AI sẽ viết lại ngành tài chính như thế nào?

AI đã bước ra khỏi phòng thí nghiệm

Chỉ vài năm trước, AI vẫn được xem là một công nghệ của tương lai. Hầu hết các cuộc thảo luận xoay quanh khả năng xử lý ngôn ngữ, sức mạnh tính toán hay những dự báo về việc máy móc sẽ thay thế con người. Nhưng tại Vietnam Investment Forum 2026 Summer Summit, không khí thảo luận đã khác. AI không còn là một khái niệm công nghệ mang tính trình diễn. AI đang trở thành công cụ vận hành thực tế bên trong các ngân hàng, công ty chứng khoán và tổ chức tài chính.

Tại SSI, AI đã được đưa vào hoạt động tư vấn và chăm sóc khách hàng. Theo ông Phạm Lưu Hưng, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Tư vấn đầu tư SSI, điều đáng chú ý là rào cản lớn nhất hiện nay không còn nằm ở phía lãnh đạo doanh nghiệp.

Trong nhiều năm, các dự án chuyển đổi số thường gặp khó khăn vì ban lãnh đạo chưa sẵn sàng đầu tư hoặc chưa nhìn thấy hiệu quả. Nhưng với AI, câu chuyện đã thay đổi. Áp lực triển khai hiện nay lại xuất hiện nhiều hơn ở cấp quản lý trung gian - những người trực tiếp phải thay đổi cách làm việc, quy trình vận hành và mô hình quản trị.

Theo ông Hưng, AI đang giúp tự động hóa nhiều công việc trước đây cần lượng lớn nhân sự xử lý thủ công. Tuy nhiên, điều đó không đồng nghĩa AI sẽ thay thế con người: “AI chỉ giúp chúng ta thay đổi phương thức làm việc; còn trách nhiệm cuối cùng vẫn phải thuộc về con người”.

Đó cũng là quan điểm được nhiều diễn giả đồng tình. Trong lĩnh vực tài chính, sai số đôi khi không chỉ là một lỗi kỹ thuật. Một quyết định tín dụng sai, một khuyến nghị đầu tư thiếu chính xác hay một đánh giá rủi ro không đầy đủ đều có thể dẫn đến những tổn thất lớn. Bởi vậy, AI có thể hỗ trợ ra quyết định, nhưng trách nhiệm cuối cùng vẫn phải thuộc về con người.

Ở góc độ triển khai thực tế, ông Bùi Xuân Trường, Giám đốc Nhà máy số TPBank cho biết ngân hàng không tiếp cận AI như một dự án công nghệ đơn lẻ mà xem đây là một phần trong chiến lược chuyển đổi mô hình vận hành. Thay vì xây dựng những kế hoạch kéo dài nhiều năm với chi phí lớn, TPBank lựa chọn cách tiếp cận từng bước nhỏ, triển khai các dự án có thể đo lường hiệu quả rõ ràng. Một trong những quyết định đáng chú ý là phổ cập trợ lý AI cho toàn bộ nhân viên.

Theo ông Trường, kết quả bước đầu đã thể hiện khá rõ. Trong hai năm qua, năng suất lao động tại TPBank tăng khoảng 64%, thể hiện qua mức lợi nhuận tạo ra trên mỗi nhân viên. Con số này cho thấy AI đang tạo ra những thay đổi rất cụ thể đối với hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp tài chính, thay vì chỉ dừng lại ở những câu chuyện công nghệ mang tính lý thuyết.

Cuộc đua thực sự nằm ở dữ liệu

Dù AI đang phát triển rất nhanh, nhiều chuyên gia cho rằng phần lớn thị trường hiện vẫn đang nhìn AI theo hướng đơn giản hóa. Người ta thường tập trung vào chatbot, AI Agent hay các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nhưng lại ít chú ý tới nền tảng quan trọng nhất đứng phía sau: dữ liệu.

Theo ông Trần Ngọc Báu, Chủ tịch HĐQT kiêm Tổng giám đốc WiGroup, một trong những ngộ nhận phổ biến hiện nay là cho rằng càng nhiều dữ liệu thì AI càng thông minh. Trong thực tế, điều đó không hoàn toàn đúng. AI hiện nay có thể được hình dung giống như một nhà văn rất giỏi. Công nghệ này có thể đọc, tổng hợp và trình bày thông tin với tốc độ vượt xa con người. Nhưng cũng giống như một nhà văn, AI chỉ có thể viết tốt khi được cung cấp nguồn tư liệu chất lượng.

Điểm yếu lớn nhất của AI hiện nay vẫn là hiện tượng “ảo giác” (hallucination), tức đưa ra những kết luận nghe có vẻ hợp lý nhưng thực tế không chính xác. Trong các lĩnh vực như sáng tạo nội dung, hiện tượng này có thể không quá nghiêm trọng. Nhưng trong tài chính, nơi các quyết định đầu tư được xây dựng trên từng con số và từng giả định, sai lệch nhỏ cũng có thể dẫn đến hậu quả lớn. Đó là lý do ông Báu cho rằng tương lai của ngành tài chính sẽ không thuộc về những tổ chức sở hữu nhiều dữ liệu nhất.

“Điều cần thiết không phải là Big Data mà là Deep Data”, ông Báu nói.

Khái niệm Deep Data được ông giải thích là những bộ dữ liệu đã được chuẩn hóa, được gắn với tri thức chuyên môn và có khả năng giúp AI hiểu đúng ngữ cảnh thay vì chỉ xử lý thông tin ở bề mặt. Nếu Big Data là câu chuyện của số lượng, thì Deep Data là câu chuyện của chất lượng. Sự khác biệt này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực đầu tư. Một hệ thống AI có thể đọc hàng triệu trang báo cáo tài chính trong thời gian rất ngắn. Nhưng để hiểu được vì sao lợi nhuận của doanh nghiệp tăng hay giảm, đâu là yếu tố mang tính chu kỳ, đâu là yếu tố bất thường, AI vẫn cần được hỗ trợ bởi các hệ thống tri thức chuyên sâu.

Theo ông Báu, đó cũng là lý do vai trò của các chuyên gia phân tích sẽ không biến mất trong kỷ nguyên AI. Trái lại, khi dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng, nhu cầu chuyển hóa dữ liệu thành tri thức lại càng tăng lên. Nói cách khác, AI không làm giảm giá trị của chuyên môn. AI chỉ làm thay đổi cách chuyên môn được sử dụng.

Từ cắt giảm chi phí tới tạo ra doanh thu

Một trong những điểm thú vị nhất của phiên thảo luận là cách các diễn giả nhìn nhận về giá trị kinh tế của AI. Trong giai đoạn đầu, hầu hết doanh nghiệp tiếp cận AI với mục tiêu cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành. Điều này hoàn toàn dễ hiểu. Nếu AI có thể thay thế một phần công việc thủ công, tự động hóa quy trình hoặc giảm thời gian xử lý hồ sơ, doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được chi phí nhân sự và vận hành.

Nhưng theo ông Phạm Lưu Hưng, đó mới chỉ là bước khởi đầu: “Tác động đầu tiên của AI là tiết giảm chi phí. Nhưng điều thị trường quan tâm cuối cùng vẫn là AI có tạo ra doanh thu hay không”.

Đây có thể là điểm phân định giữa những doanh nghiệp ứng dụng AI thành công và những doanh nghiệp chỉ dừng lại ở mức thử nghiệm. Trong dài hạn, thị trường sẽ không định giá cao doanh nghiệp chỉ vì tiết kiệm được chi phí. Và điều được nhà đầu tư quan tâm hơn là AI có giúp doanh nghiệp mở rộng thị trường, tạo ra sản phẩm mới hay xây dựng nguồn doanh thu mới hay không.

Ở góc độ này, lĩnh vực đầu tư và quản lý tài sản có thể là nơi chứng kiến sự thay đổi mạnh nhất. Theo ông Vũ Hữu Điền, Chủ tịch điều hành HD Securities, đồng thời là Chủ tịch Fintech AI, AI đang mở ra khả năng cá nhân hóa dịch vụ đầu tư ở quy mô chưa từng có. Trước đây, những dịch vụ tư vấn đầu tư chuyên sâu thường chỉ dành cho khách hàng tổ chức hoặc nhóm khách hàng sở hữu tài sản lớn. Nhưng với AI, mỗi nhà đầu tư có thể sở hữu một “trợ lý tài chính” riêng.

Hệ thống có thể phân tích khẩu vị rủi ro, mục tiêu tài chính, lịch sử giao dịch và hành vi đầu tư của từng khách hàng để đưa ra những gợi ý phù hợp. Điều này đồng nghĩa nhiều dịch vụ từng được xem là cao cấp có thể được phổ cập tới số đông nhà đầu tư. Tuy nhiên, theo ông Điền, AI vẫn có những giới hạn nhất định. Các mô hình AI thường hoạt động hiệu quả khi thế giới vận hành theo những quy luật đã từng xuất hiện trong dữ liệu lịch sử.

Nhưng những cú sốc như chiến tranh, biến động địa chính trị, thuế quan hay các thay đổi chính sách bất ngờ lại là câu chuyện khác. Trong những tình huống đó, kinh nghiệm, trực giác và khả năng đánh giá của con người vẫn giữ vai trò đặc biệt quan trọng.

Có thể nói, AI sẽ thay đổi cách ngành tài chính vận hành. AI sẽ giúp doanh nghiệp làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn và mở ra nhiều mô hình kinh doanh mới. Nhưng cuộc đua lớn nhất có thể không nằm ở việc ai sở hữu mô hình AI mạnh hơn. Trong dài hạn, lợi thế cạnh tranh nhiều khả năng sẽ thuộc về những tổ chức hiểu dữ liệu sâu hơn, hiểu khách hàng rõ hơn và biết cách kết hợp giữa công nghệ với tri thức chuyên môn.

Bởi trong ngành tài chính, thứ tạo ra giá trị cuối cùng không phải là một thuật toán, mà là chất lượng của quyết định được đưa ra từ thuật toán đó.

Nhuệ Mẫn