Michael Rangel, Người sáng lập Novo – Interview Series

Michael Rangel, Người sáng lập Novo, là một doanh nhân fintech đã thành lập công ty vào năm 2016 và giữ vị trí CEO hơn chín năm, giúp biến Novo từ một khái niệm giai đoạn đầu thành một nền tảng tài chính phục vụ các doanh nghiệp nhỏ. Trong thời gian tại vị trí này, Rangel đã làm việc trong phát triển sản phẩm, huy động vốn, tuyển dụng, vận hành, hợp tác và chiến lược ra thị trường, giúp công ty huy động hơn $170 million. Ông rời vị trí CEO vào tháng 4 năm 2025 nhưng vẫn tiếp tục tham gia với tư cách là Người sáng lập và Thành viên Hội đồng Quản trị của Novo, hỗ trợ sứ mệnh lâu dài của công ty trong việc trao quyền cho các doanh nhân và doanh nghiệp độc lập. Trước khi thành lập Novo, Rangel đã làm hơn năm năm trong quản lý thương mại và vận hành tại Fairholme Capital Management, sau một vai trò vận hành trước đó tại Smith Barney.

Novo là một nền tảng fintech được thiết kế riêng cho các doanh nghiệp độc lập, doanh nhân, freelancer và chủ doanh nghiệp nhỏ, kết hợp tài khoản kiểm tra doanh nghiệp với các công cụ thanh toán, lập hoá đơn, quản lý chi phí, lập kế hoạch dòng tiền, cho vay và tín dụng doanh nghiệp. Nền tảng tích hợp với hơn 40 công cụ kinh doanh, bao gồm QuickBooks, Stripe, Shopify, Square và Xero, giúp các doanh nghiệp kết nối ngân hàng với kế toán, thanh toán và quy trình vận hành. Novo cũng tích hợp AI được cung cấp bởi các mô hình từ OpenAI, Anthropic và Google để tối ưu hoá các quy trình như onboarding và phân loại chi phí. Công ty cho biết nền tảng của mình được tin cậy bởi hơn 250,000 doanh nghiệp độc lập. Novo tự mình là một fintech chứ không phải ngân hàng, với các dịch vụ ngân hàng và tiền gửi được bảo hiểm bởi Federal Deposit Insurance Corporation (FDIC) thông qua đối tác Middlesex Federal Savings.

Bạn đã thành lập Novo vào năm 2016 và dành gần một thập kỷ để xây dựng nó dựa trên nhu cầu tài chính của các doanh nghiệp nhỏ. Nhìn lại những vấn đề bạn đã đặt ra khi đó, bạn nghĩ AI hiện có thể giải quyết những vấn đề nào theo cách mà khi bạn bắt đầu công ty thì không thể thực hiện được?

AI có thể tạo ra ảnh hưởng sâu sắc đến cách bạn vận hành doanh nghiệp và mang lại giá trị cho khách hàng. Khi chúng tôi bắt đầu Novo, một trong những vấn đề chúng tôi muốn giải quyết là một doanh nghiệp doanh thu $1,000-a-year, một doanh nghiệp doanh thu $100,000-a-year, và một doanh nghiệp doanh thu $1 million-a-year có thể tạo ra gánh nặng vận hành tương tự đáng ngạc nhiên đối với ngân hàng. Bạn vẫn phải hỗ trợ việc onboarding, tuân thủ, fraud, security, transaction monitoring và customer service, bất kể khách hàng đó tạo ra bao nhiêu doanh thu cho bạn. Điều đó có nghĩa là các ngân hàng phải xây dựng các đội vận hành lớn để hỗ trợ những khách hàng, mà riêng lẻ, không phải lúc nào cũng mang lại giá trị lớn cho họ.

Mười năm trước, chúng tôi tin rằng phần mềm có thể giúp thay đổi phương trình đó. AI hiện đang đưa ý tưởng đó lên một tầm cao mới. Một chuyên gia tuân thủ có thể sử dụng AI để tóm tắt thông tin, xử lý tài liệu và soạn thảo báo cáo hoặc phản hồi, cho phép một người xử lý khối lượng công việc hơn mười lần so với trước đây. Các đội ngũ dịch vụ khách hàng của chúng tôi có thể để AI xử lý các câu hỏi thường gặp, để nhân viên tập trung vào những vấn đề thực sự đòi hỏi phán đoán. Các mô hình fraud có thể phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và giúp chúng tôi thu hồi tổn thất nhanh hơn khi có sự cố xảy ra. AI đã cung cấp cho chúng tôi một cách tốt hơn rất nhiều để thực hiện mục tiêu của Novo, đó là cung cấp trải nghiệm ngân hàng phù hợp cho doanh nghiệp bất kể quy mô.

Các doanh nghiệp nhỏ trong lịch sử đã thiếu khả năng tiếp cận các đội ngũ tài chính, nhà phân tích và phần mềm tinh vi mà các công ty lớn có. AI có thể thu hẹp khoảng cách nguồn lực này một cách thực tế đến mức nào, và ở đâu chuyên môn con người vẫn sẽ là yếu tố thiết yếu?

AI đang tiến triển cực kỳ nhanh chóng, nhưng tốc độ này trông rất khác nhau tùy vào vị trí của bạn. Nếu bạn làm việc trong lĩnh vực công nghệ ở San Francisco hoặc New York, có lẽ bạn sẽ có trải nghiệm AI rất khác so với một chủ doanh nghiệp nhỏ chỉ đang cố gắng điều hành công ty của mình.

Nhiều vấn đề mà các doanh nghiệp nhỏ gặp phải đã nằm trong tầm với của AI. Thách thức lớn hơn là công nghệ đang tiến nhanh hơn tốc độ con người có thể học cách sử dụng nó. Đó là lý do tôi quan tâm đến những gì các công ty như Anthropic đang làm với các sản phẩm được thiết kế để cung cấp cho người dùng ít kỹ thuật một điểm khởi đầu.

Chuyên môn con người sẽ không biến mất, nhưng AI có thể thu hẹp khoảng cách bằng cách làm cho chuyên môn đó trở nên dễ tiếp cận hơn. Tôi đã thấy các sản phẩm như April Tax biến những việc trước đây đòi hỏi nhiều thời gian và kiến thức chuyên môn thành dễ dàng hơn rất nhiều cho chủ doanh nghiệp nhỏ. Chúng ta chưa đến mức AI có thể đưa doanh nghiệp của bạn vào chế độ tự động hoàn toàn, nhưng nếu bạn từng mất một cuối tuần để chuẩn bị khai thuế, việc lấy lại thời gian đó là rất quan trọng.

Bạn đang thấy AI tạo ra giá trị thiết thực nhất cho các chủ doanh nghiệp nhỏ ở đâu hiện nay, đặc biệt là trong việc dự báo dòng tiền, quản lý chi phí, lập ngân sách và ra quyết định tài chính hàng ngày?

Một trong những ứng dụng AI hữu ích nhất mà chúng tôi đã xây dựng tại Novo thực ra là một thứ nghe khá đơn giản, đó là việc gán nhãn giao dịch. Trong quá khứ, để các mô hình này hoạt động tốt cần một lượng dữ liệu đào tạo khổng lồ, và ngay cả khi đó, độ chính xác chỉ khoảng 80%. Điều này không đủ khi bạn đang xử lý thông tin tài chính của ai đó vì bạn vẫn phải kiểm tra mọi thứ.

Bằng cách sử dụng một lượng dữ liệu của chúng tôi ít hơn, một số kỹ thuật chưng cất mô hình và các mô hình tiên tiến khi hệ thống của chúng tôi không tự tin, chúng tôi đã đẩy độ chính xác lên trên 97% và gần 99% gần đây. Khi bạn có thể hiểu chính xác mỗi giao dịch đại diện cho gì, bạn có thể xây dựng các công cụ tài chính hữu ích hơn dựa trên dữ liệu đó. Nó có thể cung cấp năng lượng cho các bảng điều khiển chi phí, FP&A cơ bản và thậm chí giúp doanh nghiệp phân chia tiền cho các mục như tiền lương và thanh toán nhà cung cấp để họ không vô tình chi tiêu vào nơi khác.

Điều thú vị là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bất ngờ rất giỏi trong việc phân loại và phân cụm. Điều đó có nghĩa là chúng tôi có thể lấy các giao dịch của doanh nghiệp và bắt đầu xây dựng một góc nhìn cá nhân hoá về tài chính của họ mà không cần đến độ phức tạp kỹ thuật như trước. Đối với cơ sở khách hàng của chúng tôi, khả năng của AI ngày nay thực sự vượt qua độ phức tạp của các vấn đề chúng tôi đang cố gắng giải quyết. Đó là một vị trí khá thú vị để ở.

Một trong những lời hứa của AI là chuyển phần mềm tài chính từ việc chỉ hiển thị cho chủ doanh nghiệp những gì đã xảy ra sang việc chủ động nói cho họ biết họ nên làm gì tiếp theo. Một nền tảng tài chính thực sự thông minh sẽ trông như thế nào trong thực tiễn?

Trải nghiệm ngân hàng tốt nhất bạn có thể có vẫn là nói chuyện với một người ở ngân hàng biết mọi thứ về doanh nghiệp của bạn. Họ hiểu lịch sử của bạn, những gì bạn đang cố gắng đạt được và những gì bạn có thể cần tiếp theo. Phần mềm luôn là công cụ hỗ trợ mối quan hệ đó, nhưng nó chưa thay thế được nó.

Đối với tôi, một nền tảng tài chính thực sự thông minh bắt đầu cảm giác như bạn đã giảm số người cần có trong phòng để quản lý doanh nghiệp. Bạn nên có thể đặt câu hỏi, nhận câu trả lời, xem thông tin đúng và nhận được hướng dẫn hữu ích mà không phải tự mình tìm kiếm. Phần quan trọng là bạn tin tưởng vào câu trả lời.

Tại Novo, chúng tôi đôi khi nói rằng mình đang cạnh tranh với lối đi trên vỉa hè. Đi gặp cố vấn ngân hàng vẫn là một trải nghiệm tuyệt vời. Không có ứng dụng nào để điều hướng, ai đó biết bạn và họ có thể hướng dẫn bạn dựa trên doanh nghiệp của bạn. AI mang lại cho chúng tôi cơ hội đưa một phần trải nghiệm đó đến nhóm doanh nghiệp chưa được phục vụ đầy đủ ở quy mô mà trước đây không thể thực hiện. Đối với khách hàng của chúng tôi, cơ hội đó cuối cùng đã trong tầm tay.

AI có thể cuối cùng hoạt động như một Giám đốc Tài chính ảo cho doanh nghiệp nhỏ, liên tục giám sát tài chính, xác định rủi ro và đề xuất hành động? Những khả năng nào cần được phát triển trước khi các doanh nhân có thể tin tưởng vào hệ thống như vậy?

Có, và tôi nói điều đó một cách tự tin vì đây là điều chúng tôi đã và đang xây dựng. Đầu năm nay, chúng tôi đã ra mắt hạ tầng AI Agent nhằm tiến tới tầm nhìn đó.

Phần khó không phải là làm cho một mô hình trả lời câu hỏi. Đó là xây dựng một thứ mà mọi người có thể tin tưởng với cuộc sống tài chính của họ. Chúng tôi đã học được điều này một cách thực tế. Nhóm beta đầu tiên của chúng tôi khá tốt, nhưng chưa đủ để chúng tôi khẳng định trải nghiệm sẽ không bao giờ làm mất niềm tin của ai đó. Vì vậy chúng tôi tiếp tục đẩy mạnh, cải thiện cách hệ thống học, cách các agent chuyên biệt làm việc cùng nhau và cách chúng sử dụng thông tin và công cụ sẵn có.

Những gì chúng tôi xây dựng về cơ bản là một hệ thống các agent chuyên cho ngân hàng, với các agent khác nhau xử lý các vấn đề như giao dịch, gian lận, thẻ và ACH, mỗi agent có công cụ và kiến thức riêng. Để đạt được điều đó đã tốn rất nhiều công sức, nhưng kết quả hiện nay thực sự tốt. Chúng tôi không muốn vội vàng đưa ra điều gì chỉ vì AI đang “hot”. Điều đó sẽ không công bằng với khách hàng. Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp ở quy mô mà chúng tôi phục vụ, tôi tin rằng thời điểm đó đã đến và điều này vô cùng thú vị.

Tiếp cận vốn vẫn là một trong những thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp nhỏ. AI có thể thay đổi cách đánh giá và cho vay như thế nào, và dữ liệu thay thế có thể cho phép các tổ chức tài chính đánh giá các doanh nghiệp mà các mô hình tín dụng truyền thống thường bỏ qua?

Đây là một lĩnh vực mà tôi cho rằng cuộc trò chuyện thường bị nhầm lẫn. Nó không thực sự liên quan đến AI. Nó liên quan đến công bằng và hiểu những gì các mô hình này thực sự có thể làm.

Bạn không bao giờ nên sử dụng một mô hình ngôn ngữ tiên tiến làm mô hình quyết định tín dụng. Các LLM là phi định danh, nghĩa là cùng một đầu vào có thể tạo ra các đầu ra khác nhau. Các mô hình học máy truyền thống dùng cho quyết định tín dụng là định danh, vì vậy cùng một đầu vào sẽ cho cùng một kết quả. Sự khác biệt này quan trọng vô cùng khi bạn quyết định ai được cấp tín dụng. Bạn cần biết những yếu tố nào đang thúc đẩy quyết định, kiểm tra thiên vị và có khả năng sửa chữa các vấn đề khi chúng xuất hiện.

AI chắc chắn có thể giúp chúng tôi xây dựng các mô hình tốt hơn để hiểu rủi ro, và chúng tôi làm điều đó rất xuất sắc tại Novo. Nhưng tôi không nghĩ AI một mình giải quyết được vấn đề lớn hơn về việc các doanh nghiệp nhỏ tiếp cận vốn. Phần lớn vấn đề này bắt nguồn từ môi trường quy định do khung Basel tạo ra, đã thay đổi kinh tế học của cho vay doanh nghiệp nhỏ cho các ngân hàng và khiến họ ít sẵn sàng chấp nhận rủi ro đó.

Chúng tôi luôn nói các doanh nghiệp nhỏ là xương sống của nền kinh tế, nhưng chúng tôi đã xây dựng một hệ thống tài chính quanh họ, trong đó nhiều quyết định ảnh hưởng đến khả năng tồn tại của họ được đưa ra trong những phòng họ không có tiếng nói. Đó là một vấn đề lớn hơn nhiều so với việc chúng tôi có một mô hình AI tốt hơn hay không.

AI cũng đang trở nên ngày càng quan trọng trong việc phát hiện gian lận và bảo mật tài chính. Các nền tảng tài chính có thể sử dụng AI như thế nào để xác định hoạt động đáng ngờ mà không tạo ra quá nhiều cảnh báo sai hoặc làm cho các giao dịch hợp pháp trở nên khó khăn hơn đối với các doanh nghiệp nhỏ?

AI đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện những điều không bình thường. Các mô hình ngôn ngữ bất ngờ rất giỏi trong việc phân loại và phân cụm, nghĩa là bạn có thể dùng chúng để nhận diện hành vi bất thường với chi phí tương đối thấp.

Sự khác biệt quan trọng là tôi sẽ không dùng mô hình không xác định để đưa ra quyết định cuối cùng. Tôi sẽ dùng nó để đưa ra cảnh báo, sau đó để một mô hình xác định thực hiện quyết định. Đó là cách chúng tôi tiếp cận vấn đề gian lận tại Novo.

Chúng tôi cũng hợp tác với các công ty như Sardine, những công ty có thể đưa các mẫu từ một tập hợp rộng hơn nhiều các tổ chức tài chính vào mô hình của chúng tôi. Họ giúp chúng tôi nhận diện các thông tin như chứng chỉ đã từng liên quan đến gian lận hoặc các hành vi trông giống như hoạt động tự động. Chúng tôi đã xây dựng một hoạt động phòng chống gian lận mạnh mẽ dựa trên sự kết hợp giữa công nghệ và chuyên môn. Bảo mật luôn là một cuộc đua vũ khí, nhưng AI đang cung cấp cho chúng tôi những công cụ tốt hơn để đi trước.

Các hệ thống AI tài chính có thể truy cập vào thông tin cực kỳ nhạy cảm về doanh thu, chi phí, khách hàng và sức khỏe tài chính của một công ty. Các doanh nhân nên mong đợi những biện pháp bảo vệ nào liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, bảo mật và việc sử dụng dữ liệu tài chính của họ để đào tạo các mô hình AI?

Có một vài lớp liên quan đến vấn đề này, bắt đầu từ các chính sách và điều khoản của các mô hình bạn đang sử dụng. Các nhà cung cấp mô hình tiên tiến lớn thường có các gói doanh nghiệp và API, trong đó dữ liệu khách hàng không được dùng để đào tạo mô hình của họ, nhưng vẫn có một sự khác biệt quan trọng giữa việc sử dụng mô hình qua API và sử dụng nó qua một ứng dụng hướng tới người tiêu dùng, nơi lịch sử hội thoại của bạn được lưu trữ.

Cũng có câu hỏi về mức độ thông tin mà bạn thực sự muốn cung cấp cho hệ thống AI. Tại Novo, chúng tôi đã thiết kế các trợ lý sao cho khách hàng có thể tự quyết định. Bạn có thể muốn một trợ lý trả lời câu hỏi chỉ dựa trên kiến thức ngân hàng của chúng tôi, hoặc chỉ dẫn bạn tới nơi thông tin được lưu trữ trong ứng dụng, hoặc bạn có thể cảm thấy thoải mái khi cung cấp nhiều dữ liệu tài chính hơn vì điều đó mang lại câu trả lời tốt hơn.

Chúng tôi cũng đặt các hệ thống giữa dữ liệu khách hàng và mô hình, có khả năng tự động loại bỏ thông tin nhạy cảm như EIN và số An sinh xã hội, và chúng tôi liên tục kiểm tra các hệ thống để đảm bảo chúng không tiết lộ thông tin không nên. Đó là lý do khiến việc xây dựng AI tốt trở nên khó khăn. Không chỉ là làm cho mô hình thông minh, mà còn phải xây dựng các biện pháp bảo vệ xung quanh và liên tục kiểm tra chúng.

Hiện nay có sự hào hứng to lớn đối với AI trong lĩnh vực fintech. Bạn tin rằng những ứng dụng nào thực sự mang tính chuyển đổi cho các doanh nghiệp nhỏ, và bạn cho rằng ngành đang phóng đại quá mức khả năng mà AI có thể mang lại ở đâu?

Mọi ngành đều nên có sự hào hứng với AI. Chúng ta đã từng chứng kiến điều này. Internet đã thay đổi cách chúng ta phân phối phần mềm, trình duyệt thay đổi cách chúng ta truy cập, điện toán đám mây thay đổi cách chúng ta triển khai, và di động thay đổi nơi chúng ta có thể sử dụng. AI hiện đang thay đổi cách chúng ta trải nghiệm phần mềm.

Điều tôi thấy thú vị nhất là chúng ta cũng đang thay đổi ngôn ngữ của phần mềm. Mọi người ngày càng có thể xây dựng phần mềm bằng cách mô tả nhu cầu của mình bằng ngôn ngữ tự nhiên thay vì học JavaScript hay Python. Trong nhiều thập kỷ, kiến thức kỹ thuật đó là một trong những rào cản khiến việc phát triển phần mềm bị kìm hãm. Rào cản này đang dần bị xóa bỏ, và đó là một phần lý do khiến các công ty như Lovable và Replit phát triển nhanh chóng.

Cùng lúc đó, tôi nghĩ chúng ta vẫn còn rất sớm. Nhiều sự phóng đại xuất phát từ những người ở Thung lũng Silicon, những người đang trải nghiệm AI với tốc độ hoàn toàn khác so với những người khác. Các công ty thực sự thu được giá trị từ AI không coi nó như phép màu. Họ đang tìm hiểu AI thực sự có thể làm gì và áp dụng nó vào những vấn đề mà nó thực sự hiệu quả.

Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu. Khi so sánh việc chấp nhận AI với các đường cong chấp nhận sớm của internet và di động, thì AI còn rất sớm. Vì vậy, tôi nghĩ việc bác bỏ AI chỉ vì công nghệ hiện tại chưa đáp ứng được một số kỳ vọng sẽ giống như nhìn vào internet thời đầu và cho rằng nó chỉ là một trào lưu.

Nhìn về phía trước, bạn nghĩ AI sẽ tái cấu trúc ngân hàng cho doanh nghiệp nhỏ như thế nào? Liệu chúng ta có thể cuối cùng chuyển từ mô hình hiện tại gồm tài khoản, bảng điều khiển và công cụ tài chính sang các nền tảng tài chính tự động, quản lý chủ động phần lớn hoạt động tài chính của công ty thay mặt cho chủ sở hữu?

Đây là tầm nhìn mà chúng tôi đang xây dựng tại Novo. Về cốt lõi, chúng tôi muốn tái tạo trải nghiệm có một cố vấn ngân hàng xuất sắc ngay trên điện thoại của bạn. Bạn nên có thể đặt câu hỏi và nhận câu trả lời, tạo biểu đồ hoặc báo cáo khi cần, nhận thông tin về tín dụng khi thời điểm phù hợp, khám phá bảo hiểm khi doanh nghiệp của bạn phát triển và thậm chí tìm hiểu về các khoản trợ cấp hoặc thay đổi thuế có thể có lợi cho bạn.

Đổi mới không chỉ là để AI thực hiện các công việc cho bạn. Đó là khiến AI thực hiện những công việc đó đủ tốt để bạn thực sự tin tưởng. Điều này khó hơn nhiều so với vẻ bề ngoài, và tôi nghĩ sự tin tưởng đang trở thành một tính năng của chính sản phẩm.

AI có thể giữ lại rất nhiều thông tin trong ngữ cảnh hơn con người, nhưng nó không thể thay thế các mối quan hệ con người thực sự thúc đẩy doanh nghiệp tiến lên. Con người chấp nhận rủi ro, xây dựng các mối quan hệ và tạo ra những cơ hội đưa nền kinh tế phát triển. Đó là lý do tại Novo, tiêu chí thành công của chúng tôi không phải là khiến bạn dành nhiều thời gian hơn trong ứng dụng của chúng tôi. Ngược lại, chúng tôi muốn bạn dành càng ít thời gian ở đó càng tốt và đạt được nhiều hơn trong vài phút đó so với trước đây.

Cảm ơn vì buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Novo.