Thẩm Định Nhà Cung Cấp AI: Định Hướng Cho Ngân Hàng Trước Sự Giám Sát Quy Định

Bởi Katie Quilligan, Nhà đầu tư tại BankTech Ventures

Tốc độ ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong các tổ chức tài chính đang đặt ra một nhiệm vụ cân bằng tinh tế. Trong khi nhiều ngân hàng theo đuổi các giải pháp tiên phong một cách quyết liệt, số khác lại thận trọng, bị sa lầy bởi những đánh giá rủi ro kéo dài. Chìa khóa thành công nằm ở việc tích hợp AI với cả sự cấp thiết và sự thẩm tra kỷ luật, một con đường đòi hỏi phải đánh giá lại cơ bản các quy trình lựa chọn nhà cung cấp truyền thống.

Áp lực lên ngân hàng là không thể phủ nhận. Gần một nửa tổ chức tài chính đang tích cực thí điểm hoặc triển khai AI tạo sinh, bị thúc đẩy bởi nỗi sợ tụt lại phía sau đối thủ. Tuy nhiên, các cơ quan quản lý ưu tiên những mối quan ngại khác: khả năng giải thích, tính minh bạch và khả năng của ngân hàng trong việc thực sự hiểu, tin tưởng và bảo vệ các hệ thống AI đưa ra quyết định thay mặt họ. Trọng tâm quy định mới nổi tập trung vào “tính có thể hành động” – khả năng của ngân hàng trong việc quan sát lập luận của AI, chẩn đoán sự cố kịp thời và khắc phục vấn đề hiệu quả khi chúng phát sinh.

Các Cân Nhắc Chính để Ứng Dụng AI Thông Minh

• Ứng dụng AI bất cẩn là một trách nhiệm pháp lý đáng kể. Trong khi gần 50% tổ chức tài chính đang tham gia với AI tạo sinh, các nhà quản lý đòi hỏi trách nhiệm giải trình và tính minh bạch hơn là tốc độ.
• Thẩm định nhà cung cấp truy thống là không đủ đối với AI. Các bảng kiểm Quản lý Rủi ro Bên Thứ ba (TPRM) tiêu chuẩn thường không đánh giá được cơ chế cốt lõi của hệ thống AI, bao gồm quy trình ra quyết định, phát hiện lỗi hoặc khả năng can thiệp của ngân hàng.
• Áp lực cạnh tranh có thể làm sai lệch quyết định. Các ngân hàng thường chọn nhà cung cấp AI dựa trên xu hướng ngành hoặc thông báo của đối thủ thay vì nhu cầu vận hành được xác định rõ ràng hoặc tác động kinh doanh có thể đo lường.
• Các nhà quản lý ưu tiên tính có thể hành động hơn là sự đổi mới thuần túy. Ngân hàng phải chứng minh khả năng quan sát, giải thích, chẩn đoán và khắc phục kết quả do AI dẫn dắt, đặc biệt trong các lĩnh vực trọng yếu như tín dụng, phát hiện gian lận và tương tác khách hàng.
• Tuân thủ của nhà cung cấp gắn liền với tuân thủ của ngân hàng. Nếu một hệ thống AI thiếu logic quyết định được tài liệu hóa, kiểm tra thiên vị mạnh mẽ hoặc trách nhiệm giải trình rõ ràng, rủi ro quy định và danh tiếng cuối cùng thuộc về ngân hàng, không phải nhà cung cấp.
• Thành công đòi hỏi cả sự cấp thiết và kỷ luật. Các tổ chức tài chính chủ động kết nối các bên liên quan nội bộ, đặt câu hỏi sâu sắc cho nhà cung cấp và nhúng quản trị mạnh mẽ vào hợp đồng sẽ dẫn đầu mà không gặp phải phản ứng ngược từ các nhà quản lý.

Ưu Tiên Vấn Đề Nội Bộ, Không Phải Thông Báo Của Đối Thủ

Trước khi tiếp cận bất kỳ nhà cung cấp AI nào, các ngân hàng trước tiên phải xác định rõ vấn đề vận hành cụ thể mà họ muốn giải quyết. Điều này có nghĩa là vượt ra ngoài các xu hướng chung của ngành hoặc bài viết mới nhất của CEO. Tập trung vào các điểm đau hữu hình đang ảnh hưởng đến khách hàng hoặc gây tốn kém cho tổ chức của bạn.

Triển khai AI vì sợ bị bỏ lại phía sau là một chiến lược sai lầm. Ví dụ, chatbot AI của đối thủ có thể trông thành công nhưng lại đang gây nhầm lẫn cho khách hàng hoặc phát sinh chi phí đáng kể nội bộ. Không có thông tin chi tiết trực tiếp, việc dựa vào thông báo bên ngoài là một canh bạc rủi ro.

Hãy bắt đầu bằng việc xác định chính xác các điểm đau thông qua phản hồi trực tiếp từ cả khách hàng và nhân viên. Sau đó, đánh giá các giải pháp AI tiềm năng dựa trên hai trục quan trọng: mức độ liên quan chiến lược và tầm quan trọng kinh doanh. Ví dụ, một nền tảng mở tài khoản kỹ thuật số có thể là yếu tố sống còn đối với một ngân hàng đang mở rộng sang thị trường mới, nhưng chỉ là tiện ích đối với ngân hàng có lượng khách hàng ổn định. Việc phân bổ nguồn lực để đánh giá nhà cung cấp nên phản ánh thực tế này, không chỉ đơn thuần là sự cường điệu của ngành.

Sự Đồng Thuận Nội Bộ Là Tối Quan Trọng

Nhiều triển khai AI triển vọng thất bại do thiếu sự đồng thuận nội bộ. Vấn đề nảy sinh khi các nhóm IT bị bất ngờ bởi hợp đồng nhà cung cấp mới, cán bộ tuân thủ phát hiện chi tiết xử lý dữ liệu sau khi ra mắt, hoặc nhân viên tuyến đầu nhận được đào tạo không đầy đủ và chủ động ngăn cản khách hàng sử dụng.

Trước khi tiếp cận nhà cung cấp, hãy đảm bảo các bên liên quan chủ chốt thống nhất:

• IT: Rà soát kiến ​​trúc kỹ thuật và yêu cầu tích hợp.
• Vận hành: Định lượng ROI thực tế, không chỉ là dự báo của nhà cung cấp.
• Tiếp thị: Phát triển chiến lược khách hàng sử dụng với các số liệu cụ thể.
• Tuân thủ: Xác định các rủi ro quy định tiềm ẩn một cách chủ động.
• Nhân viên tuyến đầu: Hiểu mục đích của công cụ mới và cách hỗ trợ nó.

Dù có vẻ hiển nhiên, việc bỏ qua các cuộc thảo luận sơ bộ quan trọng này thường dẫn đến ngân sách lãng phí và sự tập trung của ban lãnh đạo vào các sáng kiến thiếu sự ủng hộ rộng rãi của tổ chức.

Bốn Câu Hỏi Quan Trọng Cho Nhà Cung Cấp AI

Các bảng câu hỏi TPRM truyền thống không phù hợp với AI. Các ngân hàng phải đào sâu hơn, thách thức những cam kết mơ hồ bằng yêu cầu về tài liệu rõ ràng.

1. Quyền Sở Hữu Dữ Liệu: Dữ liệu của chúng tôi sẽ ra sao trong hệ thống của bạn?

Hãy hỏi trực tiếp:

• Dữ liệu của chúng tôi có được dùng để đào tạo hoặc cải thiện mô hình của bạn không?
• Ai nắm quyền sở hữu các kết quả đầu ra do hệ thống của bạn tạo ra?
• Quy trình để truy xuất và xóa dữ liệu khi kết thúc hợp đồng là gì?
• Dữ liệu của chúng tôi được xử lý thế nào nếu công ty của bạn bị mua lại?

Bất kỳ sự lảng tránh hoặc thiếu cụ thể nào từ phía nhà cung cấp đều nên là một lá cờ đỏ.

2. Khả Năng Giải Thích và Hành Động: Bạn có thể thực sự bảo vệ các quyết định của AI?

Đưa ra một quyết định cụ thể, gần đây của hệ thống AI và yêu cầu một lời giải thích chính xác về “tại sao” – không phải là các nguyên tắc mô hình chung. Điều này rất quan trọng vì các quy định như Đạo luật Cơ hội Tín dụng Bình đẳng yêu cầu lý do cụ thể cho các quyết định tín dụng bất lợi. “Mô hình AI của chúng tôi xác định bạn không đủ điều kiện” là không đủ cơ sở pháp lý.

Trọng tâm nên chuyển từ việc chỉ hiểu cách một mô hình hoạt động nội bộ (khả năng diễn giải) sang đảm bảo tính có thể hành động. Khi một hệ thống AI từ chối khoản vay hoặc gắn cờ gian lận, ngân hàng của bạn phải có khả năng chứng minh:

• Các bước lập luận chính xác dẫn đến kết luận đó.
• Xác định bước cụ thể bị lỗi khi xảy ra sự cố.
• Các công cụ ghi nhật ký và giám sát dễ tiếp cận để truy vết đường đi của quyết định.
• Tốc độ và cơ chế để sửa chữa các vấn đề đã xác định.

Hãy thử nghiệm điều này trong bản demo với một kịch bản vận hành thực tế. Nếu nhà cung cấp không thể minh họa rõ ràng đường đi của quyết định hoặc cách bạn sẽ chẩn đoán lỗi, hãy cân nhắc lại giải pháp của họ.

3. Phát Hiện và Giảm Thiểu Thiên Vị: Bạn kiểm tra sự công bằng như thế nào, và chúng tôi có thể xem xét kết quả không?

Mọi nhà cung cấp AI đều tuyên bố kiểm tra thiên vị, nhưng ít người cung cấp phương pháp luận hoặc kết quả thực tế. Điều này rất quan trọng, vì thiên vị thuật toán có thể dẫn đến các vấn đề trách nhiệm pháp lý nghiêm ngặt, bất kể ý định.

Yêu cầu tài liệu về:

• Kiểm tra tác động khác biệt trên các nhóm nhân khẩu học khác nhau.
• Tần suất của các bài kiểm tra này và các phát hiện.
• Các hành động được thực hiện để giải quyết các thiên vị đã xác định.
• Bất kỳ cuộc kiểm toán của bên thứ ba nào hiện có về các số liệu công bằng của họ.

Các nhà cung cấp nghiêm túc về sự công bằng sẽ có sẵn tài liệu chi tiết. Những nhà cung cấp không có sẽ chỉ đưa ra những lời hứa mơ hồ mà không có hành động tiếp theo.

4. Quản Trị Mô Hình: Ai chịu trách nhiệm khi hệ thống không thể tránh khỏi thất bại?

Hệ thống AI không phải là không thể sai lầm; các mô hình trôi dạt, chất lượng dữ liệu suy giảm và các lỗ hổng xuất hiện. Câu hỏi quan trọng là liệu nhà cung cấp của bạn có cấu trúc trách nhiệm giải trình mạnh mẽ vượt ra ngoài các tài liệu ứng phó sự cố đơn thuần hay không.

Yêu cầu chi tiết:

• Xác định cá nhân có tên và chức danh chịu trách nhiệm về mô hình trong tổ chức của họ.
• Mô tả quy trình xác thực mô hình độc lập của họ.
• Chi tiết phương pháp của họ để giám sát sự suy giảm hiệu suất.
• Phác thảo giao thức leo thang của họ cho các lỗi hệ thống.
• Cung cấp bằng chứng về quản trị tích cực, chẳng hạn như nhật ký quản lý thay đổi gần đây.

Việc thiếu trách nhiệm giải trình được chỉ định rõ hoặc quản trị hữu hình cho thấy việc giải quyết vấn đề có thể bị đẩy sang một hệ thống phiếu hỗ trợ vô nhân xưng thay vì những cá nhân được trao quyền.

Các Bảo Vệ Hợp Đồng Thiết Yếu cho Giải Pháp AI

Các hợp đồng nhà cung cấp tiêu chuẩn thường bỏ qua các biện pháp bảo vệ đặc thù cho AI. Các ngân hàng nên khăng khăng yêu cầu kết hợp những điều sau:

• Cam Kết Giao Hàng Có Thể Thi Hành: Bao gồm các điều khoản phạt cho việc trễ hạn giao tính năng, đặc biệt với các nhà cung cấp giai đoạn đầu có thể hứa hẹn quá mức về lộ trình sản phẩm.
• Tính Di Động Dữ Liệu Được Định Nghĩa Kỹ Thuật: Đảm bảo “xuất dữ liệu” có ý nghĩa bằng cách chỉ định định dạng dữ liệu, quyền truy cập API và nghĩa vụ của nhà cung cấp trong việc hỗ trợ chuyển đổi trong một khoảng thời gian xác định.
• Ngưỡng Hiệu Suất và Quyền Khắc Phục: Định nghĩa rõ ràng các số liệu, phương pháp đo lường và quyền chấm dứt hợp đồng mà không bị phạt nếu hiệu suất của hệ thống AI (ví dụ: độ chính xác) giảm xuống dưới ngưỡng đã thỏa thuận.
• Quyền Kiểm Toán Có Thể Hành Động: Vượt ra ngoài các điều khoản tiêu chuẩn không được sử dụng. Xác định thời điểm và cách thức tiến hành kiểm toán, phạm vi rà soát và hậu quả cho các vấn đề được xác định.
• Mức Trần Trách Nhiệm Phản Ánh Rủi Ro Thực Tế: Các giới hạn trách nhiệm tiêu chuẩn (ví dụ: phí đã trả) là không đủ đối với các hệ thống AI xử lý dữ liệu khách hàng nhạy cảm hoặc các quyết định trọng yếu. Đàm phán các điều khoản tính đến mức độ phơi nhiễm quy định và danh tiếng thực tế.

Đánh Giá Các Nhà Cung Cấp AI Giai Đoạn Đầu

Các ngân hàng cộng đồng thường ngần ngại trước các nhà cung cấp AI giai đoạn đầu do rủi ro cảm nhận được, bỏ lỡ những lợi thế tiềm năng. Các công ty mạnh mẽ giai đoạn đầu có thể cung cấp:

• Ảnh hưởng đến lộ trình sản phẩm của họ.
• Hỗ trợ phản hồi nhanh chóng.
• Chiết khấu giá đáng kể để đổi lấy tài liệu tham khảo.
• Động lực mạnh mẽ để đảm bảo thành công của khách hàng, yếu tố quan trọng cho sự phát triển của họ.

Một công ty hai tuổi được tài trợ tốt với những người sáng lập dày dạn kinh nghiệm và dòng tiền dương có thể gây ra rủi ro ít hơn một công ty mười tuổi vẫn đang vật lộn với khả năng sinh lời và sự phù hợp sản phẩm-thị trường.

Lập Kế Hoạch Rút Lui Chủ Động

Mỗi mối quan hệ với nhà cung cấp cuối cùng cũng kết thúc. Thành công không phải là chọn một nhà cung cấp “hoàn hảo”, mà là duy trì sự linh hoạt để thích ứng. Các tình huống như việc nhà cung cấp bị mua lại, ngừng sản phẩm, vấn đề tuân thủ, suy giảm tài chính hoặc đơn giản là tìm thấy một giải pháp tốt hơn đòi hỏi một chiến lược thoát hiểm vững chắc.

Hãy thường xuyên kiểm tra kế hoạch thoát hiểm của bạn. Thử xuất dữ liệu và khám phá các nhà cung cấp thay thế hàng năm. Các kế hoạch không được kiểm tra thường thất bại ngay khi chúng cần nhất.

Kết Luận Thực Tế

Việc đánh giá nhà cung cấp AI vượt ra ngoài một nhiệm vụ IT hoặc mua sắm đơn thuần; nó là nền tảng cho tư thế rủi ro chiến lược của ngân hàng bạn. Các nhà quản lý đã nói rõ: sự tuân thủ của nhà cung cấp phản ánh trực tiếp sự tuân thủ của bạn.

Các ngân hàng sẽ thành công bằng cách ưu tiên tính có thể hành động hơn là khả năng diễn giải trừu tượng, đòi hỏi tính minh bạch cụ thể thay vì những lời hứa mơ hồ, và thiết kế các hệ thống cho phép giám sát và can thiệp rõ ràng. Thay vì chạy theo đối thủ, hãy bắt đầu với các điểm đau cụ thể của tổ chức mình, đảm bảo sự đồng thuận nội bộ mạnh mẽ, đặt ra những câu hỏi khó và duy trì sự linh hoạt chiến lược. Cách tiếp cận này cho phép các tổ chức tài chính ứng dụng AI một cách an toàn và hiệu quả.

Katie Quilligan là một nhà đầu tư trong đội ngũ BankTech Ventures, nơi cô tìm kiếm các công ty fintech hỗ trợ ngân hàng phục vụ tốt nhất cho các ngân hàng Đối tác Góp vốn Giới hạn của họ và ngành ngân hàng nói chung.

Nguồn: thefinancialbrand.com