AI trong tài chính: Tiện lợi tăng, nhưng rủi ro dữ liệu cũng tăng

AI đang trở thành công nghệ cốt lõi của tài chính số, giúp cá nhân hóa trải nghiệm, tăng tốc xử lý và nâng cao an toàn vận hành. Tuy nhiên, đi kèm với sự tiện lợi đó là những rủi ro ngày càng lớn liên quan đến dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư.
Vấn đề không nằm ở việc có nên sử dụng AI trong tài chính hay không, mà nằm ở cách AI được triển khai, giám sát và kiểm soát.

AI trong tài chính là gì?

Trong lĩnh vực tài chính, trí tuệ nhân tạo (AI) được sử dụng để phân tích dữ liệu lớn, tự động hóa quy trình và hỗ trợ ra quyết định. AI giúp các nền tảng tài chính xử lý khối lượng thông tin mà con người khó có thể theo kịp, từ đó tạo ra trải nghiệm nhanh hơn và phù hợp hơn với từng người dùng.

AI hiện không còn là công nghệ thử nghiệm, mà đã trở thành hạ tầng nền tảng của tài chính số hiện đại.

AI đang được sử dụng trong tài chính số như thế nào?

Trên các nền tảng fintech và ngân hàng số, AI xuất hiện ở nhiều khâu quan trọng:

• Phân tích hành vi chi tiêu để gợi ý sản phẩm hoặc kế hoạch tài chính phù hợp
• Chấm điểm tín dụng và đánh giá rủi ro dựa trên dữ liệu lịch sử và hành vi
• Phát hiện giao dịch bất thường, gian lận hoặc rửa tiền theo thời gian thực
• Chatbot và trợ lý tài chính tự động, hỗ trợ khách hàng 24/7

Nhờ AI, các hệ thống tài chính có thể tối ưu chi phí vận hành, mở rộng quy mô và phản hồi nhanh hơn trước các biến động.

Lợi ích rõ ràng nhất của AI đối với người dùng

Từ góc độ người dùng cá nhân, AI mang lại ba lợi ích chính:

1. Cá nhân hóa trải nghiệm tài chính

Người dùng nhận được gợi ý phù hợp hơn với thói quen, nhu cầu và mục tiêu tài chính của riêng mình, thay vì các sản phẩm “một cho tất cả”.

2. Tốc độ và sự tiện lợi

Các quyết định như phê duyệt khoản vay, cảnh báo rủi ro hay hỗ trợ khách hàng được xử lý gần như tức thì, giúp tiết kiệm thời gian và giảm ma sát.

3. Tăng cường an toàn vận hành

AI có khả năng phát hiện các mẫu gian lận phức tạp mà con người khó nhận ra, từ đó giảm thiểu tổn thất tài chính.

Tuy nhiên, để tạo ra những lợi ích này, AI cần một yếu tố then chốt: dữ liệu người dùng.

Rủi ro dữ liệu phát sinh từ đâu khi ứng dụng AI trong tài chính?

Rủi ro không chỉ đến từ việc dữ liệu bị tấn công hay đánh cắp, mà còn đến từ cách dữ liệu được thu thập, kết hợp và sử dụng.

Một số nguồn rủi ro phổ biến gồm:

• Thu thập dữ liệu vượt quá mục đích ban đầu mà người dùng đã đồng ý
• Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn để suy luận sâu về hành vi cá nhân
• Lưu trữ dữ liệu tập trung, tạo “điểm yếu” nếu hệ thống bị xâm nhập
• Sử dụng dữ liệu huấn luyện AI nhưng thiếu cơ chế ẩn danh đủ mạnh

Khi AI càng thông minh, khả năng tái nhận diện người dùng từ dữ liệu tưởng như ẩn danh cũng càng cao.

Vấn đề minh bạch: Người dùng có thực sự biết dữ liệu đang được xử lý ra sao?

Một trong những thách thức lớn nhất của AI trong tài chính là tính minh bạch.

Trên thực tế, nhiều người dùng:

• Không biết dữ liệu nào đang được AI sử dụng
• Không hiểu vì sao hệ thống đưa ra một quyết định tài chính cụ thể
• Không có khả năng kiểm soát hoặc phản đối việc xử lý dữ liệu

Các mô hình AI phức tạp thường hoạt động như một “hộp đen”, khiến niềm tin của người dùng phụ thuộc hoàn toàn vào cam kết của nền tảng, thay vì các cơ chế kiểm chứng rõ ràng.

AI tài chính cần những “hàng rào” nào để không làm mất niềm tin?

Để AI trong tài chính phát triển bền vững, việc thiết lập các hàng rào bảo vệ dữ liệu là điều bắt buộc, bao gồm:

• Nguyên tắc thu thập dữ liệu tối thiểu, đúng mục đích
• Cơ chế giải thích quyết định AI ở mức người dùng có thể hiểu
• Quyền truy cập, chỉnh sửa và xóa dữ liệu của người dùng
• Kiểm toán thuật toán và quy trình xử lý dữ liệu định kỳ
• Phân tách rõ dữ liệu vận hành và dữ liệu huấn luyện AI

Niềm tin không đến từ việc AI thông minh đến đâu, mà từ việc AI được kiểm soát chặt chẽ như thế nào.

Đạo đức dữ liệu sẽ quyết định tương lai của AI trong tài chính

Về dài hạn, lợi thế cạnh tranh của các nền tảng tài chính ứng dụng AI không nằm ở thuật toán, mà nằm ở đạo đức dữ liệu và mức độ minh bạch.

Những nền tảng đặt quyền riêng tư và sự minh bạch lên hàng đầu sẽ:

• Duy trì được niềm tin lâu dài của người dùng
• Giảm thiểu rủi ro pháp lý và khủng hoảng truyền thông
• Tạo nền tảng cho sự phát triển bền vững của AI

AI trong tài chính không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà là câu chuyện về niềm tin. Cách các nền tảng lựa chọn khai thác và bảo vệ dữ liệu hôm nay sẽ quyết định vị thế của họ trong tương lai.

‍