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 nhà 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 4.28Bỷ USD cho AI vào năm 2027. Khi các công nghệ như các tác nhân AI có tính tự động (agentic AI agents) 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 (discoverability). Hiện tại, 44% người tiêu dùng tin tưởng các tác nhân AI trong dịch vụ tài chính, báo hiệu sự thay đổi trong hành vi của người tiêu dùng.

Các tác nhân AI đang vượt ra khỏi lời khuyên tài chính được cá nhân hóa và phát hiện gian lận. Không chỉ có các tình huống sử dụng đang xuất hiện khi chúng cung cấp lựa chọn vay cho người tiêu dùng, mà về sau chúng sẽ hoàn tất các đơn đăng ký cho họ và tự động hóa việc giải ngân. Trong một tương lai rất gần, các tác nhân AI có khả năng sẽ xử lý mọi thứ từ việc điền biểu mẫu đến xác minh danh tính và khởi tạo thẩm định tự động (automated underwriting).

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

Khả năng được khám phá là “cánh cửa” mới

Việc 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, khi các tác nhân AI trong thị trường dịch vụ tài chính toàn cầu được dự báo sẽ trị giá 97Bỷ USD vào năm 2032. Và dù cơ hội này mang quy mô khổng lồ đối với ngân hàng và các TCTD (FIs), thì điều này lại đưa một vấn đề mới lên hàng đầu: tính vô hình (invisibility).

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

Ví dụ, nếu lãi suất APR và các tiêu chí đủ điều kiện của bên cho vay được “chôn” trong một tệp PDF, thì một công cụ AI sẽ không thể hiển thị khoản vay đó, bất kể mức độ cạnh tranh ra sao. Các ngân hàng phải đảm bảo siêu dữ liệu ưu đãi (offer metadata) được công bố: các sản phẩm vay cần 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 (index), so sánh và hành động chính xác trên các sản phẩm vay. Nếu thiếu nó, ngay cả những ưu đãi vay xuất sắc cũng có thể vẫn bị ẩn đi.

Nhưng vấn đề về khả năng được khám phá còn đi sâu hơn. AEO giúp các tác nhân AI hiển thị các khoản vay, tuy nhiên ngoài việc đặt dữ liệu vào đúng định dạng, ngân hàng cũng cần đúng hạ tầng để cho phép các tác nhân AI cung cấp cho khách hàng một đề xuất vay đến từ AI (AI-sourced loan offer).

Chẳng hạn, một khách hàng có thể nhập các tiêu chí vay của mình vào một công cụ tìm kiếm tác nhân AI, và ngay lập tức công cụ này sẽ hiển thị tất cả các ưu đãi vay liên quan cùng với tùy chọn tự động nộp đơn. Chỉ với một lần nhấp chuột, khách hàng nhận được quyết định chấp thuận khoản vay có điều kiện (conditional loan approval), được cung cấp hoàn toàn bởi dữ liệu mà máy có thể đọc (machine-readable data) và các quy trình làm việc do API vận hành (API-driven workflows).

Các ngân hàng không có công nghệ cho vay vận hành theo API (API-driven lending tech), không có hành trình người dùng đã được số hóa (digitized user journeys), không có dữ liệu không bị “chia silo” (non-siloed data), và không có quy trình đăng ký (onboarding) và ra quyết định tự động (automated onboarding and decisioning) sẽ thậm chí không nằm trong cuộc đua. Trong môi trường này, việc là bên cho vay tốt hơn là không liên quan nếu bạn không được khám phá.

Nhưng điều này dễ nói hơn làm. Một báo cáo của PYMNTS cho thấy 75% các ngân hàng gặp khó khăn trong việc triển khai các giải pháp số mới do hạ tầng kế thừa (legacy infrastructure) của họ. Và “59% các nhà ngân hàng xem các hệ thống kế thừa của họ là một thách thức kinh doanh lớn, mô tả chúng như một ‘món spaghetti’ gồm các công nghệ liên kết với nhau nhưng đã lỗi thời.”

Công bằng, và “biên giới” tuân thủ mới

Nếu khả năng được khám phá là “cánh cửa” dẫn tới cho vay theo tác nhân (agentic lending), thì công bằng chính là “biên giới tuân thủ” mới. Các công cụ AI không chỉ có nguy cơ loại trừ các sản phẩm không được tối ưu để có thể được khám phá bởi AI; chúng còn đe dọa loại trừ cả những nhóm bên cho vay mà không đáp ứng các chuẩn kỹ thuật của họ. Nhưng ở đây vấn đề không phải là tính hiển thị; mà là sự bình đẳng (equity).

Việc cho vay theo tác nhân ngày nay tạo ra một biến thể hiện đại của tình trạng cho vay thiên vị: người tiêu dùng có thể được “dẫn” đến những bên cho vay có đúng hạ tầng—API, dữ liệu sạch, quy trình làm việc tự động—thay vì những sản phẩm tài chính tốt nhất.

Nếu không có sự minh bạch về cách các nền tảng sử dụng AI xếp hạng hoặc hiển thị các ưu đãi vay, người tiêu dùng có nguy cơ bị dẫn tới các khoản vay có chi phí cao hơn hoặc ít phù hợp hơn chỉ vì các bên cho vay đó có đúng hạ tầng, chứ không phải có đúng sản phẩm. 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 đã lỗi thời của ngân hàng bạn có đang thực sự chặn việc tiếp cận các sản phẩm tốt nhất của bạn không?”

Trong nhiều thập kỷ, sự giám sát theo quy định tập trung vào các hành vi phân biệt trong các quyết định cho vay. Nhưng khi cho vay theo tác nhân dần được áp dụng rộng rãi, góc nhìn quản lý sẽ được mở rộng. Các ngân hàng không hiện đại hóa có thể không chỉ mất thị phần; họ cũng có thể bị xem là đóng góp vào thiên kiến mang tính hệ thống.

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

Thoạt nhìn, cho vay theo tác nhân dường như được “đo ni đóng giày” cho các fintech, nơi các ngăn xếp công nghệ (tech stacks) được xây dựng cho tốc độ và sự linh hoạt. Nhưng lợi thế này không độc quyền. Ngân hàng chỉ cần cập nhật các mô hình vận hành của mình.

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

Một lớp điều phối (orchestration layer) cung cấp hạ tầng này thường tích hợp toàn bộ các chức năng quan trọng cũng như các chức năng từ bên thứ ba, bao gồm xác minh danh tính (ID verification), KYC/KYB, chống gian lận (anti-fraud), ngân hàng mở (open banking), kiểm tra rủi ro tín dụng (credit risk checks) và ra quyết định tự động (automated decisioning).

Các fintech đã “sẵn sàng với API” (API-native), nhưng nhiều ngân hàng vẫn cần bắt kịp với mức độ đó do các ngăn xếp công nghệ bị phân mảnh. Nếu không có điều phối, tất cả các tích hợp thiết yếu này sẽ tiếp tục bị tách rời (siloed), và các tác nhân AI sẽ cần sự liền mạch đầu-cuối để cuối cùng có thể cung cấp trải nghiệm nộp đơn vay cũng đầu-cuối (end-to-end loan application experience). Lớp điều phối không chỉ hữu ích—đó là “cầu nối” giúp các ngân hàng kế thừa cạnh tranh trong hệ sinh thái cho vay theo tác nhân mà không cần phá bỏ toàn bộ hạ tầng của họ.

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