Làn sóng "săn đầu người" AI

Sau "cơn địa chấn" tinh giản nhân sự năm 2025, khi có tới 15 ngân hàng thương mại cắt giảm gần 7.500 nhân viên chỉ trong 9 tháng. Sự cắt giảm số lượng lao động đại trà (LPBank giảm 1.773 người, Sacombank giảm 1.354 người, VIB giảm 1.096 người), không đơn thuần nhằm tối ưu chi phí vận hành, mà quá trình “dọn chỗ” để tuyển dụng đội ngũ nhân sự có năng lực công nghệ và tư duy số phù hợp với mô hình ngân hàng tinh gọn, linh hoạt trong kỷ nguyên số.

Bước sang năm 2026, mở ra một bước ngoặt trong các chiến lược nhân sự của hệ thống ngân hàng Việt Nam. Theo khảo sát của Ngân hàng Nhà nước có khoảng 40 - 50,5% tổ chức tín dụng dự kiến sẽ tuyển thêm lao động trong quý I và cả năm 2026 để đáp ứng nhu cầu mở rộng hoạt động và tăng trưởng tín dụng. Đồng thời, 23% tổ chức tín dụng cho biết họ đang thiếu nhân sự, đặc biệt ở các vị trí có liên quan đến công nghệ số và AI.

AI ngày càng được ứng dụng trong ngân hàng với những lợi ích nó mạng lại.

Nhìn bức tranh chung, các ngân hàng hiện nay không tuyển dụng theo số lượng, mà tuyển chọn theo chất lượng, ưu tiên các chuyên gia AI, dữ liệu, an ninh mạng, phân tích dữ liệu lớn và quản trị rủi ro. Việc thiếu nhân lực ở các mảng này đang trở thành nút thắt trong quá trình chuyển đổi số toàn diện của ngành.

Tại nhiều ngân hàng thương mại lớn như BIDV, Techcombank, VPBank, MB…,nhân sự ở các vị trí kỹ thuật, dữ liệu và AI đang trở thành nhóm ưu tiên tuyển dụng hàng đầu. Mặc dù trong năm 2025, có ngân hàng tăng tổng lao động, nhưng những vị trí được tuyển dụng chủ yếu là chuyên gia công nghệ, phân tích dữ liệu và quản trị hệ thống số đã phản ánh hướng đi chiến lược mới của các tổ chức tín dụng.

Theo đánh giá của các chuyên gia tài chính, lý do chính cho xu hướng này bắt nguồn từ kỳ vọng tăng trưởng tín dụng tiếp tục duy trì ở mức cao, với dự báo dư nợ toàn hệ thống có thể tăng tới 18,1% trong năm 2026, mức kỳ vọng cao nhất kể từ năm 2020. Động lực tăng trưởng chủ yếu đến từ nhu cầu tín dụng của khu vực doanh nghiệp, đặc biệt là nhóm doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME). Tuy nhiên, tăng trưởng tín dụng không đơn thuần là mở rộng mạng lưới kinh doanh, mà đòi hỏi một bộ máy vận hành tinh gọn, linh hoạt, số hóa cao và dựa trên dữ liệu. Chính trong bối cảnh này, nhân sự AI tại các ngân hàng không chỉ là cần thiết, mà đang ngày càng trở thành bộ phận quan trọng nhất trong chiến lược phát triển tương lai.

Nhiều ngân hàng đã công khai tuyển các vị trí như kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), chuyên gia học máy (Machine Learning Specialist), chuyên gia AI rủi ro, kiến trúc sư dữ liệu, chuyên gia an ninh AI, và nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist). Đây đều là những vị trí có mức lương hấp dẫn, môi trường làm việc năng động và kỳ vọng đóng góp vào các sản phẩm công nghệ lõi - khác hẳn với các vị trí giao dịch, nhập liệu hay vận hành truyền thống.

Tuy nhiên, khó khăn hiện hữu là nguồn nhân lực chất lượng cao vẫn thiếu trầm trọng. Những hồ sơ ứng tuyển dày đặc không phải lúc nào cũng đi kèm với khả năng đáp ứng các yêu cầu kỹ thuật cao của ngân hàng hiện đại. Có những ngân hàng sẵn sàng đào tạo nội bộ, nhưng tốc độ cạnh tranh giữa các tổ chức tín dụng cùng ngành, và cả với các doanh nghiệp fintech hay tập đoàn công nghệ lớn, khiến cuộc đua nhân tài ngày càng gay gắt.

AI - xu thế tất yếu để phát triển bền vững

Không thể phủ nhận rằng, việc tuyển dụng nhân sự AI trong hệ thống ngân hàng không chỉ đơn thuần là một xu hướng nhân sự mà còn là điều kiện bắt buộc để đảm bảo sự phát triển bền vững của toàn ngành.

Trong bối cảnh chuyển đổi số sâu rộng như Việt Nam, AI đã và đang được ứng dụng mạnh mẽ trong hầu hết các khâu quan trọng của hoạt động ngân hàng, từ giao dịch, phòng chống rủi ro, đến tối ưu trải nghiệm khách hàng.

AI không chỉ giúp ngân hàng giảm chi phí và thời gian xử lý, mà còn làm tăng độ chính xác và hiệu quả trong các công việc phức tạp.

Nghiên cứu VNPT AI cho thấy, AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong ngành ngân hàng, giúp hiện đại hóa và chuyển đổi mạnh mẽ lĩnh vực ngân hàng bán lẻ trên toàn cầu. Các ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ ứng dụng AI, với doanh thu trên mỗi nhân viên dự kiến tăng thêm đến 3,5 triệu USD vào năm 2026. 

Việc ứng dụng AI không chỉ giúp tự động hóa quy trình và nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện và ngăn chặn gian lận. Một ngân hàng lớn tại Anh đã giảm tỷ lệ gian lận từ 19% xuống 13% so với mức trung bình ngành, đồng thời giảm 90% các trường hợp gian lận khi mở tài khoản kể từ năm 2019 nhờ ứng dụng AI trong ngân hàng.

Dự báo, ngân sách dành cho AI trong lĩnh vực ngân hàng sẽ tiếp tục tăng mạnh, với chi tiêu dự kiến đạt 85 tỷ USD vào năm 2030, tăng đáng kể so với mức 6 tỷ USD năm 2024. Khảo sát của PricewaterhouseCoopers cho thấy, 82% các ngân hàng đã bắt đầu số hóa các kênh khách hàng đầu cuối, nhằm giảm tỷ lệ chi phí trên thu nhập và chi phí thu hút khách hàng, đồng thời đạt được tăng trưởng doanh thu cao hơn

Ở Việt Nam, ứng dụng AI đã trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực. Chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ khách hàng 24/7, tổng đài tự động phân loại yêu cầu, eKYC - định danh khách hàng điện tử, nhận dạng ký tự quang học (OCR) giúp trích xuất dữ liệu tự động… là những minh chứng rõ rệt nhất. AI không chỉ giúp ngân hàng giảm chi phí và thời gian xử lý, mà còn làm tăng độ chính xác và hiệu quả trong các công việc phức tạp như phân tích dữ liệu lớn, dự báo rủi ro tín dụng hay cá nhân hóa sản phẩm dịch vụ.

Một trong những lợi ích lớn nhất của AI trong ngân hàng là phát hiện và phòng ngừa gian lận theo thời gian thực. Với khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ, AI có thể nhận diện các hành vi bất thường nhanh chóng hơn nhiều so với con người, từ đó giảm thiểu thiệt hại cho cả ngân hàng và khách hàng. Điều này không chỉ nâng cao an toàn hệ thống mà còn củng cố niềm tin của người dùng vào dịch vụ số.

Theo các chuyên gia an ninh mạng, việc triển khai AI trong ngân hàng không chỉ mang lại lợi ích mà còn đặt ra những thách thức đáng kể về an ninh, dữ liệu và quản trị rủi ro.

Thứ nhất, AI xử lý một lượng thông tin khách hàng khổng lồ, bao gồm dữ liệu cá nhân và giao dịch - điều này khiến rủi ro rò rỉ, lộ lọt dữ liệu và tấn công mạng trở nên nguy hiểm hơn bao giờ hết. Khi thông tin này bị xâm phạm, hệ quả đối với uy tín và hoạt động của ngân hàng là vô cùng nghiêm trọng.

Thứ hai, các thuật toán AI có thể mang theo thiên lệch nếu dữ liệu huấn luyện không được kiểm soát cẩn thận. Điều này có thể dẫn đến các quyết định tài chính không công bằng, ảnh hưởng đến quyền lợi của khách hàng và tiềm ẩn nguy cơ pháp lý.

Thứ ba, vấn đề tích hợp AI với các hệ thống ngân hàng hiện hữu cũng là một thách thức lớn. Nhiều ngân hàng đang vận hành trên nền tảng công nghệ cũ, khiến việc đồng bộ dữ liệu và triển khai các mô hình AI phức tạp gặp khó.

Tuy nhiên, theo các chuyên gia an ninh mạng để vượt qua được rào cản nay, ngân hàng cần xây dựng hệ thống quản trị rủi ro AI toàn diện, bao gồm kiểm soát an ninh mạng, bảo vệ dữ liệu, giám sát thuật toán, và tuân thủ các tiêu chuẩn pháp lý. Việc này đòi hỏi sự hợp lực giữa bộ phận an ninh, công nghệ, pháp chế và đội ngũ AI - một không gian mà nhân sự AI không chỉ có năng lực kỹ thuật, mà còn hiểu về bối cảnh an ninh và tuân thủ đặc thù của ngành tài chính.

Ngoài ra, ngân hàng cần đầu tư vào đào tạo nội bộ và kết nối với các cơ sở giáo dục, viện nghiên cứu để tạo dòng nhân lực chất lượng cao. Việc phát triển các chương trình học kết hợp tài chính - ngân hàng với công nghệ dữ liệu và AI sẽ giúp thu hẹp khoảng cách giữa nhu cầu thực tế và khả năng ứng viên.

AI cũng mở ra những lĩnh vực nghề nghiệp mới mẻ, không chỉ dừng lại ở kỹ thuật mà phải là chuyên gia đạo đức AI (AI Ethics), chuyên viên phân tích rủi ro AI, chuyên gia tuân thủ thuật toán… Đây là những vị trí có vai trò quan trọng trong việc bảo đảm AI được vận hành một cách an toàn, minh bạch và công bằng, điều mà bất kỳ ngân hàng hiện đại nào cũng phải hướng tới.

Sỹ Đồng