AI trong ngành ngân hàng: Nhận diện rủi ro trong kỷ nguyên số

Tuy nhiên, khi AI không chỉ đóng vai trò hỗ trợ mà đang dần trở thành nền tảng ra quyết định, rủi ro cũng tăng theo cấp số nhân. Các mô hình AI hiện đại có khả năng tự động hóa quy trình và phối hợp nhiều tác nhân. Cụ thể, Agentic AI là một thế hệ AI tiên tiến, được thiết kế để hành động một cách chủ động, tự ra quyết định, lập kế hoạch và thực hiện nhiệm vụ mà không cần sự can thiệp liên tục từ con người. Đây là bước tiến vượt bậc so với AI truyền thống vốn chỉ phản hồi theo yêu cầu hoặc quy tắc đã được lập trình sẵn. 

Đối với hệ thống ngân hàng, Agentic AI có thể giúp ngân hàng tự động hóa quy trình phê duyệt tín dụng, quản lý và phát hành thẻ thông minh. Sự phát triển vượt bậc này cũng đồng nghĩa với việc một sai lệch nhỏ trong thuật toán có thể lan truyền thành chuỗi rủi ro hệ thống, ảnh hưởng đến kết quả tài chính và niềm tin thị trường. Thực tế đã ghi nhận những sự cố tại một số ngân hàng quốc tế, nơi hệ thống AI phê duyệt tín dụng tự động đưa ra hàng loạt quyết định sai lệch, gây thiệt hại hàng triệu USD và buộc phải tạm ngừng triển khai. Đây là lời cảnh báo rõ ràng rằng, nếu không có cơ chế kiểm soát chặt chẽ, AI có thể trở thành “con dao hai lưỡi” trong chiến lược số hóa của ngành ngân hàng. 

Dữ liệu là “nhiên liệu” cho AI, nhưng cũng là điểm yếu dễ bị khai thác nhất. Một trong những rủi ro nổi bật hiện nay là “prompt injection”. Prompt injection là một hình thức tấn công vào hệ thống AI, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs), bằng cách chèn nội dung độc hại hoặc gây nhiễu đầu vào nhằm thay đổi hành vi của mô hình AI, làm lộ thông tin nội bộ hoặc vượt qua các giới hạn bảo mật hoặc đạo đức được thiết lập. Các lệnh ẩn này được cài vào dữ liệu đầu vào thông qua các định dạng như email, file PDF hoặc website, khiến AI thực hiện các hành động trái phép.  

Ngoài ra, chuỗi cung ứng AI cũng tiềm ẩn nhiều nguy cơ. Cụ thể, các mô hình AI hiện phụ thuộc vào nguồn dữ liệu từ hàng trăm thư viện và bộ dữ liệu nguồn mở, nếu một thành phần bị nhiễm mã độc, toàn bộ hệ thống có thể bị xâm nhập.  

Để tiết kiệm chi phí và thời gian, nhiều tổ chức lựa chọn tái sử dụng hoặc tinh chỉnh các mô hình AI có sẵn thay vì huấn luyện từ đầu. Ví dụ các ngân hàng có thể sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) để xây dựng AI chat box tư vấn tài chính cá nhân hóa cho khách hàng, hay tạo ra “nhân viên ngân hàng ảo” từ bản sao kỹ thuật số của nhân viên thật, dùng trong video hướng dẫn, tư vấn sản phẩm tài chính.  

Xu hướng này hình thành nền kinh tế nhân bản mô hình (clone economy), kéo theo những rủi ro tiềm ẩn. Nếu mô hình gốc từng bị nhiễm độc hoặc chứa lỗ hổng, phiên bản nhân bản sẽ mang theo toàn bộ rủi ro vào môi trường ngân hàng. Nguy hiểm hơn, khi mô hình clone được huấn luyện bằng dữ liệu thật của khách hàng, ranh giới giữa dữ liệu hợp pháp và dữ liệu bị lộ gần như biến mất, dẫn đến nguy cơ vi phạm Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân 2025 của Việt Nam, và khiến ngân hàng rơi vào “vùng xám trách nhiệm”. Ví dụ như khi AI đưa ra quyết định phê duyệt tín dụng sai, ngân hàng hay bên thứ ba cung cấp dịch vụ sẽ phải chịu trách nhiệm? 

AI – Con đường tất yếu hay lựa chọn chiến lược?

Mặc dù AI được kỳ vọng mang lại lợi ích vượt trội, thực tế cho thấy chi phí triển khai hiện vẫn ở mức cao, đặc biệt đối với các ngân hàng quy mô vừa và nhỏ. Đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, điện toán đám mây, nhân sự chuyên môn và bảo mật có thể tiêu tốn hàng triệu USD mỗi năm. Tuy nhiên, kết quả đạt được đôi khi chưa tương xứng với kỳ vọng, nhất là khi các mô hình AI vẫn trong giai đoạn thử nghiệm hoặc chưa được tối ưu cho điều kiện thị trường Việt Nam.  

Điều này đặt ra câu hỏi: liệu chuyển đổi số dựa trên AI có phải là con đường bắt buộc, hay chỉ là một lựa chọn chiến lược? Nhiều ý kiến cho rằng, AI không phải là “cây đũa thần” giải quyết mọi vấn đề ngay lập tức. Để tránh rơi vào “bẫy công nghệ”, các ngân hàng cần xây dựng lộ trình triển khai rõ ràng, xác định các lĩnh vực ưu tiên có khả năng tạo giá trị nhanh chóng, chẳng hạn như tự động hóa quy trình back-office hoặc phân tích gian lận.  

Bài toán cân đối giữa chi phí và hiệu quả đầu tư (ROI) hoặc giá trị kinh doanh thực tế từ các khoản đầu tư công nghệ cũng phải được tính toán kỹ lưỡng. Báo cáo “2026 CIO Priorities and Technology Trends” cho thấy, 70% CIO được khảo sát bày tỏ lo ngại về khả năng chứng minh giá trị kinh doanh và hiệu quả đầu tư từ các sáng kiến công nghệ, bao gồm AI và các dự án chuyển đổi số khác. Điều này đòi hỏi các ngân hàng phải thiết lập hệ thống đo lường hiệu quả, từ chỉ số tiết kiệm chi phí, tăng năng suất đến cải thiện trải nghiệm khách hàng, để chứng minh hiệu quả đầu tư AI tới ban lãnh đạo doanh nghiệp.  

Tại Việt Nam, một số ngân hàng tiên phong đã áp dụng mô hình “thử nghiệm có kiểm soát”, tức triển khai AI ở quy mô nhỏ (controlled pilot), để đánh giá tác động trước khi mở rộng. Đây là cách tiếp cận giúp giảm rủi ro tài chính và tối ưu hóa nguồn lực, đồng thời tạo cơ sở dữ liệu thực tế để tính toán ROI.