Trí tuệ nhân tạo Agentic trong Tài chính: Làm thế nào các nhà lãnh đạo dữ liệu đang mở rộng quy mô một cách an toàn

Khắp châu Âu, các nhà lãnh đạo dữ liệu trong lĩnh vực dịch vụ tài chính đang đi trên dây thăng bằng – mong muốn triển khai và mở rộng quy mô các công cụ trí tuệ nhân tạo, nhưng bị hạn chế bởi các quy định, quản lý rủi ro và thách thức chứng minh giá trị cụ thể. 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 trí tuệ nhân tạo thế hệ mới. Và, trong khi 87% dự định tăng tốc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, 67% thừa nhận họ đã chuyển ít hơn một nửa số dự án thí điểm trí tuệ nhân tạo thành triển khai quy mô đầy đủ.

Một trong những chướng ngại vật lớn nhất là đảm bảo sự chấp thuận của lãnh đạo. Hơn một phần ba (35%) cho biết việc đảm bảo sự hỗ trợ và chứng minh giá trị là một thách thức chính cản trở việc triển khai trí tuệ nhân tạo. Điều này có nghĩa là nhiều tổ chức vẫn còn bị kẹt trong một tình trạng chờ đợi, do dự trong việc cam kết với các triển khai rộng hơn mà không có bằng chứng cụ thể.

Sự do dự này trái ngược rõ ràng với tiềm năng của công nghệ. McKinsey ước tính rằng trí tuệ nhân tạo và phân tích có thể mang lại giá trị thêm lên đến 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm cho ngành ngân hàng toàn cầu, trong khi trí tuệ nhân tạo thế hệ mới alone có thể đóng góp lên đến 340 tỷ đô la vào lợi nhuận hoạt động. Đây là một cơ hội quá quan trọng để bỏ qua – nhưng nó phải được tiếp cận theo cách đảm bảo tuân thủ, xây dựng niềm tin và tạo ra lợi nhuận đã được chứng minh.

Con đường phía trước

Mặc dù có những trở ngại đáng kể, vẫn có những tổ chức trên khắp châu Âu và thế giới đang tiến hành triển khai trí tuệ nhân tạo, khám phá cách họ có thể tận dụng lợi ích của các tác nhân trí tuệ nhân tạo. Những tổ chức này không đang nhảy vào các triển khai phức tạp, dài hạn. Thay vào đó, họ đang áp dụng một cách tiếp cận có biện pháp: bắt đầu từ nhỏ, xây dựng niềm tin, chứng minh giá trị và chỉ mở rộng quy mô khi công nghệ chứng minh được hiệu quả của nó.

Những triển khai trí tuệ nhân tạo thành công nhất không xảy ra qua đêm. Chúng bắt đầu với những bước nhỏ, có tác động cao, xây dựng niềm tin và mang lại kết quả. Dưới đây là ba bước để bắt đầu.

1. Sử dụng trí tuệ nhân tạo để làm sạch dữ liệu trước khi mở rộng quy mô

Ngay cả với sự chấp thuận của các quy định, các hệ thống trí tuệ nhân tạo chỉ mạnh mẽ như 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 vấn đề dữ liệu là rào cản lớn nhất của họ trong việc mở rộng quy mô trí tuệ nhân tạo thế hệ mới.

Thật đáng khích lệ, chính trí tuệ nhân tạo có thể giúp giải quyết những vấn đề dữ liệu này. Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, một số công ty đang sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để làm sạch dữ liệu tài khoản phải thu, loại bỏ các bản sao, sửa chữa các mục nhập lỗi thời và giải quyết các bản ghi không khớp. Khi dữ liệu được sắp xếp và đáng tin cậy, các công ty có thể tự động hóa việc theo dõi, cải thiện dòng tiền và hoạt động với sự tự tin hơn trong các thông tin chi tiết được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo. Đây cũng là một ưu tiên đầu tư hàng đầu. 86% nhà lãnh đạo dữ liệu dự định tăng chi tiêu cho quản lý dữ liệu, với gần một nửa cho biết việc làm cho dữ liệu phù hợp với trí tuệ nhân tạo là động lực chính của họ.

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

Triển khai các tác nhân “thực thi” có mục đích hẹp là một trong những cách nhanh nhất để tạo ra những chiến thắng có thể đo lường được. Những tác nhân này được thiết kế để xử lý các nhiệm vụ rất cụ thể, rõ ràng, chẳng hạn như biên soạn tóm tắt cuộc họp, xử lý giao dịch tiêu chuẩn hoặc phân loại các truy vấn của khách hàng.

Bởi vì các tác nhân thực thi là đơn giản để theo dõi, chúng tạo ra các đầu ra có thể theo dõi rõ ràng và dễ dàng xác thực về độ chính xác. Điều này không chỉ giảm thiểu rủi ro hoạt động mà còn cung cấp các điểm chứng minh sớm cho các bên liên quan, giúp đảm bảo sự chấp thuận cho việc áp dụng rộng rãi hơn.

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 nhà lập kế hoạch và điều phối viên, để xử lý các quy trình làm việc đa bước.

3. Tối ưu hóa báo cáo tuân thủ thông qua tự động hóa

Tuân thủ là một lĩnh vực tiêu tốn nhiều tài nguyên trong dịch vụ tài chính. Báo cáo quy định thường đòi hỏi thu thập và hòa giải dữ liệu từ nhiều nguồn, một quá trình có thể tiêu tốn hàng trăm giờ và phụ thuộc vào một nhóm chuyên gia được đào tạo. Trí tuệ nhân tạo excels ở đây, cung cấp một điểm xuất phát tuyệt vời để kiểm tra và mở rộng quy mô công nghệ.

Khi dữ liệu cơ bản được làm sạch và cấu trúc, trí tuệ nhân tạo có thể tiếp quản một số công việc nặng nhọc. Ví dụ, việc tạo 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 trí tuệ nhân tạo. Những hệ thống này có thể tạo ra các bản thảo chính xác đầu tiên được xem xét bởi các quan chức tuân thủ, giảm thời gian phản hồi trong khi duy trì kiểm soát chất lượng.

Tiềm năng ở đây là đáng kể. McKinsey nhấn mạnh một ngân hàng toàn cầu đã đạt được lợi ích về năng suất từ 200% đến 2.000% trong các quy trình biết khách hàng (KYC) bằng cách áp dụng cách tiếp cận “nhà máy tác nhân trí tuệ nhân tạo”. Họ vẫn giữ sự giám sát của con người nhưng tự động hóa các bước tốn thời gian nhất.

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

Một ngân hàng đa quốc gia của Hà Lan đã nhận ra tầm quan trọng của việc xây dựng nền tảng dữ liệu cho thành công của trí tuệ nhân tạo. Nó nhận ra tầm quan trọng của quản lý dữ liệu, làm cho đó trở thành một ưu tiên. Nó đã đầu tư vào các quy trình tổ chức phù hợp để cho phép giao hàng quy mô, đưa ra những lựa chọn có chủ ý để trao quyền cho các đội. Và nó đã cung cấp cho các đội sự chỉ đạo rõ ràng và sự hợp tác xuyên chức năng mạnh mẽ để thành công. Sự kết hợp giữa dữ liệu đáng tin cậy, các đội được trao quyền và sự chỉ đạo chiến lược rõ ràng là những gì cho phép trí tuệ nhân tạo mang lại giá trị kinh doanh — không chỉ kết quả công nghệ.

Xây dựng động lực mà không mất kiểm soát

Với 76% các công ty dịch vụ tài chính dự định triển khai các giải pháp trí tuệ nhân tạo trong 12 tháng tới, động lực đang được xây dựng. Tuy nhiên, rõ ràng rằng những tổ chức thành công nhất không vội vàng trong việc chuyển đổi hoàn toàn. Họ đang triển khai trí tuệ nhân tạo một cách chiến lược, tập trung vào các trường hợp sử dụng nhỏ, được chứa gọn, 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 đội tuân thủ được tham gia sớm và thường xuyên.

Bằng cách áp dụng cách tiếp cận tăng dần này, các công ty có thể tăng tốc việc áp dụng trí tuệ nhân tạo mà không hy sinh niềm tin hoặc sự phù hợp với quy định, biến “bắt đầu từ nhỏ” từ một hạn chế được nhận thức thành một chiến lược tăng trưởng đã được chứng minh. Trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, tốc độ quan trọng, nhưng an toàn và khả năng mở rộng quy mô quan trọng hơn. Các tổ chức dịch vụ tài chính bắt đầu từ nhỏ, chứng minh giá trị và mở rộng quy mô với sự tự tin sẽ là những tổ chức được đặt tốt nhất để mở khóa tiềm năng trị giá nghìn tỷ đô la của trí tuệ nhân tạo.