Kimi thâm nhập quy trình làm việc thực tế trong ngành tài chính

Kimi đang tiến vào các kịch bản thực tế phức tạp. Hôm nay, Moonshot AI đã chính thức ra mắt giải pháp AI dành cho ngành tài chính, tích hợp hơn 10 nguồn dữ liệu uy tín, 9 Kỹ năng (Skills) tài chính, khả năng mô hình hóa dữ liệu và xuất báo cáo cấp tổ chức, cùng các tính năng bảo mật và tuân thủ được thiết kế cho hoạt động kinh doanh thực tế — đưa AI vào các quy trình tài chính hoàn chỉnh hơn.

BlueRun Ventures là một trong những nhà đầu tư sớm nhất của Kimi và đã tiếp tục rót vốn qua bốn vòng liên tiếp. Chúng tôi cũng là một công ty đầu tư mạo hiểm giai đoạn đầu, tích cực sử dụng AI và khám phá cách thức thay đổi của chính công việc đầu tư. Chúng tôi theo dõi sự phát triển năng lực của các mô hình, sử dụng Kimi cho nghiên cứu dự án và ngành, đồng thời thử nghiệm việc đúc kết các phương pháp nghiên cứu và khung đánh giá của nhà đầu tư thành những Kỹ năng có thể tái sử dụng. Trong suốt hành trình đồng hành cùng Kimi, chúng tôi đã chứng kiến các giới hạn kỹ thuật được mở rộng — và chúng tôi đã sử dụng cũng như kiểm chứng những năng lực này trong công việc thực tế.

Khi công nghệ mở khóa các năng lực mô hình, AI bắt đầu giải quyết hàng loạt vấn đề thực tế: từ xử lý thông tin cơ bản, thúc đẩy hiệu quả nghiên cứu, đến tái tổ chức và kích hoạt lại những kinh nghiệm tích lũy lâu năm — mở ra những phương thức làm việc mới.

Dưới đây là cách Kimi đưa năng lực mô hình vào các quy trình tài chính thực tế. Mời bạn theo dõi:

Hôm nay, chúng tôi ra mắt Giải pháp AI cho Ngành Tài chính của Kimi. Bộ giải pháp này tích hợp các sản phẩm và năng lực của Kimi dành riêng cho lĩnh vực tài chính, bao gồm hơn 10 nguồn dữ liệu uy tín, 9 Kỹ năng tài chính, 5 biện pháp tuân thủ và bảo mật, cùng khả năng mô hình hóa dữ liệu và xuất báo cáo cấp tổ chức.

Từ các bản tin tóm tắt danh mục đầu tư buổi sáng và bình luận báo cáo thu nhập, đến sàng lọc thương vụ, nghiên cứu chuyên sâu và đánh giá danh mục đầu tư, Kimi kết nối việc truy xuất dữ liệu, phân tích chuyên môn và sản xuất các sản phẩm đầu ra. Trong các triển khai thực tế tại tổ chức, giải pháp này đã rút ngắn thời gian xử lý tài liệu và soạn thảo bản nháp đầu tiên — công việc vốn mất nhiều ngày — xuống chỉ còn vài giờ, giúp các chuyên gia dành nhiều thời gian hơn cho việc phân tích và đưa ra quyết định.

Hàng chục tổ chức tài chính đã và đang đổi mới dựa trên mô hình Kimi, Kimi Enterprise và Kimi Work — hoặc cùng xây dựng các giải pháp tài chính với Kimi — bao gồm các công ty môi giới hàng đầu, ngân hàng thương mại, quỹ đầu tư mạo hiểm và các nhà cung cấp dữ liệu nghiên cứu đầu tư:

Vuốt sang trái hoặc phải để xem tất cả →

Các giám đốc điều hành từ CICC, CSC Financial và Deutsche Bank đã chia sẻ với Kimi về hướng đi tiếp theo của AI trong lĩnh vực tài chính:

Những điểm nghẽn và thách thức trong tài chính

Tài chính là một trong những ngành thâm dụng dữ liệu và thông tin nhất. Năng suất của ngành từ lâu đã bị hạn chế bởi hai yếu tố: tốc độ xử lý dữ liệu và phạm vi thu thập thông tin.

Thách thức đầu tiên là nhu cầu ngày càng cao của thị trường về tính kịp thời. Các nhà phân tích phải dựa vào các hồ sơ công bố, tin tức và báo cáo nghiên cứu. Trước đây, một kết luận nghiên cứu cần cả ngày để tổng hợp; giờ đây thị trường đòi hỏi phản hồi theo từng phút, và những thay đổi trong cấu trúc thị trường toàn cầu cần được hấp thụ ngay lập tức.

Thách thức thứ hai là sự phân mảnh thông tin cực độ. Dữ liệu quan trọng nằm rải rác trong các báo cáo tài chính, tài liệu pháp lý, ghi chú nghiên cứu và các thông báo. Các chuyên gia mất rất nhiều thời gian để truy vấn, đối chiếu và tổ chức dữ liệu trước khi có thể bắt đầu phân tích.

Vào năm 2026, khi các mô hình lớn cải thiện về khả năng suy luận và sử dụng công cụ, AI đang chuyển dịch từ hỗ trợ đơn lẻ sang cung cấp giải pháp đầu-cuối (end-to-end) cho toàn bộ quy trình tài chính: hiểu mục tiêu, tìm kiếm dữ liệu chuyên môn, thực hiện phân tích và mô hình hóa, đồng thời tạo ra các sản phẩm đầu ra cấp tổ chức. Tuy nhiên, tài chính đòi hỏi độ chính xác và tính tuân thủ đặc biệt cao. Đầu ra của AI phải được cấu trúc chuyên nghiệp, có nguồn gốc rõ ràng và dễ dàng xác minh trước khi thực sự đi vào quy trình kinh doanh.

Đây chính là điểm khởi đầu cho việc thiết kế giải pháp AI cho ngành tài chính của Kimi.

Giải pháp AI cho Ngành Tài chính của Kimi

❶ Hơn 10 nguồn dữ liệu uy tín, truy cập một cửa vào dữ liệu thời gian thực đáng tin cậy

Dữ liệu thúc đẩy mọi khía cạnh của tài chính, từ nghiên cứu đầu tư đến quản trị rủi ro.

Dòng sản phẩm đầy đủ của Kimi — ứng dụng web kimi.com, ứng dụng máy tính để bàn Kimi Work và Kimi Code — đều được tích hợp quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu uy tín trong và ngoài nước, bao gồm Wind Information, East Money, S&P Global, Cailian Press và Caixin Data.

Dữ liệu này chảy trực tiếp vào các tác vụ nghiên cứu thông qua MCP, và mọi con số quan trọng đều có thể truy xuất ngược lại nguồn gốc ban đầu, với các định nghĩa và bằng chứng được ghi chép rõ ràng. Các nhà nghiên cứu không còn cần phải tìm kiếm, tải xuống và tổng hợp thông tin lặp đi lặp lại trên các thiết bị đầu cuối thị trường, hồ sơ công ty, cơ sở dữ liệu vĩ mô và các nền tảng thông tin doanh nghiệp — loại bỏ công việc tìm kiếm và thu thập dữ liệu thủ công giữa các hệ thống.

Đối với nghiên cứu doanh nghiệp, các nhà nghiên cứu cũng có thể khai thác Tianyancha và Yuandian Legal để bổ sung thông tin về đăng ký kinh doanh, tư pháp, sở hữu trí tuệ và quy định — những khía cạnh nằm ngoài báo cáo tài chính.

Nhấp vào hình ảnh để phóng to ↓

Ngoài các nguồn dữ liệu, Kimi còn đi kèm với một bộ đầy đủ các plugin nghiên cứu và sản xuất: tìm kiếm bài báo học thuật toàn văn qua Scholar, các công cụ tạo định dạng Office như Word, Excel và PDF, công cụ tạo hình ảnh, âm thanh và nhiều hơn nữa.

Ngoài ra, tiện ích mở rộng trình duyệt Kimi (trước đây là Kimi WebBridge) và Computer Use cho phép một Agent, với sự ủy quyền phù hợp, vận hành trình duyệt và các ứng dụng máy tính để bàn cục bộ — nhờ đó các hệ thống không có API vẫn có thể tham gia vào quy trình làm việc. Bộ giải pháp nghiên cứu tài chính bao gồm nghiên cứu thị trường thứ cấp, quy trình thương vụ thị trường sơ cấp đầu-cuối và chốt sổ tài chính doanh nghiệp; các công cụ dành cho nhà phát triển của Cloudflare cung cấp hơn 2.500 điểm cuối API chính thức để hỗ trợ tùy chỉnh và tích hợp sâu hơn.

Chúng tôi cũng đang xây dựng kết nối với các hệ thống văn phòng tại Trung Quốc như Lark, Tencent Docs và WPS, để tài liệu nghiên cứu và kết quả phân tích lưu chuyển mượt mà hơn vào quá trình cộng tác nhóm.

❷ Chín Kỹ năng (Skills) cụ thể hóa năng lực AI vào các quy trình tài chính chuyên nghiệp

Đối với các chuyên gia tài chính, giá trị của AI nằm ở việc gắn kết các năng lực mô hình tổng quát vào các quy trình chuyên biệt.

Làm việc cùng các nhà phân tích tổ chức, quản lý quỹ và đội ngũ ngân hàng đầu tư, Kimi đã đóng gói các giai đoạn quan trọng của công việc tài chính thành 9 Kỹ năng chuyên nghiệp: mô hình hóa tài chính tổ chức, báo cáo nghiên cứu tổ chức, PPT tổ chức, biểu đồ tài chính động, bình luận báo cáo thu nhập, ánh xạ ước tính đồng thuận, đánh giá danh mục đầu tư, tóm tắt danh mục đầu tư buổi sáng và HK IPO Lens. Mỗi Kỹ năng tương ứng với một loại công việc với các bước phân tích và tiêu chuẩn đầu ra ổn định:

Những Kỹ năng này đã được kiểm chứng trong các tác vụ thực tế trên thị trường thứ cấp, thị trường sơ cấp, ngân hàng và bảo hiểm:

● Ngân hàng đầu tư / vốn cổ phần tư nhân: mô hình hóa tài chính

Sử dụng Kỹ năng "Mô hình hóa tài chính tổ chức", một mô hình tài chính đã được xây dựng cho một công ty hàng không vũ trụ thương mại dựa trên sổ sách quản lý, báo cáo kiểm toán và tài liệu thẩm định — xuất ra một mô hình Excel với các giả định có thể điều chỉnh và bảng định giá các công ty tương đương. Nỗ lực của con người cần thiết cho việc mô hình hóa tài chính đã giảm từ 5–7 ngày công xuống còn 0,5–1 ngày công.

● Nghiên cứu ngành: nghiên cứu chuyên sâu

Sử dụng Kỹ năng "Báo cáo nghiên cứu tổ chức", kết hợp với các cuộc phỏng vấn chuyên gia và tài liệu cuộc gọi báo cáo thu nhập, một báo cáo chuyên sâu về ngành công nghệ lượng tử đã được hoàn thành — rút ngắn chu kỳ nghiên cứu từ 10–20 ngày xuống còn khoảng 2 ngày.

● Ngân hàng thương mại: báo cáo tín dụng