过去三年，人工智能（AI）彻底改变了金融行业，而越南预计将成为亚洲地区增长最快的AI金融科技市场之一。根据 IMARC Group 的预测，到2033年，该市场规模将达到 6.0724亿美元，年均增长率超过 21%。
然而，尽管市场前景乐观，AI的广泛落地仍然面临挑战。
根据《Vietnam AI Adoption Status & IT Hiring Report 2025》显示，约73%的企业已经在某种程度上采用AI，但接近 七分之六 的企业仍停留在试点项目与全面运营部署之间。
实验阶段与真正商业价值之间的巨大落差，揭示了越南金融科技行业所面临的更深层挑战——这并非仅靠增加AI投资就能够解决。
AI首先失败的并不是模型，而是数据
最大的障碍并非AI本身。
而是数据。
与传统软件按照预设指令运行不同，AI依赖数据中的模式进行学习。因此，数据的准确性、一致性、完整性以及相关性，将直接决定AI所产生决策的质量。
对于金融服务行业而言，这种关系显得更加关键。
FiinGroup首席执行官 Hieu Nguyen 表示：
“这一点尤其重要，因为每一次信贷决策、风险评估、合规审核、欺诈预警以及投资建议，最终都依赖于数据的质量、一致性以及可追溯性。”
数据质量差、内容过时、不完整或存在偏差，都将不可避免地导致AI输出不可靠的结果。
遗憾的是，这仍然是包括越南在内许多东南亚中小企业（SMEs）的现实情况。
Responsible Fintech Institute 主席 Chia Hock Lai 表示：
“多年来，许多企业积累了大量数据，但这些数据往往混乱、不一致，并且分散在不同的旧有系统中，因此AI无法基于这些数据进行可靠的学习或运行。”
FiinGroup于2025年发布的报告指出，银行、会计、税务及电子商务平台之间的数据割裂，仍然限制着AI在越南中小企业贷款领域的应用。
由于缺乏标准化的数据集，许多贷款机构仍高度依赖人工进行信用评估，从而削弱了AI贷款系统的效率与可扩展性。
Hieu进一步表示：
“在金融服务行业，信任与合规是不容妥协的。”
如果AI系统因数据质量不足而无法提供可信且具备可解释性的决策，企业自然不会愿意大规模部署这些系统。
AI并不是企业转型战略
即使拥有高质量的数据，成功部署AI仍不仅仅是技术实施的问题。
它还意味着组织层面的变革。
Solutions Consulting 总监 Tran Kim Sa 在接受《ThanhNienNews》采访时表示，许多本地企业往往“从庞大的问题开始，并对AI模型抱有过高期待”。
Hieu也观察到了类似现象。
他说，许多金融科技企业“将AI视为一个应用工具，而不是将其真正融入业务流程”。
不少企业误以为，只要引入AI，就能够自动实现企业转型。
事实并非如此。
只有当AI真正融入企业的日常运营——包括客户开户、欺诈检测、信用评估、合规监控、催收、承保以及投资组合管理等流程——才能创造实际价值。
Hieu表示：
“部署聊天机器人、购买AI许可证，或完成一次成功的试点，并不一定能够创造真正的商业价值。”
因此，许多企业不断投入资金优化AI模型，却忽略了真正的瓶颈其实存在于数据质量、工作流程设计、治理机制以及管理体系之中。
如果这些基础问题得不到解决，许多AI项目最终都难以走出试点阶段。
成功的中小企业，从业务问题开始，而不是从AI开始
资金有限、AI人才短缺以及专业能力不足，使许多中小企业对于扩大AI应用始终保持谨慎。
然而，这些特点也可能成为它们的竞争优势。
规模较小的企业通常更加灵活，能够更快适应变化、测试新方案，并比大型企业更迅速部署针对性的AI解决方案。
在整个东盟地区，多家成功的金融科技企业都证明了这一点。
令人意外的是，它们并不是从AI开始。
Chia Hock表示：
“它们首先解决的是业务问题。”
数字贷款平台 Kredivo 与 Akulaku 并没有一开始就推动全公司的AI转型，而是专注于改善服务不足借款人的信用评估。
它们没有完全依赖传统信用记录，而是结合交易记录、设备信息、行为模式以及数字足迹等替代数据，对缺乏金融历史的借款人进行评估。
这一策略不仅帮助企业维持贷款组合质量，也提升了薄信用档案客户（Thin-file Customers）的信用风险评估能力，使数百万印尼民众获得融资机会，进一步推动金融普惠发展。
对于Chia Hock而言，AI是否成功，不取决于技术有多先进，而在于是否创造实际商业成果。
这些成果包括：
- 更快完成客户开户流程
- 更高的贷款审批率
- 更广泛的金融普惠
- 更完善的风险管理
AI领导者与其他企业真正的差别是什么？
如今许多领先金融科技企业的成功，并非建立在最新生成式AI模型之上，而是依赖传统AI与机器学习技术。
不过，其成功原则始终没有改变。
根据Chia Hock的建议，企业应当：
- 在启动AI试点之前，先建立稳固的数据基础。
- 先从部门级、模块化项目开始，再逐步推动企业整体转型。
- 持续培养现有员工的AI能力。
- 建立管理层支持，并打造拥抱AI的企业文化。
Hieu认为，还有另一个关键差异。
他说：
“领先的金融科技企业将AI视为一种组织能力，而不仅仅是IT项目。”
随着AI模型越来越容易获取，可持续竞争优势将来自三个核心资产：
- 专有数据
- 深厚的行业专业知识
- 强大的运营整合能力
他说：
“真正能够有效结合这三个要素的企业，才能摆脱试点阶段，并建立长期可持续的竞争优势。”
越南AI的未来，不会由更强大的模型决定
随着市场竞争持续加剧，客户期望不断提升，长期停留在AI试点阶段所带来的成本，很快可能会超过全面部署AI所承担的风险。
AI发展的下一阶段，不太可能由更大的语言模型或更高的技术预算决定。
真正决定胜负的，将是企业能否每天利用AI做出更快速、更智能、更可靠的运营决策。
越南最终能否实现AI金融科技市场的高速增长，关键并不在于是否拥有AI技术，而在于企业能否尽快转变思维——不再把AI视为一项普通技术计划，而是将其打造为决定竞争力、客户服务能力以及价值创造能力的核心组织能力。
在这一转变真正发生之前，许多企业可能仍会不断投资AI，却始终无法成为真正意义上的AI驱动型企业。
编者按:
本文由 NewInAsia 高级编辑研究员 Le Ha Phuong (Nora) 撰写。她是一名自由播客创作者及前广播节目制作人，擅长结合专家观点与故事化叙事方式，制作时事与商业内容。
本文深入探讨了为何尽管AI投资持续增长、采用率不断提高，越南许多金融科技企业仍停留在AI试点阶段，并分析数据质量、组织成熟度及运营策略为何比AI技术本身更能决定企业是否真正实现商业价值。
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