Khó khăn, thuận lợi của ngân hàng khi triển khai hệ thống Agentic AI

05/04/2026 - 17:355 phút đọc

Deloitte nhận định rằng Agentic AI sẽ thay đổi căn bản quy trình ngân hàng, từ thẩm định tín dụng đến quản lý kho bạc và phát hiện gian lận. McKinsey cảnh báo,Agentic AI sẽ làm biến đổi mô hình kinh doanh ngân hàng, thu hẹp lợi nhuận toàn cầu, và những ngân hàng đi đầu sẽ có lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Microsoft thì đưa ra kế hoạch chi tiết (blue print) cho trải nghiệm khách hàng hiện đại dựa trên Agentic AI, nhấn mạnh rằng kiến trúc mới này có thể khắc phục khoảng cách giữa kỳ vọng của khách hàng và khả năng số hóa hiện tại.

Thực tế, một số ngân hàng đã bắt đầu triển khai Agentic AI. DBS Bank ở Singapore thử nghiệm Visa Intelligent Commerce, nơi AI agent có thể thực hiện thanh toán thay khách hàng trên hạ tầng thẻ hiện có. NatWest ở Anh triển khai trợ lý tài chính Agentic (agentic financial assistant) cho 25.000 khách hàng, tích hợp vào trợ lý số Cora, cho phép khách hàng hỏi về chi tiêu bằng ngôn ngữ tự nhiên và thử nghiệm trò chuyện trực tiếp với khách hàng bằng giọng nói mang cảm xúc giống con người. Suncoast Credit Union ở Mỹ ứng dụng agentic automation để phòng chống gian lận, đạt giảm 75% tổn thất gian lận trong 2 năm, với 100% tự động hóa kiểm tra giao dịch séc. Những ví dụ này cho thấy Agentic AI không còn là khái niệm lý thuyết, mà đã được triển khai thực tế để giải quyết các bài toán quan trọng của ngân hàng.

Tuy nhiên, tiến trình hướng tới ứng dụng AI quy mô lớn của các tổ chức thường bị đình trệ vì cả hai lựa chọn triển khai AI tác nhân hiện có đều không tối ưu. Lựa chọn đầu tiên, triển khai các công cụ AI có sẵn, đòi hỏi quản lý thay đổi phức tạp khi nhân viên phải học các giao diện, quy trình làm việc và cách thức làm việc mới; mọi người bị buộc phải thích nghi với công nghệ chứ không phải ngược lại; việc áp dụng diễn ra chậm, sự phản kháng cao, và các công cụ có thể không được sử dụng mặc dù đã đầu tư đáng kể. Lựa chọn thứ hai, xây dựng các giải pháp AI tác nhân tùy chỉnh, đòi hỏi nguồn lực kỹ thuật khan hiếm, tích hợp rộng rãi với các hệ thống hiện có và bảo trì liên tục khi các hệ thống đó phát triển. Nhưng một mô hình thứ ba về việc áp dụng AI tác nhân trong doanh nghiệp đang nổi lên: trong đó, AI học hỏi từ các quy trình làm việc thực tế, phát hiện ra các mô hình hữu ích và xây dựng các tác nhân, cũng như cải thiện những gì đã và đang giúp hoàn thành công việc. Trong ngắn hạn, các hệ thống như vậy — được gọi là nền tảng tự động hóa tác nhân hành vi (behavioral agent automation platform, viết tắt là BAAP) — cung cấp cho nhân viên các khả năng phù hợp và sẵn sàng sử dụng. Theo thời gian, khi BAAP tiếp tục quan sát và học hỏi, toàn bộ doanh nghiệp sẽ trở nên hiệu quả hơn — thậm chí có thể nói là “thông minh hơn”. Điều đáng mừng là các ngân hàng có một số lợi thế bất ngờ trong quá trình triển khai BAAP. Có thấy rõ điều này qua những phân tích sau:

- Hạ tầng giám sát sẵn có: Ngân hàng vốn đã phải theo dõi chặt chẽ mọi luồng dữ liệu, truy vấn, và hoạt động để đảm bảo tuân thủ (compliance). Chính hạ tầng này trở thành nền tảng quan sát hành vi thực tế, giúp BAAP học hỏi nhanh và chính xác hơn.

- Quy trình rõ ràng, có cấu trúc: Do đặc thù ngành tài chính, các luồng công việc thường được quy định chi tiết, có kiểm toán và quy tắc rõ ràng. Điều này giúp BAAP dễ dàng nhận diện, chuẩn hóa và tự động hóa.

- Khả năng biến yêu cầu tuân thủ thành lợi thế chiến lược: Thay vì coi quy định là gánh nặng, ngân hàng có thể tận dụng dữ liệu giám sát để tạo ra “tự động hóa tự cải thiện” (self-improving automation). Đây là lợi thế mà doanh nghiệp ít bị ràng buộc sẽ khó tái tạo.

- Tích lũy kiến thức học hỏi từ tổ chức: Một đối thủ có thể mua cùng mô hình AI hoặc thuê cùng chuyên gia, nhưng không thể sao chép được hàng tháng, hàng năm dữ liệu hành vi và quy trình đã được BAAP học hỏi trong nội bộ ngân hàng.

Có thể hình dùng một trường hợp nghiên cứu giả định để thấy rõ hơn. Ngân hàng X – một ngân hàng tầm trung phục vụ chủ yếu doanh nghiệp vừa và nhỏ – quyết định thử nghiệm BAAP để tăng hiệu quả và giảm chi phí trong mảng tín dụng doanh nghiệp. Ngân hàng triển khai: (i) Meeting Prep Assistant để nhân viên tín dụng có sẵn bản tóm tắt luồng khách hàng /quy trình xử lý /danh mục hồ sơ, lịch sử giao dịch và phân tích rủi ro trước mỗi cuộc họp; (ii) Pipeline Analyzer quan sát thói quen nhân viên và tự động đề xuất báo cáo phù hợp; (iii) Email Writer soạn email follow-up sau cuộc họp, điều chỉnh theo phong cách cá nhân. Sau vài tháng, BAAP học được rằng nhân viên thường kết hợp phân tích rủi ro với dữ liệu ngành, và hệ thống tự động bổ sung dữ liệu thị trường vào báo cáo. Kết quả giả định là thời gian chuẩn bị hồ sơ tín dụng giảm 40%, tỷ lệ khách hàng hài lòng tăng nhờ email liên hệ tiếp theo nhanh và cá nhân hóa, và nhân viên tín dụng có thêm thời gian tập trung vào phân tích chiến lược thay vì xử lý thủ tục.

Các tổ chức có vị thế tốt nhất để triển khai BAAP và tận dụng sự chuyển đổi này có thể không phải là những tổ chức có ngân sách công nghệ lớn nhất. Các ngân hàng quy mô trung bình đủ nhỏ để hành động nhanh chóng nhưng đủ lớn để tạo ra dữ liệu mẫu giúp các hệ thống tự cải tiến hoạt động hiệu quả. Dữ liệu mẫu tương tự cũng có thể giúp họ diễn đạt và xác thực ROI (Return on Investment - Lợi tức đầu tư) tốt hơn. Nhưng để nắm bắt được những lợi thế như vậy, cần có một sự thay đổi cơ bản trong cách các nhà lãnh đạo và chiến lược gia suy nghĩ, nhận thức về AI. Câu hỏi cần trả lời không phải là “Chúng ta nên mua những công cụ AI nào?” hay thậm chí “Chúng ta nên xây dựng những tác nhân nào?” mà là “Làm thế nào để chúng ta trở thành một tổ chức ngày càng thông minh hơn theo thời gian?”.

Các ngân hàng trả lời tốt câu hỏi đó sẽ phát triển được một thứ bền vững: khả năng ghi nhớ quá trình cải tiến liên tục, được khắc ghi trong các hệ thống quan sát, học hỏi và thích ứng.

Tài liệu tham khảo:

https://thefinancialbrand.com/news/artificial-intelligence-banking/financial-institutions-unexpected-advantage-in-the-race-for-ai-leverage-195868

https://fintechnews.sg/126516/ai/dbs-visa-agentic-ai/

https://www.fstech.co.uk/fst/Thousands_Of_NatWest_Customers_To_Soon_Have_Access_To_Agentic_Financial_Assistant.php

https://www.uipath.com/resources/automation-case-studies/suncoast-credit-union-strengthens-fraud-defense-with-agentic-automation

https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/financial-services/agentic-ai-banking.html

https://www.mckinsey.com/industries/financial-services/our-insights/banking-matters/agentic-ai-will-shake-up-banking-shrinking-global-profit-pools

https://www.microsoft.com/en-us/industry/blog/financial-services/banking/2026/02/26/the-agentic-moment-in-banking-a-blueprint-for-better-customer-experiences/