Enhance ngày 1/10 cho biết đã phối hợp với IBK Industrial Bank of Korea triển khai dự án thử nghiệm PoC về AI phân tích dữ liệu dựa trên ontology. Mục tiêu là giúp nhân viên nghiệp vụ có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để truy vấn và phân tích dữ liệu cần thiết.

Theo công ty, trọng tâm của dự án là chuẩn hóa tri thức nghiệp vụ và tri thức ngầm tích lũy trong nội bộ ngân hàng để AI agent có thể khai thác. Qua đó, hai bên sẽ kiểm chứng khả năng ứng dụng AI trong môi trường nghiệp vụ thực tế.

Trong khuôn khổ PoC, Enhance sẽ triển khai nền tảng AI agent độc quyền AgentOS trên mạng nội bộ của IBK Industrial Bank of Korea. Hai bên đồng thời xây dựng semantic layer cho dữ liệu trong các hệ thống thông tin của ngân hàng, qua đó gắn ngữ nghĩa và mối quan hệ nghiệp vụ vào dữ liệu.

Song song với đó, hệ thống ontology sẽ được thiết lập nhằm chuẩn hóa các khái niệm và quan hệ nghiệp vụ dưới dạng một “từ điển tri thức”. Hệ thống này sẽ liên kết với cấu trúc cơ sở dữ liệu, giúp AI hiểu câu hỏi dựa trên thuật ngữ chuyên môn và tiêu chí ra quyết định của ngân hàng.

PoC cũng tích hợp công nghệ text-to-SQL, cho phép chuyển câu hỏi ngôn ngữ tự nhiên thành truy vấn SQL, cùng với RAG để nâng cao khả năng tìm kiếm và tạo câu trả lời.

Phạm vi thử nghiệm không chỉ dừng ở truy vấn dữ liệu mà còn mở rộng sang phân tích nguyên nhân và rút ra hàm ý phục vụ nghiệp vụ. Dự án cũng đánh giá khả năng cung cấp dữ liệu tham chiếu và quá trình suy luận dùng để tạo ra câu trả lời.

Theo kế hoạch, PoC sẽ được triển khai đến hết tháng 11. Hai bên dự kiến đánh giá hiệu quả bằng phương pháp định lượng dựa trên “golden set”, tức bộ dữ liệu chuẩn đã được thống nhất trước để phục vụ chấm điểm.

Đại diện IBK Industrial Bank of Korea cho biết ngân hàng kỳ vọng dự án sẽ trở thành bước khởi đầu trong việc chuẩn hóa và tích lũy tri thức nghiệp vụ nội bộ thành tài sản dùng chung, đồng thời thiết lập cơ chế để AI agent có thể khai thác hiệu quả. Mục tiêu xa hơn là xây dựng nền tảng dữ liệu phù hợp cho ứng dụng AI.

Ông Lee Seung-hyun, CEO của Enhance, cho rằng trong lĩnh vực tài chính, việc thiết lập semantic layer để AI có thể sử dụng tri thức chuyên ngành như thuật ngữ nghiệp vụ và tiêu chí đánh giá là yếu tố đặc biệt quan trọng. Ông nói công ty sẽ chứng minh rằng ngay cả trong mạng nội bộ của ngân hàng, hệ thống vẫn có thể đưa ra kết quả phân tích kèm căn cứ rõ ràng, từ đó mở rộng khả năng khai thác dữ liệu cho nhân viên nghiệp vụ.