Chiến Trường Bí Mật Mới Của Ngân Hàng: AI Thúc Đẩy $262 Tỷ Doanh Thu

Bởi Yaacov Martin, CEO của Jifiti.

Lớp trí tuệ cho các chuyên gia fintech suy nghĩ độc lập.

Thông tin tình báo nguồn chính. Phân tích gốc. Các bài viết đóng góp từ những người định hình ngành công nghiệp.

Được tin cậy bởi các chuyên gia tại JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna và nhiều hơn nữa.

Tham gia Câu lạc bộ Sáng rõ Hàng tuần về FinTech →

Khi lưu lượng truy cập trực tuyến toàn cầu chuyển sang AI và doanh số bán hàng trực tuyến do AI điều khiển đạt kỷ lục mới, các ngân hàng và nhà cho vay phải thích nghi với thực tại mới.

Chúng ta đang chứng kiến sự sụp đổ sắp tới của mô hình ngân hàng truyền thống. AI và các AI-agent đã liên kết với hàng tỷ đô la doanh số bán hàng trực tuyến. Nhưng đây không chỉ là xu hướng mua sắm; nó đang chuẩn bị trở thành một sự thay đổi căn bản trong cách phát hiện tín dụng. Các ngân hàng lớn và trung bình không thích nghi với AI sẽ hoàn toàn bị bỏ lại phía sau trong trò chơi mới này. Con đường duy nhất cho các nhà cho vay là giải quyết khoảng cách khả năng khám phá này bằng cách chuyển từ các kênh hướng tới người tiêu dùng sang công nghệ hướng tới agent.

Trong khi hầu hết các giám đốc ngân hàng tập trung vào việc sử dụng AI để tối ưu hóa hoạt động và cắt giảm chi phí, đó là chiến lược hiệu quả cổ điển, họ đang bỏ lỡ sự chuyển đổi mang tính đột phá hơn. AI đang thúc đẩy cuộc cách mạng về hiệu quả, nhưng AI có tính đại diện (Agentic AI) đang thúc đẩy một cuộc cách mạng về khả năng tiếp cận. Nó đang biến đổi chính ‘cửa trước’ của việc cho vay. Đối với các ngân hàng, rủi ro không chỉ là cách bạn vận hành; mà còn là liệu bạn có còn hiển thị khi một agent quyết định với tổ chức nào khách hàng sẽ tương tác và giao dịch.

Thương mại AI Agentic đã có mặt và phát triển mạnh mẽ

Báo cáo mua sắm dịp lễ 2025 của Salesforce cho thấy AI và AI agents đã ảnh hưởng đến doanh số trị giá tổng cộng 262 tỷ đô la Mỹ trong mùa lễ 2025 tại Mỹ. Mùa lễ này đạt doanh số bán hàng trực tuyến kỷ lục 1,29 nghìn tỷ đô la toàn cầu, và 294 tỷ đô la tại Mỹ.

Cho vay tích hợp dựa trên AI, đặc biệt là Mua ngay, trả sau (BNPL), ngày càng trở thành các lựa chọn phổ biến thúc đẩy các thiết bị thanh toán bán lẻ và các trang thương mại điện tử. Việc cho vay tích hợp AI không chỉ thay đổi cách người tiêu dùng tiêu tiền mà còn cách các ngân hàng và nhà cho vay cung cấp tín dụng. Những lựa chọn này phần nào góp phần vào số liệu mùa lễ.

Báo cáo của Salesforce cho thấy tăng trưởng doanh số theo năm (YOY) tại Mỹ đã tăng lên 4%, và AI cùng các agent đóng vai trò trong phần lớn các hoạt động mua sắm mùa lễ, chiếm 20% tổng doanh số bán lẻ.

Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với các ngân hàng và nhà cho vay chưa cập nhật hạ tầng kỹ thuật số của mình và vẫn vận hành với hệ thống cũ và mô hình cho vay truyền thống? Đó chính là sự vô hình.

Khi một AI agent chọn phương án tài chính cho người mua trong tích tắc, thương hiệu, uy tín và điều khoản tín dụng của ngân hàng trở nên không còn quan trọng, nếu các tùy chọn tín dụng của họ không thể khám phá. Nếu một agent không thể ‘đọc’ sản phẩm tín dụng của bạn, bạn không tồn tại trong bối cảnh đó.

Hình thức ‘kênh vô hình’: Khả năng hiển thị và lựa chọn tín dụng bị rút khỏi các kênh thuộc sở hữu của ngân hàng

Những gì người mua sắm trực tuyến thấy ngày nay chủ yếu là AI hẹp. Ngày càng nhiều, họ bắt đầu tìm kiếm sản phẩm trên các công cụ AI như ChatGPT, Claude, và Gemini, trước khi chuyển sang các trang web của nhà bán lẻ trực tuyến. Cuối cùng, trong kỷ nguyên Thương mại Agentic, trung bình người mua sắm sẽ không còn rời khỏi môi trường AI của agent để thực hiện mua hàng. Và việc cho vay cũng đang đi theo hướng đó.

Nói đơn giản, nếu bạn không tối ưu hóa cho các nền tảng AI và không tích hợp với AI Agents qua MCPs, khả năng khách hàng ngày mai sẽ nhìn thấy các đề nghị tài chính của bạn là rất thấp. Tin tốt là việc gia nhập vào kênh AI mới này ngày càng dễ tiếp cận và tiết kiệm chi phí hơn thông qua các nền tảng của bên thứ ba.

AI đang được triển khai ở hai lớp, và các ngân hàng cần cả hai. Ngày càng nhiều người tiêu dùng không còn tiếp cận ngân hàng qua website nữa, mà qua các kênh tìm kiếm AI như ChatGPT hoặc Perplexity. Bên trong, các ngân hàng cũng sử dụng công nghệ AI cốt lõi để tối ưu hóa phát hiện gian lận, thẩm định và chấm điểm tín dụng.

Khả năng của AI Agent trong Thanh toán

AI agents không chỉ tích hợp vào các trang web để cung cấp đề xuất cho người dùng. Chúng còn được tích hợp sâu vào giỏ hàng và các tùy chọn thanh toán.

Vào cuối tháng 1 năm 2026, IBM đã báo cáo rằng AI agents đã bắt đầu hoạt động thay mặt người tiêu dùng và doanh nghiệp. Chúng nghiên cứu, đàm phán và hoàn tất các giao dịch mua hàng thay cho người dùng, thường không có con người tham gia. Các công ty như Visa với “Thương mại Thông minh” và Mastercard với “Agent Pay” đang tiến tới tích hợp liền mạch các phương thức thanh toán vào hành trình mua sắm và giao dịch của AI agents.

Việc tích hợp các tùy chọn thanh toán và tài chính trong hành trình AI agentic nhằm tạo ra trải nghiệm khách hàng liền mạch, thúc đẩy doanh thu và duy trì tính phù hợp trong kỷ nguyên AI agentic. Các ngân hàng và nhà cho vay muốn duy trì khả năng hiển thị, tính liên quan và cạnh tranh cần hỗ trợ xác thực agent, có các khung dữ liệu cần thiết, và hiểu rõ các yêu cầu về tuân thủ và quy định.

Do những phức tạp, chi phí cao để xây dựng và quản lý hệ thống AI nội bộ, cùng với các yêu cầu quy định ngày càng phát triển dựa trên dữ liệu người dùng và công nghệ AI, nhiều ngân hàng đang thuê ngoài các AI agent và hệ thống sẵn sàng AI của họ cho các nhà cung cấp fintech bên thứ ba.

Làm thế nào để nổi bật trên radar của ChatGPT, Gemini và Genspark?

Dù AI đã có những bước tiến và đột phá công nghệ ấn tượng, các lãnh đạo ngân hàng chỉ cần tập trung vào hai ưu tiên chính. Thứ nhất là làm thế nào để dữ liệu, sản phẩm và dịch vụ của họ được AI đọc, nhận diện và đề xuất phù hợp.

Các nhà bán lẻ và ngân hàng không thể tích hợp trực tiếp các đề nghị của mình trên các nền tảng như ChatGPT hay Genspark như thể họ đang tải một sản phẩm lên Amazon hoặc nhúng tài chính của họ tại điểm bán hàng. Tuy nhiên, họ có thể thay đổi cấu trúc dữ liệu và quy trình làm việc để đảm bảo các AI agents có thể quét và tiêu thụ các đề nghị của họ. Điều này có nghĩa là làm cho tất cả dữ liệu có thể đọc bằng máy và tất cả quy trình làm việc số hóa.

ĐỌC THÊM: AI Agents Không Thể Mở Tài Khoản Ngân Hàng. Ba Bước Gợi Ý Rằng Họ Sẽ Không Cần Phải.

Đối với AI, một PDF là một hộp đen. Những gì AI đọc hiệu quả hơn là dữ liệu lưu trữ trong API và siêu dữ liệu có cấu trúc. Các ngân hàng phải chuyển đổi các chính sách tín dụng phức tạp của mình thành logic dễ tiêu thụ. Đây chính là sự dân chủ hóa tín dụng: làm cho các điều khoản vay của các ngân hàng nhỏ hơn cũng trở nên ‘có thể crawl’ và ‘sẵn sàng cho agent’ như các tập đoàn lớn và fintech toàn cầu.

Các ngân hàng đã quen với việc khách hàng đến ‘cửa trước kỹ thuật số’ của họ. Trong kỷ nguyên Agentic, sẽ không còn cửa nữa. Chỉ còn có một agent hoạt động như một đại diện. Nếu ngân hàng chỉ xây dựng một ứng dụng tuyệt vời, đó là xây dựng một điểm đến cuối cùng không ai ghé thăm.

Sử dụng các định dạng như Schema.org, ví dụ, trang web của ngân hàng có thể rõ ràng gắn nhãn dữ liệu như tên sản phẩm, lãi suất, phí, điều kiện, và điều khoản, theo cách mà các bot AI có thể đọc. Các trang cần có khả năng bị quét và sạch sẽ, không bị ẩn sau đăng nhập hoặc paywall, và phải tải mà không có nội dung bị chặn.

Một tích hợp có thể kết nối ngân hàng với hàng trăm nghìn nhà bán lẻ

Ưu tiên thứ hai của ngân hàng là làm cho các sản phẩm của họ có sẵn trong các hệ thống mua sắm và thanh toán thương mại agentic của bên thứ ba. Điều này nghe có vẻ phức tạp, nhưng thực ra không phải vậy. Hãy nghĩ đến cách các hãng hàng không chuyển từ đặt chỗ qua điện thoại sang các nền tảng trực tuyến như Expedia hoặc các khách sạn chuyển sang Booking qua API. Bạn có thể xem API như phần mềm kết nối hai hệ thống với nhau, trong trường hợp này, API chính là MCP (Giao thức Ngữ cảnh Hiện đại) kết nối AI agents với hệ thống của ngân hàng.

Các ngân hàng không nên cố gắng xây dựng hàng nghìn điểm cuối riêng lẻ để tham gia vào kỷ nguyên thương mại agentic. Thay vào đó, bằng cách hợp tác với các nhà cung cấp bên thứ ba hỗ trợ cả điều phối và cho vay agentic dựa trên AI, các nhà cho vay có thể tiếp cận một ‘bộ dịch thuật toàn cầu.’ Điều này cho phép các ngân hàng mọi quy mô, từ ngân hàng cộng đồng nhỏ đến các tổ chức tài chính hàng đầu, mở rộng phân phối kỹ thuật số ngay lập tức, cung cấp thanh khoản trong khi nền tảng cung cấp khả năng kết nối với môi trường thương mại agentic.

Các nền tảng điều phối cho vay kết nối các tổ chức tài chính với mạng lưới thương nhân. Giúp ngân hàng tích hợp với hàng trăm hoặc hàng nghìn nhà bán lẻ chỉ qua một tích hợp, thay vì xây dựng các mối quan hệ riêng tốn thời gian và chi phí.

Cùng nhau, hệ sinh thái này cho phép ngân hàng mở rộng phân phối kỹ thuật số đến nơi mà khách hàng ngày nay ngày càng thực hiện mua sắm, mà không cần quản lý hàng chục hoặc hàng trăm tích hợp riêng biệt.

Các đối tác công nghệ bên thứ ba được xây dựng để tuân thủ từ đầu thường quản lý việc thực hiện và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành chính, giúp các tổ chức theo kịp các yêu cầu quy định và các thực hành bảo mật tốt nhất.

Những suy nghĩ cuối cùng về việc chuyển đổi từ ‘Hướng tới người tiêu dùng’ sang ‘Hướng tới agent’

Các kênh mua sắm trực tuyến và mô hình cho vay đã thay đổi. Trong khi khả năng, công nghệ và quy trình AI vẫn đang được hình thành, bất kỳ ngân hàng hoặc nhà cho vay nào cũng có thể xây dựng một khung chuyển đổi số AI đơn giản nhưng hiệu quả mà không làm giảm đi sự tuân thủ và giám sát quy định quan trọng. Khung này giúp ngân hàng chuyển từ hệ thống hướng tới người tiêu dùng sang công nghệ hướng tới agent bằng cách làm cho các chương trình cho vay và bộ dữ liệu của họ có thể đọc bằng AI, và hợp tác với nhà cung cấp tích hợp bên thứ ba phù hợp để tiếp cận khách hàng mới và khách hàng hiện tại.