Hai năm trước, chúng ta dùng AI chủ yếu để nghiên cứu, viết lách và giúp mọi người tiếp cận thông tin dễ hơn. Sau đó, AI phát triển mạnh mẽ hơn, có thể lập trình, xây dựng các ứng dụng phức tạp chỉ trong vài phút, tự động hóa quy trình doanh nghiệp, tạo ra hình ảnh và video chất lượng cao như ở studio. Bây giờ, các hệ thống AI đã thực hiện hàng triệu giao dịch thanh toán.
Trong khi đó, các cơ quan quản lý lại không thể bắt kịp tốc độ này. Khoảng cách này có thể gây nguy hiểm khi các AI agent ngày càng kiểm soát nhiều tiền hơn.
Tại trụ sở Liên Hợp Quốc ở New York, BeInCrypto mới đây đã chủ trì một hội thảo về quản lý để bàn về vấn đề này trong khuôn khổ sự kiện Future of Money. Buổi thảo luận có sự góp mặt của bà Dottie Romo – Giám đốc Quản lý rủi ro tại Cơ quan Thuế nội địa Mỹ (IRS), ông Dino Cataldo Dell’Accio thuộc Quỹ hưu trí chung Liên Hợp Quốc và ông Julius Moye của Mastercard.
AI đang thực hiện thanh toán trên diện rộng
Báo cáo nghiên cứu State of AI Agent Payments 2026 của BeInCrypto cho thấy những gì mà việc thanh toán tự động bằng máy móc đã có thể làm được hiện nay.
Từ ngày 23/07 đến 26/08, các nhà nghiên cứu đã theo dõi 6.4 triệu giao dịch thanh toán x402 với tổng giá trị 119,947 USD trên hai mạng Base và Solana.
Phần lớn giao dịch có giá trị rất nhỏ. 90.8% các lần chuyển tiền dưới 1 cent, nhưng AI agent này đã ghi nhận gần 200 triệu giao dịch thanh toán kể từ lúc ra mắt, theo nghiên cứu.
Các khoản tiền vẫn ở mức nhỏ vì các agent chủ yếu chi trả cho các tài nguyên kỹ thuật số riêng lẻ, như dữ liệu, quyền truy cập API hoặc các tác vụ tính toán. Tần suất giao dịch dày đặc cho thấy mô hình thương mại tự động của máy móc rất khác biệt.
Cơ quan quản lý có thể phải để thuật toán giám sát lẫn nhau
Giám đốc Rủi ro của IRS cảnh báo rằng cách kiểm soát truyền thống khó bắt kịp tốc độ này.
“Các hệ thống này trong vài phút có thể thực hiện hàng triệu quyết định,” bà Dottie Romo từ IRS cho biết.
Bà cho biết hiện các cơ quan quản lý vẫn chủ yếu dựa vào các báo cáo định kỳ để phát hiện gian lận, lỗi kiểm soát và những rủi ro khác. Nhưng với tài chính tự động, cách tiếp cận này có thể trở nên quá chậm.
Vậy có phải chính các thuật toán sẽ phải giám sát lẫn nhau? Bà Romo cho rằng một hình thức giám sát tự động nào đó chắc chắn sẽ cần thiết.
“Chúng ta sẽ không thể làm đủ nhanh bằng con người,” bà Romo nói.
Bà cũng đề xuất cần tăng cường giám sát theo thời gian thực trên toàn thị trường nhưng vẫn giữ vai trò cuối cùng cho con người trong những quyết định quan trọng.
Ai sẽ nắm quyền “ngắt hệ thống”?
Ông Moye từ Mastercard lấy ví dụ sự cố giao dịch của Knight Capital năm 2012 và sự sụp đổ của Terra/Luna để cảnh báo về các hệ thống tự động không có đủ biện pháp kiểm soát an toàn.
Theo ông: đầu tiên máy móc cần phát hiện hành vi bất thường tự động và tự ngăn chặn rủi ro. Nếu vấn đề nghiêm trọng, sẽ báo cho con người xử lý tiếp.
“Thật ra là dùng AI và máy móc để siết ‘garô’ và ngăn vết thương chảy máu, sau đó con người sẽ ‘phẫu thuật’ chữa trị”, bà Julius Moye, Quản lý mảng phòng chống tội phạm tài chính của Mastercard nhận định.
Ông Dell’Accio thì cho rằng tự động hóa không đồng nghĩa với việc xóa bỏ trách nhiệm. Ông nhấn mạnh rằng cần truy vết trách nhiệm rõ ràng bằng ba câu hỏi:
Ai phát triển mã nguồn? Ai triển khai mã nguồn? Và ai chịu trách nhiệm giám sát mã nguồn?
Một viễn cảnh u ám
Sự thật là AI đang trở thành một phần nổi bật và “rầm rộ” của ngành tài chính hiện đại, đến mức chúng có thể thực hiện hàng triệu giao dịch mỗi tháng.
Các nhà quản lý gần như không thể thu hẹp được khoảng cách tốc độ này, vì con người khó có thể theo kịp máy móc. Vì vậy, chúng ta có thể sắp bước vào thời đại mà cơ quan quản lý phải dùng chính máy móc để giám sát máy móc.
Nghe có vẻ như một viễn cảnh u ám, nhưng đã là điều mà các nhà hoạch định chính sách đang bắt đầu tính đến.
