Trong môi trường kinh doanh toàn cầu hóa, các doanh nghiệp lớn đối mặt với nhiều rủi ro phức tạp như biến động tài chính, tấn công mạng và vi phạm pháp lý. Các phương pháp quản lý rủi ro truyền thống thường chậm, phụ thuộc vào phân tích thủ công và thiếu khả năng dự đoán chính xác.
Trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một giải pháp đột phá, giúp doanh nghiệp chủ động phát hiện, đánh giá và giảm thiểu rủi ro với tốc độ và độ chính xác vượt trội. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro sử dụng công nghệ học sâu và phân tích dự đoán để xử lý dữ liệu lớn, phát hiện các mẫu bất thường và dự báo rủi ro tiềm ẩn.
Trong chiến lược AI-first, AI được đặt làm trung tâm trong quản lý rủi ro doanh nghiệp (ERM), không chỉ giúp giảm thiệt hại mà còn tối ưu hóa giá trị bảo vệ. Theo KPMG, AI giúp giảm chi phí vận hành, tuân thủ và nâng cao khả năng ra quyết định chiến lược.(1)
Bài viết này sẽ phân tích cách AI-first tái định hình ERM, với các ứng dụng thực tiễn, lợi ích chiến lược, case study, thách thức và lộ trình triển khai cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
1. Tổng quan: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
Nhờ sử dụng các công nghệ như học sâu và phân tích dự đoán, AI giúp doanh nghiệp phát hiện gian lận tài chính, giám sát các mối đe dọa an ninh mạng, dự đoán rủi ro vận hành và đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý toàn cầu. Những khả năng này không chỉ cải thiện độ chính xác trong việc đánh giá rủi ro mà còn tăng tốc độ phản ứng, giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh thị trường đầy biến động.
Việc áp dụng AI mang lại nhiều lợi ích vượt trội, từ giảm chi phí quản lý rủi ro đến tăng cường khả năng phục hồi và cải thiện ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thời gian thực. Một nghiên cứu từ EY chỉ ra rằng AI nâng cao độ chính xác trong dự đoán rủi ro, cho phép các tổ chức phản ứng nhanh hơn và hiệu quả hơn trước các mối đe dọa. Hơn nữa, AI tự động hóa các quy trình như kiểm tra tuân thủ và báo cáo rủi ro, giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực.(2)
Tư duy AI-first đóng vai trò quan trọng trong việc định hình chiến lược quản lý rủi ro, chuyển đổi AI từ một công cụ hỗ trợ thành yếu tố cốt lõi trong việc thu thập, phân tích dữ liệu và xây dựng các kế hoạch ứng phó. Bằng cách tích hợp AI vào chiến lược ERM, doanh nghiệp không chỉ bảo vệ tài sản mà còn tạo ra giá trị bền vững, sẵn sàng đối mặt với những thách thức trong tương lai.
2. 1 số ứng dụng AI trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
AI mang lại nhiều ứng dụng thực tiễn trong quản lý rủi ro doanh nghiệp, giúp giảm thiểu rủi ro và tăng cường hiệu quả. Dưới đây là các ứng dụng chính, được minh họa bằng ví dụ và số liệu.
Phát hiện gian lận tài chính
AI sử dụng học sâu deep learning để phân tích giao dịch và phát hiện các hoạt động bất thường trong thời gian thực. Các thuật toán học máy có thể nhận diện các mẫu gian lận, như giao dịch từ các địa điểm bất thường hoặc số tiền lớn bất thường.
Ví dụ: JPMorgan Chase đã tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) vào hệ thống phát hiện gian lận, cho phép phân tích các mẫu giao dịch trong thời gian thực. Kết quả là ngân hàng đã giảm 40% tổn thất liên quan đến gian lận và cải thiện tốc độ phát hiện.(3)
Giảm thiểu tác động từ tấn công mạng
AI phân tích lưu lượng mạng và hành vi người dùng để phát hiện các mối đe dọa mạng trước khi chúng gây hại. Các hệ thống AI như Darktrace sử dụng học máy để học hỏi mẫu hoạt động bình thường, từ đó phát hiện các bất thường như đăng nhập trái phép.
Ví dụ: Theo báo cáo của Forrester về “Tác động Kinh tế Tổng thể” (Total Economic Impact™) đối với các giải pháp an ninh mạng của Palo Alto Networks, việc triển khai các giải pháp này đã giúp tổ chức giảm 35% số lượng sự cố an ninh cần điều tra thủ công và giảm 20% thời gian trung bình để giải quyết sự cố (Mean Time to Resolution – MTTR), giúp tiết kiệm 5,1 triệu USD trong vòng ba năm.(4)
Dự đoán rủi ro vận hành
AI phân tích dữ liệu vận hành để dự đoán các sự cố như lỗi thiết bị hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng. Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực, AI có thể đề xuất các biện pháp giảm thiểu trước khi sự cố xảy ra.
Ví dụ: GSK đã áp dụng AI để phân tích dữ liệu và dự đoán tác động của các chính sách thuế quan đối với chuỗi cung ứng của mình. Nhờ đó, công ty có thể điều chỉnh chiến lược sản xuất và phân phối, giảm thiểu rủi ro và duy trì hiệu quả hoạt động.(5)
Đánh giá tuân thủ pháp lý
AI phân tích văn bản pháp lý và dữ liệu nội bộ để đảm bảo tuân thủ các quy định toàn cầu, như GDPR hoặc các quy định tài chính. Điều này giúp giảm rủi ro phạt và tăng độ tin cậy của doanh nghiệp.
Ví dụ: JPMorgan Chase đã phát triển nền tảng Contract Intelligence (COiN), sử dụng AI để phân tích hàng nghìn hợp đồng pháp lý trong vài giây, xác định các yếu tố rủi ro và lỗ hổng tuân thủ. Việc này đã giúp ngân hàng tiết kiệm hơn 360.000 giờ làm việc thủ công hàng năm, nâng cao hiệu quả và giảm thiểu rủi ro pháp lý.(6)
Tư duy AI-first đảm bảo rằng các ứng dụng này được tích hợp vào chiến lược ERM, giúp doanh nghiệp chủ động giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa hiệu quả.
3. Lợi ích chiến lược của ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
AI mang lại nhiều lợi ích chiến lược, giúp doanh nghiệp lớn bảo vệ tài sản, tăng khả năng phục hồi, và tối ưu hóa hiệu quả.
| Lợi ích | Mô tả | Số liệu minh họa |
| Giảm chi phí rủi ro | AI giúp phát hiện sớm rủi ro và tự động hóa quy trình tuân thủ, từ đó giảm chi phí vận hành và tuân thủ. | Theo Accenture, việc sử dụng tự động hóa, tinh giản dữ liệu và quản lý rủi ro dựa trên ngoại lệ có thể giảm chi phí của các quy trình quản lý rủi ro cốt lõi lên đến 50%.(7) |
| Tăng tốc phản ứng | AI hỗ trợ phân tích dữ liệu thời gian thực, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các tình huống rủi ro và khủng hoảng. | KPMG báo cáo rằng gần 50% các công ty sử dụng AI để phát hiện rủi ro nhanh hơn, cải thiện khả năng phản ứng với các tình huống khẩn cấp.(8) |
| Nâng cao uy tín | Quản lý rủi ro hiệu quả giúp bảo vệ danh tiếng và xây dựng lòng tin với khách hàng và đối tác. | Accenture nhận định rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và giảm chi phí, từ đó củng cố uy tín trên thị trường.(9) |
| Tối ưu hóa giá trị | AI hỗ trợ định giá chiến lược và phân bổ nguồn lực hiệu quả trong quản lý rủi ro, tối đa hóa giá trị bảo vệ tài sản. | Accenture cho biết việc sử dụng AI trong quản lý rủi ro giúp doanh nghiệp đạt được hiệu quả cao hơn và giảm chi phí, góp phần tối ưu hóa giá trị.(9) |
Tư duy AI-first đảm bảo rằng chiến lược ERM được dẫn dắt bởi dữ liệu, giúp doanh nghiệp không chỉ giảm thiểu rủi ro mà còn tận dụng cơ hội từ việc hiểu rõ hơn về bối cảnh rủi ro.
4. Case study: Thực tiễn ứng dụng AI trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
Case Study 1: Mastercard – Sử dụng AI để ngăn chặn gian lận tài chính
Ứng dụng: Mastercard đã triển khai hệ thống AI để đánh giá rủi ro trong thời gian thực, nhằm phát hiện các giao dịch đáng ngờ và cảnh báo cho ngân hàng phát hành thẻ.
Kết quả: Hệ thống AI đã giúp ngăn chặn các vụ lừa đảo như giả mạo danh tính, lừa đảo mua sắm. Tại Vương quốc Anh, giải pháp này ước tính có thể tiết kiệm khoảng 100 triệu bảng Anh (tương đương 126 triệu USD) nếu được áp dụng rộng rãi.(10)
Case Study 2: Shawmut Design and Construction – Quản lý rủi ro an toàn lao động bằng AI
Ứng dụng AI: Shawmut Design and Construction, một công ty xây dựng có trụ sở tại Boston, đã triển khai AI để đánh giá rủi ro, theo dõi tuân thủ an toàn lao động và dự đoán các sự cố tiềm ẩn trên công trường. Hệ thống AI của họ sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn, bao gồm điều kiện thời tiết và thay đổi nhân sự, để đánh giá khả năng xảy ra sự cố.
Kết quả: Việc áp dụng AI đã giúp Shawmut giảm thiểu rủi ro tai nạn lao động và cải thiện hiệu quả quản lý an toàn trên hơn 150 công trường, bảo vệ khoảng 30.000 nhân viên và nhà thầu.(11)
5. Thách thức và cách vượt qua khi triển khai trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, triển khai AI trong ERM không phải không có thách thức. Dưới đây là các thách thức chính và giải pháp:
| Thách thức | Mô tả | Giải pháp |
| Chi phí triển khai cao | Phát triển và tích hợp AI đòi hỏi ngân sách lớn. | Bắt đầu với dự án thí điểm nhỏ, như phát hiện gian lận hoặc giám sát mạng. |
| Dữ liệu không đầy đủ | AI cần dữ liệu chất lượng cao để hoạt động hiệu quả. | Đầu tư vào quản trị dữ liệu |
| Quyền riêng tư dữ liệu | Xử lý dữ liệu nhạy cảm gây lo ngại về bảo mật. | Thiết lập chính sách bảo mật tuân thủ GDPR và các quy định toàn cầu. |
| Thiếu kỹ năng AI | Nhân sự có thể thiếu chuyên môn về AI. | Đào tạo nhân sự về tư duy AI-first và công cụ AI. |
McKinsey trong một khảo sát, cho thấy rằng 59% các tổ chức báo cáo tăng trưởng doanh thu nhờ việc sử dụng AI, bao gồm cả AI tạo sinh. Điều này cho thấy vai trò ngày càng quan trọng của AI trong việc cải thiện hiệu quả kinh doanh.(12)
Hành động ngay: Bắt đầu hành trình trí tuệ nhân tạo trong quản lý rủi ro doanh nghiệp
Trước tiên, doanh nghiệp nên xác định các rủi ro ưu tiên có tác động lớn nhất, chẳng hạn như gian lận tài chính, các mối đe dọa an ninh mạng hoặc vi phạm pháp lý. Việc tập trung vào những lĩnh vực này sẽ giúp tối ưu hóa nguồn lực và nhanh chóng chứng minh giá trị của AI. Sau đó, việc đào tạo đội ngũ nhân sự là yếu tố then chốt để xây dựng một văn hóa AI-first, nơi các nhân viên không chỉ hiểu về AI mà còn có thể sử dụng thành thạo các công cụ AI để hỗ trợ quản lý rủi ro.
Hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp AI uy tín là một bước quan trọng để triển khai các dự án thí điểm, chẳng hạn như hệ thống phân tích giao dịch thời gian thực hoặc giám sát an ninh mạng. Đồng thời, việc thiết lập các chính sách bảo mật dữ liệu nghiêm ngặt, tuân thủ các quy định như GDPR, sẽ đảm bảo rằng dữ liệu nhạy cảm được xử lý an toàn và phù hợp với pháp luật.
Theo World Economic Forum, AI được dự đoán sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ USD vào kinh tế toàn cầu vào năm 2030, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc hành động sớm. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần bắt đầu hành trình AI ngay hôm nay để bảo vệ tổ chức và khẳng định vị thế dẫn đầu trong một thị trường đầy biến động.(13)
References:
- KPMG. (2021, September). Artificial intelligence in risk management. KPMG.
- Ernst & Young (EY). (n.d.). Why AI is both a risk and a way to manage risk. EY.
- Forbes Technology Council. (2025, April 30). AI applications in fraud detection in the banking industry. Forbes.
- Palo Alto Networks. (n.d.). Maximize your security ROI: Forrester TEI. Palo Alto Networks.
- Financial Times. (n.d.). [Article title unavailable]. Financial Times.
- Yallo. (n.d.). AI in financial services: Automating risk management and fraud detection. Yallo.
- Accenture. (n.d.). Risk and compliance. Accenture.
- KPMG. (2025, March). The use of artificial intelligence in risk management. KPMG.
- Accenture. (n.d.). Responsible AI: From risk mitigation to value creation. Accenture.
- Business Insider. (2024, June). Mastercard artificial intelligence tool for identifying card transaction fraud. Business Insider.
- Business Insider. (2025, April). AI for worker site safety in construction. Business Insider.
- McKinsey & Company. (n.d.). The state of AI. McKinsey & Company.
- World Economic Forum. (2017, June). The global economy will be 14% bigger in 2030 because of AI. World Economic Forum.
