Ngành tài chính Việt Nam đang chứng kiến một cuộc chuyển đổi sâu sắc mà trung tâm là trí tuệ nhân tạo (AI). Nếu như trước đây, việc thẩm định tín dụng chủ yếu dựa vào cảm tính của cán bộ tín dụng và một vài chỉ số tài chính cơ bản, thì nay AI đang định nghĩa lại toàn bộ quy trình – từ chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận đến dự báo rủi ro. Và đây không phải là viễn cảnh xa vời; nó đang diễn ra ngay lúc này.

Theo khảo sát của McKinsey, hàng loạt ngân hàng tại châu Âu, châu Á và Bắc Mỹ đã ứng dụng AI để đưa ra quyết định cho vay với độ chính xác cao hơn và thời gian xử lý nhanh hơn gấp nhiều lần so với phương pháp truyền thống. Tại Việt Nam, Nghị định 94/2025/NĐ-CP về cơ chế thử nghiệm có kiểm soát (sandbox) trong lĩnh vực ngân hàng đã chính thức cho phép thí điểm các giải pháp Fintech chấm điểm tín dụng từ ngày 1/7/2025. Điều này mở đường cho một kỷ nguyên mới, nơi việc tiếp cận vốn trở nên công bằng và hiệu quả hơn.

Sức mạnh của AI trong thẩm định tín dụng nằm ở khả năng xử lý dữ liệu phi tín dụng. Thay vì chỉ dựa vào lịch sử vay trả truyền thống, các mô hình AI có thể phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu thay thế: lịch sử thanh toán hóa đơn điện nước, thói quen mua sắm trực tuyến, dữ liệu viễn thông, thậm chí là hành vi trên mạng xã hội (trong khuôn khổ pháp luật cho phép). Điều này đặc biệt có ý nghĩa tại Việt Nam, nơi một bộ phận lớn dân số chưa có lịch sử tín dụng chính thức nhưng thực chất là những khách hàng có trách nhiệm tài chính tốt.

Đối với doanh nghiệp – đặc biệt là các tổ chức tài chính – lợi ích của AI là rất rõ ràng. Thứ nhất, giảm tỷ lệ nợ xấu: các mô hình học máy có thể phát hiện sớm những dấu hiệu bất thường mà con người khó nhận ra, từ đó đưa ra cảnh báo sớm trước khi khoản vay chuyển thành nợ xấu. Với tổng nợ xấu ngân hàng đã vượt 292.000 tỷ đồng trong quý I/2026, đây là công cụ không thể thiếu. Thứ hai, tăng tốc độ xử lý: một hồ sơ vay trước đây mất 3-5 ngày làm việc để thẩm định thì nay có thể được phê duyệt trong vài phút. Thứ ba, mở rộng tệp khách hàng: AI giúp xác định những phân khúc khách hàng “vùng trũng” – những người bị các tổ chức tín dụng truyền thống từ chối nhưng thực chất có khả năng trả nợ tốt.

DFS Group là một trong những đơn vị tiên phong ứng dụng công nghệ vào quy trình thẩm định. Với khả năng quét CCCD và tra soát dữ liệu công dân quốc gia từ C06 trong thời gian thực, DFS Group không chỉ rút ngắn thời gian xét duyệt mà còn giảm thiểu rủi ro gian lận danh tính – một vấn nạn phổ biến trong cho vay tiêu dùng. Kết quả là tỷ lệ nợ xấu của DFS Group được kiểm soát ở mức an toàn, phản ánh hiệu quả của quy trình thẩm định dựa trên công nghệ.

Tuy nhiên, AI không phải là “viên đạn bạc”. Nó chỉ hiệu quả khi được xây dựng trên nền tảng dữ liệu sạch, đầy đủ và được giám sát bởi con người. Sự kết hợp giữa sức mạnh xử lý của máy móc và kinh nghiệm phán đoán của chuyên gia tài chính mới là công thức tối ưu cho quản trị rủi ro tín dụng trong thời đại mới.

Lời khuyên: Nếu bạn là chủ doanh nghiệp, đừng chần chừ trong việc ứng dụng công nghệ vào quản trị tài chính. Bắt đầu từ những bước nhỏ như số hóa dữ liệu khách hàng, tự động hóa quy trình thu chi, và tìm hiểu các giải pháp AI phù hợp với quy mô doanh nghiệp của mình.