AI và quản trị dữ liệu ngân hàng: Kiến tạo niềm tin từ hành lang pháp lý đến năng lực thực thi

Hội thảo được chủ trì bởi: Ông Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam; ông Đỗ Việt Hùng, Phó Chủ tịch Hiệp hội, thành viên Ủy ban Chính sách, thành viên HĐQT Vietcombank; bà Trần Thị Thanh Bích, Tổng Biên tập Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ và ông Trần Công Quỳnh Lân, Chủ nhiệm Ủy ban Công nghệ Hiệp hội, Phó Tổng Giám đốc VietinBank.

Tham dự Hội thảo có đại diện một số Ủy ban của Quốc hội; đại diện các vụ, cục thuộc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam và một số bộ, ngành liên quan như Bộ Khoa học Công nghệ, Bộ Tư pháp, Bộ Tài chính, Ủy ban Chứng khoán Nhà nước...; đại diện lãnh đạo các ngân hàng thương mại, doanh nghiệp Fintech, các hiệp hội ngành nghề liên quan; cùng các chuyên gia, nhà quản lý, nhà khoa học trong lĩnh vực công nghệ, tài chính - ngân hàng, lãnh đạo, phóng viên báo chí trong và ngoài ngành Ngân hàng.

Thiết lập “hành lang cứng” cho AI – Quản trị dựa trên rủi ro và trách nhiệm pháp lý

Sự bùng nổ của dữ liệu số cùng sự phát triển vượt bậc của AI đã và đang tái định hình phương thức vận hành, quản trị và cung ứng sản phẩm, dịch vụ ngân hàng. Dữ liệu không còn đơn thuần là tài sản lưu trữ, mà đã trở thành nguồn tài nguyên chiến lược, là chìa khóa để tối ưu hóa quy trình, nâng cao trải nghiệm khách hàng và quản trị rủi ro hiệu quả.

Phát biểu khai mạc Hội thảo, TS. Đào Minh Tú, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam nhấn mạnh, ngành tài chính – ngân hàng toàn cầu đang trải qua một sự chuyển dịch mang tính bước ngoặt: Từ kỷ nguyên số hóa bước sang kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo và xa hơn nữa là hướng tới mô hình Ngân hàng AI (AI-native banking).

TS. Đào Minh Tú cho rằng, trí tuệ nhân tạo không còn giới hạn ở các ứng dụng tương tác chatbot thông thường hay tự động hóa quy trình lặp lại, mà đã hiện diện trực tiếp tại các lĩnh vực trung tâm cốt lõi của hoạt động ngân hàng.

Tuy nhiên, theo TS. Đào Minh Tú, chất lượng dữ liệu là yếu tố quyết định năng lực tư duy của AI. Khi dữ liệu bị phân mảnh, thiếu nhất quán hoặc không kiểm soát được nguồn gốc, mô hình thuật toán sẽ kế thừa và khuếch đại các sai lệch cũ, tạo ra các quyết định thiên lệch đầu ra, xâm phạm quyền lợi khách hàng và đẩy ngân hàng đối mặt với rủi ro phi tài chính nghiêm trọng.

“Chúng ta bắt buộc phải dịch chuyển tư duy từ xây dựng chính sách tuân thủ thụ động sang mô hình quản trị dữ liệu tăng cường bằng AI. Cuộc đua ngân hàng số hiện nay không còn là cuộc đua về thuật toán hay quy mô đầu tư công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng”, TS. Đào Minh Tú nhấn mạnh.

Việt Nam đang thể hiện vai trò tiên phong trong việc kiến tạo khung khổ pháp lý cho trí tuệ nhân tạo. Ông Hồ Đức Thắng, Đại biểu Quốc khóa XVI, Ủy viên Ủy ban Văn hóa và Xã hội của Quốc hội cho biết, Luật Trí tuệ nhân tạo số 134/2025/QH15 là một đạo luật đặc biệt đưa Việt Nam trở thành 1 trong 4 thực thể đầu tiên trên thế giới (cùng với EU, Hàn Quốc, Nhật Bản) có luật riêng về AI. Triết lý cốt lõi của luật là “hài hòa cân bằng giữa quản lý và thúc đẩy phát triển”, với phương pháp tiếp cận dựa trên việc phân loại rủi ro.

Trong ma trận rủi ro đó, ngành Ngân hàng được đánh giá là “cởi mở nhất đối với AI”. Tuy nhiên, sự cởi mở này đi kèm với một trách nhiệm pháp lý khắt khe hơn.

Trên những cơ sở pháp lý của Luật Trí tuệ nhân tạo và các văn bản hướng dẫn thi hành, Ngân hàng Nhà nước (NHNN) đang hoàn thiện Dự thảo Thông tư quy định về an toàn, quản lý rủi ro và điều kiện triển khai đối với việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành Ngân hàng (dự thảo Thông tư). Tại hội thảo, ông Hoàng Minh Tiến, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin (NHNN) đã mang đến góc nhìn quản lý nhà nước về khung khổ pháp lý cho việc ứng dụng AI. Thông qua bài tham luận, ông Tiến cho biết, dự thảo Thông tư được xây dựng trên cơ sở Luật Trí tuệ nhân tạo, Nghị định 142/2026/NĐ-CP và Quyết định 33/2026/QĐ-TTg, với thông điệp cốt lõi: Các ngân hàng không thể chỉ tập trung phát triển tiện ích dịch vụ, mà bảo mật và an toàn dữ liệu phải đi trước một bước – chuyển từ thế phòng ngự thụ động sang chủ động phát hiện và ứng phó rủi ro.

AI là cuộc chơi của “dữ liệu sạch” và “con người trách nhiệm”

Dưới góc độ thực thi tại các ngân hàng thương mại, rủi ro AI không được nhìn nhận như một thực thể độc lập. Ông Nguyễn Hồng Quân, Chuyên gia cao cấp Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank), Chủ tịch HĐQT Công ty Chứng khoán TPS chia sẻ một trong những nguyên tắc nhằm triển khai quản trị AI một cách thực chất tại TPBank, đó là: Quản trị AI không chỉ là quản trị công nghệ hay mô hình, mà là quản trị con người trong cách thiết kế, vận hành và sử dụng AI. Rủi ro có thể phát sinh từ chính con người - từ hành vi cố ý lợi dụng AI để gian lận, thao túng, tấn công, đến sai sót trong phát triển và triển khai. Vì vậy, quản trị AI phải bao trùm toàn bộ vòng đời tương tác giữa con người và AI trong tổ chức và với khách hàng.

“AI không thay thế các nguyên tắc cốt lõi của quản trị ngân hàng, đặc biệt là mô hình 3 tuyến phòng thủ. AI chỉ đóng vai trò tăng cường năng lực giám sát, kiểm soát và độc lập giữa các tuyến; tuyệt đối không được làm mờ trách nhiệm hay phá vỡ cơ chế kiểm soát hiện hữu”, ông Nguyễn Hồng Quân chia sẻ.

Trong khi đó ông Bùi Gia Hiếu, Giám đốc Trung tâm An toàn thông tin, Khối Công nghệ thông tin, Ngân hàng TMCP Quân đội (MB) chia sẻ nguyên tắc không có kênh AI nằm ngoài tầm kiểm soát của ngân hàng. Người dùng không tự kết nối bằng khóa API cá nhân, không đưa log, mã nguồn, thông tin khách hàng hoặc dữ liệu nghiệp vụ vào dịch vụ công cộng chưa được phê duyệt. Các luồng sử dụng AI đi qua “gateway” tập trung để xác thực, phân quyền, lọc dữ liệu, giới hạn công cụ, ghi nhật ký và giám sát chi phí.

Mối quan hệ giữa AI và dữ liệu được khẳng định là quan hệ hữu cơ “hai chiều, biện chứng không thể tách rời”. Phó Giám đốc Trung tâm Quản trị và ứng dụng - Khối dữ liệu, Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) cho biết, ngân hàng đang ứng dụng AI trong hỗ trợ ra quyết định, chăm sóc khách hàng, phát hiện gian lận và quản trị dữ liệu. Đặc biệt, việc quản trị metadata là yêu cầu cốt lõi để truy xuất nguồn gốc, mô tả và quản lý dữ liệu với quy mô hàng trăm hệ thống và hàng chục nghìn trường dữ liệu tại mỗi ngân hàng.

Đồng quan điểm, ông Trần Công Quỳnh Lân, Chủ nhiệm Ủy ban Công nghệ Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, Phó Tổng Giám đốc VietinBank cũng nhận định thách thức cốt lõi của AI nằm ở việc dịch chuyển tư duy từ thiết kế dữ liệu cho con người sang thiết kế để máy hiểu và xử lý. Đại diện Ủy ban Công nghệ nhấn mạnh đến tầm quan trọng của metadata và từ điển nghiệp vụ để tránh tình trạng AI đưa ra thông tin sai lệch một cách đầy thuyết phục.

Chia sẻ kinh nghiệm thực tiễn về xây dựng năng lực AI quy mô doanh nghiệp cùng những bài học rút ra từ quá trình triển khai tại VietinBank, ông Nguyễn Công Thương, Phó Giám đốc Khối Data & AI nhấn mạnh 3 bài học: Trí thức doanh nghiệp tạo nên trí tuệ của AI; AI ở quy mô doanh nghiệp cần được xây dựng trên các năng lực dùng chung; Kiến trúc Hybrid-AI tạo nên khả năng mở rộng bền vững.

Còn theo bà Nguyễn Thu Hạnh, Giám đốc Quản trị dữ liệu, Techcombank: "Dữ liệu là nhiên liệu - quản trị là phanh. Xe có phanh tốt là xe chạy nhanh nhất". Giá trị niềm tin đứng trên 3 trụ cột: Dữ liệu vững; Rủi ro được kiểm soát; Minh bạch, giải trình và có đạo đức.

Đứng từ góc độ bảo vệ dữ liệu cá nhân, Luật sư Hoàng Hà, Giám đốc điều hành Data Protectify, chuyên gia bảo vệ dữ liệu và quản trị AI chỉ ra rằng, việc “làm giàu dữ liệu” để nuôi AI phải tuân thủ nghiêm ngặt Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân và Nghị định 356/2025/NĐ-CP. Luật sư Hoàng Hà khuyến nghị các ngân hàng cần chuyển dịch từ việc thu thập sự đồng ý đơn lẻ sang quản trị sự đồng ý trong toàn bộ vòng đời xử lý dữ liệu, xác định rõ các trường hợp chuyển giao dữ liệu cá nhân được phép và quản trị rủi ro liên quan.

Các ý kiến tại hội thảo đồng thời thống nhất một nguyên tắc kỹ thuật và quản trị cốt lõi: Công nghệ có thể tự động hóa quy trình phân tích, nhưng trách nhiệm ra quyết định tuyệt đối không thể tự động hóa. Con người phải luôn giữ vai trò kiểm soát cuối cùng. Cần tiếp tục hoàn thiện khung quản trị AI và quản trị dữ liệu hiệu quả. Quản trị được chất lượng dữ liệu chính là điều kiện tiên quyết để AI hoạt động trên nguồn tri thức đáng tin cậy giúp củng cố niềm tin số và kiến tạo những giá trị bền vững cho sự phát triển.

Những thách thức vẫn cần tìm lời giải

Trên hành trình nỗ lực ứng dụng AI và quản trị dữ liệu, phiên thảo luận tại hội thảo đã nhận diện thêm những “điểm nghẽn” mang tính hệ thống vượt ra ngoài khả năng của một tổ chức đơn lẻ. Một trong những thách thức lớn nhất là chi phí hạ tầng và năng lượng khổng lồ. Ông Hồ Đức Thắng cảnh báo, một hệ thống AI lớn có thể tiêu thụ lượng điện cực kỳ lớn và với tốc độ lạc hậu của chip công nghệ (chu kỳ 18 tháng), việc các ngân hàng tự đầu tư hạ tầng GPU rời rạc sẽ dẫn đến lãng phí và rủi ro lạc hậu rất nhanh.

Một thách thức khác đến từ sự phân mảnh dữ liệu. Từ góc độ của tổ chức quốc tế, bà Nguyễn Phương Thanh, Phó Tổng Giám đốc, Tư vấn, Dịch vụ Tài chính Ngân hàng, EY Việt Nam nhận định, vấn đề hiện nay không nằm ở việc thiếu công nghệ AI, mà nằm ở việc dữ liệu vẫn phân tán trên nhiều hệ thống, chưa thống nhất về tiêu chuẩn và thiếu cơ chế quản trị xuyên suốt. Khi dữ liệu không đồng nhất, AI rất khó đưa ra các phân tích hoặc quyết định có độ tin cậy cao.

Đồng quan điểm, ông Trần Trung Dũng, Chủ tịch HĐTV Công ty Quản lý tài sản của các TCTD Việt Nam (VAMC) cho rằng, hiệu quả của AI phụ thuộc trước hết vào chất lượng và khả năng tiếp cận dữ liệu. Hiện dữ liệu phục vụ ngành Ngân hàng còn phân tán, trong khi các quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân khiến việc chia sẻ, khai thác dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu phục vụ xử lý nợ xấu, gặp nhiều khó khăn. Do đó, ông Dũng đề nghị, cần sớm rà soát, phân loại rõ dữ liệu nhạy cảm và dữ liệu có thể chia sẻ để vừa bảo đảm an toàn, vừa tạo điều kiện cho các tổ chức tín dụng, VAMC và các đơn vị liên quan khai thác dữ liệu, phát huy hiệu quả đầu tư AI và thực hiện tốt nhiệm vụ xử lý nợ.

Giải pháp căn cơ được đưa ra là nghiên cứu xây dựng một cơ sở dữ liệu quốc gia cho ngành Ngân hàng. Theo ông Hồ Đức Thắng, nếu xây dựng được hệ thống “quy chuẩn” thống nhất thì hệ thống ngân hàng sẽ có cơ sở để kết nối và chia sẻ dữ liệu hiệu quả. Khi đó, các cơ quan, tổ chức có liên quan sẽ có trách nhiệm cập nhật dữ liệu theo quy chuẩn thống nhất, bảo đảm yêu cầu về an toàn thông tin và có sự tham gia của cơ quan quản lý nhà nước trong công tác quản trị dữ liệu. Đại diện của EY Việt Nam, bà Nguyễn Phương Thanh cũng cho rằng, việc đồng thời triển khai quản lý dữ liệu chủ nhằm hình thành một phiên bản dữ liệu thống nhất cho toàn hệ thống là giải pháp cho bài toán phân mảnh dữ liệu.

Có thể thấy, bài toán ứng dụng AI trong ngân hàng không còn nằm ở việc chọn thuật toán nào hay đầu tư bao nhiêu tiền vào công nghệ, mà là cuộc đua về chất lượng dữ liệu, năng lực quản trị toàn diện và niềm tin số từ khách hàng. Hệ thống quản trị tốt không phải để kìm hãm sự phát triển, mà để ngành Ngân hàng tự tin tăng tốc một cách có trách nhiệm và an toàn.

Sự phối hợp chặt chẽ giữa các quy định pháp lý minh bạch của nhà nước và kỷ luật thực thi, quản trị rủi ro nghiêm túc của các ngân hàng sẽ là nền móng để AI và dữ liệu thành động lực tăng trưởng bền vững cho ngành Ngân hàng.

Quỳnh Lê - Huy Hoàng