Người ta nhắc đến AI nhiều hơn khi có sự ra đời của Expert System (hệ thống chuyên gia), Artificial Neural Network (mạng nơ-ron nhân tạo), Big Data (dữ liệu lớn), Machine Learning (máy học) và Deep Learning (học sâu). Đến khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11/2022, cả thế giới bắt đầu nhắc đến AI và AI tạo sinh (Generative AI).
Trước đây, AI chỉ được các chuyên gia và doanh nghiệp sử dụng. Sự ra đời của ChatGPT và Generative AI đã đưa AI đến gần hơn với từng cá nhân, giúp người dùng cuối cùng tiếp cận, sử dụng và hiểu rõ hơn về các ứng dụng của AI.
Đối với hệ thống ngân hàng, không cần chờ đến khi Generative AI ra đời, các ngân hàng mới bắt đầu sử dụng trí tuệ nhân tạo. Trên thực tế, các ngân hàng trên thế giới đã sử dụng AI từ cuối những năm 1980, giai đoạn của Expert System, với các tính năng ban đầu như phát hiện gian lận, đánh giá tín dụng và giao dịch tự động. Những ứng dụng này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả hoạt động của ngân hàng, mà còn mở đường cho nhiều ứng dụng AI hiện đại như chatbot thông minh, quản lý dữ liệu lớn và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. AI đã và đang trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động ngân hàng toàn cầu.
 |
Bà Ngô Thị Ngọc Lan, Giám đốc Navigos Search miền Bắc |
Các ngân hàng ở Việt Nam cũng đã ý thức được vai trò của công nghệ thông tin, dữ liệu lớn, AI trong việc phát triển hệ thống, tăng cường trải nghiệm cho khách hàng, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh, tạo lợi thế cạnh tranh trong ngành, đặc biệt khi các công ty Fintech và ngân hàng số chuyên biệt ra đời. Khi nói về chuyển đổi ngân hàng tại Việt Nam trong thời gian qua, ngoài việc chuyển đổi mô hình và cách thức vận hành, phần chuyển đổi trọng tâm nhất chính là ngân hàng số và công nghệ thông tin. Một số ngân hàng đã có những bước đi sớm về chuyển đổi số và công nghệ từ năm 2016 - 2017, trong khi một số ngân hàng khác phát triển chậm hơn, chỉ bắt đầu đầu tư vào mảng này từ những năm 2020 - 2022.
Chuyển đổi AI là một bước tiến cao hơn trong quá trình chuyển đổi số. Để làm được điều đó, các ngân hàng phải đầu tư ngân sách lớn vào xây dựng hạ tầng công nghệ, mua sắm hệ thống và dịch vụ, hoặc phát triển phần mềm. Đồng thời, họ cần đội ngũ chuyên gia công nghệ thông tin, chuyên gia dữ liệu và bảo mật để triển khai. Một hệ thống dữ liệu chuẩn cũng rất cần thiết để AI có thể xử lý và đưa ra các đánh giá, gợi ý phù hợp. Tăng cường hệ thống bảo mật cũng là những mối quan tâm trong việc chuyển đổi công nghệ số và AI. Tuy nhiên, việc đầu tư lớn về tài chính và nhân lực không phải là điều dễ dàng đối với các ngân hàng.
Hiện nay, các ngân hàng lớn tại Việt Nam có quy mô nhân sự cho bộ phận công nghệ thông tin, dữ liệu và AI lên đến hàng ngàn người. Thậm chí, có ngân hàng đạt quy mô nhân sự tới 1.500 người cho riêng hai bộ phận này. Các ngân hàng cỡ vừa có khoảng 500 - 700 nhân sự công nghệ, trong khi ngân hàng nhỏ với nguồn lực hạn chế chỉ có khoảng 300 nhân sự hoặc ít hơn. Quy mô nhân sự này tương đương với các doanh nghiệp công nghệ vừa và lớn. Điều này cho thấy cam kết mạnh mẽ của các ngân hàng trong việc đầu tư cho công nghệ.
Hiện nay, các ngân hàng lớn tại Việt Nam có quy mô nhân sự cho bộ phận công nghệ thông tin, dữ liệu và AI lên đến hàng ngàn người.
Tuy nhiên, việc tuyển dụng đủ số lượng nhân sự công nghệ thông tin, dữ liệu chất lượng luôn là bài toán khó đối với cả bộ phận tuyển dụng lẫn lãnh đạo ngân hàng. Đối với nhiều vị trí cấp cao, nhiều ngân hàng không tìm được nhân sự Việt Nam đáp ứng tiêu chí. Giải pháp thay thế là tìm nhân sự nước ngoài để xây dựng và phát triển đội ngũ công nghệ thông tin và dữ liệu, AI. Nhân sự nước ngoài có ưu thế về kinh nghiệm và kiến thức công nghệ tại các ngân hàng hàng đầu thế giới hay khu vực, nhưng rào cản ngôn ngữ, khác biệt văn hóa và chi phí lương bổng cao là những vấn đề lớn. Một nhóm nhân sự khác được săn đón là người Việt đang sống và làm việc ở nước ngoài. Những người này khắc phục được rào cản về ngôn ngữ và văn hóa, đồng thời có mức độ gắn bó cao hơn.
Techcombank là đơn vị tiên phong trong chương trình Oversea Talent Roadshow - chiến dịch thu hút nhân tài quốc tế tại các thị trường như Singapore, Anh, Mỹ và Úc. Những chương trình này đã thu hút hàng ngàn nhân tài Việt ở nước ngoài, giúp họ tham gia vào các buổi chia sẻ và trao đổi cơ hội việc làm. Nhiều nhân sự sau khi về nước đã giữ các vị trí quan trọng trong ngân hàng, chứng minh đây là một chiến lược đúng đắn. Tuy nhiên, không phải ngân hàng nào cũng có đủ tiềm lực để tổ chức các chương trình như vậy.
Đối với các vị trí chuyên gia hoặc nhân viên công nghệ, dữ liệu và AI, việc tìm kiếm ứng viên chất lượng vẫn gặp không ít khó khăn. Theo một khảo sát của Navigos, thực hiện trong năm 2024 về thị trường nhân lực công nghệ thông tin, nhiều ứng viên IT cho biết, họ bị mất việc nhưng chưa tìm được công việc phù hợp. Điều này tạo nên nghịch lý: ngành công nghệ thông tin thiếu nhân sự, trong khi nhiều người vẫn thất nghiệp. Nguyên nhân chính là tiêu chí tuyển dụng ngày càng khắt khe, quy trình tuyển dụng phức tạp và ngân hàng không sẵn sàng nâng giá quá cao để tuyển dụng nhân sự.
Bên cạnh đó, một trong những rào cản lớn là ngoại ngữ. Nhiều ngân hàng yêu cầu ứng viên phải thành thạo tiếng Anh, thậm chí lưu loát, vì sếp của các bộ phận này là người nước ngoài hoặc đối tác nước ngoài, hoặc việc ứng dụng các công nghệ mới đòi hỏi khả năng tiếng Anh tốt mới có thể học và thực hiện công việc. Trong một khảo sát gần đây của Navigos, gần 50% ứng viên tham gia khảo sát cho biết, họ muốn được đào tạo phát triển kỹ năng ngoại ngữ, chứng minh tầm quan trọng của kỹ năng này trong công việc.
Tuyển dụng và đào tạo tại nguồn, chính là trường đại học, đang là một trong những giải pháp của ngân hàng nhằm đảm bảo đủ số lượng và chất lượng nhân sự công nghệ, dữ liệu, bảo mật trong tương lai. Các ngân hàng đã ký những thỏa thuận hợp tác với các trường đại học về việc hỗ trợ đào tạo và đặt hàng tuyển dụng trước các sinh viên sắp ra trường, giải quyết cả bài toán tuyển dụng nhân sự của doanh nghiệp lẫn đầu ra cho các trường đại học.
