AI có trách nhiệm trong lĩnh vực lương thưởng: Loại bỏ định kiến, Đảm bảo tuân thủ

Fidelma McGuirk là CEO & Người sáng lập tại Payslip.

Khám phá các tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Ngành công nghiệp trả lương đang phát triển nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo (AI). Khi khả năng của AI mở rộng, trách nhiệm của những người ứng dụng cũng tăng theo. Theo Luật AI của EU (có hiệu lực từ tháng 8 năm 2026) và các khung pháp lý toàn cầu tương tự đang được xây dựng, các giải pháp trả lương ảnh hưởng đến quyết định của nhân viên hoặc xử lý dữ liệu nhạy cảm về lực lượng lao động sẽ chịu sự giám sát nghiêm ngặt hơn nhiều so với các lĩnh vực sử dụng AI khác.

Trong lĩnh vực trả lương, nơi độ chính xác và tuân thủ đã là điều không thể thương lượng, việc phát triển và sử dụng AI một cách đạo đức là vô cùng quan trọng. Đó là lý do tại sao dữ liệu hợp nhất, tiêu chuẩn hóa là nền tảng thiết yếu, và việc áp dụng cần thận trọng, có chủ đích, và trên hết, đạo đức.

Với nền tảng đó, AI đã chứng minh giá trị của mình trong lĩnh vực trả lương bằng cách tối ưu hóa các nhiệm vụ như xác nhận và đối chiếu, phát hiện các thông tin insights trong dữ liệu mà nếu không sẽ còn ẩn giấu, nâng cao kiểm tra tuân thủ, và xác định các bất thường. Những nhiệm vụ này trước đây đòi hỏi nhiều thời gian và công sức. Thường thì chúng bị bỏ dở do thiếu nguồn lực hoặc buộc các nhóm phải làm việc trong áp lực lớn trong khung thời gian hẹp của mỗi kỳ trả lương.

Quản lý trả lương là một chức năng then chốt của bất kỳ tổ chức nào, ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của nhân viên, sự tuân thủ pháp luật và tính toàn vẹn tài chính. Trước đây, trả lương dựa vào các quy trình thủ công, hệ thống cũ kỹ và nguồn dữ liệu rời rạc, thường dẫn đến hiệu quả kém và sai sót. AI mang lại tiềm năng biến đổi chức năng này bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường lệ, phát hiện bất thường và đảm bảo tuân thủ quy định trên quy mô lớn. Tuy nhiên, lợi ích chỉ có thể đạt được nếu dữ liệu nền tảng được hợp nhất, chính xác và tiêu chuẩn hóa.

Tại sao dữ liệu hợp nhất là ưu tiên hàng đầu

Trong lĩnh vực trả lương, dữ liệu thường phân tán trên các nền tảng HCM, nhà cung cấp phúc lợi và các nhà cung cấp địa phương. Khi dữ liệu bị rời rạc, nó mang lại rủi ro: sự thiên vị có thể len lỏi, lỗi có thể nhân lên, và các lỗ hổng tuân thủ có thể mở rộng. Ở một số quốc gia, hệ thống trả lương ghi nhận nghỉ phép của cha mẹ là nghỉ không lương, trong khi ở nơi khác lại phân loại là nghỉ có lương tiêu chuẩn hoặc sử dụng các mã địa phương khác nhau. Nếu dữ liệu phân tán này không được tiêu chuẩn hóa trong toàn tổ chức, mô hình AI có thể dễ dàng hiểu nhầm ai vắng mặt và vì sao. Kết quả từ AI có thể là các đề xuất về hiệu suất hoặc thưởng phạt gây thiệt thòi cho phụ nữ.

Trước khi tích hợp AI, các tổ chức cần phải hòa hợp và tiêu chuẩn hóa dữ liệu trả lương của mình. Chỉ khi có nền tảng dữ liệu hợp nhất, AI mới có thể thực hiện đúng những gì đã hứa, cảnh báo các rủi ro tuân thủ, phát hiện bất thường và nâng cao độ chính xác mà không làm tăng thiên vị. Nếu không, AI không chỉ hoạt động trong bóng tối; nó còn có nguy cơ biến trả lương thành một gánh nặng tuân thủ thay vì một tài sản chiến lược.

Những thách thức đạo đức của AI trong trả lương

AI trong trả lương không chỉ là một nâng cấp kỹ thuật; nó đặt ra những câu hỏi đạo đức sâu sắc về minh bạch, trách nhiệm và công bằng. Sử dụng không đúng cách, nó có thể gây ra hậu quả thực sự nghiêm trọng. Các hệ thống trả lương xử lý dữ liệu nhạy cảm của nhân viên và ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả thanh toán, khiến các biện pháp bảo vệ đạo đức trở thành điều không thể thương lượng. Rủi ro nằm ở chính dữ liệu.

1. Thiên vị thuật toán

AI phản ánh thông tin mà nó được huấn luyện, và nếu hồ sơ trả lương lịch sử chứa các khoảng cách về lương theo giới tính hoặc chủng tộc, công nghệ có thể sao chép hoặc thậm chí làm trầm trọng thêm các bất công này. Trong các ứng dụng liên quan đến nhân sự, như phân tích công bằng lương hoặc đề xuất thưởng, nguy cơ này càng rõ ràng hơn.

Chúng ta đã chứng kiến các vụ việc nổi bật, như AI xem xét ứng viên của Amazon, nơi thiên vị trong dữ liệu huấn luyện dẫn đến kết quả phân biệt đối xử. Ngăn chặn điều này đòi hỏi nhiều hơn những ý định tốt đẹp. Cần có các biện pháp chủ động: kiểm tra kỹ lưỡng, loại bỏ thiên vị khỏi dữ liệu, và minh bạch hoàn toàn về cách thiết kế, huấn luyện và triển khai mô hình. Chỉ khi đó, AI trong trả lương mới có thể nâng cao tính công bằng thay vì làm suy yếu nó.

2. Quyền riêng tư dữ liệu và tuân thủ

Thiên vị không phải là rủi ro duy nhất. Dữ liệu trả lương là trong số những thông tin nhạy cảm nhất mà tổ chức nắm giữ. Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư như GDPR chỉ là mức tối thiểu; điều quan trọng không kém là duy trì niềm tin của nhân viên. Điều đó có nghĩa là áp dụng các chính sách quản trị nghiêm ngặt từ đầu, mã hóa dữ liệu mọi nơi có thể, và đảm bảo có các dấu vết kiểm tra rõ ràng.

Minh bạch là điều không thể thương lượng: các tổ chức phải có khả năng giải thích cách các insights do AI tạo ra được sản xuất, cách chúng được áp dụng, và khi các quyết định ảnh hưởng đến lương, cần truyền đạt rõ ràng tới nhân viên.

3. Độ tin cậy và Trách nhiệm

Trong trả lương, không có chỗ cho những “ảo tưởng” của AI. Một sai sót không chỉ là phiền toái; đó là vi phạm tuân thủ pháp luật với hậu quả pháp lý và tài chính ngay lập tức. Đó là lý do tại sao AI trong trả lương phải tập trung vào các trường hợp sử dụng hẹp, có thể kiểm chứng như phát hiện bất thường, thay vì chạy theo xu hướng của các mô hình ngôn ngữ lớn.

Ví dụ, cảnh báo khi một nhân viên đã nhận lương hai lần trong cùng một tháng, hoặc khi khoản thanh toán của nhà thầu cao hơn nhiều so với mức trung bình lịch sử. Những cảnh báo này giúp phát hiện các sai sót có thể bị bỏ qua hoặc mất nhiều thời gian để xác định thủ công.

Và do rủi ro của các “ảo tưởng”, AI trong trả lương nên tập trung vào các trường hợp sử dụng hẹp như vậy hơn là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) đã trở thành phần không thể tách rời của cuộc sống chúng ta. Không quá lời khi tưởng tượng một trong số các LLM đó có thể “bịa ra” một quy định thuế mới hoặc áp dụng sai một quy định hiện có. Các LLM có thể không bao giờ phù hợp để trả lương, và điều đó không phải là điểm yếu của chúng, mà là lời nhắc nhở rằng niềm tin vào trả lương phụ thuộc vào độ chính xác, độ tin cậy và trách nhiệm. AI nên nâng cao khả năng phán đoán của con người, chứ không thay thế nó.

Trách nhiệm cuối cùng phải thuộc về doanh nghiệp. Khi AI được áp dụng trong các lĩnh vực nhạy cảm như so sánh lương hoặc thưởng dựa trên hiệu suất, các lãnh đạo nhân sự và trả lương phải cùng quản lý. Sự giám sát chung đảm bảo AI trong trả lương phản ánh giá trị công ty, tiêu chuẩn công bằng và nghĩa vụ tuân thủ. Sự hợp tác này là cách bảo vệ tính đạo đức trong một trong những lĩnh vực có rủi ro cao, tác động lớn nhất của doanh nghiệp.

Xây dựng AI đạo đức

Nếu AI trong trả lương muốn công bằng, tuân thủ và không thiên vị, đạo đức không thể được thêm vào sau cùng; chúng phải được tích hợp từ đầu. Điều này đòi hỏi chuyển từ nguyên tắc sang thực hành. Có ba nguyên tắc không thể thương lượng mà mọi tổ chức phải áp dụng nếu muốn AI nâng cao, thay vì làm suy yếu, niềm tin vào trả lương.

1. Triển khai thận trọng

Bắt đầu nhỏ. Triển khai AI trước ở các lĩnh vực ít rủi ro, giá trị cao, như phát hiện bất thường, nơi kết quả có thể đo lường và giám sát dễ dàng. Điều này tạo không gian để hoàn thiện mô hình, phát hiện điểm mù sớm, và xây dựng lòng tin tổ chức trước khi mở rộng vào các lĩnh vực nhạy cảm hơn.

2. Minh bạch và Giải thích rõ ràng

AI “hộp đen” không phù hợp trong trả lương. Nếu các chuyên gia không thể giải thích cách một thuật toán đưa ra đề xuất, thì không nên sử dụng. Khả năng giải thích không chỉ là biện pháp tuân thủ - nó còn là yếu tố then chốt để duy trì niềm tin của nhân viên. Các mô hình minh bạch, kèm theo tài liệu rõ ràng, đảm bảo AI hỗ trợ ra quyết định thay vì làm suy yếu chúng.

3. Kiểm tra liên tục

AI không ngừng tiến hóa, và các rủi ro của nó cũng vậy. Thiên vị có thể len lỏi theo thời gian khi dữ liệu thay đổi và quy định cập nhật. Kiểm tra liên tục, thử nghiệm kết quả trên các tập dữ liệu đa dạng và tiêu chuẩn tuân thủ, không phải là tùy chọn; đó là cách duy nhất để đảm bảo AI trong trả lương luôn đáng tin cậy, đạo đức và phù hợp với giá trị tổ chức lâu dài.

Chặng đường phía trước

Tiềm năng của AI mới chỉ bắt đầu nổi lên, và tác động của nó đến trả lương là không thể tránh khỏi. Tốc độ không đủ để đảm bảo thành công; lợi thế thực sự thuộc về các tổ chức kết hợp sức mạnh của AI với quản trị vững chắc, giám sát đạo đức và tập trung vào con người đằng sau dữ liệu. Hãy xem việc giám sát AI như một chức năng quản trị liên tục: xây dựng nền tảng vững chắc, luôn tò mò, và điều chỉnh chiến lược phù hợp với giá trị của bạn. Những tổ chức làm được điều này sẽ có vị trí tốt nhất để dẫn đầu trong kỷ nguyên AI.