Sếp WiGroup cảnh báo: AI rất dễ 'bịa' trong lĩnh vực tài chính

Chia sẻ tại phiên thảo luận "AI & Big Data - Từ lợi thế ra quyết định đến thế hệ sản phẩm đầu tư mới" trong khuôn khổ Diễn đàn Đầu tư Việt Nam 2026, ông Trần Ngọc Báu, Chủ tịch HĐQT, Nhà sáng lập kiêm Giám đốc điều hành Công ty Dữ liệu Kinh tế Tài chính WiGroup, cho rằng việc ứng dụng AI vào lĩnh vực tài chính khó hơn nhiều so với những gì thị trường đang kỳ vọng.

Theo ông Báu, nhiều người có xu hướng "thần thánh hóa" AI và cho rằng công nghệ này có thể giải quyết mọi vấn đề. Tuy nhiên, bản chất của AI chủ yếu là tổng hợp và xử lý thông tin dựa trên dữ liệu được cung cấp, thay vì tự tạo ra tri thức mới.

Đặc biệt trong các lĩnh vực như tài chính, pháp lý hay y tế - nơi yêu cầu độ chính xác rất cao - AI vẫn bộc lộ nhiều hạn chế. "AI có thể thay thế người viết nội dung hay một số công việc mang tính lặp lại, nhưng chưa thể thay thế các chuyên viên phân tích tài chính cấp cao", ông Báu nhận định.

Theo lãnh đạo WiGroup, một trong những nguyên nhân lớn nhất là hiện tượng "ảo giác máy tính" (AI Hallucination), khi AI đưa ra các kết luận hoặc thông tin không chính xác dù được trình bày rất thuyết phục. Đây cũng là lý do khiến nhiều startup phát triển AI trong lĩnh vực tài chính gặp thất bại.

Ông Báu cho rằng vấn đề không nằm ở việc có bao nhiêu dữ liệu, mà là dữ liệu có đủ sâu và được chuẩn hóa hay không. Trong ngành tài chính, AI sẽ dễ bị "rối" nếu phải xử lý một khối lượng dữ liệu khổng lồ nhưng thiếu cấu trúc và ngữ cảnh.

"Không phải Big Data mà Deep Data mới là điều quan trọng. Dữ liệu phải đủ sâu, đủ sạch và được giải nghĩa bởi các chuyên gia thì AI mới có thể đưa ra các phân tích đáng tin cậy", ông nói.

Lấy ví dụ với việc phân tích cổ phiếu Hòa Phát, ông Báu cho biết ngoài báo cáo tài chính doanh nghiệp, mô hình AI còn cần dữ liệu về giá quặng sắt, than cốc, thị trường bất động sản, chính sách tiền tệ của Việt Nam và Trung Quốc cùng nhiều biến số khác để có thể đưa ra dự báo chính xác.

Theo ông, vai trò của chuyên viên phân tích trong tương lai sẽ không mất đi mà chuyển sang định hướng và "huấn luyện" AI. Con người sẽ xây dựng cấu trúc dữ liệu, xác định nguồn thông tin cần thiết, còn AI giúp rút ngắn thời gian xử lý và tìm kiếm kết quả.

Cùng quan điểm, PGS.TS Nguyễn Hữu Huân, Phó Chủ tịch Cơ quan điều hành Trung tâm Tài chính Quốc tế TP.HCM (VIFC-HCMC), cho rằng dữ liệu tài chính không cần quá rộng nhưng phải đủ chiều sâu. Ông cũng thừa nhận hiện tượng "ảo giác máy tính" vẫn là thách thức lớn đối với các ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính.

Theo PGS.TS Nguyễn Hữu Huân, nhiều doanh nghiệp đang kỳ vọng AI có thể thay đổi toàn bộ hoạt động kinh doanh trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, công nghệ này vẫn chưa thể thay thế con người trong những công việc đòi hỏi độ chính xác và trách nhiệm cao.