Các tiêu chuẩn mở sẽ mở khóa bước đột phá tiếp theo của AI tác nhân trong fintech

Manik Surtani là Giám đốc Open Source tại Block.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký bản tin FinTech Weekly

Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều hơn nữa

Năm 2025, các tác nhân AI đã thay đổi cách fintech vận hành nội bộ, tự động hóa các quy trình phức tạp và phối hợp giữa nhiều công cụ với sự chỉ đạo tối thiểu của con người. Năm 2026, chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều các tính năng dạng tác nhân này được cung cấp trực tiếp cho khách hàng. Nhưng ngành công nghiệp đang đứng trước một lựa chọn. Hệ sinh thái công nghệ tài chính ngày nay bị phân mảnh sâu sắc. Mỗi nhà cung cấp xử lý thanh toán, tổ chức cho vay, ngân hàng và nền tảng đều có định dạng dữ liệu và API riêng. Khách hàng có thể lựa chọn tác nhân chỉ hoạt động trong các hệ thống biệt lập, hoặc chúng ta có thể cùng nhau hướng đến các chuẩn mở để tác nhân có thể hoạt động trên nhiều bối cảnh tài chính hơn.

Đầu tháng này, Block, Anthropic và OpenAI, phối hợp với Linux Foundation, đã công bố việc thành lập Agentic AI Foundation (AAIF), quy tụ các đóng góp từ các công ty tương ứng của họ, với sự hỗ trợ từ các lãnh đạo AI khác, nhằm thiết lập các chuẩn mở cho AI dạng tác nhân. Dù còn sớm, đây là một bước đi đáng kể để cải thiện khả năng tương tác trong công nghệ tài chính. Nếu ngành công nghiệp đón nhận hướng đi này, chúng ta có thể xây dựng một hệ sinh thái nơi các tác nhân học từ dữ liệu phong phú hơn, truy cập các giao diện được hài hòa, và tạo ra lợi ích cộng dồn thay vì phân mảnh. Nếu không, chúng ta có nguy cơ tái tạo kiến trúc silo tương tự đã làm chậm đổi mới trong nhiều thập kỷ—chỉ khác là lần này với công nghệ mạnh mẽ hơn.

Giới hạn của Agentic AI trong mô hình Silo

Fintech trong lịch sử đã phát triển dựa trên các stack độc quyền. Mô hình này từng phù hợp trong quá khứ, nhưng AI dạng tác nhân đã phơi bày những giới hạn của nó. Các tác nhân cần truy cập nhất quán vào ngữ cảnh, bề mặt hành động và tín hiệu từ nhiều hệ thống.

Khi mỗi tổ chức cấu trúc giao dịch, danh tính, chỉ báo rủi ro và hồ sơ người bán theo những cách khác nhau, AI dạng tác nhân sẽ gặp phải các trở ngại nghiêm trọng. Dữ liệu bị phân mảnh làm suy yếu khả năng suy luận của tác nhân hoặc thực hiện hành động một cách tự tin. Ma sát tích hợp làm chậm triển khai và tăng chi phí kỹ thuật. Việc bị “khóa nhà cung cấp” buộc các công ty phải chọn các công cụ kém hiệu quả chỉ vì chúng phù hợp với kiến trúc hiện có, hoặc tệ hơn là tự tạo các silo riêng, từ đó làm vấn đề ngày càng trầm trọng.

AI dạng tác nhân phát huy hiệu quả khi nó có thể quan sát, ra quyết định và hành động trên các hệ thống được kết nối. Môi trường bị cô lập làm suy yếu cả ba năng lực này.

Vì sao Chuẩn Mở thay đổi mọi thứ

Chuẩn mở (các lược đồ, định nghĩa và giao thức dùng chung) làm được nhiều hơn việc đơn giản hóa tích hợp. Chúng tạo nền tảng cho hành vi tác nhân có thể mở rộng và tương tác được.

Trước khi các tác nhân có thể suy luận xuyên suốt các hệ thống hoặc thay mặt người dùng thực hiện hành động, các hệ thống đó phải “nói cùng một ngôn ngữ”. Hãy xem Model Context Protocol (MCP), một chuẩn mở cho phép hệ thống AI tương tác với các công cụ và dữ liệu trong thế giới thực. Chỉ trong khoảng một năm, MCP đã ghi nhận mức độ áp dụng tăng dần trên nhiều ngành, bao gồm cả fintech và doanh nghiệp thương mại. Block đã xây dựng triển khai tham chiếu đầu tiên cho MCP bằng goose và là một đóng góp sớm cho chính bản thân giao thức. Stripe đã xây dựng hỗ trợ MCP để các tác nhân có thể truy cập dữ liệu thanh toán, tạo các phiên checkout và quản lý đăng ký (subscriptions). Square đã phát hành các máy chủ MCP cho các API thanh toán, danh mục và khách hàng của mình. Shopify đã ra mắt các tích hợp MCP cho nền tảng thương mại của họ. Những ví dụ này cho thấy sự quan tâm thật sự của thị trường đối với khả năng tương tác.

Với các giao thức tương tác được, các tác nhân có thể diễn giải dữ liệu với mức hiểu ngữ cảnh cao hơn. Ngược lại, sự phân mảnh sẽ giới hạn chất lượng các tín hiệu mà tác nhân dựa vào.

Hãy đối chiếu với ngân hàng mở. Ngân hàng mở đã mất nhiều năm để tiến triển trên toàn cầu (đặc biệt ở Mỹ) vì nó yêu cầu các tổ chức phải tự gánh phần việc nặng: xây dựng các API mới, đảm bảo tuân thủ, phối hợp với các cơ quan quản lý. Tiến độ phụ thuộc vào áp lực từ quy định, và dù vậy, mức độ áp dụng vẫn chậm và không đồng đều. Trong cả hai trường hợp, khách hàng đều được lợi từ khả năng tương tác tốt hơn. Với AI dạng tác nhân, các công ty có thể có thêm động lực: các tác nhân có thể giúp “cầu nối” hoặc dịch giữa các hệ thống, giảm gánh nặng tích hợp và khiến chuẩn mở trở nên hấp dẫn về mặt thương mại hơn là chỉ dựa trên nhu cầu tuân thủ.

Thế hệ tiếp theo của AI dạng tác nhân sẽ bao gồm các tác nhân chuyên biệt phối hợp với nhau. Một tác nhân có thể làm xuất sắc việc phân loại tài liệu, tác nhân khác phát hiện gian lận, tác nhân khác dự báo dòng tiền. Các giao diện mang tính dự đoán và các giao thức dùng chung có thể giúp các tác nhân này khám phá dịch vụ, ủy thác tác vụ và điều phối quy trình mà không cần mã tùy biến giòn dễ hỏng.

Khi các tác nhân có thể di chuyển linh hoạt giữa các nền tảng tài chính, sức mạnh thực sự của khả năng tương tác sẽ trở nên rõ ràng. Hiện tại, mỗi dịch vụ tài chính hoạt động trong trạng thái cô lập. Hệ thống bảng lương của bạn không nói chuyện với ứng dụng ngân hàng doanh nghiệp của bạn. Công cụ quản lý chi tiêu của bạn không thể phối hợp với phần mềm kế toán. Nhà cung cấp xử lý thanh toán của bạn không có khả năng quan sát dự báo dòng tiền. Với chuẩn mở, các tác nhân có thể điều phối trên tất cả những hệ thống này. Họ có thể đối soát chi phí tự động bằng cách kéo dữ liệu từ thẻ công ty của bạn, đối khớp với hóa đơn trong hệ thống kế toán, và cập nhật dự báo ngân sách theo thời gian thực. Họ có thể phối hợp thời điểm thanh toán giữa nhiều nền tảng, đảm bảo bạn trả nhà cung cấp khi dòng tiền mạnh và hoãn lại khi dòng tiền căng. Họ có thể kết nối dữ liệu thẩm định từ một nền tảng với đánh giá rủi ro trên nền tảng khác, để bạn không phải điền lại thông tin tương tự nhiều lần. Giá trị nằm ở việc kết nối những hệ thống vốn không được thiết kế sẵn để tương tác với nhau.

Các fintech quy mô nhỏ cũng được hưởng lợi. Chuẩn mở san bằng “sân chơi” bằng cách cho phép những người tham gia mới kết nối tác nhân của họ với ngân hàng và bộ xử lý mà không cần các dự án kỹ thuật đắt đỏ. Họ có thể cạnh tranh dựa trên hiểu biết và trải nghiệm thay vì ngân sách tích hợp.

Xây đường ray, không xây tường

Thập kỷ tới của fintech sẽ được định hình bởi các công ty hiểu rằng AI dạng tác nhân không phải là một sản phẩm đơn lẻ. Đó là một nền tảng để suy luận, hành động và cộng tác giữa các hệ thống. Nền tảng chỉ mở rộng khi ngành công nghiệp đồng ý về các “đường ray” mà nó chạy trên đó.

AAIF là một bước khởi đầu quan trọng, nhưng chỉ là sự khởi đầu. Để khai khóa toàn bộ tiềm năng của AI dạng tác nhân, fintech cần tham gia. Chúng ta cần các lược đồ dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các “khối nguyên thủy” tài chính: người bán, giao dịch, danh tính, các tín hiệu rủi ro và luồng thanh toán. Một số giao thức thương mại và thanh toán đã tồn tại, và nhiều giao thức khác đang được đề xuất, nhưng chúng vẫn cần sự đồng thuận và hợp tác trên toàn ngành để trở thành chuẩn thực sự thay vì chỉ là những triển khai biệt lập. Chúng ta cần các khung quản trị và an toàn dùng chung để niềm tin có thể mở rộng song hành cùng đổi mới. Và chúng ta cần sự tham gia chủ động từ các lãnh đạo fintech trong các nhóm ngành định nghĩa và duy trì các chuẩn này, chứ không chỉ là quan sát thụ động.

Điều này không có nghĩa là từ bỏ khác biệt hóa. Các công ty mạnh nhất sẽ khác biệt hóa ở trải nghiệm, quản lý rủi ro và trí tuệ, chứ không phải ở phần “đường ống” độc quyền. Lịch sử của internet cho thấy hạ tầng vững có thể mở rộng cơ hội thay vì thu hẹp nó. AI dạng tác nhân mang đến cơ hội làm điều đó một lần nữa.

Về tác giả

Manik Surtani là Giám đốc Open Source tại Block, Inc. Tại Block, Manik trước đây đã dẫn dắt các nhóm kỹ thuật tại Square và Cash App. Trước khi gia nhập Block, Manik là Kỹ sư cấp cao (Staff Engineer) tại Red Hat. Ông là người sáng lập và kỹ sư trưởng của dự án Infinispan, đồng thời là kiến trúc sư nền tảng (platform architect) trên JBoss Data Grid. Manik có nền tảng về AI, các hệ thống phân tán và chịu lỗi, cũng như tối ưu hiệu năng cho JVMs. Manik là người ủng hộ mạnh mẽ các phương pháp phát triển open source, tinh thần và quy trình cộng tác, và đã tham gia open source từ những bước đầu tiên của mình trong lĩnh vực máy tính.