Chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại - Kinh nghiệm một số nước và khuyến nghị cho Việt Nam

Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia (Nghị quyết 57), là một trong “Bộ tứ chiến lược” hướng đến mang lại sản phẩm tiện tích cho người dân, doanh nghiệp, góp phần tăng trưởng kinh tế số, giúp đất nước cất cánh trong thời gian tới. Là ngành tiên phong trong chuyển đổi số, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai Nghị quyết 57, lấy người dân, doanh nghiệp là trung tâm, là động lực, chủ thể cho sự phát triển.

Bài toán cấp tín dụng là một trong những vấn đề trọng yếu trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, đặc biệt đối với các tổ chức tín dụng, công ty tài chính hoặc các nền tảng cho vay ngang hàng. Mục tiêu của bài toán này là đánh giá rủi ro tín dụng của từng khách hàng tiềm năng, từ đó đưa ra quyết định liệu có nên cấp tín dụng hay không, nếu có thì với điều kiện như thế nào. Trong thực tế, việc đưa ra quyết định cấp tín dụng không chỉ đơn thuần là lựa chọn giữa “cấp” hay “không cấp”, mà là một quá trình ra quyết định phức tạp, cần cân bằng giữa rủi ro tiềm ẩn và lợi nhuận kỳ vọng. Một quyết định sai lầm, ví dụ như cấp tín dụng cho khách hàng có khả năng vỡ nợ, có thể dẫn đến tổn thất tài chính nghiêm trọng. Ngược lại, từ chối một khách hàng có khả năng hoàn trả tốt cũng là bỏ lỡ cơ hội sinh lời.

Sự xuất hiện của bản sao số khách hàng đánh dấu bước chuyển đổi căn bản trong ngành Ngân hàng, từ mô hình quản lý khách hàng phản ứng sang chiến lược chủ động dựa trên dự đoán và tương tác cá nhân hóa sâu. Bằng cách xây dựng các mô hình ảo động, bản sao số khách hàng cho phép ngân hàng mô phỏng hành vi, dự báo nhu cầu và phân tích động lực đằng sau quyết định tài chính của từng cá nhân. Giá trị cốt lõi của bản sao số khách hàng nằm ở khả năng siêu cá nhân hóa dịch vụ, thúc đẩy lòng trung thành và tối ưu hóa giá trị vòng đời khách hàng, đồng thời nâng cao hiệu quả hoạt động, quản lý rủi ro và đổi mới sản phẩm.

Bài nghiên cứu này đã nêu rõ vai trò chuyển đổi của trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát hiện gian lận, nhấn mạnh khả năng phân tích tập dữ liệu giao dịch khổng lồ, xác định các điểm bất thường và tăng cường bảo mật ngân hàng số... Việc trí tuệ nhân tạo và học máy được áp dụng rộng rãi sẽ phụ thuộc vào cách các tổ chức tài chính điều chỉnh chiến lược của mình để thích ứng hiệu quả hơn với các mô hình đang ngày càng được quản lý chặt chẽ hơn bởi các quy định. Sự thành công của trí tuệ nhân tạo và học máy trong phát hiện gian lận sẽ được quyết định bởi việc đổi mới công nghệ, chia sẻ thông tin tình báo về gian lận và các biện pháp quy định nhằm cân bằng giữa đạo đức trong việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng số.

Thương mại điện tử phát triển mạnh sau đại dịch Covid-19 nhưng kéo theo nhiều rủi ro về bảo mật thông tin và dữ liệu cá nhân, gây ra tình trạng xâm phạm, đánh cắp dữ liệu và gia tăng tội phạm mạng. Do đó, việc bảo vệ dữ liệu cá nhân trở thành yêu cầu cấp thiết trong bối cảnh kinh tế số. Bài viết phân tích thực trạng bảo vệ dữ liệu, chỉ ra những hạn chế và đề xuất giải pháp hoàn thiện.

Với quyết tâm từ các cấp lãnh đạo, nỗ lực của ngành Ngân hàng và ý thức cảnh giác của mỗi người dân, chúng ta hoàn toàn có thể giảm thiểu mối đe dọa từ deepfake, góp phần bảo vệ an ninh tài chính quốc gia trong kỷ nguyên số hóa.

Những năm gần đây, token được sử dụng rộng rãi đối với các giao dịch trực tuyến trong lĩnh vực tài chính -ngân hàng, nhằm đảm bảo an toàn cho tài khoản của khách hàng. Tiến bộ công nghệ đã dẫn đến xu hướng tạo dựng token điện tử trên các nền tảng có khả năng lập trình với mục tiêu cung cấp hạ tầng cơ sở (gọi là sắp đặt token) và mã hóa các token (tokenization) để hỗ trợ các bên tham gia phát hành, chuyển giao tiền tệ và những tài sản khác, bắt đầu được triển khai trên thị trường tài sản ảo và nhanh chóng được nghiên cứu, thử nghiệm rộng rãi.

Bài viết phân tích sự chuyển dịch của hệ thống chi nhánh ngân hàng truyền thống trong kỷ nguyên số, nhấn mạnh vai trò của hành vi khách hàng, hiệu quả chi phí và công nghệ. Mô hình hybrid được xem là giải pháp tối ưu, kết hợp giữa kênh số và chi nhánh truyền thống. Nghiên cứu đề xuất tái cấu trúc mạng lưới, nâng cao năng lực nhân sự và ứng dụng dữ liệu lớn để phục vụ đa dạng nhu cầu khách hàng.