Ứng dụng AI trong marketing ngân hàng tại Việt Nam: Góc nhìn quản trị và truyền thông cá nhân hóa

SỐ 5 (644) NĂM 2025 1 HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG FINANCIAL & MONETARY MARKET REVIEW CƠ QUAN CỦA HIỆP HỘI NGÂN HÀNG VIỆT NAM Năm thứ 30 - Số 5 (644) năm 2025 ISSN 1859  2805 www.thitruongtaichinhtiente.vn TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ SỰ CHUYỂN ÐỔI KỸ NĂNG LAO ÐỘNG TRONG NGÀNH NGÂN HÀNG HÀNH TRÌNH NỬA THẾ KỶ NGÂN HÀNG HỢP LỰC THÚC ÐẨY PHÁT TRIỂN KINH TẾ ÐẤT NƯỚC SỬA ÐỔI, BỔ SUNG LUẬT CÁC TỔ CHỨC TÍN DỤNG 2024: HƯỚNG TỚI ÐẢM BẢO CÔNG BẰNG TRONG QUAN HỆ TÍN DỤNG NÂNG CAO NĂNG LỰC QUẢN LÝ RỦI RO MÔI TRƯỜNG XÃ HỘI TRONG HOẠT ÐỘNG TÍN DỤNG CỦA CÁC TỔ CHỨC TÍN DỤNG Ở VIỆT NAM 2SỐ 5 (644) NĂM 2025 HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG 3 I Thư chúc mừng của Thống đốc Ngân hàng Nhà nước nhân dịp kỷ niệm 74 năm thành lập ngành Ngân hàng Việt Nam THỜI SỰ 4 I 15 nhóm nhiệm vụ để hoàn thành cao nhất mục tiêu phát triển kinh tế - xã hội 2025 H.Q HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG 6 I Hành trình nửa thế kỷ ngân hàng hợp lực thúc đẩy phát triển kinh tế đất nước THS.TRẦN TRỌNG TRIẾT 10 I TS. Nguyễn Quốc Hùng: Sửa đổi bbor sung Luật Các tổ chức tín dụng 2024 giúp thu hồi nợ xấu một cách minh bạch, an toàn, hiệu quả NHÓM P.V 14 I Sửa đổi, bổ sung Luật Các tổ chức tín dụng 2024: Hướng tới đảm bảo công bằng trong quan hệ tín dụng LÊ NGỌC - QUỲNH LÊ HỘI ĐỒNG BIÊN TẬP TS. Nguyễn Toàn Thắng - Chủ tịch TS. Lê Công PGS,TS. Đinh Thị Diên Hồng TS. Nguyễn Quốc Hùng TS. Dương Thu Hương TS. Phùng Khắc Kế TS. Cấn Văn Lực PGS,TS. Nguyễn Thị Mùi PGS,TS. Hoàng Xuân Quế PGS,TS. Nguyễn Hồng Sơn ThS. Nguyễn Đức Vinh TỔNG BIÊN TẬP ThS. Trần Thị Thanh Bích PHÓ TỔNG BIÊN TẬP Nguyễn Thị Thanh Hương Phan Hoàng Mai THƯ KÝ TÒA SOẠN Ngô Thanh Hải TRÌNH BÀY Đặng Huy Hoàng TÒA SOẠN 193 Bà Triệu, Quận Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Điện thoại: (024) 38218685; 39742309; Fax: (024) 39742307 Email: [email protected]g.vn [email protected], [email protected] Tài khoản: Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ Số hiệu:1206089393 tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, chi nhánh Sở giao dịch 1, 191 Bà Triệu, Hà Nội. VĂN PHÒNG ĐẠI DIỆN PHÍA NAM Lầu 3, số 12 Hàm Nghi, phường Bến Nghé, quận I, TP. Hồ Chí Minh Điện thoại: (028) 3821 6608 Fax: (028) 3829 6076 GIẤY PHÉP HOẠT ĐỘNG Số 343/GP-BTTT ngày 28/6/2016 (Giấy phép cũ số 54/GP-BVHTT) Chế bản điện tử tại Toà soạn In tại Công ty TNHH MTV In Tạp chí Cộng sản Khuôn khổ 22cmx32cm - 96 trang, xuất bản 01kỳ/tháng TRONG SỐ NÀY www.thitruongtaichinhtiente.vn SỐ 5 (644) NĂM 2025 3 HOẠT ĐỘNG NGÂN HÀNG DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ 22 I Trí tuệ nhân tạo và sự chuyển đổi kỹ năng lao động trong ngành Ngân hàng PGS, TS. NGUYỄN MINH SÁNG 28 I Ứng dụng AI trong marketing ngân hàng tại Việt Nam: Góc nhìn quản trị và truyền thông cá nhân hóa PHẠM THUỶ TÚ 36 I Ảnh hưởng của nhu cầu và thói quen của người tiêu dùng đến phát triển dịch vụ ngân hàng số ở Việt Nam THS, NCS. ĐỖ THỊ BÍCH MAI - HOÀNG MINH THANH 41 I Chuyển đổi số tại các quỹ tín dụng nhân dân ở Việt Nam: Cơ hội và thách thức THS. TRẦN THỊ ÁI DIỄM 46 I Nâng cao năng lực quản lý rủi ro môi trường xã hội trong hoạt động tín dụng của các tổ chức tín dụng ở Việt Nam TS. NGUYỄN HOÀNG VĨNH LỘC - NGUYỄN VĂN TRÍ 51 I Kinh tế tuần hoàn: Cơ hội và thách thức cho các doanh nghiệp Việt Nam THS. TRẦN VŨ THÙY NGA 57 I Tác động của kỷ luật thị trường đối với rủi ro của ngân hàng thương mại tại Việt Nam PSG, TS. ĐẶNG ANH TUẤN - TRẦN BẢO NGỌC - HOÀNG THỊ THUỲ DƯƠNG - NGUYỄN MINH HIẾU - NGUYỄN HỒNG THÁI - PHẠM VIỆT CHÂU 64 I Tác động của cấu trúc vốn đến hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp bất động sản phụ thuộc vào tín dụng ngân hàng: Bằng chứng thực nghiệm từ mô hình tĩnh THS, NCS. PHẠM DUY TÍNH - PGS,TS. NGUYỄN ANH HIỀN THS, NCS. TRỊNH MINH ĐỨC 70 I Chính sách thuế quan Mỹ năm 2025 - Hệ quả và giải pháp đối với kinh tế toàn cầu THS. HUỲNH TẤN TỚI 78 I Phân tích đóng góp thực tế từ xuất khẩu của khu vực FDI và nội địa vào GDP Việt Nam trong bối cảnh thương mại toàn cầu TS. TRẦN HUY TÙNG - THS. TRƯƠNG HOÀNG DIỆP HƯƠNG NHÌN RA THẾ GIỚI 82 I Tiền kỹ thuật số của ngân hàng trung ương: Kinh nghiệm ở các quốc gia và một số hàm ý cho Việt Nam THS, NCS. ĐỖ THỊ MỘNG THƯỜNG - THS, NCS. VĂN CẬP HUY - PGS, TS. ĐÀO LÊ KIỀU OANH 90 I Quản lý rủi ro biến đổi khí hậu - Kinh nghiệm quốc tế và bài học cho các NHTM Việt Nam TS. VŨ THỊ KIM OANH TƯ VẤN PHÁP LUẬT - NGHIỆP VỤ 96 I Cơ chế thử nghiệm có kiểm soát trong lĩnh vực ngân hàng chính thức được ban hành H.Q 4SỐ 5 (644) NĂM 2025 thời sự 3 I Letter of Congratulations of the SBV Governor on the occasion of the 74th Anniversary of the establishment of Vietnam Banking Sector CURRENT NEWS 4 I 15 groups of tasks to achieve socioeconomic development targets of 2025 at highest levels H.Q BANKING ACTIVITIES 6 I A half century journey of the banking sector to promote the country's economic development MSC. TRAN TRONG TRIET 10 I PHD. Nguyen Quoc Hung: The draft amendments to the Law on Credit Institutions help to handle bad debts in effective, safe and transparent manner P.V 14 I The amendments to the 2024 Law on Credit Institutions 2024: Towards ensuring fairness in credit relations LE NGOC - QUYNH LE FINANCIAL - MONETARY RESEARCH FORUM 22 I Artificial intelligence and workforce skill transformation in banking ASSOC.PROF.PHD. NGUYEN MINH SANG 28 I AI adoption in bank marketing in Vietnam: Management perspective and personalized communication PHAM THUY TU 36 I The impact of consumer demand and habits on the development of digital banking services in Vietnam PHD STUDENT DO THI BICH MAI – HOANG MINH THANH 41 I Digital transformation in people's credit funds in Vietnam: Opportunities and challenges MSC. TRAN THI AI DIEM 46 I Enhancing capacity for socio environmental risk management in lending activities of credit institutions in Vietnam PHD. NGUYEN HOANG VINH LOC – NGUYEN VAN TRI 41 I Circular Economy: Opportunities and Challenges for Vietnam Enterprises MSC. TRAN VU THUY NGA 57 I The Impact of market discipline on the risk taking of commercial banks in Vietnam ASSOC.PROF.PHD. DANG ANH TUAN – TRAN BAO NGOC – HOANG THI THUY DUONG – NGUYEN MINH HIEU – NGUYEN HONG THAI – PHAM VIET CHAU 64 I The impact of capital structure on the performance of bank loans depended is real estate sector enterprises: Empirical evidence from a static model PHD STUDENT PHAM DUY TINH - ASSOC.PROF.PHD. NGUYEN ANH HIEN - PHD STUDENT TRINH MINH DUC 70 I US Tariff Policy 2025 - Consequences and responsive solutions for the global economy MSC. HUYNH TAN TOI AROUND THE WORLD 78 I Analysis of the actual contribution of FDI and domestic exports to Vietnam's GDP in the context of global trade PHD. TRAN HUY TUNG – MSC TRUONG HOANG DIEP HUONG 82 I Central Bank Digital Currencies: Experience in countries in the world and some implications for Vietnam PHD STUDENT DO THI MONG THUONG - PHD STUDENT VAN CAP HUY - ASSOC.PROF.PHD. DAO LE KIEU OANH 90 I Climate change risk management - International experience and lessons for Vietnam commercial banks PHD. VU THI KIM OANH LEGAL - BANKING BUSINESS CONSULTING 96 I Regulatory sandbox mechanism in the banking sector officially launched H.Q IN THIS ISSUE ĐƠN VỊ TẶNG TẠP CHÍ THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH TIỀN TỆ CHO SINH VIÊN HỌC VIỆN NGÂN HÀNG 28 SỐ 5 (644) NĂM 2025 DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ Ứng dụng AI trong marketing ngân hàng tại Việt Nam: Góc nhìn quản trị và truyền thông cá nhân hóa l NGÀY NHẬN BÀI: 25/4/2025 l NGÀY BIÊN TẬP: 5/5/2025 l NGÀY DUYỆT ĐĂNG: 8/5/2025 ẢNH: ĐỨC TRUNG PHẠM THUỶ TÚ i i TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH SỐ 5 (644) NĂM 2025 29 DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ Tóm tắt: Bài viết khám phá cách các nhà quản trị ngân hàng tại Việt Nam nhận thức, triển khai và khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động marketing, đặc biệt trong bối cảnh truyền thông cá nhân hóa đang trở thành năng lực cạnh tranh cốt lõi. Dưới góc tiếp cận hiện tượng học, bài viết sử dụng khảo sát bán cấu trúc với 20 nhà quản trị cấp cao tại các ngân hàng thương mại, phân tích bằng mã hóa chủ đề kết hợp định hướng lý thuyết từ 3 khung nền tảng: Truyền thông tích hợp (IMC), tiếp thu công nghệ (TAM/UTAUT), năng lực số. Kết quả cho thấy 5 phát hiện chính: (1) AI được xem là yếu tố chiến lược tái định hình toàn bộ hoạt động marketing; (2) tồn tại rào cản trong tích hợp AI vào hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hiện hữu; (3) AI nâng cao khả năng cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng đa kênh; (4) mức độ trưởng thành số phân hóa rõ nét giữa các ngân hàng; (5) văn hóa tổ chức cùng năng lực dữ liệu đóng vai trò nền tảng cho thành công chuyển đổi số. Bài viết góp phần làm rõ đặc thù thị trường Việt Nam, mở rộng lý thuyết tiếp thu công nghệ và truyền thông cá nhân hóa trong bối cảnh ngân hàng số, đồng thời đề xuất khung chính sách 3 tầng nhằm thúc đẩy ứng dụng AI trong chiến lược marketing ngành tài chính - ngân hàng. Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo (AI), marketing ngân hàng số, truyền thông cá nhân hóa, năng lực số, hệ thống CRM, chiến lược chuyển đổi số AI ADOPTION IN BANK MARKETING IN VIETNAM: MANAGEMENT PERSPECTIVE AND PERSONALIZED COMMUNICATION Abstract: The article explores how bank managers in Vietnam perceive, deploy and exploit artificial intelligence (AI) in marketing activities, especially in the context personalized communication is becoming a core competitive capability. Under the approach of a phenomenological perspective, the article uses a semi-structured survey with 20 senior managers of commercial banks, analyzed by thematic coding combined with theoretical orientation from 3 foundational frameworks: Integrated Marketing Communications (IMC), Technology Adoption (TAM/UTAUT), and Digital Capability. The results reveal 5 key findings: (1) AI is seen as a strategic enabler that reshapes the entire marketing landscape; (2) there are barriers in integrating AI into existing customer relationship management (CRM) systems; (3) AI enhances the capacity of personalization and omnichannel customer experience; (4) digital maturity levels vary widely across banks; (5) organizational culture and data capabilities play a fundamental role in digital transformation success. The article aims to clarify the characteristics of Vietnam market, expanding the theory of technology adoption and personalized communication in the context of digital banking, and proposing a 3-tier policy framework to promote the application of AI in marketing strategies in the finance - banking sector. Keywords: Artificial Intelligence (AI), digital bank marketing, personalized communication, digital capabilities, CRM system, digital transformation strategy 1. GIỚI THIỆU Trong bối cảnh chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, ngành Ngân hàng đang đối mặt với áp lực ngày càng lớn trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tái định hình cách thức tiếp cận thị trường. Người tiêu dùng hiện đại không chỉ kỳ vọng được phục vụ nhanh chóng và chính xác, mà còn mong muốn được thấu hiểu sâu sắc qua từng điểm chạm số – từ email tự động, nội dung hiển thị trên ứng dụng di động, đến khuyến nghị sản phẩm phù hợp với hành vi và nhu cầu cá nhân (Boufounou và cộng sự, 2022; Mushtaq và cộng sự, 2022). Trong bối cảnh đó,truyền thông cá nhân hóakhông còn là một xu hướng marketing mà đã trở thànhmột năng lực cạnh tranh cốt lõicủa các ngân hàng số (Gaudio và cộng sự, 2020). Sự bùng nổ củatrí tuệ nhân tạo (AI), cùng với các công nghệ nền tảng như học máy, phân tích dữ liệu lớn (big data) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đang mở ra những khả năng chưa từng có cho ngành Ngân hàng trong việc triển khai chiến lược marketing thông minh. AI giúp ngân hàng không chỉ tối ưu hóa quy trình vận hành mà còncá nhân hóa thông điệp marketing theo thời gian thực, từ đó gia tăng mức độ tương tác, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng (Khan và cộng sự, 2023; Pham, 2023). Hơn nữa, nghiên cứu gần đây tại thị trường đang phát triển cho thấy,AI đóng vai trò như chất xúc tác cho chiến lược marketing linh hoạt, đặc biệt khi kết hợp cùng năng lực công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) (Fuseini, 2025). Tuy nhiên, khả năng ứng dụng AI trong lĩnh vực marketing ngân hàng không chỉ phụ thuộc vào công nghệ, mà còn chịu ảnh hưởng sâu sắc từnhận thức quản trị, năng lực tổ chức, định hướng chiến lược truyền thôngcủa từng ngân hàng (Annor và 30 SỐ 5 (644) NĂM 2025 DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ cộng sự, 2024; Dutta và Saha, 2021). Chính sự khác biệt về tư duy và mức độ chấp nhận đổi mới giữa các ngân hàng là yếu tố quyết định hiệu quả của các chiến lược truyền thông ứng dụng AI. Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu quốc tế phân tích vai trò của AI và ICT trong marketing dịch vụ,tại Việt Nam – một thị trường đang chuyển mình mạnh mẽ trong lĩnh vực ngân hàng số, vẫn còn thiếu vắng các nghiên cứu định tính sâu, tập trung vàogóc nhìn của nhà quản trị ngân hàng về ứng dụng AI trong truyền thông cá nhân hóa (Nguyen và Le, 2025; Phạm, 2025). Khoảng trống này đặc biệt đáng chú ý khi Việt Nam đang bước vào giai đoạn đẩy mạnh chuyển đổi số toàn diện trong hệ thống ngân hàng, với nhiều ngân hàng đầu tư mạnh vào công nghệ, nhưng kết quả marketing vẫn còn phân hóa rõ rệt. Xuất phát từ thực tiễn đó, nghiên cứu này hướng đến 3 mục tiêu chính: (i) Khám phánhận thức, kỳ vọng và trải nghiệm thực tiễn của nhà quản trịngân hàng Việt Nam trong quá trình ứng dụng AI và công nghệ thông tin vào hoạt động marketing; (ii) Phân tích vai trò và giá trị củatruyền thông cá nhân hóatrong chiến lược tiếp thị ngân hàng số; (iii) Đề xuấtkhung chiến lược triển khai ứng dụng AI trong marketing ngân hàng phù hợp với điều kiện thực tế tại Việt Nam. Bài viết kỳ vọng sẽ cung cấp nhữnghàm ý học thuật và thực tiễn quan trọng trong việc định hình tư duy chiến lược marketing ngân hàng thời đại AI, đồng thời đóng góp vào việc xây dựng nền tảng lý thuyết về marketing số trong môi trường tài chính đang biến đổi nhanh chóng. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ số trong hoạt động marketing ngân hàng hiện đại không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà còn là một sự chuyển dịch căn bản trong tư duy truyền thông và chiến lược tương tác với khách hàng. Để phân tích hiện tượng này một cách toàn diện và có chiều sâu, nghiên cứu kế thừa và tích hợp 3 nền tảng lý thuyết quan trọng: (i) Lý thuyết Truyền thông tích hợp (IMC) với trọng tâm vào cá nhân hóa; (ii) Lý thuyết Tiếp thu công nghệ (TAM/UTAUT) trong bối cảnh AI; (iii) Khung năng lực số (Digital Capability Framework) trong marketing ngân hàng. 2.1. Lý thuyết Truyền thông tích hợp và cá nhân hóa thông điệp (IMC) Lý thuyết Truyền thông marketing tích hợp (Integrated Marketing Communications – IMC) nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phối hợp các công cụ truyền thông một cách nhất quán và có định hướng chiến lược nhằm tối ưu hóa tác động đến khách hàng mục tiêu (Kliatchko, 2008). Trong bối cảnh ngân hàng số, IMC không chỉ đề cập đến đa kênh, mà còn mở rộng sang cá nhân hóa nội dung, dựa trên hành vi, nhu cầu và kỳ vọng cụ thể của từng khách hàng (Bruhn và Schnebelen, 2017). Với sự hỗ trợ của AI và dữ liệu lớn (big data), thông điệp truyền thông ngày nay có thể được “thiết kế riêng” theo thời gian thực, giúp tăng đáng kể mức độ tương tác và mức độ hài lòng của khách hàng (Gaudio và cộng sự, 2020). Điều này mở ra một hướng tiếp cận mới cho ngân hàng: từ truyền thông đại chúng sang truyền thông cá nhân hóa theo hành vi - được xem là một trong những nhân tố then chốt tạo nên lợi thế cạnh tranh trong thời đại ngân hàng số. 2.2. Lý thuyết Chấp nhận công nghệ trong bối cảnh AI (TAM/ UTAUT) Lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM) và mô hình hợp nhất UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) cung cấp khung lý thuyết vững chắc để lý giải cách người dùng – bao gồm cả tổ chức và cá nhân – tiếp cận và chấp nhận các công nghệ mới như AI (Davis, 1989; Venkatesh và cộng sự, 2003). Trong lĩnh vực ngân hàng, sự chấp nhận AI trong marketing phụ thuộc vào nhiều yếu tố: từ nhận thức về tính hữu ích (perceived usefulness), độ dễ sử dụng (ease of use), cho đến ảnh hưởng xã hội và điều kiện tổ chức sẵn có (Annor và cộng sự, 2024). Đặc biệt, AI đóng vai trò như chất xúc tác cho chiến lược marketing linh hoạt, đặc biệt khi kết hợp cùng năng lực công nghệ thông tin và truyền thông (ICT) ẢNH: ĐỨC TRUNG SỐ 5 (644) NĂM 2025 31 DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ ở cấp độ quản trị, tư duy chiến lược và mức độ sẵn sàng đổi mới (innovation readiness) có thể là yếu tố quyết định việc AI có được triển khai hiệu quả hay không trong truyền thông ngân hàng. Tích hợp TAM/UTAUT trong nghiên cứu này giúp làm rõ các động lực thúc đẩy hoặc cản trở quá trình ứng dụng AI vào chiến lược marketing, không chỉ từ góc nhìn người tiêu dùng mà quan trọng hơn – từ góc nhìn nhà quản trị ngân hàng. 2.3. Khung năng lực số trong marketing ngân hàng (Digital Capability Framework) Khả năng triển khai hiệu quả chiến lược marketing ứng dụng AI không thể tách rời khỏi năng lực số (digital capabilities) của tổ chức. Theo khung lý thuyết của Teece (2018) và Wade & Hulland (2004), năng lực số bao gồm 3 thành phần chính: (i) Hạ tầng công nghệ; (ii) Năng lực phân tích dữ liệu; (iii) Văn hóa đổi mới và khả năng thích ứng. Trong bối cảnh ngân hàng Việt Nam, các nghiên cứu gần đây cho thấy sự chênh lệch đáng kể về mức độ sẵn sàng số giữa các ngân hàng – từ những tổ chức tiên phong với hệ sinh thái số hoàn chỉnh, đến những đơn vị mới bắt đầu số hóa một phần quy trình marketing (Pham, 2023; Nguyen và Le, 2025). Do đó, việc phân tích và đối chiếu năng lực số với chiến lược truyền thông cá nhân hóa sẽ giúp làm sáng tỏmối quan hệ giữa hạ tầng – con người – chiến lược trong hành trình triển khai AI vào thực tiễn. Tổng hợp 3 nền tảng lý thuyết trên cho phép nghiên cứu tiếp cận hiện tượng một cách đa chiều, vừa ở cấp độ công nghệ, vừa ở cấp độ hành vi quản trị và năng lực tổ chức – từ đó tạo cơ sở lý luận vững chắc để xây dựng mô hình khái niệm và khung phân tích trong các phần tiếp theo. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Để đạt được mục tiêu khám phá toàn diện về nhận thức và chiến lược truyền thông cá nhân hóa ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, tiếp cận theo hướnghiện tượng học. Cách tiếp cận này phù hợp nhằm hiểu sâu sắc kinh nghiệm cá nhân, tư duy chiến lược và bối cảnh tổ chức từ góc nhìn của nhà quản trị ngân hàng – những người trực tiếp ra quyết định triển khai AI trong hoạt động marketing (Creswell và Poth, 2018; Moustakas, 1994). 3.1. Thiết kế nghiên cứu Phương pháp thu thập dữ liệu chủ yếu làkhảo sát sâu bán cấu trúcvới 20 nhà quản trị cấp cao, phụ trách khối marketing hoặc chuyển đổi số tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Các đối tượng được lựa chọn bằng kỹ thuật lấy mẫu có chủ đích (purposive sampling) kết hợp lấy mẫu “snowball”, nhằm tiếp cận các chuyên gia có trải nghiệm thực tiễn với ứng dụng AI trong truyền thông ngân hàng (Etikan và cộng sự, 2016). Câu hỏi khảo sát được xây dựng dựa trên 3 trụ cột lý thuyết: IMC, TAM/UTAUT và khung năng lực số. Nội dung khảo sát xoay quanh 4 nhóm chủ đề: (i) Mức độ hiểu biết và kỳ vọng về AI trong marketing; (ii) Trải nghiệm thực tế trong triển khai cá nhân hóa truyền thông; (iii) Yếu tố ảnh hưởng đến quyết định áp dụng; (iv) Định hướng chiến lược trong tương lai. Trong đó, mức độ trưởng thành số của các ngân hàng trong Bảng 1 được đánh giá dựa trên 3 tiêu chí chính: (i) mức độ số hóa quy trình marketing và CRM; (ii) năng lực hạ tầng công nghệ và phân tích dữ liệu; (iii) mức độ tích hợp các công cụ AI trong chiến lược truyền thông. Dữ liệu được thu thập qua khảo sát chuyên sâu và đối chiếu với các tài liệu nội bộ (nếu có), sau đó được phân loại thành 3 nhóm:Cao(đã triển khai toàn diện AI và có hệ sinh thái số đồng bộ),Trung bình (đang trong giai đoạn chuyển đổi, triển khai từng phần), Thấp(mới bắt đầu ứng dụng AI ở quy mô thử nghiệm hoặc hạn chế công nghệ). 3.2. Phân tích dữ liệu Toàn bộ khảo sát thực hiện thông qua hình thức gửi phiếu đánh giá online để phục vụ cho phân tích nội dung. Dữ liệu được xử lý theo phương phápmã hóa theo chủ đề (thematic coding)vàphân tích nội dung hướng dẫn bởi lý thuyết (theory-driven content analysis) (Braun và Clarke, 2006). Quá trình mã hóa được thực hiện thủ công kết hợp với phần mềm NVivo 12 nhằm đảm bảo tính hệ thống và minh bạch trong xử lý dữ liệu. Nhằm tăng độ tin cậy và độ xác thực của nghiên cứu, nhóm tác giả tiến hànhkiểm tra chéo liên mã hóa (inter-coder reliability)giữa các nhà nghiên cứu độc lập, đồng thời gửi lại một số phát hiện sơ bộ cho người tham gia để xác nhận tính chính Nguồn: Đề xuất và tổng hợp bởi tác giả BẢNG 1. MÔ TẢ MẪU NGHIÊN CỨU 32 SỐ 5 (644) NĂM 2025 DIỄN ĐÀN NGHIÊN CỨU VỀ TÀI CHÍNH TIỀN TỆ xác (member checking) (Lincoln & Guba, 1985). Nghiên cứu tuân thủ 4 tiêu chí đánh giá chất lượng trong nghiên cứu định tính gồm: tính tin cậy (credibility), khả năng chuyển giao (transferability), độ phụ thuộc (dependability) và tính xác thực (confirmability) (Guba và Lincoln, 1994). Tất cả dữ liệu được ẩn danh hoàn toàn và chỉ được sử dụng cho mục đích học thuật. 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Phân tích dữ liệu khảo sát theo phương pháp mã hóa chủ đề đã làm nổi bật 5 chủ đề trung tâm phản ánh chân thực cách mà các ngân hàng tại Việt Nam đang tiếp cận và vận hành chiến lược marketing số dưới sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI). Những chủ đề này không tồn tại rời rạc mà gắn kết chặt chẽ với nhau, phản ánh quá trình chuyển đổi kép: từ tiếp thị truyền thống sang tiếp thị dựa trên dữ liệu và từ truyền thông đại trà sang truyền thông cá nhân hóa theo thời gian thực. 4.1. Nhận thức về giá trị chiến lược của AI trong marketing ngân hàng Phần lớn các nhà quản trị đều có nhận thức rõ ràng rằng, AI không chỉ là một công cụ công nghệ, mà là một yếu tố chiến lược định hình lại toàn bộ triết lý và quy trình marketing. AI giúp ngân hàng thấu hiểu khách hàng ở mức độ sâu hơn thông qua phân tích dữ liệu hành vi, tự động hóa ra quyết định và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực marketing. Các thuật toán học máy không chỉ dự đoán nhu cầu mà còn hỗ trợ tạo lập thông điệp phù hợp, đúng thời điểm và đúng đối tượng – điều mà các phương pháp truyền thống không thể đạt được. Nhận thức này phù hợp với các nghiên cứu quốc tế nhấn mạnh rằng, AI đang chuyển vai trò marketing từ bị động sang chủ động, từ trực giác sang phân tích dữ liệu (Chatterjee và cộng sự, 2020; Wamba-Taguimdje và cộng sự, 2020; Huang và Rust, 2021). 4.2. Thách thức trong tích hợp AI vào hệ thống CRM hiện hữu Tuy nhiên, hành trình ứng dụng AI không hề bằng phẳng. Một số ngân hàng đối mặt với hệ thống CRM cũ kỹ, phân mảnh, thiếu tích hợp, và dữ liệu khách hàng không đầy đủ hoặc không chuẩn hóa. Sự bất cập về hạ tầng công nghệ, đặc biệt là khả năng kết nối dữ liệu xuyên suốt các phòng ban, gây cản trở đáng kể cho việc khai thác sức mạnh AI. Hơn nữa, sự ngần ngại thay đổi từ đội ngũ nhân sự và thiếu hiểu biết về công nghệ cũng là những rào cản quan trọng. Những khó khăn này cho thấy việc tích hợp AI đòi hỏi không chỉ đổi mới về mặt kỹ thuật mà còn là chuyển đổi văn hóa tổ chức và năng lực vận hành (Davenport và Ronanki, 2018; Annor và cộng sự, 2024). 4.3. AI như đòn bẩy cá nhân hóa truyền thông và nâng cao trải nghiệm khách hàng Tại các ngân hàng đã triển khai AI vào marketing, một trong những kết quả rõ rệt nhất là khả năng cá nhân hóa sâu sắc trong truyền thông khách hàng. AI cho phép phân khúc vi mô (micro-segmentation) đề xuất nội dung, sản phẩm và kênh tương tác phù hợp theo thời gian thực. Các nhà quản trị cho biết, nhờ cá nhân hóa mà tỷ lệ tương tác (click-through rate), tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) và mức độ hài lòng của khách hàng đã tăng đáng kể. Đây là minh chứng sinh động cho lập luận rằng AI không chỉ là một công cụ vận hành, mà là chìa khóa kiến tạo trải nghiệm khách hàng xuất sắc (Kumar và cộng sự, 2019; Liew và cộng sự, 2021; Gaudio và cộng sự, 2020). 4.4. Sự phân tầng chiến lược theo quy mô và mức độ trưởng thành số của ngân hàng Một trong những phát hiện nổi bật là sự khác biệt rõ rệt trong cách tiếp cận AI giữa các ngân hàng. Các ngân hàng lớn – vốn có năng lực công nghệ mạnh và đội ngũ dữ liệu chuyên sâu – thường xây dựng chiến lược dài hạn, đầu tư toàn diện vào nền tảng dữ liệu và hệ sinh thái AI. Trong khi đó, các ngân hàng vừa và nhỏ thường tiếp cận theo hướng thận trọng, thử nghiệm từng phần và tập trung vào các ứng dụng dễ đo lường như chatbot, email marketing hay quảng cáo tự động. Sự phân tầng này phản ánh rõ quá trình tiến hóa công nghệ – từ tiếp cận chiến thuật sang AI không chỉ là một công cụ công nghệ, mà là một yếu tố chiến lược định hình lại toàn bộ triết lý và quy trình marketing ẢNH: ĐỨC TRUNG