Phân bổ vốn trí tuệ gắn với ổn định tài chính của ngân hàng thương mại trong bối cảnh chuyển đổi số

Hoàng Xuân Lâm

Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Tân Định

Email: [email protected]

Nguyễn Việt Hồng Anh

Trường Đại học Tài chính - Marketing

Email: [email protected]

Tóm tắt

Bài viết phân tích yêu cầu phân bổ vốn trí tuệ gắn với ổn định tài chính của ngân hàng thương mại trong bối cảnh chuyển đổi số. Tổng hợp tài liệu, chính sách và thực tiễn cho thấy, đầu tư vào nhân lực, dữ liệu, quy trình và công nghệ có thể nâng cao năng suất, chất lượng quyết định và kiểm soát rủi ro, nhưng cũng làm phát sinh chi phí chuyển đổi và áp lực lợi nhuận nếu thiếu đồng bộ. Vì vậy, các ngân hàng cần chuyển trọng tâm từ quy mô đầu tư sang hiệu quả phân bổ và khả năng chuyển hóa nguồn lực vô hình thành lợi nhuận bền vững. Bài viết đề xuất 4 định hướng gồm: lựa chọn danh mục theo rủi ro; thiết lập cổng kiểm soát giá trị; đồng bộ vốn con người với vốn cấu trúc; giám sát cân bằng hiệu quả, rủi ro, ổn định tài chính.

Từ khóa: Ngân hàng thương mại, ổn định tài chính, quản trị rủi ro, vốn trí tuệ, Z-score

Abstract

This article analyzes the requirements for intellectual capital allocation in relation to the financial stability of commercial banks in the context of digital transformation. A review of the literature, policies, and practices shows that investments in human resources, data, processes, and technology can enhance productivity, decision-making quality, and risk control, but may also generate transformation costs and profitability pressures when implemented without sufficient integration. Therefore, banks should shift their focus from investment scale to allocation efficiency and the capacity to transform intangible resources into sustainable profitability. The article proposes four directions: risk-based portfolio selection; establishment of value-control gates; alignment of human capital with structural capital; and balanced monitoring of efficiency, risk, and financial stability.

Keywords: Commercial banks, financial stability, risk management, intellectual capital, Z-score

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong ngân hàng hiện đại, lợi thế cạnh tranh ngày càng phụ thuộc vào năng lực nhân sự, dữ liệu, quy trình, công nghệ, văn hóa kiểm soát và quan hệ khách hàng. Các nguồn lực vô hình này được khái quát bằng khái niệm vốn trí tuệ. Khác với tài sản vật chất, vốn trí tuệ chỉ tạo giá trị khi được tổ chức, chia sẻ và chuyển hóa thành quyết định kinh doanh tốt hơn. Điều này đặc biệt quan trọng đối với ngân hàng thương mại (NHTM), nơi chất lượng thẩm định, quản trị dữ liệu và kiểm soát rủi ro quyết định khả năng hoạt động an toàn.

Nguồn lực có giá trị, khó bắt chước và được tổ chức phù hợp có thể tạo lợi thế cạnh tranh bền vững (Barney, 1991). Tuy nhiên, đầu tư vốn trí tuệ không mặc nhiên tạo ổn định tài chính. Chi phí nhân sự chất lượng cao, triển khai hệ thống, chuẩn hóa dữ liệu và tái thiết kế quy trình thường phát sinh trước lợi ích. Nếu triển khai kéo dài hoặc tăng trưởng nhanh hơn năng lực kiểm soát, đầu tư vô hình có thể làm giảm lợi nhuận và tăng biến động trong ngắn hạn.

Trong ngân hàng số, nhân lực chuyên môn, dữ liệu, mô hình phân tích, quy trình kiểm soát và nền tảng công nghệ đều đòi hỏi nguồn lực đáng kể. Vấn đề là các khoản đầu tư này có tạo năng suất, lợi nhuận bền vững, giảm tổn thất và củng cố khả năng chống chịu hay không, trong khi ngân hàng vẫn phải bảo đảm vốn và thanh khoản. Từ những vấn đề này, bài viết đi vào tìm hiểu yêu cầu phân bổ vốn trí tuệ gắn với ổn định tài chính của NHTM trong bối cảnh chuyển đổi số, trên cơ sở tổng hợp tài liệu, chính sách và thực tiễn.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Vốn trí tuệ và cơ chế tác động đến ổn định ngân hàng

Pulic (2000) đề xuất Hệ số giá trị gia tăng trí tuệ (VAIC) để đánh giá hiệu quả tạo giá trị từ vốn con người, vốn cấu trúc và vốn sử dụng. VAIC dựa trên dữ liệu kế toán nên thuận lợi cho so sánh, nhưng chưa phản ánh đầy đủ chất lượng dữ liệu, năng lực số, vốn quan hệ và độ trễ của lợi ích đầu tư vô hình. Vì vậy, VAIC chỉ nên được xem là một tín hiệu quản trị, không phải thước đo duy nhất.

Tuy vậy, các kết quả nghiên cứu chưa thống nhất. Trong khi Ghosh và Maji (2014) cho thấy các cấu phần vốn trí tuệ ảnh hưởng khác nhau đến rủi ro ngân hàng; Onumah và Duho (2019) ghi nhận tác động tích cực tại Ghana thì Dalwai và cộng sự (2022) không tìm thấy tác động rõ ràng tại các thị trường châu Á mới nổi. Các nghiên cứu của Meles và cộng sự (2016), Nadeem và cộng sự (2017) cũng cho thấy hiệu quả vốn trí tuệ phụ thuộc bối cảnh và thước đo kết quả. Tại Việt Nam, Bùi Huy Trung và cộng sự (2023) nhận thấy vốn trí tuệ có thể giảm nợ xấu nhưng đồng thời làm giảm Z-score. Vì vậy, lợi ích tín dụng không nhất thiết chuyển ngay thành ổn định tổng thể.

Đầu tư vốn trí tuệ thường trải qua 3 giai đoạn. Ở giai đoạn hình thành, chi phí tăng nhưng năng suất chưa cải thiện. Trong giai đoạn hấp thụ, ngân hàng có thể phải vận hành song song hệ thống cũ và mới, điều chỉnh quy trình và xử lý sai lệch dữ liệu. Chỉ ở giai đoạn khai thác, năng lực mới được tích hợp vào quyết định và tạo lợi ích. Nếu dự án dừng sớm hoặc lợi ích không bù chi phí, tỷ suất sinh lời trên tổng tài sản (ROA) và Z-score có thể giảm. Tác động bất lợi trong ngắn hạn vì thế có thể phản ánh độ trễ và chất lượng thực thi.

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết sử dụng phân tích định tính, gồm tổng hợp nghiên cứu về vốn trí tuệ và ổn định ngân hàng; phân tích yêu cầu quản lý về số hóa, dữ liệu, an ninh mạng; và đối chiếu thực tiễn NHTM Việt Nam. Bằng chứng được tổ chức theo quan hệ giữa nguồn lực vô hình, chi phí chuyển đổi, hiệu quả, rủi ro và ổn định tài chính. Cách tiếp cận nhằm nhận diện vấn đề và đề xuất định hướng quản trị.

Khung phân tích gồm 4 mắt xích: đầu vào vốn trí tuệ; năng lực hấp thụ; kết quả trung gian như năng suất, chất lượng tín dụng, tổn thất tác nghiệp và chi phí; cuối cùng là ổn định tài chính qua lợi nhuận, vốn, chất lượng tài sản và thanh khoản. Điểm đứt gãy ở khâu hấp thụ giải thích vì sao tăng đầu tư chưa chắc nâng cao khả năng chống chịu.

THỰC TRẠNG PHÂN BỔ VỐN TRÍ TUỆ VÀ NHỮNG VẤN ĐỀ ĐẶT RA ĐỐI VỚI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI

Thực trạng chuyển đổi số và yêu cầu phân bổ vốn trí tuệ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Chuyển đổi số là vấn đề đang được các ngân hàng tại Việt Nam chú trọng triển khai. Tại các tổ chức tín dụng và chi nhánh ngân hàng nước ngoài, 80% hồ sơ được xử lý số, 55% nghiệp vụ số hóa hoàn toàn, 66% giao dịch khách hàng qua kênh số và 17 tổ chức tín dụng đã số hóa hoàn toàn khoản vay cá nhân, nhỏ lẻ (Tạp chí Ngân hàng, 2024). Năm 2026, thanh toán không dùng tiền mặt tiếp tục tăng (Anh Minh, 2026a; 2026b).

Sự dịch chuyển này đòi hỏi NHTM phát triển năng lực dữ liệu, quản trị mô hình, an ninh mạng và phối hợp đối tác; đồng thời chuẩn hóa dữ liệu, quy trình, tri thức. Tuy vậy, chi phí công nghệ còn lớn; nhân lực chất lượng cao về kiến trúc giải pháp, dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) và điện toán đám mây còn thiếu, khó giữ chân (Thanh Phương, 2025). Công nghệ chỉ tạo giá trị khi vốn con người và vốn cấu trúc đồng bộ.

Chuyển đổi số vừa nâng hiệu quả, vừa tăng rủi ro mạng, dữ liệu và phụ thuộc bên thứ ba. IMF (2024) cảnh báo sự cố mạng có thể gây tổn thất, gián đoạn và ảnh hưởng ổn định tài chính; cùng phụ thuộc nhà cung cấp còn tạo rủi ro tập trung. BIS (2024) bổ sung rủi ro AI về sai lệch dữ liệu, khả năng giải thích và nhà cung cấp. Vì vậy, cần đánh giá tốc độ chuyển đổi số cùng lợi nhuận và khả năng chống chịu.

Những vấn đề đặt ra với các ngân hàng thương mại

Áp lực phân bổ vốn trí tuệ trong quá trình chuyển đổi số

Chuyển đổi số làm thay đổi cơ cấu chi phí và hồ sơ rủi ro của NHTM. Chi phí cho chuyên gia dữ liệu, an ninh mạng, đào tạo lại nhân viên, nền tảng lõi và tuân thủ phát sinh trước lợi ích. Theo BCBS (2024), ngân hàng còn có thể phải vận hành song song hệ thống cũ và mới, xử lý dữ liệu không đồng nhất và duy trì nhiều lớp kiểm soát. Nếu chỉ đánh giá bằng số dự án, tỷ lệ giao dịch số hoặc giờ đào tạo, ngân hàng dễ bỏ qua tác động đến chi phí, biến động lợi nhuận và nhu cầu vốn.

Nghịch lý chi phí chuyển đổi xuất phát từ 4 cơ chế: lợi ích chậm hơn chi phí; đào tạo không đồng bộ với dữ liệu và quy trình; tăng trưởng số vượt năng lực bảo mật, quản trị mô hình; và khó lượng hóa tổn thất hoặc sai sót đã được ngăn ngừa (EBA, 2024; BCBS, 2024; NIST, 2023 và Thanh Phương, 2025).

Áp lực này cấp thiết khi dữ liệu trở thành tài sản chiến lược, còn AI và kết nối hệ sinh thái làm tăng phụ thuộc công nghệ, bên thứ ba. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS, 2024) cảnh báo AI trong tài chính đặt ra thách thức về an ninh mạng, khả năng chống chịu hoạt động và ổn định tài chính. Tại Việt Nam, thực tiễn quản lý cũng nhấn mạnh đổi mới phải đi cùng an toàn và niềm tin (Anh Minh, 2026a; 2026b). Do đó, vốn trí tuệ phải gắn với kế hoạch vốn, khẩu vị rủi ro và sức chịu đựng tài chính.

Xây dựng khung quản trị vốn trí tuệ theo rủi ro

Trụ cột thứ nhất: quản trị danh mục đầu tư theo rủi ro và thời gian hoàn vốn (BCBS, 2024). Sáng kiến cần được phân loại theo mục tiêu duy trì vận hành, tuân thủ, giảm rủi ro, nâng hiệu quả hoặc tạo tăng trưởng; đồng thời xác định chi phí toàn vòng đời, độ trễ lợi ích và rủi ro nhà cung cấp. Dự án nền tảng như dữ liệu, quản trị mô hình và an ninh mạng không chỉ được đánh giá bằng doanh thu mà còn bằng mức giảm tổn thất, thời gian gián đoạn và sai sót.

Trụ cột thứ hai: thiết lập cổng kiểm soát giá trị. Dự án nên lần lượt chứng minh nhu cầu, thử nghiệm có kiểm soát, xác nhận mức sử dụng, đo tác động rồi mới mở rộng. Hội đồng đầu tư cần xem xét đồng thời chỉ tiêu tài chính và rủi ro. Ví dụ, hệ thống chấm điểm tín dụng phải được đánh giá qua sai lệch mô hình, tỷ lệ ghi đè quyết định, nợ xấu theo lứa giải ngân và chất lượng cảnh báo sớm. Cơ chế này cho phép dừng hoặc thiết kế lại dự án trước khi chi phí lan rộng (NIST, 2023).

Trụ cột thứ ba: đồng bộ vốn con người với vốn cấu trúc. Đào tạo chỉ tạo giá trị khi nhân viên có dữ liệu, công cụ, quyền quyết định và cơ chế khuyến khích phù hợp; hệ thống hiện đại cũng không hiệu quả nếu quy trình vẫn thủ công. NHTM cần xây dựng bản đồ năng lực cho vị trí trọng yếu, gắn đào tạo với chuẩn đầu ra, thiết lập kho tri thức và quy định rõ chủ sở hữu dữ liệu, mô hình, quy trình. Chỉ tiêu số giờ đào tạo nên được thay bằng mức áp dụng, giảm lỗi và cải thiện quyết định (Thanh Phương, 2025).

Trụ cột thứ tư: giám sát bằng bộ chỉ tiêu cân bằng. Theo Kaplan và Norton (1992), nhóm hiệu quả gồm VAIC, chi phí trên thu nhập, năng suất và lợi ích thực hiện; nhóm rủi ro gồm nợ xấu, tổn thất tác nghiệp, sự cố công nghệ và sai lệch mô hình; nhóm ổn định gồm Z-score, vốn, thanh khoản và biến động ROA; nhóm năng lực tương lai gồm mức sử dụng nền tảng, chất lượng dữ liệu và phụ thuộc nhân sự chủ chốt. Báo cáo cần thể hiện xu hướng, ngưỡng cảnh báo và trách nhiệm giải trình, tránh gộp tất cả thành một điểm duy nhất.

Điều kiện thực thi tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Trách nhiệm phân bổ cần đặt ở hội đồng quản trị và ban điều hành, với sự tham gia của tài chính, quản trị rủi ro, nhân sự, công nghệ và kiểm toán nội bộ. Cơ chế đồng sở hữu giúp tránh tình trạng dự án không có chủ sở hữu lợi ích sau nghiệm thu (BCBS, 2024).

Theo NIST (2023), ngân hàng cần áp dụng lộ trình theo mức trưởng thành. Mức nền tảng ưu tiên làm sạch dữ liệu, kiểm kê quy trình và xác định nhân sự trọng yếu. Mức tích hợp liên kết kế hoạch nhân sự, công nghệ, rủi ro, ngân sách và chuẩn hóa chỉ tiêu lợi ích. Mức tối ưu sử dụng phân tích kịch bản và kiểm thử sức chịu đựng, chẳng hạn đánh giá ảnh hưởng của dự án chậm tiến độ, tỷ lệ sử dụng thấp, chi phí nhà cung cấp tăng hoặc nhân sự chủ chốt rời đi.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý

Vốn trí tuệ là điều kiện cần cho năng lực cạnh tranh và quản trị rủi ro của NHTM trong kỷ nguyên số, nhưng đầu tư lớn không tự động tạo ổn định tài chính. Lợi ích chỉ hình thành khi tri thức, dữ liệu, quy trình và công nghệ được kết nối với quyết định kinh doanh, kiểm soát rủi ro và trách nhiệm giải trình. Thiếu đồng bộ có thể làm tăng chi phí, giảm lợi nhuận và tạo áp lực lên bộ đệm vốn.

NHTM cần quản trị vốn trí tuệ như một danh mục rủi ro; áp dụng cổng kiểm soát giá trị; đồng bộ con người, dữ liệu, quy trình; và theo dõi chỉ tiêu cân bằng giữa hiệu quả, rủi ro, ổn định và năng lực tương lai. Kế hoạch đầu tư phải gắn với kế hoạch vốn, khẩu vị rủi ro và kịch bản bất lợi. Cơ quan quản lý nên chú trọng nguyên tắc quản trị, trách nhiệm giải trình và chất lượng kiểm soát thay vì chỉ khuyến khích tăng quy mô chuyển đổi số.

Tài liệu tham khảo:

1. Anh Minh (2026a). Ngành ngân hàng tăng tốc số hóa, cảnh báo áp lực an ninh mạng. https://baochinhphu.vn/nganh-ngan-hang-tang-toc-so-hoa-nhung-ap-luc-an-ninh-mang-102260519165616284.htm

2. Anh Minh (2026b). An ninh thanh toán: “Cuộc đua không có vạch đích” của ngành ngân hàng. https://baochinhphu.vn/an-ninh-thanh-toan-cuoc-dua-khong-co-vach-dich-cua-nganh-ngan-hang-102260612205604518.htm

3. Bank for International Settlements - BIS (2024). Artificial intelligence and the economy: Implications for central banks. In BIS Annual Economic Report 2024, Chapter III. https://www.bis.org/publ/arpdf/ar2024e3.htm.

4. Barney, J. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99-120.

5. Basel Committee on Banking Supervision - BCBS (2024). Principles for the sound management of third-party risk. Consultative document. Bank for International Settlements. https://www.bis.org/bcbs/publ/d577.htm

5. Bùi Huy Trung, Trần Thị Thu Nga, Nguyễn Yến Nhi, Dương Thị Yến và Nguyễn Thị Thu Trang (2023). Tác động của hiệu quả sử dụng vốn trí tuệ đến rủi ro tại các ngân hàng thương mại Việt Nam. Tạp chí Khoa học và Đào tạo Ngân hàng, 257, 10-22. https://doi.org/10.59276/TCKHDT.2023.10.2545

6. Dalwai, T., Singh, D., & Ananda, S. (2022). Intellectual capital, bank stability and risk-taking: Evidence from Asian emerging markets. Competitiveness Review, 32(6), 995-1024. https://doi.org/10.1108/CR-03-2021-0031

7. European Banking Authority - EBA (2024). Risk Assessment Report, July 2024. https://www.eba.europa.eu/sites/default/files/2024-07/9604ba14-0ec4-4236-94e9-b07cb79db918/Risk%20assessment%20report%20%20July%202024.pdf.

8. Ghosh, S. K., & Maji, S. G. (2014). The impact of intellectual capital on bank risk: Evidence from Indian banking sector. The IUP Journal of Financial Risk Management, 11(3), 18-38.

9. International Monetary Fund - IMF (2024). Cyber Risk: A Growing Concern for Macrofinancial Stability. Global Financial Stability Report, April 2024, Chapter 3. https://www.imf.org/en/Publications/GFSR/Issues/2024/04/16/global-financial-stability-report-april-2024

10. Kaplan, R. S., & Norton, D. P. (1992). The balanced scorecard: Measures that drive performance. Harvard Business Review, 70(1), 71-79.

11. Meles, A., Porzio, C., Sampagnaro, G., & Verdoliva, V. (2016). The impact of intellectual capital efficiency on commercial banks performance: Evidence from the US. Journal of Multinational Financial Management, 36, 64-74. https://doi.org/10.1016/j.mulfin.2016.04.003

12. Nadeem, M., Gan, C., & Nguyen, C. (2017). Does intellectual capital efficiency improve firm performance in BRICS economies? A dynamic panel estimation. Measuring Business Excellence, 21(1), 65-85. https://doi.org/10.1108/MBE-12-2015-0055

13. National Institute of Standards and Technology - NIST (2023). Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0). NIST AI 100-1. https://doi.org/10.6028/NIST.AI.100-1

14. Onumah, J. M., & Duho, K. C. T. (2019). Intellectual capital: Its impact on financial performance and financial stability of Ghanaian banks. Athens Journal of Business & Economics, 5(3), 243-268. https://doi.org/10.30958/ajbe.5-3-4.

15. Pulic, A. (2000). VAIC™–An accounting tool for IC management. International Journal of Technology Management, 20(5-8), 702-714. https://doi.org/10.1504/IJTM.2000.002891.

16. Tạp chí Ngân hàng (2024). Ngành Ngân hàng quyết tâm tiên phong, nâng cao hiệu quả chuyển đổi số. https://tapchinganhang.gov.vn/nganh-ngan-hang-quyet-tam-tien-phong-nang-cao-hieu-qua-chuyen-doi-so-1129.html

17. Thanh Phương (2025). Chuyển đổi số ngân hàng và bài toán an ninh, an toàn thông tin. https://tapchinganhang.gov.vn/chuyen-doi-so-ngan-hang-va-bai-toan-an-ninh-an-toan-thong-tin-15897.html