AI và bài toán niềm tin trong ngân hàng

Khi AI tham gia ngày càng nhiều vào các hoạt động như phát hiện gian lận, quản trị rủi ro hay hỗ trợ ra quyết định, bài toán của ngân hàng không còn chỉ là triển khai công nghệ nhanh đến đâu mà là làm sao để đổi mới đi cùng với niềm tin và trách nhiệm.

Trao đổi với chúng tôi, ông Phil Wright, Giám đốc cấp cao, Khối nghiệp vụ ngân hàng, HSBC Việt Nam, cho rằng trong ngành ngân hàng, AI chỉ thực sự có ý nghĩa khi được ứng dụng một cách có trách nhiệm và góp phần củng cố niềm tin của khách hàng.

XÂY DỰNG NỀN TẢNG AI CÓ TRÁCH NHIỆM

Thưa ông, AI đang thay đổi khái niệm “niềm tin” trong ngành ngân hàng như thế nào?

Hiện nay, AI không còn là một khái niệm xa vời trong ngành ngân hàng. AI đã và đang định hình cách chúng ta phục vụ khách hàng, quản trị rủi ro và gây dựng niềm tin. Với các tổ chức tài chính, sự tin cậy của khách hàng chính là yếu tố quan trọng nhất.

Trước đây, niềm tin chủ yếu được gây dựng dựa trên sức mạnh thương hiệu, tài chính vững mạnh và những mối quan hệ lâu bền. Tới tận bây giờ, những yếu tố đó vẫn còn nguyên giá trị nhưng trong thế giới ưu tiên số hóa, niềm tin ngày càng được đánh giá thông qua hành vi của hệ thống, như dịch vụ có đáng tin cậy và ổn định hay không, các quyết định có công bằng hay không, dữ liệu có được bảo vệ hay không và khách hàng có được hỗ trợ kịp thời khi cần hay không.

AI là công cụ hữu hiệu để nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường tính toàn vẹn của hệ thống tài chính với điều kiện được áp dụng có trách nhiệm, an toàn và có sự giám sát chặt chẽ của con người. Câu hỏi không còn là có nên dùng AI hay không mà là dùng AI như thế nào để bồi đắp lòng tin nơi khách hàng.

Theo ông, kỳ vọng của khách hàng và cơ quan quản lý đối với AI trong lĩnh vực ngân hàng hiện nay đang thay đổi ra sao?

AI đang khiến kỳ vọng của khách hàng và cơ quan quản lý cao hơn. Khách hàng không chỉ muốn trải nghiệm ứng dụng mượt mà mà còn muốn chắc chắn rằng ngân hàng hướng đến lợi ích tốt nhất cho họ, bảo vệ dữ liệu của họ và đưa ra các quyết định công bằng, nhất quán.

Đó là lý do niềm tin ngày càng trở nên dễ đo lường hơn. Chỉ nói “hãy tin tưởng chúng tôi” là chưa đủ. Ngân hàng cần chứng minh khả năng quản trị, kiểm toán và kết quả đầu ra rõ ràng.

Trên thế giới, nhiều quy định mới về AI đang được thảo luận, tập trung vào quản trị rủi ro mô hình, khả năng chống chịu vận hành và bảo vệ dữ liệu. Tại Việt Nam, khung pháp lý về AI cũng đang dần hoàn thiện với yêu cầu ngày càng cao về minh bạch, trách nhiệm giải trình, quyền riêng tư và an ninh mạng.

Với ngân hàng, điều quan trọng là phải xây dựng nền tảng AI có trách nhiệm ngay từ bây giờ để đáp ứng các tiêu chuẩn giám sát chặt chẽ trong tương lai.

Tại HSBC, cách tiếp cận của chúng tôi là tích hợp AI có trách nhiệm xuyên suốt quá trình: lựa chọn tình huống ứng dụng phù hợp, quản lý dữ liệu chặt chẽ, kiểm tra độ ổn định và thiên lệch của mô hình, lưu lại thông tin quyết định và liên tục giám sát hiệu suất mô hình.

Điều quan trọng nhất là trách nhiệm vẫn thuộc về con người. AI có thể hỗ trợ đưa ra quyết định nhưng không chịu trách nhiệm về quyết định đó. Với những quyết định quan trọng, đặc biệt là các trường hợp có thể ảnh hưởng lớn tới khách hàng, con người luôn phải tham gia kiểm soát.

Có ý kiến cho rằng AI có thể giúp “xóa sổ” gian lận tài chính. Quan điểm của ông về vấn đề này?

AI đặc biệt hiệu quả trong việc xác định các mẫu hành vi mà con người khó nhìn thấy ở quy mô lớn như giao dịch bất thường, tín hiệu từ thiết bị và mạng, hoạt động từ tài khoản trung gian hay các kiểu lừa đảo mới. Công nghệ này giúp ngân hàng chuyển từ kiểm soát thụ động sang chủ động can thiệp sớm hơn để ngăn ngừa thiệt hại.

Tuy nhiên, khi ngân hàng cải thiện biện pháp kiểm soát thì tội phạm cũng thay đổi thủ đoạn, khai thác các lỗ hổng liên quan đến Deepfake ngày càng tinh vi hơn.

AI vì thế chỉ là một lớp phòng vệ. Một chiến lược chống gian lận hiệu quả cần kết hợp AI với quản lý định danh, quyền truy cập, xác thực, kiểm soát giao dịch và cơ chế báo cáo rõ ràng. Đồng thời phải liên tục tinh chỉnh và giám sát vì các mô thức gian lận thay đổi rất nhanh.

Một khía cạnh khác cũng quan trọng không kém đó là trải nghiệm khách hàng và tính công bằng. Mô hình quá khắt khe có thể tạo ra các cảnh báo sai dẫn đến chặn nhầm các giao dịch hợp lệ, gây khó chịu cho khách hàng và có thể vô tình loại trừ nhóm khách hàng dễ bị tấn công.

Do đó, ứng dụng AI có trách nhiệm phải cân bằng giữa bảo vệ và khả năng tiếp cận, đồng thời đảm bảo luôn có quy trình để con người rà soát khi khách hàng bị ảnh hưởng.

Việc ứng dụng AI có thể tạo ra nhiều lợi thế cạnh tranh mới về trải nghiệm khách hàng không, thưa ông?

Trong ngành dịch vụ tài chính, trải nghiệm khách hàng đã trở thành lợi thế cạnh tranh quan trọng. Tuy nhiên, trải nghiệm không chỉ là tốc độ hay sự tiện lợi mà còn là sự tin cậy, đặc biệt trong các thời điểm quan trọng như nghi ngờ lừa đảo, tranh chấp giao dịch hay khó khăn tài chính.

AI có thể cải thiện trải nghiệm theo nhiều cách như mở tài khoản nhanh hơn, giải quyết thắc mắc nhanh hơn, cảnh báo chủ động hơn và hỗ trợ cá nhân hóa tốt hơn. AI cũng có thể hỗ trợ nhân viên bằng cách tóm tắt thông tin, đề xuất hành động phù hợp và giảm công việc thủ công.

Tuy nhiên, việc cá nhân hóa cần được thực hiện cẩn trọng. Khách hàng nên cảm thấy được hỗ trợ chứ không phải bị “theo dõi”. Vì vậy, các nguyên tắc như tối thiểu hóa dữ liệu, giới hạn mục đích sử dụng và tăng tính minh bạch là rất cần thiết.

Hơn thế nữa, AI không phải “cây đũa thần” có thể giải quyết mọi vấn đề. Khi khách hàng đối mặt với tình huống phức tạp và căng thẳng, họ vẫn cần một người biết lắng nghe, giải thích và chịu trách nhiệm. AI nên bổ trợ cho con người chứ không thay thế mối quan hệ giữa người với người.

THÁCH THỨC NẰM Ở DỮ LIỆU, MÔ HÌNH VÀ CON NGƯỜI

Vậy đâu là những thách thức lớn nhất khi triển khai AI an toàn trong lĩnh vực ngân hàng?

Triển khai AI an toàn là hoàn toàn khả thi nếu ngân hàng giải quyết được ba thách thức cốt lõi.

Thứ nhất là rủi ro dữ liệu. AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, nguồn gốc dữ liệu và kiểm soát truy cập. Nếu không chứng minh được dữ liệu đến từ đầu, ai đã can thiệp và dữ liệu có phù hợp với mục đích sử dụng hay không thì cũng giống như “xây lâu đài cát”. Các biện pháp kiểm soát quyền riêng tư chặt chẽ và quản trị dữ liệu có kỷ luật là nền tảng chứ không phải lựa chọn “có thì tốt”.

Thứ hai là rủi ro mô hình. Hiệu suất mô hình có thể thay đổi khi hành vi khách hàng và điều kiện kinh tế thay đổi. Với AI tạo sinh (GenAI), còn xuất hiện thêm các rủi ro mới như dùng câu lệnh chiếm quyền kiểm soát, rò rỉ các dữ liệu nhạy cảm và quá phụ thuộc vào các kết quả đầu ra tưởng chừng như đáng tin nhưng thật ra lại không chính xác. Vì vậy, cần kiểm tra kỹ lưỡng, giám sát liên tục và kiểm soát rõ ràng với các công nghệ trung gian của bên thứ ba.

Thứ ba là con người và quy trình. Ứng dụng AI an toàn không chỉ là bài toán công nghệ mà còn là vấn đề kỷ luật vận hành. Đội ngũ nhân sự cần có kỹ năng xây dựng, thẩm định mô hình và sẵn sàng chất vấn kết quả khi có dấu hiệu bất thường. Trong các sự cố phát sinh, khả năng phán đoán của con người vẫn đóng vai trò quyết định.

Các ngân hàng cần làm gì để tích hợp AI vào các quyết định cốt lõi mà không đánh mất tính trách nhiệm?

Nhiều tổ chức xem AI như một tiện ích bổ sung với các dự án thí điểm rời rạc. Cách tiếp cận đó khó mở rộng quy mô và thường làm gia tăng rủi ro.

Để tích hợp AI vào quá trình ra quyết định cốt lõi, ngân hàng cần bắt đầu từ các quyết định tự chủ và hành trình trải nghiệm của khách hàng, chứ không phải từ mô hình. Đồng thời phải đặt thước đo thành công bao gồm cả rủi ro và tính công bằng chứ không chỉ hiệu quả.

Tiếp theo là thiết kế mô hình ra quyết định có kiểm soát. Trong đó, cần xác định rõ ai có quyền quyết định, ngưỡng giới hạn ở đâu và những trường hợp nào cần con người xem xét lại. AI có thể đề xuất và phân loại tình huống nhưng con người vẫn phải phê duyệt các trường hợp có tác động lớn hoặc ngoại lệ.

Cuối cùng là mở rộng quy mô triển khai thông qua các nền tảng có thể tái sử dụng, quản lý vòng đời mô hình, giám sát và quản lý thay đổi là những yếu tố biến AI từ một dự án đơn lẻ thành một công cụ an toàn và có thể nhân rộng. Đồng thời, AI phải là dự án liên phòng ban với sự phối hợp giữa kinh doanh, công nghệ, quản lý rủi ro và tuân thủ.

Ông đánh giá thế nào về vai trò của quản trị trong đổi mới sáng tạo với AI?

Quản trị AI có trách nhiệm có thể không xa lạ với ngành ngân hàng nhưng cần lưu ý những rủi ro đặc thù của AI.

Một mô hình mạnh cần có ba tuyến phòng thủ: bộ phận kinh doanh chịu trách nhiệm về các tình huống và kết quả; bộ phận rủi ro và tuân thủ đưa ra phản biện và phê duyệt; bộ phận kiểm toán là chốt chặn cuối cùng. Việc phân định trách nhiệm rõ ràng rất quan trọng vì sự mơ hồ chính là nguồn cơn của nhiều vấn đề.

Quản trị cũng phải áp dụng trên toàn bộ chu trình, từ đánh giá tình huống đến khi ngừng hoạt động với sự giám sát liên tục các thay đổi sai lệch và tác động ngoài ý muốn. Tất cả cần được minh bạch và lưu trữ đầy đủ dữ liệu để phục vụ kiểm toán, thanh tra và giải quyết khiếu nại của khách hàng.

Nhìn chung, quản trị không nhằm làm chậm đổi mới mà giúp đổi mới trở nên an toàn, đáng tin cậy và có thể mở rộng quy mô hơn.

Một trong những thách thức được nêu ra hiện nay là nguồn nhân lực có thể ứng dụng AI vào hoạt động của ngành ngân hàng. Ông có khuyến nghị gì liên quan đến vấn đề này không?

Để sẵn sàng cho tương lai xoay quanh AI, nhân sự cần nâng cao kỹ năng phù hợp với từng vị trí: kiến thức phổ quát về AI cho toàn bộ nhân viên, kỹ năng chuyên sâu cho người xây dựng mô hình và năng lực quản trị cho lãnh đạo cùng các cấp quản lý.

Bên cạnh đó, tổ chức cần có phương thức làm việc rõ ràng, sử dụng công cụ được phê duyệt, quy định cụ thể về xử lý dữ liệu và vai trò của con người trong từng quy trình. Điều này giúp giảm tình trạng sử dụng AI tự phát và đảm bảo đổi mới diễn ra trong khuôn khổ an toàn.

Lãnh đạo cũng cần thay đổi tư duy, đo lường hiệu quả không chỉ qua năng suất mà còn qua mức độ kiểm soát rủi ro và hỗ trợ nhân sự thích nghi với thay đổi công việc.

Cuối cùng, AI có thể giúp ngân hàng an toàn hơn, nhanh hơn và cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, trong ngành dịch vụ tài chính, tiến bộ chỉ thực sự có ý nghĩa khi niềm tin được củng cố.

Vì vậy, định hướng phía trước rất rõ ràng: ứng dụng AI có trách nhiệm ngay từ khâu thiết kế, nền tảng an toàn, quản trị chặt chẽ với sự tham gia của con người để từ đó đổi mới, sáng tạo diễn ra nhanh chóng trong khi trách nhiệm vẫn nằm chắc trong tay con người. Xét cho cùng, khách hàng và cơ quan quản lý không yêu cầu các ngân hàng giảm ứng dụng AI, mà mong muốn AI được triển khai một cách an toàn, minh bạch và có trách nhiệm.