HSBC cho rằng AI đang định hình lại ngành ngân hàng, giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng, tăng cường bảo mật và quản trị rủi ro, nhưng phải đi kèm trách nhiệm và niềm tin.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng trở thành một phần cốt lõi trong ngành ngân hàng, định hình cách các tổ chức phục vụ khách hàng, quản trị rủi ro và xây dựng niềm tin. Trong lĩnh vực mà niềm tin là tài sản quan trọng nhất, AI vừa mở ra cơ hội vừa đặt ra yêu cầu mới về cách niềm tin được hình thành và duy trì.

Trước đây, niềm tin dựa trên thương hiệu, năng lực tài chính và quan hệ lâu dài. Những yếu tố này vẫn quan trọng, nhưng trong môi trường số hóa, niềm tin ngày càng được đánh giá qua trải nghiệm thực tế là hệ thống có ổn định không, quyết định có công bằng không, dữ liệu có được bảo vệ không và khách hàng có được hỗ trợ kịp thời không.

Chính vì vậy ông Phil Wright - Giám đốc cấp cao, Khối nghiệp vụ ngân hàng, HSBC Việt Nam cho rằng AI có thể nâng cao trải nghiệm và củng cố hệ thống tài chính nếu được triển khai có trách nhiệm, an toàn và có sự giám sát của con người. Vì vậy, vấn đề không phải là có sử dụng AI hay không, mà là sử dụng như thế nào để củng cố niềm tin mỗi ngày.

Niềm tin trở nên hữu hình hơn

Theo ông Phil Wright, AI làm gia tăng kỳ vọng của khách hàng và cơ quan quản lý. Khách hàng không chỉ cần dịch vụ tiện lợi mà còn đòi hỏi minh bạch, công bằng và bảo mật. Họ muốn biết ngân hàng thực sự hành động vì lợi ích của họ.

Do đó, niềm tin ngày càng có thể đo lường cụ thể. Ngân hàng phải chứng minh năng lực quản trị và kết quả đầu ra rõ ràng, đặc biệt khi AI tham gia vào các quyết định như phát hiện gian lận hay quản lý rủi ro. Những câu hỏi cốt lõi cần được trả lời: dữ liệu nào được sử dụng, mô hình được kiểm thử ra sao, được giám sát thế nào và xử lý sai sót ra sao.

Trên toàn cầu, các quy định về AI và quản trị rủi ro đang ngày càng chặt chẽ.

Tại Việt Nam, theo ông Phil Wright, khung pháp lý về AI đang thay đổi nhanh chóng, với định hướng rõ ràng từ Chính phủ là phát triển và ứng dụng AI một cách an toàn. Trong bối cảnh đó, các tổ chức cần chủ động chuẩn bị khi cơ quan quản lý ngày càng siết chặt yêu cầu về minh bạch, trách nhiệm giải trình, quyền riêng tư và an ninh mạng. Đối với ngành ngân hàng, điều này đồng nghĩa với việc phải xây dựng nền tảng AI có trách nhiệm ngay từ sớm, đủ khả năng đáp ứng các tiêu chuẩn giám sát chặt chẽ trong tương lai.

Tại HSBC, AI được tích hợp theo hướng có trách nhiệm: từ lựa chọn ứng dụng, quản lý dữ liệu, kiểm soát thiên lệch đến giám sát hiệu suất và tác động ngoài ý muốn. Trong ngân hàng, “triển khai rồi để đó” không phải là một chiến lược phù hợp.

Quan trọng nhất, trách nhiệm vẫn thuộc về con người. AI hỗ trợ nhưng không thay thế trách nhiệm, đặc biệt với các quyết định có ảnh hưởng lớn đến khách hàng.

AI và cuộc chiến chống gian lận

Cũng theo ông Phil Wright, AI giúp phát hiện gian lận hiệu quả hơn nhờ khả năng nhận diện các mẫu hành vi phức tạp ở quy mô lớn, cho phép ngân hàng chuyển từ phản ứng sang phòng ngừa.

Tuy nhiên, AI không thể loại bỏ hoàn toàn gian lận. Khi kiểm soát được cải thiện, tội phạm cũng thích nghi, đặc biệt với các hình thức tinh vi như deepfake. Vì vậy, hệ thống cần được cập nhật liên tục.

Một ví dụ là sáng kiến “Đánh giá rủi ro Động” của HSBC, giúp ưu tiên cảnh báo thông minh và tập trung nguồn lực vào các trường hợp quan trọng. Mục tiêu là nâng cao chất lượng quyết định, không phải tự động hóa hoàn toàn.

Dù vậy, AI chỉ là một lớp phòng vệ. Một chiến lược hiệu quả cần kết hợp xác thực danh tính, kiểm soát giao dịch và quy trình báo cáo rõ ràng. Đồng thời, hệ thống phải liên tục điều chỉnh để theo kịp các mô thức gian lận mới.

Một thách thức khác là cân bằng giữa bảo mật và trải nghiệm. Mô hình quá nghiêm ngặt có thể gây cảnh báo sai, làm gián đoạn giao dịch hợp lệ. Vì vậy, cần đảm bảo vừa bảo vệ vừa duy trì khả năng tiếp cận, với cơ chế để con người can thiệp khi cần.

Trải nghiệm khách hàng là lợi thế cạnh tranh quan trọng, nhưng không chỉ nằm ở tốc độ hay sự tiện lợi mà ở mức độ đáng tin cậy - đặc biệt trong các tình huống nhạy cảm như tranh chấp hay nghi ngờ gian lận.

AI có thể cải thiện trải nghiệm bằng cách rút ngắn thời gian xử lý, phản hồi nhanh hơn, cảnh báo chủ động và cá nhân hóa dịch vụ. Đồng thời, AI hỗ trợ nhân viên bằng cách tóm tắt thông tin và đề xuất hành động, giúp họ tập trung vào các nhu cầu phức tạp hơn.

“Tuy nhiên, cá nhân hóa cần được thực hiện cẩn trọng. Khách hàng cần cảm thấy được hỗ trợ, không phải bị theo dõi. Do đó, các nguyên tắc như tối thiểu hóa dữ liệu, minh bạch và bảo mật là rất quan trọng,” ông Phil Wright nhấn mạnh.

Dù công nghệ phát triển, con người vẫn là yếu tố trung tâm. Khi đối mặt với tình huống khó khăn, khách hàng cần sự thấu hiểu và trách nhiệm - những điều AI không thể thay thế hoàn toàn.

Ông Phil Wright cho rằng triển khai AI an toàn đòi hỏi giải quyết ba nhóm rủi ro chính. Cụ thể, AI phụ thuộc vào chất lượng và nguồn gốc dữ liệu. Nếu không kiểm soát tốt, hệ thống sẽ thiếu tin cậy. Quản trị dữ liệu và bảo vệ quyền riêng tư là nền tảng bắt buộc; hiệu suất có thể thay đổi theo thời gian và điều kiện thị trường. Với AI tạo sinh, rủi ro như rò rỉ dữ liệu hay kết quả sai lệch càng rõ rệt, đòi hỏi giám sát liên tục; AI không chỉ là công nghệ mà còn là vấn đề vận hành. Nhân sự cần có kỹ năng phù hợp, quy trình rõ ràng và văn hóa tổ chức khuyến khích đặt câu hỏi, báo cáo rủi ro.

Tích hợp AI vào quyết định cốt lõi

Nhiều tổ chức triển khai AI theo dạng thử nghiệm rời rạc, khó mở rộng và tiềm ẩn rủi ro. Để hiệu quả, cần bắt đầu từ nhu cầu thực tế trong hành trình khách hàng, xác định rõ mục tiêu và tiêu chí thành công, bao gồm cả yếu tố công bằng và rủi ro.

Hệ thống ra quyết định cần được thiết kế có kiểm soát: xác định rõ vai trò của AI và con người, ngưỡng giới hạn và cơ chế xử lý ngoại lệ. AI có thể đề xuất, nhưng con người phê duyệt các quyết định quan trọng.

Việc mở rộng quy mô đòi hỏi nền tảng vững chắc: quản lý vòng đời mô hình, giám sát và phối hợp liên phòng ban. AI cần được xem là sáng kiến toàn tổ chức.

Quản trị AI không nhằm cản trở đổi mới mà giúp đổi mới diễn ra an toàn và bền vững. Mô hình ba tuyến phòng thủ vẫn phù hợp: kinh doanh chịu trách nhiệm, rủi ro và tuân thủ giám sát, kiểm toán đảm bảo độc lập.

Quản trị cần bao phủ toàn bộ vòng đời AI. Mọi dữ liệu, thử nghiệm và quyết định cần được lưu trữ minh bạch để phục vụ kiểm toán và giải quyết khiếu nại.

Dù vậy, ông Phil Wright cho rằng chuyển đổi AI sẽ không thành công nếu thiếu con người. Nhân sự cần được trang bị kiến thức phù hợp với vai trò, từ cơ bản đến chuyên sâu và quản trị. Tổ chức cũng cần thiết lập cách làm việc rõ rang như sử dụng công cụ được phê duyệt, quy định xử lý dữ liệu và xác định vai trò của con người. Lãnh đạo cần thay đổi cách tiếp cận, đo lường hiệu quả dựa trên cả năng suất và rủi ro, đồng thời hỗ trợ nhân sự thích nghi./.