Tích hợp chuẩn mực đạo đức trí tuệ nhân tạo vào khung đạo đức nghề nghiệp ngân hàng

Tóm tắt: Chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình hoạt động của ngành Ngân hàng, đồng thời đặt ra nhiều thách thức đạo đức mới như thiên vị thuật toán và sự thiếu minh bạch. Tuy nhiên, khi đối chiếu với Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng, ban hành ngày 25/02/2019 theo Quyết định số 11/QĐ-HHNH của Chủ tịch Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, có thể nhận thấy rằng các chuẩn mực hiện hành vẫn chưa bao quát đầy đủ những rủi ro đạo đức đặc thù phát sinh từ việc ứng dụng AI. Bài viết phân tích khoảng trống hiện nay giữa các thông lệ đạo đức AI quốc tế và chuẩn mực đạo đức nghề ngân hàng truyền thống tại Việt Nam, đồng thời đề xuất một khung đạo đức tích hợp nhằm thu hẹp khoảng trống này; bổ sung các nguyên tắc mới, bao gồm công bằng, khả năng giải trình, giám sát của con người và bảo mật dữ liệu nâng cao, trên nền tảng các giá trị đạo đức cốt lõi hiện có của ngành Ngân hàng. Khung đạo đức mới này là công cụ chiến lược giúp các ngân hàng Việt Nam xây dựng niềm tin, quản trị rủi ro và là cơ sở để cập nhật, hoàn thiện chương trình đào tạo về đạo đức nghề nghiệp trong bối cảnh chuyển đổi số.

Từ khóa: AI, đạo đức AI, đạo đức nghề ngân hàng, khung đạo đức, Ngân hàng Việt Nam.

INTEGRATING ARTIFICIAL INTELLIGENCE ETHICAL STANDARDS
INTO THE BANKING PROFESSIONAL ETHICS FRAMEWORK

Abstract: Digital transformation and artificial intelligence (AI) are reshaping the banking sector, simultaneously generating new ethical challenges, such as algorithmic bias and a lack of transparency. However, when compared with the Code of Professional Ethics and Code of Conduct for Banking Staff, issued on 25 February 2019 under Decision No. 11/QĐ-HHNH of the Chairman of the Vietnam Banks Association, it can be observed that the existing standards have not yet fully covered the specific ethical risks arising from the application of AI. This article analyzes the current gaps between internationally recognized AI ethics principles and the traditional professional ethics standards applied in the Vietnamese banking sector. Based on this analysis, the study proposes an integrated ethical framework aimed at bridging these gaps; supplementing new principles, including fairness, accountability, human oversight, and enhanced data protection, built upon the existing core ethical values of the banking sector. This new ethical framework serves as a strategic tool enabling Vietnamese banks to build trust, manage risks, and provide a foundation for updating and refining professional ethics training programs in the context of digital transformation.

Keywords: AI; AI ethics, banking professional ethics, ethical framework, Vietnamese banking sector.

1. Giới thiệu

Ngành Ngân hàng Việt Nam đang trải qua quá trình chuyển đổi số mạnh mẽ và chưa từng có tiền lệ, từ cấp độ hoạch định chiến lược vĩ mô đến triển khai chiến lược và kế hoạch tại các đơn vị kinh doanh. Quá trình này không chỉ dừng lại ở việc số hóa các quy trình nghiệp vụ truyền thống, mà còn đánh dấu sự chuyển dịch sang giai đoạn cạnh tranh mới - giai đoạn ngân hàng nhận thức, trong đó AI và dữ liệu lớn (Big Data) trở thành động lực cốt lõi cho tăng trưởng và tạo lập lợi thế cạnh tranh. Thông qua các ứng dụng như chatbot chăm sóc khách hàng, định danh điện tử (eKYC), chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận, AI đang làm thay đổi căn bản phương thức vận hành cũng như cách thức ngân hàng tương tác với khách hàng.

Tuy nhiên, cùng với mức độ thâm nhập ngày càng sâu của AI vào mọi khía cạnh hoạt động ngân hàng, các thách thức đạo đức mới và chưa từng có tiền lệ cũng dần xuất hiện, tạo ra những khoảng trống mà các khung pháp lý và chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp truyền thống chưa bao quát đầy đủ. Nếu như các chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp truyền thống chỉ tập trung vào hành vi của con người như tính trung thực, sự cẩn trọng, liêm chính, chuyên cần, đổi mới và sáng tạo (Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam và Association, 2019), thì trong bối cảnh hiện nay, sự hiện diện của AI đã kéo theo rủi ro đạo đức, ví dụ như “thiên kiến thuật toán” - đây là rủi ro khi AI tái tạo lại các định kiến xã hội thông qua dữ liệu lịch sử (Toronto-Dominion Bank, n.d.). Trường hợp vụ việc của Apple Card và Goldman Sachs (2019) là một minh chứng điển hình khi thuật toán cấp hạn mức tín dụng bị cáo buộc phân biệt đối xử giới tính (Harvard Business School, n.d.). Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, các biến số tưởng chừng vô hại như mã bưu chính hay trình duyệt web cũng có thể dẫn đến phân biệt đối xử với các nhóm yếu thế trong xã hội.

Trong khi đó, tại Việt Nam, Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng bao gồm sáu chuẩn mực và hai bộ quy tắc ứng xử, được thiết kế chủ yếu cho các tương tác giữa con người với con người. Tuy nhiên, các chuẩn mực này đang bộc lộ một số hạn chế nhất định trong bối cảnh các quyết định tài chính ngày càng được hỗ trợ hoặc tự động hóa bởi AI. Do đó, sự thiếu hụt các quy tắc đạo đức điều chỉnh tương tác giữa con người - AI - khách hàng đang trở thành một khoảng trống đáng kể, cả về phương diện lý luận lẫn thực tiễn.

Xuất phát từ thực tiễn trên, bài viết hướng tới việc đề xuất một Khung đạo đức nghề nghiệp ngân hàng tích hợp AI, dựa trên các thông lệ quốc tế về đạo đức AI, nhằm hỗ trợ các ngân hàng Việt Nam trong quản trị rủi ro đạo đức, đồng thời là tài liệu tham khảo cho Ngân hàng Nhà nước (NHNN), Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam và các cơ sở đào tạo, nghiên cứu trong lĩnh vực ngân hàng.

2. Cơ sở lý thuyết

2.1. Tổng quan về đạo đức AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng

Trên thế giới, nhiều khung pháp lý và đạo đức đối với AI đã được ban hành, tiêu biểu như Đạo luật AI của Liên minh châu Âu (EU AI Act) và Khung đạo đức FEAT của Cơ quan Quản lý Tiền tệ Singapore (MAS). Trong bối cảnh AI ngày càng được ứng dụng sâu rộng vào các nghiệp vụ ngân hàng cốt lõi, từ chấm điểm tín dụng đến phát hiện gian lận, việc hoàn thiện các khuôn khổ quản lý và đạo đức trở thành yêu cầu cấp bách.

Nhìn chung, các quốc gia đang đi theo hai hướng tiếp cận chính: (1) Cách tiếp cận dựa trên luật lệ và (2) Cách tiếp cận dựa trên nguyên tắc. Theo hướng tiếp cận thứ nhất, EU AI Act, được thông qua vào tháng 6/2023, là khung pháp lý tiên phong áp dụng cơ chế quản lý AI dựa trên phân loại rủi ro. Theo đó, các hệ thống AI thuộc nhóm rủi ro cao (nhóm có khả năng tác động tiêu cực đến quyền con người) phải tuân thủ các yêu cầu nghiêm ngặt về tính minh bạch, giám sát của con người và an toàn trước khi được đưa vào vận hành. Mặc dù Đạo luật tập trung nhiều vào các ứng dụng sinh trắc học, song các nguyên tắc cốt lõi như công bằng, không phân biệt đối xử và bảo vệ dữ liệu có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với các quyết định tài chính tự động trong lĩnh vực ngân hàng.

Bên cạnh đó, Đạo luật còn tạo áp lực buộc các quốc gia và doanh nghiệp quốc tế phải nhanh chóng hoàn thiện khung quản trị để đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm và nhân văn (Tô Kiến Lương và Mai Nguyễn Dũng, 2024). Ngược lại, một số trung tâm tài chính như Singapore lại lựa chọn cách tiếp cận dựa trên nguyên tắc. MAS đã sớm đưa ra các hướng dẫn nhằm thúc đẩy việc sử dụng AI một cách công bằng, có đạo đức, trách nhiệm giải trình và minh bạch trong việc sử dụng AI.

Vào tháng 02/2022, MAS đã cụ thể hóa các nguyên tắc này thông qua việc công bố năm sách trắng và một bộ công cụ mã nguồn mở, được phát triển bởi Veritas Consortium - liên minh gồm 27 định chế tài chính hàng đầu. Điểm nổi bật của cách tiếp cận này nằm ở việc chuyển hóa các nguyên tắc đạo đức mang tính trừu tượng thành các chỉ số kỹ thuật có thể đo lường được trong vòng đời phát triển AI và phân tích dữ liệu. Cụ thể, các phương pháp luận của MAS phát triển tập trung giải quyết ba trụ cột đạo đức cốt lõi trong hoạt động ngân hàng có ứng dụng AI:

Thứ nhất, phương pháp đánh giá tính công bằng cho phép các ngân hàng xác định các thuộc tính nhạy cảm của cá nhân và phát hiện “bất kỳ thành kiến không chủ ý nào” tồn tại trong thuật toán. Phương pháp này đã được nhóm nghiên cứu do Swiss Re và Accenture dẫn dắt áp dụng thành công trong nghiệp vụ bảo lãnh phát hành bảo hiểm, qua đó chứng minh tính khả thi của việc nhận diện và giảm thiểu thiên kiến trong các mô hình ra quyết định dựa trên AI.

Thứ hai, phương pháp đánh giá đạo đức và trách nhiệm giải trình. Đây là một bước tiến quan trọng khi cung cấp khuôn khổ để thực hiện “đo lường định lượng” đối với các thực hành đạo đức, thay vì chỉ dừng lại ở các cam kết định tính như trước đây. Các ngân hàng lớn như United Overseas Bank (UOB) và AXA đã tiên phong áp dụng phương pháp này vào hai nghiệp vụ cốt lõi là phát hiện gian lận và tiếp thị khách hàng, nhằm đảm bảo hệ thống AI không chỉ hoạt động hiệu quả mà còn tuân thủ các chuẩn mực đạo đức và ứng xử nghề nghiệp.

Thứ ba, phương pháp đánh giá tính minh bạch được trình bày trong các sách trắng của MAS, hướng dẫn các tổ chức tài chính xác định mức độ minh bạch cần thiết, cả trong nội bộ và đối với bên ngoài, để giải thích và diễn giải các dự đoán của các mô hình học máy (ML). Tiêu biểu, Ngân hàng Standard Chartered và HSBC đã áp dụng phương pháp này trong nghiệp vụ chấm điểm rủi ro tín dụng - lĩnh vực vốn được xem là “hộp đen” thuật toán nhạy cảm nhất trong hoạt động ngân hàng.

Đặc biệt, để hỗ trợ quá trình chuyển đổi từ nhận thức sang hành động, Veritas Consortium đã phát hành một bộ công cụ mã nguồn mở. Bộ công cụ này cho phép tích hợp trực tiếp vào hệ thống công nghệ thông tin của ngân hàng, tự động hóa việc đánh giá các chỉ số công bằng và trực quan hóa kết quả đánh giá đạo đức. Sáng kiến này của Singapore cung cấp một bài học kinh nghiệm quý giá cho Việt Nam. Theo đó, đạo đức AI trong lĩnh vực ngân hàng không thể chỉ dừng lại ở các văn bản quy định, mà cần được cụ thể hóa thành các quy trình kỹ thuật, có công cụ đo lường định lượng và được kiểm chứng qua các trường hợp sử dụng thực tế như chấm điểm tín dụng hay phát hiện gian lận (Thitruongtaichinhtiente.vn, 2022).

Dù được xây dựng theo cách tiếp cận dựa trên luật lệ hay dựa trên nguyên tắc, các khung khổ đạo đức AI hiện nay đều hội tụ tại một số nguyên tắc đạo đức cốt lõi mà ngành tài chính - ngân hàng buộc phải giải quyết.

Thứ nhất, công bằng và chống thiên vị thuật toán. Đây là rủi ro đạo đức nghiêm trọng nhất và là vấn đề được thảo luận nhiều nhất. “Thiên vị thuật toán” xảy ra khi một hệ thống AI đưa ra các quyết định không công bằng một cách có hệ thống, gây bất lợi cho một số nhóm cá nhân nhất định dựa trên các đặc điểm được bảo vệ như giới tính, chủng tộc hay vùng miền. Nguyên nhân là do các thuật toán này được huấn luyện dựa trên dữ liệu lịch sử, vốn đã chứa đựng những định kiến và bất bình đẳng xã hội trong quá khứ.

Báo cáo của Barclays (2019) cho thấy, nếu dữ liệu đầu vào, chẳng hạn như các khoản vay đã được phê duyệt trong quá khứ, có sự thiên vị, thì mô hình AI không chỉ học theo mà còn có xu hướng khuếch đại sự thiên vị đó, dẫn đến việc từ chối tín dụng đối với các ứng viên đủ điều kiện một cách có hệ thống. Trường hợp điển hình nhất là vụ việc liên quan đến Apple Card và Goldman Sachs vào năm 2019, khi thuật toán bị cáo buộc cấp hạn mức tín dụng cho nam giới cao hơn đáng kể so với nữ giới, ngay cả trong điều kiện hai vợ chồng có chung tài sản và hồ sơ thuế. Vụ việc này cho thấy rằng, ngay cả khi không tồn tại chủ đích phân biệt đối xử, các mô hình AI vẫn có thể tạo ra những “kết quả mang tính phân biệt đối xử” một cách rõ rệt (Harvard Business School, n.d.).

Thứ hai, nguyên tắc minh bạch và giải trình. Nhiều mô hình AI phức tạp, đặc biệt là học sâu, hoạt động như một “hộp đen”, trong đó ngay cả người tạo ra chúng cũng không thể giải thích đầy đủ lý do tại sao một quyết định cụ thể được đưa ra. Trong ngành Ngân hàng, điều này tiềm ẩn rủi ro nghiêm trọng. Khi một khách hàng bị từ chối khoản vay bởi AI, họ có quyền được biết lý do. Nếu ngân hàng chỉ trả lời rằng “đó là quyết định của thuật toán”, điều này không chỉ vi phạm quyền của người tiêu dùng mà còn làm xói mòn niềm tin đối với hệ thống tài chính. Nhận thức được vấn đề này, các khuôn khổ pháp lý như Quy định bảo vệ dữ liệu chung của EU (GDPR) (Điều 22), đã nhấn mạnh “quyền được giải thích” đối với các quyết định tự động (Bộ Khoa học và Công nghệ, n.d.). Do đó, khái niệm AI có thể giải trình đang dần trở thành yêu cầu bắt buộc, giúp các ngân hàng vừa tuân thủ pháp luật, vừa củng cố niềm tin của khách hàng và tạo điều kiện cho hoạt động kiểm toán, giám sát nội bộ.

Thứ ba, trách nhiệm giải trình và quản trị dữ liệu là hai nguyên tắc có mối liên hệ mật thiết. Trách nhiệm giải trình đặt ra câu hỏi: Khi hệ thống AI sai sót gây ra thiệt hại, chẳng hạn như đưa ra quyết định sai trong giao dịch hoặc tạo ra phân biệt đối xử, thì chủ thể nào sẽ chịu trách nhiệm - ngân hàng sử dụng, doanh nghiệp công nghệ cung cấp thuật toán, hay đội ngũ lập trình viên?

Các khung đạo đức AI hiện đại đều nhấn mạnh yêu cầu thiết lập cơ chế giám sát của con người và phân định rõ ràng trách nhiệm giải trình trong mọi quy trình. Song song với đó, do AI “phát triển dựa trên dữ liệu”, yêu cầu về quản trị dữ liệu trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết. Các quy tắc đạo đức không chỉ nhằm ngăn chặn việc lạm dụng dữ liệu cá nhân, mà còn phải kiểm soát cả các loại dữ liệu “ủy nhiệm”.

Nghiên cứu của CGAP (2019) và UNT Dallas (2025) chỉ ra rằng những dữ liệu phi truyền thống như mã bưu chính, nhà cung cấp email (Yahoo hay Gmail), hay thậm chí thói quen gõ phím, có thể vô tình trở thành đại diện cho các đặc điểm nhạy cảm như chủng tộc hoặc mức độ tín nhiệm, từ đó dẫn đến các hình thức thiên vị tinh vi và khó phát hiện.

Theo báo cáo của Toronto-Dominion Bank (2025), có tới 63% người tiêu dùng vẫn tin tưởng con người hơn AI trong các quyết định tài chính. Mức độ tin cậy này chỉ có thể được duy trì thông qua một hệ thống quản trị AI minh bạch và có đạo đức.

2.2. Khung chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp ngân hàng tại Việt Nam

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế ngày càng sâu rộng cùng với tác động mạnh mẽ của Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, ngành Ngân hàng Việt Nam đang đứng trước những cơ hội và thách thức chưa từng có. Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ số, áp lực cạnh tranh gia tăng, cũng như kỳ vọng ngày càng cao từ phía khách hàng và xã hội đã và đang tạo ra những thay đổi lớn trong hoạt động ngân hàng. Trong môi trường đầy biến động đó, đạo đức nghề nghiệp, với vai trò là nền tảng cốt lõi của mọi hoạt động tài chính, trở nên cấp thiết hơn bao giờ hết và mang ý nghĩa sống còn đối với sự ổn định của hệ thống ngân hàng.

Thứ nhất, củng cố nền tảng đạo đức nghề nghiệp là điều kiện tiên quyết để duy trì và phát triển lòng tin của công chúng đối với hệ thống ngân hàng. Hoạt động ngân hàng về bản chất dựa trên niềm tin của khách hàng và xã hội; do đó, bất kỳ sự thiếu hụt nào về chuẩn mực đạo đức, dù ở cấp độ cá nhân hay tổ chức, đều có thể dẫn đến những hệ quả nghiêm trọng như suy giảm uy tín, gia tăng rủi ro pháp lý, tổn thất tài chính và thậm chí là khủng hoảng mang tính hệ thống. Thực tiễn đã cho thấy nhiều vụ việc sai phạm đạo đức trong ngành tài chính trên thế giới và tại Việt Nam đã gây ra thiệt hại lớn, làm xói mòn niềm tin của xã hội. Vì vậy, việc nghiên cứu một cách hệ thống về đạo đức nghề ngân hàng là cần thiết nhằm nhận diện các yếu tố tác động, từ đó củng cố và phục hồi niềm tin, bảo đảm sự ổn định và phát triển lành mạnh của Ngành.

Thứ hai, yêu cầu nghiên cứu và cập nhật các chuẩn mực đạo đức trong bối cảnh chuyển đổi số đang trở nên cấp bách. Quá trình chuyển đổi số đã đặt ra nhiều vấn đề đạo đức mới mà các khung khổ hiện hành chưa bao quát đầy đủ. Việc ứng dụng AI, Big Data, công nghệ chuỗi khối (blockchain), và các dịch vụ ngân hàng số đã làm xuất hiện những rủi ro đạo đức mới, bao gồm lạm dụng dữ liệu cá nhân, thao túng thông tin và gian lận công nghệ cao. Do đó, nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc phân tích những thay đổi do công nghệ mang lại, làm rõ các yêu cầu mới về đạo đức nghề nghiệp và đề xuất các giải pháp nhằm phòng ngừa, kiểm soát các rủi ro đạo đức phát sinh.

Thứ ba, đạo đức nghề ngân hàng đóng vai trò nền tảng trong việc hiện thực hóa mục tiêu phát triển bền vững của Ngành. Một ngân hàng phát triển bền vững không chỉ là ngân hàng có lợi nhuận cao mà còn là ngân hàng hoạt động có trách nhiệm xã hội, môi trường và quản trị tốt. Đạo đức nghề nghiệp là yếu tố then chốt để thúc đẩy các hoạt động tài chính xanh, tài chính có trách nhiệm, và quản trị doanh nghiệp minh bạch. Ngược lại, sự thiếu hụt đạo đức có thể cản trở nỗ lực của ngành Ngân hàng trong việc đóng góp vào các mục tiêu phát triển bền vững ở cả cấp độ quốc gia và toàn cầu. Vì vậy, việc nghiên cứu vai trò của đạo đức nghề ngân hàng đối với phát triển bền vững là hết sức cần thiết để định hướng chiến lược và hành động trong tương lai.

Cuối cùng, nghiên cứu này đáp ứng nhu cầu cấp thiết về hoàn thiện khung khổ pháp lý và chính sách liên quan đến đạo đức nghề nghiệp ngân hàng. Mặc dù đã có các quy định và bộ chuẩn mực từ NHNN và Hiệp hội Ngân hàng, nhưng với sự phức tạp và tốc độ thay đổi của môi trường kinh doanh, việc nghiên cứu toàn diện các yếu tố tác động, vai trò của văn hóa tổ chức, chính sách quản trị nội bộ, cơ chế thưởng - phạt và tuân thủ pháp luật sẽ cung cấp cơ sở khoa học để xây dựng một bộ tiêu chí định hình phẩm chất đạo đức nghề ngân hàng hiệu quả hơn, góp phần thúc đẩy niềm tin của xã hội và sự phát triển bền vững trong Ngành. Điều này đặc biệt cần thiết khi NHNN đặt hàng nghiên cứu để xây dựng hoặc cập nhật bộ tiêu chí cấp ngành, đảm bảo tính pháp lý và hiệu lực thi hành cao hơn.

Tại Việt Nam, nhận thức được vai trò then chốt của yếu tố con người trong hoạt động tài chính - ngân hàng, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam đã ban hành Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng. Đây là văn bản mang tính nền tảng, thống nhất các giá trị cốt lõi và định hướng hành vi cho đội ngũ nhân sự trong toàn Ngành. Trên cơ sở văn bản này, các giá trị đạo đức và quy tắc ứng xử được hệ thống hóa thành hai nhóm chính:

2.2.1. Các chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp cốt lõi

Bộ Chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp của cán bộ ngân hàng xác định sáu giá trị đạo đức nền tảng mà mọi cán bộ ngân hàng phải tuân thủ. Trong bối cảnh hoạt động ngân hàng ngày càng phức tạp và chịu tác động mạnh mẽ của chuyển đổi số, các giá trị này được cụ thể hóa như sau:

Thứ nhất, tính tuân thủ. Đây là yêu cầu tiên quyết và mang tính nền tảng. Cán bộ ngân hàng phải tôn trọng và tuân thủ pháp luật, các quy định của NHNN và quy trình nội bộ. Tính tuân thủ đòi hỏi cán bộ không được đồng lõa, tiếp tay hoặc để bị tác động bởi các hành vi vi phạm. Việc tuân thủ tuyệt đối không chỉ giúp cá nhân tránh rủi ro pháp lý mà còn đảm bảo sự an toàn hệ thống và phát triển bền vững của tổ chức.

Thứ hai, sự cẩn trọng, là phẩm chất không thể thiếu trong bối cảnh hoạt động ngân hàng gắn liền với các rủi ro tài chính. Với vai trò là huyết mạch của nền kinh tế, mỗi quyết định nghiệp vụ đều có thể tạo ra những hệ quả lan tỏa. Do đó, cán bộ ngân hàng phải luôn cân nhắc thấu đáo, đánh giá kỹ lưỡng các yếu tố rủi ro, tuyệt đối tránh tâm lý chủ quan, lơ là hoặc bỏ qua quy trình. Sự cẩn trọng giúp hạn chế các sai sót tác nghiệp, đồng thời bảo vệ tài sản của ngân hàng và quyền lợi của khách hàng.

Thứ ba, sự liêm chính. Trong môi trường kinh doanh tiền tệ tiềm ẩn nhiều cám dỗ, sự liêm chính là lá chắn bảo vệ uy tín của người làm nghề. Cán bộ ngân hàng phải giữ gìn sự minh bạch trong các mối quan hệ tài chính, tuyệt đối không tham ô, vụ lợi hay tiếp tay cho các hành vi trục lợi. Liêm chính là cơ sở để xây dựng niềm tin bền vững với khách hàng và đối tác.

Thứ tư, sự tận tâm và chuyên cần. Chuẩn mực này đòi hỏi cán bộ phải làm việc tự giác, trách nhiệm và không ngừng học hỏi. Đặc biệt trong bối cảnh chuyển đổi số, tính chuyên nghiệp còn thể hiện ở khả năng chủ động, sáng tạo và thích ứng với công nghệ mới. Cán bộ ngân hàng không được ỷ lại, không nên bảo thủ, mà phải liên tục cải tiến phương pháp làm việc để nâng cao năng suất và chất lượng phục vụ.

Thứ năm, tính chủ động, sáng tạo và thích ứng. Yêu cầu cán bộ, nhân viên cần rèn luyện tính tự giác và chủ động, luôn tìm tòi, sáng tạo để nâng cao năng lực cá nhân, đồng thời không ngừng cải tiến phương pháp làm việc và nâng cao các kỹ năng mềm để thích ứng hiệu quả với những biến động của thị trường và yêu cầu mới của tổ chức.

Thứ sáu, ý thức bảo mật thông tin. Trong thời đại thông tin và dữ liệu là nguồn tài nguyên quý giá, việc bảo mật thông tin của khách hàng và ngân hàng trở nên vô cùng quan trọng và cấp thiết. Việc để lộ thông tin có thể gây tổn hại nghiêm trọng đến tài sản, thương hiệu và uy tín, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của ngân hàng. Do đó, cán bộ ngân hàng cần phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định của pháp luật và của tổ chức về bảo mật an toàn thông tin nội bộ và thông tin khách hàng; lưu trữ, bảo quản hồ sơ, tài liệu đúng quy định, đảm bảo tính nguyên vẹn và khả năng truy xuất; ghi nhận và báo cáo kịp thời các tình huống có thể tiềm ẩn rủi ro lộ lọt thông tin.

2.2.2. Khung quy tắc ứng xử

Bên cạnh các phẩm chất đạo đức, Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng cũng thiết lập khung quy tắc ứng xử nhằm điều chỉnh các mối quan hệ tương tác của cán bộ ngân hàng:

Quy tắc ứng xử trong nội bộ tập trung điều chỉnh các mối quan hệ công tác, bảo đảm kỷ cương tổ chức đồng thời khuyến khích sự minh bạch và hợp tác. Đối với mối quan hệ giữa cấp dưới và cấp trên, cán bộ ngân hàng phải tuân thủ sự phân công, tôn trọng thứ bậc, chủ động tham mưu, góp ý thẳng thắn và mang tính xây dựng nhằm phòng ngừa rủi ro trong hoạt động. Ngược lại, trong mối quan hệ cấp trên với cấp dưới, lãnh đạo các cấp có trách nhiệm lắng nghe, tôn trọng và đối xử công bằng, không thiên vị, qua đó tạo dựng môi trường làm việc cởi mở, khuyến khích tinh thần đổi mới và sáng tạo. Đối với đồng nghiệp, cần phải giữ gìn sự đoàn kết, hợp tác và hỗ trợ lẫn nhau, tuyệt đối không lợi dụng quan hệ cá nhân để bao che sai phạm hoặc trục lợi.

Quy tắc ứng xử với khách hàng và đối tác được xem là yếu tố trực tiếp phản ánh hình ảnh và uy tín của ngân hàng. Cán bộ ngân hàng phải thể hiện thái độ chuyên nghiệp, thân thiện và tôn trọng; cung cấp thông tin, tư vấn một cách minh bạch, chính xác và không phân biệt đối xử. Mục tiêu là xây dựng và duy trì lòng tin, thiết lập mối quan hệ hợp tác bền vững, đồng thời tiếp nhận và giải quyết các khiếu nại của khách hàng với tinh thần thiện chí và trách nhiệm.

Bên cạnh đó, quy tắc ứng xử với các bên liên quan khác cũng được quy định rõ ràng. Đối với cơ quan quản lý nhà nước, cán bộ ngân hàng phải trung thực, cung cấp thông tin đầy đủ, chính xác và kịp thời, cũng như hợp tác nghiêm túc trong quá trình thanh tra, giám sát; tuyệt đối không cản trở hoặc che giấu thông tin. Đối với cộng đồng và xã hội, ngân hàng và cán bộ ngân hàng cần thực hiện trách nhiệm xã hội một cách thực chất, minh bạch, tránh các hoạt động mang tính hình thức hoặc lợi dụng từ thiện cho mục đích quảng bá phản cảm.

Riêng trong quan hệ với truyền thông, cán bộ ngân hàng phải tuân thủ nghiêm ngặt quy chế phát ngôn, bảo đảm thông tin cung cấp là chính xác, khách quan, đúng thẩm quyền và được ủy quyền, không tự ý phát ngôn gây ảnh hưởng đến uy tín và thương hiệu của tổ chức.

Tóm lại, khung chuẩn mực đạo đức và quy tắc ứng xử hiện hành tại Việt Nam đã góp phần xây dựng một nền tảng đạo đức vững chắc, dựa trên các giá trị nhân văn và cơ chế kiểm soát hành vi con người trong hoạt động ngân hàng.

Tuy nhiên, khi đối chiếu với các thách thức mới phát sinh từ việc ứng dụng AI - như đã phân tích tại Mục 2.1. có thể thấy rằng các quy định này vẫn chưa đưa ra những hướng dẫn cụ thể đối với các quyết định mang tính tự động hóa. Chính khoảng trống này đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc bổ sung và tích hợp các chuẩn mực đạo đức AI vào khung đạo đức nghề nghiệp ngân hàng trong giai đoạn hiện nay.

2.3. Phân tích khoảng trống giữa hệ thống chuẩn mực đạo đức nghề ngân hàng hiện hành và các thông lệ đạo đức AI trên thế giới

Thứ nhất, khoảng trống trong chuẩn mực “Tính tuân thủ”. Theo các quy định hiện hành, chuẩn mực này yêu cầu cán bộ ngân hàng phải nắm vững và chấp hành nghiêm ngặt các quy trình nghiệp vụ. Tuy nhiên, sự xuất hiện của các hệ thống AI mang tính “hộp đen”, đặc biệt trong các lĩnh vực như chấm điểm tín dụng và phòng, chống rửa tiền, đã đặt ra những thách thức pháp lý và đạo đức mới. Trên thực tế, cán bộ ngân hàng khó có thể thực hiện đầy đủ yêu cầu “tuân thủ” khi họ buộc phải sử dụng kết quả đầu ra từ một hệ thống mà bản thân không hiểu rõ cơ chế vận hành và cũng không thể giải thích được cơ sở của quyết định. Khoảng trống ở đây chính là sự thiếu hụt các quy định về “Tính giải trình kỹ thuật”, khiến nhân viên rơi vào thế bị động: Nếu tuân thủ máy móc thì rủi ro vi phạm quyền lợi khách hàng; nếu không tuân thủ thì lại vi phạm quy trình nội bộ.

Thứ hai, khoảng trống trong chuẩn mực “Sự cẩn trọng”. Theo cách hiểu truyền thống, sự cẩn trọng đòi hỏi cán bộ ngân hàng phải xem xét kỹ lưỡng hồ sơ, cân nhắc thấu đáo các yếu tố rủi ro nhằm phòng ngừa sai sót. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không còn phù hợp trước rủi ro thiên kiến thuật toán. Theo báo cáo của Barclays (2019), AI có thể học và khuếch đại các định kiến phân biệt đối xử từ dữ liệu lịch sử một cách tinh vi mà mắt thường không thể phát hiện. Nếu như trước đây, “cẩn trọng” nghĩa là soi xét kỹ hồ sơ giấy tờ, thì trong bối cảnh AI, “cẩn trọng” đòi hỏi năng lực kiểm toán dữ liệu và giám sát tính công bằng của thuật toán - một năng lực mà khung đạo đức hiện hành chưa trang bị cho nhân sự ngành Ngân hàng.

Thứ ba, khoảng trống trong chuẩn mực “Sự liêm chính”, thể hiện sự chuyển dịch từ cá nhân không vụ lợi đến “Mô hình kinh doanh thao túng”. Chuẩn mực này hiện tại tập trung vào đạo đức cá nhân, yêu cầu cán bộ “không tham ô, vụ lợi”. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI tạo ra một vùng xám mới về sự liêm chính hệ thống. Một cán bộ có thể rất liêm chính (không nhận hối lộ), nhưng lại đang vận hành các hệ thống AI được thiết kế để khai thác điểm yếu tâm lý của khách hàng, chẳng hạn như thuật toán gợi ý vay nợ vào thời điểm khách hàng dễ tổn thương nhất. Khung đạo đức hiện tại chưa có quy định để nhận diện và ngăn chặn các hành vi “phi liêm chính” do thuật toán thực hiện dưới danh nghĩa tối ưu hóa lợi nhuận.

Thứ tư, khoảng trống trong chuẩn mực “Sự tận tâm và chuyên cần”. Chuẩn mực này yêu cầu cán bộ “không lơ là, tắc trách” trong công việc. Trong kỷ nguyên số, thách thức đối với sự tận tâm không còn là sự lười biếng thể chất, mà là “Thiên kiến tự động hóa” - xu hướng tin tưởng tuyệt đối vào gợi ý của máy móc. Một cán bộ tín dụng có thể rất “chuyên cần” (đến đúng giờ, làm đủ việc), nhưng nếu họ chỉ đơn thuần ký duyệt theo điểm số do AI chấm mà không có sự phản biện độc lập, thì về bản chất họ đã vi phạm đạo đức nghề nghiệp. Tuy nhiên, quy định hiện hành chưa cảnh báo về rủi ro này, dẫn đến việc “tận tâm” bị hiểu sai thành việc “tuân thủ máy móc” một cách mù quáng.

Thứ năm, khoảng trống về chuẩn mực “Tính chủ động, sáng tạo và thích ứng”. Chuẩn mực này khuyến khích cán bộ ngân hàng “tìm tòi, cải tiến phương pháp làm việc” và “thích ứng với công nghệ mới”. Tuy nhiên, trong bối cảnh AI bùng nổ, sự “chủ động” nếu thiếu hướng dẫn đạo đức cụ thể sẽ dẫn đến rủi ro khi nhân viên vì muốn hoàn thành công việc nhanh (chủ động) đã tự ý đưa dữ liệu nội bộ lên các công cụ AI công cộng chưa được phê duyệt (như ChatGPT miễn phí) để soạn thảo văn bản hay viết mã. Mặc dù hành vi này có thể xuất phát từ động cơ tích cực là gia tăng năng suất, song lại tiềm ẩn nguy cơ rò rỉ dữ liệu và vi phạm bảo mật ở mức độ nghiêm trọng.

Bên cạnh đó, khái niệm “sáng tạo” trong môi trường số cũng đặt ra những thách thức mới về đạo đức nghề nghiệp. Khi một nhân viên nộp báo cáo do AI tạo ra hoàn toàn mà không công khai việc sử dụng công cụ hỗ trợ, câu hỏi đặt ra là liệu đây có được xem là sự thích ứng với công nghệ hay là biểu hiện của sự thiếu trung thực về năng lực cá nhân. Hiện nay, khung chuẩn mực đạo đức hiện hành chưa xác định rõ ranh giới đạo đức đối với những tình huống này.

Thứ sáu, đối với khoảng trống về chuẩn mực “Bảo mật thông tin”, hiện tại, các quy định hiện hành chủ yếu tập trung vào việc ngăn chặn hành vi tiết lộ thông tin ra bên ngoài một cách trực tiếp. Tuy nhiên, trong bối cảnh ứng dụng AI, rủi ro đạo đức không chỉ nằm ở việc làm lộ dữ liệu, mà còn ở khả năng khai thác, kết hợp và suy diễn dữ liệu. Khung chuẩn mực hiện hành chưa đưa ra các quy tắc cụ thể nhằm ngăn chặn việc AI lạm dụng dữ liệu nội bộ cho các hoạt động “suy diễn” này, từ đó tạo ra một khoảng trống đáng kể về bảo vệ quyền riêng tư và an toàn dữ liệu của khách hàng.

3. Một số đề xuất về khung đạo đức nghề nghiệp ngân hàng tích hợp AI

Trên cơ sở nhận diện các khoảng trống giữa hệ thống chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp hiện hành và những thách thức mới phát sinh trong thực tiễn ứng dụng AI, bài viết đề xuất mô hình Khung đạo đức nghề nghiệp ngân hàng tích hợp AI. Khung này không nhằm thay thế Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng mà đóng vai trò như một lớp “bổ trợ kỹ thuật số”, giúp chuyển hóa các giá trị đạo đức cốt lõi truyền thống thành những nguyên tắc hành động cụ thể trong môi trường tương tác giữa con người và máy móc.

Trước hết, đối với chuẩn mực "Sự liêm chính" cần tích hợp nguyên tắc minh bạch và khả năng giải trình. Trong môi trường truyền thống, sự liêm chính thể hiện qua việc không vụ lợi và không gian dối; tuy nhiên, trong môi trường số, liêm chính còn phải được thể hiện thông qua khả năng minh bạch hóa các quyết định do thuật toán đưa ra. Theo đó, ngân hàng cần trang bị cho cán bộ, nhân viên, đặc biệt là đội ngũ tuyến đầu, năng lực sử dụng các công cụ “AI có thể giải thích”. Khi một khoản vay bị từ chối hoặc một giao dịch bị hệ thống tự động chặn lại, cán bộ ngân hàng không thể chỉ đưa ra lời giải thích thụ động rằng “đó là do máy tính”, mà cần có khả năng giải thích ở mức độ phù hợp các yếu tố chính dẫn đến quyết định đó. Điều này giúp bảo đảm rằng sự trung thực và liêm chính nghề nghiệp không bị che khuất bởi các “hộp đen” công nghệ.

Tiếp theo, chuẩn mực "Sự cẩn trọng" cần được mở rộng thành nguyên tắc "Công bằng và không phân biệt đối xử". Trong kỷ nguyên AI, sự cẩn trọng không còn chỉ dừng lại ở việc rà soát kỹ lưỡng hồ sơ giấy tờ, mà đòi hỏi cán bộ ngân hàng phải có tư duy phản biện trước các kết quả đầu ra của hệ thống máy móc tự động. Để hiện thực hóa điều này, các ngân hàng cần thiết lập quy trình kiểm toán thuật toán định kỳ nhằm phát hiện các thiên kiến tiềm ẩn liên quan đến giới tính, vùng miền hoặc dân tộc. Đồng thời, cán bộ ngân hàng cần được đào tạo để nhận diện các dấu hiệu bất thường trong phân phối quyết định của AI, từ đó ngăn chặn việc vô tình tái tạo hoặc khuếch đại các định kiến xã hội trong quá trình tác nghiệp hằng ngày.

Cùng với đó, chuẩn mực về "Tính tuân thủ" cần được nâng cấp thông qua nguyên tắc giám sát của con người và trách nhiệm giải trình. Để hạn chế rủi ro về “thiên kiến tự động hóa” hay sự ỷ lại vào máy móc, khung đạo đức tích hợp AI cần phải quy định rõ ràng quyền hạn và trách nhiệm của con người trong việc can thiệp vào các quyết định của AI. Cụ thể, đối với các giao dịch có mức độ rủi ro cao hoặc ảnh hưởng đáng kể đến quyền và lợi ích của khách hàng, quyết định cuối cùng phải thuộc về con người thông qua cơ chế can thiệp và phủ quyết của con người. Qua đó xác lập rõ ràng rằng công nghệ chỉ là công cụ hỗ trợ và cán bộ ngân hàng phải là người chịu trách nhiệm cuối cùng về mặt đạo đức và pháp lý cho các quyết định được đưa ra, không thể đổ lỗi cho lỗi thuật toán hay sai sót hệ thống.

Cuối cùng, chuẩn mực "Ý thức bảo mật thông tin" cần chuyển dịch sang "Tư duy quản trị dữ liệu và quyền riêng tư nâng cao". Trong bối cảnh AI có khả năng suy diễn và tổng hợp dữ liệu vượt trội, việc bảo vệ thông tin không chỉ là ngăn chặn rò rỉ bên ngoài mà còn là kiểm soát việc sử dụng dữ liệu nội bộ. Khung đạo đức đề xuất nghiêm cấm việc sử dụng AI để khai thác các dữ liệu hành vi nhạy cảm nhằm thao túng tâm lý khách hàng hoặc phục vụ các mục đích mà khách hàng chưa đồng thuận. Theo đó, các hoạt động thu thập, xử lý dữ liệu phải tuân thủ nguyên tắc tối thiểu hóa và đúng mục đích, đảm bảo rằng quyền riêng tư của khách hàng được tôn trọng ngay cả trong các quy trình phân tích dữ liệu lớn phức tạp nhất.

4. Kết luận

Bài nghiên cứu khẳng định rằng việc ứng dụng AI trong ngành Ngân hàng không đơn thuần là một bài toán công nghệ, mà còn là một thách thức mang tính chiến lược và đạo đức. Thông qua phân tích, bài viết đã chỉ ra sự tồn tại của một khoảng trống cấp bách giữa hệ thống chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp hiện hành tại Việt Nam - vốn được thiết kế chủ yếu để điều chỉnh hành vi con người - và các rủi ro phi truyền thống do AI mang lại, điển hình là thiên kiến thuật toán và sự thiếu minh bạch của các mô hình hộp đen.

Khung đạo đức nghề nghiệp tích hợp AI được đề xuất trong nghiên cứu này chính là giải pháp lý luận nền tảng nhằm lấp đầy khoảng trống nói trên. Việc chuyển dịch từ tư duy tuân thủ thụ động sang thực hành đạo đức chủ động, bao gồm kiểm soát công bằng thuật toán và bảo đảm khả năng giải trình của các hệ thống AI, là điều kiện tiên quyết để các ngân hàng xây dựng và duy trì niềm tin bền vững với khách hàng trong kỷ nguyên số.

Từ các kết quả phân tích, nghiên cứu đưa ra một số hàm ý quản trị và chính sách quan trọng. Đối với ban lãnh đạo ngân hàng, đạo đức AI cần được tích hợp một cách hệ thống vào văn hóa doanh nghiệp và khung quản trị rủi ro tổng thể, thay vì chỉ được xem như một vấn đề thuần túy kỹ thuật. Đồng thời, đối với các cơ sở đào tạo chuyên ngành như Học viện Ngân hàng, Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh... việc cập nhật nội dung giảng dạy môn “Đạo đức nghề nghiệp” theo hướng bổ sung các chủ đề về công bằng thuật toán và trách nhiệm giải trình là yêu cầu cấp thiết nhằm chuẩn bị năng lực phù hợp cho nguồn nhân lực ngân hàng trong tương lai.

Mặc dù nghiên cứu hiện tại mới dừng lại ở việc đề xuất một khung lý thuyết, song đây có thể được xem là cơ sở khoa học quan trọng để NHNN tham khảo trong quá trình cập nhật bộ chuẩn mực đạo đức cấp Ngành. Đồng thời, kết quả nghiên cứu cũng mở ra hướng đi cho các nghiên cứu thực nghiệm định lượng tiếp theo, nhằm kiểm định tính khả thi của khung đề xuất và đánh giá mức độ sẵn sàng triển khai đạo đức AI trong thực tiễn hoạt động của các ngân hàng thương mại Việt Nam.

Tài liệu tham khảo:

1. Bias in Algorithmic Decision making Barclays Response (n.d.), https://home.barclays/content/dam/home barclays/documents/citizenship/our-reporting-and-policy-positions/policy-positions/20190614-CDEI-CP-Bias-in-Algorithmic-Decision-making-Barclays-Response-FINAL.pdf

2. Bộ Khoa học và Công nghệ (n.d.), Những điểm quan trọng của Luật GDPR, Cổng Thông tin điện tử Bộ Khoa học và Công nghệ, https://mst.gov.vn/nhung-diem-quan-trong-cua-luat-gdpr-197152064.htm

3. Harvard Business School (n.d.), Gender Bias Complaints against Apple Card Signal a Dark Side to Fintech Working Knowledge, https://www.library.hbs.edu/working-knowledge/gender-bias-complaints-against-apple-card-signal-a-dark-side-to-fintech

4. Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam (2021), Bộ chuẩn mực đạo đức nghề nghiệp và quy tắc ứng xử của cán bộ ngân hàng, Hiệp hội ngân hàng Việt Nam, https://vnba.org.vn/vi/bo-chuan-muc-dao-duc-nghe-nghiep-va-quy-tac-ung-xu-cua-can-bo-ngan-hang-14.htm

5. Thitruongtaichinhtiente.vn (2022), Singapore ban hành phương pháp luận về việc sử dụng AI có trách nhiệm của các tổ chức tài chính, https://thitruongtaichinhtiente.vn/singapore-ban-hanh-phuong-phap-luan-ve-viec-su-dung-ai-co-trach-nhiem-cua-cac-to-chuc-tai-chinh-39128.html

6. Tô Kiến Lương và Mai Nguyễn Dũng (2024), Điều chỉnh trí tuệ nhân tạo từ kinh nghiệm EU, Tạp chí Kinh tế Sài Gòn, https://thesaigontimes.vn/dieu-chinh-tri-tue-nhan-tao-tu-kinh-nghiem-eu/

7. Toronto-Dominion Bank (n.d.), AI Insights Report: A Turning Point in Digital Banking, https://stories.td.com/us/en/article/2025-ai-insights-report-a-turning-point-in-digital-banking