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, các chuyên gia quốc tế khẳng định kỷ nguyên lý thuyết đã khép lại, nhường chỗ cho hiệu suất vận hành thực tế. AI không còn là câu chuyện riêng của khối kỹ thuật, mà là bài toán cải tổ toàn diện bộ máy tổ chức. Điển hình như tại Techcombank, khi AI dịch chuyển từ hỗ trợ tác vụ sang trực tiếp ra quyết định cốt lõi (chấm điểm tín dụng, quản trị rủi ro), bài toán công nghệ lập tức biến thành cuộc cách mạng về năng lực vận hành.
Tại Việt Nam, AI đã trở thành ưu tiên chiến lược của các ngành sử dụng nhiều dữ liệu như tài chính, ngân hàng và bán lẻ. Dù đạt thành công bước đầu với các ứng dụng độc lập như chatbot, doanh nghiệp vẫn đối mặt rào cản lớn khi mở rộng quy mô. Điểm nghẽn hệ thống lộ rõ qua tình trạng dữ liệu phân mảnh, hạ tầng thiếu kết nối, khan hiếm nhân sự và mô hình tổ chức chưa thích ứng. Do đó, số lượng tổ chức đưa AI vào vận hành toàn diện thực tế hiện vẫn rất hạn chế.
Thách thức này đặc biệt phức tạp trong ngành ngân hàng, nơi AI dịch chuyển từ vai trò hỗ trợ tác vụ sang trực tiếp ra quyết định. Theo CEO Techcombank Jens Lottner, các mô hình AI hiện nay đã tham gia sâu vào những nghiệp vụ cốt lõi như đánh giá rủi ro, chấm điểm tín dụng hay tư vấn giải pháp. Đây là các yếu tố tác động trực tiếp đến khách hàng và kết quả kinh doanh. Sự can thiệp sâu này biến việc triển khai AI từ một sáng kiến công nghệ riêng lẻ thành bài toán cải tổ toàn diện mô hình vận hành của tổ chức.
Quan điểm này nhận được sự đồng tình lớn từ các chuyên gia tại sự kiện. Ông Krishna P. Baidya – Giám đốc Cấp cao ngành (Senior Industry Director) tại Frost & Sullivan ấn tượng trước sự thẳng thắn của CEO Techcombank khi nhìn nhận các thách thức chuyển đổi số, như tốc độ triển khai có thể vượt quá mức độ sẵn sàng của khách hàng, hay việc cần đầu tư mạnh hơn vào nhân tài và mô hình vận hành. Ở góc nhìn khác, bà Supriya Deka – Quản lý Nghiên cứu (Research Manager) tại IDC đánh giá cao năng lực hiện thực hóa công nghệ của ngân hàng. Bà nhấn mạnh Techcombank là minh chứng rõ nét cho thấy AI đã thực sự tạo ra hiệu quả vận hành và cải thiện năng suất đo lường được, chứ không dừng lại ở mức thử nghiệm.
Đặt cạnh nhau, góc nhìn này cho thấy một điểm chung: triển khai AI ở quy mô lớn không còn là câu chuyện công nghệ, mà là năng lực vận hành của tổ chức.
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 được sử dụng để nâng cao hiệu quả công việc. Được biết, ngân hàng 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. Tuy nhiên, giá trị không nằm ở các con số này.
Một ví dụ được CEO Techcombank chia sẻ là AI đang được tích hợp để hỗ trợ nâng cao hiệu suất cho đội ngũ quan hệ khách hàng, thông qua các gợi ý về những ai cần ưu tiên liên hệ, lý do và thông điệp phù hợp.
Ở một hướng khác, AI mở ra khả năng phục vụ những nhóm khách hàng trước đây khó tiếp cận. Phân khúc hộ kinh doanh là một ví dụ điển hình. Đây là nhóm đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế nhưng từ lâu gặp hạn chế trong việc tiếp cận tín dụng do thiếu dữ liệu tài chính đáng tin cậy. Bằng cách sử dụng dữ liệu phi truyền thống và các mô hình AI mới, Techcombank đã có thể xây dựng phương pháp đánh giá và mở rộng giải pháp phục vụ cho nhóm khách hàng này. Trong trường hợp này, AI không chỉ giúp tăng hiệu quả vận hành, mà còn tạo ra những năng lực trước đây chưa tồn tại.
Đó cũng là góc nhìn rộng hơn về AI trong bối cảnh hiện nay: giá trị không chỉ nằm ở việc nâng cao năng suất, mà còn ở khả năng mở rộng sản phẩm, tiếp cận khách hàng mới và tạo ra các mô hình tăng trưởng mới cho nền kinh tế.
Từ góc nhìn này, câu chuyện của Techcombank không chỉ dừng lại ở một ngân hàng ứng dụng AI ở quy mô lớn, mà còn phản ánh việc doanh nghiệp Việt Nam đang dần tiệm cận năng lực cạnh tranh quốc tế trong làn sóng AI toàn cầu.
