Giải pháp AI tự phát triển của DNSE đưa công cụ giao dịch của tổ chức đến nhà đầu tư cá nhân

Thị trường chứng khoán Việt Nam đang bước vào giai đoạn cạnh tranh mới, khi phí giao dịch hay chất lượng môi giới không còn là yếu tố quyết định. FTSE Russell đã xác nhận nâng hạng thị trường lên nhóm Mới nổi Thứ cấp, hiệu lực từ ngày 21/9/2026, Áp lực với các công ty chứng khoán chuyển sang năng lực hạ tầng số, khai thác dữ liệu và mức độ sẵn sàng đưa AI vào vận hành thực tế. Hệ giải pháp AI do Chứng khoán DNSE tự phát triển là một ví dụ cụ thể về việc AI đã đi vào giao dịch hàng ngày của nhà đầu tư như thế nào, và cần nền tảng gì để vận hành an toàn.

Tự chủ công nghệ để làm chủ trải nghiệm giao dịch 

Thay vì mua giải pháp có sẵn từ bên thứ ba, DNSE chọn hướng tự chủ công nghệ. Toàn bộ nền tảng giao dịch và các sản phẩm AI đều do đội ngũ kỹ sư của công ty thiết kế, phát triển và vận hành. Hệ giải pháp gồm hai sản phẩm nhà đầu tư dùng trực tiếp, đứng trên một lớp nền tảng dữ liệu chung.

Lệnh AI là tính năng đặt lệnh ứng dụng mô hình AI trên ứng dụng giao dịch Entrade X. Khi nhà đầu tư cần mua hoặc bán khối lượng lớn, hệ thống liên tục thu thập và phân tích giá, khối lượng, biến động thị trường để xác định chiến lược phân bổ lệnh. AI sau đó tự động chia lệnh lớn thành các lệnh con, tối thiểu mỗi phút một lệnh, với khối lượng từng lệnh do mô hình quyết định. Thời gian chạy tối đa 180 phút trong phiên khớp lệnh liên tục. Lệnh con được tự động hủy nếu mô hình đánh giá điều kiện thị trường không còn phù hợp. Cơ chế này tương đồng với các thuật toán thực thi lệnh (execution algorithm) mà nhà đầu tư tổ chức quốc tế vẫn dùng để giảm tác động thị trường của lệnh lớn, nay được đóng gói cho nhà đầu tư cá nhân.

Trợ lý ảo Ensa là trợ lý chứng khoán ứng dụng AI dưới hình thức chatbot, hỗ trợ nhà đầu tư tra cứu và phân tích dữ liệu trong quá trình ra quyết định. Ensa từng được vinh danh "Giải pháp AI đột phá lĩnh vực tài chính" tại AI Awards 2024.

Bên dưới hai sản phẩm là hạ tầng do DNSE tự xây theo kiến trúc microservices, vận hành trên nền tảng điện toán đám mây của FPT Cloud: hệ thống được phân tán để tránh điểm nghẽn trung tâm, không để một database gánh mọi loại workload. Theo công bố của công ty, kiến trúc này giúp độ trễ xử lý lệnh giữ ổn định ở mức khoảng 5 mili giây khi khối lượng lệnh tăng gấp 10 lần.

Hiệu quả vận hành và giá trị thực tiễn cho nhà đầu tư

Giải pháp đã vượt qua giai đoạn thử nghiệm. Sau khoảng 1 năm chính thức ra mắt, tính tới tới hết Quý 2/2026, Lệnh AI đã thu hút gần 12.000 người dùng đăng ký sử dụng, với tổng giá trị giao dịch đạt 665 tỷ đồng. Với Trợ lý ảo Ensa, sau hơn 1 năm ra mắt, khoảng 1,8 triệu câu hỏi của nhà đầu tư đã được xử lý, bình quân gần 3.300 câu hỏi mỗi ngày, phục vụ hơn 91.000 người dùng.

Với nhà đầu tư, giá trị của Trợ lý ảo Ensa là cung cấp trải nghiệm tư vấn đầu tư toàn diện, chủ động trò chuyện, gợi mở thông tin giải pháp cho nhà đầu tư chủ động. Còn Lệnh AI mang đến 3 lợi ích giúp tối ưu quá trình đặt lệnh. Lệnh khối lượng lớn được chia nhỏ theo diễn biến thị trường, giảm rủi ro tự đẩy giá bất lợi và tối ưu giá khớp bình quân. Máy giám sát thị trường thay con người, nhà đầu tư bớt áp lực theo dõi bảng điện liên tục và giảm yếu tố cảm xúc khi quyết định. Việc AI trực tiếp đặt lệnh cũng giúp bảo mật chiến lược giao dịch, tránh bị đọc vị ý định mua bán khối lượng lớn.

Ở tầm thị trường, ý nghĩa của hướng đi này rộng hơn một tính năng. Công cụ thực thi lệnh thông minh vốn là đặc quyền của nhà đầu tư tổ chức đang được phổ cập cho nhà đầu tư cá nhân, đúng thời điểm thị trường Việt Nam chuẩn bị vận hành theo chuẩn mực mới nổi từ tháng 9/2026 và đón dòng vốn tổ chức quốc tế vốn đòi hỏi hạ tầng giao dịch ổn định, minh bạch hơn.

Nền dữ liệu phải vững trước khi AI mở rộng

AI đã đi vào sản phẩm khách hàng dùng hàng ngày và trực tiếp hành động trên dữ liệu vận hành thật. Vì vậy, DNSE xác định củng cố hạ tầng và nền tảng dữ liệu là trọng tâm đầu tư tiếp theo. Chia sẻ tại sự kiện Modern Architecture for the AI Era do FPT tổ chức, ông Nguyễn Đức Bình, Giám đốc Công nghệ DNSE, cho biết trước khi mở rộng quy mô ứng dụng AI, công ty đã rà soát và xử lý ba nhóm rủi ro dữ liệu.

Một là, cùng một khái niệm có thể mang nghĩa khác nhau tùy hệ thống. Trạng thái "Active" của khách hàng được CRM, Core Trading và hệ thống quản trị rủi ro hiểu theo ba cách khác nhau. AI đọc cả ba nguồn cùng lúc mà thiếu phản xạ đối chiếu sẽ nhận định sai. DNSE đang thống nhất định nghĩa cho từng thuật ngữ xuyên suốt các hệ thống, gán rõ chủ sở hữu định nghĩa và cơ chế cập nhật khi nghiệp vụ thay đổi.

Hai là, AI Agent có thể tiếp cận dữ liệu vượt phạm vi quyền hạn của người hỏi. Đội ngũ công nghệ chuyển từ kiểm tra quyền một lần ở cổng vào sang theo dõi quyền hạn xuyên suốt quá trình xử lý, kèm bước kiểm tra lại kết quả đầu ra trước khi trả về người dùng.

Ba là, cấu trúc dữ liệu (schema) có thể âm thầm thay đổi trong vận hành mà mô hình không được cập nhật, khiến AI suy luận trên nền dữ liệu đã sai lệch. Theo ông Bình, đây là điều đáng lo hơn một lỗi hiển nhiên, vì không ai nhận ra cho đến khi hậu quả xuất hiện. Audit trail (dấu vết kiểm toán) vì thế được đưa vào như yêu cầu thiết kế ngay từ đầu. Diễn tập phục hồi backup và kiểm soát thay đổi schema trở thành bước bắt buộc trước khi bất kỳ hệ thống AI nào chạy thật.

Phần lớn nguyên tắc kiến trúc đứng sau những thay đổi này đều không mới. Chúng là những nguyên tắc tốt đã tồn tại từ trước, nhưng khi triển khai AI thì chuyển từ khuyến nghị thành bắt buộc, ông Bình nhận định. Cách tiếp cận này khớp với bức tranh quốc tế: khảo sát của KPMG trên 1.013 lãnh đạo tài chính tại 20 quốc gia cho thấy 36% tổ chức xem chất lượng dữ liệu vừa là rào cản lớn nhất vừa là cơ hội lớn nhất của AI trong tài chính.

Khi trọng tâm cạnh tranh của ngành chuyển từ phí giao dịch sang năng lực công nghệ và dữ liệu, giá trị của một giải pháp AI không chỉ nằm ở tính năng nhà đầu tư nhìn thấy. Nó nằm ở nền tảng bảo đảm những quyết định tự động luôn chính xác và trong đúng phạm vi cho phép. Như ông Bình đúc kết: "AI không tạo ra những vấn đề. Nó chỉ khiến ta không còn giấu được chúng."

Hệ sinh thái AI-ready Data Platform của FPT Cloud

Những bài học từ DNSE cũng là điều FPT Cloud quan sát khi đồng hành cùng nhiều doanh nghiệp trong hành trình triển khai AI. Dù ở lĩnh vực tài chính, bán lẻ hay sản xuất, điểm chung đều không nằm ở việc lựa chọn mô hình AI nào, mà ở việc doanh nghiệp có một nền tảng dữ liệu đủ tin cậy để AI vận hành an toàn hay không.

Một nền tảng dữ liệu sẵn sàng cho AI thường được tổ chức theo ba lớp độc lập nhưng liên kết chặt chẽ, lớp vận hành thời gian thực phục vụ đa nguồn dữ liệu, lớp phân tích và báo cáo tách riêng để không cạnh tranh tài nguyên với lớp vận hành, và lớp trí tuệ nhân tạo được xây dựng trên nền tảng dữ liệu hợp nhất để huấn luyện mô hình. Một hệ thống AI không thất bại vì mô hình kém, mà thường thất bại vì hạ tầng dữ liệu phía dưới chưa phù hợp.

Đây cũng là cách FPT Cloud thiết kế hệ sinh thái AI-Ready Data Platform của mình, kết nối từ lớp hạ tầng điện toán (GPU, Cloud Server, lưu trữ), qua lớp nền tảng dữ liệu (thu thập, xử lý, lưu trữ với nhiều loại database engine phù hợp từng bài toán), đến lớp bảo mật và quản trị dữ liệu xuyên suốt toàn bộ vòng đời. Trong lớp nền tảng dữ liệu đó, FPT MongoDB Enterprise là dịch vụ cơ sở dữ liệu quản lý (DBaaS) đầu tiên tại Việt Nam được MongoDB chính thức chứng nhận, phù hợp cho các workload cần mô hình dữ liệu linh hoạt và khả năng mở rộng theo chiều ngang, một trong những đặc tính then chốt để một nền tảng dữ liệu thực sự sẵn sàng cho AI.

Liên hệ với chúng tôi để được tư vấn chi tiết về dịch vụ của FPT MongoDB Enterprise

• Email: support@fptcloud.com
• Support: m.me/fptsmartcloud