27
© Học viện Ngân hàng
ISSN 3030 - 4199
Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng
Năm thứ 27(6)- Tháng 6. 2025- Số 278
Chuyển đổi số và rủi ro tài chính tại các ngân hàng
thương mại: Bằng chứng thực nghiệm từ các ngân
hàng thương mại Việt Nam
Ngày nhận: 01/04/2025 Ngày nhận bản sửa: 16/05/2025 Ngày duyệt đăng: 19/05/2024
Tóm tắt: Nghiên cứu này phân tích tác động của chuyển đổi số đến rủi ro tài
chính của các ngân hàng thương mại Việt Nam, trong bối cảnh toàn ngành
ngân hàng đang thúc đẩy ứng dụng công nghệ số nhằm nâng cao hiệu quả
hoạt động và năng lực cạnh tranh. Trên cơ sở dữ liệu bảng của 22 ngân hàng
thương mại Việt Nam trong giai đoạn 2010- 2023, nghiên cứu áp dụng phương
pháp hồi quy Moment tổng quát hệ thống (System GMM). Mức độ chuyển đổi
số được đo lường thông qua kỹ thuật phân tích nội dung dựa trên báo cáo
thường niên của các ngân hàng. Rủi ro tài chính được tiếp cận trên ba khía
cạnh chính: rủi ro vỡ nợ, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh khoản. Kết quả thực
nghiệm cho thấy chuyển đổi số có tác động tích cực đến việc giảm thiểu rủi
Digital transformation and financial risk in commercial banks: Empirical evidence from
Vietnamese commercial banks
Abstract: This study investigates the impact of digital transformation on financial risk in Vietnamese
commercial banks, in the context of the banking sector’s accelerating adoption of digital technologies to
enhance operational efficiency and competitiveness. Utilizing panel data from 22 Vietnamese commercial
banks over the period 2010- 2023, the study applies the System Generalized Method of Moments (System
GMM). The level of digital transformation is measured using a text analysis approach applied to annual
reports published by the banks. Financial risk is examined across three key dimensions: insolvency risk,
credit risk, and liquidity risk. The empirical findings indicate that digital transformation significantly
reduces credit risk and overall financial risk, while potentially increasing liquidity risk if not accompanied
by adequate control mechanisms. Based on the empirical findings, the study suggests that developing
a specialized legal framework for digital banking, implementing real-time risk monitoring systems, and
integrating digital transformation into internal risk management strategies are critical policy implications
to enhance system safety and promote the sustainable development of digital banking in Vietnam.
Keywords: Digital transformation, Text analysis, Financial risk, Digital technology adoption
Doi: 10.59276/JELB.2025.06.2931
Bui, Huy Trung1, Pham, Thi Tuyet2
Email: trungbh@hvnh.edu.vn1, tuyetpt@hvnh.edu.vn2
Organization: Banking Academy of Vietnam
Bùi Huy Trung, Phạm Thị Tuyết
Học viện Ngân hàng, Việt Nam
Chuyển đổi số và rủi ro tài chính tại các ngân hàng thương mại:
Bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng thương mại Việt Nam
28 Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng- Năm thứ 27(6)- Tháng 6. 2025- Số 278
ro vỡ nợ và rủi ro tín dụng, nhưng đồng thời có thể làm gia tăng rủi ro thanh
khoản nếu không đi kèm với các biện pháp kiểm soát thích hợp. Từ các kết
quả thực nghiệm, nghiên cứu đưa ra hàm ý rằng việc hoàn thiện khung pháp
lý chuyên biệt cho ngân hàng số, cùng với phát triển hệ thống giám sát rủi ro
thời gian thực và tích hợp chuyển đổi số vào chiến lược quản trị rủi ro nội tại,
là yếu tố then chốt để nâng cao an toàn hệ thống và định hướng chính sách
phát triển ngân hàng số bền vững tại Việt Nam.
Từ khóa: Chuyển đổi số, Phân tích nội dung, Rủi ro tài chính, Ứng dụng công
nghệ số
1. Giới thiệu
Cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư
đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi sâu rộng
trong nhiều lĩnh vực của nền kinh tế, trong
đó ngành ngân hàng là một trong những
lĩnh vực chịu tác động mạnh mẽ nhất. Trên
phạm vi toàn cầu, các ngân hàng thương
mại (NHTM) đang chuyển mình từ mô
hình hoạt động truyền thống sang mô hình
số hóa toàn diện, trở thành những tổ chức
tài chính vận hành trên nền tảng công nghệ
cao, tích hợp các dịch vụ tài chính- công
nghệ. Nói cách khác, các NHTM đang đẩy
mạnh quá trình chuyển đổi số (CĐS)- một
quá trình tái cấu trúc toàn diện hoạt động
kinh doanh thông qua việc tích hợp công
nghệ số vào mọi khía cạnh của tổ chức-từ
mô hình cung cấp dịch vụ, quy trình vận
hành nội bộ đến cấu trúc tổ chức và mô
hình quản trị (Vial, 2019). Việc ứng dụng
các công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân
tạo (AI), chuỗi khối (Blockchain), dữ liệu
lớn (Big Data), điện toán đám mây (Cloud
computing) và tự động hóa quy trình bằng
robot (RPA) đã làm thay đổi căn bản cách
thức vận hành, quản trị rủi ro và cung cấp
dịch vụ của các ngân hàng hiện đại (Arner
và cộng sự, 2020).
Bên cạnh những lợi ích rõ rệt về mặt hiệu
quả vận hành, năng suất lao động và khả
năng tiếp cận khách hàng, CĐS cũng làm
xuất hiện nhiều rủi ro mới và phức tạp hơn
trong hoạt động ngân hàng. Những rủi ro
này không chỉ dừng lại ở lĩnh vực công
nghệ thông tin mà còn ảnh hưởng đến cấu
trúc tài chính, thanh khoản, và tính ổn định
hệ thống của ngân hàng. Quỹ Tiền tệ Quốc
tế- IMF (2020) đã cảnh báo rằng mức độ
phụ thuộc ngày càng cao vào nền tảng số
có thể làm tăng tính dễ tổn thương của hệ
thống tài chính, đặc biệt là ở các quốc gia
mới nổi, nơi khung pháp lý và năng lực
kiểm soát nội bộ còn hạn chế. Cùng quan
điểm, Vives (2019); Petralia và cộng sự
(2019) nhấn mạnh rằng sự phát triển nhanh
của ngân hàng số đang thách thức các mô
hình giám sát truyền thống, đồng thời tạo
ra nguy cơ rủi ro lan truyền do sự phụ thuộc
vào bên thứ ba trong cung cấp nền tảng
công nghệ.
Tại Việt Nam, CĐS trong lĩnh vực ngân
hàng đã được Chính phủ và Ngân hàng
Nhà nước xác định là một trụ cột chiến
lược. Các chương trình như “Chuyển đổi
số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến
năm 2030” (Quyết định 749/QĐ-TTg) và
“Chiến lược phát triển ngành Ngân hàng
Việt Nam đến năm 2025, định hướng đến
năm 2030” (Quyết định 986/QĐ-TTg) đã
tạo nền tảng pháp lý và định hướng rõ ràng
cho các NHTM tăng tốc số hóa. Theo thống
kê, hiện có khoảng trên 95% ngân hàng đã,
đang xây dựng hoặc dự tính sẽ xây dựng
BÙI HUY TRUNG- PHẠM THỊ TUYẾT
29
Năm thứ 27(6)- Tháng 6. 2025- Số 278- Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng
chiến lược CĐS, trong đó trên 40% ngân
hàng đã phê duyệt chiến lược CĐS hoặc
tích hợp trong chiến lược phát triển kinh
doanh công nghệ thông tin (Nguyễn Quốc
Anh, 2023). Các ngân hàng tại Việt Nam
đang từng bước chuyển dịch từ mô hình
ngân hàng truyền thống sang mô hình ngân
hàng số toàn diện, cung cấp dịch vụ mọi
lúc, mọi nơi, với mức độ cá nhân hóa cao
và quy trình tự động hóa mạnh mẽ. Tuy
nhiên, đi kèm với tốc độ số hóa nhanh là
những lo ngại về khả năng kiểm soát rủi
ro công nghệ, an ninh mạng và sự mất cân
đối trong cấu trúc thanh khoản, khi các sản
phẩm số hóa được triển khai nhanh hơn
năng lực kiểm soát nội bộ. Trên thực tế,
các nghiên cứu tại Việt Nam về CĐS trong
lĩnh vực ngân hàng còn khá hạn chế, chủ
yếu tập trung vào các khía cạnh như mức
độ ứng dụng công nghệ, trải nghiệm khách
hàng, hoặc hiệu quả kinh doanh. Chưa có
nhiều nghiên cứu đi sâu phân tích tác động
của CĐS đến các khía cạnh rủi ro tài chính-
vốn là vấn đề cốt lõi đối với sự ổn định và
an toàn hệ thống.
Xuất phát từ bối cảnh đó, bài viết này được
thực hiện với mục tiêu đánh giá tác động
của CĐS đến rủi ro tài chính của các NHTM
Việt Nam trong giai đoạn 2010- 2023, giai
đoạn chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của
các nền tảng ngân hàng số. Nghiên cứu sử
dụng phương pháp hồi quy Moment tổng
quát hệ thống (System GMM) trên bộ dữ
liệu bảng của 22 NHTM. Chỉ số CĐS được
xây dựng thông qua kỹ thuật phân tích nội
dung các báo cáo thường niên. Ba khía cạnh
rủi ro tài chính được xem xét bao gồm: rủi
ro vỡ nợ, rủi ro tín dụng và rủi ro thanh
khoản. Kết quả nghiên cứu không chỉ cung
cấp bằng chứng thực nghiệm về mối tác
động của CĐS đến rủi ro tài chính, mà còn
góp phần hỗ trợ các ngân hàng và cơ quan
quản lý xây dựng chính sách quản trị rủi
ro phù hợp trong bối cảnh số hóa mạnh mẽ
hiện nay.
Phần còn lại của bài báo được cấu trúc như
sau: Phần 2 trình bày tổng quan các nghiên
cứu. Phần 3 mô tả dữ liệu, phương pháp đo
lường và mô hình nghiên cứu. Phần 4 phân
tích và thảo luận kết quả thực nghiệm. Cuối
cùng, phần 5 đưa ra các kết luận và khuyến
nghị chính sách.
2. Tổng quan nghiên cứu
Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công
nghiệp lần thứ tư và nền kinh tế số phát
triển nhanh chóng, CĐS đã trở thành một
trụ cột chiến lược trong hoạt động của
ngành ngân hàng. Không còn là một xu
hướng tạm thời, CĐS hiện nay đóng vai trò
như một điều kiện sống còn giúp các ngân
hàng duy trì năng lực cạnh tranh, nâng cao
hiệu quả hoạt động và kiểm soát rủi ro
trong môi trường kinh doanh ngày càng bất
định. Mối quan hệ giữa CĐS và rủi ro tài
chính trong ngành ngân hàng có thể được
tiếp cận từ hai hướng.
Một mặt, CĐS có thể giảm thiểu rủi ro tài
chính thông qua việc nâng cao hiệu quả
quản trị, kiểm soát tín dụng tốt hơn và tăng
khả năng chống chịu trước biến động thị
trường. Tác động tích cực này có thể được
lý giải dựa trên Lý thuyết trung gian tài
chính của Diamond (1984). Lý thuyết này
nhấn mạnh vai trò của ngân hàng như một
thiết chế giảm thiểu bất cân xứng thông tin
giữa người gửi tiền và người đi vay. Trong
môi trường truyền thống, ngân hàng phải
đầu tư rất lớn vào hoạt động thu thập và xử
lý thông tin để đánh giá rủi ro tín dụng. Tuy
nhiên, với sự hỗ trợ của công nghệ số, ngân
hàng có thể xử lý lượng lớn thông tin phi
cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau để cải
thiện đáng kể độ chính xác của việc đánh
giá tín dụng (Arner và cộng sự, 2020). Kết
quả là, quá trình phân bổ vốn hiệu quả hơn,
nguy cơ lựa chọn đối nghịch giảm, và rủi ro
Chuyển đổi số và rủi ro tài chính tại các ngân hàng thương mại:
Bằng chứng thực nghiệm từ các ngân hàng thương mại Việt Nam
30 Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng- Năm thứ 27(6)- Tháng 6. 2025- Số 278
tín dụng được kiểm soát tốt hơn. Hơn nữa,
việc tích hợp công nghệ cũng cho phép
ngân hàng giám sát liên tục danh mục cho
vay thông qua các mô hình dự báo hành
vi, từ đó nâng cao khả năng phát hiện sớm
tín hiệu rủi ro (Vives, 2019). Bên cạnh đó,
Lý thuyết chi phí giao dịch của Williamson
(2008) cho rằng CĐS có thể giúp giảm đáng
kể chi phí vận hành thông qua tự động hóa
quy trình, chuẩn hóa thủ tục và giảm thiểu
sự phụ thuộc vào con người- một trong
những nguồn phát sinh rủi ro trong kiểm
soát nội bộ. Khi chi phí giao dịch giảm và
hoạt động vận hành hiệu quả hơn, khả năng
ngân hàng duy trì mức lợi nhuận ổn định và
giảm thiểu rủi ro hoạt động được cải thiện.
Lý thuyết đổi mới công nghệ của Rogers
và các cộng sự (2014) bổ sung thêm góc
nhìn về hành vi tổ chức trong tiếp nhận và
ứng dụng công nghệ mới. Các ngân hàng
tiên phong trong CĐS thường có xu hướng
chủ động cải tiến hệ thống quản trị rủi ro để
đồng bộ với mô hình vận hành mới. Những
tổ chức này thường đạt được lợi thế cạnh
tranh bền vững, có khả năng thích ứng tốt
với biến động kinh tế, từ đó giữ được mức
độ ổn định tài chính cao hơn trong dài hạn.
Nhiều nghiên cứu đã đưa ra bằng chứng
thực nghiệm ủng hộ tác động tích cực của
CĐS tới ổn định tài chính của các NHTM.
Bunea và cộng sự (2016), dựa trên dữ liệu
của các ngân hàng tại châu Âu, cho thấy đầu
tư vào công nghệ số có mối tương quan tích
cực với tỷ suất sinh lời và mức độ an toàn
vốn. Tương tự, Chen và cộng sự (2023) sử
dụng dữ liệu từ hệ thống ngân hàng Trung
Quốc chứng minh rằng các ngân hàng có
chỉ số CĐS cao thường có tỷ lệ nợ xấu
thấp hơn và chỉ số Z-score cao hơn so với
các ngân hàng còn lại, đặc biệt trong giai
đoạn chịu tác động từ đại dịch COVID-19.
Ngoài ra, Ozili (2018) trong nghiên cứu tại
các thị trường mới nổi đã khẳng định các
dịch vụ ngân hàng số như Internet Banking
và Mobile Banking không chỉ thúc đẩy tài
chính toàn diện mà còn góp phần giảm rủi
ro tín dụng và tăng cường khả năng phục
hồi của hệ thống ngân hàng.
Ở chiều ngược lại, Lý thuyết bất cân xứng
thông tin của Akerlof (1978) lập luận
rằng các kênh số hóa có thể khiến rủi ro
tín dụng gia tăng nếu NHTM chưa đủ khả
năng đánh giá toàn diện rủi ro của người
đi vay thông qua các kênh online. Việc mở
rộng dịch vụ tài chính kỹ thuật số có thể
làm tăng hiện tượng rủi ro đạo đức và lựa
chọn đối nghịch, dẫn đến rủi ro tài chính
cao hơn. Ngoài ra, theo Lý thuyết rủi ro-
lợi nhuận, các NHTM có thể chấp nhận
rủi ro cao hơn khi cho rằng công nghệ có
thể giúp họ kiểm soát rủi ro tốt hơn. Một
số nghiên cứu thực nghiệm ủng hộ luồng
quan điểm này. Petralia và cộng sự (2019)
cảnh báo rằng sự phát triển nhanh chóng
của các nền tảng ngân hàng số, đặc biệt là
trong hoạt động cho vay tiêu dùng và cho
vay trực tuyến, có thể làm suy giảm tiêu
chuẩn tín dụng truyền thống, từ đó gia tăng
rủi ro tín dụng và tỷ lệ nợ xấu. Khattak và
cộng sự (2023) chỉ ra rằng CĐS có thể làm
gia tăng rủi ro thanh khoản do mở rộng cho
vay nhanh hơn so với huy động vốn, có thể
dẫn tới mất cân đối dòng tiền trong ngắn
hạn. Tương tự, Kriebel và Debener (2019)
sử dụng phương pháp phân tích văn bản
dựa trên dữ liệu của các ngân hàng tại Mỹ
giai đoạn 1993- 2018 kết luận rằng CĐS
tác động tiêu cực đến lợi nhuận của ngân
hàng trong ngắn hạn.
Mặc dù xu hướng nghiên cứu CĐS và rủi ro
tài chính đang phát triển nhanh chóng trên
thế giới, tại Việt Nam, lĩnh vực này vẫn còn
tương đối mới và chưa được khai thác đầy
đủ. Phần lớn các nghiên cứu hiện nay chủ
yếu tập trung vào tác động của CĐS đến
hiệu quả hoạt động, năng lực cạnh tranh
hoặc chất lượng dịch vụ khách hàng. Ví dụ,
nghiên cứu của Đào Lê Kiều Oanh (2024)
BÙI HUY TRUNG- PHẠM THỊ TUYẾT
31
Năm thứ 27(6)- Tháng 6. 2025- Số 278- Tạp chí Kinh tế - Luật và Ngân hàng
tập trung vào mối quan hệ giữa đầu tư công
nghệ và hiệu quả tài chính của các NHTM.
Tương tự, Do và cộng sự (2022) tập trung
vào mối quan hệ giữa CĐS và hiệu quả
hoạt động của các ngân hàng, sử dụng bộ
số liệu của 13 NHTM Việt Nam trong giai
đoạn 2011- 2019. Một số nghiên cứu gần
đây đã bắt đầu tiếp cận mối quan hệ giữa
CĐS và một số loại rủi ro nhất định theo
hướng thực chứng. Chẳng hạn, nghiên cứu
của Hoque và cộng sự (2024) và Đoàn Viết
Thắng và cộng sự (2024) sử dụng dữ liệu
từ các NHTM Việt Nam để đánh giá tác
động của CĐS (đo lường bằng ICT Index)
đến một số rủi ro của ngân hàng. Tuy nhiên
việc sử dụng ICT index chưa phản ánh được
hết các khía cạnh của quá trình CĐS tại các
NHTM. Chỉ số này mới chỉ tập trung vào
một số khía cạnh như hạ tầng kỹ thuật, hạ
tầng nhân lực, ứng dụng công nghệ thông
tin nội bộ, dịch vụ thông tin, chưa bao quát
đầy đủ các khía cạnh thực tiễn và chiến
lược CĐS trong hoạt động ngân hàng hiện
đại, như việc tái cấu trúc quy trình nội bộ,
phát triển sản phẩm tài chính số, tích hợp
và ứng dụng công nghệ tài chính như trí
tuệ nhân tạo, công nghệ chuỗi khối, dữ liệu
lớn, học máy…
Từ tổng quan trên có thể nhận thấy rằng,
trong khi một số nghiên cứu quốc tế và
trong nước đã bước đầu làm rõ mối quan
hệ giữa CĐS và rủi ro tài chính, bức tranh
tổng thể vẫn còn phân mảnh và thiếu sự
đồng thuận. Tổng hợp các bằng chứng thực
nghiệm cho thấy khoảng trống nghiên cứu
hiện nay không nằm ở việc khẳng định tầm
quan trọng của CĐS, mà là ở việc lượng
hóa CĐS và các ảnh hưởng của nó đến rủi
ro ngân hàng. Đây chính là khoảng trống
nghiên cứu mà nghiên cứu này hướng đến,
nhằm cung cấp bằng chứng thực nghiệm
dựa trên dữ liệu thực tế, với phương pháp
đo lường mới, và mô hình kinh tế lượng
kiểm soát được cả các yếu tố đặc thù của
ngân hàng và yếu tố vĩ mô.
Dựa trên tổng quan các nghiên cứu trước
đây, tác giả đưa ra một số giả thuyết nghiên
cứu sau:
H1: Chuyển đổi số có tác động tích cực
đến rủi ro tổng thể của các ngân hàng
thương mại.
H2: Các thành phần khác nhau của
chuyển đổi số có mức độ tác động khác
nhau đến rủi ro tổng thể của các ngân
hàng thương mại.
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mô hình nghiên cứu
Để đánh giá tác động của CĐS đến rủi ro
tài chính của các NHTM Việt Nam, kế thừa
các nghiên cứu trước, nhóm tác giả sử dụng
phương trình hồi quy như trong mô hình
(1). Nguồn tham khảo và cách đo lường
từng biến được trình bày cụ thể sau đây.
Riski,t = β0 + β1DTi,t + β2CTi,t + μi + θt +
εi,t (1)
Trong đó: ký hiệu i đại diện cho ngân hàng,
t thể hiện thời gian; εi,t là phần dư; μi,θt đại
diện cho hiệu ứng cố định của từng ngân
hàng và hiệu ứng cố định thời gian.
Riski,t là biến phụ thuộc, phản ánh rủi ro
của NHTM i tại năm t. Dựa trên nghiên
cứu của Beck và cộng sự (2013); Khattak
và cộng sự (2023), nghiên cứu sử dụng
Z-score là chỉ số chính để đo lường rủi ro
của các NHTM. Công thức tính Zscore như
sau:
Zscorei,t =(ROAi,t + EAi,t)/(sd(ROA)i,t)
Trong đó ROAi,t là lợi nhuận trên tổng tài
sản của NHTM i tại năm t; EAi,t là tỷ lệ vốn
chủ sở hữu trên tổng tài sản của NHTM i
tại năm t và sd(ROA)i,t là độ lệch chuẩn
của chỉ tiêu ROA. Biến phụ thuộc thứ hai
trong nghiên cứu là tỷ lệ nợ xấu (NPL),
được tính bằng tổng giá trị các khoản nợ