AI và dữ liệu đang thay đổi cách nhận diện, dự báo và quản trị rủi ro tài chính

Những góc nhìn về sự thay đổi trong quản trị rủi ro tài chính trước tác động của công nghệ, dữ liệu và những biến động ngày càng khó lường của thị trường đã được các chuyên gia chia sẻ tại Diễn đàn Kinh tế Việt – Anh 2026 với chủ đề “Công nghệ tài chính, ổn định tài chính và khả năng chống chịu hệ thống” (FinTech, Financial Stability and Systemic Resilience) do Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội phối hợp với Hội Hữu nghị Việt – Anh và các đối tác tổ chức ngày 3/11.

AI ĐANG ĐẶT RA NHỮNG YÊU CẦU QUẢN TRỊ RỦI RO MỚI

Theo bà Shania Fang-I Chien, Phó Chủ tịch Phát triển kinh doanh châu Á, Hiệp hội Chuyên gia rủi ro toàn cầu (GARP), quản trị rủi ro tuy không trực tiếp tạo ra lợi nhuận nổi bật, nhưng ngày càng khẳng định vai trò quan trọng, đặc biệt sau các cuộc khủng hoảng tài chính và đại dịch. Khác với các bộ phận kinh doanh hay quản lý danh mục đầu tư tập trung vào cơ hội sinh lời, bộ phận quản trị rủi ro có nhiệm vụ nhận diện và kiểm soát những nguy cơ tiềm ẩn mà các bộ phận tuyến đầu có thể chưa nhìn thấy. Đây cũng là yếu tố giúp bảo đảm sự ổn định trong hoạt động của các tổ chức.

Một trong những thay đổi đáng chú ý hiện nay là sự tham gia ngày càng sâu của AI vào các quy trình quản trị rủi ro. Bà Shania Fang-I Chien cho biết GARP đã phát triển chứng chỉ chuyên môn về AI trong quản trị rủi ro nhằm đáp ứng nhu cầu mới của ngành.

Theo bà Shania, ứng dụng AI đã đặt ra bài toán cân bằng giữa tự động hóa và nguồn nhân lực. Qua quan sát tại một số thị trường như Singapore, Hồng Kông và Trung Quốc, bà nhận thấy một số doanh nghiệp đã cắt giảm các vị trí cấp thấp vì AI. Bà cho rằng AI là công nghệ không thể tránh khỏi, nhưng cần được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, thay vì để con người phụ thuộc hoặc bị công nghệ chi phối.

“AI không phải lúc nào cũng đúng. Vì thế, những người làm nghề vẫn đóng một vai trò rất quan trọng: giám sát và tận dụng AI một cách tốt nhất, nhưng không bị công nghệ kiểm soát hay chi phối”, bà Shania nhấn mạnh.

Đặc biệt, khi AI được triển khai trên phạm vi toàn doanh nghiệp, vấn đề quản trị công nghệ này cần được nhìn nhận rộng hơn, thay vì chỉ xếp vào nhóm rủi ro hoạt động như cách một số doanh nghiệp từng thực hiện.

VỊ TRÍ GIÁM ĐỐC AI NGÀY CÀNG CẦN THIẾT

Trao đổi với phóng viên bên lề sự kiện, bà Shania Fang-I Chien cho biết quản trị AI đang trở thành vấn đề được các tổ chức, doanh nghiệp và cơ quan quản lý quan tâm nghiêm túc hơn khi công nghệ này ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Theo bà, bên cạnh việc khai thác những công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả hoạt động, doanh nghiệp cần tính đến các rủi ro phát sinh nếu đánh giá không đúng khả năng và giới hạn của AI.

Bà Shania cũng lưu ý vấn đề trách nhiệm giám sát các công cụ AI và kiểm soát chất lượng dữ liệu. Theo bà, doanh nghiệp cần xác định rõ ai chịu trách nhiệm quản trị các hệ thống AI, đồng thời kiểm chứng tính xác thực của những báo cáo, dữ liệu và tín hiệu do công nghệ này cung cấp.

“Hiệu quả rất quan trọng trong thế giới ngày nay. Tuy nhiên, bên cạnh hiệu quả, chúng ta cần bảo đảm dữ liệu và quy trình xử lý là chính xác, đáng tin cậy và khả thi”, bà nhấn mạnh.

Đặc biệt, bà Shania cho rằng việc bổ nhiệm Giám đốc AI (Chief AI Officer – CAIO) tại các ngân hàng và doanh nghiệp fintech là “vị trí ngày càng cần thiết”. Theo bà, trước đây, một số doanh nghiệp chỉ xem AI là một phần của rủi ro hoạt động và đặt việc quản trị công nghệ này trong phạm vi quản lý rủi ro chung. Tuy nhiên, khi AI đã được triển khai trên phạm vi toàn doanh nghiệp, cách tiếp cận này cần thay đổi.

“Việc có một Giám đốc AI là rất quan trọng. Khi AI được ứng dụng rộng khắp trong doanh nghiệp, việc xây dựng một bộ phận độc lập, không chỉ có Giám đốc AI mà còn có cả một đội ngũ chuyên trách, càng trở nên cần thiết”, bà Shania nhận định.

KHAI THÁC DỮ LIỆU THỊ TRƯỜNG, XÂY DỰNG CÔNG CỤ CẢNH BÁO SỚM

Chia sẻ từ xa tại Diễn đàn, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua, Trường Quản trị Kinh doanh, Đại học Liverpool (Vương quốc Anh), đã có bài phân tích đáng chú ý về chủ đề "Tin xấu quan trọng hơn tin tốt trên thị trường tài chính", tập trung vào phản ứng bất đối xứng của thị trường đối với thông tin, những hàm ý đối với quản trị rủi ro và ổn định tài chính. Theo đó, nghiên cứu cho thấy thị trường tài chính thường phản ứng mạnh hơn nhiều trước tin xấu so với tin tốt. Đây không chỉ là hiện tượng tâm lý của nhà đầu tư mà còn được khuếch đại bởi các cơ chế vận hành của thị trường.

Lấy ví dụ từ thị trường chứng khoán Việt Nam, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua cho biết chỉ số thị trường có thể tăng khi xuất hiện thông tin tích cực và giảm khi có tin xấu. “Điều tôi muốn nhấn mạnh ở đây là mỗi khi có sự kiện xấu, thị trường có thể mất lâu hơn để phục hồi, vì các đợt giảm thường mạnh và nhanh”, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua nói. Ông cho rằng “nếu chúng ta có một công cụ để dự báo những chấm đỏ này, tức là nhận diện và dự báo sớm những thời điểm thị trường xuất hiện biến động tiêu cực, thì sẽ rất hữu ích cho việc hoạch định chính sách và cho các cơ quan quản lý”.

Việc có một Giám đốc AI là rất quan trọng. Khi AI được ứng dụng rộng khắp trong doanh nghiệp, việc xây dựng một bộ phận độc lập, không chỉ có Giám đốc AI mà còn có cả một đội ngũ chuyên trách, càng trở nên cần thiết

Bà Shania Fang-I Chien  Phó Chủ tịch Phát triển kinh doanh châu Á, Hiệp hội Chuyên gia rủi ro toàn cầu (GARP)

Đây cũng là hướng nghiên cứu mà Tiến sĩ Mattia Bevilacqua đang triển khai trong một dự án ngân hàng. “Chúng tôi xây dựng một công cụ cảnh báo sớm khủng hoảng, sử dụng học máy kết hợp với nhiều thước đo tài chính, đặc biệt là các chỉ báo phản ánh biến động tiêu cực và nguy cơ sụp đổ trên thị trường”, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua nói. Kết quả cho thấy công cụ có khả năng dự báo khá tốt nguy cơ khủng hoảng ngân hàng. Chỉ báo rủi ro tăng mạnh trong giai đoạn khủng hoảng tài chính và tiếp tục gia tăng trong thời kỳ COVID-19, dù chưa chạm ngưỡng cảnh báo được thiết lập. Điều này cho thấy, việc ứng dụng công nghệ, đưa các thước đo phản ánh rủi ro tiêu cực vào mô hình có thể giúp cải thiện đáng kể khả năng dự báo khủng hoảng tín dụng.

Công nghệ tài chính đặt ra yêu cầu mới về ổn định và khả năng chống chịu hệ thống

Từ kết quả nghiên cứu, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua nhấn mạnh các công cụ đo lường rủi ro cần được xây dựng và theo dõi ngay cả trong những giai đoạn thị trường ổn định, thay vì chỉ tập trung khi bất ổn đã xuất hiện. Đặc biệt, việc khai thác dữ liệu tần suất cao có thể giúp cập nhật các chỉ báo thường xuyên hơn, qua đó bổ sung thông tin cho hoạt động giám sát và góp phần củng cố sự ổn định của hạ tầng thị trường.

“Chống chịu nghĩa là chuẩn bị cho hệ thống khi đang ở trạng thái tốt để đối phó với những ngày xấu nhất”, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua nhấn mạnh. Theo ông, khả năng dự báo trước những thời điểm bất lợi sẽ giúp hệ thống tài chính chủ động hơn trong ứng phó với các cú sốc.

Khái quát những kết quả nghiên cứu, Tiến sĩ Mattia Bevilacqua đưa ra ba điểm đáng chú ý: tin xấu thường được thị trường định giá mạnh hơn tin tốt; những tín hiệu phản ánh tâm lý lo ngại trước rủi ro tiêu cực có thể trở thành chỉ báo cảnh báo sớm; và tin xấu có khả năng lan truyền nhanh, đòi hỏi hệ thống tài chính phải có sự chuẩn bị từ trước.