Cuộc đua công nghệ ngành chứng khoán: Cách DNSE chuẩn bị cho kỷ nguyên AI

Cuộc đua công nghệ ngành chứng khoán: Cách DNSE chuẩn bị cho kỷ nguyên AI

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang bước vào giai đoạn cạnh tranh mà phí giao dịch hay chất lượng môi giới không còn là yếu tố quyết định. Với việc FTSE Russell nâng hạng thị trường lên nhóm mới nổi thứ cấp từ tháng 9/2026, áp lực với các công ty chứng khoán chuyển sang một hướng khác: năng lực đầu tư hạ tầng số, khai thác dữ liệu, và mức độ sẵn sàng ứng dụng AI vào vận hành thực tế.

Công nghệ, từ một lớp hỗ trợ phía sau, đang trở thành thước đo cạnh tranh trực tiếp giữa các công ty chứng khoán.

Đưa công cụ của giới tài phiệt về tay nhà đầu tư cá nhân

Giữa làn sóng chuyển dịch đó, DNSE là một trong những cái tên chọn hướng đi khác biệt trong cuộc đua này: tự chủ hoàn toàn về công nghệ thay vì phụ thuộc vào giải pháp bên ngoài. Nhờ sự đầu tư vào các giải pháp củng cố nền tảng công nghệ, hệ thống giao dịch chứng khoán này duy trì được độ trễ xử lý lệnh ổn định ở mức siêu tốc khoảng 5 mili giây, ngay cả khi lượng giao dịch tăng vọt gấp mười lần. Từ nền móng công nghệ vững chắc, DNSE đã đưa AI thực sự bước vào từng giao dịch hằng ngày của nhà đầu tư phổ thông trên thị trường.

Điển hình là tính năng "Lệnh AI" tích hợp trên ứng dụng giao dịch chứng khoán. Thay vì nhà đầu tư phải tự tay canh bảng điện hay lo sợ bị "lộ bài" khi mua bán khối lượng lớn cổ phiếu, hệ thống có thể thay mặt họ tự động theo dõi biến động thị trường và chia nhỏ lệnh lớn thành các lệnh con rải đều trong phiên. Đây vốn là những thuật toán thực thi lệnh phức tạp mà trước đây chỉ các quỹ đầu tư lớn mới có đủ tiềm lực sử dụng, nay đã được bình dân hóa cho nhà đầu tư cá nhân. Sau một năm ra mắt, tính năng này đã thu hút gần 12.000 người dùng với giá trị giao dịch đạt hàng trăm tỷ đồng.

Những thuật toán thực thi lệnh phức tạp mà trước đây chỉ các quỹ đầu tư lớn mới có đủ tiềm lực sử dụng, nay đã được DNSE bình dân hóa cho nhà đầu tư cá nhân

Song song với đó, trợ lý ảo thông minh Ensa cũng hỗ trợ giải đáp hàng triệu câu hỏi liên quan đến thị trường chứng khoán cho nhà đầu tư mỗi ngày. Thế nhưng, đằng sau sự tiện lợi và mượt mà đó là một bài toán kỹ thuật vô cùng hóc búa đã được ông Nguyễn Đức Bình, Giám đốc Công nghệ DNSE chia sẻ tại sự kiện Modern Architecture for the AI Era do FPT tổ chức gần đây.

Ông Nguyễn Đức Bình, Giám đốc Công nghệ DNSE phát biểu tại sự kiện Modern Architecture for the AI Era do FPT tổ chức

Khi AI chỉ ra những "vết xước" ngầm trong dữ liệu giao dịch

Theo ông Bình, việc để AI trực tiếp đọc hiểu dữ liệu tài khoản, phân tích lệnh và đưa ra quyết định thay con người trên hệ thống chứng khoán thật giống như việc trao chiếc chìa khóa vận hành cho một cỗ máy tốc độ cao. Vấn đề nằm ở chỗ: AI không tự sinh ra lỗi lầm mới, nó chỉ đóng vai trò là một chiếc kính hiển vi phóng đại toàn bộ những "lỗ hổng" dữ liệu vốn đã âm thầm tồn tại trong hệ thống cốt lõi (core trading) suốt nhiều năm.

Trước đây, khi con người vẫn đóng vai trò trung gian kiểm duyệt lệnh hay quản trị rủi ro thủ công, những sai sót nhỏ trong dữ liệu thường được bù đắp bằng kinh nghiệm. Nhưng khi AI bước vào vận hành tự động, những khoảng hở ấy lập tức trở thành rủi ro lớn.

Ông Bình chỉ ra ba nhóm điểm nghẽn dữ liệu trong ngành chứng khoán mà bất kỳ tổ chức nào muốn ứng dụng AI cũng phải đối mặt, cũng là những vấn đề DNSE đã chú trọng giải quyết trước khi mở rộng quy mô ứng dụng vào sản phẩm:

- Sự lệch pha giữa các hệ thống quản trị: Cùng một từ khóa về tài khoản nhưng mỗi phân hệ hiểu một kiểu. Ví dụ, trạng thái "Active" (hoạt động) của một nhà đầu tư: bộ phận chăm sóc khách hàng (CRM) hiểu là đã hoàn tất định danh, hệ thống giao dịch cốt lõi (Core Trading) hiểu là tài khoản đã có tiền hoặc cổ phiếu, trong khi hệ thống quản trị rủi ro lại hiểu là tài khoản chưa từng vi phạm quy định giao dịch. Nếu AI quét qua cả ba nơi cùng lúc mà không có cơ chế đối chiếu, nó sẽ đưa ra những nhận định hoàn toàn sai lệch về năng lực hay trạng thái của khách hàng.

- Bài toán kiểm soát quyền hạn của AI: Các trợ lý AI thông minh có xu hướng tự động lùng sục thông tin từ nhiều nguồn cơ sở dữ liệu khác nhau để trả lời người dùng. Nếu không được rào chắn cẩn thận, AI hoàn toàn có thể vô tình đọc và làm lộ những dữ liệu nhạy cảm vượt quá quyền hạn của người hỏi.

- Sự thay đổi ngầm của cấu trúc dữ liệu: Một mô hình AI khi được tạo ra sẽ quen thuộc với một cấu trúc dữ liệu nhất định. Nhưng trong quá trình vận hành hằng ngày của một công ty chứng khoán, kỹ sư có thể vô tình thêm bớt một vài trường thông tin mà quên không cập nhật lại cho AI. Hệ thống vẫn cứ thế cắm cổ chạy và suy luận trên một nền tảng dữ liệu đã bị lệch lạc, tạo ra những hệ lụy âm ỉ đối với các quyết định tự động mà không ai hay biết cho đến khi sự cố bùng nổ.

Theo ông Bình, AI không tự sinh ra lỗi lầm mới mà đóng vai trò là kính hiển vi phóng đại toàn bộ những "lỗ hổng" dữ liệu đã âm thầm tồn tại trong hệ thống cốt lõi

Thực tế này phản ánh một bức tranh chung của ngành tài chính toàn cầu. Theo các khảo sát quốc tế, có tới hơn một phần ba các nhà lãnh đạo tài chính nhìn nhận chất lượng dữ liệu vừa là rào cản lớn nhất, vừa là cơ hội lớn nhất khi bước chân vào kỷ nguyên AI.

Vá lỗ hổng từ gốc để tốc độ không đi kèm rủi ro

Hiểu được những cái bẫy đó, cuộc đua công nghệ trong ngành chứng khoán tại DNSE đã chuyển hướng từ việc "chữa cháy" phần ngọn sang xây lại móng từ gốc. Các hệ thống phần mềm bắt buộc phải được tách nhỏ để không bị nghẽn mạch, các khái niệm thuật ngữ chứng khoán phải được chuẩn hóa để mọi phân hệ đều nói chung một ngôn ngữ, và mọi thay đổi dù là nhỏ nhất về cấu trúc dữ liệu đều phải được kiểm soát nghiêm ngặt trước khi đưa vào thực tế.

Khi dòng vốn quốc tế và các tiêu chuẩn mới đang đến gần sau sự kiện nâng hạng, chất lượng của hạ tầng dữ liệu chính là thứ phân định ranh giới giữa thành công và thất bại của các công ty chứng khoán.

Như ông Bình đã đúc kết: “AI không tạo ra những vấn đề. Nó chỉ khiến ta không còn giấu được chúng”. Suy cho cùng, trí tuệ nhân tạo không bao giờ tự tạo ra các vấn đề; nó chỉ đơn giản là tấm gương phản chiếu trần trụi nhất, giúp các doanh nghiệp trong ngành tài chính nhìn rõ và xử lý dứt điểm những lỗ hổng kỹ thuật còn tồn đọng bấy lâu.

Minh Tài

FILI

- 11:32 07/08/2026