Công nghệ là công cụ, cán bộ là cái gốc!

Khi công nghệ tham gia ngày càng sâu vào quy trình nghiệp vụ, vai trò của người cán bộ cũng thay đổi. Thực tiễn tại Chi bộ 1, Vietcombank Chương Dương cho thấy, việc ứng dụng AI trong thẩm định tín dụng đang gắn với yêu cầu làm chủ công nghệ và nâng cao trách nhiệm của cán bộ, đảng viên.

Khi AI bước vào phòng thẩm định

Trước đây, để thẩm định một khách hàng doanh nghiệp, cán bộ phải xử lý nhiều loại hồ sơ tài chính, pháp lý, tờ khai thuế, tra cứu lịch sử tín dụng và đối chiếu thông tin từ nhiều nguồn.

Riêng với báo cáo tài chính, cán bộ phải nhập các chỉ tiêu vào bảng tính để tính toán các chỉ số về tăng trưởng, hoạt động, cân nợ, thu nhập, khả năng trả nợ; xác định mức tăng, giảm và tỷ trọng của từng khoản mục. Khi đánh giá ngành nghề của khách hàng, cán bộ tiếp tục tra cứu, tổng hợp thông tin thị trường để nhận diện những yếu tố có thể tác động đến hoạt động sản xuất, kinh doanh.

Tại Vietcombank Chương Dương, việc ứng dụng công nghệ, trong đó có AI, đang hỗ trợ thực hiện một phần các công việc này, giúp cán bộ tập trung hơn vào phân tích, đánh giá.

Cách làm này cũng nằm trong xu hướng đổi mới đang diễn ra trong hệ thống Vietcombank. Tại Hội thi Sáng kiến Khối Phê duyệt và VCB Lào năm 2026, sáng kiến “Sử dụng AI tóm tắt và rà soát tự động Báo cáo thẩm định tín dụng” của Phòng Phê duyệt tín dụng Trụ sở chính Vietcombank đạt Giải Đặc biệt. Công cụ hỗ trợ xử lý, tóm tắt nhanh khối lượng thông tin lớn, giúp cán bộ dành thêm nguồn lực cho những nội dung đòi hỏi kinh nghiệm chuyên sâu và tư duy phân tích, đồng thời rút ngắn thời gian thẩm định, phê duyệt cấp tín dụng.

Cùng với tốc độ xử lý, tính chất công việc của cán bộ cũng đang thay đổi. Tại hội thảo tập huấn nghiệp vụ thẩm định giá tài sản bảo đảm năm 2026, lãnh đạo Vietcombank đặt ra yêu cầu chuyển từ “làm nhiều hơn” sang “làm thông minh hơn”, từ “xử lý dữ liệu sang khai thác dữ liệu”, từ “ứng dụng công nghệ sang làm chủ công nghệ”.

Tại Chi bộ 1, các đồng chí trong cấp ủy chi bộ luôn chủ động nghiên cứu cách thức sử dụng AI, sau đó đưa những nội dung tìm hiểu được vào sinh hoạt chuyên đề để cùng trao đổi với cán bộ, đảng viên. Từ quá trình tự học và thực hành, Bí thư Chi bộ đề xuất sáng kiến “Phương pháp xây dựng Prompt chuyên nghiệp phục vụ thẩm định tài chính”, chú trọng xác định yêu cầu, cung cấp ngữ cảnh, thiết lập ranh giới dữ liệu và cấu trúc đầu ra để khai thác kết quả phục vụ phân tích.

Cách làm này diễn ra trong bối cảnh Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị đặt ra yêu cầu phát triển nguồn nhân lực, nâng cao kiến thức khoa học, công nghệ và kiến thức số. Trong ngành ngân hàng, kế hoạch triển khai phong trào “Bình dân học vụ số” đặt mục tiêu đến tháng 10/2026, cán bộ, công chức, viên chức và người lao động trong ngành được phổ cập kiến thức chuyển đổi số, kỹ năng số, sử dụng các nền tảng, dịch vụ số phục vụ công việc ở cấp độ nâng cao.

Tuy nhiên, yêu cầu đối với cán bộ không dừng ở việc biết sử dụng công nghệ. Khi các công cụ mới tham gia ngày càng sâu vào nghiệp vụ, người sử dụng càng phải hiểu giới hạn và biết khi nào kết quả cần được kiểm chứng bằng nghiệp vụ, thực tế.

Công nghệ không thay thế trách nhiệm con người

AI và các công cụ phân tích dữ liệu có thể xử lý nhanh một lượng thông tin lớn, nhưng kết quả phân tích phụ thuộc vào dữ liệu đầu vào và cách con người sử dụng kết quả đó.

Trong hoạt động tín dụng, báo cáo tài chính và dữ liệu định lượng không phải lúc nào cũng phản ánh đầy đủ tình trạng thực tế của doanh nghiệp. Một trường hợp trong quá trình thẩm định tại Vietcombank Chương Dương cho thấy điều này. Các chỉ số trên báo cáo tài chính của một doanh nghiệp chưa cho thấy dấu hiệu rủi ro rõ rệt. Tuy nhiên, từ diễn biến doanh thu và một số dấu hiệu trong quá trình thực hiện các điều kiện tín dụng, cán bộ thẩm định nhận thấy cần kiểm chứng thêm thay vì chỉ dựa vào những con số trên hồ sơ.

Qua khảo sát thực tế, hoạt động sản xuất, kinh doanh của doanh nghiệp gặp nhiều khó khăn hơn những gì các chỉ số tài chính đơn thuần có thể phản ánh. Một phần máy móc không hoạt động. Số lao động thực tế giảm. Doanh nghiệp từng chậm trả lương và phải tìm thêm nguồn thu từ tài sản hiện có.

Những thông tin từ thực địa bổ sung căn cứ để cán bộ đánh giá tình hình hoạt động, dòng tiền, khả năng trả nợ và mức độ rủi ro của khách hàng.

Trường hợp này cho thấy, công nghệ có thể tính toán nhanh các chỉ số, nhận diện biến động và hỗ trợ phát hiện dấu hiệu bất thường. Nhưng những con số đó phản ánh điều gì trong một doanh nghiệp cụ thể vẫn cần cán bộ kiểm chứng từ thực tế và đánh giá bằng nghiệp vụ.

Khi AI đảm nhận ngày càng nhiều khâu xử lý dữ liệu, trách nhiệm của cán bộ tín dụng càng lớn hơn.

“Cái gốc” trong kỷ nguyên số

Công nghệ tham gia càng sâu vào công việc, nguy cơ ỷ lại vào kết quả do hệ thống tạo ra càng cần được lưu ý. Làm chủ công nghệ đòi hỏi người sử dụng hiểu giới hạn của công cụ, biết khi nào cần kiểm chứng và không chuyển trách nhiệm nghề nghiệp cho máy móc.

Đối với tổ chức Đảng trong ngân hàng, thực tế này đặt ra yêu cầu về năng lực số, trách nhiệm, đạo đức nghề nghiệp và vai trò tiên phong của đảng viên. Trong môi trường công nghệ thay đổi nhanh, tính tiên phong còn thể hiện ở khả năng chủ động học hỏi, làm chủ công cụ mới, tham gia cải tiến phương thức làm việc và chia sẻ kiến thức với đồng nghiệp.

Tại Chi bộ 1, việc xây dựng năng lực của cán bộ không dừng ở tiếp cận công nghệ mới. Từ những hồ sơ nợ xấu phát sinh trong thực tế, cán bộ, đảng viên cùng nhìn lại quá trình từ khi khách hàng thiết lập quan hệ tín dụng, các tín hiệu bất thường xuất hiện cho tới khi khoản vay phát sinh vấn đề. Qua từng trường hợp, cán bộ phân tích nguyên nhân khách quan từ thị trường, những dấu hiệu rủi ro chưa được nhận diện đầy đủ và những khâu cần tăng cường kiểm tra, giám sát.

Từ thực tiễn tại đơn vị, 23 dấu hiệu nhận diện rủi ro đã được đúc kết để hỗ trợ xem xét khách hàng mới và rà soát khách hàng hiện hữu.

Công nghệ giúp khai thác, xử lý dữ liệu nhanh hơn; kinh nghiệm từ thẩm định, kiểm tra thực tế và những khoản vay phát sinh vấn đề được chia sẻ, hệ thống hóa để hỗ trợ nhận diện rủi ro. Qua đó, kinh nghiệm của từng cán bộ từng bước trở thành tri thức chung của tổ chức.

Ứng dụng AI còn đặt ra yêu cầu bảo vệ thông tin khách hàng. Theo thông tin từ đơn vị, khi sử dụng công cụ AI trong phân tích, các thông tin định danh của khách hàng được ẩn danh trước khi đưa vào xử lý. Với hoạt động ngân hàng, ứng dụng công nghệ phải đi cùng kỷ luật bảo vệ dữ liệu.

Chủ tịch Hồ Chí Minh từng khẳng định: “Cán bộ là cái gốc của mọi công việc”. Trong môi trường số, yêu cầu đối với “cái gốc” ấy cũng đang thay đổi. Công nghệ càng tiến sâu vào những phần việc từng do con người đảm nhiệm, cán bộ càng phải có năng lực làm chủ công nghệ, khả năng kiểm chứng kết quả và trách nhiệm đối với những quyết định thuộc về mình.