image Thứ Tư, 22/07/2026

CEO Goldman Sachs: AI có thể làm tới 95% công việc trên bản cáo bạch IPO

Mai Anh

23/01/2025

Chia sẻ

10 năm trước, nếu Goldman trong cuộc đua giành lấy sự hợp tác từ một công ty chuẩn bị IPO (phát hành cổ phiếu lần đầu), họ sẽ chỉ định một đội khoảng sáu người và dành khoảng hai tuần cho việc soạn thảo bản cáo bạch. Hiện nay 95% nội dung như vậy có thể được hoàn thành chỉ trong vài phút...

CEO Goldman Sachs: AI có thể làm tới 95% công việc trên bản cáo bạch IPO

Một trong những lãnh đạo hàng đầu của Phố Wall vừa tiết lộ góc nhìn về cách trí tuệ nhân tạo (AI) đang thay đổi cuộc sống của các nhân viên ngân hàng và nhà phân tích trong mảng đầu tư của họ, theo trang Business Insider.

10 năm trước, nếu Goldman trong cuộc đua giành lấy sự hợp tác từ một công ty chuẩn bị IPO (phát hành cổ phiếu lần đầu), họ sẽ chỉ định một đội khoảng sáu người và dành khoảng hai tuần cho việc soạn thảo bản cáo bạch (còn được gọi là S1). Đây là một tài liệu quan trọng theo quy định, bao gồm thông tin chi tiết về doanh nghiệp, tài chính và các yếu tố rủi ro cùng nhiều nội dung khác.

Mục tiêu của việc này là để chứng minh cho khách hàng tiềm năng thấy toàn bộ sự nỗ lực và nghiên cứu mà đội ngũ nhân viên ngân hàng của Goldman đã thực hiện. 

Thế nhưng, "hiện nay, bạn có thể tạo ra thứ giống vậy hoàn chỉnh đến 95% chỉ trong vài phút", CEO David Solomon của Goldman Sachs cho biết tại Hội nghị thượng đỉnh AI của Cisco mới đây. Nếu 95% đó giờ đã trở thành "hàng hóa phổ thông”, thì 5% còn lại có ý nghĩa rất lớn vì đây chính là nơi mà Goldman có thể tạo ra lợi thế, vị này cho hay.

Điều này rất quan trọng, bởi Goldman Sachs là một trong những ngân hàng hàng đầu thực hiện IPO cho các công ty, cùng với Morgan Stanley và JPMorgan. Đây cũng chỉ là một trong những cách mà ngân hàng này đang sử dụng AI để giảm bớt công việc lặp đi lặp lại và hoạt động hiệu quả hơn. 

Tại hội nghị, ông Solomon đã mô tả lộ trình mà Goldman Sachs đang xây dựng để triển khai AI. “Điều đầu tiên và rõ ràng nhất” từ việc áp dụng AI là các kỹ sư đã tăng 30% năng suất trong nhiệm vụ lập trình. Một tác dụng nữa là tận dụng tốt hơn dữ liệu mà ngân hàng có, bao gồm việc theo dõi các giao dịch trong suốt 40 năm qua và cung cấp chúng cho khách hàng. 

Không chỉ vậy, Goldman Sachs còn triển khai AI trong mảng đầu tư của ngân hàng – điều có lẽ là quan trọng nhất với khách hàng. Trang bị cho các nhân viên một dạng siêu trí tuệ thông tin không chỉ giúp doanh nghiệp làm được nhiều việc hơn mà còn thúc đẩy doanh thu lên mức hơn 53 tỷ USD trong năm ngoái.

Ngoài việc sử dụng AI để soạn thảo các cáo bạch IPO nhằm thu hút khách hàng tiềm năng, ông Solomon cho biết Goldman đang "tập trung vào cách ngân hàng có thể hoàn toàn thay đổi những gì được gọi là công tác chuẩn bị tài liệu" trong ngân hàng đầu tư. Điều này bao gồm chuẩn bị cho các cuộc họp khách hàng và cung cấp thông tin để khách hàng đưa ra quyết định đầu tư tốt hơn.

Ông cũng cho biết, Goldman đang xây dựng một "trợ lý đồng hành cho ngân hàng đầu tư" với dữ liệu riêng của ngân hàng. Trợ lý đồng hành thường là các công cụ AI giúp nhân viên tăng năng suất bằng cách soạn thảo văn bản, phân tích thông tin và đưa ra gợi ý ý tưởng. 

Không chỉ các nhân viên ngân hàng mới có thể kỳ vọng sự thay đổi trong quy trình làm việc hàng ngày của họ. CEO của Goldman cũng nói về tiềm năng của AI trong việc thay đổi quy trình làm việc của các nhà phân tích trong mảng nghiên cứu cổ phiếu. 

Ông cho biết, một trong những nhiệm vụ quan trọng nhất mà các nhà phân tích và đội nhóm phân tích phải thực hiện là báo cáo về các công ty và đưa thông tin đó vào các mô hình, thường để đánh giá quỹ đạo, tăng trưởng và rủi ro công ty đó.   

“Rõ ràng là tất cả những điều này giờ đây có thể được tự động hóa với công nghệ này”, ông Solomon nhận định.

Nhưng điều đó không có nghĩa là công nghệ sẽ thay thế những công việc này. “Doanh nghiệp vẫn thực sự cần các nhà phân tích, những đội nhóm nhỏ hơn và một hệ thống theo chiều ngang”, ông Solomon nói.

Thành công của những triển khai ứng dụng AI này sẽ phụ thuộc một phần vào việc quản lý thay đổi hiệu quả. Việc tạo ra hiệu quả và giảm bớt những chồng chéo, ví dụ như nghiên cứu cổ phiếu, sẽ là “một sự thay đổi quy trình lớn”, ông Solomon cho biết. “Điều này rất khó, bởi vì mọi người không muốn thay đổi quy trình của họ”.


Token hóa không thể giải quyết mọi vấn đề của tài sản

Các công nghệ mới như token hóa và blockchain có thể thay đổi cách phát hành, ghi nhận và chuyển giao tài sản, nhưng chúng không thay đổi bản chất của tài sản đó…

15:35 21/07/2026
Nhà đầu tư tìm gì ở một startup trước khi rót vốn?

Những công nghệ mới có thể tạo ra đột phá về kỹ thuật, nhưng đó chưa phải là lý do đủ để thuyết phục nhà đầu tư rót vốn…

20:12 20/07/2026
Tiêu chí tuyển dụng nhân lực AI đang thay đổi

Nếu trước đây ứng viên chủ yếu được đánh giá qua kiến thức về thuật toán, mô hình, thì nay câu hỏi trọng tâm là khả năng ứng dụng AI để giải quyết các bài toán kinh doanh…

15:15 20/07/2026
Tài sản mã hóa là "miếng mồi ngon" của tội phạm mạng

Thị trường tài sản mã hóa toàn cầu đang phải đối mặt với làn sóng tấn công mạng ngày càng phức tạp, gây thiệt hại hàng tỷ USD mỗi năm…

15:15 20/07/2026
Tham vọng thị trường chưa đủ lớn khiến startup Việt khó bứt phá

Nhiều startup chỉ đặt mục tiêu giải quyết bài toán trong phạm vi một khu công nghiệp, một tỉnh hoặc thị trường Việt Nam. Rất ít nhóm ngay từ đầu nghĩ tới thị trường ASEAN hay quy mô toàn cầu...

22:11 19/07/2026
Muốn phát triển thị trường tài sản mã hóa, Việt Nam phải cân bằng đổi mới và kiểm soát rủi ro

Theo các chuyên gia tại hội nghị Mã hóa tài sản thực Việt Nam 2026 (Vietnam RWA Summit 2026), Việt Nam cần sớm xây dựng một khung pháp lý đồng bộ cho thị trường tài sản mã hóa, nhưng quan trọng hơn là phải tìm được điểm cân bằng giữa thúc đẩy đổi mới sáng tạo và kiểm soát rủi ro…

22:10 19/07/2026
AI và chuyển đổi số trong ngân hàng: Từ thực tiễn vận hành đến động lực thúc đẩy công nghệ Việt

Ứng dụng công nghệ số và AI không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng qua các kênh tương tác trực tuyến mà còn là chìa khóa giúp ngân hàng tối ưu hóa vận hành và kiểm soát rủi ro hiệu quả...

09:35 18/07/2026
Thúc đẩy AI tại Việt Nam: Từ hạ tầng sẵn sàng đến bài toán triển khai thực tiễn

Khác với mô hình AI truyền thống phụ thuộc chủ yếu vào điện toán đám mây, AI tại biên (Edge AI) cho phép xử lý dữ liệu ngay tại thiết bị hoặc gần nguồn dữ liệu...

16:39 16/07/2026
Doanh nghiệp Việt trước bài toán AI Marketing: Khi công nghệ không còn là lợi thế cạnh tranh

AI đã trở thành công cụ phổ biến trong marketing, vì thế lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở công nghệ mà chuyển sang năng lực con người và khả năng quản trị AI của doanh nghiệp...

16:39 16/07/2026
Doanh nghiệp bước vào cuộc đua AI mới: Không chỉ cần người dùng, mà còn cần "người xây AI"

Nếu trước đây doanh nghiệp chủ yếu tìm kiếm lập trình viên AI hoặc chuyên gia dữ liệu, thì nay nhu cầu đang dịch chuyển sang các AI builders - lực lượng có thể kết hợp công nghệ, dữ liệu và nghiệp vụ để xây dựng các AI agent phục vụ từng quy trình cụ thể…

16:39 16/07/2026