AI Agents và RPA: Sự kết hợp chiến lược thúc đẩy chuyển đổi số ngành tài chính
Trong thời gian gần đây, AI agents – hay còn gọi là các tác nhân AI – đang trở thành một xu hướng nổi bật trong ngành dịch vụ tài chính. Các ứng dụng như thẩm định hồ sơ tín dụng, phát hiện gian lận, và hỗ trợ khách hàng bằng AI đang được triển khai dưới dạng thử nghiệm ở nhiều ngân hàng, tổ chức tài chính. Tuy nhiên, một thực tế dễ nhận thấy là phần lớn các sáng kiến AI này đang được phát triển rời rạc, tách biệt khỏi các chương trình tự động hóa doanh nghiệp vốn đã có từ trước như RPA hay workflow automation.
Việc triển khai AI một cách thiếu đồng bộ đang dẫn đến hàng loạt hệ lụy. Ngân sách bị phân mảnh và trùng lặp. Những năng lực kỹ thuật đã có sẵn lại bị xây dựng lại từ đầu ở các bộ phận khác nhau. Nghiêm trọng hơn, thiếu một mô hình quản trị rõ ràng và các chỉ số chung khiến doanh nghiệp khó xác định đâu là giá trị thật, đâu chỉ là "trào lưu".
Tại iBASE, chúng tôi cho rằng cách tiếp cận hiệu quả không phải là "đập đi xây lại", mà là kết nối và mở rộng trên nền tảng sẵn có. Các tổ chức tài chính có nền tảng tự động hóa mạnh mẽ – chẳng hạn như RPA Center of Excellence (CoE) – đang có lợi thế lớn nếu biết tận dụng đúng cách. Thay vì phát triển AI agent một cách độc lập, hãy tích hợp vào hệ sinh thái tự động hóa đã được kiểm chứng, nơi có sẵn quy trình quản trị, cơ chế đo lường ROI, và kinh nghiệm triển khai quy mô lớn.
Điều quan trọng cần khẳng định là AI agent không nhằm mục đích thay thế RPA. RPA vẫn là một công cụ đáng tin cậy để xử lý các tác vụ có cấu trúc, lặp lại và yêu cầu kiểm soát cao. Trong khi đó, AI agent mang đến khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc, đưa ra quyết định theo thời gian thực và phản ứng linh hoạt với ngữ cảnh. Khi kết hợp lại, chúng tạo thành một mô hình tự động hóa thế hệ mới – gọi là agentic automation – giúp doanh nghiệp đạt được hiệu quả sâu hơn, toàn diện hơn và linh hoạt hơn trong môi trường vận hành phức tạp.
Một sai lầm phổ biến của nhiều tổ chức là nghĩ rằng cần phải xây dựng lại toàn bộ đội ngũ và hạ tầng để triển khai AI. Trên thực tế, các chuyên gia RPA và business analyst đang có sẵn trong tổ chức lại chính là lực lượng có thể tiên phong dẫn dắt làn sóng agentic automation. Với sự hiểu biết sâu về quy trình, hệ thống và hạn chế của doanh nghiệp, họ có thể học thêm kỹ năng mới như thiết kế tác nhân AI, lập trình prompt, và tích hợp human-in-the-loop mà không cần bắt đầu từ đầu.
Chuyển đổi số ngành tài chính không thể chỉ dựa vào công nghệ. Mọi khoản đầu tư – dù là vào AI hay RPA – đều phải gắn liền với giá trị kinh doanh. Điều quan trọng là khả năng mở rộng, phục vụ mục tiêu cụ thể và đo lường được kết quả. Có khi lời giải lại không nằm ở mô hình AI phức tạp mà ở một quy trình RPA đơn giản nhưng được triển khai đúng cách và đúng thời điểm.
Một ví dụ thực tế đến từ Fiserv – tổ chức tài chính toàn cầu – đã chứng minh hiệu quả khi kết hợp AI và RPA. Tại Fiserv, các robot UiPath được sử dụng để trích xuất dữ liệu thương nhân, xác minh qua API của Bing, và sử dụng prompt AI để gán mã MCC chính xác. 98% các trường hợp được xử lý hoàn toàn tự động, còn các ngoại lệ được chuyển đến UiPath Action Center để xử lý thủ công. Bên cạnh đó, Fiserv còn sử dụng UiPath Autopilot để tối ưu hiệu suất tự động hóa và đang tiếp tục mở rộng ứng dụng AI vào quy trình hợp đồng nội bộ.
Từ góc nhìn của iBASE, tương lai của tự động hóa tài chính sẽ không nằm ở lựa chọn giữa RPA hoặc AI, mà nằm ở khả năng kết hợp hai yếu tố này thành một chiến lược toàn diện. Đó là lý do vì sao chúng tôi tập trung phát triển các giải pháp kết hợp AI agent với nền tảng RPA hiện có, giúp doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm chi phí, tối ưu vận hành mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn trong một môi trường tài chính đang thay đổi nhanh chóng.
Nếu bạn đang tìm kiếm hướng đi rõ ràng để triển khai AI và RPA trong tổ chức của mình, hãy kết nối với iBASE. Chúng tôi sẵn sàng tư vấn chiến lược, hỗ trợ triển khai và đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số một cách thực tế và bền vững.