Cái Giá của “Độ Chính Xác 99%” Trong AI Tài Chính

[Hoàng Bảo Anh]

Mở đầu:

Bạn từng thấy AI trong tài chính được quảng cáo với “độ chính xác 99%”?
Nghe có vẻ siêu ấn tượng. Nhưng khoan... 99% chính xác không đồng nghĩa với công bằng, đáng tin, hay hợp pháp.

Ví dụ: AI dự đoán 99% giao dịch gian lận. Nhưng trong số đó, người vô tội vẫn bị khóa tài khoản.
Đó không phải là “thành công” – mà là thảm họa!

Vấn đề thực tế: Độ chính xác cao không đảm bảo “đúng người, đúng việc”
Hậu quả nếu chỉ chạy theo accuracy:

• Khách hàng tốt bị từ chối khoản vay.
• Giao dịch hợp pháp bị chặn.
• Thiên vị trong quyết định tài chính.
• Mất lòng tin từ người dùng & cơ quan quản lý.

Hiểu rõ hơn: Accuracy ≠ Fairness

Giả sử:

• Có 10.000 khách hàng, 100 người thực sự gian lận.
• Mô hình chỉ cần dự đoán “không gian lận” cho tất cả => Accuracy = 99%.
• Nhưng AI không hề phát hiện được bất kỳ gian lận nào.

Độ chính xác cao trong tập mất cân bằng là ảo tưởng.
Quan trọng hơn là precision, recall, fairness, explainability, bias detection.

Công bằng trong AI tài chính:

Một mô hình tài chính tốt phải đảm bảo:

Yếu tố	Giải thích
Fairness	Không phân biệt đối xử theo giới tính, độ tuổi, dân tộc…
Explainability	Quyết định phải có thể giải thích được
Transparency	Người dùng, nhà quản lý hiểu được quá trình ra quyết định
Robustness	Không bị thao túng hoặc thay đổi quyết định bởi dữ liệu nhiễu
Accountability	Có người/đơn vị chịu trách nhiệm nếu sai sót xảy ra

Khi AI sai… thì ai chịu?

Nếu AI tự động từ chối khoản vay hoặc gắn cờ gian lận sai:

• Người bị ảnh hưởng có quyền khiếu nại.
• Doanh nghiệp phải giải trình.
• Và trong một số trường hợp: bị phạt nặng (theo GDPR, DSA...).

AI không thể là “chiếc khiên” để trốn tránh trách nhiệm.

Hãy chuyển mindset:

Sai lầm phổ biến	Tư duy đúng
“Accuracy là vua”	“Trách nhiệm, công bằng và giải thích mới là nền móng”
“AI đúng thì khỏi giải thích”	“AI càng quan trọng thì càng phải GIẢI THÍCH được”
“Mô hình xịn thì khỏi test fairness”	“Fairness là bắt buộc trong tài chính & pháp lý”

Bài học rút ra:

• Đừng quá tự hào với chỉ số accuracy ảo.
• Hãy hỏi:
  • AI có công bằng không?
  • Có bias không?
  • Có explainable không?
  • Khi sai, ai chịu trách nhiệm?

Kết:

AI tài chính không phải trò chơi số học.
Một hệ thống AI có thể “đúng” về mặt thống kê nhưng sai hoàn toàn về đạo đức, pháp lý và xã hội.

Hãy xây dựng AI không chỉ chính xác, mà còn đáng tin, minh bạch, và có trách nhiệm.