Tại sao các AI Agent tự động là lớp cơ sở hạ tầng tiếp theo của Fintech

Trong năm năm qua, các ngân hàng đã đầu tư mạnh vào các hệ thống AI hội thoại, với hy vọng chúng sẽ cách mạng hóa dịch vụ khách hàng và giúp giảm chi phí vận hành.

Có vẻ như chúng có thể làm được mọi thứ: đặt lại mật khẩu, tra cứu số dư và nhiều hơn nữa. Nhưng hầu hết các ngân hàng đã dừng lại. Công nghệ này được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa dịch vụ khách hàng, nhưng cuối cùng chỉ đơn thuần là nâng cao hiệu quả. Mô hình AI đã không giải quyết được mục tiêu cốt lõi — thay đổi cách thức hoạt động của tài chính.

Các công ty như Merehead đã phát triển cơ sở hạ tầng như vậy, tích hợp các tác nhân tự chủ trực tiếp vào lõi của các hệ thống giao dịch và cổng thanh toán. Điều này cho phép các tổ chức tài chính không chỉ cung cấp thông tin, mà còn tự động hóa các hoạt động phức tạp — từ quản lý thanh khoản đến thực thi giao dịch cross-chain — mà không cần sự can thiệp của con người.

Thật kỳ lạ: các ngân hàng sử dụng các mô hình ngôn ngữ tinh vi có thể hiểu các truy vấn phức tạp, nhưng các hệ thống này gần như không tự làm được gì. Chúng sẽ giải thích việc chuyển khoản là gì, nhưng sẽ không thực hiện. Chúng sẽ nói về các chiến lược đầu tư, nhưng sẽ không mua hay bán cổ phiếu. Không phải AI tệ, mà là chúng ta chưa biết cách sử dụng nó hiệu quả.

Để cải thiện công nghệ tài chính, chúng ta cần tạo ra không chỉ là những chatbot nói nhiều hơn, mà là các hệ thống thông minh có thể tự suy nghĩ, lập kế hoạch và thực hiện các tác vụ tài chính phức tạp, mà không cần sự hỗ trợ liên tục. Việc tích hợp AI trong doanh nghiệp đã đạt 77%, và các mô hình khả dụng ngày càng được sử dụng hiệu quả hơn.

NGÀNH CÔNG NGHIỆP ĐANG TRẢI QUA MỘT BƯỚC CHUYỂN ĐỔI ĐÁNG CHÚ Ý: từ AI hội thoại thông thường sang các AI Agent tự chủ mạnh mẽ. Những tác nhân này có thể tự xử lý các tác vụ tài chính phức tạp. Dường như toàn bộ logic của cơ sở hạ tầng fintech đang thay đổi!

Trước đây chỉ trả lời, giờ đây thực hiện hành động: Kiến trúc đang thay đổi như thế nào

Chatbot thường hoạt động đơn giản: hỏi và nhận câu trả lời. Bạn đặt câu hỏi, hệ thống hiểu ý bạn, tìm kiếm thông tin và trả về câu trả lời. Nhưng đó là một thứ khá đơn giản; bạn không thực sự làm được gì nhiều với nó, và nó cũng an toàn vì không kết nối với các hệ thống khác.

Các tác nhân tự chủ đang thay đổi mọi thứ. Chúng không chỉ trả lời câu hỏi; chúng thực hiện các quy trình phức tạp trải rộng trên nhiều hệ thống. Chúng đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thực hiện các hành động có thể tác động đến tài chính. Ví dụ, một tác nhân được hỗ trợ bởi OpenAI có thể làm nhiều hơn là chỉ tư vấn về thay đổi danh mục đầu tư. Nó quét thị trường, đánh giá rủi ro, thực thi giao dịch trên nhiều sàn giao dịch khác nhau và tạo báo cáo để đảm bảo tuân thủ, đồng thời ghi lại tất cả các hành động của mình.

Kiến trúc của các tác nhân tự chủ

Các tác nhân tài chính tự chủ dựa trên ba nguyên tắc cốt lõi: khả năng tư duy rõ ràng, tích hợp chặt chẽ với các hệ thống khác nhau và bảo mật vững chắc. Không giống như chatbot chỉ đơn thuần hiểu người dùng muốn gì, các tác nhân tự chủ có khả năng tư duy logic. Chúng phân tách các tác vụ phức tạp thành các bước đơn giản, theo dõi tiến trình và điều chỉnh kế hoạch khi có thông tin mới xuất hiện.

Cách một AI Agent hoạt động:

1. Lớp nhận thức (bối cảnh và dữ liệu)

Lớp này thu thập tất cả thông tin: tỷ giá, số dư, rủi ro, quy tắc. Nó đơn giản là chuẩn bị dữ liệu cho các bước tiếp theo.

2. Lớp suy luận (diễn giải và lập kế hoạch)

Tại đây, các LLM phân tích tình huống và xác định cần làm gì. Nhưng chúng không triển khai bất cứ điều gì; chúng chỉ đề xuất các lựa chọn.

3. Policy & Risk Engine (hạn chế và kiểm soát)

Tại đây, mọi quyết định của tác nhân đều được kiểm tra sự tuân thủ với các quy tắc: giới hạn, pháp luật, cài đặt của khách hàng. Mọi thứ đều rõ ràng, không có sự nghiệp dư.

4. Lớp thực thi (thực hiện các hành động)

Được thực thi thông qua các API chuyên dụng: hệ thống giao dịch, ngân hàng, dịch vụ thanh toán. Tác nhân không trực tiếp chạm vào tiền, mà chỉ đưa ra lệnh.

5. Lớp kiểm toán & quan sát

Mọi hành động đều được ghi lại: đầu vào, lý luận, các quy tắc được áp dụng, kết quả. Như vậy, mọi thứ đều minh bạch và đáp ứng các yêu cầu.

6. Vòng phản hồi (đào tạo và thích ứng)

Kết quả công việc của tác nhân được sử dụng để cải thiện chiến lược, nhưng tất cả đều được kiểm soát, không tự ý thay đổi logic kinh doanh.

An toàn là trên hết

Khi AI bắt đầu quản lý tài chính, mọi người sẽ tự nhiên lo ngại về bảo mật. AI có thể bịa đặt một vài điều, giả vờ nói thật trong khi thực tế là vô nghĩa, và nếu nó sử dụng những thủ thuật này để đưa ra quyết định tài chính, điều đó rất nguy hiểm. Do đó, các kỹ sư cần tạo ra thứ gì đó như một sandbox cho AI — một nơi nó có thể hoạt động nhưng với nhiều hạn chế. Để giảm thiểu rủi ro ảo giác và các giải pháp bất thường, nên dựa vào NIST AI Risk Management Framework (AI RMF 1.0) và xây dựng kiểm soát trên toàn bộ vòng đời của mô hình.

Xác thực đầu vào và bảo mật prompt

Trước khi AI bắt đầu xử lý yêu cầu, yêu cầu đó phải vượt qua một số kiểm tra bảo mật. Mọi nỗ lực đánh lừa AI bằng các truy vấn phức tạp phải được loại bỏ. Hầu hết các mối đe dọa chính đối với các tác nhân có xử lý đầu ra không an toàn đều được trình bày rõ trong OWASP Top 10 dành cho ứng dụng LLM (Prompt Injection, v.v.). Ngoài ra, chúng ta cần đảm bảo rằng mọi người không lạm dụng hệ thống hoặc làm quá tải nó.

Các chuyên gia hàng đầu liên tục cố gắng xâm nhập hệ thống để tìm ra điểm yếu trước khi kẻ xấu làm được. Điều này hiện nay là hoàn toàn cần thiết, vì rủi ro không chỉ là danh tiếng mà còn là một lượng tiền khổng lồ.

Policy Engine và kiểm soát giao dịch

Bên trong sandbox có một thứ gọi là Policy Engine. Nó đảm bảo AI không vi phạm các quy tắc và luật pháp của công ty. Mọi hành động của AI đều được kiểm tra dựa trên vô số quy tắc. Có các giới hạn giao dịch để ngăn AI làm bất cứ điều gì sai, và nếu một giao dịch lớn hoặc có rủi ro, nó phải được con người phê duyệt.

Mọi thứ AI thực hiện đều được ghi lại — mọi quyết định, mọi hành động. Điều này cần thiết để đảm bảo tuân thủ và có thể điều tra nếu có sự cố xảy ra. Nếu tác nhân liên quan đến thanh toán tiền mã hoá hoặc các hoạt động với tài sản số, các hạn chế và giám sát cần được thiết kế theo hướng dẫn của FATF về Tài sản ảo và VASPs (AML/CFT).

Lý do hệ thống quản lý tùy chỉnh của riêng bạn tốt hơn SaaS

Các giải pháp SaaS hứa hẹn thêm AI nhanh chóng vào tài chính của bạn. Các tính năng này dễ triển khai, chi phí ban đầu thấp và được các chuyên gia cập nhật liên tục. Nếu bạn cần một chatbot đơn giản hoặc thứ gì đó không liên quan đến tài chính, SaaS là ổn. Nhưng nếu bạn muốn AI quản lý tài chính của mình, đó không phải là câu trả lời.

Vấn đề chính là kiểm soát. Khi bạn sử dụng SaaS, dữ liệu quan trọng của bạn được chia sẻ với người khác, và đó là lúc những rắc rối bắt đầu: làm thế nào để bảo vệ dữ liệu đó, làm thế nào để tuân thủ các quy định, và làm thế nào để xác minh rằng mọi thứ đều an toàn.

Hãy tưởng tượng một AI tự thực hiện một giao dịch trị giá hàng triệu đô la, dựa trên một số phân tích thị trường thông minh. Mọi hành động cần phải có thể giải thích được, có thể xác minh được và hợp pháp. Nhưng SaaS thường như một hộp đen. Không có gì nhìn thấy được, không có gì hiểu được. Điều này không phù hợp cho các công ty tài chính.

Cấu hình thủ công giúp quản lý từng chi tiết trong hoạt động của tác nhân. Các công ty có thể chọn và tùy chỉnh các mô hình ngôn ngữ phù hợp với nhu cầu của họ. Họ cũng có thể tạo các hệ thống quy tắc có tính đến rủi ro và yêu cầu riêng của mình. Ngoài ra, tất cả điều này dễ dàng tích hợp với các hệ thống nội bộ bằng cách sử dụng các giao thức và tiêu chuẩn bảo mật quen thuộc.

Đầu tư vào sự phát triển như vậy được đền đáp bằng sự linh hoạt trong vận hành. Nếu các quy định thay đổi, mối đe dọa mới xuất hiện, hoặc doanh nghiệp đi theo hướng khác, các công ty với cấu hình thủ công có thể thay đổi kiến trúc tác nhân mà không phụ thuộc vào nhà cung cấp. Trong thế giới cạnh tranh và luật pháp thay đổi liên tục ngày nay, điều này là vô cùng quan trọng.

Tiến về phía trước

Sự chuyển đổi từ AI hội thoại sang các tác nhân tự chủ không phải là điều của tương lai; nó đang xảy ra rồi, được thúc đẩy bởi các mô hình ngôn ngữ tiên tiến, cấu trúc API được cải thiện và sự cạnh tranh ngày càng tăng trong tự động hóa các quy trình tài chính phức tạp. Các công ty hiểu điều này và đầu tư vào nền tảng vững chắc sẽ gặt hái được lợi ích đáng kể: hiệu quả cao hơn, rủi ro giảm và khách hàng hài lòng hơn.

Để đảm bảo thành công, cần có một cách tiếp cận nghiêm túc. Các công ty cần tuyển dụng các kỹ sư có kinh nghiệm có thể tạo ra và duy trì các hệ thống AI phức tạp. Cần thiết lập các quy tắc để ngăn chặn đổi mới quá mức và duy trì kiểm soát.

Điều quan trọng là mọi người đều hiểu rằng AI không phải là cây đũa thần, mà là một công cụ mạnh mẽ phải được cấu hình đúng, kiểm tra kỹ và giám sát liên tục.

Trong mười năm tới, các tổ chức tài chính thành công sẽ là những tổ chức nắm vững nghệ thuật quản lý vận hành tự chủ. Họ sẽ sử dụng AI Agent để thực hiện các tác vụ thường nhật, và làm điều đó với độ chính xác vượt trội. Điều này sẽ giải phóng con người để tập trung vào các quyết định chiến lược và các vấn đề phức tạp. Họ sẽ tạo ra các hệ thống học hỏi và cải thiện sau mỗi hoạt động.

Câu hỏi không còn là liệu AI có biến đổi hệ thống tài chính hay không. Câu hỏi là ai sẽ dẫn dắt sự thay đổi này và ai sẽ bị bỏ lại phía sau. Những quyết định bạn đưa ra ngay bây giờ sẽ quyết định mức độ thành công của công ty bạn trong tương lai.

Why Autonomous AI Agents Are the Next Layer of Fintech Infrastructure was originally published in Coinmonks on Medium, where people are continuing the conversation by highlighting and responding to this story.