Tác giả: Deepak Dalakoti, Devesh Maheshwari, Igor Londero Gentil, James Hardman, và Samuel Irvine Casey
Ngày phát hành: 03 MAR 2026
Chuyên mục: Amazon Bedrock, Amazon Bedrock AgentCore, Amazon Bedrock Agents, Customer Solutions, Financial Services, Generative AI, Intermediate (200)

Bài viết này được đồng tác giả bởi Davesh Maheshwari từ Lendi Group và Samuel Irvine Casey từ Mantel Group.

Hầu hết người Úc không biết liệu khoản vay mua nhà của họ có còn cạnh tranh hay không. Lãi suất thay đổi, giá trị tài sản biến động, hoàn cảnh cá nhân thay đổi—nhưng đối với một chủ nhà bình thường, việc cập nhật những thay đổi này là khó khăn. Đây thường là cam kết tài chính lớn nhất của họ, nhưng cũng là khoản mà họ ít được trang bị nhất để theo dõi. Và khi họ quyết định tái cấp vốn, bản thân quy trình này đòi hỏi nỗ lực thủ công đáng kể.

Lendi Group, một trong những công ty FinTech phát triển nhanh nhất của Úc, đã nhận ra khoảng trống này và bắt đầu chuyển đổi trải nghiệm vay mua nhà thông qua công nghệ đổi mới. Bằng cách sử dụng các khả năng Generative AI của Amazon Bedrock, Lendi Group đã phát triển Guardian, một ứng dụng được hỗ trợ bởi AI tác nhân (agentic AI) đóng vai trò là người bạn đồng hành 24/7 cho chủ nhà, giám sát các khoản vay của họ, cung cấp thông tin chi tiết được cá nhân hóa và đơn giản hóa quy trình tái cấp vốn thế chấp.

Bài viết này trình bày chi tiết cách Lendi Group xây dựng ứng dụng Home Loan Guardian được hỗ trợ bởi AI của họ bằng Amazon Bedrock, những thách thức họ phải đối mặt, kiến trúc họ đã triển khai và những kết quả kinh doanh đáng kể mà họ đã đạt được. Hành trình của họ mang lại những hiểu biết có giá trị cho các tổ chức muốn sử dụng Generative AI để chuyển đổi trải nghiệm khách hàng trong khi vẫn duy trì sự tương tác của con người để xây dựng lòng tin và sự trung thành.

Thách thức

Lendi Group đã xác định một số thách thức dai dẳng trong hành trình vay mua nhà ảnh hưởng đến cả khách hàng và nhà môi giới:

• Khách hàng gặp khó khăn với khả năng hiển thị hạn chế về vị thế thế chấp của họ. Hầu hết chủ nhà thiếu thông tin chi tiết theo thời gian thực về việc liệu lãi suất hiện tại của họ có còn cạnh tranh hay không, vị thế vốn chủ sở hữu của họ thay đổi như thế nào khi giá trị tài sản biến động, hoặc sức khỏe tài chính tổng thể của họ ảnh hưởng đến các lựa chọn thế chấp của họ như thế nào. Khoảng cách thông tin này thường dẫn đến việc khách hàng bỏ lỡ cơ hội tiết kiệm tiền hoặc sử dụng vốn chủ sở hữu nhà của họ một cách hiệu quả.
• Quy trình tái cấp vốn cồng kềnh và tốn thời gian. Ngay cả khi khách hàng xác định được lãi suất tốt hơn, gánh nặng giấy tờ và hành chính của việc tái cấp vốn đã ngăn cản nhiều người hành động.
• Các nhà môi giới dành nhiều thời gian cho các tác vụ hành chính thay vì tập trung vào các tương tác với khách hàng có giá trị cao. Việc lập tài liệu sau cuộc gọi, các yêu cầu thường xuyên và hỗ trợ ngoài giờ đã làm phân tán sự chú ý của nhà môi giới khỏi các nhu cầu phức tạp của khách hàng đòi hỏi chuyên môn và sự đồng cảm của con người.
• Lendi Group phải đối mặt với thách thức về việc mở rộng dịch vụ cá nhân hóa trên cơ sở khách hàng rộng lớn của họ. Mặc dù giải pháp kỹ thuật số của họ mang lại sự tiện lợi, việc duy trì sự tương tác của con người để xây dựng lòng tin trong các mối quan hệ tài chính đã tỏ ra khó khăn ở quy mô lớn, đặc biệt là ngoài giờ làm việc.

Những thách thức này đã khiến Lendi Group khám phá cách AI có thể chuyển đổi trải nghiệm thế chấp. Thay vì coi AI chỉ là một công cụ hiệu quả, Lendi đã hình dung lại hành trình vay mua nhà—một hành trình mà công nghệ có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng, cung cấp hướng dẫn cá nhân hóa 24/7 và giải phóng các chuyên gia con người để tập trung vào việc xây dựng các mối quan hệ có ý nghĩa.

Tổng quan giải pháp

Guardian của Lendi đại diện cho một sự thay đổi cơ bản trong cách khách hàng tương tác với các khoản vay mua nhà của họ. Về cốt lõi, Guardian được thiết kế để:

1. Giám sát khả năng cạnh tranh của khoản vay bằng cách liên tục quét hàng nghìn khoản vay mua nhà hàng ngày và cảnh báo khách hàng khi có các ưu đãi tốt hơn.
2. Theo dõi vị thế vốn chủ sở hữu theo thời gian thực khi giá trị tài sản và điều kiện ngành thay đổi, giúp khách hàng có cái nhìn rõ ràng về tình hình tài chính hiện tại của họ.
3. Hợp lý hóa quy trình tái cấp vốn với các hành trình thích ứng với hoàn cảnh của khách hàng và tự động điền biểu mẫu dựa trên các nguồn dữ liệu nội bộ và bên ngoài, loại bỏ các điểm ma sát trước đây đã ngăn cản khách hàng hành động.
4. Cung cấp thông tin chi tiết và khuyến nghị được cá nhân hóa dựa trên tình hình tài chính và mục tiêu riêng của từng khách hàng.

Lendi đã sử dụng Amazon Bedrock để tăng tốc xây dựng giải pháp tác nhân của họ trong vòng 16 tuần.

Giải pháp được xây dựng dựa trên các mô hình nền tảng (foundation models) của Amazon Bedrock và Amazon Bedrock Guardrails. Lendi đã chọn Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) để triển khai các tác nhân AI của họ ở quy mô lớn, tạo điều kiện cho cơ sở hạ tầng cần thiết để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng. Bằng cách sử dụng nhiều loại mô hình nền tảng (FMs) có sẵn trên Amazon Bedrock, Lendi đã có thể chọn các mô hình phù hợp với tác vụ được tối ưu hóa cho các trường hợp sử dụng cụ thể.

Một thành phần quan trọng của giải pháp của họ là các guardrails AI được hỗ trợ bởi Amazon Bedrock Guardrails, giúp đảm bảo rằng các giao tiếp với khách hàng vẫn phù hợp với các yêu cầu quy định. Ngoài ra, Lendi đã phát triển các máy chủ Model Context Protocol (MCP) để cho phép các tác nhân AI truy cập kiến thức thể chế và tương tác với các dịch vụ bên ngoài một cách liền mạch.

Các thành phần chính của giải pháp như sau:

1. Lớp UI – Khách hàng tương tác với Guardian thông qua giao diện trò chuyện trực quan được tích hợp trực tiếp vào bảng điều khiển Lendi của họ, cung cấp quyền truy cập liền mạch vào thông tin chi tiết và khuyến nghị thế chấp được hỗ trợ bởi AI.
2. Lớp API – Một API RESTful trong Amazon API Gateway đóng vai trò là cầu nối giao tiếp giữa các ứng dụng frontend và các tác nhân AI backend, xử lý định tuyến yêu cầu, xác thực và giới hạn tốc độ để giúp duy trì các tương tác an toàn và đáng tin cậy.
3. Lớp tính toán – Amazon EKS lưu trữ và điều phối các tác nhân AI, cung cấp khả năng tự động mở rộng để xử lý hiệu quả nhu cầu khách hàng khác nhau trong khi vẫn duy trì hiệu suất và tính khả dụng nhất quán.
4. Lớp thông minh – Các khả năng AI cốt lõi được cung cấp bởi nhiều tác nhân chuyên biệt được xây dựng trên các mô hình nền tảng của Amazon Bedrock. Lendi đã sử dụng Agno, một framework tác nhân mã nguồn mở để phát triển các tác nhân này, với các máy chủ MCP cung cấp tích hợp với các hệ thống nội bộ, nguồn dữ liệu bên ngoài và dịch vụ của bên thứ ba. Bedrock Guardrails giúp thực thi các ranh giới tuân thủ, xác minh rằng các tương tác với khách hàng tuân thủ các nguyên tắc giao tiếp của Lendi và vẫn tập trung vào các chủ đề liên quan đến thế chấp.
5. Lớp khả năng quan sát – Langfuse thu thập các dấu vết tác nhân toàn diện, bao gồm đầu vào, đầu ra, chuỗi lý luận và các chỉ số hiệu suất, cung cấp khả năng hiển thị đầy đủ về hành vi của tác nhân và cho phép tối ưu hóa và gỡ lỗi liên tục. Nhật ký Amazon CloudWatch được sử dụng để thu thập nhật ký cấp hệ thống.
6. Lớp lưu trữ – MongoDB đóng vai trò là kho dữ liệu bền vững cho ngữ cảnh người dùng, lịch sử cuộc trò chuyện và trạng thái phiên, cho phép khách hàng tiếp tục cuộc trò chuyện qua các phiên trong khi cung cấp cho các tác nhân ngữ cảnh cụ thể của khách hàng cần thiết cho các khuyến nghị được cá nhân hóa. Amazon S3 được sử dụng để lưu trữ tài liệu và tệp do khách hàng cung cấp.

Sơ đồ sau minh họa kiến trúc giải pháp.

Mô hình kiến trúc này cung cấp một hệ thống mạnh mẽ và có khả năng mở rộng để triển khai các tác nhân AI.

Luồng tác nhân cho việc tái cấp vốn thế chấp

Dựa trên kiến trúc có khả năng mở rộng này, Lendi đã thiết kế một hệ thống điều phối đa tác nhân, nơi các tác nhân chuyên biệt có thể cộng tác để hoàn thành hành trình tái cấp vốn thế chấp. Cách tiếp cận mô-đun này giúp cung cấp một số lợi thế chính: phân tách rõ ràng các mối quan tâm giữa các tác nhân, đơn giản hóa việc phát triển và bảo trì các khả năng tác nhân riêng lẻ, thời gian phản hồi nhanh hơn thông qua tối ưu hóa theo tác vụ cụ thể và khắc phục sự cố dễ dàng khi phát sinh vấn đề.

Quy trình tái cấp vốn thế chấp diễn ra thông qua các tác nhân chuyên biệt sau, với việc chuyển giao liền mạch bảo toàn toàn bộ ngữ cảnh ở mỗi lần chuyển đổi:

• Tác nhân Cộng sự Môi giới Thế chấp (tương tác ban đầu) – Tác nhân này đóng vai trò là điểm liên hệ đầu tiên của khách hàng, thể hiện một nhân cách thân thiện, chuyên nghiệp tương tự như một nhà môi giới thế chấp con người. Mục tiêu chính của nó là hiểu tình hình hiện tại của khách hàng và đánh giá sự quan tâm của họ đối với việc tái cấp vốn.
• Tác nhân Thu thập Thông tin Khách hàng (thu thập dữ liệu) – Khi khách hàng bày tỏ sự quan tâm đến việc tái cấp vốn, tác nhân chuyên biệt này sẽ thu thập một cách có hệ thống các chi tiết thiết yếu của khách hàng bao gồm thông tin khoản vay hiện tại, tình trạng việc làm, thu nhập và các ưu tiên tái cấp vốn. Tác nhân sử dụng các kỹ thuật đàm thoại để việc thu thập dữ liệu trở nên tự nhiên hơn là thẩm vấn và cung cấp các giải thích cho khách hàng khi cần. Tác nhân nhận biết ngữ cảnh và yêu cầu thông tin chưa được khách hàng cung cấp.
• Tác nhân Đề xuất Sản phẩm (ghép nối người cho vay) – Với thông tin khách hàng đầy đủ trong tay, tác nhân này phân tích hồ sơ của khách hàng dựa trên cơ sở dữ liệu rộng lớn của Lendi về người cho vay và sản phẩm. Nó trình bày các lựa chọn phù hợp với giải thích rõ ràng về lợi ích và khả năng tiết kiệm tiềm năng.
• Tác nhân Thu thập Thông tin Cụ thể về Sản phẩm (chuẩn bị hồ sơ) – Sau khi khách hàng chọn sản phẩm ưa thích của họ, tác nhân này thu thập thông tin bổ sung được yêu cầu bởi người cho vay cụ thể đó. Các người cho vay khác nhau có các yêu cầu khác nhau, và tác nhân này điều chỉnh các câu hỏi của nó cho phù hợp.
• Tác nhân Giao tiếp (Linda) – Linda là tác nhân tương tác và tái tương tác ngoài hệ thống giúp khách hàng duy trì kết nối với hành trình tái cấp vốn của họ, ngay cả khi họ không tích cực sử dụng hệ thống Guardian. Mặc dù các tác nhân chuyên biệt quản lý các tác vụ trong hệ thống từ tương tác ban đầu đến lựa chọn sản phẩm và chuẩn bị hồ sơ, Linda hoạt động trên các kênh như SMS, email, WhatsApp và push để đưa khách hàng quay lại đúng thời điểm. Cô ấy phát hiện khi tiến độ bị đình trệ, đưa ra các lời nhắc kịp thời hoặc cơ hội mới, và mời khách hàng tiếp tục nơi họ đã dừng lại. Dựa trên dữ liệu trực tiếp từ Aurora Digital Twin, Linda điều chỉnh tin nhắn theo ngữ cảnh, giọng điệu và mục tiêu cụ thể của khách hàng, cho dù đó là khuyến khích họ kết nối lại khoản vay, xem xét các sản phẩm phù hợp hay hoàn thành việc gửi hồ sơ. Về bản chất, Linda là tiếng nói của Guardian ngoài ứng dụng, giúp khách hàng được thông báo, có động lực và tiến lên trong suốt hành trình tái cấp vốn.

Đồ họa sau minh họa quy trình làm việc này.

Cách tiếp cận tác nhân này đã đơn giản hóa quy trình đăng ký thế chấp cho khách hàng bằng cách cung cấp giao diện ngôn ngữ tự nhiên, trực quan để chia sẻ thông tin, đặt câu hỏi làm rõ và nhận hướng dẫn trong suốt hành trình tái cấp vốn của họ. Đối với các nhà môi giới, nó đã giảm bớt gánh nặng điền biểu mẫu thủ công và gửi hồ sơ, giải phóng họ để tập trung chuyên môn vào các kịch bản khách hàng phức tạp, xây dựng mối quan hệ và cung cấp lời khuyên tài chính chiến lược nơi phán đoán và sự đồng cảm của con người là có giá trị nhất.

Kết quả kinh doanh và tác động đến khách hàng

Ứng dụng Guardian của Lendi đã mang lại những kết quả đáng kể, đã giải quyết hàng triệu khoản vay mua nhà với thời gian chu kỳ tái cấp vốn nhanh hơn đáng kể so với mức cơ bản của Lendi Group. Guardian mở rộng tác động này với Rate Radar được hỗ trợ bởi AI, quét hàng nghìn khoản vay mua nhà hàng ngày và cho phép tái cấp vốn chỉ trong 10 phút, không cần giấy tờ, không cần gọi điện thoại, chỉ cần một lần chạm. Bằng cách tự động hóa việc giám sát thường xuyên và cảnh báo khách hàng về lãi suất tốt hơn theo thời gian thực, các nhà môi giới có thể tập trung vào đàm phán, sự đồng cảm và cấu trúc phức tạp—công việc có giá trị cao, dựa trên mối quan hệ giúp xây dựng lòng trung thành. Guardian ra mắt chỉ trong 16 tuần sau một cuộc chạy nước rút đa chức năng hơn 30.000 giờ, chứng minh cách kiến trúc ưu tiên AI tăng tốc cả tốc độ phát triển và kết quả khách hàng.

Bài học kinh nghiệm

Hành trình 16 tuần của Lendi Group để xây dựng và triển khai Home Loan Guardian được hỗ trợ bởi AI đã cung cấp những hiểu biết vô giá về việc triển khai AI tác nhân ở quy mô lớn trong môi trường dịch vụ tài chính được quản lý. Dưới đây là những bài học quan trọng mà họ đã học được:

• Ưu tiên các chỉ số đánh giá lặp lại sớm để hướng dẫn phát triển AI một cách có hệ thống. Dựa vào các chỉ số dựa trên dữ liệu để đưa ra các quyết định quan trọng như lựa chọn mô hình. Sử dụng quản lý prompt của Amazon Bedrock để tạo phiên bản prompt.
• Chọn mô hình một cách chiến lược bằng cách sử dụng các tùy chọn mô hình đa dạng của Amazon Bedrock. Nhận ra rằng mô hình tinh vi nhất không phải lúc nào cũng là giải pháp hiệu quả nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Điều quan trọng không kém là kết hợp kiến thức chuyên môn từ các chuyên gia con người vào các prompt của bạn vì chuyên môn theo ngữ cảnh này thường quyết định thành công hơn là chỉ lựa chọn mô hình.
• Tận dụng việc sử dụng batch inference của Amazon Bedrock cho các tác vụ không yêu cầu kết quả ngay lập tức để giảm chi phí.
• Coi AI là một công nghệ biến đổi đòi hỏi tầm nhìn táo bạo và triển khai chiến lược, nhanh chóng. Sử dụng các khả năng Generative AI của Amazon Bedrock và cơ sở hạ tầng đám mây có khả năng mở rộng của AWS để tăng tốc đổi mới dựa trên AI.
• Ưu tiên quản trị AI có trách nhiệm trong các môi trường được quản lý. Sử dụng Amazon Bedrock Guardrails để giúp thực thi các chính sách nội dung, lọc các phản hồi không phù hợp và duy trì các yêu cầu tuân thủ trong suốt vòng đời AI.
• Cân bằng tự động hóa với chuyên môn của con người. Thiết kế các hệ thống AI bổ trợ—thay vì thay thế—phán đoán của con người, duy trì cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm, nơi sự giám sát của con người vẫn là trung tâm của các quyết định quan trọng.

Lộ trình tương lai

Việc triển khai Home Loan Guardian được hỗ trợ bởi AI của Lendi Group chỉ là bước đầu tiên trong hành trình đầy tham vọng của họ để trở thành một tổ chức hoàn toàn dựa trên AI vào tháng 6 năm 2026. Với nền tảng hiện đã được thiết lập, Lendi Group đặt mục tiêu sử dụng AI tác nhân để suy nghĩ lại toàn bộ hành trình thế chấp và tài chính.

Để hỗ trợ sáng kiến chiến lược này, Lendi đang khám phá các dịch vụ AWS mới, bao gồm Amazon Bedrock AgentCore, cho phép triển khai các tác nhân một cách có khả năng mở rộng và an toàn mà không cần chi phí quản lý cơ sở hạ tầng. Cách tiếp cận này sẽ giúp tăng tốc hơn nữa tốc độ đổi mới của Lendi.

“Chúng tôi đã xây dựng nền tảng của mình để việc tái cấp vốn diễn ra với tốc độ của cuộc sống, chứ không phải với tốc độ của giấy tờ,” Devesh Maheshwari – CTO tại Lendi cho biết. “Một khách hàng có thể nhận được cảnh báo Rate Radar về lãi suất tốt hơn hoặc sự thay đổi giá trị tài sản trong chuyến đi làm buổi sáng của họ. Họ chạm để tương tác với nó và cung cấp thông tin cho nền tảng tác nhân “Guardian” của chúng tôi và vào thời điểm họ đang trên đường về nhà, đơn xin vay tái cấp vốn của họ có thể được nộp. Đó không phải là phép thuật. Đó là điều xảy ra khi bạn đầu tư đúng mức vào tự động hóa thông minh, API ra quyết định theo thời gian thực và kiến trúc micro-services điều phối mọi thứ từ xác minh tài liệu đến giải quyết, không cần chuyển giao thủ công. Thách thức thực sự không chỉ là tốc độ. Đó là loại bỏ mọi điểm ma sát trong khi vẫn đáp ứng các tiêu chuẩn cao nhất về tuân thủ và kiểm soát rủi ro. Khi cơ sở hạ tầng của bạn có thể hỗ trợ các quyết định tài chính thay đổi cuộc đời trong vài phút thay vì vài tuần, bạn không chỉ cải thiện trải nghiệm. Bạn đang thiết lập lại những gì khách hàng mong đợi từ các dịch vụ tài chính.”

Kết luận

Home Loan Guardian được hỗ trợ bởi AI của Lendi Group đại diện cho một bước nhảy vọt đáng kể trong cách người Úc quản lý các khoản vay mua nhà của họ. Bằng cách sử dụng các khả năng Generative AI của Amazon Bedrock, Lendi đã tạo ra một giải pháp giúp chuyển đổi trải nghiệm thế chấp từ một tương tác định kỳ, dựa trên giao dịch thành một mối quan hệ chủ động, liên tục mang lại giá trị liên tục cho khách hàng. Nhìn về phía trước, hành trình của Lendi để trở thành một tổ chức hoàn toàn dựa trên AI vào tháng 6 năm 2026 định vị họ ở vị trí tiên phong trong đổi mới trong ngành thế chấp Úc. Tầm nhìn của họ về AI được tích hợp vào “mọi quy trình làm việc, mọi quyết định, mọi trải nghiệm khách hàng và mọi trải nghiệm môi giới” trình bày một sự tái hình dung cơ bản về cách các dịch vụ thế chấp có thể được cung cấp.

---

Về tác giả

Deepak Dalakoti, PhD, là Kiến trúc sư Học sâu (Deep Learning Architect) tại Trung tâm Đổi mới Generative AI ở Sydney, Úc. Với chuyên môn về AI, ông hợp tác với khách hàng để tăng tốc việc áp dụng Generative AI của họ thông qua các giải pháp đổi mới, tùy chỉnh. Ngoài thế giới AI, ông thích khám phá các hoạt động và trải nghiệm mới.

James Hardman là Giám đốc Tài khoản Cấp cao tại AWS, hợp tác với các tổ chức fintech và dịch vụ tài chính của Úc để giải quyết các thách thức công nghệ phức tạp. Ông làm việc ngược từ những gì quan trọng nhất đối với khách hàng của mình, kết nối họ với các khoản đầu tư, công cụ và đội ngũ chuyên gia phù hợp để giúp họ di chuyển nhanh hơn. James đặc biệt tập trung vào việc giúp khách hàng khám phá các công nghệ mới nổi như AI tác nhân – không phải vì mục đích đổi mới, mà để thúc đẩy kết quả kinh doanh thực sự và phục vụ khách hàng cuối tốt hơn.

Igor Londero Gentil là Kiến trúc sư Giải pháp tại AWS, có trụ sở tại Sydney, giúp khách hàng thiết kế và xây dựng trên đám mây với trọng tâm là kiến trúc serverless và hướng sự kiện. Với nền tảng bao gồm kỹ thuật cơ sở hạ tầng, kiến trúc đám mây và AI, ông mang đến góc nhìn của một người thực hành để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực — dựa trên nhiều năm kinh nghiệm thực tế trước khi gia nhập AWS. Igor là diễn giả thường xuyên về các chủ đề như kiến trúc hướng sự kiện và AWS Lambda, và là người đóng góp tích cực cho mã nguồn mở.

Devesh Maheshwari là Giám đốc Công nghệ tại Lendi Group Services ở Sydney, Úc, nơi ông đang thúc đẩy quá trình chuyển đổi của công ty thành một doanh nghiệp ưu tiên AI. Với hơn 18 năm kinh nghiệm lãnh đạo chiến lược công nghệ, chuyển đổi kỹ thuật số và đội ngũ kỹ thuật, Dev có thành tích mạnh mẽ trong lĩnh vực fintech và các lĩnh vực được quản lý chặt chẽ, định hình các nền tảng có khả năng mở rộng và mang lại giá trị kinh doanh thực sự. Trước Lendi, ông đã giữ các vị trí lãnh đạo cấp cao tại DataMesh, Tyro Payments, Tabcorp & ThoughtWorks. Ông cũng là một cố vấn đáng tin cậy trong lĩnh vực công nghệ, và ông đã chia sẻ những hiểu biết của mình về AI và đổi mới tại các sự kiện trong ngành.

Samuel Irvine Casey bắt đầu sự nghiệp trong hệ sinh thái startup với tư cách là đồng sáng lập của một công ty tư vấn AI chuyên biệt. Sau khi thành công tách ra một sản phẩm AI độc quyền và giám sát việc mua lại nó bởi Mantel Group, Samuel gia nhập Mantel bốn năm trước để lãnh đạo các dự án chuyển đổi kỹ thuật số có tính rủi ro cao. Với tư cách là đối tác AI tại Mantel, ông đã dẫn đầu nhiều dự án phức tạp cho nhiều khách hàng doanh nghiệp và chính phủ. Gần đây nhất, Samuel đã đi đầu trong phong trào Generative/Agentic AI, tận tâm giúp các tổ chức tích hợp Giải pháp AI vào các hoạt động cốt lõi của họ khi các công nghệ này đã xuất hiện trên thị trường toàn cầu.