Skip to main content

AI

Ngày 8 tháng 7 năm 2026

 

Các tác nhân AI đã sẵn sàng hành động. Hầu hết các hệ thống vẫn chưa sẵn sàng để tin tưởng chúng.

Dưới đây là năm thách thức về tổ chức đang ngăn cản AI vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm để đi vào sử dụng hàng ngày.

Kaushik Gopal profile photo

Kaushik Gopal

Executive Vice President, Business & Market Insights, Mastercard

Hầu hết các tổ chức không gặp vấn đề về đổi mới AI. Họ có vấn đề về mở rộng quy mô. Trên khắp các ngành công nghiệp, các công ty đã dành vài năm qua để thử nghiệm các dự án thí điểm AI, nhưng nhiều công ty vẫn đang gặp khó khăn trong việc chuyển đổi từ các chứng minh tính khả thi đầy hứa hẹn sang triển khai thực tế.

Trở ngại hiếm khi là do thiếu tham vọng — đầu tư tư nhân toàn cầu vào AI đã tăng hơn mười ba lần từ năm 2014 đến năm 2024. Thường thì, các nhà lãnh đạo chưa xây dựng được các điều kiện cần thiết để tin tưởng AI, đặc biệt là AI tác nhân, ở quy mô lớn: văn hóa, bảo mật, trách nhiệm giải trình, quản trị và khả năng sẵn sàng về dữ liệu.

Niềm tin không được xây dựng chỉ dựa trên một kiểm soát hoặc chính sách duy nhất. Điều đó phụ thuộc vào việc các tổ chức tạo dựng niềm tin trên nhiều khía cạnh cùng một lúc. Các công ty có thể có các mô hình AI phức tạp nhưng quản trị yếu kém, kiểm soát bảo mật mạnh mẽ nhưng sự sẵn sàng của lực lượng lao động còn hạn chế, hoặc dữ liệu chất lượng cao nhưng trách nhiệm giải trình không rõ ràng. Những người đạt được nhiều tiến bộ nhất không nhất thiết phải triển khai nhiều AI hơn: Họ đang tiến bộ đồng thời trên tất cả các khía cạnh này.

Các tổ chức chỉ có thể xây dựng được niềm tin cần thiết để chuyển từ hiểu biết sâu sắc sang hành động nếu họ có thể trả lời tất cả năm câu hỏi này. 

 

Mọi người có biết cách làm việc với AI không?

Một trong những tín hiệu dai dẳng nhất mà chúng tôi đang thấy trong toàn ngành là sự ngắt kết nối giữa sự nhiệt tình của lãnh đạo đối với AI và sự hiểu biết của nhân viên về cách nó nên được sử dụng. Khoảng cách đó có thể gây khó khăn cho việc áp dụng. Yêu cầu các đội ngũ đó đón nhận AI đòi hỏi nhiều hơn là chỉ cấp cho họ quyền truy cận vào các công cụ mới. Họ cần hiểu cách AI nên được sử dụng, nơi nó có thể tăng thêm giá trị và cách nó sẽ thay đổi cách công việc của họ được thực hiện.

Điều này bắt đầu bằng giao tiếp rõ ràng. Mặc dù thái độ của các giám đốc điều hành đối với AI đã thay đổi nhanh chóng, nhưng tâm lý đó không phải lúc nào cũng lan tỏa đến các thành viên trong nhóm của họ. Theo Báo cáo AI trong Dịch vụ Chuyên nghiệp năm 2026 của Viện Thomson Reuters, gần 40% chuyên gia cho biết họ đã nhận được những chỉ đạo mâu thuẫn về việc sử dụng AI từ lãnh đạo và khách hàng. 

Các nhà lãnh đạo có thể thu hẹp khoảng cách này bằng cách vượt ra ngoài các yêu cầu AI chung chung và cung cấp cho nhân viên hướng dẫn thực tế về thời điểm sử dụng AI, nơi nên áp dụng nó trong quy trình làm việc của họ và nơi mà sự đánh giá của con người vẫn là cần thiết. Khi nhân viên hiểu cách AI hỗ trợ công việc của họ và những gì được kỳ vọng ở họ, các tổ chức có thể chuyển từ giai đoạn thử nghiệm sang áp dụng.

 

Có nên cho phép tác nhân này làm điều này không?

Khi các tác nhân AI tiến gần hơn đến việc ra quyết định và thực thi, câu hỏi chuyển từ việc liệu chúng có thể tạo ra hiểu biết sâu sắc hay không sang việc liệu chúng có thể được tin cậy để hành động hay không.

Đó là lý do tại sao bảo mật, quyền riêng tư và việc sử dụng có trách nhiệm cần được tích hợp vào mô hình hoạt động ngay từ đầu. Đối với các doanh nghiệp, điều đó đòi hỏi phải thiết lập các rào cản để bảo vệ thông tin nhạy cảm và tạo ra trách nhiệm giải trình trước khi các tác nhân được tin cậy để truy cập dữ liệu hoặc đảm nhận các nhiệm vụ phức tạp hơn.

Về cốt lõi, đây là một thách thức về danh tính và quyền truy cập. Trước khi một tác nhân AI có thể truy xuất thông tin, bắt đầu thanh toán hoặc tương tác với khách hàng, các tổ chức cần có sự tự tin vào bản chất của tác nhân đó, hệ thống mà nó có thể truy cập và những quyền hạn mà nó đã được cấp. Nếu công ty của bạn không tin tưởng, làm sao bạn có thể kỳ vọng khách hàng của mình tin tưởng được? 

 

Ai là người sở hữu kết quả?

Khi các tác nhân AI đảm nhận nhiều trách nhiệm tự chủ hơn, các tổ chức phải đối mặt với một trở ngại khác: xác định ai chịu trách nhiệm khi một tác nhân đưa ra quyết định, thực hiện nhiệm vụ hoặc tạo ra kết quả không mong muốn.

Mặc dù nhiều công ty quan tâm đến việc triển khai các tác nhân, nhưng chỉ 32% cho biết họ đã thực sự tính đến các tác nhân trong kế hoạch nhân sự, theo một báo cáo năm 2025 của Cisco về mức độ sẵn sàng AI. Nếu không có cấu trúc sở hữu rõ ràng, các doanh nghiệp có nguy cơ tạo ra sự không chắc chắn xung quanh việc ra quyết định, giám sát và trách nhiệm giải trình.

Các nhà lãnh đạo cần thiết lập các mô hình sở hữu rõ ràng cho công việc được hỗ trợ bởi AI, phác thảo những quyết định nào có thể được ủy quyền cho các tác nhân, nơi nào phán đoán của con người vẫn là yếu tố thiết yếu và cách các vấn đề sẽ được leo thang khi hệ thống hoạt động không như mong đợi. Các tổ chức triển khai AI tác nhân thành công sẽ là những tổ chức thực hiện thêm bước tái thiết kế quy trình làm việc hiện có để con người và AI có thể hoạt động cùng nhau với vai trò, trách nhiệm và kỳ vọng rõ ràng hơn. 

 

Làm thế nào để chúng ta biết nó đã sẵn sàng hành động?

Khi các tổ chức đã thiết lập trách nhiệm giải trình, một câu hỏi mới đặt ra: Làm thế nào để biết khi nào một tác nhân AI đã sẵn sàng cho thế giới thực?

Các doanh nghiệp cần các cách thức để kiểm tra hiệu suất, đánh giá kết quả và hiểu cách các tác nhân hoạt động trước khi chúng được giao phó các tương tác với khách hàng, quy trình vận hành hoặc các quyết định quan trọng trong kinh doanh. Trọng tâm không nên là tạo ra một tác nhân, mà là thực hiện các bước đúng đắn để xác thực rằng tác nhân có thể hoạt động đáng tin cậy, nhất quán và an toàn trên nhiều tình huống khác nhau.

Trước khi các tác nhân được tin tưởng để hành động và triển khai ở quy mô lớn, các tổ chức ngày càng mong muốn các môi trường nơi họ có thể đánh giá hiệu suất, xác định các điểm thất bại và tinh chỉnh các biện pháp kiểm soát.  Đó là một trong những lý do Mastercard đã tạo ra Agent Suite, giúp các tổ chức chuyển từ các chương trình thử nghiệm sang triển khai đáng tin cậy, và đó là lý do tại sao chúng tôi gần đây đã mở rộng nó với Proto, một môi trường thử nghiệm để khám phá, kiểm tra và xác thực các trường hợp sử dụng AI tác nhân trước khi đưa chúng vào quy trình làm việc sản xuất. Mastercard cũng đã giới thiệu ba tác nhân AI mới được thiết kế để hỗ trợ các chức năng doanh nghiệp chính: người bán, quy trình giới thiệu và quản lý tranh chấp. Cùng với nhau, những khả năng này có thể giúp các tổ chức xác định nơi AI có thể thúc đẩy giá trị kinh doanh đồng thời mở rộng quy mô trong các khuôn khổ an toàn và được quản lý.

 

Liệu hệ thống có thông tin cần thiết không?

Ngay cả các tổ chức giải quyết vấn đề áp dụng, bảo mật và quản trị cũng thường gặp một trở ngại khác: các tác nhân AI chỉ có thể hoạt động dựa trên thông tin mà chúng có thể hiểu — khi đó dữ liệu phù hợp có thể được sử dụng an toàn, với các quyền rõ ràng, khi các tác nhân hoạt động theo thời gian thực. 

Nhưng nhiều tổ chức vẫn hoạt động với dữ liệu rời rạc trải rộng trên các hệ thống, định dạng không nhất quán và quy trình làm việc không liên kết. Mặc dù con người thường có thể khắc phục những khoảng trống đó, nhưng các tác nhân AI gặp khó khăn khi thông tin không đầy đủ, mâu thuẫn hoặc khó tiếp cận. Điều này có thể có nghĩa là giảm các kho chứa dữ liệu riêng biệt, làm sạch dữ liệu không nhất quán và sửa chữa các quy trình chắp vá có thể hạn chế khả năng hoạt động như dự kiến của AI.

 

Hành động AI đáng tin cậy có thể Become một trong những yếu tố khác biệt cạnh tranh quan trọng nhất trong kinh doanh. Không phải vì các tổ chức có thể xây dựng AI, mà vì họ có thể tin cậy vào nó.

Kaushik Gopal
Kaushik Gopal

 

Trong môi trường tác nhân, chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng quyết định. Nếu các tác nhân không thể hiểu thông tin một cách đáng tin cậy trước mắt, họ cũng không thể hành động một cách đáng tin cậy dựa trên thông tin đó. Để đẩy nhanh quá trình chuyển đổi đó, Mastercard đã tăng cường sự tập trung vào Start Path, chương trình kết nối khởi nghiệp từng đoạt giải thưởng của họ, bằng cách thu hút các công ty tập trung vào kinh doanh thông minh và các năng lực dựa trên dữ liệu.

Trong thập kỷ qua, Start Path đã chào đón hơn 500 công ty tại hơn 60 quốc gia, hỗ trợ các công ty này mở rộng quy mô bằng cách kết hợp hỗ trợ thực tế với quyền truy cập vào mạng lưới toàn cầu và khách hàng của Mastercard. Việc tập trung nhiều hơn vào các công ty khởi nghiệp có thể hỗ trợ khách hàng chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chuyên sâu có giá trị có thể giúp đưa ra quyết định tốt hơn, thúc đẩy hiệu suất và hỗ trợ hành động theo thời gian thực — từ đó xây dựng sự tự tin cần thiết để đưa AI từ hoạt động riêng lẻ vào cuộc sống hàng ngày.

Trong những năm tới, hành động AI đáng tin cậy có thể Become một trong những yếu tố khác biệt cạnh tranh quan trọng nhất trong kinh doanh. Không phải vì các tổ chức có thể xây dựng AI, mà vì họ có thể tin cậy vào nó.

Gặp gỡ các công ty khởi nghiệp về Thông tin chuyên sâu Kinh doanh & Thị trường của Start Path

   

Luca AI

Luca AI là một thành viên đội ngũ kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI, tập hợp các bộ phận bán hàng, tiếp thị, tài chính và vận hành vào một giao diện phân tích hội thoại duy nhất. Thông qua cái nhìn tổng thể này, các DNB có thể truy cận thông tin chi tiết theo thời gian thực trên toàn bộ hoạt động kinh doanh của mình, giúp họ xác định cơ hội, cải thiện hiệu quả và đưa ra các quyết định kinh doanh hàng ngày với sự tự tin hơn. Mastercard đã hợp tác với Luca AI để cung cấp các khả năng này cho chủ thẻ doanh nghiệp Châu Âu thông qua Chương trình thưởng doanh nghiệp Mastercard và đang tìm hiểu cách công nghệ của họ có thể hỗ trợ thêm các hoạt động do đại lý điều hành cho các tổ chức phát hành DNB.

Logo của Luca AI

    

Yabx

Yabx sử dụng trí tuệ do AI điều khiển cùng với cơ sở hạ tầng cho vay low-code, no-code để tận dụng dữ liệu thay thế nhằm cung cấp giải pháp cho vay kỹ thuật số có khả năng mở rộng, quản lý rủi ro tại các thị trường mới nổi, hợp tác với các ngân hàng, công ty fintech, công ty thanh toán, nhà tổng hợp thương mại và các đối tác khác trong hệ sinh thái. Mastercard đang hợp tác với các tổ chức phát hành tại Trung Đông và Châu Phi để tích hợp dữ liệu tín dụng thay thế như thông tin ví điện tử và viễn thông vào việc đánh giá rủi ro tín dụng, cho phép phát hành thẻ toàn diện hơn và cải thiện khả năng tiếp cận các dịch vụ tài chính.

logo của Yabx

   

BizMachine

BizMachine cung cấp nền tảng thông tin kinh doanh B2B giúp các công ty xác định và thu hút khách hàng doanh nghiệp mới. Bằng cách kết hợp thông tin chuyên sâu độc quyền của BizMachine và Mastercard, mối quan hệ đối tác này cho phép các tổ chức thanh toán có trụ sở tại Châu Âu và các bên tham gia hệ sinh thái thanh toán khác xác định các đơn vị chấp nhận thẻ tiềm năng cao.

Logo BizMachine

Guestologie

Guestologie mang lại cho các nhà hàng thông tin cần thiết để cung cấp dịch vụ khách hàng chính xác theo thời gian thực, bởi vì lòng trung thành lâu dài được tạo ra trong phòng ăn, từng trải nghiệm cá nhân hóa một. 

Logo của Guestologie