Dữ liệu và AI dẫn lối tăng trưởng tại Fundiin

Sự bùng nổ của thanh toán trực tuyến đang định hình lại thói quen tiêu dùng tại Việt Nam. Theo báo cáo TGM Vietnam E-commerce 2025, tỷ lệ người dùng dịch vụ mua trước trả sau (BNPL) đã tăng từ 17% năm 2022 lên 49% trong năm 2025.

Thị trường này được Research and Markets dự báo đạt quy mô 6,89 tỷ USD vào năm 2029, với tốc độ tăng trưởng hàng năm lên tới 29,2%. Số lượng người dùng cũng được kỳ vọng gia tăng từ 360 triệu lên 900 triệu người.

Tốc độ tăng trưởng nhanh của dịch vụ BNPL đã tạo áp lực lớn lên hệ thống vận hành. Mỗi giao dịch đều đòi hỏi các nền tảng phải đánh giá rủi ro, xác thực thông tin và kiểm soát gian lận gần như tức thì. Đây cũng là giai đoạn Fundiin bắt đầu xây dựng một kiến trúc công nghệ có khả năng mở rộng hơn.

"Khoảng ba năm trước, Fundiin đẩy mạnh đầu tư vào hệ thống công nghệ, dữ liệu và năng lực AI. Thời điểm đó, hệ thống của chúng tôi vẫn đáp ứng được tốc độ tăng trưởng của doanh nghiệp, nhưng chưa được thiết kế để mở rộng sang nhiều sản phẩm, nhiều đối tác và quy mô lớn hơn", ông Nguyễn Việt Hà, CTO Fundiin, nhớ lại.

Khi đó, dữ liệu trong công ty còn phân tán, thiếu tính nhất quán và chưa có một cách định nghĩa thống nhất giữa các bộ phận. Điều này khiến việc đưa dữ liệu vào các mô hình phân tích và ra quyết định trở nên khó khăn.

Fundiin quyết định tái cấu trúc năng lực công nghệ qua bốn giai đoạn: tái thiết hệ thống lõi, chuẩn hóa nền tảng dữ liệu, xây dựng năng lực Machine Learning và triển khai AI Agent.

"Bài toán đầu tiên chúng tôi đặt ra không phải là AI, mà là xây dựng một nền móng đủ tốt. Muốn AI đưa ra quyết định chính xác, trước hết hệ thống phải tạo ra dữ liệu chính xác, nhất quán và có thể giải thích được", ông Hà khẳng định.

Theo CTO Fundiin, đối với một nền tảng tín dụng, chất lượng của mô hình chấm điểm và đánh giá rủi ro đặc biệt quan trọng. Nó không chỉ quyết định tỷ lệ nợ xấu, mà còn là một trong những yếu tố để các tổ chức tài chính lựa chọn đối tác công nghệ.

"Lợi thế dài hạn không nằm ở việc sở hữu một mô hình Machine Learning tốt hơn. Thay vào đó, lợi thế nằm ở một hệ thống được thiết kế để có thể mở rộng, nơi dữ liệu được chuẩn hóa và mô hình có thể liên tục được cải thiện khi nghiệp vụ thay đổi", vị CTO phân tích.

Ông Hà kể về một lần Fundiin thực hiện điều chỉnh lớn về chính sách tín dụng. Hệ thống khi đó vẫn sử dụng dữ liệu trước và sau thay đổi để huấn luyện chung trong một mô hình. Kết quả, độ chính xác giảm đáng kể do AI phải học đồng thời từ hai hành vi nghiệp vụ khác nhau.

"Chỉ khi có đủ dữ liệu để phân tích và so sánh, chúng tôi mới nhận ra mô hình đang học sai bản chất. Bài học lớn là xây dựng mô hình không phải phần khó nhất. Giữ cho mô hình luôn chính xác khi nghiệp vụ, hành vi khách hàng và thị trường liên tục thay đổi mới là thách thức thực sự", ông đúc kết.

Nhờ quá trình chuẩn hóa dữ liệu và liên tục cải thiện các mô hình đánh giá rủi ro, chất lượng danh mục tín dụng của Fundiin được duy trì ở mức tốt trong ngành. Hệ thống hiện có khả năng đánh giá và phê duyệt các giao dịch trả sau gần như theo thời gian thực.

Năng lực này cũng tạo tiền đề để Fundiin mở rộng từ một doanh nghiệp BNPL thành nền tảng tài chính tiêu dùng đa sản phẩm, đa đối tác. Trong bối cảnh các tổ chức tài chính ngày càng chịu áp lực phải rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường, nâng cao năng lực quản trị rủi ro và cải thiện trải nghiệm khách hàng, Fundiin hướng đến vai trò đối tác công nghệ giúp hiện thực hóa những mục tiêu đó.

Bên cạnh Machine Learning trong đánh giá tín dụng, Fundiin còn ứng dụng AI Agent vào hoạt động vận hành. Các yêu cầu lặp lại từ khách hàng và đối tác như kiểm tra trạng thái đơn hàng, tra cứu kỳ thanh toán hoặc giải đáp các thông tin cơ bản đã được AI xử lý tự động. Chỉ những tình huống phức tạp hoặc cần đánh giá chuyên môn mới được chuyển đến nhân sự phụ trách.

Nhờ đó, nhu cầu nguồn lực cho nhóm công việc này giảm khoảng 70%, đồng thời tốc độ và chất lượng dịch vụ được cải thiện đáng kể. Từ các tác vụ đơn giản ban đầu, công ty đang từng bước đưa AI Agent vào những quy trình phức tạp hơn, nơi nhiều hệ thống và bộ phận cùng tham gia xử lý hoặc ra quyết định.

"AI không thay thế vai trò của con người. AI giúp con người xử lý thông tin nhanh hơn, ra quyết định nhất quán hơn và dành nhiều thời gian hơn cho những công việc tạo ra giá trị cao", ông Hà nhấn mạnh.

Giai đoạn 2024-2025 chứng kiến sự chuyển dịch của ngành fintech Việt Nam, từ giai đoạn thử nghiệm công nghệ sang yêu cầu tạo ra giá trị kinh tế thực tế. Trong đó, tài chính - ngân hàng là một trong những nhóm tiên phong.

Theo Báo cáo thường niên trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2025 do Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Quốc gia Hà Nội phát hành, có tới 22% số lượng giải pháp AI tại Việt Nam hiện nay được tập trung triển khai cho lĩnh vực này.

Tuy nhiên, việc đưa công nghệ vào thực tiễn vẫn đối mặt với nhiều rào cản. Ông Hà thừa nhận, đầu tư thời gian và nguồn lực để xây lại hệ thống trước khi nhìn thấy giá trị rõ ràng từ dữ liệu và AI là một quyết định chiến lược khó khăn.

"Doanh nghiệp có sẵn sàng đầu tư vào nền tảng trước khi nhìn thấy kết quả trực tiếp từ AI hay không là một câu hỏi lớn. Đây thường là phần ít được nhìn thấy nhất, nhưng lại quyết định khả năng tạo ra giá trị bền vững về sau", vị CTO bày tỏ.

Đặc thù của thị trường Việt Nam cũng đặt ra nhiều bài toán riêng. Một bộ phận lớn khách hàng chưa có lịch sử tín dụng đầy đủ hoặc mới lần đầu tiếp cận các sản phẩm tài chính chính thức. Vì vậy, đội ngũ Fundiin phải xây dựng các mô hình đánh giá dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, đồng thời bảo đảm tính phù hợp, minh bạch và tuân thủ trong quá trình sử dụng dữ liệu.

Khi ứng dụng AI Agent vào môi trường fintech, bài toán cũng không còn chỉ nằm ở khả năng công nghệ, mà chuyển sang độ tin cậy, khả năng kiểm soát và trách nhiệm trong từng quyết định. Doanh nghiệp phải triển khai theo từng bước, giới hạn rõ phạm vi của AI và đo lường liên tục trước khi mở rộng.

Ở chiều ngược lại, hành lang pháp lý về dữ liệu đang ngày càng hoàn thiện, tạo điều kiện để doanh nghiệp tiếp cận và sử dụng các nguồn dữ liệu chính thống theo hướng an toàn hơn.

Theo ông Hà, đây là cơ hội để các nền tảng công nghệ và tổ chức tài chính phối hợp đưa sản phẩm tín dụng đến gần hơn với những nhóm khách hàng chưa được phục vụ đầy đủ, qua đó đóng góp vào các mục tiêu của Chiến lược Tài chính Toàn diện Quốc gia giai đoạn 2026-2030.

Vượt lên trên những thách thức kỹ thuật, thành quả lớn nhất của quá trình chuyển đổi tại Fundiin nằm ở yếu tố con người. "Nhìn lại ba năm vừa qua, thay đổi lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà nằm ở cách con người đặt câu hỏi và ra quyết định", ông Hà chia sẻ.

Tại Fundiin, văn hóa "Data-first" từng bước được hình thành. Nếu trước đây nhiều quyết định chủ yếu dựa trên kinh nghiệm và trực giác, ngày nay các cuộc thảo luận đều bắt đầu bằng việc xác định dữ liệu và tiêu chí đo lường.

"Nhóm khách hàng nào sẽ bị ảnh hưởng? Tác động đến rủi ro, doanh thu và lợi nhuận ra sao? Chúng tôi sẽ đo lường kết quả như thế nào sau khi triển khai? Đó là những câu hỏi cần được làm rõ trước khi đưa ra quyết định", vị CTO lý giải.

Theo ông Hà, văn hóa "Data-first" không loại bỏ vai trò của kinh nghiệm. Dữ liệu giúp kinh nghiệm được kiểm chứng, đồng thời giúp các quyết định trong doanh nghiệp trở nên khách quan, minh bạch và ngày càng chính xác hơn.

Song song với đó, tư duy "AI-first" cũng dần được hình thành tại Fundiin. Khi khối lượng công việc tăng lên, câu hỏi đầu tiên đội ngũ đặt ra không còn chỉ là "Chúng ta cần tuyển thêm bao nhiêu người?", mà là "AI có thể hỗ trợ giải quyết bài toán này ở mức nào?". AI luôn là một phương án được cân nhắc ngay từ khi thiết kế sản phẩm và quy trình vận hành.

Sự thay đổi cũng đòi hỏi doanh nghiệp bổ sung một thế hệ nhân sự mới. Hiện đội ngũ chuyên gia dữ liệu và AI chiếm khoảng 30% tổng nhân sự khối công nghệ của Fundiin. Trong tuyển dụng, công ty ưu tiên những người có khả năng hiểu bài toán kinh doanh và vận hành, thay vì chỉ thành thạo một công cụ hoặc mô hình kỹ thuật.

"Trong lĩnh vực tài chính, một mô hình có độ chính xác cao nhưng không phù hợp với thực tế vận hành, không thể giải thích hoặc không thể kiểm soát thì cũng khó tạo ra giá trị", ông Hà khẳng định. Vì vậy, các chuyên gia dữ liệu và AI tại Fundiin không hoạt động như một bộ phận độc lập, mà tham gia trực tiếp vào quá trình thiết kế sản phẩm, xây dựng chính sách tín dụng, quản trị rủi ro và tối ưu hoạt động vận hành.

"Công nghệ và công cụ sẽ thay đổi rất nhanh. Năng lực quan trọng nhất vẫn là khả năng đặt đúng câu hỏi, giải quyết đúng bài toán và học hỏi liên tục. Kiến thức giúp chúng ta cải thiện từng bước, còn tư duy đúng có thể tạo ra những bước nhảy vọt", vị CTO đánh giá.

Nhìn lại hành trình ba năm qua, ông Hà cho rằng bài học lớn nhất Fundiin rút ra là AI chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được xây dựng trên một nền tảng đủ vững. "AI không phải là điểm khởi đầu của chuyển đổi số. Điểm khởi đầu là niềm tin và sự kiên định đầu tư dài hạn vào con người, dữ liệu và hệ thống", ông Hà nói.

Hướng tới tương lai, ông Nguyễn Việt Hà dự báo sự hợp tác giữa các tổ chức tài chính và những nền tảng công nghệ, dữ liệu và AI chuyên biệt sẽ ngày càng phổ biến. Theo ông, các tổ chức tài chính có thế mạnh về nguồn vốn, quản trị và tuân thủ, trong khi các công ty công nghệ như Fundiin có lợi thế về trải nghiệm số, dữ liệu và tốc độ triển khai sản phẩm. Sự kết hợp giữa hai bên sẽ mở ra những mô hình tài chính tiêu dùng linh hoạt, hiệu quả và dễ mở rộng.