Ngân hàng dùng AI tối ưu hóa tiền mặt tại ATM

Tiền mặt vẫn chưa biến mất như nhiều người dự đoán.

Theo Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Federal Reserve) trong báo cáo “2026 Diary of Consumer Payment Choice” công bố ngày 4/8, tiền mặt chiếm 14% thanh toán tiêu dùng tại Mỹ, hơn 80% người tiêu dùng đã sử dụng tiền mặt trong 30 ngày qua, và 90% dự định tiếp tục sử dụng.

Sự tồn tại dai dẳng này khiến các ngân hàng rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan: hoặc họ nạp quá nhiều tiền vào ATM và để vốn nằm chết, hoặc nạp thiếu và đối mặt với nguy cơ hết tiền, phải điều xe bọc thép thêm lần nữa, hoặc khách hàng bực bội vì máy ATM trống rỗng.

AI thu hẹp khoảng cách giữa cung và cầu

Trí tuệ nhân tạo đang bắt đầu thu hẹp sự đánh đổi này bằng cách biến nó thành bài toán dự báo thay vì đoán mò. H2O.ai, công ty phần mềm AI doanh nghiệp, xây dựng các mô hình dự báo nhu cầu tiền mặt cho từng máy ATM riêng lẻ dựa trên dữ liệu rút tiền lịch sử, ngày trả lương, ngày lễ và xu hướng mùa vụ theo khu vực, đạt độ chính xác dự báo trung bình khoảng 15%, theo thông tin trên website công ty.

Cách tiếp cận này khác biệt cơ bản so với phương pháp truyền thống. Thay vì áp dụng cùng một công thức cho tất cả máy ATM, AI phân tích từng máy như một thực thể độc lập với các đặc điểm riêng. Một máy ATM ở khu vực thương mại sẽ có pattern hoàn toàn khác với máy ở khu dân cư hoặc gần trường học.

Tiết kiệm chi phí vận hành

Tác động tài chính của việc tối ưu hóa tiền mặt tại ATM là đáng kể. Theo ước tính của ngành, mỗi lần điều xe bọc thép để nạp tiền hoặc rút tiền tốn từ 500-1.500 USD, bao gồm chi phí nhiên liệu, nhân sự bảo vệ, và thời gian chết của máy. Với mạng lưới hàng nghìn máy ATM, các ngân hàng có thể tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm chỉ bằng cách giảm số lần điều xe không cần thiết.

Ngoài ra, tiền mặt nằm chết trong ATM cũng có chi phí cơ hội. Nếu một ngân hàng có 10.000 máy ATM với trung bình 50.000 USD tiền mặt dư thừa mỗi máy, tổng cộng 500 triệu USD đang không sinh lời. AI giúp giảm con số này xuống mức tối ưu, giải phóng vốn cho các hoạt động sinh lời khác.

Bài học cho thị trường Việt Nam

Tại Việt Nam, nơi mạng lưới ATM vẫn rất phổ biến với hơn 18.000 máy trên toàn quốc theo số liệu của Ngân hàng Nhà nước, việc áp dụng AI để tối ưu hóa tiền mặt có thể mang lại lợi ích tương tự. Các ngân hàng lớn như Vietcombank, BIDV, hay Agribank đều có mạng lưới hàng nghìn máy, và chi phí vận hành hàng năm là đáng kể.

Mô hình AI dự báo nhu cầu tiền mặt có thể được điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù thị trường Việt Nam, nơi các yếu tố như ngày lễ Tết, mùa du lịch, hoặc các sự kiện địa phương có ảnh hưởng lớn đến nhu cầu rút tiền. Ví dụ, trước Tết Nguyên đán, nhu cầu tiền mặt thường tăng đột biến do truyền thống lì xì và mua sắm.

Tác động đến Nhật Bản

Tại Nhật Bản, quốc gia có văn hóa sử dụng tiền mặt mạnh mẽ và mạng lưới ATM dày đặc, công nghệ AI tối ưu hóa tiền mặt có ý nghĩa đặc biệt. Các ngân hàng Nhật Bản như Mitsubishi UFJ, Sumitomo Mitsui, và Mizuho đã và đang đầu tư vào công nghệ để hiện đại hóa hoạt động ATM.

Điểm đặc biệt tại Nhật Bản là sự đa dạng về loại hình ATM và dịch vụ. Nhiều máy ATM không chỉ phục vụ rút tiền mà còn cung cấp các dịch vụ tài chính phức tạp khác. AI có thể giúp tối ưu hóa không chỉ tiền mặt mà còn cả các dịch vụ đi kèm, tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Tương lai của ATM trong kỷ nguyên số

Mặc dù thanh toán điện tử đang tăng trưởng, ATM vẫn đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tài chính. Sự kết hợp giữa AI và dữ liệu lớn đang biến ATM từ những máy phân phối tiền thụ động thành các điểm thông minh, có khả năng dự báo và tự điều chỉnh.

Trong tương lai, chúng ta có thể thấy ATM không chỉ dự báo nhu cầu tiền mặt mà còn tích hợp với các dịch vụ tài chính khác, trở thành một phần của hệ sinh thái tài chính thông minh hơn.

---

Nguồn: Banks Turn to AI to Stop Overstocking ATMs — PYMNTS, 28/08/2026