Tại Hội thảo "AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng" do Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam tổ chức vào ngày 5/8, các chuyên gia cho rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành nền tảng công nghệ cốt lõi của ngành ngân hàng, mở ra cơ hội nâng cao năng suất, tối ưu vận hành và cá nhân hóa dịch vụ. Tuy nhiên, chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị và khung pháp lý mới là những yếu tố quyết định để AI phát huy hiệu quả và phát triển an toàn, bền vững.
AI làm chủ các hoạt động cốt lõi của ngân hàng
Phát biểu tại hội thảo, ông Đào Minh Tú - Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết ngành tài chính - ngân hàng toàn cầu đang trải qua bước chuyển mang tính bước ngoặt, từ kỷ nguyên số hóa sang kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo (AI) và xa hơn là hướng tới mô hình ngân hàng AI. Từ một công cụ hỗ trợ tự động hóa các quy trình đơn giản, AI đang nhanh chóng trở thành nền tảng công nghệ cốt lõi của hoạt động ngân hàng hiện đại.
Theo ông Đào Minh Tú, AI không giới hạn ở các ứng dụng chatbot hay tự động hóa các quy trình lặp lại mà hiện diện trực tiếp trong những lĩnh vực cốt lõi của hoạt động ngân hàng. AI tham gia xử lý các bài toán kinh doanh từ tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới cho đến quản lý tài sản. AI mang lại giá trị thực tế hàng ngày thông qua việc kiến tạo năng lực siêu cá nhân hóa trải nghiệm, thúc đẩy tài chính toàn diện bằng cách khai thác dữ liệu hành vi vô cùng chuẩn mực để mở rộng biên độ đánh giá rủi ro, giúp hàng triệu khách hàng dưới chuẩn truyền thống tiếp cận nguồn vốn hợp pháp.
"Đặc biệt, AI giúp các ngân hàng tối ưu hóa năng suất lao động, hướng tới xây dựng một lực lượng nhân sự có năng lực kết hợp giữa công nghệ và nghiệp vụ để làm chủ dòng chảy tri thức dữ liệu," ông Đào Minh Tú nêu.
Dẫn ý kiến của các chuyên gia quốc tế và thực tiễn triển khai đã đúc kết, theo ông Tú, chất lượng dữ liệu quyết định năng lực tư duy của AI. Khi dữ liệu bị phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không kiểm soát được nguồn gốc, mô hình thuật toán sẽ kế thừa và khuếch đại các sai lệch cũ, tạo ra các quyết định thiên lệch đầu ra, xâm phạm quyền lợi khách hàng và đẩy ngân hàng đối mặt với rủi ro phi tài chính nghiêm trọng.
Mặt khác, kết quả quản lý dữ liệu nền tảng sẽ tốn kém hơn khi đạt được mức giá trung bình 30% trong thời gian làm việc vô ích của tổ chức. Quản trị dữ liệu đã đạt tới “điểm phát hiện”: vừa có thể là chiến thắng, vừa có nguy cơ trở thành điểm làm đổ vỡ tham vọng AI.
Ông Đào Minh Tú nhấn mạnh ngành ngân hàng bắt buộc phải chuyển dịch tư duy từ tuân thủ thụ động sang mô hình quản trị dữ liệu tăng cường bằng AI theo cấu trúc 3 chiều: Quản trị dịch vụ AI, quản trị bằng AI và quản trị đối với chính các mô hình AI. Cuộc đua ngân hàng số hiện nay không còn là cuộc đua về thuật toán hay quy mô đầu tư công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng.
Siết chặt quy định và phân loại rủi ro ứng dụng AI
Ở góc độ cơ sở quản lý, ông Hoàng Minh Tiến - Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (Ngân hàng Nhà nước) chia sẻ hiện nay AI đã được ứng dụng tương đối rộng rãi trong ngành ngân hàng, từ chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền (AML) đến chatbot chăm sóc khách hàng, eKYC và xác thực điện tử.
Tuy nhiên, cùng với những lợi ích mang lại, AI cũng đặt ra nhiều rủi ro liên quan đến an toàn thông tin, rủi ro mô hình, dữ liệu và trách nhiệm trong quá trình ra quyết định.
Lãnh đạo Ngân hàng Nhà nước cho biết thêm, cơ quan này đang xây dựng dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai AI. Dự thảo bao gồm 5 chương với 26 điều, tập trung vào các nhóm nội dung lớn là bảo đảm an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai hệ thống AI. Nội dung trọng tâm của dự thảo là việc phân loại hệ thống AI theo các mức độ rủi ro khác nhau, bao gồm rủi ro cao, rủi ro trung bình và rủi ro thấp.
Ông Hoàng Minh Tiến cho biết trong lĩnh vực ngân hàng, có hai nhóm hệ thống AI thuộc diện rủi ro cao là hệ thống tự động thực hiện giao dịch điện tử và hệ thống tự động quyết định cấp tín dụng.
Đối với các giao dịch thanh toán, AI chỉ được phép tự động ra quyết định trong một hạn mức nhất định. Cụ thể, ngưỡng này là từ 10 triệu đồng đến dưới 100 triệu đồng đối với khách hàng cá nhân và từ 50 triệu đồng đến dưới 500 triệu đồng đối với khách hàng tổ chức. Những giao dịch có giá trị vượt ngưỡng này sẽ không được phép để AI tự động thực hiện.
Bên cạnh phân loại rủi ro, dự thảo đặc biệt nhấn mạnh yêu cầu kiểm soát của con người. Theo đó, hệ thống AI chỉ được phép tự động ra quyết định khi đáp ứng đầy đủ các điều kiện về chất lượng mô hình, ngưỡng rủi ro, tiêu chí cảnh báo, quy trình giám sát và khả năng can thiệp của con người. Bộ phận giám sát phải có quyền điều chỉnh hoặc tạm dừng quyết định của AI khi cần thiết. Đồng thời phải có cơ chế ngắt khẩn cấp đối với các trường hợp phát sinh rủi ro hoặc sự cố nghiêm trọng.
Bài học thực tế và hợp pháp quản trị
Từ thực tiễn phát triển khai tại ngân hàng, ông Bùi Gia Hiếu - Giám đốc an ninh mạng MB cho biết hiệu quả AI không nên đo bằng số lượng mô hình được triển khai mà cần đánh giá bằng khả năng giảm thời gian xử lý, tăng tỷ lệ phát hiện chính xác và giảm thiểu rủi ro. AI không thay thế con người mà giúp chuyên gia tập trung vào những nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
Dưới góc độ pháp lý, Luật sư Hoàng Hà, Giám đốc Điều hành Data Protectify cho rằng, cùng với dữ liệu lớn và AI, các rủi ro liên quan đến quyền riêng tư, chủ quyền dữ liệu, thiên vị thuật toán và trách nhiệm giải trình cũng ngày càng gia tăng. Vì vậy, thay vì tuân thủ riêng lẻ từng quy định, các tổ chức tín dụng cần xây dựng một khung quản trị tích hợp, kết nối quản trị dữ liệu, công nghệ, an ninh mạng và quản trị rủi ro, đồng thời việc xây dựng văn hóa dữ liệu và nâng cao năng lực của đội ngũ cần được xem là nền tảng để chuyển từ tư duy tuân thủ sang quản trị chủ động.
Tại hội thảo, các chuyên gia cũng đánh giá AI có thể tạo ra bước chuyển lớn cho ngành ngân hàng nhưng không thể phát huy hiệu quả nếu thiếu nền tảng dữ liệu chất lượng, cơ chế quản trị chặt chẽ và hành lang pháp lý phù hợp. Trong bối cảnh AI được ứng dụng ngày càng sâu rộng, lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về những tổ chức vừa khai thác tốt dữ liệu, vừa bảo đảm tính minh bạch, an toàn và khả năng kiểm soát trong mọi quyết định của AI./.
Ngân hàng tương lai cạnh tranh bằng trải nghiệm khách hàng, dữ liệu và AI
Khám phá xu hướng chuyển đổi số trong ngành ngân hàng, nhấn mạnh vai trò của dữ liệu, AI và trải nghiệm khách hàng trong tương lai.
