“Dữ liệu đang được ví như “tài sản chiến lược mới” của thời đại số, quyết định năng lực cạnh tranh không chỉ của doanh nghiệp mà còn của cả nền kinh tế quốc gia. Khối dữ liệu khổng lồ ấy không ngừng được tái tạo thông qua mọi giao dịch, tương tác và trải nghiệm số hàng ngày. Song song đó, sự phát triển bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra công cụ tinh luyện dữ liệu, biến những con số rời rạc thành tri thức, từ đó tạo ra giá trị kinh tế và động lực đổi mới chưa từng có.

Có thể hình dung, dữ liệu giống như nguyên liệu thô, còn AI chính là công cụ chế tác. Điều quan trọng là làm thế nào để biến nguồn dữ liệu ấy thành hiểu biết sâu sắc về khách hàng, từ đó tạo cầu nối đưa dữ liệu và AI trở thành lợi nhuận thực tế. Khi ba yếu tố này gắn kết, doanh nghiệp không chỉ thấu hiểu nhu cầu tiềm ẩn, mà còn có khả năng cá nhân hóa sản phẩm, tối ưu hóa chi phí và nguồn lực. Xa hơn, đó là nền tảng để xây dựng niềm tin và sự gắn bó lâu dài từ phía khách hàng.

Thực tế cho thấy, nhiều doanh nghiệp tiên phong đã chứng minh hiệu quả của dữ liệu và AI. Trong lĩnh vực ngân hàng, công nghệ này giúp phân tích giao dịch, vừa phát hiện gian lận, vừa xây dựng gói tín dụng phù hợp cho từng khách hàng. Trong ngành bán lẻ, dữ liệu và AI được ứng dụng để bố trí sản phẩm trong cửa hàng một cách hợp lý, tối ưu tồn kho và gia tăng doanh thu. Những câu chuyện thành công ấy khẳng định dữ liệu, AI và “hiểu biết khách hàng” không chỉ là khái niệm xa vời, mà là đòn bẩy trực tiếp mang lại lợi ích cụ thể cho doanh nghiệp.

Tuy nhiên, để khai thác trọn vẹn tiềm năng này, các doanh nghiệp cần một tầm nhìn chiến lược dài hạn. Trước hết là xây dựng hệ sinh thái AI hiện đại, xuyên suốt toàn bộ chuỗi giá trị. Tiếp đến là đầu tư vào con người, từ đội ngũ chuyên gia dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, cho tới việc trang bị kỹ năng số cho toàn bộ nhân viên.

Đồng thời, doanh nghiệp cũng phải đảm bảo sự phát triển bền vững và có trách nhiệm: tuân thủ pháp luật, minh bạch trong vận hành AI và đặc biệt là bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng.

Có thể nói, dữ liệu và AI đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi doanh nghiệp nào biết tận dụng sẽ nắm trong tay lợi thế cạnh tranh vượt trội, từ đó bứt phá trong hành trình phát triển bền vững”.

“Khi nói đến yếu tố nền tảng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững, có thể hình dung qua ba chữ P: Policy (chiến lược), Platform (nền tảng công nghệ) và People (con người).

“Policy” chính là định hướng chiến lược của lãnh đạo doanh nghiệp. Doanh nghiệp muốn đi đâu, chọn thị trường nào, tham gia vào lĩnh vực gì – tất cả đều xuất phát từ “policy”. Ví dụ, ngay từ đầu xác định rõ sẽ dẫn dắt công ty theo hướng thương mại điện tử và logistics. Đó không chỉ là lựa chọn kinh doanh, mà còn là tầm nhìn dài hạn, coi dữ liệu như tài sản cốt lõi để định hình con đường phát triển.

“Platform” là nền tảng công nghệ mà doanh nghiệp xây dựng để vận hành. Mỗi ngành nghề sẽ cần một nền tảng khác nhau: startup thương mại điện tử cần hệ thống xử lý đơn hàng nhanh; công ty dịch vụ cần nền tảng kết nối khách hàng – nhà cung ứng; doanh nghiệp sản xuất lại chú trọng hệ thống quản lý vật tư, kho bãi. Dù khác nhau, điểm chung là nếu thiếu một “platform” đủ mạnh, doanh nghiệp khó tối ưu quy trình và tạo lợi thế cạnh tranh.

“People” chính là con người, đội ngũ nhân sự. Tổ chức nhân lực, kích hoạt từng cá nhân để họ đóng góp giá trị và biến dữ liệu thành sức mạnh là yếu tố quyết định.

Từ đó có thể thấy, khi nhìn vào hệ thống của mình, mỗi doanh nghiệp, đặc biệt là các startup, đều có thể định vị rõ ràng đang nắm giữ những loại dữ liệu nào, thiếu gì và cần ưu tiên đầu tư vào đâu để biến dữ liệu thành lợi nhuận thực sự. Câu hỏi đặt ra cho mỗi lãnh đạo doanh nghiệp không  chỉ là “có dữ liệu hay không”, mà là “dữ liệu nào đang là tài sản giá trị nhất và phải khai thác thế nào để mang lại lợi thế cạnh tranh bền vững”.

“Dưới góc độ cá nhân, tôi cho rằng các chủ doanh nghiệp cần đặt ra câu hỏi: “Có bao nhiêu người thật sự đọc và phân tích báo cáo tài chính của chính doanh nghiệp mình một cách sâu sắc, liên tục và chuyên nghiệp?”

Một báo cáo tài chính, tài liệu cơ bản nhất mà doanh nghiệp nào cũng có, không chỉ dừng lại ở vài con số như doanh thu hay lợi nhuận. Thế nhưng, phần lớn doanh nghiệp, kể cả vừa và nhỏ hay thậm chí lớn hơn, thường chỉ nắm những con số bề nổi đó. Trong khi điều giá trị hơn chính là khả năng rút ra giá trị sâu hơn và hành động từ bản chất dữ liệu trong báo cáo.

Năng lực xử lý dữ liệu không nhất thiết phải bắt đầu từ Big Data hay những File Execl với hàng chục nghìn dòng. Quan trọng là bắt đầu từ những thứ cơ bản nhất, như báo cáo tài chính và thật sự “làm chủ” nó. Khi mình hiểu sâu dữ liệu nền tảng này, mình có thể đưa ra quyết định đúng đắn và xây dựng nền tảng để phát triển năng lực phân tích dữ liệu ở mức cao hơn.

Điều này cũng hữu ích trong quản trị nhân sự. Khi tuyển dụng cho các vị trí quan trọng, năng lực của người lãnh đạo không chỉ là nghe báo cáo, mà còn phải đánh giá được: người đối diện có thực sự hiểu sâu dữ liệu trong lĩnh vực họ phụ trách hay chỉ nói suông. Chỉ khi có năng lực phân tích bản chất dữ liệu cơ bản, chúng ta mới phân biệt được đâu là người giỏi thật sự và đâu chỉ là nói cho hay.

Nói cách khác, tất cả bắt đầu từ việc  “quay về căn bản”, cần hiểu và làm chủ những dữ liệu đơn giản nhất, biến nó thành năng lực cốt lõi của mình. Từ nền tảng đó, chúng ta mới có thể phát triển và mở rộng sang những năng lực phức tạp hơn”.

“Tôi sẽ không nói rằng phần chia sẻ của mình chỉ đơn thuần về việc sử dụng dữ liệu. Nhiệm vụ chính của tôi tại HomeCredit là dẫn dắt một quá trình chuyển đổi dữ liệu. Điều quan trọng nhất không chỉ là thu thập dữ liệu, mà còn là biến dữ liệu thành những giá trị thực tiễn.

Để làm được điều đó, chúng tôi tập trung vào việc xây dựng một hệ thống dữ liệu chuẩn hóa, có thể truy cập và sử dụng đúng lúc, đúng cách. Trong một năm qua, tại Việt Nam, Philippines và Kazakhstan, HomeCredit đã triển khai nền tảng dữ liệu chạy hoàn toàn trên nền tảng đám mây. Điều này không chỉ giúp chúng tôi hiểu sâu hơn về vận hành, mà còn cho phép áp dụng các tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất để cải thiện hành trình khách hàng.

Ví dụ, với dữ liệu được chuẩn hóa, chúng tôi có thể xác định khách hàng đang gặp khó khăn ở bước nào trong quá trình tiếp cận dịch vụ. Thay vì chỉ phỏng đoán, chúng tôi có thể đo lường, thử nghiệm và theo dõi để biết chính xác đâu là “điểm nghẽn” và từ đó thiết kế giải pháp phù hợp.

Chính nhờ cách tiếp cận này, trong một năm qua, tôi đã chứng kiến những chuyển đổi rất rõ rệt tại các thị trường mà HomeCredit hoạt động, đặc biệt là Việt Nam. Đó là minh chứng cho sức mạnh thực sự của dữ liệu: không chỉ dừng ở con số, mà là một công cụ để cải tiến, thử nghiệm và mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng”.

Chúng ta đã nói rất nhiều về “ra quyết định dựa trên dữ liệu”. Ở Việt Nam, điều này hoàn toàn đúng: dữ liệu giúp chúng ta quyết định tốt hơn. Nhưng bên cạnh dữ liệu còn có yếu tố con người - ý kiến, trực giác và đặc biệt là lựa chọn cá nhân của khách hàng. Vì vậy, “data-driven” phải đi cùng “customer-driven”: chỉ thu thập và sử dụng dữ liệu khi nó thực sự phục vụ lợi ích của khách hàng.

Muốn thế, doanh nghiệp phải dựng “lan can” ngay từ đầu: bảo vệ dữ liệu khách hàng như mặc định vận hành. Nghĩa là minh bạch mục đích, xin và quản lý đồng ý (consent) đúng cách, giới hạn phạm vi sử dụng theo mục đích đã công bố, giảm thiểu dữ liệu thu thập, ẩn danh, giả danh khi có thể, kiểm soát truy cập chặt chẽ và giám sát liên tục. Nếu chỉ gom dữ liệu mà thiếu các nguyên tắc này, chúng ta sẽ tạo ra rất nhiều “nhiễu” và rủi ro - cả về pháp lý lẫn niềm tin - cho chính tổ chức của mình.

Tóm lại, dùng dữ liệu để hiểu và cải thiện trải nghiệm khách hàng, nhưng phải bắt đầu bằng việc bảo vệ dữ liệu khách hàng. Khi dữ liệu được dùng đúng mục đích, đúng lúc và có trách nhiệm, lúc đó quyết định “dựa trên dữ liệu” mới thực sự có giá trị”.

“Chúng tôi đang rất hào hứng vì bắt đầu hành trình mở rộng ra thị trường quốc tế. Điểm khởi đầu chính là sức mạnh thương hiệu đã được xây dựng rất vững chắc tại Việt Nam. Tôi tin rằng hầu hết các anh chị ở đây, nếu có con, có cháu đi học, chắc chắn đều từng mua ít nhất một sản phẩm của Thiên Long. Ngay tại văn phòng, chúng ta cũng đang dùng bút viết, văn phòng phẩm của Thiên Long mỗi ngày. Từ sức mạnh nội địa đó, giờ đây Thiên Long bắt đầu tiến ra quốc tế, chọn những thị trường trọng điểm tiếp theo.

Trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ đóng vai trò như thế nào trong quá trình mở rộng này? Thực tế, ngành hàng của chúng tôi có hơn một nghìn sản phẩm khác nhau. Mỗi năm Thiên Long xuất khẩu sang hàng chục quốc gia, với số lượng sản phẩm khổng lồ. Bài toán lớn nhất đặt ra là phải biết sản phẩm nào thực sự quan trọng để đầu tư. Nếu không xác định đúng, chúng tôi sẽ rất khó hoàn thành các mục tiêu tăng trưởng.

Khi đầu tư vào AI, chúng tôi luôn đặt câu hỏi: AI sẽ giúp giải quyết bài toán gì? Bài toán cốt lõi của chúng tôi chính là chọn đúng sản phẩm. Để làm điều đó, chúng tôi phân tích hành vi khách hàng, đặc biệt là trên các sàn thương mại điện tử, áp dụng thêm các công cụ phân tích bổ trợ khác. Nhờ đó, chúng tôi nhận diện rõ các xu hướng tiêu dùng quan trọng, ví dụ như xu hướng viết mực trơn, xu hướng dùng bút mực có thể tẩy xóa dễ dàng – người dùng không còn ngại viết sai hay mắc lỗi. Những sản phẩm đi đúng xu hướng này đều có khả năng xuất khẩu tốt và nhận được sự quan tâm lớn từ thị trường quốc tế.

Thách thức ở chỗ, gần như tất cả các doanh nghiệp trong ngành đều chạy đua cho ra sản phẩm mới. Điều đó buộc Thiên Long phải đánh đúng tâm điểm, không được sai hướng. Đây cũng là lý do chúng tôi đầu tư mạnh vào công nghệ phân tích dữ liệu tại Đà Nẵng và TP.HCM, tận dụng hạ tầng công nghệ trong nước để phục vụ cho chiến lược toàn cầu. Nhờ nền tảng công nghệ này, việc ra quyết định đầu tư sản phẩm mới, chọn phân khúc đúng sẽ chính xác và nhanh chóng hơn rất nhiều”.

“Hơn một thập kỷ trước, chúng tôi đã thương mại hóa những sản phẩm AI đầu tiên tại Việt Nam. Nhiều dự án ban đầu thất bại (như chatbot đơn giản) vì chỉ “làm màu” truyền thông. Nhưng cũng từ đó, chúng tôi rút ra bài học: AI chỉ có giá trị khi gắn sâu với quy trình vận hành cốt lõi.

Ví dụ gần đây, Base.vn đồng hành cùng một tập đoàn xây dựng lớn. Sau khi phân tích toàn bộ quy trình – từ đấu thầu, mua sắm thiết bị, triển khai dự án đến quản trị tài chính – chúng tôi nhận ra ít nhất 50% nghiệp vụ có thể được AI agent tham gia. Sắp tới, chính thức 2 agent AI đầu tiên sẽ được đưa vào thử nghiệm ở mảng đấu thầu. Đây sẽ là bước ngoặt, giúp rút ngắn thời gian xử lý hồ sơ, phân tích năng lực, so sánh tài liệu… vốn tốn kém rất nhiều nguồn lực trước đây.

Các doanh nghiệp Việt Nam đã trải qua chuyển đổi số (DX): số hóa dữ liệu, tối ưu quy trình. Nhưng giai đoạn tiếp theo sẽ là chuyển đổi AI (EX), với ba bước:

AI Phase 1 – Nhận thức: đưa toàn bộ dữ liệu, USP, quy trình doanh nghiệp vào hệ thống AI.

AI Phase 2 – Tích hợp: các agent AI bắt đầu vận hành trực tiếp trong doanh nghiệp, từ quản trị dự án, bán hàng đến chăm sóc khách hàng.

AI Phase 3 – Tái thiết (AI First Reinvention): AI trở thành “trái tim” ra quyết định, vận hành doanh nghiệp dựa trên dữ liệu và dự báo, thay đổi toàn bộ kiến trúc phần mềm và mô hình quản trị.

Hiện nay công nghệ AI có hai khái niệm mới quan trọng, đó là PAIR (People + AI in Relationship): con người làm việc cùng AI như một cộng sự và PEER (AI as Peer): AI trở thành đồng nghiệp thực thụ, có agent riêng đảm nhận các nghiệp vụ.

Ở giai đoạn hiện tại, Agent AI là con đường nhanh nhất mang lại “real profit”. Về lâu dài, khi bước sang giai đoạn tái thiết, PEER AI sẽ nhân bội hiệu quả và giúp doanh nghiệp bứt phá.

AI không chỉ là công nghệ, mà thực sự mang lại những lợi ích kinh tế thiết thực. Doanh nghiệp nào muốn đi xa đều phải đưa AI vào trong vận hành,  không còn sự lựa chọn nào khác.

Nếu các bạn bắt đầu xây dựng một lộ trình ứng dụng AI, chỉ sau vài tuần đến một tháng, doanh nghiệp đã có thể thấy những hiệu quả rõ rệt. Trong tầm nhìn dài hạn, khoảng một năm, AI hoàn toàn có thể đảm nhận đến 50% khối lượng vận hành. Xa hơn nữa, chúng ta có thể hình dung một Enterprise AI, nơi AI trở thành “bộ não vô hình”, tham gia trực tiếp vào quản trị, phân tích, ra quyết định và dẫn dắt sự phát triển.

Tuy nhiên, như tôi đã chia sẻ, AI không phải “cây đũa thần”. Chỉ khi được tích hợp đúng vào lõi vận hành, nó sẽ mang lại lợi nhuận thực tế và bền vững. Doanh nghiệp nào càng sớm đi vào lộ trình AI-first, càng nhanh tạo lợi thế cạnh tranh”.