Buzz
Một nhóm các nhà nghiên cứu gần đây đã công bố một bản báo cáo trên trang chính thức của IMF - Quỹ tiền tệ quốc tế, đề xuất rằng phương pháp đánh giá điểm tín dụng cá nhân cần phải trải qua một sự thay đổi đáng kể. Thay vì dựa vào các chỉ số truyền thống, nhóm các nhà nghiên cứu này tin rằng các ngân hàng nên bắt đầu thêm cả những dữ liệu khác, bao gồm cả lịch sử dùng internet của một người. Sự phát triển của fintech và tiền ảo đang thay đổi cách hoạt động của ngân hàng, và ngân hàng đang đối mặt với nhiều thách thức mới, khi các bên thứ ba xử lý thanh toán trung gian đứng giữa khách hàng và các tổ chức tài chính truyền thống. Hiện nay, hạn mức tín dụng mà các ngân hàng cung cấp vẫn dựa trên các dữ liệu cứng như thu nhập, hóa đơn hàng tháng, và lịch sử sử dụng tín dụng hàng tháng.
Nhận ra những vấn đề này, các tác giả của nghiên cứu viết: “Sự bùng nổ của internet đã tạo ra các loại dữ liệu phi tài chính cá nhân, như lịch sử duyệt web, thói quen mua sắm, và đánh giá của mỗi người với các cửa hàng. Nghiên cứu này đề xuất sử dụng những dữ liệu phi tài chính này để đánh giá tài chính và hạn mức tín dụng. Năm 2019, Berg và đồng nghiệp đã chỉ ra rằng dữ liệu này, hay được gọi là ‘digital footprint’ từ các nhà cung cấp dịch vụ thư điện tử, nhà mạng di động, hệ điều hành, có thể có tác dụng tương đương với điểm tín dụng truyền thống trong việc đánh giá rủi ro vay. Kết hợp điểm tín dụng và digital footprint có thể cải thiện dự đoán về việc trả nợ. Do đó, việc kết hợp dữ liệu phi tài chính có thể mang lại hiệu quả đáng kể trong hoạt động trung gian tài chính.”“Các nghiên cứu gần đây cho thấy rằng khi kết hợp với trí tuệ nhân tạo và machine learning, các nguồn dữ liệu phi tài chính đôi khi có thể cung cấp kết quả tốt hơn so với phương pháp xác định hạn mức tín dụng truyền thống.”
Đến đoạn này thì cần nhìn nhận rằng, dù các nhà nghiên cứu của IMF có kiến thức sâu rộng về tài chính, nhưng kiến thức về trí tuệ nhân tạo lại còn hạn chế. Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để xác định hạn mức tín dụng không chỉ là một ý tưởng tồi, mà còn không khả thi ở thời điểm hiện tại. Hiện tại, chưa có bằng chứng nào cho thấy trí tuệ nhân tạo có thể xác định hạn mức tín dụng một cách hiệu quả. Trong một cuộc phỏng vấn với The Guardian đầu mùa hè năm nay, Kate Crawford, một nhà nghiên cứu AI của Microsoft, đã phê phán mạnh mẽ về tình hình phát triển của trí tuệ nhân tạo: “Trí tuệ nhân tạo hiện nay không chỉ không ‘nhân tạo’, mà còn không ‘thông minh’. Chúng được tạo ra từ nguồn tự nhiên và sử dụng những thuật toán con người viết ra để giả vờ một hệ thống hoạt động tự động.” Một vấn đề tệ hại hơn nữa đó là thiên kiến của trí tuệ nhân tạo. Crawford lưu ý rằng: “Chúng ta thường nhìn thấy các hệ thống tạo ra những lỗi, như việc phân biệt đối xử giữa các giới tính, các sắc tộc, và thậm chí ngay cả việc định giá giá trị đạo đức. Điều này đã trở thành nền tảng của trí tuệ nhân tạo.””.
Hiện nay, trí tuệ nhân tạo vẫn còn nhiều hạn chế, không chỉ trong lĩnh vực fintech mà ở mọi lĩnh vực nghiên cứu. Dù có AI có khả năng đánh giá điểm tín dụng công bằng cho mọi người, vẫn cần phải quan tâm đến vấn đề bảo mật và quyền riêng tư. Một quốc gia đã áp dụng hệ thống này, việc ứng xử của mọi người được camera ghi lại và điểm số công dân được đánh giá. Trong một tình huống khác, các ngân hàng và tổ chức tài chính cần phải được kiểm toán thường xuyên để đảm bảo rằng AI và thuật toán của họ không có thiên kiến và bảo vệ dữ liệu cá nhân. Thật khác biệt so với quan điểm của IMF, không chỉ trí tuệ nhân tạo, luật pháp và tổ chức tài chính, mà cả từng cá nhân đều chưa sẵn sàng cho những thay đổi lớn như vậy.
