Nhiều năm qua, đầu tư vào hạ tầng số, dữ liệu hay điện toán đám mây từng là cách các doanh nghiệp tạo khoảng cách cạnh tranh. Tổ chức đi trước về công nghệ thường nắm lợi thế đáng kể trên thị trường. Nhưng với AI, quy luật đó đang thay đổi.

Trong cuộc trao đổi mới đây với The Asian Banker - tổ chức đánh giá và xuất bản lĩnh vực tài chính ngân hàng tại châu Á, ông Jens Lottner -Tổng giám đốc Techcombank - cho rằng lợi thế dài hạn không còn nằm ở việc sở hữu công nghệ, mà ở khả năng tổ chức dữ liệu, vận hành và ra quyết định ở quy mô lớn.

AI chỉ phát huy hiệu quả khi nền tảng đủ mạnh

AI hiện là ưu tiên trong chiến lược chuyển đổi của nhiều doanh nghiệp. Tuy nhiên, phần lớn hành trình thường bắt đầu từ các ứng dụng đơn lẻ như chatbot, công cụ hỗ trợ nội bộ hay các mô hình thử nghiệm cho từng bài toán riêng biệt.

Khi mở rộng quy mô, những điểm nghẽn bắt đầu xuất hiện. Theo đó, dữ liệu phân mảnh, hệ thống vận hành rời rạc, cơ chế ra quyết định nằm ở nhiều lớp khác nhau, mô hình tổ chức chưa sẵn sàng.

Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, bài toán này còn phức tạp hơn.

Theo Tổng giám đốc Techcombank, các mô hình AI trong ngân hàng không còn chỉ dừng ở việc hỗ trợ làm báo cáo, sáng tạo nội dung hay trả lời các câu hỏi, mà đã tham gia trực tiếp vào các quyết định liên quan đến chấm điểm tín dụng, đánh giá rủi ro hay tư vấn sản phẩm.

Khi AI tác động đến các quyết định cốt lõi, yêu cầu về dữ liệu, khả năng kiểm soát và cơ chế vận hành trở nên quan trọng hơn bản thân công nghệ.

Điều đó cũng lý giải vì sao AI khó trở thành lợi thế chiến lược nếu doanh nghiệp chưa giải quyết được các bài toán nền tảng. AI không thay thế những năng lực doanh nghiệp chưa xây dựng, mà chủ yếu khuếch đại những năng lực đã tồn tại trong hệ thống.

Nhìn rộng hơn, hành trình chuyển đổi công nghệ của doanh nghiệp đang dịch chuyển từ điện toán đám mây, chuyển đổi số đến AI, và hiện nay là xây dựng hệ thống ra quyết định dựa trên dữ liệu và AI. Nếu chuyển đổi số trước đây tập trung vào số hóa quy trình, thì giai đoạn tiếp theo là tối ưu hóa các quyết định ở quy mô lớn.

Đây cũng là hướng tiếp cận Techcombank theo đuổi trong nhiều năm qua. Thay vì đưa "trí tuệ" vào từng ứng dụng riêng lẻ, ngân hàng lựa chọn xây dựng một tầng ra quyết định tập trung, tách biệt khỏi các hệ thống vận hành.

Theo ông Jens Lottner, các hệ thống thực thi có thể duy trì ở trạng thái tương đối đơn giản, trong khi các hoạt động phân tích, đánh giá rủi ro hay đề xuất hành động được xử lý tập trung trước khi đưa vào thực thi.

Cách tiếp cận này cho thấy AI không chỉ thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, mà đang định hình lại cách doanh nghiệp ra quyết định.

Ba trụ cột phía sau chiến lược AI của Techcombank

Nhìn từ lộ trình phát triển của Techcombank, cấu trúc vận hành của ngân hàng được định hình từ ba trụ cột xuyên suốt nhiều năm qua gồm số hóa, dữ liệu và nhân tài. Đây cũng là nền móng cho chiến lược chuyển đổi dài hạn, được ngân hàng theo đuổi trước khi AI trở thành xu hướng phổ biến. Trong đó, dữ liệu trở thành tài sản cần được làm chủ.

Theo Techcombank, hệ thống hiện xử lý khoảng 8 tỉ điểm dữ liệu mỗi ngày, xây dựng hồ sơ khách hàng với khoảng 12.000 thuộc tính và vận hành 55 mô hình AI phục vụ các bài toán ứng dụng AI khác nhau.

Tuy nhiên, theo ông Jens Lottner, thách thức lớn nhất không nằm ở công nghệ mà ở con người, đặc biệt là nhóm nhân sự có thể kết nối giữa bài toán kinh doanh và công nghệ.

"Công nghệ có thể mua được, nhưng thay đổi tổ chức và xây dựng nhân lực thường cần nhiều thời gian hơn", ông Jens Lottner nhận định.

Đây cũng là thách thức phổ biến của nhiều doanh nghiệp Việt Nam hiện nay, trong bối cảnh AI phát triển nhanh nhưng nguồn nhân lực có khả năng hiểu đồng thời cả kỹ thuật lẫn kinh doanh vẫn còn hạn chế.

Một ví dụ về ứng dụng AI thành công được ông Jens Lottner chia sẻ là cách ngân hàng tiếp cận nhóm khách hàng hộ kinh doanh - khu vực chiếm tỉ trọng lớn trong nền kinh tế. Nhưng nhóm đối tượng này lâu nay gặp nhiều khó khăn trong tiếp cận tín dụng do thiếu dữ liệu tài chính chuẩn hóa.

Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào phương pháp đánh giá truyền thống, ngân hàng xây dựng thêm các tập dữ liệu mới từ hình ảnh cửa hàng, lưu lượng khách, mức độ hoạt động và nhiều tín hiệu khác để hỗ trợ đánh giá rủi ro.

Theo đó, AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn mở rộng khả năng phục vụ những nhóm khách hàng trước đây khó tiếp cận tín dụng.

Ở góc độ rộng hơn, trong lĩnh vực tài chính, AI không chỉ nâng cao năng suất mà còn mở ra các mô hình tăng trưởng mới và mở rộng khả năng tiếp cận vốn cho nhiều thành phần của nền kinh tế.

Khi khoảng cách công nghệ ngày càng thu hẹp, khác biệt giữa các doanh nghiệp có thể sẽ nằm ở năng lực vận hành dữ liệu và AI ở quy mô lớn. Đây cũng có thể là cuộc chơi thực sự của AI trong giai đoạn tiếp theo.

CEO Techcombank Jens Lottner: Tái định nghĩa lợi thế cạnh tranh nhờ chiến lược 'AI-first'

Từ mô hình của Techcombank, triển khai AI ở quy mô lớn không phải là dự án thử nghiệm, mà là cấu phần năng lực vận hành thực tế được định hình trực tiếp bởi quyết sách của Ban lãnh đạo ngân hàng.