Trách nhiệm quản lý rủi ro trong ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng từ ngày 15/11/2026 ra sao?
Căn cứ Điều 12 Thông tư 53/2026/TT-NHNN quy định trách nhiệm quản lý rủi ro trong ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng từ ngày 15/11/2026 như sau:
(1) Đơn vị xác định rõ vai trò, trách nhiệm của các cá nhân, bộ phận chức năng trong quản lý rủi ro ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo và thiết lập cơ chế phối hợp giữa các bộ phận liên quan.
(2) Hội đồng quản lý cấp cao chịu trách nhiệm cao nhất về việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo tại đơn vị, bao gồm:
- Phê duyệt định hướng phát triển và ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo phù hợp với chiến lược kinh doanh và chính sách quản lý rủi ro của đơn vị;
- Phê duyệt khung quản lý rủi ro đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo và các chính sách quan trọng có liên quan;
- Phân bổ nguồn lực đầy đủ cho việc triển khai, vận hành và quản lý rủi ro đối với việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo;
- Tổ chức triển khai giám sát việc thực hiện quản lý rủi ro đối với việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo.
(3) Đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao, Hội đồng quản lý cấp cao phải phê duyệt chủ trương triển khai và quyết định đưa hệ thống vào vận hành chính thức.
(4) Việc phê duyệt chi tiết về kỹ thuật, triển khai và vận hành hệ thống trí tuệ nhân tạo được thực hiện theo phân cấp, ủy quyền nội bộ của đơn vị.
(5) Thẩm quyền phê duyệt các nội dung quy định tại khoản 1, 2, 3 và 4 Điều 12 Thông tư 53/2026/TT-NHNN đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo của chi nhánh ngân hàng nước ngoài thực hiện theo quy định của ngân hàng mẹ.
(6) Đơn vị phải báo cáo Hội đồng quản lý cấp cao, ngân hàng mẹ về tình hình vận hành, rủi ro, sự cố nghiêm trọng, khiếu nại và xu hướng sai lệch của hệ thống định kỳ tối thiểu 6 tháng đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao và rủi ro trung bình hoặc khi có thay đổi đáng kể của hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao.
Trách nhiệm quản lý rủi ro trong ứng dụng AI lĩnh vực ngân hàng từ ngày 15/11/2026 ra sao? (Hình ảnh Internet)
Khung quản lý rủi ro đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo lĩnh vực ngân hàng từ ngày 15/11/2026 như thế nào?
Căn cứ Điều 14 Thông tư 53/2026/TT-NHNN quy định khung quản lý rủi ro đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo lĩnh vực ngân hàng từ ngày 15/11/2026 như sau:
(1) Đơn vị phải xây dựng, ban hành và tổ chức thực hiện khung quản lý rủi ro đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo, bảo đảm phù hợp, đồng bộ với chính sách quản lý rủi ro tổng thể và không tách rời khỏi hệ thống kiểm soát nội bộ chung của đơn vị.
(2) Đơn vị tổ chức quản lý rủi ro đối với việc ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo theo 03 tuyến bảo vệ độc lập, trong đó:
- Tuyến bảo vệ thứ nhất là bộ phận hoặc cá nhân thực hiện chức năng phát triển, triển khai, vận hành, sử dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo; nhận dạng, thực hiện các biện pháp kiểm soát, theo dõi, giảm thiểu rủi ro;
- Tuyến bảo vệ thứ hai là bộ phận hoặc cá nhân thực hiện chức năng kiểm tra, đánh giá hệ thống trí tuệ nhân tạo; xây dựng chính sách quản lý rủi ro, quy định nội bộ về quản lý rủi ro; theo dõi, kiểm soát rủi ro và tuân thủ quy định của pháp luật;
- Tuyến bảo vệ thứ ba là bộ phận hoặc cá nhân thực hiện chức năng kiểm toán nội bộ;
- Đơn vị được phép thuê ngoài để thực hiện một số chức năng của các tuyến bảo vệ, nhưng phải bảo đảm tính độc lập giữa các tuyến.
(3) Các loại rủi ro đối với ứng dụng hệ thống trí tuệ nhân tạo được quản lý tối thiểu bao gồm:
- Rủi ro mô hình;
- Rủi ro quản trị dữ liệu;
- Rủi ro an ninh mạng;
- Rủi ro tuân thủ pháp luật;
- Rủi ro đạo đức;
- Rủi ro từ bên thứ ba;
- Rủi ro chuỗi cung ứng;
- Rủi ro danh tiếng (đối với ngân hàng thương mại và chi nhánh ngân hàng nước ngoài).
(4) Đơn vị xác định nội hàm, tiêu chí nhận dạng, phương pháp đo lường, ngưỡng chấp nhận và biện pháp kiểm soát đối với từng loại rủi ro quy định tại khoản 3 Điều 14 Thông tư 53/2026/TT-NHNN.
Đánh giá tác động đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao từ ngày 15/11/2026 ra sao?
Căn cứ Điều 13 Thông tư 53/2026/TT-NHNN quy định đánh giá tác động đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao từ ngày 15/11/2026 như sau:
- Đối với hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao, đơn vị phải thực hiện đánh giá tác động của hệ thống trí tuệ nhân tạo trước khi triển khai, tối thiểu bao gồm các nội dung sau:
+ Mô tả mục đích, phạm vi và nguyên lý hoạt động của hệ thống; mô tả cơ chế bảo đảm khả năng giám sát, can thiệp của con người;
+ Phân tích rủi ro tiềm ẩn đối với hoạt động nghiệp vụ; rủi ro an ninh mạng đối với hệ thống thông tin; quyền lợi của khách hàng và các bên liên quan (trong đó đánh giá cụ thể tác động về tính công bằng, sự minh bạch, khả năng giải thích và nguy cơ phân biệt đối xử đối với khách hàng);
+ Đánh giá tác động xử lý dữ liệu cá nhân theo quy định của pháp luật (nếu có);
+ Xác định các biện pháp kiểm soát và giảm thiểu rủi ro;
+ Xây dựng kế hoạch giám sát và phương án ứng phó sự cố trong quá trình vận hành.
- Kết quả đánh giá tác động phải được lập thành hồ sơ, phê duyệt bởi cấp có thẩm quyền của đơn vị; được rà soát, cập nhật khi có sự thay đổi về chức năng, phạm vi xử lý dữ liệu hoặc điều kiện vận hành của hệ thống trí tuệ nhân tạo; và lưu trữ hồ sơ trong suốt thời gian hoạt động của hệ thống.
*Lưu ý:
- Thông tư 53/2026/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ ngày 15/11/2026, trừ quy định tại khoản 2, 3 và 4 Điều 23 Thông tư 53/2026/TT-NHNN
- Quy định tại Điều 14 Thông tư 53/2026/TT-NHNN có hiệu lực thi hành từ ngày 01/01/2027.
- Quy định tại điểm b khoản 1 Điều 6 Thông tư 53/2026/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/09/2027.
- Quy định tại Điều 21 Thông tư 53/2026/TT-NHNN có hiệu lực thi hành kể từ ngày 01/09/2027, ngoại trừ trường hợp đơn vị có hệ thống trí tuệ nhân tạo có rủi ro cao.
Bài viết này có hữu ích không?
- - Nội dung nêu trên là phần giải đáp, tư vấn của chúng tôi dành cho khách hàng của THƯ VIỆN PHÁP LUẬT. Nếu quý khách còn vướng mắc, vui lòng gửi về Email [email protected];
- - Nội dung bài viết chỉ mang tính chất tham khảo;
- - Điều khoản được áp dụng có thể đã hết hiệu lực tại thời điểm bạn đang đọc;
- - Mọi ý kiến thắc mắc về bản quyền của bài viết vui lòng liên hệ qua địa chỉ mail [email protected];
