Vì sao 7/10 nhà lãnh đạo vẫn ra quyết định tài chính sai trong thời đại AI tài chính?

Trong thời đại ứng dụng AI và chuyển đổi số, doanh nghiệp sở hữu vô số công cụ phân tích, dự báo và mô hình ra quyết định thông minh. Thế nhưng, theo nghiên cứu của PwC năm 2024, có tới 62% doanh nghiệp thừa nhận đã từng ra quyết định tài chính sai dù có dữ liệu và hệ thống AI hỗ trợ.

Vấn đề không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách con người hiểu – diễn giải – và hành động dựa trên dữ liệu đó. Một “AI tài chính” mạnh đến đâu cũng không thể bù đắp cho tư duy tài chính yếu hoặc quy trình ra quyết định sai lầm.

Quá tin vào “AI không thể sai”

Khi AI tài chính được “thần thánh hóa” quá mức

Trong thời đại ứng dụng AI bùng nổ, nhiều lãnh đạo tin rằng chỉ cần có đủ dữ liệu và công nghệ thì quyết định tài chính sẽ luôn đúng. Các mô hình AI tài chính có thể phân tích hàng triệu biến số, dự báo xu hướng thị trường và đưa ra khuyến nghị đầu tư chỉ trong vài giây. Nhưng đó cũng chính là lúc xuất hiện cái bẫy tư duy nguy hiểm: tin rằng “AI không thể sai”.

Thực tế, AI không thông minh hơn dữ liệu mà nó được huấn luyện. Hầu hết các mô hình AI tài chính đều được xây dựng dựa trên dữ liệu quá khứ — nghĩa là chúng phản ánh thế giới đã qua, không phải thế giới đang đến. Khi thị trường biến động vì yếu tố chưa từng xảy ra (ví dụ: xung đột địa chính trị, khủng hoảng chuỗi cung ứng, biến động chính sách tiền tệ), mô hình sẽ không có “kinh nghiệm” để phản ứng chính xác.

Vấn đề càng trở nên nghiêm trọng khi con người giao phó hoàn toàn quyền ra quyết định cho AI, thay vì xem nó như công cụ hỗ trợ. Một “AI tài chính” dù mạnh mẽ đến đâu cũng không thể thay thế tư duy chiến lược, khả năng cảm nhận rủi ro và kinh nghiệm thực tế của con người.

Khi dữ liệu đúng nhưng quyết định vẫn sai

Nhiều nhà quản lý hiện nay ra quyết định tài chính dựa hoàn toàn vào khuyến nghị của AI, vì tin rằng hệ thống đã xử lý đủ dữ liệu nên sẽ không sai. Tuy nhiên, vấn đề nằm ở cách hiểu và ứng dụng kết quả AI đưa ra, chứ không phải bản thân AI.

AI có thể báo rằng “khả năng lợi nhuận đạt 80%” – nhưng 80% đó được tính trong điều kiện nào? Dựa trên dữ liệu của năm nào? Có bao gồm biến động chính sách mới hay không? Khi lãnh đạo không đặt những câu hỏi đó, ra quyết định trở thành hành động mù quáng dựa trên niềm tin, không phải phân tích.

Một ví dụ thực tế là vào năm 2023, nhiều quỹ đầu tư tại Mỹ sử dụng AI tài chính để dự đoán thị trường trái phiếu sau đợt tăng lãi suất của FED. Mô hình dự đoán khả năng hồi phục 70%, nhưng thực tế thị trường giảm sâu vì tâm lý nhà đầu tư và yếu tố chính trị chưa được đưa vào dữ liệu huấn luyện. Kết quả: quyết định tài chính sai, thua lỗ hàng tỷ USD.

Điều này cho thấy: AI không sai – con người hiểu sai về AI. Không ít lãnh đạo coi kết quả mô hình là “chân lý”, mà quên rằng mọi thuật toán đều có giả định và giới hạn. Việc thiếu bước phản biện khiến AI trở thành “chiếc gương méo” phóng đại sai lầm ra quy mô toàn doanh nghiệp.

Làm sao để tránh “bẫy niềm tin mù quáng vào AI”?

Để tránh quyết định sai vì quá tin vào công nghệ, doanh nghiệp cần xây dựng văn hóa ra quyết định thông minh, trong đó AI là công cụ hỗ trợ, không phải người phán xử. Một số hướng quan trọng gồm:

• Xây dựng quy trình “AI + con người” (Human-in-the-loop): mọi khuyến nghị của AI tài chính phải được chuyên gia thẩm định trước khi phê duyệt. Con người không chỉ xác nhận kết quả, mà còn bổ sung ngữ cảnh – điều mà AI chưa thể hiểu đầy đủ.

• Rèn luyện tư duy phản biện dữ liệu: nhà quản lý cần học cách đặt câu hỏi “vì sao mô hình đưa ra kết quả này?”, “dữ liệu có cập nhật không?”, “giả định nền tảng là gì?”. Đây là kỹ năng cốt lõi của người ra quyết định tài chính trong thời đại AI.

• Cập nhật và giám sát mô hình AI thường xuyên: thị trường thay đổi liên tục; nếu AI không được huấn luyện lại, nó sẽ “già đi” và đưa ra khuyến nghị lỗi thời. Việc kiểm định định kỳ giúp giảm rủi ro hệ thống và nâng cao độ tin cậy.

Cuối cùng, điều quan trọng nhất là giữ lại “phán đoán con người” trong mọi vòng ra quyết định. AI có thể xử lý dữ liệu tốt hơn con người, nhưng không thể thay thế tư duy chiến lược, cảm nhận rủi ro và trách nhiệm đạo đức trong các quyết định tài chính.

“AI không thể sai” là một ảo tưởng nguy hiểm. Trong khi AI tài chính mang lại tốc độ và độ chính xác vượt trội, nó vẫn chỉ là công cụ – không phải người thay thế. Một nhà lãnh đạo thông minh là người hiểu rõ giới hạn của công nghệ, biết khi nào nên tin vào AI và khi nào cần đặt nghi vấn. Chỉ khi con người và AI cùng bổ trợ cho nhau, doanh nghiệp mới có thể tránh được những quyết định sai, và biến dữ liệu thành lợi thế thật sự trong ra quyết định tài chính.

>>> Đọc thêm 5 dấu hiệu của một quyết định tài chính tốt trong kỷ nguyên AI tài chính

Dữ liệu đầy, nhưng quy trình rỗng

Khi dữ liệu không “nói chuyện” với nhau

Trong thời đại AI tài chính, hầu hết doanh nghiệp đều đã đầu tư mạnh vào hạ tầng dữ liệu. Các hệ thống ERP, CRM, phần mềm kế toán, marketing automation… đều lưu trữ lượng thông tin khổng lồ về doanh thu, chi phí, khách hàng và vận hành. Thế nhưng, dữ liệu nhiều không đồng nghĩa với ra quyết định tốt.

Một trong những vấn đề phổ biến nhất hiện nay là dữ liệu bị phân mảnh giữa các phòng ban. Phòng tài chính quản lý số liệu chi tiêu và lợi nhuận, marketing theo dõi chỉ số chiến dịch, còn vận hành lại lưu trữ dữ liệu hiệu suất sản xuất. Mỗi bên có hệ thống riêng, chuẩn dữ liệu riêng, khiến AI chỉ “nhìn thấy một lát cắt nhỏ” của toàn bộ bức tranh doanh nghiệp.

Khi AI tài chính được triển khai trong môi trường đó, nó không thể tạo ra insight toàn diện. Một báo cáo lợi nhuận có thể đẹp, nhưng lại bỏ sót chi phí marketing hoặc biến động tồn kho — dẫn đến quyết định tài chính sai lệch. Điều đáng nói, lỗi không nằm ở AI, mà ở chính cấu trúc dữ liệu và quy trình nội bộ không liền mạch.

Nói cách khác, AI xử lý tốt dữ liệu đúng, nhưng nếu dữ liệu sai hoặc thiếu, kết quả sẽ bị méo mó. Dữ liệu phân mảnh chính là “điểm mù” khiến AI tài chính mất khả năng dự báo chính xác, dù hệ thống có mạnh đến đâu.

Quy trình yếu – nguyên nhân gốc rễ của quyết định sai

Một sai lầm chiến lược trong ra quyết định tài chính là doanh nghiệp tập trung đầu tư vào công nghệ, nhưng quên chuẩn hóa quy trình dữ liệu. Quy trình ra quyết định yếu dẫn đến các biểu hiện như:

• Không có luồng phê duyệt thống nhất, mỗi bộ phận ra quyết định riêng.

• Báo cáo chậm, trễ so với thời điểm cần hành động.

• Thiếu cơ chế kiểm chứng dữ liệu trước khi nhập vào hệ thống AI.

Khi quy trình đứt đoạn, AI tài chính dù mạnh cũng trở thành công cụ thiếu định hướng, dẫn đến những quyết định tài chính sai. Thay vì giúp tối ưu vốn hay chi phí, AI lại khuếch đại lỗi do con người gây ra.

Giải pháp nằm ở việc xây dựng quy trình tích hợp “human-in-the-loop”, nơi con người và AI cùng tham gia vào chuỗi ra quyết định. Con người đảm bảo logic và tính chính xác của dữ liệu; AI hỗ trợ tốc độ và phân tích. Doanh nghiệp nào làm được điều đó sẽ có khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) thực sự, thay vì “ra quyết định bằng niềm tin” dù có cả kho dữ liệu trong tay.

Thiếu năng lực đọc hiểu dữ liệu (Data Literacy Gap)

Khi lãnh đạo không hiểu ngôn ngữ của AI

AI tài chính có thể xử lý hàng triệu dữ liệu trong vài giây, tạo ra biểu đồ, báo cáo và dự báo chi tiết. Nhưng nếu người đọc không hiểu, mọi kết quả đều vô nghĩa. Khảo sát của Deloitte (2024) cho thấy chỉ 28% lãnh đạo doanh nghiệp có khả năng diễn giải đúng các báo cáo AI tài chính, trong khi 72% còn lại chỉ dừng ở mức “đọc số nhưng không hiểu ý nghĩa”.

Điều này dẫn đến hệ quả nghiêm trọng:

• Hiểu sai insight: Ví dụ, doanh thu tăng 15% được xem là tín hiệu tích cực, nhưng nếu chi phí vận hành tăng 25%, lợi nhuận thực tế lại giảm.

• Tập trung sai chỉ số: Nhiều doanh nghiệp bị cuốn vào các chỉ số “đẹp” (view, traffic, tương tác) mà bỏ qua chỉ số “thực” (lợi nhuận, dòng tiền, ROI).

Khi người ra quyết định không hiểu đúng ngôn ngữ dữ liệu, họ dễ ra quyết định tài chính sai, dẫn đến phân bổ nguồn vốn sai hướng, bỏ lỡ cơ hội hoặc chấp nhận rủi ro không cần thiết. Nói cách khác, AI càng mạnh, khoảng cách hiểu biết giữa người dùng và công nghệ càng lớn — và đó là khoảng trống nguy hiểm nhất trong kỷ nguyên tài chính AI.

Làm thế nào để thu hẹp khoảng cách hiểu dữ liệu?

Để tránh “hiểu sai vì quá nhiều thông tin”, doanh nghiệp cần nâng cao năng lực đọc hiểu dữ liệu (data literacy) cho đội ngũ lãnh đạo. Một số giải pháp thực tế bao gồm:

• Đào tạo kỹ năng đọc dữ liệu tài chính: giúp nhà quản lý hiểu được sự khác biệt giữa số liệu biểu kiến và giá trị thực tế.

• Chuẩn hóa dashboard AI tài chính: chỉ giữ lại các chỉ số quan trọng, tránh “nhiễu thông tin”.

• Tăng cường phản biện giữa người và máy: trước khi ra quyết định, cần bước kiểm chứng insight AI bằng góc nhìn kinh doanh.

• Ứng dụng storytelling trong dữ liệu: trình bày dữ liệu dưới dạng câu chuyện giúp dễ hiểu hơn và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn.

Doanh nghiệp nào có đội ngũ hiểu được dữ liệu và hiểu được AI sẽ tạo ra lợi thế vượt trội. Khi đó, AI tài chính không còn là “máy tính khổng lồ”, mà trở thành cố vấn chiến lược hỗ trợ con người ra quyết định đúng lúc, đúng hướng và đúng dữ liệu.

Tư duy ngắn hạn và thiên kiến nhận thức

Trong thời đại AI tài chính, doanh nghiệp có thể truy cập lượng dữ liệu khổng lồ và mô hình dự báo tinh vi. Tuy nhiên, nghịch lý là sai lầm trong ra quyết định tài chính vẫn xảy ra thường xuyên. Vấn đề không nằm ở thuật toán hay độ chính xác của dữ liệu, mà đến từ cách con người tư duy, cảm nhận và hành động trước rủi ro.

Nhiều lãnh đạo vẫn mắc “bẫy cảm xúc” – họ ra quyết định sai không vì thiếu thông tin, mà vì thiếu sự tỉnh táo trước thiên kiến nhận thức (cognitive bias).

Thiên kiến nhận thức – kẻ vô hình thao túng quyết định

Con người vốn không ra quyết định dựa hoàn toàn trên logic. Trong các tình huống tài chính phức tạp, cảm xúc và niềm tin cá nhân thường chi phối mạnh mẽ. Đây chính là thiên kiến nhận thức – yếu tố khiến quyết định tài chính sai ngay cả khi có đủ dữ liệu và AI hỗ trợ.

Một số thiên kiến phổ biến trong ra quyết định tài chính gồm:

• Hiệu ứng bầy đàn (Herding Effect): Nhà đầu tư hoặc lãnh đạo có xu hướng làm theo số đông, tin rằng “nhiều người không thể sai”. Họ quên rằng thị trường tài chính vận hành phi tuyến, nơi thông tin lan truyền nhanh hơn lý trí.
  → Ví dụ: Trong khủng hoảng 2023, nhiều công ty đổ xô rót vốn vào startup AI chỉ vì “AI đang hot”, dẫn đến thiệt hại hàng triệu đô khi thị trường điều chỉnh.

• Thiên kiến neo nhận thức (Anchoring Bias): Khi ra quyết định, con người thường bị ảnh hưởng bởi “giá trị đầu tiên” họ nhìn thấy. Nếu một dự án từng đạt ROI 20%, họ mặc định mức đó là “chuẩn”, và từ chối điều chỉnh khi thị trường thay đổi.

• Thiên kiến chọn lọc xác nhận (Confirmation Bias): Nhà quản lý chỉ tìm thông tin củng cố cho quan điểm sẵn có, bỏ qua tín hiệu trái chiều. AI tài chính có thể đưa ra cảnh báo rủi ro, nhưng nếu người ra quyết định tin rằng “thị trường vẫn ổn”, họ sẽ phớt lờ dữ liệu đối lập.

Khi những thiên kiến này kết hợp, AI tài chính dù chính xác vẫn bị con người “bẻ lái” sai hướng, biến dữ liệu đúng thành hành động sai.

Tư duy ngắn hạn – căn bệnh của thời đại tốc độ

Một nguyên nhân khác khiến quyết định tài chính sai là tư duy ngắn hạn (short-termism) – khuynh hướng ưu tiên lợi ích trước mắt hơn giá trị dài hạn. Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt, nhiều nhà lãnh đạo chịu áp lực doanh số, báo cáo quý hay kỳ vọng cổ đông. Họ thường chọn phương án “an toàn nhất trong ngắn hạn” – cắt giảm chi phí R&D, dừng đầu tư vào công nghệ, hoặc giữ dòng tiền dự trữ – thay vì chiến lược dài hơi.

Vấn đề là AI tài chính không thể “chữa” tư duy ngắn hạn. AI chỉ phản ánh dữ liệu hiện có; còn chiến lược tầm nhìn là trách nhiệm của con người.

Ví dụ: Trong giai đoạn 2022–2023, một số doanh nghiệp tài chính tại Đông Nam Á sử dụng AI dự báo thị trường ngắn hạn để ra quyết định đầu tư. Mô hình cho lợi nhuận tức thời, nhưng khi thị trường đảo chiều, các danh mục đầu tư bị mất cân bằng nghiêm trọng vì thiếu chiến lược phòng thủ dài hạn.

Tư duy ngắn hạn khiến con người sử dụng AI như công cụ phản ứng, không phải hoạch định. Thay vì để AI hỗ trợ tầm nhìn, họ dùng AI để “vá lỗi hiện tại”. Đây chính là cách nhanh nhất để biến công nghệ mạnh thành nguồn rủi ro lớn.

Cân bằng giữa dữ liệu và trực giác – nền tảng của ra quyết định thông minh

Để hạn chế thiên kiến và tư duy ngắn hạn, doanh nghiệp cần xây dựng mô hình ra quyết định tích hợp con người và AI – nơi dữ liệu, quy trình và cảm xúc được cân bằng.

Một số nguyên tắc thực tiễn:

• Nhận diện thiên kiến cá nhân: Mỗi lãnh đạo nên được đào tạo về các loại bias thường gặp trong ra quyết định tài chính. Khi nhận thức được điểm yếu của mình, họ dễ kiểm soát hơn trong quá trình đánh giá.

• Xây dựng quy trình “AI phản biện con người”: Thay vì để AI chỉ xác nhận, hãy để hệ thống đưa ra góc nhìn đối lập. Ví dụ, khi AI tài chính đề xuất đầu tư, nó cũng cần trình bày rủi ro và giả định ngược.

• Áp dụng “vòng kiểm chứng kép” (Double-check loop): Sau mỗi quyết định tài chính, cần có giai đoạn xem xét lại dữ liệu, giả định và kết quả. Điều này giúp doanh nghiệp học hỏi từ chính những quyết định sai để cải thiện mô hình ra quyết định.

• Khuyến khích tư duy dài hạn: Các KPI nên gắn với hiệu quả trung và dài hạn, thay vì chỉ số quý. Khi áp lực ngắn hạn giảm, người ra quyết định có thời gian lắng nghe dữ liệu thay vì phản ứng cảm xúc.

AI tài chính có thể xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu, nhưng nó không có cảm xúc, cũng không có tầm nhìn. Chính con người mới quyết định cách dùng AI để phục vụ mục tiêu nào: dự báo thông minh hay biện minh cho cảm xúc.

Sai lầm lớn nhất của thời đại dữ liệu không phải là thiếu thông tin, mà là hiểu sai hoặc sử dụng sai thông tin. Khi con người học cách kiểm soát thiên kiến, nhìn xa hơn lợi ích trước mắt và phối hợp hài hòa với AI tài chính, lúc đó ra quyết định mới thực sự trở thành năng lực cạnh tranh bền vững của doanh nghiệp.

Kết luận

AI tài chính có thể cung cấp dữ liệu chính xác, dự báo rủi ro và hỗ trợ phân tích, nhưng nó không thể thay thế tư duy chiến lược và năng lực đánh giá của con người. Một quyết định tài chính tốt không đến từ việc có bao nhiêu dữ liệu, mà từ việc ai hiểu dữ liệu đó và ra quyết định như thế nào.

Trong thời đại AI, người lãnh đạo giỏi không phải là người biết “sử dụng công nghệ”, mà là người biết đặt câu hỏi đúng cho AI và kiểm chứng câu trả lời của nó. Chỉ khi đó, AI tài chính mới trở thành “cố vấn đáng tin cậy”, thay vì là “cỗ máy khuếch đại sai lầm” trong những quyết định của con người.