Cuộc thảo luận tương tự cũng làm lộ ra một thực tế khắc nghiệt hơn. Nếu các ngân hàng có thể tạo ra nhiều kết quả hơn với cùng một đội ngũ, một số vai trò có thể không còn cần thiết ở mức hiện tại khi nhu cầu ổn định.

Cách các ngân hàng Wall Street cho biết AI đang mang lại kết quả hiện nay

JPMorgan: các lợi ích vận hành bắt đầu cộng hưởng

Marianne Lake, giám đốc điều hành mảng ngân hàng tiêu dùng và cộng đồng tại JPMorgan, cho biết năng suất trong các lĩnh vực sử dụng AI đã tăng lên khoảng 6%, so với mức khoảng 3% trước khi triển khai. Bà nói thêm rằng các vai trò vận hành cuối cùng có thể đạt mức tăng năng suất từ 40% đến 50% khi AI trở thành một phần của công việc thường nhật.

Những lợi ích đó dựa trên những lựa chọn có chủ đích thay vì thử nghiệm dàn trải. JPMorgan đã tập trung vào việc truy cập nội bộ an toàn vào các mô hình ngôn ngữ lớn, thay đổi có mục tiêu đối với quy trình làm việc và kiểm soát chặt chẽ cách sử dụng dữ liệu. Ngân hàng đã mô tả bộ công cụ nội bộ "LLM Suite" của mình là một môi trường được kiểm soát, nơi nhân viên có thể soạn thảo và tóm tắt nội dung bằng các mô hình ngôn ngữ lớn.

Wells Fargo: sản lượng tăng trước khi có những thay đổi về nhân sự

CEO Charlie Scharf của Wells Fargo cho biết ngân hàng chưa cắt giảm nhân sự vì AI cho đến nay, nhưng lưu ý rằng họ đang "hoàn thành được nhiều việc hơn". Ông cho biết ban quản lý dự kiến sẽ tìm ra những lĩnh vực cần ít người hơn khi năng suất cải thiện.

Trong những nhận xét được báo cáo cùng ngày, Scharf cho biết ngân sách nội bộ của ngân hàng đã hướng tới một lực lượng lao động nhỏ hơn vào năm 2026, ngay cả trước khi tính đến tác động đầy đủ của AI. Ông cũng đề cập đến chi phí trợ cấp thôi việc cao hơn, cho thấy các bước chuẩn bị cho những điều chỉnh trong tương lai đang được tiến hành.

PNC: AI thúc đẩy nhanh một sự chuyển dịch lâu dài

CEO Bill Demchak của PNC định vị AI là một công cụ tăng tốc hơn là một hướng đi mới. Ông cho biết số lượng nhân viên của ngân hàng phần lớn vẫn không đổi trong khoảng một thập kỷ, ngay cả khi doanh nghiệp mở rộng. Sự ổn định đó, theo ông, đến từ việc tự động hóa và tối ưu hóa chi nhánh, và AI có khả năng sẽ thúc đẩy xu hướng này xa hơn nữa.

Citigroup: lợi ích trong lĩnh vực phần mềm và hỗ trợ khách hàng

CFO sắp tới của Citi, Gonzalo Luchetti, cho biết ngân hàng đã ghi nhận mức cải thiện năng suất 9% trong phát triển phần mềm. Điều này phản ánh một mô hình rộng lớn hơn ở các công ty lớn đang áp dụng các trợ lý AI (copilots) để hỗ trợ công việc lập trình.

Ông cũng chỉ ra hai lĩnh vực dịch vụ khách hàng mà AI đang hỗ trợ: cải thiện tính năng tự phục vụ để ít cuộc gọi đến tổng đài viên hơn, và hỗ trợ các tổng đài viên theo thời gian thực khi khách hàng thực sự cần nói chuyện với nhân viên.

Goldman Sachs: thay đổi quy trình làm việc đi kèm với hạn chế tuyển dụng

Theo Reuters, chương trình nội bộ "OneGS 3.0" của Goldman Sachs đã tập trung vào việc sử dụng AI để cải thiện quy trình bán hàng và tiếp nhận khách hàng mới (onboarding). Nó cũng nhắm vào các chức năng nặng về quy trình như quy trình cho vay, báo cáo pháp lý và quản lý nhà cung cấp.

Những thay đổi này đang diễn ra cùng với việc cắt giảm việc làm và tốc độ tuyển dụng chậm lại, liên kết trực tiếp việc thiết kế lại quy trình làm việc với các quyết định về nhân sự.

Nơi các ngân hàng Wall Street nhận thấy những lợi ích năng suất AI sớm nhất

Tại các ngân hàng, những lợi ích rõ ràng nhất đang xuất hiện trong các công việc phụ thuộc nhiều vào tài liệu, tuân theo các bước lặp lại và hoạt động trong các quy tắc đã xác định. AI tạo sinh có thể rút ngắn thời gian cần thiết để tìm kiếm thông tin, tóm tắt tài liệu, soạn thảo nội dung và chuyển công việc qua các chuỗi phê duyệt—đặc biệt là khi kết hợp với các quy trình có cấu trúc và sự kiểm tra của con người.

Các lĩnh vực phổ biến đang thấy tác động sớm bao gồm:

• Vận hành: soạn thảo câu trả lời, tóm tắt các trường hợp và giải quyết các ngoại lệ nhanh hơn
• Phát triển phần mềm: tạo mã, viết bài kiểm tra (test), tái cấu trúc mã và tạo tài liệu hướng dẫn
• Dịch vụ khách hàng: khả năng tự phục vụ mạnh mẽ hơn kết hợp với hỗ trợ thời gian thực cho tổng đài viên
• Hỗ trợ bán hàng và tiếp nhận khách hàng: trích xuất dữ liệu từ tài liệu, điền biểu mẫu và tăng tốc độ thiết lập khách hàng
• Báo cáo pháp lý: tập hợp các bản tường thuật và bằng chứng nhanh hơn, dưới sự xem xét và kiểm soát nghiêm ngặt

Tại sao quản trị định hình tốc độ áp dụng

Đối với các ngân hàng, sự nhiệt tình không phải là rào cản chính. Đó là sự kiểm soát. Các cơ quan quản lý Hoa Kỳ từ lâu đã yêu cầu sự giám sát chặt chẽ đối với các mô hình, và những kỳ vọng đó mở rộng sang cả các hệ thống AI. Các hướng dẫn như SR 11-7 của Cục Dự trữ Liên bang và OCC thiết lập các tiêu chuẩn cho việc phát triển, xác nhận và xem xét mô hình liên tục. Một báo cáo năm 2025 từ Văn phòng Trách nhiệm Chính phủ Hoa Kỳ lưu ý rằng các nguyên tắc quản lý rủi ro mô hình hiện tại đã áp dụng cho AI, bao gồm cả việc thử nghiệm và giám sát độc lập.

Trong thực tế, điều này thúc đẩy các ngân hàng hướng tới các thiết kế có thể kiểm tra và truy xuất nguồn gốc. Việc sử dụng AI thường bị giới hạn về mức độ hoạt động độc lập. Các câu lệnh (prompts) và kết quả đầu ra đều được ghi lại, hiệu suất được giám sát để tránh sai lệch, và con người vẫn chịu trách nhiệm cho các quyết định có tác động cao như cho vay, xử lý tranh chấp và báo cáo chính thức.

Năng suất tăng, nhưng các câu hỏi về việc làm vẫn còn đó

Các ý kiến từ lãnh đạo ngân hàng cho thấy một sự chuyển dịch theo từng giai đoạn. Giai đoạn đầu có vẻ như là số lượng nhân viên ổn định đi kèm với sản lượng cao hơn khi các công cụ AI lan rộng trong các nhóm. Giai đoạn thứ hai bắt đầu khi những lợi ích đó trở nên đủ nhất quán để ảnh hưởng đến các kế hoạch nhân sự, thông qua việc giảm biên chế tự nhiên, thay đổi vai trò hoặc cắt giảm có mục tiêu.

Các tín hiệu từ Wells Fargo xoay quanh kế hoạch nhân sự năm 2026 và chi phí trợ cấp thôi việc cho thấy một số ngân hàng đang tiến gần đến giai đoạn thứ hai đó.

Ở cấp độ rộng hơn, các tổ chức như Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) đã cảnh báo rằng AI có thể ảnh hưởng đến một phần lớn việc làm trên toàn thế giới, với các mức độ tự động hóa và tăng cường khác nhau tùy thuộc vào vai trò và khu vực. Báo cáo Tương lai Việc làm 2025 của Diễn đàn Kinh tế Thế giới cũng dự báo sự dịch chuyển việc làm đáng kể khi các công ty áp dụng AI và điều chỉnh nhu cầu kỹ năng.

Ý nghĩa của AI đối với chiến lược ngân hàng Wall Street sau năm 2025

Các ngân hàng thu được nhiều lợi ích nhất từ AI có khả năng sẽ tập trung vào ba lĩnh vực cùng một lúc: thiết kế lại quy trình làm việc thay vì chỉ thêm các công cụ trò chuyện, xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc và thiết lập quản trị hỗ trợ tốc độ mà không làm xói mòn lòng tin.

Các công ty nghiên cứu cho rằng lợi ích tài chính là rất lớn. McKinsey ước tính rằng AI tạo sinh có thể mang lại giá trị hàng năm từ 200 tỷ USD đến 340 tỷ USD cho ngành ngân hàng, phần lớn thông qua cải thiện năng suất.

Câu hỏi mở hiện nay không còn là liệu AI có thể mang lại kết quả trong ngành ngân hàng hay không. Mà là các ngân hàng có thể biến những lợi ích đó thành quy trình thường nhật nhanh đến mức nào trong khi vẫn bảo tồn được dấu vết kiểm toán, bảo mật và các biện pháp bảo vệ khách hàng—và cách họ quản lý những thay đổi về lực lượng lao động theo sau đó.