AI tạo sinh đang thúc đẩy mạnh việc sản xuất nội dung trong lĩnh vực tài chính, khiến trọng tâm của các tổ chức tài chính chuyển từ khâu soạn thảo sang khâu kiểm chứng.

Theo Finextra ngày 1/5 (giờ địa phương), khi các tổ chức tài chính và công ty fintech đẩy mạnh ứng dụng AI để tạo hàng loạt ghi chú nghiên cứu, bình luận thị trường, tài liệu tuân thủ, bản tin khách hàng và tài liệu hướng dẫn dịch vụ, rủi ro sai sót cùng lỗ hổng trách nhiệm cũng gia tăng.

Nội dung do các tổ chức tài chính phát hành có thể tác động trực tiếp đến quyết định đầu tư cũng như hoạt động vận hành nội bộ. Những phân tích và bình luận từ các định chế lớn như JP Morgan thậm chí có thể lan tỏa ra toàn bộ thị trường toàn cầu.

Ở khối fintech, từ cảnh báo tự động đến các nội dung chuyên sâu gửi khách hàng đều được phát hành liên tục, làm tăng nguy cơ khuếch tán thông tin sai lệch.

Vấn đề nằm ở chỗ AI có thể tạo ra các tài liệu có hình thức thuyết phục với tốc độ rất cao. Các mô hình của OpenAI và Anthropic có thể soạn thảo tài liệu tài chính có cấu trúc chỉ trong vài giây, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc nội dung luôn chính xác.

Sai lệch có thể xuất hiện dưới nhiều dạng, như diễn giải sai tín hiệu lãi suất, đưa ra kết luận mang tính khẳng định dựa trên dữ liệu vĩ mô đã cũ, hoặc trình bày các dự báo thiếu bối cảnh nhưng vẫn rất dễ tạo cảm giác đáng tin.

Những sai lệch như vậy không chỉ dừng lại ở một tài liệu riêng lẻ. Nếu một giả định sai được đưa vào mẫu nội dung hoặc quy trình vận hành, cùng một lỗi có thể bị nhân lên thành hàng trăm, thậm chí hàng nghìn trường hợp.

Đặc thù của nội dung tài chính là phụ thuộc lớn vào quy định, thời điểm và chuẩn mực tại từng khu vực, vì vậy chỉ một sai số nhỏ cũng có thể kéo theo hệ quả lớn hơn.

Trong bối cảnh đó, khâu kiểm chứng cần được tích hợp xuyên suốt quy trình sản xuất nội dung. Chỉ dựa vào các công cụ phát hiện AI là không đủ.

Hệ thống phải cho phép truy vết rõ tài liệu nào do con người soạn, tài liệu nào do mô hình tạo ra và tài liệu nào là sản phẩm kết hợp giữa hai bên. Blockchain và chữ ký số được xem là những phương án hỗ trợ xác nhận lịch sử tạo lập tài liệu.

Dù vậy, vai trò rà soát của con người vẫn không thể thay thế. Cách tiếp cận thực tế là để mô hình đảm nhiệm khâu phác thảo, tóm tắt và cấu trúc hóa, còn con người phụ trách đặt câu hỏi, chỉnh sửa và xác minh trong mô hình vận hành lai.

Một số doanh nghiệp cũng chủ động stress test hệ thống để xác định những điểm dễ phát sinh lỗi.

Trong mảng tuân thủ, áp lực kiểm soát còn lớn hơn. AI giúp việc tạo hàng loạt bản cáo bạch đầu tư, tài liệu công bố thông tin, báo cáo chống rửa tiền và hồ sơ xác minh khách hàng trở nên dễ dàng hơn, nhưng đồng thời cũng có thể làm suy yếu cơ chế kiểm soát.

Các rủi ro chính bao gồm việc thiên lệch dữ liệu bị phản ánh vào kết quả đầu ra, công bố thông tin không đầy đủ, hoặc quy trình tạo nội dung trở thành một “hộp đen”, khiến việc giải thích ai chịu trách nhiệm cho quyết định nào và vì sao trở nên khó khăn.

Finextra cho biết các khuôn khổ như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu đang bắt đầu xác định rõ hơn phạm vi ứng dụng AI trong những môi trường rủi ro cao như tài chính. Tại Mỹ, cơ quan quản lý cũng đang xem xét chặt chẽ hơn việc giám sát các hệ thống tự động và phân định trách nhiệm.

Vì vậy, các tổ chức tài chính ngày càng khó chỉ ưu tiên tốc độ. Trọng tâm của cuộc tranh luận hiện không còn nằm ở bản thân AI, mà ở cách chứng minh độ tin cậy của nội dung tài chính.

Khi tốc độ sản xuất nội dung trở thành một lợi thế cạnh tranh, những mô hình vận hành có lịch sử kiểm chứng rõ ràng và cấu trúc trách nhiệm minh bạch đang nổi lên như yếu tố tạo khác biệt giữa các tổ chức tài chính.