Chuẩn hóa dữ liệu và AI: hành động mở đường cho thế hệ doanh nghiệp tự vận hành mới

Trong bối cảnh doanh nghiệp chịu áp lực ngày càng lớn về tối ưu chi phí, rút ngắn thời gian xử lý và nâng cao chất lượng ra quyết định, tự động hóa đang bước sang giai đoạn phát triển mới. Nếu trước đây doanh nghiệp tập trung số hóa tài liệu hoặc tự động hóa từng công đoạn riêng lẻ, thì xu hướng hiện nay là xây dựng “doanh nghiệp tự vận hành” - nơi dữ liệu được chuẩn hóa, quy trình được kết nối và AI có thể tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành.

Những vấn đề này trở thành trọng tâm của workshop “Xây dựng doanh nghiệp tự vận hành: Sức mạnh cộng hưởng giữa chuẩn hóa dữ liệu và AI hành động”, do New Ocean Information System (NOIS) tổ chức với sự đồng hành của Tungsten Automation và AIQuinta, diễn ra ngày 5/6 tại TP.HCM. Sự kiện thu hút hơn 50 doanh nghiệp cùng đại diện các cơ quan báo chí, truyền thông tham gia trao đổi về AI doanh nghiệp, xử lý tài liệu thông minh, quản trị dữ liệu và mô hình vận hành thế hệ mới.

Doanh nghiệp tự vận hành: Không chỉ là tự động hóa

Theo các chuyên gia, nhiều doanh nghiệp hiện đã đầu tư mạnh cho chuyển đổi số nhưng vẫn gặp tình trạng dữ liệu phân mảnh, quy trình rời rạc và phụ thuộc lớn vào xử lý thủ công. Điều này khiến nhiều dự án tự động hóa dừng lại ở mức cải thiện từng điểm riêng lẻ mà chưa tạo được hiệu quả tổng thể.

Khách mời tham quan khu vực trình diễn giải pháp, trao đổi trực tiếp với chuyên gia về các ứng dụng AI, xử lý tài liệu thông minh và mô hình vận hành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu

Khái niệm “doanh nghiệp tự vận hành” được nhắc tới tại workshop không đơn thuần là tự động hóa quy trình. Mô hình này hướng tới việc xây dựng một hệ sinh thái liên thông giữa dữ liệu, quy tắc nghiệp vụ, AI và các nền tảng vận hành để hệ thống có thể tự hỗ trợ xử lý, đề xuất hoặc thực hiện một phần quyết định.

Theo các diễn giả, nền tảng của mô hình này gồm ba yếu tố cốt lõi: dữ liệu phải được chuẩn hóa, quy trình phải được số hóa xuyên suốt và AI cần được tích hợp trực tiếp vào hoạt động vận hành.

AI Agent: Khi AI chuyển từ trả lời sang hành động

Một trong những nội dung nhận được nhiều quan tâm tại chương trình là AI Agent - mô hình AI có khả năng tham gia trực tiếp vào chuỗi vận hành doanh nghiệp.

Theo ông Trần Đăng Ninh - CEO AIQuinta thì “AI chỉ thực sự tạo giá trị khi vượt ra ngoài vai trò chatbot hoặc công cụ hỗ trợ độc lập để tham gia vào luồng nghiệp vụ thực tế”. Theo ông, AI Agent cần được xây dựng trên dữ liệu chuẩn hóa, có khả năng kết nối đa nguồn thông tin và tuân thủ các quy tắc kinh doanh cụ thể.

Mô hình được trình diễn tại workshop cho thấy hệ sinh thái AI doanh nghiệp đang dịch chuyển theo hướng xử lý đầu-cuối (end-to-end), bao gồm ba lớp chính.

Lớp đầu tiên là hệ thống xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing - IDP), có nhiệm vụ số hóa, phân loại và chuyển đổi dữ liệu từ hồ sơ giấy hoặc tài liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có thể khai thác.

Lớp thứ hai là AI Agent - nơi dữ liệu được kiểm tra chéo, phân tích theo quy tắc nghiệp vụ, đánh giá điều kiện và đưa ra đề xuất.

Lớp cuối cùng là các nền tảng đầu ra, nơi dữ liệu đã được phê duyệt tiếp tục đi vào khâu tạo tài liệu, phân phối hoặc vận hành thực tế.

Một ví dụ thực tiễn được chia sẻ liên quan tới quy trình xử lý hồ sơ tín dụng. Theo nội dung trình diễn, việc tổng hợp dữ liệu cho một hồ sơ vay vốn hiện vẫn tiêu tốn khoảng 3 giờ xử lý thủ công do phải lấy dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau, đối chiếu nhiều lớp thông tin và tổng hợp bằng tay.

Quy trình truyền thống này thường bao gồm việc tổng hợp dữ liệu từ hệ thống ngân hàng lõi, dữ liệu CIC, hồ sơ thu nhập, tài sản bảo đảm và nhiều nguồn khác; đồng thời phải thực hiện nhiều bước xác minh chéo và đánh giá thủ công. Việc ứng dụng AI Agent kết hợp IDP giúp giảm đáng kể khối lượng thao tác thủ công bằng cách tự động phân loại hồ sơ, đối soát dữ liệu, áp dụng quy tắc nghiệp vụ và hỗ trợ đề xuất quyết định.

Tọa đàm chuyên đề về ứng dụng AI trong vận hành doanh nghiệp, tập trung thảo luận các vấn đề đo lường hiệu quả, ROI và lộ trình triển khai AI trong thực tế

Ông Nguyễn Quốc Toàn - CTO AIQuinta nhận định rằng:“dữ liệu chuẩn hóa là điều kiện tiên quyết để AI vận hành hiệu quả ở quy mô doanh nghiệp. Nếu dữ liệu không đồng nhất hoặc phân tán, AI sẽ khó tạo ra quyết định nhất quán và khó mở rộng ứng dụng.”

Đám mây và bài toán hiện đại hóa vận hành

Bên cạnh việc giải phóng sức lao động bằng AI Agent, hành trình xây dựng doanh nghiệp tự vận hành còn đòi hỏi một hạ tầng linh hoạt. Đây là lý do tại workshop, các chuyên gia dành nhiều thời lượng thảo luận về xu hướng dịch chuyển hệ thống quản lý in ấn truyền thống lên nền tảng điện toán đám mây. Theo đại diện từ Tungsten Automation, hệ thống cũ thường phụ thuộc nặng nề vào phần cứng vật lý tại từng địa điểm, khó mở rộng và gây áp lực lớn cho bộ phận IT.

Trong bối cảnh đó, giải pháp đám mây lai (Hybrid Cloud) được đánh giá là mô hình tối ưu. Theo các chuyên gia từ Tungsten Automation, hệ thống quản lý in ấn truyền thống thường tồn tại nhiều hạn chế: phụ thuộc máy chủ vật lý, yêu cầu đầu tư phần cứng tại từng địa điểm, khó mở rộng và gây áp lực lớn cho bộ phận công nghệ thông tin.

Việc vận hành nhiều máy chủ, nhiều hàng đợi in và nhiều lớp quản trị khác nhau khiến doanh nghiệp phát sinh thêm chi phí vận hành, chi phí hỗ trợ kỹ thuật và rủi ro bảo trì. Các giải pháp quản lý in ấn trên nền tảng đám mây được giới thiệu tại workshop hướng tới giảm phụ thuộc hạ tầng tại chỗ, hỗ trợ mô hình làm việc phân tán và tăng khả năng quản trị tập trung.

Một điểm đáng chú ý là xu hướng triển khai hybrid cloud - kết hợp giữa hạ tầng tại chỗ và đám mây - được đánh giá phù hợp hơn với nhiều doanh nghiệp đang trong giai đoạn chuyển đổi vì vừa bảo đảm yêu cầu kiểm soát dữ liệu, vừa tận dụng được tính linh hoạt của môi trường cloud.

Theo nội dung trình bày, mô hình quản trị mới còn cho phép hỗ trợ đa nền tảng, đa thiết bị, in từ xa, quản lý tập trung và tích hợp tốt hơn với môi trường làm việc phân tán.

Dữ liệu chuẩn hóa là nền móng cho AI quy mô lớn

Một thông điệp xuyên suốt chương trình là AI không thể tạo ra giá trị bền vững nếu dữ liệu đầu vào thiếu chuẩn hóa.

Bà Nguyễn Phương Quỳnh Trang - Trưởng bộ phận Phát triển sản phẩm AIQuinta, cho rằng doanh nghiệp thường tập trung nhiều vào mô hình AI nhưng chưa đầu tư tương xứng cho dữ liệu và quy trình. Theo bà, AI chỉ có thể mở rộng khi doanh nghiệp đồng thời chuẩn hóa dữ liệu, quy trình vận hành và phương thức quản trị.

Đại diện các doanh nghiệp, chuyên gia công nghệ và đơn vị tổ chức chụp ảnh lưu niệm tại workshop về xây dựng doanh nghiệp tự vận hành

Từ góc độ công nghệ, doanh nghiệp tự vận hành không còn được xem là xu hướng tương lai xa mà đang trở thành bước phát triển tiếp theo của chuyển đổi số doanh nghiệp - nơi dữ liệu, tự động hóa và AI hội tụ để hình thành hệ sinh thái vận hành liên tục, có khả năng thích ứng và hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.

Sự quan tâm lớn từ đại diện các doanh nghiệp và cơ quan truyền thông tại sự kiện một lần nữa khẳng định: Tự vận hành không còn là câu chuyện của tương lai xa, mà đã trở thành bước tiến tất yếu giúp doanh nghiệp Việt sống sót và bứt phá trong kỷ nguyên số.

Bài: Đinh Thanh Hòa / Ảnh: Nart Thái