Đưa AI vào nghiệp vụ lõi, hướng tới nền tài chính AI-First

AI-First mở hướng chuyển đổi mới cho ngành Tài chính. Ảnh AI minh hoạ.

Xây nền tảng cho lộ trình AI-First đến năm 2030

Tại Vietnam Digital Finance 2026, câu chuyện ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành Tài chính được định hình rõ hơn với mục tiêu đưa AI ra khỏi phạm vi thử nghiệm, từng bước tham gia trực tiếp vào hoạt động nghiệp vụ. Theo đó, dữ liệu, hạ tầng số, nguồn nhân lực cùng cơ chế quản trị trở thành những nền móng quyết định khả năng mở rộng AI trong toàn ngành.

Chia sẻ tại chương trình, ông Nguyễn Hoàng Minh, Tổng Giám đốc Công ty TNHH FPT IS, cho rằng khi dữ liệu trở thành nguồn lực quan trọng của nền kinh tế, AI đang dần giữ vai trò như một tác nhân lao động mới, hỗ trợ con người trong sản xuất, quản trị và điều hành.

Ông Nguyễn Hoàng Minh, Tổng Giám đốc Công ty TNHH FPT IS chia sẻ tại Vietnam Digital Finance 2026.

Sự thay đổi này đặt ra yêu cầu chuyển từ cách tiếp cận ứng dụng từng công cụ riêng biệt sang xây dựng một hệ sinh thái AI có khả năng vận hành trong môi trường thực tế. Với lĩnh vực tài chính công, nơi tập trung lượng dữ liệu lớn, nhiều nghiệp vụ phức tạp, yêu cầu bảo mật cao, việc AI tham gia sâu tới đâu phụ thuộc trước hết vào chất lượng dữ liệu cùng cơ chế kiểm soát.

Theo cách tiếp cận được FPT đưa ra, hoạt động quản trị trong tương lai sẽ ngày càng dựa nhiều hơn vào Data Governance và AI Governance. Hai trụ cột này giúp xác lập nguyên tắc AI được tiếp cận dữ liệu nào, tham gia những khâu nghiệp vụ nào, phạm vi ra quyết định tới đâu, đồng thời làm rõ trách nhiệm của con người đối với kết quả do hệ thống AI tạo ra.

Tham chiếu các khung AI tin cậy của OECD cùng khung trưởng thành AI của UNESCO, FPT nhận định những mô hình phát triển AI tiên tiến thường hội tụ bốn yếu tố gồm thiết chế đi trước công cụ, thuật toán minh bạch, hạ tầng dùng chung gắn với yêu cầu chủ quyền dữ liệu, hiệu quả ứng dụng được lượng hóa bằng các chỉ tiêu cụ thể thay vì dừng ở số lượng mô hình được triển khai.

Từ thực trạng đó, lộ trình AI-First được đề xuất theo ba giai đoạn. Trong giai đoạn 2026-2027, trọng tâm là hoàn thiện nền tảng tuân thủ, chuẩn hóa dữ liệu, triển khai thử nghiệm có kiểm soát, từng bước đưa AI vào nghiệp vụ lõi. Giai đoạn 2028-2029 hướng tới chuẩn hóa, nhân rộng các mô hình hiệu quả, tạo tiền đề vận hành AI ở quy mô toàn ngành vào năm 2030.

Để lộ trình này khả thi, ba điều kiện cần được giải quyết đồng thời gồm dữ liệu sẵn sàng cho AI, nguồn nhân lực có khả năng làm việc cùng công nghệ, cơ chế đầu tư và mua sắm phù hợp với đặc thù AI. Đây cũng là những yếu tố quyết định khả năng chuyển từ mô hình thử nghiệm sang ứng dụng thường xuyên trong môi trường tài chính công có yêu cầu cao về an toàn, minh bạch.

Đưa AI vào những bài toán cụ thể của tài chính công

Giá trị của AI sẽ được thể hiện rõ hơn khi công nghệ giải quyết trực tiếp những bài toán phát sinh trong hoạt động quản lý. Tại Vietnam Digital Finance 2026, nhiều giải pháp được giới thiệu theo hướng kết nối dữ liệu, phân tích, dự báo, tự động hóa quy trình, hỗ trợ cán bộ khai thác thông tin nhanh hơn, qua đó nâng cao chất lượng quản trị, điều hành trong lĩnh vực tài chính.

Một trong những nền tảng quan trọng là cơ sở dữ liệu tài chính có khả năng hợp nhất, đồng bộ thông tin toàn ngành, đáp ứng yêu cầu dữ liệu “đúng - đủ - sạch - sống”. Khi dữ liệu được chuẩn hóa, kết nối với hạ tầng dữ liệu quốc gia, các mô hình AI mới có nguồn đầu vào đủ tin cậy để phân tích, nhận diện xu hướng, hỗ trợ dự báo và cung cấp thông tin phục vụ quyết định.

Trên nền dữ liệu đó, Trung tâm Giám sát, Điều hành thông minh (IOC) có thể tích hợp dashboard, học máy cùng AI nhằm trực quan hóa các chỉ tiêu, hỗ trợ theo dõi thu - chi ngân sách, phân tích tình hình doanh nghiệp, nhận diện biến động. Trợ lý thông minh cũng mở ra khả năng truy vấn dữ liệu tài chính bằng ngôn ngữ tự nhiên, giúp việc khai thác thông tin trở nên nhanh, thuận tiện hơn.

Một hướng ứng dụng khác là tự động hóa những công việc có tính lặp lại. Hệ sinh thái akaBot do FPT phát triển hiện được triển khai tại hơn 4.500 doanh nghiệp trên toàn cầu, hướng tới tự động hóa thao tác thủ công, rút ngắn thời gian xử lý, giảm sai sót dữ liệu. Theo FPT, một số quy trình có thể tiết kiệm tới 80% chi phí và thời gian xử lý khi áp dụng tự động hóa phù hợp.

Trong lĩnh vực phục vụ người dân, doanh nghiệp, AI có thể hỗ trợ tra cứu văn bản pháp luật, dịch vụ công, chính sách, điều khoản bằng ngôn ngữ tự nhiên. Thay vì tìm kiếm thủ công qua khối lượng lớn tài liệu, người sử dụng có thể đặt câu hỏi trực tiếp, hệ thống hỗ trợ xác định nội dung liên quan, từ đó rút ngắn quá trình tiếp cận thông tin và hỗ trợ xử lý nghiệp vụ.

Theo số liệu từ FPT, các AI Agent này đã xử lý khoảng 40 triệu yêu cầu trong nhiều lĩnh vực như tài chính - ngân hàng, bảo hiểm, chứng khoán, khu vực công. Khi AI Agent tham gia ngày càng sâu vào quy trình nghiệp vụ, yêu cầu kiểm soát quyền truy cập, bảo vệ dữ liệu, giám sát kết quả cùng xác định trách nhiệm cũng trở nên quan trọng hơn trước.

Đằng sau các ứng dụng AI là yêu cầu về một hạ tầng đủ mạnh để xử lý khối lượng dữ liệu lớn, duy trì hoạt động liên tục, bảo đảm an toàn thông tin. Các mô hình đám mây riêng, trung tâm dữ liệu, lưu trữ, sao lưu - khôi phục, giám sát an ninh mạng vì thế trở thành cấu phần quan trọng khi AI được triển khai ở quy mô lớn trong lĩnh vực tài chính công.

Tại phiên tọa đàm về phát triển hệ sinh thái dịch vụ tài chính trong kỷ nguyên AI, ông Đường Tất Toàn, Giám đốc Công nghệ Khối Chính phủ FPT IS, cũng nhấn mạnh tác động ngày càng rõ của dữ liệu cùng AI tới cách các tổ chức tài chính hiểu, phục vụ khách hàng. Xu hướng cá nhân hóa dịch vụ ở quy mô lớn sẽ tiếp tục tạo thêm những yêu cầu mới về công nghệ, dữ liệu và quản trị.

Từ những ứng dụng đang được phát triển có thể thấy, thách thức lớn của giai đoạn tới nằm ở khả năng đưa AI từ phòng thử nghiệm vào quy trình vận hành thường xuyên. Công nghệ đã sẵn sàng cho nhiều bài toán, song hiệu quả cuối cùng phụ thuộc vào mức độ tin cậy của dữ liệu, năng lực hạ tầng, nguồn nhân lực cùng các nguyên tắc kiểm soát được thiết kế ngay từ đầu.