[RECAP] Webinar “AI-Powered Operation: Tự động hóa – Tối ưu – Tăng tốc”

Phần 1: AI trong vận hành doanh nghiệp – Xu hướng & thực tiễn ứng dụng

• Khi triển khai theo ngành nghề:
  • Ngành sản xuất: Kiểm soát chất lượng tự động bằng việc sử dụng camera AI độ phân giải cao trên dây chuyền sản xuất để phát hiện lỗi sản phẩm (defects)
  • Ngành vận tải & cung ứng: Phân tích dữ liệu bán hàng, lịch sử, các hoạt động khuyến mãi, tính thời vụ (seasonality) và các chỉ số kinh tế để dự báo nhu cầu
  • Ngành bán lẻ & thương mại điện tử: sử dụng AI chatbot để phục vụ khách hàng bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau hay để thực hiện phân khúc khách hàng (segmentation) và gợi ý sản phẩm theo thời gian thực
• Khi triển khai theo phòng ban:
  • Phòng bán hàng & tiếp thị: Nghiên cứu khách hàng, phân loại khách hàng và Chatbot tự động chăm sóc khách hàng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên
  • Phòng nhân sự: Phân tích CV và chấm điểm tự động, Chatbot giải đáp cho nhân sự mới về các FAQ về doanh nghiệp, về sản phẩm dịch vụ, về các quy trình công việc
  • Phòng vận hành: Phân tích dữ liệu ca kíp và kết quả sản xuất để tối ưu việc phân bổ nguồn lực dựa trên nhu cầu sản xuất và nguồn lực

• Top down: Đi từ ban lãnh đạo, level của công ty, lựa chọn các mô hình và công nghệ sử dụng một cách đồng bộ
• Bottom up: Đi từ cá nhân và phòng ban nghiệp tự tìm hiểu và ứng dụng, sử dụng mô hình và công nghệ theo nhu cầu riêng
• Hybrid (khuyến nghị): Từ level công ty sẽ thống nhất về chủ trương triển khai AI, lựa chọn công cụ và đưa ra các chính sách, triển khai cụ thể tiến hành ở các phòng ban nghiệp vụ

Phần 2: Tự động hoá thông minh - Triển khai AI cơ bản vào quy trình cốt lõi trên Lark Suite

• Lark Base AI Shortcut: Cung cấp tích hợp sẵn (shortcut) với các mô hình LLM để có thể làm các formula dựa trên AI
• AnyCross và Open Platform: Thông qua custom app và API, doanh nghiệp có thể tự xây dựng các mini app, tích hợp với LLM qua API
• AI Knowledge: Có khả năng truy cập các file tài liệu trong Lark của DN và kết hợp với dữ liệu công cộng trên mạng

• Đánh giá và chấm điểm CV hay phê duyệt đơn xin work from home trong Quản trị nhân sự
• Đánh giá các review sản phẩm, tự động tạo nội dung phản hồi phù hợp trong Thương mại điện tử
• Chấm điểm các lead trong Sales & Marketing

Phần 3: So sánh & lựa chọn các mô hình AI phù hợp - Tối ưu hiệu quả & chi phí

• Tính năng mô hình: Xác định nhu cầu sử dụng giữa mô hình ngôn ngữ (chỉ xử lý văn bản) và mô hình đa phương thức (có thể xử lý cả hình ảnh, âm thanh...). Doanh nghiệp có thể sử dụng các nền tảng như AWS Bedrock hoặc BytePlus Model Ark để linh hoạt trải nghiệm nhiều mô hình khác nhau mà không cần tích hợp thủ công.
• Chi phí vận hành: Giá token là yếu tố cốt lõi, bởi phần lớn chi phí khi sử dụng AI nằm ở đây. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng cần cân nhắc giữa hình thức triển khai "model as a service" (dịch vụ dùng sẵn) hoặc tự triển khai (self-host) – giải pháp phù hợp với doanh nghiệp có quy mô sử dụng lớn do yêu cầu cao về hạ tầng phần cứng.

Phần 4: Hướng dẫn đăng ký BytePlus Model as a service - Kích hoạt AI nhanh chóng & dễ dàng

Phần 5: Q&A - Giải đáp chi tiết cùng chuyên gia