KT cho biết sẽ đẩy mạnh chiến lược chuyển đổi AI (AX) trong lĩnh vực tài chính bằng cách kết hợp bộ giải pháp AI chuyên ngành, năng lực dữ liệu - đám mây và tư vấn triển khai. Doanh nghiệp đặt mục tiêu hỗ trợ các tổ chức tài chính trên toàn bộ quy trình, từ xây dựng chiến lược đến triển khai và vận hành, đồng thời đo hiệu quả AI bằng các chỉ số kinh doanh cụ thể.

Gần đây, KT đã tổ chức chương trình “Financial AX Strategy Study” để công bố định hướng kinh doanh AX cho ngành tài chính. Theo doanh nghiệp, mục tiêu là đưa AI vượt qua giai đoạn thử nghiệm khái niệm (PoC) hoặc triển khai riêng lẻ từng dịch vụ, tiến tới tạo ra thay đổi thực chất trong vận hành và quản trị.

KT cho biết trong bối cảnh AI tạo sinh đang tiến sang kỷ nguyên AI tác nhân, các ngân hàng và tổ chức tài chính ngày càng đẩy nhanh ứng dụng AI vào các nghiệp vụ cốt lõi như tư vấn, bán hàng, thẩm định và quản lý tài sản. Môi trường chính sách cũng đang thay đổi với việc triển khai luật khung về AI, xây dựng hướng dẫn AI cho ngành tài chính và nới lỏng các quy định liên quan đến tách biệt mạng. Riêng trong nửa đầu năm nay, KT cho biết đã trúng hơn 20 dự án AX trong lĩnh vực tài chính.

Tuy nhiên, đặc thù của ngành tài chính với các yêu cầu nghiêm ngặt về bảo vệ dữ liệu cá nhân, an ninh, kiểm toán và trách nhiệm giải trình cũng khiến việc vận hành AI ổn định trở nên phức tạp hơn. Theo KT, AX trong tài chính vì thế không chỉ là bài toán đổi mới nghiệp vụ mà còn là bài toán bảo đảm an toàn khi đưa vào vận hành thực tế.

AX tài chính phải chứng minh bằng kết quả kinh doanh

KT đánh giá điểm then chốt của AX trong ngành tài chính nằm ở hiệu quả triển khai có thể đo đếm được. Đây là một trong những lĩnh vực có thể lượng hóa khá rõ tác động của AI thông qua các chỉ số như thời gian xử lý tư vấn, tỷ lệ bán sản phẩm, tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, thời gian thẩm định hay chi phí vận hành trước và sau khi ứng dụng AI.

Park Cheol-woo, lãnh đạo phụ trách kinh doanh tài chính của khối Enterprise tại KT, cho rằng AX trong tài chính bắt buộc phải gắn với kết quả kinh doanh. Theo ông, chỉ khi đó doanh nghiệp mới có thể tạo được niềm tin rằng AI thực sự đóng góp vào hoạt động thực tế.

Ông cũng nhấn mạnh rằng trong AX tài chính, việc sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) nào hay lựa chọn công nghệ nào không phải là yếu tố quan trọng nhất. Điều cốt lõi là phải chứng minh được dự án tạo ra bao nhiêu giá trị cho doanh nghiệp.

KT cho biết sẽ thúc đẩy AX trong tài chính dựa trên nhiều lớp công nghệ, song song với việc tăng cường năng lực đo lường hiệu quả. Công ty dự kiến mở rộng phạm vi ứng dụng theo đặc thù từng mảng nghiệp vụ và tập trung cung cấp các giải pháp phù hợp với bối cảnh của ngành.

Trong lĩnh vực ngân hàng, KT cho biết đang ghi dấu ấn với các dự án AICC dựa trên AI tác nhân, bao gồm chatbot và bot tư vấn. Công ty cũng đẩy mạnh phát triển nền tảng AI dùng chung ở cấp tập đoàn, cùng AIDLC - hệ thống phục vụ phát triển và vận hành AI.

Với bảo hiểm, KT triển khai “sales assistant” dựa trên AI tạo sinh để hỗ trợ tư vấn viên trong quá trình tư vấn và gợi ý sản phẩm. Theo mô tả của doanh nghiệp, hệ thống có thể phân tích sản phẩm bảo hiểm, điều khoản và hướng dẫn thẩm định, từ đó cung cấp nội dung cần thiết cho tư vấn theo thời gian thực.

Ở lĩnh vực thẻ, KT cho biết đã xây dựng một nền tảng tích hợp giúp các mô hình LLM khai thác dữ liệu thuận lợi hơn, đồng thời triển khai hệ thống LLMOps nhằm ổn định quá trình đưa AI vào vận hành.

KT nhận định quan hệ hợp tác với Palantir có thể trở thành chất xúc tác thúc đẩy AX lan rộng trong ngành tài chính. Doanh nghiệp cho biết sẽ cung cấp các chương trình thí điểm, bao gồm workshop miễn phí, nhằm giảm chi phí và gánh nặng kỹ thuật mà các doanh nghiệp thường gặp trong giai đoạn triển khai ban đầu với Palantir.

Xây dựng mô hình full-stack, triển khai AX theo hướng end-to-end

KT cho biết sẽ triển khai AX cho ngành tài chính theo mô hình dự án end-to-end, thay vì cung cấp từng giải pháp rời rạc. Phạm vi hỗ trợ bao gồm xây dựng chiến lược AX, thiết kế nghiệp vụ, xây dựng hệ thống, vận hành, chuyển giao nội bộ, tối ưu hiệu năng và mở rộng sang các nghiệp vụ khác.

Kim Young-min, lãnh đạo phụ trách khối AX Engineering của KT, nhận định nhiều dự án AX trong ngành hiện thành công ở giai đoạn PoC và pilot nhưng gặp nút thắt khi mở rộng sang vận hành thực tế. Theo ông, nguyên nhân chủ yếu nằm ở việc thiếu ba yếu tố gồm dữ liệu, quản trị và mô hình vận hành.

Để xử lý vấn đề này, KT xây dựng mô hình “5-layer AX full-stack”, kết nối các lớp chiến lược - tư vấn, dữ liệu, nền tảng AI, tác nhân AI và quản trị vận hành. Theo doanh nghiệp, mô hình này cho phép KT cùng khách hàng xây dựng chiến lược AX, tái thiết kế nghiệp vụ dựa trên AI và dữ liệu, đưa dịch vụ vào vận hành thực tế và liên tục nâng cấp trong quá trình sử dụng.

KT cũng áp dụng mô hình FDE (Forward Deployed Engineer), theo đó đội ngũ kỹ sư AI sẽ làm việc trực tiếp cùng khách hàng tại hiện trường triển khai. Công ty cho biết sẽ kết hợp các thành phần như Data4AI - dịch vụ chuyển dữ liệu doanh nghiệp thành tài sản AI, mô hình tri thức K-ontology kết nối nghiệp vụ với dữ liệu, cùng các lớp tác nhân và quản trị vận hành để triển khai dự án AX.

KT nhấn mạnh sẽ tiếp tục xây dựng nền tảng AX giúp các tổ chức tài chính khai thác bền vững dữ liệu và tài sản tri thức sẵn có. Mục tiêu cuối cùng là nâng cao hiệu quả công việc và năng suất của toàn ngành tài chính.