Phi Vũ
New member
Generative AI và các AI agent đang nhanh chóng trở thành tâm điểm trong ngành dịch vụ tài chính, chuyển từ thử nghiệm sang phân tích dữ liệu, hành động thực tiễn và ra quyết định quy mô lớn. Để chuyển từ pha thử nghiệm sang triển khai thực tế, các tổ chức cần nền tảng dữ liệu vững chắc, hạ tầng phù hợp và quản trị thống nhất.
Generative AI và ngày càng nhiều AI agent đang định hình lại ngành dịch vụ tài chính. Những gì trước đây chỉ là thử nghiệm giờ đã tiến tới khả năng phân tích dữ liệu, thực hiện hành động trong đời thực và hỗ trợ quyết định ở quy mô lớn.
Nhiều doanh nghiệp trong ngành đã cảm nhận rõ thay đổi này; theo nghiên cứu của KPMG, hơn một nửa (51%) nhận định AI đang tái định hình hoạt động, trong khi gần ba phần tư (72%) lo ngại về chất lượng dữ liệu. Rủi ro chiến lược xuất hiện khi dữ liệu bị phân mảnh hoặc quản trị kém, làm chậm tiến trình từ pilothường sang triển khai sản xuất.
Để thu được giá trị thực từ AI, các tổ chức tài chính phải chuyển trọng tâm: xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, hạ tầng bền bỉ và mô hình quản trị thống nhất sẽ giúp triển khai AI an toàn và hiệu quả hơn.
Thách thức hiện nay không phải là AI có thể làm gì, mà là doanh nghiệp cần làm những bước nào để AI hoạt động ở quy mô doanh nghiệp. Phần lớn pilot thất bại vì dữ liệu bị phân mảnh, chất lượng kém hoặc nằm rải rác trong các silo; đồng thời các AI agent thiếu cơ chế đo lường và cải thiện độ chính xác.
Để triển khai AI thành công, cần thiết lập hạ tầng đúng ngay từ đầu để tận dụng kết quả. Lộ trình có cấu trúc giúp di chuyển từ thử nghiệm sang tác động quy mô gồm các bước rõ ràng và ưu tiên các trường hợp sử dụng có lợi tức đo được.
Bước đầu tiên nên là hợp nhất các silo dữ liệu vào một nền tảng duy nhất để loại bỏ trùng lặp, giảm lãng phí và xây dựng mô hình tin cậy từ một nguồn sự thật chung.
Tiếp theo cần nhúng quản trị để theo dõi lineage dữ liệu, kiểm soát truy cập và lưu lại audit trail. Với AI agent, quản trị không chỉ là tuân thủ mà phải coi chúng tương tự nhân sự, áp dụng kiểm soát truy cập chặt chẽ và các biện pháp bảo mật phù hợp.
Ưu tiên tính minh bạch và khả năng giải thích là rất quan trọng trong môi trường nhiều quy định; các mô hình cần dễ hiểu để chứng minh cách thức sinh ra kết quả. Chiến lược "bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh" giúp tạo kết quả sớm, xây dựng niềm tin nội bộ và tạo mẫu nhân rộng an toàn.
Mặc dù tiềm năng lớn, khoảng cách giữa tham vọng và thực thi vẫn còn rõ. Một khảo sát của Gartner cho thấy tỉ lệ áp dụng AI trong tài chính từ 37% (2023) tăng lên 58% năm vừa rồi, nhưng động lực đang chậm lại, phản ánh khoảng cách giữa thử nghiệm và quy mô doanh nghiệp.
Bất chấp khác biệt về khung pháp lý, các đơn vị trong ngân hàng, thanh toán, thị trường vốn và quản lý tài sản đều chia sẻ mục tiêu chiến lược tương tự khi áp dụng AI. Để hiện thực hóa mục tiêu đó liên tục ở quy mô lớn, thách thức nằm ở việc kết hợp các tài sản dữ liệu phân mảnh và hạ tầng kế thừa.
AI mang lại giá trị rõ rệt: nâng cao hiệu suất, thúc đẩy tăng trưởng, phân khúc khách hàng thông minh và cá nhân hóa sâu giúp khác biệt hóa thương hiệu. Trong thanh toán và cho vay thế chấp, các sáng tạo như phòng chống gian lận thời gian thực và mô hình định giá bất động sản đang thay đổi trải nghiệm khách hàng.
Tuy nhiên, triển khai vài trường hợp sử dụng rời rạc chưa đủ để tạo doanh thu bền vững; cần chiến lược kinh doanh rõ ràng. Các tổ chức phải ưu tiên trường hợp sử dụng có ROI đo được, đồng bộ hoạt động AI với mục tiêu kinh doanh và đảm bảo nền tảng dữ liệu cho phép sửa lỗi và tinh chỉnh mô hình liên tục.
Rủi ro trong tài chính xảy ra trong vài phút — từ tấn công mạng đến gian lận — với tốc độ, độ phức tạp và khối lượng vượt quá khả năng xử lý thủ công. AI có thể là giải pháp về mặt tốc độ và quy mô, nhưng chỉ khi được triển khai trên nền tảng dữ liệu sạch, hạ tầng vững chắc và quy trình quản trị nghiêm ngặt.
Kết luận: với nền tảng dữ liệu đúng, hạ tầng phù hợp và mô hình quản trị toàn diện, các tổ chức tài chính có thể mở quy mô AI an toàn và thực sự khai thác được lợi ích lâu dài.
Nguồn: Techradar
Generative AI và ngày càng nhiều AI agent đang định hình lại ngành dịch vụ tài chính. Những gì trước đây chỉ là thử nghiệm giờ đã tiến tới khả năng phân tích dữ liệu, thực hiện hành động trong đời thực và hỗ trợ quyết định ở quy mô lớn.
Nhiều doanh nghiệp trong ngành đã cảm nhận rõ thay đổi này; theo nghiên cứu của KPMG, hơn một nửa (51%) nhận định AI đang tái định hình hoạt động, trong khi gần ba phần tư (72%) lo ngại về chất lượng dữ liệu. Rủi ro chiến lược xuất hiện khi dữ liệu bị phân mảnh hoặc quản trị kém, làm chậm tiến trình từ pilothường sang triển khai sản xuất.
Để thu được giá trị thực từ AI, các tổ chức tài chính phải chuyển trọng tâm: xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc, hạ tầng bền bỉ và mô hình quản trị thống nhất sẽ giúp triển khai AI an toàn và hiệu quả hơn.
Thách thức hiện nay không phải là AI có thể làm gì, mà là doanh nghiệp cần làm những bước nào để AI hoạt động ở quy mô doanh nghiệp. Phần lớn pilot thất bại vì dữ liệu bị phân mảnh, chất lượng kém hoặc nằm rải rác trong các silo; đồng thời các AI agent thiếu cơ chế đo lường và cải thiện độ chính xác.
Để triển khai AI thành công, cần thiết lập hạ tầng đúng ngay từ đầu để tận dụng kết quả. Lộ trình có cấu trúc giúp di chuyển từ thử nghiệm sang tác động quy mô gồm các bước rõ ràng và ưu tiên các trường hợp sử dụng có lợi tức đo được.
Bước đầu tiên nên là hợp nhất các silo dữ liệu vào một nền tảng duy nhất để loại bỏ trùng lặp, giảm lãng phí và xây dựng mô hình tin cậy từ một nguồn sự thật chung.
Tiếp theo cần nhúng quản trị để theo dõi lineage dữ liệu, kiểm soát truy cập và lưu lại audit trail. Với AI agent, quản trị không chỉ là tuân thủ mà phải coi chúng tương tự nhân sự, áp dụng kiểm soát truy cập chặt chẽ và các biện pháp bảo mật phù hợp.
Ưu tiên tính minh bạch và khả năng giải thích là rất quan trọng trong môi trường nhiều quy định; các mô hình cần dễ hiểu để chứng minh cách thức sinh ra kết quả. Chiến lược "bắt đầu nhỏ, mở rộng nhanh" giúp tạo kết quả sớm, xây dựng niềm tin nội bộ và tạo mẫu nhân rộng an toàn.
Mặc dù tiềm năng lớn, khoảng cách giữa tham vọng và thực thi vẫn còn rõ. Một khảo sát của Gartner cho thấy tỉ lệ áp dụng AI trong tài chính từ 37% (2023) tăng lên 58% năm vừa rồi, nhưng động lực đang chậm lại, phản ánh khoảng cách giữa thử nghiệm và quy mô doanh nghiệp.
Bất chấp khác biệt về khung pháp lý, các đơn vị trong ngân hàng, thanh toán, thị trường vốn và quản lý tài sản đều chia sẻ mục tiêu chiến lược tương tự khi áp dụng AI. Để hiện thực hóa mục tiêu đó liên tục ở quy mô lớn, thách thức nằm ở việc kết hợp các tài sản dữ liệu phân mảnh và hạ tầng kế thừa.
AI mang lại giá trị rõ rệt: nâng cao hiệu suất, thúc đẩy tăng trưởng, phân khúc khách hàng thông minh và cá nhân hóa sâu giúp khác biệt hóa thương hiệu. Trong thanh toán và cho vay thế chấp, các sáng tạo như phòng chống gian lận thời gian thực và mô hình định giá bất động sản đang thay đổi trải nghiệm khách hàng.
Tuy nhiên, triển khai vài trường hợp sử dụng rời rạc chưa đủ để tạo doanh thu bền vững; cần chiến lược kinh doanh rõ ràng. Các tổ chức phải ưu tiên trường hợp sử dụng có ROI đo được, đồng bộ hoạt động AI với mục tiêu kinh doanh và đảm bảo nền tảng dữ liệu cho phép sửa lỗi và tinh chỉnh mô hình liên tục.
Rủi ro trong tài chính xảy ra trong vài phút — từ tấn công mạng đến gian lận — với tốc độ, độ phức tạp và khối lượng vượt quá khả năng xử lý thủ công. AI có thể là giải pháp về mặt tốc độ và quy mô, nhưng chỉ khi được triển khai trên nền tảng dữ liệu sạch, hạ tầng vững chắc và quy trình quản trị nghiêm ngặt.
Kết luận: với nền tảng dữ liệu đúng, hạ tầng phù hợp và mô hình quản trị toàn diện, các tổ chức tài chính có thể mở quy mô AI an toàn và thực sự khai thác được lợi ích lâu dài.
Nguồn: Techradar
Bài viết liên quan
