Bước ngoặt AI của ngành ngân hàng: 13 dự đoán từ chuyên gia cho năm 2026

Các chuyên gia SAS dự báo những đột phá, điểm mù và điểm gãy sẽ định hình ngành ngân hàng – và tiết lộ những gì các tổ chức chưa sẵn sàng

CARY, N.C., 16/12/2025 /PRNewswire/ — Các thử nghiệm AI đã kết thúc. Năm 2026, ngành ngân hàng bước vào giai đoạn mới – nơi các AI Agent tự động xử lý yêu cầu khách hàng thực tế, Tài sản tổng hợp đe dọa các kho dữ liệu cốt lõi và lòng tin trở thành chỉ số hiệu suất có thể đo lường. Câu hỏi không còn là liệu AI có chuyển đổi ngành ngân hàng hay không mà là liệu các tổ chức đã sẵn sàng cho hậu quả của quá trình chuyển đổi đang tăng tốc.

Từ tranh chấp thương mại agentic đến mô hình hóa rủi ro được hỗ trợ bởi lượng tử, các chuyên gia SAS đưa ra "tá của nhà ngân hàng", 13 dự đoán định hình ngành sẽ phân biệt các tổ chức thành thạo ngân hàng thông minh với những tổ chức vẫn đang vật lộn với những điều cơ bản. Đây là những gì sắp đến – và những gì các ngân hàng cần biết ngay bây giờ.

Trí tuệ được xác minh trở thành đơn vị tiền tệ mới của lòng tin
"AI đã khiến các tổ chức tài chính nhanh hơn, thông minh hơn và tự tin vô hạn – đôi khi quá tự tin. Từ chấm điểm tín dụng đến phát hiện gian lận đến dịch vụ khách hàng, chúng ta đã huấn luyện các hệ thống thông minh để quyết định trong mili giây. Nhưng liệu ngành này có mạo hiểm đánh mất nguyên tắc nhân văn nhất của mình trên đường đi? Lòng tin phải được kiếm được, không phải được giả định.

"Năm 2026, lòng tin sẽ chuyển từ lời hứa thành chỉ số hiệu suất khi các ngân hàng chuyển từ trí tuệ dựa trên mô hình sang trí tuệ dựa trên bằng chứng. Yêu cầu tính minh bạch có thể xác minh trong mọi dự đoán, quyết định và tương tác sẽ trở thành tiêu chuẩn mới của trí tuệ. Nói cách khác, đừng tin vào dự đoán này – cho đến khi bạn có thể chứng minh nó."

– Alex Kwiatkowski, Giám đốc Dịch vụ Tài chính Toàn cầu, SAS

AI Agent chuyển từ hứa hẹn sang sản xuất
"2026 sẽ đánh dấu sự bình minh của AI Agent trong ngành ngân hàng khi các hệ thống bán tự động bắt đầu đảm nhận công việc có ý nghĩa trên toàn doanh nghiệp. Tương lai của ngân hàng thông minh sẽ được định hình bởi các AI Agent quản lý yêu cầu của khách hàng, điều phối quy trình làm việc và đưa ra các quyết định có thể giải thích, được quản lý ở quy mô lớn. Sự chuyển đổi này sẽ thay đổi cơ bản cách các ngân hàng thiết kế hoạt động và đo lường giá trị của AI.

"Theo IDC, các công ty dịch vụ tài chính sẽ chi hơn 67,000,000,000 đô la cho AI vào năm 2028. Các triển khai sản xuất gắn với việc ra quyết định và hoạt động đang sẵn sàng có sự tăng trưởng lớn nhất. Ngành đã trưởng thành vượt ra ngoài bằng chứng khái niệm, và các ngân hàng thành công sẽ là những ngân hàng công nghiệp hóa AI của họ để biến các chương trình thí điểm thành lợi nhuận và quản trị thành lợi thế cạnh tranh."

– Diana Rothfuss, Giám đốc Chiến lược Giải pháp Toàn cầu cho Giải pháp Rủi ro, Gian lận & Tuân thủ, SAS

"Cứu tôi! AI Agent của tôi đã mất kiểm soát và mua một chiếc máy nướng bánh mì 900 đô la." Các ngân hàng thừa hưởng hậu quả của mua sắm robot.
"Từ trung tâm cuộc gọi đến ban lãnh đạo, các tổ chức tài chính sẽ buộc phải đối mặt với tác động của nền kinh tế thương mại agentic đang mở rộng nhanh chóng. Các ngân hàng sẽ thấy sự gia tăng tranh chấp được kích hoạt bởi các AI Agent tự động thực hiện các giao dịch mua mà khách hàng không bao giờ phê duyệt, và các nhóm chống gian lận sẽ đối mặt với rủi ro mới khi tội phạm học cách chiếm đoạt hoặc bắt chước các agent hợp pháp.

"Khi thương mại điện tử agentic phát triển, các ngân hàng phải học cách xác thực không chỉ con người mà còn các AI Agent hành động thay mặt họ, thêm một lớp phức tạp mới vào cuộc chiến tội phạm tài chính vốn đã khó khăn. Các khung như token agentic, chữ ký hành vi và đánh giá rủi ro động đại diện cho làn sóng kiểm soát đầu tiên mà các ngân hàng sẽ cần để bảo vệ khách hàng con người và lợi nhuận của họ."

– Adam Neiberg, Giám đốc Marketing Cấp cao Ngân hàng Toàn cầu, SAS

Các ngân hàng xây dựng "két" thuần túy dữ liệu giữa sự ô nhiễm Tài sản tổng hợp
"Các ngân hàng sẽ đối mặt với một loại khủng hoảng toàn vẹn dữ liệu mới khi AI tạo sinh và Tài sản tổng hợp thấm vào các kho lưu trữ cốt lõi theo cách khó phát hiện. Không giống như các vấn đề chất lượng dữ liệu biệt lập trong quá khứ, GenAI có thể đưa ra lỗi ở quy mô lớn – và với mức độ chân thực khiến dữ liệu bị nhiễm cực kỳ khó phát hiện.

"Khi các tổ chức tài chính thử nghiệm với Tài sản tổng hợp để tăng tốc phát triển mô hình, nhiều tổ chức sẽ vô tình đưa ra những thành kiến và biến dạng tinh vi vào các đường ống ra quyết định tín dụng, gian lận và rủi ro. Để bảo vệ quy trình làm việc quan trọng, các ngân hàng sẽ bắt đầu bảo mật Nguồn dữ liệu vàng của họ trong các két kỹ thuật số được kiểm soát và áp đặt quản trị chặt chẽ hơn về cách các công cụ GenAI có thể tương tác với các bộ dữ liệu cốt lõi."

– Ian Holmes, Giám đốc và Trưởng nhóm Toàn cầu cho Giải pháp Gian lận Doanh nghiệp, SAS

AI Agent kiến thức GenAI mở khóa tiềm năng của dữ liệu phi cấu trúc
"Năm 2026, AI tạo sinh sẽ trở thành đối với dữ liệu phi cấu trúc những gì thống kê truyền thống từ lâu đã là đối với dữ liệu có cấu trúc, mang lại cho các ngân hàng khả năng trích xuất ý nghĩa và thông tin chi tiết ở quy mô lớn. Hơn 80% dữ liệu doanh nghiệp ở dạng phi cấu trúc như văn bản và hình ảnh, và khối lượng này đang tăng 50% đến 60% mỗi năm.

"Các ngân hàng sẽ bắt đầu áp dụng AI Agent kiến thức được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn và công nghệ tạo tăng cường truy xuất để biến dữ liệu phi cấu trúc ít được sử dụng trước đây thành câu trả lời nhanh chóng, có thể hành động. Họ sẽ sử dụng những hiểu biết mới này để tăng tốc ra quyết định kinh doanh chiến lược và chuyển đổi Quản lý rủi ro tự động thành một kỷ luật chủ động, hỗ trợ bởi AI hơn."

– Terisa Roberts, Giám đốc Toàn cầu về Mô hình hóa Rủi ro, Ra quyết định và Quản trị, SAS

Lừa đảo qua mạng lãng mạn nhận được nâng cấp agentic
"Cơ hội hẹn hò với một người mẫu của bạn chưa bao giờ cao hơn – một mô hình ngôn ngữ lớn, đó là. Trong khi các vụ lừa đảo lãng mạn được hỗ trợ bởi AI đã tồn tại, chúng sẽ tăng lên mức kỷ lục khi những kẻ lừa đảo vũ khí hóa sự lừa dối cảm xúc ở quy mô lớn. Những gì từng yêu cầu hàng tuần hoặc hàng tháng tham gia thực tế giờ đây có thể được tự động hóa và tăng tốc với nỗ lực tối thiểu.

"Khi thao túng được hỗ trợ bởi máy móc tiến bộ, ranh giới giữa kết nối thực sự và quyến rũ tổng hợp sẽ mờ nhạt hơn, thử nghiệm không chỉ biện pháp phòng thủ gian lận mà còn trực giác con người. Các tổ chức tài chính sẽ bị buộc phải hành động như tường lửa cảm xúc cho khách hàng của họ, kết hợp phân tích hành vi và giám sát hỗ trợ bởi AI để phát hiện các mô hình khai thác trước khi thiệt hại tiền bạc xảy ra." 

– Stu Bradley, Phó Chủ tịch Cấp cao Giải pháp Rủi ro, Gian lận và Tuân thủ, SAS

Áp lực đầu tư AI kích hoạt sự thay đổi trong công nghệ tội phạm tài chính
"Thị trường tuân thủ chống tội phạm tài chính sẽ trải qua một cuộc thay đổi lớn trong năm tới khi các nhà cung cấp phải vật lộn để nhúng AI tiên tiến vào các sản phẩm của họ. Các thoái vốn gần đây nhấn mạnh quy mô tái đầu tư cần thiết để hiện đại hóa các nền tảng lỗi thời dựa trên quy tắc, khiến nhiều ngân hàng có các công cụ không thể theo kịp các mối đe dọa gian lận và rửa tiền đang phát triển. Khi những khó khăn của việc gắn AI vào các nền tảng kế thừa được làm rõ, các công nghệ tội phạm tài chính được xây dựng tự nhiên trên các nền tảng AI sẽ tỏa sáng nhất.

"Năm 2026, các tổ chức tài chính sẽ tăng tốc áp dụng các giải pháp AML và gian lận trên đám mây, hỗ trợ bởi AI có thể phát hiện các mẫu phức tạp. Khảo sát các thành viên ACAMS mới nhất của chúng tôi cho thấy hầu hết các tổ chức đã thấy AI là cần thiết cho hiện đại hóa AML, và các ngân hàng di chuyển theo hướng phân tích thời gian thực có thể giải thích sẽ đạt được lợi thế tuân thủ và rủi ro đáng kể."

– Beth Herron, Trưởng nhóm Châu Mỹ cho Giải pháp Tuân thủ Ngân hàng, SAS

AI và tín dụng định lượng sẽ tăng tốc hiệu quả thị trường trái phiếu
"Sự tăng trưởng của các chiến lược tín dụng định lượng sẽ tăng tốc khám phá giá trong thị trường trái phiếu doanh nghiệp, được thúc đẩy bởi các mô hình được hỗ trợ bởi AI nhanh chóng kết hợp thông tin mới, dữ liệu thay thế và các chỉ số tín dụng hướng tới tương lai. Các nhóm thu nhập cố định tích cực sẽ vượt ra ngoài quy trình làm việc tập trung vào xếp hạng và áp dụng cơ sở hạ tầng mô hình hóa và ra quyết định linh hoạt, hỗ trợ bởi ML dịch các tín hiệu đa dạng thành quyết định giao dịch.

"Quản trị dữ liệu mạnh mẽ và Quản lý rủi ro tự động mô hình nghiêm ngặt sẽ là những thành phần cần thiết cho quá trình này và sự phát triển công nghệ. Ngoài ra, đổi mới trong mô hình hóa rủi ro xếp hạng tín dụng sẽ giúp nhà đầu tư giảm tổn thất và nắm bắt cơ hội."

– Stas Melnikov, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Định lượng và Giải pháp Dữ liệu Rủi ro, SAS

Quản lý rủi ro nhận biết bong bóng nên trở thành thực hành tiêu chuẩn năm 2026 … nhưng sẽ không
"Năm 2026, các ngân hàng và quản lý tài sản hàng đầu sẽ bắt đầu nhúng các mô hình nhận biết bong bóng vào định giá, ALM và kiểm tra căng thẳng. Các mô hình này sẽ phân tích rõ ràng giá thị trường của tài sản thành các yếu tố thúc đẩy cơ bản của chúng, đồng thời kiểm tra phí bảo hiểm rủi ro và các thành phần bong bóng tạm thời. Các mô hình nhận biết bong bóng giúp các công ty nhận ra các yếu tố khiến giá tài sản tăng mạnh và không bền vững. Và trong khi các mô hình này nên trở thành một phần thực hành tiêu chuẩn của tất cả các ngân hàng vào năm 2026, tôi lo sợ – và dự đoán – chúng sẽ không."

– Robert Jarrow, Cố vấn và Nhà tư vấn Ngành, Nghiên cứu Định lượng và Giải pháp Dữ liệu Rủi ro, SAS

Stablecoin chuyển từ lý thuyết sang thực hành
"Hãy tưởng tượng một hành lang doanh nghiệp Mỹ-EU thanh toán trong vài phút thay vì vài ngày. Chúng ta chưa đến đó, nhưng năm tới sẽ thấy các Stablecoin được quy định chuyển sang các chương trình thí điểm ngân hàng thực sự. Với các khung rõ ràng hơn ở Mỹ và EU, các ngân hàng sẽ bắt đầu thử nghiệm Stablecoin cho thanh toán xuyên biên giới và kho bạc vì lợi ích vốn có của chúng: di chuyển tiền nhanh hơn, chi phí thấp hơn và minh bạch hơn. Một số ngân hàng cũng sẽ khám phá tiền gửi token hóa hoặc quan hệ đối tác với các nhà phát hành được cấp phép để di chuyển tiền trên đường ray kỹ thuật số với khả năng kiểm toán và tuân thủ mạnh mẽ hơn. Những chương trình thí điểm ban đầu này báo hiệu bước đầu tiên có ý nghĩa hướng tới hiện đại hóa thanh toán quốc tế."

– Ahmed Drissi, Trưởng nhóm Chống rửa tiền (AML) cho Châu Á - Thái Bình Dương, SAS

Các ngân hàng bán lẻ chuyển từ thử nghiệm các mô hình phương tiện thương mại sang mở rộng chúng
"Đến cuối năm 2026, mọi ngân hàng bán lẻ lớn sẽ có chiến lược phương tiện, cho dù họ có gọi nó như vậy hay không. Các ngân hàng âm thầm thử nghiệm mô hình trong 12 đến 18 tháng qua sẽ bắt đầu báo cáo mức tăng doanh thu có thể đo lường khi các nhà quảng cáo và thương hiệu nhận ra sức mạnh của dữ liệu tài chính đã được xác minh. Các tổ chức vận hành mạng lưới phương tiện tài chính thực tế có thể thấy mức tăng 20% đến 30% trong thu nhập phi lãi trong vòng hai năm."

– Cornelia Reitinger, Trưởng bộ phận Phát triển Kinh doanh Quảng cáo, SAS

Các ngân hàng áp dụng kiểm tra căng thẳng rủi ro khí hậu
"Khi tác động của bão, cháy rừng và hạn hán đối với danh mục đầu tư ngân hàng tăng cường trên toàn thế giới, các ngân hàng đối mặt với áp lực gia tăng từ khách hàng, cơ quan quản lý và cổ đông để cải thiện nỗ lực quản lý rủi ro khí hậu của họ. Năm 2025 chứng kiến khoản phạt đầu tiên đối với việc không tuân thủ quy định rủi ro khí hậu của ngân hàng. Do đó, tôi dự đoán các ngân hàng tăng cường kiểm tra căng thẳng rủi ro khí hậu của họ để khép lại khoảng trống trong mô hình hóa, quản trị và cơ sở hạ tầng. Sự tích hợp chặt chẽ hơn của nó với các khung Quản lý rủi ro tự động kinh doanh như thường lệ cốt lõi của ngân hàng sẽ là cần thiết để đáp ứng hiệu quả các áp lực ngày càng tăng.

"Tự động hóa hỗ trợ bởi AI và tích hợp các quy trình kiểm tra căng thẳng sẽ là yếu tố hỗ trợ quan trọng không chỉ để giải quyết các yêu cầu về rủi ro khí hậu mà còn các trường hợp sử dụng phân tích kịch bản mới nổi khác, chẳng hạn như kiểm tra căng thẳng đảo ngược rủi ro địa chính trị được Ngân hàng Trung ương Châu Âu công bố gần đây."

– Peter Plochan, Cố vấn Quản lý Rủi ro Chính EMEA, SAS

Ngân hàng thực hiện bước nhảy lượng tử
"Đây sẽ đánh dấu năm chúng ta thấy những tác động đầu tiên gợi ý về cách AI lượng tử sẽ định hình lại bối cảnh ngân hàng cho đến cuối thập kỷ. Điện toán lượng tử-cổ điển kết hợp sẽ chuyển từ thí điểm sang sản xuất, mang lại đột phá trong rủi ro và gian lận – và nó sẽ mở rộng ranh giới về cách các ngân hàng tối ưu hóa, mô phỏng và quyết định, đặc biệt trong các lĩnh vực mà các mô hình cổ điển suy giảm. Các ngân hàng xây dựng kinh nghiệm sớm sẽ thấy lợi ích biến đổi trong độ chính xác, sự nhanh nhẹn và hiệu suất mang lại lợi thế vượt trội so với đối thủ cạnh tranh."

– Julie Muckleroy, Chiến lược gia Ngân hàng Toàn cầu, SAS

Khám phá dự đoán, khám phá giải pháp
Tác động của AI đối với ngân hàng mở rộng xa hơn 13 dự đoán này. Khám phá thêm xu hướng công nghệ 2026 trên các ngành, hoặc khám phá cách giải pháp ngân hàng SAS giúp các tổ chức tài chính biến trí tuệ đã được xác minh thành quyết định đáng tin cậy.

Về SAS
SAS là nhà lãnh đạo toàn cầu về dữ liệu và AI. Với phần mềm SAS và các giải pháp cụ thể theo ngành, các tổ chức chuyển đổi dữ liệu thành quyết định đáng tin cậy. SAS mang đến cho bạn SỨC MẠNH ĐỂ BIẾT^®.

SAS và tất cả các tên sản phẩm hoặc dịch vụ khác của SAS Institute Inc. là nhãn hiệu đã đăng ký hoặc nhãn hiệu của SAS Institute Inc. tại Hoa Kỳ và các quốc gia khác. ® chỉ đăng ký tại Hoa Kỳ. Các tên thương hiệu và sản phẩm khác là nhãn hiệu của các công ty tương ứng. Bản quyền © 2025 SAS Institute Inc. Tất cả các quyền được bảo lưu.

Xem nội dung gốc để tải xuống đa phương tiện:https://www.prnewswire.com/news-releases/bankings-ai-reckoning-13-expert-predictions-for-2026-302643671.html

NGUỒN SAS