Tái định nghĩa tài chính thương mại bằng AI: Mô hình thử nghiệm hợp tác giữa Microsoft, ANZ, HSBC và Lloyds

Tác giả: Lucy Li, Giám đốc Điều hành, Ngành Dịch vụ Tài chính Toàn cầu, Microsoft Ngày đăng: 20 tháng 4, 2026 | Thời gian đọc: 6 phút

Bất chấp những nỗ lực lâu dài của các ngân hàng và chính phủ trong việc thúc đẩy chuyển đổi số, tài chính thương mại vẫn bị kẹt trong một quá khứ nặng nề về giấy tờ. Tuy nhiên, với sự đổi mới nhanh chóng và việc áp dụng AI trong toàn ngành dịch vụ tài chính, thực tế này đang bắt đầu thay đổi.

Một cái nhìn về tương lai có thể được thấy thông qua nỗ lực hợp tác giữa các ngân hàng hàng đầu thế giới và Microsoft. Cụ thể, một nguyên mẫu mới đang chứng minh cách AI tác nhân (agentic AI) có thể giải quyết các vấn đề tồn tại từ lâu, đồng thời tạo ra những trải nghiệm khách hàng liền mạch và tích hợp hơn.

Trung bình, một lô hàng thương mại quốc tế có thể liên quan đến 50 loại tài liệu riêng biệt được trao đổi giữa tối đa 30 bên liên quan khác nhau. Kết quả là một “cơn lũ” giấy tờ. Ước tính có hơn 4 tỷ tài liệu lưu chuyển qua hệ thống thương mại toàn cầu mỗi ngày, nhưng chỉ có 1-2% trong số đó được xử lý kỹ thuật số.

Mọi chuyện càng phức tạp hơn khi các nền tảng thương mại rời rạc và quy trình làm việc phân mảnh thường phụ thuộc vào giấy tờ và chậm tiếp cận các tiêu chuẩn dữ liệu. Ngay cả khi đã được số hóa, các dữ liệu quan trọng thường phải được nhập thủ công lại vào các hệ thống chuỗi cung ứng và nền tảng ngân hàng khác nhau. Điều này dẫn đến sự chậm trễ, sai sót, kém hiệu quả, gây cản trở việc cấp vốn và tạo ra nhiều rủi ro.

Việc chỉ đơn thuần chuyển đổi giấy tờ thành hình ảnh hoặc văn bản là không đủ để hiện đại hóa các quy trình tài chính thương mại. Sự chuyển đổi thực sự đòi hỏi dữ liệu phải được cấu trúc, được thấu hiểu và có thể thực hiện hành động. Đây chính là lúc những tiến bộ mới nhất về AI tạo sinh (Generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ thay đổi hoàn toàn cuộc chơi cho thương mại toàn cầu.

---

Tái định nghĩa tài chính thương mại với GenAI

Hãy xem cách các tổ chức hàng đầu đang sử dụng GenAI để tinh gọn tài chính thương mại và thúc đẩy quá trình chuyển dịch từ các nền tảng dựa trên giấy tờ sang nền tảng kỹ thuật số.

Xem video

---

Một mô hình thử nghiệm hợp tác nhằm tinh gọn trao đổi dữ liệu

Hợp tác cùng ANZ, HSBC và Lloyds, Microsoft đã xây dựng một giải pháp thử nghiệm công nghệ (Proof-of-Concept - POC) nhằm chứng minh tiềm năng của các tác nhân AI (AI agents), vận hành bởi LLM, trong việc chuyển đổi quy trình làm việc thương mại. Nguyên mẫu này cho thấy AI có thể được tích hợp trực tiếp vào hệ thống ERP để trích xuất, xác thực và truyền dữ liệu thương mại có cấu trúc đến các ngân hàng, cho phép tích hợp liền mạch dựa trên các tiêu chuẩn chung.

Được trình diễn tại hội nghị Sibos 2025 ở Frankfurt, Đức, bản POC này sử dụng công nghệ AI và API tiên tiến, cùng với khung Tài liệu và Yếu tố Dữ liệu Thương mại Chính (KTDDE) do Sáng kiến Tiêu chuẩn Kỹ thuật số (DSI) của Phòng Thương mại Quốc tế (ICC) phát triển. Điều này giúp hiện thực hóa việc trao đổi dữ liệu phi tập trung, xuyên suốt dựa trên các yếu tố dữ liệu cốt lõi tiêu chuẩn hóa.

Bản demo minh họa thực tế “AI tác nhân trong quy trình tài chính thương mại”. POC mô phỏng một người bán doanh nghiệp nhận được thông điệp Thư tín dụng (LC) MT700. Một tác nhân AI dựa trên mô hình AI tạo sinh sẽ tự động phân tích LC, xác định các yếu tố dữ liệu chính (như thông tin người mua và người bán, số tiền tín dụng, điều khoản vận chuyển và ngày tháng), sau đó đối chiếu chúng với hóa đơn và dữ liệu vận chuyển trong hệ thống ERP. Trong bản demo, tác nhân AI đã nhanh chóng phát hiện ra những sai sót về dữ liệu giữa các tài liệu (như loại tiền tệ và số tiền) và đề xuất sửa đổi bằng ngôn ngữ tự nhiên. Sau khi được xác minh, dữ liệu được truyền an toàn đến ngân hàng.

Quan trọng hơn, bản POC cũng minh họa cách người dùng quản lý ngân quỹ có thể tương tác với dữ liệu trong tài liệu thương mại thông qua giao diện AI hội thoại. Ví dụ, một quản lý ngân quỹ có thể hỏi tác nhân AI: “Thư tín dụng này có tuân thủ các điều khoản đã thỏa thuận không?” và nhận được câu trả lời tức thì dựa trên cả dữ liệu ERP và tài liệu thương mại của bên thứ ba. Nguồn dữ liệu có thể mở rộng sang dữ liệu thị trường thời gian thực như tỷ giá hối đoái (FX) và xếp hạng rủi ro để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn về phòng ngừa rủi ro FX và chiết khấu LC.

Kiểu tương tác dựa trên tác nhân với dữ liệu doanh nghiệp này là một bước đột phá về khả năng sử dụng. Thay vì phải đọc tỉ mỉ các tài liệu hoặc màn hình cổng thông tin, các bên liên quan chỉ cần đặt câu hỏi và nhận thông tin chi tiết do AI tạo ra, giúp đẩy nhanh đáng kể quá trình ra quyết định.

Vì LLM diễn giải tài liệu bằng sự thấu hiểu ngữ cảnh — không chỉ tìm từ khóa mà còn nắm bắt ý nghĩa và mối quan hệ — các tác nhân AI có thể giúp phát hiện những dấu hiệu cảnh báo ngầm, chẳng hạn như các tham chiếu đến các thực thể bị trừng phạt hoặc mô tả mơ hồ về hàng hóa lưỡng dụng. Bằng cách tham chiếu các khung pháp lý (như luật kiểm soát xuất khẩu hàng lưỡng dụng của EU), các tác nhân này có thể cảnh báo rủi ro tuân thủ sớm, cho phép can thiệp chủ động trước khi giao dịch diễn ra.

Bằng cách cho phép trao đổi dữ liệu trực tiếp và phù hợp với tiêu chuẩn giữa doanh nghiệp và ngân hàng, giải pháp này giúp:

• Giảm sai sót tài liệu bằng cách xác thực dữ liệu ngay tại nguồn.
• Cải thiện độ chính xác và khả năng kiểm chứng thông qua dữ liệu có cấu trúc, máy có thể đọc được và khả năng truy xuất nguồn gốc xuyên suốt.
• Hỗ trợ khả năng tương tác theo tiêu chuẩn giữa các hệ thống ERP, nền tảng ngân hàng và mạng lưới logistics.
• Rút ngắn thời gian cấp vốn bằng cách loại bỏ sự phụ thuộc vào giấy tờ và sự chậm trễ của dịch vụ chuyển phát.
• Tăng cường quản trị rủi ro và tuân thủ bằng cách tự động kiểm tra dữ liệu thương mại theo các quy tắc và danh sách theo dõi.

Lợi ích của giải pháp này không chỉ dừng lại ở ngân hàng và công ty thương mại. Chính phủ và cơ quan hải quan có thể sử dụng dữ liệu đồng bộ với ERP để tinh gọn việc kê khai và cải thiện thu thuế. Các đơn vị vận chuyển và logistics có thể tiếp cận dữ liệu chính xác sớm hơn, từ đó cải thiện lập kế hoạch và giảm chậm trễ.

Các ngân hàng hàng đầu và Microsoft: Tầm nhìn chung về tài chính thương mại số

Bản thử nghiệm thành công này được xây dựng dựa trên sự hợp tác chặt chẽ giữa Microsoft và ba ngân hàng toàn cầu, kết hợp chuyên môn về AI và công nghệ doanh nghiệp của Microsoft với kinh nghiệm sâu rộng về tài chính thương mại của các ngân hàng.

ANZ

“ANZ đang khám phá các cơ hội áp dụng AI để hỗ trợ quy trình kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Khi phù hợp, chúng tôi đặt mục tiêu vượt ra khỏi vai trò là bên xử lý giao dịch hậu cần để cung cấp tài chính thương mại như một phần liền mạch trong quy trình làm việc hiện có của khách hàng. Bằng cách tích hợp AI an toàn và có trách nhiệm vào hệ thống ERP của doanh nghiệp, mục tiêu của chúng tôi là mang lại trải nghiệm tài chính thương mại trực quan và tích hợp hơn.” — Hari Janakiraman, Trưởng bộ phận Công nghiệp và Đổi mới, Ngân hàng Giao dịch, Institutional

HSBC

“Tài chính thương mại vẫn phụ thuộc quá nhiều vào tài liệu, đó là lý do tại sao ngành này cần khả năng tương tác thực tế: các tiêu chuẩn dữ liệu chung và các tập dữ liệu nhất quán do ngân hàng xác định mà các nhà xuất khẩu — từ doanh nghiệp nhỏ đến tập đoàn đa quốc gia — có thể trao đổi điện tử. Bản thử nghiệm này cho thấy việc tuân theo các khung như KTDDE của ICC có thể giảm sai sót và giúp chuyển dữ liệu đã xác thực một cách an toàn từ ERP sang nền tảng ngân hàng, khiến thương mại trở nên dễ tiếp cận và hiệu quả hơn cho mọi quy mô công ty.” — Bhriguraj Singh, Giám đốc Sản phẩm, Giải pháp Thương mại Toàn cầu

Lloyds

“Sự phát triển mới này tạo ra cơ hội lớn để cải thiện hệ sinh thái tài chính thương mại bằng cách chuyển từ việc chuyển giao giấy tờ giữa các bên sang trao đổi dữ liệu đơn thuần. Bằng cách sử dụng các tiêu chuẩn mở, chúng tôi có thể tích hợp dễ dàng hơn với công nghệ của khách hàng và đối tác logistics. Kết hợp với trao đổi dữ liệu dựa trên AI thông qua bộ kết nối của Microsoft, thông tin có thể lưu chuyển an toàn và chính xác giữa các nền tảng. Chúng tôi cam kết xây dựng một môi trường thương mại số kết nối và hợp tác hơn.” — Surath Sengupta, Trưởng bộ phận Sản phẩm Ngân hàng Giao dịch

Khai phá lợi ích của AI và khả năng tương tác

Về mặt kỹ thuật, nguyên mẫu này sử dụng kiến trúc phi tập trung hiện đại, được thiết kế để tích hợp với nhiều hệ thống ERP (Microsoft Dynamics 365 và các hệ thống khác), nền tảng ngân hàng và ứng dụng chuỗi cung ứng của bên thứ ba.

Giải pháp được xây dựng trên Microsoft Foundry, một nền tảng Azure thống nhất để phát triển, triển khai và quản trị các ứng dụng và tác nhân AI. Foundry tập hợp các mô hình, công cụ, quản trị và khả năng quan sát dưới một mặt phẳng điều khiển duy nhất, điều này rất quan trọng để xử lý dữ liệu thương mại nhạy cảm và đảm bảo an ninh cấp doanh nghiệp.

LLM vận hành khả năng thấu hiểu tài liệu sâu, trích xuất dữ liệu, xác thực và tương tác hội thoại. Khác với OCR (Nhận dạng ký tự quang học) truyền thống hoặc các hệ thống dựa trên mẫu (template) thường gặp khó khăn khi bố cục thay đổi hoặc thiếu dữ liệu, LLM có thể thích ứng với nhiều định dạng tài liệu khác nhau và trích xuất, đối chiếu thông tin mạnh mẽ hơn.

---

Xây dựng nền tảng đám mây tuân thủ của bạn Truy cập Ebook

---

Đưa AI vào thực tiễn tài chính thương mại

Chúng tôi mời các tổ chức trong toàn bộ hệ sinh thái thương mại — ngân hàng, doanh nghiệp, fintech và chính phủ — cùng hợp tác đổi mới với chúng tôi về tương lai của thương mại quốc tế.

Để tìm hiểu thêm về sáng kiến hợp tác này và khám phá cách AI tạo sinh có thể chuyển đổi hoạt động thương mại và ngân hàng quốc tế của bạn, hãy liên hệ với đại diện Microsoft.

Để biết thêm thông tin về cách tiếp cận của Microsoft trong việc xây dựng các tác nhân AI và giải pháp ngành, hãy truy cập Microsoft for Financial Services.

Khám phá cách AI đang chuyển đổi tài chính thương mại

---

Chú thích:

1. ICC United Kingdom, “‘The Roadmap to Digitalise UK Trade,” June 16, 2025
2. Fortune, “Global trade still depends on 4 billion paper documents daily,” October 2023

Link bài viết gốc

• Tags:
• Ai
• April 20
• Www.microsoft.com