Các sếp đang ra quyết định đúng, trúng hơn nhờ dữ liệu và AI

(DNTO) – Dữ liệu và AI đang trở thành trợ thủ đắc lực giúp các lãnh đạo doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu tài chính, quản lý rủi ro, quản lý dòng tiền, phân tích chi phí, hỗ trợ lập ngân sách, gợi ý quyết định đầu tư.

Công nghệ đã giúp các nhà quản trị doanh nghiệp làm việc một cách nhàn nhã hơn, chính xác hơn. Ảnh: T.L.
Công nghệ đã giúp các nhà quản trị doanh nghiệp làm việc một cách nhàn nhã hơn, chính xác hơn. Ảnh: T.L.

Tại Diễn đàn quản trị doanh nghiệp Việt Nam 2024, với chủ đề “Ra quyết định quản trị dựa trên dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI)”, sáng 11/10, TS Hàn Mạnh Tiến, Chủ tịch Hội các Nhà quản trị Doanh nghiệp Việt Nam, cho biết cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 với sự kết hợp công nghệ cảm biến mới, phân tích dữ liệu lớn (big data), điện toán đám mây (cloud) và kết nối Internet vạn vật (IoT) sẽ thúc đẩy sự phát triển của máy móc tự động hóa và hệ thống sản xuất thông minh, từ đó tạo sức ảnh hưởng lớn đến việc ra quyết định kinh doanh của các doanh nhân, người lãnh đạo doanh nghiệp.

Tại Việt Nam, trong những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp ở các lĩnh vực như công nghệ, tài chính, ngân hàng, y tế… đã đưa AI vào các quy trình nghiệp vụ, chiến lược quản trị, tổ chức và đã gặt hái được nhiều kết quả tích cực.

Cụ thể, ông Lê Hồng Quang, Phó Tổng giám đốc thường trực Công ty Cổ phần MISA cho biết, AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa thời gian, quy trình làm việc, giúp lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác, kịp thời, góp phần thúc đẩy sự phát triển của doanh nghiệp.

“Trong các chiến dịch marketing, AI viết email giới thiệu sản phẩm nhanh hơn 36 lần và có thể cá nhân hóa theo hành trình của từng đối tượng khách hàng. Trong lĩnh vực thời trang, AI thiết kế bộ ảnh nhanh hơn 24 lần, mang lại hiệu quả rõ rệt cho ngành công nghiệp sáng tạo. Trong lĩnh vực công nghệ thông tin, lập trình viên xây dựng giao diện website nhanh hơn 10 lần nhờ khả năng tự động viết mã, kiểm tra lỗi, dự đoán các yêu cầu giao diện của AI”, ông Quang ví dụ.

Việc ra quyết định tài chính dựa trên dữ liệu và AI mang lại lợi ích rõ ràng cho doanh nghiệp, điển hình như trường hợp của các công ty: Netflix, CocaCola, Uber… Theo đó, với dữ liệu và AI, lãnh đạo doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu tài chính, quản lý rủi ro, quản lý dòng tiền, phân tích chi phí, hỗ trợ lập ngân sách, gợi ý quyết định đầu tư.

“Dữ liệu và AI đóng vai trò then chốt trong việc cải thiện quyết định tài chính, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý rủi ro, dự đoán xu hướng và tối ưu hóa hiệu suất tài chính”, ông Quang nhấn mạnh.

Các công ty cần xây dựng chiến lược sử dụng dữ liệu và công nghệ một cách bài bản, chi tiết. Ảnh: T.L.
Các công ty cần xây dựng chiến lược sử dụng dữ liệu và công nghệ một cách bài bản, chi tiết. Ảnh: T.L.

Tuy nhiên, ông Đỗ Phúc Anh, Giám đốc Công ty CK Cloud Kinetics Việt Nam (nhà cung cấp giải pháp điện toán đám mây), cho biết để tận dụng tối đa lợi ích của dữ liệu, AI trong quản trị, doanh nghiệp cần có sự chuẩn bị kỹ lưỡng và chiến lược từng bước triển khai phù hợp.

Bởi lẽ, tăng trưởng dữ liệu hiện đang vượt xa so với tăng trưởng về mặt giá trị của dữ liệu. Mỗi ngày, trên thế giới có khoảng 2,5 tỷ tỷ byte dữ liệu được tạo ra. Nhưng dữ liệu không được thiết kế theo cách chúng ta mong muốn. Do vậy, chúng ta phải mất rất nhiều thời gian để xử lý làm sạch dữ liệu.

“Các nhà quản trị, những người vận hành doanh nghiệp cần là thông tin cần thiết để phục vụ quá trình đưa ra quyết định trong kinh doanh. Tuy nhiên, hiện chỉ khoảng 32% doanh nghiệp nhận thức được giá trị mà dữ liệu có thể mang lại”, ông Đỗ Phúc Anh nói.

Bên cạnh đó, việc xác định dữ liệu nào là hữu ích, có thể sử dụng để tạo ra giá trị lại không hề đơn giản. Đây là thách thức đặt ra cho các nhà quản trị, nhưng hoàn toàn có thể được xử lý với sự hỗ trợ của AI.

Theo Giám đốc Cloud Kinetics, nền tảng dữ liệu tự động tích hợp công nghệ AI tạo sinh có thể giúp “mở khóa” các giá trị kinh doanh ở một số lĩnh vực truyền thống, chẳng hạn như bán lẻ (dùng AI phân tích dữ liệu về sale hay tồn kho, tăng cường trải nghiệm khách hàng, phân tích rủi ro…).

SHARE