Hoàn thiện pháp lý về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hành trình chuyển đổi số ngân hàng

Công nghệ & ngân hàng số
Ngành Ngân hàng luôn tiên phong trong ứng dụng khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số, trong đó ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) góp phần nâng cao trải nghiệm khách hàng, đảm bảo an ninh, an toàn hoạt động ngân hàng. Trong bối cảnh tội phạm công nghệ cao ngày càng tinh vi, công tác phòng chống gian lận, bảo vệ người tiêu dùng nói riêng và bảo đảm an ninh, an toàn giao dịch điện tử nói chung là yếu tố then chốt, sống còn của chuyển đổi số. Thời gian tới, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý hỗ trợ các ngân hàng, định chế tài chính và công ty công nghệ tài chính phát triển AI, đồng thời thúc đẩy chuyển đổi số ngân hàng, góp phần hiện thực hóa các mục tiêu chuyển đổi số quốc gia.
aa

Ứng dụng AI - “lá chắn thép”: Tăng cường bảo mật, nâng cao hiệu quả hoạt động

AI không còn là công nghệ của tương lai mà đang song hành trong hầu hết các hoạt động, giúp hiện đại hóa và chuyển đổi mạnh mẽ lĩnh vực ngân hàng trên toàn cầu. Tại Việt Nam, ngành Ngân hàng đã tích cực triển khai ứng dụng AI nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, các tổ chức tín dụng (TCTD) đã và đang ứng dụng AI vào ba trụ cột chính:

Thứ nhất, nâng cao trải nghiệm khách hàng và cá nhân hóa dịch vụ, với các sản phẩm như: Trợ lý ảo (Chatbot) hỗ trợ, giải đáp thắc mắc của khách hàng một cách nhanh chóng, chính xác, liền mạch 24/7; hệ thống tổng đài tích hợp AI tự động phân loại và xử lý cuộc gọi... Các ứng dụng như: VCB Digibot của Ngân hàng Thương mại cổ phần (NHTMCP) Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank); ACB Chatbot của NHTMCP Á Châu (ACB); Virtual Assistant của NHTMCP Quân đội (MB); Chatbot VietinBank iBot của NHTMCP Công thương Việt Nam (VietinBank); BIDV SmartBanker của NHTMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)… hỗ trợ khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, kiểm tra, xác thực các giao dịch.

Thứ hai, AI được ứng dụng trong công tác bảo đảm an ninh, an toàn hệ thống ngân hàng - đóng vai trò như một “lá chắn thép”, chuyển từ thế phòng vệ thụ động sang tích cực phát hiện và ngăn chặn rủi ro từ sớm, từ xa đối với việc phòng chống gian lận, bảo vệ khách hàng và ngân hàng.

Cụ thể, AI được áp dụng sâu rộng ngay từ khâu định danh khách hàng điện tử (eKYC) và sau đó là phân tích hành vi giao dịch của khách hàng theo thời gian thực để phát hiện dấu hiệu bất thường, các thủ đoạn gian lận mới, chủ động hiển thị cảnh báo lừa đảo trước khi khách hàng xác nhận giao dịch.

Các ngân hàng ứng dụng AI để nhận diện khách hàng, bao gồm xác thực sinh trắc học (Face ID, vân tay, giọng nói) để đăng nhập; xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử; nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ chứng minh nhân dân/căn cước công dân, hóa đơn, hợp đồng, giúp giảm thời gian xử lý thủ công trong các giao dịch vay, mở thẻ.

Nhiều ngân hàng ứng dụng AI để phân tích rủi ro và phòng, chống gian lận, như sử dụng AI trong phát hiện giao dịch bất thường giúp nhận diện các hoạt động đáng ngờ như rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng. Chẳng hạn, Vietcombank ứng dụng AI phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện giao dịch bất thường; VietinBank ứng dụng công nghệ học sâu (Deep Learning) trong nhận diện và ngăn chặn gian lận thẻ; Techcombank sử dụng AI và công nghệ phân tích dự đoán (Predictive Analytics) để dự đoán rủi ro tín dụng.

Thứ ba, tự động hóa sâu rộng các quy trình nghiệp vụ cốt lõi như nghiệp vụ tín dụng, huy động vốn, thanh toán và dịch vụ ngân quỹ. Nổi bật là việc số hóa và tự động hóa quy trình tín dụng, từ khâu tiếp nhận hồ sơ, ứng dụng AI để chấm điểm tín dụng, thẩm định, đến phê duyệt và giải ngân các khoản vay bằng phương tiện điện tử. Việc này không chỉ giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc vài phút, mà còn giảm thiểu chi phí vận hành, hạn chế sai sót do con người và nâng cao tính minh bạch. Một số ngân hàng điển hình đã tự động hóa sâu rộng các quy trình nghiệp vụ cốt lõi như: Vietcombank tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng bằng AI và dữ liệu lớn (Big Data); MB triển khai AI hỗ trợ tư vấn tài chính cá nhân; NHTMCP Hàng Hải Việt Nam (MSB) tự động phân loại và xử lý hồ sơ bằng AI và tự động hóa quy trình bằng robot (RPA).

AI trong đánh giá tín dụng được nhiều ngân hàng sử dụng, như chấm điểm tín dụng, khả năng trả nợ của khách hàng để quyết định cấp tín dụng, lãi suất và điều khoản vay; đánh giá rủi ro và kết nối trực tiếp người vay với nhà đầu tư qua cho vay ngang hàng (P2P Lending). Chẳng hạn, hệ thống LiveBank và Credit Scoring của NHTMCP Tiên Phong (TPBank); AI Scoring của Techcombank đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng; Credit Scoring AI tích hợp VPBank Neo tự động phê duyệt khoản vay của NHTMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank).

AI được ứng dụng trong xây dựng chiến lược kinh doanh, marketing và chăm sóc khách hàng, như sử dụng AI phân tích cảm xúc từ phản hồi khách hàng trên email, mạng xã hội, Chatbot để điều chỉnh chiến dịch marketing; xây dựng hệ thống đề xuất sản phẩm dựa trên lịch sử giao dịch (gói vay, thẻ tín dụng, bảo hiểm), xếp hạng tín dụng khách hàng nhanh chóng. AI còn được các ngân hàng ứng dụng để phân tích và dự báo tài chính, giúp nhận diện xu hướng thị trường, đánh giá rủi ro và dự báo biến động kinh tế, qua đó tối ưu hóa chiến lược đầu tư.

Nhìn chung, việc triển khai AI trong ngành Ngân hàng đang đi đúng hướng và bước đầu gặt hái được những kết quả tích cực, tập trung giải quyết các bài toán thực tiễn về trải nghiệm khách hàng, an toàn bảo mật và tối ưu hóa vận hành, góp phần quan trọng vào sự phát triển ổn định và bền vững của Ngành.

Tuy nhiên, ứng dụng AI cũng đặt các ngân hàng trước một số thách thức trong đó có vấn đề bảo mật dữ liệu. Các hệ thống AI cần lượng lớn dữ liệu để hoạt động (thông tin cá nhân, giao dịch, lịch sử tín dụng). Nếu không được mã hóa hoặc bảo vệ đúng cách, dữ liệu có thể bị đánh cắp hoặc lộ, lọt. Trong khi đó, dữ liệu ngân hàng thường được sử dụng từ nhiều nền tảng độc lập, dẫn đến bị phân tán, khó tích hợp, xây dựng kho dữ liệu tập trung để phục vụ AI, chưa kể, dữ liệu còn thiếu chuẩn hóa định dạng, không đầy đủ. Bên cạnh đó, AI đòi hỏi chi phí rất lớn cho phần cứng, phần mềm và nhân lực.

 Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)
Ảnh minh họa (Nguồn: Internet)

Đảm bảo triển khai ứng dụng AI an toàn, hiệu quả trong ngành Ngân hàng

Trong bối cảnh tội phạm công nghệ cao ngày càng tinh vi, NHNN xác định công tác phòng chống gian lận, bảo vệ người tiêu dùng nói riêng và bảo đảm an ninh, an toàn giao dịch điện tử nói chung là yếu tố then chốt, sống còn của chuyển đổi số. NHNN đang nghiên cứu hoàn thiện khung pháp lý hỗ trợ phát triển AI và thúc đẩy chuyển đổi số ngân hàng theo một số định hướng:

Thứ nhất, bám sát các văn bản quy phạm pháp luật của Nhà nước về AI, an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu cá nhân (như Luật Trí tuệ nhân tạo, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật An ninh mạng…)

Ngày 10/12/2025, Quốc hội đã ban hành Luật Trí tuệ nhân tạo. Đây là văn bản pháp lý cao nhất về AI tại Việt Nam. Các hoạt động ứng dụng AI tại Việt Nam nói chung và trong ngành Ngân hàng nói riêng đều phải tuân thủ Luật Trí tuệ nhân tạo. Luật Trí tuệ nhân tạo đã quy định rõ các nguyên tắc cơ bản trong ứng dụng AI, trong đó phải “bảo đảm công bằng, minh bạch, không thiên lệch, không phân biệt đối xử” cũng như “an toàn hệ thống, an ninh dữ liệu và bảo mật thông tin”.

Tại khoản 4 Điều 6 Luật Trí tuệ nhân tạo quy định: “Chính phủ, Bộ, cơ quan ngang Bộ trong phạm vi chức năng, nhiệm vụ và quyền hạn của mình quy định chi tiết yêu cầu về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng AI trong ngành, lĩnh vực quản lý, bảo đảm phù hợp với quy định của Luật này”.

Căn cứ quy định tại Luật Trí tuệ nhân tạo, NHNN đã lấy ý kiến và chuẩn bị ban hành Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng, để bảo đảm có một khung pháp lý hoàn chỉnh, đồng bộ cho các đơn vị trong ngành Ngân hàng tổ chức triển khai ứng dụng AI an toàn, hiệu quả.

Theo NHNN, việc xây dựng Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng là cần thiết nhằm: Thiết lập khung yêu cầu tối thiểu về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng, làm cơ sở thống nhất để các TCTD triển khai, đồng thời thúc đẩy việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng; kiểm soát, giảm thiểu rủi ro phát sinh từ các ứng dụng AI trong hoạt động nghiệp vụ ngân hàng (như chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, eKYC, phát hiện gian lận, tư vấn/hỗ trợ ra quyết định), qua đó góp phần bảo đảm an toàn hoạt động ngân hàng và bảo vệ quyền, lợi ích hợp pháp của tổ chức, cá nhân có liên quan; đáp ứng yêu cầu pháp lý và tiến độ ban hành văn bản hướng dẫn thi hành Luật Trí tuệ nhân tạo theo chỉ đạo của cơ quan có thẩm quyền, bảo đảm triển khai đồng bộ, kịp thời trong toàn Ngành.

Về yêu cầu quản lý rủi ro trong ứng dụng AI: Tại Dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng có quy định việc ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng phải tuân thủ quy định của pháp luật về AI và các quy định về quản lý rủi ro của NHNN. Trong đó có quy định một số nội dung cụ thể: (i) Việc phân loại rủi ro của hệ thống AI thực hiện theo quy định của pháp luật về AI; (ii) Thiết lập cơ chế giám sát và can thiệp của con người phù hợp với mức độ rủi ro của hệ thống AI trên nguyên tắc AI không thay thế thẩm quyền và trách nhiệm của con người; đơn vị chịu trách nhiệm cuối cùng trước pháp luật và khách hàng đối với các quyết định do hệ thống AI đưa ra hoặc hỗ trợ đưa ra; (iii) Về trách nhiệm quản lý rủi ro trong ứng dụng AI, hội đồng quản trị chịu trách nhiệm cao nhất về việc ứng dụng AI tại đơn vị mình; (iv) Xây dựng Khung quản lý rủi ro đối với ứng dụng AI và các yêu cầu cụ thể đối với quản lý rủi ro đặc thù đối với ứng dụng AI như rủi ro mô hình AI; rủi ro chuỗi cung ứng; rủi ro từ bên thứ ba...

Về yêu cầu bảo đảm an toàn thông tin, an ninh mạng và quản lý dữ liệu trong ứng dụng AI: Dự thảo Thông tư quy định hệ thống AI phải tuân thủ quy định về an toàn hệ thống thông tin trong hoạt động ngân hàng; được kiểm tra, đánh giá an toàn thông tin trước khi đưa vào vận hành và định kỳ theo mức độ rủi ro, hình thức triển khai; áp dụng biện pháp phòng, chống các rủi ro đặc thù đối với hệ thống AI, đặc biệt đối với hệ thống rủi ro cao. Đơn vị phải giám sát liên tục hiệu năng và hành vi của hệ thống; thực hiện ghi nhật ký và lưu trữ dữ liệu vận hành theo quy định. Đối với dữ liệu, Dự thảo Thông tư yêu cầu bảo đảm dữ liệu huấn luyện, kiểm thử và vận hành đầy đủ, chính xác, có nguồn gốc hợp pháp; thiết lập quy trình kiểm soát chất lượng dữ liệu, phát hiện và xử lý dữ liệu bị sai lệch hoặc bị thao túng; giám sát hiện tượng trôi dữ liệu và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu và dữ liệu cá nhân.

Về bảo vệ quyền lợi của khách hàng: Dự thảo Thông tư quy định các yêu cầu về minh bạch thông tin khi triển khai hệ thống AI tương tác với khách hàng; bảo đảm quyền được xem xét lại bởi con người đối với các quyết định được đưa ra hoàn toàn tự động; thiết lập cơ chế tiếp nhận, xử lý khiếu nại và cung cấp thông tin giải thích phù hợp đối với các quyết định của hệ thống AI.

Thứ hai, NHNN tiếp tục cụ thể hóa thành chiến lược và hướng dẫn chuyên ngành. Ngày 03/11/2025, NHNN đã ban hành Chiến lược Chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3579/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN) và Chiến lược dữ liệu ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3580/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN), trong đó chỉ đạo TCTD tiếp tục tăng cường ứng dụng AI trong các hoạt động nghiệp vụ.

Thứ ba, vận hành cơ chế thử nghiệm có kiểm soát: Triển khai Nghị định số 94/2025/NĐ-CP về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng; ưu tiên các giải pháp dùng AI trong chấm điểm tín dụng, chia sẻ dữ liệu qua giao diện lập trình ứng dụng mở (Open API), P2P Lending. Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát giúp thử nghiệm an toàn, đo lường rủi ro - lợi ích trước khi chuyển hóa kết quả thành quy định lâu dài.

Thứ tư, bảo đảm an toàn hệ thống thông tin, dữ liệu: Mở rộng liên thông với các Cơ sở dữ liệu quốc gia/chuyên ngành để bảo đảm dữ liệu trong ngành Ngân hàng đúng, đủ, sạch, sống, thống nhất, dùng chung. Đồng thời tuân thủ các chuẩn an toàn theo Thông tư số 09/2020/TT-NHNN ngày 21/10/2020 của Thống đốc NHNN quy định về an toàn hệ thống thông tin trong hoạt động ngân hàng và Thông tư số 50/2024/TT-NHNN ngày 31/10/2024 của Thống đốc NHNN quy định về an toàn, bảo mật cho việc cung cấp dịch vụ trực tuyến trong ngành Ngân hàng.

Về phía các ngân hàng, TCTD, để ứng dụng AI một cách an toàn và hiệu quả, các ngân hàng cần xây dựng một chiến lược toàn diện, từ khung pháp lý nội bộ đến hạ tầng kỹ thuật. Theo đó, các ngân hàng cần xây dựng khung quản trị rủi ro và tuân thủ pháp lý; ưu tiên bảo mật và an toàn dữ liệu, cần triển khai ứng dụng AI để phát hiện và cảnh báo tức thì các giao dịch bất thường, gian lận thẻ hoặc giả mạo thông tin; tối ưu hóa quy trình vận hành nội bộ. Đồng thời, các ngân hàng cần chú trọng đào tạo nhân sự, trang bị cho nhân viên các kỹ năng sử dụng AI và phối xây dựng lộ trình ứng dụng AI thống nhất trong toàn hệ thống.

Tài liệu tham khảo

1. Luật Trí tuệ nhân tạo năm 2025 (Luật số 134/2025/QH15).

2. Dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng.

3. Chiến lược Chuyển đổi số ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3579/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN).

4. Chiến lược dữ liệu ngành Ngân hàng đến năm 2030 (Quyết định số 3580/QĐ-NHNN ngày 03/11/2025 của Thống đốc NHNN).

Hà Lan (NHNN)

Tin bài khác

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo lĩnh vực tài chính - ngân hàng: Cơ hội, rủi ro và giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo lĩnh vực tài chính - ngân hàng: Cơ hội, rủi ro và giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị

Bài viết phân tích toàn diện việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, làm rõ các cơ hội, rủi ro và đề xuất khuôn khổ quản trị nhằm bảo đảm khai thác công nghệ này một cách hiệu quả, an toàn và bền vững.
Stablecoin neo theo Euro: Các kịch bản tác động và hàm ý chính sách trong bối cảnh tài chính số

Stablecoin neo theo Euro: Các kịch bản tác động và hàm ý chính sách trong bối cảnh tài chính số

Trong vài năm trở lại đây, thế giới chứng kiến sự phát triển của stablecoin neo theo các đồng tiền pháp định, nổi bật nhất, stablecoin neo theo USD chiếm áp đảo, nó không chỉ làm thay đổi cấu trúc thị trường tài sản số mà còn bắt đầu để lại dấu ấn đậm nét trên thị trường trái phiếu Kho bạc Mỹ - một trụ cột của hệ thống tài chính toàn cầu. Tại các khu vực đồng tiền khác cũng như Khu vực đồng Euro câu chuyện này mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu. Bài viết phân tích một cách hệ thống cơ chế truyền dẫn của stablecoin neo theo Euro, các kịch bản tác động và đưa ra một số hàm ý chính sách.
Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực ngân hàng: Từ yêu cầu pháp lý đến thực tiễn quản trị

Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong lĩnh vực ngân hàng: Từ yêu cầu pháp lý đến thực tiễn quản trị

Trong bối cảnh chuyển đổi số của ngành Ngân hàng, quy mô thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân ngày càng gia tăng, đặc biệt đối với dữ liệu tài chính và dữ liệu sinh trắc học. Bài viết phân tích vai trò của dữ liệu cá nhân trong hoạt động ngân hàng, khung pháp lý hiện hành tại Việt Nam về quản trị và bảo vệ dữ liệu, đồng thời chỉ ra một số thách thức trong thực tiễn như ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), xử lý dữ liệu sinh trắc học và chia sẻ dữ liệu trong hệ sinh thái tài chính số. Trên cơ sở đó, bài viết đề xuất mô hình quản trị và kiểm soát rủi ro dữ liệu cá nhân trong ngân hàng, cùng một số khuyến nghị nhằm nâng cao hiệu quả thực thi pháp luật, bảo đảm an toàn dữ liệu và củng cố niềm tin của khách hàng đối với các dịch vụ ngân hàng số.
Chuyển đổi số ngân hàng: Xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung, tiến tới ra quyết định dựa trên dữ liệu

Chuyển đổi số ngân hàng: Xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung, tiến tới ra quyết định dựa trên dữ liệu

Thời gian qua, bên cạnh việc hoàn thiện hành lang pháp lý nhằm thúc đẩy đổi mới sáng tạo, phát triển khoa học, công nghệ và chuyển đổi số, ngành Ngân hàng tiếp tục đầu tư mạnh mẽ vào an ninh mạng, bảo mật dữ liệu, xây dựng trung tâm giám sát an ninh mạng và năng lực ứng phó sự cố hiệu quả; chú trọng xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung toàn Ngành, phục vụ nâng cao chất lượng ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Nâng cao mức độ an toàn đối với các dịch vụ ngân hàng trên kênh số nhờ “lá chắn số” SIMO

Nâng cao mức độ an toàn đối với các dịch vụ ngân hàng trên kênh số nhờ “lá chắn số” SIMO

Hệ thống thông tin hỗ trợ quản lý, giám sát và phòng ngừa rủi ro gian lận trong hoạt động thanh toán (SIMO) là công cụ hỗ trợ hiệu quả trong công tác quản lý rủi ro, phòng, chống gian lận, đồng thời góp phần nâng cao mức độ an toàn và niềm tin của người dân, doanh nghiệp đối với các dịch vụ thanh toán trên kênh số nói riêng và hoạt động ngân hàng nói chung.
Stablecoin neo tiền pháp định - hình thức ngân hàng ngầm kỹ thuật số: Rủi ro hệ thống và thách thức đối với điều hành chính sách tiền tệ

Stablecoin neo tiền pháp định - hình thức ngân hàng ngầm kỹ thuật số: Rủi ro hệ thống và thách thức đối với điều hành chính sách tiền tệ

Bài viết phân tích bản chất kinh tế, cơ chế rủi ro và tác động của stablecoin tới truyền dẫn chính sách tiền tệ, đồng thời thảo luận hàm ý chính sách đối với Việt Nam trong việc xây dựng khuôn khổ quản lý phù hợp, gắn với phát triển tiền kỹ thuật số của ngân hàng trung ương (CBDC) và thúc đẩy đổi mới an toàn trong hệ thống ngân hàng.
Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ sinh thái thanh toán số: Nền tảng cho phát triển thanh toán hiện đại và bền vững

Bảo vệ dữ liệu cá nhân trong hệ sinh thái thanh toán số: Nền tảng cho phát triển thanh toán hiện đại và bền vững

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên phạm vi toàn cầu, dữ liệu đã trở thành một nguồn lực quan trọng của nền kinh tế. Đối với lĩnh vực tài chính - ngân hàng, đặc biệt là hoạt động thanh toán, dữ liệu không chỉ là yếu tố hỗ trợ vận hành hệ thống mà còn là nền tảng để phát triển các dịch vụ tài chính số hiện đại, tiện ích và an toàn.
Ngân hàng mở và vấn đề quản trị dữ liệu cá nhân: Kinh nghiệm quốc tế và hàm ý cho Việt Nam

Ngân hàng mở và vấn đề quản trị dữ liệu cá nhân: Kinh nghiệm quốc tế và hàm ý cho Việt Nam

Trong bối cảnh chuyển đổi số, dữ liệu ngày càng trở thành nguồn lực cốt lõi trong nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Sự phát triển của ngân hàng mở phản ánh sự chuyển dịch quan trọng từ mô hình ngân hàng truyền thống sang hệ sinh thái tài chính dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, quá trình này đồng thời đặt ra những thách thức đáng kể đối với quản trị dữ liệu cá nhân, đặc biệt là trong việc cân bằng giữa mục tiêu thúc đẩy cạnh tranh, đổi mới sáng tạo và bảo vệ quyền riêng tư. Bài viết phân tích mối quan hệ giữa ngân hàng mở và quản trị dữ liệu cá nhân, so sánh ba mô hình quản trị dữ liệu tiêu biểu trên thế giới và đề xuất một số hàm ý chính sách cho Việt Nam theo hướng tiếp cận linh hoạt, kết hợp giữa mở dữ liệu và kiểm soát hiệu quả.
Xem thêm
Nâng cao năng suất lao động để vượt qua bẫy thu nhập trung bình: Từ thực tiễn kinh tế Việt Nam

Nâng cao năng suất lao động để vượt qua bẫy thu nhập trung bình: Từ thực tiễn kinh tế Việt Nam

Trong bối cảnh kinh tế Việt Nam duy trì đà tăng trưởng cao nhưng đứng trước nguy cơ rơi vào bẫy thu nhập trung bình, việc nâng cao năng suất lao động trở thành chìa khóa then chốt để bứt phá, hướng tới mục tiêu trở thành quốc gia thu nhập cao vào năm 2045.
Luật Trí tuệ nhân tạo năm 2025 và những tác động đến lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

Luật Trí tuệ nhân tạo năm 2025 và những tác động đến lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam

Bài viết phân tích những nội dung trọng tâm của Luật Trí tuệ nhân tạo năm 2025 và làm rõ các tác động đa chiều đối với hệ thống ngân hàng, từ quản trị rủi ro, chi phí vận hành đến chiến lược cạnh tranh, qua đó đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong bối cảnh chuyển đổi số.
Ngành Ngân hàng nỗ lực giảm mặt bằng lãi suất thị trường để hỗ trợ doanh nghiệp và người dân

Ngành Ngân hàng nỗ lực giảm mặt bằng lãi suất thị trường để hỗ trợ doanh nghiệp và người dân

Ngày 09/4/2026, tại Hà Nội, Ngân hàng Nhà nước Việt Nam (NHNN) đã tổ chức cuộc họp triển khai công tác ngân hàng dưới sự chủ trì của Thống đốc NHNN Phạm Đức Ấn. Tại cuộc họp, các ngân hàng thương mại (NHTM) đã thống nhất, đồng thuận cao trong việc thực hiện chủ trương của Chính phủ, Thủ tướng Chính phủ và NHNN trong việc nỗ lực giảm mặt bằng lãi suất thị trường để hỗ trợ doanh nghiệp và người dân. Theo đó, các NHTM cam kết đồng thuận giảm lãi suất tiền gửi và lãi suất cho vay sau cuộc họp này.
Vai trò của truyền thông chính sách ngành Ngân hàng trong kỷ nguyên mới

Vai trò của truyền thông chính sách ngành Ngân hàng trong kỷ nguyên mới

Trong kỷ nguyên số và hội nhập sâu rộng, chính sách không chỉ dừng lại ở việc ban hành mà còn đòi hỏi được truyền tải một cách kịp thời, chính xác và hiệu quả tới thị trường và công chúng. Đối với ngành Ngân hàng - lĩnh vực nhạy cảm, có mức độ lan tỏa cao và tác động trực tiếp đến ổn định kinh tế vĩ mô, truyền thông chính sách ngày càng khẳng định vai trò chiến lược trong việc định hướng kỳ vọng, củng cố niềm tin và nâng cao hiệu lực thực thi chính sách.
Dự báo tác động của căng thẳng tại khu vực Trung Đông tới kinh tế Việt Nam và một số gợi ý chính sách

Dự báo tác động của căng thẳng tại khu vực Trung Đông tới kinh tế Việt Nam và một số gợi ý chính sách

Bài viết chỉ ra rằng, căng thẳng Trung Đông thông qua cú sốc giá năng lượng và logistics, có thể khuếch đại áp lực lạm phát, tỉ giá và tăng trưởng của Việt Nam, qua đó đặt ra yêu cầu điều hành chính sách vĩ mô linh hoạt nhằm nâng cao khả năng chống chịu của nền kinh tế.
Cú sốc giá dầu và phản ứng của ngân hàng trung ương: Tổng quan lý thuyết, bằng chứng lịch sử và hàm ý chính sách

Cú sốc giá dầu và phản ứng của ngân hàng trung ương: Tổng quan lý thuyết, bằng chứng lịch sử và hàm ý chính sách

Bài viết phân tích một cách hệ thống mối quan hệ giữa cú sốc giá dầu và phản ứng chính sách của ngân hàng trung ương (NHTW), qua đó nhấn mạnh vai trò của việc nhận diện đúng nguồn gốc cú sốc và tăng cường phối hợp chính sách nhằm nâng cao hiệu quả điều hành chính sách tiền tệ trong bối cảnh biến động năng lượng toàn cầu.
Từ hệ thống thanh toán truyền thống đến tài sản kỹ thuật số: Cách tiếp cận từ Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025 của Úc

Từ hệ thống thanh toán truyền thống đến tài sản kỹ thuật số: Cách tiếp cận từ Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025 của Úc

Bài viết phân tích sự chuyển dịch tư duy lập pháp của Úc trong điều chỉnh hệ thống thanh toán số và tài sản kỹ thuật số thông qua Luật sửa đổi Luật Ngân khố về Payments System Modernisation Act 2025 (Đạo luật về Hiện đại hóa hệ thống thanh toán năm 2025) của Úc, làm rõ cách tiếp cận quản lý dựa trên chức năng và rủi ro, cơ chế phối hợp giám sát liên cơ quan và những hàm ý chính sách cho quá trình hoàn thiện pháp luật tại Việt Nam.
Vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong hoạt động truyền thông của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và hàm ý đối với thị trường tài chính toàn cầu

Vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong hoạt động truyền thông của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ và hàm ý đối với thị trường tài chính toàn cầu

Bài viết phân tích bằng chứng thực nghiệm mới về vai trò của các yếu tố phi ngôn ngữ trong truyền thông chính sách tiền tệ của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed), qua đó thảo luận các hàm ý sâu sắc đối với công tác hoạch định và truyền tải chính sách tiền tệ trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự bùng nổ của công nghệ thông tin.
Tăng cường quản trị rủi ro trong chính sách tiền tệ tại Ngân hàng Trung ương Canada và một số bài học kinh nghiệm đối với Việt Nam

Tăng cường quản trị rủi ro trong chính sách tiền tệ tại Ngân hàng Trung ương Canada và một số bài học kinh nghiệm đối với Việt Nam

Bài viết phân tích cách tiếp cận quản trị rủi ro trong hoạch định và truyền thông chính sách tiền tệ (CSTT) của Ngân hàng Trung ương Canada (Bank of Canada - BoC), qua đó rút ra một số bài học kinh nghiệm có giá trị tham khảo đối với Việt Nam trong bối cảnh bất định kinh tế ngày càng gia tăng.
Nâng hạng có điều kiện trong tiến trình hội nhập tài chính quốc tế của Việt Nam

Nâng hạng có điều kiện trong tiến trình hội nhập tài chính quốc tế của Việt Nam

Việc nâng hạng tín nhiệm có điều kiện của Việt Nam cho thấy cách tiếp cận mới của thị trường quốc tế trong đánh giá rủi ro tín dụng, cho phép các công cụ nợ có bảo đảm được xếp hạng cao hơn trần tín nhiệm quốc gia. Động thái này phát đi tín hiệu tích cực tới nhà đầu tư và mở rộng dư địa huy động vốn trong giai đoạn chuyển tiếp trước khi Việt Nam đạt hạng tín nhiệm chủ quyền hạng đầu tư.

Thông tư số 61/2025/TT-NHNN của Ngân hàng Nhà nước Việt Nam quy định về mạng lưới hoạt động của ngân hàng thương mại

Thông tư số 85/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số thông tư của Thống đốc NHNN quy định về nghiệp vụ thư tín dụng và hướng dẫn triển khai một số chương trình tín dụng thay đổi cơ cấu, tổ chức bộ máy

Thông tư số 84/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 quy định chế độ báo cáo tài chính đối với Ngân hàng Nhà nước Việt Nam

Thông tư số 81/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 quy định về hoạt động chiết khấu của TCTD, chi nhánh NHNNg đối với khách hàng

Thông tư số 80/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 12/2022/TT-NHNN hướng dẫn về quản lý ngoại hối đối với việc vay, trả nợ nước ngoài của doanh nghiệp

Thông tư số 79/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 hướng dẫn về quản lý ngoại hối đối với việc cho vay ra nước ngoài và thu hồi nợ nước ngoài của TCTD, Chi nhánh Ngân hàng nước ngoài

Thông tư số 77/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 50/2024/TT-NHNN quy định về an toàn, bảo mật cho việc cung cấp dịch vụ trực tuyến ngành Ngân hàng

Thông tư số 76/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số điều của Thông tư số 24/2019/TT-NHNN quy định về tái cấp vốn dưới hình thức cho vay lại theo hồ sơ tín dụng đối với tổ chức tín dụng

Thông tư số 75/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2025 sửa đổi, bổ sung một số quy định tại các VBQPPL trong lĩnh vực quản lý hoạt động cung ứng dịch vụ và sử dụng ngoại hối để thực thi phương án cắt giảm, đơn giản hoá thủ tục hành chính

Thông tư số 67/2025/TT-NHNN ngày 31/12/2026 bãi bỏ một số văn bản quy phạm pháp luật do Thống đốc Ngân hàng Nhà nước ban hành