Thống đốc Ngân hàng Trung ương Ấn Độ: AI buộc ngân hàng phải thay đổi cách vận hành

Ngành ngân hàng Ấn Độ đang mở rộng việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) sang các lĩnh vực cốt lõi như đánh giá tín dụng, chăm sóc khách hàng, định giá vốn và tổ chức vận hành nội bộ. Cùng với xu hướng này, khả năng giải thích của mô hình, thiên lệch dữ liệu, bảo mật thông tin và nguy cơ suy giảm trách nhiệm giải trình của con người cũng trở thành những vấn đề quản lý quan trọng.

Ông Sanjay Malhotra (Sanjay Malhotra), Thống đốc Ngân hàng Dự trữ Ấn Độ (RBI), phát biểu khai mạc hội nghị FIBAC 2026 tổ chức tại Mumbai ngày 11 tháng 8 (giờ địa phương) rằng “AI không phải là một công nghệ mua về rồi xong, cũng không phải một dự án cần hoàn tất, mà là cách thức vận hành mới của ngân hàng”. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) đã đăng tải toàn văn bài phát biểu này.

Theo ông Malhotra, cũng như quá trình tự do hóa tài chính những năm 1990 và số hóa những năm 2010 từng làm thay đổi ngành ngân hàng, AI có thể trở thành công nghệ định hình ngành ngân hàng Ấn Độ trong thập niên 2020. Ông cho rằng AI có khả năng tái định hình cách đánh giá rủi ro, tương tác với khách hàng và định giá vốn.

Các lĩnh vực ứng dụng AI được nêu ra gồm mở rộng khả năng tiếp cận tín dụng, thúc đẩy tài chính toàn diện, nâng cao hiệu quả vận hành và phát hiện gian lận. Việc phân tích những dữ liệu chưa được tận dụng đầy đủ trong đánh giá tín dụng truyền thống — như dòng tiền, hồ sơ thuế, lịch sử thanh toán hóa đơn — có thể hỗ trợ đánh giá tín dụng cho những người vay chưa có nhiều lịch sử tài chính. Tuy nhiên, ông Malhotra không đề cập đến việc AI sẽ thay thế hoàn toàn nhân sự thẩm định.

RBI đặt mục tiêu tận dụng hạ tầng số công cộng như hệ sinh thái Account Aggregator và Giao diện Cho vay Thống nhất (Unified Lending Interface - ULI) để giảm chi phí thẩm định và giải ngân cho doanh nghiệp vừa và nhỏ cũng như nhóm khách hàng chưa tiếp cận đầy đủ dịch vụ tài chính. Xử lý văn bản, đối soát, lấy mẫu kiểm toán nội bộ, tự động hóa báo cáo giao dịch và báo cáo tuân thủ, cùng với chăm sóc khách hàng và xử lý khiếu nại cũng được nêu là những trường hợp ứng dụng thực tế.

Trong lĩnh vực phát hiện gian lận, phân tích mẫu giao dịch theo thời gian thực và nhận diện dấu hiệu bất thường được xem là ứng dụng chủ đạo. Việc kết hợp AI với hạ tầng tài chính hiện có giúp các quyết định tài chính trở nên nhanh và chi tiết hơn, nhưng nếu mô hình không thể giải thích được cơ sở ra quyết định, nguy cơ từ chối cho vay sai, phân biệt đối xử và mơ hồ về trách nhiệm có thể xảy ra.

Ông Malhotra cảnh báo về vấn đề “hộp đen” — tính thiếu minh bạch của mô hình AI — cùng nguy cơ thiên lệch và loại trừ tài chính. Ông cũng nhắc đến rủi ro tập trung và hành vi bầy đàn: khi nhiều ngân hàng cùng phụ thuộc vào một mô hình hoặc một nhà cung cấp bên ngoài, một lỗi chung có thể lan rộng ra toàn hệ thống tài chính.

Sự phụ thuộc vào nhà cung cấp bên thứ ba, vấn đề bảo mật dữ liệu cá nhân, nguy cơ bị tấn công mạng có chủ đích và sự suy giảm trách nhiệm giải trình của con người cũng được liệt kê là những rủi ro cần lưu ý. Theo Financial Express, ông Malhotra cho rằng ngân hàng không thể viện lý do “do mô hình AI quyết định” để né tránh trách nhiệm khi từ chối cho vay hay khi kết quả phát hiện gian lận gây tranh cãi, đồng thời nhấn mạnh sự cần thiết của khả năng giải thích, giám sát của con người, kiểm tra mô hình định kỳ và thử nghiệm chịu áp lực (stress test).

Boston Consulting Group (BCG), trong báo cáo phối hợp thực hiện cùng FICCI và Hiệp hội Ngân hàng Ấn Độ (IBA), công bố tại FIBAC 2026, tổng hợp các bài toán AI của ngành ngân hàng Ấn Độ thành ba nhóm: giảm chi phí cung cấp tín dụng, nâng cao năng suất bằng AI và AI tạo sinh, và tăng cường quản lý rủi ro ngoài tín dụng như gian lận, an ninh mạng, rủi ro khí hậu và khả năng phục hồi vận hành.

BCG đề xuất các ngân hàng không nên dừng lại ở việc tự động hóa quy trình sẵn có, mà cần thiết kế lại hoạt động cho vay, thu hồi nợ, chăm sóc khách hàng và vận hành nội bộ theo hướng lấy AI và hệ thống dạng tác nhân (agentic system) làm trung tâm. Đây được xem là bài toán chung của ngành, đòi hỏi không chỉ tốc độ triển khai AI mà còn cả dữ liệu, nhân lực, cấu trúc công nghệ và cơ chế quản trị đi kèm.

RBI cho biết sẽ theo hướng tiếp cận dựa trên nguyên tắc và tỷ lệ phù hợp trong việc quản lý AI, do mô hình tự phát triển của các ngân hàng lớn và giải pháp bên ngoài mà ngân hàng nhỏ sử dụng có mức độ rủi ro khác nhau. Bài phát biểu lần này chưa đưa ra quy định bắt buộc cụ thể hay mức chế tài liên quan đến AI.