Năm ứng dụng thành công của AI trong các ngành công nghiệp đa lĩnh vực

Bernard Aceituno, đồng sáng lập StackAI và là chuyên gia với trình độ tiến sĩ về khoa học máy tính, đã trực tiếp tham gia vào nhiều dự án AI dành cho doanh nghiệp trong các lĩnh vực như dịch vụ tài chính, pháp lý, y tế và bảo hiểm trong suốt ba năm. Ông nhận thấy một số mẫu hình rõ ràng xuất hiện từ những dự án thành công nhất, đặc biệt là các AI agent có khả năng hoạt động hiệu quả dựa trên ba đặc điểm: được kích hoạt bởi các sự kiện cụ thể, là bản sao chính xác các quy trình thực tế đang áp dụng và tích hợp sâu với hệ thống quản lý dữ liệu hiện có của tổ chức.

Bên dưới là năm trường hợp sử dụng phổ biến cho các AI agent đã được chứng minh hiệu quả trong thực tế, được phân chia theo ngành công nghiệp cùng mô tả cách thức vận hành của từng trường hợp.

Nghiên cứu của KPMG năm 2025 cho thấy 80% các lãnh đạo trong lĩnh vực vốn tư nhân (PE) xem trí tuệ nhân tạo tổng hợp (GenAI) là yếu tố quyết định giúp họ giành lợi thế cạnh tranh và gia tăng thị phần.

Một ví dụ điển hình là quy trình kích hoạt tự động từ email đầu vào gửi đến hộp thư chung của nhóm giao dịch. Hệ thống AI phân loại cơ hội đầu tư theo ngành và giai đoạn, phân tích tài liệu đính kèm, trích xuất bảng tóm tắt tài chính có cấu trúc, đối chiếu với tiêu chí của công ty, soạn thảo bản ghi chú sơ bộ dài một trang và cập nhật thông tin vào hệ thống quản lý quan hệ khách hàng hoặc quản lý dự án. Nhờ đó, các nhân viên có thể mở danh sách công việc đã được chuẩn bị sẵn, tập trung cho những công việc phức tạp hơn ngay từ đầu giờ làm việc.

Đối với các công ty luật và bộ phận pháp lý nội bộ, khối lượng hợp đồng và tài liệu đầu vào thường vượt quá khả năng xử lý của các luật sư cấp cao. Theo khảo sát Hiệp hội Luật sư Mỹ (ABA) năm 2026, 38% người tham gia khảo sát tiết kiệm từ một đến năm giờ mỗi tuần khi sử dụng AI, trong khi 14% tiết kiệm từ sáu đến mười giờ.

Architektur AI được phát triển cho phép hợp đồng đầu vào được tự động phân tích: một agent trích xuất các điều khoản chính, một agent khác so sánh với quy định và tiền lệ của công ty, agent thứ ba soạn thảo bản tóm tắt chỉnh sửa với các đề xuất thay thế ngôn từ. Kết quả sau đó được gửi đến danh sách duyệt của luật sư, đảm bảo không có văn bản nào được gửi đi mà chưa qua phê duyệt.

Theo báo cáo Eliciting Insights tháng 2/2026, hơn 40% các hệ thống y tế đang xem xét triển khai AI cho các công đoạn như phê duyệt trước, dự đoán từ chối và kháng nghị kỹ thuật.

Hệ thống AI kết hợp với con người mà Bernard Aceituno từng phát triển hoạt động theo nguyên tắc: thu thập bằng chứng lâm sàng cần thiết từ hồ sơ y tế điện tử, lấy các tiêu chuẩn của nhà bảo hiểm trong cơ sở dữ liệu, soạn thảo thư phê duyệt, sau đó chuyển đến điều phối viên y tế để xem xét trong quy trình làm việc hiện hành. Điều phối viên chỉ mất vài giây để duyệt hoặc chỉnh sửa thay vì dành nhiều phút soạn thảo thủ công.

Khảo sát của Boston Consulting Group năm 2025 cho biết 67% các công ty bảo hiểm đang thực hiện thử nghiệm hệ thống GenAI. Một trong những ứng dụng trọng yếu là xử lý hộp thư đến của bộ phận đánh giá rủi ro thương mại.

Khi một email từ môi giới đến kèm theo nhiều dạng tài liệu khác nhau như PDF, bảng tính hay báo cáo tổn thất, AI kích hoạt một quy trình phân loại loại hình bảo hiểm, phân tích toàn bộ tài liệu đính kèm, trích xuất dữ liệu rủi ro cấu trúc, xác thực các trường dữ liệu yêu cầu, nhập thông tin vào hệ thống quản lý chính sách và soạn thảo thư xác nhận gửi cho chuyên viên đánh giá. Nhờ vậy, các chuyên viên được tiếp nhận hồ sơ hoàn chỉnh trong danh sách công việc thay vì phải tự xử lý toàn bộ email thô.

Một bài viết của MIT tháng 4/2026 phân tích năm chức năng cốt lõi của ngân hàng đang được AI biến đổi, trong đó có kiểm toán nội bộ - một phần của bộ phận tuân thủ sau quy trình.

Quy trình kiểm toán nội bộ truyền thống đòi hỏi kiểm toán viên phải rà soát hàng trăm trang hồ sơ vay, tìm ra các trường thông tin quan trọng và đánh dấu lại làm bằng chứng kiểm tra.

Bernard Aceituno và nhóm của ông đã xây dựng một quy trình làm việc có agent AI đọc tài liệu kiểm toán, xác định các trường cần kiểm tra và vận hành nhiều sub-agent chuyên biệt để trích xuất dữ liệu, đồng thời đánh dấu từng phần trong tài liệu gốc nhằm minh chứng quá trình kiểm tra. Điều này giúp giảm thời gian rà soát từ hàng giờ xuống chỉ còn vài phút cho mỗi hồ sơ, đồng thời mở rộng phạm vi kiểm tra thay vì chỉ ngẫu nhiên vài mẫu.

Có ba điểm kiến trúc nổi bật của các AI agent có giá trị cao. Thứ nhất, hầu hết đều được kích hoạt bởi sự kiện thay vì dựa trên tương tác chat, giúp AI hoạt động nền tảng, liên tục, không phụ thuộc vào tương tác trực tiếp của người dùng. Thứ hai, từng trường hợp sử dụng mô phỏng chính xác quy trình thực tế, kết hợp các hành động định lượng qua công cụ với việc suy luận dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và có bước can thiệp của con người vào những khâu quan trọng. Thứ ba, việc tích hợp sâu vào hệ thống như EHR, Microsoft Office, Gmail và các công cụ quản lý dữ liệu là yếu tố then chốt để nhiệm vụ hoàn thành trọn vẹn.

Trong bối cảnh ngày càng có nhiều giải pháp AI xuất hiện trên thị trường, các nhà lãnh đạo công nghệ được khuyên tập trung vào các mô hình ứng dụng đã chứng minh hiệu quả thực tế để xây dựng các hệ thống phù hợp nhất cho nhóm của mình thay vì chạy theo trào lưu.

Theo Forbes Innovation