Bài toán dữ liệu và tham vọng AI của ngành ngân hàng

Ngày 5-8, tại Hà Nội, Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ phối hợp cùng Ủy ban Công nghệ và Ủy ban Chính sách thuộc Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam tổ chức Hội thảo "AI và quản trị dữ liệu trong hoạt động ngân hàng".

Dữ liệu phân mảnh kéo lùi tham vọng AI

Trong vài năm trở lại đây, AI đã trở thành một trong những ưu tiên chiến lược của ngành ngân hàng. Không chỉ được ứng dụng trong chăm sóc khách hàng hay tự động hóa quy trình, AI đang từng bước tham gia vào các hoạt động cốt lõi như chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, phòng chống rửa tiền, quản trị rủi ro, thanh toán xuyên biên giới và quản lý tài sản.

Tuy nhiên, theo bà Nguyễn Phương Thanh, Phó Tổng Giám đốc Khối Tư vấn Dịch vụ Tài chính - Ngân hàng, EY Việt Nam, mức độ trưởng thành trong triển khai AI giữa các ngân hàng vẫn còn khoảng cách đáng kể. Và rào cản lớn nhất hiện nay không còn nằm ở công nghệ hay chi phí đầu tư, mà chính là nền tảng dữ liệu. Dữ liệu cũng chính là khoảng cách lớn nhất giữa tham vọng AI và khả năng triển khai AI trên quy mô toàn ngân hàng.

Dữ liệu đã được tạo ra trong phần lớn hoạt động kinh doanh và vận hành nhưng vẫn còn phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau; chưa được kết nối thành một nền tảng thống nhất; chưa đồng nhất về định nghĩa nghiệp vụ; chất lượng dữ liệu chưa đồng đều; khả năng truy vết nguồn gốc còn hạn chế và trách nhiệm sở hữu dữ liệu chưa được xác định rõ. Theo bà Nguyễn Phương Thanh, nếu những vấn đề này không được giải quyết một cách căn cơ, AI sẽ khó tạo ra giá trị bền vững, khó mở rộng trên toàn tổ chức, đồng thời làm gia tăng rủi ro về tuân thủ, vận hành, pháp lý cũng như ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng.

TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, cho rằng ngành tài chính - ngân hàng toàn cầu đang bước từ kỷ nguyên số hóa sang kỷ nguyên AI và hướng tới mô hình ngân hàng AI.

Theo ông, AI không còn giới hạn ở chatbot hay tự động hóa các quy trình lặp lại mà đã tham gia trực tiếp vào những lĩnh vực trung tâm của hoạt động ngân hàng như tài trợ thương mại, thanh toán xuyên biên giới, quản lý tài sản và siêu cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. AI cũng góp phần mở rộng khả năng tiếp cận tài chính khi khai thác dữ liệu hành vi để đánh giá rủi ro tín dụng đối với những khách hàng chưa đáp ứng các tiêu chuẩn truyền thống.

Tuy nhiên, AI và dữ liệu là mối quan hệ không thể tách rời. Theo TS. Đào Minh Tú, chất lượng dữ liệu quyết định năng lực "tư duy" của AI. Khi dữ liệu bị phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không kiểm soát được nguồn gốc, các mô hình AI sẽ kế thừa và khuếch đại những sai lệch vốn có, từ đó tạo ra các quyết định thiếu chính xác, gia tăng rủi ro phi tài chính và ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi khách hàng.

Hoàn thiện hành lang pháp lý để AI phát triển an toàn

Cùng với việc đầu tư hạ tầng dữ liệu, việc hoàn thiện khung pháp lý cũng được xem là điều kiện quan trọng để AI phát triển bền vững trong lĩnh vực ngân hàng.

Theo các chuyên gia, Việt Nam đã từng bước xây dựng hành lang pháp lý với Luật Dữ liệu số, Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật Trí tuệ nhân tạo cùng các nghị định, thông tư hướng dẫn. Đối với lĩnh vực tài chính - ngân hàng, các quy định này đặt ra yêu cầu cao hơn về quản trị dữ liệu, đánh giá tác động của AI, giám sát của con người và trách nhiệm giải trình trong toàn bộ vòng đời của hệ thống AI.
Đại diện Ngân hàng Nhà nước cũng cho biết cơ quan này đang xây dựng Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai hệ thống AI trong ngành ngân hàng. Thông điệp được nhấn mạnh là các tổ chức tín dụng không thể chỉ tập trung phát triển các ứng dụng AI mà phải đặt an toàn và bảo mật dữ liệu lên hàng đầu, chuyển từ tư duy phòng ngừa bị động sang chủ động quản trị rủi ro.

Từ thực tiễn triển khai, các đại biểu tham dự hội thảo đề xuất ba nhóm giải pháp trọng tâm gồm hoàn thiện hành lang pháp lý và cơ chế Sandbox; xây dựng khung quản trị AI dựa trên mức độ rủi ro; đồng thời nâng cao năng lực dữ liệu và AI cho đội ngũ cán bộ trong toàn hệ thống.

Theo các chuyên gia, AI sẽ tiếp tục là động lực tăng trưởng của ngành ngân hàng trong những năm tới. Tuy nhiên, công nghệ chỉ có thể phát huy hết tiềm năng khi được xây dựng trên một nền tảng dữ liệu thống nhất, đáng tin cậy và được quản trị hiệu quả. Nói cách khác, muốn hiện thực hóa tham vọng AI, các ngân hàng trước hết phải giải được bài toán dữ liệu.