Ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng: Tự động hóa nhưng phải kiểm soát chặt

AI tham gia sâu vào các hoạt động ngân hàng

Theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước, tính hết năm 2025, gần 89% người dân từ 15 tuổi trở lên có tài khoản thanh toán; nhiều tổ chức tín dụng có tỷ lệ giao dịch qua kênh số trên 95%. Trong 6 tháng đầu năm 2026, số lượng giao dịch thanh toán không dùng tiền mặt tăng 34,28%, giá trị tăng 12,24% so với cùng kỳ năm trước. Nhiều ngân hàng đã ứng dụng AI chuyển từ công cụ hỗ trợ sang tham gia ngày càng sâu vào hoạt động tài chính, từ phân tích dữ liệu, cá nhân hóa dịch vụ đến nhận diện gian lận và quản trị rủi ro.

Khách hàng sử dụng dịch vụ LiveBank 24/7 của Ngân hàng Thương mại cổ phần Tiên Phong. Ảnh: TPBank

Tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank), từ tháng 8-2026, ngân hàng khởi động dự án One Data Platform (ODP). Nền tảng này được định hướng phục vụ báo cáo, phân tích nâng cao và tạo nền móng cho các ứng dụng AI, máy học.

Trong khi đó, tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Tiên Phong (TPBank), AI được kết hợp với dữ liệu lớn và hệ thống phân tích thời gian thực để nhận diện sớm các chuỗi hành vi bất thường. Tổng Giám đốc TPBank Nguyễn Hưng cho biết, ngân hàng ứng dụng dữ liệu lớn và AI để giám sát thường xuyên các giao dịch, nhận diện hành vi bất thường và phát hiện những giao dịch có dấu hiệu rủi ro và tạo ra các chốt chặn an toàn trước khi rủi ro trở thành tổn thất.
Việc AI được đưa vào phân tích hành vi và kiểm soát giao dịch cho thấy công nghệ này đang tham gia sâu hơn vào các khâu có ảnh hưởng trực tiếp đến bảo đảm an toàn tài sản của khách hàng. Đây cũng là cơ sở để yêu cầu về quản trị rủi ro, giám sát và khả năng can thiệp của con người được đặt ra rõ hơn.

Giữ quyền kiểm soát

Phát biểu tại sự kiện “Ngày Chuyển đổi số ngành Ngân hàng năm 2026” diễn ra vào ngày 18-8 vừa qua, Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Đức Ấn nhấn mạnh: “Chuyển đổi số càng sâu, những vấn đề mới về thể chế, dữ liệu, an ninh mạng, gian lận số, bảo vệ quyền riêng tư và quản trị trí tuệ nhân tạo càng xuất hiện nhanh, đòi hỏi ngành Ngân hàng phải tiếp tục đổi mới mạnh mẽ nhưng có trọng tâm, có kiểm soát và lấy hiệu quả thực chất làm thước đo”.

Trong bối cảnh đó, ngày 30-9-2026, Ngân hàng Nhà nước ban hành Thông tư số 53/2026/TT-NHNN. Thông tư có hiệu lực từ ngày 15-11-2026, trừ các quy định thuộc Khoản 2, Khoản 3 và Khoản 4 của quy định này. Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng hệ thống AI trong ngành Ngân hàng.

Đáng chú ý, Thông tư quy định việc phân loại hệ thống AI theo mức độ rủi ro, trong đó xác định một số trường hợp thuộc nhóm rủi ro cao, như hệ thống AI tự động thực hiện giao dịch thanh toán vượt các ngưỡng nhất định hoặc tự động quyết định cấp tín dụng từ 50 triệu đồng trở lên. Đối với giao dịch thanh toán, việc xác định ngưỡng rủi ro được xem xét trên cả giá trị từng giao dịch và tổng giá trị giao dịch trong ngày.

Đối với AI tự động thực hiện giao dịch thanh toán, khách hàng và đơn vị phải có thỏa thuận trước, trong đó xác định phạm vi giao dịch, hạn mức từng giao dịch, hạn mức theo ngày, thời hạn và điều kiện thực hiện. Khách hàng có quyền chấm dứt thỏa thuận và phải có công cụ để chủ động tạm dừng hoặc hủy quyền cho phép AI tự động thanh toán.

Tổng giá trị giao dịch do AI tự động thực hiện trong một ngày của một khách hàng không được vượt quá hạn mức nội bộ của đơn vị và không quá 100 triệu đồng đối với khách hàng cá nhân, 500 triệu đồng đối với khách hàng tổ chức. Đồng thời, yêu cầu duy trì sự giám sát của con người được thể hiện xuyên suốt trong Thông tư 53/2026/TT-NHNN.

Đối với hệ thống có rủi ro cao, đơn vị phải thiết lập cơ chế giám sát liên tục. Nhân sự phụ trách phải có thẩm quyền và khả năng can thiệp, điều chỉnh, tạm dừng quyết định của AI hoặc kích hoạt cơ chế dừng khẩn cấp khi cần thiết. Các hoạt động can thiệp cũng phải được ghi nhận, gồm nội dung, thời gian, người thực hiện và lý do...

Một yêu cầu khác liên quan trực tiếp đến quyền lợi khách hàng là tính minh bạch. Khi AI thay thế con người trong giao dịch trực tiếp với khách hàng, đơn vị phải thông báo ngay từ đầu rằng khách hàng đang tương tác với AI. Đối với các quyết định tự động có ảnh hưởng trực tiếp đến trách nhiệm pháp lý, nghĩa vụ tài chính hoặc khả năng tiếp cận, sử dụng sản phẩm, dịch vụ của khách hàng, đơn vị phải lưu giữ thông tin về cơ sở và các yếu tố chính để có thể giải thích khi khách hàng yêu cầu.

Cùng với kiểm soát quá trình vận hành, Thông tư số 53/2026/TT-NHNN đặt yêu cầu đối với dữ liệu phục vụ huấn luyện, kiểm thử và vận hành AI. Dữ liệu phải có nguồn gốc rõ ràng, hợp pháp; đơn vị phải có biện pháp phát hiện và xử lý dữ liệu sai lệch, bị thao túng hoặc bị “đầu độc”, đồng thời kiểm soát nguy cơ rò rỉ dữ liệu. Như vậy, cùng với việc mở rộng ứng dụng AI, ngành Ngân hàng đang chuyển sang một yêu cầu mới: Công nghệ phải đi cùng trách nhiệm, dữ liệu phải đi cùng kiểm soát và tự động hóa phải đi cùng khả năng can thiệp của con người.