AI có thể làm cú sốc tài chính lan nhanh như thế nào?

Rủi ro cốt lõi: thị trường trở nên quá đồng nhịp

Trong chuyên đề thuộc Financial Stability Review tháng 5/2024, ECB viết rằng AI tạo sinh có thể tác động đáng kể tới hệ thống tài chính; lợi ích hay rủi ro phụ thuộc vào cách xử lý các vấn đề về dữ liệu, phát triển mô hình và triển khai ở cả cấp độ từng tổ chức lẫn toàn hệ thống . Fed cũng nhìn AI theo hướng tương tự: đây là công nghệ thay đổi nhanh, với lợi ích và rủi ro ngày càng cụ thể hơn .

Không thể phủ nhận mặt tích cực. Theo các tài liệu của ngân hàng trung ương và Hội đồng Ổn định Tài chính, AI có thể cải thiện đánh giá rủi ro, quản lý vốn và thanh khoản, hiệu quả vận hành, tuân thủ, dịch vụ khách hàng và phân tích dữ liệu . Vấn đề nảy sinh khi nhiều định chế cùng dùng công cụ tương tự, phụ thuộc vào cùng dịch vụ bên ngoài hoặc phản ứng với cùng tín hiệu vào cùng thời điểm .

ECB lo điều gì?

Nhà cung cấp AI quá tập trung

ECB đặc biệt chú ý tới rủi ro tập trung. Trong một bài phát biểu năm 2024, ECB nêu nguy cơ phần lớn giá trị do AI tạo ra có thể rơi vào tay một vài công ty thống lĩnh hệ sinh thái AI . Với tài chính, phân tích ổn định tài chính tháng 5/2024 của ECB cảnh báo rằng việc dùng AI rộng rãi trong khi nhà cung cấp bị tập trung có thể biến rủi ro vận hành, bao gồm rủi ro mạng, thành rủi ro mang tính hệ thống .

Nói cách khác, đây là bài toán điểm lỗi chung. Nếu nhiều ngân hàng, quỹ hoặc đơn vị hạ tầng thị trường cùng dựa vào một nhà cung cấp mô hình, nền tảng đám mây hoặc đường ống dữ liệu, thì một sự cố ngừng dịch vụ, bản cập nhật lỗi, tấn công mạng hay bộ dữ liệu sai có thể tác động cùng lúc tới nhiều tổ chức, thay vì chỉ nằm trong phạm vi một công ty .

Hiệu ứng bầy đàn trên thị trường

Phiên bản thị trường của rủi ro tập trung là hành vi bầy đàn. Một đánh giá ổn định tài chính trong bộ nguồn cảnh báo rằng dùng AI rộng rãi mà thiếu biện pháp bảo vệ phù hợp có thể góp phần tạo rủi ro tập trung mạng, hành vi bầy đàn và mức tương quan thị trường cao hơn .

Khi thị trường yên ả, các khuyến nghị giống nhau từ AI có thể được xem là hiệu quả. Khi giá tài sản lao dốc, điều đó dễ chuyển thành phản ứng thuận chu kỳ: nhiều hệ thống cùng khuyến nghị giảm vị thế, tăng bộ đệm thanh khoản hoặc rút bớt vai trò tạo lập thị trường, khiến độ sâu thị trường giảm và biến động giá sắc hơn .

Lỗi dữ liệu, mô hình và cách triển khai

ECB cũng nhấn mạnh rằng tác động của AI phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, quá trình phát triển mô hình và lựa chọn triển khai . Vì vậy, quản trị AI không chỉ là câu chuyện của bộ phận công nghệ thông tin. Một mô hình hoạt động ổn trong điều kiện bình thường có thể phản ứng khác khi gặp cú sốc chưa từng thấy; và cách triển khai sẽ quyết định đầu ra lỗi chỉ dừng ở một cảnh báo nội bộ hay trở thành hành động tự động trong giao dịch, tín dụng, vốn hoặc thanh khoản .

Fed lo điều gì?

Các mối lo của Fed trùng nhiều điểm với ECB, nhưng thường được đặt trong khung giám sát ngân hàng, rủi ro bên thứ ba và khả năng chống chịu trước tấn công mạng. Một bài phát biểu của Fed về AI trong hệ thống tài chính nói rằng cơ quan giám sát cần bảo đảm rủi ro được quản lý khi năng lực AI tiếp tục phát triển .

Phụ thuộc vào bên thứ ba

Nghiên cứu của Fed cho thấy khoảng cách công nghệ AI giữa ngân hàng nhỏ và ngân hàng lớn có thể đang nới rộng, đồng thời số lượng công ty phi tài chính đóng vai trò nhà cung cấp dịch vụ AI bên thứ ba có thể không đa dạng . Điều này gợi ra rủi ro tập trung: tổ chức nhỏ có thể phải dựa vào một hệ sinh thái nhà cung cấp hẹp, trong khi tổ chức lớn có khả năng tiếp cận công nghệ AI tiên tiến hơn .

Một nghiên cứu khác của Fed gọi các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba là đường nứt mạng tiềm ẩn trong hệ thống tài chính, có khả năng tạo ra rủi ro hệ thống . Khi kết hợp với sự tập trung của nhà cung cấp AI, một công ty công nghệ có thể trở thành kênh truyền dẫn căng thẳng nếu nhiều định chế tài chính cùng phụ thuộc vào nó .

Tấn công mạng, deepfake và gian lận

Rủi ro mạng là kênh lớn trong cách Fed nhìn AI. Năm 2025, Michael Barr nói deepfake do AI hỗ trợ có thể sao chép toàn bộ danh tính của một người và có khả năng làm gian lận danh tính bùng mạnh; ông cũng nói tội phạm mạng ngày càng chuyển sang dùng AI tạo sinh . Trước đó, các phát biểu của Fed cảnh báo rằng đe dọa mạng có thể phá hoại mạnh hơn khi công nghệ tiến bộ và hệ thống tài chính kết nối chặt hơn, đồng thời sự cố mạng có thể tạo tác động hệ thống rộng hơn .

Trong lúc thị trường căng thẳng, niềm tin và xác thực thông tin rất quan trọng. Gian lận bằng AI, thông tin giả hoặc tấn công danh tính không nhất thiết phải trực tiếp làm mọi giá tài sản biến động; chỉ cần chúng làm gián đoạn xác thực, thanh toán, liên lạc hoặc niềm tin của khách hàng đúng lúc các tổ chức đang phải xử lý thông tin dồn dập, hệ thống đã có thể thêm bất ổn .

Quyết định tài chính có AI đứng giữa

Một bài nghiên cứu của nhân sự Fed về AI tạo sinh và ổn định tài chính lưu ý rằng con người ngày càng dựa vào AI để thu thập thông tin và ra quyết định, dưới dạng trợ lý đồng hành hoặc trong các hệ thống tự chủ hơn . Khi đầu ra của AI đã nằm trong giao dịch, quản lý thanh khoản, đánh giá rủi ro hoặc vận hành ngân hàng, lỗi mô hình không chỉ xuất hiện trong một báo cáo; nó có thể được truyền thành hành động thực tế .

Một cú sốc thị trường có thể bị AI khuếch đại ra sao?

Kịch bản đáng lo không quá khó hình dung.

1. Cú sốc xuất hiện. Giá giảm, biến động tăng, tin xấu lan nhanh hoặc một nhà cung cấp quan trọng gặp sự cố mạng. Nhiều tổ chức xử lý cú sốc bằng các công cụ AI, nguồn dữ liệu hoặc nhà cung cấp bên ngoài tương tự nhau .

2. Phản ứng do AI gợi ý bắt đầu giống nhau. Hệ thống quản trị rủi ro có thể khuyến nghị giảm vị thế, bán những tài sản giống nhau, tăng bộ đệm thanh khoản hoặc giảm tạo lập thị trường. Tài liệu về ổn định tài chính cảnh báo rằng dùng AI rộng rãi mà thiếu biện pháp bảo vệ có thể khuyến khích hành vi bầy đàn và làm tương quan thị trường tăng .

3. Vòng phản hồi tăng tốc. Bán ra và rút thanh khoản có thể kéo giá xuống sâu hơn, rồi mức giá mới lại trở thành đầu vào cho vòng tín hiệu rủi ro tiếp theo. Phân tích chính sách đã cảnh báo AI có thể khuếch đại rủi ro sai chiều và làm khủng hoảng tài chính diễn ra nhanh hơn .

4. Hạ tầng chung trở thành kênh lây lan. ECB cảnh báo nhà cung cấp AI tập trung có thể biến rủi ro vận hành và rủi ro mạng thành rủi ro hệ thống, trong khi nghiên cứu của Fed xác định nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba là đường nứt mạng của hệ thống tài chính .

5. Niềm tin suy yếu đúng lúc nhạy cảm nhất. Deepfake, gian lận được AI hỗ trợ hoặc tấn công mạng có thể làm suy yếu xác thực và lòng tin khi doanh nghiệp, khách hàng và đối tác giao dịch cần thông tin đáng tin cậy nhất .

Có thể giảm rủi ro bằng cách nào?

Các biện pháp phòng vệ đi theo chính các kênh rủi ro. Doanh nghiệp tài chính và cơ quan giám sát cần lập bản đồ các phụ thuộc AI chung, không chỉ kiểm từng mô hình riêng lẻ, vì sự tập trung nhà cung cấp có thể biến lựa chọn công nghệ ở cấp một công ty thành điểm yếu ở cấp toàn hệ thống .

Hệ thống AI cũng cần được kiểm thử trong điều kiện căng thẳng, đặc biệt tại những nơi chất lượng dữ liệu, thiết kế mô hình và cách triển khai quyết định đầu ra chỉ mang tính tư vấn hay kích hoạt hành động tự động . Điều này quan trọng với giao dịch, tín dụng, quản lý vốn, thanh khoản và cả vận hành ngân hàng.

Khả năng chống chịu mạng và quản lý rủi ro bên thứ ba là phần trung tâm. Báo cáo an ninh mạng của Fed cho biết các chính sách giám sát và quy trình kiểm tra của cơ quan này bao trùm quản lý rủi ro công nghệ thông tin, an ninh mạng, khả năng phục hồi vận hành và quản lý rủi ro bên thứ ba . Logic hệ thống của ECB cũng tương tự: một công cụ có vẻ kiểm soát được bên trong từng tổ chức vẫn có thể tạo mong manh nếu nhiều tổ chức dùng nó theo cùng cách hoặc cùng phụ thuộc vào vài nhà cung cấp .

Điểm mấu chốt

ECB và Fed không xem AI là ngòi nổ chắc chắn cho khủng hoảng. Cảnh báo của họ là rủi ro ổn định tài chính tăng lên khi AI được dùng rộng rãi, nhà cung cấp bị tập trung, mô hình khó kiểm chứng và nhiều tổ chức phản ứng với cùng tín hiệu ở tốc độ cao .

Trong cú sốc thị trường, điểm mạnh của AI có thể biến thành điểm yếu. Tốc độ, quy mô và tối ưu hóa giúp từng công ty phản ứng nhanh hơn; nhưng nếu cả hệ thống cùng tối ưu theo hướng giống nhau, kết quả có thể là bán tháo đồng loạt, thanh khoản giảm, gián đoạn mạng và niềm tin mất nhanh hơn .