Công nghệ

BIS: Các ngân hàng trung ương cần nắm bắt kỷ nguyên AI để đi trước về hiệu quả tài chính

Minh Ngọc 06/07/2024 13:16

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) nhanh chóng chuyển đổi từ công nghệ mới phát triển thành công nghệ phổ biến, thúc đẩy những tiến bộ trong lĩnh vực tài chính, thì những tác động sâu rộng đối với các ngân hàng trung ương trên thế giới cũng đang nhanh chóng hiện hữu.

Với tư cách là cơ quan quản lý chính sách tiền tệ và ổn định tài chính, các ngân hàng trung ương cần nắm bắt tiềm năng, đồng thời khai thác khả năng của AI để nâng cao hoạt động của chính mình.

Trong cuộc họp thường niên của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) vào cuối tháng 6/2024, ngân hàng đã công bố Báo cáo kinh tế thường niên năm 2024, trong đó làm rõ tác động to lớn của AI đối với lĩnh vực tài chính nói chung và ngân hàng trung ương nói riêng.

Sự thay đổi mô hình này mang đến cả cơ hội lẫn thách thức cho các tổ chức như Cơ quan quản lý tiền tệ Singapore (MAS) và các ngân hàng trung ương châu Á khác trên mặt trận đổi mới tài chính.

Tác động của AI lên hệ thống tài chính

Báo cáo của BIS nhấn mạnh tốc độ đáng kinh ngạc mà AI, đặc biệt là AI tạo sinh được hỗ trợ bởi các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đã thâm nhập vào lĩnh vực tài chính.

Không giống như những cải tiến công nghệ trước đây phải mất nhiều năm hoặc nhiều thập kỷ mới có thể đạt đến mức được áp dụng rộng rãi, các công cụ AI như ChatGPT đã tiếp cận hàng triệu người dùng chỉ trong vài ngày. Sự tiếp nhận nhanh chóng này mở rộng ra khắp các ngành/lĩnh vực, trong đó các công ty dịch vụ tài chính dẫn đầu trong việc tích hợp AI.

Báo cáo cho rằng rằng, AI sẽ làm thay đổi lĩnh vực tài chính mạnh mẽ, từ thanh toán và cho vay đến bảo hiểm và quản lý tài sản. Trong thanh toán, các hệ thống có AI hỗ trợ có thể tăng cường phát hiện gian lận và làm cho các giao dịch xuyên biên giới được thực hiện đơn giản và nhanh hơn, đồng thời công nghệ này có tiềm năng khôi phục lại các mối quan hệ ngân hàng đại lý vốn đã suy giảm do áp lực quản lý.

Đối với hoạt động cho vay, khả năng phân tích các nguồn dữ liệu thay thế của AI có thể cải thiện hệ thống tính điểm tín dụng và mở rộng tài chính toàn diện, điều này đặc biệt có lợi cho các nền kinh tế châu Á mới nổi với phần lớn dân số không có tài khoản ngân hàng.

Ngành bảo hiểm sẽ được hưởng lợi từ năng lực của AI trong việc đánh giá rủi ro và xử lý khiếu nại, trong khi các nhà quản lý tài sản có thể tận dụng AI để phân bổ danh mục đầu tư phức tạp hơn và giao dịch theo thuật toán.

Tuy nhiên, việc áp dụng rộng rãi AI cũng mang đến những rủi ro mới, chẳng hạn như tăng những tổn thương trên môi trường không gian mạng và tiềm ẩn rủi ro thông đồng lợi dụng thuật toán AI trên thị trường tài chính. Báo cáo nhấn mạnh rằng, tác động của AI đối với các ngân hàng trung ương là gấp đôi bởi ảnh hưởng đến các hoạt động cốt lõi với tư cách là đơn vị giám sát nền kinh tế và ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của ngân hàng trung ương thông qua những thay đổi trong hệ thống tài chính.

Ngân hàng trung ương ứng dụng AI như thế nào?

Các ngân hàng trung ương không chỉ đang quan sát cuộc cách mạng AI này; mà còn đang tích cực khám phá các giải pháp để khai thác tiềm năng của AI. Bên cạnh đó, AI có thể nâng cao năng lực của các ngân hàng trung ương trên nhiều chức năng khác nhau, bao gồm: dự báo kinh tế, giám sát ổn định tài chính và giám sát tuân thủ.

Một ứng dụng đầy hứa hẹn của AI là "nowcasting" - sử dụng dữ liệu thời gian thực để đánh giá các điều kiện kinh tế hiện tại. Các mô hình AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc từ nhiều nguồn khác nhau, cung cấp cho các ngân hàng trung ương những thông tin chuyên sâu kịp thời và chi tiết hơn về hoạt động kinh tế. Điều này có thể đặc biệt có giá trị đối với các nền kinh tế châu Á có đặc điểm là thay đổi nhanh và các hệ thống thu thập dữ liệu ít chính thức hơn.

AI cũng là công cụ mạnh để phát hiện các mô hình trong các tập dữ liệu tài chính phức tạp, có khả năng cải thiện các hệ thống cảnh báo sớm về rủi ro hệ thống. Ví dụ, các thuật toán học máy (ML) có thể giúp xác định các tổn thương mới phát sinh trong lĩnh vực ngân hàng hoặc phát hiện ra các điểm bất thường trong hệ thống thanh toán có thể cho thấy hoạt động gian lận.

AI có thể củng cố các quy trình quản lý, nâng cao hiệu quả của các quy trình định danh khách hàng (KYC) và phòng chống rửa tiền (AML). BIS lưu ý thêm rằng, các ngân hàng trung ương nhận thấy tiềm năng lớn trong việc sử dụng AI để tăng cường bảo mật an ninh mạng, các cơ chế tự động phát hiện nguy cơ và ứng phó với mối đe dọa.

Mặc dù lợi ích tiềm năng là đáng kể, tuy nhiên các ngân hàng trung ương cũng phải đối mặt với một số thách thức khi áp dụng AI. Một vấn đề chính là bản tính "hộp đen" của một số mô hình AI, có thể gây khó khăn cho việc giải thích các quyết định hoặc dự đoán.

Sự thiếu minh bạch này có thể gây ra vấn đề cho các ngân hàng trung ương, cơ quan thường cần phải đưa ra những giải thích cho hành động của mình với công chúng và các nhà hoạch định chính sách.

Chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu là một rào cản khác. Các mô hình AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, kịp thời để hoạt động hiệu quả. Các ngân hàng trung ương phải cân bằng nhu cầu về dữ liệu toàn diện với các mối quan ngại về quyền riêng tư và các hạn chế theo quy định về chia sẻ dữ liệu.

Ngoài ra còn có vấn đề về nội bộ tự phát triển hay là phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài. Mặc dù việc sử dụng các giải pháp AI có sẵn có thể tiết kiệm chi phí hơn trong ngắn hạn, nhưng lại tạo ra sự phụ thuộc vào một số ít các công ty công nghệ nước ngoài. Đây là mối quan tâm đặc biệt đối với các ngân hàng trung ương châu Á đang tìm cách duy trì chủ quyền công nghệ.

Ý nghĩa đối với chính sách tiền tệ

Những ảnh hưởng của AI đã vượt ra ngoài vấn đề về hiệu quả hoạt động mà đã "chạm" đến điểm rất cốt lõi trong hoạt động của ngân hàng trung ương, đó là chính sách tiền tệ. Bằng cách cung cấp dữ liệu kinh tế chính xác và kịp thời hơn, AI có thể giúp các ngân hàng trung ương đưa ra quyết định chính sách sáng suốt hơn.

Tuy nhiên, nghiên cứu của BIS cảnh báo rằng, AI cũng có thể thay đổi cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ theo những cách mà hiện vẫn chưa được hiểu biết một cách đầy đủ.

Ví dụ, các thuật toán định giá sử dụng công nghệ AI được các công ty sử dụng có thể dẫn đến việc điều chỉnh giá nhanh hơn và đồng đều hơn để ứng phó với các cú sốc kinh tế. Điều này có khả năng khiến lạm phát phản ứng tốt hơn trước các hành động của chính sách tiền tệ, nhưng cũng có thể tạo ra các nguồn biến động mới.

Hơn nữa, khi AI định hình lại thị trường lao động và năng suất lao động, nó có thể thay đổi cơ bản mối quan hệ giữa việc làm, tiền lương và lạm phát — những yếu tố cân nhắc chính trong việc hoạch định chính sách tiền tệ. Các ngân hàng trung ương sẽ cần điều chỉnh khuôn khổ phân tích của mình để tính đến những thay đổi về mặt cấu trúc này.

Nắm bắt công nghệ AI để đưa vào hoạt động của Ngân hàng Trung ương

Báo cáo của BIS ủng hộ mạnh mẽ việc tăng cường hợp tác giữa các ngân hàng trung ương để giải quyết những thách thức do AI đặt ra. Báo cáo đề xuất thành lập một "cộng đồng thực hành" để chia sẻ kiến ​​thức, dữ liệu, các thực tiễn thực hành và công cụ AI tốt nhất. Giải pháp tiếp cận mang tính hợp tác này có thể giúp các ngân hàng trung ương, đặc biệt là những ngân hàng có nguồn lực hạn chế, tận dụng AI hiệu quả trong khi vẫn quản lý được các rủi ro liên quan.

Trung tâm đổi mới sáng tạo của BIS, cùng với các trung tâm tại Singapore và Hồng Kông (Trung Quốc), đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự hợp tác như vậy. Các trung tâm này đang khám phá các ứng dụng AI trong các lĩnh vực như công nghệ quản lý và tài chính xanh, chia sẻ những hiểu biết có lợi cho các ngân hàng trung ương trên toàn cầu.

Đối với các tổ chức tài chính và ngân hàng trung ương châu Á, những phát hiện của báo cáo nhấn mạnh rằng, việc phát triển một cơ sở dữ liệu mạnh về nhân sự chuyên sâu AI là điều cần thiết. Để làm được điều này, có thể cần đến mối quan hệ đối tác giữa các trường đại học, công ty công nghệ với các ngân hàng trung ương khác để xây dựng các kỹ năng và cơ sở kiến ​​thức cần thiết.

Khi AI tiếp tục phát triển, các ngân hàng trung ương phải cân bằng ở mức hợp lý giữa việc chấp nhận đổi mới và quản lý rủi ro. Họ cũng phải xem xét những tác động xã hội rộng hơn của AI, chẳng hạn như tác động tiềm tàng đối với tài chính toàn diện và bất bình đẳng.

AI vừa là công cụ mạnh mẽ, vừa là thách thức đối với các ngân hàng trung ương. Báo cáo nêu rõ, việc áp dụng AI không chỉ là một lựa chọn mà còn là điều cần thiết để duy trì tính hiệu quả của các ngân hàng trung ương, với tư cách là cơ quan bảo vệ ổn định tiền tệ và tài chính.

Các ngân hàng trung ương có thể điều hướng hoạt động một cách hiệu quả trong bối cảnh mới này bằng việc tận dụng AI vào hoạt động và khuôn khổ chính sách của mình, sẽ có vị thế tốt để định hình tương lai của ngân hàng trung ương trong thời đại kỹ thuật số.

(0) Bình luận
Nổi bật
Đừng bỏ lỡ
BIS: Các ngân hàng trung ương cần nắm bắt kỷ nguyên AI để đi trước về hiệu quả tài chính
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO