Một nhóm nghị sĩ đa đảng tại Anh đang thúc ép cơ quan quản lý triển khai “stress test” tập trung vào AI cho ngành tài chính, cảnh báo việc dùng trí tuệ nhân tạo ngày càng rộng có thể gây gián đoạn nghiêm trọng cho người tiêu dùng và thị trường nếu không được kiểm soát.
Báo cáo mới của Ủy ban Tuyển chọn Tài chính (Treasury Select Committee) cho rằng cách tiếp cận “chờ xem” của FCA và Ngân hàng Trung ương Anh có thể khiến rủi ro AI tích tụ âm thầm. Khi AI tham gia giao dịch, duyệt khoản vay, dự báo rủi ro, sai sót có thể lan nhanh giữa các hệ thống liên thông.
- Nghị sĩ Anh kêu gọi stress test AI để phát hiện sớm rủi ro hệ thống trong tài chính.
- Ủy ban chỉ trích cách quản lý “chờ xem” của FCA và Ngân hàng Trung ương Anh khi AI đã được dùng rộng rãi.
- Cần quy tắc rõ ràng về trách nhiệm và bảo vệ người tiêu dùng, nhất là khi phụ thuộc vào nền tảng công nghệ lớn.
AI có thể gây xáo trộn thị trường tài chính nếu thiếu giám sát
AI được triển khai nhanh trong tài chính Anh có thể tạo rủi ro lan truyền giữa nhiều tổ chức, vì lỗi thuật toán hoặc mô hình ra quyết định có thể tác động đồng thời đến giao dịch, tín dụng và quản trị rủi ro trước khi nhà quản lý kịp phản ứng.
Báo cáo của Ủy ban Tuyển chọn Tài chính cảnh báo khoảng trống giám sát khi AI đi từ thử nghiệm sang vận hành thực tế trong “City of London”. Một số ý kiến trong khu vực công cho rằng công tác quản lý chưa theo kịp tốc độ triển khai của doanh nghiệp, làm tăng nguy cơ hệ thống phát triển vượt khỏi khung giám sát hiện hành.
Ủy ban cũng nhìn nhận việc trì hoãn có thể khiến sự cố xảy ra trước khi có biện pháp giảm thiểu. Khi các quy trình trọng yếu được tự động hóa, biên độ xử lý khủng hoảng sẽ hẹp hơn vì sự cố có thể lan qua nhiều nền tảng liên thông trong thời gian rất ngắn.
Trong tài chính, AI không chỉ xuất hiện ở giao dịch mà còn ở phê duyệt khoản vay, đánh giá khả năng vay, xử lý bồi thường bảo hiểm và số hóa giấy tờ. Tốc độ tăng giúp giảm chi phí vận hành, nhưng đồng thời làm tăng mức độ “phơi nhiễm” nếu mô hình sai, dữ liệu đầu vào lệch, hoặc cơ chế kiểm soát không đủ chặt.
Ủy ban nêu rằng hơn 75% tổ chức tài chính tại Anh đã dùng AI cho các chức năng trung tâm, đồng nghĩa ảnh hưởng của AI lên quyết định kinh tế là rất lớn nhưng có thể “khó nhìn thấy” trong ngày thường. Khi nhiều tổ chức dựa vào mô hình tương tự, rủi ro hành vi bầy đàn và khuếch đại biến động có thể tăng.
Liên kết chặt giữa các tổ chức khiến một sai sót đơn lẻ có thể tạo hiệu ứng dây chuyền. Đây là lý do ủy ban muốn có cách đo lường rủi ro chủ động, thay vì đợi sự cố xảy ra mới điều chỉnh.
Jonathan Hall cho biết các bài kiểm tra sức chịu đựng được thiết kế riêng cho AI có thể giúp cơ quan giám sát phát hiện rủi ro mới nổi sớm hơn; các kịch bản mô phỏng gián đoạn thị trường nghiêm trọng có thể phơi bày điểm yếu trong khung AI trước khi ảnh hưởng lan rộng đến khả năng chống chịu của hệ thống.
– Jonathan Hall, thành viên bên ngoài Ủy ban Chính sách Tài chính của Ngân hàng Trung ương Anh
Nghị sĩ kêu gọi stress test AI và ban hành quy tắc rõ ràng
Nghị sĩ đề xuất nhà quản lý áp dụng stress test dành riêng cho AI, tương tự stress test ngân hàng trong suy thoái, để đo chính xác AI có thể gây gián đoạn như thế nào khi thị trường biến động hoặc khi hệ thống gặp lỗi.
Theo lập luận của ủy ban, các giả định “AI sẽ hoạt động đúng” là không đủ. Trong điều kiện căng thẳng, hệ thống tự động có thể phản ứng khó lường, vì vậy cơ quan giám sát cần bằng chứng từ thử nghiệm có thiết kế kịch bản rõ ràng thay vì chỉ dựa trên cam kết tuân thủ của doanh nghiệp.
Các bài kiểm tra có thể mô phỏng tình huống thuật toán giao dịch hành xử bất thường, mô hình xếp hạng tín dụng suy giảm chất lượng, hoặc công cụ dự báo rủi ro đưa tín hiệu sai khi dữ liệu thay đổi đột ngột. Mục tiêu là quan sát phản ứng của tổ chức tài chính dưới áp lực và đánh giá cơ chế “phanh an toàn” khi AI gặp sự cố.
Chuẩn bị trước giúp lộ ra lỗ hổng không chỉ ở nền tảng giao dịch mà còn ở quy trình kiểm soát, quản trị mô hình, giám sát dữ liệu và kế hoạch ứng phó sự cố. Nếu phát hiện sớm, cơ quan quản lý và doanh nghiệp có thể chỉnh sửa trước khi sự cố lan nhanh qua các kênh tài chính.
Ngoài stress test, nghị sĩ nhấn mạnh nhu cầu về hướng dẫn rõ ràng cho việc dùng AI thường nhật trong tổ chức tài chính. FCA được kêu gọi xác định ranh giới cho các ứng dụng AI có đạo đức, đồng thời làm rõ cách áp dụng các cơ chế bảo vệ người tiêu dùng khi quyết định do hệ thống tự động đưa ra thay vì con người.
Một điểm trọng tâm là trách nhiệm giải trình. Khi AI hoạt động sai, quy tắc cần nêu rõ ai chịu trách nhiệm để tránh khoảng trống trách nhiệm, và để doanh nghiệp không thể “đổ lỗi cho máy”.
Phụ thuộc vào hạ tầng công nghệ lớn làm tăng rủi ro tập trung
Khi nhiều ngân hàng dựa vào một số nền tảng công nghệ trọng yếu, sự cố ở một nhà cung cấp có thể khiến nhiều tổ chức gặp vấn đề cùng lúc, làm tăng rủi ro tập trung và nguy cơ gián đoạn dây chuyền trong hệ thống tài chính.
Báo cáo lưu ý rằng chỉ một trục trặc tại một nền tảng công nghệ chủ đạo cũng có thể khiến hàng loạt ngân hàng “vấp” cùng thời điểm. Một nhóm nhỏ công ty công nghệ đang nắm vai trò lớn trong vận hành hệ thống ngân hàng trên toàn quốc, khiến độ phụ thuộc tăng lên theo thời gian.
Khi dịch vụ trên các nền tảng như Amazon Web Services hoặc Google Cloud gặp sự cố, tác động lan truyền có thể đến rất nhanh. Nghị sĩ nhấn mạnh tính mong manh của hệ thống khi “nhiều người dùng chung một số ít nhà cung cấp”, và mức độ thiệt hại có thể tăng mạnh nếu lỗi lọt qua lớp kiểm soát.
Trong bối cảnh AI được triển khai dựa trên hạ tầng đám mây và chuỗi nhà cung cấp phức tạp, stress test và quy tắc trách nhiệm không chỉ cần áp dụng cho mô hình AI, mà còn cần xét đến rủi ro vận hành và rủi ro bên thứ ba để hạn chế điểm nghẽn hệ thống.
Những câu hỏi thường gặp
Stress test AI trong tài chính là gì?
Đây là các bài kiểm tra mô phỏng kịch bản căng thẳng (như biến động thị trường mạnh hoặc gián đoạn hệ thống) để xem mô hình và quy trình AI hoạt động ra sao, từ đó phát hiện điểm yếu trước khi gây rủi ro hệ thống.
Vì sao nghị sĩ Anh chỉ trích cách tiếp cận “chờ xem” với AI?
Vì AI đã được dùng rộng trong các chức năng trọng yếu, nên nếu nhà quản lý phản ứng chậm, lỗi mô hình hoặc sự cố vận hành có thể lan nhanh qua nhiều tổ chức, gây thiệt hại cho người tiêu dùng và làm mất ổn định thị trường.
AI có thể gây rủi ro hệ thống theo những cách nào?
AI có thể khuếch đại biến động khi nhiều tổ chức dựa vào mô hình tương tự, đưa ra quyết định sai trong duyệt tín dụng hoặc giao dịch, hoặc tạo hiệu ứng dây chuyền khi lỗi lan qua các nền tảng liên thông và nhà cung cấp hạ tầng chung.
Hướng dẫn nào được kêu gọi đối với việc dùng AI trong tổ chức tài chính?
Nghị sĩ muốn quy tắc rõ ràng về ứng dụng AI có đạo đức, cách áp dụng bảo vệ người tiêu dùng khi quyết định do hệ thống tự động đưa ra, và cơ chế trách nhiệm giải trình để không xảy ra khoảng trống “đổ lỗi cho máy”.
Rủi ro từ phụ thuộc nền tảng như AWS hoặc Google Cloud nằm ở đâu?
Khi nhiều ngân hàng dùng chung một số nhà cung cấp hạ tầng, sự cố ở một nền tảng có thể khiến nhiều tổ chức gặp trục trặc cùng lúc, làm tăng rủi ro tập trung và đẩy nhanh tác động lan truyền trong toàn hệ thống.
Tham khảo thông báo liên quan: Tài liệu của Ủy ban Tài chính Hạ viện Anh về cách tiếp cận AI trong dịch vụ tài chính.
