(KTSG) - Trọng tâm mới của ngân hàng không chỉ là cắt giảm chi phí, mà là dùng công nghệ để thay đổi cách vận hành. Các công việc lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối soát, phân loại giao dịch và cảnh báo rủi ro đang dần được tự động hóa.
- Ngân hàng bước vào chu kỳ mới - Phần 1: Tối ưu hiệu suất
- Ngân hàng Nhà nước siết lại mặt bằng lãi suất tiền gửi
Nếu chất lượng dòng tiền là thay đổi ở phía tài sản, thì công nghệ là thay đổi ở phía vận hành. Trong giai đoạn trước, mạng lưới chi nhánh rộng giúp ngân hàng tăng hiện diện thương hiệu, tiếp cận khách hàng tiềm năng theo độ rộng và mở rộng khả năng bán lẻ. Tuy nhiên, khi khách hàng dịch chuyển lên kênh số, vai trò của điểm giao dịch vật lý không thể giữ nguyên như trước.
Một chi nhánh không thể chỉ tồn tại vì lý do hiện diện, mà phải chứng minh được hiệu quả kinh tế cụ thể. Hiệu quả đó nằm ở khả năng tạo CASA, tăng mainbank, bán dịch vụ, kiểm soát rủi ro và đóng góp lợi nhuận sau khi trừ đầy đủ chi phí vận hành.
Trọng tâm mới của ngân hàng không chỉ là cắt giảm chi phí, mà là dùng công nghệ để thay đổi cách vận hành. Các công việc lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối soát, phê duyệt hồ sơ cơ bản, chăm sóc khách hàng tuyến đầu, phân loại giao dịch và cảnh báo rủi ro đang dần được tự động hóa.
Khi trí tuệ nhân tạo (AI) và dữ liệu lớn được đưa vào quy trình, ngân hàng có thể xử lý khối lượng công việc lớn hơn mà không cần tăng tương ứng số lượng nhân sự. Đây là thay đổi rất quan trọng, vì hiệu suất ngân hàng không còn được đo bằng số người hay số điểm giao dịch, mà bằng số lượng khách hàng, giao dịch và quyết định được xử lý trên cùng một đơn vị chi phí.
Xu hướng này đã thể hiện rõ qua biến động nhân sự trong ngành. Dữ liệu từ 27 ngân hàng niêm yết cho thấy đến cuối tháng 3-2026, tổng số nhân sự còn 272.731 người, giảm 3.066 người so với cuối năm 2025, tương đương giảm 1,11%. Trong khi đó, chi phí bình quân cho nhân viên ngân hàng trong quí 1-2026 vẫn đạt khoảng 35,5 triệu đồng/người/tháng, tăng nhẹ so với mức trung bình 35 triệu đồng của năm 2025.
Điều này cho thấy các ngân hàng không đơn thuần cắt giảm nhân sự để tiết kiệm chi phí, mà đang tái phân bổ nguồn lực: giảm các vị trí vận hành truyền thống, tăng đãi ngộ cho nhân sự có năng suất cao hơn và có khả năng tham gia vào công nghệ, dữ liệu, bán hàng hoặc quản trị rủi ro.
AI vì vậy đang trở thành một đòn bẩy quan trọng trong chiến lược nâng hiệu suất. Tại đại hội đồng cổ đông thường niên 2026 của VIB, lãnh đạo ngân hàng đặt mục tiêu nâng năng suất của 10.000 nhân viên lên tương đương 20.000 người thông qua ứng dụng AI. TPBank cũng cho biết nhờ tự động hóa các công việc lặp lại, ngân hàng đã cắt giảm lượng lớn nhân sự gián tiếp, đồng thời tăng tuyển dụng ở các vị trí kinh doanh trực tiếp, công nghệ, dữ liệu và AI.
Những ví dụ này cho thấy công nghệ không chỉ giúp ngân hàng tiết giảm chi phí, mà còn thay đổi cấu trúc lao động bên trong hệ thống. Nhân sự không còn được đánh giá chủ yếu theo số lượng, mà theo khả năng tạo giá trị trên nền tảng dữ liệu và công nghệ.
Điểm quan trọng hơn là công nghệ giúp ngân hàng chuyển từ mô hình vận hành theo kinh nghiệm sang mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Trong mô hình truyền thống, nhiều quyết định tại chi nhánh phụ thuộc vào kinh nghiệm của cán bộ tín dụng, quan hệ địa phương và quy trình phê duyệt thủ công.
Nhưng khi dữ liệu khách hàng được kết nối tốt hơn, ngân hàng có thể nhận diện sớm khả năng trả nợ, nhu cầu vay vốn, khả năng bán chéo, mức độ gắn bó và rủi ro rời bỏ của khách hàng. Điều này giúp chi nhánh không chỉ bán hàng tốt hơn, mà còn kiểm soát rủi ro tốt hơn. Một khách hàng có dòng tiền suy yếu, giao dịch giảm hoặc chuyển dòng tiền sang ngân hàng khác có thể được hệ thống cảnh báo sớm, thay vì chờ đến khi khoản vay chuyển nhóm nợ.
Từ góc độ chi nhánh, chuyển đổi số không làm chi nhánh mất vai trò, mà buộc chi nhánh phải thay đổi vai trò. Chi nhánh trong giai đoạn mới không còn là nơi chủ yếu xử lý giao dịch tiền mặt, thu hồ sơ và giải ngân, mà phải trở thành điểm quản trị quan hệ khách hàng.
Những giao dịch đơn giản sẽ được đẩy lên kênh số và phần còn lại của chi nhánh là tư vấn, bán chéo, xử lý nhu cầu phức tạp và duy trì quan hệ với khách hàng có giá trị cao. Khi đó, một chi nhánh hiệu quả không nhất thiết là chi nhánh đông nhân sự nhất, mà là chi nhánh biết dùng công nghệ để mỗi nhân sự phục vụ được nhiều khách hàng hơn, tạo nhiều CASA hơn, bán nhiều sản phẩm hơn và kiểm soát rủi ro tốt hơn.
Điều này cũng giải thích vì sao các chi nhánh có năng suất lao động thấp, mạng lưới điểm giao dịch dày, chi phí hoạt động cao nhưng chuyển đổi số chậm sẽ chịu áp lực tái cấu trúc lớn nhất. Nếu một điểm giao dịch không tạo được dòng tiền khách hàng, không cải thiện được tỷ lệ mainbank, không bán được dịch vụ ngoài lãi và không cải thiện được năng suất bằng công nghệ, thì chi phí vận hành sẽ bào mòn lợi nhuận.
Ngược lại, những chi nhánh có khả năng kết hợp dữ liệu, AI, kênh số và đội ngũ bán hàng chất lượng cao sẽ trở thành hạt nhân trong mô hình ngân hàng mới. Vì vậy, tái cấu trúc chi nhánh không chỉ là thu hẹp mạng lưới, mà là tái thiết kế toàn bộ cách ngân hàng tạo giá trị từ con người, dữ liệu và công nghệ.
Trong bức tranh tương lai gần, ngành ngân hàng đang chuyển từ cuộc đua mở rộng quy mô sang cuộc đua tối ưu hiệu suất. Tín dụng vẫn là động lực quan trọng, nhưng chỉ có ý nghĩa khi đi kèm chất lượng nợ tốt, CASA cao, thu ngoài lãi bền vững và quan hệ khách hàng đủ sâu. Trong giai đoạn tới, công nghệ, AI và dữ liệu sẽ trở thành công cụ trung tâm để ngân hàng tinh gọn vận hành, nâng năng suất nhân sự và tái cấu trúc chi nhánh theo hướng hiệu quả hơn.
(*) CFA
