Model ML đang giúp các công ty tài chính tái thiết bằng AI

Loạt bài về quản trị doanh nghiệp Executive Function của chúng tôi chia sẻ góc nhìn của các nhà lãnh đạo tiên phong trong việc ứng dụng AI.

Model ML đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI với khả năng thay đổi cách thức vận hành của các công ty dịch vụ tài chính hàng đầu. Nền tảng của Model ML tích hợp các tác nhân chuyên dụng cùng một ứng dụng tự động hóa toàn bộ quy trình công việc, đồng thời hỗ trợ nghiên cứu và phân tích theo yêu cầu. 

Chúng tôi đã trao đổi với CEO kiêm đồng sáng lập Chaz Englander về quá trình chuyển mình của các tổ chức tài chính, cũng như việc các đột phá AI gần đây đang giúp tự động hóa và tối ưu hóa quy trình vận hành của họ ra sao.

Sau khi bán công ty gần nhất, anh trai tôi và tôi nhận ra rằng chúng tôi không thích đầu tư nhưng lại đam mê việc tự động hóa quy trình đầu tư thông qua chức năng gọi hàm của GPT.

Lúc đó văn phòng gia đình của chúng tôi chỉ có sáu người, nhưng khi ứng dụng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) chạy trên GPT‑3.5 này, chúng tôi cảm thấy như mình đạt được năng suất làm việc tương đương 60 người.

Chúng tôi đã tự xây dựng nguyên mẫu Model ML và lúc đó vẫn chưa có ý định thương mại hóa nó. Nhưng khi chúng tôi nhận thấy những kiến thức chuyên sâu gặt hái được và hiệu quả của việc tự động hóa quy trình nghiên cứu, chúng tôi biết rằng mình đã tìm ra giải pháp.

Có những nhiệm vụ trước đây phải mất nhiều ngày, nhiều tuần, thậm chí nhiều tháng để hoàn thành, nhưng hiện nay một vài trong số đó có thể được hoàn thành chỉ trong vài phút hoặc vài giờ. Ví dụ, việc chuẩn bị bản tóm tắt kết quả kinh doanh hằng quý thường sẽ mất nhiều giờ. Hiện nay, các tác nhân xử lý toàn bộ quá trình này: chúng thu thập dữ liệu, định dạng slide trình bày và tải tệp Powerpoint lên SharePoint, thực hiện tất cả các bước này mà không cần đến sự can thiệp của con người. Tôi nghĩ sự thay đổi lớn nhất mà chúng ta nhận thấy trong năm nay đó là... khi bạn đến công ty vào buổi sáng, công việc của bạn đã hoàn thành và sẵn sàng.

Thực tế này đang buộc chúng ta phải xem xét lại vai trò tạo ra giá trị của con người, đồng thời buộc các doanh nghiệp phải tổ chức lại đội ngũ của mình nhằm tạo ra tác động hiệu quả ở cả hiện tại lẫn tương lai.

Chúng tôi nhận thấy các công ty đang chuyển nhân viên sang đảm nhận những vai trò công việc có giá trị cao hơn, đòi hỏi năng lực phán đoán. Ít nhất, theo quan điểm của chúng tôi, lãnh đạo của các công ty mà chúng tôi hợp tác là những người đang tư duy lại về cấu trúc của toàn bộ tổ chức theo hướng ứng dụng sâu AI. Điều này cực kỳ khó khăn, đó là lý do tại sao chúng tôi thấy mình đóng vai trò là nhà tư vấn ngay từ đầu, giúp họ xác định xem có thể ứng dụng AI hiệu quả nhất ở đâu vào thời điểm hiện nay cũng như chuẩn bị cho khả năng tác động sâu rộng nhất của AI trong tương lai với tầm nhìn 12 tháng tới. 

Chúng tôi thấy rằng nhân sự trong các công ty tài chính hiện có sức ảnh hưởng lớn hơn chứ không phải ít hơn. Khi tự động hóa đảm nhiệm phần công việc nặng nhọc, con người có thể tập trung vào các mối quan hệ và tư duy chiến lược. Các công ty thành công sẽ là những công ty biết tái định hình toàn bộ cấu trúc hoạt động của mình nhằm tận dụng sự thay đổi đó.

Trong ngành tài chính, tính chính xác, sự tuân thủ và thích ứng với quy trình làm việc không phải là lựa chọn mà là yếu tố bắt buộc. Tính đặc thù đó chính là điểm yếu của các công cụ đa năng. Model ML ngay từ đầu đã được xây dựng dành riêng cho các dịch vụ tài chính ở hai cấp độ trọng yếu.

Đầu tiên, ở lớp tác nhân, chúng tôi đã xây dựng và tinh chỉnh chuyên biệt các hệ thống để phân tích và tương tác với các loại dữ liệu (có cấu trúc cũng như không cấu trúc) mà các chuyên gia tài chính sử dụng hằng ngày trên các công cụ như Sharepoint và các bộ dữ liệu phổ biến như Capital IQ, FactSet và Crunchbase, vốn có thể bao gồm hàng trăm bảng và nặng đến 20 terabyte. 12 tháng trước, việc xây dựng một tác nhân dựa trên các bộ dữ liệu đó gần như là không thể. Đây không chỉ là những mô hình biết trả lời câu hỏi, chúng còn có khả năng nhận biết ngữ cảnh, hiểu lược đồ, lập trình và truy xuất thông tin từ hàng terabyte dữ liệu phức tạp. 

Thứ hai là lớp ứng dụng: giao diện mà người dùng tương tác với các tác nhân được thiết kế riêng cho ngành tài chính. Lớp này cung cấp cho công ty các công cụ để xây dựng các tác nhân có năng lực tự động hóa quy trình làm việc toàn diện và cho phép tiến hành phân tích những nội dung vốn không thể thực hiện được trước đây. Về use case (trường hợp sử dụng), chúng tôi chứng kiến hàng chục use case mới mỗi ngày và tổng số đã lên tới hàng ngàn. Phần lớn trong số đó khách hàng có thể dùng ngay sau khi đăng ký.

Chúng tôi đã chứng kiến những thay đổi đáng kể qua mỗi lần ra mắt mô hình mới và tận dụng những thay đổi đó để đem lại lợi ích tức thì cho khách hàng. Những tiến bộ về khả năng lập luận và lập trình đã đưa các lĩnh vực sản phẩm của chúng tôi lên tầm cao mới. Gần đây nhất với việc phát hành các mô hình o3‑pro, o3, o4-mini và GPT‑4.1 của OpenAI, các mô hình mới này đã mang lại những cải tiến đáng chú ý về khả năng lập luận, năng lực đa phương thức, tuân thủ hướng dẫn và tích hợp công cụ. Với cửa sổ ngữ cảnh lớn hơn cùng năng lực suy luận tiên tiến hơn, giờ đây chúng tôi có thể triển khai các quy trình làm việc toàn diện. Giờ đây, người dùng có thể xâu chuỗi các tác vụ thu thập dữ liệu, phân tích và dựng bản thuyết trình, tạo ra kết quả định dạng hoàn chỉnh một cách hoàn toàn tự động. 

Tôi nghĩ sự thay đổi sâu sắc nhất sắp diễn ra chính là sự trỗi dậy của tự động hóa quy trình làm việc toàn diện. Theo đó, hệ thống của bạn sẽ hoạt động như những trung tâm điều khiển - giám sát một đội ngũ nhân viên ảo. Khi các tác nhân này đảm nhận những tác vụ phức tạp hơn, gồm nhiều bước trên toàn bộ không gian số của bạn thì ngay cả giao diện người dùng và cách chúng ta tương tác với phần cứng cũng sẽ bắt đầu thay đổi. Đây có thể là bước tiến diễn ra sau mốc 12 tháng tới, nhưng đó là hướng chúng ta sẽ nhắm đến.

Kế đến là sự xuất hiện của các tác nhân thực sự tự chủ mà bạn có thể xây dựng trong sản phẩm của chúng tôi. Các tác nhân của chúng tôi có thể thực thi các quy trình làm việc phức tạp để thu thập, phân tích và trình bày dữ liệu từ CRM, email, tệp, nhà cung cấp dữ liệu bên ngoài, biên bản cuộc họp, v.v. Những tác nhân này sẽ không chỉ chờ bạn hướng dẫn, chúng sẽ chủ động dự đoán những việc cần làm. Đó có thể là công việc có tính chu kỳ (hằng ngày, hằng tuần, hằng tháng, hằng quý, hằng năm), hay được kích hoạt bởi một sự kiện thực tế, tương tự như việc yêu cầu đồng nghiệp làm việc gì đó sau cuộc họp hay sau khi nhận một email.

Điều thay đổi thực sự là các quy trình làm việc này sẽ chạy tự động từ đầu đến cuối, vận dụng khả năng lập luận sâu và phối hợp trên tất cả các hệ thống của bạn. Kết quả đầu ra có thể rất đáng kể, chẳng như bản một bản PowerPoint 100 trang, được xây dựng hoàn toàn bằng máy — nhanh chóng hơn, nhất quán hơn và luôn sẵn sàng 24/7.

Đây chính là tương lai: các đội ngũ nhân viên ảo tự động vận hành quy trình công việc của bạn - hiệu quả hơn, nhanh chóng hơn và không gián đoạn.

Chúng tôi tin rằng các công ty thuần AI sẽ có cấu trúc khác biệt. Ít ban bệ hơn, chu kỳ nhanh hơn, các vòng phản hồi nhỏ hơn. Chúng tôi đã áp dụng cấu trúc phẳng. Arnie [đồng sáng lập của tôi] và tôi mỗi người có hơn mười cấp dưới trực tiếp. Nghe có vẻ điên rồ nhưng AI giúp chúng tôi thực hiện điều này. Mọi buổi trao đổi trực tiếp giữa các nhân viên đều được AI hỗ trợ. Các ghi chú, việc cần làm, thông tin liên quan — tất cả đều được tinh gọn và đồng bộ hóa. Điều này cho phép chúng tôi tiến nhanh hơn và bám sát sản phẩm. Chúng tôi cho rằng các công ty hiện đại sẽ vận hành theo cách đó: giống như các trung tâm điều khiển hơn là ban bệ phân tầng rời rạc.

Linh hoạt cũng đồng nghĩa với việc đặt niềm tin vào sự cải tiến không ngừng của hệ sinh thái và các mô hình nền tảng. Điểm then chốt, và có thể là cốt lõi trong tư duy của nhà sáng lập và đội ngũ kỹ sư, chính là không để cảm xúc chi phối công việc. Chúng tôi từng tự phát triển mọi thứ, từ tính trừu tượng (abstraction) của tác nhân, trình kết nối dịch vụ, v.v., tất cả mọi thứ. Giờ đây, nếu OpenAI hoặc cộng đồng nguồn mở triển khai thứ gì đó tốt hơn — như SDK tác nhân của OpenAI hay trình kết nối MCP — chúng tôi chỉ cần tích hợp vào và xóa phần mã của mình. 

Chúng tôi đã chuyển sang áp dụng SDK tác nhân và bộ công cụ MCP của OpenAI để xử lý các vòng lặp tác nhân, tương tác với các công cụ bên ngoài, các biện pháp kiểm soát và tích hợp, từ đó giảm thiểu nhu cầu bảo trì và tăng tốc đổi mới.

Mục tiêu của chúng tôi không phải là duy trì hệ thống hạ tầng, mà là tạo ra giá trị thực thông qua kết quả mà khách hàng đạt được.

Model ML sử dụng nền tảng API của OpenAI, gồm GPT‑4.1, OpenAI o3, và SDK tác nhân để hỗ trợ các tác nhân, hoạt động tự động hóa và công cụ nội bộ của mình.