Các Xu Hướng Chính Trong AI Dịch Vụ Tài Chính: Tại Sao Data Intelligence Là Lợi Thế Chiến Lược Mới

Ngành tài chính đang ở một điểm bước ngoặt. AI đã chuyển từ các chương trình thí điểm sang các hệ thống sản xuất, và các tổ chức hiện đang mở rộng các sáng kiến dựa trên dữ liệu trong các lĩnh vực như phân tích gian lận, tối ưu hóa giao dịch, tuân thủ quy định và tương tác với khách hàng.

Tuy nhiên, mặc dù các trường hợp sử dụng ngày càng trở nên tinh vi hơn, hầu hết các tổ chức vẫn bị cản trở bởi cùng một vấn đề: cơ sở hạ tầng phân mảnh và cứng nhắc. Trong nền kinh tế được hỗ trợ bởi AI ngày nay, các kho dữ liệu bị tách rời không chỉ là sự kém hiệu quả mà còn là những điểm yếu cạnh tranh.

Theo Báo cáo Tình trạng AI trong Dịch vụ Tài chính năm 2025 của NVIDIA, 76% các tổ chức tài chính sử dụng AI báo cáo có sự tăng trưởng doanh thu, và hơn 60% nhận thấy chi phí vận hành được giảm xuống. Nhưng đằng sau những lợi ích đó là một nhận thức chung: khai thác tiềm năng của AI ở quy mô lớn đòi hỏi phải suy nghĩ lại về cách dữ liệu được truy cập, xử lý và quản lý.

Sự Trỗi Dậy của Data Intelligence trong Tài Chính

Một loại cơ sở hạ tầng mới đang nổi lên: nền tảng data intelligence. Khác với các công cụ lưu trữ truyền thống hoặc phân tích dữ liệu bị cô lập, các nền tảng này thống nhất dữ liệu trên nhiều môi trường (đám mây, edge và core) và cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực thông qua các kiến trúc giàu metadata, tự động hóa, và tích hợp tự nhiên với các quy trình AI. Trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, nơi mà từng mili-giây đều quan trọng và việc tuân thủ quy định là điều không thể thỏa hiệp, nền tảng thống nhất, thông minh này đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn mới.

Khi các công ty áp dụng các mô hình tiên tiến hơn, từ retrieval-augmented generation (RAG) đến các hệ thống agentic có khả năng đưa ra quyết định tự động, họ cần một cơ sở hạ tầng không chỉ hoạt động hiệu quả mà còn phải hiểu được các yêu cầu của AI. Nền tảng Data Intelligence của DDN đã nổi lên như một yếu tố quan trọng thúc đẩy sự chuyển đổi này, hỗ trợ một số môi trường AI tiên tiến nhất trên thế giới, bao gồm cả các cụm máy chủ nội bộ của NVIDIA.

Sự Đồng Bộ Hóa Toàn Ngành Xung Quanh Cơ Sở Hạ Tầng AI

Ngành tài chính không phát triển một cách cô lập. Như báo cáo của NVIDIA cho thấy, hiện nay có sự đồng thuận rộng rãi về tầm quan trọng chiến lược của cơ sở hạ tầng:

98% các giám đốc điều hành tài chính có kế hoạch tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI trong năm 2025.
Phần lớn đang ưu tiên các nền tảng thống nhất hỗ trợ cả hiệu suất và khả năng quản trị.
Các trường hợp sử dụng tạo ra ROI cao nhất bao gồm tối ưu hóa giao dịch, tương tác khách hàng và xử lý tài liệu.

Những hiểu biết này phản ánh những gì chúng ta thấy trong thực tế mỗi ngày: AI không còn là một trường hợp thử nghiệm bên lề mà đang trở thành nền tảng của các hoạt động tài chính hiện đại. Nhưng để mở rộng quy mô AI đòi hỏi nhiều hơn là chỉ GPU và các mô hình. Nó cần một nền tảng data intelligence có khả năng giảm độ trễ, đảm bảo tuân thủ quy định, và khai thác được các thông tin giá trị mà không cần sao chép hay di chuyển dữ liệu không cần thiết.

Tại Sao Tốc Độ Đơn Thuần Là Không Đủ

Các khối lượng công việc AI trong tài chính hiện nay không chỉ yêu cầu lưu trữ nhanh mà còn đòi hỏi nhận thức theo thời gian thực. Cơ sở hạ tầng truyền thống không thể đáp ứng được áp lực của tính đồng thời, cường độ metadata, và các yêu cầu chính sách. Điều cần thiết là những hệ thống có khả năng:

Kích hoạt quy trình làm việc ngay khi dữ liệu mới xuất hiện.
Lập chỉ mục và quản lý dữ liệu đa phương thức, bao gồm văn bản, video và các giao dịch.
Tích hợp liền mạch với các pipeline hiện đại như NeMo Retriever, Trino, và real-time RAG.

Đây chính là bản chất của data intelligence. Đây cũng là lý do tại sao nền tảng của DDN đang giúp các tổ chức tài chính thu hẹp khoảng cách giữa việc thu thập dữ liệu, tạo ra thông tin chi tiết và thực hiện hành động — dù họ đang vận hành phát hiện gian lận trong môi trường sản xuất, tối ưu hóa danh mục đầu tư, hay cung cấp dịch vụ tư vấn khách hàng tự động 24/7.

Từ Generative AI đến Agentic AI và ESG

Trong tương lai, bước tiến tiếp theo của AI trong tài chính sẽ là các hệ thống agentic: những mô hình có khả năng lý luận, thích ứng và hành động trong các nhiệm vụ phức tạp. Các trường hợp sử dụng như tái cân bằng danh mục đầu tư động, KYC (Know Your Customer) theo thời gian thực, và mô hình hóa rủi ro tự động đang dần hình thành.

Đồng thời, AI phục vụ cho ESG (Environmental, Social, and Governance) và tài chính bền vững đang phát triển nhanh chóng. Theo báo cáo của NVIDIA, các trường hợp sử dụng AI cho ESG sẵn sàng triển khai đã tăng gấp đôi qua từng năm. Những ứng dụng này đòi hỏi một cơ sở hạ tầng không chỉ nhanh và thông minh, mà còn phải tiết kiệm năng lượng, có thể truy xuất nguồn gốc và mở rộng quy mô trên nhiều môi trường.

Các nền tảng data intelligence được thiết kế đặc biệt để đáp ứng hai yêu cầu kép này — tự động hóa và tính bền vững — sẽ định hình thập kỷ tiếp theo của đổi mới tài chính.

Cơ Sở Hạ Tầng Là Yếu Tố Khác Biệt

Thành công của AI trong dịch vụ tài chính giờ đây không chỉ phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình. Điều quan trọng là sự sẵn sàng của cơ sở hạ tầng. Để xây dựng niềm tin, mở rộng kết quả và duy trì tính cạnh tranh, các tổ chức tài chính phải hợp nhất và vận hành dữ liệu của họ với tốc độ, bảo mật và trí thông minh cao.

Nền tảng Data Intelligence của DDN được thiết kế dành riêng cho thời điểm này, cho phép ra quyết định theo thời gian thực dựa trên AI trong các môi trường yêu cầu hiệu suất cao và được quản lý nghiêm ngặt nhất trên thế giới.