Giám sát ngân hàng theo hướng tăng cường cảnh báo sớm bằng dữ liệu

Khung cảnh chung của giám sát ngân hàng số

Trong bối cảnh ngân hàng ngày càng số hóa, hoạt động diễn ra với tốc độ cao và mức độ liên kết giữa các tổ chức tín dụng ngày càng lớn. PGS.TS. Vũ Mai Chi cho rằng công tác giám sát cần thay đổi để đáp ứng yêu cầu quản trị rủi ro trong môi trường mới. Trọng tâm hiện tại là chuyển từ giám sát hậu kiểm sang giám sát chủ động, dựa trên dữ liệu và cảnh báo sớm. Điều này nhằm nhận diện sớm những dấu hiệu bất thường và hỗ trợ cơ quan quản lý hành động kịp thời.

Quan điểm của PGS.TS. Vũ Mai Chi

Người đứng đầu Bộ môn Tiền tệ - Ngân hàng nhấn mạnh rằng dữ liệu phải được tập trung và chuẩn hóa. Mô hình cảnh báo cần liên kết dữ liệu từ nhiều nguồn, đồng thời chuyển hóa thành tín hiệu hữu ích cho quản lý. Dữ liệu không đầy đủ hoặc cập nhật chậm sẽ làm mất hiệu quả của các công cụ tiên tiến như AI hay học máy.

Ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo

Việc sử dụng dữ liệu lớn và AI có thể nâng cao khả năng nhận diện rủi ro ở cấp độ tổ chức tín dụng cũng như hệ thống. Các nghiên cứu quốc tế cho thấy Random Forest và Extra Trees đã cho thấy khả năng nhận diện các trạng thái bất lợi và dự báo rủi ro trong thời gian theo dõi. Tuy nhiên, AI chỉ hiệu quả khi dữ liệu đầu vào có chất lượng và hệ thống phải đảm bảo tính giải trình. Trong một nghiên cứu năm 2025 tại một ngân hàng quốc tế ở Hà Lan, mô hình cảnh báo sớm cho khách hàng doanh nghiệp cho thấy 67,6% số trường hợp được nhận diện đúng.

Ở Indonesia, một nghiên cứu kết hợp Z-score với học máy cho kết quả tốt và ổn định, trong đó mô hình có thể nhận diện dấu hiệu khó khăn tài chính sớm tới hai năm.

Vì vậy, Việt Nam cần ưu tiên số hóa vòng đời của một cảnh báo: từ dữ liệu phát sinh, tín hiệu bất thường, phân tích, cảnh báo, đến biện pháp xử lý và đánh giá kết quả. Không nên coi AI là giải pháp thay thế mà là công cụ hỗ trợ, và cần đảm bảo dữ liệu đầu vào đầy đủ, nhất quát và kịp thời. Cán bộ giám sát cần được đào tạo để hiểu và diễn giải các kết quả của mô hình.

Việc chuyển đổi số trong giám sát ngân hàng cũng được minh họa bằng kinh nghiệm của Na Uy: xây dựng môi trường dữ liệu tập trung, an toàn và có thể tái sử dụng. Đây là bài học quan trọng cho Việt Nam khi xem xét cải cách giám sát ngân hàng dựa trên dữ liệu và công nghệ số.

Khuyến nghị cho Việt Nam

Một số bước hành động được đề xuất nhằm tăng hiệu quả giám sát dựa trên dữ liệu và AI gồm: chuẩn hóa mã TCTD, nâng cao tính kịp thời và nhất quán của dữ liệu, và đo lường toàn diện hiệu quả cảnh báo thay vì chỉ đếm số cảnh báo. Cần tăng khả năng giải trình và kiểm tra độc lập, đồng thời thúc đẩy sự liên thông giữa giám sát an toàn vi mô và an toàn vĩ mô để nhận diện rủi ro lan rộng. Cuối cùng, chuyển đổi số trong giám sát ngân hàng là sự thay đổi đồng bộ về dữ liệu, quy trình, con người và trách nhiệm, chứ không chỉ là công nghệ.

• Chuyển từ hậu kiểm sang giám sát chủ động dựa trên dữ liệu và cảnh báo sớm.
• Chuẩn hóa mã TCTD và tăng chất lượng, sự nhất quán của dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
• Kết hợp các phương pháp thống kê truyền thống với công nghệ AI/ML để cải thiện khả năng dự báo.
• Đánh giá hiệu quả cảnh báo bằng tỷ lệ đúng và thời gian xử lý, thay vì chỉ số lượng cảnh báo.
• Đảm bảo tính giải trình và đào tạo cán bộ giám sát với dữ liệu và công nghệ mới.