Tác động của ứng dụng công nghệ tài chính đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại việt nam

Tài liệu nghiên cứu Tác động của ứng dụng công nghệ tài chính đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại việt nam, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên

• Tác giả: Hoàng Tuấn Anh
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Huy Trung
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Tác Động Của Ứng Dụng Công Nghệ Tài Chính Đến Hiệu Quả Hoạt Động Của Ngân Hàng Thương Mại Việt Nam
• Loại tài liệu: Đề tài nghiên cứu khoa học
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI NÓI ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 1.1. Công nghệ tài chính (Fintech)
• 1.2. Khái niệm Fintech
• 1.3. Lịch sử phát triển của công nghệ tài chính trên thế giới
• 1.4. Ứng dụng của công nghệ tài chính trong ngân hàng thương mại
• 1.5. Trí tuệ nhân tạo - AI
• 1.6. Điện toán đám mây. Dữ liệu lớn - Big Data. Công nghệ thông tin - IT
• 1.7. Hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 1.8. Khái niệm hiệu quả hoạt động ngân hàng thương mại
• 1.9. Các chỉ tiêu đánh giá hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 1.10. Tác động của ứng dụng công nghệ tài chính tới ngân hàng thương mại
• 1.10.1. Tác động tích cực của ứng dụng công nghệ tài chính tới ngân hàng thương mại
• 1.10.2. Tác động tiêu cực của ứng dụng công nghệ tài chính tới ngân hàng thương mại
• 2. CHƯƠNG 2: TÁC ĐỘNG CỦA ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH ĐẾN HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI
• 2.1. Sự phát triển của công nghệ tài chính tại Việt Nam
• 2.2. Thực trạng ứng dụng công nghệ tài chính trong hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam
• 2.3. Trí tuệ nhân tạo - AI
• 2.4. Điện toán đám mây. Dữ liệu lớn - Big Data. Công nghệ thông tin - IT
• 2.5. Mô hình đánh giá tác động của ứng dụng Fintech đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 2.6. Mô hình nghiên cứu
• 2.7. Thảo luận kết quả
• 2.8. Kiểm định tính vững của mô hình nghiên cứu tác động của ứng dụng Fintech đến hiệu quả hoạt động của ngân hàng thương mại
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ KHUYẾN NGHỊ ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ CỦA ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH ĐẾN HỆ THỐNG NGÂN HÀNG VIỆT NAM
• 3.1. Khuyến nghị và giải pháp
• 3.1.1. Đối với cơ quan quản lý Nhà nước
• 3.1.2. Đối với ngân hàng nhà nước Việt Nam
• 3.1.3. Đối với các ngân hàng thương mại
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Fintech và Ngân hàng Tổng quan Tác động Tiềm năng Lớn

Công nghệ tài chính (Fintech), viết tắt của Financial Technology, là sự kết hợp giữa công nghệ hiện đại và dịch vụ tài chính. Nó bao gồm các ứng dụng như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn (Big Data), điện toán đám mây, và Blockchain. Fintech mang đến các dịch vụ tài chính mới và cải tiến, giúp tăng hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn. Các ứng dụng Fintech và Ngân hàng có thể kể đến như các dịch vụ tín dụng, giao dịch ngân hàng. Hội đồng Ổn định Tài chính định nghĩa Fintech là sự đổi mới trong dịch vụ tài chính nhờ công nghệ, tạo ra mô hình kinh doanh mới, quy trình, sản phẩm tích hợp công nghệ có ảnh hưởng lớn đến hệ thống tài chính. IMF cũng sử dụng định nghĩa này khi phân tích sự phát triển của Fintech.

1.1. Định nghĩa và Bản chất của Công nghệ Tài chính Fintech

Fintech không chỉ là việc ứng dụng công nghệ vào tài chính. Nó là sự tái cấu trúc toàn diện cách thức hoạt động của ngành tài chính. Từ việc thanh toán, cho vay, đầu tư đến quản lý rủi ro, tất cả đều được số hóa và tối ưu hóa nhờ Fintech. Điều này tạo ra sự tiện lợi, nhanh chóng và chi phí thấp hơn cho người dùng. Gomber và cộng sự (2017) đã mô tả Fintech như một sự kết nối giữa công nghệ internet hiện đại với các hoạt động kinh doanh của các tổ chức cung cấp dịch vụ tài chính.

1.2. Lịch sử Phát triển Fintech Từ Ngân hàng Số đến Blockchain

Lịch sử phát triển của Fintech trải qua nhiều giai đoạn. Bắt đầu từ việc số hóa các dịch vụ ngân hàng truyền thống, đến sự ra đời của các nền tảng thanh toán trực tuyến, cho vay ngang hàng (P2P Lending), và các ứng dụng dựa trên Blockchain. Mỗi giai đoạn đều đánh dấu một bước tiến quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ vào tài chính, thay đổi cách thức các Ngân hàng Thương mại Việt Nam tương tác với khách hàng. Cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008 là một bước ngoặt lớn, tạo ra nhu cầu về các giải pháp tài chính thay thế.

1.3. Các Ứng dụng Fintech trong Ngân hàng Thương mại Hiện nay

Ứng dụng Fintech trong ngân hàng rất đa dạng và phong phú. Bao gồm các giải pháp thanh toán điện tử, ví điện tử, cho vay trực tuyến, tư vấn tài chính tự động (robo-advisor), và các ứng dụng Blockchain trong ngân hàng. Các công nghệ như Trí tuệ nhân tạo (AI) và Dữ liệu lớn (Big Data) giúp ngân hàng cải thiện khả năng phân tích rủi ro, cá nhân hóa dịch vụ, và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Các công nghệ mới đã làm thay đổi nhận thức của con người về ngân hàng.

II. Tác động của Fintech Cơ hội Thách thức cho Ngân hàng TM

Việc ứng dụng Fintech và Ngân hàng mang lại nhiều cơ hội cho các Ngân hàng Thương mại Việt Nam, bao gồm tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí hoạt động, và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, cũng đi kèm với những thách thức như rủi ro bảo mật, cạnh tranh từ các công ty Fintech, và yêu cầu tuân thủ quy định pháp luật. Theo Aylin và Ahmet (2020), ứng dụng Fintech hỗ trợ ngân hàng ra quyết định thông minh, tiếp thị, kiểm soát rủi ro, tăng cường dịch vụ khách hàng, tối ưu hóa quy trình tín dụng và mô hình đánh giá khách hàng.

2.1. Cơ hội từ Fintech Tăng năng suất Giảm Chi phí cho Ngân hàng

Fintech giúp ngân hàng tự động hóa quy trình, giảm thiểu sai sót, và tăng hiệu quả hoạt động. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích tín dụng giúp giảm rủi ro và tăng tốc quá trình phê duyệt. Các giải pháp thanh toán điện tử giúp giảm chi phí giao dịch tiền mặt. Chuyển đổi số ngân hàng giúp mở rộng phạm vi tiếp cận khách hàng và tăng doanh thu. Theo Lucey và Roubaud (2020) cho rằng khách hàng có thể vay tiền nhanh chóng, giảm chi phí tài chính doanh nghiệp, và nâng cao hiệu quả kinh tế nhờ ứng dụng Fintech.

2.2. Thách thức Fintech Rủi ro Bảo mật và Tuân thủ Quy định

Rủi ro bảo mật là một trong những thách thức lớn nhất khi ứng dụng Fintech. Các cuộc tấn công mạng có thể gây thiệt hại lớn về tài chính và uy tín cho ngân hàng. Việc tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân và phòng chống rửa tiền cũng là một thách thức không nhỏ. Các Ngân hàng Thương mại Việt Nam cần đầu tư mạnh mẽ vào an ninh mạng và xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả. Ngân hàng Nhà nước cần thiết lập một hệ sinh thái với khuôn khổ pháp lý phù hợp.

2.3. Cạnh tranh Fintech Ngân hàng cần làm gì để thích ứng

Sự xuất hiện của các công ty Fintech tạo ra áp lực cạnh tranh lớn cho các ngân hàng truyền thống. Để thích ứng, ngân hàng cần đổi mới sáng tạo, phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới, và hợp tác với các công ty Fintech. Trải nghiệm khách hàng ngân hàng cũng là một yếu tố quan trọng để duy trì và thu hút khách hàng. Đặng Thị Ngọc Lan (2018) cho rằng ứng dụng Fintech có ảnh hưởng rất lớn đến sự phát triển của các định chế tài chính và sản phẩm dịch vụ ngân hàng.

III. Ứng dụng AI và Big Data Bí quyết Nâng cao Hiệu quả Ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngân hàng và Dữ liệu lớn (Big Data) trong ngân hàng là hai công nghệ quan trọng giúp nâng cao hiệu quả hoạt động. AI giúp tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu, và cá nhân hóa dịch vụ. Big Data cung cấp thông tin chi tiết về khách hàng, giúp ngân hàng đưa ra quyết định tốt hơn. Việt Nam có triển vọng lớn để phát triển ứng dụng Fintech, giúp nâng cao hiệu quả trong quá trình đổi mới sáng tạo, quản lý rủi ro (Nguyễn Thu Hiền, 2021).

3.1. AI trong Ngân hàng Tự động hóa Quy trình và Phân tích Rủi ro

AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình như xử lý hồ sơ vay, phát hiện gian lận, và cung cấp dịch vụ khách hàng. AI cũng giúp ngân hàng phân tích rủi ro tín dụng, dự đoán xu hướng thị trường, và đưa ra quyết định đầu tư thông minh hơn. Máy học (Machine Learning) cải thiện đáng kể hoạt động không dùng tiền mặt của hệ thống ngân hàng.

3.2. Big Data trong Ngân hàng Thấu hiểu Khách hàng và Cải thiện Dịch vụ

Big Data giúp ngân hàng thu thập và phân tích thông tin về khách hàng, bao gồm lịch sử giao dịch, thói quen chi tiêu, và thông tin cá nhân. Thông tin này giúp ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu của khách hàng và cung cấp các sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn. Các ngân hàng có thể trích xuất thông tin nhanh chóng và dễ dàng từ dữ liệu của mình.

3.3. Triển vọng của AI và Big Data cho Ngân hàng Việt Nam

Với sự phát triển của công nghệ và sự gia tăng của dữ liệu, AI và Big Data có tiềm năng lớn để thay đổi cách thức hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Việc đầu tư vào các công nghệ này sẽ giúp ngân hàng nâng cao năng lực cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Việt Nam cần có sự nghiên cứu kỹ lưỡng (Nguyễn Quang Thương, 2020) để phù hợp với điều kiện kinh tế đặc thù.

IV. Thanh toán Điện tử P2P Lending Thay đổi Mô hình Ngân hàng

Thanh toán điện tử và Cho vay ngang hàng (P2P Lending) là hai xu hướng Fintech đang thay đổi mô hình hoạt động của ngân hàng. Thanh toán điện tử giúp giảm chi phí giao dịch tiền mặt và tăng tính tiện lợi cho người dùng. P2P Lending cung cấp một kênh cho vay thay thế cho các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân. Các NHTM Việt Nam phải chịu sự cạnh tranh lớn từ phía các trung gian tài chính phi ngân hàng và các ngân hàng nước ngoài.

4.1. Thanh toán Điện tử Tiện lợi Nhanh chóng và An toàn

Thanh toán điện tử bao gồm các hình thức như ví điện tử, chuyển khoản trực tuyến, và thanh toán qua mã QR. Các hình thức thanh toán này giúp giảm chi phí giao dịch tiền mặt, tăng tính tiện lợi cho người dùng, và giảm thiểu rủi ro mất mát. Thanh toán điện tử đang trở thành xu hướng chủ đạo trong bối cảnh số hóa ngân hàng.

4.2. Cho vay ngang hàng P2P Lending Kênh Vay vốn Mới

P2P Lending là một hình thức cho vay trực tiếp giữa người cho vay và người đi vay, bỏ qua các trung gian tài chính truyền thống như ngân hàng. P2P Lending cung cấp một kênh vay vốn thay thế cho các doanh nghiệp nhỏ và cá nhân khó tiếp cận nguồn vốn ngân hàng. Ứng dụng Fintech trở thành một điểm nhấn quan trọng để góp phần phát triển hoạt động ngân hàng trong môi trường cạnh tranh toàn cầu ngày càng mở rộng.

4.3. Tác động của Thanh toán Điện tử và P2P Lending đến Ngân hàng

Thanh toán điện tử và P2P Lending tạo ra áp lực cạnh tranh cho các ngân hàng truyền thống. Để thích ứng, ngân hàng cần đổi mới các sản phẩm và dịch vụ thanh toán, và cung cấp các giải pháp cho vay linh hoạt hơn. Các ngân hàng cần phải có khả năng thích nghi, cải thiện lợi thế cạnh tranh và nâng cao hiệu quả hoạt động để tồn tại và phát triển trong giai đoạn mới. (Nguyễn Việt Hùng, 2008).

V. Mô hình Nghiên cứu Đo lường Tác động Fintech đến NHTM

Các mô hình nghiên cứu giúp đo lường tác động của Fintech đến hiệu quả hoạt động của các Ngân hàng Thương mại Việt Nam. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng Fintech có thể có tác động tích cực hoặc tiêu cực, tùy thuộc vào cách thức ứng dụng và điều kiện thị trường. Các nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân tích định tính và định lượng để đánh giá tác động của từng công nghệ đơn lẻ đến hoạt động của các NHTM.

5.1. Mô hình Đánh giá Tác động Fintech Các Chỉ số Quan trọng

Các chỉ số quan trọng để đánh giá tác động của Fintech bao gồm lợi nhuận trên tài sản (ROA), lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE), và tỷ lệ chi phí trên thu nhập. Các mô hình kinh tế lượng được sử dụng để phân tích mối quan hệ giữa các ứng dụng Fintech và hiệu quả hoạt động của các NHTM. Nghiên cứu tập trung vào khía cạnh ảnh hưởng của công ty Fintech đến hiệu quả hoạt động NHTM.

5.2. Kết quả Nghiên cứu Tác động của Fintech tại Việt Nam

Các nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy rằng Fintech có tác động đa chiều đến hiệu quả hoạt động của các ngân hàng. Một số nghiên cứu chỉ ra rằng Fintech giúp tăng năng suất và giảm chi phí, trong khi các nghiên cứu khác lại cho thấy Fintech có thể làm giảm lợi nhuận do cạnh tranh. Kết quả nghiên cứu cho thấy sự gia tăng các công ty Fintech có một tác động ngược chiều đến với một số chỉ tiêu ước lượng hiệu quả hoạt động của các NHTM.

5.3. Hạn chế của Nghiên cứu Hiện tại Hướng Nghiên cứu Tương lai

Các nghiên cứu hiện tại còn nhiều hạn chế, đặc biệt là về dữ liệu và phương pháp. Các nghiên cứu tương lai cần sử dụng dữ liệu lớn hơn và các mô hình phân tích phức tạp hơn để đánh giá tác động của Fintech một cách toàn diện hơn. Cần có một nghiên cứu đầy đủ, hoàn thiện và ứng dụng các mô hình kinh tế lượng phù hợp để nghiên cứu mối quan hệ giữa các ứng dụng Fintech và hiệu quả hoạt động của các NHTM.

VI. Kết luận Tương lai Phát triển Fintech Bền vững cho Ngân hàng

Fintech có tiềm năng lớn để thay đổi ngành ngân hàng, nhưng cần có sự quản lý và điều chỉnh phù hợp để đảm bảo phát triển bền vững. Các Ngân hàng Thương mại Việt Nam cần chủ động ứng dụng Fintech, đồng thời chú trọng đến quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Các cơ quan quản lý nhà nước cần tạo ra một môi trường pháp lý thuận lợi cho sự phát triển của Fintech. Nhận thức rõ tầm quan trọng của cuộc CMCN 4.0 đối với xã hội nói chung và nền kinh tế Việt Nam nói riêng.

6.1. Giải pháp Khuyến nghị cho Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Ngân hàng cần đầu tư vào công nghệ, đào tạo nhân lực, và xây dựng hệ thống quản lý rủi ro hiệu quả. Ngân hàng cũng cần hợp tác với các công ty Fintech để phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới. Năng lực tài chính, sự am hiểu và quản trị công nghệ thông tin của các NHTM còn ở mức hạn chế.

6.2. Vai trò của Nhà nước trong Phát triển Fintech

Nhà nước cần tạo ra một môi trường pháp lý thuận lợi cho sự phát triển của Fintech, đồng thời đảm bảo an toàn và ổn định cho hệ thống tài chính. Nhà nước cũng cần hỗ trợ các doanh nghiệp Fintech khởi nghiệp và phát triển. Ngân hàng Nhà nước là một trong những bộ máy quan trọng thiết lập một hệ sinh thái với khuôn khổ pháp lý phù hợp.

6.3. Tương lai của Fintech và Ngân hàng Hợp tác Phát triển

Tương lai của Fintech và ngân hàng là sự hợp tác và phát triển. Ngân hàng và Fintech có thể hợp tác để tạo ra các sản phẩm và dịch vụ mới, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng. Fintech có thể ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của NHTM theo nhiều phương diện khác nhau, cùng chiều và ngược chiều.

Nội dung chính

Tác động của Ứng dụng Công nghệ Tài chính (Fintech) đến Hiệu quả Hoạt động của Ngân hàng Thương mại Việt Nam

---

Tóm tắt nghiên cứu (Research Summary)

• Câu hỏi nghiên cứu chính (Primary Research Question): Việc ứng dụng công nghệ tài chính (Fintech) – bao gồm Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn (Big Data), Điện toán đám mây (Cloud Computing), Chuỗi khối (Blockchain) và Công nghệ thông tin (IT) – tác động như thế nào đến hiệu quả hoạt động và năng lực sinh lời của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam?
• Tổng quan phương pháp luận (Methodology Snapshot): Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật khai thác văn bản (Text Mining) dựa trên tần suất từ khóa để xây dựng bộ chỉ số phát triển Fintech độc lập cho từng ngân hàng. Dữ liệu bảng (Panel Data) được thu thập từ 12 NHTM hàng đầu Việt Nam giai đoạn 2010 – 2021 kết hợp với các mô hình kinh tế lượng: Hồi quy gộp (Pooled OLS), Mô hình tác động cố định (FEM), Mô hình tác động ngẫu nhiên (REM) và kiểm định tính vững với biến trễ.
• Phát hiện cốt lõi (Key Findings): Ứng dụng Fintech có tác động tích cực và cùng chiều rõ rệt đến hiệu quả hoạt động ngân hàng thông qua các chỉ số ROA, ROE và NIM. Trong đó, CNTT và Dữ liệu lớn có mức độ phổ cập và tác động mạnh mẽ nhất; AI mang lại bước đột phá trong quản trị rủi ro và dịch vụ khách hàng; trong khi Blockchain chưa thể hiện ý nghĩa thống kê do mới dừng ở mức độ thử nghiệm giao dịch tín dụng thư (L/C).
• Hàm ý thực tiễn (Implications): Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở định lượng quan trọng giúp các NHTM tối ưu hóa chiến lược đầu tư công nghệ số, đồng thời là căn cứ thực tiễn để Ngân hàng Nhà nước (NHNN) và các cơ quan quản lý hoàn thiện khung pháp lý thử nghiệm (Sandbox).

                        (Tác động tích cực & cùng chiều)

---

Bối cảnh và tầm quan trọng (Context & Significance)

Thực trạng tri thức hiện tại

Cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 đã tái định hình cấu trúc ngành tài chính toàn cầu. Sự thâm nhập của làn sóng Fintech thúc đẩy các tổ chức tín dụng chuyển đổi từ mô hình ngân hàng truyền thống sang hệ sinh thái ngân hàng số đa tiện ích. Các công nghệ nền tảng như Trí tuệ nhân tạo, Điện toán đám mây, Big Data và Blockchain giúp tự động hóa quy trình, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chi phí vận hành.

Khoảng trống nghiên cứu (Research Gap)

Phần lớn các công trình nghiên cứu tại Việt Nam trước đây chủ yếu tiếp cận theo phương pháp định tính, phân tích các công nghệ đơn lẻ hoặc chỉ tập trung vào nhóm ngân hàng thương mại có vốn Nhà nước. Một số nghiên cứu định lượng khác lại đo lường chỉ số Fintech dựa trên số lượng các công ty Fintech bên ngoài thị trường, dẫn đến sự trùng lặp và chưa phản ánh chính xác mức độ nội tại hóa công nghệ của từng ngân hàng. Vẫn còn thiếu vắng những công trình định lượng dài hạn, xây dựng được bộ chỉ số phản ánh toàn diện mức độ ứng dụng Fintech nội tại của từng NHTM.

Tính thời sự và mức độ liên quan

Việt Nam là một trong những thị trường tài chính số phát triển năng động nhất khu vực Đông Nam Á với tỷ lệ dân số sử dụng Internet và điện thoại thông minh cao. Tuy nhiên, áp lực cạnh tranh từ các định chế tài chính phi ngân hàng đòi hỏi các NHTM phải nâng cao hiệu quả hoạt động để duy trì thị phần. Việc nghiên cứu mối quan hệ giữa đầu tư công nghệ và hiệu quả tài chính trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết.

Tác động tiềm năng

Công trình nghiên cứu không chỉ làm sáng tỏ bức tranh toàn cảnh về chuyển đổi số ngành ngân hàng giai đoạn 2010 – 2021 mà còn mở ra hướng tiếp cận định lượng chuẩn xác, giúp các nhà quản trị tài chính lượng hóa được giá trị kinh tế mà công nghệ mang lại.

---

Phương pháp luận và cách tiếp cận (Methodology & Approach)

Thiết kế nghiên cứu (Research Design)

Nghiên cứu kết hợp giữa phân tích lý thuyết và thực nghiệm kinh tế lượng trên mô hình dữ liệu bảng (Panel Data) bao quát 12 NHTM hàng đầu Việt Nam (gồm 3 ngân hàng quốc doanh: Vietcombank, VietinBank, BIDV và 9 ngân hàng TMCP lớn: Techcombank, MBBank, VPBank, ACB, SHB, STB, TPBank, EIB, NCB). Mẫu nghiên cứu chiếm hơn 40% tổng tài sản toàn hệ thống, đảm bảo tính đại diện cao.

Thu thập dữ liệu và kỹ thuật Khai thác văn bản (Text Mining)

Khác biệt với cách tiếp cận truyền thống, nhóm tác giả tiên phong ứng dụng kỹ thuật khai thác văn bản (Text Mining) dựa trên thống kê tần suất từ khóa tìm kiếm trên Google và báo cáo tài chính/báo cáo thường niên từ quý 1/2010 đến quý 4/2021.

Chỉ số phát triển Fintech ($Fintech_{i,t}$) được cấu thành từ 5 trụ cột công nghệ:

1. $FTA_{i,t}$: Mức độ ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI, Chatbot, Robot, eKYC, sinh trắc học).
2. $FTB_{i,t}$: Mức độ ứng dụng Công nghệ Chuỗi khối (Blockchain, Smart Contract, L/C điện tử).
3. $FTC_{i,t}$: Mức độ phát triển Điện toán đám mây (Cloud Computing, Hybrid Cloud).
4. $FTD_{i,t}$: Mức độ khai thác Dữ liệu lớn (Big Data, Data Analytics).
5. $FTE_{i,t}$: Mức độ phát triển Hạ tầng Công nghệ thông tin (IT, Core Banking, Mobile/Internet Banking).

Mô hình phân tích kinh tế lượng

Phương trình hồi quy tổng quát được thiết lập như sau:

$$P_{i,t} = \beta_0 + \beta_1 Fintech_{i,t} + \beta_2 X_{i,t} + \beta_3 Z_t + v_i + \varepsilon_{i,t}$$

• Biến phụ thuộc ($P_{i,t}$): Đại diện cho hiệu quả hoạt động, lần lượt là Tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản ($ROA$), Tỷ suất sinh lời trên vốn chủ sở hữu ($ROE$), và Thu nhập lãi thuần cận biên ($NIM$).
• Biến kiểm soát vi mô ($X_{i,t}$): Tỷ lệ chi phí ngoài lãi ($COST$), Tỷ lệ nợ xấu ($NPL$), Tỷ lệ dự phòng rủi ro tín dụng ($LLP$), Tỷ lệ vốn chủ sở hữu ($CAP$), Thu nhập ngoài lãi ($INCDIV$), Tỷ lệ chi phí trên thu nhập ($CIR$), Chi phí vốn tiền gửi ($FC$).
• Biến kiểm soát vĩ mô ($Z_t$): Tốc độ tăng trưởng kinh tế ($GDP$) và Tỷ lệ lạm phát ($INF$).

Tính hợp lệ và độ tin cậy (Validity & Reliability)

Nghiên cứu tiến hành các bước kiểm định nghiêm ngặt:

• Kiểm định đa cộng tuyến qua ma trận hệ số tương quan.
• Kiểm định Hausman nhằm lựa chọn giữa mô hình tác động cố định (FEM) và tác động ngẫu nhiên (REM).
• Kiểm định tính vững (Robustness Test) thông qua việc hồi quy với biến trễ một thời kỳ nhằm kiểm soát hiện tượng nội sinh, đồng thời đánh giá tính nhất quán trên các chỉ số đo lường hiệu quả khác nhau ($ROE, NIM$).

---

Phát hiện chính (Key Findings)

STT	Trụ cột Công nghệ / Biến số	Mức độ phát triển (2010 - 2021)	Tác động đến Hiệu quả Hoạt động (ROA/ROE/NIM)	Ý nghĩa Thống kê & Thực tiễn
1	Hạ tầng CNTT (FTE)	Cao nhất, tăng trưởng ổn định	Cùng chiều (+) mạnh mẽ	Nền tảng số hóa kênh phân phối, giảm chi phí giao dịch quầy.
2	Dữ liệu lớn (FTD)	Tăng trưởng nhanh sau 2015	Cùng chiều (+) rõ rệt	Tối ưu hóa phân khúc khách hàng, đẩy mạnh bán chéo sản phẩm.
3	Trí tuệ nhân tạo (FTA)	Bứt phá mạnh giai đoạn 2018 - 2021	Cùng chiều (+) có ý nghĩa	Tự động hóa hỗ trợ 24/7 qua Chatbot, nâng cao độ chính xác eKYC.
4	Điện toán đám mây (FTC)	Đang mở rộng đầu tư	Cùng chiều (+) mức độ vừa	Tiết giảm chi phí phần cứng, gia tăng độ linh hoạt hệ thống Core.
5	Chuỗi khối Blockchain (FTB)	Giai đoạn đầu, phân hóa mạnh	Chưa có ý nghĩa thống kê	Chủ yếu thí điểm quy mô hẹp trong thanh toán L/C quốc tế.

1. Xu hướng gia tăng vượt bậc của làn sóng số hóa ngân hàng

Dữ liệu chỉ ra sự gia tăng liên tục của các chỉ số Fintech tại các NHTM Việt Nam từ năm 2010 đến 2021. CNTT ($FTE$) là mảng có độ phủ rộng rãi nhất, đóng vai trò nền tảng hạ tầng kỹ thuật. Trong khi đó, các công nghệ hiện đại như Trí tuệ nhân tạo ($FTA$) và Dữ liệu lớn ($FTD$) ghi nhận tốc độ tăng trưởng bùng nổ từ sau năm 2017.

2. Fintech thúc đẩy trực tiếp hiệu quả tài chính và năng lực sinh lời

Kết quả ước lượng mô hình FEM và REM khẳng định mối tương quan đồng biến có ý nghĩa thống kê giữa mức độ ứng dụng Fintech tổng thể và các chỉ tiêu $ROA, ROE, NIM$. Ứng dụng công nghệ giúp các ngân hàng mở rộng nguồn thu ngoài lãi ($INCDIV$), gia tăng tỷ lệ tiền gửi không kỳ hạn ($CASA$) và hạ thấp tỷ lệ chi phí trên thu nhập ($CIR$).

3. Sức mạnh vượt trội từ CNTT, Big Data và AI

• CNTT và Big Data: Cho thấy tác động tích cực lớn nhất đến biên lãi ròng ($NIM$) và khả năng sinh lời. Việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ giúp các ngân hàng cá nhân hóa gói tín dụng và phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận.
• Trí tuệ nhân tạo (AI): Các giải pháp như Chatbot (eMBee, T'Aio), định danh điện tử (eKYC) và Robot giao dịch giúp rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ tín dụng từ vài ngày xuống còn vài phút, giảm bớt 30% thời gian giao dịch tại quầy.

4. Phát hiện bất ngờ về công nghệ Blockchain

Khác với kỳ vọng lý thuyết, biến số $FTB$ (Blockchain) không cho thấy tác động có ý nghĩa thống kê đối với hiệu quả hoạt động của các NHTM Việt Nam trong giai đoạn nghiên cứu. Nguyên nhân là do công nghệ này tại Việt Nam mới chỉ dừng lại ở các chương trình thí điểm giao dịch thư tín dụng (L/C) giữa một số ngân hàng tiên phong (BIDV, Vietcombank, HDBank, MBBank qua mạng lưới Contour) mà chưa được thương mại hóa đại trà trên toàn bộ hệ thống.

---

Đóng góp khoa học (Scientific Contributions)

Đóng góp về mặt lý luận (Theoretical Contributions)

Công trình bổ sung một khung phân tích hệ thống về tác động đa chiều của Fintech đến hoạt động ngân hàng tại một quốc gia đang phát triển. Nghiên cứu củng cố trường phái lý thuyết cho rằng tiến bộ công nghệ tạo ra "hiệu ứng đòn bẩy" giúp gia tăng năng suất các yếu tố tổng hợp trong ngành trung gian tài chính.

Đổi mới về phương pháp luận (Methodological Innovations)

Nghiên cứu khắc phục hạn chế của các đề tài trước bằng cách ứng dụng kỹ thuật Text Mining để xây dựng bộ thước đo định lượng vi mô cho 5 cấu phần Fintech riêng biệt của từng ngân hàng. Phương pháp này mở ra chuẩn mực tiếp cận mới trong việc lượng hóa các biến số công nghệ vô hình.

Giá trị thực tiễn và định hướng chính sách (Practical & Policy Value)

• Đối với Ngân hàng Nhà nước: Là bằng chứng khoa học thực nghiệm để đẩy nhanh tiến độ ban hành cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (Regulatory Sandbox), hoàn thiện quy chuẩn an toàn dữ liệu số và an ninh mạng.
• Đối với các Ngân hàng Thương mại: Cung cấp định hướng phân bổ ngân sách tối ưu: ưu tiên củng cố Big Data và AI trong ngắn và trung hạn, từng bước hoàn thiện hạ tầng Cloud, đồng thời thận trọng nghiên cứu tích hợp sâu Blockchain khi hành lang pháp lý sẵn sàng.

---

Đối tượng thụ hưởng và quan tâm (Target Audience)

• Giới nghiên cứu học thuật (Academic Researchers): Các nhà kinh tế lượng tài chính, nghiên cứu sinh có thể kế thừa phương pháp Text Mining và mô hình dữ liệu bảng để mở rộng sang các thị trường mới nổi khác.
• Lãnh đạo và Giám đốc Chuyển đổi số (CDO/CIO) tại các NHTM: Tham chiếu dữ liệu thực chứng để xây dựng lộ trình đầu tư công nghệ số tương thích với quy mô tài sản và mô hình kinh doanh.
• Cơ quan quản lý và hoạch định chính sách: Ngân hàng Nhà nước, Bộ Thông tin và Truyền thông, các hiệp hội ngân hàng có nguồn dữ liệu tin cậy để hoàn thiện thể chế quản trị tài chính số.
• Các Startup Fintech và Nhà đầu tư công nghệ: Nắm bắt chính xác nhu cầu cốt lõi của ngân hàng thương mại, thúc đẩy mô hình hợp tác đôi bên cùng có lợi (Win-Win Partnership) thay vì cạnh tranh triệt tiêu.

---

Câu hỏi thường gặp (FAQ)

1. Phát hiện quan trọng nhất của bài nghiên cứu là gì?

Phát hiện quan trọng nhất là Fintech có tác động thúc đẩy tích cực, cùng chiều đến hiệu quả hoạt động ($ROA, ROE, NIM$) của các NHTM Việt Nam. Trong đó, CNTT, Dữ liệu lớn (Big Data) và Trí tuệ nhân tạo (AI) đóng góp động lực tăng trưởng lớn nhất, trong khi Blockchain chưa mang lại tác động rõ rệt.

2. Phương pháp đo lường Fintech trong nghiên cứu có gì đặc biệt?

Thay vì dùng biến giả hoặc số lượng công ty Fintech chung trên thị trường, nghiên cứu tiên phong sử dụng kỹ thuật khai thác văn bản (Text Mining) từ dữ liệu trực tuyến và báo cáo thường niên để bóc tách 5 chỉ số phát triển công nghệ cụ thể cho từng ngân hàng qua 12 năm.

3. Kết quả nghiên cứu có thể tổng quát hóa (Generalize) cho toàn ngành tài chính không?

Có. Bộ mẫu bao gồm 12 ngân hàng lớn nhất, đại diện cho hơn 40% tổng tài sản và chiếm thị phần áp đảo về quy mô lợi nhuận, tiền gửi CASA của toàn hệ thống ngân hàng Việt Nam. Do đó, kết quả phản ánh chuẩn xác bức tranh chuyển đổi số ngành ngân hàng.

4. Đâu là bước tiếp theo cần mở rộng cho hướng nghiên cứu này?

Các nghiên cứu tương lai có thể mở rộng kích thước mẫu ra toàn bộ 31 NHTM trong nước, kéo dài khung thời gian hậu đại dịch COVID-19 và bổ sung các mô hình phân tích chuỗi thời gian phi tuyến hoặc kiểm soát rủi ro an ninh phi tài chính (Cybersecurity Risk).

5. Nghiên cứu gợi ý giải pháp ứng dụng thực tế nào cho các NHTM nhỏ?

Các ngân hàng quy mô vừa và nhỏ nên ưu tiên hợp tác chiến lược với các tổ chức Fintech trung gian, triển khai giải pháp điện toán đám mây kết hợp (Hybrid Cloud) và ứng dụng eKYC/Chatbot từ các đối tác công nghệ để tối ưu hóa vốn đầu tư ban đầu.

---

Kết luận (Conclusion)

Nghiên cứu đã chứng minh một cách khoa học và thực nghiệm rằng: Ứng dụng công nghệ tài chính là đòn bẩy chiến lược giúp nâng cao hiệu quả hoạt động toàn diện của hệ thống NHTM Việt Nam. Việc chuyển đổi số không còn là sự lựa chọn mà là điều kiện tiên quyết để định vị năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên kinh tế số. Để tối đa hóa lợi ích từ làn sóng Fintech, các NHTM cần tiếp tục đẩy mạnh hoàn thiện hạ tầng dữ liệu lớn, tích hợp sâu trí tuệ nhân tạo vào quản trị rủi ro tín dụng, đồng thời các cơ quan quản lý cần nhanh chóng thiết lập khuôn khổ pháp lý đồng bộ, tạo môi trường thuận lợi cho sự phát triển bền vững của hệ thống tài chính quốc gia.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH VÀ HIỆU QUẢ HOẠT ĐỘNG CỦA NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI 1. Công nghệ tài chính (Fintech) 1. Khái niệm Fintech Thuật ngữ ''Fintech'' là dạng rút gọn của từ “Financial technology” hay ''tài chính'' và ''công nghệ'', mô tả chung về sự kết nối của công nghệ internet hiện đại (ví dụ: điện toán đám mây, Internet di động) với các hoạt động kinh doanh của các tổ chức cung cấp dịch vụ tài chính (ví dụ: dịch vụ tín dụng, giao dịch ngân hàng) (Gomber và cộng sự, 2017). Qua đó góp phần cung cấp các dịch vụ tài chính mới và cải tiến, mang lại hiệu quả vượt trội và thỏa mãn tốt hơn nhu cầu của khách hàng (Thakor, 2020).

Bên cạnh đó, Hội Đồng Ổn định Tài chính đã tiến hành trao đổi việc ứng dụng những chính sách quan trọng vì mục tiêu ổn định tài chính từ Fintech trong một vài nghiên cứu gần đây. Trong hội nghị này, Fintech được định nghĩa là sự đổi mới mạnh mẽ trong các dịch vụ tài chính với sự hỗ trợ, giúp đỡ từ công nghệ, qua đó tạo ra các mô hình kinh doanh kiểu mới hay các quy trình, sản phẩm tích hợp công nghệ có tầm ảnh hưởng sâu rộng đến hệ thống tài chính. Quỹ Tiền tệ thế giới (IMF, 2018) cũng đã sử dụng định nghĩa này trong việc phân tích tổng quan sự phát triển của Fintech ở các khu vực Trung Á - Bắc Phi - Afghanistan - Caucasas, Trung Đông và Pakistan. Ngoài ra, theo Huffington Post, Fintech được định nghĩa là một ngành công nghiệp tài chính mới ứng dụng công nghệ vào kinh doanh để nâng cao hiệu quả hoạt động tài chính.

Hiện nay, thuật ngữ Fintech đã được mở rộng ra với đa dạng hàm ý khác nhau và vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất chung nào. Tuy nhiên, với đề tài này, nhóm nghiên cứu đưa ra định nghĩa Fintech như sau: Fintech là một ngành công nghiệp ứng dụng công nghệ tân tiến để từ đó tăng cường hiệu quả hoạt động. Trong đó, các công ty Fintech có thể dễ dàng cung cấp các ứng dụng thông minh, quy trình hiện đại, sản phẩm chất lượng và mô hình kinh doanh mới lạ trong ngành dịch vụ tài chính. Lịch sử phát triển của công nghệ tài chính trên thế giới Mối liên kết giữa công nghệ và hệ thống tài chính đã trải qua một thời gian phát triển dài, qua nhiều thời kỳ thăng trầm của lịch sử.B (2016), quá trình phát triển của công nghệ tài chính được chia thành 3 giai đoạn chính, mỗi giai đoạn đều có sự gắn kết với các cuộc CMCN rất chặt chẽ.

a) Giai đoạn đầu (từ nửa cuối thế kỷ XIX đến nửa đầu thế kỷ XX ) Đầu tiên là sự phát minh và ứng dụng của các công nghệ như máy hơi nước, đường sắt và điện báo đã hỗ trợ các liên kết tài chính giữa các quốc gia, cho phép các giao dịch, thanh toán quốc tế, thông tin tài chính truyền tải và thực hiện một cách nhanh chóng, tiện lợi. Các công nghệ này cũng được ngành tài chính cung cấp và hỗ trợ những nguồn lực cần thiết để dễ dàng phát triển. Bên cạnh đó, sự ra đời của các công cụ code - braker (IBM), đặc biệt là việc thiết lập một mạng telex toàn cầu chính là tiền đề thúc đẩy sự phát triển của công nghệ tài chính. Ngoài ra, việc thẻ tín dụng xuất hiện tại Mỹ lần đầu tiên vào năm 1950 và năm 1967 máy rút tiền tự động bắt đầu được triển khai tại Anh, đánh dấu cột mốc phát triển mới của Fintech, hệ thống kỹ thuật số thay thế hệ thống analogue cũ đã đặt dấu mốc cho giai đoạn phát triển thứ hai của công nghệ tài chính.

b) Giai đoạn thứ hai (từ năm 1980 đến năm 2008) Điểm nổi bật của giai đoạn thứ hai là toàn cầu hóa tài chính bắt đầu xuất hiện, tự động hóa tài chính tiến đến các cấp độ cao hơn do sự phát triển bùng nổ của CNTT. Toàn cầu hóa tài chính được ghi nhận qua ba dấu mốc quan trọng: Dấu mốc thứ nhất, thị trường tài chính ở Liên minh châu Âu hình thành từ năm 1986 từ việc thực hiện thống nhất Đạo luật châu Âu; quá trình tự do hóa tài chính “Big Bang” năm 1986 ở Anh đã tạo lập cơ sở cho việc kết nối toàn bộ thị trường tài chính EU hiện nay; Dấu mốc thứ hai, sự ra đời của hệ thống giao dịch NASDAQ đã thiết lập nên các giao dịch chứng khoán tự động ở Mỹ. Từ đó, kỷ nguyên của giao dịch chứng khoán cố định từ những năm 1600 đã kết thúc, thay vào đó là hoạt động giao dịch 16 chứng khoán điện tử hiện nay. Trong ngành ngân hàng, năm 1983 tại Anh và năm 1980 tại Mỹ đã thành lập ngân hàng trực tuyến đầu tiên; Dấu mốc thứ ba, Internet ra đời năm 1995 tạo ra bước phát triển đột phá của công nghệ tài chính khi Wells Fargo tiến hành triển khai dịch vụ kiểm tra tài khoản online bằng cách sử dụng World Wide Web.

Năm 2001 tại Mỹ, 8 ngân hàng đã có khoảng 1 triệu khách hàng trực tuyến. Đến năm 2005, lần đầu tiên xuất hiện các ngân hàng trực tuyến không có các chi nhánh hữu hình. Mặc dù vậy, giai đoạn này cũng gia tăng nhiều phức tạp, hạn chế và rủi ro vẫn còn tồn tại trong hệ thống quản lý trên máy tính, nổi bật là cuộc khủng hoảng tài chính châu Á giai đoạn 1997 - 1998 hay “Ngày thứ hai đen tối” trên thị trường chứng khoán Mỹ vào năm 1987. c) Giai đoạn thứ ba (từ 2008 đến nay) Sự phát triển của công nghệ tài chính (Fintech) trong giai đoạn thứ ba diễn ra cùng với cuộc CMCN 4.

Từ năm 2010, cuộc CMCN 4.0 đã nhen nhóm sự kết hợp của 3 lĩnh vực sinh học, công nghệ vật lý, kỹ thuật số, những đột phá công nghệ tân tiến trước đây chưa từng xuất hiện đã được kỳ vọng tạo ra nhờ sự kết hợp này. Sự phát triển mạnh mẽ của AI cùng với cuộc CMCN 4.0 giúp mô thức quản trị ở các ngân hàng trở nên hoàn thiện hơn và làm thay đổi hoàn toàn các sản phẩm dịch vụ truyền thống của ngân hàng. Điều này là cơ hội đối với công ty tài chính công nghệ (Fintech), cũng là thách thức đối với hệ thống ngân hàng. The Global Fintech Index nghiên cứu, trên thế giới với hơn 7.000 công ty công nghệ tài chính (Fintech) đã đầu tư tổng giá trị hoạt động từ 60,2 tỷ USD năm 2017 lên đến 150,3 tỷ USD vào Fintech vào năm 2019 (tăng 250%) (Findexable, 2019).1 thể hiện giá trị hoạt động đầu tư của ba mảng trên thế giới.1: Giá trị hoạt động đầu tư cho công nghệ tài chính (Fintech) Đơn vị tính: tỷ USD 17 Hình 1.2: Số lượng hoạt động đầu tư cho công nghệ tài chính (Fintech) Đơn vị tính: số hợp đồng Nguồn: KPMG, 2020 Giai đoạn 2017-2019, hoạt động đầu tư Fintech trên thế giới có sự gia tăng về số lượng giao dịch đáng kể, năm 2017 có 2.914 giao dịch, năm 2018 tăng lên 3.639 giao dịch và đạt mốc 3.

Năm 2019, giá trị đầu tư vào các hoạt động mua bán - sáp nhập chiếm gần 60% tổng giá trị đầu tư vào Fintech trên thế giới. Do ảnh hưởng của dịch Covid-19 trong 6 tháng đầu năm 2020, các công ty 18 Fintech cũng như các doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều khó khăn khi nền kinh tế chịu nhiều thử thách, tuy nhiên các quỹ đầu tư mạo hiểm lại đầu tư mạnh mẽ vào Fintech. Các nước đứng đầu trên thế giới về Fintech có lợi thế về nền kinh tế mở, môi trường công nghệ cao, qua đó tỷ trọng người dùng ứng dụng dịch vụ Fintech là rất cao. Đơn cử, Mỹ là nước có một lượng lớn hoạt động của các công ty và các sản phẩm công nghệ tài chính nhiều nhất trên thế giới.

trung tâm công nghệ tài chính (Fintech) chỉ xếp hạng thứ 21 nhưng Trung Quốc trên thế giới vẫn được vinh danh trong việc trở thành. Đồng thời, Trung Quốc cũng là thị trường lớn nhất thế giới về cho vay ngang hàng (P2P lending) (PwC, 2020). Từ những ảnh hưởng quan trọng của Fintech đối với nền kinh tế, tại nhiều quốc gia đang phát triển, chính phủ đề ra các chính sách nhằm thúc đẩy sự phát triển của Fintech. Năm 2020, chính phủ Malaysia công bố đầu tư tập trung ngân sách để phát triển nền kinh tế kỹ thuật số, Quỹ đầu tư hợp tác Malaysia được tăng thêm khoảng 50 triệu Ringgit (ISEV, 2020).

Tại Indonesia, chính phủ tiến hành công bố các sáng kiến đổi mới cho lĩnh vực công nghệ tài chính nhằm hỗ trợ phát triển thị trường Fintech phát triển nhanh hơn (ISEV, 2020). Ngoài ra, trong thời gian 5 năm, cơ quan Tiền tệ Singapore (MAS) đã dành ra gần 250 triệu đô để rót vốn đầu tư cho các dự án phát triển lĩnh vực Fintech (Phạm Xuân Hòe & Nguyễn Thị Minh Ngọc, 2017). Tính đến quý II năm 2019, Singapore đã chi tới 453 triệu USD để đầu tư vào lĩnh vực Fintech và cụ thể là các công ty Fintech, gấp gần 4 lần so với năm 2018 (TTXVN, 2019). Qua đó thấy rõ được sự lớn mạnh và vị thế của Singapore khi so sánh với các trung tâm Fintech trên toàn thế giới.

Ứng dụng của công nghệ tài chính trong ngân hàng thương mại 1. Trí tuệ nhân tạo - AI AI hay còn được biết đến là trí tuệ thông minh nhân tạo (Artificial Intelligence) là một trong số các khía cạnh nổi bật đáng lưu ý trong công nghệ tài chính. Thuật ngữ AI thường được sử dụng để diễn tả các loại máy móc bắt chước các hoạt động hay thậm chí là nhận thức của con người khi liên kết với tâm trí như làm việc hay giải trí (Russel và Norvig, 2013). Các chức năng của trí tuệ nhân tạo đã và đang thu hút một 19 lượng lớn các tổ chức lớn và các định chế tài chính khác nhau, giúp những tổ chức này tiết kiệm được nhiều loại chi phí qua đó gia tăng thu nhập của mình (Nguyễn Thị Ánh Ngọc và Nguyễn Thị Diễm, 2022).

Đối với ngành tài chính nói chung hay các ngân hàng nói riêng, AI mang lại một giải pháp hỗ trợ việc kết nối giữa các bên trong giao dịch, khiến cho giao dịch trở nên nhanh chóng và thuận tiện hơn. Qua đó, số lượng các giao dịch trong hệ thống ngân hàng được cải thiện một cách đáng kể (T.