Từ chấm điểm tín dụng đến phòng chống gian lận

Theo McKinsey, AI có thể giúp ngành Ngân hàng toàn cầu tiết kiệm tới 300 tỷ USD chi phí hoạt động mỗi năm, nhờ tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu khách hàng và kiểm soát rủi ro. Ở khu vực châu Á, nhiều tổ chức tài chính đang xem AI như công cụ sống còn để vừa cạnh tranh vừa bảo vệ hệ thống trước các mối đe dọa mới.

Tại Việt Nam, Chiến lược chuyển đổi số ngành Ngân hàng đặt mục tiêu đến năm 2030, 100% giao dịch phổ biến được xử lý trên nền tảng số, trong đó AI là nền tảng cốt lõi. Các ngân hàng đã tích cực ứng dụng AI nhằm cải tiến hiệu quả hoạt động, tăng cường bảo mật và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Trong đó, các ngân hàng lớn như: Vietcombank, BIDV, MB, Techcombank… đang ở nhóm tiên phong, vừa để nâng cao trải nghiệm khách hàng, vừa để kiểm soát gian lận trong bối cảnh các vụ tấn công mạng và lừa đảo tài chính ngày càng tinh vi.

AI trong chấm điểm tín dụng: Chính xác và bao trùm hơn

Theo Ngân hàng Thế giới (WB), chấm điểm tín dụng truyền thống ở Việt Nam lâu nay dựa chủ yếu vào dữ liệu của Trung tâm Thông tin tín dụng quốc gia (CIC), vốn chỉ phản ánh lịch sử vay mượn và trả nợ. Điều này tạo ra hạn chế cho nhóm khách hàng chưa từng vay vốn, chiếm tới 30–40% dân số trưởng thành.

AI đã thay đổi cục diện khi cho phép khai thác dữ liệu phi truyền thống như lịch sử thanh toán hóa đơn điện nước, hành vi tiêu dùng qua ví điện tử hay dữ liệu viễn thông. Nhờ đó, ngân hàng có thể đánh giá rủi ro tín dụng một cách toàn diện hơn. Cũng theo WB, ứng dụng AI có thể giúp tăng tỷ lệ tiếp cận tín dụng cho nhóm chưa có lịch sử vay thêm 20–30%.

Tại Việt Nam, MB là một trong những đơn vị tiên phong. Từ năm 2024, MB ứng dụng AI kết hợp dữ liệu lớn để chấm điểm tín dụng khách hàng cá nhân, ghi nhận tỷ lệ nợ xấu nhóm này thấp hơn trung bình ngành khoảng 15%. VPBank cũng cho phép xét duyệt khoản vay online trong vòng 5 phút nhờ hệ thống AI, rút ngắn quy trình thẩm định từ vài ngày xuống chỉ còn vài phút.

Tại Tọa đàm “Tăng cường năng lực quản trị rủi ro, nâng cao chất lượng tín dụng với mô hình xếp hạng, chấm điểm tín dụng áp dụng công nghệ mới” do Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam tổ chức mới đây, Phó Thống đốc Ngân hàng Nhà nước Phạm Tiến Dũng cho biết, chấm điểm tín dụng online, quản trị rủi ro online là xu hướng không thể đảo ngược. Ngân hàng nào không ứng dụng công nghệ số, không cập nhật công nghệ tiên tiến thì sẽ đứng ngoài cuộc chơi.

Còn theo bà Phạm Thị Thanh Huyền, Chuyên gia cấp cao IFC: “người có điểm tín dụng cao sẽ dễ dàng tiếp cận các khoản vay với chi phí thấp hơn và điều kiện linh hoạt hơn”.

Như vậy, việc áp dụng AI không chỉ giúp mở rộng tiếp cận tín dụng cho khách hàng cá nhân và doanh nghiệp nhỏ, mà còn góp phần thúc đẩy tài chính toàn diện – mục tiêu quan trọng mà Chính phủ Việt Nam đặt ra đến năm 2030.

AI trong phát hiện và phòng chống gian lận

Song song với lợi ích, sự bùng nổ giao dịch trực tuyến cũng kéo theo làn sóng tội phạm công nghệ cao gia tăng. Theo Bộ Công an, năm 2024, Việt Nam ghi nhận hơn 20.000 vụ lừa đảo trực tuyến, với tổng thiệt hại trên 1.200 tỷ đồng. Các hình thức phổ biến gồm giả mạo ngân hàng, lừa đảo đầu tư tài chính và chiếm quyền kiểm soát tài khoản e-banking.

AI trở thành tuyến phòng thủ quan trọng nhờ khả năng phát hiện gian lận theo thời gian thực, phân tích mô hình hành vi để đưa ra cảnh báo bất thường. Khác với hệ thống kiểm soát truyền thống dựa trên quy tắc cố định, AI có thể học từ dữ liệu, liên tục thích ứng với thủ đoạn mới.

Trong nước, nhiều ngân hàng ứng dụng AI để phân tích rủi ro và phòng chống gian lận, như sử dụng AI trong phát hiện giao dịch bất thường giúp nhận diện các hoạt động đáng ngờ như rửa tiền, lừa đảo thẻ tín dụng. Chẳng hạn, Vietcombank ứng dụng AI phân tích rủi ro tín dụng, phát hiện giao dịch bất thường; VietinBank ứng dụng Deep Learning trong nhận diện và ngăn chặn gian lận thẻ; Techcombank sử dụng AI và Predictive Analytics để dự đoán rủi ro tín dụng.

Trên thế giới, JPMorgan Chase đang xử lý khoảng 12.000 cảnh báo gian lận mỗi ngày bằng AI, tiết kiệm hàng trăm triệu USD chi phí bồi thường. Điều này cho thấy, ứng dụng AI không chỉ bảo vệ khách hàng, mà còn giúp ngân hàng tiết kiệm nguồn lực vận hành, củng cố niềm tin vào hệ thống tài chính.

Tiềm năng lớn nhưng vướng rào cản từ dữ liệu, nhân lực và pháp lý

Dù tiềm năng lớn, ứng dụng AI trong ngân hàng vẫn đối mặt nhiều rào cản. Trước hết là vấn đề dữ liệu và bảo mật: AI cần dữ liệu lớn, nhưng nguy cơ rò rỉ hoặc lạm dụng thông tin khách hàng luôn hiện hữu. Một thách thức khác là tính minh bạch của thuật toán. Khi AI từ chối khoản vay, khách hàng có quyền được biết lý do. Tuy nhiên, đa số mô hình AI hiện vẫn là “hộp đen”, gây khó khăn trong việc giải thích.

Ngoài ra, nguồn nhân lực AI vẫn còn thiếu hụt. Theo Bộ Khoa học và Công nghệ, Việt Nam cần thêm khoảng 50.000 chuyên gia AI chất lượng cao để đáp ứng nhu cầu thị trường, trong đó lĩnh vực tài chính – ngân hàng chiếm tỷ trọng lớn.

Từ những vấn đề trên, một số chuyên gia đầu ngành khuyến nghị, cần xem xét xây dựng khung pháp lý riêng cho AI trong ngân hàng, bao gồm eKYC, dữ liệu phi truyền thống và phòng chống gian lận. Các ngân hàng nên đầu tư mạnh hơn vào bảo mật, tăng cường hợp tác với Fintech để tận dụng thế mạnh công nghệ. Đồng thời, cần sớm ban hành tiêu chuẩn quốc gia cho AI tài chính, cũng như thúc đẩy kết nối dữ liệu liên thông chặt chẽ hơn giữa NHNN, CIC và VNeID nhằm tạo hệ sinh thái minh bạch, an toàn và đồng bộ.

Ông Lê Anh Tuấn, Phó Tổng Giám đốc Trung tâm Thông tin tín dụng Quốc gia Việt Nam (CIC) cho biết, việc cho vay không dựa vào tài sản bảo đảm, mà dựa vào mức độ tín nhiệm của khách hàng ngày càng là yêu cầu bức thiết. Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ, Ngân hàng Nhà nước đã chỉ đạo các ngân hàng thương mại, các tổ chức tín dụng (TCTD) đầu tư vào công nghệ mới và các giải pháp mới để quản trị rủi ro tốt nhất, đặc biệt là cho vay nhanh, cho vay trên nền tảng công nghệ.

Để phục vụ tiến trình đó, thời gian qua, CIC – với vai trò là tổ chức hạ tầng tài chính ở Việt Nam – đã đầu tư vào hệ thống công nghệ để thu thập và xử lý các dữ liệu. Không chỉ là dữ liệu trong ngành Ngân hàng, mà là các dữ liệu ngoài ngành, qua đó giúp cho các TCTD có thêm nguồn dữ liệu để đánh giá, chấm điểm xếp hạng và đưa ra các quyết định tín dụng. Đồng thời, CIC không chỉ cung cấp dữ liệu cho các TCTD để đánh giá phê duyệt tín dụng, mà còn đầu tư vào hệ thống công nghệ, phát triển các mô hình chấm điểm tín dụng để có những điểm tín dụng phản ánh chính xác nhất mức độ tín nhiệm của khách hàng.

Để thúc đẩy ứng dụng AI trong lĩnh vực ngân hàng, TS. Nguyễn Quốc Hùng, Phó Chủ tịch kiêm Tổng Thư ký Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam cho rằng, cần ưu tiên xây dựng và tuân thủ các nguyên tắc đạo đức phát triển và ứng dụng AI, đảm bảo tính công bằng, minh bạch và phục vụ con người. Đồng thời đẩy mạnh hợp tác giữa ngân hàng, Fintech, viện nghiên cứu; ưu tiên đầu tư hạ tầng công nghệ – dữ liệu; phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao.

Có thể nói, AI đang mở ra kỷ nguyên mới cho ngành Ngân hàng – nơi chấm điểm tín dụng trở nên chính xác và bao trùm hơn, gian lận được phát hiện trong tích tắc, còn khách hàng được phục vụ như một “cá thể duy nhất” với nhu cầu riêng biệt. Tuy nhiên, để tận dụng trọn vẹn tiềm năng, Việt Nam cần hành lang pháp lý vững chắc, chuẩn mực kỹ thuật rõ ràng và nguồn nhân lực AI đủ mạnh.

Từ chấm điểm tín dụng đến phòng chống gian lận, AI đã chứng minh vai trò không thể thiếu và nhiều khả năng sẽ trở thành tuyến phòng thủ số 1 cũng như động cơ tăng trưởng chính của ngành Ngân hàng trong thập kỷ tới.