Khi AI trở thành rủi ro hệ thống tài chính

Khi AI trở thành rủi ro hệ thống tài chính

Trong nhiều năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) được ca ngợi như động lực mới của tăng trưởng và năng suất. Nhưng gần đây, khi cả Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) lẫn Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) gần như đồng loạt nhắc đến các khái niệm như “rủi ro hệ thống”, “lây lan tài chính” hay “tính mong manh của hạ tầng”, thế giới tài chính có lẽ đang bước vào một giai đoạn mới: AI không chỉ là câu chuyện công nghệ, mà đang dần trở thành vấn đề phức tạp hơn nhiều: đó là ổn định tài chính và an ninh kinh tế quốc gia.

Điều đáng chú ý là sự thay đổi này không đến từ các nhà hoạt động chống công nghệ hay những tiếng nói bi quan bên ngoài thị trường, mà xuất phát trực tiếp từ chính các định chế tài chính quyền lực nhất thế giới như Fed và IMF. Nếu như vài năm trước đây, AI chủ yếu được nhắc đến như công cụ thúc đẩy năng suất, mở rộng tiếp cận tài chính và giảm chi phí giao dịch, thì hiện nay Fed và IMF đã bắt đầu sử dụng những khái niệm mang sắc thái hoàn toàn khác: rủi ro hệ thống, lây lan tài chính, tính dễ tổn thương của hạ tầng công nghệ hay nguy cơ mất an toàn tài chính do tấn công mạng.

Điểm chung lớn nhất trong cách nhìn của Fed và IMF là họ không còn xem AI đơn thuần là công cụ hỗ trợ hoạt động tài chính nữa. AI đang dần được nhìn nhận như một lớp hạ tầng mới của hệ thống kinh tế toàn cầu. Trước đây, hệ thống tài chính phụ thuộc vào ngân hàng. Nay nó phụ thuộc thêm vào hạ tầng công nghệ. Nghĩa là quyền lực hệ thống đang dịch chuyển từ các định chế tài chính sang các nhà cung ứng hạ tầng. Điều này có ý nghĩa rất lớn. Trong mô hình tài chính truyền thống, rủi ro hệ thống thường lan truyền qua tín dụng, thanh khoản hay đòn bẩy tài chính. Nhưng trong nền kinh tế số, cú sốc có thể lan truyền rất nhanh qua thuật toán, dữ liệu, điện toán đám mây và cả mạng lưới thanh toán thời gian thực.

Nói cách khác, AI có thể trở thành một “kênh” lan truyền rủi ro hệ thống hoàn toàn mới.

Đó là lý do cả Fed lẫn IMF đều đặc biệt lo ngại về cái gọi là hiện tượng “đồng bộ hóa hành vi”. Điều nguy hiểm nằm ở chỗ hệ thống, với hạ tầng AI, không nhất thiết cần có sự thông đồng, nhưng vẫn có thể hành xử như thể đang “thông đồng” với nhau. Khi các ngân hàng, quỹ đầu tư và tổ chức tài chính cùng sử dụng những mô hình AI tương tự nhau, được huấn luyện trên các bộ dữ liệu gần giống nhau, phản ứng của thị trường trong thời điểm khủng hoảng có thể trở nên “đồng bộ”. Hệ quả là các hành vi như bán tháo tài sản, siết tín dụng hay rút thanh khoản có thể xảy ra gần như cùng lúc trên quy mô lớn. Đây chính là phiên bản kỹ thuật số của hiện tượng “mọi người cùng lao về một lối thoát” mà các nhà hoạch định chính sách tiền tệ luôn lo ngại.

Tuy nhiên, giữa IMF và Fed vẫn tồn tại những khác biệt quan trọng về góc nhìn.

Fed nhìn AI chủ yếu từ góc độ cấu trúc thị trường và ổn định tài chính nội địa của Mỹ. Mối quan tâm của Fed tập trung vào cách AI ảnh hưởng đến hoạt động định giá tài sản, giao dịch thuật toán, phân bổ tín dụng và cơ chế truyền dẫn chính sách tiền tệ. Nói cách khác, Fed quan tâm nhiều hơn tới việc AI sẽ làm thay đổi cách vận hành của thị trường tài chính Mỹ như thế nào.

Trong khi đó, IMF nhìn AI từ góc độ rộng hơn: cấu trúc quyền lực kinh tế toàn cầu. IMF đặc biệt lo ngại nguy cơ phân mảnh số, sự phụ thuộc của các nước đang phát triển vào hạ tầng công nghệ của các tập đoàn công nghệ lớn, cũng như khả năng xảy ra các cú sốc công nghệ lan truyền xuyên biên giới. Nếu Fed lo về ổn định thị trường tài chính, thì IMF lo nhiều hơn về ổn định kinh tế và địa chính trị toàn cầu.

Sự khác biệt này phản ánh hai cách tiếp cận khác nhau.

Fed vẫn tương đối lạc quan khi cho rằng AI có thể giúp nâng cao năng suất và cải thiện hiệu quả của hệ thống tài chính Mỹ. IMF thì thận trọng hơn nhiều. Trong các phân tích gần đây, IMF bắt đầu đặt câu hỏi liệu AI có làm gia tăng bất bình đẳng toàn cầu, củng cố quyền lực của các tập đoàn công nghệ khổng lồ và khiến khoảng cách phát triển giữa các quốc gia ngày càng lớn hơn hay không.

Từ đó, một vấn đề lớn hơn bắt đầu xuất hiện đối với hệ thống tài chính toàn cầu.

Trong nhiều thập niên, ngân hàng trung ương và các cơ quan quản lý chủ yếu tập trung giám sát các định chế tài chính truyền thống như ngân hàng thương mại, công ty bảo hiểm hay quỹ đầu tư. Nhưng trong kỷ nguyên AI, những thực thể mang tính “hệ thống” có thể không còn chỉ là ngân hàng nữa. Các nhà cung cấp điện toán đám mây, trung tâm dữ liệu, nền tảng AI và hạ tầng thanh toán số đang trở thành những thành viên mới, những mắt xích quan trọng mới của hệ thống tài chính quốc tế.

Nếu một ngân hàng lớn gặp vấn đề, ngân hàng trung ương với tư cách “người cho vay cuối cùng” còn có thể bơm thanh khoản để hỗ trợ thị trường. Nhưng nếu sự cố xảy ra ở tầng hạ tầng công nghệ – chẳng hạn một cuộc tấn công mạng quy mô lớn vào hệ thống điện toán đám mây hoặc mô hình AI – thì các công cụ ứng phó truyền thống có thể trở nên kém hiệu quả hơn rất nhiều.

Đó cũng là lý do khái niệm “quá lớn để sụp đổ” (too big to fail) đang dần chuyển thành “quá kết nối để sụp đổ” (too connected to fail). Trong hệ thống tài chính truyền thống, một định chế được xem là mang tính hệ thống vì quy mô tài sản, mức độ đòn bẩy hay vai trò tín dụng của nó quá lớn. Nhưng trong kỷ nguyên AI và kinh tế số, tính hệ thống ngày càng được quyết định bởi mức độ kết nối hạ tầng. Một nền tảng điện toán đám mây, một mạng lưới thanh toán số hay thậm chí một mô hình AI lõi có thể không sở hữu bảng cân đối kế toán khổng lồ như ngân hàng, nhưng lại kết nối với hàng nghìn tổ chức tài chính, doanh nghiệp và dòng dữ liệu theo thời gian thực. Điều đó có nghĩa là khủng hoảng tài chính trong tương lai có thể không bắt đầu từ bảng cân đối kế toán của một ngân hàng lớn, mà từ sự cố của một tầng hạ tầng công nghệ mà cả hệ thống cùng phụ thuộc.

Đối với các nước đang phát triển như Việt Nam, câu chuyện này còn phức tạp hơn. AI có thể tạo ra cơ hội lớn để nâng cao năng suất, thúc đẩy tài chính số và rút ngắn khoảng cách phát triển. Nhưng đồng thời, nó cũng có thể làm tăng mức độ phụ thuộc vào các nền tảng công nghệ nước ngoài, đặc biệt trong các lĩnh vực như điện toán đám mây, hạ tầng thanh toán và dữ liệu.

Trong nhiều thập niên, rủi ro hệ thống của tài chính toàn cầu chủ yếu gắn với ngân hàng, tín dụng và đòn bẩy tài chính. Nhưng trong kỷ nguyên AI, những nguồn rủi ro mới đang dần xuất hiện ở tầng hạ tầng công nghệ, dữ liệu và khả năng kết nối số. Điều này có nghĩa là ổn định tài chính trong tương lai có thể không còn chỉ là câu chuyện của ngân hàng trung ương hay cơ quan giám sát tài chính, mà còn là câu chuyện của năng lực công nghệ, chủ quyền dữ liệu và khả năng kiểm soát hạ tầng số quốc gia. Cuộc cạnh tranh AI hiện nay có lẽ không còn đơn thuần là cuộc đua về đổi mới sáng tạo hay năng suất. Đằng sau nó là một vấn đề lớn hơn nhiều: quốc gia nào kiểm soát được hạ tầng công nghệ lõi của nền kinh tế số sẽ có lợi thế ngày càng lớn trong việc kiểm soát cả dòng vốn, dữ liệu và khả năng chống đỡ của hệ thống tài chính.

PGS Trương Quang Thông – Trường Kinh doanh – Đại học Kinh tế TP.HCM

FILI

– 12:00 04/06/2026