Dữ liệu phân tán cản đường AI trong ngân hàng

Điểm nghẽn của AI

Sự phát triển nhanh của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra nhiều ứng dụng trong hoạt động ngân hàng, từ hỗ trợ ra quyết định, chăm sóc khách hàng, phát hiện gian lận đến quản trị dữ liệu. Tuy nhiên, khi AI được triển khai ngày càng sâu, dữ liệu phân tán, thiếu thống nhất về tiêu chuẩn và cơ chế quản trị đang trở thành một trong những điểm nghẽn lớn đối với hiệu quả của công nghệ này.

Theo bà Nguyễn Phương Thanh, Phó Tổng giám đốc, Tư vấn, Dịch vụ Tài chính Ngân hàng, Công ty TNHH Ernst & Young Việt Nam (EY Việt Nam), vấn đề hiện nay không nằm ở việc thiếu công nghệ AI mà ở việc dữ liệu vẫn phân tán trên nhiều hệ thống, chưa thống nhất về tiêu chuẩn và thiếu cơ chế quản trị xuyên suốt. Khi dữ liệu không đồng nhất, AI rất khó đưa ra các phân tích hoặc quyết định có độ tin cậy cao.

Bà Nguyễn Phương Thanh cho hay, ngành Ngân hàng toàn cầu đang chuyển từ mô hình “ứng dụng AI” sang “ngân hàng gốc AI” (AI-native Banking), trong đó AI không còn chỉ hỗ trợ từng quy trình riêng lẻ mà trở thành một phần của toàn bộ hoạt động vận hành.

Khảo sát EY-Parthenon năm 2025 cho thấy, hơn 70% ngân hàng trên thế giới đã triển khai hoặc thử nghiệm AI tạo sinh và phần lớn ghi nhận tác động tích cực. Tuy nhiên, quá trình mở rộng AI vẫn gặp một nút thắt chung là dữ liệu. Khảo sát IIF-EY cũng chỉ ra 79% tổ chức tài chính coi chất lượng dữ liệu là rào cản lớn nhất đối với AI. 

Tại Việt Nam, tỷ lệ giao dịch số tại nhiều tổ chức tín dụng đã vượt 95%. Tuy nhiên, theo EY, mức độ số hóa dịch vụ chưa đồng nghĩa với việc các ngân hàng đã sẵn sàng cho AI-native Banking. Khoảng cách lớn nhất hiện nay nằm ở mức độ trưởng thành về dữ liệu. Không ít ngân hàng vẫn quản trị dữ liệu theo từng dự án riêng lẻ thay vì coi đây là một chương trình chiến lược ở cấp hội đồng quản trị.

Tỷ lệ giao dịch số tại nhiều tổ chức tín dụng đã vượt 95%

Theo EY, để giải quyết bài toán dữ liệu, các ngân hàng cần đồng bộ 5 năng lực cốt lõi: bảo đảm chất lượng dữ liệu; xác định rõ chủ sở hữu dữ liệu và trách nhiệm giải trình; chuẩn hóa metadata và thuật ngữ nghiệp vụ; xây dựng khả năng truy vết toàn bộ vòng đời dữ liệu; đồng thời triển khai quản lý dữ liệu chủ (Master Data Management) nhằm hình thành một phiên bản dữ liệu thống nhất cho toàn hệ thống.

Đại diện EY Việt Nam cũng cho rằng, việc đồng thời triển khai quản lý dữ liệu chủ nhằm hình thành một phiên bản dữ liệu thống nhất cho toàn hệ thống là giải pháp cho bài toán phân mảnh dữ liệu.

Cần quản trị chặt, không đứng ngoài kiểm soát

Cùng với bài toán dữ liệu, việc kiểm soát quá trình AI được sử dụng trong ngân hàng cũng đặt ra yêu cầu ngày càng rõ. Tại Ngân hàng TMCP Tiên phong (TPBank), ông Nguyễn Hồng Quân, chuyên gia cao cấp TPBank, Chủ tịch Hội đồng quản trị Công ty Chứng khoán TPS, cho rằng, quản trị AI không chỉ là quản trị công nghệ hay mô hình mà còn là quản trị con người trong cách thiết kế, vận hành và sử dụng AI.

Theo ông, rủi ro có thể phát sinh từ hành vi cố ý lợi dụng AI để gian lận, thao túng, tấn công, cũng như từ sai sót trong phát triển và triển khai. Vì vậy, quản trị AI phải bao trùm toàn bộ vòng đời tương tác giữa con người và AI trong tổ chức và với khách hàng.

“AI không thay thế các nguyên tắc cốt lõi của quản trị ngân hàng, đặc biệt là mô hình 3 tuyến phòng thủ. AI chỉ đóng vai trò tăng cường năng lực giám sát, kiểm soát và độc lập giữa các tuyến; tuyệt đối không được làm mờ trách nhiệm hay phá vỡ cơ chế kiểm soát hiện hữu”, ông Nguyễn Hồng Quân chia sẻ.

Từ góc độ an toàn thông tin, ông Bùi Gia Hiếu, Giám đốc Trung tâm An toàn thông tin, Khối Công nghệ thông tin, Ngân hàng TMCP Quân đội (MB), cho biết nguyên tắc tại ngân hàng là không có kênh AI nằm ngoài tầm kiểm soát. Người dùng không tự kết nối bằng khóa API cá nhân, không đưa log, mã nguồn, thông tin khách hàng hoặc dữ liệu nghiệp vụ vào dịch vụ công cộng chưa được phê duyệt.

Các luồng sử dụng AI phải đi qua “gateway” tập trung để xác thực, phân quyền, lọc dữ liệu, giới hạn công cụ, ghi nhật ký và giám sát chi phí.

Áp lực kiểm soát còn đến từ tốc độ gia tăng các cuộc tấn công mạng. Theo ông Bùi Gia Hiếu, chỉ số time-to-exploit (TTE), tức khoảng thời gian từ khi một lỗ hổng được công bố đến khi bị tin tặc khai thác, đã giảm từ 63 ngày trong giai đoạn 2018-2019 xuống khoảng 5 ngày vào năm 2023. Một số dự báo cho thấy đến năm 2025, chỉ số này có thể chuyển sang mức âm, đồng nghĩa lỗ hổng bị khai thác trước khi bản vá được phát hành.

AI vừa hỗ trợ phòng thủ, vừa có thể trở thành công cụ giúp tội phạm mạng gia tăng quy mô và độ tinh vi của các cuộc tấn công. Theo CrowdStrike, hoạt động của các nhóm tấn công sử dụng AI tăng gần 90% trong năm 2025, trong khi thời gian xâm nhập hệ thống sau khi có điểm đột phá chỉ còn chưa đầy 30 phút. Ở chiều ngược lại, Microsoft ghi nhận các chuyên gia an ninh mạng có sự hỗ trợ của AI hoàn thành công việc nhanh hơn khoảng 22% và độ chính xác cao hơn 7%.

Thực tế tại MB cho thấy, AI đang được sử dụng xuyên suốt quy trình từ thu thập, sàng lọc thông tin đe dọa, mô phỏng tấn công đến xây dựng quy tắc phát hiện. Trong 6 tháng đầu năm 2026, hệ thống đã xử lý hơn 3,16 triệu nội dung để tạo cảnh báo, nâng năng lực sàng lọc từ khoảng 3.000 lên 10.000 tin mỗi ngày. Tốc độ xử lý của Blue Team tăng khoảng 60%, trong khi Red Team tăng khoảng 25%.

Tuy nhiên, AI vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn con người. Những tác vụ có quy luật rõ ràng có thể tự động hóa, nhưng với các kịch bản tấn công chưa từng xuất hiện hoặc tình huống đòi hỏi tư duy sáng tạo, vai trò của chuyên gia vẫn mang tính quyết định.

Tại MB, AI có thể phân tích, đánh giá và đề xuất nhưng không được tự ý khóa tài khoản, chặn giao dịch hoặc đưa ra các quyết định tác động trực tiếp tới khách hàng. Mọi hành động đều phải được con người phê duyệt, lưu vết và có khả năng khôi phục khi cần thiết.

Từ những vấn đề được các chuyên gia và ngân hàng chỉ ra, dữ liệu đang trở thành yếu tố quyết định khả năng AI tạo ra giá trị trong hoạt động ngân hàng. Khi dữ liệu còn phân tán, thiếu chuẩn hóa và chưa được quản trị xuyên suốt, việc mở rộng AI sẽ tiếp tục đối mặt với những giới hạn về độ tin cậy, khả năng kiểm soát và hiệu quả khai thác.

Ngân Thương