Mô hình NVIDIA Nemotron hỗ trợ AI xử lý tài liệu doanh nghiệp cho Tài chính và Pháp lý

Joerg Hiller 17:10 04/02/2026 (Giờ VN)

Các mô hình mở Nemotron của NVIDIA cho phép trí tuệ xử lý tài liệu hỗ trợ bởi AI cho dịch vụ tài chính, quy trình pháp lý và nghiên cứu. DocuSign và Justt nằm trong số những người áp dụng sớm.

NVIDIA đang định vị dòng mô hình mở Nemotron của mình làm nền tảng cho trí tuệ xử lý tài liệu doanh nghiệp, với các công ty dịch vụ tài chính và nền tảng thỏa thuận đã triển khai công nghệ này để tự động hóa các quy trình phức tạp trước đây đòi hỏi kiểm tra thủ công rộng rãi.

Sáng kiến Nemotron Labs của nhà sản xuất chip, được nêu chi tiết trong bài đăng blog tháng 2 năm 2026, giới thiệu cách các AI Agent được xây dựng trên các mô hình mã nguồn mở có thể trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động từ PDF, bảng tính và tài liệu định dạng hỗn hợp—một khả năng mà các công cụ OCR truyền thống đã gặp khó khăn để cung cấp một cách đáng tin cậy.

Triển khai thực tế, không chỉ là bản demo

DocuSign, công ty xử lý hàng triệu giao dịch hàng ngày cho hơn 1,8 triệu khách hàng, đang đánh giá Nemotron Parse để hiểu hợp đồng ở quy mô lớn. Hệ thống xử lý trích xuất bảng và xử lý siêu dữ liệu mà công ty cho biết giảm các chỉnh sửa thủ công trên các thỏa thuận phức tạp.

Công ty fintech Justt.ai đã tích hợp Nemotron Parse vào nền tảng quản lý hoàn tiền của mình. Hệ thống tự động tập hợp bằng chứng tranh chấp từ nhật ký giao dịch phân mảnh và thông tin liên lạc của khách hàng, giúp các thương nhân như HEI Hotels & Resorts thu hồi doanh thu từ các khoản hoàn tiền không hợp pháp mà không cần kiểm tra tài liệu thủ công.

Kosmos AI Scientist của Edison Scientific sử dụng các mô hình để phân tích các bài báo nghiên cứu—bao gồm phương trình, bảng và hình ảnh—biến các bộ sưu tập tài liệu khổng lồ thành cơ sở tri thức có thể truy vấn để tạo giả thuyết.

Ngăn xếp kỹ thuật

Quy trình trí tuệ xử lý tài liệu của NVIDIA kết hợp một số thành phần Nemotron: các mô hình trích xuất cho PDF đa phương thức, các mô hình nhúng chuyển đổi nội dung thành biểu diễn vectơ để tìm kiếm ngữ nghĩa và các mô hình xếp hạng lại hiển thị các đoạn văn liên quan nhất cho ngữ cảnh LLM.

Điều làm cho điều này thú vị đối với doanh nghiệp: các mô hình chạy dưới dạng dịch vụ vi mô NIM trên GPU NVIDIA, có nghĩa là các tài liệu nhạy cảm vẫn nằm trong đám mây hoặc trung tâm dữ liệu của chính tổ chức. Đó là yếu tố phân biệt có ý nghĩa đối với các ngành được quản lý nơi cư trú dữ liệu quan trọng.

Dòng Nemotron đã đạt được kết quả tốt trên các điểm chuẩn truy xuất bao gồm MTEB và ViDoRe V3, mặc dù hiệu suất thực tế trên các tài liệu doanh nghiệp lộn xộn thường khác với điểm chuẩn.

Bối cảnh thị trường

Động thái trí tuệ xử lý tài liệu này diễn ra khi NVIDIA mở rộng hệ sinh thái Nemotron một cách mạnh mẽ. Công ty đã ra mắt dòng Nemotron 3 vào tháng 12 năm 2025, có kiến trúc hỗn hợp chuyên gia lai được thiết kế cho các hệ thống đa tác nhân. Nemotron 3 Nano, với 30 tỷ tham số và cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, tuyên bố thông lượng token cao hơn 4 lần so với phiên bản trước.

Những người áp dụng sớm ngoài xử lý tài liệu bao gồm CrowdStrike cho các AI Agent an ninh mạng, PayPal cho quy trình thương mại và Synopsys cho thiết kế chip—cho thấy NVIDIA coi các AI Agent chuyên biệt, không phải chatbot đa năng, là vectơ tăng trưởng.

Vốn hóa thị trường của NVIDIA ở mức khoảng 4,58 nghìn tỷ đô la tính đến giữa tháng 12 năm 2025. Các mô hình Nemotron 3 Super và Ultra lớn hơn dự kiến trong nửa đầu năm 2026, điều này có thể mở rộng các trường hợp sử dụng doanh nghiệp hơn nữa.

Đối với các tổ chức đang chìm trong tài liệu phi cấu trúc, đề xuất rất đơn giản: biến kho lưu trữ tệp tĩnh thành các hệ thống có thể truy vấn hiển thị công việc của chúng. Liệu điều đó có chuyển thành lợi ích hiệu quả có ý nghĩa hay không phụ thuộc nhiều vào việc triển khai—nhưng các khối xây dựng hiện là mã nguồn mở và có sẵn trên Hugging Face và GitHub.

• nvidia
• nemotron
• ai agents
• xử lý tài liệu
• enterprise ai