AI và blockchain: Hai xu hướng định hình ngành ngân hàng trong kỷ nguyên số

85 triệu việc làm biến mất nhưng 97 triệu việc làm mới sẽ xuất hiện

Ngành ngân hàng đang dịch chuyển rõ rệt, từ mô hình dựa trên quy mô vật lý sang tối ưu hiệu suất số.

Nếu trước đây, tổng tài sản, số lượng chi nhánh, lượng khách hàng là thước đo hiệu quả, thì nay, trong thời đại số, lợi nhuận trên mỗi nhân viên mới phản ánh đúng hiệu quả chuyển đổi.

Ví dụ, ngân hàng số WeBank (Trung Quốc), chỉ từ 1.000 - 2.000 nhân sự nhưng đạt 1,27 triệu USD lợi nhuận/nhân viên/năm. Trong khi đó, ICBC - ngân hàng lớn nhất Trung Quốc với hơn 400.000 nhân viên - chỉ đạt 115.000 USD/người/năm. Sự khác biệt này nằm ở mô hình vận hành dựa trên công nghệ, đặc biệt là AI và blockchain.

Theo thống kê, mức lợi nhuận trung bình trên mỗi nhân viên của ngành ngân hàng thế giới hiện vào khoảng 172.000 USD/năm. Trong khi bình quân, lợi nhuận trên mỗi nhân viên của các ngân hàng trong nước chỉ đạt khoảng 40.000 USD/năm. Techcombank tiên phong số hóa đã nâng con số này lên khoảng 60.000 USD, nhưng vẫn chưa bằng một nửa mức chuẩn toàn cầu, và cách xa mốc hiệu suất 1,27 triệu USD của WeBank.

So sánh này cho thấy chuyển đổi số không thể chỉ dừng ở đầu tư công nghệ hay mở app trên điện thoại, mà phải dẫn đến thay đổi cốt lõi trong mô hình vận hành và năng suất lao động. Lợi nhuận trên mỗi nhân viên chính là “chỉ số sinh tồn” mà các ngân hàng cần theo đuổi nếu muốn cạnh tranh trên một thị trường tài chính đang toàn cầu hóa, số hóa và tối ưu từng giây vận hành.

Dự báo có 85 triệu việc làm trong ngành ngân hàng sẽ biến mất, nhưng 97 triệu việc làm mới sẽ xuất hiện. Ngoài ra, 60% nhân lực sẽ phải đào tạo lại trong 5 năm tới. Tôi cho rằng đây là số liệu rất thú vị và chúng ta sẽ quyết định mình nằm trong 85 triệu hay 97 triệu đó.

AI và blockchain: Không chỉ là công nghệ, mà là cấu trúc vận hành mới

AI và blockchain không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà chính là nền móng để tái cấu trúc toàn bộ bộ máy ngân hàng.

Theo số liệu của McKinsey, AI sẽ đóng góp 13.000 tỉ USD vào kinh tế toàn cầu; còn Bain & Company dự báo blockchain sẽ cắt giảm 70% chi phí giao dịch tài chính. AI và blockchain có đóng góp theo hai hướng khác nhau.

AI sẽ hỗ trợ tăng trưởng doanh thu trên cơ sở giảm chi phí thông qua xử lý mô hình dữ liệu lớn. Chúng ta để ý rằng chấm điểm tín dụng hay phát hiện gian lận, xử lý big data thì sẽ là mô hình của AI. Còn blockchain sẽ cung cấp nền tảng minh bạch, giúp giảm chi phí trong hoạt động thanh toán, đặc biệt là thanh toán xuyên biên giới cũng như token hóa tài sản… với khả năng hoạt động 24/7.

Nhờ hai công nghệ này, WeBank đã tự động hóa gần như toàn bộ quy trình vận hành: phê duyệt khoản vay cho doanh nghiệp chỉ mất 15 phút, còn khách hàng cá nhân chỉ mất 5 giây. Nền tảng blockchain FISCO BCOS (do WeBank phát triển) có thể xử lý tới 200.000 giao dịch mỗi giây, vượt trội so với những nền tảng như Hyperledger Fabric của IBM. Nhờ đó, chi phí IT trên mỗi tài khoản tại WeBank chỉ khoảng 0,3 USD/năm - con số mà ngân hàng truyền thống khó chạm tới.

Thực trạng và kiến nghị tại Việt Nam

Tại Việt Nam, tôi cho rằng ngân hàng là một trong những ngành dẫn đầu về số hóa, đi trước thị trường khoảng 5 năm. Kể cả tất cả công ty công nghệ có bắt tay vào làm cũng phải chậm hơn từ 3 - 5 năm.

Tuy nhiên, khung pháp lý liên quan đến blockchain và tài sản số vẫn chưa được hoàn thiện; nhân lực ngành ngân hàng đãi ngộ rất cao, nhưng phải đảm nhiệm rất bài toán đa lĩnh cực: từ cân đối vĩ mô, thúc đẩy kinh tế truyền thống đến công nghệ, nên khung pháp lý còn chưa ban hành kịp thời.

Do đó, thời gian tới Việt Nam cần nhanh chóng ban hành khung pháp lý fintech toàn diện, bao gồm AI, blockchain và tài sản số để khơi thông thị trường.

Đưa các môn học về blockchain và AI trở thành tín chỉ bắt buộc tại các trường đại học khối tài chính, công nghệ. Các cơ sở đào tạo thường xuyên nên mạnh dạn đưa vào những khái niệm như là fintech, blockchain trong quá trình đào tạo.

Xây dựng mô hình đào tạo ba bên: ngân hàng - doanh nghiệp công nghệ - cơ sở giáo dục để tái đào tạo nguồn nhân lực truyền thống thành kỹ sư dữ liệu, chuyên viên AI, quản lý vận hành hệ thống blockchain.