AI không chỉ là công nghệ, mà là cuộc đua về dữ liệu và quản trị

AI đang định hình lại mô hình ngân hàng

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. TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho rằng, ngành tài chính - ngân hàng thế giới đang chuyển dịch từ kỷ nguyên số hóa sang kỷ nguyên AI, hướng tới mô hình AI-native banking - nơi AI hiện diện trong mọi mắt xích của chuỗi giá trị ngân hàng.

Nếu trước đây AI chủ yếu được biết đến qua chatbot hay trợ lý ảo, thì hiện nay công nghệ này đã trực tiếp tham gia xử lý các nghiệp vụ trọng yếu như tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới, quản lý tài sản, đánh giá tín dụng và quản trị danh mục khách hàng. Với khả năng phân tích dữ liệu ở quy mô lớn, AI giúp các ngân hàng xây dựng trải nghiệm siêu cá nhân hóa, mở rộng khả năng tiếp cận tài chính cho nhóm khách hàng chưa đủ điều kiện theo phương pháp đánh giá truyền thống, đồng thời tối ưu năng suất lao động và nâng cao hiệu quả vận hành.

TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam phát biểu tại Hội thảo

Tuy nhiên, theo lãnh đạo Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, AI chỉ thực sự thông minh khi được nuôi dưỡng bằng dữ liệu chất lượng. Ông cho rằng quan hệ giữa AI và dữ liệu là "quan hệ hữu cơ hai chiều". Dữ liệu phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không rõ nguồn gốc sẽ khiến AI khuếch đại sai lệch, tạo ra các quyết định thiếu chính xác, ảnh hưởng quyền lợi khách hàng và làm gia tăng rủi ro đối với tổ chức tín dụng.

Đáng chú ý, TS. Đào Minh Tú dẫn kinh nghiệm quốc tế cho biết quản trị dữ liệu đã chạm tới "điểm bùng phát", có thể trở thành lợi thế cạnh tranh nhưng cũng có thể là nguyên nhân khiến toàn bộ chiến lược AI thất bại nếu không được đầu tư đúng mức. Chính vì vậy, ông đề xuất ngành Ngân hàng cần chuyển từ tư duy quản trị dữ liệu phục vụ tuân thủ sang mô hình quản trị dữ liệu tăng cường bằng AI, gồm ba trụ cột: quản trị phục vụ AI, quản trị bằng AI và quản trị đối với chính các mô hình AI. Sự phát triển mạnh mẽ của AI đòi hỏi một khuôn khổ pháp lý đủ linh hoạt để khuyến khích đổi mới sáng tạo nhưng cũng đủ chặt chẽ để kiểm soát rủi ro.

Theo TS. Đào Minh Tú, Việt Nam đã từng bước hoàn thiện nền tảng pháp lý với Luật Dữ liệu, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật Trí tuệ nhân tạo cùng các văn bản hướng dẫn. Trong đó, Luật Trí tuệ nhân tạo xác lập nguyên tắc AI phải phục vụ con người, lấy con người làm trung tâm và không thay thế trách nhiệm của con người trong các quyết định quan trọng.

Ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, NHNN phát biểu tại Hội thảo

Thông tin về định hướng quản lý, ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, NHNN cho biết, NHNN đang hoàn thiện dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai AI trong ngành Ngân hàng nhằm hình thành khung quản lý thống nhất cho toàn hệ thống.

Dự thảo xác định AI đã được ứng dụng khá rộng trong ngành, từ chấm điểm tín dụng, thẩm định cho vay, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền đến eKYC và chăm sóc khách hàng. Song song với lợi ích, AI cũng kéo theo nhiều rủi ro về an toàn thông tin, dữ liệu, mô hình và trách nhiệm giải trình, đòi hỏi phải có quy định quản lý phù hợp.

Một điểm mới đáng chú ý là dự thảo phân loại hệ thống AI thành ba cấp độ rủi ro: cao, trung bình và thấp. Đối với AI rủi ro cao, hai nhóm hệ thống trong lĩnh vực ngân hàng gồm AI tự động thực hiện giao dịch điện tử và AI tự động quyết định cấp tín dụng sẽ chịu các yêu cầu giám sát nghiêm ngặt. AI chỉ được tự động ra quyết định trong ngưỡng giá trị giao dịch nhất định; vượt ngưỡng phải có sự can thiệp của con người. Dự thảo đồng thời yêu cầu thiết lập cơ chế giám sát, quyền điều chỉnh, tạm dừng quyết định của AI và cơ chế ngắt khẩn cấp khi phát sinh sự cố.

Dữ liệu tốt mới tạo ra AI tốt

Không chỉ dừng ở chính sách, nhiều tổ chức tài chính cũng chia sẻ kinh nghiệm triển khai AI trong thực tế. Đại diện MBBank cho biết ngân hàng lựa chọn ứng dụng AI theo từng bản chất công việc. Trong lĩnh vực an toàn thông tin, AI hỗ trợ Blue Team xử lý lượng lớn cảnh báo, tự động tổng hợp, phân loại và gợi ý điều tra; trong khi Red Team sử dụng AI để xây dựng kịch bản kiểm thử và rút ngắn thời gian đánh giá an ninh. Nhờ đó, khả năng tiếp nhận và sàng lọc thông tin về mối đe dọa tăng từ khoảng 3.000 lên 10.000 tin mỗi ngày; tốc độ xử lý của Blue Team tăng khoảng 60%.

Theo đại diện MBBank, 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.

Toàn cảnh Hội thảo

Ở 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.

Đồng quan điểm, bà Nguyễn Phương Thanh, Phó Tổng Giám đốc Tư vấn Dịch vụ Tài chính Ngân hàng EY Việt Nam nhận định chuyển đổi sang mô hình ngân hàng AI trước hết là quá trình nâng cấp năng lực quản trị dữ liệu trên phạm vi toàn doanh nghiệp. Theo bà, quản trị dữ liệu cần trở thành chương trình chiến lược ở cấp Hội đồng quản trị; dữ liệu phải được coi là tài sản chiến lược, có chủ sở hữu rõ ràng và được đưa vào hệ thống đánh giá hiệu quả công việc.

Bên cạnh đó, các ngân hàng nên bắt đầu từ những bài toán AI mang lại giá trị rõ ràng như chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền hay cảnh báo sớm rủi ro, đồng thời xây dựng các tài sản dữ liệu có khả năng tái sử dụng để từng bước hình thành năng lực AI ở quy mô toàn doanh nghiệp.

Ông Trần Trung Dũng, Chủ tịch HĐTV Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam phát biểu tại Hội thảo

Đồng quan điểm ông Trần Trung Dũng, Chủ tịch HĐTV Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam (VAMC) cho rằng, hiệu quả của AI phụ thuộc trước hết vào chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu. Hiện dữ liệu phục vụ ngành Ngân hàng còn phân tán, trong khi các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân khiến việc chia sẻ, khai thác dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu phục vụ xử lý nợ xấu, gặp nhiều khó khăn. Do đó, ông Dũng đề nghị, cần sớm rà soát, phân loại rõ dữ liệu nhạy cảm và dữ liệu có thể chia sẻ để vừa bảo đảm an toàn, vừa tạo điều kiện cho các tổ chức tín dụng, VAMC và các đơn vị liên quan khai thác dữ liệu, phát huy hiệu quả đầu tư AI và thực hiện tốt nhiệm vụ xử lý nợ.

Theo các chuyên gia, AI đang mở ra cơ hội tái định hình toàn diện hoạt động ngân hàng, nhưng công nghệ chỉ là một phần của bài toán. Chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị, hành lang pháp lý và trách nhiệm của con người mới là những yếu tố quyết định AI có thể tạo ra giá trị bền vững hay không. Trong cuộc đua AI, lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về những tổ chức biết xây dựng dữ liệu như một tài sản chiến lược và phát triển AI trên nền tảng quản trị minh bạch, an toàn và đáng tin cậy.