5.1. Hạn chế
Mô hình AI làm thay đổi phương thức giao tiếp truyền thống giữa khách hàng với ngân hàng từ trực tiếp sang hình thái sử dụng công nghệ thông tin. Trong cả hai trường hợp, khách hàng không biết dữ liệu cá nhân mà mình đã cung cấp sẽ được sử dụng như thế nào, được gửi cho ai và với mục đích gì. Một trong các nguyên nhân là do mọi người hầu như không quan tâm đến việc đọc các chính sách bảo mật dài dòng mà vội đồng ý cho phép truy cập và sử dụng thông tin của mình. Khi đó, AI sẽ tự động thực thi các lệnh được cài đặt sẵn, trong số đó có những thứ thuộc sở hữu bí mật cá nhân, khi thông tin bị phát tán gây tổn hại cho người dùng thì AI và doanh nghiệp cung cấp không chịu trách nhiệm vì lý do khách hàng đã chấp thuận.
Mặc dù, AI được cho là có thể nâng cao hiệu quả, cho phép xử lý một khối lượng lớn dữ liệu, nhưng trong một số trường hợp, nó không hoàn toàn tin cậy so với các chuyên gia công nghệ thông tin và an ninh mạng trong thế giới thực.
AI phù hợp nhất để phân tích, dự đoán, cảnh báo rủi ro, xây dựng chính sách và ứng phó với tấn công mạng. Các giả định được thực hiện, dữ liệu được sử dụng, các mẫu được phát hiện và ma trận tính điểm trong thuật toán AI mà doanh nghiệp sử dụng không bao giờ được tiết lộ cho khách hàng. Vì vậy, họ không thể giải thích cho khách hàng của mình tại sao họ lại bị xếp vào một danh mục nhất định được chấp nhận hoặc bị từ chối đơn đăng ký mở tài khoản, thế chấp hoặc mở thẻ tín dụng. Các hệ thống AI hoạt động dựa trên tính công bằng, hợp lý, không có thành kiến về kinh tế, xã hội và chính trị, cho kết quả theo số liệu thống kê. Tuy nhiên, tùy thuộc vào chất lượng của thuật toán đang sử dụng hoặc dựa trên các mẫu và thông tin đầu vào, nếu gặp trường hợp thiếu thông số, dữ liệu ảo, lỗi ở công thức xử lý, chương trình điều khiển không tối ưu... thì kết quả thu được có thể sai lệch lớn, gây ra hậu quả nghiêm trọng. Khả năng tương tác và tư vấn theo cơ chế AI có thể làm hỏng hồ sơ tài chính của khách hàng khi AI không có được toàn bộ chuyên môn và kinh nghiệm của các nhà hoạch định tài chính, ngân hàng được thực hiện bởi con người.
Rào cản của AI trong sự phát triển toàn diện và tự động hóa chu trình làm việc còn ở yếu tố tâm lý con người. Khách hàng khi giao dịch kinh doanh muốn làm việc trực tiếp với nhà cung cấp dịch vụ, điều này mang lại cho họ cảm giác an toàn. Họ muốn gói dịch vụ có thể tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của
mình, đi kèm với sự đảm bảo hỗ trợ liên tục đến từ con người chứ không phải máy móc. Các hướng dẫn được máy tính hóa và cuộc gọi tự động có xu hướng gây khó chịu cho những khách hàng luôn tìm cách kết nối với người đại diện của doanh nghiệp để giải quyết các vấn đề của họ. Khách hàng có thể muốn chứng minh sự chân thành, uy tín cá nhân, nguyện vọng cộng tác lâu dài của mình cho các tổ chức tài chính và ngân hàng biết, điều này chỉ có thể được con người thể hiện và công nhận chứ không thể là máy móc không có cảm xúc.
5.2.Thách thức
Công nghệ hiện đại luôn đi kèm với nhiều rủi ro. Tin tặc có thể thực hiện các cuộc tấn công mạng bằng AI mà không cần bỏ ra nhiều công sức lao động.
Chúng lợi dụng AI và internet để đưa ra nhiều cách thức tấn công mới khó kiểm soát và không lường trước được. Với khả năng tự học hỏi và thích nghi, tiềm năng của AI là không giới hạn trong các ứng dụng. Vì vậy, yêu cầu đặt ra với ngành Ngân hàng trong tương lai là nắm bắt được xu hướng, ứng dụng cách làm việc và kiểm soát AI để đảm bảo hoạt động ngân hàng diễn ra an toàn, hiệu quả.
Việc ứng dụng những công nghệ mới vẫn còn nhiều rào cản tại hệ thống ngân hàng Việt Nam do nhận thức chưa đầy đủ về công nghệ này, hoặc tâm lý ngại chuyển đổi từ mô hình truyền thống sang mô hình cung cấp dịch vụ mới. Sự dịch chuyển sang mô hình mới cũng là một quá trình rất phức tạp.
Bên cạnh đó, với tốc độ phát triển chóng mặt của các công nghệ mới, mang tính đột phá và có thể thay đổi cấu trúc nhiều ngành nghề, lĩnh vực, các chuyên gia cho rằng, cơ quan quản lý nhà nước khó có thể đưa ra quyết định tức thời về một hành lang pháp lý phù hợp mà phải xét tới nhiều yếu tố rủi ro đặc thù với những ứng dụng mới này. Một trong số đó là sẽ dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp cao:
Các công nghệ tự động hóa, robot, internet và AI tăng trưởng một cách chóng mặt đã khiến cho nhiều việc làm biến mất một cách nhanh chóng, không cần tới nhiều sức lực của con người. Con người đã không thể tạo ra những việc làm mới một cách kịp thời, vì thế nhiều người sẽ bị mất việc làm. Khi máy móc có thể làm hầu hết những việc có tính lặp đi lặp lại, mang tính dây chuyền, thao tác đơn giản, yêu cầu độ chính xác cao, dễ dàng thực hiện theo hướng dẫn thì chắc chắn chúng sẽ thay thế những con người đang đảm nhận những vị trí đó.
5.3. Biện pháp khắc phục
Các ngân hàng cần tập trung vào hai biện pháp chính liên quan đến thông minh hóa giám sát an toàn thông tin, tự động hóa trong giám sát phản ứng an toàn thông tin và luôn đặt ra giả thiết để săn tìm chủ động những nguy cơ trong
hệ thống thay vì luôn đặt niềm tin một cách mơ hồ rằng hệ thống của mình đang an toàn.
Hơn nữa, cần thông minh hóa dựa trên công nghệ phân tích dữ liệu lớn về học máy và khi các nghiệp vụ ngân hàng hàng ngày sinh ra rất nhiều dữ liệu thì cần áp dụng những công nghệ về học máy về phân tích dữ liệu lớn để mô hình hóa, hồ sơ hóa lại toàn bộ những hành vi của từng đối tượng trong hệ thống.
Các ngân hàng cần phải có sự nhất quán trong mô hình quản trị, kế hoạch chuyển đổi và phương thức triển khai trên cơ sở tính toán kỹ lưỡng nguồn lực, tiềm năng và những rủi ro sẽ gặp phải khi thay đổi mô hình kinh doanh.