Este es el primer estudio que utiliza la técnica del mapa de autoorganización (Kohonen), una red neuronal artificial basada en un algoritmo de aprendizaje no supervisado, para categorizar los bancos vietnamitas en grupos de superclase. Basándose en datos anuales desiguales de 2008 a 2017, este estudio identifica dos grupos de superclase (uno y dos). Mientras que el grupo uno está compuesto por bancos de acciones conjuntas, el grupo dos está formado por bancos comerciales estatales y bancos de acciones conjuntas. Utilizando el indicador no estructural, el índice de Lerner, para capturar el poder de mercado, y la técnica de análisis envolvente de datos para medir el rendimiento bancario, nuestro resultado muestra diferencias significativas en las puntuaciones de Lerner (que representan el poder de mercado de los bancos) de los dos grupos de bancos. Las diferencias en las puntuaciones de Lerner proporcionan evidencia de un grupo de bancos fuertes que está aislado de otros bancos. Esto implica que este grupo de bancos fuertes tiene el potencial de ser monopolista y perjudica el entorno bancario competitivo de Vietnam. La razón es que los bancos del grupo dos pueden ser más rentables debido a un mayor poder de mercado, mientras que los bancos del grupo uno pueden tener dificultades para reducir costos y seguir siendo viables. Estos hallazgos proporcionan una mejor comprensión para los ejecutivos bancarios, los responsables de políticas y los reguladores de la industria bancaria de Vietnam, y aseguran un entorno bancario eficiente y competitivo en Vietnam.