Calculate Sales Tax And File Returns Automatically With Avalara

How to Apply Secure By Design Practices To Money Software

Bối cảnh của bài viết chia sẻ hai bài học quan trọng từ một cuốn sách bảo mật chuyên ngành. Nguyên nhân kỹ thuật là các nguyên tắc Secure By Design áp dụng cho phần mềm tài chính không chỉ liên quan đến bảo mật mà còn về kiến trúc hệ thống và quản lý rủi ro. Hệ quả là việc áp dụng những nguyên tắc này giúp giảm thiểu lỗ hổng và tăng độ tin cậy của hệ thống. Điều đáng học là các phương pháp như Zero Trust, Defense in Depth và Threat Modeling có thể ứng dụng hiệu quả ngay cả khi bạn không phải chuyên gia bảo mật.

Hai bài học từ sách bảo mật giúp bạn viết phần mềm tài chính an toàn hơn mà không cần chuyên sâu về bảo mật.

Dayjob: Tax – evaluating AI agents on 50 professional tax assignments

DAYJOB: Tax evaluates AI agents across 50 realistic tax environments, testing their ability to navigate messy records, exercise professional judgment, and deliver reliable tax work.

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down?

What Actually Happens to Your Money When a Casino Shuts Down? Ever had that mini panic attack when an app you have money in won’t open? Now imagine you’ve got ₱50,000 sitting in an online …

Agentic Credit Analysis

Bối cảnh ngành tài chính đang đối mặt với áp lực giảm thời gian xét duyệt tín dụng và tăng tính chính xác trong quyết định. Nguyên nhân kỹ thuật đến từ việc phát triển agentic pipeline có khả năng phân tích báo cáo tài chính tự động, sử dụng Large Language Model (LLM) kết hợp với tool calling để xử lý và trích xuất dữ liệu từ các financial statements. Hệ quả là hệ thống có thể đưa ra quyết định tín dụng tự động chỉ trong vài phút thay vì hàng ngày như quy trình truyền thống, đồng thời giảm thiểu sai sót do yếu tố con người. Điều đáng học là cách kết hợp retrieval-augmented generation (RAG) với tool calling giúp hệ thống không chỉ phân tích mà còn tự động xác minh tính xác thực của dữ liệu tài chính, tạo ra một giải pháp credit analysis đáng tin cậy và hiệu quả.

Bài viết hướng dẫn xây dựng hệ thống pipeline agentic tự động đưa ra quyết định tín dụng từ báo cáo tài chính.

The Foundations of Scalable AI

Bối cảnh của một hệ thống AI mở rộng đòi hỏi sự kết hợp giữa data, engineering, platforms, operating models và governance. Nguyên nhân kỹ thuật là trong môi trường bị quản lý chặt chẽ, cần một nền tảng vững chắc cho các agentic capabilities. Hệ quả nếu không xây dựng tốt sẽ khiến hệ thống không thể mở rộng quy mô và đạt được hiệu suất tối ưu. Điều đáng học là bài viết khám phá cách triển khai có trách nhiệm và đáng tin cậy cho các hệ thống AI tiên tiến. Việc hiểu rõ những nền tảng này là thiết yếu cho các lập trình viên làm việc với các hệ thống AI phức tạp.

Bài viết cung cấp kiến thức thiết yếu để xây dựng nền tảng AI có khả năng mở rộng và đáng tin cậy trong môi trường quy định chặt chẽ.

A Banker Said Finance Does Not Have Enough MCP Servers And They Are Right About The Banks

Tại một hội nghị ở New York, một chuyên gia tài chính đã chỉ ra thiếu hụt server MCP trong ngành ngân hàng. Nguyên nhân kỹ thuật là kiến trúc Multi-Agent Collaborative Platform (MCP) yêu cầu tài nguyên đặc thù để xử lý giao dịch tài chính phức tạp. Hệ quả là các ngân hàng đang bỏ lỡ cơ hội tối ưu hóa quy trình tự động hóa và xử lý dữ liệu thời gian thực. Điều đáng học là việc thiếu hụt server MCP đang cản trở khả năng cạnh tranh của ngân hàng trong kỷ nguyên AI.

Bài viết này giải thích tại sao ngân hàng thiếu server MCP hữu ích và điều này ảnh hưởng thế nào đến ngành tài chính.

How iSAM Funds built an options research platform for a 10,000x data problem with ClickHouse Cloud

iSAM Funds đối mặt với bài toán xử lý dữ liệu options với quy mô 10,000 lần lớn hơn thông thường. Họ sử dụng ClickHouse Cloud để giải quyết vấn đề này, đạt mức nén dữ liệu 35-50x và tốc độ nhập dữ liệu single-core nhanh hơn 100 lần. Nhờ giải pháp này, họ đã đơn giản hóa đáng kể các pipeline dữ liệu phức tạp. Bài viết cho thấy sức mạnh của ClickHouse trong xử lý dữ liệu tài chính lớn với hiệu suất vượt trội.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách ClickHouse Cloud giải quyết bài toán xử lý lượng dữ liệu lớn với hiệu suất vượt trội.

LedgerShield — Reconcile Confidently. Keep Financial Data Local.

LedgerShield là một dự án được phát triển trong khuôn khổ Hacktoberfest Open-Source AI Challenge tuần 2, sử dụng Gemma model để giúp các lập trình viên tự động kiểm toán giao dịch tài chính. Hệ thống tận dụng AI để phân tích và so sánh dữ liệu giao dịch, giúp phát hiện bất thường và sai lệch trong tài chính cá nhân. Một điểm đáng chú ý là LedgerShield cho phép giữ toàn bộ dữ liệu tài chính local trên thiết bị người dùng, tăng cường bảo mật và quyền riêng tư. Dự án này là ví dụ điển hình về cách ứng dụng AI vào quản lý tài chính cá nhân với thiết kế trọng privacy-first.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách xây dựng hệ thống AI bảo mật LedgerShield xử lý dữ liệu tài chính tại chỗ.