Đại lý AI của bạn gặp vấn đề về thanh toán

Các ngân hàng đang đổ mạnh vốn vào AI mang tính tác nhân (agentic AI) và, riêng rẽ, vào hạ tầng được token hóa. Phần lớn đang coi chúng là hai mạch đi song song, cuối cùng sẽ hội tụ. Giả định về trình tự đó cần được soi xét, vì hai chương trình này phụ thuộc lẫn nhau nhiều hơn so với hầu hết các lộ trình công nghệ hiện nay phản ánh.

Dưới đây là vấn đề cốt lõi. Các hệ thống AI mang tính tác nhân về bản chất khác với các mô hình dự đoán và công cụ hỗ trợ ra quyết định đã xuất hiện trước đó. Một mô hình đưa ra một hiểu biết. Một tác nhân hành động dựa trên đó. Sự khác biệt này không chỉ là một chi tiết mang tính marketing. Nó có hàm ý trực tiếp về hạ tầng mà đa số kế hoạch triển khai vẫn chưa tính đến.

Khi một tác nhân hành động, giao dịch cần được thanh toán. Không phải vào cuối ngày. Không phải vào ngày làm việc tiếp theo. Ngay tại thời điểm thực thi, vì chỉ dẫn tiếp theo trong quy trình làm việc phụ thuộc vào kết quả của chỉ dẫn hiện tại.

Thanh toán theo lô (batch settlement) phá vỡ hoàn toàn sự phụ thuộc đó. Nếu một tác nhân phát hiện thiếu hụt thanh khoản, chọn tài sản thế chấp tối ưu để chuyển, và khởi tạo việc chuyển tiền, nhưng hạ tầng thanh toán không thể xác nhận tính hoàn tất (finality) cho đến sáng hôm sau, thì tác nhân đó không quản lý ngân quỹ theo thời gian thực. Tác nhân đang xếp hàng các chỉ dẫn vào một hệ thống sẽ xử lý chúng theo lịch, được thiết kế cho một thế giới nơi con người là tác nhân thực hiện. Đến khi những chỉ dẫn đó được thanh toán, các điều kiện thị trường đã tạo ra chúng có thể không còn đúng nữa. Tác nhân không thất bại. Các “đường ray” (rails) thì đã thất bại.

NTT DATA đã mô tả điều này như “stack gap” (khoảng trống giữa các tầng), tức vực thẳm giữa những gì AI mang tính tác nhân đòi hỏi và những gì phần lớn hạ tầng ngân hàng thực sự có thể cung cấp. Nghiên cứu của MIT được trích dẫn trên nhiều phân tích trong ngành cho thấy các thất bại tích hợp hạ tầng, chứ không phải chất lượng mô hình, là lý do chính khiến các dự án thử nghiệm AI trong ngân hàng không tạo ra giá trị đo lường được ở quy mô. Năng lực trí tuệ không phải là yếu tố giới hạn. Nền tảng mới là.

Điều này đặc biệt quan trọng đối với các hoạt động quản lý ngân quỹ và thanh toán, nơi giá trị của việc thực thi tự động là trực tiếp nhất. Một tác nhân quản lý tài sản thế chấp trong ngày giữa các đối tác, theo dõi rủi ro liên tục, và tối ưu hóa vị thế tiền mặt theo thời gian thực cần một hạ tầng có thể di chuyển cùng với nó. Góc nhìn năm 2026 của A16z nêu điều này một cách thẳng thắn: các tác nhân AI sẽ cần các khoản thanh toán chạy ở tốc độ như internet, được hỗ trợ bởi các công cụ thanh toán có thể lập trình (programmable settlement tools). Bước chuyển hướng sang các hệ thống tự động dựa trên “intent” (ý định) không tương thích với các đường ray được thiết kế xoay quanh khung xử lý của con người.

Những gì các quy trình tài chính tự động thực sự cần là thanh toán nguyên tử (atomic settlement): việc trao đổi giá trị đồng thời, không thể đảo ngược, xác nhận tính hoàn tất (finality) theo thời gian thực. Chính xác đây là điều hạ tầng được token hóa đang được xây dựng để mang lại. Token tiền gửi của JPMorgan trên Base, nền tảng tiền gửi được token hóa của BNY dành cho khách hàng tổ chức, và hiệp hội Cari Network gồm năm ngân hàng khu vực đều, về cốt lõi, là việc xây dựng các đường ray thanh toán không phụ thuộc vào các chu kỳ thanh toán theo lô qua đêm. Chúng không chỉ là câu chuyện token hóa. Chúng là câu chuyện hạ tầng cho AI. Những tổ chức đang xây dựng các đường ray thanh toán có thể lập trình hôm nay đang xây dựng nền tảng tiên quyết cho các hoạt động tài chính tự động ở quy mô lớn.

Hàm ý về trình tự đối với các ngân hàng vận hành hai mạch này như các chương trình tách rời là trực tiếp. Tại một thời điểm nào đó trong ngắn hạn, các tác nhân đang được triển khai trong các luồng quản lý ngân quỹ và thanh toán sẽ có thể thực thi các quyết định nhanh hơn so với hạ tầng thanh toán nền tảng có thể xác nhận chúng. Khi điều đó xảy ra, tổ chức sẽ đứng trước một lựa chọn: hạn chế các tác nhân trong phạm vi những gì các đường ray cho phép, chấp nhận rằng việc thực thi tự động sẽ dừng lại tại ranh giới nơi bắt đầu bàn giao thủ công, hoặc xây dựng lại các đường ray với chi phí và mức độ phức tạp cao hơn đáng kể so với việc hai chương trình đã được thiết kế như một chương trình duy nhất ngay từ đầu.

Cũng có một khía cạnh hướng tới khách hàng đáng được nêu tên. Các đội quản lý ngân quỹ doanh nghiệp đang xây dựng các luồng tác nhân (agentic workflows) của riêng họ. Một khách hàng xây dựng một chức năng quản trị ngân quỹ “native AI” (bản địa AI) sẽ không cần ngân hàng của mình quản lý các quyết định đó. Khách hàng sẽ cần hạ tầng của ngân hàng hỗ trợ việc thực thi tự động mà không làm tái diễn sự can thiệp thủ công tại ranh giới thanh toán. Những ngân hàng không thể cung cấp điều đó sẽ thấy khách hàng doanh nghiệp có xu hướng chuyển sang các tổ chức, hoặc các nền tảng, có thể làm được.

Câu hỏi thực tiễn đặt ra cho mọi ngân hàng hiện đang chạy một chương trình AI mang tính tác nhân là liệu hạ tầng thanh toán mà các tác nhân đó cuối cùng sẽ phụ thuộc có đang được xây dựng song song hay không. Không phải như một cân nhắc trong tương lai. Mà là như một quyết định thiết kế hiện tại. Hai chương trình không diễn ra tuần tự. Chúng là cùng một chương trình.