9 ỨNG DỤNG AI TRONG KINH DOANH GIÚP DOANH NGHIỆP TĂNG TRƯỞNG LỢI NHUẬN

Ứng dụng AI trong kinh doanh đã trở thành yếu tố then chốt giúp tối ưu quy trình và tăng trưởng lợi nhuận bền vững. Bạn có muốn nắm bắt xu thế để bứt phá? Cùng Langmaster Careers khám phá ngay 9 ứng dụng AI đột phá nhất, giúp doanh nghiệp bạn nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường!

1. Khái niệm về “AI trong kinh doanh”

Trí tuệ nhân tạo (AI) trong kinh doanh là việc ứng dụng các hệ thống thông minh, thuật toán và công nghệ để mô phỏng khả năng học hỏi, phân tích và ra quyết định của con người. 

Không giống các phần mềm truyền thống chỉ thực hiện theo lệnh cố định, AI có thể tự học từ dữ liệu, nhận diện xu hướng và đưa ra gợi ý tối ưu. 

Ví dụ, AI có thể phân tích hàng triệu giao dịch để dự đoán nhu cầu thị trường hoặc tự động trả lời câu hỏi khách hàng một cách tự nhiên.

Theo báo cáo của McKinsey (2023), các doanh nghiệp áp dụng AI đã ghi nhận mức tăng trưởng lợi nhuận trước thuế (EBIT) trung bình 5-10% nhờ tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng. AI đóng vai trò như một “trợ lý thông minh” giúp doanh nghiệp xử lý khối lượng dữ liệu lớn với tốc độ và độ chính xác vượt trội.

Các nhánh AI phổ biến trong doanh nghiệp:

• Machine Learning (Học máy): 

Thuật toán học từ dữ liệu để dự đoán hoặc phân loại. 

Ví dụ: dự đoán khách hàng tiềm năng dựa trên lịch sử mua sắm.

• Deep Learning (Học sâu): 

Mô phỏng mạng nơ-ron thần kinh, được dùng trong nhận diện hình ảnh hoặc giọng nói. 

Ví dụ: hệ thống nhận diện khuôn mặt trong bảo mật.

• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): 

Giúp máy hiểu và giao tiếp bằng ngôn ngữ con người, như chatbot hoặc trợ lý ảo.

• Thị giác máy tính: 

Phân tích hình ảnh hoặc video, ứng dụng trong kiểm tra chất lượng sản phẩm hoặc giám sát an ninh.

• Generative AI (AI sáng tạo): 

Tạo nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video. 

Ví dụ: tạo bài viết quảng cáo hoặc thiết kế logo tự động.

Lịch sử phát triển AI:

AI bắt nguồn từ ý tưởng của Alan Turing năm 1950 với câu hỏi “Liệu máy móc có thể suy nghĩ?”. Từ những năm 1980, AI dần phát triển với các thuật toán học máy đơn giản. 

Đến năm 2022, sự ra đời của ChatGPT từ OpenAI đã đánh dấu bước ngoặt, thúc đẩy làn sóng ứng dụng AI trong kinh doanh nhờ khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên vượt trội. Hiện nay, AI đang tiến hóa với các công nghệ như Generative AI và Quantum AI, mở ra tiềm năng mới cho doanh nghiệp trong năm 2025 và xa hơn.

2. 9 ứng dụng AI trong kinh doanh

2.1 Phân tích dữ liệu kinh doanh

AI cách mạng hóa việc phân tích dữ liệu kinh doanh bằng cách sử dụng học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhận diện xu hướng và đưa ra dự đoán chính xác. 

Các công cụ như Tableau hay Power BI tích hợp AI giúp doanh nghiệp phân tích lịch sử giao dịch, dự báo doanh thu và tối ưu hóa chiến lược kinh doanh.

Ví dụ, Amazon sử dụng AI để phân tích hành vi mua sắm, từ đó đề xuất sản phẩm phù hợp, góp phần tăng 35% doanh thu từ hệ thống gợi ý. Tại Việt Nam, các doanh nghiệp như Tiki áp dụng AI để dự đoán nhu cầu thị trường, giúp tối ưu hóa kho hàng và chiến dịch marketing.

Lợi ích:

• Dự đoán xu hướng thị trường chính xác.
• Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu thời gian thực.
• Tăng doanh thu và giảm chi phí marketing không hiệu quả.

2.2 Trợ lý ảo hỗ trợ 24/7 nội bộ

Ứng dụng AI trong kinh doanh thông qua trợ lý ảo giúp nhân viên truy cập thông tin nội bộ nhanh chóng mà không cần tìm kiếm thủ công. Vậy phần mềm AI dùng để làm gì? Dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy, trợ lý ảo tích hợp với hệ thống tài liệu doanh nghiệp, cung cấp câu trả lời tức thì về quy trình, chính sách hoặc biểu mẫu.

Ví dụ, Microsoft Copilot hỗ trợ nhân viên tra cứu thông tin quy chế công ty, tiết kiệm hàng giờ tìm kiếm mỗi tuần. Tại Việt Nam, Viettel áp dụng ứng dụng AI trong kinh doanh để hỗ trợ nhân viên truy cập thông tin nội bộ, nâng cao hiệu suất vận hành.

Lợi ích:

• Tiết kiệm thời gian tìm kiếm thông tin với phần mềm AI.
• Tăng hiệu suất làm việc của nhân viên.
• Đảm bảo thông tin chính xác, cập nhật liên tục.

2.3 AI trong kế toán và tài chính

Ứng dụng AI trong kế toán và tài chính, tối ưu hóa quản lý tài chính bằng cách tự động hóa nhập liệu hóa đơn, phân tích báo cáo và dự báo dòng tiền. Công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR) kết hợp AI giúp trích xuất dữ liệu từ hóa đơn, giảm sai sót và thời gian xử lý.

Ví dụ, phần mềm như QuickBooks tự động hóa hạch toán và nhắc nhở công nợ. Tại Việt Nam, LV-DX Accounting của Lạc Việt phân tích chỉ số tài chính, cảnh báo rủi ro và hỗ trợ lập kế hoạch tài chính chính xác.

Lợi ích:

• Giảm sai sót trong nhập liệu thủ công.
• Cung cấp báo cáo tài chính theo thời gian thực.
• Hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định tài chính nhanh chóng.

2.4 Tự động hóa quy trình (RPA)

AI kết hợp với Robotic Process Automation (RPA) tự động hóa các tác vụ lặp lại như nhập liệu, đối chiếu hóa đơn hoặc lập báo cáo. Các công cụ như UiPath và Automation Anywhere xử lý khối lượng công việc lớn với độ chính xác cao.

Ví dụ, một công ty logistics sử dụng RPA để trích xuất thông tin từ vận đơn, giảm 80% thời gian xử lý. Techcombank tại Việt Nam áp dụng ứng dụng AI trong kinh doanh để xử lý hồ sơ vay, nâng cao hiệu quả vận hành.

Lợi ích:

• Giảm chi phí nhân sự cho tác vụ hành chính.
• Tăng tốc độ xử lý công việc.
• Giảm sai sót do con người.

2.5 Chatbot chăm sóc khách hàng

Chatbot AI sử dụng NLP để cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, giải đáp câu hỏi và xử lý yêu cầu nhanh chóng. Theo Gartner (2024), 80% giao dịch dịch vụ khách hàng sẽ có sự tham gia của AI vào năm 2025.

Ví dụ, VPBank triển khai chatbot để hỗ trợ tra cứu thông tin tài khoản, giảm 50% khối lượng công việc cho tổng đài. LV CareBot của Lạc Việt tích hợp trên nhiều nền tảng, mang lại trải nghiệm mượt mà.

Lợi ích:

• Phục vụ khách hàng liên tục, tăng sự hài lòng.
• Giảm chi phí vận hành tổng đài.
• Thu thập dữ liệu khách hàng để cải thiện dịch vụ.

2.6 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

AI phân tích hành vi, sở thích và lịch sử giao dịch để đưa ra gợi ý sản phẩm/dịch vụ phù hợp. Phần mềm AI dùng để làm gì? Các nền tảng như Shopee và Lazada sử dụng AI để đề xuất sản phẩm, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình.

Ví dụ, Netflix dùng AI để cá nhân hóa gợi ý phim, giữ chân 80% người dùng. Tại Việt Nam, Tiki áp dụng AI để tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm, tăng 20% tỷ lệ mua hàng lặp lại.

Lợi ích:

• Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.
• Giảm chi phí marketing đại trà.
• Nâng cao uy tín thương hiệu nhờ trải nghiệm cá nhân hóa.

XEM THÊM:

>>> [UPDATING] HBR HOLDINGS: DOANH NGHIỆP TIÊN PHONG AI - AI FIRST COMPANY

>>> AI FIRST COMPANY LÀ GÌ? CẨM NANG CHUYỂN ĐỔI ĐỘT PHÁ CHO DOANH NGHIỆP

2.7 AI trong sản xuất và chuỗi cung ứng

Ứng dụng AI trong kinh doanh tối ưu hóa sản xuất và logistics bằng cách dự đoán nhu cầu, quản lý kho và tối ưu hóa lộ trình vận chuyển. Công nghệ IoT kết hợp AI giám sát dây chuyền, phát hiện lỗi và cảnh báo bảo trì dự đoán.

Ví dụ, Toyota sử dụng AI để kiểm tra chất lượng linh kiện, giảm 30% tỷ lệ lỗi sản phẩm. Tại Việt Nam, VinFast áp dụng AI trong chuỗi cung ứng để dự báo nhu cầu và tối ưu hóa kho hàng.

Lợi ích:

• Giảm chi phí sản xuất và lãng phí nguyên liệu.
• Tăng hiệu suất dây chuyền và chất lượng sản phẩm.
• Rút ngắn thời gian giao hàng, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

2.8 Sáng tạo nội dung và thiết kế

Generative AI hỗ trợ tạo nội dung tiếp thị, thiết kế hình ảnh và video, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí sáng tạo. Các công cụ như Jasper, MidJourney hoặc Canva tích hợp AI để sản xuất nội dung chất lượng cao trong thời gian ngắn.

Ví dụ, HubSpot sử dụng AI để tạo bài blog và email marketing, giảm 30% thời gian triển khai chiến dịch. Tại Việt Nam, các agency như Dentsu áp dụng ứng dụng AI trong kinh doanh để thiết kế banner và video quảng cáo.

Lợi ích:

• Tăng tốc độ triển khai chiến dịch marketing.
• Giảm chi phí thuê ngoài sáng tạo nội dung.
• Tùy chỉnh nội dung theo từng nhóm khách hàng mục tiêu.

2.9 Quản trị nhân sự thông minh

Ứng dụng AI trong kinh doanh hỗ trợ quản trị nhân sự bằng cách tự động hóa tuyển dụng, đánh giá hiệu suất và cá nhân hóa lộ trình đào tạo. Phần mềm AI dùng để làm gì? Các nền tảng như Workday hay BambooHR sử dụng AI để sàng lọc hồ sơ, dự đoán ứng viên phù hợp và tối ưu hóa quản lý nhân sự.

Ví dụ, Unilever áp dụng AI để sàng lọc hồ sơ, giảm 70% thời gian tuyển dụng. Tại Việt Nam, FPT triển khai AI để phân tích dữ liệu nhân sự, tối ưu hóa kế hoạch đào tạo.

Lợi ích:

• Tiết kiệm thời gian và chi phí tuyển dụng.
• Nâng cao hiệu quả đào tạo và phát triển nhân sự.
• Tăng sự hài lòng của nhân viên nhờ quản lý minh bạch.

Langmaster, trải thảm đỏ, đón nhân tài!

Langmaster tìm kiếm những cá nhân tài năng, dám nghĩ dám làm, để cùng chúng tôi chinh phục mục tiêu trở thành hệ sinh thái đào tạo tiếng Anh giao tiếp hàng đầu. Langmaster tự hào TRẢI THẢM ĐỎ, ĐÓN NHÂN TÀI! với những giá trị độc đáo:

• Cơ hội học hỏi không giới hạn: Được học hỏi và cập nhật kiến thức liên tục từ các chuyên gia, theo xu thế tri thức của các đại học hàng đầu thế giới.
• Thu nhập không giới hạn: Langmaster cam kết mức lương thưởng đa dạng theo năng lực, không bị giới hạn, phản ánh đúng giá trị bạn mang lại cho tổ chức.

KHÁM PHÁ NGAY CÁC CƠ HỘI VIỆC LÀM ĐANG MỞ VÀ GIA NHẬP ĐỘI NGŨ CỦA CHÚNG TÔI TẠI WEBSITE TUYỂN DỤNG CHÍNH THỨC

3. Lợi ích ứng dụng AI trong kinh doanh

Việc triển khai Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã chuyển từ "tùy chọn" sang "bắt buộc" đối với các doanh nghiệp muốn dẫn đầu. AI không chỉ là công cụ mà còn là một nhà kiến tạo giá trị xuyên suốt chuỗi vận hành.

3.1 Tăng hiệu suất giảm chi phí

AI là giải pháp tối ưu hóa hiệu suất bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp lại và tốn thời gian như nhập liệu, kiểm tra chứng từ. Điều này giúp giảm tải đáng kể công việc cho nhân viên, hạn chế sai sót do con người và trực tiếp cắt giảm chi phí vận hành. 

Công ty vận tải dùng AI tối ưu lộ trình là minh chứng rõ ràng, họ có thể giảm 15-20% chi phí nhiên liệu và tiết kiệm hàng trăm giờ làm việc mỗi tháng.

3.2 Ra quyết định nhanh chính xác

Công nghệ học máy (Machine Learning) cho phép lãnh đạo phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ thị trường, hành vi khách hàng để đưa ra dự báo xu hướng. 

AI không thay thế quyết định của con người mà cung cấp nền tảng dữ liệu định lượng, giúp giảm sự phụ thuộc vào phán đoán chủ quan và nâng cao độ chính xác trong các chiến lược kinh doanh.

3.3 Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Khách hàng hiện đại mong đợi dịch vụ tức thời và được cá nhân hóa; AI giúp doanh nghiệp đáp ứng điều này thông qua chatbot và hệ thống gợi ý thông minh. 

Chatbot hỗ trợ 24/7, còn thuật toán phân tích hành vi mua sắm để đề xuất sản phẩm phù hợp, tăng khả năng chuyển đổi và lòng trung thành. 

Thực tế, hệ thống gợi ý dựa trên AI đóng góp một phần đáng kể vào doanh thu của các "gã khổng lồ" thương mại điện tử.

3.4 Đổi mới nâng cao cạnh tranh

Ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở việc tối ưu hóa mà còn mở ra cơ hội phát triển sản phẩm, dịch vụ hoàn toàn mới, tạo ra rào cản công nghệ cho đối thủ. 

Ví dụ, ngân hàng có thể xây dựng hệ thống chấm điểm tín dụng tự động, mở rộng thị trường khách hàng. Doanh nghiệp đi đầu trong AI thường xây dựng được hình ảnh tiên phong và lợi thế cạnh tranh bền vững.

3.5 Số liệu minh chứng giá trị AI

Hiệu quả của AI được chứng minh qua các con số thực tế: Khảo sát tại Việt Nam cho thấy hơn 60% doanh nghiệp ứng dụng AI báo cáo doanh thu tăng trưởng trung bình khoảng 16%. 

Trên phạm vi toàn cầu, 78% các tổ chức đã đưa AI vào ít nhất một chức năng kinh doanh, khẳng định AI là một chiến lược đầu tư mang lại lợi tức rõ ràng.

XEM THÊM: 

>>> AI DRIVEN BUSINESS LÀ GÌ? 4 ĐẶC ĐIỂM CỐT LÕI NÂNG TẦM DOANH NGHIỆP

>>> AI AGENTS LÀ GÌ? CÁC THÀNH PHẦN CHÍNH CỦA AI AGENTS

4. Các bước triển khai AI trong doanh nghiệp

Việc đưa AI vào hoạt động kinh doanh là một hành trình chiến lược đòi hỏi sự chuẩn bị kỹ lưỡng về cả công nghệ và con người. Lộ trình sau đây giúp doanh nghiệp triển khai AI một cách hiệu quả và bền vững.

4.1 Đánh giá Hiện trạng và Xác định Mục tiêu Rõ ràng

Bước đầu tiên là tự phân tích nội bộ để xác định chính xác các điểm đau (pain points) hiện tại, nơi AI có thể mang lại giá trị lớn nhất. Doanh nghiệp cần nhìn vào các quy trình tốn kém thời gian, chi phí hoặc những lỗ hổng trong việc ra quyết định. 

Song song đó, việc đánh giá hạ tầng dữ liệu và năng lực nhân sự hiện có là bắt buộc để đảm bảo sự sẵn sàng về mặt công nghệ.

4.2 Xây dựng Kế hoạch Chiến lược AI Toàn diện

Việc ứng dụng AI phải gắn liền với mục tiêu kinh doanh tổng thể: tăng trưởng doanh thu, cắt giảm chi phí hay tối ưu hóa dịch vụ khách hàng. 

Giai đoạn này yêu cầu thiết lập các Chỉ số Hiệu suất Chính (KPIs) cụ thể để đo lường thành công, ví dụ: tỷ lệ giảm lỗi nhập liệu hay mức độ chính xác của dự báo bán hàng. AI phải là công cụ hỗ trợ cho chiến lược số hóa chung của tổ chức.

4.3 Lựa chọn Mô hình và Đối tác Công nghệ Tối ưu

Doanh nghiệp cần quyết định giữa việc tự phát triển giải pháp AI nội bộ hay hợp tác với các nhà cung cấp giải pháp bên ngoài, đặc biệt khi đội ngũ công nghệ chưa đủ mạnh. 

Việc lựa chọn mô hình triển khai (On-premise hay Cloud) cũng rất quan trọng, phải cân nhắc giữa yêu cầu về bảo mật dữ liệu và tính linh hoạt, khả năng mở rộng của hệ thống.

4.4 Thử nghiệm Thí điểm và Mở rộng Quy mô (Pilot & Scale-up)

Thay vì đầu tư lớn ngay lập tức, doanh nghiệp nên bắt đầu với một dự án thử nghiệm nhỏ, tập trung vào một quy trình cụ thể có ảnh hưởng lớn. 

Giai đoạn thí điểm này giúp kiểm chứng tính khả thi, đo lường ROI thực tế và điều chỉnh thuật toán. Khi đã chứng minh được giá trị, dự án mới được mở rộng dần sang các bộ phận khác hoặc triển khai trên quy mô toàn công ty.

4.5 Thiết lập Quản trị, Bảo mật và Đạo đức AI

AI bền vững đòi hỏi một khung quản trị chặt chẽ để đảm bảo tính minh bạch, công bằng và bảo mật của dữ liệu. Doanh nghiệp phải tuân thủ nghiêm ngặt các quy định pháp lý và tiêu chuẩn ngành, đặc biệt trong lĩnh vực nhạy cảm như tài chính, để tránh rủi ro pháp lý và tổn hại uy tín thương hiệu do dữ liệu thiên lệch hoặc thiếu an toàn.

4.6 Đào tạo Nhân sự và Thay đổi Văn hóa Doanh nghiệp

Rào cản lớn nhất khi ứng dụng AI thường là yếu tố con người. Doanh nghiệp cần đầu tư mạnh vào các chương trình nâng cao kỹ năng (upskill) và đào tạo lại (reskill) để nhân viên có thể sử dụng công cụ AI một cách hiệu quả. 

Việc truyền thông nội bộ giúp thay đổi nhận thức, khuyến khích nhân viên xem AI là cộng sự hỗ trợ chứ không phải là mối đe dọa thay thế.

4.7 Giám sát Hiệu suất và Tối ưu hóa Liên tục

AI không phải là giải pháp "cài đặt xong là hoạt động mãi mãi". Hệ thống cần được giám sát liên tục để kiểm tra độ chính xác của mô hình và hiệu suất vận hành theo các KPIs đã định. 

Doanh nghiệp phải thường xuyên tinh chỉnh thuật toán, cập nhật dữ liệu mới và điều chỉnh chiến lược để đảm bảo AI luôn mang lại giá trị tối đa và thích ứng với sự thay đổi của thị trường.

Ứng dụng AI trong kinh doanh là bước đi chiến lược để doanh nghiệp bứt phá trong kỷ nguyên số 2025. Việc triển khai hiệu quả không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn tạo lợi thế cạnh tranh bền vững. Cùng Langmaster Careers bắt đầu hành trình chuyển đổi ngay hôm nay để đón đầu xu hướng công nghệ toàn cầu.