AI Agent: Xu hướng công nghệ mới, thực tiễn quốc tế và giải pháp áp dụng trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

Tóm tắt: Bài viết phân tích xu hướng ứng dụng trợ lý trí tuệ nhân tạo, hay còn gọi là tác nhân trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence Agent - AI Agent) trong ngành Ngân hàng toàn cầu, đánh giá thực tiễn thành công từ các thị trường phát triển, đồng thời đề xuất các giải pháp cụ thể để các ngân hàng Việt Nam triển khai công nghệ này một cách hiệu quả. Dựa trên các nguồn dữ liệu uy tín như Báo cáo của Công ty Deloitte (2025), Công ty McKinsey (2025) và Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2025), kết hợp với phân tích thực trạng ứng dụng AI Agent tại các ngân hàng Việt Nam để bảo đảm tính khoa học, cập nhật và thực tiễn. Qua đó, nghiên cứu không chỉ đóng góp vào việc nâng cao nhận thức về AI Agent mà còn cung cấp một lộ trình khả thi để ngành Ngân hàng Việt Nam vươn lên trong kỷ nguyên số hóa.

Từ khóa: AI Agent, xu hướng công nghệ mới, kỷ nguyên số hóa.

AI AGENT: NEW TECHNOLOGY TRENDS, INTERNATIONAL PRACTICES
AND SOLUTIONS APPLIED TO VIETNAMESE BANKING INDUSTRY

Abstract: The article analyzes the trend of applying Artificial Intelligence Agent (AI Agents) to the global banking industry, evaluates successful practices in developed markets, and proposes specific solutions for Vietnamese commercial banks to effectively implement this technology. Drawing on credible data sources such as Deloitte's reports (2025), McKinsey (2025), the Bank for International Settlements (BIS, 2025), combined with an analysis of the current situation of AI Agent application in Vietnam, the article ensures scientific rigor, timeliness and practicality. In doing so, the article not only contributes to raising awareness about AI Agents but also provides a feasible roadmap for Vietnamese banking industry to advance in digital era.

Keywords: AI Agent, new technology trend, digital era.

AI Agent đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng, mang lại giá trị vượt trội so với các công nghệ trước đây (Ảnh minh họa; Nguồn: Internet)

1. Mở đầu

Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0 diễn ra mạnh mẽ và chuyển đổi số trở thành xu thế tất yếu trên toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (AI) đã khẳng định vai trò là một trong những công nghệ cốt lõi định hình tương lai của ngành Ngân hàng. Từ việc tối ưu hóa các quy trình vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng, đến quản lý rủi ro và phát hiện gian lận, AI không chỉ mang lại hiệu quả vượt trội mà còn mở ra những cơ hội đột phá trong cách thức hoạt động của các tổ chức tài chính. Trong số các tiến bộ của AI, AI Agent - các tác nhân trí tuệ nhân tạo tự trị, thông minh, có khả năng học hỏi và ra quyết định độc lập - đang nổi lên như một bước ngoặt quan trọng, hứa hẹn thay đổi sâu sắc đối với lĩnh vực ngân hàng. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ thực hiện các tác vụ đơn giản hoặc phân tích dữ liệu theo kịch bản cố định, AI Agent sở hữu khả năng xử lý các quy trình phức tạp, tương tác đa kênh với khách hàng thông qua ứng dụng di động, website, hoặc thậm chí thiết bị IoT, đồng thời tự điều chỉnh hiệu suất dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Trên phạm vi toàn cầu, các ngân hàng hàng đầu như Bank of America, JPMorgan Chase, ING hay Ant Group đã tiên phong ứng dụng AI Agent và đạt được những kết quả ấn tượng. Chẳng hạn, Erica - AI Agent của Bank of America - không chỉ hỗ trợ hàng triệu khách hàng mà còn dự đoán nhu cầu tài chính cá nhân, trong khi hệ thống COIN của JPMorgan Chase tiết kiệm hàng trăm nghìn giờ lao động mỗi năm. Những thành tựu này cho thấy tiềm năng to lớn của AI Agent trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Đây là cơ hội để các ngân hàng Việt Nam học hỏi từ kinh nghiệm quốc tế, xây dựng chiến lược phù hợp nhằm tận dụng công nghệ này trong quá trình chuyển đổi số.

2. Tổng quan về AI Agent và ứng dụng trong lĩnh vực ngân hàng

2.1. AI Agent là gì?

AI Agent là thế hệ công nghệ AI tiên tiến, được thiết kế để hoạt động tự trị và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp mà không cần sự giám sát liên tục của con người. Khác biệt cơ bản so với các mô hình AI truyền thống như học máy (Machine Learning) hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đơn thuần, AI Agent tích hợp một loạt công nghệ hiện đại như học sâu (Deep Learning), phân tích dữ liệu lớn (Big Data analytics) và khả năng ra quyết định theo thời gian thực. Theo báo cáo của McKinsey (2025), AI Agent được định nghĩa bởi ba đặc điểm chính:

Một là, tự động hóa thông minh: AI Agent có thể xử lý các quy trình đa bước, từ phân tích dữ liệu đến thực thi hành động, mà không cần lập trình chi tiết cho từng giai đoạn. Ví dụ, một AI Agent có thể tự động phê duyệt khoản vay dựa trên hồ sơ khách hàng mà không cần nhân viên can thiệp.

Hai là, khả năng học hỏi: AI Agent tự cải thiện hiệu suất thông qua việc học từ dữ liệu mới và phản hồi từ môi trường, giúp chúng thích nghi với các tình huống thay đổi.

Ba là, tương tác đa kênh: AI Agent giao tiếp với khách hàng qua nhiều nền tảng như ứng dụng di động, website, email, hoặc thậm chí các thiết bị IoT, mang lại trải nghiệm liền mạch và cá nhân hóa.

Sự phát triển của AI Agent được thúc đẩy bởi nhu cầu ngày càng tăng về tự động hóa và cá nhân hóa trong ngành tài chính. Chúng không chỉ thay thế các công việc lặp lại mà còn hỗ trợ con người trong việc ra quyết định chiến lược, từ quản lý danh mục đầu tư đến phát hiện gian lận.

Theo Statista - Công ty nghiên cứu thị trường (Đức), giá trị thị trường của AI Agent trong lĩnh vực tài chính toàn cầu đã tăng từ 10 tỉ USD năm 2023 lên 12,5 tỉ USD vào đầu năm 2025, phản ánh mức độ quan tâm ngày càng lớn từ các tổ chức tài chính.

2.2. Ứng dụng của AI Agent trong lĩnh vực ngân hàng

AI Agent đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực ngân hàng, mang lại giá trị vượt trội so với các công nghệ trước đây. Dưới đây là các lĩnh vực ứng dụng chính:

Thứ nhất, về dịch vụ khách hàng: Các AI Agent đã thay đổi cách các ngân hàng tương tác với khách hàng. Chúng không chỉ trả lời các câu hỏi cơ bản như kiểm tra số dư tài khoản mà còn phân tích lịch sử giao dịch để đưa ra gợi ý tài chính cá nhân hóa, chẳng hạn như nhắc nhở tiết kiệm hoặc đề xuất sản phẩm đầu tư.

Thứ hai, về quản lý rủi ro: AI Agent phân tích dữ liệu giao dịch theo thời gian thực để phát hiện các hành vi bất thường, chẳng hạn như gian lận thẻ tín dụng hoặc rửa tiền. Một nghiên cứu của BIS (2025) chỉ ra rằng, các ngân hàng sử dụng AI Agent trong quản lý rủi ro đã giảm 35% tổn thất tài chính do gian lận so với các hệ thống truyền thống.

Thứ ba, về tự động hóa quy trình: AI Agent được ứng dụng trong các quy trình như xử lý hồ sơ vay, xác minh danh tính (KYC) và tối ưu hóa danh mục đầu tư. Ví dụ, hệ thống COIN của JPMorgan Chase tự động phân tích hàng nghìn tài liệu hợp đồng mỗi năm, giảm thời gian xử lý từ vài tuần xuống còn vài giờ, tiết kiệm đáng kể chi phí lao động.

Thứ tư, về tư vấn tài chính: AI Agent có thể đóng vai trò như cố vấn tài chính ảo, cung cấp các khuyến nghị đầu tư dựa trên dữ liệu thị trường và hồ sơ khách hàng, giúp tăng hiệu suất danh mục đầu tư của khách hàng cá nhân.

Theo Deloitte (2025), thị trường AI Agent trong ngành tài chính được dự đoán sẽ đạt giá trị 18 tỉ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng hằng năm (CAGR) là 23%. Tiềm năng này xuất phát từ khả năng giảm chi phí vận hành, nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường khả năng cạnh tranh của các ngân hàng. Tuy nhiên, việc triển khai AI Agent cũng đối mặt với thách thức như chi phí đầu tư ban đầu cao, yêu cầu dữ liệu chất lượng lớn và rủi ro về bảo mật thông tin. Những yếu tố này đòi hỏi các ngân hàng phải có chiến lược rõ ràng và sự hỗ trợ từ chính sách quản lý để khai thác tối đa lợi ích của công nghệ này.

3. Thực tiễn quốc tế về ứng dụng AI Agent trong lĩnh vực ngân hàng

3.1. Mỹ: Mỹ là thị trường tiên phong trong việc ứng dụng AI Agent, đặc biệt là các ngân hàng lớn dẫn đầu xu hướng như Bank of America, Ngân hàng JPMorgan Chase.

Bank of America đã ra mắt hệ thống AI Agent Erica vào năm 2018 và liên tục được nâng cấp, tính đến tháng 3/2025, hệ thống này đã hỗ trợ hơn 35 triệu khách hàng. Erica không chỉ trả lời các câu hỏi cơ bản như tra cứu số dư mà còn dự đoán nhu cầu tài chính, chẳng hạn như cảnh báo khách hàng về chi tiêu vượt ngân sách hoặc gợi ý các khoản tiết kiệm. Erica đã tăng mức độ hài lòng của khách hàng lên 32%, đồng thời giảm 40% khối lượng công việc cho nhân viên chăm sóc khách hàng. Ngoài ra, Bank of America đã tích hợp Erica với các thiết bị IoT như loa thông minh, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch bằng giọng nói - một bước tiến trong trải nghiệm ngân hàng số.

Với Ngân hàng JPMorgan Chase, hệ thống COIN (Contract Intelligence) là một ví dụ điển hình về tự động hóa quy trình. Được JPMorgan Chase triển khai từ năm 2017 và nâng cấp vào năm 2024, COIN đã sử dụng AI Agent để phân tích hơn 15.000 tài liệu hợp đồng mỗi năm, tiết kiệm 400.000 giờ lao động và giảm thiểu sai sót pháp lý xuống dưới 1%. Hệ thống này không chỉ dừng lại ở phân tích mà còn tự động cập nhật các điều khoản hợp đồng dựa trên thay đổi quy định pháp luật, thể hiện khả năng học hỏi vượt trội của AI Agent.

3.2. Châu Âu: Tại châu Âu, các ngân hàng tập trung vào việc ứng dụng AI Agent để nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa dịch vụ, một số ngân hàng điển hình như:

Ngân hàng ING (Hà Lan) đã triển khai AI Agent trong giao dịch thuật toán và tư vấn đầu tư từ năm 2023, với kết quả đáng chú ý vào quý I/2025. Hệ thống này sử dụng dữ liệu thị trường thời gian thực để đưa ra các khuyến nghị đầu tư cá nhân hóa, giúp tăng hiệu suất danh mục đầu tư của khách hàng lên 22%. Ngoài ra, ING còn ứng dụng AI Agent trong quản lý rủi ro tín dụng, giảm tỉ lệ nợ xấu xuống 1,5% - mức thấp nhất trong 5 năm qua. Sự thành công của ING cho thấy tiềm năng của AI Agent trong việc kết hợp giữa tự động hóa và ra quyết định chiến lược.

Barclays - công ty chuyên điều hành dịch vụ tài chính trên toàn thế giới của Anh, đã giới thiệu một AI Agent hỗ trợ giao dịch tài chính vào năm 2024, cho phép xử lý hơn 500.000 giao dịch mỗi ngày với độ chính xác 99,8%. Hệ thống này đã giảm 20% chi phí giao dịch và tăng tốc độ xử lý lên gấp 3 lần so với phương pháp thủ công.

3.3. Trung Quốc: Trung Quốc nổi bật với quy mô ứng dụng AI Agent trong các nền tảng tài chính số, điển hình như Công ty công nghệ tài chính Trung Quốc Ant Group và Ngân hàng số WeBank.

Tính đến tháng 02/2025, hệ thống AI Agent của Ant Group xử lý hơn 1,2 tỉ giao dịch mỗi ngày, giảm 32% chi phí vận hành nhờ tự động hóa quy trình thanh toán và phát hiện gian lận. Đặc biệt, AI Agent của Ant Group có khả năng phân tích hành vi giao dịch để phát hiện gian lận trong vòng 0,1 giây, nhanh hơn 50% so với các hệ thống AI truyền thống. Ngoài ra, Ant Group còn sử dụng AI Agent để tối ưu hóa các khoản vay vi mô, phê duyệt hơn 80% hồ sơ trong vòng 5 phút - một thành tựu đáng kể trong lĩnh vực tài chính bao trùm.

WeBank, ngân hàng số lớn nhất Trung Quốc đã triển khai AI Agent trong quản lý tín dụng cá nhân, tính đến đầu năm 2025, đã có hơn 200 triệu khách hàng được phục vụ. Hệ thống này tự động phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, lịch sử giao dịch và hành vi tiêu dùng để đánh giá rủi ro tín dụng, đạt độ chính xác 95%.

Việc ứng dụng AI Agent vào hoạt động ngân hàng của một số quốc gia trên thế giới đã cung cấp nhiều kinh nghiệm thực tiễn quý giá cho Việt Nam, cụ thể như: (i) Về đầu tư hạ tầng dữ liệu: Các ngân hàng đều xây dựng hệ thống dữ liệu lớn (Big Data) đồng bộ, bảo đảm nguồn dữ liệu chất lượng cao cho AI Agent, trong đó, 70% ngân hàng thành công với AI Agent có kho dữ liệu tập trung; (ii) Về đào tạo nhân lực: Các ngân hàng đã đầu tư mạnh vào đào tạo nhân viên, với các chương trình nội bộ giúp 60% nhân sự hiểu rõ cách vận hành AI Agent (Deloitte, 2025); (iii) Về khung pháp lý: Mỹ và châu Âu đã ban hành các quy định như Đạo luật Bảo mật AI (2024) và Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR - cập nhật 2025), tạo môi trường thuận lợi cho việc ứng dụng AI Agent mà không vi phạm quyền riêng tư; (iv) Về hợp tác công nghệ: Các ngân hàng thường hợp tác với các tập đoàn như IBM, Google hoặc Tencent để giảm chi phí triển khai, một mô hình mà Việt Nam có thể học hỏi.

Về xu hướng ứng dụng AI Agent hiện nay, theo Báo cáo của Deloitte, 68% ngân hàng toàn cầu đã tăng đầu tư vào AI Agent trong năm 2024, đạt lợi nhuận trung bình tăng 18% nhờ tự động hóa. McKinsey dự báo, AI Agent sẽ đóng góp 1,5 nghìn tỉ USD vào ngành tài chính toàn cầu đến năm 2030, chiếm 25% giá trị gia tăng. Báo cáo tháng 3/2025 của BIS cũng cho biết, khoảng 45% ngân hàng trung ương trên thế giới đã cập nhật quy định về AI.

4. Ứng dụng AI Agent vào hoạt động ngân hàng tại Việt Nam - Một số thách thức đặt ra

4.1. Thực trạng ứng dụng AI Agent tại các ngân hàng Việt Nam

Hiện nay, tại Việt Nam, hệ thống ngân hàng đã bắt đầu ứng dụng AI trong một số lĩnh vực, nhưng mức độ triển khai còn hạn chế, chủ yếu giới hạn ở các giải pháp AI cơ bản như Chatbot đơn giản hoặc phân tích tín dụng truyền thống. Theo khảo sát của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN, 2025), hiện mới chỉ có 15% NHTM ứng dụng AI đạt mức độ trung bình trở lên và chưa có ngân hàng nào triển khai AI Agent ở quy mô lớn. Một số ngân hàng đã và đang triển khai ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng như:

NHTM cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank): Là ngân hàng tiên phong với Chatbot và phân tích dữ liệu, ứng dụng AI trong ngân hàng Vietcombank được thể hiện qua Chatbot hoạt động 24/7, hỗ trợ khách hàng tra cứu số dư, lịch sử giao dịch và giải đáp thắc mắc mà không cần nhân viên trực tiếp. Theo báo cáo từ Vietcombank năm 2023, Chatbot này xử lý hơn 500.000 yêu cầu mỗi tháng, giảm 25% khối lượng công việc của tổng đài. Ngoài ra, AI còn phân tích dữ liệu khách hàng để gợi ý các sản phẩm tài chính như khoản vay cá nhân hay thẻ tín dụng, giúp tăng 15% doanh thu từ dịch vụ cá nhân hóa trong năm qua. Tính đến tháng 3/2025, Chatbot của Vietcombank đã xử lý hơn 2 triệu yêu cầu, song con số này mới đáp ứng được 70% nhu cầu cơ bản của khách hàng.

NHTM cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank): Ngân hàng này sử dụng AI trong phân tích tín dụng để đánh giá hồ sơ vay vốn, rút ngắn thời gian xử lý từ 3 ngày xuống còn 6 giờ. Dù vậy, hệ thống chưa tích hợp AI Agent tự trị, chủ yếu dựa vào các thuật toán học máy truyền thống. Theo Techcombank (2025), công nghệ này đã tăng 15% hiệu suất phê duyệt tín dụng, nhưng chưa tối ưu hóa toàn bộ quy trình.

NHTM cổ phần Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), NHTM cổ phần Sài Gòn Thương Tín (Sacombank) và NHTM cổ phần Quân đội (MB): Đã áp dụng AI trong phân tích dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện giao dịch bất thường. Bên cạnh đó, các ngân hàng khác như NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), NHTM cổ phần Tiên Phong (TPBank) cũng đã triển khai Chatbot trên những nền tảng khác nhau để nâng cao trải nghiệm cho khách hàng.

Mặc dù đã có sự chuyển mình trong nhận thức và ứng dụng AI Agent vào hoạt động ngân hàng, tuy nhiên, thực tế cho thấy, các ngân hàng Việt Nam vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi số, đồng thời có sự chênh lệch rõ rệt giữa các ngân hàng quy mô lớn và nhỏ. Các ngân hàng có quy mô lớn thường có nguồn lực tài chính mạnh để thử nghiệm AI, trong khi các ngân hàng có quy mô nhỏ hơn thường phụ thuộc vào giải pháp truyền thống hoặc thuê ngoài từ các công ty công nghệ như FPT hay Viettel.

Sự trì hoãn trong việc ứng dụng AI Agent tại các ngân hàng Việt Nam không chỉ phản ánh sự hạn chế về công nghệ so với các quốc gia dẫn đầu như Mỹ, Singapore hay Trung Quốc, mà còn đặt ra thách thức lớn cho ngành Ngân hàng Việt Nam trong việc bắt kịp xu hướng toàn cầu.

4.2. Thách thức

Việc triển khai ứng dụng AI Agent tại các ngân hàng Việt Nam đang đối mặt với những thách thức sau:

Thứ nhất, thách thức về hạ tầng dữ liệu: Dữ liệu ngân hàng tại Việt Nam thường phân mảnh, lưu trữ trên nhiều hệ thống khác nhau và thiếu đồng bộ. Hơn 65% ngân hàng Việt Nam chưa có kho dữ liệu tập trung (theo Tạp chí Tài chính, 2025), trong khi thói quen sử dụng tiền mặt chiếm 68% giao dịch (theo Ngân hàng Thế giới, 2025), làm giảm lượng dữ liệu số hóa cần thiết cho AI Agent.

Thứ hai, thiếu nhân lực chuyên môn: Tính đến tháng 3/2025, số lượng chuyên gia AI tại Việt Nam chỉ khoảng 12.000 người, tập trung chủ yếu ở các công ty công nghệ lớn như Viettel hay FPT (theo Bộ Khoa học và Công nghệ, 2025). Các ngân hàng phải cạnh tranh khốc liệt để thu hút nhân tài, dẫn đến chi phí đào tạo cao.

Thứ ba, khung pháp lý chưa rõ ràng: Các quy định về bảo mật dữ liệu và trách nhiệm pháp lý của AI vẫn trong giai đoạn xây dựng. Luật An toàn Thông tin Mạng năm 2015 chưa được cập nhật để điều chỉnh các công nghệ như AI Agent, gây khó khăn trong việc đảm bảo quyền riêng tư và trách nhiệm giải trình.

Thứ tư, khoảng cách quốc tế: Theo Chỉ số Sẵn sàng AI 2024, Việt Nam xếp thứ 53 toàn cầu¹, mặc dù đã có sự cải thiện đáng kể thứ hạng đầu vào đổi mới sáng tạo (tăng 4 bậc so với năm 2023), song Việt Nam vẫn có khoảng cách xa so với Singapore (thứ 2) và Thái Lan (thứ 30).

5. Khuyến nghị giải pháp ứng dụng AI Agent cho các ngân hàng Việt Nam

Thứ nhất, đầu tư hạ tầng dữ liệu. Hạ tầng dữ liệu là yếu tố cốt lõi để triển khai AI Agent. Hiện tại, chỉ khoảng 20% ngân hàng Việt Nam có kho dữ liệu tập trung (NHNN, 2025). Các giải pháp bao gồm: (i) Xây dựng kho dữ liệu tập trung: NHNN cần nghiên cứu, chỉ đạo các NHTM phối hợp thiết lập một hệ thống dữ liệu chung, tích hợp thông tin khách hàng, giao dịch và tín dụng. Mô hình của Ant Group cho thấy một kho dữ liệu tập trung có thể giảm 35% chi phí xử lý dữ liệu và tăng hiệu quả phân tích lên 50%; (ii) Ứng dụng công nghệ đám mây: Sử dụng các nền tảng điện toán đám mây của Công ty Amazon Web Services (AWS) hoặc Google Cloud để lưu trữ và xử lý dữ liệu, giảm 30 - 40% chi phí đầu tư ban đầu (Deloitte, 2025). Vietcombank có thể thử nghiệm đám mây để nâng cấp chatbot thành AI Agent tự học, dự kiến tăng 20% hiệu suất dịch vụ khách hàng; (iii) Số hóa giao dịch: Khuyến khích khách hàng chuyển sang giao dịch số thông qua ưu đãi như miễn phí chuyển khoản hoặc lãi suất cao hơn cho tài khoản số, nhằm tăng dữ liệu đầu vào cho AI Agent.

Thứ hai, đào tạo nhân lực. Để nâng cao chất lượng nguồn nhân lực đáp ứng cho yêu cầu chuyển đổi số và ứng dụng AI Agent, ngành Ngân hàng cần hợp tác với các trường đại học chuyên ngành công nghệ thông tin như: Đại học Bách Khoa Hà Nội phối hợp với Đại học Công nghệ Thông tin (UIT) và để xây dựng chương trình đào tạo chuyên sâu. Một chương trình thực tập 6 tháng có thể đào tạo 50 - 100 chuyên gia mỗi năm; tổ chức các khóa học ngắn hạn, đào tạo nội bộ khoảng 3 - 6 tháng về vận hành AI Agent (Techcombank đã triển khai chương trình này vào năm 2025, mục tiêu giúp 25% nhân viên công nghệ hiểu rõ AI). Bên cạnh đó, các ngân hàng có thể thuê chuyên gia, hợp tác với các Tập đoàn FPT hoặc Tập đoàn Viettel để tận dụng nhân sự sẵn có, giảm áp lực đào tạo trong giai đoạn đầu (từ tháng 01/2025, Viettel AI cũng đã triển khai cung cấp giải pháp AI Agent cho các doanh nghiệp).

Thứ ba, xây dựng lộ trình thử nghiệm từng bước: Để triển khai AI Agent, các ngân hàng cần xây dựng lộ trình rõ ràng: Giai đoạn 1 - Chatbot nâng cao: Bắt đầu với các AI Agent đơn giản như Erica, tập trung vào dịch vụ khách hàng; giai đoạn 2 - Quản lý rủi ro: Mở rộng sang phát hiện gian lận và đánh giá tín dụng, giảm tỉ lệ gian lận trong giao dịch trực tuyến; giai đoạn 3 - Tối ưu hóa quy trình: Áp dụng AI Agent trong KYC và quản lý danh mục đầu tư, góp phần tiết kiệm chi phí vận hành.

Thứ tư, tăng cường hợp tác quốc tế: Hợp tác là chìa khóa để bắt kịp xu hướng công nghệ của thế giới. Các ngân hàng cần đẩy mạnh việc liên kết với tập đoàn công nghệ lớn như Intel, Microsoft hoặc Viettel Solutions để triển khai nền tảng AI Agent; bên cạnh đó cần tăng cường trao đổi kinh nghiệm và tham gia mạng lưới khu vực để kết nối với các ngân hàng quốc tế, thông qua hội thảo hoặc chương trình đối tác để tiếp cận công nghệ và quy trình tốt nhất và áp dụng mô hình phù hợp vào thực tiễn của Việt Nam.

Thứ năm, dự báo tác động khi triển khai AI Agent: Bên cạnh những tác động tích cực khi triển khai thành công AI Agent như giảm chi phí vận hành, tăng sự hài lòng của khách hàng, nâng cao vị thế cạnh tranh của ngân hàng Việt Nam trong ASEAN trong tương lai…; cần dự báo tác động tiêu cực và rủi ro tiềm ẩn như việc triển khai thành công AI Agent sẽ ảnh hưởng đến lực lượng lao động hiện tại. Nguy cơ mất việc trong các công việc mang tính lặp lại như các vị trí như giao dịch viên, nhân viên nhập liệu, hỗ trợ khách hàng cấp thấp, nhân viên kiểm soát hồ sơ... dễ bị thay thế bởi AI. Bên cạnh đó là sự gia tăng bất bình đẳng về kỹ năng, sự phân hóa giữa người lao động có khả năng thích ứng công nghệ và những người không theo kịp bị đào thải nếu không được đào tạo lại. Ngoài ra, cần cảnh báo rủi ro về đạo đức và công tác quản trị, như việc lạm dụng hoặc áp dụng AI mà không kiểm soát tốt có thể gây ra sai lệch trong phê duyệt tín dụng, đánh giá rủi ro khách hàng, dẫn đến các vấn đề pháp lý và mất niềm tin…

6. Kết luận

AI Agent không chỉ là một xu hướng công nghệ mà còn là động lực quan trọng để các ngân hàng thích nghi và phát triển trong thời đại số hóa. Thực tiễn ứng dụng thành công AI Agent tại một số quốc gia trên thế giới đã cho thấy giá trị vượt trội trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI Agent tại các ngân hàng Việt Nam hiện nay đang đối mặt với nhiều khó khăn, thách thức như hạ tầng dữ liệu yếu kém, thiếu nhân lực chuyên môn, và khung pháp lý chưa hoàn thiện, đòi hỏi sự nỗ lực lớn từ cả ngành Ngân hàng và chính phủ.

Để bắt kịp xu hướng toàn cầu, ngành Ngân hàng Việt Nam cần hành động ngay từ bây giờ, bắt đầu từ những bước đi chiến lược như xây dựng hạ tầng dữ liệu, đào tạo nhân lực và thử nghiệm AI Agent trong các lĩnh vực ưu tiên. Hợp tác quốc tế với các tập đoàn công nghệ và học hỏi từ các nước trong khu vực như Singapore cũng là yếu tố then chốt để rút ngắn khoảng cách công nghệ. Nếu thực hiện đồng bộ các giải pháp này, ngành Ngân hàng không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn nâng cao vị thế cạnh tranh, đóng góp vào mục tiêu đưa Việt Nam trở thành trung tâm tài chính khu vực trong tương lai.

Cùng với ngành Ngân hàng, các nhà quản lý và cộng đồng nghiên cứu cần phối hợp chặt chẽ để xây dựng một hệ sinh thái hỗ trợ việc ứng dụng AI Agent. Chính phủ có thể đóng vai trò dẫn dắt bằng cách ban hành các chính sách ưu đãi thuế cho đầu tư công nghệ, cập nhật khung pháp lý, và thúc đẩy hợp tác công - tư. Với sự quyết tâm và chiến lược đúng đắn, AI Agent sẽ trở thành động lực mạnh mẽ, giúp ngành Ngân hàng Việt Nam vươn tầm khu vực và thế giới trong thập kỷ tới.

¹https://baochinhphu.vn/viet-nam-tiep-tuc-thang-hang-chi-so-doi-moi-sang-tao-toan-cau-102240926195157563.htm

Tài liệu tham khảo:

1. Deloitte (2025). The State of AI in Financial Services 2025. Deloitte Insights.
2. McKinsey & Company (2025). AI Agent in Banking: The Next Frontier. McKinsey Financial Services Practice.
3. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) (2025). AI Governance in Banking: Global Trends. BIS Quarterly Review.
4. Forbes (2025). Erica’s Evolution: AI Agent in Customer Service. Forbes Technology Council.
5. JPMorgan Chase (2025). 2025 Annual Report: AI-Powered Banking. JPMorgan Chase & Co.
6. ING Bank (2025). AI in Action: Transforming Banking Services. ING Annual Report.
7. NHNN (2025). Báo cáo Ứng dụng công nghệ ngân hàng 2025.
8. Tạp chí Tài chính (2025). Pháp lý và AI: Thách thức tại Việt Nam. Bộ Tài chính Việt Nam.
9. Oxford Insights (2024). Government AI Readiness Index 2024. Oxford Insights Report.
10. Bộ Khoa học và Công nghệ (2025). Nhân lực Công nghệ thông tin Việt Nam 2025.