AI đang tái định hình hoạt động ngân hàng, từ quản trị rủi ro đến trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, trong bối cảnh số hóa sâu rộng, việc ứng dụng AI chỉ thực sự phát huy hiệu quả khi đi kèm yêu cầu cao về minh bạch, an toàn và niềm tin...

Theo ông Phil Wright, Giám đốc cấp cao Khối nghiệp vụ ngân hàng HSBC Việt Nam, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra bước chuyển lớn trong ngành ngân hàng, từ quản trị rủi ro đến nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, trong bối cảnh số hóa ngày càng sâu rộng, bài toán không còn nằm ở việc có ứng dụng AI hay không, mà là triển khai ra sao để củng cố niềm tin, bởi đó chính là yếu tố quyết định sự bền vững của hệ thống tài chính. 

CÔNG NGHỆ THAY ĐỔI CUỘC CHƠI, NIỀM TIN VẪN LÀ “ĐIỂM TỰA”

Ông Phil Wright nhận định khi AI tham gia sâu vào các quy trình từ phát hiện gian lận đến quản trị rủi ro, các lãnh đạo ngân hàng không thể chỉ cam kết suông “hãy tin tưởng chúng tôi”. Họ cần chứng minh bằng khả năng quản trị, kiểm toán và kết quả đầu ra rõ ràng. Tại Việt Nam, khi khung pháp lý về AI đang dần hoàn thiện, các ngân hàng cần sẵn sàng xây dựng nền tảng AI có trách nhiệm ngay từ bây giờ để đáp ứng các tiêu chuẩn ngày càng khắt khe về minh bạch, quyền riêng tư và an ninh mạng.

Một trong những kỳ vọng lớn nhất đối với AI trong ngành tài chính là khả năng “xóa sổ” gian lận. Thực tế, AI đặc biệt xuất sắc trong việc quét và xác định các mẫu hành vi bất thường ở quy mô lớn, điều mà con người khó có thể làm thủ công. Công nghệ này giúp các nhà băng chuyển từ thế “phòng ngự thụ động” sang “chủ động can thiệp sớm”.

Tuy nhiên, cuộc chiến này luôn có hai mặt. Khi ngân hàng nâng cấp hệ thống phòng thủ, tội phạm mạng cũng sử dụng chính AI (như công nghệ Deep Fake) để tạo ra các thủ đoạn tinh vi hơn. Do đó, AI mang đến sự thay đổi lớn về cách chống tội phạm tài chính, nhưng không thể chấm dứt hoàn toàn vấn nạn này.

Lấy ví dụ tại HSBC, ngân hàng đã áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao và máy học (Machine Learning) thông qua sáng kiến “Đánh giá Rủi ro Động” (Dynamic Risk Assessment). Mục tiêu không phải là tự động hóa toàn bộ quá trình, mà là lọc nhiễu, nâng cao chất lượng cảnh báo để tập trung nguồn lực điều tra vào các giao dịch thực sự có vấn đề.

 “Niềm tin là tài sản quý giá nhất của ngân hàng và AI đang thay đổi cách niềm tin được xây dựng, kiểm chứng và duy trì. AI là một công cụ hữu hiệu nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường tính toàn vẹn của hệ thống tài chính, nhưng với điều kiện phải được áp dụng một cách có trách nhiệm, an toàn và có sự giám sát chặt chẽ của con người”.

Tuy nhiên, AI chỉ là một lớp phòng vệ. Một chiến lược chống gian lận hiệu quả cần kết hợp AI với quản lý định danh và quyền truy cập, xác thực, kiểm soát giao dịch và quy trình báo cáo rõ ràng, đồng thời liên tục tinh chỉnh, giám sát để thích ứng với các phương thức gian lận ngày càng biến đổi nhanh.

“AI có thể hỗ trợ đưa ra quyết định nhưng không chịu trách nhiệm về quyết định đó. Đối với những quyết định quan trọng, đặc biệt là những quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng, con người phải luôn tham gia kiểm soát. Đây không phải là hạn chế của AI mà đó là đặc điểm của một ngân hàng có trách nhiệm”, ông Phil Wright nhấn mạnh.

Bên cạnh quản trị rủi ro, trải nghiệm khách hàng đang trở thành mặt trận cạnh tranh trọng tâm của ngành ngân hàng. AI góp phần rút ngắn thời gian mở tài khoản, xử lý yêu cầu tức thời và cá nhân hóa dịch vụ. Tuy nhiên, mức độ cá nhân hóa cần được kiểm soát hợp lý để khách hàng cảm nhận sự phục vụ, thay vì bị theo dõi.

Trong các tình huống nhạy cảm như nghi ngờ lừa đảo hoặc tranh chấp tài chính, yếu tố con người vẫn giữ vai trò then chốt, khi sự lắng nghe và thấu cảm là điều mà công nghệ khó có thể thay thế hoàn toàn.

 XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÒNG THỦ LẤY CON NGƯỜI LÀM TRUNG TÂM

Để triển khai AI an toàn và trở thành năng lực cốt lõi thay vì các dự án rời rạc, ông Phil Wright cho rằng các ngân hàng phải xử lý ba thách thức lớn: dữ liệu, mô hình và con người.

Thứ nhất, rủi ro dữ liệu. AI phụ thuộc vào chất lượng, nguồn gốc và kiểm soát truy cập dữ liệu. Nếu không đảm bảo tính minh bạch và phù hợp mục đích sử dụng, việc ứng dụng AI khó bền vững; do đó, quản trị dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư phải là nền tảng bắt buộc.

Thứ hai, rủi ro mô hình. Hiệu suất mô hình có thể biến động theo hành vi khách hàng và điều kiện kinh tế, đặc biệt với AI tạo sinh (GenAI) khi xuất hiện nguy cơ rò rỉ dữ liệu và sai lệch thông tin. Điều này đòi hỏi kiểm thử chặt chẽ, giám sát liên tục và kiểm soát các công cụ bên thứ ba.

Thứ ba, yếu tố con người và quy trình. Ứng dụng AI không chỉ là bài toán công nghệ mà còn là kỷ luật vận hành, yêu cầu đội ngũ có năng lực thẩm định, sẵn sàng phản biện và quy trình giám sát, ứng phó sự cố hiệu quả.

Để tích hợp AI vào các quyết định cốt lõi, các ngân hàng cần chuyển từ cách tiếp cận thử nghiệm sang triển khai có hệ thống, bắt đầu từ nhu cầu kinh doanh và hành trình khách hàng. Mô hình ra quyết định phải được thiết kế có kiểm soát, xác định rõ vai trò của AI và con người, cùng các ngưỡng can thiệp. Đồng thời, cần xây dựng nền tảng có thể mở rộng, quản lý vòng đời mô hình và triển khai AI như một chương trình liên phòng ban.

Về quản trị, mô hình “ba tuyến phòng thủ” gồm kinh doanh, rủi ro - tuân thủ và kiểm toán cần được áp dụng xuyên suốt vòng đời AI, đi kèm yêu cầu minh bạch, lưu vết đầy đủ để phục vụ giám sát và xử lý khiếu nại.

“Mặt khác, yếu tố con người tiếp tục đóng vai trò quyết định, từ nâng cao kỹ năng, thiết lập quy trình sử dụng công cụ an toàn đến thay đổi tư duy lãnh đạo. Mục tiêu là bảo đảm đổi mới diễn ra trong khuôn khổ kiểm soát, hạn chế rủi ro phát sinh ngoài hệ thống”, ông Phil Wright khuyến nghị.