Nguy cơ rủi ro về bảo mật khi ngân hàng đưa dữ liệu lên các nền tảng AI

Theo báo cáo của Deloitte, các ngân hàng đầu tư hàng đầu thế giới có thể cải thiện hiệu suất kinh doanh từ 27% đến 35% nhờ ứng dụng AI. Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã tiên phong triển khai các ứng dụng AI như chatbot, eKYC, phân tích dữ liệu để dự đoán hành vi khách hàng, phát hiện gian lận, góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ và hiệu quả phục vụ khách hàng.

Tại tọa đàm Ứng dụng AI trong truyền thông chính sách và sản phẩm, dịch vụ ngân hàng, do Thời báo Ngân hàng tổ chức sáng 20/8, ông Nguyễn Quốc Hùng - Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng, cho hay những rủi ro trong AI liên quan đến bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư; nguy cơ lệ thuộc vào thuật toán, dẫn đến sai lệch thông tin nếu không được kiểm chứng; vấn đề pháp lý và đạo đức trong sử dụng AI, nhất là trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng.

Theo ông Hùng, đầu tư vào dữ liệu chuẩn hóa và bảo mật, bởi dữ liệu chất lượng là điều kiện tiên quyết. Một sai sót trong hệ thống AI có thể gây nên khủng hoảng niềm tin, đe dọa sự ổn định của một tổ chức, thậm chí cả một hệ thống.

Tọa đàm "Ứng dụng AI trong truyền thông chính sách và sản phẩm dịch vụ ngân hàng" diễn ra sáng 20/8, tại trụ sở Ngân hàng Nhà nước.

Do vậy, việc ứng dụng AI trong hoạt động ngân hàng cần một khung pháp lý rõ ràng, một hệ thống tiêu chuẩn kỹ thuật nghiêm ngặt và một cơ chế giám sát minh bạch để AI thực sự trở thành người đồng hành.

Hiện nay, nhiều tổ chức tín dụng đã ứng dụng AI trong công tác thu hồi và xử lý nợ. Đại diện Hiệp hội Ngân hàng cho rằng việc này đòi hỏi phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định, đặc biệt là về chuẩn mực đạo đức, dù Luật các Tổ chức tín dụng đã có quy định cụ thể.

“Thời gian tới hiệp hội sẽ ban hành bộ quy tắc ứng xử trong việc thu hồi nợ. Các tiêu chuẩn này cần phù hợp với đặc thù của tổ chức tín dụng”, ông Hùng lưu ý.

Theo ông Hùng, các ngân hàng phải ưu tiên tập trung đầu tư vào hạ tầng công nghệ có khả năng bảo mật cao để đảm bảo nền tảng vững chắc cho việc triển khai ứng dụng AI phức tạp, đảm bảo dữ liệu luôn được an toàn. Cùng với đó, cần phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao, nâng cao nhận thức về kỹ năng số cho toàn thể cán bộ nhân viên.

Chia sẻ về vấn đề này, PGS.TS Phạm Mạnh Hùng, Phó viện trưởng Viện nghiên cứu Khoa học ngân hàng, Học viện Ngân hàng, chỉ ra rằng việc các ngân hàng sử dụng nền tảng AI có sẵn để cung cấp dữ liệu đầu vào (chẳng hạn như ChatGPT) đặt ra nguy cơ rủi ro về bảo mật khi ngân hàng đưa các dữ liệu đó lên các nền tảng AI.

Trong khi đó, sự trỗi dậy của AI phơi bày khoảng trống kỹ năng ngày càng lớn. Vì vậy, trong lĩnh vực ngân hàng, người lao động không chỉ cần có kiến thức tài chính mà còn đòi hỏi cả năng lực về công nghệ.

Thách thức đào tạo nhân lực ngành ngân hàng là thách thức kép khi nhân lực thiếu hụt các kỹ năng cứng về khả năng kỹ thuật cũng như kỹ năng mềm về phẩm chất tư duy, khả năng sáng tạo trong môi trường mới.

“Do vậy, nhân lực chất lượng cao trong ngành ngân hàng không chỉ là người có bằng cấp cao, nghiệp vụ vững vàng mà còn hội tụ đầy đủ các yếu tố như trên”, PGS.TS Phạm Mạnh Hùng nói.

Tuân Nguyễn