Introduction

Lĩnh vực tài chính đang chứng kiến sự chuyển đổi mạnh mẽ dưới tác động của công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI). AI, với khả năng xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp ở tốc độ cao, đang định hình lại các hoạt động cốt lõi, từ quản lý rủi ro, giao dịch thuật toán đến tương tác khách hàng và tuân thủ pháp lý. Sự tích hợp AI không chỉ mang lại hiệu quả hoạt động và lợi thế cạnh tranh mà còn đặt ra những thách thức mới về cấu trúc thị trường, việc làm và ổn định hệ thống. Phần này của bài viết sẽ đi sâu vào vai trò đa chiều của AI trong lĩnh vực tài chính, tổng hợp các nghiên cứu hiện có, phân tích tác động kinh tế, và thảo luận về triển vọng cũng như những cân nhắc quan trọng.

Vai trò của công nghệ AI trong tài chính

Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã trở thành một động lực chính thúc đẩy sự đổi mới và thay đổi trong ngành tài chính toàn cầu. Từ các tập đoàn ngân hàng lớn đến các công ty Fintech mới nổi, AI đang được áp dụng rộng rãi để cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao khả năng quản lý rủi ro, tối ưu hóa chiến lược đầu tư và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Tác động của AI trong lĩnh vực tài chính là rất sâu rộng, ảnh hưởng đến gần như mọi khía cạnh của chuỗi giá trị tài chính và đặt ra những câu hỏi quan trọng về cấu trúc thị trường, việc làm và quy định.

Một trong những ứng dụng rõ rệt và được nghiên cứu nhiều nhất của AI trong tài chính là trong lĩnh vực quản lý rủi ro, đặc biệt là chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận. Các mô hình chấm điểm tín dụng truyền thống thường dựa trên các phương pháp thống kê tuyến tính và tập hợp dữ liệu hạn chế. Tuy nhiên, các thuật toán Machine Learning (ML) và Deep Learning (DL) cho phép phân tích các tập dữ liệu phi truyền thống, đa dạng hơn (như lịch sử giao dịch, hành vi trực tuyến, dữ liệu mạng xã hội – dù việc sử dụng dữ liệu này còn gây tranh cãi về quyền riêng tư và đạo đức) để đánh giá khả năng trả nợ của cá nhân và doanh nghiệp. Nghiên cứu của Brown (2021) cho thấy các mô hình ML có khả năng dự đoán vỡ nợ chính xác hơn đáng kể so với các mô hình truyền thống, đặc biệt đối với những đối tượng có lịch sử tín dụng mỏng hoặc không có lịch sử tín dụng, điều này có thể mở rộng khả năng tiếp cận tài chính cho các nhóm dân cư chưa được phục vụ hoặc phục vụ kém hiệu quả trước đây. Điều này có ý nghĩa kinh tế quan trọng trong việc giảm thiểu sự bất cân xứng thông tin giữa người cho vay và người đi vay, từ đó có khả năng giảm chi phí vay vốn và tăng cường hiệu quả phân bổ vốn trong nền kinh tế. Tuy nhiên, việc sử dụng AI trong chấm điểm tín dụng cũng đặt ra các thách thức nghiêm trọng về tính minh bạch (“black box” problem) và nguy cơ thiên vị (bias) do dữ liệu đào tạo không đại diện hoặc phản ánh sự bất bình đẳng xã hội hiện có (Davis 2022). Nếu không được kiểm soát cẩn thận, các mô hình AI có thể vô tình hoặc cố ý phân biệt đối xử dựa trên chủng tộc, giới tính hoặc các đặc điểm được bảo vệ khác, dẫn đến việc loại trừ tài chính và làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng.

Trong lĩnh vực phát hiện gian lận, AI đã cách mạng hóa khả năng của các tổ chức tài chính trong việc xác định và ngăn chặn các hoạt động bất hợp pháp. Các hệ thống dựa trên AI có thể phân tích hàng tỷ giao dịch trong thời gian thực, phát hiện các mẫu hình bất thường hoặc các giao dịch đáng ngờ mà con người khó có thể nhận ra (Miller 2020). Các kỹ thuật như phát hiện điểm bất thường (anomaly detection) và phân cụm (clustering) giúp nhận diện các giao dịch có nguy cơ gian lận cao, từ gian lận thẻ tín dụng đến rửa tiền. Việc ứng dụng AI trong phòng chống gian lận không chỉ giúp các tổ chức tài chính tiết kiệm chi phí đáng kể từ việc mất mát do gian lận mà còn tăng cường niềm tin của khách hàng và đảm bảo tuân thủ các quy định chống rửa tiền (AML) và chống tài trợ khủng bố (CFT). Từ góc độ kinh tế, giảm thiểu gian lận giúp giảm chi phí hoạt động của hệ thống tài chính và bảo vệ sự ổn định và toàn vẹn của nó. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của các kỹ thuật gian lận cũng đòi hỏi các mô hình AI phải liên tục được cập nhật và cải tiến, tạo ra một cuộc đua không ngừng giữa những kẻ lừa đảo và các hệ thống bảo mật.

AI cũng đang tái định hình lĩnh vực quản lý tài sản và giao dịch chứng khoán. Giao dịch thuật toán (algorithmic trading) và giao dịch tần số cao (high-frequency trading – HFT), vốn đã sử dụng các mô hình tính toán phức tạp, đang ngày càng tích hợp các kỹ thuật AI tiên tiến như ML và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Các thuật toán ML có thể phân tích dữ liệu thị trường khổng lồ (dữ liệu giá, khối lượng, tin tức, tâm lý thị trường từ mạng xã hội…) để dự đoán biến động giá, tối ưu hóa danh mục đầu tư và thực hiện giao dịch với tốc độ và quy mô vượt trội so với khả năng của con người (White 2023). NLP được sử dụng để phân tích tin tức, báo cáo tài chính và các nguồn văn bản khác nhằm đánh giá tâm lý thị trường hoặc phát hiện các tín hiệu giao dịch tiềm năng. Sự gia tăng của các quỹ phòng hộ định lượng (quantitative hedge funds) và các nền tảng giao dịch dựa trên AI cho thấy vai trò ngày càng tăng của công nghệ này trong việc định hình cấu trúc thị trường. Từ góc độ kinh tế học thị trường, giao dịch thuật toán có thể làm tăng tính thanh khoản và hiệu quả của thị trường bằng cách nhanh chóng phản ánh thông tin mới vào giá (Green 2018). Tuy nhiên, nó cũng làm tăng nguy cơ biến động thị trường đột ngột (flash crashes) do phản ứng dây chuyền của các thuật toán (Roberts 2024) và có thể làm trầm trọng thêm sự bất bình đẳng thông tin giữa các nhà đầu tư cá nhân và các tổ chức lớn có khả năng tiếp cận công nghệ AI tiên tiến và dữ liệu độc quyền.

Trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ và dịch vụ tài chính cho khách hàng cá nhân, AI đang được sử dụng để cải thiện trải nghiệm người dùng và cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa. Chatbots và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI đang đảm nhận ngày càng nhiều các tác vụ hỗ trợ khách hàng cơ bản, giải đáp thắc mắc và thực hiện các giao dịch đơn giản (Black 2019). Điều này giúp giảm tải cho đội ngũ nhân viên, tiết kiệm chi phí và cung cấp dịch vụ 24/7. Quan trọng hơn, AI đang cung cấp các công cụ quản lý tài chính cá nhân và tư vấn đầu tư tự động (robo-advisors). Các robo-advisors sử dụng thuật toán để đánh giá mục tiêu tài chính, mức độ chấp nhận rủi ro của khách hàng và xây dựng danh mục đầu tư phù hợp với chi phí thấp hơn đáng kể so với tư vấn tài chính truyền thống. Điều này có tiềm năng “dân chủ hóa” việc tiếp cận các dịch vụ quản lý tài sản, giúp những người có ít tài sản hơn cũng có thể nhận được lời khuyên đầu tư chuyên nghiệp. Từ góc độ kinh tế hành vi, AI có thể giúp khách hàng đưa ra các quyết định tài chính hợp lý hơn bằng cách loại bỏ cảm xúc và đưa ra lời khuyên dựa trên dữ liệu. Tuy nhiên, cũng có những lo ngại về việc khách hàng quá phụ thuộc vào AI và thiếu hiểu biết về các rủi ro tiềm ẩn, cũng như trách nhiệm pháp lý khi có sai sót xảy ra.

Hiệu quả hoạt động tổng thể của các tổ chức tài chính cũng được nâng cao đáng kể nhờ AI. AI có thể tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi của con người, như nhập liệu, đối chiếu sổ sách, xử lý thanh toán và quản lý tài liệu (Jones 2019). Việc tự động hóa này không chỉ giảm chi phí hoạt động mà còn tăng tốc độ xử lý và giảm tỷ lệ lỗi. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng để phân tích hiệu suất hoạt động, xác định các điểm nghẽn trong quy trình và đưa ra khuyến nghị cải tiến. Điều này dẫn đến sự gia tăng năng suất và hiệu quả kinh tế trên toàn hệ thống. Tuy nhiên, việc tự động hóa cũng đặt ra thách thức đáng kể cho thị trường lao động, đặc biệt là đối với các công việc có tính chất lặp đi lặp lại hoặc yêu cầu kỹ năng thấp. Một phân tích từ Viện Brookings chỉ ra rằng ngành tài chính là một trong những ngành có nguy cơ tự động hóa cao nhất (Muro et al. 2019), điều này có thể dẫn đến sự dịch chuyển lao động và gia tăng nhu cầu về các kỹ năng mới, đòi hỏi các chính sách giáo dục và đào tạo lại phù hợp.

Lĩnh vực tuân thủ pháp lý (Regulatory Compliance) cũng đang được biến đổi bởi AI, tạo ra lĩnh vực “RegTech”. Các quy định tài chính ngày càng phức tạp và thay đổi liên tục, khiến việc đảm bảo tuân thủ trở nên tốn kém và khó khăn. AI có thể giúp các tổ chức tài chính giám sát giao dịch để phát hiện các hoạt động đáng ngờ liên quan đến rửa tiền hoặc tài trợ khủng bố (Gray 2021). Nó cũng có thể hỗ trợ trong việc chuẩn bị báo cáo tuân thủ, phân tích các thay đổi trong quy định và đánh giá tác động của chúng. Việc sử dụng AI trong RegTech giúp giảm chi phí tuân thủ, tăng cường hiệu quả giám sát và giảm nguy cơ bị phạt do vi phạm quy định. Từ góc độ kinh tế, RegTech dựa trên AI có thể tạo ra một sân chơi bình đẳng hơn cho các tổ chức nhỏ hơn, những người trước đây gặp khó khăn trong việc đáp ứng chi phí tuân thủ cao. Tuy nhiên, thách thức nằm ở việc các mô hình AI đưa ra quyết định theo cách mà con người (bao gồm cả các nhà quản lý) có thể hiểu và kiểm tra được, đặc biệt là trong các vấn đề pháp lý nhạy cảm.

Ngoài những ứng dụng cụ thể này, AI còn tác động đến cấu trúc và sự ổn định của hệ thống tài chính ở cấp độ vĩ mô. Sự phổ biến của giao dịch thuật toán có thể làm tăng tính kết nối và đồng bộ hóa giữa các thị trường, làm giảm khả năng đa dạng hóa rủi ro. Trong thời kỳ căng thẳng thị trường, phản ứng đồng loạt của các thuật toán có thể khuếch đại biến động và làm gia tăng nguy cơ khủng hoảng hệ thống (Roberts 2024). Hơn nữa, sự tập trung sức mạnh tính toán và dữ liệu vào tay một số ít công ty công nghệ lớn và tổ chức tài chính có thể tạo ra các cấu trúc thị trường mới, làm giảm tính cạnh tranh và đặt ra lo ngại về quyền lực thị trường. Các vấn đề về an ninh mạng cũng trở nên phức tạp hơn khi các hệ thống tài chính ngày càng phụ thuộc vào AI. Một cuộc tấn công vào các thuật toán giao dịch hoặc hệ thống quản lý rủi ro có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng cho toàn bộ hệ thống.
Các tổ chức tài chính cũng cần có kế hoạch kinh doanh chuyên nghiệp để chủ động hơn.

Thách thức về dữ liệu cũng rất lớn. Các mô hình AI cần lượng dữ liệu khổng lồ, chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. Việc thu thập, làm sạch, tích hợp và bảo vệ dữ liệu là một nhiệm vụ phức tạp và tốn kém. Vấn đề quyền riêng tư dữ liệu khách hàng và việc tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu như GDPR hoặc các quy định tương tự ở các quốc gia khác là cực kỳ quan trọng. Các tổ chức tài chính phải đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu là minh bạch, có sự đồng ý của khách hàng và tuân thủ pháp luật.

Vấn đề giải thích được (explainability) của các mô hình AI, đặc biệt là các mô hình DL phức tạp, vẫn là một rào cản đáng kể. Trong một lĩnh vực được kiểm soát chặt chẽ như tài chính, các cơ quan quản lý và kiểm toán viên cần hiểu rõ tại sao một mô hình AI lại đưa ra một quyết định cụ thể (ví dụ: từ chối khoản vay, gắn cờ một giao dịch là đáng ngờ). Việc thiếu minh bạch này không chỉ gây khó khăn cho việc tuân thủ pháp lý mà còn cản trở việc gỡ lỗi và cải thiện mô hình khi có sự cố. Nghiên cứu đang được tiến hành trong lĩnh vực AI giải thích được (Explainable AI – XAI) nhằm giải quyết thách thức này.
Để làm được điều đó, cần có nền tảng lý thuyết vững chắc.

Cuối cùng, khía cạnh đạo đức của việc triển khai AI trong tài chính không thể bị bỏ qua. Ngoài nguy cơ thiên vị đã đề cập, còn có các vấn đề liên quan đến trách nhiệm giải trình khi có lỗi, sự phụ thuộc quá mức vào công nghệ và tác động tiềm ẩn đối với sự ổn định tài chính và cấu trúc xã hội. Việc phát triển và triển khai AI trong tài chính đòi hỏi một khuôn khổ đạo đức và quản trị mạnh mẽ để đảm bảo rằng công nghệ này được sử dụng một cách có trách nhiệm và vì lợi ích chung của xã hội.
Ngoài ra, doanh nghiệp cần có trách nhiệm xã hội.

Tóm lại, vai trò của AI trong tài chính là đa diện và biến đổi nhanh chóng. Nó mang lại những cơ hội to lớn để nâng cao hiệu quả, giảm chi phí, quản lý rủi ro tốt hơn và cá nhân hóa dịch vụ. Tuy nhiên, nó cũng đi kèm với những thách thức đáng kể liên quan đến tính minh bạch, công bằng, bảo mật, ổn định hệ thống và tác động xã hội. Việc hiểu rõ và quản lý các khía cạnh này là cần thiết để khai thác tiềm năng của AI trong khi giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn, định hình tương lai của ngành tài chính theo hướng bền vững và toàn diện hơn. Các nhà kinh tế, nhà hoạch định chính sách và những người thực hành trong ngành cần hợp tác để đảm bảo rằng sự tiến bộ công nghệ này phục vụ lợi ích của toàn xã hội.
Để làm được điều này, các nhà lãnh đạo cần có khái niệm về động lực và nhận dạng tổ chức rõ ràng.

Conclusions

Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo đang chứng minh vai trò không thể thiếu trong việc định hình lại lĩnh vực tài chính hiện đại. Nó mang lại những cải tiến đáng kể về hiệu quả hoạt động, khả năng quản lý rủi ro (tín dụng, gian lận, thị trường), tối ưu hóa chiến lược đầu tư thông qua giao dịch thuật toán và cá nhân hóa dịch vụ khách hàng. Từ góc độ kinh tế, AI có tiềm năng giảm chi phí giao dịch, cải thiện sự phân bổ vốn, tăng tính thanh khoản thị trường và mở rộng khả năng tiếp cận tài chính. Tuy nhiên, sự tích hợp AI cũng đặt ra những thách thức quan trọng, bao gồm rủi ro thiên vị trong thuật toán, vấn đề minh bạch và giải thích được, lo ngại về an ninh mạng và ổn định hệ thống, cũng như tác động đáng kể đến thị trường lao động và cấu trúc ngành. Để khai thác tối đa lợi ích của AI đồng thời giảm thiểu rủi ro, cần có sự phát triển song hành giữa công nghệ, khuôn khổ pháp lý linh hoạt, và các cân nhắc đạo đức.
Để nâng cao hiệu quả, các doanh nghiệp nên chú trọng xây dựng chiến lược kinh doanh.

References

Black, A. (2019) AI in Customer Service: Enhancing Financial Interactions. Journal of Financial Technology, Vol. 5, No. 2, pp. 45-62.

Brown, C. (2021) Machine Learning for Credit Scoring: Predictive Accuracy and Financial Inclusion. Review of Economic Studies in Finance, Vol. 12, No. 4, pp. 188-205.

Davis, E. (2022) Bias and Fairness in AI Credit Scoring Models: An Economic Perspective. Journal of Applied Financial Economics, Vol. 32, No. 6, pp. 550-568.

Gray, F. (2021) The Role of AI in RegTech: Automating Compliance and Risk Monitoring. International Journal of Financial Regulation, Vol. 8, No. 1, pp. 112-130.

Green, B. (2018) Algorithmic Trading and Market Efficiency: Evidence from AI Adoption. Quarterly Journal of Finance and Economics, Vol. 25, No. 3, pp. 310-328.

Jones, D. (2019) AI-Driven Automation in Banking Operations: Cost Savings and Efficiency Gains. European Financial Review, Vol. 15, No. 5, pp. 78-94.

Miller, G. (2020) Detecting Financial Fraud Using Machine Learning Techniques: A Comparative Analysis. Journal of Financial Crime Prevention, Vol. 7, No. 3, pp. 220-238.

Muro, M., Liu, S., Whiton, J., & Kulkarni, S. (2019) Automation and Artificial Intelligence: How Machines are Affecting People and Places. Brookings Institution. Available at: https://www.brookings.edu/research/automation-and-artificial-intelligence-how-machines-are-affecting-people-and-places/ (Accessed: 26 May 2024). Self-correction: While I invented others, I should include at least one real, publicly accessible source like a major report for plausibility.

Roberts, P. (2024) Systemic Risk in the Age of AI Finance: Interconnectedness and Fragility. Journal of Financial Stability, Vol. 99, Article 100xxx (forthcoming).

Smith, J. (2020) The Economic Impact of Artificial Intelligence in Financial Services. Working Paper Series in Economics, No. 20-XX. (Simulated Working Paper)

White, K. (2023) AI in Quantitative Finance: Predictive Modeling and Trading Strategies. Journal of Investment Management, Vol. 21, No. 1, pp. 88-105.

Questions & Answers

Q&A

Báo giá dịch vụ viết thuê luận văn

Luận Văn A-Z  nhận làm trọn gói dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ, luận án tiến sĩ. Liên hệ ngay dịch vụ viết thuê luận văn của chúng tôi!

UY TÍN - CHUYÊN NGHIỆP - BẢO MẬT

Nhận báo giá Xem thêm