Trong kỷ nguyên mới, các công nghệ mới như AI đang không chỉ định hình lại thế giới Fintech, mà còn mở ra vô vàn cơ hội toàn cầu cho kỹ sư Việt Nam. Tuy nhiên, đi kèm với tiềm năng luôn luôn là thách thức, và hành trình phát triển của các doanh nghiệp Fintech cũng như đội ngũ kỹ sư IT tại Việt Nam cần thích ứng nhanh – sáng tạo – và định hướng giá trị dài hạn, nơi con người và công nghệ cùng phát triển.

ITviec vinh dự đồng hành cùng Money Forward Việt Nam (MFV), một trong những tên tuổi tiên phong ứng dụng và xây dựng nền tảng AI vững chắc trong lĩnh vực tài chính số (Fintech), chia sẻ hành trình và chiến lược phát triển AI của mình. Buổi trò chuyện cùng ITviec có sự tham gia của anh Vũ Minh Hưng, Principal AI Engineer tại MFV, để làm rõ cách MFV đưa AI thực sự đi vào sản phẩm tài chính.

Lắng nghe chia sẻ trực tiếp từ anh Hưng trong video dưới đây:

Và sau đây, cùng ITviec recap nội dung giá trị từ buổi phỏng vấn nhé!

Bối cảnh và Triết lý cốt lõi của AI trong Fintech

AI không còn là câu chuyện của tương lai mà đang từng ngày định hình cách các doanh nghiệp vận hành, đặc biệt là trong lĩnh vực Fintech. Trong lĩnh vực này, AI thậm chí đã trở thành một “lá chắn không thể thiếu”.

Báo cáo từ CoinLaw (tháng 7/2025) cho biết 87% tổ chức tài chính đã ứng dụng AI để phát hiện gian lận và các hệ thống này đã chặn thành công đến 92% giao dịch giả mạo trước khi xác thực

Triết lý và Hành trình Phát triển AI tại MFV

• Hành trình Lịch sử: Hành trình AI của MFV là một quá trình dài hạn. Ngay từ năm 2024 (và trước đó), MFV đã bắt đầu xây dựng các nền tảng kế thừa công nghệ từ tập đoàn Money Forward tại Nhật Bản, ví dụ như AI về OCR (nhận dạng ký tự quang học).
• Bước ngoặt Quan trọng: Đến năm 2025, phòng AI Department chính thức được thành lập, hiện có gần 30 thành viên, trong đó có 9 kỹ sư chuyên trách về AI. Đây là cột mốc đánh dấu AI trở thành một giá trị cốt lõi trong năng lực và sản phẩm vận hành của MFV, không chỉ dừng lại ở nghiên cứu hay thử nghiệm.
• Triết lý Cốt lõi: MFV theo triết lý Build to Last. Mọi chiến lược AI đều xuất phát từ triết lý sản phẩm rõ ràng, tập trung vào các giá trị cốt lõi theo định hướng User Focus (đặt người dùng làm trung tâm). Tầm nhìn chung của MFV là “Become the financial platform for all” (trở thành nền tảng tài chính cho tất cả mọi người).

Chiến lược Phát triển AI: Con người, Dữ liệu và Văn hóa

Chiến lược AI của MFV được xây dựng dựa trên ba yếu tố quan trọng:

1. Con người: Đội ngũ AI được xây dựng từ những kỹ sư giàu kinh nghiệm, luôn tò mò, thích khám phá và sẵn sàng học hỏi công nghệ mới. MFV tin rằng yếu tố con người là quan trọng nhất để thích ứng với tốc độ thay đổi nhanh chóng của công nghệ.

2. Dữ liệu: MFV có sản phẩm trên thị trường trong và ngoài nước, cung cấp dữ liệu thực tế vô giá giúp AI hiểu sâu hơn về hành vi người dùng. Do dữ liệu tài chính là nhạy cảm, bài toán bảo mật dữ liệu là cực kỳ thiết yếu.

3. Văn hóa: Văn hóa học hỏi là một giá trị cốt lõi, khuyến khích nhân sự không ngừng thử nghiệm, cải tiến và chia sẻ kiến thức. MFV đã cập nhật Văn hoá thứ 6, Evolution (tiến hoá không ngừng), để nhấn mạnh tầm quan trọng của việc thích ứng và phát triển vững mạnh.

Tiềm năng và Thách thức của AI trong Fintech (3-5 năm tới)

Sự xuất hiện của ChatGPT vào cuối năm 2022 đã mở ra tiềm năng rất lớn cho AI nói chung và AI trong fintech nói riêng

Tiềm năng

• AI trở thành trợ lý tài chính cá nhân hoá (Financial partner): Mỗi người sẽ có một AI financial partner riêng biệt, có thể hiểu nhu cầu cá nhân, hành vi chi tiêu để đưa ra quyết định quản lý tài chính thông minh hơn.
• Tăng tốc tự động hoá trong quy trình doanh nghiệp: Tác nhân AI hỗ trợ xử lý nhanh chóng và chính xác các quy trình kế toán, nhân sự, chứng từ.
• Cầu nối vươn ra thị trường thế giới: AI giúp chuẩn hóa dữ liệu và ngôn ngữ, giảm thiểu đáng kể rào cản văn hóa khi đưa sản phẩm ra thị trường nước ngoài.

Thách thức

• Chất lượng dữ liệu và quyền riêng tư: Dữ liệu tài chính là vấn đề rất nhạy cảm, đòi hỏi việc bảo mật dữ liệu phải là bài toán thiết yếu.
• Đưa mô hình AI vào sản phẩm thật sự: Cần phải kiểm thử và cập nhật mô hình thường xuyên để đảm bảo mô hình giữ được tính thời cuộc.
• Con người và văn hoá học hỏi: Đội ngũ công nghệ trong lĩnh vực Fintech cần phải giữ được hai yếu tố: “Learn fast” (học hỏi nhanh) và “Build to last” (xây dựng bền vững).

Kiến trúc Kỹ thuật và Công nghệ Nền tảng

MFV tiếp cận AI bằng cách xây dựng một hệ thống AI Platform hoàn chỉnh, nơi toàn bộ các tác nhân AI, dữ liệu và quy trình được thống nhất và tập trung.

Cấu trúc Hệ thống AI gồm Ba Lớp:

1. AI Platform – lớp điều phối và quản lý năng lực AI nội bộ

• Đây là “bộ não trung tâm”, nơi toàn bộ AI Agent được quản lý và vận hành.
• Platform định nghĩa cách mỗi Agent tương tác với người dùng, gọi mô hình, truy xuất dữ liệu, và giám sát hiệu năng.
• Toàn bộ hạ tầng được xây dựng trên Azure Foundry của Microsoft,
• Sử dụng công nghệ framework như LangChain, A2A (Agent-to-Agent framework) và MCP (Model Context Protocol) để các Agent có thể giao tiếp, phối hợp với nhau. Và Guardrail layer để kiểm soát rủi ro bảo mật, ngăn ngừa phản hồi nhạy cảm hoặc vi phạm chính sách.

2. Data Mart – nền tảng dữ liệu tập trung và có ngữ cảnh

• Fintech đòi hỏi dữ liệu cực kỳ chính xác, nên MFV xây dựng Data Mart nội bộ để:

• Chuẩn hóa pipeline ingest và transform dữ liệu,
• Gắn nhãn và quản lý version rõ ràng,
• Và đặc biệt là đảm bảo tuân thủ quyền riêng tư theo quy chuẩn.
• Nhờ hệ thống này, mọi AI Agent đều có thể truy cập dữ liệu đã được làm sạch, gắn ngữ cảnh và sẵn sàng cho inference.

3. AI Agent – lớp thực thi logic nghiệp vụ và tương tác người dùng

• Đây là phần “nhìn thấy” rõ nhất trong sản phẩm:
• Các AI Agent xử lý các tác vụ thực tế như phân loại chi tiêu, gợi ý danh mục kế toán, hỗ trợ nhân sự,
• Mỗi Agent được thiết kế vừa đủ chuyên sâu để hiểu nghiệp vụ, nhưng vẫn tuân thủ framework chung của Platform để dễ mở rộng và bảo trì.

Cách MFV vận hành hệ thống AI và các dự án thực chiến cụ thể sẽ được chia sẻ kỹ hơn tại Tech Talk: AI Forward – Practical Uses in Software Development vào ngày 03/12, đăng ký tham gia tại đây (Chèn link).

Kinh nghiệm Vận hành và Lựa chọn Công nghệ

MFV lựa chọn công nghệ dựa trên ba nguyên tắc rõ ràng: 

(1) Ổn định để có thể vận hành lâu dài

(2) Dễ bảo trì, để các team có thể tiếp tục phát triển mà không phụ thuộc vào cá nhân 

(3) Khả năng tích hợp tốt trong hệ sinh thái của tập đoàn Money Forward.

Các bài học quan trọng khi vận hành hệ thống AI quy mô lớn bao gồm:

• Chọn công nghệ và ngôn ngữ lập trình cần đúng nhu cầu và năng lực đội ngũ
• Luôn theo dõi, giám sát và cập nhật liên tục (yếu tố tiên quyết)
• Minh bạch và có thể audit

Dự án AI Tiêu biểu

1. Expense AI Agent:

Hệ thống tự động nhận dạng, phân loại và gợi ý danh mục chi tiêu cho doanh nghiệp. Nhân viên chỉ cần upload hóa đơn chi phí; AI (sử dụng công nghệ OCR) sẽ tự động chiết xuất thông tin, điền vào form, kiểm tra tính hợp lệ theo quy định, và tiến hành submit hoàn tiền nếu đầy đủ. Nếu chưa đủ thông tin, AI sẽ gợi ý để nhân viên hoàn thiện hồ sơ.

2. Chatbot nội bộ Hi-MFV: 

Hỗ trợ nhân viên trả lời câu hỏi thường ngày, tra cứu quy trình nghiệp vụ và thực hiện các thao tác tiện ích khác. Ví dụ, nhân viên có thể tương tác qua Slack để đặt ghế làm việc tại văn phòng hay kiểm tra/đăng ký nghỉ phép.

Kỳ vọng về Nhân sự trong Kỷ nguyên AI

Trong bối cảnh công nghệ thay đổi rất nhanh (vòng đời sản phẩm công nghệ có thể rút ngắn từ 10 năm xuống còn 3-5 năm), MFV kỳ vọng nhân sự công nghệ cần có:

• Tính Chủ động: Chủ động tích lũy kiến thức nền tảng vững chắc (như thống kê, đại số tuyến tính) và đặt câu hỏi “Vì sao” thay vì “Làm sao” hay “Công nghệ gì” để hiểu đúng bản chất vấn đề và nhu cầu khách hàng.
• Tư duy Sản phẩm (Product Mindset): Khả năng thấu cảm với nhu cầu khách hàng. Một kỹ sư giỏi không chỉ cần coding hiệu quả mà còn cần phải chạm được đến nhu cầu và cảm xúc của người dùng (human touch).

Lời khuyên từ chuyên gia dành cho các AI Engineers: 

“Hãy luôn đặt mình vào vai trò của người quản lý sản phẩm (product owner): “Mô hình AI này mình làm ra đang thực sự giúp ích cho ai? Giải quyết được vấn đề gì?””

Lời kết

Buổi trò chuyện cùng anh Vũ Minh Hưng không chỉ mang đến góc nhìn thực tế về hành trình xây nền tảng AI trong Fintech, mà còn thể hiện rõ triết lý “Build to Last” – xây dựng bền vững từ con người, dữ liệu đến văn hoá.

Từ cách MFV đầu tư cho kiến trúc kỹ thuật, quy trình dữ liệu, cho đến việc xây dựng đội ngũ nhân sự sẵn sàng học hỏi và thích ứng, tất cả đều xoay quanh một giá trị cốt lõi: phát triển con người để công nghệ được nuôi dưỡng và lớn lên cùng giá trị thật.

—————————————