GenAI - Tương lai cá nhân hóa dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Tóm tắt: Nghiên cứu này phân tích vai trò và tiềm năng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) trong việc cá nhân hóa dịch vụ khách hàng tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam trong bối cảnh chuyển đổi số. Thông qua việc xem xét các ứng dụng hiện tại và triển vọng tương lai, nghiên cứu chỉ ra rằng GenAI vượt trội so với trí tuệ nhân tạo (AI) truyền thống trong việc tạo ra những trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng các công cụ như Chatbot thông minh, phân tích dữ liệu khách hàng, GenAI Avatar và tiếp thị cá nhân hóa. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã tiên phong tích hợp công nghệ này vào hoạt động và ghi nhận những kết quả tích cực trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng. Mặc dù đối mặt với nhiều thách thức như bảo mật dữ liệu, chi phí triển khai và nguồn nhân lực, GenAI vẫn được kỳ vọng sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai ngành Ngân hàng Việt Nam, từ đó, hỗ trợ các tổ chức tài chính xây dựng lợi thế cạnh tranh thông qua việc cung cấp dịch vụ cá nhân hóa.

Từ khóa: GenAI, AI, cá nhân hóa dịch vụ khách hàng.

GenAI - THE FUTURE OF CUSTOMER SERVICE PERSONALIZATION AT VIETNAMESE COMMERCIAL BANKS

Abstract: This study analyzes the role and potential of Generative Artificial Intelligence (GenAI) in revolutionizing customer service personalization at Vietnamese commercial banks within the context of digital transformation. By examining current and future applications prospects, the study demonstrates that GenAI significantly outperforms traditional Artificial Intelligence (AI) in creating deeply personalized customer experiences thanks to tools such as intelligent Chatbots, customer data analysis, GenAI Avatars, personalized marketing. In Vietnam, numerous banks have integrated these technologies into their operations and recorded positive results in enhancing customer experience. Despite facing numerous challenges such as data security, implementation costs, and human resources constraints, GenAI is expected to play a crucial role in shaping the future of Vietnam’s banking sector, supporting financial institutions in building competitive advantages by the provision of personalized services.

Keywords: GenAI, AI, customer service personalization.

1. Tổng quan về GenAI và cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng

Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng đang trở thành yếu tố cạnh tranh then chốt trong ngành Ngân hàng toàn cầu và Việt Nam không phải ngoại lệ. Cá nhân hóa dịch vụ khách hàng trong ngân hàng không đơn thuần là việc ghi rõ tên khách hàng qua email hay tin nhắn. Trong thời đại số, cá nhân hóa đòi hỏi ngân hàng phải hiểu sâu sắc về hành vi, nhu cầu và mục tiêu tài chính của từng khách hàng, từ đó cung cấp các sản phẩm, dịch vụ và tư vấn tài chính phù hợp nhất. Theo một nghiên cứu của Forrester năm 2024, 72% khách hàng tin rằng sản phẩm sẽ có giá trị hơn khi được điều chỉnh phù hợp với nhu cầu cá nhân của họ.

Trong bối cảnh hệ thống NHTM cung cấp đa dạng sản phẩm tài chính, việc tạo ra trải nghiệm khách hàng độc đáo và cá nhân hóa đang dần trở thành chiến lược cạnh tranh hàng đầu. Theo đó, hầu hết khách hàng đều mong muốn nhận được những gợi ý cá nhân hóa từ ngân hàng và lựa chọn chuyển đổi ngân hàng với lý do chính là tìm kiếm trải nghiệm số tốt hơn. GenAI đang mở ra cơ hội chưa từng có để các NHTM Việt Nam nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua việc cá nhân hóa dịch vụ một cách sâu sắc và toàn diện, vượt xa khả năng của các công nghệ truyền thống. Dự báo quy mô thị trường GenAI giai đoạn 2023 - 2033 được minh họa trong Hình 1.

Hình 1: Dự báo quy mô thị trường GenAI giai đoạn 2023 - 2033

Nguồn: FPT Digital

GenAI khác biệt với AI truyền thống ở khả năng tạo ra dữ liệu mới dựa trên dữ liệu đã được lưu trữ và xử lý, không chỉ phân tích và dự đoán mà còn có thể tạo ra nội dung mới, độc đáo phù hợp với từng tình huống cụ thể (AWS, 2024). Đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng, GenAI xuất hiện như một đối tác hỗ trợ, nâng cấp và bổ sung trong nhiều ứng dụng từ Chatbot thông minh đến cố vấn tài chính cá nhân trong môi trường số (Hekate, 2024). Trong việc cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, thay vì chỉ dựa vào các mẫu có sẵn, GenAI có thể tự động tạo ra các gợi ý và giải pháp phù hợp với từng cá nhân. Ví dụ, một khách hàng có thể nhận được báo cáo tài chính cá nhân hóa hay gợi ý đầu tư dựa trên thu nhập và thói quen chi tiêu của mình, tất cả được thực hiện tự động bởi GenAI.

GenAI tạo ra nhiều sản phẩm, dịch vụ được cá nhân hóa với nhiều hướng tiếp cận khác nhau như sử dụng Chatbot và trợ lý ảo thông minh, phân tích dữ liệu, gợi ý sản phẩm cá nhân hóa, tương tác con người hóa và tăng cường kết nối khách hàng, thay đổi nội dung tiếp thị theo hướng cá nhân hóa để thu hút khách hàng (Hình 2).

Hình 2: Một số hướng tiếp cận cá nhân hóa dịch vụ khách hàng với GenAI

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Chatbot và trợ lý ảo thông minh: Một trong những ứng dụng nổi bật nhất của GenAI trong cá nhân hóa dịch vụ khách hàng là phát triển các Chatbot và trợ lý ảo thông minh. Khác với Chatbot truyền thống chỉ có thể trả lời các câu hỏi định sẵn, Chatbot được trang bị GenAI có khả năng hiểu ngữ cảnh, tương tác tự nhiên và cung cấp phản hồi cá nhân hóa dựa trên thông tin, lịch sử giao dịch của khách hàng.

Phân tích dữ liệu và gợi ý sản phẩm cá nhân hóa: GenAI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn để hiểu sâu sắc hơn về khách hàng, không chỉ từ dữ liệu giao dịch trong ngân hàng mà còn từ nhiều nguồn dữ liệu khác. Điều này cho phép ngân hàng xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện, bao gồm thông tin về sở thích, hành vi, lịch sử giao dịch và các thông tin được quan tâm. Dựa trên sự phân tích này, GenAI có thể đề xuất sản phẩm theo yêu cầu cá nhân, chiến lược đầu tư, tư vấn tài chính hay điều chỉnh ưu đãi theo đúng nhu cầu của khách hàng (Hekate, 2024).

Tương tác con người hóa và Avatar AI: Xu hướng mới nổi trong cá nhân hóa dịch vụ khách hàng là việc phát triển các GenAI Avatar - những mô hình nhân vật 2D hoặc 3D được tạo ra bằng máy tính. Với các thuật toán học sâu (Deep Learning), GenAI Avatar mở ra con đường mới, giúp tương tác giữa con người và AI trở nên tự nhiên hơn. Điều này không chỉ tạo ra sự gần gũi mà còn giúp tương tác được trực quan hóa hơn, tăng khả năng đồng cảm với cảm xúc của khách hàng. So với nhân viên truyền thống với giờ làm việc còn hạn chế, GenAI Avatar có thể hiện diện 24/7. Sự tiện lợi này bảo đảm khách hàng có thể tìm kiếm sự hỗ trợ, nhận giải đáp thắc mắc và tham gia vào các cuộc thảo luận về kế hoạch tài chính mọi lúc, mọi nơi, vượt qua các ràng buộc về địa lý và khung giờ làm việc. Điều này tạo nên sự thuận tiện, giải quyết nhu cầu đa dạng của khách hàng, biến dịch vụ tài chính, ngân hàng trở nên phổ cập và linh hoạt hơn.

Thay đổi nội dung tiếp thị và truyền thông cá nhân hóa: GenAI cũng đang tái định nghĩa cách ngân hàng tương tác với khách hàng thông qua việc tạo ra nội dung tiếp thị và truyền thông cá nhân hóa, qua đó giúp tạo ra các thông điệp marketing phù hợp với từng khách hàng. GenAI có thể giúp nhân viên ngân hàng tạo ra email, bản tin và báo cáo cá nhân hóa dành riêng cho từng khách hàng. Những nội dung này không chỉ có tên khách hàng mà còn được điều chỉnh để phản ánh nhu cầu, sở thích và mục tiêu tài chính cụ thể của họ (Hekate, 2024).

2. Một số ứng dụng GenAI nổi bật trong hệ thống NHTM Việt Nam

Hệ thống NHTM tại Việt Nam đã đầu tư nghiên cứu và triển khai ứng dụng công nghệ AI vào hoạt động của mình, tuy nhiên, phần lớn vẫn đang sử dụng AI truyền thống. Trong đó, các ngân hàng như NHTM cổ phần Tiên Phong (TPBank), NHTM cổ phần Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), NHTM cổ phần Việt Á (VietABank), NHTM cổ phần Nam Á (Nam A Bank), NHTM cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), NHTM cổ phần Quốc tế (VIB), NHTM cổ phần Á Châu (ACB) đã sử dụng AI, GenAI cho nhiều chức năng khác nhau để hỗ trợ và tương tác với khách hàng.

TPBank: Cá nhân hóa thông qua LiveBank và VoicePay

TPBank là một trong những ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam tích hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt vào kênh ngân hàng tự động LiveBank, tăng cường bảo mật và tiện lợi cho khách hàng. TPBank cũng triển khai Chatbot AI với tên gọi T’Aio, có khả năng hỗ trợ khách hàng 24/7. Từ cuối năm 2024, TPBank tích hợp tính năng VoicePay - giao dịch ngân hàng bằng giọng nói do FPT.AI xây dựng và phát triển (Hình 3).

Hình 3: Tính năng VoicePay trong ứng dụng ngân hàng của TPBank

Nguồn: FPT.AI

VoicePay cho phép khách hàng thực hiện nhiều giao dịch dễ dàng mà không cần chạm tay như: Chuyển khoản và giao dịch mọi lúc, mọi nơi; nạp tiền dịch vụ cho bản thân hay người thân; khóa/mở khóa thẻ chỉ trong vài giây. Nhờ có công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các ứng dụng của TPBank có khả năng nhận biết, hiểu ý định trong câu nói của người dùng như loại giao dịch, thông tin người thụ hưởng, số tiền giao dịch…, từ đó thực hiện chính xác mệnh lệnh của người dùng (FPT.AI, 2024). Những ứng dụng này đã giúp TPBank cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng và giảm tải công việc cho nhân viên hỗ trợ.

VPBank: Tiên phong ứng dụng GenAI trong dịch vụ khách hàng

VPBank nổi lên như một trong những ngân hàng tiên phong trong việc ứng dụng GenAI tại Việt Nam. VPBank đã tích hợp Claude 3.0 của Amazon Bedrock vào hệ thống của mình để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Ông Augustine Wong, Giám đốc Khối Công nghệ thông tin của VPBank cho biết, với một ngân hàng cung cấp nhiều loại sản phẩm, dịch vụ như VPBank, nhân viên cần phải biết cách trả lời linh hoạt các câu hỏi, thắc mắc của khách hàng. GenAI được xác định là công cụ hỗ trợ tốt nhất cho nhân viên ngân hàng vì có thể cung cấp cơ chế tìm kiếm nhanh trên toàn bộ danh mục sản phẩm, dịch vụ, cho phép ngân hàng điều chỉnh các khuyến nghị chính xác, nhanh chóng theo nhu cầu của từng khách hàng.

Việc tích hợp GenAI đã giúp VPBank cải thiện đáng kể thời gian phản hồi và chất lượng dịch vụ. Hệ thống cho phép phản hồi nhanh chóng và chính xác các yêu cầu của khách hàng, nâng cao trải nghiệm chung của khách hàng. Sự cải tiến này giúp ngân hàng tương tác hiệu quả hơn, hạn chế nhu cầu gọi lại và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, VPBank cũng đang khám phá các ứng dụng GenAI trong các lĩnh vực khác như thu thập nợ. Ngân hàng đang thử nghiệm nhiều mô hình ngôn ngữ lớn khác nhau để tìm ra mô hình phù hợp nhất với quy trình thu thập của mình. GenAI có thể hỗ trợ tương tác với những khách hàng, cung cấp các giải pháp phù hợp như tái cấu trúc kế hoạch thanh toán hoặc điều chỉnh lãi suất, qua đó giúp duy trì mối quan hệ tích cực với khách hàng trong khi giải quyết các khoản thanh toán quá hạn.

3. Tiềm năng phát triển, một số thách thức và giải pháp trong việc triển khai GenAI tại hệ thống NHTM Việt Nam

3.1. Tiềm năng phát triển

Có thể thấy, GenAI đang định hình tương lai của ngành Ngân hàng toàn cầu và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Trong những năm tới, có thể dự đoán sự phát triển của GenAI trong ngành Ngân hàng Việt Nam theo các xu hướng sau:

(i) Tích hợp GenAI sâu hơn vào các kênh tương tác khách hàng: Các ngân hàng Việt Nam sẽ tích hợp GenAI vào nhiều kênh tương tác khách hàng hơn, từ ứng dụng di động, trang web đến các nền tảng mạng xã hội. Điều này sẽ tạo ra trải nghiệm nhất quán và liền mạch cho khách hàng trên tất cả các kênh.

(ii) Phát triển các hệ thống cố vấn tài chính ảo: GenAI sẽ được sử dụng để phát triển các hệ thống cố vấn tài chính ảo có khả năng phân tích tình hình tài chính của khách hàng, đưa ra khuyến nghị về tiết kiệm, đầu tư, vay mượn và quản lý tài chính cá nhân, qua đó giúp mở rộng khả năng tiếp cận các dịch vụ tư vấn tài chính chất lượng cao cho nhiều đối tượng khách hàng hơn.

(iii) Tăng cường phân tích dự đoán và cá nhân hóa tiên tiến: GenAI sẽ được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng sâu hơn, dự đoán nhu cầu tài chính trong tương lai và cung cấp các sản phẩm tài chính được cá nhân hóa ở mức độ tiên tiến để hỗ trợ ngân hàng chủ động đáp ứng nhu cầu của khách hàng trước khi họ nhận ra.

(iv) Sự hoàn thiện trong việc đáp ứng các quy định và tiêu chuẩn về GenAI: Khi GenAI trở nên phổ biến hơn trong ngành Ngân hàng, việc đáp ứng các quy định, tiêu chuẩn cụ thể về việc sử dụng GenAI, đặc biệt là liên quan đến bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư và đạo đức cũng trở nên hoàn thiện hơn.

3.2. Thách thức

Mặc dù GenAI có nhiều tiềm năng lớn trong việc cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, tuy nhiên, quá trình triển khai công nghệ này tại các ngân hàng Việt Nam vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức, cụ thể như sau:

Về vấn đề bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư: Các NHTM Việt Nam phải tuân thủ quy định nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt là khi GenAI cần truy cập và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng để cá nhân hóa dịch vụ. Việc bảo đảm an toàn thông tin và tuân thủ quy định pháp lý là thách thức lớn đối với các ngân hàng.

Về chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu: GenAI hoạt động hiệu quả khi được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn và đa dạng. Tuy nhiên, nhiều ngân hàng Việt Nam vẫn đang gặp khó khăn trong việc thu thập, tích hợp và quản lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (ICT, 2024).

Về sự thiếu hụt nguồn nhân lực có chuyên môn về AI và GenAI: Việc triển khai và vận hành các hệ thống GenAI đòi hỏi đội ngũ nhân sự có kiến thức chuyên sâu về AI, học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trong khi nguồn nhân lực này còn khá hạn chế tại Việt Nam.

Về chi phí đầu tư ban đầu vào GenAI: Việc triển khai GenAI đòi hỏi đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng công nghệ, phần mềm và đào tạo nhân sự, điều này có thể là rào cản đối với nhiều ngân hàng, đặc biệt là các ngân hàng nhỏ và vừa.

3.3. Một số giải pháp trong việc triển khai GenAI tại hệ thống NHTM Việt Nam

Để vượt qua những thách thức trên và tận dụng tối đa tiềm năng của GenAI trong cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, bài viết đưa ra một số giải pháp cho các NHTM Việt Nam như sau:

Thứ nhất, xây dựng chiến lược dữ liệu toàn diện: Các NHTM cần xây dựng chiến lược thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu toàn diện, bảo đảm dữ liệu được tích hợp từ nhiều nguồn và có chất lượng cao. Điều này sẽ tạo nền tảng vững chắc cho việc triển khai GenAI hiệu quả.

Thứ hai, đầu tư vào đào tạo và phát triển nguồn nhân lực: Ngân hàng cần đầu tư vào việc đào tạo, phát triển đội ngũ nhân sự có kiến thức chuyên sâu về AI và GenAI thông qua các chương trình đào tạo nội bộ, hợp tác với các tổ chức giáo dục hoặc tuyển dụng chuyên gia từ bên ngoài.

Thứ ba, áp dụng phương pháp tiếp cận từng bước: Thay vì triển khai GenAI đồng loạt trong toàn bộ hoạt động, ngân hàng có thể áp dụng phương pháp tiếp cận từng bước, bắt đầu với các ứng dụng nhỏ, ít phức tạp, sau đó mở rộng dần khi đã có kinh nghiệm và hiểu biết sâu hơn.

Thứ tư, hợp tác với các đối tác công nghệ: NHTM có thể hợp tác với các công ty công nghệ hoặc công ty công nghệ tài chính (Fintech) để tiếp cận các giải pháp GenAI tiên tiến mà không cần đầu tư quá lớn vào việc phát triển nội bộ. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn tận dụng được chuyên môn và kinh nghiệm của các đối tác.

Thứ năm, bảo đảm tuân thủ quy định và bảo mật dữ liệu: Ngân hàng cần xây dựng các quy trình và chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt, bảo đảm tuân thủ quy định pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư của khách hàng.

4. Kết luận

GenAI đang mở ra những cơ hội chưa từng có trong việc cá nhân hóa dịch vụ khách hàng tại các NHTM Việt Nam. Mặc dù vẫn còn nhiều thách thức trong việc triển khai GenAI, tuy nhiên, các NHTM Việt Nam đang dần vượt qua những rào cản này để tận dụng tiềm năng to lớn của GenAI trong cung cấp các sản phẩm, dịch vụ. Với sự phát triển của công nghệ và sự chuyển đổi số mạnh mẽ trong ngành Ngân hàng, GenAI hứa hẹn sẽ mang lại những trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa tiên tiến, góp phần nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tăng cường lòng trung thành và thúc đẩy tăng trưởng bền vững cho các ngân hàng trong kỷ nguyên số.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

1. An, H. (2024, 8 5). AI tạo sinh được ứng dụng trong ngân hàng thế nào? https://vnexpress.net/ai-tao-sinh-duoc-ung-dung-trong-ngan-hang-the-nao-4777763.html

2. AWS. (2024). AI tạo sinh là gì? https://aws.amazon.com/vi/what-is/generative-ai/

3. Bình, L. N. (2025, 2 25). 4 cách AI cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ trong ngân hàng. https://fpt-is.com/goc-nhin-so/ai-ca-nhan-hoa-trong-ngan-hang/

4. FPT AI. (2024, 8 9). TPBank “trẻ hóa” dịch vụ khách hàng với FPT.AI. https://fpt.ai/vi/tin-tuc/tpbank-tre-hoa-dich-vu-khach-hang-voi-fpt-ai/

5. Hekate. (2024, 2 27). Generative AI nâng cao dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng. Được truy lục từ Hekate AI: https://hekate.ai/generative-ai-nang-cao-dich-vu-khach-hang-nganh-ngan-hang/

6. ICT, V. N. (2024, 2 28). AI tạo sinh được áp dụng một cách không nhất quán trong lĩnh vực ngân hàng. https://ictvietnam.vn/ai-tao-sinh-duoc-ap-dung-mot-cach-khong-nhat-quan-trong-linh-vuc-ngan-hang-62813.html

7. Minh, N. Đ. (2024, 2 2). GenAI nâng cao dịch vụ khách hàng ngành ngân hàng. Được truy lục từ FPT Digital: https://digital.fpt.com/linh-vuc/tri-tue-nhan-tao-tao-sinh-genai-nang-cao-dich-vu-khach-hang-nganh-ngan-hang.html

8. SaigonTimes, T. (2024, 6 9). AI tạo sinh nâng cao hiệu quả hoạt động của các ngân hàng, tổ chức tài chính. https://thesaigontimes.vn/ai-tao-sinh-nang-cao-hieu-qua-hoat-dong-cua-cac-ngan-hang-to-chuc-tai-chinh/

9. Yến, N. T. (2024). Trí tuệ nhân tạo tạo sinh: Triển vọng cho ngành Ngân hàng. Tạp chí Ngân hàng, số 7/2024, trang 43-47.