Là ngân hàng dẫn đầu trong chuyển đổi số, ông có thể chia sẻ việc ứng dụng AI đang thay đổi cách chấm điểm tín dụng như thế nào? So với mô hình truyền thống dựa trên dữ liệu lịch sử và tài sản bảo đảm, AI mang lại khác biệt gì rõ nét nhất?
Thực tế đã cho thấy, ứng dụng AI đã mang đến những thay đổi căn bản trong cách các ngân hàng chấm điểm tín dụng. Trước đây, với mô hình phê duyệt tín dụng truyền thống, khách hàng phải trải qua nhiều bước phê duyệt phức tạp, tốn thời gian và thiếu minh bạch. Họ thường không biết hồ sơ của mình có được chấp thuận hay không, cũng như không thể biết trước số tiền vay hay mức lãi suất cho đến khi hoàn tất toàn bộ quy trình. Điều này không chỉ kéo dài thời gian chờ đợi, mà còn tạo cảm giác bất an, ảnh hưởng đến kế hoạch và quyết định tài chính của khách hàng.
Với việc ứng dụng AI và chuyển đổi số, TPBank đã thay đổi hoàn toàn cách tiếp cận trong hoạt động chấm điểm và phê duyệt tín dụng. Ngân hàng sử dụng công nghệ và dữ liệu lớn (Big Data) để phân tích toàn diện dữ liệu khách hàng, từ đó tự động đưa ra quyết định tín dụng chỉ trong vòng chưa đến 5 phút. Quy trình này vừa nhanh chóng, vừa minh bạch, khách hàng có thể nhận kết quả phê duyệt ngay lập tức và biết rõ hạn mức tín dụng cụ thể mà không cần phải chờ đợi qua nhiều khâu trung gian.
Nhờ đó, trải nghiệm khách hàng được nâng lên một tầm cao mới. Họ có thể được phê duyệt khoản vay chỉ trong vài phút mà không cần đến trực tiếp ngân hàng, không phải chuẩn bị hồ sơ giấy tờ, hay băn khoăn về tình trạng xử lý hồ sơ. Với các sản phẩm vay mua nhà, mua ô tô qua ứng dụng TPBank Partner, khách hàng có thể đăng ký và nhận phê duyệt nguyên tắc ngay tại đại lý hoặc sàn giao dịch bất động sản. Các sản phẩm thẻ tín dụng cũng được phê duyệt và quản lý hoàn toàn online trên App TPBank. TPBank luôn đặt khách hàng ở trung tâm mọi quyết định, hướng tới trải nghiệm tài chính thuận tiện, nhanh chóng và đáng tin cậy.
Trong hoạt động phòng chống gian lận, đặc biệt trên các kênh giao dịch số, TPBank đang ứng dụng AI như thế nào để phát hiện rủi ro theo thời gian thực?
Cả ba yếu tố: dữ liệu - con người - công nghệ đều liên quan chặt chẽ. Đưa AI vào quản trị rủi ro không chỉ là dự án công nghệ, mà còn là hành trình chuyển đổi toàn diện, đòi hỏi đầu tư đồng bộ vào hạ tầng, dữ liệu và con người.
Tại TPBank, việc ứng dụng AI đã giúp chúng tôi chuyển từ cơ chế phát hiện gian lận sau khi xảy ra sang phòng ngừa chủ động, dự đoán nguy cơ gian lận ngay trong quá trình giao dịch. Nhờ đó, các vụ gian lận trên kênh số giảm đáng kể, trong khi trải nghiệm khách hàng vẫn liền mạch và an toàn.
Để phân tích hành vi giao dịch theo thời gian thực, TPBank triển khai các mô hình học máy (machine learning) và học sâu (deep learning). Hệ thống liên tục học hỏi từ dữ liệu lịch sử và các hành vi mới phát sinh để nhận diện các mẫu bất thường, chẳng hạn giao dịch từ thiết bị lạ, tần suất giao dịch tăng đột biến, hoặc thay đổi hành vi đăng nhập. Khi phát hiện tín hiệu rủi ro, hệ thống tự động cảnh báo hoặc tạm thời chặn giao dịch để kịp thời ngăn chặn rủi ro.
AI được triển khai đồng bộ trên các kênh giao dịch số, từ Internet Banking, Mobile Banking đến thẻ và ATM. Mỗi kênh có bộ mô hình riêng, phù hợp với đặc thù nghiệp vụ để nhận diện giao dịch bất thường. Chẳng hạn, hệ thống có thể phát hiện khi khách hàng đột ngột đăng nhập từ thiết bị hoặc khu vực địa lý khác thường, hay ghi nhận chuỗi giao dịch giá trị nhỏ nhưng lặp lại liên tục trong thời gian ngắn.
Ngoài ra, AI còn phân tích hành vi đăng nhập, thói quen giao dịch và chi tiêu của khách hàng để nhận diện nguy cơ chiếm đoạt tài khoản, hay các trường hợp đáo hạn thẻ tín dụng đáng ngờ thông qua dữ liệu chi tiêu chi tiết.
Chúng tôi không thay thế con người bằng AI, mà coi AI như “trợ lý thông minh” hỗ trợ đội ngũ quản trị rủi ro. Hệ thống AI có thể quét hàng triệu giao dịch mỗi giây để lọc các trường hợp nghi ngờ, giúp đội ngũ phân tích rủi ro tập trung vào những tình huống phức tạp đòi hỏi phán đoán chuyên môn. Cách tiếp cận này nâng cao hiệu quả phát hiện, giảm tỷ lệ cảnh báo giả và tăng tốc độ phản ứng trước rủi ro.
Nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn và tự động ưu tiên cảnh báo nghiêm trọng, AI trở thành công cụ đắc lực cho đội ngũ quản trị rủi ro, giúp Ngân hàng phản ứng nhanh hơn, chính xác hơn, nhưng vẫn kiểm soát rủi ro hợp lý.
 |
AI không thay thế con người, mà người biết sử dụng AI sẽ thay thế người không biết |
Thách thức lớn nhất khi đưa AI vào quản trị rủi ro nằm ở công nghệ, dữ liệu hay yếu tố con người?
Theo tôi, dữ liệu là điểm nghẽn lớn nhất. Một mô hình AI chỉ thực sự hiệu quả khi dữ liệu đầu vào chất lượng, đầy đủ và chuẩn hóa. Trong thực tế, dữ liệu về rủi ro thường phân tán ở nhiều hệ thống, không đồng nhất hoặc chứa sai lệch lịch sử, khiến AI khó học đúng bản chất. Dữ liệu quản trị rủi ro thường thiếu tính cập nhật và độ sâu định tính, làm việc huấn luyện mô hình AI trở nên phức tạp và dễ dẫn đến kết quả sai lệch.
Yếu tố con người cũng quan trọng. Ứng dụng AI không chỉ là thay đổi công cụ, mà là thay đổi tư duy và quy trình ra quyết định. Nếu đội ngũ quản trị rủi ro chưa hiểu cách AI hoạt động, hoặc chưa đủ niềm tin vào kết quả phân tích, mô hình sẽ khó phát huy hiệu quả. Ngoài ra, năng lực diễn giải và kiểm soát AI cũng là kỹ năng mới mà con người cần trang bị. Dù AI mạnh mẽ đến đâu, con người vẫn chịu trách nhiệm cho quyết định cuối cùng.
Yếu tố công nghệ là mảnh ghép thứ ba. Thách thức nằm ở việc tích hợp AI vào hạ tầng hiện có, khi nhiều hệ thống cũ chưa tương thích, hoặc chưa sẵn sàng cho triển khai thời gian thực.
Thực tế, cả ba yếu tố: Dữ liệu - Con người - Công nghệ đều liên quan chặt chẽ. Đưa AI vào quản trị rủi ro không chỉ là dự án công nghệ, mà còn là hành trình chuyển đổi toàn diện, đòi hỏi đầu tư đồng bộ vào hạ tầng, dữ liệu và con người.
Với nhóm khách hàng chưa có lịch sử tín dụng (“thin file”), AI có giúp ngân hàng mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng mà vẫn đảm bảo an toàn không?
AI đang mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng cho nhóm “thin file” - những người chưa có lịch sử tín dụng chính thức - đồng thời vẫn đảm bảo an toàn cho ngân hàng. Điều này nhờ ứng dụng dữ liệu phi truyền thống (alternative data) mà AI có thể khai thác, chuyển đổi các dữ liệu phi cấu trúc như thông tin mạng xã hội, hành vi tiêu dùng, thói quen mua sắm, dữ liệu văn bản và hình ảnh thành nguồn thông tin giá trị. Những dữ liệu này giúp ngân hàng hiểu hành vi và thái độ tài chính của khách hàng, từ đó nâng cao khả năng dự đoán rủi ro tín dụng.
Nhóm khách hàng “thin file” có thể là người dân vùng sâu, vùng xa, phụ nữ phụ thuộc trong gia đình, sinh viên chưa có lịch sử tín dụng. Trước đây, họ khó tiếp cận nguồn vốn chính thống, dễ rơi vào tín dụng đen hoặc vay phi pháp. Với AI, TPBank giúp họ tiếp cận tín dụng an toàn, minh bạch và công bằng hơn.
Một điểm đặc biệt mà TPBank áp dụng là cơ chế “cùng lớn lên” với các sản phẩm ví trả sau của một số đối tác ví điện tử lớn. Ngân hàng bắt đầu với hạn mức nhỏ, khoảng 5-10 triệu đồng và khi khách hàng trả nợ đúng hạn, AI tự động điều chỉnh và đề xuất tăng hạn mức mà không cần cung cấp thêm giấy tờ. Chỉ sau 3-6 tháng, khách hàng “hồ sơ tín dụng mỏng” này có thể xây dựng hồ sơ tín dụng chi tiết, từ “thin file” chuyển sang “thick file” (hồ sơ tín dụng dày).
Việc cho vay nhóm khách hàng này tiềm ẩn rủi ro cao hơn ban đầu, nhưng TPBank thiết lập cơ chế giám sát chặt chẽ và cảnh báo sớm qua hệ thống AI. Khi phát hiện dấu hiệu bất thường, hệ thống sẽ tự điều chỉnh hạn mức tín dụng hoặc nhắc nợ chủ động. Cách tiếp cận này giúp quản lý rủi ro hiệu quả hơn, thay vì chỉ mở rộng quy mô cho vay.
Theo ông, trong thời đại AI, ranh giới giữa tự động hóa phán quyết tín dụng và trách nhiệm con người nên được đặt ở đâu để đảm bảo minh bạch và công bằng?
Tôi tin vào nguyên tắc rõ ràng: AI không thay thế con người, mà người biết sử dụng AI sẽ thay thế người không biết. Trong tín dụng, AI là công cụ hỗ trợ con người, nhưng kỹ năng phân tích và ra quyết định vẫn là yếu tố không thể thay thế.
AI có khả năng xử lý hàng nghìn biến số trong vài giây, phát hiện sớm dấu hiệu rủi ro mà con người có thể bỏ sót và đưa ra đánh giá khách quan, không bị cảm tính. Nhờ đó, AI mang lại minh bạch tuyệt đối trong phê duyệt tín dụng. Tuy nhiên, AI không thể hiểu câu chuyện phía sau những con số: chi tiêu lớn có thể là dấu hiệu của việc tiêu dùng vượt khả năng, nhưng cũng có thể là chi phí điều trị cho người thân; giảm thu nhập có thể do mất việc hay chuyển hướng nghề nghiệp. Dù mạnh mẽ đến đâu, AI vẫn chỉ là công cụ xử lý dữ liệu và không thể thay thế sự thấu hiểu của con người trong các tình huống như vậy.
Với tuyên ngôn thương hiệu “Vì chúng tôi hiểu bạn”, TPBank luôn nỗ lực mang đến các giải pháp, sản phẩm tài chính phù hợp nhất. Cán bộ, nhân viên lắng nghe câu chuyện của khách hàng để đưa ra phương án tối ưu, cân bằng giữa hiệu quả, minh bạch và nhân văn.
Tại TPBank, AI không được phép quyết định hoàn toàn một khoản vay. Chúng tôi xây dựng 3 lớp kiểm soát để đảm bảo minh bạch và công bằng.
Lớp kiểm soát thứ nhất: AI hỗ trợ sàng lọc và phê duyệt tự động đối với những hồ sơ rõ ràng, không có yếu tố bất thường. Hệ thống có thể đề xuất hoặc dừng giải ngân khi phát hiện dấu hiệu rủi ro, đồng thời nhắc nợ tự động khi đến kỳ thanh toán.
Lớp kiểm soát thứ hai: Đối với các hồ sơ đã được phê duyệt, TPBank giám sát định kỳ hiệu suất mô hình hàng tháng, kiểm định dữ liệu, vận hành và quản trị mô hình hàng năm. Với khách hàng bị AI từ chối, đội ngũ chuyên gia thẩm định sẽ xem xét và có thể phê duyệt ngoại lệ.
Lớp kiểm soát thứ ba: Hàng năm, Ngân hàng triển khai chuyên đề kiểm toán nội bộ chuyên sâu về mô hình xếp hạng tín dụng, rà soát toàn bộ hồ sơ phê duyệt cũng như từ chối nhằm đảm bảo tuân thủ quy định nội bộ và quy định của cơ quan quản lý.
AI là cộng sự tuyệt vời, nhưng quyết định cuối cùng vẫn thuộc về con người, từ chuyên viên cho đến CEO. Khi quyết định sai lầm xảy ra và ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng, không thể đổ lỗi cho “thuật toán black-box”. Minh bạch và công bằng không đến từ AI hoàn hảo, mà từ cơ chế kiểm soát rõ ràng và trách nhiệm giải trình tại mỗi bước. Cốt lõi là AI phải được sử dụng như một công cụ hỗ trợ, chứ không phải người ra quyết định cuối cùng. Khi con người can thiệp, TPBank luôn đảm bảo rằng mỗi quyết định được đưa ra đều công bằng, minh bạch và có trách nhiệm với khách hàng.
