Khoảng cách Khả năng Phát hiện AI: Tại sao các khoản vay tốt có nguy cơ bị bỏ qua, và Ngân hàng có thể làm gì

Yaacov Martin là Giám đốc điều hành của Jifiti.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và hơn thế nữa

AI đang biến đổi mọi ngóc ngách của tài chính, và lĩnh vực dịch vụ tài chính được ước tính sẽ chi một khoản ấn tượng 97 tỷ USD cho AI vào năm 2027. Khi các công nghệ như các tác nhân AI “agentic” đang định hình lại ngân hàng và trải nghiệm khách hàng, một yếu tố đang nổi lên như lợi thế cạnh tranh mới: khả năng được khám phá. Hiện đã có 44% người tiêu dùng tin tưởng các tác nhân AI trong dịch vụ tài chính, cho thấy sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Các tác nhân AI đang đi xa hơn lời khuyên tài chính được cá nhân hóa và phát hiện gian lận. Không chỉ có các trường hợp sử dụng phát sinh khi chúng cung cấp cho người tiêu dùng các lựa chọn vay, mà cuối cùng chúng sẽ hoàn tất đơn đăng ký cho họ và tự động hóa việc giải ngân. Trong thời gian rất gần, các tác nhân AI nhiều khả năng sẽ xử lý mọi thứ từ việc điền biểu mẫu đến xác minh danh tính và khởi tạo thẩm định tự động.

Với các ngân hàng, câu hỏi không còn là có nên trở thành mô hình do AI dẫn dắt hay không, mà là nhanh đến mức nào. Khi thẩm định được tối ưu bằng AI và các nhà cho vay “digital-first” đang định hình lại thị trường, các tổ chức tài chính đầu tư ngay bây giờ sẽ giữ vị trí ở trung tâm của hệ sinh thái tín dụng. Những tổ chức trì hoãn việc áp dụng AI có nguy cơ bị mất hoàn toàn khả năng hiển thị, do các khách hàng vay trẻ tuổi, am hiểu công nghệ, đang lách qua các kênh truyền thống để chọn các lựa chọn thông minh và tự động hơn.

Khả năng được khám phá là “cửa trước” mới

Sử dụng một công cụ AI vừa để tìm kiếm vừa để nộp đơn vay là bước nhảy lớn tiếp theo trong trải nghiệm khách hàng, với các tác nhân AI trong thị trường dịch vụ tài chính toàn cầu được dự báo trị giá 4,28 tỷ USD vào năm 2032. Và trong khi cơ hội là rất lớn đối với ngân hàng và các Tổ chức Tài chính (FI), điều này lại đưa một vấn đề mới lên hàng đầu: tính vô hình.

Các công cụ AI không khám phá và xếp hạng các khoản vay dựa trên chất lượng; chúng được xếp hạng dựa trên mức độ “dễ đọc”. Đây được gọi là tối ưu hóa công cụ trả lời (AEO). Nếu một sản phẩm vay không được cấu trúc để dễ dàng được “nạp vào”, nó sẽ không được xem xét.

Ví dụ, nếu APR và các tiêu chí đủ điều kiện của một sản phẩm vay bị “chôn” trong một tệp PDF, thì một công cụ AI sẽ không hiển thị khoản vay đó, bất kể mức độ cạnh tranh của nó ra sao. Ngân hàng cần đảm bảo siêu dữ liệu ưu đãi được đưa ra: các sản phẩm vay phải được mô tả rõ ràng theo các định dạng có cấu trúc—loại sản phẩm, APR, điều khoản và tiêu chí đủ điều kiện. Siêu dữ liệu có cấu trúc giúp các tác nhân AI có thể lập chỉ mục, so sánh và hành động chính xác trên các sản phẩm vay. Nếu không có nó, ngay cả những ưu đãi vay tuyệt vời cũng có thể vẫn bị vô hình.

Nhưng vấn đề về khả năng được khám phá còn đi sâu hơn nữa. AEO giúp các tác nhân AI hiển thị các khoản vay, nhưng ngoài việc đưa dữ liệu vào đúng định dạng, ngân hàng cũng cần hạ tầng phù hợp để cho phép các tác nhân AI cung cấp cho khách hàng một đề xuất vay được “nguồn từ AI”.

Ví dụ, một khách hàng có thể nhập các tiêu chí vay của mình vào công cụ tìm kiếm dựa trên tác nhân AI, nơi ngay lập tức hiển thị tất cả các ưu đãi vay liên quan và tùy chọn tự động nộp đơn. Chỉ với một cú nhấp chuột, khách hàng nhận được phê duyệt khoản vay có điều kiện, được cung cấp hoàn toàn bởi dữ liệu đọc được bằng máy và các quy trình làm việc do API điều phối.

Các ngân hàng không có công nghệ cho vay dựa trên API, hành trình người dùng đã số hóa, dữ liệu không bị tách rời theo “silo”, và quy trình nộp lên và ra quyết định được tự động hóa sẽ thậm chí không nằm trong cuộc. Trong môi trường này, việc trở thành bên cho vay tốt hơn là không liên quan nếu bạn không thể được khám phá.

Nhưng nói thì dễ hơn làm. Một báo cáo PYMNTS cho thấy 75% ngân hàng gặp khó khăn khi triển khai các giải pháp số mới do hạ tầng “di sản” của họ. Và “59% nhà băng coi các hệ thống di sản của họ là một thách thức kinh doanh lớn, mô tả chúng như một ‘mì ống’ gồm các công nghệ liên kết với nhau nhưng đã lỗi thời.”

Công bằng, và “đường biên” tuân thủ mới

Nếu khả năng được khám phá là “cửa trước” cho hoạt động cho vay theo kiểu agentic, thì công bằng là “đường biên” tuân thủ mới. Các công cụ AI không chỉ có nguy cơ loại trừ các sản phẩm không được tối ưu cho khả năng được khám phá bởi AI; chúng còn đe dọa loại trừ cả các nhóm nhà cho vay không đáp ứng các tiêu chuẩn kỹ thuật của họ. Nhưng ở đây, vấn đề không phải là tính hiển thị; mà là sự bình đẳng.

Việc cho vay agentic ngày nay mang đến một biến thể hiện đại của tình trạng cho vay thiên vị: người tiêu dùng có thể được hướng đến những nhà cho vay có hạ tầng phù hợp—API, dữ liệu sạch, các quy trình làm việc tự động—thay vì sản phẩm tài chính tốt nhất.

Nếu không có tính minh bạch về cách các nền tảng ứng dụng AI xếp hạng hoặc hiển thị các đề xuất vay, người tiêu dùng có nguy cơ bị hướng đến các khoản vay có chi phí cao hơn hoặc kém phù hợp hơn chỉ vì các nhà cho vay đó có hạ tầng đúng, chứ không phải có sản phẩm đúng. Điều này tạo ra một “điểm mù” tuân thủ mới cho các cơ quan quản lý. Các cơ quan quản lý có thể sớm hỏi, “Hạ tầng lỗi thời của ngân hàng bạn có đang thực sự chặn quyền tiếp cận các sản phẩm tốt nhất của bạn không?”

Trong nhiều thập kỷ, việc giám sát quy định đã tập trung vào các hành vi phân biệt trong các quyết định cho vay. Nhưng khi việc cho vay agentic được áp dụng, “lăng kính” quản lý sẽ mở rộng. Các ngân hàng không hiện đại hóa có thể không chỉ mất thị phần; họ còn có thể bị xem là đã góp phần tạo ra thiên kiến mang tính hệ thống.

Các ngân hàng vẫn có thể cạnh tranh—nếu họ hiện đại hóa

Thoạt nhìn, cho vay agentic dường như được “may đo” cho các công ty fintech, nơi các ngăn xếp công nghệ được xây dựng để nhanh và linh hoạt. Nhưng lợi thế này không độc quyền. Ngân hàng chỉ cần cập nhật mô hình vận hành của mình.

Các tác nhân AI mới nổi đang được thiết kế để tìm các sản phẩm phù hợp, hoàn tất đơn đăng ký, gửi tài liệu KYC và kích hoạt thẩm định tự động. Các ngân hàng chưa số hóa các quy trình làm việc đầu-cuối có nguy cơ bị bỏ qua, ngay cả khi họ cung cấp lãi suất cạnh tranh. Họ cần một hệ thống phối hợp, hay một nền tảng điều phối (orchestration platform), kết nối tất cả các mảnh ghép quan trọng của quy trình cho vay, tự động hóa quy trình làm việc và đảm bảo mỗi bước là có thể đọc bằng máy và truy cập được qua API.

Một lớp điều phối cung cấp hạ tầng này thường tích hợp toàn bộ các chức năng quan trọng cũng như các chức năng của bên thứ ba, bao gồm xác minh ID, KYC/KYB, chống gian lận, open banking, kiểm tra rủi ro tín dụng và ra quyết định tự động.

Các fintech đã “sẵn sàng cho API”, nhưng nhiều ngân hàng vẫn cần bắt kịp với một số phần còn lại do các ngăn xếp công nghệ bị phân mảnh của họ. Nếu thiếu điều phối, tất cả các tích hợp thiết yếu này vẫn bị tách rời theo “silo”, và các tác nhân AI sẽ cần sự liên tục đầu-cuối để cuối cùng mang lại trải nghiệm nộp đơn vay đầu-cuối. Lớp điều phối không chỉ hữu ích—nó là cây cầu giúp các ngân hàng truyền thống cạnh tranh trong hệ sinh thái cho vay agentic mà không phải phá bỏ toàn bộ hạ tầng của họ.

Các ngân hàng hiện đại hóa hạ tầng và tự động hóa quy trình làm việc có thể giành lại quyền kiểm soát “phễu” cho vay, đảm bảo các nền tảng AI hiển thị các sản phẩm của họ và khách hàng có quyền truy cập do AI dẫn dắt vào các lựa chọn tốt nhất và phù hợp nhất hiện có, không chỉ là những lựa chọn dễ được hiển thị nhất.