Tại sao Khung làm việc Sống lại là trung tâm thúc đẩy đổi mới trong Fintech

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

Khám phá các tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc 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 không phải ngoại lệ. Là một ngành đang ngày càng chịu áp lực phải cung cấp trải nghiệm số nhanh hơn, cá nhân hóa hơn và hiệu quả hơn cho khách hàng, việc tích hợp công nghệ tiên tiến là điều không thể thương lượng.

Khi các fintech chuyển từ thử nghiệm AI sang tích hợp nó vào chiến lược cốt lõi của mình, câu hỏi không còn là AI mang lại giá trị gì, mà là cách quản trị nó theo thời gian. Nếu không có các nguyên tắc hướng dẫn rõ ràng được tích hợp trong một khung chính trung tâm, các fintech sẽ nhanh chóng gặp phải rủi ro về mặt uy tín, pháp lý và an ninh.

Một khung chính sống động không chỉ bao quát tất cả các khía cạnh, mà còn làm điều đó đồng thời với việc theo kịp các chiến lược phát triển. Nó thúc đẩy, chứ không cản trở, đổi mới—mà không làm tổn hại đến các fintech trong quá trình đó.

Cân bằng giữa Công bằng và Chính xác

Việc số hóa nhanh các dịch vụ tài chính cũng tạo ra nhiều cơ hội hơn cho các hành vi gian lận tiềm ẩn và các cuộc tấn công an ninh mạng. Tuy nhiên, AI không được quản lý thường dễ mắc phải ảo tưởng và thiên vị—nghĩa là, các chủ tài khoản có thể bị đánh dấu sai bởi chính các hệ thống được thiết kế để bảo vệ họ.

Các fintech phải đảm bảo các 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 lý và có thể dẫn đến hậu quả thảm khốc. Không chỉ đơn thuần hành động theo thời gian thực, mà còn phải làm điều đó 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 sẽ thất bại.

Hãy tưởng tượng một hệ thống AI bị cung cấp dữ liệu sai lệch, bị quản lý kém và thiên vị, đã nhầm lẫn một giao dịch hợp lệ lớn thành gian lận dựa trên mã bưu chính của chủ tài khoản. Một số nhóm dân số bị phân biệt dựa trên dữ liệu lịch sử không chính xác, chỉ làm tăng thêm thiên vị chống lại cá nhân hoặc nhóm. Sự phân biệt đối xử không chỉ làm tổn hại niềm tin và mối quan hệ mà còn có hậu quả lâu dài đối với uy tín của tổ chức, đặc biệt khi nó vi phạm trực tiếp các 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 có vi phạm, mà là các nhóm sử dụng chúng.

Hậu quả còn nhân lên ngoài điều này. Những tình huống như vậy tạo thêm áp lực cho các nhóm, buộc họ phải can thiệp, lãng phí nhân lực và thời gian quý báu. Quan trọng hơn, chúng còn chỉ ra những lỗ hổng nghiêm trọng trong nền tảng hiện tại. Dữ liệu không được quản lý là điểm yếu trong cấu trúc số của fintech, khiến nó dễ bị tấn công gian lận thực sự và các mối đe dọa an ninh mạng.

Một khung quản trị sống động chống lại các rủi ro này vì nó yêu cầu giám sát liên tục, thử nghiệm và điều chỉnh các mô hình AI. Điều này giúp các nhà cung cấp tài chính tối đa hóa độ an toàn của hệ thống trong khi thường xuyên đánh giá và cập nhật các hệ thống khi dữ liệu và rủi ro thay đổi. Đồng thời, loại bỏ thiên vị, tạo điều kiện cho sự công bằng và chính xác xuyên suốt.

Đảm bảo khả năng giải thích và minh bạch

Các fintech theo khung quản trị sống động ngăn AI hoạt động như một hộp đen, nơi các hoạt động bên trong là bí ẩn đối với cả nhóm và người dùng. Chủ tài khoản, nhân viên và các cơ quan quản lý đều cần sự đảm bảo dưới dạng khả năng giải thích và minh bạch về bất kỳ công nghệ tích hợp nào.

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

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

* Các nguồn và điểm đến dữ liệu được ghi lại rõ ràng.
* Tất cả các thay đổi, thử nghiệm và quan sát của mô hình đều được ghi nhận.
* Logic quyết định được truyền đạt rõ ràng để các cơ quan quản lý và khách hàng, chứ không chỉ các nhà vận hành, hiểu cách và lý do 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 phòng chống rửa tiền. Tuy nhiên, khi AI không được giám sát hoặc quản lý đúng cách, hai vấn đề phát sinh:

* Phát hiện sai: Các giao dịch hợp lệ bị đánh dấu sai, gây thất vọng cho khách hàng và lãng phí nhân lực quý giá.
* Bỏ sót sai: Các mối đe dọa thực sự bị bỏ qua, đe dọa toàn bộ dữ liệu và hệ thống số, gây tổn hại uy tín tổ chức và làm mất lòng tin.

Với phương pháp quản trị như một hàng rào bảo vệ, những rủi ro này được giảm thiểu nhờ dữ liệu được quản lý rõ ràng, minh bạch và có thể kiểm tra được. Các cảnh báo rõ ràng cũng được tích hợp kèm theo các thông tin hành động ngay lập tức để đảm bảo can thiệp nhanh chóng khi cần thiết.

Khi các giải pháp AI tiếp tục phát triển, các khung quản trị linh hoạt, sống động ngày càng trở nên cần thiết. Chúng không chỉ bảo vệ các tổ chức và cá nhân khỏi các rủi ro tiềm ẩn của AI, mà còn mang lại lợi thế cạnh tranh đáng kể cho fintechs. Những khung này trang bị cho họ các phương tiện để tăng cường niềm tin và nâng cao uy tín bằng cách cung cấp quản trị có trách nhiệm, công bằng, minh bạch, đồng thời đảm bảo độ tin cậy và hiệu suất.