Chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN cho thấy một cách tiếp cận chuyển đổi số về căn bản khác so với các “ông lớn” phương Tây – ưu tiên triển khai thực dụng thay vì chi tiêu vốn khổng lồ.
Lấy “ông lớn” JPMorgan Chase có trụ sở chính tại New York làm ví dụ. Trong khi ngân hàng này phân bổ 18 tỷ USD mỗi năm cho công nghệ và triển khai AI cho 250.000 nhân viên, các nhà băng hàng đầu Đông Nam Á như DBS, Maybank và CIMB đang chứng minh rằng trọng tâm chiến lược có thể thách thức sức mạnh chi tiêu của phương Tây.
DBS: Nhà công nghiệp AI thận trọng
DBS Bank đã trở thành lá cờ đầu về AI của ASEAN thông qua quá trình công nghiệp hóa có hệ thống. Ngân hàng có trụ sở tại Singapore này đã triển khai hơn 1.500 mô hình AI cho 370 tình huống sử dụng tính đến tháng 5/2025, tạo ra 750 triệu SGD giá trị kinh tế trong năm 2024 và đặt mục tiêu đạt 1 tỷ SGD vào năm 2025, sau ba năm liên tiếp tăng gấp đôi.
Các nền tảng độc quyền ADA và ALAN đã rút ngắn thời gian đưa AI ra thị trường từ 15 tháng xuống còn chưa đầy ba tháng. Trợ lý CSO Assistant giúp giảm 20% thời gian xử lý của bộ phận chăm sóc khách hàng, trong khi DBS GPT phục vụ nhân viên trong môi trường bảo mật.
Được Global Finance vinh danh là “Ngân hàng AI tốt nhất thế giới” năm 2025, DBS tạo khác biệt nhờ quản trị. Khung PURE và Hội đồng AI có trách nhiệm của ngân hàng đã mang về Giải thưởng Celent Model Risk Manager.
Maybank: Cách tiếp cận dựa trên đối tác chiến lược
Chiến lược AI của Maybank khác biệt nhờ mô hình hợp tác. Tháng 8/2025, tập đoàn dịch vụ tài chính lớn nhất Malaysia ký thỏa thuận đối tác chiến lược 5 năm trị giá 1 tỷ RM (240 triệu USD) với Microsoft, triển khai Azure làm nền tảng đám mây chính và Microsoft 365 Copilot cho 44.000 nhân viên.
Khác với cách làm độc quyền của DBS hay ngân sách 18 tỷ USD của JPMorgan, Maybank tận dụng chuyên môn bên ngoài trong khuôn khổ các chiến lược M25+ và Forward30. Tại Indonesia, nền tảng “360 Digital Wealth” của Maybank cá nhân hóa khuyến nghị bằng AI, trong khi các công cụ quản lý tài sản liên tục theo dõi thị trường để điều chỉnh theo thời gian thực.
Doanh số số hóa hiện đóng góp 78% tổng doanh số của Maybank, với số lượng giao dịch số tăng 229% trong vòng 5 năm, được hỗ trợ bởi nền tảng MAE với 8,7 triệu người dùng số đang hoạt động.
CIMB: Người áp dụng GenAI theo hướng thực dụng
Chiến lược AI của CIMB Bank nhấn mạnh AI tạo sinh mang tính thực tiễn trong tầm nhìn Forward30. Chatbot EVA, được xây dựng cùng startup Pand.ai của Singapore, đạt độ chính xác 94% trong phản hồi email kèm phân tích cảm xúc, bảo đảm tương tác phù hợp ngữ cảnh – một cách tiếp cận có mục tiêu so với bộ LLM triển khai trên diện rộng của JPMorgan.
Kể từ khi thí điểm vào tháng 2, nền tảng này đã xử lý 120.000 cuộc trò chuyện riêng lẻ, rút ngắn thời gian chờ đợi và nâng mức độ hài lòng thêm 23%. Nền tảng tài trợ số cho SME OctoBiz của CIMB ghi nhận mức tăng 191% về số hồ sơ được phê duyệt và 288% về số đơn nộp, đưa 86.000 doanh nghiệp vừa và nhỏ lên hệ thống.
Với 18 triệu khách hàng cá nhân và 11 triệu người dùng số đang hoạt động tại ASEAN, CIMB triển khai tư vấn AI qua WhatsApp tại Singapore và quầy tiếp đón tích hợp AI tại các chi nhánh ở Indonesia, tập trung vào “giá trị lai” thay vì tự động hóa toàn diện.
So sánh với phương Tây: Quy mô so với độ chính xác
Không thể phủ nhận ngân sách công nghệ 18 tỷ USD mỗi năm của JPMorgan vượt xa chi phí vận hành của các ngân hàng ASEAN. Gã khổng lồ Mỹ cho biết bộ LLM Suite có thể tạo bài thuyết trình trong 30 giây, tiết kiệm 360.000 giờ công việc pháp lý mỗi năm và mang lại mức tăng lợi ích từ AI 30–40% so với cùng kỳ. Tuy nhiên, ngân hàng này cũng dự kiến cắt giảm 10% nhân sự vận hành trong vòng 5 năm.
Các ngân hàng ASEAN theo đuổi phép tính khác. Mục tiêu 1 tỷ SGD của DBS thể hiện việc tạo giá trị tập trung mà không làm xáo trộn lực lượng lao động. Quan hệ đối tác 5 năm với Microsoft giúp Maybank tiếp cận năng lực công nghệ mà không cần tự phát triển. Độ chính xác 94% của chatbot CIMB cho thấy hiệu quả mà không cần hàng trăm phương án sử dụng.
Thực tế thị trường khu vực định hình chiến lược
Sự khác biệt trong chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN phản ánh những khác biệt căn bản của thị trường. Khu vực với 680 triệu dân và môi trường pháp lý đa dạng đòi hỏi mức độ bản địa hóa mà các nền tảng tiêu chuẩn hóa của phương Tây khó đáp ứng. DBS hoạt động tại 19 thị trường, Maybank phủ khắp ASEAN và nhiều khu vực khác, còn CIMB phục vụ sáu quốc gia, đòi hỏi khả năng thích ứng văn hóa mà các ngân hàng phương Tây thường gặp khó khăn.
Động lực lao động cũng khác nhau. Trong khi JPMorgan chấp nhận cắt giảm nhân sự, các ngân hàng ASEAN đối mặt áp lực khác. Khái niệm “con người trong vòng lặp” của DBS và “giá trị lai” của CIMB thừa nhận rằng tăng cường bằng AI phù hợp hơn với khu vực so với thay thế hoàn toàn.
Hiệu quả sử dụng vốn là yếu tố then chốt khi cạnh tranh với các ông lớn phương Tây. Thời gian triển khai ba tháng của DBS thách thức mức độ phức tạp của JPMorgan. Mô hình hợp tác của Maybank cho phép tiếp cận năng lực công nghệ mà không cần đội ngũ nghiên cứu công nghệ nội bộ. Các ứng dụng tập trung của CIMB mang lại lợi tức đầu tư mà không cần hàng trăm tình huống sử dụng.
Kết luận: Chiến lược khác nhau, kết quả hội tụ
Chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN cho thấy con đường chuyển đổi phụ thuộc vào bối cảnh thị trường. Ngân sách 18 tỷ USD và hơn 450 tình huống sử dụng của JPMorgan đại diện cho một mô hình – đầu tư quy mô lớn để xây dựng hệ sinh thái AI toàn diện. DBS, Maybank và CIMB thể hiện các lựa chọn khác: công nghiệp hóa có hệ thống, hợp tác chiến lược và áp dụng thực dụng.
Đến năm 2025, việc DBS tạo ra 1 tỷ SGD giá trị từ AI và Maybank triển khai Copilot trên toàn doanh nghiệp cho thấy các cách tiếp cận của ASEAN vẫn mang lại kết quả cạnh tranh với chi phí tuyệt đối thấp hơn. Khi độ chính xác 94% của chatbot CIMB và mức tăng 288% trong tài trợ SME sánh ngang với các cải thiện năng suất ở phương Tây, câu hỏi đặt ra là liệu lợi thế quy mô có biện minh cho mức đầu tư của JPMorgan hay không – hay các chiến lược tiết kiệm vốn của ngân hàng ASEAN mới là tương lai của AI trong ngành ngân hàng.
Chiến thắng trong cuộc đua không thuộc về những bên chi nhiều tiền nhất, mà về những tổ chức biết căn chỉnh chiến lược AI với thực tế thị trường. Các ngân hàng ASEAN đang chứng minh rằng thích ứng khu vực, khung quản trị và triển khai có mục tiêu có thể thách thức lợi thế vốn của phương Tây. Đó mới là câu chuyện cốt lõi đằng sau chiến lược AI của các ngân hàng ASEAN.
Toàn cảnh đường chân trời của khu Marina Bay ở Singapore, một trung tâm tài chính lớn ở Đông Nam Á. Ảnh: Tech Wire Asia
