Trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) đã và đang từng bước thay đổi bộ mặt của nhiều ngành nghề, trong đó có ngành tài chính. Với khả năng xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu, đưa ra dự báo chính xác, và tự động hóa nhiều quy trình phức tạp, AI hứa hẹn mang lại nhiều cơ hội cho các tổ chức tài chính nâng cao hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa các quyết định đầu tư, và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích tiềm năng, việc ứng dụng AI trong tài chính cũng đặt ra không ít thách thức về mặt kỹ thuật, đạo đức, và pháp lý.
Cơ hội của AI trong ngành tài chính
Một trong những cơ hội nổi bật nhất mà AI mang lại cho ngành tài chính là khả năng tối ưu hóa các quyết định đầu tư. Với sức mạnh phân tích dữ liệu và học máy, các mô hình AI có thể nhanh chóng xử lý một khối lượng lớn thông tin thị trường từ nhiều nguồn khác nhau như tin tức, báo cáo tài chính, và dữ liệu giao dịch để đưa ra các dự báo chính xác về xu hướng giá cả, giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định sáng suốt, giảm thiểu rủi ro. Các hệ thống giao dịch tự động dựa trên AI cũng cho phép thực hiện các lệnh mua/bán với tốc độ cao trong thời gian thực, giúp tối đa hóa lợi nhuận và hạn chế tác động tiêu cực từ sự biến động của thị trường.
AI cũng mở ra cơ hội phát triển các dịch vụ tài chính cá nhân hóa, đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng. Các ứng dụng tư vấn đầu tư dựa trên AI (robo-advisors) có thể phân tích hồ sơ rủi ro, mục tiêu tài chính, và khẩu vị đầu tư của từng cá nhân để đưa ra khuyến nghị đầu tư phù hợp với từng người. AI cũng giúp các ngân hàng và công ty tài chính hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng thông qua việc phân tích dữ liệu, từ đó xây dựng các gói sản phẩm, dịch vụ phù hợp với nhóm khách hàng mục tiêu và cung cấp trải nghiệm ngày càng tốt hơn.
Một lợi ích quan trọng khác của AI là việc tăng cường khả năng quản lý rủi ro và đảm bảo an ninh tài chính. Các thuật toán AI có thể giúp dự đoán và phát hiện các hành vi gian lận, rửa tiền, hoặc hoạt động đáng ngờ thông qua việc phân tích hành vi và tìm kiếm các mẫu bất thường trong cơ sở dữ liệu giao dịch khổng lồ. Điều này giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả trong việc tuân thủ các quy định pháp lý về chống rửa tiền (AML) và ngăn chặn tài trợ khủng bố.
Thách thức của AI trong ngành tài chính
Mặc dù tiềm năng của AI trong ngành tài chính là rất lớn, việc triển khai công nghệ này cũng đặt ra nhiều thách thức. Vấn đề về dữ liệu là một trong những rào cản lớn nhất. Để các mô hình AI hoạt động hiệu quả, chúng cần được cung cấp một khối lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, đảm bảo tính toàn vẹn và độ tin cậy. Tuy nhiên, nhiều tổ chức tài chính vẫn đang sử dụng các hệ thống IT lỗi thời, khiến việc tích hợp và khai thác dữ liệu gặp nhiều khó khăn. Việc đáp ứng các quy định bảo vệ dữ liệu cá nhân như Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung (GDPR) của EU cũng làm tăng độ phức tạp trong việc thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu.
Một thách thức then chốt khác khi ứng dụng AI là vấn đề đạo đức và minh bạch. Các mô hình AI có thể mắc phải định kiến và phân biệt đối xử nếu dữ liệu huấn luyện không phù hợp hoặc thuật toán có sai lệch. Việc sử dụng AI để ra quyết định mà không giải thích được quá trình suy luận của chúng cũng dấy lên lo ngại về tính công bằng và minh bạch. Đây là một thử thách lớn, đòi hỏi các tổ chức tài chính cần xây dựng và tuân thủ các quy tắc đạo đức chặt chẽ để đảm bảo rằng AI được triển khai một cách có trách nhiệm và công bằng.
Thách thức về kỹ năng và nguồn nhân lực cũng là một vấn đề nan giải. Việc phát triển và vận hành các hệ thống AI đòi hỏi đội ngũ chuyên gia có trình độ chuyên môn cao trong các lĩnh vực như khoa học máy tính, thống kê, kinh tế lượng. Tuy nhiên, nguồn nhân lực có kỹ năng này hiện nay đang rất khan hiếm. Các tổ chức tài chính cần đầu tư mạnh mẽ vào việc đào tạo và phát triển kỹ năng, đồng thời thu hút và giữ chân các tài năng để xây dựng năng lực AI nội bộ.
Về khía cạnh pháp lý, các nhà quản lý đang phải đối mặt với thách thức trong việc xây dựng một khung quy định thích hợp để quản lý việc sử dụng AI trong ngành tài chính. Điều này đòi hỏi phải cân bằng giữa việc tạo điều kiện thuận lợi cho sự đổi mới công nghệ và bảo vệ quyền lợi của người dùng và nhà đầu tư. Sự thiếu rõ ràng về quy định khiến một số tổ chức tài chính trở nên do dự trong việc áp dụng AI vì lo ngại các rủi ro pháp lý tiềm ẩn.
Định hướng giải pháp
Để tận dụng hiệu quả cơ hội của AI và vượt qua các thách thức, các tổ chức tài chính cần áp dụng định hướng chiến lược và hành động cụ thể. Trước hết, cần xây dựng một nền tảng dữ liệu vững mạnh thông qua việc đầu tư vào hạ tầng công nghệ hiện đại, tích hợp các nguồn dữ liệu phân tán, và áp dụng quy trình quản trị dữ liệu chặt chẽ. Điều này sẽ giúp cung cấp nguồn nguyên liệu đầu vào quan trọng cho các thuật toán AI.
Đầu tư vào an ninh mạng cũng phải là một ưu tiên hàng đầu. Các tổ chức tài chính cần tăng cường biện pháp bảo mật, ứng dụng các công nghệ tiên tiến như mã hóa, xác thực đa yếu tố để bảo vệ dữ liệu và hệ thống khỏi các cuộc tấn công mạng. Đồng thời, cần nâng cao nhận thức của nhân viên về an ninh thông tin thông qua các khóa đào tạo và diễn tập thường xuyên.
Để giải quyết bài toán về nhân lực, các tổ chức cần đẩy mạnh các chương trình đào tạo nội bộ, tổ chức hội thảo, hội nghị để nâng cao kiến thức và kỹ năng của nhân viên về AI. Hợp tác với các cơ sở giáo dục, viện nghiên cứu để tạo ra chương trình đào tạo chuyên sâu và cấp bằng trong lĩnh vực AI cũng là một giải pháp cần phải được quan tâm.
Về khía cạnh đạo đức, các tổ chức tài chính cần ban hành và thực thi nghiêm ngặt các nguyên tắc và tiêu chuẩn đạo đức trong phát triển và sử dụng AI, đảm bảo tính công bằng, không phân biệt đối xử, bảo vệ quyền riêng tư, và đem lại lợi ích cho xã hội. Việc hợp tác chặt chẽ giữa các tổ chức tài chính, nhà phát triển công nghệ, cơ quan quản lý, và các bên liên quan khác sẽ giúp thúc đẩy việc áp dụng AI một cách minh bạch và có trách nhiệm.
Cuối cùng, để thích nghi với môi trường pháp lý, các tổ chức tài chính cần chủ động tham gia vào quá trình xây dựng và hoàn thiện các khung quy định liên quan đến AI. Quan điểm và kinh nghiệm thực tiễn của ngành tài chính sẽ giúp các nhà hoạch định chính sách xây dựng được một khung pháp lý hiệu quả, tạo điều kiện thuận lợi cho đổi mới sáng tạo và đồng thời bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng.
Kết luận
Như một cánh cửa mới đang mở ra, AI đã và đang làm thay đổi toàn diện bộ mặt của ngành tài chính. Những cơ hội tối ưu hóa quyết định đầu tư, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường an ninh tài chính đang tạo động lực mạnh mẽ để các tổ chức đẩy mạnh ứng dụng công nghệ này. Tuy nhiên, chặng đường phía trước còn nhiều chông gai với những thách thức về dữ liệu, đạo đức, nguồn nhân lực, và pháp lý.
Để biến tiềm năng thành hiện thực và vượt qua trở ngại, ngành tài chính cần hướng tới một chiến lược bài bản và đồng bộ. Tập trung xây dựng nền tảng dữ liệu, tăng cường an ninh mạng, phát triển nhân lực chất lượng cao, tuân thủ các giá trị đạo đức và hỗ trợ hoàn thiện khung pháp lý là những giải pháp cấp thiết trong giai đoạn hiện nay.
Thành công không thể đạt được trong một sớm một chiều, mà đòi hỏi sự hợp tác sâu rộng và lâu dài giữa các tổ chức tài chính, doanh nghiệp công nghệ, nhà nghiên cứu, và cơ quan quản lý. Chỉ khi tất cả các bên cùng chung tay, chúng ta mới có thể khai thác trọn vẹn tiềm năng của AI, đem lại lợi ích cho ngành tài chính nói riêng và xã hội nói chung.
Trên hành trình tiến tới tương lai, ngành tài chính đang đứng trước cơ hội và thách thức to lớn từ cuộc cách mạng AI. Tuy nhiên, với định hướng chiến lược đúng đắn, hành động quyết liệt và sự chung sức của các bên liên quan, tin rằng AI sẽ trở thành chìa khóa thành công của tài chính trong kỷ nguyên số, mang lại giá trị bền vững và lâu dài cho cả nhà đầu tư, khách hàng, và toàn xã hội.
Trong giai đoạn 2024–2035, số hóa dữ liệu liên quan đến tài sản, quyền lợi và dòng tiền theo cách có thể kiểm chứng, tự động hóa và kiểm soát rủi ro được xem là hướng đi nhiều tổ chức trên thế giới nghiên cứu. Tuy nhiên, không phải mô hình nào “đưa dữ liệu […]
Trong cấu trúc thị trường vốn toàn cầu, nhóm tài sản tạo dòng tiền định kỳ điển hình là trái phiếu thường được coi là nền tảng ổn định của nhiều danh mục. Ở Việt Nam, sau giai đoạn tăng trưởng nhanh rồi điều chỉnh mạnh, nhu cầu “minh bạch – chuẩn hóa – số […]
Sản phẩm đổi mới sáng tạo đang bước vào kỷ nguyên mà giá trị cốt lõi không chỉ nằm ở tác phẩm gốc, mà ở quyền khai thác có thể mở rộng theo thời gian và không gian. Từ âm nhạc, phim ảnh, nhân vật hư cấu cho đến hình ảnh, thiết kế, nội dung […]
Ngành F&B (Food & Beverage) tại Việt Nam đang tăng trưởng mạnh, quy mô ước tính hàng chục tỷ USD mỗi năm với số lượng lớn cửa hàng, thương hiệu và mô hình nhượng quyền. Song song với cơ hội là những “điểm nghẽn” quen thuộc: nhu cầu vốn để mở rộng, chi phí vận […]
Trong các dạng tài sản gắn với kinh tế thực, doanh nghiệp là nhóm có tiềm năng số hoá quyền lợi kinh tế theo cách chuẩn hóa, có kiểm soát và minh bạch. Tokenize ở đây được hiểu là việc mã hoá thông tin và quy tắc phân phối quyền lợi liên quan tới hoạt […]
Ông Vương Lê Vĩnh Nhân – Chủ tịch HĐQT HVA Group cho rằng, thế hệ lãnh đạo doanh nghiệp mới không được đo bằng tốc độ tăng trưởng, mà bằng khả năng giữ được nền tảng bên trong vững vàng trong biến động. Với vai trò Thành viên Hội đồng Đề cử chương trình Next […]
“Tokenize” trong bối cảnh quốc tế thường được hiểu là cách chuẩn hoá và số hoá quyền hưởng lợi kinh tế gắn với một tài sản. Bài viết này chia sẻ góc nhìn về mô hình tokenize hiệu quả, có thể mang nhiều lợi ích nếu được áp dụng trong tương lai : tổ chức […]
Trong bối cảnh thị trường tài chính đầy biến động, doanh nghiệp này đã chọn đi con đường khó khăn nhất. HanaGold là một trong những doanh nghiệp đi đầu trong hành trình số hóa ngành vàng bạc đá quý tại Việt Nam, với sứ mệnh ai cũng có thể tiếp cận và sở hữu […]
Trong tiến trình số hóa chuỗi cung ứng, hàng hóa vật chất đang được nhiều tổ chức xem xét như một đối tượng phù hợp để “Tokenize” (biểu diễn dưới dạng chứng thưsố). Tại Việt Nam, thế mạnh ở vàng, cà phê, hồ tiêu, điều, thủy sản, cao su… mở ra khả năng nghiên cứu […]
Từ năm 2025, nhiều tổ chức tại Việt Nam bắt đầu quan tâm sâu hơn tới việc số hóa dữ liệu về tài sản trong đời sống thực (thường gọi tắt là RWA – Real-World Asset). Tương tự cách thương mại điện tử hay công nghệ tài chính từng tạo ra tiêu chuẩn mới cho […]