PwC: AI không chỉ là công cụ hiệu quả mà còn là động lực chính thúc đẩy chuyển đổi kinh doanh của các tổ chức tài chính

Nhật báo Kinh tế Thời đại 21, phóng viên Tang Jing

Ngày 17 tháng 3, PwC đã công bố báo cáo nghiên cứu mang tên “AI thúc đẩy ngành dịch vụ tài chính đổi mới và nâng cấp” và tổ chức buổi họp báo truyền thông. Báo cáo này, hoàn thành vào tháng 1 năm 2026, đã khảo sát 201 tổ chức ngân hàng, bảo hiểm và quản lý tài sản, đồng thời thực hiện phỏng vấn sâu 20 lãnh đạo ngành.

Báo cáo xác định rõ các lĩnh vực trọng tâm hiện tại mà các tổ chức tài chính ứng dụng AI, bao gồm tối ưu hóa dịch vụ khách hàng, phát hiện gian lận, phân tích dự đoán và nhiều lĩnh vực khác. Trong ba ngành ngân hàng, bảo hiểm và quản lý tài sản, phần lớn các người được phỏng vấn đều xem AI là động lực chiến lược cốt lõi để chuyển đổi, chứ không chỉ đơn thuần là công cụ nâng cao hiệu quả.

Vị trí chiến lược toàn diện được nâng cấp, mức độ đầu tư cần phù hợp

Báo cáo chỉ ra rằng, có tới 76% tổ chức tài chính dự định sử dụng AI để thực hiện chuyển đổi chiến lược kinh doanh và mở ra nguồn thu nhập mới. Trong đó, 41% xem AI là động lực chính của chuyển đổi chiến lược, 35% coi nó là nền tảng của hệ thống tạo giá trị mới hoàn toàn, chỉ có 15% còn lại vẫn xem AI chỉ là công cụ giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

Ông Wang Jianping, Phó Chủ tịch PwC Trung Quốc phụ trách tư vấn quản lý, tại buổi họp báo cho biết, các tổ chức tài chính được phỏng vấn có kỳ vọng rất cao vào triển vọng AI hỗ trợ hoạt động kinh doanh. Theo họ, giá trị của AI không chỉ dừng lại ở việc nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn là cơ hội then chốt để định hình lại mô hình kinh doanh hướng tới AI nguyên bản, tái cấu trúc trải nghiệm dịch vụ và đổi mới mô hình kinh doanh, không thể bỏ lỡ.

Ví dụ, một giám đốc cấp cao của ngân hàng địa phương tại Hong Kong thẳng thắn nói: “Chúng tôi không chỉ mong muốn nâng cao hiệu quả thông qua AI, mà còn hy vọng AI giúp chúng tôi khai phá các giá trị và mô hình kinh doanh mới mà thị trường chưa từng xuất hiện.”

Tuy nhiên, sự chú trọng chiến lược cao độ chưa hoàn toàn chuyển hóa thành sự phù hợp về nguồn lực tài chính. Báo cáo chỉ ra rằng, 61% tổ chức tài chính có ngân sách liên quan đến AI chưa đến 10% tổng ngân sách công nghệ của họ, điều này cho thấy có khoảng cách từ 30% đến 40% trong chi tiêu công nghệ của các tổ chức này dành cho đầu tư AI.

Ông Wang Jianping nhấn mạnh, các tổ chức đã thu được lợi nhuận sơ bộ từ đầu tư AI khoảng 10% đến 15%, chủ yếu thể hiện qua giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả tuân thủ, tăng doanh thu và giảm chi phí. Trong khi quan tâm đến lợi ích ngắn hạn, các tổ chức cũng đặc biệt coi trọng giá trị dài hạn của AI trong việc nâng cao vị thế thị trường, mở rộng không gian phát triển chiến lược và khám phá các cơ hội tăng trưởng mới. Tuy nhiên, vấn đề then chốt hiện nay là mức đầu tư vào AI có đủ hay không.

Các lĩnh vực trọng điểm nở rộ, hợp tác người-máy trở thành xu hướng chủ đạo

Dù còn khoảng cách về đầu tư, nhưng việc tập trung vào các lĩnh vực kinh doanh cốt lõi đã bắt đầu mang lại kết quả có thể đo lường được, và nhanh chóng trở thành lĩnh vực phát triển trọng điểm trong ứng dụng AI doanh nghiệp. Khảo sát cho thấy, dịch vụ khách hàng và triển khai chatbot chiếm tỷ lệ 31%, trở thành hướng ứng dụng AI phổ biến nhất; theo sau là đầu tư và quản lý tài sản, chiếm 28%; các lĩnh vực phát hiện gian lận, phân tích dự đoán và mô hình hóa, cùng tự động hóa quy trình hậu trường lần lượt chiếm 24%, 23% và 19%.

Điều đáng chú ý là, hợp tác người-máy đã trở thành xu hướng chủ đạo trong ứng dụng AI hiện nay. 57% tổ chức tài chính cho biết sẽ nâng cao năng lực hiện có và chức năng mới của nhân viên thông qua AI, ứng dụng AI hướng tới việc bổ sung khả năng của con người chứ không thay thế nhân viên.

Ông Ni Qing, Phó Chủ tịch phụ trách ngành Quản lý Tài sản và Gia tài của PwC Trung Quốc, cho biết, các ngành khác nhau có cách triển khai AI riêng biệt. Ngành ngân hàng tập trung vào kiểm soát rủi ro, chống rửa tiền và tuân thủ quy định; ngành bảo hiểm chú trọng nâng cao năng lực đại lý, dịch vụ khách hàng và bồi thường; trong ngành quản lý tài sản và gia tài, AI được ứng dụng trong quản lý đầu tư, danh mục và phân tích dữ liệu, thị trường.

Trong khi đó, việc ứng dụng AI trong điều kiện kiểm soát rủi ro đã trở thành thống nhất trong ngành. Trong buổi họp báo, khi phóng viên của Báo Kinh tế Thời đại 21 hỏi về cách cân bằng giữa hiệu quả và an toàn khi ứng dụng AI, ông Chen Yan, Phó Chủ tịch phụ trách tư vấn quản lý rủi ro và giám sát của PwC, cho biết, ngoài việc chú trọng đầu tư và kết quả, các tổ chức tài chính còn phải đặc biệt quan tâm đến quản trị AI. Quản trị AI giống như hệ thống phanh của toàn bộ hệ thống, nếu phanh không đúng cách, các tổ chức tài chính sẽ không dám chạy với tốc độ tối đa, cần có các biện pháp kiểm soát để đảm bảo chiếc “xe đua” AI vừa có thể dễ dàng rẽ cua, vừa có thể tăng tốc trên đường thẳng.

Cụ thể, các tổ chức tài chính cần thành lập các ủy ban quản trị AI phù hợp, để đảm bảo có sự đồng thuận cao về mặt quản trị. Ủy ban này cần thực hiện tổng kiểm tra toàn diện về AI, hiểu rõ các công cụ AI mà nhân viên đang sử dụng qua các phòng ban, nắm bắt toàn diện; đồng thời, thúc đẩy tinh thần tích cực của nhân viên, tăng cường đào tạo nhận thức về rủi ro, đảm bảo nhận thức về rủi ro phù hợp với tiến trình ứng dụng công nghệ; kiểm soát hợp lý nhịp độ đầu tư AI, vừa quyết định phân bổ nguồn lực, vừa tránh lặp lại các sai lầm trong phát triển “nhà máy khói” của các dự án CNTT trước đây; đồng thời, xây dựng cơ chế tiếp cận nghiêm ngặt, thực hiện đánh giá mức độ trưởng thành của công nghệ AI được đưa vào sử dụng và đánh giá rủi ro của các công nghệ mới.

Thách thức lớn nhất là nhân lực và văn hóa, cần đột phá trong quản lý dữ liệu

Báo cáo cũng chỉ rõ, việc mở rộng quy mô AI vẫn đối mặt với nhiều hạn chế. Trong đó, thiếu hụt nhân lực và cấu trúc tổ chức cứng nhắc là các trở ngại chính cản trở việc triển khai AI quy mô lớn, ảnh hưởng lớn hơn nhiều so với các vấn đề về ngân sách hay công nghệ.

Ông Li Weibin, Phó Chủ tịch PwC Trung Quốc, cho biết: “Các người được phỏng vấn đều phản ánh rằng, thách thức lớn hiện nay là khó tuyển dụng được các nhân sự đa năng vừa hiểu nghiệp vụ, vừa hiểu thuật toán. Đào tạo và nâng cao kỹ năng cho nhân viên hiện có, cùng xây dựng các cơ chế khuyến khích sử dụng AI như công cụ chuyển đổi, là điều then chốt để xây dựng văn hóa ưu tiên AI. Nhưng điều quan trọng không kém là các lãnh đạo cấp cao cần làm gương, tích cực thúc đẩy ứng dụng AI.”

Khảo sát cho thấy, chỉ 29% tổ chức tài chính cho biết đã thành công xây dựng môi trường “ưu tiên AI”. Điều đáng chú ý là, việc đưa AI vào thực tiễn không chỉ dựa vào năng lực công nghệ, mà còn cần chuyển đổi văn hóa, vì các quy trình truyền thống và các “đảo chức năng” đang liên tục hạn chế quá trình mở rộng AI.

Ngoài nhân lực và văn hóa tổ chức, dữ liệu cũng là yếu tố then chốt để mở rộng quy mô AI. Các người được phỏng vấn chỉ ra rằng, ba yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến phân bổ ngân sách AI của các tổ chức tài chính lần lượt là khả năng tiếp cận dữ liệu (30%), áp lực từ quy định (20%) và ưu tiên duy trì hệ thống cốt lõi hiện tại (14%). Ngoài ra, các vấn đề về an toàn dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư cũng được xếp vào hàng đầu trong các thách thức về quản lý dữ liệu, khiến 90% tổ chức tài chính dựa vào dữ liệu nội bộ để hỗ trợ các kịch bản ứng dụng AI của mình.

Về vấn đề này, báo cáo cho rằng, việc xây dựng cơ chế “hộp cát tuân thủ + học liên bang” để thực hiện trao đổi giá trị xuyên tổ chức trong giới hạn quy định có thể là hướng đi đột phá. Một giáo sư của một trường đại học tại Hong Kong cũng cho biết, các tổ chức tài chính có thể duy trì liên lạc và hợp tác tích cực với các cơ quan quản lý, đồng thời tích cực khám phá các giải pháp trong “hộp cát” quản lý, sẽ có khả năng chiếm lợi thế tiên phong trong việc mở rộng quy mô AI.

Trong năm năm tới, bốn xu hướng lớn, các tổ chức tài chính tích cực ứng phó

Nhìn về triển vọng ứng dụng AI trong ngành tài chính trong năm năm tới, các tổ chức tài chính được phỏng vấn dự đoán mô hình kinh doanh của ngành sẽ có sự thay đổi căn bản, thể hiện qua bốn xu hướng chính:

Thứ nhất, từ sản phẩm chuẩn hóa chuyển sang dịch vụ động, theo thời gian thực dựa trên AI, nhằm đạt được dịch vụ siêu cá nhân hóa. AI sẽ có khả năng phân tích hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng theo thời gian thực, điều chỉnh đề xuất sản phẩm và phương án dịch vụ một cách linh hoạt.

Thứ hai, AI sẽ đảm nhận nhiều quyền quyết định hơn, trở thành cộng tác viên siêu việt của con người, thúc đẩy tự động hóa cao và tối ưu hóa quyết định. Ngày càng nhiều quyết định thường lệ sẽ do AI xử lý, nhân viên con người sẽ tập trung vào các công việc phức tạp, sáng tạo và duy trì mối quan hệ khách hàng.

Thứ ba, quản lý tuân thủ sẽ chuyển từ phản ứng bị động sang tích hợp, thời gian thực, chủ động và thông minh trước. Các hệ thống AI trong tương lai sẽ có khả năng giám sát và cảnh báo trong quá trình kinh doanh, tích hợp các yêu cầu tuân thủ vào từng bước giao dịch.

Thứ tư, kiểm soát rủi ro sẽ chuyển từ báo cáo phân tích hậu quả truyền thống sang can thiệp trong quá trình và dự đoán trước, nhằm đạt được kiểm soát rủi ro dự báo theo thời gian thực. Nhờ các mô hình học máy phân tích dữ liệu khổng lồ trong thời gian thực, các tổ chức tài chính sẽ có thể phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn.

Để hiện thực hóa việc ứng dụng AI một cách hiệu quả, khảo sát cho thấy các tổ chức tài chính đang tích cực thúc đẩy bốn công việc then chốt. Thứ nhất, củng cố nền tảng, đầu tư vào hạ tầng dữ liệu sẵn sàng cho AI và kiến trúc đám mây lai. Dữ liệu chất lượng cao là nền tảng của AI, các tổ chức cần xây dựng nền tảng dữ liệu thống nhất, phá bỏ các “đảo dữ liệu”, cung cấp dữ liệu đáng tin cậy để huấn luyện và vận hành các mô hình AI.

Thứ hai, thúc đẩy đào tạo nhân lực, triển khai các kế hoạch nâng cao kỹ năng AI quy mô lớn cho nhân viên, tích cực tuyển dụng và đào tạo nhân tài đa năng. Các tổ chức cần có nhân sự vừa hiểu nghiệp vụ tài chính, vừa hiểu công nghệ AI, điều này vừa đòi hỏi tuyển dụng từ bên ngoài, vừa cần đào tạo hệ thống cho nhân viên hiện có để nâng cao năng lực AI toàn diện.

Thứ ba, tăng cường hợp tác hệ sinh thái, mở rộng hợp tác với các công ty khởi nghiệp AI, các công ty Fintech và các viện nghiên cứu để bù đắp các thiếu hụt năng lực. Không tổ chức nào có thể tự mình nắm giữ tất cả các khả năng AI, thông qua hợp tác mở và xây dựng hệ sinh thái, các tổ chức tài chính có thể nhanh chóng tiếp cận công nghệ tiên tiến và ý tưởng sáng tạo, thúc đẩy quá trình triển khai AI.

Cuối cùng, xây dựng hệ thống phòng ngừa rủi ro, thiết lập khung quản trị AI tiên tiến có khả năng xử lý hiệu quả các vấn đề về khả năng giải thích, thiên vị thuật toán, quyền riêng tư dữ liệu và đạo đức. Khi AI ngày càng đóng vai trò quan trọng trong các hoạt động cốt lõi của tài chính, việc đảm bảo các quyết định của AI công bằng, minh bạch, có thể giải thích, cũng như phòng tránh các rủi ro đạo đức và thiên vị thuật toán sẽ trở thành những vấn đề trọng tâm mà các tổ chức tài chính cần đối mặt.