AI Tác Nhân trong Tài Chính: Cách Các Nhà Lãnh Đạo Dữ Liệu Mở Rộng Quy Mô An Toàn

Trên khắp châu Âu, các nhà lãnh đạo dữ liệu trong lĩnh vực dịch vụ tài chính thấy mình như đang đi trên dây – háo hức triển khai và mở rộng quy mô các công cụ AI, nhưng lại bị ràng buộc bởi các yêu cầu tuân thủ, quản lý rủi ro và thách thức trong việc chứng minh giá trị hữu hình. Theo khảo sát CDO Insights 2025 của chúng tôi, hơn 97% nhà lãnh đạo dữ liệu toàn cầu cho biết họ gặp khó khăn trong việc chứng minh rõ ràng giá trị kinh doanh của AI sinh. Và, trong khi 87% có kế hoạch đẩy nhanh đầu tư vào AI, thì 67% thừa nhận rằng họ đã chuyển đổi ít hơn một nửa số dự án thí điểm AI của mình sang triển khai quy mô đầy đủ. Một trong những trở ngại lớn nhất là đảm bảo sự ủng hộ từ lãnh đạo. Hơn một phần ba (35%) cho rằng việc giành được sự hỗ trợ và chứng minh giá trị là một thách thức chính cản trở việc triển khai AI. Điều này có nghĩa là nhiều người vẫn mắc kẹt trong trạng thái chờ đợi, do dự cam kết với các triển khai rộng hơn mà không có các minh chứng có thể đo lường được. Sự do dự này tương phản rõ rệt với tiềm năng của công nghệ. McKinsey ước tính rằng AI và phân tích có thể mang lại giá trị gia tăng hàng năm lên tới 1 nghìn tỷ USD cho ngành ngân hàng toàn cầu, trong khi riêng AI sinh có thể đóng góp tới 340 tỷ USD vào lợi nhuận hoạt động. Đó là một cơ hội quá lớn để bỏ qua – nhưng phải được tiếp cận theo cách bảo vệ sự tuân thủ, xây dựng niềm tin và tạo ra lợi tức đã được chứng minh.

Lộ trình phía trước

Bất chấp những trở ngại đáng kể, vẫn có những tổ chức trên khắp châu Âu và phần còn lại của thế giới đang tiến triển việc triển khai AI, khám phá cách họ có thể gặt hái thành quả từ các tác nhân AI. Những tổ chức đang tạo ra sự khác biệt không làm điều đó bằng cách lao đầu vào các triển khai phức tạp, dài hạn. Thay vào đó, họ đang áp dụng một cách tiếp cận có chừng mực: bắt đầu từ quy mô nhỏ, xây dựng sự tin tưởng, chứng minh giá trị và chỉ mở rộng quy mô khi công nghệ chứng minh được hiệu quả của nó. Những triển khai AI thành công nhất không xảy ra chỉ sau một đêm. Chúng bắt đầu bằng những bước đi nhỏ, có tác động cao để xây dựng niềm tin và mang lại kết quả. Dưới đây là ba bước để bắt đầu.

1. Sử dụng AI để làm sạch dữ liệu trước khi mở rộng quy mô

Ngay cả khi có sự phê duyệt về tuân thủ, các hệ thống AI chỉ mạnh bằng dữ liệu mà chúng được xây dựng. Chất lượng dữ liệu kém sẽ làm suy yếu độ chính xác, hiệu quả và niềm tin. Trên thực tế, 43% nhà lãnh đạo dữ liệu cho biết các vấn đề về dữ liệu là rào cản lớn nhất của họ đối với việc mở rộng quy mô AI sinh. Đáng khích lệ là, chính AI có thể giúp khắc phục những vấn đề dữ liệu này. Ví dụ, trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, một số công ty đang sử dụng công cụ AI để làm sạch dữ liệu phải thu, loại bỏ các bản trùng lặp, sửa các mục nhập lỗi thời và giải quyết các hồ sơ không khớp. Một khi dữ liệu đã được căn chỉnh và đáng tin cậy, các công ty có thể tự động hóa các bước theo dõi, cải thiện dòng tiền và vận hành với sự tự tin cao hơn vào các thông tin chi tiết được AI dẫn dắt. Đây cũng là ưu tiên đầu tư hàng đầu. 86% nhà lãnh đạo dữ liệu có kế hoạch tăng chi tiêu cho quản lý dữ liệu, với gần một nửa cho rằng việc làm cho dữ liệu phù hợp với AI là động lực chính của họ.

2. Bắt đầu với các tác nhân thực thi tập trung

Triển khai các tác nhân “thực thi” với mục đích hẹp là một trong những cách nhanh nhất để tạo ra những thành quả có thể đo lường được. Các tác nhân này được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ rất cụ thể, được xác định rõ ràng, chẳng hạn như biên soạn tóm tắt cuộc họp, xử lý các giao dịch tiêu chuẩn hoặc phân loại các truy vấn của khách hàng. Bởi vì các tác nhân thực thi rất dễ giám sát, chúng tạo ra đầu ra có thể theo dõi rõ ràng và dễ dàng xác thực độ chính xác hơn. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro hoạt động mà còn cung cấp các minh chứng ban đầu cho các bên liên quan, giúp đảm bảo sự ủng hộ cho việc áp dụng rộng rãi hơn. Một khi thành công đã được chứng minh với các tác nhân đơn nhiệm, các tổ chức có thể giới thiệu các cấu trúc tác nhân phức tạp hơn, chẳng hạn như các tác nhân lập kế hoạch và điều phối, để xử lý các quy trình làm việc gồm nhiều bước.

3. Tinh giản báo cáo tuân thủ thông qua tự động hóa

Tuân thủ là một lĩnh vực tiêu tốn nhiều nguồn lực trong dịch vụ tài chính. Báo cáo quy định thường yêu cầu thu thập và đối chiếu dữ liệu từ nhiều nguồn, một quy trình có thể tiêu tốn hàng trăm giờ và phụ thuộc vào một nhóm nhỏ các chuyên gia được đào tạo. AI tỏ ra xuất sắc ở đây, cung cấp một điểm khởi đầu tuyệt vời để thử nghiệm và mở rộng quy mô công nghệ. Một khi dữ liệu cơ bản đã được làm sạch và cấu trúc hóa, AI có thể đảm nhận một phần công việc nặng nhọc. Ví dụ, việc tạo các báo cáo tuân thủ BCBS 239 có thể được tự động hóa một phần bằng cách sử dụng ánh xạ siêu dữ liệu kết hợp với các mô hình AI tác nhân. Các hệ thống này có thể tạo ra các bản nháp đầu tiên chính xác, sau đó được các nhân viên tuân thủ xem xét, giúp giảm thời gian xử lý trong khi vẫn duy trì kiểm soát chất lượng. Tiềm năng ở đây là rất đáng kể. McKinsey nêu bật một ngân hàng toàn cầu đã đạt được mức tăng năng suất từ 200% đến 2.000% trong các quy trình biết khách hàng của bạn (KYC) bằng cách áp dụng phương pháp tiếp cận “nhà máy tác nhân AI”. Họ vẫn duy trì sự giám sát của con người nhưng tự động hóa các bước tốn nhiều thời gian nhất.

Bài học từ hành trình dữ liệu của một ngân hàng đa quốc gia

Một ngân hàng đa quốc gia Hà Lan đã nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng nền tảng dữ liệu cho thành công của AI. Họ nhận ra tầm quan trọng của quản lý dữ liệu và biến điều đó thành ưu tiên. Họ đầu tư vào các quy trình tổ chức phù hợp để cho phép triển khai ở quy mô lớn, đưa ra những lựa chọn có chủ đích để trao quyền cho các nhóm. Và họ đã cung cấp cho các nhóm định hướng rõ ràng và sự hợp tác liên chức năng mạnh mẽ để thành công. Sự kết hợp giữa dữ liệu đáng tin cậy, các nhóm được trao quyền và định hướng chiến lược rõ ràng chính là yếu tố cho phép AI mang lại giá trị kinh doanh — không chỉ là kết quả công nghệ.

Xây dựng đà phát triển mà không mất kiểm soát

Với 76% các công ty dịch vụ tài chính có kế hoạch triển khai các giải pháp AI tác nhân trong vòng 12 tháng tới, đà phát triển đang được xây dựng. Tuy nhiên, rõ ràng là những tổ chức thành công nhất không vội vàng thực hiện chuyển đổi quy mô đầy đủ. Họ đang triển khai AI một cách chiến lược, tập trung vào các trường hợp sử dụng nhỏ, được kiểm soát tốt, mang lại giá trị có thể đo lường và cải thiện hiệu quả hoạt động. Họ cũng đang nhúng quản trị vào mọi giai đoạn, đảm bảo các nhóm tuân thủ được tham gia sớm và thường xuyên. Bằng cách áp dụng phương pháp tiếp cận tăng dần này, các công ty có thể đẩy nhanh việc áp dụng AI mà không phải hy sinh niềm tin hoặc sự phù hợp quy định, biến “bắt đầu từ quy mô nhỏ” từ một hạn chế được nhận thức thành một chiến lược tăng trưởng có chủ đích, đã được chứng minh. Trong việc áp dụng AI, tốc độ quan trọng, nhưng sự an toàn và khả năng mở rộng quan trọng hơn. Các tổ chức dịch vụ tài chính bắt đầu từ quy mô nhỏ, chứng minh giá trị và mở rộng quy mô một cách tự tin sẽ là những tổ chức được trang bị tốt nhất để khai thác tiềm năng nghìn tỷ đô la của AI.