Tại sao một Khung sống lại là trọng tâm thúc đẩy đổi mới trong Fintech

Imran Aftab, Đồng sáng lập & CEO của 10Pearls.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các nhà điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Tài chính luôn là người tiên phong trong đổi mới kỹ thuật số, và làn sóng AI gần đây cũng không ngoại lệ. Là một ngành đang chịu áp lực ngày càng lớn trong việc mang đến những trải nghiệm kỹ thuật số nhanh hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn cho khách hàng, việc tích hợp công nghệ tiên tiến là điều bắt buộc.

Khi các fintech chuyển từ thử nghiệm AI sang tích hợp nó vào chiến lược cốt lõi, câu hỏi không phải là AI mang lại giá trị gì, mà là cách quản trị nó theo thời gian. Nếu không có các nguyên tắc chỉ đạo rõ ràng được nhúng trong một khung quản trị tập trung, các fintech sẽ nhanh chóng gặp phải rủi ro về mặt danh tiếng, quy định và bảo mật.

Một khung quản trị sống không chỉ bao phủ tất cả các khía cạnh mà còn làm được điều đó trong khi vẫn theo kịp các chiến lược đang phát triển. Nó thúc đẩy, chứ không hạn chế, sự đổi mới—mà không làm ảnh hưởng đến các fintech trong quá trình đó.

Cân bằng giữa Công bằng và Chính xác

Quá trình số hóa nhanh chóng các dịch vụ tài chính cũng tạo ra nhiều cơ hội hơn cho các cuộc tấn công gian lận và an ninh mạng tiềm ẩn. Tuy nhiên, AI không được quản trị thường rơi vào tình trạng ảo giác và thiên kiến—nghĩa là các chủ tài khoản có thể bị gắn cờ sai bởi chính những hệ thống được thiết kế để bảo vệ họ.

Các fintech phải đảm bảo hệ thống AI hoạt động nhất quán và đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất. Quản lý dữ liệu kém là nền tảng của AI không được quản trị và dẫn đến những hậu quả thảm khốc. Vấn đề không chỉ là hành động theo thời gian thực, mà còn là hành động một cách chính xác và công bằng. Khi dữ liệu cung cấp thông tin cho các hệ thống này không được quản lý đúng cách, việc triển khai chắc chắn sẽ thất bại.

Hãy xem xét một hệ thống AI bị thông tin sai lệch với dữ liệu được quản lý kém và lệch lạc, đã gắn cờ nhầm một giao dịch lớn hợp lệ là gian lận dựa trên mã bưu điện của chủ tài khoản. Một số nhân khẩu học nhất định bị chỉ trích dựa trên dữ liệu lịch sử không chính xác, điều này chỉ củng cố thêm thiên kiến chống lại cá nhân hoặc nhóm. Phân biệt đối xử không chỉ gây tổn hại đến lòng tin và các mối quan hệ mà còn có những hậu quả lâu dài đối với danh tiếng của tổ chức, đặc biệt là vì nó trực tiếp vi phạm luật bảo vệ người tiêu dùng. Các fintech có nghĩa vụ pháp lý phải sử dụng dữ liệu một cách công bằng và an toàn trong suốt vòng đời của hệ thống AI, và không phải các công cụ bị đặt câu hỏi khi xảy ra vi phạm, mà là các nhóm sử dụng chúng.

Hậu quả còn chồng chất hơn nữa. Những kịch bản này tạo thêm áp lực cho các nhóm, khiến họ phải can thiệp, lãng phí nhân lực và thời gian quý báu. Quan trọng hơn, chúng cũng phát hiện ra những lỗ hổng nghiêm trọng trong nền tảng hiện có. Dữ liệu không được quản lý là một điểm yếu trong cấu trúc kỹ thuật số của fintech, khiến nó dễ bị tổn thương trước các mối đe dọa gian lận và an ninh mạng thực sự.

Một khung quản trị sống chống lại những rủi ro này vì nó yêu cầu giám sát, kiểm tra và hiệu chỉnh lại liên tục các mô hình AI. Điều này cho phép các nhà cung cấp dịch vụ tài chính tối đa hóa độ mạnh mẽ về bảo mật trên cơ sở liên tục, đồng thời thường xuyên đánh giá và cập nhật các hệ thống khi dữ liệu và rủi ro phát triển. Đồng thời, thiên kiến bị loại bỏ, mở đường cho sự công bằng và chính xác xuyên suốt.

Đảm bảo Tính giải thích và Minh bạch

Các fintech tuân theo một khung quản trị sống ngăn chặn AI hoạt động như một hộp đen, nơi hoạt động bên trong của nó là một bí ẩn đối với các nhóm và người dùng. Các chủ tài khoản, nhân viên và cơ quan quản lý yêu cầu sự đảm bảo dưới dạng tính giải thích và minh bạch xung quanh bất kỳ công nghệ tích hợp nào.

Loại bỏ thiên kiến đòi hỏi phải hiểu cách thức và lý do tại sao một công cụ AI đưa ra quyết định. Các hệ thống AI hiện được sử dụng trong các quy trình như chấm điểm tín dụng, nhưng thật không may, chúng không miễn nhiễm với thiên kiến. Hậu quả của điều này rất nghiêm trọng: phân biệt đối xử, đặc biệt là đối với các nhóm thiểu số bị từ chối cho vay một cách không cân xứng vì AI lỗi. Các quy định như CFPB và Luật Cho vay Công bằng yêu cầu tính giải thích và truy xuất nguồn gốc của các công cụ AI được sử dụng trong dịch vụ tài chính. Chúng cũng yêu cầu loại bỏ thiên kiến khỏi phương trình.

Trong mô hình quản trị sống, tính giải thích và truy xuất nguồn gốc được tích hợp vào mọi trường hợp sử dụng và quy trình làm việc:

*   Các nguồn dữ liệu và điểm đến được ghi lại rõ ràng. 
*   Tất cả các thay đổi mô hình, kiểm tra và quan sát đều được ghi lại.
*   Logic quyết định được truyền đạt để các cơ quan quản lý và khách hàng, chứ không chỉ người vận hành, hiểu cách thức và lý do tại sao hệ thống AI đưa ra đề xuất hoặc hành động.

Đảm bảo Tuân thủ AML

Các tổ chức tài chính đang chuyển sang tự động hóa và AI để giám sát các giao dịch và hoạt động đáng ngờ như một phần của hệ thống chống rửa tiền. Tuy nhiên, khi AI không được giám sát hoặc quản lý đúng cách, hai vấn đề phát sinh:

*   Kết quả dương tính giả: Các giao dịch hợp pháp bị gắn cờ sai, dẫn đến khách hàng thất vọng và lãng phí nhân lực quý giá.
*   Kết quả âm tính giả: Các mối đe dọa thực sự bị bỏ sót, gây nguy hiểm cho toàn bộ tập dữ liệu và hệ thống kỹ thuật số, đặt danh tiếng của tổ chức lên hàng đầu và phá hủy lòng tin.

Với cách tiếp cận quản trị như rào chắn bảo vệ, những rủi ro này được giảm thiểu thông qua dữ liệu được quản lý tốt, minh bạch và có thể kiểm toán. Các cảnh báo rõ ràng cũng được tích hợp với các thông tin chi tiết có thể hành động ngay lập tức để đảm bảo can thiệp kịp thời khi cần thiết.

Khi các giải pháp AI tiếp tục phát triển, các khung quản trị sống, có thể thích ứng ngày càng trở nên cần thiết. Chúng không chỉ bảo vệ các tổ chức và cá nhân khỏi các rủi ro tiềm ẩn do sự tham gia của AI, mà còn mang lại cho các fintech một lợi thế cạnh tranh đáng kể. Các khung này trang bị cho họ phương tiện để tăng cường lòng tin và nâng cao danh tiếng bằng cách cung cấp quản trị có trách nhiệm, công bằng và minh bạch, đồng thời đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất.