Broadridge triển khai AI tác nhân trên hơn 40 khách hàng dịch vụ tài chính

Broadridge Financial Solutions đã triển khai các năng lực AI mang tính tác nhân (agentic) trên khắp các hoạt động thị trường vốn và quản lý tài sản, giới thiệu các hệ thống quy trình làm việc tự động nhằm phân tích, ưu tiên và xử lý các ngoại lệ vận hành với sự can thiệp của con người ở mức hạn chế. Công nghệ này đang vận hành trong môi trường sản xuất trên hơn 40 khách hàng thuộc các dịch vụ quản lý, xử lý hàng triệu giao dịch vận hành mỗi tháng trong các quy trình xử lý sau giao dịch, quản lý tài khoản và chăm sóc khách hàng. Theo Broadridge, các khách hàng mới áp dụng hệ thống có thể đạt mức giảm chi phí vận hành lên tới 30% ngay sau khi triển khai.

Chuyển dịch từ AI trợ lý sang vận hành tự động

Phần lớn các nỗ lực áp dụng AI trước đây trong ngành tài chính tập trung vào tăng năng suất, trợ lý dạng copilot, hỗ trợ phân tích hoặc giao diện hội thoại. Triển khai của Broadridge lại tập trung vào “AI mang tính tác nhân” (agentic AI), một mô hình mà phần mềm tự động thực hiện các tác vụ vận hành, đánh giá các ngoại lệ, khởi tạo hành động và phối hợp quy trình làm việc mà không cần liên tục có chỉ dẫn thủ công từ con người.

Bản triển khai hiện tại xử lý các chức năng vận hành như quản lý xử lý sự cố thất bại giao dịch, xử lý ngoại lệ đối soát, xử lý ngoại lệ định giá, các quy trình bảo trì tài khoản, tự động hóa các yêu cầu của khách hàng và xử lý quy trình email. Các hệ thống vận hành trong cái mà Broadridge mô tả là “kiến trúc được giám sát bởi con người”, duy trì khả năng kiểm toán, giám sát và các kiểm soát tuân thủ quy định.

Tom Carey, Chủ tịch bộ phận Công nghệ và Vận hành Toàn cầu của Broadridge, cho biết: “Chúng tôi tin rằng những công ty dẫn đầu ở kỷ nguyên tiếp theo của dịch vụ tài chính sẽ là những công ty nhúng AI trực tiếp vào cách thức công việc được thực hiện.”

Nền tảng hạ tầng dữ liệu và ontology

Một trong những khía cạnh quan trọng nhất trong thông báo của Broadridge là việc nhấn mạnh chuẩn hóa dữ liệu và hạ tầng ontology. Công ty cho rằng dữ liệu vận hành bị phân mảnh vẫn là rào cản chính ngăn cản việc triển khai AI ở quy mô lớn trên các tổ chức tài chính.

Hầu hết các ngân hàng và nhà quản lý tài sản vẫn vận hành trên các hệ thống rời rạc, cơ sở dữ liệu tách biệt, quy trình kế thừa (legacy) và các hệ thống phân loại vận hành không nhất quán được tích lũy qua nhiều thập kỷ. Broadridge khẳng định họ đã giải quyết thách thức này thông qua cái mà họ mô tả là ontology dịch vụ tài chính hoàn chỉnh đầu tiên của ngành, vận hành ở quy mô tổ chức.

Ontology đóng vai trò như một lớp dữ liệu được chuẩn hóa và đọc được bằng máy, tích hợp thông tin vận hành và giao dịch trên nhiều nhóm tài sản, quy trình làm việc và hệ thống thể chế. Theo Broadridge, hạ tầng này dựa trên dữ liệu vận hành hơn 60 năm và hỗ trợ hoạt động giao dịch hằng ngày vượt 15 nghìn tỷ USD trên cả chứng khoán token hóa và chứng khoán truyền thống.

Broadridge định vị kiến trúc dữ liệu đã chuẩn hóa như yếu tố khác biệt cốt lõi giúp tách biệt các hệ thống AI mang tính tác nhân đạt chuẩn sản xuất khỏi các thử nghiệm phân mảnh. Công ty cho rằng chất lượng AI trong hoạt động tài chính phụ thuộc ít hơn vào độ tinh vi của mô hình và nhiều hơn vào bối cảnh vận hành được cấu trúc cũng như dữ liệu thể chế được chuẩn hóa.

Hội tụ giữa dịch vụ quản lý và hạ tầng AI

Broadridge cho biết năng lực agentic của họ đã phát triển thông qua các triển khai trong môi trường sản xuất thuộc mảng dịch vụ quản lý từ năm 2024. Công ty hiện cung cấp cho khách hàng hai mô hình triển khai. Theo mô hình đầu tiên, Broadridge quản lý toàn bộ hoạt động từ đầu đến cuối thông qua hạ tầng thuê ngoài của mình, đồng thời nhúng tự động hóa dạng tác nhân vào các quy trình đó. Mô hình thứ hai cho phép các tổ chức tích hợp trực tiếp nền tảng AI của Broadridge vào hạ tầng của họ thông qua các API theo chuẩn mở.

Cả hai cách tiếp cận đều dựa trên cùng ontology và khung vận hành. Cấu trúc kép cho thấy AI ngày càng thay đổi kinh tế của việc thuê ngoài dịch vụ tài chính. Các nhà cung cấp dịch vụ quản lý không còn chỉ cạnh tranh dựa trên quy mô lao động hoặc chuyên môn vận hành; họ ngày càng cạnh tranh dựa trên tự động hóa quy trình mang tính độc quyền, trí tuệ vận hành và hạ tầng được hỗ trợ bởi AI.

Hệ quả cạnh tranh và tuân thủ quy định

Nếu các hệ thống agentic tự động hóa thành công một phần đáng kể xử lý sau giao dịch, hoạt động của khách hàng, đối soát, xử lý ngoại lệ và phối hợp quy trình làm việc, thì cấu trúc của các đội vận hành có thể thay đổi đáng kể theo thời gian. Các tổ chức tài chính ngày càng tìm cách giảm tải công việc vận hành thủ công trong khi vẫn duy trì tuân thủ và các kiểm soát tuân thủ quy định.

Đồng thời, các cơ quan quản lý nhiều khả năng sẽ xem xét cách các hệ thống vận hành tự động đưa ra quyết định, nâng cấp (escalate) các ngoại lệ, quản lý lỗi và duy trì dấu vết kiểm toán. Broadridge nhấn mạnh việc giám sát và quản trị của con người nhiều lần trong suốt thông báo, cho thấy công ty nhận thức rõ các mối quan ngại đó.

Công ty cũng cho biết họ đang khám phá việc mở rộng khả năng tiếp cận trong ngành đối với một phần hạ tầng ontology của mình thông qua các chuẩn mở. Nếu được triển khai, điều đó có thể ảnh hưởng đến cách các tổ chức tài chính chuẩn hóa dữ liệu vận hành và triển khai các hệ thống AI tương tác được (interoperable) trên toàn ngành.