Gần 30 ngân hàng, tổ chức tài chính triển khai robot ảo
Theo số liệu từ akaBot về thực trạng tự động hóa (RPA), trong giai đoạn 2019-2024, hơn 10,000 robot ảo đã được triển khai cho gần 30 ngân hàng và tổ chức tài chính tại Việt Nam.
Tự động hóa đã đem lại hiệu quả vận hành tiêu biểu trong các ngân hàng, như tiết kiệm từ 80-95% thời gian xử lý giao dịch, đối soát, vận hành thẻ và giúp giảm thiểu 99% rủi ro sai sót từ các thao tác thủ công. Đặc biệt, khối lượng công việc do robot ảo thực hiện có thể được quy đổi tới 12,000 giờ lao động/ năm, tương đương với 40-60 nhân sự làm việc.
Đến năm 2026, 70% doanh nghiệp tại châu Á sẽ chuyển sang ứng dụng AI nâng cao để tự động hóa các quy trình phức tạp (Gartner Forecast, 2024). Trong ngành ngân hàng, xu hướng này thể hiện qua sự dịch chuyển từ RPA truyền thống sang Agentic Process Automation (APA) – giải pháp kết hợp AI để hệ thống tự học, tự ra quyết định dựa trên dữ liệu thời gian thực.
Tự động hóa với AI tự chủ (APA) được kỳ vọng sẽ không chỉ hỗ trợ mà còn có thể tự đưa ra quyết định tối ưu, tái thiết kế quy trình ngân hàng. Không giống như RPA, vốn chỉ thực hiện các tác vụ theo kịch bản lập trình sẵn, việc tích hợp AI tự chủ sẽ giúp hệ thống có thể thích ứng, học hỏi từ dữ liệu thực tế và điều chỉnh hành vi theo thời gian. Điều này mở ra một cuộc cách mạng mới trong ngành tài chính, nơi các hệ thống có thể tự động xử lý giao dịch, đánh giá rủi ro, phát hiện gian lận và cung cấp tư vấn tài chính mà không cần đến sự can thiệp trực tiếp từ con người.
Theo nghiên cứu từ Fintech Futures (2025), các ngân hàng đang đầu tư mạnh vào AI tự chủ nhằm tạo ra một hệ thống vận hành thông minh hơn, giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công. Một số ngân hàng tại châu Âu và Mỹ đã bắt đầu triển khai các hệ thống Agentic AI vào vận hành. JPMorgan Chase, HSBC và ING là những tổ chức tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ này để cải thiện hiệu suất giao dịch và tối ưu hóa danh mục tín dụng.
Báo cáo trên cũng chỉ ra rằng hơn 60% tổ chức tài chính tại châu Á đã thử nghiệm các mô hình AI tự chủ trong các hoạt động như giao dịch, dịch vụ khách hàng và quản trị rủi ro. Tại Việt Nam, sự quan tâm đến AI tự chủ cũng đang gia tăng. Một số ngân hàng đã thử nghiệm mô hình AI nâng cao trong quy trình phê duyệt khoản vay và đánh giá rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, phần lớn các ngân hàng vẫn đang ở giai đoạn đầu của quá trình chuyển đổi.
Công nghệ ảnh hưởng đến nhân sự ngành ngân hàng
Việc ứng dụng rộng rãi tự động hóa với AI tự chủ sẽ không tránh khỏi tác động đến lực lượng lao động trong ngành ngân hàng. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2024), khoảng 20-30% công việc ngân hàng hiện tại có thể bị thay thế hoặc thay đổi do AI. Các vị trí liên quan đến xử lý hồ sơ, kiểm toán viên, phân tích rủi ro cấp thấp và tư vấn viên khách hàng sẽ là những nhóm công việc chịu ảnh hưởng đầu tiên.
Tại Việt Nam, sau giai đoạn triển khai tự động hóa bước đầu, nhiều ngân hàng cũng đã tiến đến giai đoạn tối ưu và tinh giản bộ máy nhân sự, hạn chế các vị trí công việc thủ công và đẩy mạnh đầu tư cho chiến lược chuyển đổi số mới. Báo cáo tài chính quý IV/2024 của nhiều ngân hàng thương mại cho thấy, mặc dù tổng nhân sự toàn ngành tăng so với cùng kỳ, một số ngân hàng đã cắt giảm từ hàng chục tới hàng trăm lao động để tinh gọn bộ máy và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Không nằm ngoài xu hướng, hệ sinh thái tự động hóa akaBot từ FPT hiện đã nghiên cứu và phát triển giải pháp ứng dụng AI. Giải pháp mới sẽ giúp các ngân hàng đạt được mức độ tự động hóa tự chủ cao hơn, đồng thời vẫn giữ khả năng sử dụng các hệ thống RPA truyền thống để phục vụ những doanh nghiệp chưa sẵn sàng cho quá trình chuyển đổi hoàn toàn sang tự động hóa với AI. Điều này cho phép các ngân hàng có lộ trình chuyển đổi linh hoạt, từ việc áp dụng tự động hóa đơn giản đến các mô hình tự vận hành tiên tiến.
Agentic Automation không chỉ là một xu hướng công nghệ mà đang trở thành một chuẩn mực mới trong chuyển đổi số của ngành ngân hàng. Với sự đầu tư mạnh mẽ từ các ngân hàng và công ty công nghệ, Việt Nam có cơ hội lớn để tận dụng sức mạnh của AI tự chủ và nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường quốc tế.
Bình luận
0