Tuần trước, mảng kinh doanh thẻ tín dụng của Barclays đã ký một thỏa thuận với Amazon để cung cấp các dịch vụ mua sắm và thanh toán tùy chỉnh liền mạch ở Đức, theo Financial Times.

Thông báo trên không mấy thu hút sự chú ý trong bối cảnh cuộc bầu cử Mỹ, đại dịch COVID-19- và việc hủy bỏ đợt chào bán công khai lần đầu trị giá 37 tỷ USD của Ant Financial. 

Tuy nhiên, các nhà đầu tư và cơ quan quản lý lại có sự quan tâm. Đó không phải là vì những gì mà thỏa thuận cho thấy về thói quen mua sắm của người Đức, sự mở rộng của Amazon hay chiến lược Barclays. 

Thay vào đó, ý nghĩa thực sự của sự ràng buộc của Đức là một dấu hiệu nhỏ cho thấy một cách bất thường về một cuộc chạy đua đang diễn ra sôi nổi tại các ngân hàng và công ty công nghệ, nhằm tìm cách sử dụng dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo (A.I) trong tài chính. 

Về cơ bản, Barclays và Amazon đang liên kết dữ liệu với phân tích A.I để phê duyệt tín dụng và dự đoán những dịch vụ tùy chỉnh mà khách hàng sẽ muốn tiếp theo. Giám đốc Điều hành Jes Staley của Barclays cho rằng: “Cá nhân tôi nghĩ rằng quan hệ đối tác với Amazon là một trong những điều quan trọng nhất đã xảy ra với Barclays trong 5 năm qua”.

Điều gì xảy ra tiếp theo trong cuộc đua A.I này có thể sẽ sớm trở nên quan trọng. Nó giúp xác định những người chiến thắng trong tương lai trong lĩnh vực tài chính và một loạt rủi ro pháp lý lớn tiếp theo.

Các nền tảng A.I đang được triển khai trong lĩnh vực tài chính mạnh hơn theo cấp số nhân so với bất kỳ thứ gì được thấy trước đây. Đặc biệt, các khả năng được giải phóng bởi một tập hợp con của A.I gọi là “học sâu” đại diện cho “sự gián đoạn cơ bản” so với quá khứ.

A.I sử dụng dữ liệu về hoạt động kỹ thuật số của người tiêu dùng và doanh nghiệp để dự đoán rủi ro tín dụng và cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh. Đó là lý do chính khiến tập đoàn tài chính Trung Quốc mở rộng với tốc độ chóng mặt như vậy. 

Tuy nhiên, các công ty phương Tây đang chạy đua để bắt kịp cả lĩnh vực bán lẻ - với thỏa thuận của Barclays với Amazon ở Đức - và tài chính bán buôn. Về lý thuyết, điều này có thể có lợi như một cách để “dân chủ hóa tài chính”, như cựu thống đốc Ngân hàng Trung ương Anh Mark Carney nhận xét. 

Cụ thể hơn, những đổi mới này sẽ cho phép các công ty tài chính cung cấp cho người tiêu dùng “nhiều lựa chọn hơn, dịch vụ nhắm mục tiêu tốt hơn và định giá nhạy bén hơn”.

Ant đã sử dụng kho dữ liệu khổng lồ và A.I để phân tích rủi ro tín dụng theo cách mà công ty cho phép cung cấp các khoản vay rẻ hơn. Được điều chỉnh chính xác, A.I cũng có thể giúp các cơ quan quản lý và kiểm soát rủi ro phát hiện gian lận dễ dàng hơn và cải thiện các bài kiểm tra căng thẳng của ngân hàng.

Tuy nhiên, chi phí tiềm ẩn rất lớn. Một trong số đó là xu hướng của các chương trình A.I bị áp đặt thành kiến trong việc ra quyết định. Điều này khác với việc xoay quanh rủi ro về quyền riêng tư.

Thứ 3 là chống độc quyền: vì có một cơ sở dữ liệu khổng lồ mang lại lợi thế hấp dẫn về A.I, nên có xu hướng các công ty thống trị trở nên thống trị hơn bao giờ hết. 

Vấn đề thứ tư là các chương trình A.I thường được xây dựng trên các tuyến tương tự, việc sử dụng chúng có thể làm giảm sự đa dạng về thể chế và làm suy yếu khả năng phục hồi của tài chính.

Vấn đề lớn nhất của tất cả là độ mờ. Việc thiếu khả năng diễn giải hoặc khả năng kiểm toán của A.I và các phương pháp học máy có thể trở thành một rủi ro cấp vĩ mô. Các ứng dụng của A.I và học máy có thể tạo ra các hình thức kết nối mới và bất ngờ giữa các thị trường tài chính và các tổ chức.

Do đó, một ý tưởng hiển nhiên và hấp dẫn là các chính trị gia có quyền nhấn nút "tạm dừng". Thật vậy, đó là những gì Bắc Kinh dường như đang cố gắng làm với Ant, trong quyết định dừng vụ IPO lớn nhất lịch sử.

Tuy nhiên, quyết định đó cũng không hẳn là một ý tưởng tốt, vì những lợi ích tiềm năng. Điều sẽ tốt hơn nhiều là các nhà hoạch định chính sách và nhà tài chính nên nắm lấy 4 ý tưởng.

Đầu tiên, các công ty tham gia vào các hoạt động tài chính hỗ trợ A.I phải được điều chỉnh trong khuôn khổ tài chính. Điều đó không có nghĩa là chuyển tất cả các quy tắc ngân hàng cũ sang fintech. 

Nhưng các ngân hàng trung ương và cơ quan quản lý phải duy trì giám sát fintech và duy trì một sân chơi bình đẳng, ngay cả khi điều đó đòi hỏi họ phải mở rộng giám sát sang các lĩnh vực mới, chẳng hạn như dữ liệu được cắm vào nền tảng A.I.

Thứ 2, các cơ quan quản lý rủi ro phải kết nối các hầm chứa thông tin. Rất ít người hiểu cả A.I và tài chính; thay vào đó, những người có những kỹ năng này thường ngồi ở các cơ quan và bộ phận khác nhau. Đây là điều đáng báo động.

Thứ 3, không thể giao tất cả việc tạo ra và kiểm soát tài chính hỗ trợ A.I cho những chuyên gia có tầm nhìn hẹp. Thay vào đó, những người xây dựng chiến lược phải có một cái nhìn tổng thể về tác động xã hội của A.I. 

Nhưng để điều này xảy ra, cần phải có bước phát triển thứ tư: các chính trị gia và công chúng phải chú ý đến những gì đang được tiến hành, thay vì thuê các chuyên gia kỹ thuật thuê ngoài.

Nếu cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 là tồi tệ, hãy tưởng tượng một cuộc khủng hoảng tài chính diễn ra nhanh hơn và xa hơn vì nó được kích hoạt bởi A.I.