Một ngân hàng quốc tế sắp cắt giảm hơn 100 chi nhánh, hàng nghìn nhân sự vì AI

Siam Commercial Bank (SCB), một trong những ngân hàng lâu đời và lớn nhất Thái Lan, đang bước vào cuộc tái cấu trúc chưa từng có khi quyết định cắt giảm hàng nghìn việc làm và thu hẹp mạng lưới chi nhánh trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo ngày càng định hình lại ngành tài chính.

Kể từ tháng 5, SCB đã tái cấu trúc mảng bán lẻ thành khối ngân hàng tiêu dùng, bao gồm các chi nhánh, dịch vụ bán lẻ và đội ngũ nhân viên. Tổng Giám đốc Kris Chantanotoke cho biết những thay đổi này phản ánh nhu cầu của khách hàng và sự chuyển dịch liên tục sang ngân hàng số. Việc tái cấu trúc sẽ dần cắt giảm lực lượng lao động của ngân hàng, hiện khoảng 18.000 nhân viên và 651 chi nhánh.

SCB dự kiến chỉ duy trì khoảng 500 chi nhánh trong tương lai gần, với mục tiêu chuyển 20% giao dịch tại chi nhánh sang kênh kỹ thuật số vào cuối năm nay. Hoạt động tại chi nhánh đã giảm mạnh, từ 120 triệu giao dịch hàng năm trước đại dịch xuống còn 60 triệu giao dịch trong thời gian đại dịch. Ứng dụng ngân hàng di động SCB Easy của SCB hiện có khoảng 17 triệu người dùng.

Ông Kris lưu ý rằng các ngân hàng lớn của Thái Lan, hiện đang tuyển dụng từ 18.000 đến 19.000 nhân viên, dự kiến sẽ giảm số lượng xuống còn khoảng 10.000 đến 15.000 người trong thập kỷ tới. Để hỗ trợ quá trình chuyển đổi này, SCB đã triển khai chương trình nghỉ hưu sớm tự nguyện cho nhân viên từ 55 tuổi trở lên. Ngoài ra, ngân hàng đang đào tạo lại nhân viên, với 1.000 người dự kiến sẽ hoàn thành các chương trình nâng cao kỹ năng tư vấn tài chính ảo vào cuối năm nay.

“Chúng tôi đặt mục tiêu chuyển khoảng 20% giao dịch tại chi nhánh sang các kênh số vào cuối năm nay”, ông Kris Chantanotoke quả quyết và cho biết sự chuyển đổi này nhằm chuẩn bị cho những thách thức kinh tế rộng lớn hơn trong tương lai. “Chúng ta cần xây dựng niềm tin trong giai đoạn khó khăn và Chính phủ phải nhanh chóng hành động với các biện pháp tài khóa và tiền tệ đồng bộ”.

Được biết, Siam Commercial Bank được thành lập năm 1906 dưới sự bảo trợ của Hoàng gia Thái Lan, là ngân hàng thương mại đầu tiên của quốc gia này và hiện vẫn duy trì vị thế là một trong những định chế tài chính lớn nhất khu vực. Trải qua hơn một thế kỷ hoạt động, SCB đóng vai trò trụ cột trong quá trình hiện đại hóa hệ thống ngân hàng Thái Lan, phục vụ cả khách hàng cá nhân lẫn doanh nghiệp với đầy đủ dịch vụ từ cho vay, huy động vốn, thanh toán, đến quản lý tài sản và bảo hiểm.

Câu chuyện của SCB là hình ảnh thu nhỏ của một làn sóng lớn hơn đang cuộn trào trong ngành ngân hàng toàn cầu. Các báo cáo của Bloomberg Intelligence dự báo khoảng 200.000 việc làm tại các ngân hàng quốc tế có thể biến mất trong vòng vài năm tới khi AI đảm nhận những công việc lặp đi lặp lại ở bộ phận vận hành và dịch vụ cơ bản. Goldman Sachs thậm chí ước tính từ 6 đến 7% công việc tại các nền kinh tế phát triển sẽ chịu tác động trực tiếp từ AI nếu công nghệ này được áp dụng rộng rãi.

Trên thực tế, nhiều ngân hàng từ châu Âu tới Mỹ đã bắt đầu giảm số lượng giao dịch viên, thay thế dần bằng các ứng dụng di động, chatbot, hệ thống phân tích dữ liệu và công cụ tự động hóa quy trình. Sự chuyển mình này mang lại hiệu quả rõ rệt về chi phí và tốc độ phục vụ, nhưng cũng đặt ra thách thức xã hội lớn lao.

Những nhân viên gắn bó hàng chục năm có nguy cơ mất việc nếu không kịp thích nghi, trong khi những khách hàng cao tuổi hoặc ít tiếp cận Internet đối diện nguy cơ bị bỏ lại phía sau. Việc AI can thiệp sâu vào quá trình phê duyệt tín dụng hay gợi ý sản phẩm tài chính cũng khiến nhiều chuyên gia lo ngại về tính minh bạch và nguy cơ thiên lệch dữ liệu.

Theo David Solomon, CEO của Goldman Sachs, AI được kỳ vọng sẽ mang lại bước nhảy vọt trong năng suất cho ngân hàng, đặc biệt trong các tác vụ như viết mã (coding), hỗ trợ nhân viên trong các phần nghiệp vụ HR, rủi ro, tuân thủ luật và tài chính. Tuy nhiên, ông cũng lưu ý rằng mặc dù AI giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, việc “kiếm tiền thực từ nó” vẫn là thách thức lớn.

Basel Committee và các cơ quan giám sát tài chính cảnh báo rằng nếu các mô hình AI không được kiểm soát tốt (về dữ liệu, độ minh bạch, rủi ro vận hành), AI có thể gia tăng rủi ro hệ thống: từ sai lệch dự đoán, đến rủi ro bảo mật, vi phạm quyền riêng tư, và khó khăn trong trách nhiệm pháp lý khi có sự cố.

Có thể thấy, quyết định cắt giảm nhân sự của SCB không đơn thuần là một biện pháp thắt chặt mà là minh chứng rõ ràng cho sức ảnh hưởng ngày càng sâu rộng của AI lên toàn bộ ngành ngân hàng. Nếu cân bằng được giữa công nghệ và yếu tố con người, giữa tốc độ số hóa và trách nhiệm xã hội, ngành tài chính có thể mở ra một kỷ nguyên mới hiệu quả hơn, nhanh nhạy hơn. Ngược lại, nếu chỉ chạy theo tối ưu chi phí, những ngân hàng đi đầu trong áp dụng AI có thể phải trả giá bằng chính niềm tin của khách hàng và sự bền vững dài hạn.

Theo: Thaiger, Reuters