Agentic Automation (Tự động hóa bằng Trợ lý AI Tự chủ) ứng dụng trong các doanh nghiệp chứng khoán có thể giúp tối ưu vận hành hiệu quả, trong bối cảnh ngành chứng khoán đang tái định hình cách thức vận hành với AI và các công nghệ tự động hóa. Trong bối cảnh khối lượng giao dịch và yêu cầu tuân thủ ngày càng tăng, mô hình tự động hóa truyền thống đang bộc lộ giới hạn. Agentic Automation với khả năng tự lập kế hoạch, ra quyết định và thực thi hướng tới mục tiêu sẽ là chìa khóa giúp các công ty chứng khoán vượt qua những thách thức vận hành thủ công, nâng cao hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và tăng cường trải nghiệm khách hàng.
Table of Contents
Thách Thức Vận Hành Thủ Công Trong Các Doanh Nghiệp Chứng Khoán
Các doanh nghiệp chứng khoán hoạt động trong một môi trường chịu sự điều tiết chặt chẽ, với khối lượng dữ liệu khổng lồ và tốc độ giao dịch tức thời. Vận hành thủ công trong nhiều quy trình nghiệp vụ đã và đang tạo ra những rào cản lớn, cản trở tốc độ tăng trưởng và tiềm năng tối ưu hóa chi phí.
| Thách thức | Mô tả chi tiết | Dữ liệu và Góc nhìn từ thị trường |
| Tốc độ và Khối lượng xử lý | Các nghiệp vụ như mở tài khoản, chuyển tiền, đối chiếu giao dịch, và xử lý chứng từ thủ công mất nhiều thời gian, đặc biệt trong các giai đoạn thị trường sôi động. | Một số báo cáo chỉ ra rằng chỉ 11% trong số 493 doanh nghiệp niêm yết trên HOSE tổ chức họp Đại hội đồng cổ đông trực tuyến (2024), cho thấy tốc độ ứng dụng công nghệ hiện đại còn chậm. Sự chậm trễ trong xử lý có thể dẫn đến lỡ cơ hội giao dịch của khách hàng và làm giảm sự hài lòng. |
| Rủi ro sai sót và Tuân thủ (Compliance) | Nhập liệu và đối chiếu thủ công dễ dẫn đến lỗi con người (human error). Trong ngành tài chính, một lỗi nhỏ cũng có thể gây ra tổn thất lớn và vi phạm quy định nghiêm ngặt. | Quản trị công ty tại Việt Nam vẫn bộc lộ nhiều hạn chế. Điểm trung bình quản trị của các doanh nghiệp niêm yết trên HOSE chỉ đạt 50,60/140 (2024), phản ánh mức độ thực hành quản trị và khả năng kiểm soát rủi ro còn thấp (theo HOSE). |
| Chi phí vận hành cao | Chi phí nhân sự để xử lý các tác vụ lặp đi lặp lại (back-office) chiếm tỷ trọng lớn. Sự tăng trưởng của thị trường đòi hỏi phải tăng cường nhân sự theo tỷ lệ tương ứng, khó tối ưu hóa chi phí. | Các công ty chứng khoán phải đầu tư mạnh vào hiện đại hóa hạ tầng, công nghệ thông tin và cải cách thủ tục hành chính (theo Tạp chí Tài chính), nhưng việc loại bỏ hoàn toàn các thủ tục thủ công, giấy tờ vẫn là một thách thức dai dẳng. |
| Hạn chế trong Phân tích và Ra quyết định | Nhân viên dành phần lớn thời gian cho các tác vụ hành chính, khiến họ thiếu thời gian để tập trung vào các công việc giá trị cao hơn như tư vấn tài chính chuyên sâu hay phân tích thị trường. | Các chuyên gia nhấn mạnh, chỉ 6% công bố đánh giá chi tiết về Hội đồng quản trị và 28% xác định được các chủ đề ESG trọng yếu (2024), cho thấy sự thiếu hụt trong việc tập trung vào các yếu tố chiến lược, giá trị cao. |
Agentic Automation: Tối Ưu Hóa Vận Hành và Giải Quyết Thách Thức
Tự động hóa là câu trả lời tất yếu để giải quyết các thách thức trên. Tuy nhiên, một bước tiến mới đã xuất hiện: Agentic Automation.
Phân biệt Tự động hóa RPA và Agentic Automation
| Tiêu chí | Tự động hóa bằng RPA (Robotic Process Automation) | Tự động hóa bằng Trợ lý AI Tự chủ (Agentic Automation) |
| Cơ chế hoạt động | Thực thi các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc (rule-based). Mô phỏng thao tác của con người trên giao diện người dùng. | Thực thi các mục tiêu phức tạp, có khả năng tự lập kế hoạch, ra quyết định, và học hỏi để xử lý các tình huống động (dynamic) và ngoại lệ. |
| Dữ liệu xử lý | Chủ yếu là dữ liệu có cấu trúc (structured data). | Xử lý linh hoạt dữ liệu phi cấu trúc phức tạp (báo cáo, email, văn bản pháp lý, cảm xúc thị trường). |
| Khả năng thích ứng | Kém linh hoạt, cần lập trình lại khi quy trình hoặc giao diện thay đổi. | Linh hoạt cao, tự điều chỉnh chiến lược thực hiện nhiệm vụ khi gặp vật cản hoặc thông tin mới. |
| Mức độ can thiệp | Cần giám sát và can thiệp của con người để xử lý ngoại lệ. | Hoạt động tự chủ (autonomous), chỉ cần can thiệp khi đạt đến ngưỡng rủi ro hoặc cần phê duyệt cuối cùng. |
| Ứng dụng điển hình | Sao chép/dán dữ liệu, đối chiếu hóa đơn, tạo báo cáo đơn giản. | Phân tích rủi ro, tư vấn đầu tư cá nhân hóa, tự động hóa quy trình nghiệp vụ đa bước. |
Agentic Automation sử dụng Agentic AI (Trí tuệ nhân tạo có tính tác nhân), kết hợp sức mạnh của Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) và khả năng tự động hóa quy trình (RPA, IPA) để tạo ra các tác nhân phần mềm có “bộ não” tự suy nghĩ và hành động để đạt được một mục tiêu tổng thể.
Use Case Ứng Dụng Agentic Automation trong Chứng Khoán
Agentic Automation không chỉ là công cụ cải thiện tốc độ, mà còn là đòn bẩy chiến lược cho các hoạt động cốt lõi của công ty chứng khoán:
| Use Case | Mô tả Khái quát Quy trình | Giá trị mang lại (Số liệu ước tính) |
| Mở tài khoản điện tử (eKYC) và Onboarding | Tác nhân AI tự chủ nhận hồ sơ (ảnh CMND, chữ ký, video), tự động xác minh, đối chiếu thông tin với hệ thống nội bộ và cơ sở dữ liệu bên ngoài, tự động phân tích rủi ro và hoàn tất mở tài khoản mà không cần nhân viên can thiệp liên tục. | Giảm 80-90% thời gian xử lý (từ vài giờ/ngày xuống còn vài phút), Tăng tỷ lệ chính xác dữ liệu lên 99.5%, Tăng 30% tốc độ chuyển đổi khách hàng. |
| Phân tích Thị trường và Quản lý Danh mục | Tác nhân AI liên tục theo dõi hàng ngàn nguồn tin tức, báo cáo tài chính, và dữ liệu giao dịch. Tự động phân tích tâm lý thị trường, đánh giá rủi ro danh mục, và tạo báo cáo/khuyến nghị đầu tư cá nhân hóa theo “khẩu vị” của từng nhà đầu tư. | Giảm 40% thời gian thu thập và phân tích dữ liệu cho các chuyên viên. Tăng 15% độ chính xác của dự báo ngắn hạn. |
| Xử lý Yêu cầu Khách hàng và Chăm sóc Tự động | Trợ lý AI tự chủ không chỉ trả lời câu hỏi mà còn có thể tự ra quyết định thực hiện nghiệp vụ (ví dụ: yêu cầu thay đổi thông tin, đăng ký quyền mua) bằng cách tương tác trực tiếp với các hệ thống back-office, đồng thời xử lý các khiếu nại phức tạp và tự động leo thang (escalate) thông minh. | Giảm 70% khối lượng công việc lặp lại cho nhân viên tổng đài. Tăng 30% tỷ lệ tương tác và hài lòng của khách hàng (CSAT). |
| Báo cáo Tuân thủ và Giám sát Rủi ro | Tác nhân AI tự động thu thập dữ liệu giao dịch, đối chiếu với hàng trăm quy định của cơ quan quản lý (ví dụ: giao dịch nội gián, rửa tiền), tự động phát hiện các mẫu hình giao dịch đáng ngờ và tạo báo cáo tuân thủ chi tiết, kịp thời. | Tiết kiệm hàng trăm giờ lao động mỗi tháng cho bộ phận Tuân thủ. Giảm 25% rủi ro bị phạt do chậm trễ hoặc sai sót trong báo cáo. |
Bài Học Kinh Nghiệm Để Ứng Dụng Thành Công Agentic Automation Trong Chứng Khoán
Để khai thác tối đa tiềm năng của Agentic Automation, các doanh nghiệp chứng khoán cần có một chiến lược triển khai bài bản, vượt ra khỏi khuôn khổ của các dự án tự động hóa đơn lẻ:
Bắt Đầu từ Quy trình Giá trị Cao và Phức tạp
- Xác định “Điểm đau” (Pain Points) Lớn nhất: Hãy tập trung vào các quy trình phức tạp, đa bước, liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc và đòi hỏi khả năng ra quyết định (ví dụ: Quản lý Rủi ro, Phân tích Thị trường, Onboarding khách hàng phức tạp).
- Chiến lược Liên kết (Orchestration): Cần xây dựng một nền tảng Business Process Orchestration (Điều phối Quy trình Kinh doanh) thông minh để Agentic AI có thể điều phối các Robot RPA truyền thống, các API, và con người để hoàn thành mục tiêu tổng thể.
Ưu Tiên Chất lượng Dữ liệu và Hạ tầng Công nghệ
- “Dữ liệu là nguồn sống”: Agentic AI hoạt động hiệu quả dựa trên chất lượng của dữ liệu được cung cấp. Doanh nghiệp cần ưu tiên chuẩn hóa, làm sạch và tích hợp các hệ thống dữ liệu (ERP, CRM, Core Securities System) để đảm bảo các Agent có thể truy cập và lý luận dựa trên thông tin chính xác, thời gian thực.
- Chú trọng An ninh và Tuân thủ: Doanh nghiệp phải đảm bảo nền tảng tuân thủ các quy định bảo mật và quyền riêng tư nghiêm ngặt. Thực hiện kiểm tra an ninh mạng thường xuyên là yếu tố bắt buộc.
Xây Dựng Đội Ngũ và Văn hóa Chuyển đổi
- Nâng cao năng lực (Upskilling): Đầu tư vào đào tạo đội ngũ nhân sự hiện tại để họ có thể làm việc cùng và quản lý các Agent AI, thay vì chỉ thực hiện các tác vụ thủ công. Đội ngũ này cần có kỹ năng về phân tích dữ liệu, Machine Learning và đạo đức AI.
- Quản trị Thay đổi (Change Management): Cần truyền thông rõ ràng về vai trò của Agent AI là “trợ lý thông minh” giúp nhân viên tập trung vào công việc giá trị cao (tư vấn, sáng tạo), chứ không phải là sự thay thế hoàn toàn.
- Tiếp cận Đạo đức AI (AI Ethics): Đảm bảo các tác nhân AI hoạt động một cách minh bạch, công bằng và có trách nhiệm, đặc biệt trong các quyết định liên quan đến khách hàng và rủi ro đầu tư. Cần có cơ chế giám sát và kiểm tra thường xuyên các quyết định của Agent AI.
Agentic Automation là một bước tiến vượt bậc, đưa các doanh nghiệp chứng khoán vào kỷ nguyên của tự động hóa toàn diện, nơi các tác vụ nghiệp vụ không chỉ được thực hiện nhanh hơn mà còn thông minh hơn, linh hoạt hơn và tự chủ hơn. Đây chính là động lực để các công ty chứng khoán tăng cường nội lực, tối ưu chi phí và cạnh tranh hiệu quả trong bối cảnh thị trường ngày càng phức tạp.
