Ngành tài chính “lạnh” đối diện với “tôm hùm” nóng bỏng: Các giới hạn tuân thủ trong ứng dụng trí tuệ nhân tạo cần được làm rõ

（Nguồn: Nhật báo Kinh tế Tham khảo）

Một trào lưu “nuôi tôm” được khởi phát bởi tác nhân AI mã nguồn mở OpenClaw (còn gọi là “cua tôm”) đang lan trên toàn mạng với tốc độ chưa từng có. Công cụ này được đặt tên theo logo con tôm hùm màu đỏ, nhờ năng lực “giải phóng đôi tay”, tự động thực thi nhiệm vụ, đã thu hút sự săn đón từ các dân công nghệ đến người dùng phổ thông. Tuy nhiên, trong bữa tiệc công nghệ ồn ào này, ngành tài chính—vốn luôn là lực lượng đi đầu trong chuyển đổi số—lại thể hiện sự “tỉnh táo” khác với các ngành khác.

Trong hơn một tuần qua, Trung tâm Ứng cứu Khẩn cấp Internet Quốc gia, Bộ Công nghiệp và Công nghệ Thông tin, và Hiệp hội Internet Tài chính Trung Quốc liên tục lên tiếng, thẳng vào việc OpenClaw theo cấu hình mặc định tồn tại các rủi ro an toàn như tấn công mạng và rò rỉ thông tin; đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, quyền hệ thống cao mặc định cùng cấu hình bảo mật yếu khiến nó rất dễ trở thành “điểm chọc” để đánh cắp dữ liệu nhạy cảm hoặc thao túng bất hợp pháp giao dịch. Chuỗi cảnh báo của cơ quan quản lý đã đặt bút cho thái độ thận trọng của giới tài chính trước làn sóng nhiệt này; trong sự va chạm giữa “cuồng công nghệ” và ranh giới rủi ro, quan điểm thật và lựa chọn chiến lược của các tổ chức tài chính đang trở thành một cửa sổ để quan sát độ sâu triển khai AI của ngành.

“Nuôi tôm” tuy nóng

Tuân thủ vẫn là “đường cao áp”

“Về phía nghiệp vụ thì chưa từng kiểm thử việc tích hợp tác nhân thông minh này, nhìn chung vẫn thận trọng.” Một nhân viên của một ngân hàng thương mại cổ phần khu vực phía Bắc nói với phóng viên, rằng dù có khách từng hỏi, công ty không chỉ không có kế hoạch tích hợp mà thậm chí nội bộ cũng không cho phép sử dụng. Một người làm ở tuyến kiểm soát rủi ro của một ngân hàng cổ phần khu vực phía Nam cho biết thêm: có đồng nghiệp thử cài đặt và dùng thử trên thiết bị cá nhân, nhưng vì thấy rủi ro an toàn quá lớn nên cuối cùng vẫn chọn gỡ bỏ.

Thái độ “chỉ đứng nhìn” phổ biến này không phải ngẫu nhiên. Khác với thị trường đại chúng theo đuổi triệt để hiệu suất, logic nền tảng của các tổ chức tài chính là quản trị rủi ro. “Nguyên nhân cốt lõi là yêu cầu quản lý chặt và ngưỡng rủi ro cao trong ngành tài chính; cơ chế thực thi tự động đầu-cuối của OpenClaw ở giai đoạn hiện tại và các yêu cầu tuân thủ tài chính hoàn toàn không khớp.” Nhà phân tích kỳ cựu ngành tài chính của Công ty tư vấn Bain? (Bocom Consulting) Vương Bồng Bồng nhận định rằng tính nghiêm túc và an toàn trong lĩnh vực tài chính là “đường ranh không thể vượt”, khác về bản chất so với các lĩnh vực khác.

Sự không khớp này thể hiện trực quan ở quyền hạn kỹ thuật. Một cán bộ kỹ thuật thuộc bộ phận công nghệ tài chính của một ngân hàng cổ phần giải thích với phóng viên rằng OpenClaw cần huy động các quyền, bao gồm nhưng không giới hạn ở truy cập hệ thống tệp tin cục bộ, gọi API dịch vụ bên ngoài, thậm chí là quyền mở rộng cấp hệ thống; các quyền này cao hơn nhiều so với AI dạng hội thoại thông thường. “Dù là tổ chức hay người bình thường cũng nên giữ thái độ thận trọng.” Anh nói.

Mối lo từ phía cơ quan quản lý còn mang tính hệ thống hơn. Trong cảnh báo rủi ro do Hiệp hội Internet Tài chính Trung Quốc công bố ngày 15 tháng 3, đã liệt kê chi tiết bốn rủi ro của OpenClaw trong lĩnh vực tài chính: rủi ro tổn thất vốn do lợi dụng lỗ hổng để đánh cắp mật khẩu ngân hàng trực tuyến; rủi ro trách nhiệm giao dịch khi thao tác sai do tự động hóa nhưng khó xác định chủ thể chịu trách nhiệm; rủi ro tuân thủ dữ liệu khi dữ liệu nhạy cảm có thể được truyền đến bên thứ ba; và rủi ro lừa đảo kiểu mới thông qua lời lẽ như “AI đứng giúp mua cổ phiếu”. Những điểm rủi ro này gần như nhắm trúng “điểm yếu” của ngành tài chính.

Như Phó viện trưởng Viện Nghiên cứu Chứng khoán Fed? (Liên bang?) Thẩm Hạ Di đã nói: đổi mới trong lĩnh vực tài chính luôn là “nhảy múa khi bị đeo cùm”, và mọi đổi mới công nghệ đều phải đặt tiền đề là rủi ro có thể kiểm soát.

Khám phá theo hướng khác biệt:

Từ “tự động hóa toàn quy trình” đến “hỗ trợ cộng tác người-máy”

Thận trọng không đồng nghĩa với việc loại bỏ. Trên thực tế, trước khi OpenClaw bùng nổ, đã có một cuộc thay đổi thông minh thực tế và đi sâu hơn âm thầm triển khai trong nhiều mảng của ngành tài chính.

Các tổ chức như Ngân hàng Công Thương, Ngân hàng Phát triển Thượng Hải (SPDB), Ngân hàng Vi Tín? (WeBank) đều từng rộ lên thông tin về các tác nhân thông minh tự nghiên cứu cấp doanh nghiệp. Ở mảng nghiên cứu đầu tư, làn sóng này khá sôi động. Theo thống kê chưa đầy đủ của phóng viên, tính đến nay có ít nhất 9 công ty chứng khoán—như Citos? (CITIC Securities), Ngân hàng? (Huat at?)—đã đưa “Khóa học chuyên đề OpenClaw” vào lịch trình diễn thuyết. Các công ty quản lý quỹ như E&F? (Efund) và Boshi? (Bosera) và Hưng Chứng Toàn cầu cũng đã thành lập các nhóm chuyên trách, trong môi trường mạng được cách ly để xác minh chức năng của OpenClaw, đồng thời khám phá việc ứng dụng trong các kịch bản như thu thập thông tin thị trường, rà soát tuân thủ, và tự động tạo báo cáo.

“Những gì chúng tôi quan sát được là: quá trình chuyển đổi thông minh của các tổ chức như ngân hàng, tài chính tiêu dùng, thanh toán… đều đi theo lộ trình hỗ trợ, không theo đuổi một cách mù quáng tự động hóa toàn quy trình; việc bố trí tương đối thực dụng.” Vương Bồng Bồng đánh giá. Ông cũng chỉ ra rằng trọng tâm bố trí của từng tổ chức là khác nhau: ngân hàng chủ yếu dùng trong phê duyệt kiểm soát rủi ro, marketing khách hàng, quản lý hậu cho vay và chăm sóc khách hàng thông minh; công ty tài chính tiêu dùng tập trung vào tối ưu mô hình kiểm soát rủi ro; còn tổ chức thanh toán chủ yếu dùng cho chống gian lận giao dịch và phòng chống rửa tiền.

Bức tranh tương lai do McKinsey công bố trong “Báo cáo thường niên ngành ngân hàng toàn cầu năm 2025” phù hợp với lộ trình thực tiễn hiện tại của ngành: một tác nhân thực hiện nhiệm vụ, tác nhân thứ hai rà soát lỗ hổng, và tác nhân thứ ba gửi đến phần duyệt cuối cùng của con người. Trong chuỗi công việc này, “phê duyệt cuối cùng” của con người vẫn là một mắt xích không thể thiếu. Đối với các tác nhân thông minh cốt lõi mà một số tổ chức tài chính tiêu dùng hiện đã hình thành, về bản chất, chúng hoặc là nền tảng dịch vụ kiểm soát rủi ro thông minh và thanh toán, đều đang đặt AI vào khuôn khổ “cộng tác người-máy”, để AI phát huy vai trò ở những phần không cốt lõi hoặc nơi rủi ro có thể kiểm soát.

“Những khâu này hoặc là các khâu phụ trợ không cốt lõi, hoặc là những lĩnh vực mà AI có thể phát huy vai trò nền tảng và rủi ro có thể kiểm soát.” Vương Bồng Bồng cho rằng cách làm này vừa tránh rủi ro tuân thủ và an toàn, vừa tránh mâu thuẫn cốt lõi của “mở” trong kinh doanh. Giá trị lớn nhất của các tác nhân thông minh mã nguồn mở chính là tự động hóa những quy trình lặp đi lặp lại và rườm rà trong tổ chức tài chính, từ đó giảm chi phí và nâng hiệu suất.

Con đường phía trước:

Giải quyết vấn đề cốt lõi, giữ vững ngưỡng an toàn

Dù triển vọng rộng mở, khi công nghệ thông minh giúp các tổ chức tài chính tăng hiệu quả, thì những lo ngại về kỹ thuật cũng theo sát như cái bóng. Gần đây, Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc chi nhánh tỉnh Tứ Xuyên đã ban hành một quyết định xử phạt hành chính đối với một ngân hàng, vì vi phạm các quy định quản lý công nghệ tài chính.

Nghiên cứu viên đặc biệt của Ngân hàng Thương mại Tứ Xuyên? (Sushang Bank) tên là Tiết Hồng Vân phân tích rằng nỗi lo của các tổ chức tài chính về tác nhân thông minh mã nguồn mở chủ yếu tập trung vào ba phương diện: quyền riêng tư dữ liệu, do dữ liệu tài chính có mức độ nhạy cảm cao và nhu cầu thu thập khối lượng lớn của tác nhân thông minh tồn tại mâu thuẫn; tuân thủ tuân thủ theo quy định, do tính không thể giải thích của tác nhân thông minh mâu thuẫn với yêu cầu “có thể truy vết, có thể kiểm toán”; và chi phí nghiên cứu phát triển, do chi phí gia cố an toàn và chi phí sửa lỗi có thể vượt quá lợi ích dự kiến.

Thách thức sâu hơn đến từ chính bản thân công nghệ. Giám đốc thông tin (CIO) của Quỹ Guolian? tên Hoàng Phong đã ví von: Hiện tại OpenClaw giống như “một thực tập sinh có năng lực rất mạnh”; tuy có thể hoàn thành công việc hỗ trợ, nhưng độ chính xác đầu ra không ổn định. Đồng thời, ngành tài chính thường yêu cầu độ chính xác của kết quả dữ liệu đạt đến 100%; các nghiệp vụ cốt lõi như tính toán NAV, truy vấn tài khoản không cho phép bất kỳ sai lệch nào. Mặt khác, OpenClaw khi triển khai công việc cần quyền truy cập hệ thống cao, điều này tạo ra mâu thuẫn cố hữu với cơ chế kiểm soát quyền hạn nghiêm ngặt trong ngành tài chính—dù một nhân viên dày dạn kinh nghiệm làm việc hơn mười năm cũng chưa được phép tiếp cận toàn bộ dữ liệu cốt lõi, thì làm sao có thể dễ dàng để một “thực tập sinh AI” nắm toàn bộ quyền truy cập dữ liệu tầng nền của công ty tài chính?

Trước các thách thức này, trong ngành đã có nhận thức tỉnh táo về lộ trình phát triển trong tương lai. Vương Bồng Bồng cho rằng nếu tác nhân AI mã nguồn mở muốn đi vào các kịch bản cốt lõi của tài chính, thì phải giải quyết sáu vấn đề cốt lõi: thuật toán có thể giải thích, có thể truy vết để đáp ứng yêu cầu quản lý chặt; xác định rõ ranh giới quyền và trách nhiệm, phù hợp với tính nghiêm túc của ngành; khắc phục các điểm yếu bản thân của mô hình lớn để nâng cao mức độ thông minh; tuân thủ dữ liệu để đảm bảo thông tin nhạy cảm không bị rò rỉ; cân bằng các nhu cầu kinh doanh để tìm điểm cân lợi ích; và giữ quyền can thiệp của con người, tránh rủi ro không thể đảo ngược.

Thực tiễn của Ngân hàng Nam Kinh (Nanjing Bank) cung cấp một mẫu quan sát. Ngân hàng này phối hợp với nhà cung cấp bên ngoài triển khai trạm làm việc tác nhân thông minh “một điểm dừng” HiAgent, đã triển khai hơn 20 tác nhân thông minh chất lượng cao và đồng thời khởi động “Kế hoạch mô hình lớn trăm người (double hundred)”, nhằm huấn luyện nhân viên tuyến đầu trở thành “người chơi hạng nặng” của tác nhân thông minh. Tư duy “để nhân viên điều khiển công cụ” này chính là sự thể hiện cụ thể của理念 “cộng tác người-máy”.

Ngày 11 tháng 3, Ngân hàng Nhân dân Trung Quốc triệu tập hội nghị công tác công nghệ năm 2026, trong đó nêu rõ “tăng cường hợp nhất nghiệp vụ và công nghệ, thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính một cách tích cực, thận trọng, an toàn và có trật tự, đồng thời giải phóng động năng phát triển số hóa và thông minh”. Mười sáu chữ phương châm này đã đặt định hướng cho các thăm dò AI trong lĩnh vực tài chính: vừa không được vì lo sợ mà từ bỏ, cũng không được mù quáng nóng vội.

Trong trào lưu “nuôi tôm”, lựa chọn của các tổ chức tài chính có lẽ trông có phần “thận trọng”, nhưng giá trị của công nghệ không chỉ nằm ở việc nó mang lại không gian tưởng tượng lớn đến đâu, mà còn nằm ở việc nó có thể được điều khiển an toàn, có kiểm soát đến mức nào. Đối với ngành tài chính, sự vững chắc có lẽ đi xa hơn so với những cuộc ăn mừng.

Hàng loạt tin tức, diễn giải chính xác, tất cả đều có trên ứng dụng Sina Finance