Intuit, công ty phần mềm tài chính đứng sau TurboTax và QuickBooks, đang có bước tiến lớn ứng dụng AI tạo sinh để nâng tầm sản phẩm dành cho khách hàng doanh nghiệp nhỏ.
Giữa bối cảnh thị trường AI đầy lời hứa, Intuit đã xây dựng một kiến trúc AI dựa trên “tác tử” (agent), qua đó thu được kết quả kinh doanh cụ thể cho các doanh nghiệp nhỏ. Công ty triển khai những trải nghiệm “làm xong cho bạn” (done for you), tự xử lý toàn bộ quy trình và mang lại tác động đo đếm được.
Intuit đã tự phát triển một lớp AI gọi là “gen AI operating system (GenOS),” với mục tiêu dùng AI tạo sinh để cá nhân hóa cho khách hàng, được giới thiệu tại VB Transform 2024. Đến tháng 9/2024, Intuit đã tích hợp quy trình “agentic AI,” từ đó cải thiện hoạt động nội bộ cũng như cho người dùng.
Theo dữ liệu mới của Intuit, khách hàng QuickBooks Online được nhận thanh toán trung bình sớm hơn 5 ngày, với khả năng thanh toán trễ giảm 10%. Trong bối cảnh doanh nghiệp nhỏ xem dòng tiền là “sinh tử,” đây không chỉ là cải tiến nhặt nhạnh, mà có thể quyết định “sống còn.”
Bộ ba kỹ thuật: Cách kiến trúc dữ liệu Intuit hỗ trợ AI dựa trên “tác tử” (agentic AI)
Điều làm Intuit khác biệt so với đối thủ là kiến trúc dữ liệu chuyên dụng để hỗ trợ trải nghiệm AI dựa trên tác tử.
Công ty xây dựng cái mà Giám đốc dữ liệu (CDO) Ashok Srivastava gọi là “bộ ba” hệ thống dữ liệu:
- Data lake: Kho chứa nền tảng cho mọi dữ liệu.
- Customer data cloud (CDC): Lớp “phục vụ” chuyên biệt cho trải nghiệm AI.
- “Event bus”: Hệ thống dữ liệu dòng (streaming data) cho tác vụ thời gian thực.
“CDC cung cấp lớp phục vụ cho trải nghiệm AI, rồi data lake là kho chứa tất cả,” Srivastava giải thích cùng VentureBeat. “Tác tử sẽ tương tác dữ liệu, nó có một tập dữ liệu khả dụng, qua đó lấy thông tin.”
Xa rời “vector” thuần túy để cung cấp AI tác tử giàu ngữ nghĩa
Kiến trúc của Intuit khác biệt so với mô hình vector database nhiều doanh nghiệp đang vội triển khai. Dù vector database và embedding quan trọng cho mô hình AI, Intuit hiểu rằng để AI thực sự “hiểu,” cần cách tiếp cận rộng hơn.
“Theo tôi, vấn đề cốt lõi vẫn là đảm bảo mô hình có được hiểu biết logic và ngữ nghĩa (semantic) về dữ liệu,” Srivastava nói.
Để đạt “hiểu biết ngữ nghĩa,” Intuit xây dựng lớp dữ liệu ngữ nghĩa (semantic data layer) trên nền tảng dữ liệu sẵn có. Lớp này đóng vai trò cung cấp bối cảnh và ý nghĩa cho dữ liệu, chứ không chỉ dạng thô hay biểu diễn vector. Nhờ vậy, AI tác tử của Intuit “nắm bắt” quan hệ và tương quan giữa các nguồn và thành phần dữ liệu tốt hơn.
Nhờ lớp ngữ nghĩa này, Intuit có thể dùng hệ thống vector hiệu quả, đồng thời tích hợp hiểu biết sâu hơn, giúp tác tử AI ra quyết định chính xác và có ý nghĩa cho người dùng.
Vượt ngoài tự động hóa cơ bản: AI “tác tử” hoàn thành cả quy trình kinh doanh tự động
Khác với doanh nghiệp dùng AI để tự động hóa quy trình hoặc chatbot, Intuit nhắm tạo ra trải nghiệm “agentic AI” hoàn chỉnh — những ứng dụng xử lý nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước mà chỉ cần phê duyệt cuối cùng từ con người.
Với người dùng QuickBooks, hệ thống AI tác tử phân tích lịch sử thanh toán, trạng thái hóa đơn và tự động soạn thông báo nhắc trả tiền cá nhân hóa, cho chủ doanh nghiệp duyệt trước khi gửi. Khả năng này (dựa trên bối cảnh quan hệ và thói quen thanh toán) đã giúp tiền về nhanh hơn đáng kể.
Intuit cũng áp dụng nguyên tắc “agentic” nội bộ, tạo quy trình mua hàng (procurement) và trợ lý nhân sự tự động.
“Chúng tôi có thể tạo quy trình mua sắm dựa trên tác tử cho nội bộ, nhân viên tự mua văn phòng phẩm và đặt vé du lịch,” Srivastava nói, thể hiện cách công ty “tự dùng” công nghệ AI của mình.
Thiết kế cho kỷ nguyên mô hình suy luận
Ưu thế cạnh tranh có thể xuất phát từ việc Intuit chủ động tính đến sự xuất hiện của mô hình “reasoning” tiên tiến (như DeepSeek).
“Chúng tôi xây gen runtime sẵn, dự đoán mô hình suy luận sẽ xuất hiện,” Ashok tiết lộ. “Chúng tôi không ‘đuổi theo sự đã rồi’, mà đi trước. Chúng tôi thiết kế hệ thống dựa trên giả định rằng năng lực suy luận sẽ tồn tại.”
Tư duy tiến bộ này cho phép Intuit nhanh chóng kết hợp năng lực suy luận mới vào trải nghiệm “agentic” mà không phải thay đổi kiến trúc tận gốc. Srivastava cho hay đội kỹ sư công ty đã dùng chức năng này để cho phép tác tử “tương tác” với nhiều công cụ, dữ liệu rộng hơn trước.
Từ “cường điệu hóa AI” đến giá trị kinh doanh
Quan trọng nhất, cách tiếp cận của Intuit tập trung vào kết quả kinh doanh thay vì “phô diễn công nghệ.”
“Có rất nhiều ồn ào xoay quanh AI, như sẽ cách mạng hóa thế giới…, tôi nghĩ điều ấy tốt,” Srivastava nói. “Nhưng điều hay hơn là cho thấy nó thật sự giúp ích con người.”
Công ty tin rằng năng lực suy luận nâng cao sẽ tạo những trải nghiệm “làm xong cho bạn” sâu hơn, đáp ứng nhu cầu khách hàng đa dạng, ghép các “trải nghiệm hạt nhân” (atomic experience) thành giải pháp quy trình toàn diện.
Thông điệp cho doanh nghiệp đón nhận AI
Với những doanh nghiệp muốn ứng dụng AI hiệu quả, Intuit gợi nhiều bài học:
- Tập trung “kết quả”, đừng “phô diễn công nghệ”: Thay vì giới thiệu AI “cho oai,” hãy nhắm thẳng “điểm đau” kinh doanh với mục tiêu cải thiện rõ ràng, đo lường được.
- Xây kiến trúc sẵn sàng cho tương lai: Thiết kế hệ thống có thể dùng mô hình suy luận mới mà không cần tái cấu trúc triệt để.
- Giải quyết bài toán dữ liệu trước: Trước khi “chạy” tác tử, cần đảm bảo hạ tầng dữ liệu “vững,” hỗ trợ hiểu biết ngữ nghĩa và suy luận “xuyên hệ thống.”
- Tạo trải nghiệm hoàn chỉnh: Đừng dừng lại ở tự động hóa cục bộ, hãy xây luồng “làm xong cho bạn” để cung cấp giải pháp trọn gói.
Khi AI “tác tử” tiếp tục trưởng thành, doanh nghiệp biết noi gương Intuit, tập trung giải pháp trọn vẹn hơn là chỉ “phô diễn” AI đơn lẻ, có thể sẽ gặt hái kết quả kinh doanh tương tự, thay vì đơn thuần gây “tiếng vang” về công nghệ.
,” với mục tiêu dùng AI tạo sinh để cá nhân hóa cho khách hàng, được giới thiệu tại VB Transform 2024. Đến tháng 9/2024, Intuit đã tích hợp quy trình “agentic AI,” từ đó cải thiện hoạt động nội bộ cũng như cho người dùng.){kind=link}