OutSystems mở rộng giải pháp AI kiểm soát trong xét duyệt vay ngân hàng

OutSystems vừa mở rộng giải pháp kết hợp AI agent và quy trình làm việc có thể kiểm toán cho hoạt động vay cá nhân tại ngân hàng. Khâu tiếp nhận và thẩm định hồ sơ vay được tự động hóa, nhưng quyền quyết định cuối cùng vẫn thuộc về ngân hàng.

Theo thông báo chính thức ngày 27 (giờ địa phương), OutSystems cho biết đã mở rộng danh mục "Agentic Industry Solutions" dành cho lĩnh vực tài chính. Sản phẩm mới công bố lần này mang tên "Agentic Loan Applications", được triển khai trên nền hệ thống ngân hàng sẵn có.

Ngân hàng có thể tùy chỉnh giải pháp theo sản phẩm, chính sách và hệ thống ngân hàng hiện hữu của riêng mình. OutSystems cho biết đã kết nối AI agent, ứng dụng dành cho khách hàng và các quy trình làm việc được định sẵn vào một hệ thống quản lý duy nhất, giúp các tổ chức tài chính sử dụng phù hợp với môi trường vận hành thực tế.

Trọng tâm của thông báo lần này không nằm ở bản thân AI agent, mà ở khả năng ứng dụng có kiểm soát. Vay cá nhân là lĩnh vực có quy trình nối tiếp gồm lập hồ sơ, thu thập giấy tờ, xác minh danh tính, rà soát lệnh trừng phạt và phê duyệt nội bộ.

OutSystems cho biết đã cung cấp đồng thời ứng dụng di động và web, mô hình dữ liệu, agent được quản lý cùng quy trình ra quyết định trong quá trình này. AI không tự đưa ra phán quyết độc lập, mà hỗ trợ luồng công việc trong khuôn khổ chính sách và hệ thống của ngân hàng.

Ngành tài chính đang mở rộng đầu tư vào AI, nhưng do đặc thù ngành chịu quản lý chặt, khả năng kiểm toán, giám sát của con người và kiểm soát quyền truy cập dữ liệu vẫn là yêu cầu bắt buộc. Đây cũng là lý do các hệ thống vận hành trong quy trình nghiệp vụ sẵn có được ưu tiên hơn các agent thử nghiệm đơn lẻ.

Luis Blando, Giám đốc Sản phẩm và Công nghệ của OutSystems, nhận định: "Điều ngân hàng cần không phải là những agent vận hành riêng lẻ, mà là hệ thống agentic có cơ chế quản trị, vừa cải thiện được hành trình khách hàng thực tế vừa đáp ứng yêu cầu rà soát rủi ro". Theo ông, để AI vượt qua giai đoạn thử nghiệm và được áp dụng vào nghiệp vụ cho vay, các agent bắt buộc phải được tích hợp vào quy trình làm việc có thể kiểm toán.

OutSystems cho biết agent dành cho ngân hàng phải trải qua nhiều tiêu chí đánh giá, bao gồm mức độ liên quan, độ chính xác và bảo vệ dữ liệu cá nhân, trước khi được đưa vào vận hành thực tế. Cơ chế kiểm thử lại mỗi khi mô hình, prompt hoặc công cụ thay đổi cũng được tích hợp sẵn.

Công ty cho biết đã đánh giá nhiều mô hình AI thông qua Amazon Bedrock, so sánh chi phí và độ chính xác để chọn trước một số mô hình phù hợp. Thiết kế này phản ánh thực tế rằng trong quá trình triển khai AI tạo sinh, việc quản lý thay đổi và tái kiểm định trong vận hành cũng quan trọng không kém việc lựa chọn mô hình ban đầu.

Hệ thống agentic là mô hình trong đó AI agent được kết nối với ứng dụng, dữ liệu và quy trình nghiệp vụ để thực hiện những tác vụ cụ thể. Trong nghiệp vụ tài chính, tốc độ phục vụ khách hàng và kiểm soát nội bộ cần được đảm bảo đồng thời, nên cấu trúc kết hợp với quy trình nghiệp vụ được coi trọng hơn một chatbot đơn lẻ.

Giải pháp lần này nằm trong xu hướng chung khi việc ứng dụng AI trong ngành tài chính buộc phải cân bằng giữa trải nghiệm khách hàng và kiểm soát nội bộ. Nếu thảo luận về hạ tầng thanh toán dựa trên AI agent mà TokenPost từng đề cập trước đó tập trung vào thanh toán tiền mã hóa và ứng dụng stablecoin, thì thông báo lần này của OutSystems đặt trọng tâm vào tự động hóa và quản trị nghiệp vụ vay cá nhân tại ngân hàng.

Mike Reynolds, lãnh đạo công nghệ kinh doanh tại KeyBank (KEY), nói: "Hy vọng không phải là một chiến lược quản trị". Theo ông, tốc độ triển khai AI càng nhanh, các tổ chức càng cần nhìn rõ giải pháp agentic được xây dựng ra sao, truy cập vào dữ liệu nào và được sử dụng như thế nào.

OutSystems cũng cho biết đã cung cấp "Banking Agent Kit" dành cho lập trình viên ngân hàng trên nền tảng OutSystems Forge. Công ty chưa công bố liệu thông báo lần này có dẫn đến hợp đồng mới hay doanh thu cụ thể từ ngân hàng nào hay không.