Từ ngân hàng số đến ngân hàng “biết dự đoán”
Nếu mobile banking chủ yếu đưa các dịch vụ ngân hàng lên điện thoại, thì mô hình ngân hàng ứng dụng AI được kỳ vọng tiến thêm một bước: không chỉ chờ khách hàng yêu cầu mà hệ thống có thể chủ động phân tích dữ liệu để đưa ra cảnh báo, gợi ý hoặc hỗ trợ phù hợp.
AI hiện đã được ứng dụng trong nhiều hoạt động ngân hàng tại Việt Nam, từ nhận diện khách hàng, phát hiện giao dịch bất thường, phòng chống gian lận đến phân tích và đánh giá rủi ro tín dụng.
Ở cấp độ cao hơn, AI có thể phân tích lượng dữ liệu lớn để hỗ trợ ngân hàng đánh giá khả năng trả nợ, phát hiện những dấu hiệu bất thường trong giao dịch hoặc cá nhân hóa sản phẩm dành cho từng khách hàng.
Một hướng đáng chú ý là chấm điểm tín dụng thế hệ mới. AI có thể hỗ trợ phân tích thêm các nguồn dữ liệu thay thế, qua đó giúp ngân hàng đánh giá những khách hàng chưa có lịch sử tín dụng đầy đủ và mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng, đồng thời kiểm soát rủi ro.
Khách hàng có thể được lợi gì?
Thứ nhất, dịch vụ nhanh và cá nhân hóa hơn. Thay vì phải tự tìm kiếm sản phẩm phù hợp, khách hàng có thể nhận được các đề xuất dựa trên nhu cầu và lịch sử giao dịch của mình.
Thứ hai, phát hiện gian lận nhanh hơn. AI có khả năng phân tích lượng lớn giao dịch và nhận diện những hành vi bất thường. Đây cũng là một trong những hướng ứng dụng quan trọng của AI trong ngân hàng hiện nay.
Thứ ba, hỗ trợ tiếp cận tín dụng thuận tiện hơn. Việc phân tích nhiều nguồn dữ liệu có thể giúp ngân hàng đánh giá khách hàng nhanh hơn, nhất là những người chưa có lịch sử tín dụng phong phú.
Thứ tư, giảm thời gian và chi phí giao dịch. AI có thể đảm nhiệm nhiều công việc từ tư vấn, hỗ trợ khách hàng đến xử lý và phân tích dữ liệu, giúp các quy trình ngân hàng ngày càng tự động hóa.
Theo định hướng của Ngân hàng Nhà nước, việc ứng dụng AI có trách nhiệm nhằm hướng tới các dịch vụ ngân hàng an toàn, thuận tiện, có thể sử dụng mọi lúc, mọi nơi, đồng thời giảm chi phí và đơn giản hóa thủ tục cho người dân.
Nhưng “ngân hàng AI” cũng kéo theo những nỗi lo mới
Đầu tiên là dữ liệu cá nhân. Để AI có thể đưa ra những phân tích và đề xuất chính xác, hệ thống cần khai thác lượng dữ liệu rất lớn. Nếu dữ liệu bị sử dụng sai mục đích, rò rỉ hoặc quản trị không tốt, rủi ro đối với khách hàng có thể rất lớn. Các chuyên gia ngân hàng cũng cảnh báo rằng quản trị dữ liệu là yếu tố quyết định đối với thành công của chiến lược AI.
Tiếp theo là rủi ro từ chính thuật toán. AI có thể đưa ra kết quả không chính xác hoặc bị ảnh hưởng bởi chất lượng dữ liệu đầu vào. Trong hoạt động tín dụng, điều này đặc biệt đáng lưu ý bởi một quyết định tự động có thể ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng vay vốn của khách hàng.
Ngoài ra, khách hàng còn phải đối mặt với những hình thức lừa đảo tinh vi hơn. AI và deepfake đang làm cho việc giả mạo hình ảnh, giọng nói, danh tính ngày càng khó nhận biết. Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin, Ngân hàng Nhà nước Lê Hoàng Chính Quang nhấn mạnh an toàn phải được tích hợp ngay từ khâu thiết kế sản phẩm, dịch vụ, thay vì chỉ bổ sung sau khi hệ thống đã vận hành.
Một vấn đề khác là trách nhiệm khi AI đưa ra quyết định sai. AI có thể hỗ trợ, nhưng không nên được xem là một “hộp đen” mà mọi quyết định đều được mặc nhiên chấp nhận. Các chuyên gia cho rằng con người vẫn phải giữ vai trò thiết kế, giám sát, kiểm soát mô hình và quản trị rủi ro.
Khách hàng nên chuẩn bị gì?
Trong kỷ nguyên ngân hàng AI, người dùng không cần trở thành chuyên gia công nghệ nhưng cần hình thành thói quen kiểm soát dữ liệu và giao dịch của chính mình.
Không cung cấp tùy tiện thông tin cá nhân, mã OTP, mật khẩu, mã xác thực; cảnh giác với cuộc gọi hoặc video giả mạo người thân, nhân viên ngân hàng; kiểm tra kỹ các thông báo giao dịch và không bấm vào đường link lạ.
Đặc biệt, khi ngân hàng ngày càng sử dụng AI để tư vấn và đưa ra các đề xuất tài chính, khách hàng vẫn cần tự kiểm tra thông tin, lãi suất, phí và điều kiện hợp đồng, thay vì mặc nhiên coi mọi khuyến nghị của hệ thống là phù hợp.
Có thể nói, “ngân hàng AI” không đơn giản là một phiên bản mobile banking thông minh hơn. Đây là sự thay đổi sâu hơn trong cách ngân hàng thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu để cung cấp dịch vụ. Việt Nam cũng đang hướng tới hoàn thiện hành lang quản lý đối với việc ứng dụng AI trong ngành ngân hàng, trong đó các vấn đề về an toàn thông tin, rủi ro mô hình, dữ liệu và trách nhiệm trong quá trình ra quyết định được đặt ra song song với yêu cầu đổi mới.
