Cơ hội và thách thức khi ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính

Tiến sĩ Nguyễn Thị Thành Vinh, Khoa Ngân hàng - Tài chính, Trường Đại học Kinh tế và Quản trị kinh doanh (Đại học Thái Nguyên.

Phóng viên: AI được ứng dụng như thế nào trong quản trị rủi ro tài chính của doanh nghiệp, thưa bà?

Ứng dụng AI vào quản trị rủi ro tài chính được hiểu là việc sử dụng các kỹ thuật như học máy, học sâu, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phân tích dữ liệu lớn nhằm phát hiện các mô hình, xu hướng và mối quan hệ tiềm ẩn trong dữ liệu tài chính. Theo McKinsey & Company (2023), doanh nghiệp ứng dụng AI trong quản trị rủi ro có thể cải thiện đáng kể khả năng dự báo và giảm chi phí tổn thất nhờ phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.

AI hiện được sử dụng rộng rãi trong nhận diện và đo lường rủi ro thị trường. Các mô hình học máy có khả năng phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực về lãi suất, tỷ giá, giá chứng khoán và hàng hóa để dự báo biến động thị trường với độ chính xác cao hơn so với các mô hình thống kê truyền thống. Điều này giúp doanh nghiệp chủ động điều chỉnh danh mục đầu tư và chiến lược phòng ngừa rủi ro.

Trong quản trị rủi ro tín dụng, AI có thể phân tích dữ liệu lớn từ báo cáo tài chính, lịch sử giao dịch, hành vi thanh toán và cả dữ liệu phi tài chính để đánh giá xác suất vỡ nợ của khách hàng hoặc đối tác một cách toàn diện và linh hoạt hơn. Theo OECD (2022), các mô hình chấm điểm tín dụng dựa trên AI góp phần nâng cao chất lượng quyết định tín dụng và giảm tỷ lệ nợ xấu cho doanh nghiệp.

AI cũng đóng vai trò quan trọng trong phát hiện gian lận tài chính và rủi ro vận hành. Các hệ thống AI có khả năng học hỏi hành vi giao dịch bình thường để kịp thời phát hiện các giao dịch bất thường, gian lận kế toán hoặc lạm dụng tài chính. Theo PwC (2023), việc ứng dụng AI trong phát hiện gian lận giúp doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian phát hiện rủi ro và giảm thiểu thiệt hại tài chính.

Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ quản trị rủi ro thanh khoản và dòng tiền thông qua việc dự báo dòng tiền ngắn hạn và dài hạn dựa trên phân tích đa nguồn dữ liệu. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa kế hoạch sử dụng vốn, hạn chế tình trạng thiếu hụt thanh khoản và nâng cao khả năng chống chịu trước các cú sốc tài chính.

Phóng viên: Thưa bà, việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính tại doanh nghiệp Việt Nam hiện nay đang diễn ra như thế nào?

Trong những năm gần đây, AI ngày càng được doanh nghiệp Việt Nam quan tâm và từng bước triển khai trong nhiều hoạt động kinh doanh, trong đó có quản trị rủi ro tài chính. Theo khảo sát của Amazon Web Services (AWS) phối hợp với Strand Partners thực hiện năm 2025, khoảng 18% doanh nghiệp Việt Nam đã áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh. Có gần 170.000 doanh nghiệp đã triển khai AI ở các mức độ khác nhau, trong đó khoảng 47.000 doanh nghiệp bắt đầu sử dụng giải pháp AI trong năm 2024, tương đương hơn 5 doanh nghiệp ứng dụng AI mỗi giờ. Khoảng 17% doanh nghiệp đã đạt đến giai đoạn trung cấp trong ứng dụng AI, trong khi 9% đạt mức độ chuyển đổi toàn diện, nơi AI đóng vai trò cốt lõi trong ra quyết định và phát triển chiến lược.

Trong nhận diện và đo lường rủi ro thị trường, AI được ứng dụng để thu thập và phân tích dữ liệu lớn từ nhiều nguồn như dữ liệu giao dịch, thông tin kinh tế, dữ liệu khách hàng, dòng tiền và phản hồi trên mạng xã hội nhằm phát hiện các mẫu biến động bất thường. Nhờ các mô hình học máy và thuật toán phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể sớm nhận diện các dấu hiệu mất cân đối về giá cả, nhu cầu thị trường hoặc rủi ro tài chính trong ngắn hạn.

Phóng viên: Còn trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính thì sao?

AI ngày càng được doanh nghiệp Việt Nam quan tâm và từng bước triển khai trong nhiều hoạt động kinh doanh, trong đó có quản trị rủi ro tài chính.

Trong quản trị rủi ro tín dụng, trước yêu cầu nâng cao chất lượng tín dụng và kiểm soát nợ xấu, các ngân hàng thương mại và công ty tài chính tại Việt Nam đã chủ động triển khai AI để đổi mới phương thức đánh giá và giám sát rủi ro. Thông qua các mô hình học máy và phân tích dữ liệu lớn, các tổ chức này có thể xử lý đồng thời dữ liệu tài chính, lịch sử tín dụng, dữ liệu giao dịch và hành vi khách hàng nhằm đánh giá xác suất vỡ nợ chính xác hơn so với phương pháp truyền thống.

Một số ngân hàng lớn như Techcombank, VPBank và MB Bank đã xây dựng các bộ phận chuyên trách về Data Office và Risk Analytics để vận hành các mô hình PD, LGD và EAD dựa trên AI. Hệ thống cảnh báo sớm hiện nay đã trở thành tiêu chuẩn chung trong quản trị rủi ro tín dụng.

Trong phát hiện gian lận tài chính và rủi ro vận hành, đến năm 2025 đa số các tổ chức tín dụng lớn tại Việt Nam đã sử dụng AI cho chức năng phát hiện gian lận. Hệ thống AI có khả năng quét hàng triệu giao dịch đồng thời để phát hiện các dấu hiệu rửa tiền hoặc các giao dịch gian lận thẻ.

Phóng viên: Ngoài ngân hàng, các doanh nghiệp khác có áp dụng AI trong quản trị tài chính không?

Không chỉ các tập đoàn lớn hay ngân hàng, doanh nghiệp nhỏ và vừa cũng bắt đầu ứng dụng AI trong quản trị tài chính. Các công cụ AI được tích hợp vào hệ thống kế toán và phần mềm quản lý tài chính giúp tự động hóa quá trình thu thập và phân tích dữ liệu dòng tiền, phát hiện bất thường và đưa ra dự báo ngắn hạn cũng như dài hạn về dòng tiền.

Tuy nhiên, bên cạnh những kết quả bước đầu, việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính tại doanh nghiệp Việt Nam vẫn đối diện nhiều khó khăn. Thiếu nhân sự AI, đặc biệt là kỹ sư và nhà phân tích dữ liệu, là thách thức lớn đối với các tổ chức tài chính. Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa, gặp khó khăn trong việc huy động nguồn lực tài chính để xây dựng hệ thống AI toàn diện.

Ngoài ra, dữ liệu tài chính tại nhiều doanh nghiệp còn phân mảnh, thiếu chuẩn hóa và không đồng bộ giữa các hệ thống, khiến việc huấn luyện mô hình AI trở nên khó khăn. Bên cạnh đó, các mô hình AI, đặc biệt là thuật toán học sâu, thường được xem là “hộp đen” khó giải thích về cách thức ra quyết định, gây khó khăn cho việc kiểm soát rủi ro và tuân thủ quy định pháp lý. Khung pháp lý liên quan đến quản lý AI trong lĩnh vực tài chính tại Việt Nam cũng chưa hoàn chỉnh, khiến doanh nghiệp còn lúng túng trong quá trình triển khai.

Phóng viên: Theo bà, cần những giải pháp gì để thúc đẩy ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính tại doanh nghiệp Việt Nam?

Trước hết, doanh nghiệp cần nâng cao nhận thức về vai trò của AI trong quản trị rủi ro tài chính, chuyển từ tư duy ứng dụng công nghệ rời rạc sang xây dựng chiến lược tổng thể về ứng dụng AI gắn với mục tiêu phát triển bền vững và quản trị hiện đại.

Bên cạnh đó, cần phát triển nguồn nhân lực số và năng lực quản trị AI trong doanh nghiệp thông qua đào tạo đội ngũ cán bộ tài chính, kế toán, quản trị rủi ro và công nghệ thông tin có kiến thức cơ bản về dữ liệu, AI và phân tích rủi ro. Doanh nghiệp cũng cần tăng cường hợp tác với các cơ sở đào tạo, viện nghiên cứu và doanh nghiệp công nghệ nhằm bổ sung nguồn nhân lực chất lượng cao.

Một giải pháp quan trọng khác là nâng cao chất lượng dữ liệu và xây dựng hạ tầng công nghệ số. AI chỉ phát huy hiệu quả khi được vận hành trên nền tảng dữ liệu đầy đủ, chính xác và chuẩn hóa.

Ngoài ra, việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính cần gắn với nguyên tắc minh bạch, trách nhiệm giải trình và tuân thủ pháp luật. Đồng thời, Nhà nước cần tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý và các tiêu chuẩn liên quan đến ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính doanh nghiệp.

Trong bối cảnh kinh tế số phát triển nhanh chóng, việc thúc đẩy ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính sẽ góp phần nâng cao năng lực tài chính, sức chống chịu và tính bền vững của doanh nghiệp Việt Nam trong giai đoạn phát triển mới.

Xin cảm ơn bà!