Ngân hàng số Cake by VPBank và vai trò của AI trong quản trị rủi ro thời gian thực

Ngân hàng truyền thống vốn quen với mô hình quản trị rủi ro theo lớp, theo chu kỳ và phụ thuộc nhiều vào con người. Các báo cáo được tổng hợp theo ngày, theo tuần hoặc theo tháng. Cách tiếp cận này từng phù hợp khi giao dịch chủ yếu diễn ra tại quầy, với tần suất thấp và hành vi tương đối ổn định. Tuy nhiên, trong môi trường ngân hàng số, nơi hàng triệu giao dịch diễn ra liên tục 24/7, mô hình quản trị rủi ro truyền thống nhanh chóng bộc lộ giới hạn.

Với ngân hàng số, rủi ro không chỉ nằm ở tín dụng mà còn mở rộng sang gian lận, giả mạo danh tính, tấn công công nghệ, thao túng hành vi và lạm dụng hệ thống. Mỗi cú nhấp chuột đều có thể là một giao dịch hợp lệ hoặc một mối nguy tiềm ẩn. Nếu phản ứng chậm vài giây, thiệt hại có thể lan rộng trên diện lớn.

Đây chính là bối cảnh mà AI trở thành nền tảng cốt lõi trong chiến lược quản trị rủi ro của Ngân hàng số Cake by VPBank. Thay vì sử dụng AI như một lớp hỗ trợ, Cake đưa AI vào trung tâm vận hành, nơi các mô hình học máy liên tục theo dõi, phân tích và đưa ra quyết định trong thời gian thực.

Điểm khác biệt lớn nhất trong cách tiếp cận của Cake nằm ở việc xem rủi ro là một dòng dữ liệu sống, không phải một sự kiện xảy ra sau cùng. Mỗi hành vi của khách hàng, từ đăng nhập, chuyển tiền, mở thẻ đến vay vốn, đều được hệ thống AI đánh giá tức thì dựa trên hàng trăm biến số. Rủi ro không được “phát hiện lại” sau giao dịch, mà được “đánh giá trước” và “giám sát trong lúc” giao dịch diễn ra.

Trong quản trị gian lận, AI của Cake không chỉ dựa vào các quy tắc cứng như trước đây, mà học từ hành vi thực tế của người dùng. Hệ thống có khả năng nhận diện những sai lệch rất nhỏ so với thói quen bình thường, từ thiết bị truy cập, vị trí địa lý, tốc độ thao tác cho tới cách nhập liệu. Những tín hiệu này, nếu tách lẻ, có thể không đáng chú ý, nhưng khi được AI tổng hợp theo thời gian thực, sẽ hình thành một bức tranh rủi ro rõ nét.

Cách tiếp cận này giúp Cake giảm mạnh các cảnh báo giả, vốn là vấn đề lớn trong hệ thống quản trị rủi ro truyền thống. Thay vì chặn nhầm giao dịch hợp lệ và gây gián đoạn trải nghiệm khách hàng, AI cho phép ngân hàng chỉ can thiệp khi xác suất rủi ro thực sự cao. Điều này đặc biệt quan trọng với ngân hàng số, nơi trải nghiệm liền mạch là yếu tố quyết định sự gắn bó của người dùng.

Trong lĩnh vực tín dụng, vai trò của AI còn rõ nét hơn. Phê duyệt tín dụng theo thời gian thực đòi hỏi khả năng đánh giá rủi ro nhanh nhưng không được đánh đổi độ chính xác. Cake sử dụng các mô hình AI phân tích dữ liệu đa chiều, từ lịch sử giao dịch, hành vi tài chính đến các tín hiệu phi truyền thống, để đưa ra quyết định gần như tức thì.

Thay vì dựa vào các chỉ số tĩnh, AI liên tục cập nhật hồ sơ rủi ro của khách hàng theo thời gian. Khi hành vi thay đổi, mức độ rủi ro cũng được điều chỉnh tương ứng. Cách tiếp cận động này giúp Cake mở rộng tiếp cận tín dụng cho nhiều nhóm khách hàng hơn, trong khi vẫn kiểm soát tốt chất lượng danh mục.

Một khía cạnh ít được nhắc tới nhưng có ý nghĩa chiến lược là quản trị rủi ro vận hành. Với hàng trăm quy trình được tự động hóa, AI đóng vai trò giám sát hệ thống, phát hiện sớm các bất thường trong luồng xử lý nội bộ. Từ lỗi hệ thống, nghẽn quy trình đến nguy cơ lạm dụng nội bộ, tất cả đều có thể được nhận diện sớm trước khi gây ra hậu quả lớn.

Việc quản trị rủi ro theo thời gian thực cũng giúp Cake chủ động hơn trong tuân thủ. Thay vì kiểm tra hậu kiểm, hệ thống AI hỗ trợ đảm bảo các giao dịch luôn nằm trong khung quy định ngay từ đầu. Điều này không chỉ giảm rủi ro pháp lý mà còn tạo nền tảng để ngân hàng mở rộng quy mô mà không làm gia tăng áp lực kiểm soát.

Một lợi thế đáng chú ý khác của Cake là việc tự xây dựng các mô hình AI và hệ thống dữ liệu nội bộ. Điều này cho phép ngân hàng kiểm soát hoàn toàn logic đánh giá rủi ro, tránh phụ thuộc vào các mô hình “hộp đen” từ bên thứ ba. Trong lĩnh vực tài chính, nơi tính minh bạch và khả năng giải trình ngày càng được yêu cầu cao, đây là yếu tố mang tính dài hạn.

Đặc biệt, việc phát triển các mô hình AI và LLM tiếng Việt chuyên biệt cho nghiệp vụ ngân hàng giúp Cake hiểu đúng ngữ cảnh hành vi của người dùng trong nước. Rủi ro tài chính không chỉ nằm ở con số, mà còn ở cách con người tương tác với hệ thống. Sự am hiểu này giúp AI của Cake không chỉ phát hiện gian lận, mà còn phân biệt được hành vi rủi ro và hành vi bất thường nhưng hợp lý.

Ở góc độ chiến lược, quản trị rủi ro thời gian thực tạo ra lợi thế cạnh tranh khó sao chép. Khi ngân hàng có thể kiểm soát rủi ro tốt hơn, chi phí vốn giảm, biên lợi nhuận được cải thiện và dư địa tăng trưởng mở rộng. Điều này lý giải vì sao Cake có thể vừa tăng trưởng nhanh, vừa duy trì hiệu quả tài chính, thay vì rơi vào vòng xoáy “đốt tiền”.

Trong bối cảnh thị trường ngân hàng số bước vào giai đoạn sàng lọc, năng lực quản trị rủi ro sẽ là yếu tố phân định người ở lại và người rời cuộc chơi. AI không còn là công cụ hỗ trợ, mà trở thành năng lực cốt lõi. Với Cake, việc đầu tư bài bản vào AI ngay từ đầu giúp ngân hàng đi trước một bước, khi các đối thủ còn loay hoay xử lý hệ quả của tăng trưởng nóng.

Nhìn rộng hơn, câu chuyện của Ngân hàng số Cake by VPBank phản ánh một xu hướng tất yếu của ngành tài chính: rủi ro không thể được quản trị bằng tốc độ con người trong một thế giới vận hành theo thời gian thực. Chỉ khi dữ liệu, AI và kỷ luật vận hành được kết hợp chặt chẽ, ngân hàng số mới có thể mở rộng mà không đánh đổi sự an toàn.

Trong tương lai, khi quy mô giao dịch tiếp tục tăng và hành vi tài chính ngày càng phức tạp, vai trò của AI trong quản trị rủi ro sẽ còn mở rộng. Với nền tảng đã được xây dựng, Cake không chỉ giải bài toán hiện tại, mà còn đặt nền móng cho một mô hình AI Bank nơi rủi ro được kiểm soát ngay từ trong thiết kế hệ thống, chứ không phải xử lý khi đã xảy ra.

Khánh An