Trí tuệ nhân tạo sẽ hoàn thành những gì các ngân hàng số đã bắt đầu — và các ngân hàng truyền thống sẽ không thấy nó đến

Mẫu mà mọi ngành công nghiệp bị phá vỡ đều theo đuổi

Có một mẫu mà các ngành công nghiệp đã thành lập phản ứng với những đột phá công nghệ. Đầu tiên, họ quan sát từ một khoảng cách an toàn. Sau đó, họ do dự, viện dẫn sự phức tạp hoặc quy định. Cuối cùng, họ áp dụng, nhưng vào thời điểm họ làm điều đó, những khách hàng đáng giữ đã rời đi.

Ngân hàng đang trải qua chính xác khoảnh khắc này và trí tuệ nhân tạo là thứ sẽ khiến nó trở nên không thể đảo ngược.

Neobanks đã di chuyển các mục tiêu

Trong nhiều năm, sự di chuyển của các khách hàng doanh nghiệp thông thạo công nghệ rời khỏi các ngân hàng truyền thống là chậm và dễ bị bỏ qua. Neobanks đã dần dần xói mòn các cạnh với trải nghiệm người dùng tốt hơn, quá trình đăng ký nhanh hơn, giao diện sạch hơn. Nhưng các ngân hàng lớn luôn có thể chỉ ra sự ổn định, mối quan hệ lâu dài và quán tính của việc mua sắm doanh nghiệp để giữ vững lập trường của họ.

Tuy nhiên, luận điểm đó đang dần mất đi hiệu lực.

Các doanh nghiệp rời đi đầu tiên đang làm như vậy một cách im lặng. Không có thông cáo báo chí, không có ly hôn công khai. Sự áp dụng tài khoản doanh nghiệp đã trở thành một xu hướng cấu trúc của các ngân hàng số, với phân khúc này hiện chiếm khoảng 67% doanh thu của các ngân hàng số vào năm 2025. Điều này được thúc đẩy chính xác bởi các công ty không thể chịu đựng được sự kéo lùi hoạt động của các mối quan hệ ngân hàng truyền thống. Viết trên tường: tốc độ là không thể thương lượng cho lớp hoạt động hiện nay.

Bạn không thể chạy một doanh nghiệp hiện đại được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo và dung thứ cho một mối quan hệ ngân hàng nơi một giao dịch chuyển tiền yêu cầu một người quản lý in một biểu mẫu, thu thập mười chữ ký và nhập thủ công lại vào hệ thống. Hãy xem xét điều gì xảy ra khi một giao dịch chuyển tiền bị chậm trễ đối với một công ty quản lý lương xuyên qua ba loại tiền tệ, hoặc xử lý các khoản thanh toán của nhà cung cấp gắn với các hợp đồng nhạy cảm về thời gian. Sự không phù hợp đi beyond sự bất tiện. Nó dần dần tích tụ trên mọi giao dịch cho đến khi ai đó với ngân sách đặt chân xuống.

Tại sao trí tuệ nhân tạo thay đổi câu hỏi mà các ngân hàng đang được hỏi

Một khi bạn đã xây dựng lại doanh nghiệp của mình xung quanh trí tuệ nhân tạo, bạn sẽ nhìn thấy mọi nhà cung cấp khác nhau. Bạn hỏi: tại sao điều này vẫn còn thủ công? Tại sao điều này mất nhiều ngày? Ngân hàng của bạn không phải là ngoại lệ. Đối với hầu hết các ngân hàng truyền thống, không có câu trả lời tốt.

Ví dụ sử dụng là cụ thể. Một công ty chạy các tài khoản phải trả qua một tác nhân trí tuệ nhân tạo cần cơ sở hạ tầng có thể đọc một hóa đơn đến, xác định loại tiền tệ chính xác, kích hoạt các phê duyệt của các bên liên quan thông qua một quy trình làm việc tích hợp và phát hành thanh toán mà không cần một trung gian người ở mỗi lần chuyển giao. Điều này không phải là suy đoán. Các nhóm tài chính đang xây dựng chính xác các quy trình làm việc này ngày nay, và mỗi bước thủ công mà ngân hàng của họ tái giới thiệu ở cuối chuỗi là một điểm thất bại mà họ muốn loại bỏ.

Một phân tích của Accenture năm 2024 dự đoán rằng tự động hóa trí tuệ nhân tạo có thể giảm chi phí hoạt động tài chính lên đến 25% trong kho báu và thanh toán. Vào cuối năm 2025, McKinsey’s Global Banking Annual Review đặt con số ở mức 20% hoặc nhiều hơn trong giảm chi phí hoạt động ròng từ trí tuệ nhân tạo đại lý, đồng thời cũng cảnh báo rằng những lợi ích này sẽ chủ yếu được cạnh tranh thay vì giữ lại. Một phân tích riêng của PwC cho thấy rằng các ngân hàng hoàn toàn chấp nhận trí tuệ nhân tạo có thể thấy sự cải thiện lên đến 15 điểm phần trăm trong tỷ lệ hiệu quả của họ, với một tổ chức báo cáo giảm 40% chi phí xác minh khách hàng thương mại.

Đối với các doanh nghiệp đã đạt được hiệu quả như vậy trong nội bộ, một đối tác ngân hàng tái giới thiệu các bước thủ công ở cuối cùng chỉ đơn giản là một trách nhiệm tại thời điểm này.

Vấn đề không tương thích kiến trúc

Thay vì chỉ chọn một ngân hàng, các công ty khởi nghiệp và công nghệ lắp ráp một hệ sinh thái hoạt động. Mỗi công cụ trong hệ sinh thái đó được kỳ vọng sẽ tích hợp, phản ứng với công nghệ mới khi nó xuất hiện và tăng hiệu quả hoạt động theo thời gian. Một ngân hàng không thể cung cấp số dư thời gian thực (và đáng chú ý, nhiều tổ chức lớn nhất trên thế giới vẫn không thể) là không tương thích về kiến trúc với cơ sở hạ tầng kinh doanh hiện đại.

Tại sao điều này vẫn là trường hợp? Theo một báo cáo năm 2024 từ 10x Banking, 55% ngân hàng xác định hạn chế của hệ thống cũ là rào cản lớn nhất để đạt được mục tiêu kinh doanh, với hơn một nửa trích dẫn các silo dữ liệu và các nút thắt sản xuất là lý do họ không thể mở rộng quy mô. COBOL, ngôn ngữ lập trình được phát triển vào năm 1959, vẫn cung cấp năng lượng cho hơn 40% hệ thống ngân hàng cốt lõi trên toàn cầu. 45 trong số 50 ngân hàng hàng đầu trên thế giới tiếp tục chạy các máy chủ chính như cơ sở hạ tầng quan trọng của họ. Các nhà phát triển ban đầu đã nghỉ hưu phần lớn, và các tổ chức chạy mã này thường thiếu chuyên môn nội bộ để hiểu đầy đủ nó làm gì.

Điều đó không phải là các ngân hàng truyền thống không muốn hiện đại hóa, nhưng việc vá các bản vá cho một lõi 60 năm tuổi không thể tạo ra cơ sở hạ tầng được thúc đẩy bởi sự kiện, đầu tiên là API mà các doanh nghiệp bản địa trí tuệ nhân tạo cần như lớp ngân hàng của họ. Bạn không thể chỉ sửa đổi một hệ thống giải quyết lô để hành động như cơ sở hạ tầng thời gian thực vì những hạn chế kiến trúc này là cơ bản.

Các ngân hàng truyền thống đã học cách cung cấp thanh toán bằng thẻ. Sau đó là ứng dụng di động. Sau đó, cuối cùng, một số hình thức truy cập API. Mỗi lần, họ đối xử với khả năng mới như một điểm đến chứ không phải là một hướng bằng cách thực hiện nó, tuyên bố chiến thắng và sau đó tụt lại phía sau đường cong tiếp theo.

Các tổ chức phản ứng bằng cách gắn một trò chuyện trí tuệ nhân tạo vào một lõi cũ sẽ tìm thấy mình trong cùng vị trí họ đã ở khi các ngân hàng số đầu tiên xuất hiện, tức là họ sẽ xem khách hàng rời đi mà không hiểu tại sao.

Ai rời đi tiếp theo — và khi nào

Các doanh nghiệp đã di chuyển đầu tiên (khởi nghiệp bản địa trí tuệ nhân tạo, fintech gần gũi với tiền điện tử, nhà điều hành công nghệ) đã基本 đã đưa ra quyết định của họ. Làn sóng thứ hai sẽ là các doanh nghiệp vừa và nhỏ và các tập đoàn lớn hơn đã cảm nhận được trí tuệ nhân tạo định hình lại ngành công nghiệp của họ. Cho dù thông qua tự động hóa nội bộ thay đổi cấu trúc chi phí của họ, hoặc thông qua áp lực cạnh tranh thay đổi thị trường của họ hoàn toàn.

Sự thay đổi lòng trung thành đã có thể đo lường được. McKinsey’s 2025 Global Banking Annual Review lưu ý rằng tại Hoa Kỳ, chỉ 4% số tài khoản kiểm tra mới mở hiện đến từ khách hàng ngân hàng hiện tại — giảm từ 25% vào năm 2018. Đó không phải là một điểm lồi mà là một sự suy giảm cấu trúc của quán tính mà các ngân hàng truyền thống đã dựa vào để giữ chân khách hàng của họ.

Báo cáo cùng dự đoán rằng các ngân hàng không thích nghi có thể thấy lợi nhuận toàn cầu của họ giảm 170 tỷ đô la, khoảng 9%, trong thập kỷ tới. Đáng chú ý hơn, mối đe dọa mà McKinsey xác định không chỉ đến từ các ngân hàng số hoặc fintech. Nó đến từ chính khách hàng sử dụng các tác nhân trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa tài chính của họ: di chuyển tiền gửi đến các mức lãi suất tốt hơn, quản lý sử dụng tín dụng, định tuyến các khoản thanh toán qua cơ sở hạ tầng tốt hơn. Một khách hàng xây dựng một chức năng kho bạc bản địa trí tuệ nhân tạo nội bộ không cần ngân hàng của họ làm điều đó cho họ. Trên thực tế, họ cần ngân hàng của mình tránh xa.

Đường chia cắt

Sự chia cắt sắp tới trong lĩnh vực ngân hàng là giữa các ngân hàng được xây dựng cho khoảnh khắc này và các ngân hàng đang cố gắng thích nghi với nó. Không phải là các tổ chức lớn và nhỏ. Không phải là những người đi trước và những người thách thức.

Xây dựng cho nó có nghĩa là lớp API là sản phẩm thay vì một phụ kiện. Cơ sở hạ tầng thời gian thực là hiện thực hoạt động hiện tại. Các quy trình làm việc tuân thủ, thực hiện FX và logic phê duyệt đều có thể lập trình được bởi hệ thống của khách hàng thay vì được định tuyến qua hộp thư đến của người quản lý mối quan hệ.

Theo báo cáo Xu hướng Ngân hàng bán lẻ 2025 của The Financial Brand, chỉ 25% ngân hàng đã ưu tiên hiện đại hóa cơ sở hạ tầng văn phòng trở lại, ngay cả khi hơn một nửa liệt kê trải nghiệm kỹ thuật số là ưu tiên chiến lược. Khoảng cách đó, giữa ý định được nêu và đầu tư kiến trúc thực tế, chính xác là nơi làn sóng tiếp theo của khách hàng rời đi sẽ xuất hiện.

Neobanks đã chứng minh rằng một trải nghiệm tốt hơn là có thể. Trí tuệ nhân tạo sẽ chứng minh rằng mô hình ngân hàng có người trong vòng lặp không còn khả thi cho các doanh nghiệp di chuyển nhanh nhất. Đối với các ngân hàng đã chờ đợi quá lâu, cửa sổ sẽ đóng lại tất cả cùng một lúc, theo cách những điều này luôn xảy ra. Chậm, sau đó đột ngột.

Câu hỏi thú vị hơn đối với tôi bây giờ là liệu có một tổ chức truyền thống nào có ý chí tổ chức để di chuyển trước khi nó xảy ra, hay là khoảng cách giữa các bộ bài chiến lược và cơ sở hạ tầng thực tế quá rộng để đóng lại đúng thời hạn?