Generative AI & Model Risk Management trong ngành tài chính, ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (Generative AI) đang tạo nên một cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là tài chính, ngân hàng. Khả năng tạo ra nội dung sáng tạo, tự động hóa quy trình và đưa ra dự đoán chính xác đã mở ra những cơ hội mới. Trong đó, Generative AI đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc quản lý rủi ro. Bạn có từng tưởng tượng một hệ thống có thể tự động phát hiện các hành vi gian lận trong giao dịch một cách nhanh chóng và chính xác? Hay một mô hình có thể dự đoán trước những biến động của thị trường và giúp nhà đầu tư đưa ra quyết định đúng đắn? Generative AI đang biến những điều này thành hiện thực. Với khả năng phân tích dữ liệu lớn và học hỏi liên tục, Generative AI cung cấp cho các nhà quản lý rủi ro những công cụ mạnh mẽ để đối phó với những thách thức ngày càng phức tạp của thị trường tài chính. Làm thế nào để các tổ chức tài chính có thể giảm thiểu rủi ro tín dụng, thị trường và hoạt động? Làm thế nào để phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận một cách hiệu quả? Generative AI đang mở ra những khả năng mới để trả lời những câu hỏi này.

Risk management cho ngành tài chính, ngân hàng khi áp dụng chưa tốt các giải pháp công nghệ

Ngành tài chính, ngân hàng luôn đối mặt với vô vàn rủi ro, từ rủi ro tín dụng, thị trường, hoạt động đến rủi ro công nghệ. Việc quản lý rủi ro (risk management) hiệu quả là yếu tố sống còn để đảm bảo sự ổn định và phát triển bền vững. Tuy nhiên, khi các giải pháp công nghệ chưa được áp dụng một cách đầy đủ và hiệu quả, quá trình quản lý rủi ro sẽ gặp phải nhiều khó khăn và hạn chế, gây ra những hậu quả nghiêm trọng.

1. Khó khăn trong việc thu thập và xử lý dữ liệu

Khi các tổ chức tài chính, ngân hàng chưa có một hệ thống quản lý dữ liệu thống nhất và hiệu quả, việc thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu sẽ gặp phải nhiều khó khăn. Điều này dẫn đến:

• Dữ liệu không đồng bộ: Dữ liệu khách hàng, giao dịch, thị trường… được phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau, không được cập nhật kịp thời, dẫn đến thông tin không chính xác và thiếu nhất quán.
• Khó khăn trong việc truy xuất dữ liệu: Việc tìm kiếm và truy xuất dữ liệu mất nhiều thời gian và công sức, làm chậm trễ quá trình ra quyết định.
• Khó khăn trong việc phân tích dữ liệu: Không có một kho dữ liệu tập trung và thống nhất, việc phân tích dữ liệu trở nên phức tạp, khó khăn trong việc phát hiện các xu hướng, mối tương quan và rủi ro tiềm ẩn.

Eg: Một ngân hàng nhỏ sử dụng phần mềm quản lý khách hàng, phần mềm quản lý tín dụng và phần mềm quản lý tài sản riêng biệt. Khi muốn đánh giá rủi ro tín dụng của một khách hàng, nhân viên phải truy cập vào nhiều hệ thống khác nhau để thu thập dữ liệu, dẫn đến việc mất nhiều thời gian và dễ xảy ra sai sót.

2. Quá trình đánh giá rủi ro chủ quan

Việc đánh giá rủi ro chủ yếu dựa trên kinh nghiệm và phán đoán của con người dẫn đến nhiều hạn chế:

• Thiếu tính khách quan: Các đánh giá chủ quan dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố cảm tính, kinh nghiệm cá nhân và các thông tin không đầy đủ.
• Khó so sánh và đối chiếu: Các đánh giá khác nhau có thể đưa ra kết quả không thống nhất, gây khó khăn trong việc đưa ra quyết định cuối cùng.
• Khó phát hiện các rủi ro mới nổi: Các rủi ro mới thường khó nhận biết và đánh giá bằng các phương pháp truyền thống.

Eg: Một nhà quản lý rủi ro đánh giá khả năng trả nợ của một doanh nghiệp dựa trên báo cáo tài chính hàng năm và các cuộc gặp mặt với ban lãnh đạo doanh nghiệp. Tuy nhiên, ông ta có thể bỏ qua một số yếu tố rủi ro khác như sự thay đổi của chính sách, sự cạnh tranh từ các đối thủ mới, hoặc các biến động bất ngờ của thị trường.

3. Thiếu các công cụ cảnh báo sớm

Việc thiếu các hệ thống cảnh báo tự động khiến các tổ chức tài chính, ngân hàng khó phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và rủi ro tiềm ẩn. Điều này có thể dẫn đến:

• Mất mát tài chính: Các sự kiện rủi ro có thể xảy ra mà không được phát hiện kịp thời, gây ra thiệt hại lớn về tài chính.
• Mất uy tín: Các sự kiện rủi ro lớn có thể làm ảnh hưởng đến uy tín của tổ chức.
• Vi phạm quy định: Việc không phát hiện và xử lý kịp thời các rủi ro có thể dẫn đến vi phạm các quy định của cơ quan quản lý.

Eg: Một ngân hàng không có hệ thống cảnh báo sớm về các giao dịch bất thường, dẫn đến việc một số tài khoản khách hàng bị kẻ gian chiếm đoạt.

4. Khó khăn trong việc quản lý rủi ro thị trường

Việc quản lý rủi ro thị trường đòi hỏi các tổ chức tài chính, ngân hàng phải có khả năng dự báo chính xác các biến động của thị trường. Tuy nhiên, điều này là rất khó khăn do nhiều yếu tố ảnh hưởng:

• Thị trường tài chính biến động không ngừng: Các yếu tố kinh tế, chính trị, xã hội… có thể tác động đến thị trường tài chính một cách bất ngờ.
• Khó dự báo chính xác: Các mô hình dự báo thường không hoàn hảo và có thể đưa ra kết quả sai lệch.
• Rủi ro thanh khoản: Khi thị trường biến động mạnh, việc mua bán các tài sản tài chính có thể trở nên khó khăn, dẫn đến các tổn thất không lường trước được.

Eg: Một ngân hàng đầu tư quá nhiều vào các sản phẩm tài chính có độ rủi ro cao, dẫn đến việc bị thua lỗ nặng khi thị trường chứng khoán sụt giảm.

5. Khó khăn trong việc tuân thủ các quy định

Các quy định về quản lý rủi ro ngày càng chặt chẽ và phức tạp, đòi hỏi các tổ chức tài chính, ngân hàng phải có một hệ thống quản lý rủi ro chặt chẽ và minh bạch. Việc không tuân thủ các quy định có thể dẫn đến:

• Các hình phạt hành chính và pháp lý: Các tổ chức vi phạm có thể bị phạt tiền, thu hồi giấy phép hoặc các hình phạt khác.
• Mất uy tín: Việc vi phạm quy định sẽ làm giảm uy tín của tổ chức trong mắt khách hàng và các nhà đầu tư.
• Khó khăn trong việc kinh doanh: Các tổ chức vi phạm có thể bị hạn chế các hoạt động kinh doanh hoặc bị rút giấy phép.

Eg: Một ngân hàng không tuân thủ các quy định về chống rửa tiền, có thể bị cơ quan quản lý phạt và phải đối mặt với các cuộc điều tra.

Để khắc phục những hạn chế trên, các tổ chức tài chính, ngân hàng cần:

• Đầu tư vào công nghệ: Xây dựng một hệ thống quản lý dữ liệu thống nhất, sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu tiên tiến, xây dựng các mô hình đánh giá rủi ro phức tạp.
• Nâng cao năng lực của nhân viên: Đào tạo nhân viên về các kiến thức và kỹ năng quản lý rủi ro.
• Xây dựng văn hóa quản lý rủi ro: Tích hợp quản lý rủi ro vào tất cả các hoạt động của tổ chức.
• Tuân thủ các quy định: Luôn cập nhật và tuân thủ các quy định về quản lý rủi ro.

Bằng cách áp dụng các giải pháp công nghệ và nâng cao năng lực quản lý rủi ro, các tổ chức tài chính, ngân hàng có thể giảm thiểu rủi ro, nâng cao hiệu quả kinh doanh và đảm bảo sự ổn định lâu dài.

Generative AI & model risk management trong ngành tài chính, ngân hàng

Cách mạng hóa việc thu thập và xử lý dữ liệu 

Trong bối cảnh ngành tài chính ngày càng phức tạp và cạnh tranh, việc quản lý rủi ro hiệu quả là yếu tố sống còn. Generative AI, với khả năng tạo ra dữ liệu mới dựa trên các mẫu đã học, đang mở ra một chân trời mới trong việc giải quyết thách thức lớn nhất của quản lý rủi ro: thu thập và xử lý dữ liệu.

Trước đây, việc thu thập và xử lý dữ liệu thường gặp phải nhiều khó khăn do dữ liệu phân tán, không đồng bộ và thiếu tiêu chuẩn hóa. Điều này dẫn đến việc đánh giá rủi ro không chính xác và thiếu cơ sở khoa học. Tuy nhiên, với Generative AI, các ngân hàng có thể:

• Tạo bộ dữ liệu tổng hợp khổng lồ: Generative AI có khả năng tạo ra một lượng lớn dữ liệu tổng hợp mô phỏng các tình huống thực tế khác nhau, từ đó bổ sung vào các bộ dữ liệu hiện có, giúp xây dựng một bức tranh toàn cảnh hơn về rủi ro. Ví dụ, ngân hàng có thể tạo ra hàng triệu kịch bản khác nhau về biến động lãi suất, tỷ giá hối đoái để đánh giá khả năng chịu đựng của các danh mục đầu tư.
• Điền đầy dữ liệu thiếu: Nhiều bộ dữ liệu trong thực tế thường bị thiếu thông tin. Generative AI có thể giúp điền đầy những khoảng trống này bằng cách tạo ra các dữ liệu giả lập nhưng vẫn đảm bảo tính nhất quán và hợp lý. Ví dụ, nếu dữ liệu lịch sử giao dịch của một khách hàng bị thiếu, Generative AI có thể tạo ra các giao dịch giả lập dựa trên hành vi tiêu dùng của các khách hàng tương tự.
• Tạo các kịch bản rủi ro phức tạp: Generative AI có thể tạo ra các kịch bản rủi ro phức tạp và hiếm gặp, giúp các ngân hàng chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống bất ngờ. Ví dụ, ngân hàng có thể tạo ra các kịch bản về các cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu để đánh giá khả năng phục hồi của hệ thống.
• Tăng cường tính đa dạng của dữ liệu: Bằng cách tạo ra các dữ liệu tổng hợp, Generative AI giúp tăng cường tính đa dạng của bộ dữ liệu, giúp các mô hình học machine learningmachine learning được tốt hơn và đưa ra các dự đoán chính xác hơn.

Những lợi ích khi áp dụng Generative AI:

• Nâng cao độ chính xác của đánh giá rủi ro: Với bộ dữ liệu đầy đủ và đa dạng, các mô hình đánh giá rủi ro sẽ đưa ra kết quả chính xác hơn, giúp các ngân hàng đưa ra các quyết định quản lý rủi ro hiệu quả hơn.
• Phát hiện sớm các dấu hiệu rủi ro: Generative AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường trong dữ liệu mà con người khó nhận biết, giúp các ngân hàng chủ động phòng ngừa rủi ro.
• Tối ưu hóa quá trình ra quyết định: Generative AI cung cấp cho các nhà quản lý một lượng lớn thông tin và các kịch bản mô phỏng, giúp họ đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác hơn.
• Cải thiện khả năng thích ứng với biến động của thị trường: Generative AI giúp các ngân hàng linh hoạt thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của thị trường và giảm thiểu tác động của các rủi ro bất ngờ.

Vượt qua đánh giá chủ quan để đưa ra quyết định chính xác hơn

Các yếu tố chủ quan trong quá trình đánh giá thường dẫn đến những sai sót đáng kể, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tài chính. Generative AI, với khả năng tạo ra dữ liệu mô phỏng và học hỏi từ các mẫu phức tạp, đang mở ra một hướng đi mới để khắc phục hạn chế này.

Thông thường, việc đánh giá rủi ro thường dựa trên kinh nghiệm của các chuyên gia, các mô hình đơn giản và một lượng dữ liệu hạn chế. Điều này dẫn đến các đánh giá chủ quan, thiếu tính nhất quán và khó có thể bao quát được tất cả các yếu tố rủi ro tiềm ẩn. Generative AI, với khả năng tạo ra một lượng lớn dữ liệu tổng hợp mô phỏng các tình huống thực tế khác nhau, giúp khắc phục những hạn chế này.

• Generative AI có thể tạo ra các kịch bản rủi ro đa dạng và phức tạp, giúp các chuyên gia rà soát và đánh giá toàn diện hơn. Ví dụ, để đánh giá rủi ro tín dụng của một doanh nghiệp, Generative AI có thể tạo ra hàng ngàn kịch bản khác nhau về biến động kinh tế, thay đổi chính sách, cạnh tranh thị trường, từ đó giúp các chuyên gia xác định những yếu tố nào có thể ảnh hưởng đến khả năng trả nợ của doanh nghiệp.
• Generative AI giúp cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo. Bằng cách huấn luyện các mô hình trên một lượng lớn dữ liệu tổng hợp, các mô hình này có thể học hỏi được những đặc điểm phức tạp của dữ liệu và đưa ra các dự báo chính xác hơn về các biến động trong tương lai. Ví dụ, Generative AI có thể giúp dự báo chính xác hơn về biến động của tỷ giá hối đoái, lãi suất, hoặc giá cả hàng hóa, từ đó giúp các ngân hàng quản lý rủi ro thị trường hiệu quả hơn.
• Generative AI có thể giúp phát hiện các mối tương quan phức tạp giữa các yếu tố rủi ro mà con người khó nhận biết. Bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu, Generative AI có thể tìm ra những mối liên hệ ẩn giấu giữa các biến số, giúp các ngân hàng phát hiện các rủi ro tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Ví dụ, Generative AI có thể phát hiện ra mối liên hệ giữa biến động của giá dầu và rủi ro tín dụng của các doanh nghiệp trong ngành công nghiệp.
• Generative AI có thể giúp các ngân hàng xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả hơn. Bằng cách liên tục theo dõi dữ liệu thị trường và so sánh với các kịch bản rủi ro đã tạo, Generative AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường và cảnh báo cho các nhà quản lý trước khi rủi ro trở nên nghiêm trọng.

Tiên phong trong việc phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường

Như đã phân tích ở trên, việc phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường và rủi ro tiềm ẩn là yếu tố quan trọng để ngăn ngừa các tổn thất không đáng có. Tuy nhiên, các phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn trong việc phát hiện các dấu hiệu này một cách kịp thời và chính xác. Với sự ra đời của Generative AI, việc quản lý rủi ro đã bước sang một trang mới.

Generative AI, với khả năng tạo ra dữ liệu mô phỏng và học hỏi từ các mẫu phức tạp, đã mang đến một giải pháp đột phá cho vấn đề thiếu các công cụ cảnh báo sớm. Thay vì chỉ dựa vào các quy tắc và ngưỡng cảnh báo được thiết lập trước, Generative AI có thể tự học để nhận diện các hành vi bất thường và các mẫu rủi ro mới nổi mà con người khó có thể phát hiện.

• Đầu tiên, Generative AI có thể tạo ra các mô hình dự báo chính xác hơn về hành vi của các biến số tài chính. Bằng cách huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu lịch sử, các mô hình này có thể nắm bắt được các xu hướng, chu kỳ và các mối tương quan phức tạp giữa các biến số. Khi có sự sai lệch đáng kể so với dự báo, hệ thống sẽ phát ra cảnh báo, giúp các ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường.
• Generative AI cũng có thể xây dựng các hệ thống giám sát liên tục và tự động. Hệ thống này sẽ không ngừng theo dõi dữ liệu thị trường, dữ liệu giao dịch và các chỉ số rủi ro khác để tìm kiếm các dấu hiệu bất thường. Ví dụ, Generative AI có thể phát hiện các giao dịch bất thường, các hoạt động gian lận hoặc các dấu hiệu của việc thao túng thị trường.
• Generative AI có thể tạo ra các kịch bản rủi ro giả định để đánh giá khả năng ứng phó của ngân hàng. Bằng cách mô phỏng các tình huống khủng hoảng khác nhau, Generative AI giúp các ngân hàng xác định những điểm yếu trong hệ thống quản lý rủi ro và đưa ra các biện pháp cải thiện.
• Cuối cùng, Generative AI có thể giúp các ngân hàng xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm tùy biến cao. Mỗi ngân hàng có những đặc điểm kinh doanh và cấu trúc rủi ro khác nhau. Generative AI có thể giúp các ngân hàng xây dựng các hệ thống cảnh báo phù hợp với đặc điểm riêng của mình, đảm bảo rằng các rủi ro đặc thù của ngân hàng được quản lý hiệu quả.

Có thể thấy, Bằng cách cung cấp các công cụ cảnh báo sớm mạnh mẽ và chính xác, Generative AI giúp các ngân hàng phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, giảm thiểu thiệt hại và tăng cường sự ổn định của hệ thống tài chính. Tuy nhiên, việc áp dụng Generative AI cũng đòi hỏi các ngân hàng phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, xây dựng đội ngũ nhân sự có kỹ năng cao và xây dựng một khuôn khổ quản lý rủi ro toàn diện. Nếu doanh nghiệp có nhu cầu tìm hiểu thêm về cách áp dụng tích hợp GenAI cho doanh nghiệp có thể liên hệ Gimasys – Google Cloud’s Premier Partner để được tư vấn chi tiết nhất.

Quản lý rủi ro thị trường với Generative AI: Một bước tiến vượt bậc

Thị trường tài chính luôn biến động không ngừng, mang đến những rủi ro khó lường cho các tổ chức tài chính. Việc quản lý rủi ro thị trường từ trước đến nay luôn là một thách thức lớn đòi hỏi các chuyên gia tài chính phải có kinh nghiệm dày dặn và các công cụ phân tích phức tạp. Tuy nhiên, với sự ra đời của Generative AI, việc quản lý rủi ro thị trường đã có những bước tiến vượt bậc.

Generative AI, với khả năng tạo ra dữ liệu mô phỏng và học hỏi từ các mẫu phức tạp, đã mang đến một cách tiếp cận hoàn toàn mới cho việc quản lý rủi ro thị trường. Thay vì chỉ dựa vào các mô hình thống kê truyền thống và dữ liệu lịch sử, Generative AI có thể tạo ra vô số kịch bản thị trường tương lai, từ đó giúp các nhà quản lý rủi ro đánh giá toàn diện hơn các rủi ro tiềm ẩn.

• Generative AI có thể tạo ra các kịch bản thị trường cực kỳ phức tạp và đa dạng, bao gồm cả những sự kiện hiếm gặp và khó dự đoán. Điều này giúp các ngân hàng xây dựng các kế hoạch ứng phó hiệu quả hơn trong các tình huống khủng hoảng. Ví dụ, Generative AI có thể tạo ra các kịch bản về một cuộc khủng hoảng địa chính trị toàn cầu, một đại dịch toàn cầu hoặc một sự kiện thiên tai lớn để đánh giá tác động của các sự kiện này lên danh mục đầu tư của ngân hàng.
• Ngoài ra, Generative AI có thể giúp các ngân hàng xây dựng các mô hình dự báo chính xác hơn. Bằng cách huấn luyện trên một lượng lớn dữ liệu tổng hợp, các mô hình này có thể nắm bắt được các mối tương quan phức tạp giữa các biến số tài chính và đưa ra các dự báo chính xác hơn về biến động giá cả, lãi suất và các yếu tố khác.
• Generative AI cũng có thể giúp các ngân hàng phát triển các chiến lược đầu tư tối ưu hơn. Bằng cách tạo ra nhiều kịch bản thị trường khác nhau và đánh giá hiệu suất của các chiến lược đầu tư khác nhau trong từng kịch bản, Generative AI giúp các nhà quản lý đầu tư lựa chọn được những chiến lược tối ưu nhất để đạt được mục tiêu đầu tư và giảm thiểu rủi ro.
• Cuối cùng, Generative AI có thể giúp các ngân hàng tăng cường khả năng quản lý rủi ro thanh khoản. Bằng cách mô phỏng các tình huống căng thẳng về thanh khoản, Generative AI giúp các ngân hàng xác định các điểm yếu trong cấu trúc tài sản và nợ phải trả, từ đó đưa ra các biện pháp cải thiện để đảm bảo luôn có đủ thanh khoản để đáp ứng các yêu cầu của khách hàng và các nghĩa vụ thanh toán.

Đáp ứng hoàn hảo các yêu cầu về tuân thủ quy định

Ngành tài chính, ngân hàng luôn phải đối mặt với một mạng lưới các quy định phức tạp và liên tục thay đổi. Việc đảm bảo tuân thủ đầy đủ các quy định này là một thách thức lớn đối với các tổ chức tài chính, bởi vì nó đòi hỏi sự chính xác cao, tính nhất quán và khả năng thích ứng nhanh chóng. Generative AI, với khả năng học hỏi và tạo ra dữ liệu mô phỏng, đang mở ra một hướng đi mới để giải quyết vấn đề này.Generative AI có thể hỗ trợ các tổ chức tài chính tuân thủ quy định một cách hiệu quả thông qua nhiều cách khác nhau. 

• Generative AI có thể giúp tạo ra các kịch bản kiểm tra tuân thủ một cách tự động. Bằng cách mô phỏng các tình huống phức tạp và đa dạng, Generative AI giúp các tổ chức đánh giá khả năng tuân thủ của mình một cách toàn diện và kịp thời, từ đó phát hiện ra những lỗ hổng và rủi ro tiềm ẩn. 
• Tiếp theo đó, công cụ này có thể giúp tự động hóa các báo cáo tuân thủ. Bằng cách xử lý một lượng lớn dữ liệu và thông tin, Generative AI có thể tạo ra các báo cáo tuân thủ chính xác và đầy đủ, giảm thiểu rủi ro sai sót và tiết kiệm thời gian cho nhân viên. 
• Ngoài ra, Generative AI có thể giúp các tổ chức tài chính thích ứng nhanh chóng với những thay đổi trong quy định. Bằng cách liên tục học hỏi và cập nhật thông tin về các quy định mới, Generative AI có thể giúp các tổ chức nhanh chóng điều chỉnh các quy trình và hệ thống của mình để đảm bảo tuân thủ.

Ví dụ cụ thể: Một ngân hàng có thể sử dụng Generative AI để tạo ra các kịch bản giao dịch giả lập nhằm kiểm tra hệ thống phát hiện giao dịch bất thường (AML). Bằng cách so sánh các giao dịch giả lập với các quy tắc AML, ngân hàng có thể xác định được những lỗ hổng trong hệ thống và cải thiện độ chính xác của việc phát hiện các hoạt động rửa tiền. Ngoài ra, Generative AI cũng có thể giúp ngân hàng tự động tạo ra các báo cáo tuân thủ Basel III, giảm thiểu rủi ro sai sót và tiết kiệm thời gian cho nhân viên.

Conclusion

Generative AI đã và đang mở ra một chân trời mới cho ngành tài chính, ngân hàng. Với khả năng phân tích dữ liệu phức tạp, tạo ra các mô hình dự báo chính xác và tự động hóa quy trình, Generative AI đóng vai trò là một công cụ đắc lực trong việc quản trị rủi ro. Bằng cách tận dụng sức mạnh của AI, các tổ chức tài chính có thể phát hiện sớm các dấu hiệu bất thường, đánh giá rủi ro một cách toàn diện và đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh và bền vững. Trong tương lai, Generative AI sẽ tiếp tục phát triển và mang lại nhiều ứng dụng mới cho ngành tài chính, ngân hàng. Để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này, các tổ chức cần đầu tư vào việc xây dựng một nền tảng công nghệ thông tin mạnh mẽ và đào tạo nguồn nhân lực có kỹ năng về AI. Bên cạnh đó, việc xây dựng một hệ thống quản trị rủi ro toàn diện kết hợp với Generative AI là điều cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững của ngành. Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và kinh nghiệm của con người sẽ tạo ra một giải pháp toàn diện cho việc quản trị rủi ro, giúp ngành tài chính, ngân hàng trở nên linh hoạt, thích ứng và phát triển bền vững hơn.