AI Bank – xu hướng tất yếu của ngân hàng số Việt Nam và bài toán “đi đường dài”

Trong khoảng 5 năm trở lại đây, ngân hàng số tại Việt Nam phát triển với tốc độ nhanh chưa từng có. Sự phổ cập của điện thoại thông minh, thanh toán không tiền mặt và hành vi tài chính số của người dân đã tạo điều kiện cho hàng loạt mô hình ngân hàng số, fintech ra đời. Tuy nhiên, cũng giống như nhiều thị trường khác trên thế giới, giai đoạn “tăng trưởng nóng” này đang dần khép lại.

Từ năm 2024–2025, thị trường bắt đầu chứng kiến sự phân hóa rõ rệt. Không phải ngân hàng số nào có nhiều người dùng cũng có thể vận hành hiệu quả. Chi phí thu hút khách hàng tăng cao, rủi ro tín dụng và gian lận ngày càng phức tạp, trong khi áp lực tuân thủ và an toàn hệ thống không ngừng gia tăng. Trong bối cảnh đó, câu hỏi lớn đặt ra là: đâu là mô hình ngân hàng số có thể tồn tại và phát triển bền vững trong dài hạn?

Câu trả lời đang dần nghiêng về mô hình AI Bank – nơi trí tuệ nhân tạo không chỉ đóng vai trò hỗ trợ, mà trở thành lõi vận hành của toàn bộ hệ thống ngân hàng.

Từ “ngân hàng số” đến “AI Bank”

Trên thực tế, phần lớn ngân hàng số tại Việt Nam hiện nay vẫn đang ở giai đoạn “digital bank” đúng nghĩa: số hóa các quy trình truyền thống như mở tài khoản, chuyển tiền, gửi tiết kiệm hay phát hành thẻ. AI, nếu có, thường chỉ được sử dụng ở một vài khâu riêng lẻ như chatbot chăm sóc khách hàng hay chấm điểm tín dụng cơ bản.

Trong khi đó, AI Bank là mô hình cao hơn, nơi AI được tích hợp xuyên suốt toàn bộ chuỗi giá trị ngân hàng: từ quản trị vận hành, quản trị rủi ro, phát triển sản phẩm đến cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Ở mô hình này, AI không còn là “công cụ hỗ trợ”, mà trở thành một phần của lực lượng lao động và hệ thống ra quyết định.

Sự khác biệt này đặc biệt quan trọng khi quy mô ngân hàng tăng nhanh. Một ngân hàng số với vài trăm nghìn người dùng có thể vận hành bằng quy trình bán tự động. Nhưng khi số lượng khách hàng lên tới hàng triệu, thậm chí hàng chục triệu, việc phụ thuộc quá nhiều vào con người sẽ khiến chi phí tăng vọt, đồng thời gia tăng rủi ro sai sót và gian lận.

Vì sao AI Bank trở thành xu hướng tất yếu?

Có ba yếu tố chính khiến AI Bank trở thành xu hướng không thể đảo ngược tại Việt Nam.

Thứ nhất, áp lực hiệu quả và chi phí. Giai đoạn “đốt tiền” để giành thị phần đang dần đi đến hồi kết. Nhà đầu tư và thị trường ngày càng quan tâm đến khả năng sinh lời, điểm hòa vốn và sức bền tài chính. AI cho phép tự động hóa hàng loạt quy trình, giảm chi phí vận hành trên mỗi khách hàng và cải thiện biên lợi nhuận – điều mà các mô hình ngân hàng số truyền thống khó đạt được ở quy mô lớn.

Thứ hai, độ phức tạp của rủi ro. Khi giao dịch số tăng nhanh, gian lận tài chính cũng trở nên tinh vi hơn, vượt xa khả năng kiểm soát thủ công. AI với khả năng xử lý dữ liệu lớn theo thời gian thực giúp ngân hàng phát hiện sớm các hành vi bất thường, từ đó giảm thiểu rủi ro và tổn thất.

Thứ ba, kỳ vọng ngày càng cao của người dùng. Người dùng trẻ không chỉ muốn giao dịch nhanh, mà còn muốn trải nghiệm thông minh, cá nhân hóa và phù hợp với bối cảnh tài chính của từng cá nhân. Điều này đòi hỏi ngân hàng phải hiểu sâu hành vi người dùng – điều chỉ có thể thực hiện hiệu quả khi AI được tích hợp ở cấp độ hệ thống.

Trong bức tranh chung đó, Cake by VPBank được xem là một trong những ngân hàng số hiếm hoi tại Việt Nam tiếp cận mô hình AI Bank ngay từ nền móng. Thay vì phát triển theo lộ trình “số hóa trước, AI sau”, Cake lựa chọn triết lý AI-first, coi AI là lõi vận hành ngay từ khi xây dựng hệ thống.

Điểm khác biệt đầu tiên của Cake nằm ở việc tự phát triển và làm chủ toàn bộ hạ tầng công nghệ, bao gồm cả core banking và core thẻ. Đây là lựa chọn khó và tốn kém, nhưng giúp ngân hàng chủ động trong việc tích hợp AI sâu vào từng quy trình, thay vì phải “vá” AI lên các hệ thống cũ.

Trên nền tảng đó, Cake triển khai hơn 100 mô hình AI cho các nghiệp vụ cốt lõi như eKYC, phê duyệt tín dụng, chăm sóc khách hàng, giám sát gian lận và thu hồi nợ. Hơn 700 “nhân viên AI” hoạt động liên tục 24/7, xử lý khối lượng công việc lớn với độ chính xác cao, góp phần giúp ngân hàng duy trì tốc độ tăng trưởng trong khi chi phí được kiểm soát chặt chẽ.

Một điểm đáng chú ý khác là việc Cake tự xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiếng Việt dành riêng cho lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Trong bối cảnh nhiều tổ chức lựa chọn sử dụng các mô hình AI phổ thông, cách tiếp cận này cho thấy nhận thức rõ ràng về đặc thù ngôn ngữ, hành vi tài chính và yêu cầu tuân thủ tại thị trường Việt Nam. AI trong ngân hàng không chỉ cần “thông minh”, mà còn phải “hiểu đúng” và “an toàn”.

Một trong những thước đo quan trọng nhất để đánh giá tính khả thi của mô hình AI Bank là hiệu quả kinh doanh. Trường hợp của Cake cho thấy AI không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà đã tạo ra tác động rõ rệt đến kết quả tài chính.

Năm 2024, Cake trở thành ngân hàng thuần số đầu tiên tại Việt Nam công bố có lợi nhuận EBITDA. Sang năm 2025, tổng thu nhập hoạt động tăng mạnh trong khi chi phí chỉ tăng ở mức kiểm soát, cho thấy hiệu quả rõ rệt của việc tự động hóa và tối ưu vận hành bằng AI. Trong bối cảnh trung bình một ngân hàng số trên thế giới cần khoảng 8 năm để hòa vốn, kết quả này cho thấy lợi thế của mô hình AI Bank khi được triển khai đúng cách.

Theo nhiều chuyên gia, giai đoạn 2025–2027 sẽ là thời kỳ thanh lọc mạnh của thị trường ngân hàng số tại Việt Nam. Những mô hình tăng trưởng dựa trên ưu đãi ngắn hạn và chi phí cao sẽ dần bộc lộ giới hạn. Ngược lại, các ngân hàng có nền tảng công nghệ vững, quản trị rủi ro dựa trên dữ liệu và khả năng mở rộng tốt sẽ có cơ hội bứt phá.

Trong bối cảnh đó, AI Bank không còn là lựa chọn “đi trước”, mà đang trở thành điều kiện cần để tồn tại. Tuy nhiên, không phải ngân hàng nào cũng có thể chuyển đổi sang mô hình này một cách dễ dàng, đặc biệt nếu nền tảng công nghệ ban đầu không được thiết kế cho AI.

Cake by VPBank, với lợi thế “sinh ra đã là ngân hàng số”, đang có vị trí thuận lợi trong cuộc chuyển dịch này. Việc tập trung củng cố nền móng trong năm 2025 được xem là bước chuẩn bị cho chu kỳ tăng tốc tiếp theo, khi thị trường bước vào giai đoạn ưu tiên hiệu quả và sức bền hệ thống.

Tương lai của AI Bank tại Việt Nam

Nhìn về dài hạn, AI Bank được dự báo sẽ trở thành mô hình chủ đạo của ngân hàng số tại Việt Nam trong 5–10 năm tới. Khi quy mô người dùng và giao dịch tiếp tục tăng, chỉ những ngân hàng có khả năng vận hành thông minh, an toàn và linh hoạt mới có thể đáp ứng được yêu cầu ngày càng cao của thị trường.

Trong bức tranh đó, Cake by VPBank đang đóng vai trò như một case study tiêu biểu cho hướng đi AI-first. Không phải vì ngân hàng này đi nhanh nhất, mà vì đã chọn đi “đúng cấu trúc” ngay từ đầu. Khi cuộc chơi chuyển từ tốc độ sang hiệu quả, từ số lượng sang chất lượng, mô hình AI Bank sẽ không còn là lợi thế cạnh tranh, mà là tiêu chuẩn mới của ngành ngân hàng số Việt Nam.

Tường Vy