Trí tuệ nhân tạo trong vận hành ngân hàng: Quản trị rủi ro dữ liệu và chiến lược giữ vững niềm tin khách hàng

Đo lường niềm tin qua năng lực hệ thống và hiệu quả chống gian lận

Khác với trước đây, niềm tin của khách hàng đối với ngân hàng không chỉ dựa vào sức mạnh thương hiệu mà được đo lường trực tiếp qua năng lực vận hành của hệ thống công nghệ. Các yếu tố quyết định bao gồm sự ổn định của dịch vụ, tính công bằng trong các quyết định tự động và mức độ bảo vệ dữ liệu cá nhân. Ông Phil Wright cho biết, các ngân hàng phải chứng minh được khả năng quản trị, kiểm toán và đưa ra kết quả đầu ra rõ ràng, thay vì chỉ đưa ra những cam kết chung chung về sự an toàn.

Đối với công tác phòng chống tội phạm tài chính, AI hỗ trợ ngân hàng chuyển đổi từ việc phản ứng thụ động sang chủ động phát hiện sớm. Tại HSBC, việc áp dụng sáng kiến “Đánh giá Rủi ro Động” trong giám sát giao dịch giúp hệ thống phân loại cảnh báo linh hoạt, phân tích tín hiệu từ thiết bị và hoạt động của tài khoản trung gian. Quá trình này giúp tập trung nguồn lực điều tra vào các dấu hiệu bất thường trọng yếu nhất.

Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo không thể loại bỏ hoàn toàn rủi ro gian lận. Khi hàng rào phòng thủ công nghệ được nâng cấp, tội phạm cũng khai thác lỗ hổng thông qua các phương thức giả mạo tinh vi (Deep Fake). Đại diện HSBC Việt Nam khẳng định AI chỉ là một lớp phòng vệ kỹ thuật. Một chiến lược an ninh toàn diện cần sự kết hợp chặt chẽ giữa thuật toán với quy trình quản lý định danh, kiểm soát truy cập và rà soát giao dịch truyền thống. Các mô hình cũng cần được tinh chỉnh liên tục để tránh việc thiết lập bộ lọc quá khắt khe, gây chặn nhầm các giao dịch hợp lệ của khách hàng.

Tối ưu hóa trải nghiệm đi kèm bảo vệ quyền riêng tư

Trải nghiệm khách hàng là lợi thế cạnh tranh cốt lõi trong ngành dịch vụ tài chính. Công nghệ AI giúp đẩy nhanh tốc độ mở tài khoản, giải quyết thắc mắc và cung cấp các gói hỗ trợ cá nhân hóa. Đồng thời, công nghệ này hỗ trợ nhân viên tóm tắt thông tin, giảm bớt các quy trình thủ công để có thêm thời gian xử lý các nhu cầu tài chính phức tạp.

Dù vậy, việc cá nhân hóa yêu cầu sự cẩn trọng tuyệt đối để khách hàng cảm thấy được hỗ trợ chứ không bị theo dõi. Ông Phil Wright nhấn mạnh các nguyên tắc như tối thiểu hóa dữ liệu thu thập, giới hạn mục đích sử dụng và tăng cường bảo mật là yêu cầu bắt buộc. Ở những thời điểm khách hàng gặp khó khăn tài chính, có tranh chấp giao dịch hoặc nghi ngờ lừa đảo, sự can thiệp của con người với khả năng thấu hiểu và chịu trách nhiệm vẫn là yếu tố nền tảng giữ vững niềm tin, hoàn toàn không thể thay thế bằng các quyết định từ máy móc.

Ba rủi ro cốt lõi trong quá trình triển khai diện rộng

Việc đưa trí tuệ nhân tạo vào vận hành thực tế một cách an toàn phụ thuộc vào việc kiểm soát ba thách thức chính: rủi ro dữ liệu, rủi ro mô hình và kỷ luật nhân sự.

Thứ nhất là rủi ro dữ liệu. Quá trình phân tích của thuật toán phụ thuộc hoàn toàn vào chất lượng và nguồn gốc của dữ liệu đầu vào. Các tổ chức tín dụng phải thiết lập hệ thống kiểm soát quyền truy cập chặt chẽ. Nếu không thể chứng minh được nguồn gốc dữ liệu và phân định rõ quyền can thiệp, hệ thống phân tích sẽ mất đi tính chính xác và độ tin cậy.

Thứ hai là rủi ro mô hình. Hiệu suất dự đoán của AI có thể biến động khi hành vi tiêu dùng và điều kiện kinh tế vĩ mô thay đổi. Việc xuất hiện trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) mang theo các rủi ro mới như rò rỉ dữ liệu nhạy cảm, bị chiếm quyền kiểm soát qua câu lệnh hoặc cung cấp kết quả đầu ra sai lệch. Khía cạnh này đòi hỏi ngân hàng phải thiết lập chế độ kiểm tra kỹ lưỡng và giám sát liên tục đối với các công cụ của bên thứ ba.

Thứ ba là kỷ luật vận hành của đội ngũ nhân sự. Quá trình ứng dụng yêu cầu cán bộ ngân hàng phải có kỹ năng thẩm định mô hình, quản lý thay đổi an toàn và xây dựng văn hóa làm việc sẵn sàng chất vấn các kết quả bất thường từ hệ thống. Khi xảy ra sự cố, quy trình ứng phó do con người làm chủ vẫn đóng vai trò quyết định.

Thiết lập khung quản trị mô hình với ba tuyến phòng thủ

Để đưa AI vào các quyết định quản trị cốt lõi, Giám đốc cấp cao Khối nghiệp vụ ngân hàng của HSBC Việt Nam khuyến nghị các ngân hàng thiết kế mô hình ra quyết định có kiểm soát, xác định rõ các điểm cần con người xét duyệt. Một hệ thống vững chắc cần áp dụng cơ chế ba tuyến phòng thủ: bộ phận kinh doanh chịu trách nhiệm về các tình huống áp dụng và kết quả đầu ra; bộ phận rủi ro và tuân thủ thực hiện phản biện, phê duyệt quy trình; bộ phận kiểm toán bảo đảm chốt chặn cuối cùng về tính minh bạch.

Toàn bộ chu trình từ khi phát triển mô hình đến khi ngừng hoạt động phải được lưu trữ hồ sơ đầy đủ. Cơ sở dữ liệu cần thể hiện rõ nguồn gốc, bằng chứng thử nghiệm và luận cứ cho từng quyết định tự động. Các tài liệu này phục vụ trực tiếp cho công tác thanh tra của cơ quan quản lý nhà nước và giải quyết khiếu nại phát sinh từ khách hàng. Quản trị hệ thống nghiêm ngặt là bệ phóng để đổi mới an toàn, bảo đảm trí tuệ nhân tạo mang lại hiệu quả vận hành mà không vượt khỏi tầm kiểm soát của con người.

Khánh Ly