Gemini, MoonPay, Dallas Fed, BIS tuần này đã giao thoa trên Agentic Finance

• tác giả Charlie *

Trong tuần qua, đã xảy ra một số sự kiện trong ngành tài chính có vẻ như hoàn toàn không liên quan đến nhau.

Vào ngày 25 tháng 8, Google Cloud đã ra mắt Gemini Enterprise for Financial Services dành cho các tổ chức tài chính, đẩy mạnh AI trong các quy trình công việc thực sự gần gũi với hoạt động cốt lõi như KYC, phân tích tín dụng, giám sát danh mục đầu tư, phát hành trái phiếu và nghiên cứu tài chính.

Hai ngày sau, MoonPay thông báo đã tích hợp PayBox vào Kamino trên Solana, người dùng đã có thể khởi động cho vay và nhận lợi nhuận thông qua các cổng tương tác như Claude hoặc ChatGPT.

Trong khi đó, Dallas Fed đã phát hành một nghiên cứu có vẻ không hấp dẫn lắm, thảo luận về việc nếu tiền gửi có thể được chuyển nhượng theo thời gian thực 24 giờ, và AI có thể tự động so sánh lợi nhuận cho doanh nghiệp và cá nhân, thì độ bám dính của tiền gửi mà ngân hàng luôn dựa vào sẽ xảy ra điều gì.

Một ngày sau, BIS đã đề cập đến Project Agorá, vừa hoàn thành thử nghiệm với vốn thực, trong cuộc thảo luận về stablecoin và tiền gửi được mã hóa.

Nếu nhìn riêng lẻ, mỗi sự kiện đều có thể được phân loại vào một nhóm tin tức quen thuộc: Google là AI doanh nghiệp, MoonPay là tài chính tiền điện tử, Dallas Fed là nghiên cứu ngân hàng, Project Agorá là nghiên cứu về cơ sở hạ tầng thanh toán xuyên biên giới thế hệ tiếp theo của ngân hàng trung ương và ngân hàng thương mại.

Nhưng nếu đặt chúng lại với nhau, có thể thấy một mạch liên kết đáng chú ý hơn.

Trong hai ba năm qua, chúng ta đã thảo luận về việc AI sẽ thực sự thay đổi tài chính khi nào. Nhưng tôi ngày càng cảm thấy rằng câu hỏi này không đủ chính xác. Ranh giới thực sự không bao giờ là khi nào AI "hiểu biết hơn về tài chính", mà là khi nào nó bắt đầu được phép đại diện cho con người để đưa ra quyết định tài chính và thực sự có thể di chuyển tiền.

Sự khác biệt giữa hai điều này có thể lớn hơn nhiều so với sự chuyển đổi từ công cụ tìm kiếm sang ChatGPT.

Vài năm trước, khi tôi bắt đầu nghiên cứu sự kết hợp giữa AI sinh ra và Fintech, đánh giá tổng thể thực sự khá bảo thủ. Thời điểm đó, ứng dụng thực tế nhất trong ngành tài chính vẫn là dịch vụ khách hàng, báo cáo, chống gian lận, quản lý chi phí, tìm kiếm kiến thức nội bộ và các công cụ nâng cao hiệu suất nhân viên. Những điều này chắc chắn có giá trị, nhưng chủ yếu vẫn dừng lại ở "AI đứng bên cạnh tiền để hỗ trợ", mà không thực sự chạm vào tiền.

Nguyên nhân cũng rất đơn giản. Một mô hình viết sai một đoạn văn bản thị trường có thể được chỉnh sửa lại; nhưng nếu một mô hình chuyển nhầm 5 triệu đô la cho doanh nghiệp, rõ ràng không thể chỉ cần nhấn "hoàn tác" để giải quyết. Các tổ chức tài chính có độ dung nạp cho các mô hình "hộp đen" tự nhiên thấp hơn nhiều so với các công ty phần mềm thông thường. Độ chính xác, quyền hạn, kiểm toán, trách nhiệm, yêu cầu quản lý, bất kỳ khâu nào chưa được giải quyết, mô hình dù thông minh đến đâu cũng chỉ có thể làm trợ lý.

Tuy nhiên, sự thay đổi thực sự đáng chú ý trong vài tháng qua không phải là ngành đột nhiên tin rằng "AI tài chính tự động hoàn toàn" sẽ đến ngay lập tức, mà là ngày càng nhiều công ty bắt đầu phân chia việc "để AI di chuyển tiền" thành một loạt các quyền hạn nhỏ hơn, có thể kiểm soát hơn.

Robinhood đã ra mắt Agentic Trading trong năm nay, không cho phép một mô hình trực tiếp quản lý toàn bộ tài sản của người dùng, mà thay vào đó thiết lập một tài khoản độc lập cho phép AI hoạt động. Đến cuối quý hai, số lượng tài khoản loại này đã gần 100,000, quản lý tài sản vượt quá 100 triệu đô la.

Ramp đi theo một con đường ít hấp dẫn hơn, nhưng có thể gần hơn với con đường tiến hóa thực tế của tài chính doanh nghiệp. AI của nó không thay thế CFO ngay lập tức, mà trước tiên đọc các chính sách hoàn trả, thanh toán và kế toán của công ty, tự động xử lý các tình huống có độ chắc chắn cao, và chuyển giao các tình huống bất thường cho con người.

Rowan mà Rocket Money mới ra mắt cũng thể hiện xu hướng tương tự: nó không chỉ cho người dùng xem một biểu đồ "bạn đã chi bao nhiêu trong tháng này", mà còn có thể phát hiện các đăng ký, gửi thông báo nhắc nhở, giúp hủy dịch vụ, đàm phán hóa đơn, thậm chí hoàn thành chuyển khoản tiết kiệm theo các quy tắc đã định.

Khi nhìn những sản phẩm này cùng nhau, sẽ thấy rằng thị trường không nhảy từ "hoạt động thủ công" sang "máy hoàn toàn tự chủ", mà tiến lên theo một con đường thực tế hơn: trước tiên quan sát, sau đó đề xuất, tiếp theo chuẩn bị hành động, rồi được con người phê duyệt, và cuối cùng dần dần giao những hành động rõ ràng, rủi ro có thể kiểm soát cho máy thực hiện.

Đó cũng là lý do tại sao tôi cảm thấy rằng khái niệm thực sự quan trọng của Tài chính Agentic không phải là "tự động hóa", mà là "ủy quyền".

Hôm nay, nhân viên doanh nghiệp cầm một thẻ tín dụng công ty, bản thân đó đã là một hình thức ủy quyền tài chính. Họ chắc chắn không thể tiêu hết tiền trong tài khoản ngân hàng của công ty, nhưng có thể tự do chi tiêu trong một số loại thương nhân, số tiền và quy tắc phê duyệt nhất định. Quản lý quỹ, người phụ trách tài chính doanh nghiệp, người quản lý mua sắm, về bản chất cũng đều đang quản lý tiền cho người khác trong một khung ủy quyền đã được định nghĩa trước.

AI Agent thực sự cần làm không phải là phát minh ra một hệ thống tài chính hoàn toàn mới, mà là biến mối quan hệ ủy quyền mà chúng ta đã quen thuộc thành các quy tắc mà máy có thể hiểu và thực hiện.

Ví dụ, một công ty hoàn toàn có thể nói với một AI đại diện tài chính: phải giữ ít nhất 30 ngày tiền mặt hoạt động; số tiền còn lại chỉ có thể để ở ngân hàng chỉ định hoặc sản phẩm có xếp hạng cao; không được phát sinh rủi ro ngoại hối; bất kỳ chuyển động tiền nào trên 500,000 đô la phải được phê duyệt bởi con người; chỉ khi chênh lệch lợi nhuận vượt quá 20 điểm cơ bản mới đáng để chuyển đổi; bất kỳ đối tác giao dịch mới nào cũng phải qua kiểm tra của con người.

Một khi những quy tắc này có thể được máy hiểu trực tiếp, mọi thứ sẽ xảy ra một cách thay đổi căn bản. AI không cần có quyền lực vô hạn, cũng không cần trở thành một "quỹ phòng hộ robot" hoàn toàn không bị quản lý. Nó chỉ cần hành động tự chủ trong các ranh giới.

Đó cũng là hướng đi ngày càng rõ ràng mà Google, MoonPay, Visa, Mastercard đang theo đuổi khi thực hiện thanh toán Agent. Bề ngoài, mọi người đều đang thảo luận về cách AI thanh toán, nhưng thực tế đang dành nhiều công sức để giải quyết quyền hạn: ai ủy quyền, ủy quyền bao nhiêu, ủy quyền đến khi nào, những thương nhân và tài khoản nào có thể tiếp cận, trong trường hợp nào phải dừng lại để xác nhận lại, và cuối cùng, khi có vấn đề xảy ra, làm thế nào để lưu lại hồ sơ kiểm toán đầy đủ.

Vì vậy, tôi ngày càng tin rằng, một trong những sản phẩm quan trọng nhất của Tài chính Agentic trong tương lai, thậm chí không nhất thiết phải là một mô hình lớn thông minh hơn, mà là một hệ thống "ủy quyền tài chính" đủ đáng tin cậy: nó có thể biến một chỉ thị con người rất mơ hồ - chẳng hạn như "giúp tôi quản lý tiền nhàn rỗi của công ty" - thành hàng trăm quy tắc có thể được máy thực hiện một cách nghiêm ngặt.

Từ góc độ này, nhìn vào các động thái gần đây của MoonPay trong nửa năm qua, sẽ thấy thú vị hơn nhiều so với việc chỉ nhìn vào sự hợp tác của nó với Kamino.

Vào tháng 3, MoonPay đã ra mắt Open Wallet Standard, tập trung giải quyết cách AI sử dụng ví một cách an toàn, cách có được quyền ký hạn chế mà không cần tiếp xúc với khóa riêng; vào tháng 5, họ đã mua lại DFlow, bổ sung cơ sở hạ tầng thực hiện giao dịch; vào tháng 6, họ lại mua lại Entendre, tăng cường khả năng đối chiếu, tài chính, quản lý vốn và báo cáo; vào tháng 7, họ ra mắt PayBox, kết nối thẻ và ví trực tiếp vào các môi trường tương tác như Claude, ChatGPT; đến tháng 8, họ lại thông qua Kamino để tích hợp cho vay và quản lý lợi nhuận.

Nếu nhìn riêng lẻ, mỗi bước đều không phải là điều gì đó quá lớn lao. Nhưng khi nhìn lại, nó giống như đang ghép lại một bộ khả năng tài chính cơ bản hướng tới AI Agent: trước tiên giải quyết danh tính và quyền hạn, sau đó giải quyết thực hiện, tiếp theo là hoạt động tài chính, cuối cùng bắt đầu tiếp cận tín dụng, cho vay và phân bổ tài sản.

Đó cũng là sự khác biệt thực sự giữa Thanh toán Agentic và Tài chính Agentic.

Cái trước trả lời câu hỏi: AI làm thế nào để thanh toán cho tôi?

Cái sau hỏi: AI làm thế nào để quản lý bảng cân đối kế toán của tôi?

Khi bước vào câu hỏi thứ hai, thanh toán chỉ còn là một trong những hành động. Tiền nên được đặt ở đâu, khi nào vay tiền, thế chấp tài sản gì, tiền nhàn rỗi kiếm được bao nhiêu lợi nhuận, khi nào thực hiện tái cân bằng, làm thế nào để quản lý tính thanh khoản và rủi ro, những quyết định mà trước đây cần đội ngũ tài chính doanh nghiệp, ngân hàng hoặc nhà quản lý đầu tư liên tục đưa ra, giờ đây có thể bắt đầu nằm trong phạm vi thực hiện của máy.

Nhưng ở đây vẫn có một mâu thuẫn về cơ sở hạ tầng.

Nếu AI có thể tính toán phương án tốt nhất mỗi giây, nhưng tiền vẫn chỉ có thể di chuyển theo giờ làm việc của ngân hàng, qua các ngân hàng đại lý xuyên biên giới, thanh toán hàng loạt và tốc độ đối chiếu thủ công, thì ngay cả Agent thông minh nhất cũng không có nhiều ý nghĩa. Nó giống như một chiếc xe thể thao hiệu suất cao, nhưng chỉ có thể chạy trên một con đường đất gồ ghề.

Đó cũng là lý do Project Agorá xứng đáng được đưa vào bài viết này.

Project Agorá không phải là một dự án AI. Nó là một thí nghiệm do BIS Innovation Hub và Hiệp hội Tài chính Quốc tế thúc đẩy, nghiên cứu cách đưa tiền gửi ngân hàng thương mại được mã hóa và dự trữ ngân hàng trung ương vào một nền tảng đa tiền tệ, có thể lập trình, nhằm cải thiện thanh toán xuyên biên giới bán buôn.

Mối liên hệ thực sự giữa nó và Tài chính Agentic không phải là "BIS cũng bắt đầu làm AI", mà là nó đang nghiên cứu một phần cơ sở hạ tầng tài chính khác mà AI cuối cùng cần gọi đến: liệu tiền có thể trở nên dễ dàng hơn để máy đọc, kết hợp và thực hiện hay không.

Vào tháng 7 năm nay, 28 tổ chức tài chính và ngân hàng trung ương đã hoàn thành thử nghiệm với vốn thực trong một môi trường kiểm soát, liên quan đến đồng franc Thụy Sĩ, euro, bảng Anh, yen Nhật, won Hàn Quốc và đô la Mỹ. Quy mô thử nghiệm rất nhỏ, không thể nói là môi trường sản xuất, nhưng ít nhất nó đã xác minh một điều: tiền gửi ngân hàng thương mại và tiền tệ ngân hàng trung ương không nhất thiết phải sống trong những hệ thống chậm chạp, tách biệt như ngày nay, mà chúng cũng có thể bước vào một môi trường hỗ trợ kích hoạt điều kiện, thanh toán nguyên tử và thực hiện quy tắc tự động.

BIS vẫn rất thận trọng về điều này. Cách các hệ thống kết nối với nhau, cách xác định thanh toán cuối cùng về mặt pháp lý, ai chịu trách nhiệm khi hợp đồng thông minh gặp sự cố, an ninh mạng, quản trị và cách di chuyển các hệ thống cũ hàng chục năm, tất cả những vấn đề này vẫn chưa được giải quyết. Vì vậy, việc viết Agorá thành "hệ thống tài chính toàn cầu thế hệ tiếp theo đã được xây dựng" rõ ràng là phóng đại.

Nhưng ít nhất nó đã chứng minh một vấn đề dễ bị câu chuyện crypto che khuất: tiền tệ có thể lập trình không nhất thiết phải đồng nghĩa với stablecoin, cũng không nhất thiết có nghĩa là ngân hàng bị bỏ qua. Tiền gửi ngân hàng truyền thống cũng có thể trở thành tài sản tài chính có thể được phần mềm gọi đến.

Và điều thực sự thú vị cũng bắt đầu từ đây.

Bởi vì các ngân hàng hôm nay đang đầu tư rất nhiều nguồn lực để loại bỏ ma sát trong dòng tiền, nhưng những ma sát này trước đây ở một mức độ nào đó vốn là một phần của mô hình kinh doanh ngân hàng.

Đó chính là điều đáng chú ý nhất trong bài viết của Dallas Fed.

Tại sao tiền gửi của một ngân hàng lại có giá trị?

Tất nhiên có nhiều lý do cao cả. Doanh nghiệp đặt 50 triệu đô la tại JPMorgan không chỉ vì lười mở tài khoản, mà có thể gắn liền với hạn mức tín dụng, ngoại hối, thanh toán lương, quản lý tiền mặt, lưu ký và nhiều năm quan hệ khách hàng. Những thứ này sẽ không đột ngột biến mất chỉ vì lãi suất của ngân hàng bên cạnh cao hơn 10 điểm cơ bản.

Nhưng một lý do khác không cao siêu như vậy, nhưng cũng rất thực tế: chuyển tiền quá phiền phức.

Hôm nay, một công ty có 2 triệu đô la tạm thời nhàn rỗi trong tài khoản, Ngân hàng A đưa ra lãi suất 4.20%, Ngân hàng B đưa ra 4.35%. Để chỉ vì 15 điểm cơ bản, đội ngũ tài chính có phải kiểm tra lại mỗi sáng không? Có đáng để đăng nhập lại, so sánh rủi ro đối tác, thực hiện chuyển tiền, xem xét thời gian thanh toán, rồi lại thực hiện một vòng đối chiếu không? Còn phải đảm bảo rằng tiền lương và thanh toán cho nhà cung cấp ngày mai không bị ảnh hưởng.

Đa số thời gian, câu trả lời đều là thôi.

Tiền cứ tiếp tục nằm đó.

Đó là một tài sản rất ít khi được thảo luận riêng lẻ trong hệ thống tài chính: sự lười biếng của con người.

Bài viết của Dallas Fed nói rất thẳng thắn rằng, độ bám dính của tiền gửi hoạt động một phần đến từ thực tế rằng tiền không thể được tái cấu hình nhanh chóng. Nếu trong tương lai, thanh toán tức thì, tiền gửi được mã hóa và AI Agent cùng trưởng thành, khách hàng tìm kiếm lợi nhuận cao hơn lý thuyết có thể hoàn thành việc chuyển đổi tiền mà gần như không cần thực hiện bất kỳ thao tác nào.

AI sẽ không cảm thấy 15 điểm cơ bản "không đáng để bận tâm".

Nó không có cuộc họp vào sáng thứ Hai, không quên, và cũng không vì hôm nay bận mà trì hoãn việc này đến tuần sau. Đối với nó, chi phí chú ý biên giới để so sánh các sản phẩm tài chính khác nhau gần như bằng không.

Điều này chắc chắn không có nghĩa là trong tương lai, tất cả tiền gửi doanh nghiệp sẽ như tiền nóng, cứ năm phút lại đổi ngân hàng. Quan hệ khách hàng, hạn mức tín dụng, yêu cầu quản lý, rủi ro vẫn tồn tại, và việc chuyển đổi tiền cũng sẽ không bao giờ thực sự đạt đến mức không có chi phí.

Nhưng vấn đề là, nó hoàn toàn không cần phát triển đến mức cực đoan như vậy mới ảnh hưởng đến ngân hàng.

Dallas Fed đã thực hiện một phép đo độ nhạy với khoảng 17 nghìn tỷ đô la tiền gửi liên quan trong hệ thống ngân hàng Mỹ. Nếu thời gian lưu giữ trung bình của tiền gửi giảm 10%, khả năng chuyển đổi kỳ hạn của hệ thống ngân hàng có thể giảm khoảng 580 tỷ đô la "rủi ro tương đương kỳ hạn 10 năm"; nếu độ nhạy của lãi suất tiền gửi đối với sự thay đổi của lãi suất thị trường tăng 10%, rủi ro kỳ hạn mà ngân hàng có thể chịu có thể giảm khoảng 700 tỷ đô la.

Điều này không có nghĩa là AI sẽ khiến các ngân hàng Mỹ đột nhiên cho vay ít hơn 700 tỷ đô la. Giải thích con số này đơn giản thành "khả năng cho vay giảm 700 tỷ đô la" là không chính xác.

Điều nó thực sự chỉ ra là một điều khác: độ bám dính của tiền gửi bản thân nó đã có giá trị kinh tế to lớn.

Nếu trong tương lai, tiền tệ có thể lập trình và AI Agent chỉ khiến độ bám dính này yếu đi một chút, thì chi phí và cấu trúc kỳ hạn của phía nợ ngân hàng có thể thay đổi theo.

Trong quá khứ, khi mọi người nói về tiền tệ có thể lập trình, thường chỉ thấy lợi ích: thanh toán nhanh hơn, ít đối chiếu hơn, chi phí thấp hơn, có thể hoạt động 24/7, và có thể viết trực tiếp các điều kiện thanh toán vào logic giao dịch.

Nhưng nó còn có một mặt khác ít được nhấn mạnh: một khi tiền dễ dàng di chuyển hơn, những người nắm giữ tiền sẽ có nhiều quyền lựa chọn hơn.

Đối với những người nắm giữ tài sản, đây là hiệu quả; nhưng đối với các tổ chức coi những đồng tiền này như nguồn vốn ổn định, điều này có nghĩa là cạnh tranh gay gắt hơn.

Ngân hàng để tiền hoạt động như phần mềm, cũng có thể phải chấp nhận một kết quả: tiền bắt đầu so sánh giá cả theo tốc độ của phần mềm.

Điều này đã đưa vấn đề đến một hướng khác mà tôi gần đây luôn suy nghĩ.

Trước đây, tôi luôn nghĩ rằng tài chính về bản chất là một công việc phân phối (distribution).

Ngân hàng tranh giành ai nhận được tiền lương trực tiếp vào tài khoản, công ty thẻ tín dụng tranh giành ai trở thành thẻ được người tiêu dùng sử dụng nhiều nhất, công ty chứng khoán tranh giành ai chiếm giữ màn hình điện thoại của nhà đầu tư, các tổ chức quản lý tài sản tranh giành ai sở hữu mối quan hệ khách hàng. Rất nhiều sản phẩm Fintech đã tiêu tốn hàng tỷ đô la để thu hút khách hàng, về bản chất đều đang tranh giành cùng một thứ: ai có thể đứng giữa người dùng và sản phẩm tài chính.

Bởi vì ai sở hữu phân phối, người đó có cơ hội quyết định sản phẩm nào được nhìn thấy.

Nhưng AI Agent có thể khiến cuộc cạnh tranh này dần chuyển từ "phân phối" (distribution) sang "định tuyến vốn" (routing).

Trước đây, bạn sẽ hỏi: ngân hàng nào tôi thích nhất?

Câu hỏi quan trọng hơn trong tương lai có thể là: Agent tài chính của tôi đưa ngân hàng nào vào danh sách đối tác giao dịch chấp nhận?

Trước đây, các công ty quỹ cố gắng để quỹ tiền tệ của mình xuất hiện trên trang chính của ứng dụng.

Trong tương lai, Agent có thể trực tiếp quyết định: khi chênh lệch lợi nhuận vượt quá 18 điểm cơ bản, tính thanh khoản đáp ứng yêu cầu, rủi ro đối tác thấp hơn một ngưỡng nào đó, tiền nên tự động đi đâu.

Trước đây, các tổ chức cho vay cạnh tranh bằng quảng cáo, thương hiệu và kênh bán hàng.

Trong tương lai, Agent có thể trực tiếp so sánh lãi suất thực tế, yêu cầu thế chấp, điều kiện trả nợ trước và tình trạng dòng tiền hiện tại của doanh nghiệp, rồi quyết định nên gọi vốn từ ai.

Đến đây, thứ thực sự có giá trị không còn chỉ là "người dùng có tải ứng dụng của bạn hay không", mà là bạn có được viết vào quy tắc mặc định của máy hay không.

Ai được viết vào phạm vi ủy quyền, người đó có đủ điều kiện tham gia cạnh tranh; ai cuối cùng giành được định tuyến vốn, người đó sẽ có dòng tiền.

Tài chính Agentic thay đổi hướng cầu đi đâu.

Tài chính Agentic thay đổi hướng vốn đi đâu.

Vì vậy, nếu hôm nay tôi là một CEO ngân hàng, tôi chắc chắn sẽ quan tâm đến việc AI có thể giảm thời gian viết báo cáo của các nhà phân tích hay không, có thể tự động hóa KYC và điều tra chống gian lận hay không, tất cả đều là những cải tiến hiệu quả rất thực tế.

Nhưng vấn đề lâu dài hơn có thể là một câu hỏi khác:

Khi khách hàng doanh nghiệp của tôi có một Agent tài chính làm việc 24 giờ, tôi dựa vào đâu để tiếp tục sở hữu đồng đô la tiếp theo của họ?

Những ngân hàng thông minh nhất chưa chắc sẽ chống lại sự thay đổi này, mà có thể sẽ là những người đầu tiên đưa Agent vào hệ thống của mình. Tiền hoạt động hàng ngày của khách hàng tiếp tục nằm trong tài khoản thanh toán, tiền tạm thời không sử dụng tự động chuyển vào tiền gửi hoặc quỹ có lãi suất cao hơn, cần tính thanh khoản thì tự động quay lại; ngoại hối, hạn mức cho vay, tài sản thế chấp và thanh toán cũng có thể được tối ưu hóa cùng nhau. Như vậy, ngay cả khi Agent liên tục tìm kiếm giải pháp tốt hơn, tiền vẫn có thể ở lại trong cùng một hệ sinh thái ngân hàng.

Từ góc độ này, những khám phá như Project Agorá chưa chắc sẽ làm suy yếu ngân hàng, thậm chí có thể giúp tiền tệ của ngân hàng thương mại chịu sự quản lý tiếp tục giữ vị trí trung tâm trong thời đại stablecoin.

Vì vậy, đây không phải là một câu chuyện đơn giản về "AI cộng Crypto cuối cùng tiêu diệt ngân hàng". Điều thực sự nguy hiểm, chưa chắc là ngân hàng bản thân, mà là những mô hình kinh doanh tài chính đã lâu nay dựa vào việc khách hàng không muốn so sánh, không muốn chuyển đổi, và thấy phiền phức, để làm thành hàng rào bảo vệ của mình.

Trước đây, một lợi thế quan trọng của một ngân hàng là khách hàng chuyển đi quá phiền phức. Giai đoạn tiếp theo, ngân hàng thực sự mạnh mẽ có thể phải chứng minh một giả thuyết hoàn toàn ngược lại: khách hàng có thể ra đi bất cứ lúc nào, nhưng sau khi AI tính toán xong, vẫn quyết định để tiền ở đây.

Trong mười năm qua, cuộc chiến Fintech khốc liệt nhất diễn ra trên màn hình điện thoại. Mọi người tranh giành người dùng hoạt động hàng ngày, tài khoản chính, thẻ sử dụng nhiều nhất, ai gần gũi hơn với người dùng.

Nhiều cuộc chiến tài chính thực sự quan trọng trong vòng tiếp theo có thể hoàn toàn không có giao diện.

Nó diễn ra trong một bộ quy tắc ủy quyền ở phía sau, diễn ra trong một danh sách đối tác giao dịch chấp nhận, diễn ra trong chênh lệch lợi nhuận vài điểm cơ bản, và cũng diễn ra trong khoảnh khắc AI quyết định "tiền này nên đi đâu ngay bây giờ".

Vì vậy, câu hỏi thực sự đáng hỏi về Tài chính Agentic có thể chưa bao giờ là: AI khi nào sẽ quản lý tiền cho chúng ta? Mà là, khi ngày càng nhiều tiền bắt đầu tự động tìm kiếm nơi tốt nhất của nó theo các quy tắc mà máy có thể hiểu------

Ai còn đủ điều kiện để quyết định, những đồng tiền này cuối cùng sẽ ở đâu?