“Cua Tôm” khuấy động xu hướng AI Agent, sự thận trọng trong lựa chọn và tái cấu trúc tương lai của ngân hàng

Hỏi AI · Tại sao ngân hàng lại cực kỳ thận trọng với AI Agent?

Tin tức Blue Whale ngày 16 tháng 3 (phóng viên Yan Qinwen) Năm ngoái, sự ra đời của DeepSeek đã gây ra làn sóng các ngân hàng tranh nhau triển khai, nhưng năm nay, sự bùng nổ của “Tôm hùm” lại khiến các ngân hàng trở nên cực kỳ thận trọng.

“OpenClaw về bản chất là thực hiện thao tác cục bộ thông qua mô hình lớn gọi hệ điều hành, cần quyền truy cập cao, ngân hàng lưu trữ lượng lớn thông tin người dùng, tiềm ẩn rủi ro.” Một nhân viên kỹ thuật của tổ chức ngân hàng cho biết. Thêm vào đó, một số nhân viên ngân hàng tiết lộ rằng trong nội bộ ngân hàng của họ, yêu cầu không sử dụng OpenClaw (tôm hùm).

Trong làn sóng AI Agent, các tổ chức tài chính như ngân hàng phải đối mặt như thế nào? Tại Hội nghị Đổi mới Tài chính Quốc tế Thượng Hải 2026 của các ngân hàng châu Á, các khách mời từ nhiều ngành nghề đã thảo luận về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành tài chính.

Thực tế, việc triển khai OpenClaw trong ngân hàng không phải là điều dễ dàng. Tại hội nghị, Phó Chủ tịch bộ phận Tài chính của SenseTime, Wang Kaijing, nói rằng: “Nếu muốn làm phiên bản ngân hàng của OpenClaw, cần hiểu rõ và có cái nhìn sâu sắc về toàn bộ Cơ sở dữ liệu, quy trình kinh doanh, logic vận hành của ngân hàng, để có thể thực thi các ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hệ thống ngân hàng, đặc biệt là trong thị trường khách hàng cuối (C-end).”

Theo Wang Kaijing, công cụ phân tích dữ liệu của mô hình lớn, giúp hiển thị trạng thái rủi ro theo nhiều chiều hướng toàn diện hơn, hỗ trợ ngân hàng vận hành các biện pháp kiểm soát rủi ro một cách tinh vi hơn, chính là giá trị mới mà thời đại AI mang lại. Tuy nhiên, quyết định rủi ro cuối cùng và logic vận hành rủi ro đều dựa trên hệ thống vận hành của ngân hàng hoặc dựa trên quy định giám sát rủi ro.

Phó Viện trưởng Viện Trí tuệ Nhân tạo Trí nguồn Bắc Kinh, Lin Yonghua, cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc vận hành an toàn. “Hệ thống trí tuệ như OpenClaw khi vào doanh nghiệp, cần phải dựa trên môi trường vận hành an toàn cấp doanh nghiệp.”

Tuy nhiên, ông Dong Longfei, Phó Tổng Giám đốc cao cấp của Mooresoft, đề cập rằng AI Agent đang trong quá trình liên tục cập nhật, do đó cần xây dựng hệ thống. “Hiện tại, OpenClaw hoặc Agent chưa đủ để cách mạng hóa hệ thống ngân hàng, nhưng nhìn về tương lai sau mười năm, Agent ngày nay có thể chỉ là một ‘bé’ nhỏ, còn trong tương lai sẽ trưởng thành thành ‘người lớn’.”

Dong Longfei nói rằng, Agent tượng trưng cho việc máy móc giao tiếp với nhau, chứ không phải giữa người và máy. Giao tiếp giữa máy móc chủ yếu thông qua API, nhưng tất cả hệ thống ngân hàng đều là hệ thống kín. “Đây là bước quan trọng để ngân hàng chuyển từ hệ thống kín sang hệ thống mở trong tương lai, nhưng quá trình này không thể xây dựng trong một ngày một đêm.”

Ông còn nhấn mạnh rằng, ngân hàng truyền thống nên hợp tác cộng sinh với các công ty công nghệ và nền tảng số, xây dựng các API mở phù hợp để tích hợp AI Agent vào toàn bộ hệ thống. Hoặc trong quá trình xây dựng mô hình tương lai, cần phát triển các giải pháp tính toán quyền riêng tư dữ liệu của riêng mình, xây dựng nền tảng đạo đức dựa trên niềm tin.

“Có thể trong tương lai, một số ngân hàng sẽ không còn tồn tại, mà thay vào đó, một phần ngân hàng trở thành Agent trung gian, là sự xây dựng giữa các máy móc với nhau, toàn bộ ngành công nghiệp sẽ hình thành một cấu trúc mới.” Dong Longfei nói.

Vậy, để biến Agent thành phần mềm an toàn và hiệu quả hơn, các tổ chức tài chính như ngân hàng có thể làm gì?

“Điều quan trọng là Skills (kỹ năng chuyên môn).” Lin Yonghua chỉ rõ, chỉ có Skills chuyên nghiệp mới thực sự hiểu rõ ứng dụng và kiến thức trong lĩnh vực chuyên môn. Hiện nay, toàn cầu đã có hàng chục vạn Skills mã nguồn mở, nhưng thiếu những Skills được chứng nhận, có khả năng giải quyết các vấn đề chuyên môn một cách hiệu quả.

Đối với lĩnh vực tài chính, Lin Yonghua cho rằng cần xây dựng kho kiến thức tài chính, kiến thức chuyên môn, tức là kết nối mô hình lớn với kho kiến thức chuyên ngành. Cùng với sự phát triển nhanh chóng của thời đại trí tuệ nhân tạo, việc tích lũy các Skills trong lĩnh vực chuyên môn có thể được gọi là yếu tố then chốt để các trí tuệ nhân tạo có thể khai thác.

Điều đáng chú ý là, thời đại AI cũng mang lại tác động lớn đối với các ngân hàng truyền thống. Phó Viện trưởng Viện Nghiên cứu Ngân hàng Phát triển Thượng Hải, Li Lin, chỉ ra rằng, mặc dù một số ngân hàng đã áp dụng nhiều công nghệ AI hoặc công nghệ số, nhưng hệ thống liên kết toàn diện vẫn chưa phù hợp với AI.

“Hiện tại, AI là về niềm tin và chứng minh tính xác thực, trước tiên phải tin tưởng nó, rồi mới xác minh. Xác minh các vấn đề tồn tại của nó để điều chỉnh hoạt động kinh doanh.” Li Lin nói.

Ông còn giải thích thêm rằng, điều kiện tiên quyết lớn nhất là nền tảng dữ liệu, dữ liệu tốt thì ứng dụng mới tốt. Ngoài ra, quy mô cũng liên quan, quy mô lớn đồng nghĩa với sự trì trệ lớn hơn, áp lực chuyển đổi cũng lớn hơn, đặc biệt là khi số lượng nhân viên càng nhiều thì áp lực càng lớn.

“Đối với ngân hàng, việc chấp nhận hay không AI cuối cùng sẽ thể hiện qua hiệu quả hoạt động.” Li Lin nhấn mạnh.