Trong khuôn khổ hội nghị, CEO Techcombank Jens Lottner đã chia sẻ thẳng thắn những thách thức nhiều doanh nghiệp đang phải đối mặt cũng như chiến lược tạo lợi thế cạnh tranh khó sao chép của Ngân hàng trong kỷ nguyên AI tăng trưởng.
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. Bằng cách dịch chuyển hơn 60% hạ tầng lên đám mây và xử lý 8 tỷ điểm dữ liệu mỗi ngày, Techcombank đã bứt phá từ giai đoạn nghiên cứu và phát triển để tích hợp AI thành kiến trúc cốt lõi của ngân hàng, tái định nghĩa lợi thế cạnh tranh, khẳng định vị thế dẫn dắt toàn diện tại thị trường Việt Nam, và không ngừng vươn tầm khu vực.
Điểm nghẽn triển khai AI không nằm ở công nghệ
Tại Hội nghị AWS Summit Singapore 2026, nhiều chuyên gia nhận định AI đang chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang ứng dụng thực tiễn, tác động trực tiếp đến mô hình vận hành của doanh nghiệp. AI không còn là công cụ hỗ trợ riêng cho khối công nghệ mà trở thành yếu tố tham gia vào các quyết định kinh doanh cốt lõi.
Tại Việt Nam, AI được xem là ưu tiên chiến lược của các ngành sử dụng nhiều dữ liệu như tài chính, ngân hàng và bán lẻ. Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả bước đầu từ các ứng dụng như chatbot, nhiều doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn khi mở rộng AI ở quy mô lớn do dữ liệu phân mảnh, hạ tầng thiếu đồng bộ, thiếu nhân sự chuyên môn và mô hình tổ chức chưa thích ứng.
Trong lĩnh vực ngân hàng, thách thức này càng rõ nét khi AI ngày càng tham gia sâu vào các hoạt động như đánh giá rủi ro, chấm điểm tín dụng và tư vấn giải pháp. Theo CEO Techcombank Jens Lottner, đây là những nghiệp vụ tác động trực tiếp đến khách hàng và hiệu quả kinh doanh, đòi hỏi doanh nghiệp phải thay đổi cách thức vận hành thay vì chỉ đầu tư công nghệ.
Ông Krishna P. Baidya, Giám đốc Cấp cao ngành tại Frost & Sullivan, đánh giá cao cách tiếp cận của Techcombank trong việc nhìn nhận các thách thức của chuyển đổi số, từ mức độ sẵn sàng của khách hàng đến yêu cầu phát triển nguồn nhân lực và mô hình vận hành mới.
Trong khi đó, bà Supriya Deka, Quản lý nghiên cứu tại IDC, cho rằng Techcombank là một trong những ví dụ cho thấy AI có thể tạo ra hiệu quả vận hành và năng suất có thể đo lường được, thay vì chỉ dừng ở giai đoạn thử nghiệm.
Theo các chuyên gia, việc triển khai AI ở quy mô lớn hiện không còn đơn thuần là bài toán công nghệ mà phụ thuộc ngày càng nhiều vào năng lực tổ chức và khả năng chuyển đổi mô hình vận hành của doanh nghiệp.
Ba trụ cột ứng dụng AI của Techcombank
Trong bối cảnh đó, những tổ chức có khả năng giải quyết đồng thời bài toán công nghệ, dữ liệu và vận hành bắt đầu được chú ý nhiều hơn. Techcombank là một trong số ít trường hợp như vậy tại Việt Nam. Theo CEO Jens Lottner, ngân hàng đã dành khoảng 5 năm để xây dựng nền tảng trước khi tăng tốc triển khai AI.
Điểm đáng chú ý là ngân hàng này không bắt đầu bằng việc đưa AI vào càng nhiều ứng dụng càng tốt. Thay vào đó, Techcombank lựa chọn cách tiếp cận mang tính kiến trúc: tách biệt hệ thống ra quyết định dựa trên dữ liệu và AI (decision intelligence) khỏi các hệ thống vận hành. Theo đó, các hoạt động phân tích, đánh giá rủi ro hay đề xuất hành động được xử lý tại một lớp trung tâm, trước khi chuyển tới các hệ thống thực thi. Cách thiết kế này giúp AI có thể mở rộng ở quy mô lớn mà không làm phức tạp toàn bộ hệ thống, đồng thời đảm bảo khả năng kiểm soát.
Đằng sau khả năng vận hành AI ở quy mô lớn của Techcombank là một nền tảng được xây dựng có chủ đích trong suốt hơn 5 năm qua, dựa trên ba trụ cột: số hóa, dữ liệu và nhân tài. Trong đó, số hóa tạo nền tảng hạ tầng linh hoạt. Dữ liệu được xem là tài sản cần được làm chủ. Và nhân tài — đặc biệt là những người có khả năng kết nối giữa công nghệ và kinh doanh — đóng vai trò quyết định trong việc chuyển hóa AI thành giá trị thực.
Sự kết hợp này giúp AI không chỉ tồn tại như công cụ hỗ trợ được ứng dụng riêng lẻ, mà trở thành một phần của tổ chức.
Giá trị thực của AI
Tại Techcombank, AI đang được ứng dụng nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Theo đại diện ngân hàng, hệ thống hiện xử lý khoảng 8 tỷ 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 quá trình ra quyết định.
Một trong những ứng dụng của AI là hỗ trợ đội ngũ quan hệ khách hàng thông qua việc phân tích dữ liệu, gợi ý đối tượng cần ưu tiên liên hệ cũng như nội dung tương tác phù hợp.
AI cũng được sử dụng để mở rộng khả năng phục vụ các nhóm khách hàng trước đây khó tiếp cận. Trong đó, hộ kinh doanh là một phân khúc được chú ý do thường gặp khó khăn trong tiếp cận tín dụng vì thiếu dữ liệu tài chính đầy đủ. Theo Techcombank, việc kết hợp dữ liệu phi truyền thống với các mô hình AI giúp ngân hàng xây dựng phương pháp đánh giá phù hợp hơn đối với nhóm khách hàng này.
Theo đánh giá của doanh nghiệp, AI không chỉ góp phần nâng cao hiệu quả vận hành mà còn hỗ trợ phát triển sản phẩm, mở rộng tệp khách hàng và tạo ra các mô hình tăng trưởng mới.
Câu chuyện ứng dụng AI tại Techcombank cũng phản ánh xu hướng các doanh nghiệp Việt Nam đẩy mạnh đầu tư vào dữ liệu và công nghệ nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh trong bối cảnh chuyển đổi số và AI đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu.
