Chỉ sử dụng bộ dữ liệu nhỏ để đào tạo AI, công ty khởi nghiệp Eigen Technologies đã đạt được thỏa thuận với các ngân hàng lớn là ING và Goldman Sachs.

Khi trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghệ tài chính (fintech), chiến thắng dường như không thuộc về các công ty công nghệ lớn hiện nay mà là những công ty nhỏ không cần đến dữ liệu lớn. Đó là các công ty khởi nghiệp mà có thể bạn chưa từng nghe thấy.

Ít nhất là với cái tên Eigen Technologies – công ty khởi nghiệp xử lý ngôn ngữ tự nhiên có trụ sở tại Anh mới đây đã công bố ING là nhà đầu tư dịch vụ tài chính chiến lược thứ hai sau Goldman Sachs.

Số tiền trong thỏa thuận này khá khiêm tốn, 5 triệu đô la, làm tròn số tiền tài trợ cho Eigen lên tới 42 triệu đô la. Nhưng thỏa thuận này cho chúng ta một cái nhìn sâu sắc về hướng đi của ngành tài chính trong việc  sử dụng các công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, một nhánh của AI cho phép máy móc phân tích câu chữ và lời nói.

Cho đến nay AI chủ yếu là cuộc chơi công nghệ lớn với dữ liệu lớn. Các thuật toán được dạy để đối phó với thông tin chưa được xử lý trong văn bản, hình ảnh, âm thanh và video thông qua đào tạo trên một lượng lớn dữ liệu. Càng có thể truy cập nhiều dữ liệu thì AI của bạn càng tốt, khiến đây trở thành một cuộc chơi bị chi phối bởi những gã khổng lồ như Google, IBM, Facebook và Amazon.

Tuy nhiên một số ít công ty khởi nghiệp nhỏ, linh hoạt đang tìm cách đào tạo AI với các bộ dữ liệu nhỏ, một cách tiếp cận hiệu quả hơn cho các chuyên gia và các doanh nghiệp thông thường.

Cách tiếp cận học máy truyền thống là ném thật nhiều dữ liệu vào vấn đề, để cung cấp cho chương trình hơn 100.000 ví dụ mẫu. Nhưng trong một số trường hợp, bạn chỉ có thể có số lượng ví dụ nhỏ hơn nhiều về một thứ gì đó, chẳng hạn một nhà giao dịch với 300 nghĩa vụ cho vay được thế chấp, và nó không đủ để đào tạo, theo Lewis Z Liu, người đồng sáng lập Eigen Technologies.

Eigen cho biết họ chỉ cần từ 2 đến 50 ví dụ để đào tạo thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (đúng số 2, không phải lỗi đánh máy – nó có thể hoạt động chỉ với hai ví dụ). Việc này một phần là do Eigen đào tạo các thuật toán NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) của mình đặc biệt xoay quanh các tài liệu pháp lý và tài chính, họ đã chi phần lớn số tiền huy động được để mua 22 triệu tài liệu dịch vụ tài chính để đào tạo thuật toán.

Cơ hội lớn với các công ty luật, thậm chí lớn hơn ngân hàng

Eigen bắt đầu làm việc với các khách hàng luật, như Linklaters, giúp công ty luật này phân tích các tài liệu pháp lý như hợp đồng. Rồi họ nhận ra nhu cầu xử lý tài liệu tự động rất lớn trong lĩnh vực dịch vụ tài chính.

“Với một công ty luật, bạn có thể giúp họ xử lý tự động hóa 300 tài liệu. Với dịch vụ tài chính, họ có thể cần phải đọc cả triệu tài liệu”, Liu nói.

Một nguồn kinh doanh đầy tiềm năng đến từ sự thay đổi của lĩnh vực dịch vụ tài chính từ bỏ lãi suất liên ngân hàng Luân Đôn, hay Libor, với các hợp đồng trị giá 350 triệu đô la trên toàn thế giới. Lãi suất thẻ tín dụng, cho vay mua ô tô và thế chấp đều được liên kết với Libor, và tất cả sẽ cần phải được viết lại khi ngành dịch vụ tài chính không còn dùng lãi suất này vào năm tới.

“không có cách nào để con người hoàn thành quá trình chuyển đổi Libor vào năm 2021 mà không sử dụng kỹ thuật học máy”, Liu nói.

Eigen là một trong số ít công ty chuyên về AI đang bắt đầu nổi tiếng. Luminance, một công ty khởi nghiệp ở Anh được hỗ trợ bởi Mike Lynch, Invoke Capital, đang làm công việc tương tự với các công ty luật và gọi vốn được 10 triệu đô la trong năm ngoái từ các nhà đầu tư bao gồm công ty luật Slaughter and May. Seal Software, một công ty khởi nghiệp ở California giúp các công ty như Nokia, PayPal và Dell phân tích hợp đồng, đã được DocuSign mua lại với giá 188 triệu đô la hồi tháng 2.

Đối thủ “đại gia công nghệ” sát sườn nhất có lẽ là IBM Watson, mặc dù phần lớn công việc gần đây của Watson với ngân hàng tập trung vào việc tìm hiểu các truy vấn của khách hàng.

Học máy sẽ thay đổi ngân hàng ra sao

Quan hệ đối tác với ING đã được thực hiện trong vài năm. Và giờ, Benoit Legrand, giám đốc đổi mới sáng tạo của ING, cho biết ngân hàng đang đầu tư một phần, để cho thấy sự đánh giá cao công nghệ này và cam kết lâu dài. Nhưng ING chưa có kế hoạch mua toàn bộ công ty.

Khoản đầu tư 5 triệu đô la là một phần của cách tiếp cận đa hướng đối với sự đổi mới tại ngân hàng. ING cũng có xây dựng một số công ty khởi nghiệp của riêng mình, với 27 sáng kiến ​ cho đến nay trong các phòng thí nghiệm nội bộ và đã hợp tác trong các dự án với khoảng 200 công ty fintech. Quỹ đầu tư mạo hiểm trị giá 300 triệu euro cho đến nay đã đầu tư vào 27 công ty khởi nghiệp bao gồm Eigen.

Legrand cho rằng công nghệ này có khả năng đem đến sự thay đổi. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ thay đổi đáng kể cách chúng ta vận hành. Có một lượng tri ​​thức tiềm ẩn khổng lồ bị nhốt ở ngân hàng – chúng ta đang ngồi trên một mỏ vàng. Công nghệ này sẽ cho chúng ta một cách để truy cập nó. Chúng ta sẽ có thể đưa ra quyết định nhanh hơn, tốt hơn về mọi thứ, từ thế chấp đến tính toán số tiền ký quỹ mà ngân hàng nắm giữ.

Ý của Legrand về tài sản thế chấp đặt ra một câu hỏi lớn: liệu AI – với khả năng xử lý dữ liệu tốt hơn, nhanh hơn – có thể báo động sớm về một vấn đề lớn có tính hệ thống như khủng hoảng tài chính?

“Tôi không nghĩ rằng nó sẽ giúp tránh được khủng hoảng vì có rất nhiều yếu tố khác nhau xảy ra. Nhưng nó sẽ giúp quản lý khủng hoảng. Công nghệ này có thể giúp cho bạn thấy những thứ như nếu một phần của hệ thống ngân hàng bị phá sản, cuộc khủng hoảng sẽ lan nhanh đến mức nào”, Liu nói.

Với nền kinh tế thế giới rung chuyển bởi COVID-19, ông nói thêm, các ngân hàng một lần nữa chịu áp lực phải phát hiện ra các vấn đề về nợ và nợ xấu càng nhanh càng tốt. Eigen có thể sẽ sớm có cơ hội chứng minh những gì công ty có thể làm.

P.Uyên