Trong hai ngày 18 – 19/10/2025, chương trình tập huấn “Ứng dụng AI và Tự động hóa dành cho cán bộ các Quỹ tín dụng nhân dân” do Học viện Ngân hàng – Phân viện Phú Yên tổ chức đã diễn ra thành công tốt đẹp, với sự tham gia của lãnh đạo và cán bộ đến từ các Quỹ tín dụng nhân dân khu vực Vĩnh Long, Đồng Tháp, An Giang, Cần Thơ và Cà Mau. Chương trình được chuyên gia Nguyễn Văn Hạnh – Giám đốc AI và Năng lực số toàn cầu, The Dariu Foundation trực tiếp hướng dẫn, mang đến cho học viên nhiều kiến thức thiết thực về chuyển đổi số trong hoạt động tài chính – ngân hàng.

Phân tích dữ liệu khách hàng và hành vi tài chính bằng AI

Ở chủ đề đầu tiên, học viên được hướng dẫn cách sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu giao dịch của khách hàng, từ đó xây dựng hồ sơ tài chính trực quan và chính xác. Công cụ AI giúp dự báo nhu cầu vay hoặc gửi tiết kiệm trong tương lai, đồng thời gợi ý các sản phẩm tài chính phù hợp. Đây là bước tiến quan trọng giúp các Quỹ tín dụng nhân dân (QTDND) nâng cao năng lực phục vụ khách hàng và tạo sự khác biệt trong cách tiếp cận thành viên.

Tự động hóa xét duyệt hồ sơ vay bằng ChatGPT và Google Apps Script

Chủ đề thứ hai tập trung vào việc ứng dụng AI và công cụ trực tuyến để thay thế các quy trình thủ công. Học viên thực hành tạo Google Form thu thập thông tin, tự động ghi nhận dữ liệu vào Google Sheets và viết Apps Script để phân loại hồ sơ theo hạn mức, thời hạn hoặc điểm tín dụng. Kết quả sơ bộ được gửi tự động đến cán bộ phụ trách qua email, giúp nâng cao tính minh bạch, giảm sai sót và tiết kiệm thời gian.

Chấm điểm tín dụng và dự báo rủi ro bằng AI

Học viên được làm quen với hệ thống chấm điểm tín dụng (credit scoring) – phương pháp đánh giá khách hàng dựa trên các tiêu chí như thu nhập, lịch sử tín dụng và khả năng trả nợ. AI giúp phân tích dữ liệu nhanh chóng, đưa ra kết quả chính xác, hỗ trợ cán bộ tín dụng ra quyết định khách quan và giảm thiểu rủi ro.

Tạo báo cáo và hỗ trợ kiểm toán nội bộ bằng AI

Một trong những thách thức của các QTDND là lập báo cáo định kỳ theo biểu mẫu của Ngân hàng Nhà nước. Với AI, quá trình này trở nên tự động, nhanh chóng và chính xác hơn. Học viên được hướng dẫn cách để công cụ tự tạo báo cáo từ dữ liệu sẵn có, phát hiện sai lệch và hỗ trợ kiểm soát nội bộ hiệu quả.

Tự động hóa quy trình nghiệp vụ bằng Make.com

Ở nội dung này, học viên được giới thiệu nền tảng Make.com, giúp xây dựng các kịch bản (scenario) để tự động hóa quy trình làm việc. Ví dụ: từ khâu tiếp nhận hồ sơ vay → lưu trữ → gửi thông báo đến người xử lý đều được thực hiện hoàn toàn tự động, giúp giảm thao tác, tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất.

Xây dựng chatbot nghiệp vụ xử lý yêu cầu khách hàng

Học viên được hướng dẫn tạo chatbot AI có khả năng trả lời câu hỏi, cung cấp thông tin về sản phẩm, lãi suất, thủ tục vay vốn, và tích hợp với Google Form hoặc website.
 Việc ứng dụng chatbot giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và giảm tải cho bộ phận nghiệp vụ.

Tự động hóa truyền thông và tiếp thị số

Chủ đề này giúp học viên tiếp cận các công cụ AI hỗ trợ sáng tạo nội dung truyền thông, như viết bài cho Facebook, Zalo hoặc email marketing, kết hợp với Make.com để tự động gửi thông tin đến nhóm khách hàng mục tiêu. Nhờ đó, hoạt động truyền thông trở nên chính xác, tiết kiệm và hiệu quả hơn.

Xây dựng hệ thống đào tạo và trợ lý nghiệp vụ nội bộ bằng AI

Học viên được hướng dẫn sử dụng NotebookLM và ChatGPT để tạo hệ thống lưu trữ, tra cứu và hỗ trợ nghiệp vụ nội bộ, giúp cán bộ dễ dàng tiếp cận biểu mẫu, quy trình hoặc hướng dẫn công việc. Đây là một bước tiến mới trong quản trị tri thức nội bộ, tăng cường hiệu quả đào tạo và hỗ trợ nhân sự.

Kết luận

Khóa tập huấn không chỉ mang lại kiến thức và kỹ năng ứng dụng AI, tự động hóa vào nghiệp vụ tín dụng, mà còn khẳng định vai trò đồng hành của Học viện Ngân hàng – Phân viện Phú Yên trong việc hỗ trợ các QTDND nâng cao năng lực chuyên môn, thích ứng với xu thế công nghệ. Với phương pháp đào tạo thực tiễn, mỗi chủ đề đều gắn với nhu cầu cụ thể của hệ thống QTDND, giúp học viên ứng dụng ngay vào công việc, qua đó góp phần thúc đẩy chuyển đổi số toàn diện và phát triển bền vững ngành tài chính – ngân hàng cộng đồng.