Tương lai của Trí tuệ nhân tạo Agentic là Vertical, và Tài chính đang chỉ ra lý do

Thị trường phần mềm kinh doanh hiện đang trải qua một sự sắp xếp lại cấu trúc khi sự tập trung chuyển từ đồng pilot trò chuyện sang các tác nhân tự động.

Trong hơn một năm qua, các tập đoàn công nghệ đã chạy đua để triển khai các hệ thống định hướng thực hiện này trên các mạng lõi của họ. Anthropic gần đây báo cáo rằng các tác nhân của họ đang bắt đầu xử lý công việc kiến thức phức tạp, trong khi Microsoft sử dụng hội nghị Build 2025 của mình để giới thiệu sự điều hành đa tác nhân trong các sản phẩm của mình. Thậm chí các hệ sinh thái hướng đến người tiêu dùng cũng đang thay đổi. Meta gần đây đã tham gia thị trường doanh nghiệp với các tác nhân kinh doanh được thiết kế để tự động hóa các hoạt động hàng ngày trên các nền tảng giao tiếp của mình.

Tuy nhiên, khi phần mềm chuyển từ việc tạo ra câu trả lời sang thực hiện công việc thực tế, trí tuệ trở thành chỉ một phần của phương trình. Context, kiểm soát, quy trình làm việc và trách nhiệm bắt đầu quan trọng không kém. Tài chính doanh nghiệp là một trong những chức năng đầu tiên暴 lộ thực tế này, phục vụ như một bản thiết kế cho cách phần mềm tự động phải phát triển.

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo Agentic chủ yếu được định hình như một cuộc cạnh tranh để xây dựng các hệ thống có khả năng tổng quát hơn. Nhưng khi phần mềm chuyển sang thực hiện, trí tuệ thô Matters ít hơn môi trường mà tác nhân sinh sống. Một hệ thống có thể viết thơ hoặc soạn thảo email dựa trên một lời nhắc không có nền tảng kiến trúc để thực hiện các giao dịch được quản lý chặt chẽ, quản lý các chuỗi cung ứng tổ chức phức tạp hoặc quản lý vốn công ty. Ngành công nghiệp đang đạt được sự đồng thuận rằng trí tuệ tổng quát không thể giải quyết các vấn đề kinh doanh cụ thể, định hướng kết quả mà không có môi trường bản địa được xây dựng xung quanh lĩnh vực đó.

Các tác nhân tổng quát so với kết quả có trách nhiệm

Hầu hết các hệ thống Agentic vẫn được đánh giá bởi khả năng hoàn thành các hành động riêng lẻ. Chúng điều chỉnh một giao dịch đơn, tạo báo cáo hoặc giải thích một biến thể cụ thể. Nhưng tài chính doanh nghiệp không thất bại trong các nhiệm vụ bị cô lập. Nó thất bại, chính xác, trong các giao tiếp giữa các nhiệm vụ.

Lịch sử, các nhà điều hành con người đã mang phán quyết, quyền sở hữu và niềm tin cần thiết để bắc cầu các khoảng trống này. Khi một quy trình làm việc là một phần của chu kỳ hoạt động được quản lý, đa bước, nơi mỗi đầu ra mang trọng lượng pháp lý và tài chính, một tác nhân tổng quát thất bại. Mỗi giao tiếp bị hỏng cuối cùng sẽ xuất hiện trong các số liệu.

Để phần mềm thực sự đảm nhận trách nhiệm hoạt động, việc giám sát của con người phải vẫn là một lớp quan trọng giữ cho hệ thống có trách nhiệm. Thử thách rộng lớn hơn là biến khoản đầu tư đáng kể này thành hiện thực chức năng. Dữ liệu đầu tư cho thấy rằng các công ty AI đã chiếm khoảng một nửa tổng số vốn khởi nghiệp toàn cầu vào năm 2025. Sự tập trung vốn mạnh mẽ này đã tạo ra áp lực lớn cho các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp để chuyển sang các hệ thống có thể thực sự xử lý thực hiện đa bước, nặng.

Tại sao các tác nhân dọc đang định nghĩa lại chu kỳ hoạt động

Các tác nhân dọc trở nên cần thiết khi một quy trình làm việc yêu cầu đầu ra đáng tin cậy trong một khuôn khổ pháp lý nghiêm ngặt. Thị trường đang phản ứng với hạn chế này bằng cách chuyển sự tập trung từ các công cụ phần mềm độc lập sang cơ sở hạ tầng hoạt động sẵn sàng cho tác nhân.

Reuters báo cáo rằng ngân hàng thương mại và đầu tư JPMorgan đã bổ nhiệm một giám đốc điều hành mới để lãnh đạo chiến lược dữ liệu và AI, với các đội chuyên dụng tập trung vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu, tăng cường quản trị và chuẩn bị cơ sở hạ tầng cho các tác nhân AI trên các hoạt động như tín dụng và trên bảng khách hàng. Sự thay đổi thể chế này nhấn mạnh một sự thật cơ bản: một mô hình có khả năng là vô ích nếu không có một môi trường được cấu trúc để quản lý các hành động của nó.

Hầu hết các công ty, tuy nhiên, đang giải quyết vấn đề này từ hướng ngược lại, cố gắng triển khai phần mềm tự động trong các môi trường di sản được định nghĩa bởi sự phân tán công cụ.

Việc khắc phục này đòi hỏi phần mềm được thiết kế xung quanh cách các hệ thống này phụ thuộc vào nhau. Trong thực tế, một công cụ tự động phải hiểu cách một lựa chọn hòa giải ảnh hưởng đến việc đóng tháng, tác động đến báo cáo thời gian thực và cuối cùng thay đổi quyết định vốn. Bằng cách gắn các quy trình làm việc này vào một lớp hoạt động liên tục, phần mềm thay đổi vai trò của con người từ phối hợp dữ liệu thủ công sang xem xét ngoại lệ và phán quyết chiến lược.

Cấu trúc kiến trúc dữ liệu hoạt động

Thế hệ đầu tiên của AI trong hoạt động kinh doanh phụ thuộc nặng vào kiến thức tĩnh, kéo từ tài liệu, email, trò chuyện và báo cáo. Các tác nhân dọc yêu cầu một nền tảng kỹ thuật khác. Để vận hành một quy trình tài chính một cách đáng tin cậy, một tác nhân yêu cầu truy cập trực tiếp vào trạng thái trực tiếp của hệ thống kinh doanh. Nó phải nhìn thấy các giao dịch đang diễn ra, phê duyệt, ngoại lệ, quyền sở hữu và mối quan hệ chính xác giữa chúng.

Thử thách kỹ thuật ngày nay là khác biệt về cấu trúc. Mục tiêu là duy trì một mô hình thời gian thực về cách kinh doanh hoạt động thay vì chỉ thu thập kiến thức tĩnh. Nhiều sản phẩm AI tài chính doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc phát triển thành các tác nhân tự động thực sự vì họ thiếu nền tảng này. Mảnh ghép bị thiếu là lớp dữ liệu hoạt động dưới mô hình, một lớp mà con người phải chuẩn bị và quản lý.

Một mô hình ngôn ngữ lớn tiêu chuẩn có thể đọc một tài liệu chính sách du lịch doanh nghiệp và trả lời một truy vấn người dùng về giới hạn chi phí. Tuy nhiên, mô hình đó không thể tự động phê duyệt một báo cáo chi phí đến mà không thể xác minh rằng giao dịch phù hợp với một hợp đồng khách hàng được phê duyệt, xác nhận phân bổ ngân sách còn lại, kiểm tra giới hạn phê duyệt lịch sử của nhân viên và viết mục nhập phù hợp trực tiếp vào sổ cái của công ty.

Thử thách hệ thống của công việc tự động

Tự động hóa kinh doanh đang chứng minh rằng trí tuệ nhân tạo Agentic là một thử thách hệ thống thay vì một thử thách trí tuệ. Khả năng của mô hình ngôn ngữ lớn cơ bản ít quan trọng hơn kiến trúc của môi trường mà nó sinh sống.

Khi phần mềm thực hiện công việc ảnh hưởng đến bảng cân đối kế toán của một công ty hoặc tuân thủ pháp lý, các lỗi mang lại hậu quả nghiêm trọng. Các mô hình tổng quát thiếu các rào cản, lược đồ chuyên dụng và đường ống dữ liệu trực tiếp cần thiết để đảm bảo độ chính xác.

Thế hệ phần mềm kinh doanh tiếp theo sẽ có các hệ thống dọc đáng tin cậy sở hữu kết quả trong một lĩnh vực cụ thể. Bằng cách neo đậu các tác nhân tự động trong một cơ sở hạ tầng dữ liệu thống nhất, các ngành công nghiệp có thể loại bỏ gánh nặng thủ công đã định nghĩa hoạt động kinh doanh doanh nghiệp trong nhiều thập kỷ.

Triết lý hệ thống này hoàn toàn thay đổi cách các công ty tiếp cận tích hợp công nghệ. Thay vì tìm kiếm một mô hình duy nhất có thể trả lời bất kỳ câu hỏi chung nào, các công ty đang tìm kiếm các nền tảng chuyên dụng kết hợp lưu trữ dữ liệu, logic xử lý, rào cản bảo mật và giám sát con người vào một giao diện hoạt động duy nhất. Giá trị chuyển từ quyền lực tính toán thô của mô hình cơ bản sang thiết kế của cơ sở hạ tầng dữ liệu.

Việc thực hiện thực tế các hoạt động kinh doanh nặng thuộc về các hệ thống hoạt động dọc ưu tiên tính toàn vẹn dữ liệu và quản trị hệ thống hơn khả năng trí tuệ thô. Bằng cách xây dựng những nền tảng cơ sở hạ tầng sâu này, các ngành công nghiệp chuyển đổi khỏi các nút thắt quản lý hành chính trong quá khứ và bước vào một kỷ nguyên tự chủ hoạt động thực sự.