Ngân hàng số và bài toán mở rộng quy mô: vì sao càng lớn càng dễ sai?

Trong giai đoạn đầu phát triển, ngân hàng số thường được hưởng lợi từ quy mô nhỏ. Quy trình gọn nhẹ, đội ngũ tinh gọn và tốc độ ra quyết định nhanh giúp các sản phẩm mới được đưa ra thị trường trong thời gian ngắn. Khách hàng tăng nhanh, chi phí vận hành trên mỗi người dùng thấp và mọi thứ dường như vận hành trơn tru. Tuy nhiên, chính những lợi thế này lại có thể trở thành “bẫy” khi ngân hàng bước sang giai đoạn mở rộng quy mô.

Khi số lượng khách hàng tăng từ vài trăm nghìn lên hàng triệu, cấu trúc vận hành bắt đầu thay đổi. Khối lượng giao dịch tăng theo cấp số nhân, dữ liệu trở nên phức tạp hơn, trong khi rủi ro cũng gia tăng cả về tần suất lẫn mức độ. Những quy trình từng hiệu quả ở quy mô nhỏ có thể nhanh chóng bộc lộ điểm yếu, đặc biệt nếu không được chuẩn hóa và tự động hóa kịp thời.

Một trong những sai lầm phổ biến của ngân hàng số là đánh đồng tăng trưởng người dùng với tăng trưởng bền vững. Việc mở rộng nhanh tệp khách hàng có thể tạo ra những con số ấn tượng trong ngắn hạn, nhưng nếu năng lực kiểm soát rủi ro và vận hành không theo kịp, chi phí tiềm ẩn sẽ tích tụ theo thời gian. Đến một thời điểm nhất định, những chi phí này bộc lộ dưới dạng nợ xấu, sự cố hệ thống hoặc suy giảm trải nghiệm khách hàng.

Ở quy mô lớn, mỗi sai sót nhỏ đều có thể khuếch đại. Một lỗi kỹ thuật trong hệ thống có thể ảnh hưởng tới hàng trăm nghìn người dùng cùng lúc. Một quyết định tín dụng thiếu chính xác, nếu được lặp lại trên diện rộng, có thể tạo ra rủi ro danh mục nghiêm trọng. Đây là lý do vì sao nhiều ngân hàng số trên thế giới dù tăng trưởng rất nhanh nhưng vẫn chưa thể đạt điểm hòa vốn, thậm chí phải thu hẹp hoạt động.

Bài toán mở rộng quy mô trong ngân hàng số không chỉ là câu chuyện của công nghệ, mà là sự kết hợp giữa công nghệ, dữ liệu và kỷ luật vận hành. Khi quy mô tăng, ngân hàng không thể phụ thuộc vào con người để kiểm soát mọi thứ. Các quyết định phải được chuẩn hóa, dựa trên dữ liệu và được hỗ trợ bởi hệ thống tự động. Nếu không, chi phí nhân sự sẽ tăng nhanh hơn doanh thu, làm xói mòn lợi thế chi phí thấp vốn là điểm mạnh của ngân hàng số.

Trong bối cảnh đó, nhiều ngân hàng số bắt đầu nhận ra rằng tăng trưởng chậm hơn nhưng chắc chắn có thể là lựa chọn hợp lý hơn so với việc mở rộng bằng mọi giá. Điều này đòi hỏi sự thay đổi trong tư duy quản trị, từ ưu tiên số lượng sang ưu tiên chất lượng, từ tốc độ sang hiệu quả.

Trường hợp của Cake by VPBank cho thấy một cách tiếp cận đáng chú ý với bài toán này. Thay vì chỉ tập trung mở rộng người dùng, ngân hàng số này dành nhiều nguồn lực để củng cố nền tảng vận hành trước khi bước vào giai đoạn tăng tốc. Việc làm chủ core banking và core thẻ giúp Cake kiểm soát tốt hơn khả năng mở rộng của hệ thống, giảm phụ thuộc vào các nền tảng bên ngoài vốn khó tùy chỉnh khi quy mô lớn.

Một yếu tố quan trọng khác trong quá trình mở rộng là quản trị rủi ro dựa trên dữ liệu. Khi quy mô còn nhỏ, nhiều quyết định có thể dựa trên kinh nghiệm và phán đoán. Nhưng ở quy mô lớn, cách tiếp cận này không còn phù hợp. Ngân hàng số buộc phải dựa vào các mô hình phân tích và AI để đảm bảo tính nhất quán và kỷ luật trong toàn bộ hệ thống.

Tại Cake, AI không chỉ được sử dụng để tăng tốc phê duyệt hay cải thiện trải nghiệm, mà còn đóng vai trò như một “lớp kiểm soát” khi quy mô mở rộng. Các mô hình AI giúp ngân hàng theo dõi hành vi khách hàng, phát hiện dấu hiệu bất thường và điều chỉnh chính sách theo thời gian thực. Cách tiếp cận này giúp giảm thiểu rủi ro lan rộng khi số lượng giao dịch tăng mạnh.

Mở rộng quy mô cũng đặt ra thách thức lớn về trải nghiệm khách hàng. Khi số lượng người dùng tăng nhanh, nếu hệ thống chăm sóc khách hàng không được nâng cấp tương ứng, thời gian phản hồi sẽ kéo dài và mức độ hài lòng suy giảm. Trong môi trường ngân hàng số, nơi khách hàng dễ dàng chuyển đổi sang ứng dụng khác, trải nghiệm kém có thể dẫn đến tỷ lệ rời bỏ cao.

Để giải quyết bài toán này, nhiều ngân hàng số đang tận dụng AI như một “đòn bẩy” mở rộng. Tự động hóa các tương tác cơ bản giúp ngân hàng phục vụ lượng lớn khách hàng mà không cần tăng tương ứng số lượng nhân sự. Tuy nhiên, AI chỉ thực sự hiệu quả khi được tích hợp sâu vào hệ thống dữ liệu và quy trình, thay vì hoạt động rời rạc.

Một thách thức khác khi mở rộng quy mô là đảm bảo tuân thủ và bảo mật. Quy mô càng lớn, ngân hàng càng trở thành mục tiêu hấp dẫn đối với các cuộc tấn công mạng. Bất kỳ lỗ hổng nào trong hệ thống cũng có thể bị khai thác, gây ra thiệt hại không chỉ về tài chính mà còn về uy tín. Do đó, việc đầu tư cho an toàn thông tin và tuân thủ không thể đi sau tốc độ tăng trưởng, mà phải song hành ngay từ đầu.

Ở góc độ chiến lược, mở rộng quy mô bền vững đòi hỏi ngân hàng số phải xác định rõ giới hạn của mình. Không phải phân khúc khách hàng nào cũng phù hợp, không phải sản phẩm nào cũng nên triển khai cùng lúc. Việc lựa chọn trọng tâm giúp ngân hàng tập trung nguồn lực, giảm áp lực vận hành và hạn chế rủi ro phát sinh.

Trong giai đoạn thị trường ngân hàng số Việt Nam bước vào quá trình sàng lọc, bài toán mở rộng quy mô đang trở thành phép thử quan trọng nhất. Những ngân hàng chỉ dựa vào tăng trưởng người dùng sẽ sớm đối mặt với giới hạn. Ngược lại, những tổ chức đầu tư bài bản cho nền tảng, dữ liệu và kỷ luật vận hành sẽ có lợi thế khi bước vào giai đoạn tăng tốc tiếp theo.

Cuối cùng, mở rộng quy mô không phải là đích đến, mà là một hành trình liên tục điều chỉnh. Với ngân hàng số, thách thức không nằm ở việc “lớn nhanh”, mà ở việc “lớn đúng cách”. Khi hệ thống đủ vững, mỗi bước mở rộng sẽ củng cố thêm nền tảng, thay vì làm gia tăng rủi ro. Và đó chính là khác biệt giữa tăng trưởng nhất thời và tăng trưởng bền vững trong lĩnh vực tài chính số.

Thiên Kim