Lý thuyết ESG trong Ngân hàng PDF

20 CHƯƠNG 5: ESG VÀ RAI TRONG NGÀNH TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG 5.1. ESG trong lĩnh vực tài chính ngân hàng 5.1.1. Những vấn đề cơ bản về ESG 5.1.1.1. Khái niệm ESG ESG được định nghĩa là các vấn đề về môi trường, xã hội và quản trị có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực lên hoạt động tài ch...

20 CHƯƠNG 5: ESG VÀ RAI TRONG NGÀNH TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG 5.1. ESG trong lĩnh vực tài chính ngân hàng 5.1.1. Những vấn đề cơ bản về ESG 5.1.1.1. Khái niệm ESG ESG được định nghĩa là các vấn đề về môi trường, xã hội và quản trị có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực lên hoạt động tài chính hoặc thanh khoản của 1 tổ chức, quốc gia và cá nhân. ESG được thực thi thông qua một bộ tiêu chuẩn/công cụ được sử dụng để đánh giá mức độ phát triển bền vững và tác động của một doanh nghiệp đến cộng đồng. Các bộ tiêu chí được sử dụng phổ biến: PRI của Liên Hiệp Quốc; GRI của Tổ chức sáng kiến toàn cầu. 5.1.1.2. Các bước triển khai ESG Bước 1: Đảm bảo cam kết từ tất cả các cấp trong tổ chức. Bước 2: Lựa chọn khung ESG. Bước 3: Đánh giá hiện trạng ESG của doanh nghiệp. Bước 4: Xác định các cơ hội cải thiện và đánh giá tính trọng yếu. Bước 5: Xác định mục tiêu ESG. Bước 6: Lập kế hoạch triển khai chiến lược ESG. Bước 7: Triển khai kế hoạch và theo dõi kết quả. 5.1.1.3. Các chiến lược ESG 1. Nhóm khởi đầu 2. Nhóm thực hành 3. Nhóm chiến lược 4. Nhóm dẫn đầu  21 5.1.1.4. Thách thức khi áp dụng ESG Thiếu tiêu chuẩn thống nhất: Hiện chưa có một bộ tiêu chuẩn ESG thống nhất trên toàn cầu, gây khó khăn cho việc so sánh và đánh giá giữa các doanh nghiệp. Dữ liệu không đầy đủ: Việc thu thập và phân tích dữ liệu ESG vẫn còn nhiều hạn chế. Chi phí: Áp dụng các biện pháp ESG có thể tốn kém, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa. 5.1.1.5. Cơ hội khi áp dụng ESG Đổi mới và sáng tạo: khuyến khích các doanh nghiệp tìm kiếm giải pháp mới để giải quyết các vấn đề môi trường và xã hội. Mở rộng thị trường: Các sản phẩm và dịch vụ bền vững ngày càng được người tiêu dùng ưa chuộng. Giảm rủi ro: Các doanh nghiệp chú trọng đến ESG có thể giảm thiểu rủi ro pháp lý, rủi ro về danh tiếng và rủi ro tài chính liên quan đến các vấn đề môi trường và xã hội. 5.1.2. Đạo đức nghề nghiệp và ESG 5.1.2.1. Mối quan hệ giữa đạo đức nghề nghiệp & ESG Hành vi đạo đức là nền tảng để thực hiện ESG: - Các nguyên tắc đạo đức mạnh mẽ là điều cần thiết để xây dựng một doanh nghiệp bền vững và có trách nhiệm. - Nếu không có nền tảng đạo đức vững chắc, các sáng kiến ESG chỉ mang tính hình thức. - Đạo đức nghề nghiệp giúp đảm bảo rằng các quyết định ESG được thực hiện một cách nhất quán, bền vững và có trách nhiệm. - Đạo đức nghề nghiệp thúc đẩy các tổ chức tìm kiếm và áp dụng các giải pháp sáng tạo một cách có trách nhiệm.  22 - Đạo đức nghề nghiệp hỗ trợ việc thực hiện các cam kết ESG một cách nghiêm túc và có trách nhiệm. ESG phản ánh của các giá trị đạo đức của doanh nghiệp: - Cam kết của một công ty đối với các yếu tố ESG thường phản ánh các giá trị đạo đức cơ bản của công ty. Cả đạo đức nghề nghiệp và ESG đều hướng đến mục tiêu tác động tích cực đến xã hội, môi trường và nền kinh tế, hướng đến hoạt đọng có trách nhiệm và bền vững. 5.1.2.2. Vấn đề chung giữa đạo đức nghề nghiệp và ESG Điểm chung Đạo đức nghề nghiệp ESG 1. Minh bạch & công Trung thực và cởi mở. Công bố hiệu quả hoạt bố động về môi trường và xã hội. 2. Bên liên quan Khách hàng. Nhân viên, khách hàng, nhà đầu tư và cộng đồng. 3. Quản lý rủi ro Nhận diện và quản lý các Quản lý rủi ro theo các hành vi không đạo đức và yếu tố ESG. gian lận. 4. Lãnh đạo & Quản trị Lãnh đạo cần thiết lập và Hệ thống quản trị tốt với duy trì các tiêu chuẩn đạo tính minh bạch, trách đức cao trong tổ chức. nhiệm, và đạo đức cao. 5. Tạo cơ hội và giá trị Thông qua việc thực hiện Tích hợp các yếu tố bền lâu dài các nguyên tắc đạo đức. vững vào chiến lược và hoạt động của tổ chức.  23 6. Đổi mới & cải tiến Khuyến khích việc cải Khuyến khích sự đổi mới tiến quy trình và thực và sáng tạo trong việc hành để đảm bảo các tiêu phát triển các giải pháp chuẩn đạo đức luôn được bền vững và cải thiện các nâng cao. yếu tố môi trường, xã hội, và quản trị. 7. Phát triển bền vững Hành vi và quyết định có Thông qua việc quản lý & đạo đức đạo đức. hiệu quả các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị. 8. Tôn trọng quyền lợi Thông qua các hành vi Thực hiện các tiêu chí & xây dựng danh công bằng và chính trực. ESG và tôn trọng quyền tiếng lợi của cộng đồng và các bên liên quan. 5.1.3. ESG trong lĩnh vực tài chính ngân hàng 5.1.3.1. ESG lĩnh vực ngân hàng 5.1.3.1.1. Khái niệm ESG trong hoạt động ngân hàng liên quan đến các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị trong ngành ngân hàng. Nó liên quan đánh giá ảnh hưởng của các khoản đầu tư, các hoạt động kinh doanh lên thực trạng môi trường, xã hội và quản trị. 5.1.3.1.2. Cách thức tích hợp ESG trong ngân hàng 1. Cho vay các dự án phát triển bền vững: dự án nước sạch, năng lượng tái tạo, … 2. Các chỉ dẫn ESG đối với hoạt động đầu tư. 3. Tích hợp vấn đề khí hậu trong quản trị rủi ro. 4. Cung cấp các sản phẩm xanh. 5. Truyền thông.  24 6. Các báo cáo ESG cho việc ra quyết định. 5.1.3.2. ESG lĩnh vực đầu tư 5.1.3.2.1. Khái niệm ESG trong lĩnh vực đầu tư (ESG investing) là một cách quản lý tài sản, theo đó các nhà đầu tư cân nhắc thu nhập dài hạn dựa trên các yếu tố về môi trường, xã hội và quản trị khi quyết định đầu tư. 5.1.3.2.2. Các hình thức đầu tư ESG 1. Loại bỏ (Exclusionary Screening) Định nghĩa: Loại bỏ các công ty hoặc ngành nghề không phù hợp với tiêu chí ESG cụ thể. Ví dụ: Loại bỏ các công ty hoạt động trong ngành công nghiệp thuốc lá, vũ khí, hoặc khai thác than đá. Lợi ích: Giảm rủi ro đầu tư liên quan đến các lĩnh vực không bền vững hoặc gây hại. 2. Tích cực (Active Ownership) Định nghĩa: Tham gia vào quản lý và điều hành công ty để thúc đẩy các tiêu chuẩn ESG tốt hơn thông qua quyền cổ đông. Ví dụ: Thực hiện quyền bỏ phiếu cổ đông để hỗ trợ các quyết định liên quan đến ESG hoặc tham gia vào các cuộc họp đại hội cổ đông để thúc đẩy sự thay đổi. Lợi ích: Tăng cường ảnh hưởng và khả năng tác động của nhà đầu tư đến các vấn đề ESG. 3. Đầu tư Bền vững (Sustainable Investing) Định nghĩa: Đầu tư vào các công ty và dự án có tác động tích cực đến môi trường và xã hội, đồng thời tuân thủ các tiêu chuẩn quản trị tốt.  25 Ví dụ: Đầu tư vào các công ty năng lượng tái tạo, công nghệ xanh, hoặc các dự án phát triển bền vững. Lợi ích: Tạo ra lợi nhuận dài hạn đồng thời góp phần vào các mục tiêu phát triển bền vững. 4. Tích hợp ESG (ESG Integration) Định nghĩa: Kết hợp các yếu tố ESG vào quy trình phân tích đầu tư chính thống, xem xét chúng cùng với các yếu tố tài chính truyền thống. Ví dụ: Đánh giá các rủi ro môi trường và xã hội khi phân tích hiệu suất tài chính của một công ty. Lợi ích: Cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về các rủi ro và cơ hội, giúp đưa ra quyết định đầu tư tốt hơn. 5. Đầu tư Theo Chủ Đề ESG (Thematic Investing) Định nghĩa: Đầu tư vào các lĩnh vực hoặc chủ đề cụ thể liên quan đến ESG, chẳng hạn như năng lượng tái tạo, y tế, hoặc giáo dục. Ví dụ: Đầu tư vào quỹ tập trung vào năng lượng sạch hoặc các công ty công nghệ giúp cải thiện điều kiện xã hội. Lợi ích: Tập trung vào các lĩnh vực có tiềm năng tăng trưởng cao và đóng góp tích cực cho các vấn đề xã hội và môi trường. 6. Đầu Tư Xã Hội (Socially Responsible Investing - SRI) Định nghĩa: Đầu tư vào các công ty hoặc quỹ dựa trên các tiêu chuẩn đạo đức và xã hội, không chỉ dựa trên yếu tố tài chính. Ví dụ: Đầu tư vào các công ty hỗ trợ sự bình đẳng giới, bảo vệ quyền con người, hoặc đầu tư vào các doanh nghiệp địa phương. Lợi ích: Đáp ứng các giá trị cá nhân và trách nhiệm xã hội của nhà đầu tư. 7. Đầu Tư Theo Chỉ Số ESG (ESG Index Investing)  26 Định nghĩa: Đầu tư vào các chỉ số chứng khoán hoặc quỹ ETF dựa trên các tiêu chí ESG. Ví dụ: Đầu tư vào quỹ ETF theo chỉ số ESG toàn cầu hoặc chỉ số ESG khu vực. Lợi ích: Cung cấp cách tiếp cận đơn giản và tiết kiệm chi phí để tiếp cận đầu tư ESG. 8. Đầu Tư Bằng Cách Đánh Giá Rủi Ro (Risk-Based ESG Investing) Định nghĩa: Đánh giá các yếu tố ESG như là một phần của phân tích rủi ro tổng thể trong đầu tư. Ví dụ: Xem xét rủi ro liên quan đến biến đổi khí hậu trong phân tích tài chính và đầu tư. Lợi ích: Giảm thiểu rủi ro tiềm tàng liên quan đến yếu tố ESG và bảo vệ các khoản đầu tư. 9. Đầu Tư Bằng Cách Đánh Giá Tác Động (Impact Investing) Định nghĩa: Đầu tư vào các công ty hoặc dự án với mục tiêu tạo ra tác động tích cực cụ thể lên môi trường hoặc xã hội, cùng với lợi nhuận tài chính. Ví dụ: Đầu tư vào các doanh nghiệp có dự án cải thiện điều kiện sống của cộng đồng nghèo hoặc các sáng kiến giáo dục. Lợi ích: Kết hợp mục tiêu tài chính với mục tiêu xã hội rõ ràng, thúc đẩy sự thay đổi tích cực. 5.1.3.3. ESG lĩnh vực bảo hiểm 5.1.3.3.1. Khái niệm Tích hợp ESG trong lĩnh vực bảo hiểm là việc các công ty bảo hiểm đưa các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị vào các quyết định chiến lược, chính sách và hoạt động hàng ngày của họ.  27 Các loại hình ESG trong lĩnh vực bảo hiểm: - Quản trị rủi ro liên quan đến khí hậu và môi trường. - Các sản phẩm “Impact underwriting”. - Các sản phẩm bảo hiểm xanh: cả bảo hiểm con người và bảo hiểm thương mại. 5.1.3.3.2. Cách thức tích hợp ESG trong lĩnh vực bảo hiểm 5.2. RAI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng 5.2.1. Những vấn đề cơ bản về AI và RAI 5.2.1.1. Những vấn đề cơ bản về AI Khái niệm AI: Là khả năng của hệ thống để diễn giải chính xác dữ liệu bên ngoài, học hỏi từ dữ liệu đó và sử dụng những kiến thức đó để đạt được các mục tiêu và nhiệm vụ cụ thể thông qua khả năng thích ứng linh hoạt. Các loại AI: - AI hẹp: Chuyên biệt cho từng nhiệm vụ (ví dụ: chatbot). - AI tổng quát: Có khả năng thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể làm (vẫn đang trong giai đoạn nghiên cứu). - Ứng dụng: AI được sử dụng trong nhiều lĩnh vực: tài chính ngân hàng, chẩn đoán y tế… AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng: - Phân tích dữ liệu: Phân tích khối lượng lớn dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng, và các rủi ro tiềm ẩn. Các mô hình học máy (machine learning) có thể xử lý dữ liệu lịch sử và đưa ra dự đoán về giá cổ phiếu, tỷ lệ lãi suất, hoặc xu hướng kinh tế. - Quản trị rủi ro: AI có thể phát hiện và đánh giá rủi ro nhanh chóng hơn. Ví dụ, các hệ thống AI có thể phân tích các chỉ số tài chính và các yếu tố bên ngoài để xác định các yếu tố gây rủi ro cho các khoản đầu tư hoặc cho sức khỏe tài chính của một tổ chức.  28 - Phát hiện gian lận: Các thuật toán AI có thể phân tích các giao dịch để phát hiện các mẫu hành vi bất thường, giúp ngân hàng nhận diện và ngăn chặn gian lận tài chính, tội phạm mạng, và các hoạt động bất hợp pháp khác. - Chăm sóc Khách hàng và Hỗ trợ: Chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp, thực hiện các giao dịch cơ bản, và cung cấp thông tin tài chính cá nhân hóa. - Tư vấn Đầu tư: Robo-advisors sử dụng các thuật toán AI để đưa ra các gợi ý đầu tư dựa trên hồ sơ đầu tư của khách hàng và các mục tiêu tài chính. Chúng giúp tự động hóa quá trình đầu tư và làm cho nó trở nên dễ tiếp cận hơn cho các nhà đầu tư cá nhân. - Tự động hóa Quy trình: AI giúp tự động hóa nhiều quy trình hành chính trong ngân hàng, từ việc xử lý đơn vay tín dụng đến việc kiểm tra tài liệu. Điều này giúp giảm thiểu lỗi và tăng tốc độ xử lý. - Tối ưu hóa Quản lý Tài chính: AI có thể phân tích chi tiêu của khách hàng và cung cấp các khuyến nghị để cải thiện quản lý tài chính cá nhân, chẳng hạn như cách tiết kiệm hoặc đầu tư hiệu quả hơn. - Quản lý Danh mục Đầu tư: Các thuật toán AI có thể hỗ trợ việc quản lý danh mục đầu tư bằng cách phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định về việc điều chỉnh tài sản đầu tư để tối ưu hóa lợi nhuận và giảm thiểu rủi ro. 5.2.1.2. Những vấn đề cơ bản về RAI Khái niệm: RAI là việc tiến hành phát triển và sử dụng các hệ thống AI theo cách cung cấp mang lại lợi ích cho cá nhân, nhóm và toàn xã hội, đồng thời giảm thiểu nguy cơ gây ra hậu quả tiêu cực.  29 Tại sao RAI lại quan trọng? - Quyền riêng tư: Thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân, đặt ra những lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật thông tin. - Thay thế việc làm: Sự phát triển của AI có thể dẫn đến việc tự động hóa nhiều công việc, gây ra thất nghiệp và bất bình đẳng xã hội. - Rủi ro an toàn: Các hệ thống AI phức tạp có thể bị lợi dụng cho mục đích xấu, gây ra những hậu quả nghiêm trọng như tấn công mạng, vũ khí tự động. - Tư duy độc lập: AI có thể đưa ra các quyết định có tác động lớn đến cuộc sống của con người, nhưng liệu chúng ta có thể hoàn toàn tin tưởng vào những quyết định này? Các nguyên tắc của RAI - Minh bạch: Các hệ thống AI cần được thiết kế để dễ hiểu và giải thích được cách chúng đưa ra quyết định. - Công bằng: AI không được phân biệt đối xử dựa trên bất kỳ yếu tố nào như chủng tộc, giới tính, tôn giáo. - An toàn: Các hệ thống AI cần được thiết kế để đảm bảo an toàn và không gây hại cho con người. - Riêng tư: AI cần tôn trọng quyền riêng tư của cá nhân và bảo vệ dữ liệu cá nhân. - Trách nhiệm: Các nhà phát triển và người sử dụng AI cần chịu trách nhiệm về các tác động của AI. Giải pháp cho RAI - Xây dựng khung pháp lý: Các quốc gia cần ban hành các luật và quy định cụ thể để quản lý việc phát triển và sử dụng AI. - Đầu tư vào nghiên cứu: Cần có nhiều nghiên cứu về các vấn đề đạo đức và xã hội liên quan đến AI.  30 - Tạo ra các tiêu chuẩn: Các tổ chức quốc tế cần xây dựng các tiêu chuẩn về AI để đảm bảo tính minh bạch, công bằng và an toàn. - Giáo dục và nâng cao nhận thức: Cần giáo dục cộng đồng về AI để mọi người hiểu rõ hơn về công nghệ này và các vấn đề liên quan. - Hợp tác quốc tế: Các quốc gia cần hợp tác để xây dựng một khuôn khổ toàn cầu về trách nhiệm AI. 5.2.2. ESG và RAI Mối quan hệ giữa ESG và RAI Trong quản trị rủi ro: AI có thể mô phỏng các kịch bản ESG khác nhau, giúp các tổ chức tài chính hình dung bối cảnh tương lai tiềm năng và điều chỉnh các chiến lược của họ cho phù hợp. Bằng cách sử dụng các công cụ đánh giá rủi ro do AI cung cấp tích hợp các cân nhắc về ESG, các tổ chức tài chính có thể xác định và giảm thiểu các rủi ro tiềm ẩn liên quan đến các yếu tố môi trường và xã hội, chẳng hạn như biến đổi khí hậu, thực hành lao động và vi phạm nhân quyền. Lợi ích của dùng RAI tích hợp ESG: - Giúp các tổ chức tài chính giảm thiểu rủi ro về tài chính và danh tiếng, cũng như đóng góp vào các hoạt động kinh doanh bền vững và có trách nhiệm. - Có thể góp phần vào sự phát triển của các hệ thống tài chính toàn diện và công bằng hơn. - Bằng cách sử dụng các công cụ do AI cung cấp để phân tích dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế xã hội, các tổ chức tài chính có thể xác định và giải quyết sự chênh lệch trong việc tiếp cận các dịch vụ và cơ hội tài chính. - Các mô hình chấm điểm tín dụng do AI cung cấp có thể tính đến các yếu tố ngoài lịch sử tín dụng truyền thống, chẳng hạn như giáo dục, việc  31 làm và vốn xã hội, để cung cấp các đánh giá tín dụng công bằng và toàn diện hơn. - Có thể có những tác động xã hội rộng hơn, góp phần đạt được các mục tiêu phát triển bền vững và giải quyết các thách thức toàn cầu như biến đổi khí hậu, nghèo đói và bất bình đẳng. - Bằng cách sử dụng AI để hỗ trợ đầu tư vào các công ty và dự án góp phần mang lại kết quả tích cực về xã hội và môi trường, các tổ chức tài chính có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy các hoạt động kinh doanh bền vững và có trách nhiệm, cũng như thúc đẩy thay đổi tích cực về xã hội và môi trường. 5.2.3. RAI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng 5.2.3.1. Sự cần thiết Quyết định quan trọng: AI ngày càng tham gia vào việc đưa ra các quyết định quan trọng như phê duyệt tín dụng, phát hiện gian lận, và tư vấn đầu tư. Những quyết định này có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tài chính và cuộc sống của khách hàng. Công bằng và minh bạch: AI cần đảm bảo rằng các quyết định được đưa ra một cách công bằng và không thiên vị, tránh tình trạng phân biệt đối xử. Bảo mật dữ liệu: AI làm việc với lượng lớn dữ liệu nhạy cảm của khách hàng, vì vậy việc bảo vệ thông tin cá nhân là vô cùng quan trọng. Tính minh bạch: Khách hàng cần hiểu được cách AI đưa ra quyết định để có thể tin tưởng vào hệ thống. 5.2.3.2. Các vấn đề về RAI trong TCNH Rủi ro thiên vị: AI có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử, dẫn đến việc tái tạo các định kiến xã hội và gây ra sự bất công. Thiếu minh bạch: Một số thuật toán AI rất phức tạp, khiến việc giải thích cách chúng đưa ra quyết định trở nên khó khăn.  32 Rủi ro an ninh: Các hệ thống AI có thể trở thành mục tiêu tấn công của hacker, gây ra thiệt hại về tài chính và uy tín. Đảm bảo tuân thủ quy định và chính sách - Tuân thủ Quy định Pháp lý: AI phải được triển khai theo các quy định pháp lý và chính sách liên quan đến bảo mật dữ liệu, quyền riêng tư của khách hàng, và các quy định tài chính. Các tổ chức tài chính cần đảm bảo rằng hệ thống AI của họ tuân thủ các tiêu chuẩn và quy định hiện hành. - Báo cáo và Giám sát: Các TCTC phải duy trì hệ thống giám sát và báo cáo để theo dõi hoạt động của AI và đảm bảo rằng các quyết định do AI đưa ra không vi phạm các quy định. Đảm bảo an ninh và bảo mật - Bảo mật dữ liệu: AI xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm và cần được bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng. Các ngân hàng cần áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khách hàng. - Ngăn chặn xâm nhập: Các hệ thống AI cần phải có khả năng phát hiện và ngăn chặn các hành vi xâm nhập và tấn công mạng. Đảm bảo công bằng và minh bạch - Ngăn chặn định kiến: AI cần phải được thiết kế và huấn luyện để giảm thiểu sự thiên lệch và định kiến, đảm bảo rằng các quyết định không bị ảnh hưởng bởi các yếu tố không công bằng như chủng tộc, giới tính, hay tình trạng tài chính. - Minh bạch quy trình quyết định: Các quyết định của AI cần được giải thích một cách rõ ràng và minh bạch để khách hàng có thể hiểu và kiểm soát các quyết định ảnh hưởng đến họ. Tăng cường trách nhiệm xã hội  33 - Hỗ trợ khách hàng: AI cần được thiết kế để nâng cao trải nghiệm khách hàng và cung cấp hỗ trợ hiệu quả, đồng thời bảo vệ quyền lợi và sự an toàn của khách hàng. - Giảm thiểu tác động xã hội: Ngân hàng cần cân nhắc tác động của AI đối với nhân lực và cộng đồng, đảm bảo rằng sự tự động hóa không dẫn đến sự gia tăng bất bình đẳng hoặc mất việc làm mà không có các biện pháp hỗ trợ hợp lý. Tương tác và hợp tác - Hợp tác đối tác: Ngân hàng cần làm việc với các đối tác công nghệ để đảm bảo rằng AI được triển khai và vận hành đúng cách, đồng thời chia sẻ thông tin và cải thiện công nghệ một cách đồng bộ. - Giao tiếp với Khách hàng: Cung cấp thông tin đầy đủ cho khách hàng về cách AI được sử dụng và cách nó ảnh hưởng đến các dịch vụ mà họ nhận được. Đánh giá và phân tích định kỳ - Đánh giá hiệu suất: Thực hiện các đánh giá định kỳ về hiệu suất của hệ thống AI để đảm bảo rằng nó hoạt động như mong đợi và đạt được các mục tiêu đề ra. - Phản hồi và cải tiến: Lắng nghe phản hồi từ người dùng và sử dụng thông tin đó để cải tiến các hệ thống AI nhằm phục vụ khách hàng tốt hơn. 5.2.3.3. Các giải pháp để đảm bảo RAI Dữ liệu chất lượng cao: Sử dụng dữ liệu đa dạng, đại diện và không chứa thành kiến. Giải thích được: Phát triển các thuật toán AI có khả năng giải thích được cách chúng đưa ra quyết định.  34 Kiểm toán và đánh giá: Thường xuyên kiểm tra và đánh giá các hệ thống AI để phát hiện và khắc phục các vấn đề. Quy định rõ ràng: Xây dựng khung pháp lý và quy định rõ ràng về việc sử dụng AI trong ngành ngân hàng. Con người giám sát: Luôn có sự giám sát của con người trong quá trình đưa ra các quyết định quan trọng.