Ngân hàng trước làn sóng AI: Dữ liệu là đòn bẩy, quản trị là chìa khóa

Đây là văn bản pháp lý chuyên biệt, mang tính định hướng trực diện đầu tiên cho AI trong lĩnh vực tài chính. 

AI trong ngân hàng cần hành lang an toàn

Thực tế vận hành tại các tổ chức tài chính đang đối mặt với ba áp lực lớn, đó là làn sóng tội phạm công nghệ cao và Deepfake: Công nghệ giả mạo khuôn mặt, giọng nói (Deepfake) đang bùng nổ. Tội phạm số dễ dàng xuyên thủng các lớp xác thực sinh trắc học (eKYC) truyền thống để thực hiện lừa đảo tài chính.

Điều này trực tiếp đe dọa đến tài sản người dân và uy tín ngành ngân hàng. Nguy cơ rò rỉ dữ liệu xuyên biên giới, việc thiếu cơ chế kiểm soát nội bộ nghiêm ngặt khiến thông tin định danh, lịch sử giao dịch và hành vi tài chính nhạy cảm của khách hàng đối diện với rủi ro rò rỉ rất lớn.

Ông Trần Công Quỳnh Lân, Chủ nhiệm Ủy Ban Công nghệ, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho biết sắp tới NHNN sẽ ban hành những tiêu chuẩn để đánh giá mức độ rủi ro của AI, tối ưu hóa công nghệ hỗ trợ hệ thống ngân hàng: "Chúng ta sắp ban hành thông tư về hướng dẫn, phân loại mức độ rủi ro của AI trong ngân hàng. Luật hiện nay chia rủi ro thành 3 cấp độ là thấp trung bình và cao. Nhưng thế nào gọi là rủi ro cao trong ngân hàng thì chưa có hướng dẫn. Và chính vì thế, sắp tới đây, sẽ có những hướng dẫn trong việc đình nghĩa thế nào gọi là rủi ro cao về AI trong ngân hàng. Và với những quy định rất rõ ràng như thế thì ngang hàng sẽ có những quy trình để đảm bảo chúng ta có việc thẩm định mô hình AI và đánh giá rủi ro và kiểm tra việc triển khai cho từng lực lượng."

Là chuyên gia tài chính kinh tế, ông Nguyễn Quang Huy CEO Khoa Tài chính - Ngân hàng tại Trường Đại học Nguyễn Trãi đánh giá, việc NHNN xây dựng Thông tư chuyên biệt về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai AI là bước đi chủ động, phù hợp yêu cầu chuyển đổi số. Tinh thần cốt lõi không phải hạn chế công nghệ, mà tạo “lan can an toàn” để đổi mới đi cùng trách nhiệm, bảo vệ khách hàng và ổn định hệ thống.

Về nội dung đáng chú ý, ông Huy cho biết: "Dự thảo áp dụng cách tiếp cận dựa trên rủi ro: hệ thống AI được phân loại cao, trung bình hoặc thấp, tương ứng với mức kiểm soát khác nhau. AI không thay thế trách nhiệm con người; tổ chức triển khai vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng, kể cả khi thuê ngoài. Dự thảo quản lý toàn bộ vòng đời AI, từ thiết kế, dữ liệu, kiểm thử, vận hành đến ngừng sử dụng; đồng thời nhận diện các nguy cơ như sai lệch mô hình, đầu độc dữ liệu, tiêm lệnh và rò rỉ thông tin. Với hệ thống rủi ro cao, trách nhiệm của hội đồng quản trị, đánh giá tác động, kiểm thử và cơ chế can thiệp của con người được quy định chặt chẽ. Quyền lợi khách hàng cũng được đặt ở vị trí trung tâm: khách hàng phải được thông báo khi tương tác với AI."

Siết quản lý nhưng không cản trở đổi mới

Sự ra đời của Dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng là hành lang pháp lý thiết yếu giúp định hình sự phát triển bền vững của hệ thống ngân hàng.

Trước đây, các tổ chức tín dụng ứng dụng AI dựa trên các quy định chung về an toàn thông tin và giao dịch điện tử. Sự thiếu vắng một bộ quy chuẩn chuyên biệt tạo ra ranh giới mong manh giữa đổi mới sáng tạo và rủi ro mất an toàn hệ thống. Cơ chế này vừa kiểm soát chặt chẽ các rủi ro cốt lõi, vừa mở đường và khuyến khích các mảng ứng dụng nội bộ sáng tạo trong khung thử nghiệm (Sandbox).

Ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, NHNN cho biết về những nội dung chính trong dự thảo thông tư lần này: "Về cấu trúc dự thảo thông tư liên quan đến 3 nội dung chính đã được thể hiện tại luật, được giao cho các bộ ngành triển khai là những quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai, đấy là những nội dung sẽ được nghiên cứu trong dự thảo thông tư."

Khẳng định Thông tư sẽ củng cố niềm tin thị trường, tạo cơ sở để ngân hàng ứng dụng AI trong chấm điểm tín dụng, cảnh báo rủi ro, phòng chống gian lận và cá nhân hóa dịch vụ, song theo chuyên gia tài chính kinh tế Nguyễn Quang Huy cho rằng, chi phí tuân thủ có thể đáng kể, nhất là với tổ chức quy mô nhỏ.

Do đó, để hoàn thiện, ông Huy cho rằng, cần cụ thể hóa tiêu chí phân loại bằng phụ lục và tình huống mẫu; áp dụng nguyên tắc tương xứng theo mức độ tự động hóa, quy mô ảnh hưởng và khả năng gây thiệt hại. Khái niệm “sự cố nghiêm trọng”, chuẩn giải thích, thời hạn lưu nhật ký và tiêu chí đánh giá mô hình cần rõ ràng, thống nhất: "Đối với nhà cung cấp quốc tế, nên chấp nhận chứng nhận hoặc báo cáo kiểm toán tương đương, đồng thời kiểm soát rủi ro tập trung và xây dựng phương án chuyển đổi nền tảng. NHNN có thể ban hành biểu mẫu chung, tăng đối thoại kỹ thuật, thử nghiệm có kiểm soát và triển khai theo lộ trình, ưu tiên hệ thống rủi ro cao."

Lãnh đạo NHNN cũng nhấn mạnh, một khuôn khổ hiệu quả cần đủ chặt để giữ an toàn, nhưng đủ mở để khuyến khích sáng tạo, qua đó đưa AI trở thành động lực xây dựng hệ thống ngân hàng hiện đại, bao trùm và bền vững.