các kênh số phù hợp với phục vụ đại chúng, nhóm khách hàng giá trị cao lại đòi hỏi mức độ cá nhân hóa sâu hơn. Đây là nơi mô hình kết hợp giữa AI và con người phát huy hiệu quả rõ nét nhất. Hệ thống tự động giúp lọc tín hiệu, chuẩn bị kịch bản tư vấn, còn đội ngũ chuyên gia đảm nhận vai trò đánh giá rủi ro và đưa ra khuyến nghị phù hợp với mục tiêu tài chính dài hạn của từng khách hàng.

Mô hình này không chỉ giúp nâng cao năng suất tư vấn, mà còn đảm bảo trải nghiệm nhất quán giữa các kênh trực tuyến và trực tiếp – yếu tố ngày càng quan trọng trong việc giữ chân khách hàng có giá trị cao.

Sau một giai đoạn dài tăng trưởng dựa trên quy mô, năm 2025 có thể được xem là mốc chuyển mình của ngành ngân hàng, khi trọng tâm dịch chuyển sang tạo giá trị gia tăng cao từ cùng một tệp khách hàng đã được định hình. Nếu thực hiện đúng, trí tuệ nhân tạo sẽ không chỉ là công cụ tiết giảm chi phí, mà trở thành động lực tăng trưởng mới, dựa trên khả năng thấu hiểu và phục vụ khách hàng đúng lúc, đúng cách.