Thị trường bắt đầu định giá AI: Bài học từ Microsoft và Meta cho ngân hàng Việt Nam
Cuối tháng 7/2026, Microsoft và Meta cùng công bố kết quả kinh doanh quý 2 sau nhiều năm đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo (AI). Cổ phiếu Microsoft tăng giá gần 9% sau khi Azure đạt mức tăng trưởng hơn 45%, đưa doanh thu thường niên của nền tảng điện toán đám mây này vượt mốc 100 tỷ USD. Trong khi đó, cổ phiếu Meta đã giảm khoảng 8%, dù doanh thu vẫn tăng 28%, do lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu thấp hơn kỳ vọng và dòng tiền tự do suy giảm vì chi phí đầu tư hạ tầng AI tăng nhanh hơn doanh thu.
Điều đáng chú ý không phải là mức tăng hay giảm của giá cổ phiếu, mà là tiêu chí mà thị trường bắt đầu sử dụng để đánh giá các khoản đầu tư vào AI. Nhà đầu tư không còn quan tâm doanh nghiệp chi bao nhiêu tiền cho AI, mà quan tâm AI tạo ra bao nhiêu tăng trưởng. Giá trị của AI, vì thế, không nằm ở quy mô đầu tư mà ở khả năng chuyển hóa thành doanh thu và lợi thế cạnh tranh.
Đó không chỉ là câu chuyện của các tập đoàn công nghệ ở Thung lũng Silicon ở nước Mỹ xa xôi. Đối với ngành ngân hàng Việt Nam, đây cũng là thời điểm cần nhìn lại mục tiêu của các khoản đầu tư vào AI.
AI chỉ có giá trị khi tạo ra tăng trưởng
Cả hai gã khổng lồ Microsoft và Meta đều đầu tư rất lớn cho AI, nhưng theo hai cách khác nhau.
Microsoft sử dụng AI để mở rộng thị trường. Azure và Copilot không chỉ nâng cao năng lực công nghệ mà còn tạo ra những dòng doanh thu mới. Năng lực tính toán được bổ sung gần như ngay lập tức được chuyển hóa thành doanh thu từ khách hàng doanh nghiệp.
Trong khi đó, Meta chủ yếu sử dụng AI để nâng cao hiệu quả của mô hình quảng cáo hiện hữu. AI giúp tối ưu thuật toán, cải thiện khả năng gợi ý nội dung và giảm chi phí vận hành. Những ứng dụng này mang lại giá trị thực, nhưng chưa tạo ra một nguồn doanh thu hoàn toàn mới.
Khác biệt giữa Microsoft và Meta không nằm ở quy mô đầu tư mà ở mục tiêu của khoản đầu tư. Microsoft sử dụng AI để mở rộng không gian tăng trưởng, còn Meta chủ yếu nâng cao hiệu quả của mô hình kinh doanh hiện hữu. Cả hai cách tiếp cận đều tạo ra giá trị, nhưng thị trường luôn dành mức định giá cao hơn cho những doanh nghiệp có thể tạo ra nguồn doanh thu mới từ công nghệ mới.
Đó cũng là góc nhìn phù hợp để quan sát ngành ngân hàng Việt Nam. Thay vì đặt câu hỏi ngân hàng đã đầu tư bao nhiêu cho AI, có lẽ cần đặt một câu hỏi khác quan trọng hơn: AI đang giúp ngân hàng tạo ra điều gì mà trước đây họ chưa thể làm được?
Ngân hàng Việt Nam đang ở đâu?
Nếu nhìn từ tiêu chí trên, có thể thấy phần lớn ngân hàng Việt Nam hiện vẫn sử dụng AI theo hướng nâng cao hiệu quả hoạt động. Đây là lựa chọn phù hợp với điều kiện hiện nay và cũng phản ánh giai đoạn phát triển của ngành.
Những năm gần đây, nhiều ngân hàng đã triển khai AI ở quy mô khá rộng. Vietcombank sử dụng chatbot để xử lý khoảng 70% các nhu cầu giao dịch cơ bản của khách hàng. Techcombank ứng dụng AI trong phân tích tín dụng, rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ từ ba ngày xuống còn khoảng sáu giờ. BIDV, MB và Sacombank khai thác AI để phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa dịch vụ và phát hiện giao dịch bất thường. Trên phạm vi toàn ngành, việc kết hợp AI với tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) đã giúp rút ngắn từ 30% đến 60% thời gian xử lý ở nhiều nghiệp vụ.
Đó đều là những kết quả đáng ghi nhận. AI đã góp phần giảm chi phí, nâng cao năng suất và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, điểm chung của các ứng dụng này là chủ yếu giúp ngân hàng thực hiện tốt hơn những hoạt động vốn đã tồn tại. Chúng chưa tạo ra một sản phẩm tài chính mới, một phân khúc khách hàng mới hay một mô hình kinh doanh đủ khác biệt để trở thành lợi thế cạnh tranh bền vững.
Trong số các ngân hàng trong nước, Techcombank là trường hợp tiến gần nhất đến việc sử dụng AI như một động lực tăng trưởng. Việc cá nhân hóa gợi ý sản phẩm bằng AI đã góp phần giúp doanh thu dịch vụ tăng khoảng 15% trong năm 2025. Tuy nhiên, khoảng cách với các ngân hàng tiên phong trên thế giới vẫn còn khá lớn. ING của Hà Lan, chẳng hạn, đã đưa AI Agent vào tư vấn đầu tư theo thời gian thực từ năm 2023, giúp hiệu quả danh mục đầu tư của khách hàng tăng khoảng 22%. Quan trọng hơn, AI ở đây đã trở thành một phần của chính sản phẩm tài chính mà khách hàng sẵn sàng trả phí để sử dụng.
Thế nhưng, điều đó không có nghĩa các ngân hàng Việt Nam đang chậm chân. Thực tế, họ đang đối mặt với ba rào cản mang tính cấu trúc mà một tổ chức riêng lẻ khó có thể tự vượt qua.
Thứ nhất là dữ liệu. Những ứng dụng AI tạo ra doanh thu mới đều cần dữ liệu khách hàng đủ lớn, đủ sâu và được chuẩn hóa trong thời gian dài. Trong khi đó, nhiều ngân hàng vẫn đang ở giai đoạn hoàn thiện hạ tầng dữ liệu và tích hợp các hệ thống khác nhau.
Thứ hai là khuôn khổ pháp lý. Các mô hình như robo-advisor, AI-driven lending hay định giá tín dụng theo thời gian thực đều cần cơ chế thử nghiệm phù hợp. Khi sandbox cho fintech vẫn chưa hoàn thiện, các ngân hàng khó có thể triển khai những mô hình kinh doanh mới với quy mô lớn.
Cuối cùng là áp lực lợi nhuận ngắn hạn. Trong bối cảnh NIM ở mức thấp, tỷ lệ cho vay trên huy động (LDR) khoảng 112-116% như hiện nay, và cạnh tranh huy động vốn ngày càng gay gắt, các ngân hàng có xu hướng ưu tiên những dự án AI giúp giảm chi phí và cải thiện hiệu quả ngay lập tức, thay vì những dự án cần vài năm mới tạo ra nguồn doanh thu mới. Đó là lựa chọn hợp lý ở cấp độ từng ngân hàng, nhưng nếu cả hệ thống cùng đi theo hướng này thì khoảng cách với các đối thủ quốc tế sẽ ngày càng nới rộng.
Thị trường sẽ chấm điểm chiến lược AI
Theo khảo sát của EY Vietnam với sự hỗ trợ kỹ thuật của EY Consulting Việt Nam (12/2025), hơn 54% giám đốc công nghệ thông tin (CIO) của các ngân hàng Việt Nam xác định AI là ưu tiên chiến lược trong năm 2026. Tuy nhiên, mục tiêu được nhắc đến nhiều nhất vẫn là triển khai AI trên quy mô toàn doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo ra tỷ suất sinh lời (ROI) rõ ràng. Điều này cho thấy, ở giai đoạn hiện nay, AI vẫn chủ yếu được xem là công cụ để làm tốt hơn những hoạt động đang có, hơn là tạo ra những động lực tăng trưởng mới.
Trong khi đó, một báo cáo của Deloitte cho thấy các ngân hàng hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu quả kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ AI, với doanh thu bình quân trên mỗi nhân viên tăng thêm tới 3.5 triệu USD vào năm 2026. Điểm đáng chú ý không phải ở con số 3.5 triệu USD, mà ở cách AI được sử dụng. Thay vì chỉ tối ưu hóa quy trình, nhiều ngân hàng quốc tế đã tích hợp AI vào sản phẩm và dịch vụ, biến công nghệ thành một nguồn tạo doanh thu mới.
Đây chính là khoảng cách mà các ngân hàng Việt Nam sẽ phải thu hẹp trong những năm tới.
Hiện nay, thị trường chứng khoán Việt Nam vẫn chủ yếu định giá cổ phiếu ngân hàng dựa trên những chỉ tiêu quen thuộc như tăng trưởng tín dụng, NIM, chất lượng tài sản hay khả năng sinh lời. Điều đó là dễ hiểu khi AI mới ở giai đoạn đầu của quá trình ứng dụng. Tuy nhiên, khi công nghệ ngày càng trở thành yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh, cách định giá của thị trường cũng sẽ thay đổi.
Việc FTSE Russell dự kiến nâng hạng thị trường chứng khoán Việt Nam từ ngày 21/9/2026 có thể là một bước ngoặt theo hướng đó. Dòng vốn quốc tế thường không chỉ nhìn vào kết quả kinh doanh của năm hiện tại, mà còn đánh giá khả năng tăng trưởng trong nhiều năm tiếp theo. Khi ấy, câu hỏi sẽ không còn là ngân hàng đã đầu tư bao nhiêu cho AI, mà là AI đã đóng góp gì vào tăng trưởng doanh thu và năng lực cạnh tranh của ngân hàng.
Microsoft và Meta đã cho thấy một thực tế đáng suy ngẫm. Thị trường không thưởng cho doanh nghiệp chi nhiều tiền nhất cho AI, mà cho doanh nghiệp biết chuyển AI thành giá trị kinh doanh.
Đối với các ngân hàng Việt Nam, AI có lẽ đã qua giai đoạn thử nghiệm. Bước tiếp theo không chỉ là triển khai thêm chatbot hay tự động hóa thêm một quy trình, mà là tìm cách đưa AI vào cốt lõi của sản phẩm và dịch vụ tài chính. Muốn đi đến giai đoạn đó, như trên đã phân tích, ba nút thắt về dữ liệu, khuôn khổ pháp lý và cơ chế thử nghiệm cần được tháo gỡ đồng thời.
Có thể thị trường chứng khoán Việt Nam chưa định giá các ngân hàng dựa trên chiến lược AI ngay hôm nay. Nhưng kinh nghiệm từ Phố Wall cho thấy thị trường luôn nhìn xa hơn một vài quý kinh doanh. Những doanh nghiệp tạo được năng lực tăng trưởng mới từ AI sẽ dần được phản ánh vào định giá; ngược lại, những doanh nghiệp chỉ sử dụng AI để tối ưu hóa hoạt động sẽ khó duy trì lợi thế khi công nghệ ngày càng phổ biến.
Suy cho cùng, AI không phải là đích đến. AI chỉ là phương tiện. Điều thị trường thực sự định giá là khả năng biến công nghệ thành tăng trưởng và lợi thế cạnh tranh bền vững. Đó cũng là bài học mà Microsoft và Meta gửi tới ngành ngân hàng Việt Nam.
PGS Trương Quang Thông - Trường Kinh doanh – Đại học Kinh tế TP.HCM
