Khi áp dụng AI trong dịch vụ tài chính vượt quá giai đoạn thử nghiệm, các tổ chức tài chính đang tập trung vào cách mở rộng quy mô triển khai AI một cách tuân thủ, đáng tin cậy và hiệu quả về mặt hoạt động. Để đáp ứng thách thức này đòi hỏi nhiều hơn là những mô hình mạnh mẽ. Nó phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng đáng tin cậy, quản trị, và thực hiện kỷ luật.
Với bối cảnh đó, Rikkeisoft và Diễn Đàn Kinh Tế Thụy Sĩ-Việt Nam (SVEF) đã tập hợp những tiếng nói từ chính phủ, tài chính, pháp lý, đổi mới, và công nghệ tại Zurich để trao đổi thực tế về những gì thực sự cần thiết khi triển khai AI trong các môi trường tài chính có quy định.
Câu Hỏi Thực Sự Không Còn Là “Liệu Có Nên” Nữa – Mà Là “Làm Thế Nào”
Qua các bài phát biểu chính, phiên thảo luận nhóm, và trao đổi trường hợp tập trung, một chủ đề nổi bật rõ ràng: các tổ chức tài chính phần lớn đã vượt quá câu hỏi về liệu AI có chỗ trong hoạt động của họ. Thách thức cấp bách bây giờ là làm thế nào để triển khai nó theo những cách tạo ra kết quả đáng tin cậy, lặp lại được, và có thể kiểm toán được.
Những chủ đề neo giữ cuộc thảo luận bao gồm:
- Ứng dụng AI trong hoạt động dịch vụ tài chính
- Cơ sở hạ tầng số đáng tin cậy trong các môi trường có quy định
- Tự động hóa tuân thủ và công nghệ quy định
- Tự động hóa quy trình KYC / AML
- Giám sát gian lận và phân tích giao dịch
- Tích hợp dữ liệu và báo cáo quy định
- Cơ hội hợp tác Thụy Sĩ-Việt Nam trong FinTech và đổi mới
Độ Chính Xác Hơn Sự Sáng Tạo: AI Thực Sự Có Nghĩa Gì Trong Quy Trình Có Quy Định
Trong dịch vụ tài chính, AI không nên được tiếp cận như một xu hướng công nghệ trong chính nó. Khung nhìn mạnh hơn là áp dụng AI cho các vấn đề hoạt động được xác định rõ ràng, đặc biệt là trong các quy trình mà độ chính xác, khả năng kiểm toán, và kiểm soát là không thể thương lượng.
Theo Ông Son Bui, Giám Đốc Trung Tâm Cung Cấp Dịch Vụ – Thị Trường Toàn Cầu tại Rikkeisoft, 04 nguyên tắc phải được nhấn mạnh là đặc biệt liên quan cho các tổ chức điều hướng trường hợp này:
- AI trong dịch vụ tài chính nên ưu tiên độ chính xác hơn sự sáng tạo. Trong các quy trình có quy định, giá trị đến từ tính nhất quán, cấu trúc, và khả năng kiểm toán, không phải tính mới lạ. Khả năng tạo ra kết quả đáng tin cậy và nhất quán ở quy mô, dưới sự kiểm tra tuân thủ, quan trọng hơn nhiều so với khả năng tạo sinh một mình.
- Trách nhiệm của con người vẫn là trung tâm của triển khai AI. AI có thể cải thiện đáng kể tốc độ và tính nhất quán, nhưng xác thực cuối cùng và quyết định vẫn yêu cầu chuyên môn con người. Các tổ chức xem AI như một sự thay thế cho phán đoán chuyên môn có xu hướng gặp phải những khoảng trống quản trị tương tự mà họ đang cố gắng giải quyết.
- Mở rộng AI bắt đầu với vấn đề hoạt động đúng, không phải công nghệ chính nó. Các tổ chức bắt đầu với các vấn đề kinh doanh rõ ràng, và áp dụng AI cụ thể để giảm độ phức tạp và cải thiện kiểm soát, liên tục vượt qua hiệu suất của những tổ chức bắt đầu với mô hình và làm việc ngược lại.
- AI tăng cường chuyên môn con người hơn là thay thế nó. Những kết quả mạnh nhất nổi lên từ việc kết hợp hiệu quả máy với phán đoán lĩnh vực. Không ai một mình là đủ trong môi trường có quy định.
Quản Trị và Cơ Sở Hạ Tầng: Nền Tảng Làm Cho Mở Rộng Quy Mô Có Thể Xảy Ra
Khả năng kỹ thuật chỉ là một phần của những gì làm cho AI có thể triển khai ở quy mô lớn trong dịch vụ tài chính. Quản trị và cơ sở hạ tầng đáng tin cậy cũng là những yếu tố cơ bản, và thường là các yếu tố quyết định liệu các sáng kiến AI có chuyển từ thí điểm sang sản xuất hay không.
Trong suốt cuộc đối thoại, Ông Son Bui và các thành viên nhóm thảo luận hội tụ về 03 ưu tiên chính:
- Cơ sở hạ tầng số đáng tin cậy như một điều kiện tiên quyết, không phải một suy nghĩ muộn, để mở rộng quy mô AI trong tài chính;
- Lòng tin số xuyên biên giới và sự phối hợp với các tiêu chuẩn quốc tế, đặc biệt là khi các tổ chức hoạt động trên các khu vực pháp lý;
- Hợp tác Thụy Sĩ-Việt Nam mạnh hơn như một con đường thực tiễn để trao đổi kiến thức và phát triển chung trong công nghệ tài chính.
Các trường hợp sử dụng hoạt động được thảo luận trong phiên thảo luận nhóm bao gồm tự động hóa quy trình tuân thủ, quản lý dữ liệu doanh nghiệp, và báo cáo quy định, neo chặt những ưu tiên này vào những thách thức tổ chức cụ thể hơn là những mối quan tâm lý thuyết.
Điều Này Có Nghĩa Gì Với Các Tổ Chức Tài Chính Phía Trước
Con đường từ thử nghiệm AI đến triển khai quy mô sản xuất không chủ yếu là một vấn đề kỹ thuật. Nó là một vấn đề kỷ luật quản trị, cơ sở hạ tầng, và thực hiện. Các tổ chức nhận ra điều này sớm có xu hướng xây dựng các chương trình AI kiên cường hơn, những chương trình có thể chịu được sự kiểm tra quy định, tích hợp vào các quy trình hiện có, và cung cấp giá trị nhất quán theo thời gian.
Hợp tác xuyên ngành và xuyên biên giới, của loại được khám phá giữa Thụy Sĩ và Việt Nam, cũng chỉ đến một cơ hội rộng hơn: rằng các tổ chức và đối tác công nghệ được định vị tốt nhất để dẫn đầu trong AI có quy định sẽ là những người đầu tư vào các tiêu chuẩn chung, lòng tin lẫn nhau, và hợp tác dài hạn, không chỉ là khả năng.
Tại Sao Kinh Nghiệm Thực Hiện Thay Đổi Cuộc Trò Chuyện
Với Rikkeisoft, cuộc đối thoại Zurich không chỉ là một cơ hội phát biểu, nó là một phản ánh của vị trí công ty đang đứng trên thị trường. Với sự tập trung chiến lược vào Tài Chính/BFSI và thành tích được xây dựng trên việc cung cấp trong các môi trường có yêu cầu cao, Rikkeisoft mang lại thứ gì đó ngày càng hiếm trong các cuộc trò chuyện về AI: độ tin cậy thực hiện. Khả năng không chỉ thảo luận những gì AI nên làm trong các cài đặt có quy định, mà còn cho thấy cách nó đã được thực hiện, ở quy mô lớn, với quản trị được xây dựng từ đầu. Khi các tổ chức tài chính tìm kiếm các đối tác công nghệ có thể cầu nối khoảng cách giữa tham vọng và thực tế hoạt động, sự phân biệt đó là quan trọng.
Nguồn ảnh: Rikkeisoft.
