Ứng dụng AI trong tài chính: Thách thức và rủi ro

Ứng dụng AI trong tài chính mang đến cơ hội nâng cao hiệu quả và tạo ra nhiều giá trị. Tuy nhiên, sử dụng AI trong tài chính có thể tạo ra nhiều thách thức và gia tăng những rủi ro cho hệ thống tài chính toàn cầu. Theo dõi bài viết để hiểu rõ cách thức AI hoạt động trong lĩnh vực tài chính. 

1. Sự phát triển của AI trong ngành tài chính 

Những tiến bộ gần đây trong AI đã làm tăng việc sử dụng các công cụ AI trên thị trường tài chính. Đặc biệt, AI tạo sinh đang chuyển đổi các lĩnh vực như ngân hàng và bảo hiểm bằng cách tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, video và mã. 

Công nghệ này được sử dụng trong phát hiện gian lận, quyết định tín dụng, quản lý rủi ro, dịch vụ khách hàng, tuân thủ và quản lý danh mục đầu tư, cải thiện độ chính xác và hiệu quả. AI cũng đang được áp dụng trong quản lý tài sản và chứng khoán, bao gồm quản lý danh mục đầu tư, giao dịch và phân tích rủi ro.

Nhiều loại hình tổ chức tài chính tận dụng AI để cải thiện hiệu quả, khả năng ra quyết định và trải nghiệm người dùng (UX). Một số ví dụ về AI trong tài chính bao gồm:

• Dịch vụ khách hàng: AI đàm thoại và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hỗ trợ chatbot cho phép khách hàng ngân hàng truy cập thông tin tài khoản nhanh chóng và hiệu quả, 24/7.
• Phòng ngừa tấn công mạng: AI có thể sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích các mô hình và xu hướng, đồng thời cảnh báo các công ty về hoạt động bất thường.
• Lập kế hoạch tài chính: Các cố vấn tài chính tự động sử dụng các thuật toán phức tạp để cung cấp lời khuyên đầu tư cá nhân hóa, giá cả phải chăng dựa trên mục tiêu, khả năng chịu rủi ro và điều kiện thị trường của khách hàng.
• Phát hiện và ngăn chặn gian lận: Có thể sử dụng học sâu để phân tích hành vi mua hàng của khách hàng và kích hoạt cảnh báo khi phát hiện ra các kiểu chi tiêu bất thường.
• Điều kiện vay: Người cho vay đang quản lý rủi ro bằng cách triển khai mạng nơ-ron AI để nhanh chóng phân tích dữ liệu nhằm xác định khả năng tín dụng của khách hàng.
• Giao dịch:  Các công ty đầu tư sử dụng AI để giao dịch theo thuật toán—giao dịch được thực hiện với tốc độ cao dựa trên dữ liệu thời gian thực và xu hướng thị trường.

AI đang dần được ứng dụng trong nhiều ngành tài chính

2. Ứng dụng AI trong tài chính: Một số rủi ro

Sử dụng AI trong tài chính tạo ra những rủi ro tiềm ẩn cho các tổ chức như kết quả mô hình AI bị thiên vị hoặc sai sót, vi phạm dữ liệu, tấn công mạng và gian lận, có thể gây ra tổn thất tài chính và thiệt hại về uy tín, làm xói mòn niềm tin của người tiêu dùng.

2.1 Thiên vị và thiếu minh bạch

Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể bị ảnh hưởng bởi các thành kiến trong dữ liệu dùng để huấn luyện, dẫn đến bất bình đẳng xã hội. Ví dụ:

• Một vấn đề nghiêm trọng là một số nhóm dân cư không được tiếp cận với cơ hội vay tín dụng.
• Nếu dữ liệu huấn luyện chủ yếu đến từ những nhóm kinh tế xã hội chiếm đa số, AI có thể đưa ra quyết định thiên vị.
• Điều này dễ dẫn đến các trường hợp bất công, như từ chối đơn vay tín dụng của các nhóm thiểu số mà không có lý do thuyết phục.

Sự thiếu minh bạch còn khiến cho chúng ta khó nắm được cách AI đưa ra quyết định, đồng thời cũng khó đặt câu hỏi phản biện để kiểm tra tính công bằng và chính xác. Điều này gây ra những vấn đề lớn về đạo đức và tuân thủ quy định pháp lý.

>> Xem thêm: Ứng dụng AI trong y tế: Top 8 ứng dụng hữu ích nhất hiện nay

2.2 Dự đoán sai và hiện tượng “ảo giác”

Chất lượng dữ liệu AI sử dụng ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu quả hoạt động của nó:

• Dữ liệu sai hoặc thiên lệch: Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không đại diện, AI rất dễ đưa ra dự đoán sai, làm ảnh hưởng đến các quyết định quan trọng trong tài chính. Ví dụ: Sai sót trong dự đoán thị trường có thể gây ra tổn thất lớn về tiền bạc.
• Hiện tượng “ảo giác AI”: AI đôi khi tạo ra thông tin hoàn toàn không đúng sự thật, dẫn đến các sai lầm tốn kém. Nếu người dùng không check lại thông tin mà hoàn toàn tin tưởng vào dữ liệu AI đưa ra có thể gây thiệt hại về kinh tế. 

Dữ liệu AI có thể gây ra một số rủi ro nếu sử dụng mà không có sự kiểm định

2.3 Nguy cơ về an ninh mạng

Các tổ chức tài chính thường xử lý lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, nhưng cũng phải đối mặt nguy cơ bị tấn công mạng ngày càng tăng. Ví dụ: Hơn 30 triệu khách hàng của ngân hàng Santander từng bị rò rỉ dữ liệu, cho thấy mức độ nguy hiểm của vấn đề này.

Ngoài ra, các thuật toán AI có thể bị khai thác, làm gia tăng nguy cơ mất cắp thông tin, dẫn đến thiệt hại tài chính nghiêm trọng. Để ngăn chặn, các tổ chức cần thực hiện một số biện pháp như tăng cường bảo mật, đặc biệt là với các giải pháp vận hành trên đám mây,  liên tục giám sát hệ thống để đảm bảo an toàn dữ liệu.

3. Kết luận

Trí tuệ nhân tạo dù mang lại những đột phá và cơ hội lớn trong lĩnh vực tài chính, nhưng cũng đặt ra không ít thách thức và rủi ro cần được giải quyết. Để tối ưu hóa lợi ích mà AI mang lại, ngành tài chính cần tập trung vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu, minh bạch hóa quyết định của AI và xây dựng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ. 

Đồng thời, cần có sự hợp tác giữa các cơ quan quản lý, doanh nghiệp và nhà nghiên cứu để đưa ra các quy định cũng như hướng dẫn rõ ràng để đảm bảo việc sử dụng AI không chỉ hiệu quả mà còn đạo đức và công bằng. Qua bài viết trên của Next One, chúng ta có thể thấy ứng dụng AI trong tài chính có nhiều ưu điểm nhưng việc khai thác hiệu quả đòi hỏi chúng ta phải nhận diện được những rủi ro và quản lý chúng một cách cẩn trọng. Chỉ khi đó, AI mới thực sự trở thành động lực phát triển vững bền trong ngành tài chính.

>> Xem thêm: Xu hướng và lợi ích nổi bật khi ứng dụng AI trong kinh doanh