Kiếm tiền ở nước ngoài, chi tiêu tại quê nhà: Cách tận dụng các công cụ tài chính AI

Một nhà thiết kế ở Thành phố Mexico lập hóa đơn bằng đô la cho khách hàng ở New York, nhận tiền vào ví điện tử và trả tiền thuê nhà bằng peso. Cho đến gần đây, cô chỉ biết một tháng làm việc thực sự đáng giá bao nhiêu sau khi tiền đã được chuyển đến và đổi sang nội tệ; lúc đó, tỷ giá hối đoái đã gây thiệt hại.

Qua một năm, sự bất định đó tích tụ thành khoản đáng kể. Một nhà thầu báo giá bằng một loại tiền tệ nhưng lập ngân sách bằng loại tiền khác đang phải tự vận hành một nghiệp vụ quản lý ngân quỹ quy mô nhỏ mà không có đội ngũ tài chính hỗ trợ. Cô phải quyết định khi nào đổi tiền, dành riêng một khoản để nộp cho cơ quan thuế ở một quốc gia trong khi khách hàng lại ở quốc gia khác, và giải thích với ngân hàng địa phương vì sao mọi khoản tiền gửi đều đến từ nước ngoài. Trước đây, mỗi quyết định như vậy đều được đưa ra dựa trên thông tin đã cũ.

Đó là khía cạnh mà AI đã làm thay đổi nhanh nhất. Stephan Tschabold, Giám đốc Tuân thủ & Rủi ro tại Ontop, đơn vị xử lý thanh toán cho các nhà thầu làm việc từ xa, cho biết: “Vài năm trước, một nhà thầu lập hóa đơn bằng USD, nhận tiền vào ví và chi tiêu bằng peso không thể biết theo thời gian thực tất cả những việc đó có ý nghĩa gì.” Mọi người chỉ biết sức mua thực tế của mình sau khi sự việc đã rồi. Ngày nay, người lao động ấy có thể theo dõi sức mua thay đổi ngay khi điều đó diễn ra.

Tuy vậy, phần lớn nỗ lực ứng dụng AI của ngành không tập trung vào lĩnh vực này. Theo Tschabold, tại các công ty chuyển tiền và thanh toán lớn, khoản đầu tư trong năm 2026 chủ yếu dành cho hoạt động nội bộ, theo McKinsey, nhằm vận hành với chi phí thấp hơn và đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn. Ông nhắc đến một quan điểm ngày càng phổ biến trong các bình luận về thanh toán: nhiệm vụ thực sự của AI trong một giao dịch xuyên biên giới là giúp tính toán được một hành lang giao dịch đáng tin cậy vốn đã tồn tại, bằng cách đối chiếu tên, cách phiên âm và ý định; AI không thể tạo ra niềm tin vốn chưa từng có. Với mỗi người lao động, điều đó có nghĩa là các công cụ trên điện thoại đã giỏi hơn nhiều trong việc nắm bắt tình hình của họ, so với việc thay đổi những hệ thống nền tảng chi phối tình hình ấy.

Với số người kiếm sống theo cách này ngày càng tăng, kết quả đạt được không đồng đều. Các công cụ tài chính ứng dụng AI hiện hỗ trợ rất nhiều ở một số lĩnh vực nhưng lại giúp được rất ít ở những lĩnh vực khác. Tschabold hiểu rõ ranh giới ấy đang nằm ở đâu và chỉ ra một số thói quen thiết thực đáng để hình thành.

Tận dụng AI để nắm rõ tình hình tài chính

Theo Tschabold, điểm mạnh nhất của các công cụ này nằm ở khía cạnh “quan sát” vấn đề. Dự báo dòng tiền, tự động phân loại chi tiêu và cảnh báo thời điểm đổi tiền giúp người lao động theo dõi tình hình tiền bạc theo thời gian thực bằng nhiều loại tiền tệ. Ông cũng xếp các tính năng hỗ trợ chuẩn bị hồ sơ thuế và hướng dẫn về phí được điều chỉnh theo thói quen thanh toán của từng người vào cùng nhóm này.

“Những tính năng đó hiện đã được triển khai và thực sự hữu ích,” ông nói. Với nhà thầu, việc thiết thực cần làm là bật cảnh báo tỷ giá ngoại hối và tính năng dự báo ở bất cứ nền tảng nào có cung cấp, đồng thời kiểm tra dự báo hằng tháng trước khi quyết định thời điểm chuyển tiền giữa các loại tiền tệ.

Tự lưu hồ sơ tài chính khi làm việc xuyên biên giới

Các công cụ này còn yếu khi phải xử lý những vấn đề liên quan đến nhiều hơn một hệ thống pháp lý. Tschabold nói: “Hầu hết công cụ tài chính AI được xây dựng cho người dùng chỉ hoạt động trong một quốc gia, dùng một loại tiền tệ, chịu sự quản lý của một cơ quan thuế và giao dịch với một ngân hàng.”

“Lớp trí tuệ đã vượt trước lớp hạ tầng.” Một ứng dụng có thể hiển thị diễn biến thu nhập theo thời gian thực nhưng vẫn không giúp đối chiếu các nghĩa vụ tài chính phải thực hiện ở hai quốc gia.

Khoảng trống tương tự cũng bộc lộ khi mọi người chuyển đến nơi khác sinh sống. Một người có năm năm thu nhập ổn định và có thể chứng minh được vẫn có thể bị xem là chưa có quan hệ ngân hàng hoặc có rủi ro cao khi vừa đến nơi, vì thu nhập, hồ sơ thuế và lịch sử tín dụng của họ nằm trong các hệ thống riêng biệt, không thể trao đổi thông tin với nhau. Tschabold xem danh tính tài chính có thể mang theo giữa các quốc gia là cơ hội lớn nhất vẫn chưa được ai nắm bắt.

Cho đến khi có người giải quyết được vấn đề đó, người lao động nên tự tập hợp hồ sơ của mình: hóa đơn, tờ khai thuế, lịch sử thanh toán trên nền tảng và sao kê ngân hàng được lưu chung, theo định dạng có thể đưa cho bên cho vay ở một quốc gia mới.

Tìm hiểu lý do thanh toán bị gắn cờ

Các hệ thống chống gian lận dựa trên quy tắc cũ thường gắn cờ mọi giao dịch lạ, từ khoản thanh toán xuất phát từ một quốc gia mới đến giao dịch được thực hiện vào giờ bất thường; như Tschabold lưu ý, đó “chính xác là những gì diễn ra trong cuộc sống thường nhật của một nhà thầu hợp pháp”. Hệ quả là trong nhiều năm, các khoản thanh toán bị từ chối nhầm và tài khoản bị đóng băng, dù chủ tài khoản không làm gì sai.

Các mô hình mới hơn đánh giá tần suất giao dịch, dữ liệu thiết bị, lịch sử quan hệ và mức độ nhất quán trong hành vi; các tổ chức phát hành áp dụng những mô hình này cho biết số trường hợp cảnh báo nhầm đã giảm. Vì vậy, trước khi đăng ký, bạn nên hỏi nhà cung cấp cách họ sàng lọc các khoản thanh toán.

Sự nhất quán cũng có ích: sử dụng cùng một thiết bị và duy trì nhịp độ lập hóa đơn dễ dự đoán sẽ giúp mô hình hành vi có ít điểm cần nghi vấn hơn. Ngoài ra, hãy chuẩn bị cho việc phải xác minh danh tính nghiêm ngặt hơn khi đăng ký, vì danh tính giả mạo và các vụ lừa đảo bằng giọng nói giả sâu đang gia tăng song song với gian lận xuyên biên giới.

Tận dụng các quy định hiện hành

Vào tháng Hai tới, các nghĩa vụ trong Đạo luật AI của EU đối với những hệ thống rủi ro cao sẽ có hiệu lực; nhóm hệ thống này bao gồm các hệ thống phát hiện gian lận, giám sát chống rửa tiền (AML) và chấm điểm tín dụng. Các điểm số đó từ nay phải có thể giải thích, kiểm toán và được con người can thiệp điều chỉnh; tổ chức triển khai mô hình phải chịu trách nhiệm pháp lý. Người lao động bị đóng băng tài khoản hoặc bị mô hình từ chối khoản vay có cơ sở để yêu cầu giải thích và được con người xem xét lại.

Tuy nhiên, mức độ bảo vệ không đồng đều. Bộ quy tắc thanh toán sửa đổi của châu Âu, theo đó chuyển trách nhiệm pháp lý đối với các vụ lừa đảo thanh toán do người trả tiền chủ động ủy quyền sang các nhà cung cấp dịch vụ, dự kiến sẽ chưa được triển khai đầy đủ trước cuối năm 2027; trong khi đó, FinCEN tại Mỹ vẫn đang xem xét một đề xuất về chống rửa tiền (AML). Tschabold cho biết: “Trong cùng một hành lang thanh toán, khoản thanh toán của người lao động có thể bị xếp vào diện liên quan đến AI rủi ro cao theo pháp luật ở một khu vực tài phán, nhưng trên thực tế lại không chịu sự quản lý nào đối với cùng một trường hợp sử dụng ở khu vực khác”. Người lao động độc lập hiếm khi có người sử dụng lao động hoặc quản lý quan hệ khách hàng để đứng ra bảo vệ quyền lợi, vì vậy họ nên tìm hiểu nhà cung cấp dịch vụ của mình chịu sự điều chỉnh của chế độ pháp lý nào.

Hãy để con người quyết định những vấn đề quan trọng

Tschabold cho rằng hiện nay, ý tưởng về một cố vấn tài chính AI hoàn toàn tự chủ phần lớn chỉ là lời quảng bá thổi phồng. Khả năng nhận diện mẫu đã đủ tốt, nhưng vẫn chưa có ai xác định được trách nhiệm thuộc về ai khi một quyết định của thuật toán về thuế hoặc đầu tư xuyên biên giới gây ra hậu quả xấu. Visa, Mastercard và Alipay đều đang xây dựng cơ sở hạ tầng cho thanh toán giữa các tác nhân, nhưng ngay cả họ cũng cho rằng việc áp dụng rộng rãi vẫn còn lâu mới thành hiện thực.

Trong lúc này, giải pháp hợp lý là dùng AI để báo thời điểm đổi tiền có lợi hơn hoặc sớm phát hiện nghĩa vụ thuế, còn người lao động sẽ phê duyệt mọi quyết định có hệ quả đáng kể. Vẻ ngoài trau chuốt không phải là căn cứ đáng tin cậy để chọn nhà cung cấp. Ông nói: “Rủi ro sâu xa hơn là tốc độ bị nhầm lẫn với độ tin cậy”. Câu hỏi hữu ích hơn cần đặt ra với bất kỳ nền tảng nào là ai sẽ chịu trách nhiệm khi xảy ra sự cố, bởi theo ông, “được hỗ trợ bởi AI” vẫn phải có nghĩa là con người chịu trách nhiệm.