Phỏng vấn
Rishi Chohan, CEO Mỹ của GFT Technologies – Loạt Phỏng Vấn
Rishi Chohan, CEO Mỹ của GFT Technologies, là một nhà lãnh đạo chuyển đổi số giàu kinh nghiệm với hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành phần mềm và dịch vụ, bao gồm các vai trò tại Ernst & Young và SoftServe. Kể từ khi nắm quyền vào năm 2025, ông đã tập trung vào việc mở rộng chiến lược AI của GFT trên toàn nước Mỹ bằng cách tăng cường quan hệ với các tổ chức tài chính, nhà sản xuất và đối tác công nghệ trong khi hiện đại hóa các hệ thống cũ để sẵn sàng cho AI.
GFT Technologies là một công ty chuyển đổi số và kỹ sư phần mềm toàn cầu chuyên về AI, hiện đại hóa đám mây và đổi mới nền tảng cho các ngành ngân hàng, bảo hiểm và sản xuất. Được thành lập vào năm 1987 và hoạt động tại hơn 20 quốc gia, GFT tập hợp hơn 12.000 chuyên gia. Công việc của họ được hướng dẫn bởi năm giá trị cốt lõi: Caring, Committed, Collaborative, Courageous và Creative.
Bạn đã lãnh đạo các chuyển đổi tại các tổ chức lớn như EY và SoftServe, nhưng việc bước vào vai trò CEO Mỹ tại GFT trong một sự thay đổi AI quan trọng là một thách thức duy nhất. Điều gì đã thu hút bạn đến cơ hội này – và điều gì khiến bạn hứng thú nhất về việc định hình chương trình nghị sự tiếp theo của GFT?
Từ rất sớm trong các cuộc trò chuyện của tôi với GFT, tôi nhận ra rằng công ty đang ở vị trí để giải quyết các thách thức ngành công nghiệp phổ biến một cách khác biệt so với甚至 những người chơi chuyển đổi số đã thành lập. Rõ ràng rằng công ty là một cường quốc dịch vụ tài chính, cả về chuyên môn kỹ thuật và, có thể quan trọng hơn, kiến thức lĩnh vực sâu sắc. Đội ngũ tôi sẽ làm việc cùng có kiến thức có thể thậm chí vượt qua các tổ chức tài chính chính họ.
Khi chúng tôi tiếp tục nói chuyện, tôi nhanh chóng hình thành một tầm nhìn về cách tôi sẽ tiếp cận cơ hội này để chuyển đổi các công ty dịch vụ tài chính cho tương lai AI của họ, trong khi GFT đồng thời đang trải qua sự chuyển đổi AI của riêng mình.
Bây giờ rằng tôi đã dành một vài tháng làm việc trong tổ chức, tôi đã xác nhận các nghi ngờ ban đầu của mình: Việc chúng tôi ngồi tại điểm giao nhau của chuyên môn kỹ thuật, kiến thức tài chính sâu sắc và kinh nghiệm AI rộng rãi đặt chúng tôi vào một vị trí rất duy nhất để tái tạo các mô hình kinh doanh và phương pháp cũ – hoặc từ đầu hoặc từng phần một. Đó là một cách tiếp cận “chọn cuộc phiêu lưu của riêng bạn” để phá vỡ một ngành công nghiệp sẵn sàng cho sự phá vỡ, và tôi hài lòng khi được một phần của nó.
GFT đang ở giữa một hành trình năm năm để trở thành một công ty hoàn toàn tập trung vào AI. Nội bộ, điều đó trông như thế nào cho đến nay?
Có bốn lĩnh vực chính chúng tôi đang giải quyết. Trong các nét rộng, những điều đó là:
- Kiểm tra các quy trình và hoạt động của chúng tôi để xác định cách và nơi AI có thể nâng cao thành viên trong nhóm.
- Xác định các cơ hội để tận dụng trong ngắn hạn, cũng như những gì chúng tôi cần xây dựng cho dài hạn. Điều này bao gồm việc xác định các lĩnh vực mà nhân viên có thể sử dụng AI trong các nhiệm vụ hàng ngày của họ bây giờ, trong khi chúng tôi đang thực hiện một lộ trình toàn diện hơn ảnh hưởng đến hoạt động một cách toàn diện theo thời gian.
- Áp dụng giải pháp AI tạo sinh độc quyền của chúng tôi để mở rộng phát triển phần mềm cho khách hàng của chúng tôi và đưa họ đến thị trường nhanh hơn. Chúng tôi đã thấy lợi ích về năng suất trong khoảng từ 30% đến 90%, tùy thuộc vào dự án, là kết quả trực tiếp của việc triển khai AI này để cung cấp các dịch vụ và sản phẩm mới.
- Giáo dục nhân viên của chúng tôi thông qua quá trình chuyển đổi để đảm bảo rằng rõ ràng với họ nơi AI có thể bước vào và nơi họ có thể phát triển với nó để hỗ trợ sự tiến hóa của công ty.
Có thể chia sẻ các ví dụ hoặc trường hợp cụ thể minh họa tác động của giải pháp AI tạo sinh của GFT, đặc biệt là trong dịch vụ tài chính?
Một trường hợp sử dụng gần đây mà tôi có thể chỉ ra là một giải pháp mới chúng tôi đã phát triển cho các ngân hàng và công ty tư bản tư nhân. Chúng tôi đã xây dựng một trợ lý AI tạo sinh đánh giá rủi ro tín dụng để thông báo các quyết định cho vay quan trọng – với quy mô cấp số nhân. Công cụ mới tự động ráp lại các lượng lớn dữ liệu tài chính để tạo báo cáo tín dụng, giảm thời gian từ hàng giờ và thậm chí hàng ngày xuống chỉ vài phút, đồng thời đảm bảo tuân thủ. Bằng cách tiết kiệm thời gian trên việc tạo báo cáo (chúng tôi nói 40% nhưng đó là một ước tính bảo thủ), các nhà phân tích tín dụng có thể tập trung vào việc đánh giá các quyết định rủi ro phức tạp.
Đây là giải pháp cho một vấn đề lớn xem xét rằng trong ngành tín dụng, mỗi giây đều quan trọng – nhưng di chuyển quá nhanh có thể dẫn đến sai sót của con người, và một sự xem xét duy nhất có thể ảnh hưởng đến các quyết định cho vay quan trọng.
Vì nó có thể mất hàng ngày để biên soạn một báo cáo rủi ro, cách duy nhất mà các công ty đã có thể di chuyển nhanh hơn – mà không làm quá tải công nhân và rủi ro sai sót – đã là mở rộng đội ngũ. Giờ đây, với cách tiếp cận AI tạo sinh mới này, các tổ chức tài chính có thể đưa ra quyết định cho vay nhanh hơn với sự tự tin cao hơn.
Một ví dụ gần đây khác đến từ công ty bảo hiểm lớn nhất Brazil, đã sử dụng công cụ AI độc quyền của chúng tôi để xác định các điểm yếu trong mã của họ và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng trước khi chúng xảy ra.
Điều này rất quan trọng vì các tổ chức tài chính lớn đặc biệt dễ bị tấn công bởi các hacker – và công ty bảo hiểm cụ thể này đã trải qua một số lượng các cuộc tấn công mỗi ngày. Mặc dù họ có một đội ngũ lớn dành riêng để bắt và xác định các lỗ hổng tiềm năng trước khi chúng xảy ra, do số lượng lớn các điểm yếu, các hacker vẫn đang lọt qua các khe hở trong hệ thống phòng thủ của họ.
Giải pháp AI của GFT đã có thể xác định các bất thường 90% nhanh hơn so với các đội ngũ phát triển trước đây. Ngoài ra, một khi được xác định, giải pháp AI đang được sử dụng để tự động sửa các điểm yếu trong mã để ngăn chặn các cuộc tấn công, làm cho quá trình này nhanh hơn 66% so với trước.
Cả hai khả năng này cùng nhau đã đại diện cho lợi ích về hiệu quả lên đến 30% trong chu kỳ phát triển tổng thể chỉ trong 3-4 tháng.
Với kinh nghiệm lãnh đạo của bạn trong các dự án cho các ngân hàng hàng đầu như JPMC, Morgan Stanley và Citibank, bạn đang điều chỉnh chiến lược AI của GFT như thế nào để đáp ứng nhu cầu siêu cụ thể của các tổ chức tài chính Mỹ?
Từ công việc của tôi với các ngân hàng hàng đầu, và trong nhiều khía cạnh của không gian tài chính, tôi rõ ràng về tiềm năng mà AI đại diện cho các tổ chức tài chính. Kiến thức tôi mang đến GFT bổ sung cho kinh nghiệm 35 năm của công ty trong không gian tài chính.
Trong những năm qua, tôi đã chứng kiến tận mắt các thách thức chung phát sinh trên các dự án tôi đã có đặc quyền làm việc, cũng như các điểm đau tinh vi mà các công ty riêng lẻ phải đối mặt. Việc có thể nhìn thấy những xu hướng vĩ mô này và cách chúng ảnh hưởng đến cả ngành công nghiệp và các công ty cụ thể đã mang lại cho tôi một sự hiểu biết rất rõ ràng về cách và nơi áp dụng AI. Trên toàn bộ, các thách thức như rửa tiền, gian lận, xác định khách hàng và báo cáo tín dụng phức tạp đã ảnh hưởng đến các tổ chức trong nhiều năm.
Ví dụ, GFT đang đưa Google Vertex AI vào một ngân hàng hàng đầu để nâng cao khả năng phát hiện gian lận. Mặc dù công nghệ này không thường được sử dụng cho mục đích đó, tổ chức cần một giải pháp có thể dễ dàng tích hợp vào các hệ thống phức tạp của họ. Để hỗ trợ yêu cầu này, GFT đang giúp ngân hàng đào tạo Google Vertex trên các mẫu chung để xác định và kích hoạt hành động để ngăn chặn gian lận.
Ngoài ra, GFT đang hợp tác với AWS để xây dựng các giải pháp AI cho các ngân hàng. Tại Singapore, chúng tôi đã xây dựng một quy trình chống rửa tiền do AI điều khiển.
Từ góc độ chiến lược tổng thể của GFT, tôi đang làm việc để đạt được sự cân bằng đúng đắn giữa việc phát triển các giải pháp AI độc quyền của chúng tôi và những giải pháp chúng tôi đang xây dựng cho khách hàng cùng với các đối tác công nghệ lâu dài như Google và AWS.
GFT nhằm trở thành một nhà lãnh đạo toàn cầu trong AI có trách nhiệm. Những rào cản hoặc khuôn khổ quản trị nào bạn đang đưa ra để đảm bảo an toàn, minh bạch và tuân thủ quy định, đặc biệt là trong các lĩnh vực có quy định cao?
Các tổ chức tài chính khác nhau tuân theo các quy định khác nhau; hiện tại, không có rào cản “một kích cỡ phù hợp với tất cả” khi nói đến AI. Điều này có nghĩa là để ở trong sự tuân thủ và đảm bảo an toàn cho từng và mọi khách hàng, chúng tôi điều chỉnh để phù hợp với các quy tắc của từng tổ chức cụ thể.
Các giải pháp chúng tôi cung cấp có thể dễ dàng thích nghi. Trước khi ra mắt, chúng tôi đảm bảo rằng chúng tôi đã quen thuộc với các quy định và quy tắc liên quan đến tổ chức cụ thể đó và điều chỉnh giải pháp để tuân thủ môi trường của họ. Điều này có nghĩa là không bao giờ có vấn đề an toàn hoặc quy định nào phát sinh.
Ngoài việc tạo ra các giải pháp của chúng tôi cho các yêu cầu quy định của các công ty khác nhau, chúng tôi cũng tuân theo các quy định của ngành như GDPR ở châu Âu.
Bạn đã được mô tả là một nhà lãnh đạo định hướng hành động và dựa trên dữ liệu. Trong thực tế, bạn nuôi dưỡng văn hóa đó trên toàn tổ chức – đặc biệt là một tổ chức đang trải qua sự chuyển đổi AI nhanh chóng như thế nào?
Bước đầu tiên trong việc nuôi dưỡng một văn hóa dựa trên dữ liệu trên toàn tổ chức là đảm bảo rằng mọi thành viên hiểu được lợi ích của việc làm việc theo cách đó.
Để vận hành một doanh nghiệp thành công, các đội cần có quyền truy cập vào dữ liệu của tổ chức. Nó cung cấp cái nhìn sâu sắc vào những gì đang hoạt động và những gì không, và có thể cung cấp dự đoán về kết quả có thể xảy ra cho các kịch bản khác nhau. Với dữ liệu này, việc đưa ra quyết định đúng đắn cho công ty trở nên dễ dàng hơn.
Để chứng minh điều này, điều quan trọng là phải lãnh đạo bằng ví dụ và thể hiện cách đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể mang lại sự thay đổi có ý nghĩa mà có lợi cho mọi người trong tổ chức. Ví dụ, nếu dữ liệu bán hàng cho thấy tỷ lệ chuyển đổi thấp, chúng tôi biết rằng đó là một lĩnh vực cần chú ý và có thể tạo ra một chiến lược để giải quyết thách thức đó. Một khi kết quả có lợi của một văn hóa dựa trên dữ liệu trở nên rõ ràng, thì dễ dàng hơn cho các đội trên toàn tổ chức để áp dụng thực hành một cách dễ dàng.
Đặc biệt là khi chúng tôi đang trải qua một sự chuyển đổi AI nhanh chóng, dữ liệu là điều cần thiết để hiểu cách thay đổi đang hoạt động và nơi có thể có những lĩnh vực cần cải thiện.
Beyond banking, how is GFT applying its AI strategy to other sectors like manufacturing? Are there unique challenges or opportunities in translating financial sector learnings to industrial applications?
Trong ngành sản xuất, GFT có một quan hệ đối tác mạnh mẽ với Google. Cùng nhau trong hơn một năm qua, chúng tôi đã phát hành các trường hợp sử dụng AI cụ thể được tạo ra cho sàn nhà máy của các nhà sản xuất.
Năm ngoái, chúng tôi đã công bố việc triển khai Manufacturing Data Engine (MDE) của Google Cloud, điều này đã thúc đẩy các khả năng AI như kiểm tra sản xuất trực quan, bảo trì máy dự đoán và dự báo sản xuất. Giờ đây, năm nay, chúng tôi đã ra mắt tập hợp các ứng dụng tiếp theo được xây dựng trên các mô hình Gemini của Google, bao gồm khả năng xác định nguyên nhân gốc rễ của các lỗi và khiếm khuyết, bảng điều khiển trực quan cho phép người dùng truy vấn dữ liệu trên toàn tổ chức bằng ngôn ngữ tự nhiên và khả năng chuyển đổi hàng nghìn hướng dẫn đào tạo máy thành các bản trình diễn video do avatar dẫn dắt.
Khi nói đến việc dịch các kiến thức từ lĩnh vực tài chính sang các ứng dụng công nghiệp, điều đó ít liên quan đến ngành công nghiệp bản thân và nhiều hơn về các khám phá trong mã. Trong mọi ngành công nghiệp, kiến thức về phát triển mã và chu kỳ sống phần mềm rất quan trọng và có thể chuyển giao – mã có thể tạo ra và thực hiện các điều khác nhau nhưng một số chướng ngại vật hoặc thách thức với phát triển phần mềm là phổ quát. Chúng tôi sử dụng những gì chúng tôi học được trong mọi dự án, cho dù đó là cho các tổ chức tài chính hay các nhà sản xuất, để mang lại những hiểu biết sâu sắc hơn vào dự án tiếp theo.
Với các quan hệ đối tác chiến lược với NVIDIA, AWS và Google Cloud, bạn nhìn thấy sự tiến hóa tiếp theo của cách tiếp cận hệ sinh thái của GFT như thế nào? Các sản phẩm AI cụ thể cho từng lĩnh vực sẽ được đồng phát triển hay xây dựng độc lập?
Chúng tôi đã bắt đầu đồng phát triển và xây dựng độc lập các giải pháp AI. Các trường hợp sử dụng AI sản xuất mà chúng tôi đã phát hành với Google Cloud chỉ là bước khởi đầu cho công việc của chúng tôi trong việc tự động hóa sàn nhà máy. Chúng tôi cũng sớm sẽ phát hành các trường hợp sử dụng AI cụ thể cho lĩnh vực tài chính mà chúng tôi đã phát triển với AWS cho các ngân hàng Mỹ.
Ngoài ra, chúng tôi liên tục mở rộng giải pháp AI tạo sinh độc quyền của mình cho phát triển phần mềm.
Chiến lược năm năm của GFT bao gồm các mục tiêu táo bạo: đạt doanh thu 1,5 tỷ euro và trở thành một nhà lãnh đạo được công nhận trong AI. Khi bạn nhìn về phía trước đến năm 2029, những cột mốc hoặc tín hiệu nào sẽ cho bạn biết rằng công ty thực sự đang trên đúng đường?
Hai mục tiêu quan trọng của chúng tôi xoay quanh văn hóa và giải pháp.
Trước hết, chúng tôi phải thay đổi cả tâm lý và kỹ năng cứng của mọi người trong tổ chức để AI trở thành trung tâm của cách chúng tôi hoạt động. Điều này không chỉ giới hạn ở nhân viên kỹ thuật của chúng tôi, mà mỗi thành viên trong nhóm, cho dù họ là nhà phát triển, đại diện bán hàng hay người tiếp thị, sẽ được đào tạo hoàn toàn về việc sử dụng các giải pháp AI của chúng tôi.
Thứ hai, chúng tôi đo lường thành công bằng các dịch vụ giá trị cao mà chúng tôi đang cung cấp cho khách hàng của mình. Trong năm năm tới, chúng tôi hy vọng sẽ thấy tỷ lệ dự án có AI nhúng vào cả dịch vụ và sản phẩm chúng tôi đang cung cấp tăng vọt.
Chúng tôi đã thấy tiến bộ đáng kể trên cả hai mặt, với một phần lớn nhân viên của chúng tôi đã được đào tạo và sử dụng AI nội bộ, cũng như một yếu tố AI ngày càng tăng trong các dự án chúng tôi đang tham gia. Những mục tiêu cơ bản này là cần thiết để thiết lập một nền tảng vững chắc. Tại GFT, chúng tôi biết rằng AI sẽ tiếp tục phát triển trong những năm tới và cách duy nhất để ở phía trước là chuẩn bị ngay bây giờ.
Cuối cùng, bây giờ bạn đã có một vài tháng trong vai trò – điều gì đã khiến bạn ngạc nhiên nhất về văn hóa hoặc khả năng của GFT? Và có một quan niệm sai lầm mà mọi người vẫn còn về chuyển đổi AI doanh nghiệp mà bạn muốn sửa chữa?
Tôi không thể nhấn mạnh đủ về độ sâu của chuyên môn dịch vụ tài chính và công nghệ đồng tồn tại tại GFT. Điều này đặt chúng tôi vào một vị trí không chỉ thực hiện các ý tưởng mà các tổ chức đến với chúng tôi, mà còn hướng dẫn họ dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi khi làm việc với các ngân hàng trên toàn cầu. Chúng tôi vạch ra tầm nhìn dài hạn thường lớn hơn – với nhiều tiềm năng sinh lời hơn – so với những gì họ sẽ nghĩ ra một mình. Khi tôi tiếp tục tìm hiểu về công việc trước đây và hiện tại của GFT trên các khu vực, tôi nhận ra rằng có rất ít không gian trong ngành mà GFT chưa chạm đến.
Tôi sẽ nói rằng một quan niệm sai lầm về chuyển đổi AI doanh nghiệp là đó là tất cả chỉ là tiếng vang. Đó là điều mà các tổ chức thường thích nói với bản thân để mua thời gian và tìm hiểu về nó. Càng sớm các tổ chức chấp nhận rằng AI ở đây để ở lại và sẽ thay đổi cách họ làm mọi thứ – theo cách tốt – thì càng sớm họ có thể bắt đầu nhận ra tiềm năng của nó trong cả những cách rất nhỏ và rất lớn.
Cảm ơn vì cuộc phỏng vấn tuyệt vời, những người đọc muốn tìm hiểu thêm nên truy cập GFT Technologies.
