Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra những biến chuyển căn bản trong cách các ngành nghề vận hành và cung cấp giá trị. Với lĩnh vực kiểm toán và tài chính ngân hàng, những ngành đòi hỏi độ chính xác, tuân thủ và minh bạch cao, AI không chỉ là xu hướng ngắn hạn, mà đang dần trở thành nền tảng chiến lược cho mô hình hoạt động và quản trị rủi ro của doanh nghiệp.

AI thay đổi cách con người làm việc

Tại Hội thảo “Kiểm toán trong kỷ nguyên mới - nâng cao năng lực kiểm toán”, Phó Tổng Giám đốc Dịch vụ kiểm toán Deloitte Việt Nam Phan Ngọc Anh nhấn mạnh AI toàn cầu không phải xu hướng ngắn mà là tương lai dài cho tất cả ngành nghề, không chỉ riêng kiểm toán.

Theo ông, sự thay đổi mà công nghệ tạo ra đã lan rộng từ các doanh nghiệp sản xuất đến ngành hàng tiêu dùng, nơi các ứng dụng như ChatGPT đang làm thay đổi căn bản quy trình làm việc.

Chuyển đổi số, theo ông Ngọc Anh, không chỉ là việc đưa công nghệ vào, mà là quá trình số hoá dữ liệu, quy trình, tốc độ, rồi từ đó tái cấu trúc tổ chức. “Bản thân doanh nghiệp sẽ có những bộ phận biến mất, có những bộ phận mới sinh ra”, ông nói.

Hội thảo “Kiểm toán trong kỷ nguyên mới - nâng cao năng lực kiểm toán”.

Với Deloitte, việc ứng dụng AI hướng đến nâng cao hiệu quả và chất lượng kiểm toán, đồng thời hỗ trợ các thủ tục hành chính như theo dõi hồ sơ, phối hợp giữa nhóm kiểm toán và khách hàng. AI giúp lập kế hoạch kiểm toán, đánh giá rủi ro, hỗ trợ nghiên cứu và phân tích dữ liệu quy mô lớn – những công đoạn vốn tốn nhiều thời gian thủ công.

Tuy nhiên, theo ông Ngọc Anh, AI chỉ là công cụ hỗ trợ chứ không phải giải pháp toàn diện. “AI chỉ có nhiệm vụ hỗ trợ, còn người chịu trách nhiệm cuối cùng vẫn là kiểm toán viên” ông Ngọc Anh nhấn mạnh. Đồng thời, ông cũng lưu ý việc cân nhắc chi phí, lợi ích khi ứng dụng công nghệ bởi rủi ro có thể đến từ thiên lệch thuật toán, kết luận sai lệch của mô hình tạo sinh, hoặc nguy cơ tấn công, truy cập dữ liệu trái phép.

Deloitte hiện xây dựng khung AI đáng tin cậy (Trusted AI Framework) gồm 7 yếu tố cốt lõi: an toàn và bảo mật thông tin, quyền riêng tư, minh bạch, công bằng, trách nhiệm, hiệu quả và độ tin cậy. Trong đó, an toàn và bảo mật được đặt lên hàng đầu. Theo đại diện Deloitte, mọi ứng dụng AI cần được đánh giá dưới lăng kính quản trị rủi ro từ dữ liệu đầu vào đến kết quả đầu ra.

Dùng AI để phát hiện lỗ hổng và mối đe doạ tiềm ẩn

Ở góc độ ngân hàng, bà Nguyễn Ngọc Lan Anh – Giám đốc Công nghệ và Nghiệp vụ Ngân hàng Standard Chartered (SC) cũng có chung quan điểm với ông Ngọc Anh rằng việc ứng dụng AI và công nghệ nói chung vào hoạt động kinh doanh không phải xu hướng ngắn hạn, mà đang góp phần thay đổi mô hình kinh doanh toàn ngành.

Theo bà, AI trong tài chính – ngân hàng đang mở ra tiềm năng lớn ở nhiều mảng như quản trị rủi ro, phòng chống tội phạm tài chính, cá nhân hoá sản phẩm, và đổi mới dịch vụ khách hàng… SC đã thành lập trung tâm dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để phát triển ứng dụng trong quản lý ngoại hối, vận hành nội bộ và phân tích tài chính.

Tại Singapore, SC đã hợp tác với công ty fintech ứng dụng AI để dự đoán tỷ giá, quản lý rủi ro ngoại hối... giúp doanh nghiệp và khách hàng tối ưu chiến lược tài chính. 

AI trong tài chính – ngân hàng đang mở ra tiềm năng lớn ở nhiều mảng như quản trị rủi ro, phòng chống tội phạm tài chính, cá nhân hoá sản phẩm, và đổi mới dịch vụ khách hàng...

Trong lĩnh vực an ninh mạng, ngân hàng này triển khai AI để phân tích dữ liệu mật, phát hiện lỗ hổng và mối đe doạ tiềm ẩn, giúp giảm 68% chi phí vận hành, rút ngắn thời gian xử lý dữ liệu xuống còn 8 giây, đồng thời phát hiện sớm các rủi ro chưa từng có…

Tuy vậy, bà Lan Anh khẳng định ngân hàng vẫn kiên định với triết lý “con người là trung tâm được thúc đẩy bởi động lực là AI”, nghĩa là không phải mọi đổi mới đều cần AI, mà phải cân nhắc theo hiệu quả và chi phí.

Về mặt quản trị, SC xây dựng khung tuân thủ AI toàn cầu, đồng thời cũng đáp ứng quy định từng địa phương. Bà Lan Anh cho biết khung này dựa trên 7 nguyên tắc cốt lõi, trong đó chú trọng khả năng truy xuất, kiểm toán và đánh giá rủi ro mô hình. “Một mô hình quá phức tạp hay dữ liệu đầu vào sai lệch đều có thể khiến đầu ra thiếu tin cậy. Quản lý rủi ro phải bắt đầu từ bước đầu tiên”, bà nói.

Bà Lan Anh ví von “nếu kiểm soát rủi ro trong ứng dụng AI không tốt từ bước đầu thì giống đầu tư động cơ mạnh mà thiếu phanh xe tốt”. Mục tiêu của SC là phát triển đổi mới bền vững, đặt kiểm soát rủi ro lên hàng đầu trong mọi ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Thu Hương - Lệ Thanh