Northern Trust triển khai tác nhân AI nhằm đẩy nhanh quy trình tiếp nhận khách hàng

Northern Trust và Microsoft thông báo ngày 9 tháng 11 năm 2026 rằng tác nhân tiếp nhận khách hàng do hai bên cùng phát triển đã giúp giảm 83% thời gian chuẩn bị dữ liệu, từ khoảng hai tuần rưỡi xuống còn ba ngày. Việc triển khai này mở đầu cho hoạt động hợp tác AI mở rộng và phục vụ khách hàng trên nền tảng Front Office Solutions của Northern Trust Asset Servicing.

Hệ thống tiếp nhận hồ sơ đầu tư và giao dịch trong nhiều năm, rồi chuyển đổi chúng sang cấu trúc dữ liệu chuẩn của Northern Trust để lập báo cáo. Các khách hàng tổ chức như quỹ hưu trí, quỹ tài trợ, quỹ từ thiện và văn phòng quản lý tài sản của các gia đình lớn sử dụng Front Office Solutions để theo dõi hiệu quả đầu tư và phân tích dữ liệu. Việc tái dựng lịch sử hiệu quả đầu tư của khách hàng mới có thể đòi hỏi các nhóm triển khai tổng hợp hồ sơ từ nhiều nguồn; tài sản thay thế càng làm công việc phức tạp hơn.

Đo lường trong môi trường vận hành và kiểm thử chất lượng

Sau khi triển khai, Northern Trust đo lường thời gian tiết kiệm được trong các tình huống tiếp nhận khách hàng thực tế. Phân tích bao gồm chuyển đổi dữ liệu, chuyên viên phân tích rà soát, xử lý ngoại lệ và xác thực cuối cùng; đồng thời so sánh thời gian hoàn thành trung bình của các trường hợp có tác nhân hỗ trợ trong quy trình vận hành với mốc chuẩn của quy trình trước đây. Vì vậy, phép đo tính cả công việc của chuyên viên phân tích xung quanh quy trình, thay vì chỉ tách riêng bước chuyển đổi tự động.

Hai công ty cũng công bố điểm F1 về chất lượng ở lần xử lý đầu tiên là 96,5%, sử dụng một thước đo đánh giá kết hợp độ chính xác và độ bao phủ. Bộ kiểm thử gồm bảy trường hợp tiêu biểu, được chọn từ các bảng tính giao dịch lịch sử thực tế của khách hàng mà Northern Trust cung cấp dưới dạng đã ẩn danh.

Các giá trị do tác nhân tạo ra được so sánh với kết quả tham chiếu do chuyên viên phân tích chuẩn bị và không cung cấp cho hệ thống trong quá trình thực thi. Kết quả ở lần xử lý đầu tiên được ghi nhận trước khi chuyên viên phân tích phản hồi hoặc chỉnh sửa, nên phản ánh đầu ra ban đầu của tác nhân chứ không phải chất lượng sau khi con người rà soát. Sự khác biệt này phân định rõ bài kiểm thử chất lượng có kiểm soát với phép đo thời gian trong môi trường vận hành, vốn bao gồm cả khâu chuyên viên phân tích rà soát và xác thực.

Kiến trúc Azure và quyền kiểm soát của con người

Northern Trust phát triển hệ thống cùng các nhóm kỹ thuật triển khai trực tiếp của Microsoft Frontier Company. Microsoft Foundry cung cấp bộ công cụ AI dành cho doanh nghiệp, còn Microsoft Azure là nền tảng cơ sở. Các tích hợp với Excel, SharePoint và những công cụ Microsoft 365 khác cho phép chuyên viên phân tích kiểm tra, điều chỉnh và phê duyệt kết quả. Azure cũng hỗ trợ một lớp trí tuệ được quản trị, lưu giữ kiến thức về quy trình tiếp nhận khách hàng đã được phê duyệt để hệ thống có thể khai thác chuyên môn của tổ chức theo thời gian.

Quy trình được giám sát xuyên suốt. Chuyên viên phân tích có thể đánh giá lập luận của tác nhân, xử lý ngoại lệ và đưa ra phản hồi chuyên môn. Trong quá trình triển khai, trước khi khách hàng chính thức sử dụng dịch vụ, họ có thể dùng tác nhân để phát hiện và đối chiếu các lỗi trong khi xác thực dữ liệu ban đầu của khách hàng. Nhờ đó, các nhóm triển khai có thể kiểm tra cả lịch sử dữ liệu đầu vào lẫn kết quả của tác nhân.

Quy trình phát triển của Microsoft áp dụng phương pháp mà hai công ty gọi là “không tiếp xúc trực tiếp với dữ liệu”. Microsoft tối ưu hóa chất lượng F1 ở lần xử lý đầu tiên cùng các chỉ số đánh giá khác chỉ bằng dữ liệu đã ẩn danh, trong khi dữ liệu khách hàng của Northern Trust vẫn được quản lý dưới sự kiểm soát của công ty. Cách thức này được thiết kế để đáp ứng các yêu cầu về quyền riêng tư, bảo mật và quản lý dữ liệu trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, đồng thời cho phép nhóm kỹ thuật chung cải tiến hệ thống.

Giám đốc điều hành Northern Trust Pete Cherecwich cho biết tác nhân giúp giảm thời gian cần thiết để chuẩn bị và xác thực dữ liệu khách hàng “trong khi vẫn duy trì sự giám sát và các biện pháp kiểm soát mà khách hàng mong đợi”, qua đó tạo điều kiện để cả hai bên tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Theo cách tiếp cận rộng hơn của công ty về trí tuệ tăng cường, AI mở rộng chuyên môn của con người, còn quyền phán đoán và trách nhiệm giải trình vẫn thuộc về con người.

Việc triển khai gắn kết mức giảm thời gian chuẩn bị có thể đo lường được với sự phân định trách nhiệm cụ thể: AI xử lý chuyển đổi dữ liệu, chuyên viên phân tích quản lý ngoại lệ và xác thực, còn Northern Trust giữ quyền kiểm soát thông tin khách hàng. Câu hỏi đặt ra khi mở rộng ứng dụng là liệu mức tiết kiệm được đo lường và chất lượng ở lần xử lý đầu tiên có ổn định với các hồ sơ khách hàng đa dạng trong cùng khuôn khổ kiểm soát đó hay không.