4 nghề ngân hàng dễ bị thay thế nhất bởi AI, chỉ còn 5 năm là đến viễn cảnh máy móc can thiệp 50% công việc

Trí tuệ nhân tạo (AI ) đang len lỏi vào từng ngóc ngách của ngành ngân hàng, từ đầu tư, giao dịch đến vận hành hậu trường. AI không còn là "xướng điệu" nữa mà đang trở thành hiện thực không thể phủ nhận: Goldman Sachs từng tiết lộ một công cụ AI nội bộ có thể hoàn thành tới 95% bản IPO prospectus chỉ trong vài phút, một nhiệm vụ vốn từng đòi hỏi nhóm sáu người làm việc trong hai tuần liên tục.

Trên toàn cầu, Bloomberg Intelligence cảnh báo AI có thể xóa sổ tới 200.000 việc làm tại Phố Wall trong vòng 3–5 năm, tập trung vào những vị trí back-office, middle-office và các vai trò nghiệp vụ lặp lại. Citigroup thậm chí dự báo hơn 67% công việc ngân hàng có khả năng cao bị tự động hóa hoặc vận hành song song với AI . Đây không phải là thay đổi trong tương lai nữa, mà là hiện đang diễn ra ngay trước mắt.

Sự trỗi dậy của AI trong ngân hàng xuất phát từ ba yếu tố chính: tốc độ xử lý vượt trội, khả năng giảm chi phí và hiệu suất cao, cùng mức độ lặp lại của nhiều quy trình nghiệp vụ. Citi ước tính, chỉ riêng việc áp dụng AI cũng có thể giúp lợi nhuận ngành ngân hàng toàn cầu tăng thêm 9%, tương đương khoảng 170 tỷ USD. Trong bối cảnh đó, những ai không kịp thích ứng với công nghệ mới sẽ nhanh chóng bị bỏ lại phía sau.

Tờ Business Insider (BI) dẫn dự báo của ThroughtLinks cho rằng với sự phát triển vũ bão của trí tuệ nhân tạo, 55% công việc ngân hàng sẽ có sự tham gia của AI vào năm 2030 và gần 30% công việc trong ngành ngân hàng đầu tư (IB) có thể bị thay thế trong thập kỷ tới. Điều này không có nghĩa là 30% nhân sự sẽ mất việc, mà các vị trí sẽ được chuyển đổi, hoặc bị tự động hóa.

Sự thay đổi này diễn ra mạnh mẽ nhất trong các lĩnh vực lặp lại và dựa trên dữ liệu. Vậy đâu là những vị trí sẽ chịu ảnh hưởng nặng nề nhất?

1. Junior Analysts (Nhà phân tích cấp cơ sở)

Những vị trí này đang bị đe dọa nhất khi AI tiếp nhận gần như toàn bộ công việc phân tích, mô hình tài chính và báo cáo. Vị trí này thường xử lý một lượng lớn dữ liệu tài chính như giao dịch, báo cáo và hồ sơ khách hàng. Đây là những công việc lặp lại, có thể được thực hiện chính xác và nhanh chóng bởi AI . Các hệ thống AI tiên tiến có thể quét, xử lý và tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau chỉ trong tích tắc, loại bỏ nhu cầu về việc nhập liệu thủ công.

Tập đoàn Goldman Sachs đã triển khai rộng rãi GS AI Assistant để hỗ trợ nhân viên soạn pitch decks và phân tích tài chính, giúp tiết kiệm 50% thời gian chuẩn bị, mở ra cơ hội cho các analysts làm nhiều nhiệm vụ hơn trong ngày.

Việc triển khai này mở rộng đáng kể từ 10.000 đến hơn 46.000 nhân viên toàn cầu, nhằm giúp họ tập trung vào các nhiệm vụ giá trị cao hơn. Các công cụ như "banker copilot" và "Legend AI Query" giúp truy cập dữ liệu và trích xuất thông tin nhanh chóng, gần như thay thế vị trí thư ký hay phân tích thủ công.

Khi một số ngân hàng dự kiến giảm tới hai phần ba số lượng nhân viên mới tuyển, các analyst trẻ buộc phải cải thiện kỹ năng về dữ liệu và AI để không bị tụt lại phía sau.

Hãng KPMG thì cảnh báo nhân viên ở vị trí này sẽ phải nâng cao kỹ năng để chuyển đổi sang các vai trò đòi hỏi phân tích chuyên sâu hơn, hoặc quản lý các công cụ AI .

2. Back-office, Middle-office và Operations

Các công việc xử lý lặp lại, kiểm tra dữ liệu hay báo cáo đều đang bị AI thâu tóm. Bloomberg Intelligence đánh giá đây là vùng núi dễ bị xói mòn nhất khi AI tự động hóa những công việc đơn điệu trong hậu trường. Nhiều chuyên gia dự đoán từ 20–50% nhân sự trong các vai trò này sẽ mất việc.

Một ví dụ điển hình là chuyên viên thẩm định tín dụng. AI có thể phân tích hàng nghìn điểm dữ liệu về một cá nhân hoặc doanh nghiệp, từ lịch sử tín dụng, thu nhập, đến hành vi chi tiêu, chỉ trong vài giây. Các mô hình thuật toán có thể đưa ra quyết định cho vay chính xác và ít thiên vị hơn con người.

Trong khi đó, JPMorgan đã đầu tư 18 tỷ USD vào công nghệ, trong đó phần lớn dành cho AI . Hãng triển khai bộ công cụ generative AI tới hơn 200.000 nhân viên, biến AI trở thành "copilot" hỗ trợ nhân viên, đặc biệt trong mảng ngân hàng tư nhân và đầu tư. Các phép thử công nghệ tự động như LLMSuite giúp tóm tắt cuộc họp và soạn báo cáo nhanh chóng.

Mặc dù AI có thể đưa ra quyết định, nhưng vai trò của con người trong việc đánh giá các trường hợp đặc biệt, đàm phán và xây dựng mối quan hệ với khách hàng vẫn là không thể thay thế. Chuyên viên tín dụng sẽ chuyển sang vai trò cố vấn, thay vì chỉ là người thẩm định.

3. Quản lý khách hàng (Tellers / Call center / Customer service)

Không chỉ nằm ở hậu trường, AI còn len lỏi vào bộ phận trực tiếp giao tiếp với khách hàng. Các chatbot ngày càng thông minh hơn, có khả năng xử lý yêu cầu đơn giản, tra cứu và hỗ trợ thẩm định sơ bộ, thay thế nhiều vị trí giao dịch viên và hỗ trợ khách hàng truyền thống.

Số liệu của Ngân hàng First National Bank of Wynne ở Arkansas cho thấy khoảng 70% các vị trí giao dịch viên (tellers), nhân viên hỗ trợ khách hàng, và nhân viên tín dụng có nguy cơ bị thay thế bởi chatbot hoặc tự động hóa thẩm định cơ bản.

Nghiên cứu của Deloitte thì ước tính Generative AI có thể gia tăng năng suất cho nhân viên front-office (gồm IBD, ECM, M&A, v.v.) trong khoảng 27–35% vào năm 2026, với giá trị doanh thu bổ sung lên đến 3–4 triệu USD mỗi nhân viên. Đặc biệt, mảng ngân hàng đầu tư (IBD) là lĩnh vực được hưởng lợi mạnh nhất, với năng suất tăng trung bình 34% nhờ hỗ trợ tạo cấu trúc giao dịch, due diligence và tài liệu pháp lý.

Khi ngân hàng số phát triển, các giao dịch cơ bản như rút tiền, gửi tiền, hay chuyển khoản đều có thể được thực hiện qua ứng dụng di động hoặc máy ATM thông minh. Các ngân hàng đang dần thu hẹp mạng lưới chi nhánh vật lý và chuyển hướng sang các nền tảng trực tuyến.

Bởi vậy giao dịch viên sẽ cần phải học các kỹ năng mới như tư vấn tài chính, bán sản phẩm, hoặc hỗ trợ khách hàng trong các vấn đề phức tạp hơn, nơi mà yếu tố con người vẫn đóng vai trò quan trọng.

4. Các chức năng lặp lại tầm trung (Data entry, Routine tasks)

Công việc như nhập liệu, thống kê định kỳ, rà soát báo cáo… là mảnh đất màu mỡ cho AI . Tốc độ, tính chính xác và khả năng vận hành liên tục giúp AI vượt trội trong các nhiệm vụ này, khiến vai trò con người dần nhạt nhòa.

Ví dụ Citi đã phát triển các công cụ như Citi Assist giúp truy vấn chính sách nội bộ, và Citi Stylus hỗ trợ tóm tắt tài liệu và so sánh. Ngoài ra UBS, Morgan Stanley và Bank of America cũng ra mắt các trợ lý AI nội bộ như "Maestro" hay "AskResearchGPT" với mục đích nâng cao năng suất, củng cố dữ liệu và hỗ trợ quyết định, đặc biệt trong các vai trò trực tiếp với khách hàng.

Tóm lại, AI không "cướp" vị trí con người một cách thô thiển, nhưng nó đang tái định hình cấu trúc nhân sự và yêu cầu kỹ năng. Những ai sở hữu khả năng sử dụng AI làm đòn bẩy — từ tìm kiếm dữ liệu, xử lý tài liệu đến tương tác chiến lược — sẽ có vị thế vượt trội.

Mặc dù những vai trò đòi hỏi chiến lược, đánh giá phức tạp, tương tác khách hàng vẫn rất cần yếu tố con người nhưng các tác vụ lặp lại trở nên lỗi thời nhanh hơn bao giờ hết. Trang bị kỹ năng mới như hiểu biết AI , xử lý dữ liệu, biết cách phối hợp người và máy sẽ là chìa khóa giúp cá nhân không bị đào thải trong kỷ nguyên tự động hóa mạnh mẽ này.

*Nguồn: BI, Fortune