Phê duyệt khoản vay 5 phút: AI đang thay đổi cách ngân hàng ra quyết định tín dụng ra sao?

Khi thị trường đã sẵn sàng cho AI, bài toán không còn là "có dùng hay không"

Trong vài năm trở lại đây, Việt Nam nổi lên như một trong những thị trường có tốc độ tiếp nhận công nghệ tài chính nhanh nhất khu vực. Thanh toán số, ngân hàng di động và eKYC không còn là khái niệm mới, mà đã trở thành hành vi phổ biến của phần lớn người dùng. Trong bối cảnh đó, câu hỏi đặt ra cho các ngân hàng không còn là "có nên triển khai AI hay không", mà là AI sẽ được triển khai theo cách nào để tạo ra giá trị thực sự.

Trong sự kiện mới đây, đại diện Tập đoàn Cathay phân tích, lợi thế lớn của Việt Nam nằm ở độ đa dạng rất cao của tập khách hàng: từ người dùng trẻ, quen thuộc với công nghệ, đến nhóm khách hàng truyền thống đang chuyển dịch dần sang kênh số. Sự đa dạng này tạo ra khối lượng dữ liệu hành vi phong phú, nhưng đồng thời cũng đòi hỏi hệ thống công nghệ đủ linh hoạt để xử lý nhiều kịch bản khác nhau.

Lấy ví dụ từ chính Ngân hàng Cathay United Bank, thay vì phát triển AI như một công cụ riêng lẻ, nhà băng này lựa chọn cách tiếp cận coi AI là cấu phần cốt lõi trong tổng thể hệ sinh thái ngân hàng số. Điều này có nghĩa là AI không đứng ngoài hệ thống để "hỗ trợ", mà được tích hợp trực tiếp vào các luồng nghiệp vụ chính: từ onboarding khách hàng, vận hành nội bộ cho đến quản trị rủi ro và tín dụng.

Ở cấp độ kiến trúc, Cathay United Bank triển khai toàn bộ dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam trên một nền tảng thống nhất, được thiết kế riêng cho điều kiện thị trường nội địa. Nền tảng này tận dụng hạ tầng công nghệ từ các đối tác toàn cầu, nhưng lớp ứng dụng và trải nghiệm người dùng được điều chỉnh để phù hợp với yêu cầu pháp lý, thói quen sử dụng và hành vi tài chính tại Việt Nam.

Kể từ năm 2024, các nền tảng số của Cathay United Bank đã chính thức đi vào vận hành tại Việt Nam và liên tục được hoàn thiện. Quá trình này không chỉ là nâng cấp công nghệ, mà còn là quá trình học hỏi từ thị trường, thu thập phản hồi người dùng và điều chỉnh hệ thống để đảm bảo AI vận hành hiệu quả trong bối cảnh thực tế, thay vì chỉ "đúng về mặt kỹ thuật".

AI không thể tách rời dữ liệu và dữ liệu phải được quản trị trước khi được khai thác

Một trong những thách thức lớn nhất khi triển khai AI trong lĩnh vực tài chính là dữ liệu cá nhân. Dữ liệu không được thu thập một cách tùy tiện, cũng không được đưa trực tiếp vào hệ thống AI khi chưa có cơ chế quản trị, kiểm soát và phê duyệt phù hợp.

Toàn bộ hoạt động phát triển và triển khai AI tại Việt Nam được thiết kế để tuân thủ nghiêm ngặt khung pháp lý về bảo vệ dữ liệu cá nhân, bao gồm Luật và các nghị định liên quan như Luật/Nghị định số 60/2024. Đại diện cho biết, Ngân hàng Cathay United Bank coi tuân thủ pháp luật là điều kiện tiên quyết, chứ không phải rào cản của đổi mới công nghệ.

Ông VJ Lu - Tổng Giám đốc Ngân hàng Cathay United Bank, Chi nhánh TP. Hồ Chí Minh cho biết Cathay United Bank tiết lộ, từ năm 2021, Cathay đã xây dựng và áp dụng một bộ nguyên tắc và tiêu chuẩn toàn diện cho việc phát triển AI trên phạm vi toàn cầu. Bộ nguyên tắc này đặt mục tiêu hình thành các hệ thống AI đáng tin cậy, minh bạch và có thể kiểm soát, bất kể triển khai tại Việt Nam, Đài Loan hay Hoa Kỳ. Điểm nhất quán trong chiến lược là: AI phải phục vụ hoạt động kinh doanh, nhưng không được đánh đổi bằng rủi ro pháp lý hay quyền riêng tư của người dùng.

Cách tư duy này cũng thể hiện rõ trong mô hình "khung mở" mà Cathay đang phát triển cho đối tác. Dù cho phép tùy biến theo từng thương hiệu, các mô hình AI không được thiết kế để người dùng cuối hoặc bên ngoài có thể trực tiếp can thiệp vào thuật toán nền tảng. Thay vào đó, AI được vận hành thông qua các máy chủ và ứng dụng nội bộ, tích hợp vào các công cụ làm việc doanh nghiệp đã được thiết lập sẵn quy trình và cơ chế quản trị. Ông Joe Liang - Giám đốc Dữ liệu và Phân tích (Chief Data and Analytics Officer) của Ngân hàng Cathay United khẳng định: Dữ liệu chính là nền móng cốt lõi của AI.

Về mặt chiến lược, đây là lựa chọn ưu tiên an ninh hệ thống, tính nhất quán và khả năng tuân thủ, thay vì mở hoàn toàn để đổi lấy sự linh hoạt. AI trong mô hình này được xem như một năng lực vận hành nội tại, không phải là "sản phẩm mở" để can thiệp tùy ý.

Tốc độ trong tín dụng: Nhanh nhờ hệ thống, không phải nhờ bỏ kiểm soát

Tín dụng là lĩnh vực chịu áp lực lớn nhất giữa hai yêu cầu tưởng như mâu thuẫn: ra quyết định nhanh và kiểm soát rủi ro chặt chẽ. Tại Việt Nam, Ngân hàng Cathay United Bank cho biết tính năng phê duyệt khoản vay trong vòng 5 phút đã được triển khai thông qua ứng dụng CUBE Vietnam App, trong bối cảnh thị trường vẫn còn những thách thức liên quan đến thu thập và xác thực dữ liệu định danh cá nhân.

Điểm đáng chú ý là tốc độ phê duyệt không đến từ việc đơn giản hóa quy trình, mà từ việc tích hợp nhiều lớp xử lý vào cùng một hệ thống số hóa. Quy trình phê duyệt bao gồm xác thực danh tính khách hàng thông qua eKYC, đối soát dữ liệu, các bước kiểm tra và thẩm định nội bộ, cùng với kiểm tra và xác minh thông tin tín dụng.

Trên nền dữ liệu này, hệ thống tiến hành phân tích dựa trên kinh nghiệm vận hành và các tiêu chí đánh giá tín dụng do Ngân hàng Cathay United Bank phát triển nội bộ. AI đóng vai trò tăng tốc quá trình xử lý và ra quyết định, nhưng không thay thế hoàn toàn các chuẩn mực quản trị rủi ro đã được thiết lập.

Cách triển khai này phản ánh một quan điểm rõ ràng: AI không nhằm loại bỏ kiểm soát, mà nhằm làm cho kiểm soát vận hành nhanh hơn và nhất quán hơn. Trong bối cảnh người dùng kỳ vọng trải nghiệm "gần như tức thì", nhưng thị trường tài chính không cho phép sai sót hệ thống, việc đặt AI vào đúng vị trí trong kiến trúc vận hành trở thành yếu tố quyết định.

Tựu chung, khi AI dần trở thành tiêu chuẩn chung của ngành ngân hàng, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở việc ngân hàng nào nói nhiều hơn về AI, mà ở ai thiết kế được nền tảng đủ sâu để AI trở thành một phần tự nhiên của vận hành. Trường hợp của Cathay tại Việt Nam cho thấy một chiến lược thiên về nền tảng, dữ liệu và governance, trong đó tốc độ, trải nghiệm và tuân thủ được đặt trong cùng một hệ thống thay vì đánh đổi lẫn nhau.

Huyền Trang