Chuyển đổi số trong ngành ngân hàng: Thực trạng, khó khăn & Giải pháp chiến lược

Các doanh nghiệp và tổ chức tài chính tại Việt Nam đang tích cực tìm hiểu những hướng đi mới nhằm tối ưu hóa quy trình, giảm rủi ro, tăng tốc độ xử lý giao dịch hướng đến xây dựng hệ sinh thái dịch vụ linh hoạt hơn. Chuyển đổi số không còn là lựa chọn, mà là hành trình bắt buộc để ngân hàng thích ứng với thị trường số hóa ngày càng phát triển. Cùng Lạc Việt tìm hiểu chi tiết trong bài viết này.

1. Thực trạng chuyển đổi số ngành ngân hàng

1.1 Chuyển đổi số ngân hàng là gì?

Chuyển đổi số trong ngân hàng là quá trình ứng dụng công nghệ số để thay đổi toàn diện cách ngân hàng vận hành, phục vụ khách hàng, quản trị rủi ro. Thay vì dựa vào quy trình thủ công hoặc giấy tờ, ngân hàng sử dụng các công nghệ như AI, tự động hóa quy trình (RPA), eKYC, AI OCR (nhận dạng ký tự thông minh) để xử lý dữ liệu nhanh hơn, giảm sai sót và tăng trải nghiệm khách hàng.

Ví dụ:

• AI OCR giúp trích xuất thông tin từ giấy tờ như căn cước, hợp đồng vay chỉ trong vài giây, thay vì nhập liệu thủ công 5–10 phút.
• eKYC giúp khách hàng mở tài khoản trực tuyến mà không cần đến quầy giao dịch.
• Chatbot AI hỗ trợ tư vấn 24/7, giảm tải cho tổng đài.

Nhờ những công nghệ này, quy trình trở nên liền mạch, an toàn phù hợp nhu cầu của người dùng hiện đại.

1.2 Thực trạng chuyển đổi số ngành ngân hàng tại Việt Nam

• Theo dữ liệu năm 2025, hơn 87% người trưởng thành tại Việt Nam đã có tài khoản thanh toán tại ngân hàng cho thấy mức độ bao phủ dịch vụ ngân hàng đã rất rộng
• Nhiều tổ chức tín dụng đang xử lý hơn 95% giao dịch qua kênh số thay vì ở quầy truyền thống.
• Hệ thống thanh toán không dùng tiền mặt phát triển mạnh: các kênh thanh toán qua Internet, Mobile banking, QR-code đã tăng mạnh cả về số lượng và giá trị giao dịch

Những con số này phản ánh rằng chuyển đổi số ngân hàng tại Việt Nam đã không còn là thử nghiệm mà đã thực sự là hiện thực: khách hàng cá nhân và doanh nghiệp đang dần quen với giao dịch online, thanh toán không dùng tiền mặt, và sử dụng các dịch vụ ngân hàng số thay vì phương thức truyền thống.

2. Những khó khăn chuyển đổi số ngân hàng doanh nghiệp đang gặp

Mặc dù cơ hội lớn, các ngân hàng – đặc biệt là nhóm phát triển nhanh – vẫn gặp nhiều thách thức:

• Hệ thống công nghệ cũ: Nhiều ngân hàng sử dụng hệ thống lõi cũ đã vận hành hơn 10–15 năm, khó tích hợp với công nghệ mới. Việc nâng cấp thường tốn kém nhiều rủi ro.
• Bảo mật và tuân thủ: Ngân hàng là ngành chịu yêu cầu rất cao về an ninh thông tin. Việc mở rộng dịch vụ số đồng nghĩa mở rộng bề mặt tấn công, làm tăng chi phí đầu tư bảo mật.
• Thiếu dữ liệu chuẩn hóa: AI và phân tích dữ liệu chỉ hoạt động hiệu quả khi dữ liệu sạch đầy đủ. Tuy nhiên nhiều ngân hàng vẫn lưu trữ dữ liệu phân tán ở nhiều hệ thống, gây khó khăn khi tích hợp.
• Thiếu nhân lực công nghệ: Nhu cầu nhân lực am hiểu AI, dữ liệu, an ninh mạng trong ngân hàng tăng mạnh, nhưng nguồn cung chưa đáp ứng đủ.
• Chi phí đầu tư ban đầu: Mặc dù chuyển đổi số mang lại lợi ích lớn về dài hạn, nhưng các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng, bảo mật, Cloud và phần mềm ban đầu khá cao.

Ví dụ thực tế: Theo báo cáo của HSBC năm 2024, khoảng 60% ngân hàng tại châu Á gặp khó khăn khi tích hợp hệ thống mới do giới hạn hạ tầng cũ; trong khi Techcombank từng chia sẻ rằng việc chuẩn hóa dữ liệu khách hàng là bước tiêu tốn nhiều nguồn lực nhất trong hành trình chuyển đổi số của họ.

Những thách thức này khiến nhiều ngân hàng tìm đến giải pháp có khả năng triển khai linh hoạt, dễ tích hợp, đặc biệt là các nền tảng AI OCR, tự động hóa quy trình, ngân hàng số thế hệ mới.

3. Chiến lược chuyển đổi số các ngân hàng tại Việt Nam

3.1 Xây dựng tầm nhìn, lộ trình chuyển đổi số tổng thể

Một chiến lược chuyển đổi số thành công phải bắt đầu từ tầm nhìn dài hạn, thay vì chỉ tập trung số hóa từng quy trình đơn lẻ. Các ngân hàng cần xác định rõ mục tiêu: nâng cao năng lực cạnh tranh, cải thiện dịch vụ khách hàng hay tối ưu chi phí vận hành. Tầm nhìn này cần phù hợp với tiêu chuẩn an toàn thông tin, chuẩn Basel II/III và các mô hình ngân hàng mở (Open Banking).

Ví dụ thực tế: Một ngân hàng chỉ số hóa quy trình mở tài khoản mà không đầu tư vào hạ tầng dữ liệu của toàn hệ thống sẽ gặp khó khăn khi triển khai eKYC nâng cao, chấm điểm tín dụng bằng AI hay tự động hóa xử lý giao dịch.

Lợi ích cho doanh nghiệp:

• Giảm rủi ro đầu tư sai hướng.
• Tối ưu chi phí khi mọi dự án công nghệ nằm trong một kiến trúc thống nhất.
• Đảm bảo khả năng mở rộng trong tương lai khi nhu cầu khách hàng thay đổi.

Chiến lược này đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về xu hướng chuyển đổi số trong ngành ngân hàng để xây dựng định hướng phù hợp, tránh tình trạng “đầu tư manh mún”.

3.2 Lấy khách hàng làm trung tâm với mô hình Omni-channel Banking

Omni-channel Banking là mô hình cho phép khách hàng giao dịch liền mạch trên mọi kênh: ứng dụng di động, website, quầy giao dịch, tổng đài hay ATM. Dù khách hàng bắt đầu giao dịch ở đâu, dữ liệu được đồng bộ, trải nghiệm luôn thống nhất.

Nói cách khác, nếu khách hàng nộp hồ sơ vay online vào buổi sáng, họ có thể đến chi nhánh buổi chiều và nhân viên sẽ thấy đầy đủ thông tin, không yêu cầu làm lại từ đầu.

Ví dụ dễ hiểu:

• Ứng dụng ngân hàng số tự động gợi ý khoản tiết kiệm phù hợp dựa trên hành vi chi tiêu của khách hàng.
• Khách hàng mở tài khoản trên ứng dụng, nâng hạn mức thẻ tín dụng qua chatbot AI được hỗ trợ 24/7 mà không phải đến quầy.

3.3 Chiến lược dữ liệu: Data Governance – Data Lake – AI Decisioning

• Data Governance – Quản trị dữ liệu: Quản trị dữ liệu là bộ nguyên tắc đảm bảo dữ liệu được thu thập, lưu trữ, sử dụng đúng cách. Khi dữ liệu không chuẩn hóa, AI sẽ cho kết quả sai lệch. Ví dụ: Cùng một khách hàng nhưng thông tin nằm ở 5 hệ thống khác nhau sẽ làm sai chỉ số chấm điểm tín dụng.
• Data Lake – Kho dữ liệu tập trung” Data Lake là nền tảng lưu trữ toàn bộ dữ liệu của ngân hàng theo dạng thô, chưa xử lý. Cho phép tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và hỗ trợ phân tích nâng cao, điều bắt buộc trong các chiến lược chuyển đổi số ngân hàng.
• AI Decisioning – Ra quyết định bằng AI: AI Decisioning là việc dùng thuật toán AI để ra quyết định nhanh chính xác hơn, như phê duyệt khoản vay, phát hiện rủi ro bất thường hay gợi ý sản phẩm tài chính cá nhân hóa.

Ví dụ thực tế:

• AI phân tích lịch sử giao dịch, nhận diện hành vi gian lận chỉ trong vài giây.
• Hệ thống phê duyệt tín dụng tự động đánh giá rủi ro dựa trên hàng trăm biến số, thay vì nhân viên phân tích thủ công.

3.4 Ứng dụng AI tự động hóa quy trình

Hyper-automation là chiến lược kết hợp AI, tự động hóa RPA, AI OCR, chatbot và phân tích dữ liệu để tự động hóa toàn bộ quy trình từ đầu đến cuối.

• AI OCR – Nhận dạng tài liệu tự động: AI OCR giúp chuyển đổi tài liệu giấy thành dữ liệu số chỉ trong vài giây. Ví dụ: trích xuất thông tin từ CMND/CCCD, hợp đồng vay, sao kê.
• RPA – Robot tự động hóa quy trình: RPA thực hiện các tác vụ lặp lại như nhập liệu, chuyển dữ liệu giữa hệ thống, đối soát giao dịch.
• Chatbot AI trợ lý giao dịch: Chatbot AI có thể xử lý 60–70% câu hỏi phổ biến của khách hàng giúp giảm tải nhân sự và tăng tốc độ phục vụ.
• AI Risk Scoring – AI chấm điểm rủi ro: Giúp ngân hàng đánh giá khả năng tín dụng hoặc hành vi gian lận dựa trên dữ liệu lớn.

Lợi ích thực tế:

• Rút ngắn thời gian phê duyệt hồ sơ từ vài ngày xuống còn vài phút.
• Giảm chi phí vận hành 20–30% (Theo McKinsey).
• Tăng tính chính xác minh bạch trong quản trị rủi ro.

3.5 Phát triển hệ sinh thái số – Hợp tác fintech và mô hình BaaS

Hệ sinh thái số cho phép ngân hàng mở các dịch vụ tài chính cho đối tác bên ngoài từ ví điện tử, ứng dụng thương mại điện tử đến doanh nghiệp lớn.

Mô hình Banking-as-a-Service (BaaS) cho phép doanh nghiệp dùng API ngân hàng để tích hợp dịch vụ tài chính trực tiếp vào nền tảng của họ.

Ví dụ minh họa:

• Ứng dụng thương mại điện tử tích hợp vay nhanh, thanh toán trả góp trực tiếp từ ngân hàng thông qua API.
• Doanh nghiệp Fintech sử dụng API định danh eKYC của ngân hàng để xác thực khách hàng.

Giá trị thực tế:

• Tăng nguồn thu từ dịch vụ số.
• Tăng tốc độ mở rộng thị trường mà không phải mở chi nhánh vật lý.
• Nâng cao trải nghiệm và sự tiện lợi cho khách hàng.

4. Xu hướng chuyển đổi số trong ngành ngân hàng

4.1 AI tạo ra sự chuyển dịch toàn diện

AI đang trở thành “động cơ tăng trưởng” của ngân hàng, không chỉ giúp tự động hóa nghiệp vụ mà còn thay đổi cách ngân hàng đưa ra quyết định. Các ngân hàng quốc tế sử dụng AI để đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận và phân tích hành vi khách hàng dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Ba ứng dụng quan trọng nhất gồm:

• AI trong phê duyệt tín dụng: AI có khả năng phân tích hàng trăm biến số về lịch sử giao dịch, thu nhập, hành vi chi tiêu để đưa ra quyết định cho vay nhanh hơn, giảm sai sót của con người.
• AI OCR trong xử lý hồ sơ: AI OCR giúp “đọc” giấy tờ như CCCD, sao kê, hợp đồng và chuyển thành dữ liệu số chỉ trong vài giây. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm nhiều giờ nhập liệu thủ công giảm rủi ro sai sót.
• AI dự báo hành vi khách hàng: AI có thể nhận diện mô hình chi tiêu bất thường, dự báo khả năng rời bỏ dịch vụ hoặc gợi ý sản phẩm phù hợp với từng khách hàng. Thay vì gửi cùng một sản phẩm cho tất cả khách hàng, ngân hàng có thể cá nhân hóa từng đề xuất.

Giá trị thực tế mang lại:

• Tăng tốc xử lý giao dịch, hồ sơ.
• Nâng cao độ chính xác trong ra quyết định.
• Giảm chi phí vận hành, rủi ro.
• Tạo lợi thế cạnh tranh trước các mô hình ngân hàng số.

4.2 eKYC và định danh khách hàng không tiếp xúc

eKYC (Electronic Know Your Customer) là phương thức định danh khách hàng bằng công nghệ nhận diện khuôn mặt, kiểm tra “liveness detection” (xác minh người thật), cho phép mở tài khoản mà không cần đến quầy giao dịch.

Lợi ích cho ngân hàng:

• Giảm chi phí vận hành nhờ cắt giảm quy trình thủ công.
• Giảm rủi ro gian lận nhờ đối chiếu nhiều lớp.
• Mang lại trải nghiệm liền mạch cho khách hàng, đặc biệt khi đăng ký online.

Đây là xu hướng mà các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về xu hướng chuyển đổi số trong ngành ngân hàng cần ưu tiên, vì eKYC là nền tảng của mọi sản phẩm tài chính số hiện đại.

4.3. Open Banking và hệ sinh thái API

Open Banking là mô hình cho phép ngân hàng chia sẻ dữ liệu và dịch vụ (có kiểm soát, theo sự đồng ý của khách hàng) cho bên thứ ba như fintech, ví điện tử, sàn thương mại điện tử, bảo hiểm… thông qua API. Nói một cách đơn giản, ngân hàng “kết nối mở” để dịch vụ tài chính có thể được nhúng vào bất kỳ nền tảng số nào.

Nếu ví ngân hàng là “kho dịch vụ tài chính”, thì API chính là “cánh cửa nhỏ” giúp đối tác lấy đúng dữ liệu hoặc chức năng họ cần – một cách nhanh, an toàn theo chuẩn thống nhất.

Ứng dụng thực tế

• Khách hàng có thể đăng ký vay tiêu dùng, mở tài khoản thanh toán, mua bảo hiểm… ngay trong app thương mại điện tử mà không cần chuyển sang app ngân hàng.
• Ví điện tử sử dụng API định danh (eKYC) để xác thực khách hàng chỉ trong vài giây, thay vì yêu cầu giấy tờ thủ công.
• Doanh nghiệp bán lẻ tích hợp API thanh toán để người dùng thanh toán một chạm.
• Các nền tảng kế toán dùng API tài khoản ngân hàng để đối soát dòng tiền theo thời gian thực.

4.4. Tự động hóa quy trình bằng RPA + AI (Hyperautomation)

Hyperautomation là sự kết hợp giữa RPA, AI, OCR và phân tích dữ liệu để tự động hóa toàn bộ chuỗi nghiệp vụ – từ thu thập dữ liệu, xử lý hồ sơ đến ra quyết định.
Điểm khác biệt của hyperautomation so với tự động hóa truyền thống là hệ thống có khả năng “nhận biết – hiểu – học hỏi”, không chỉ làm theo kịch bản cố định.

Giải thích dễ hiểu:

Nếu RPA là “nhân viên ảo làm theo quy trình”, thì AI đóng vai trò “tư duy”, giúp robot xử lý cả những tình huống phức tạp như đọc hồ sơ vay, đối chiếu dữ liệu không chuẩn, nhận diện gian lận.

Ứng dụng thực tế trong ngân hàng

• RPA tự động đối soát giao dịch hàng ngày, gửi báo cáo cho kiểm soát viên mà không cần thao tác tay.
• AI OCR đọc hợp đồng vay, bảng lương, sao kê, tự trích xuất thông tin rồi đẩy lên hệ thống core banking.
• AI phân tích đưa ra gợi ý hạn mức, đánh giá rủi ro khoản vay; nhân viên chỉ kiểm tra bước cuối.
• Hệ thống tự động hóa toàn diện theo dõi trạng thái hồ sơ, nhắc việc, kiểm tra tuân thủ.

4.5. Điện toán đám mây (Cloud-first) trong ngân hàng

Cloud-first là chiến lược ưu tiên triển khai hạ tầng, ứng dụng trên môi trường đám mây ngay từ đầu. Khi lượng giao dịch tăng nhanh, nhu cầu xử lý dữ liệu ngày càng lớn, cloud trở thành nền tảng tối ưu giúp ngân hàng mở rộng linh hoạt mà không phải đầu tư quá nhiều cho máy chủ vật lý.

Ba mô hình triển khai phổ biến

• Private Cloud: Hạ tầng đám mây riêng, kiểm soát bảo mật tuyệt đối, phù hợp dữ liệu nhạy cảm.
• Public Cloud: Mở rộng nhanh, chi phí thấp, lý tưởng cho ứng dụng cần xử lý theo mùa hoặc đột biến.
• Hybrid Cloud: Kết hợp cả hai, phù hợp chiến lược của nhiều ngân hàng khi muốn linh hoạt vẫn đảm bảo tuân thủ.

4.6. Ứng dụng Blockchain trong thanh toán, chống gian lận

Blockchain được xem như một trong những công nghệ nền tảng đang tạo ra bước chuyển đổi mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Khả năng minh bạch hóa dữ liệu, không thể chỉnh sửa, truy vết toàn bộ lịch sử giao dịch giúp blockchain đặc biệt phù hợp cho các nghiệp vụ yêu cầu độ tin cậy cao như thanh toán, chuyển tiền quốc tế, đối soát và kiểm soát gian lận.

Blockchain giải quyết vấn đề gì trong ngân hàng?

• Thanh toán xuyên biên giới chậm, chi phí cao: Các giao dịch quốc tế qua mạng SWIFT truyền thống có thể mất 2–3 ngày, kèm phí trung gian. Blockchain rút ngắn xuống chỉ vài giây hoặc vài phút.
• Rủi ro chỉnh sửa dữ liệu, gian lận nội bộ: Sự phân tán và cơ chế “không thể sửa đổi” (immutable) giúp hạn chế thao túng dữ liệu.
• Quy trình đối soát tốn nhiều thời gian: Mọi bên trong chuỗi giá trị (ngân hàng, nhà cung cấp, đối tác trung gian) đều có chung một bản ghi giao dịch.

Ví dụ thực tế dễ hiểu: Một giao dịch thanh toán quốc tế trên nền tảng như RippleNet diễn ra như sau:

• Ngân hàng A gửi yêu cầu chuyển tiền.
• Giao dịch được kiểm chứng ngay tức thì bằng cơ chế đồng thuận của blockchain.
• Người nhận ở quốc gia khác nhận được tiền gần như ngay lập tức, không cần qua 3–4 ngân hàng trung gian như truyền thống.

RippleNet hiện là một trong các mạng thanh toán blockchain được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngân hàng khu vực châu Á và châu Âu.

4.7. Ngân hàng số không chi nhánh (Digital-only Bank)

Digital-only Bank là mô hình ngân hàng hoạt động hoàn toàn trên môi trường số, không có chi nhánh vật lý, không quầy giao dịch. Mọi dịch vụ như mở tài khoản, thanh toán, tiết kiệm, đầu tư… đều được thực hiện thông qua ứng dụng, website hoặc chatbot.

Tại Việt Nam, mô hình này đã được triển khai bởi nhiều ngân hàng tiên phong như Timo, TNEX, Cake by VPBank, mang đến sự thay đổi mạnh mẽ trong thói quen sử dụng dịch vụ tài chính của khách hàng trẻ.

Lợi ích nổi bật cho khách hàng

• Mở tài khoản 100% online: Nhờ eKYC, người dùng chỉ cần 3–5 phút để đăng ký.
• Chi phí thấp hơn: Ngân hàng tiết kiệm chi phí chi nhánh nên có thể cung cấp ưu đãi phí, hoàn tiền, lãi suất tốt hơn.
• Trải nghiệm liền mạch: Ứng dụng được thiết kế tập trung vào hành trình người dùng giúp giao dịch nhanh, dễ theo dõi.

Giá trị cho ngân hàng và các tổ chức, doanh nghiệp nghiên cứu xu hướng này

• Giảm mạnh chi phí vận hành: Không cần đầu tư vào mặt bằng, con người, cơ sở hạ tầng vật lý.
• Tăng tốc mở rộng thị trường: Ngân hàng có thể phủ sóng toàn quốc chỉ với một ứng dụng.
• Dễ dàng thử nghiệm sản phẩm mới: Digital Bank cho phép triển khai dịch vụ theo mô hình “thử nghiệm – đo lường – tối ưu” liên tục.
• Tối ưu dịch vụ với AI: từ phân tích hành vi đến gợi ý tài chính cá nhân hoá.

4.8. Bảo mật – Cybersecurity – Zero Trust Architecture

Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ, hệ sinh thái ngân hàng ngày càng mở (API, kết nối đa nền tảng, thanh toán số), nguy cơ tấn công mạng tăng theo cấp số nhân. Vì vậy, bảo mật không chỉ là yêu cầu kỹ thuật mà trở thành chiến lược sống còn.

Zero Trust là mô hình bảo mật “không tin mặc định”. Dù là nhân viên, hệ thống nội bộ hay thiết bị đã đăng nhập, mọi truy cập đều phải được kiểm tra, xác thực, giám sát liên tục.

Ví dụ đơn giản: Ngay cả khi bạn đã vào được trụ sở ngân hàng, bạn vẫn không thể tiếp cận phòng lưu trữ chứng từ nếu không có quyền – đó chính là Zero Trust trong thế giới số.

Vì sao ngân hàng phải ưu tiên Zero Trust?

• Số lượng giao dịch trực tuyến tăng mạnh sau đại dịch.
• API mở khiến ngân hàng kết nối nhiều hệ thống hơn, tăng điểm rủi ro.
• Gian lận tài chính tinh vi hơn nhờ AI và deepfake.
• Quy định tuân thủ ngày càng chặt (Basel, PCI DSS, NIST).

Nhiều ngân hàng trên thế giới sử dụng kết hợp:

• Xác thực đa lớp (MFA).
• Phân tách quyền truy cập theo vai trò.
• Giám sát hành vi bất thường bằng AI.
• Mã hóa dữ liệu ở trạng thái nghỉ và truyền tải.
• Bảo vệ API bằng gateway tích hợp.

5. Các giải pháp công nghệ ứng dụng trong chuyển đổi số ngân hàng

Trong bối cảnh các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về xu hướng chuyển đổi số trong ngành ngân hàng, việc lựa chọn đúng công nghệ là yếu tố quyết định giúp tiết kiệm chi phí vận hành, rút ngắn thời gian xử lý giao dịch và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là những công nghệ cốt lõi mà hầu hết ngân hàng tiên phong đều đang triển khai.

5.1. AI OCR – Số hóa hồ sơ giấy tờ

AI OCR (Optical Character Recognition tích hợp trí tuệ nhân tạo) là công nghệ chuyển đổi hình ảnh giấy tờ như CMND, CCCD, hợp đồng, chứng từ… thành dữ liệu số để nhập trực tiếp vào hệ thống ngân hàng.

Nếu trước đây nhân viên phải nhập tay thông tin từ bản giấy vào hệ thống, thì AI OCR giúp “đọc – hiểu – trích xuất” gần như tức thì. Công nghệ AI sẽ tự nhận diện chữ viết, phân loại biểu mẫu và điền đúng dữ liệu vào các trường thông tin.

Giá trị thực tế cho ngân hàng

• Rút ngắn 70 – 90% thời gian xử lý hồ sơ khách hàng trong các nghiệp vụ mở tài khoản, giải ngân, thẩm định.
• Giảm lỗi nhập liệu thủ công – đặc biệt quan trọng với các chứng từ có tính pháp lý như hợp đồng tín dụng, thông báo phí, biểu mẫu KYC.
• Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào để phục vụ phân tích tín dụng, chấm điểm khách hàng.
• Tối ưu chi phí nhân sự trong bối cảnh lượng giao dịch tăng nhanh.

5.2. Tự động hóa quy trình nghiệp vụ (Workflow Management + RPA)

Workflow Management là hệ thống quản lý luồng công việc số, còn RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ robot phần mềm thực hiện tác vụ lặp lại như đối chiếu dữ liệu, kiểm tra thông tin khách hàng, gửi thông báo.

Có thể hình dung RPA như “nhân viên ảo”, làm việc 24/7, không nghỉ, không mắc lỗi, xử lý các bước lặp đi lặp lại theo quy trình mà doanh nghiệp đã thiết lập.

Giá trị thực tế cho ngân hàng

• Giảm sai sót trong các nghiệp vụ quan trọng như đối soát giao dịch, sao kê, nhập liệu.
• Rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ tín dụng từ vài ngày xuống còn vài giờ đối với ngân hàng số.
• Tự động phê duyệt theo quy trình chuẩn, hạn chế rủi ro bỏ sót bước kiểm tra hoặc vi phạm quy định nội bộ.
• Tăng tốc độ phục vụ khách hàng trong mùa cao điểm, mà không cần tăng nhân sự.

5.3. Hệ thống quản lý tài liệu số DMS

DMS (Document Management System) là hệ thống lưu trữ, phân quyền, tìm kiếm và quản lý hồ sơ điện tử.

Thay vì lưu hàng chục nghìn hồ sơ giấy trong kho, DMS giúp ngân hàng lưu toàn bộ tài liệu dưới dạng số, có thể tìm kiếm chỉ trong vài giây, tương tự như “Google Drive phiên bản doanh nghiệp, có bảo mật cao”.

Giá trị thực tế cho ngân hàng

• Chuẩn hóa kho dữ liệu tập trung, không thất lạc hồ sơ.
• Tăng tốc độ tra cứu, đặc biệt trong kiểm toán, tra soát giao dịch hoặc yêu cầu pháp lý.
• Giảm chi phí vận hành kho lưu trữ giấy như thuê mặt bằng, nhân sự kho, vận chuyển hồ sơ.
• Đảm bảo tuân thủ chuẩn bảo mật theo quy định NHNN và tiêu chuẩn ISO.

Ví dụ hệ thống phổ biến

• SureDMS (Lạc Việt)
• IBM FileNet
• OpenText Documentum

5.4. Phân tích dữ liệu & dự báo bằng AI

AI giúp ngân hàng phân tích hành vi khách hàng, dự báo nhu cầu, đánh giá rủi ro và cải thiện quyết định tín dụng.

AI sẽ tổng hợp dữ liệu từ giao dịch, lịch sử vay, hành vi tiêu dùng để “dự đoán” độ tin cậy của khách hàng và gợi ý sản phẩm phù hợp.

Ứng dụng thực tế

• Credit Scoring (chấm điểm tín dụng) dựa trên dữ liệu lớn thay vì hoàn toàn thủ công.
• Phân tích Customer Insight, dự đoán nhu cầu vay vốn, gửi tiết kiệm.
• Phát hiện bất thường trong giao dịch nhằm ngăn chặn gian lận.

Giá trị cho ngân hàng

• Rút ngắn thời gian phê duyệt khoản vay từ vài ngày xuống dưới 30 phút với một số ngân hàng số.
• Giảm tỷ lệ nợ xấu nhờ chấm điểm tự động chính xác hơn.
• Tăng doanh thu từ các sản phẩm bán chéo.

5.5. Hệ thống bảo mật nâng cao

Trong ngành ngân hàng, bảo mật là ưu tiên tuyệt đối. Các công nghệ phổ biến hiện nay gồm:

• MFA (xác thực đa lớp): Người dùng phải vượt qua ít nhất hai lớp bảo mật như mật khẩu + OTP + sinh trắc học.
• Fraud Detection bằng Machine Learning: Hệ thống theo dõi hành vi giao dịch theo thời gian thực, phát hiện mẫu bất thường như đăng nhập từ thiết bị lạ, giao dịch giá trị cao đột ngột.

Giá trị thực tế cho ngân hàng

• Giảm thiểu rủi ro gian lận, bảo vệ tài khoản khách hàng.
• Tăng mức độ tin tưởng khi giao dịch số, đặc biệt với khách hàng lớn tuổi hoặc ít hiểu biết công nghệ.
• Tuân thủ quy định của Ngân hàng Nhà nước và chuẩn bảo mật quốc tế.

6. Giải pháp số hóa dữ liệu và quy trình cho ngành ngân hàng từ Lạc Việt

Trong bối cảnh các tổ chức, doanh nghiệp đang tìm hiểu thông tin về xu hướng chuyển đổi số, nhu cầu số hóa dữ liệu nhanh, chính xác an toàn đang trở thành ưu tiên chiến lược, đặc biệt ở các lĩnh vực đòi hỏi quy trình kiểm soát chặt chẽ như ngân hàng, tài chính, bảo hiểm hay sản xuất. Thay vì phụ thuộc vào thao tác thủ công tốn thời gian dễ sai sót, doanh nghiệp ngày nay cần một giải pháp đồng bộ giúp tự động hóa toàn bộ vòng đời tài liệu từ khâu số hóa, lưu trữ cho đến vận hành quy trình.

Giải pháp số hóa dữ liệu với công nghệ AI OCR của Lạc Việt được thiết kế để đáp ứng nhu cầu đó.

• Nền tảng AI OCR thế hệ mới cho phép chuyển đổi hình ảnh, giấy tờ, hợp đồng, biểu mẫu… sang dữ liệu số có cấu trúc với độ chính xác cao, đồng thời tự động phân loại hồ sơ và đưa trực tiếp vào hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.
• Khi kết hợp với hệ thống lưu trữ tài liệu điện tử SureDMS, toàn bộ tài liệu đã số hóa được lưu trữ tập trung, đảm bảo an toàn – tra cứu nhanh đáp ứng tiêu chuẩn kiểm soát tuân thủ mà nhiều doanh nghiệp đang hướng đến.
• Cuối cùng, bộ dữ liệu số sạch, đầy đủ này được đưa vào hệ thống quản lý quy trình số LV-DX Dynamic Workflow cho phép doanh nghiệp tự động hóa các quy trình phê duyệt, luân chuyển hồ sơ, rút ngắn thời gian xử lý và giảm đáng kể chi phí vận hành.

Sự kết hợp giữa AI OCR – lưu trữ tài liệu thông minh – quản lý quy trình số giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu nguồn lực mà còn tạo nền tảng dữ liệu thống nhất cho chiến lược chuyển đổi số dài hạn. Đây cũng là hướng đi mà nhiều doanh nghiệp tiên phong lựa chọn để nâng cao tốc độ vận hành, tăng khả năng cạnh tranh, xây dựng hệ sinh thái dữ liệu an toàn, bền vững.