AI - động lực thay đổi chất lượng nhân sự ngân hàng
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo nên một làn sóng thay đổi mạnh mẽ trong nhiều lĩnh vực của đời sống kinh tế - xã hội, trong đó ngành Ngân hàng không ngoại lệ. Nhân lực ngành Ngân hàng vốn từng gắn liền với các công việc thủ công và quy trình truyền thống, nay đứng trước yêu cầu tái định hình để thích ứng với kỷ nguyên công nghệ.
Quy mô nhân sự toàn Ngành sụt giảm
Theo dữ liệu tổng hợp từ báo cáo tài chính quý II/2025 của 28 ngân hàng thương mại, tổng số lao động trong toàn hệ thống đạt 279.518 người, giảm 2.857 người so với cuối năm 2024. Đây là mức sụt giảm lớn nhất trong giai đoạn sáu tháng đầu năm kể từ thời điểm ngành Ngân hàng bước vào thời kỳ hiện đại hóa và mở rộng nhanh chóng.
Lý giải về nguyên nhân cắt giảm mạnh nhân sự tại LPBank, một lãnh đạo cao cấp cho biết, ngân hàng thực hiện phương pháp quản trị tinh gọn (Lean Management) nhằm tập trung vào việc “tối ưu quy trình”, đồng thời, áp dụng chuyển đổi số toàn diện.
Theo lãnh đạo LPBank, việc áp dụng công nghệ không nhằm mục tiêu giảm nhân sự, mà chuyển đổi số là lực đẩy quan trọng giúp ngành Ngân hàng nói chung, LPBank nói riêng nâng tầm hiệu quả vận hành, chất lượng dịch vụ.

Các công nghệ mới sẽ góp phần thay đổi chất lượng nhân sự ngành Ngân hàng
Đáng chú ý, biến động nhân sự không xảy ra đồng đều trên toàn hệ thống, mà mang tính phân hóa cao giữa các nhóm ngân hàng. Trong số 28 ngân hàng thương mại được thống kê, có 13 ngân hàng cắt giảm nhân sự, trong khi 15 ngân hàng còn lại tiếp tục tuyển dụng mới. Điều này phản ánh chiến lược nhân sự khác biệt giữa các ngân hàng, tùy thuộc vào định hướng phát triển, cơ cấu khách hàng, quy mô tài sản và khả năng thích ứng công nghệ của từng tổ chức.
Một số ngân hàng đi theo hướng tinh gọn bộ máy, cắt giảm mạnh lực lượng lao động truyền thống nhằm giảm chi phí và nâng cao hiệu suất. Ngược lại, có những ngân hàng chọn cách chuyển dịch nhân sự, tức vừa cắt giảm vừa tuyển mới, trong đó giảm các vị trí vận hành thủ công, nhưng tăng cường nhân sự cho mảng công nghệ, dữ liệu và bán hàng số.
Trên toàn cầu, cảnh báo về tác động của AI đến nhân sự tài chính - ngân hàng đã được đưa ra. Bloomberg Intelligence dự báo, trong vòng 3-5 năm tới, AI có thể khiến 200.000 việc làm tại Phố Wall biến mất, chủ yếu ở những vị trí back-office, middle-office (hỗ trợ tác nghiệp, quản lý danh mục…). Citigroup nhận định hơn 67% công việc ngân hàng có khả năng bị tự động hóa hoặc vận hành song song với AI.
Tại Việt Nam, nhiều ứng dụng AI đã và đang hiện diện trong hoạt động ngân hàng nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Đơn cử như các Chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng, trả lời câu hỏi, tra cứu thông tin tài khoản, hướng dẫn giao dịch và giải đáp các thắc mắc. Hệ thống tổng đài tích hợp AI tự động phân loại và xử lý cuộc gọi, hỗ trợ khách hàng 24/7, tư vấn sản phẩm, dịch vụ tài chính, kiểm tra, xác thực giao dịch.
Ngoài ra, các ngân hàng ứng dụng AI để nhận diện khách hàng, bao gồm, xác thực sinh trắc học (Face ID, vân tay, giọng nói) để đăng nhập; xác minh danh tính để mở tài khoản số điện tử (eKYC); nhận dạng ký tự quang học (OCR), tự động trích xuất thông tin từ CMND/CCCD, hóa đơn, hợp đồng. Giảm thời gian xử lý thủ công trong các giao dịch vay, mở thẻ…
Theo TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, AI không chỉ giúp cải thiện dịch vụ mà còn hỗ trợ ngân hàng trong truyền tải chính sách minh bạch, tóm lược văn bản pháp luật thành ngôn ngữ dễ hiểu, đồng thời giám sát dữ liệu mạng xã hội để phát hiện sớm thông tin sai lệch, bảo vệ uy tín và sự ổn định hệ thống.
Đồng thời, AI giúp phân tích phản hồi từ công chúng, dư luận xã hội về các chính sách mới, từ đó giúp các nhà hoạch định chính sách có cái nhìn sâu sắc, kịp thời điều chỉnh để chính sách đi vào cuộc sống hiệu quả hơn. Bằng phân tích dữ liệu lớn, AI có thể gợi ý sản phẩm phù hợp với từng đối tượng, đặc biệt nhóm khách hàng yếu thế hoặc chưa tiếp cận đầy đủ dịch vụ tài chính, đúng với định hướng tài chính toàn diện quốc gia.
Cần làm chủ công nghệ AI
Tuy nhiên, bên cạnh cơ hội, việc ứng dụng AI cũng đặt ra không ít thách thức, như rủi ro liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư; nguy cơ lệ thuộc vào thuật toán, dẫn đến sai lệch thông tin nếu không được kiểm chứng; vấn đề pháp lý và đạo đức trong sử dụng AI, nhất là trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.
TS. Nguyễn Quốc Hùng nhấn mạnh đến những thách thức về an ninh mạng, bảo mật dữ liệu, nguy cơ các sản phẩm công nghệ giả mạo (Deepfake) và rủi ro về đạo đức AI là những rào cản hữu hình. Bên cạnh đó còn là chi phí đầu tư lớn, thiếu hụt nhân sự AI chất lượng cao…
Đồng quan điểm, ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng giám đốc ngân hàng VietinBank khẳng định rằng AI là công nghệ mới, vì thế khi áp dụng luôn có những rủi ro đi kèm. Tuy nhiên, nếu không thử nghiệm thì sẽ không biết rủi ro là gì để có thể phòng ngừa. Ví dụ như trong việc ứng dụng AI, công nghệ này rất thông minh, tuy nhiên cũng có những điều chưa hoàn thiện. Đã có nhiều trường hợp cho thấy AI có tình trạng giả lập thông tin, cho kết quả chưa chính xác…
“Tài chính - ngân hàng là một lĩnh vực nhạy cảm, liên quan trực tiếp tới quyền lợi của người dân và tạo lập được niềm tin là vô cùng quan trọng. Chính vì thế, khi áp dụng AI cũng cần rất cẩn trọng”, ông Lân cảnh báo.

Các ngân hàng cũng cần có một lộ trình thích hợp để áp dụng AI trong quy trình làm việc
Tại VietinBank, ông Lân cho biết việc thử nghiệm AI trong những dịch vụ phù hợp và có những nguyên tắc quản trị rủi ro để cân bằng. Đối với lo ngại rằng AI sẽ khiến một số vị trí nhân sự bị thay thế, ông Lân cho rằng giải pháp đó là cần làm chủ công nghệ AI. Ngân hàng đang tích cực đào tạo nhân viên của mình trong việc ứng dụng AI. Song Song với đó là xác định rõ những nhóm công việc nào sẽ có khả năng bị AI thay thế và nhóm công việc nào sẽ xuất hiện mới nhờ vào ứng dụng AI để có chính sách nhân sự phù hợp, bố trí nguồn lực hiệu quả ở các vị trí. Đó cũng là một lưu ý trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động ngân hàng.
PGS.TS. Phạm Mạnh Hùng, Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Khoa học Ngân hàng (Học viện Ngân hàng) cho rằng, bài toán cấp bách hiện nay không nằm ở việc đầu tư thêm bao nhiêu hệ thống AI, mà ở việc tái đào tạo và phát triển nguồn nhân lực. Các ngân hàng Việt Nam cần học hỏi kinh nghiệm quốc tế, đồng thời thiết kế lộ trình riêng phù hợp với thực tiễn trong nước để xây dựng đội ngũ nhân sự có năng lực số toàn diện.