Ngân hàng Trung ương Philippines (Bangko Sentral ng Pilipinas, BSP) đã ban hành các hướng dẫn tự nguyện về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo cho các ngân hàng và nhà khai thác ví điện tử thông qua Biên bản ghi nhớ số M-2026-031, thiết lập các kỳ vọng giám sát tối thiểu đối với việc triển khai AI có trách nhiệm. Các hướng dẫn nêu rõ cách các tổ chức tài chính nên xử lý các hệ thống AI đã và đang phân tích mẫu thanh toán, xác minh danh tính khách hàng và phát hiện gian lận trên toàn Philippines. Thứ trưởng Thống đốc BSP Lyn Javier cho biết trong một thông cáo báo chí vào Thứ Ba, ngày 14 tháng 7, rằng các nguyên tắc này giúp các tổ chức đổi mới trong khi giảm thiểu những hệ quả không mong muốn từ công nghệ AI. Biên bản ghi nhớ đưa ra các nguyên tắc quản trị trong bối cảnh việc sử dụng AI đang mở rộng trên các dịch vụ tài chính tại Philippines, nơi một cuộc khảo sát của BSP năm 2024 cho thấy 44% trong số các tổ chức trả lời đã triển khai ít nhất một hệ thống AI.
BSP thiết lập các nguyên tắc quản trị STARS cho hệ thống AI
BSP đã giới thiệu năm nguyên tắc quản trị được tóm tắt bằng chữ viết tắt STARS: tính bền vững, minh bạch, trách nhiệm giải trình, trách nhiệm và an ninh. Thứ trưởng Thống đốc Lyn Javier cho biết STARS cung cấp cho các tổ chức tài chính các nguyên tắc để đổi mới trong khi giảm thiểu những hệ quả không mong muốn từ công nghệ AI. Biên bản ghi nhớ yêu cầu khách hàng phải được thông báo khi đầu ra của AI được sử dụng trong một sản phẩm hoặc quy trình, đồng thời các tổ chức phải công bố các giới hạn liên quan khi kết quả do AI tạo ra có thể bị hiểu sai hoặc bị sử dụng sai mục đích. Người dùng phải có khả năng đặt câu hỏi về cách một đầu ra được tạo ra và lý do tại sao một khuyến nghị được đưa ra.
Trong cuộc khảo sát của BSP năm 2024, 21 trên 48 tổ chức tài chính trả lời đã triển khai ít nhất một hệ thống AI, trong khi 60% đưa AI hoặc học máy vào lộ trình công nghệ. Các ứng dụng phổ biến bao gồm giám sát gian lận và chống rửa tiền, kiểm tra điện tử về biết khách hàng (e-KYC), chấm điểm rủi ro tín dụng, khuyến nghị sản phẩm cá nhân hóa và các công cụ AI tạo sinh. GCash cho biết AI và học máy giúp phát hiện lừa đảo, rủi ro gian lận, rửa tiền và truy cập trái phép, đồng thời phân tích mẫu giao dịch để xác định mức độ phù hợp của dịch vụ. UnionBank sử dụng AI trong các chatbot phục vụ khách hàng, hỗ trợ nhân viên khi đưa ra quyết định liên quan đến tài khoản, và để phát hiện gian lận theo thời gian thực.
Các tổ chức tài chính phải duy trì giám sát con người trong các quyết định dựa trên AI
Biên bản ghi nhớ của BSP nêu rõ rằng con người vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định được đưa ra với sự hỗ trợ của AI. Các hướng dẫn nêu rằng dù các hệ thống AI đưa ra khuyến nghị, con người vẫn chịu trách nhiệm đối với các quyết định cuối cùng, và đầu ra của AI không được thay thế hoặc làm suy giảm trách nhiệm của con người. BSP không cấm rõ ràng việc sử dụng AI trong các quyết định tín dụng, cho phép thuật toán phân tích thu nhập của người vay, giao dịch, hành vi thanh toán hoặc các dữ liệu khác và đề xuất liệu hồ sơ vay có nên được phê duyệt hay bị từ chối.
Các tổ chức tài chính không thể để trách nhiệm cuối cùng cho máy móc và phải thiết lập các cơ chế bảo vệ, chỉ định quyền sở hữu rõ ràng đối với các hệ thống AI và giám sát kết quả để phát hiện lỗi và các kết quả không công bằng. Các ngân hàng và ví điện tử phải duy trì giám sát con người trong suốt các quy trình có hỗ trợ AI, với các cá nhân hoặc nhóm vẫn chịu trách nhiệm cho các quyết định cuối cùng.
BSP đề cập ngăn ngừa thiên lệch trong dữ liệu huấn luyện AI
BSP thừa nhận trong biên bản ghi nhớ của mình rằng các hệ thống AI có thể duy trì thiên lệch, dẫn đến các hành vi không công bằng và việc loại trừ cá nhân khỏi khả năng tiếp cận các sản phẩm và dịch vụ tài chính. Rủi ro này xuất hiện khi các mô hình AI được huấn luyện bằng thông tin không đầy đủ, không chính xác hoặc không đại diện, có thể gây bất lợi cho người vay thu nhập thấp, nhóm thiểu số, người tiêu dùng dễ tổn thương hoặc những người có ít khả năng tiếp cận dịch vụ tài chính chính thức.
BSP khuyến nghị dữ liệu huấn luyện cần được chuẩn bị tốt, có tính đại diện cao và không bị can thiệp trái phép, đồng thời đảm bảo các hệ thống AI không gây ra tác động có hại đối với bất kỳ nhóm nhân khẩu học nào, đặc biệt là nhóm thiểu số hoặc nhóm dễ tổn thương. Các tổ chức phải bảo vệ dữ liệu cá nhân, cung cấp cơ chế đăng ký tham gia hoặc từ chối rõ ràng khi phù hợp, và giám sát hệ thống đối với hiện tượng “hallucination” hoặc các trường hợp AI tạo sinh ra thông tin sai hoặc bịa đặt.
Hướng dẫn vẫn mang tính tự nguyện, không có hạn chót tuân thủ
BSP chọn cách cung cấp hướng dẫn dựa trên các nguyên tắc theo phương thức tự nguyện vì các tổ chức khác nhau rất đa dạng về quy mô, năng lực công nghệ và mức độ sử dụng AI. Các hướng dẫn không mang tính bắt buộc, nghĩa là các tổ chức tài chính được khuyến khích nhưng không bị yêu cầu áp dụng một cách bắt buộc. Hiện tại, không có hạn chót cụ thể hoặc hình phạt nào nếu không áp dụng một khung quản trị AI chính thức.
BSP cho biết họ sẽ theo dõi các diễn biến trong lĩnh vực này và, khi cần thiết, ban hành các quy định hoặc chính sách phù hợp để thúc đẩy đổi mới, duy trì sự ổn định và năng lực cạnh tranh của hệ thống tài chính, đồng thời mở ra khả năng các hướng dẫn tự nguyện hiện tại có thể dần trở thành cơ sở cho các quy tắc chặt chẽ hơn và có thể thi hành.
FAQ
AI có thể từ chối đơn xin vay ngân hàng ở Philippines không?
AI có thể phân tích dữ liệu của người vay và đề xuất phê duyệt hoặc từ chối khoản vay, nhưng BSP yêu cầu con người vẫn chịu trách nhiệm cuối cùng đối với các quyết định cuối cùng. Các tổ chức tài chính không thể chỉ giao trách nhiệm cho máy móc và phải duy trì giám sát con người, thiết lập các cơ chế bảo vệ và giám sát kết quả AI để phát hiện lỗi và các kết quả không công bằng.
Các ngân hàng Philippines phải công bố gì về các hệ thống AI của họ?
Các ngân hàng và nhà khai thác ví điện tử phải thông báo cho khách hàng khi đầu ra của AI được sử dụng trong một sản phẩm hoặc quy trình và công bố các giới hạn liên quan, đặc biệt khi kết quả có thể bị hiểu sai hoặc bị sử dụng sai mục đích. Theo Biên bản ghi nhớ của BSP số M-2026-031, người dùng phải có khả năng đặt câu hỏi về cách các đầu ra được tạo ra và lý do tại sao các khuyến nghị được đưa ra.
