Mặt trái của AI: Bài toán niềm tin và kiểm soát rủi ro

Gần 70 năm trước, McCarthy - cha đẻ của thuật ngữ AI - hẳn không thể hình dung AI lại trở thành xu thế tất yếu của thời đại, được ứng dụng sâu rộng trong hầu khắp lĩnh vực kinh tế - xã hội, đặc biệt là ngành tài chính - ngân hàng.

Bên cạnh những ưu điểm vượt trội khó phủ nhận, AI nói chung và AI trong lĩnh vực ngân hàng nói riêng cũng tồn tại không ít thách thức, rủi ro và mặt trái cần nhận diện, khắc phục để có thể phát huy tối đa giá trị mà AI đã, đang và sẽ mang lại cho nhân loại. Ngoài nỗi lo mang tính bao trùm về một “bong bóng AI” có thể vỡ tương tự khủng hoảng dotcom đầu thế kỷ XXI, một số mặt trái điển hình của AI trong ngân hàng có thể kể đến rủi ro bảo mật thông tin, nguy cơ thuật toán thiên vị, thiếu công bằng, xung đột với hệ thống vận hành cũ và thách thức “đuổi theo” quy định.

TS.Vũ Đình Ánh, Chuyên gia kinh tế

Rủi ro bảo mật thông tin

Cốt lõi của hoạt động ngân hàng là tín dụng và bản chất của tín dụng chính là sự tín nhiệm mà khách hàng trao gửi. Vì lẽ đó, thông tin khách hàng là tài sản vô giá, đòi hỏi ngân hàng phải bảo mật tuyệt đối, không chỉ để bảo vệ quyền lợi khách hàng mà còn để gìn giữ uy tín, thậm chí là sự sống còn của chính ngân hàng. Việc ứng dụng AI làm gia tăng rủi ro về quyền riêng tư dữ liệu, khi khối lượng thông tin khổng lồ do ngân hàng nắm giữ được “giao” cho AI xử lý có thể trở thành mục tiêu tấn công của các đối tượng xâm phạm an ninh thông tin, gây rối loạn hoạt động, đánh cắp dữ liệu nhằm phục vụ gian lận, rửa tiền, giao dịch nội gián, hoặc làm lộ lọt thông tin nhạy cảm, ảnh hưởng tiêu cực đến cá nhân, tổ chức và cả xã hội.

Lỗ hổng bảo mật thông tin khách hàng nói riêng và hệ thống thông tin ngân hàng nói chung trong bối cảnh ứng dụng AI không chỉ gây tổn thất về kinh tế, tài chính, mà còn có thể làm lung lay niềm tin - nền tảng cốt lõi của ngành ngân hàng. Bối cảnh này đòi hỏi những thay đổi mang tính bước ngoặt từ thể chế, công nghệ đến nguồn nhân lực để ứng phó với các nguy cơ đang ngày càng gia tăng về quy mô, mở rộng về phạm vi và phức tạp hơn về tính chất.

Thiên lệch thuật toán và bài toán công bằng tài chính

Về bản chất, thuật toán AI được xây dựng trên nguyên tắc khách quan và chính xác, song không loại trừ khả năng bị sai lệch do lỗi dữ liệu, thiên kiến hoặc thậm chí can thiệp chủ quan, dẫn tới kết quả thiếu công bằng hoặc mang tính phân biệt đối xử. Hệ quả của những thuật toán thiếu chuẩn xác này không chỉ tác động tới quyết định của ngân hàng, mà còn ảnh hưởng trực tiếp tới khách hàng. Rủi ro càng trở nên phức tạp khi mô hình hoạt động ngân hàng mở rộng sang bảo hiểm, chứng khoán…, trong khi mức độ kết nối và phụ thuộc giữa ngân hàng với khách hàng ngày càng sâu rộng.

Cuộc đua AI của ngân hàng không chỉ là công nghệ, mà còn là cuộc đua bảo vệ dữ liệu và bảo vệ khách hàng

Bất kỳ biểu hiện phân biệt đối xử nào - dù do thuật toán AI gây ra - đều có thể bào mòn uy tín, khiến ngân hàng mất khách hàng, đối mặt chế tài pháp lý và chịu sức ép từ dư luận. Để hạn chế sai lệch, ngân hàng cần quản trị dữ liệu khoa học, không ngừng cập nhật mô hình AI tiên tiến, đảm bảo tính minh bạch của thuật toán đi đôi với tuân thủ pháp luật về công bằng tài chính và chống phân biệt đối xử, đồng thời ứng dụng công nghệ để ngăn chặn mọi can thiệp vào quá trình xử lý dữ liệu, dù can thiệp đó là hợp pháp hay bất hợp pháp. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm (Responsible AI - RAI) đang nổi lên như một nguyên tắc trọng yếu, hướng tới giải quyết ba vấn đề lớn: quyền riêng tư dữ liệu (Data Privacy), thiên kiến (Bias) và khả năng giải thích (Explainability). Với vai trò nắm giữ lượng lớn dữ liệu tài chính và thông tin cá nhân nhạy cảm, RAI nên trở thành chuẩn mực ưu tiên trong chiến lược AI của mọi ngân hàng.

Xung đột giữa AI với hệ thống vận hành cũ

Triển khai AI là một hành trình chuyển đổi tiệm tiến, không thể “thay mới” toàn hệ thống trong một sớm một chiều. Vì vậy, xung đột hoặc thiếu tương thích giữa AI với hệ thống lõi cũ là khó tránh khỏi, có thể gây gián đoạn vận hành, giảm hiệu quả ứng dụng, đẩy chi phí triển khai tăng cao, làm suy giảm năng suất, thậm chí gây bất tiện và bất mãn cho khách hàng.

Trong khi triển khai AI đòi hỏi nguồn lực đầu tư lớn - từ hạ tầng phần cứng, phần mềm cho đến nhân sự (máy chủ tầm trung 40-60 triệu đồng, phân khúc cao 60-150 triệu đồng hoặc hơn), thì nhiều ngân hàng hiện vẫn đang vận hành trên những hệ thống lõi không được thiết kế để phân tích dữ liệu lớn, mở rộng kết nối thời gian thực, tích hợp đa kênh. Bên cạnh đó, chi phí xây dựng kho dữ liệu, xử lý dữ liệu thô, làm sạch dữ liệu và kết nối AI với Core Banking hay hệ thống giao dịch đều tiêu tốn nguồn lực lớn cả về thời gian lẫn tài chính.

Để khắc phục, ngân hàng cần chiến lược triển khai AI bài bản, phù hợp với thực tiễn và khả năng tài chính, đảm bảo hiệu quả, tiết kiệm, có tính mở để nâng cấp, đồng thời phải gắn chặt đầu tư công nghệ với chiến lược dữ liệu và đào tạo nhân sự vận hành. Về lâu dài, hệ thống AI cần trở thành cấu phần hữu cơ trong hạ tầng công nghệ ngân hàng và từng bước thay thế hoàn toàn hệ thống cũ.

Thách thức “đuổi theo” quy định

AI phát triển thần tốc và việc ứng dụng AI trở thành xu thế không thể đảo ngược, trong đó ngành ngân hàng đóng vai trò tiên phong từ việc tiếp cận, mở rộng, quản lý khách hàng, đến thực hiện giao dịch, vận hành bộ máy, quản trị nội bộ cho đến quảng cáo, tiếp thị, cung cấp dịch vụ tài chính xuyên biên giới. Song hành với đó, hành lang pháp lý về AI cũng liên tục thay đổi, hoàn thiện theo hướng chặt chẽ và toàn diện hơn nhằm tạo môi trường minh bạch, an toàn và bình đẳng cho các bên tham gia.

Tuy nhiên, chính tốc độ điều chỉnh nhanh của khung pháp lý về AI lại trở thành thách thức lớn đối với ngân hàng trong tuân thủ. Không ít trường hợp diễn ra tình trạng “hôm nay hợp lệ, ngày mai bị cấm”, hay “nơi này được phép, nơi khác lại không”. Bên cạnh đó, khuôn khổ pháp lý về AI, cả ở Việt Nam và trên thế giới, thường chậm hơn so với tốc độ phát triển công nghệ, buộc ngân hàng luôn trong trạng thái phải “đuổi theo” quy định.

Vì vậy, các ngân hàng cần chủ động cập nhật, tuân thủ quy định pháp luật, đồng thời tham gia đóng góp xây dựng chính sách, tăng cường năng lực của bộ phận pháp chế để sẵn sàng đáp ứng yêu cầu tuân thủ cũng như tranh tụng pháp lý liên quan đến AI.

TS. Vũ Đình Ánh / Chuyên gia kinh tế