OpenAI đã triển khai ChatGPT for Financial Services, một phiên bản AI hội thoại đi kèm với các nguồn dữ liệu thị trường như PitchBook và Crunchbase, tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật cấp ngân hàng, và cam kết không nạp các tài liệu độc quyền của khách hàng để huấn luyện mô hình.
Các ngân hàng đã để mắt đến AI tạo sinh trong nhiều năm nhưng bị cản trở bởi hai vấn đề: nhu cầu nạp các báo cáo tài chính nội bộ vào mô hình và khó khăn trong việc đảm bảo rằng những tài liệu đó không bao giờ rời khỏi tường lửa của công ty. Sản phẩm mới của OpenAI cố gắng giải quyết cả hai vấn đề này. Thay vì yêu cầu người dùng tải lên các báo cáo thu nhập, bảng cân đối kế toán hoặc bảng tính dòng giao dịch, dịch vụ này đã chứa sẵn một tập hợp dữ liệu được tuyển chọn từ phạm vi công cộng và dữ liệu được cấp phép để có thể truy vấn trực tiếp. Nền tảng này cũng tuân thủ các quy tắc bảo mật ngân hàng nghiêm ngặt. Quan trọng nhất, công ty cho biết mô hình này là “data-agnostic” (không phụ thuộc vào dữ liệu) – nó có thể tạo ra các thông tin chuyên sâu mà không bao giờ lưu trữ hoặc sử dụng các tệp được khách hàng tải lên để cải thiện mô hình nền tảng.
Động thái này diễn ra trong bối cảnh các tổ chức tài chính đang nỗ lực cắt giảm thời gian chuyển đổi các con số thô thành các bản ghi nhớ đầu tư, đánh giá tín dụng hoặc báo cáo tuân thủ. Các nhà phân tích theo truyền thống thường dành hàng giờ để kết nối dữ liệu từ nhiều nhà cung cấp khác nhau, sau đó soạn thảo các nội dung diễn giải một cách thủ công. Công cụ của OpenAI giúp các chuyên gia ngân hàng phân tích báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh (P&L) và tạo tài liệu nhanh hơn.
Bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu là mặt còn lại của vấn đề. Bằng cách đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng không bao giờ được đưa ngược trở lại vòng lặp huấn luyện, OpenAI tránh được lời chỉ trích phổ biến rằng các nhà cung cấp AI có thể vô tình “học” từ thông tin doanh nghiệp bảo mật và tiết lộ nó cho các khách hàng khác.
Đồng thời, OpenAI cũng đang vận động Quốc hội Hoa Kỳ cho một bộ luật mới về an toàn AI. Công ty muốn các nhà lập pháp áp đặt các tiêu chuẩn thử nghiệm đối với các hệ thống mạnh mẽ nhất, tập trung vào các phòng nghiên cứu lớn thay vì hàng chục startup nhỏ hơn đang lấp đầy hệ sinh thái AI. Sự thúc đẩy này cho thấy OpenAI coi sự chắc chắn về mặt pháp lý là điều kiện tiên quyết để tích hợp sâu hơn vào các lĩnh vực có rủi ro cao như tài chính, nơi một lỗi mô hình duy nhất có thể dẫn đến vi phạm tuân thủ hoặc tổn thất tài chính.
Rủi ro là rất lớn đối với tất cả các bên. Đối với các ngân hàng, công nghệ này có thể chuyển hóa thành dòng giao dịch nhanh hơn, chi phí nhân sự thấp hơn và lợi thế cạnh tranh trong một ngành mà tốc độ thường quyết định người thắng cuộc. Đối với OpenAI, việc giành được chỗ đứng trong dịch vụ tài chính sẽ mở ra một dòng doanh thu béo bở và trình diễn một trường hợp sử dụng có thể được nhân rộng sang các lĩnh vực được quản lý khác như bảo hiểm hoặc y tế. Các cơ quan quản lý sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về cách một nhà cung cấp AI lớn dự định bảo vệ dữ liệu nhạy cảm, nhưng họ cũng phải thừa nhận một bộ rủi ro mới: tính thiếu minh bạch của các mô hình ngôn ngữ lớn, khả năng xảy ra định kiến hệ thống trong các nguồn dữ liệu thị trường và thách thức trong việc giám sát các lời khuyên do AI tạo ra vốn có thể được sử dụng để đưa ra quyết định đầu tư.
Các nhà phê bình cảnh báo rằng việc phụ thuộc vào một nhà cung cấp AI bên ngoài duy nhất có thể tạo ra một hình thức "vendor lock-in" (lệ thuộc nhà cung cấp) mới, đặc biệt nếu các ngân hàng tích hợp công cụ này vào các quy trình thẩm định hoặc tuân thủ cốt lõi. Ngoài ra còn có câu hỏi về độ chính xác của mô hình. Mặc dù hệ thống có thể truy xuất và tổng hợp dữ liệu công khai một cách nhanh chóng, nhưng nó không đảm bảo tính chính xác; một con số thu nhập bị phân tích sai hoặc một chỉ số định giá lỗi thời có thể dẫn đến những kết luận sai lầm. Chính sách “không huấn luyện trên dữ liệu khách hàng” đã loại bỏ một con đường để cải thiện, nghĩa là mô hình có thể tụt hậu so với các giải pháp tùy chỉnh được huấn luyện nội bộ, vốn liên tục học hỏi từ các quyết định lịch sử của chính công ty đó.
Điều cần theo dõi tiếp theo: các chỉ số áp dụng sẽ là chỉ báo đầu tiên về sự thành công. Các chương trình thí điểm sớm trong lĩnh vực ngân hàng thương mại, ngân hàng đầu tư hoặc quản lý tài sản sẽ tiết lộ liệu lợi ích về tốc độ có bù đắp được nhu cầu giám sát của con người hay không. Phản ứng của các cơ quan quản lý đối với dự luật an toàn của OpenAI sẽ định hình bối cảnh tuân thủ cho AI trong tài chính—nếu Quốc hội thông qua các tiêu chuẩn thử nghiệm nghiêm ngặt, các công ty AI khác có thể buộc phải làm theo, điều này có khả năng làm tăng chi phí triển khai các giải pháp tương tự. Cuối cùng, sự cạnh tranh đang trở nên gay gắt; các nhà cung cấp đám mây và startup AI khác đã và đang tiếp cận các ngân hàng bằng các mô hình tùy chỉnh, vì vậy lợi thế của OpenAI có thể ngắn ngủi trừ khi họ tiếp tục làm sâu sắc thêm việc tích hợp dữ liệu và các chứng nhận bảo mật.
Nếu các ngân hàng có thể tin tưởng vào khả năng bảo mật dữ liệu của mô hình trong khi vẫn nhận được các phân tích chính xác và kịp thời, ChatGPT for Financial Services có thể trở thành một công cụ tiêu chuẩn mới trên sàn giao dịch. Nếu không, công nghệ này có thể chỉ dừng lại ở một thử nghiệm mang tính chuyên biệt, bị giới hạn trong các dự án thử nghiệm khái niệm trong khi toàn ngành chờ đợi các hướng dẫn quy định rõ ràng hơn và những đảm bảo mạnh mẽ hơn về độ tin cậy của mô hình.