CEO TPBank Nguyễn Hưng: Ngân hàng 18 triệu khách nhưng chỉ 0,5% giao dịch còn ra quầy

Ông Hưng nhìn lại thời kỳ ngân hàng vận hành theo mô hình truyền thống, khi giấy tờ nhiều, quy trình phức tạp và dữ liệu nằm rải rác khắp tổ chức mà gần như không được khai thác. Chuyển đổi số sau đó mang đến mobile banking, internet banking và quy trình không giấy tờ, giúp ngân hàng phục vụ khách hàng liên tục 24/7.

Với TPBank, đây là lựa chọn bắt buộc. Là một trong những ngân hàng trẻ nhất hệ thống, TPBank xác định từ đầu rằng khó cạnh tranh với các ngân hàng đi trước nếu đi theo lối truyền thống. "Nếu nghĩ lại 10 năm về trước, tôi cũng không nghĩ rằng ngân hàng chúng tôi đến giờ có tới 18 triệu khách hàng. Với cơ sở hạ tầng và mạng lưới chi nhánh truyền thống thì không biết bằng cách nào để phục vụ được", ông nói. Hiện 99,5% giao dịch của TPBank được thực hiện qua kênh số, với hàng trăm triệu giao dịch mỗi tháng. Ông dẫn ví dụ hệ thống LiveBank hoạt động 24/7 từng là bước tiến lớn, nhưng khi đó chỉ đáp ứng chưa tới 1% tổng số giao dịch.

Theo ông Hưng, vài năm gần đây AI mở ra một xu hướng mới sau ngân hàng số. Tuy vậy, công nghệ này cũng có thể bị kẻ xấu lợi dụng, khiến nguy cơ tấn công vào hệ thống tài chính ngày càng tinh vi. AI còn có hiện tượng "ảo giác", tức bịa đặt thông tin bằng giọng văn trôi chảy đến mức người thiếu kiến thức nền khó phân biệt thật giả. Vì vậy, việc dùng AI phải có trách nhiệm và cẩn trọng, còn an toàn luôn được đặt lên hàng đầu. Dù vậy, ông thừa nhận AI rất hữu ích trong việc gợi mở ý tưởng. Chính ông thường hỏi AI khi gặp vấn đề mới, rồi chuyển gợi ý cho chuyên gia phản biện, nhờ đó đôi khi tìm ra những giải pháp rất mới và hiệu quả.

Bài toán đầu tiên TPBank giải quyết là dữ liệu. Hơn 600 đơn vị trên toàn hệ thống, mỗi nơi nắm giữ một loại dữ liệu khác nhau, nay đã có kho tri thức dùng chung tích hợp AI. Thời gian tổng hợp thông tin, chuẩn bị tài liệu nội bộ nhờ đó rút từ 2-3 ngày xuống còn khoảng 2 giờ. Ông Hưng nhấn mạnh việc sử dụng dữ liệu luôn tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân và chỉ thực hiện khi có sự đồng ý của khách hàng.

Hiệu quả được TPBank đo bằng số ngày công tiết kiệm. Theo số liệu ông Hưng trình bày, 12 nhóm ứng dụng AI tiêu biểu đã giúp tiết kiệm tổng cộng 8.283 ngày công. Nhiều nhất là mảng phân tích báo cáo tài chính với 2.400 ngày công. Trước đây, hơn 1.000 nhân viên phục vụ khách hàng doanh nghiệp phải thu thập báo cáo giấy, chạy OCR rồi tự tính từng chỉ số. Nay AI hỗ trợ khâu đọc, tính toán, đồng thời gợi ý so sánh với doanh nghiệp cùng ngành và các hồ sơ được phê duyệt trước đây. Khâu kiểm soát sau tiết kiệm 1.680 ngày công nhờ AI tự đọc chứng từ và so khớp với dữ liệu giao dịch. Tại quầy, mô hình truy xuất tăng cường (RAG) giúp giao dịch viên tra cứu nhanh văn bản pháp luật và quy định nội bộ, tiết kiệm 486 ngày công. Các công cụ quản lý khách hàng doanh nghiệp BizDesk, FinDesk cùng quy trình tín dụng doanh nghiệp (CCP) tiết kiệm thêm hơn 2.200 ngày công.

Với khách hàng, tính năng ChatPay cho phép chuyển tiền ngay trong giao diện nhắn tin. Với Paste to Pay, khách hàng chỉ cần dán một đoạn văn bản hay hình ảnh, AI sẽ tự hiểu cần chuyển bao nhiêu, cho ai. Thao tác chuyển tiền nhờ đó rút từ 5 bước còn 1 bước. Trợ lý GenAI T'AioX có thể tra cứu giao dịch, thống kê chi tiêu, tư vấn tài chính cá nhân và thực hiện tác vụ thay khách hàng, hiện xử lý 500.000-600.000 yêu cầu mỗi tháng và giúp tiết kiệm 1.041 ngày công. Tổng đài tự động xử lý khoảng 25.000 cuộc gọi mỗi tháng, tương đương khối lượng công việc của 20 nhân sự.

Đến nay, TPBank có hơn 60 ứng dụng AI tại 13 khối và đơn vị ngang khối, trải từ front office đến back office. Kết quả rõ nhất, theo ông Hưng, nằm ở cơ cấu nhân sự.

Lực lượng này được ngân hàng điều chuyển sang đảm nhận những công việc khác. Ở khối công nghệ, nơi nhu cầu dự án gần như vô tận và luôn xếp hàng chờ xử lý, 450 nhân sự đã dùng AI trong phát triển và kiểm thử phần mềm thay cho quy trình truyền thống vốn tốn nhiều thời gian. Nền tảng nội bộ TPBank AIMate xử lý khoảng 156.000 yêu cầu mỗi tháng, giúp tốc độ rà soát và đánh giá hồ sơ tài chính khách hàng doanh nghiệp tăng 200%.

Để AI lan tỏa trong toàn tổ chức, ông Hưng cho rằng lãnh đạo cần vừa động viên, vừa yêu cầu bắt buộc thông qua KPI. TPBank đặt KPI về ứng dụng AI, tổ chức cuộc thi viết câu lệnh (prompt) và xây dựng thư viện PromptBank để toàn hệ thống dùng chung. Ngân hàng trang bị tài khoản AI chính thức cho các đơn vị và triển khai mô hình nội bộ (in-house) để bảo đảm an toàn dữ liệu khách hàng. Nền tảng Hybrid AI Platform kết hợp on-premises và cloud hiện xử lý hơn 1,4 triệu yêu cầu mỗi tháng, cân bằng giữa tốc độ, chi phí và yêu cầu tuân thủ. "Chi phí ban đầu có thể lớn hơn, nhưng tạo công cụ cho người lao động thì sau này họ sẽ khai thác mang lại hiệu quả tốt hơn cho doanh nghiệp", ông nói. Theo ông, bản thân lãnh đạo cũng phải làm gương, tự biết khai thác AI và chịu chi tiền, miễn là khoản chi mang lại hiệu quả đo đếm được.

Nhìn về phía trước, ông Hưng cho rằng AI đang chuyển từ GenAI sang AI Agent, tức các tác tử có thể tự suy nghĩ và hành động. Câu hỏi đặt ra là con người có đủ tin tưởng để giao quyền cho chúng hay không. Về an toàn, TPBank áp dụng mô hình 3 lớp "Phòng – Chống – Phản ứng nhanh", kết hợp dữ liệu đa nguồn, AI/ML và giám sát thời gian thực. Lớp "Phòng" cảnh báo sớm theo hành vi và ngữ cảnh, lớp "Chống" phân tích mạng lưới, thiết bị và chấm điểm rủi ro, còn lớp "Phản ứng nhanh" cho phép khách hàng yêu cầu khóa thẻ, khóa tài khoản qua T'AioX 24/7. Nhờ đó, ngân hàng đã chặn hơn 400 tỷ đồng giao dịch rủi ro, cảnh báo hơn 100.000 giao dịch và bảo vệ trên 52.000 khách hàng.

Ông Hưng cũng lưu ý người trực tiếp vận hành hệ thống đôi khi khó tự nhận ra điểm yếu của mình, và một góc nhìn độc lập sẽ giúp sớm phát hiện những sơ hở. Vì vậy, bên cạnh tuyến công nghệ và an ninh mạng, tuyến quản trị rủi ro vận hành an ninh thông tin giữ vai trò then chốt. "Con người là như vậy, chỉ cần lơ đễnh một chút thôi là lập tức xảy ra rủi ro", ông nói.