Mặt trận vô hình mới cho các ngân hàng: AI thúc đẩy 262 tỷ đô la doanh số

Bởi Yaacov Martin, CEO của Jifiti.

Lớp trí tuệ dành cho các chuyên gia fintech suy nghĩ độc lập.

Thông tin tình báo từ nguồn chính. Phân tích gốc. Các bài viết đóng góp từ những người định hình ngành.

Được tin dùng bởi các chuyên gia tại JP Morgan, Coinbase, BlackRock, Klarna và nhiều nơi khác.

Tham gia Vòng Tròn Sáng Suốt Hàng Tuần của FinTech →

Khi lưu lượng trực tuyến toàn cầu chuyển sang AI, và doanh số bán hàng trực tuyến do AI agent thúc đẩy đạt kỷ lục mới, các ngân hàng và tổ chức cho vay phải thích ứng với thực tế mới.

Chúng ta đang chứng kiến sự sụp đổ sắp xảy ra của kênh ngân hàng truyền thống. AI và các AI-agent đã được liên kết với hàng tỷ đô la doanh số bán hàng trực tuyến. Nhưng đây không chỉ là một xu hướng mua sắm; nó sẵn sàng trở thành một sự thay đổi cơ bản trong cách khám phá tín dụng. Các ngân hàng và tổ chức cho vay vừa và lớn không thích ứng với AI sẽ hoàn toàn bị loại khỏi cuộc chơi mới này. Con đường duy nhất phía trước cho các tổ chức cho vay là giải quyết khoảng cách khả năng khám phá này bằng cách chuyển từ kênh hướng tới người tiêu dùng sang công nghệ hướng tới agent.

Trong khi hầu hết các giám đốc điều hành ngân hàng tập trung vào việc sử dụng AI để hợp lý hóa hoạt động và cắt giảm chi phí, chiến lược hiệu quả kinh điển, họ đang bỏ lỡ sự thay đổi mang tính đột phá hơn. AI đang thúc đẩy một cuộc cách mạng về hiệu quả, nhưng Agentic AI đang thúc đẩy một cuộc cách mạng về khả năng tiếp cận. Nó đang biến đổi chính 'cánh cửa trước' của việc cho vay. Đối với các ngân hàng, rủi ro không chỉ nằm ở cách bạn vận hành; mà còn ở việc liệu bạn có được nhìn thấy khi một agent quyết định khách hàng sẽ tương tác với thực thể nào hay không.

AI Agentic Commerce Đã Hiện Hữu và Đang Phát Triển

Báo cáo mua sắm kỳ nghỉ 2025 của Salesforce cho thấy AI và AI agents đã ảnh hưởng đến doanh số bán hàng tổng cộng 262 tỷ đô la tại Mỹ trong mùa lễ 2025. Mùa lễ này chứng kiến con số kỷ lục cho doanh số bán hàng trực tuyến toàn cầu là 1,29 nghìn tỷ đô la và 294 tỷ đô la tại Hoa Kỳ.

Cho vay nhúng được hỗ trợ bởi AI, đặc biệt là Mua ngay, trả sau (BNPL) đã trở thành các tùy chọn ngày càng phổ biến thúc đẩy các thiết bị đầu cuối thanh toán bán lẻ và các trang thương mại điện tử. Cho vay nhúng AI không chỉ thay đổi cách người tiêu dùng chi tiêu mà còn cách các ngân hàng và tổ chức cho vay cung cấp tín dụng. Các tùy chọn này một phần chịu trách nhiệm cho các con số mùa lễ.

Báo cáo của Salesforce cho thấy tăng trưởng doanh số theo năm (YOY) tăng lên 4% tại Mỹ, và AI và các agent đã đóng vai trò trong một tỷ lệ phần trăm lớn của việc mua sắm kỳ nghỉ, chiếm 20% tổng doanh số bán lẻ.

Nhưng điều này có ý nghĩa gì đối với các ngân hàng và tổ chức cho vay chưa cập nhật cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và vẫn vận hành với các hệ thống cũ và kênh cho vay truyền thống? Sự vô hình.

Khi một AI agent chọn tùy chọn tài chính cho người mua hàng trong mili giây, thương hiệu, danh tiếng và các điều khoản tín dụng của ngân hàng trở nên vô nghĩa, nếu các tùy chọn tín dụng của họ không thể được khám phá. Nếu một agent không thể 'đọc' sản phẩm tín dụng của bạn, bạn không tồn tại trong bối cảnh đó.

Kênh Vô Hình: Khả năng Hiển thị và Lựa chọn Tín dụng Bị Kéo Ra khỏi Các Kênh Thuộc Sở hữu Ngân hàng

Những gì người mua sắm trực tuyến thấy ngày nay bị thu hẹp mạnh bởi AI. Ngày càng nhiều, họ bắt đầu tìm kiếm sản phẩm trên các công cụ AI như ChatGPT, Claude và Gemini, trước khi chuyển sang các trang web bán lẻ trực tuyến. Cuối cùng, trong thời đại của Agentic Commerce, người mua sắm trung bình sẽ thậm chí không rời khỏi môi trường AI agent để thực hiện mua hàng của họ. Và cho vay cũng đang đi theo hướng tương tự.

Nói một cách đơn giản, nếu bạn không được tối ưu hóa cho các nền tảng AI và không được tích hợp với AI Agents qua MCPs, cơ hội để người tiêu dùng ngày mai thậm chí nhìn thấy các dịch vụ tài chính của bạn sẽ giảm đáng kể. Tin tốt là việc tiếp cận kênh AI mới này ngày càng trở nên dễ dàng và hiệu quả về chi phí thông qua các nền tảng bên thứ ba.

AI đang được triển khai ở hai lớp, và các ngân hàng cần cả hai. Dần dần, ngày càng nhiều người tiêu dùng không còn truy cập ngân hàng qua trang web của họ, mà thông qua các kênh tìm kiếm AI như ChatGPT hoặc Perplexity. Nội bộ, các ngân hàng cũng đang sử dụng công nghệ AI cho vay cốt lõi để hợp lý hóa phát hiện gian lận, bảo lãnh và chấm điểm.

Khả năng của AI Agent trong Thanh toán

AI agents không chỉ được tích hợp vào các trang web để cung cấp đề xuất cho người dùng. Chúng cũng được nhúng sâu vào các tùy chọn giỏ hàng và thanh toán.

Vào cuối tháng 1 năm 2026, IBM báo cáo rằng các AI agent đã hoạt động thay mặt cho người tiêu dùng và doanh nghiệp. Chúng nghiên cứu, đàm phán và hoàn tất mua hàng thay mặt người dùng, thường không có con người trong vòng lặp. Các công ty như Visa với “Intelligent Commerce” và Mastercard với “Agent Pay” đang tiến lên để tích hợp liền mạch thanh toán vào hành trình mua sắm và mua hàng của AI agent.

Việc nhúng các tùy chọn thanh toán và tài chính trong các hành trình agentic AI được thiết kế để tạo ra trải nghiệm khách hàng không ma sát, thúc đẩy doanh thu và đảm bảo sự phù hợp trong thời đại agentic AI. Các ngân hàng và tổ chức cho vay muốn duy trì sự hiển thị, phù hợp và cạnh tranh cần hỗ trợ chứng thực agent, có các khung dữ liệu cần thiết và hiểu những gì được yêu cầu từ góc độ tuân thủ và quy định.

Với sự phức tạp, chi phí cao của việc xây dựng và quản lý hệ thống AI nội bộ, và các yêu cầu quy định đang phát triển xoay quanh dữ liệu người dùng và công nghệ AI, nhiều ngân hàng đang thuê ngoài các AI agent và hệ thống sẵn sàng AI của họ cho các nhà cung cấp fintech bên thứ ba.

Làm thế nào để Lọt vào Tầm ngắm của ChatGPT, Gemini và Genspark?

Cuối cùng, bất chấp những tiến bộ đầy cảm hứng và bước nhảy vọt về công nghệ mà AI đã đạt được, các nhà lãnh đạo ngân hàng chỉ cần tập trung vào hai ưu tiên. Ưu tiên đầu tiên là làm thế nào để dữ liệu, sản phẩm và dịch vụ của họ được các nền tảng AI đọc, nhận diện và đề xuất.

Các nhà bán lẻ và ngân hàng không thể tích hợp trực tiếp các dịch vụ của họ trên các trang như ChatGPT hay Genspark như thể họ đang tải sản phẩm lên Amazon hoặc nhúng tài chính của họ tại điểm bán hàng. Tuy nhiên, họ có thể thực hiện các thay đổi đối với cấu trúc dữ liệu và quy trình làm việc để đảm bảo các AI agent có thể quét và tiêu hóa các dịch vụ của họ. Điều này có nghĩa là làm cho tất cả dữ liệu có thể đọc được bằng máy và tất cả quy trình làm việc trở nên kỹ thuật số.

ĐỌC THÊM: AI Agents Không Thể Mở Tài Khoản Ngân Hàng. Ba Động Thái Cho Thấy Họ Sẽ Không Cần Làm Vậy.

Đối với một AI agent, PDF là một hộp đen. Những gì AI agent sẽ đọc hiệu quả hơn là dữ liệu được lưu trữ trong API và siêu dữ liệu có cấu trúc. Các ngân hàng phải dịch các chính sách tín dụng phức tạp của họ thành logic có thể tiêu thụ được. Đây là sự dân chủ hóa tín dụng: làm cho các điều khoản cho vay của cả các ngân hàng nhỏ hơn trở nên 'crawlable' và 'agent-ready' như các gã khổng lồ toàn cầu và fintechs.

Các ngân hàng đã quen với việc người tiêu dùng đến 'cửa trước kỹ thuật số' của họ. Trong thời đại Agentic, sẽ không có cửa. Sẽ chỉ có một agent hoạt động như một proxy. Nếu một ngân hàng chỉ xây dựng một ứng dụng tuyệt vời, thì đó là xây dựng một điểm đến mà cuối cùng sẽ không ai ghé thăm.

Sử dụng các định dạng như Schema.org, ví dụ, một trang web của ngân hàng có thể dán nhãn rõ ràng dữ liệu như tên sản phẩm, lãi suất, phí, điều kiện đủ và điều khoản, theo cách mà các bot AI có thể đọc. Các trang cần có thể thu thập dữ liệu và sạch sẽ, không bị ẩn sau đăng nhập hoặc tường phí, và phải tải mà không có khối nội dung.

Một Tích Hợp Có Thể Kết Nối Ngân Hàng với Hàng Trăm Nghìn Nhà Bán Lẻ

Ưu tiên thứ hai cho các ngân hàng là làm cho sản phẩm của họ có sẵn trong các hệ thống mua sắm và thanh toán thương mại agentic của bên thứ ba. Điều này nghe có vẻ khó khăn, nhưng thực tế không phải vậy. Hãy nghĩ về điều này như cách các hãng hàng không chuyển từ đặt vé qua điện thoại sang các nền tảng trực tuyến như Expedia hoặc cách các khách sạn chuyển sang Booking bằng cách sử dụng API. Bạn có thể nghĩ về API như phần mềm kết nối hai hệ thống với nhau, trong trường hợp này, API là MCP (Modern Context Protocol) kết nối các AI agent với hệ thống ngân hàng.

Các ngân hàng không nên nhắm đến việc xây dựng hàng nghìn điểm cuối riêng lẻ để tham gia vào thời đại thương mại agentic. Thay vào đó, bằng cách tận dụng quan hệ đối tác với các nhà cung cấp bên thứ ba hỗ trợ cả điều phối lẫn cho vay agentic AI, các tổ chức cho vay có quyền truy cập vào một 'bản dịch phổ quát.' Điều này cho phép các ngân hàng ở mọi quy mô, từ các ngân hàng cộng đồng nhỏ hơn đến các tổ chức tài chính cấp 1, mở rộng quy mô phân phối kỹ thuật số ngay lập tức, cung cấp thanh khoản trong khi nền tảng cung cấp kết nối với các môi trường thương mại agentic.

Nền tảng điều phối cho vay kết nối các tổ chức tài chính với mạng lưới người bán. cho phép các ngân hàng tích hợp với hàng trăm hoặc hàng nghìn nhà bán lẻ chỉ với một lần tích hợp, thay vì xây dựng các quan hệ đối tác riêng lẻ tốn thời gian và chi phí.

Cùng nhau, hệ sinh thái này cho phép các ngân hàng mở rộng quy mô phân phối kỹ thuật số đến nơi mà người tiêu dùng ngày nay đang ngày càng thực hiện mua hàng của họ, mà không cần quản lý hàng chục hoặc hàng trăm tích hợp riêng biệt.

Các đối tác công nghệ bên thứ ba được xây dựng để tuân thủ từ đầu thường quản lý việc thực hiện và tuân thủ các tiêu chuẩn ngành chính, giúp các tổ chức theo kịp kỳ vọng quy định và các phương pháp thực hành bảo mật tốt nhất.

Suy Nghĩ Cuối Cùng về Việc Chuyển Đổi từ 'Hướng tới Người Tiêu Dùng' sang Thực Tế 'Hướng tới Agent'

Các kênh mua sắm trực tuyến và kênh cho vay đã thay đổi. Trong khi các khả năng, công nghệ và quy trình AI vẫn đang được định hình, bất kỳ ngân hàng hoặc tổ chức cho vay nào cũng có thể phát triển một khung chuyển đổi số AI đơn giản nhưng hiệu quả mà không ảnh hưởng đến sự giám sát tuân thủ và quy định quan trọng. Khung này cho phép các ngân hàng chuyển từ hệ thống hướng tới người tiêu dùng sang công nghệ hướng tới agent bằng cách làm cho các chương trình cho vay và bộ dữ liệu của họ có thể đọc được bằng AI và hợp tác với nhà cung cấp tích hợp bên thứ ba phù hợp để tiếp cận khách hàng mới và hiện tại.