Trong bối cảnh kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo bùng nổ, Generative AI (AI tạo sinh) không còn là khái niệm xa xỉ mà đã trở thành động lực tăng trưởng cốt lõi cho các doanh nghiệp.Bài viết này sẽ phân tích sâu hai trường hợp điển hình nhất: Viettel và Vietcombank, giúp bạn có cái nhìn thực tế về sức mạnh của AI trong kinh doanh.
Giới thiệu hai case study lớn nhất Việt Nam
Khi nhắc đến việc tiên phong ứng dụng Generative AI, Viettel và Vietcombank là hai cái tên không thể bỏ qua. Đây là hai đại diện tiêu biểu cho khối viễn thông và tài chính – ngân hàng, nơi sở hữu lượng dữ liệu khổng lồ và quy trình vận hành phức tạp.
Đến năm 2026, Generative AI đã giúp các đơn vị này giải quyết bài toán tối ưu chi phí và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn. Trong khi Viettel tập trung vào việc giải phóng sức lao động cho đội ngũ kỹ sư và nhân viên hỗ trợ, thì Vietcombank lại sử dụng AI để xây dựng một hệ thống quản trị rủi ro và chăm sóc khách hàng tự động thế hệ mới. Những con số ấn tượng về hiệu suất và doanh thu là minh chứng rõ nhất cho sự thành công của hai “ông lớn” này.
Chi tiết triển khai Generative AI tại Viettel và Vietcombank
Cả hai tập đoàn đều không triển khai dàn trải mà tập trung vào những “điểm đau” (pain points) lớn nhất của họ để áp dụng Generative AI.
1. Viettel: Bước nhảy vọt về năng suất 180%
Viettel đã tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào hệ thống quản lý tri thức nội bộ. Cụ thể:
- Trợ lý ảo cho kỹ sư: Hỗ trợ viết code, kiểm tra lỗi bảo mật và tra cứu tài liệu kỹ thuật chuyên ngành. Kết quả, năng suất của đội ngũ IT tăng lên 180% so với trước khi có AI.
- Tự động hóa chăm sóc khách hàng: AI có khả năng hiểu và phản hồi các truy vấn phức tạp của khách hàng theo thời gian thực với độ chính xác trên 95%, giúp giảm tải cho tổng đài viên đáng kể.
2. Vietcombank: Tiết kiệm 12 tỷ đồng mỗi năm
Tại Vietcombank, Generative AI được ứng dụng mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình nghiệp vụ:
- Soạn thảo văn bản pháp lý: Việc tự động hóa tạo dự thảo hợp đồng và kiểm tra tính tuân thủ giúp ngân hàng tiết kiệm hơn 12 tỷ đồng mỗi năm chi phí vận hành và nhân sự chuyên trách.
- Cá nhân hóa ưu đãi: Hệ thống AI tự động phân tích hành vi chi tiêu để tạo ra các thông điệp quảng cáo cá nhân hóa cho từng khách hàng, từ đó tăng tỷ lệ sử dụng thẻ và các dịch vụ ngân hàng số.
Sự thành công của Generative AI tại đây nằm ở việc họ đã xây dựng được kho dữ liệu sạch và quy trình đào tạo mô hình bài bản.
7 bài học rút ra & cách áp dụng cho doanh nghiệp SME
Không chỉ các tập đoàn lớn, các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) hoàn toàn có thể học hỏi từ hai case study này để triển khai Generative AI hiệu quả:
- Bắt đầu từ mục tiêu nhỏ (Quick Win): Đừng cố gắng thay đổi toàn bộ hệ thống ngay lập tức. Hãy chọn một quy trình cụ thể như viết content, trả lời email hoặc tóm tắt tài liệu.
- Ưu tiên dữ liệu nội bộ: Sức mạnh của AI nằm ở dữ liệu. Hãy đảm bảo dữ liệu của bạn được sắp xếp khoa học trước khi “dạy” cho AI.
- Lựa chọn mô hình phù hợp: Tùy vào ngân sách, bạn có thể chọn các API có sẵn (như GPT-4, Gemini) hoặc tự xây dựng mô hình dựa trên mã nguồn mở.
- Đào tạo nhân sự: AI chỉ là công cụ, con người mới là người điều khiển. Hãy trang bị kỹ năng viết câu lệnh (Prompt Engineering) cho nhân viên.
- Luôn kiểm soát chất lượng: Output của Generative AI có thể sai sót (ảo giác AI). Luôn cần con người kiểm duyệt trước khi ban hành.
- Chú trọng bảo mật: Tuyệt đối không đưa dữ liệu nhạy cảm của khách hàng lên các nền tảng AI công cộng nếu không có các biện pháp mã hóa.
- Đo lường và cải tiến: Hãy theo dõi các chỉ số như thời gian hoàn thành công việc hoặc mức độ hài lòng của khách hàng để điều chỉnh mô hình.
Việc ứng dụng Generative AI không còn là sự lựa chọn, mà là yêu cầu bắt buộc để tồn tại.
Đăng ký ngay khóa học tại Hệ Thống Đào Tạo Trí Tuệ Nhân Tạo để trở thành người dẫn đầu xu thế
