KB Securities đang tăng tốc thương mại hóa nền tảng AI nội bộ KkebiAI sau khi ghi nhận hiệu quả rõ rệt trong vận hành. Song song, công ty cũng chuẩn bị chiến lược token chứng khoán nhằm đưa các sản phẩm đầu tư của Hàn Quốc tiếp cận nhóm nhà đầu tư cá nhân có tài sản lớn tại Mỹ.

Thông tin trên được Park Jae-man, Giám đốc Khối AI và Kỹ thuật số của KB Securities, chia sẻ khi nói về hiệu quả ứng dụng AI trong hoạt động vận hành, kế hoạch mở rộng KkebiAI theo mô hình B2B và định hướng phát triển token chứng khoán.

Park Jae-man từng phụ trách phát triển dịch vụ dữ liệu lớn và AI tạo sinh tại Samsung Electronics. Theo ông, AI đã tạo ra kết quả cụ thể về năng suất, trong khi mảng token chứng khoán sẽ được triển khai theo tiến độ hoàn thiện khung pháp lý và thị trường.

Một trong những điểm khác biệt lớn nhất giữa AI và tài sản số, theo Park Jae-man, nằm ở mức độ ứng dụng thực tế. AI đã đi vào các nghiệp vụ như tìm kiếm thông tin, phân tích dữ liệu, soạn thảo tài liệu và hỗ trợ xử lý công việc hằng ngày, qua đó nhanh chóng chứng minh hiệu quả.

Ông cho rằng AI là “tương lai chắc chắn” vì đã trực tiếp tạo ra giá trị trong vận hành. Số người dùng và tần suất sử dụng KkebiAI hiện cũng đã tăng khoảng 20 lần so với đầu năm.

Ở mảng quản lý tài sản, thời gian kiểm soát hoạt động bán hàng không phù hợp đã giảm từ một giờ xuống còn 5 phút. Tại khối ngân hàng đầu tư, công việc liên quan đến bookbuilding trong quy trình IPO được rút từ 7-8 giờ xuống còn 30 phút. Với mảng S&T, các tác vụ nhập lệnh giao dịch của khối khách hàng tổ chức đã giảm khoảng 90% khối lượng thao tác thủ công.

Khối AI và Kỹ thuật số cùng bộ phận IT cũng đang ứng dụng AI vào chính quy trình phát triển. Dù vậy, Park Jae-man cho biết hiệu quả tiết giảm chi phí trên toàn công ty hiện vẫn khó quy đổi thành một con số cụ thể.

Sau giai đoạn cải thiện năng suất nội bộ, KB Securities đang hướng KkebiAI sang vai trò nguồn thu mới. Công ty dự kiến mở rộng nền tảng này ra thị trường B2B, bắt đầu từ việc triển khai tại các đơn vị liên kết trong tháng 11.

Theo Park Jae-man, kế hoạch hiện nay là thương mại hóa KkebiAI cho khách hàng doanh nghiệp, trước mắt thử nghiệm trong hệ sinh thái liên kết rồi từng bước mở rộng ra bên ngoài.

Trước lo ngại việc cung cấp KkebiAI cho doanh nghiệp khác có thể làm suy giảm lợi thế năng suất của KB Securities, ông cho rằng số lượng doanh nghiệp tham gia càng lớn thì các tính năng dùng chung càng có điều kiện được cải thiện. Mục tiêu của công ty là xây dựng cấu trúc cùng phát triển nền tảng thông qua nhiều dự án và nhiều doanh nghiệp sử dụng, từ đó chia sẻ lợi ích.

Dù vậy, trọng tâm hiện tại của KB Securities vẫn là củng cố năng lực cạnh tranh nội bộ. Theo Park Jae-man, giá trị mà KkebiAI mang lại cho hoạt động vận hành hiện lớn hơn đáng kể so với doanh thu kỳ vọng từ bên ngoài. Tuy nhiên, nếu mảng B2B mở rộng đủ nhanh, nguồn thu này cũng có thể đóng góp đáng kể vào kết quả kinh doanh.

Ngay cả khi được cung cấp cho khách hàng doanh nghiệp, KkebiAI cũng không vận hành theo một cấu trúc dữ liệu đồng nhất cho mọi bên. KB Securities đang tách riêng dữ liệu kết nối với nền tảng thành hai nhóm: dữ liệu phục vụ nội bộ và dữ liệu phục vụ hoạt động B2B.

Công ty đồng thời chuẩn bị hạ tầng để doanh nghiệp bên ngoài có thể kết nối dữ liệu nội bộ của chính họ vào KkebiAI, qua đó sử dụng phiên bản được tối ưu theo nhu cầu riêng. Theo cách tiếp cận này, các tính năng chung có thể được nâng cấp đồng thời, nhưng năng lực vận hành thực tế vẫn phụ thuộc vào dữ liệu và cách khai thác của từng doanh nghiệp.

Theo Park Jae-man, yếu tố then chốt trong quá trình thương mại hóa là niềm tin của khách hàng doanh nghiệp rằng dữ liệu của họ sẽ không bị sử dụng cho mục đích khác. Vì vậy, công ty cần tách bạch rõ phần chức năng dùng chung và phần thông tin nội bộ của từng khách hàng.

Về nguyên tắc triển khai, KB Securities phân loại mức độ ứng dụng AI theo tính chất nghiệp vụ. Những công việc như soạn thảo tài liệu nội bộ, xử lý dữ liệu hay phân tích thông tin có thể được đưa vào sử dụng nhanh sau khi kiểm thử tại đơn vị phụ trách, rồi tiếp tục điều chỉnh trong quá trình vận hành.

Ngược lại, các nghiệp vụ liên quan trực tiếp đến tài sản khách hàng hoặc dòng tiền vẫn phải có bước phê duyệt của con người. Park Jae-man nhấn mạnh cần phân định rõ vai trò hỗ trợ của AI với quyền đưa ra quyết định cuối cùng.

Ông cho biết KB Securities luôn xây dựng hệ thống trên giả định rằng AI agent không hoàn hảo. Cách làm của công ty là hoàn tất kiểm thử thực tế rồi triển khai nhanh vào môi trường công việc, sau đó tiếp tục cải tiến để tạo ra các agent phù hợp hơn với từng nghiệp vụ.

Theo ông, những giao dịch có phát sinh dòng tiền bắt buộc phải do con người phê duyệt. Tuy nhiên, về dài hạn, thị trường có thể xuất hiện mô hình cho phép AI thực hiện hoạt động đầu tư hoặc chi tiêu trong một hạn mức nhất định.

Park Jae-man cũng cho rằng việc mở rộng Open API cho khách hàng cá nhân có thể làm thay đổi kênh tiếp cận khách hàng của các công ty chứng khoán. Khi dịch vụ chứng khoán được kết nối với các nền tảng AI bên ngoài, nhà đầu tư có thể tìm kiếm thông tin, phân tích và đặt lệnh thông qua AI thay vì chỉ thao tác trên ứng dụng chứng khoán truyền thống.

Hiện nay, quá trình tự kết nối API vẫn chưa thực sự thuận tiện với người dùng phổ thông. Tuy nhiên, khi trải nghiệm sử dụng được cải thiện, mức độ phổ cập có thể tăng nhanh.

Theo ông, nếu mô hình B2B phát triển đến mức người dùng chỉ cần một cú nhấp trong ChatGPT là có thể kết nối với Open API của một công ty chứng khoán cụ thể, tác động cạnh tranh lên phần còn lại của thị trường sẽ rất lớn. Khi đó, giao diện tiếp cận dịch vụ có thể dịch chuyển từ ứng dụng chứng khoán sang các nền tảng AI.

Về khả năng xây dựng cơ chế kiểm soát riêng cho các lệnh được thực hiện qua AI, Park Jae-man cho rằng đây là bài toán kỹ thuật không đơn giản. Nếu lệnh được gửi bằng cùng một khóa xác thực, rất khó phân biệt đó là lệnh của con người, của chương trình đầu tư hay của AI. Theo ông, thị trường cũng cần cân nhắc liệu việc áp cơ chế kiểm soát riêng cho AI có thực sự phù hợp với nhu cầu của khách hàng hay không.

Ở mảng token chứng khoán, KB Securities đang thúc đẩy hợp tác với Securitize và Optimism theo hướng tập trung vào nhà đầu tư cá nhân có tài sản lớn, thay vì khách hàng tổ chức. Định hướng chính là phát hành token chứng khoán cho các sản phẩm đầu tư của Hàn Quốc có sức hút với nhóm khách hàng giàu tại Mỹ.

Park Jae-man cho biết chiến lược này nghiêng về bán lẻ cao cấp hơn là tổ chức. Theo ông, điều quan trọng không phải là token hóa đại trà, mà là lựa chọn những sản phẩm của Hàn Quốc đủ hấp dẫn để tiếp cận nhóm nhà đầu tư giàu tại Mỹ.

Ông cũng đánh giá tốc độ phổ cập của AI và token chứng khoán sẽ không giống nhau. Nếu AI có thể nhanh chóng đi vào đời sống và công việc hằng ngày, thì token chứng khoán lại gắn với những hành vi tài chính cụ thể như phát hành, giao dịch và chuyển nhượng, nên chịu tác động lớn hơn từ khung pháp lý và hệ thống hiện hữu.

Trong 2-3 năm tới, Park Jae-man dự báo thị trường sẽ đồng thời tồn tại bốn nhóm khách hàng với mức độ tiếp nhận AI và token chứng khoán khác nhau. Nhóm chủ động dùng cả hai công nghệ có thể tận dụng AI để thu thập, phân tích thông tin rồi nhanh chóng thực hiện giao dịch và tái đầu tư. Ngược lại, nhóm ưa mô hình truyền thống có thể tiếp tục kết hợp tư vấn trực tiếp với các kênh không gặp mặt.

Theo ông, điều đó buộc các công ty chứng khoán phải đáp ứng nhu cầu đa dạng hơn, từ khâu thiết kế sản phẩm đến hỗ trợ khách hàng. Dù có thể xuất hiện những doanh nghiệp chỉ tập trung vào một nhóm người dùng nhất định, các công ty chứng khoán truyền thống với tệp khách hàng lớn và nền tảng nhân sự sẵn có vẫn còn nhiều cơ hội.

Park Jae-man cho rằng việc triển khai AI và việc xây dựng quan hệ khách hàng, mạng lưới nhân sự là hai năng lực khác nhau. Ngay cả khi AI trở nên phổ biến, những lợi thế tích lũy dài hạn như chăm sóc khách hàng và mạng lưới con người vẫn có thể tiếp tục là yếu tố cạnh tranh quan trọng.

Ông cũng nhận định các công ty chứng khoán có thể sẽ phải đầu tư nhiều nguồn lực hơn hiện nay để phục vụ đồng thời nhiều nhóm khách hàng với nhu cầu khác nhau. Cùng lúc đó, thị trường cũng có thể chứng kiến sự xuất hiện của những doanh nghiệp chọn phát triển theo hướng chuyên sâu vào một phân khúc cụ thể.