Xu hướng ứng dụng AI trong doanh nghiệp vận hành quy trình kinh doanh

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp đang dần chuyển từ câu chuyện công nghệ sang bài toán hiệu quả vận hành và năng lực ra quyết định. Thay vì chỉ được nhắc đến như một xu hướng, AI ngày càng được doanh nghiệp sử dụng trực tiếp trong phân tích dữ liệu, dự báo kinh doanh, tự động hóa báo cáo và hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn; ghi nhận mức tăng ít nhất 5% EBIT.

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp ghi nhận mức tăng ít nhất 5% EBIT

Thực tế cho thấy, các doanh nghiệp đầu tư nghiêm túc vào ứng dụng AI trong doanh nghiệp không chỉ cải thiện năng suất làm việc, mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh rõ rệt về chi phí, tốc độ và khả năng thích ứng với thị trường. AI giúp biến dữ liệu rời rạc thành thông tin có giá trị, giảm phụ thuộc vào cảm tính và kinh nghiệm cá nhân trong điều hành.

Không còn là công nghệ “xa xỉ” dành riêng cho tập đoàn lớn, AI đang trở thành một phần trong hệ thống quản trị của nhiều doanh nghiệp ở các quy mô khác nhau – đặc biệt là những doanh nghiệp muốn tăng trưởng bền vững, kiểm soát hiệu quả và ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán.

5 ứng dụng AI trong doanh nghiệp Việt phổ biến

Google từng nhấn mạnh rằng để khai thác hiệu quả tiềm năng của AI, Việt Nam cần tập trung phát triển và giữ chân nguồn nhân lực công nghệ trong nước. Với doanh nghiệp, điều này đồng nghĩa với việc chủ động đầu tư vào đào tạo nội bộ, nâng cao kỹ năng số cho đội ngũ và ứng dụng AI trong doanh nghiệp vào các quy trình kinh doanh thực tế thay vì chỉ dừng ở thử nghiệm.

Khi khoảng cách kỹ năng số được thu hẹp thông qua đào tạo chuyên sâu và ứng dụng AI bài bản, doanh nghiệp không chỉ cải thiện năng suất mà còn gia tăng giá trị kinh tế từ dữ liệu, ra quyết định chính xác hơn và xây dựng nền tảng tăng trưởng bền vững trong dài hạn.

1. Ứng dụng AI trong dịch vụ khách hàng

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp, đặc biệt ở mảng dịch vụ khách hàng, đang thay đổi căn bản cách doanh nghiệp tiếp cận và duy trì mối quan hệ với người mua. Thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào đội ngũ chăm sóc khách hàng làm việc theo ca, chatbot AI cho phép doanh nghiệp phản hồi khách hàng 24/7, xử lý đồng thời số lượng lớn yêu cầu với tốc độ gần như tức thì và độ chính xác ngày càng cao.

Quan trọng hơn, AI còn có khả năng hiểu ngữ cảnh, cá nhân hóa hội thoại theo hành vi và nhu cầu của từng khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm xuyên suốt hành trình mua sắm, giảm cảm giác “bị phục vụ máy móc”.

Từ góc nhìn quản trị, chatbot AI mang lại một số giá trị rõ rệt cho doanh nghiệp:

• Giảm chi phí vận hành: Chatbot hoạt động liên tục 24/7 mà không phát sinh chi phí nhân sự theo ca, đặc biệt hiệu quả với doanh nghiệp có lượng tương tác lớn.

• Tự động hóa các tác vụ lặp lại: Tra cứu thông tin, kiểm tra đơn hàng, đặt lịch, đặt mua sản phẩm… được xử lý tự động, giúp đội ngũ CSKH tập trung vào các tình huống phức tạp và có giá trị cao hơn.

• Nâng cao trải nghiệm và tính nhất quán: Khách hàng được phản hồi nhanh, đúng thông tin, giảm tình trạng chờ đợi hoặc trả lời thiếu đồng bộ giữa các nhân viên.

• Tạo nền tảng dữ liệu cho phân tích hành vi khách hàng: Mỗi cuộc hội thoại là một nguồn dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu, điểm nghẽn và cơ hội cải thiện sản phẩm – dịch vụ.

Một ví dụ tiêu biểu là H&M – tập đoàn bán lẻ thời trang toàn cầu đã triển khai chatbot AI để hỗ trợ khách hàng tra cứu tình trạng còn/hết hàng, tìm cửa hàng gần nhất và đưa ra gợi ý phù hợp dựa trên câu hỏi của người dùng. Cách tiếp cận này không chỉ giúp giảm tải cho bộ phận chăm sóc khách hàng mà còn rút ngắn đáng kể thời gian ra quyết định mua hàng.

Ví dụ H&M ứng dụng ai trong doanh nghiệp

2. Ứng dụng AI trong Sales và Marketing

Trong các lĩnh vực của ứng dụng AI trong doanh nghiệp, sales và marketing đang là nơi tạo ra tác động rõ rệt nhất đến tăng trưởng doanh thu. AI đang trực tiếp tham gia vào các khâu cốt lõi như tạo khách hàng tiềm năng, cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu chi phí bán hàng.

Theo thống kê của Ringover, doanh nghiệp ứng dụng AI vào quy trình bán hàng có thể tăng tới 50% lượng lead và giảm khoảng 60% tổng chi phí, cho thấy AI đã trở thành một đòn bẩy tăng trưởng thực chất.

Từ góc độ triển khai, AI đang được doanh nghiệp ứng dụng vào sales và marketing theo các hướng chính sau:

– Tạo nội dung (Content Marketing): Generative AI (AI tạo sinh) giúp đội ngũ marketing tăng tốc quá trình sản xuất nội dung, từ khâu lên ý tưởng, phác thảo đến viết bài hoàn chỉnh. Các công cụ như ChatGPT hay Gemini có thể tạo văn bản hoặc hình ảnh dựa trên câu lệnh, giúp nội dung bám sát nhu cầu và hành vi của khách hàng mục tiêu.

Tuy nhiên, trong thực tiễn doanh nghiệp, AI nên được xem là công cụ hỗ trợ, không phải người thay thế. Việc kiểm soát nội dung đầu ra bởi con người là bắt buộc để tránh rủi ro về bản quyền, thông tin sai lệch hoặc thông điệp thiếu chiều sâu cảm xúc – yếu tố quyết định niềm tin thương hiệu và khả năng chuyển đổi.

– Thiết kế hình ảnh cho truyền thông và quảng cáo: AI đang rút ngắn đáng kể thời gian và chi phí thiết kế hình ảnh cho các hoạt động marketing, cho phép tạo banner, poster, hình minh họa theo phong cách và nhận diện thương hiệu mong muốn. Điều này giúp doanh nghiệp triển khai nhanh các chiến dịch marketing, thử nghiệm nhiều concept sáng tạo hơn.

– Sản xuất video marketing: Nếu trước đây video là định dạng tốn nhiều chi phí và nhân lực, thì AI đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Doanh nghiệp có thể tạo video từ văn bản hoặc giọng nói phục vụ nhanh cho quảng cáo, đào tạo bán hàng hoặc truyền thông thương hiệu. Việc hạ thấp rào cản sản xuất video giúp marketing trở nên linh hoạt hơn, đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

– Cá nhân hóa quảng cáo và hành trình mua hàng: AI đóng vai trò trung tâm trong việc phân tích hành vi khách hàng và phân phối nội dung quảng cáo phù hợp, xác định khách hàng tiềm năng, tối ưu thông điệp và thời điểm hiển thị quảng cáo. Với doanh nghiệp, điều này không chỉ giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi, mà còn giảm lãng phí ngân sách marketing, đồng thời mang lại trải nghiệm mua sắm phù hợp hơn cho từng khách hàng.

3. Ứng dụng AI trong quản trị nguồn nhân lực

Bên cạnh kinh doanh và marketing, ứng dụng AI trong doanh nghiệp đang ngày càng thể hiện rõ vai trò chiến lược trong quản trị nguồn nhân lực. AI giúp bộ phận HR thoát khỏi vai trò hành chính thuần túy để tham gia sâu hơn vào các quyết định về con người, hiệu suất và phát triển tổ chức.

Theo thống kê của Gartner công bố vào tháng 1/2024:

• 81% nhà quản lý nhân sự đã và đang sử dụng AI để nâng cao hiệu quả hoạt động tổ chức
• 43% nhà quản lý HR đặt mục tiêu ứng dụng AI vào các hoạt động dịch vụ nhân sự
• 41% tập trung vào ứng dụng AI cho tuyển dụng

Số liệu ứng dụng AI trong doanh nghiệp cho bộ phận Nhân Sự

Trong thực tiễn triển khai, AI mang lại giá trị rõ ràng cho quản trị nhân sự ở các khía cạnh sau:

• Tự động hóa quy trình nhân sự: AI hỗ trợ xử lý các tác vụ lặp lại như sàng lọc hồ sơ, trả lời câu hỏi nội bộ, tiếp nhận và xử lý yêu cầu nhân sự, giúp giảm tải công việc hành chính và rút ngắn thời gian phản hồi cho nhân viên.

• Hỗ trợ ra quyết định nhân sự dựa trên dữ liệu: AI phân tích dữ liệu về hiệu suất, mức độ gắn kết, lịch sử làm việc để hỗ trợ lãnh đạo trong các quyết định tuyển dụng, đánh giá, điều chuyển hoặc giữ chân nhân sự, hạn chế tối đa yếu tố cảm tính.

• Dự báo rủi ro và nhu cầu nhân sự: Thông qua phân tích xu hướng nghỉ việc, năng suất và biến động nhân sự, AI giúp doanh nghiệp chủ động hơn trong kế hoạch nhân sự thay vì chỉ xử lý khi vấn đề đã xảy ra.

Tổng thể, ứng dụng AI trong quản trị nguồn nhân lực không nhằm thay thế con người, mà giúp doanh nghiệp quản lý con người một cách khoa học, minh bạch và hiệu quả hơn. Đây chính là nền tảng quan trọng để xây dựng đội ngũ bền vững và tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn cho doanh nghiệp.

4. Ứng dụng AI trong quản trị Kế toán – Tài chính

Trong bối cảnh dữ liệu tài chính ngày càng phức tạp và yêu cầu ra quyết định ngày càng nhanh, ứng dụng AI trong doanh nghiệp đang tạo ra bước chuyển rõ rệt trong lĩnh vực kế toán – tài chính. AI không chỉ giúp tự động hóa nghiệp vụ kế toán, mà còn nâng cao độ chính xác, khả năng dự báo và năng lực kiểm soát rủi ro tài chính.

Trong thực tiễn, AI đang được ứng dụng hiệu quả trong quản trị kế toán – tài chính ở các khía cạnh sau:

• Xử lý dữ liệu và hạch toán tự động: AI có khả năng quét, nhận dạng và xử lý hóa đơn, chứng từ và báo cáo tài chính với tốc độ cao và độ chính xác ổn định. Việc kết hợp công nghệ OCR và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp chuyển đổi dữ liệu từ chứng từ giấy hoặc file PDF sang dữ liệu số có cấu trúc, giảm đáng kể thời gian nhập liệu thủ công và hạn chế sai sót.

ChatGPT phân loại giao dịch

• Phát hiện lỗi và phòng chống gian lận tài chính: Thông qua việc phân tích hành vi giao dịch và so sánh với các mô hình chuẩn, AI có thể phát hiện sớm các điểm bất thường trong dữ liệu kế toán – tài chính. Ví dụ, khi một tài khoản vốn chỉ phát sinh giao dịch nội địa đột ngột chuyển một khoản tiền lớn ra nước ngoài, hệ thống AI sẽ tự động cảnh báo, đề xuất kiểm tra hoặc tạm dừng giao dịch để xác minh. 

• Dự báo tài chính và hỗ trợ lập kế hoạch: AI phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các biến số tài chính để đưa ra dự báo về doanh thu, chi phí, dòng tiền và lợi nhuận. Trên cơ sở đó, ban lãnh đạo có thể đánh giá sớm các kịch bản tài chính, nhận diện cơ hội – rủi ro và phân bổ nguồn lực hợp lý hơn trong quá trình lập kế hoạch ngân sách và điều hành doanh nghiệp.

5. Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu kinh doanh

Trong hệ sinh thái ứng dụng AI trong doanh nghiệp, phân tích dữ liệu kinh doanh là mảng thể hiện rõ nhất năng lực tạo giá trị của AI. Thay vì chỉ tổng hợp và trình bày số liệu quá khứ, AI giúp doanh nghiệp khai thác chiều sâu dữ liệu, nhận diện xu hướng, dự báo kết quả và hỗ trợ ban lãnh đạo ra quyết định trong bối cảnh thị trường liên tục biến động.

Về nền tảng công nghệ, ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu kinh doanh chủ yếu dựa trên hai hướng chính:

• Học máy (Machine Learning): Sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu lịch sử bán hàng, tài chính, khách hàng và vận hành, từ đó dự đoán xu hướng, nhận diện mẫu hành vi và đưa ra các khuyến nghị mang tính dự báo.

• Học sâu (Deep Learning): Là nhánh nâng cao của học máy, cho phép phân tích các tập dữ liệu phức tạp và phi cấu trúc như dữ liệu hành vi đa kênh, văn bản, hình ảnh hoặc dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau.

Trong thực tiễn triển khai, AI mang lại nhiều giá trị thiết thực cho phân tích dữ liệu kinh doanh, bao gồm:

• Dự báo xu hướng và kết quả kinh doanh: AI phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo doanh thu, chi phí, nhu cầu thị trường và hành vi khách hàng, giúp doanh nghiệp chủ động trong lập kế hoạch và điều chỉnh chiến lược.

• Phát hiện sớm rủi ro và cơ hội: Thông qua việc nhận diện các điểm bất thường và xu hướng ẩn trong dữ liệu, AI giúp doanh nghiệp phát hiện sớm các dấu hiệu suy giảm hiệu suất hoặc những cơ hội tăng trưởng chưa được khai thác.

• Tối ưu chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu: AI hỗ trợ phân tích hiệu quả từng kênh bán hàng, sản phẩm và phân khúc khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược marketing, bán hàng và phân bổ nguồn lực hợp lý hơn.

Hiện nay tại Việt Nam, phần mềm BCanvas là một trong những phần mềm tiên phong ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) xuyên suốt hệ sinh thái phần mềm của mình. Việc tích hợp AI trực tiếp vào các sản phẩm không chỉ dừng ở yếu tố công nghệ, mà hướng đến mục tiêu rõ ràng hơn: giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và cải thiện ROI một cách thực chất.

Thay vì chỉ tổng hợp và trình bày số liệu, BCanvas ứng dụng AI và Machine Learning để “đọc” và “hiểu” dữ liệu kinh doanh ở nhiều chiều khác nhau: từ lịch sử bán hàng, hiệu quả các chiến dịch marketing, chu kỳ ra mắt sản phẩm,… Trên nền tảng đó, hệ thống đưa ra các dự báo kinh doanh có độ chính xác cao về doanh thu, đơn hàng, số lượng khách hàng – những chỉ số cốt lõi phục vụ định hướng tăng trưởng.

Điểm mạnh của BCanvas nằm ở chỗ: dự báo không chỉ dừng lại ở mức “con số”, mà còn chuyển hóa thành giải pháp vận hành cụ thể. Các mô hình AI được huấn luyện để đưa ra khuyến nghị chi tiết cho từng kịch bản:

• Hoạch định nhân sự trực tiếp: dự đoán nhu cầu lao động theo mùa, theo địa điểm hoặc theo biến động thị trường, giúp tối ưu hóa chi phí nhân công.

• Tối ưu dòng tiền: dự báo luồng tiền vào – ra, từ đó cảnh báo các nguy cơ thiếu hụt thanh khoản hoặc đề xuất chiến lược phân bổ nguồn vốn hợp lý.

• Kiểm soát tồn kho: ước tính nhu cầu sản phẩm dựa trên lịch sử và xu hướng tiêu dùng, hạn chế tồn kho dư thừa hay thiếu hụt nguyên liệu.

• Điều chỉnh chính sách giá: phân tích dữ liệu cạnh tranh, hành vi khách hàng và sức mua để gợi ý mức giá tối ưu, tăng biên lợi nhuận mà không làm giảm nhu cầu.

Tham khảo tại đây:

Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI

Đăng ký trải nghiệm BCanvas ngay hôm nay dành riêng cho mô hình kinh doanh của bạn!

Nhận tư vấn toàn bộ tính năng phần mềm được thiết kế riêng cho doanh nghiệp bạn với sự tư vấn, đồng hành từ đội ngũ chuyên gia chuyên môn sâu.

6 bước triển khai ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong doanh nghiệp mang lại bước tiến lớn về tự động hóa, phân tích và hỗ trợ ra quyết định. Tuy nhiên, AI không tự hiểu mục tiêu kinh doanh, cũng không thể tự gắn vào quy trình hiện hữu nếu doanh nghiệp chưa sẵn sàng về dữ liệu, con người và cách quản trị.

Trong thực tế, nhiều dự án AI thất bại vì triển khai thiếu chiến lược: mục tiêu mơ hồ, dữ liệu chưa chuẩn hóa, kỳ vọng quá cao hoặc thiếu sự cam kết từ lãnh đạo. Để AI thực sự tạo ra giá trị đo lường được cho doanh nghiệp, nhà quản trị cần một lộ trình triển khai rõ ràng, bám sát mục tiêu kinh doanh.

Bước 1: Xác định đúng nhu cầu ứng dụng AI trong doanh nghiệp

Bước khởi đầu quan trọng nhất khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp không phải chọn công nghệ, mà là xác định đúng bài toán kinh doanh cần giải quyết. AI chỉ thực sự phát huy giá trị khi được áp dụng vào những quy trình đang gây tốn thời gian, chi phí cao hoặc làm chậm tốc độ ra quyết định.

Trong thực tế, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng việc rà soát các hoạt động có đặc điểm sau:

• Quy trình lặp đi lặp lại, phụ thuộc nhiều vào xử lý thủ công
• Khối lượng dữ liệu lớn nhưng chưa được khai thác hiệu quả
• Các quyết định cần phản ứng nhanh theo thời gian thực
• Nhu cầu cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn

Ví dụ, trong lĩnh vực vận hành, Uber ứng dụng AI để ghép nối tài xế – hành khách theo thời gian thực, giúp rút ngắn thời gian chờ và tối ưu lộ trình, từ đó cải thiện hiệu suất toàn hệ thống. Trong bán lẻ và dịch vụ số, các doanh nghiệp như Amazon, Netflix hay Spotify sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng, cá nhân hóa gợi ý sản phẩm và nội dung, trực tiếp tác động đến doanh thu và mức độ gắn bó của khách hàng.

Ở góc độ chuỗi cung ứng, nhiều nhà bán lẻ lớn áp dụng AI để dự báo nhu cầu, kiểm soát tồn kho và giảm lãng phí – một bài toán mang tính “sống còn” đối với dòng tiền và lợi nhuận.

Với nhà quản trị, câu hỏi cần đặt ra ở bước này không phải là “AI làm được gì?” mà là: “Doanh nghiệp đang gặp điểm nghẽn nào, và AI có thể giúp cải thiện hiệu quả, chi phí hoặc tốc độ ra quyết định ở đâu?”

Bước 2: Thiết lập mục tiêu và tái thiết kế quy trình phù hợp với AI

Sau khi xác định nhu cầu ứng dụng AI, doanh nghiệp cần chuyển sang bước then chốt: thiết lập mục tiêu triển khai gắn với vận hành thực tế, đồng thời điều chỉnh quy trình để AI tạo ra giá trị đo lường được. Ở bước này, nhà quản trị cần tập trung vào 3 nội dung cốt lõi:

1. Thiết lập mục tiêu triển khai AI rõ ràng, có thể đo lường: Mục tiêu cần gắn trực tiếp với hiệu quả kinh doanh và hoạt động vận hành, tránh các tuyên bố chung chung. Ví dụ:

• Giảm X% thời gian phản hồi khách hàng trong Y tháng nhờ chatbot AI
• Tăng độ chính xác dự báo doanh thu, tồn kho hoặc nhu cầu nhân sự
• Giảm chi phí vận hành ở một khâu cụ thể nhờ tự động hóa bằng AI

2. Chia mục tiêu lớn thành các mốc kiểm soát trong quá trình vận hành: Thay vì chờ đến cuối kỳ mới đánh giá, doanh nghiệp nên:

• Theo dõi tiến độ theo tuần hoặc theo tháng
• Đo lường các chỉ số trung gian như tốc độ xử lý, mức độ hài lòng của khách hàng, tỷ lệ lỗi
• Chủ động điều chỉnh mô hình AI hoặc cách triển khai khi kết quả chưa đạt kỳ vọng

3. Tái thiết kế quy trình để AI và con người phối hợp hiệu quả: AI chỉ phát huy tối đa giá trị khi được đặt đúng vai trò trong quy trình:

• AI đảm nhiệm các công việc lặp lại, xử lý dữ liệu lớn, phân tích và dự báo
• Con người tập trung vào tư duy chiến lược, sáng tạo và ra quyết định cuối cùng

Khi mục tiêu triển khai AI được gắn chặt với việc tái cấu trúc quy trình, doanh nghiệp không chỉ đạt hiệu quả ngắn hạn mà còn từng bước xây dựng được mô hình vận hành thông minh, nơi AI trở thành công cụ hỗ trợ ra quyết định và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Bước 3: Lựa chọn công cụ AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh

Sau khi đã tái thiết kế quy trình, bước tiếp theo là lựa chọn công cụ AI phù hợp, bảo đảm công nghệ phục vụ đúng mục tiêu kinh doanh đã đặt ra – không chạy theo xu hướng hay công nghệ cho có. Trước hết, doanh nghiệp cần xác định rõ AI sẽ giải quyết bài toán gì trong vận hành. Ví dụ:

• Nếu mục tiêu là cải thiện trải nghiệm và tương tác khách hàng, chatbot AI hoặc trợ lý ảo có thể giúp tự động tiếp nhận truy vấn, phản hồi nhanh và cá nhân hóa giao tiếp.

• Nếu mục tiêu là nâng cao năng lực dự báo và ra quyết định tài chính, các công cụ AI phân tích dữ liệu sẽ hỗ trợ dự báo doanh thu, chi phí, dòng tiền và rủi ro.

Các nền tảng AI có sẵn thường dễ triển khai, chi phí ban đầu thấp và phù hợp với những nhu cầu phổ biến. Ngược lại, với các doanh nghiệp có mô hình kinh doanh phức tạp hoặc quy trình vận hành đặc thù, giải pháp AI được thiết kế riêng sẽ giúp bám sát dữ liệu và thực tế vận hành hơn, dù đòi hỏi mức đầu tư và thời gian triển khai lớn hơn. Đây là sự đánh đổi giữa tốc độ triển khai ngắn hạn và lợi thế cạnh tranh dài hạn.

Cuối cùng, yếu tố thường bị bỏ qua nhưng mang tính quyết định là khả năng tích hợp và mở rộng. Công cụ AI cần kết nối được với các hệ thống hiện hữu như ERP, CRM, kế toán hay phần mềm báo cáo quản trị, đảm bảo dữ liệu được luân chuyển liền mạch. Đồng thời, giải pháp được lựa chọn phải đủ linh hoạt để mở rộng khi doanh nghiệp tăng trưởng về quy mô, dữ liệu và mức độ phức tạp trong quản trị.

>> Triển khai phân tích dữ liệu chuyên sâu với phần mềm BCanvas

Điều mà các nhà quản trị thực sự quan tâm chính là: làm thế nào để làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và biến nó thành nền tảng tin cậy cho các quyết định chiến lược. Đây chính là khoảng trống mà phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI được thiết kế để lấp đầy.

Khác với các công cụ quốc tế vốn nặng về kỹ thuật, yêu cầu đội ngũ IT triển khai và đào tạo dài hạn, BCanvas lựa chọn hướng đi tối giản nhưng không kém phần mạnh mẽ. Phần mềm được xây dựng riêng cho bối cảnh doanh nghiệp Việt, hỗ trợ tiếng Việt hoàn chỉnh, từ đó giảm rào cản triển khai và giúp các nhà quản trị tiếp cận dữ liệu chất lượng cao mà không phụ thuộc hoàn toàn vào phòng IT.

Điểm đột phá nằm ở tính năng Data Rubik. Không chỉ dừng lại ở khả năng xử lý bảng tính như Excel, Data Rubik được tích hợp AI để audit dữ liệu một cách tự động: phát hiện và loại bỏ trùng lặp, sửa lỗi định dạng, chuẩn hoá đơn vị đo lường, thậm chí cảnh báo bất thường trong dữ liệu giao dịch. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể xây dựng được một nguồn dữ liệu sạch, thống nhất và tin cậy.

Ngoài ra, khả năng kết nối và hợp nhất dữ liệu cũng là thế mạnh khác biệt của BCanvas. Hệ thống được tối ưu để đồng bộ tức thì với các phần mềm phổ biến tại Việt Nam như phần mềm kế toán, hệ thống POS, Excel, Google Sheets hay dữ liệu marketing từ mạng xã hội. Tất cả đều được hợp nhất trên một dashboard động, nơi nhà quản trị có thể nhìn thấy toàn cảnh tài chính – vận hành – kinh doanh trong một khung nhìn duy nhất.

Tham khảo tại đây:

Phần mềm BCanvas xử lý và phân tích dữ liệu kinh doanh tích hợp AI

Bước 4: Đào tạo và phát triển nhân lực sử dụng AI

Trong triển khai AI, con người mới là yếu tố quyết định thành bại, không phải thuật toán hay phần mềm. Dù công cụ AI có hiện đại đến đâu, nếu đội ngũ không hiểu cách sử dụng và khai thác đúng cách, giá trị tạo ra cho doanh nghiệp vẫn rất hạn chế.

Ở cấp độ tổ chức, doanh nghiệp cần xây dựng một hệ sinh thái nhân lực đủ để AI vận hành trơn tru trong thực tế, bao gồm:

• Chuyên gia AI / dữ liệu để xây dựng, huấn luyện và tinh chỉnh mô hình.
• Nhân sự CNTT đảm bảo hạ tầng, tích hợp và vận hành ổn định.
• Nhà phân tích kinh doanh đóng vai trò “phiên dịch” giữa dữ liệu AI và quyết định quản trị.
• Quản lý dự án để kiểm soát tiến độ, chi phí và mức độ bám sát mục tiêu kinh doanh.

Tuy nhiên, đào tạo AI không chỉ dành cho đội ngũ kỹ thuật. Điều quan trọng hơn là giúp nhân viên ở các phòng ban hiểu AI mang lại lợi ích gì cho công việc hàng ngày của họ. Khi AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, tổng hợp báo cáo hay xử lý yêu cầu cơ bản, nhân viên sẽ có thêm thời gian tập trung vào các công việc mang tính phân tích, sáng tạo và ra quyết định – những giá trị mà AI khó thay thế.

Bước 5: Liên tục đo lường và đánh giá kết quả

Triển khai AI không phải là một dự án “làm xong là xong”, mà là một quá trình cải tiến liên tục. Vì vậy, sau khi AI đi vào vận hành, doanh nghiệp cần thiết lập cơ chế đo lường và đánh giá thường xuyên để đảm bảo công nghệ đang thực sự tạo ra giá trị.

Ở cấp độ vận hành, việc theo dõi các chỉ số như mức độ hài lòng của khách hàng, chi phí được cắt giảm, năng suất làm việc của nhân viên hay độ chính xác của dự báo là cần thiết. Tuy nhiên, điều quan trọng hơn là không dừng lại ở con số, mà phải hiểu được câu chuyện phía sau dữ liệu đó.

AI đang thay đổi quy trình làm việc như thế nào? Quyết định quản trị có nhanh và chính xác hơn không? Trải nghiệm khách hàng có được cải thiện một cách rõ ràng hay chỉ tốt hơn trên báo cáo? Và liệu những kết quả đạt được đã tiệm cận kỳ vọng ban đầu của lãnh đạo hay chưa?

Chính vòng lặp đánh giá – điều chỉnh – tối ưu này giúp doanh nghiệp nhận diện đâu là những mô hình AI đang phát huy hiệu quả, đâu là những điểm còn chưa phù hợp với thực tế vận hành. Từ đó, doanh nghiệp có cơ sở để tinh chỉnh thuật toán, điều chỉnh quy trình hoặc mở rộng phạm vi ứng dụng AI sang các bài toán giá trị cao hơn.

4 nhánh quan trọng khi ứng dụng AI trong doanh nghiệp

1. Thuật toán học máy (Machine Learning)

Thuật toán học máy là nền tảng cốt lõi của các ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Thay vì vận hành theo các quy tắc cố định, machine learning cho phép hệ thống học từ dữ liệu thực tế, tự động phát hiện quy luật và cải thiện độ chính xác theo thời gian.

Trong bối cảnh kinh doanh, các thuật toán này được sử dụng để:

• Phân tích dữ liệu lịch sử nhằm dự báo doanh thu, nhu cầu thị trường, xu hướng bán hàng
• Phát hiện các điểm bất thường trong vận hành, tài chính hoặc hành vi khách hàng
• Nhận diện các mẫu hành vi lặp lại mà con người khó quan sát khi dữ liệu lớn và phức tạp

Giá trị lớn nhất của ML không nằm ở thuật toán, mà ở việc giải phóng nguồn lực con người khỏi các tác vụ phân tích thủ công, đồng thời cung cấp cơ sở dữ liệu đáng tin cậy để lãnh đạo ra quyết định chiến lược nhanh hơn, chính xác hơn và dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính.