Trí tuệ nhân tạo (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. Niềm tin là tài sản quý giá của ngân hàng và AI đang thay đổi cách niềm tin được xây dựng, kiểm chứng và duy trì.
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: Các dịch vụ có đáng tin cậy và ổn định hay không, các quyết định có công bằng và hợp lý hay không, dữ liệu có được bảo vệ hay không và liệu khách hàng có nhận được hỗ trợ kịp thời khi cần hay không.
AI là một công cụ hữu hiệu để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tăng cường tính toàn vẹn của hệ thống tài chính với điều kiện được áp dụng một cách có trách nhiệm, an toàn và có sự giám sát chặt chẽ của con người. Câu hỏi đặt ra không phải là liệu các ngân hàng có nên sử dụng AI hay không, mà là nên dùng AI như thế nào bồi đắp lòng tin nơi khách hàng mỗi ngày.
Niềm tin hữu hình và nâng cao tiêu chuẩn quản lý nhà nước
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, họ 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 nhất quán, công bằng.
Đó là lý do tại sao lòng tin ngày càng trở nên dễ đo lường hơn. Chỉ nói “hãy tin tưởng chúng tôi” thôi là chưa đủ. Ngân hàng cần chứng minh khả năng quản trị, kiểm toán và kết quả đầu ra rõ ràng. Khi AI tham gia vào các quyết định, cho dù đó là phát hiện gian lận, yêu cầu ưu tiên dịch vụ hay hỗ trợ các quy trình quản lý rủi ro, người lãnh đạo phải có khả năng trả lời rõ ràng các câu hỏi cơ bản như: Dữ liệu nào đang được sử dụng? Dùng cho mục đích gì? Mô hình được thử nghiệm như thế nào? Được giám sát ra sao? Điều gì xảy ra khi mô hình có sai sót?
Ông Phil Wright, Giám đốc cấp cao, Khối nghiệp vụ ngân hàng, HSBC Việt Nam
Trên toàn cầu, người ta đã thảo luận rất nhiều về xu hướng này, từ các quy định mới về AI đến việc siết chặt kỳ vọng về quản trị rủi ro mô hình, khả năng chống chịu trong vận hành và bảo vệ dữ liệu. Tại Việt Nam, bức tranh pháp lý cũng đang thay đổi nhanh chóng. Chính phủ cho thấy chủ trương phát triển và ứng dụng AI an toàn. Các tổ chức nên sẵn sàng với việc cơ quan quản lý ngày càng chú trọng minh bạch, trách nhiệm giải trình, quyền riêng tư và an ninh mạng khi khung pháp lý AI của Việt Nam dần hoàn thiện. Với ngân hàng, hàm ý thực tiễn rất cụ thể: hãy xây dựng nền tảng AI có trách nhiệm ngay từ bây giờ theo hướng có thể đáp ứng được mức độ giám sát chặt chẽ trong tương lai.
Tại HSBC, cách tiếp cận của chúng tôi là tích hợp trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm xuyên suốt cả quá trình: Lựa chọn tình huống ứng dụng phù hợp, đảm bảo quản lý chặt chẽ dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư, kiểm tra tính ổn định và độ thiên lệch, lưu lại thông tin về các quyết định cũng như liên tục giám sát thay đổi trong hiệu suất của mô hình và tác động ngoài ý muốn. Trong lĩnh vực ngân hàng, "thiết lập rồi để đó" không phải là một chiến lược đúng đắn.
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. Đối với những quyết định quan trọng và các trường hợp ngoại lệ, đặc biệt là những quyết định có thể ảnh hưởng nhiều đến khách hàng, con người phải luôn tham gia vào quá trình kiểm soát. Đây không phải là hạn chế của AI, mà đó là đặc điểm của một ngân hàng có trách nhiệm.
Gian lận và tội phạm tài chính: AI mang đến thay đổi chứ không chấm dứt hoàn toàn
Một trong những câu hỏi phổ biến nhất là liệu AI có thể “xóa sổ” hoàn toàn gian lận hay không. AI đặc biệt hiệu quả trong việc xác định các mẫu hành vi mà con người khó nhìn thấy ở quy mô lớn: hành vi giao dịch bất thường, tín hiệu từ thiết bị và mạng, hoạt động từ tài khoản trung gian và các kiểu lừa đảo mới. Công nghệ này giúp ngân hàng chuyển từ kiểm soát thụ động sang chủ động can thiệp sớm hơn, ngăn ngừa thiệt hại thay vì chỉ phản ứng sau khi sự việc đã xảy ra. Tuy nhiên, khi các ngân hàng cải thiện các biện pháp kiểm soát, tội phạm cũng thay đổi thủ đoạn, khai thác các lỗ hổng liên quan đến Deep Fake của AI ngày càng tinh vi hơn.
Một ví dụ thực tiễn là cách HSBC áp dụng phân tích dữ liệu nâng cao và máy học để tăng cường kiểm soát tội phạm tài chính. Sáng kiến “Đánh giá rủi ro động” (Dynamic Risk Assessment) trong giám sát giao dịch đã giúp đánh giá rủi ro linh hoạt hơn và ưu tiên cảnh báo thông minh hơn. Mục tiêu không phải là “tự động hóa quá trình đánh giá”, mà là nâng cao chất lượng tín hiệu, giảm nhiễu, tập trung nguồn lực điều tra vào những vấn đề quan trọng nhất và hỗ trợ kết quả nhanh hơn, nhất quán hơn.
Nhưng AI chỉ là một lớp phòng vệ. Một chiến lược chống gian lận vững chắc cần kết hợp AI với quản lý định danh và quyền truy cập, xác thực, kiểm soát giao dịch và quy trình báo cáo lên trên rõ ràng. Đồng thời cần 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. Ứng dụng AI có trách nhiệm là cân bằng giữa bảo vệ và khả năng tiếp cận, đồng thời đảm bảo có quy trình rõ ràng để con người có thể rà soát khi có khách hàng bị ảnh hưởng.
Ảnh minh họa
Trải nghiệm khách hàng chính là lợi thế cạnh tranh khi được xây trên niềm tin
Trong ngành dịch vụ tài chính, trải nghiệm khách hàng đã trở thành một lợi thế cạnh tranh quan trọng. Tuy nhiên, trải nghiệm không chỉ đơn thuần là tốc độ hay sự tiện lợi. Trải nghiệm tốt nhất là trải nghiệm mà khách hàng có thể tin tưởng, đặc biệt là trong những thời điểm quan trọng như nghi ngờ lừa đảo, tranh chấp giao dịch, mua sắm giá trị lớn hoặc khi gặp khó khăn tài chính.
AI có thể cải thiện trải nghiệm theo những cách rất cụ thể: Mở tài khoản nhanh hơn, giải quyết thắc mắc nhanh hơn, cảnh báo chủ động hơn và hỗ trợ cá nhân hoá hơn. AI cũng có thể hỗ trợ đồng nghiệp bằng cách tóm tắt thông tin, đề xuất hành động tối ưu tiếp theo và giảm công việc thủ công để họ dành thời gian cho các nhu cầu phức tạp của khách hàng.
Tuy nhiên, việc cá nhân hóa cần được thực hiện đặc biệt cẩn thận. Khách hàng nên cảm thấy được hỗ trợ, chứ không phải bị “theo dõi”. Đó là lý do tại sao các nguyên tắc ứng dụng AI có trách nhiệm như tối thiểu hóa dữ liệu, giới hạn mục đích, tăng tính minh bạch và bảo mật là rất cần thiết. Mục tiêu là sử dụng dữ liệu theo cách khách hàng kỳ vọng, phù hợp và mang lại lợi ích với các ranh giới rõ ràng.
Xin nhắc lại, con người vẫn là yếu tố quan trọng. Ngân hàng không chỉ là nơi giao dịch. Khi khách hàng đối mặt với các tình huống phức tạp và căng thẳng, họ cần một người biết lắng nghe, có khả năng giải thích và chịu trách nhiệm. AI nên là công nghệ giúp bổ trợ năng lực cho con người chứ không thể thay thế mối quan hệ giữa người với người vốn là nền tảng cốt lõi của niềm tin.
Triển khai an toàn: thách thức thực sự nằm ở dữ liệu, mô hình và con người
Triển khai AI một cách an toàn là hoàn toàn khả thi với điều kiện ngân hàng giải quyết được 3 thách thức cốt lõi.
Thứ nhất là rủi ro về 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 về mô hình. Hiệu suất dự đoán của mô hình có thể thay đổi khi hành vi của khách hàng và các điều kiện kinh tế thay đổi. Mô hình có thể hoạt động không ổn định trong các trường hợp cực đoan, hiếm gặp. Với AI tạo sinh (GenAI), có những rủi ro mới xuất hiện 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. Những rủi ro này đòi hỏi chế độ kiểm tra kỹ lưỡng, giải thích rõ ràng khi cần, giám sát liên tục và kiểm soát rõ ràng đối với các công cụ và 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, đó là vấn đề về kỷ luật vận hành. Đội ngũ nhân sự cần có các kỹ năng để xây dựng và thẩm định mô hình, quy trình để quản lý thay đổi an toàn và văn hóa sẵn sàng chất vấn kết quả và báo cáo khi có lo ngại. Khi có sự cố bất thường xảy ra, khả năng phán đoán là yếu tố quyết định. Vì vậy, quy trình giám sát và ứng phó sự cố do con người làm chủ vẫn đóng vai trò thiết yếu.
Nhiều tổ chức xem AI như một tiện ích bổ sung bằng cách triển khai một vài các dự án thí điểm, ý tưởng và công cụ rời rạc. Cách tiếp cận đó hiếm khi có thể mở rộng quy mô mà thường làm gia tăng rủi ro. Để tích hợp AI vào quá trình ra quyết định cốt lõi, ngân hàng nên bắt đầu từ các quyết định tự chủ và hành trình trải nghiệm của khách hàng, chứ không phải từ mô hình. Xác định nơi cần dự đoán, ưu tiên hoặc tự động hóa để cải thiện kết quả và đặt thước đo thành công bao gồm cả rủi ro và sự công bằng, chứ không chỉ nhắm tới hiệu quả đơn thuần.
Kế tiếp, hãy thiết kế mô hình ra quyết định có kiểm soát. Cần xác định rõ ai có quyền quyết định, ngưỡng giới hạn và các điểm cần con người xem lại. Ví dụ: AI có thể đề xuất và phân loại các tình huống nhưng con người sẽ phê duyệt các hành vi có tác động lớn, các trường hợp ngoại lệ sẽ được chuyển để xem xét và có quy trình để khách hàng khiếu nại kết quả. Đây là cách khiến AI trở nên hữu dụng trong môi trường được quản lý chặt chẽ.
Cuối cùng là mở rộng quy mô triển khai. Các nền tảng có thể tái sử dụng, quản lý chu trình của 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 được xác định là dự án mang tính liên phòng ban ngay từ đầu với sự phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận kinh doanh, công nghệ, quản lý rủi ro và tuân thủ.
Quản trị tạo điều kiện cho đổi mới an toàn
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 3 tuyến phòng thủ, áp dụng cụ thể với AI như sau: 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 đảm bảo. Việc phân định trách nhiệm rõ ràng có ý nghĩa quan trọng bởi tình trạng mù mờ, mơ hồ chính là nguồn cơn của các vấn đề.
Quản trị cũng phải áp dụng trên toàn 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 phải minh bạch và được lưu lại: Nguồn gốc dữ liệu, các bằng chứng thử nghiệm, luận cứ cho từng quyết định và bản lưu trữ thông tin liên quan đến quyết định. Những tài liệu này hỗ trợ công tác kiểm toán, kiểm tra nhà nước và giải quyết khiếu nại của khách hàng.
Quản trị tồn tại không nhằm làm chậm quá trình đổi mới, sáng tạo mà giúp đổi mới, sáng tạo trở nên an toàn, có thể mở rộng quy mô và đáng tin cậy hơn.
Tất cả những điều nêu trên sẽ không khả thi nếu thiếu yếu tố con người. Để sẵn sàng cho một tương lai xoay quanh AI, con người cần nâng cao kỹ năng tùy theo từng vị trí: Kiến thức phổ quát về AI cho tất cả nhân sự, kỹ năng chuyên sâu hơn cho người dựng mô hình và năng lực quản trị cho lãnh đạo và quản lý.
Bên cạnh đó, phương thức làm việc cần rõ ràng: Sử dụng công cụ được phê duyệt, xác định tình huống cụ thể, đặt ra quy định xử lý dữ liệu và kỳ vọng chi tiết về sự tham gia của con người. Điều này giúp giảm tình trạng sử dụng AI lén lút và đảm bảo sự đổi mới, sáng tạo diễn ra trong khuôn khổ.
Lãnh đạo cũng cần thay đổi: Tuyên truyền mục đích, đo lường kết quả qua năng suất và rủi ro cũng như hỗ trợ nhân sự khi có thay đổi trong vị trí công việc. Chuyển đổi có trách nhiệm bao gồm cả chăm lo cho nhân viên chứ không chỉ đơn thuần là triển khai công nghệ.
AI có thể hỗ trợ giúp ngân hàng trở nên an toàn hơn, nhanh hơn và cá nhân hóa hơn. AI đồng thời có thể giúp chúng ta phát hiện gian lận sớm hơn, phục vụ khách hàng tốt hơn với các công cụ thông minh hơn. Tuy nhiên, trong ngành dịch vụ tài chính, tiến bộ chỉ thực sự ý nghĩa khi lòng 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. Họ đòi hỏi ngân hàng sử dụng AI một cách đúng đắn.
(*) Giám đốc cấp cao, Khối nghiệp vụ ngân hàng, HSBC Việt Nam
