AI đang phát triển từ giai đoạn phân tích dữ liệu (AI truyền thống) sang tạo nội dung mới và mô hình hóa dữ liệu thông minh (Generative AI). ChatGPT, Gemini, Claude, Midjourney là những ví dụ phổ biến.
Gen AI trong tài chính mở ra khả năng tự động sinh báo cáo, dự báo rủi ro, và hỗ trợ quyết định tài chính. Tuy nhiên, để vận hành hiệu quả, doanh nghiệp cần hệ thống dữ liệu và quản trị (như EPM) đủ mạnh – đây thường là “điểm nghẽn” mà nhiều tổ chức gặp phải.
Cùng Bizzi tìm hiểu trong bài viết này Generative AI là gì nhé!
Generative AI là gì và cơ chế hoạt động
Trước khi hiểu cách Generative AI đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, ta cần nắm rõ Generative AI là gì và hoạt động ra sao.
Phần này sẽ giúp bạn hình dung cơ chế “tự học – tự tạo” của Generative AI – nền tảng công nghệ đứng sau ChatGPT, Gemini hay Midjourney mà bạn vẫn nghe mỗi ngày.
Generative AI là gì?
Generative AI (AI tạo sinh) là loại trí tuệ nhân tạo có khả năng tạo ra nội dung mới – văn bản, hình ảnh, âm thanh hoặc dữ liệu – thay vì chỉ phân tích hoặc dự đoán dựa trên dữ liệu có sẵn. Khi bạn hỏi “generative ai là gì”, đó chính là khả năng “sáng tạo dữ liệu mới” từ mô hình học máy.
Các mô hình phổ biến trong generative AI bao gồm LLM (Large Language Models), GAN (Generative Adversarial Networks), Diffusion Models và kiến trúc Transformer.
Cơ chế hoạt động của Generative AI
- Học từ lượng lớn dữ liệu đầu vào qua mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks), để hiểu cấu trúc ngữ nghĩa hoặc mẫu hình ảnh.
- Khi được cho đầu vào (prompt, context), mô hình dự đoán xác suất của phần tiếp theo và từ đó sinh ra nội dung mới.
- Ví dụ: GPT dùng mô hình dự đoán từ tiếp theo trong câu, từ đó tạo ra văn bản hoàn chỉnh, logic và mạch lạc.
Một cách hình dung đơn giản: nếu dữ liệu là “hạt giống”, generative AI là “cây” mọc ra kiến thức mới từ hạt giống đó.
Sự khác biệt Generative AI và AI truyền thống
Để chọn được ứng dụng phù hợp, doanh nghiệp cần hiểu rõ khác biệt generative ai và ai truyền thống ở nhiều khía cạnh.
| Tiêu chí | AI truyền thống | Generative AI |
| Chức năng chính | Phân tích & dự đoán dựa trên lịch sử | Tạo ra nội dung mới hoặc mô phỏng dữ liệu |
| Dữ liệu đầu vào | Có cấu trúc (bảng số liệu, dữ liệu định lượng) | Phi cấu trúc (văn bản, hình ảnh, âm thanh) |
| Mục tiêu | Hỗ trợ quyết định dựa trên dữ liệu | Sinh báo cáo, mô phỏng, tạo nội dung tự động |
| Công nghệ nền | Machine Learning, rule-based, regression, tree-based | LLM, GAN, Diffusion, Transformer |
| Ứng dụng chính | Dự báo doanh thu, phát hiện gian lận, phân loại | Sinh báo cáo tài chính, tạo kịch bản đầu tư, tạo nội dung tự động |
Ví dụ mang tính kinh tế:
- AI truyền thống trong ngân hàng dùng dữ liệu hồ sơ tín dụng để dự đoán rủi ro trả nợ.
- Generative AI có thể mô phỏng hàng trăm kịch bản kinh tế (ví dụ biến động lãi suất, tỷ giá, cung cầu) để đề xuất chiến lược đầu tư.
Do đó, khi bạn tìm “khác biệt generative ai và ai truyền thống”, cần lưu ý: AI truyền thống giúp hiểu quá khứ & hiện tại; GenAI giúp mở rộng khả năng sáng tạo, mô phỏng và tạo ra insight mới.
Ứng dụng thực tế của Generative AI trong lĩnh vực tài chính
Generative AI không chỉ là công nghệ mới mẻ – nó đã bắt đầu được ứng dụng trong nhiều mảng tài chính doanh nghiệp, từ tự động hóa báo cáo đến hỗ trợ thay đổi chiến lược.
Tự động hóa báo cáo và tổng hợp dữ liệu
GenAI có thể tự động sinh báo cáo kế toán / FP&A từ dữ liệu đầu vào ERP / EPM, mà không cần nhân sự tốn thời gian tổng hợp.
Ví dụ: GenAI có thể tạo bảng cân đối kế toán, báo cáo lợi nhuận & lỗ (P&L) hay báo cáo dòng tiền theo thời gian thực từ nhiều hệ thống nguồn.
Dự báo tài chính & mô phỏng kịch bản
Generative models giúp doanh nghiệp thực hiện dự báo dòng tiền, phân tích độ nhạy (sensitivity analysis), và mô phỏng kịch bản kinh doanh trong nhiều điều kiện khác nhau (tăng trưởng, khủng hoảng, biến động thị trường).
Kết quả là CFO có thể dự đoán và phản ứng nhanh hơn, sử dụng dữ liệu “động” thay vì dựa hoàn toàn vào lịch sử.
Phát hiện gian lận & kiểm toán thông minh
Một ứng dụng thú vị: GenAI có thể sinh dữ liệu giả lập để phát hiện bất thường (anomalies). Nếu dữ liệu thực lệch so với mẫu sinh, hệ thống cảnh báo giao dịch khả nghi.
Trong thực tế, giải pháp này giúp đội kiểm toán phát hiện giao dịch bất thường nhanh hơn khoảng 50% so với phương pháp thủ công.
Trợ lý tài chính ảo (AI Copilot)
GenAI cũng có thể đóng vai trò AI Copilot cho FP&A / kế toán:
- Hỗ trợ nhập liệu, kiểm tra hóa đơn sai sót, lập ngân sách cơ bản.
- Phân tích KPI, đưa ra đề xuất chỉnh sửa plan.
- Tương tác bằng ngôn ngữ tự nhiên – nhân viên chỉ cần hỏi “doanh thu tháng 7 so với kế hoạch thế nào?” là có ngay báo cáo.
Những ứng dụng này minh chứng khả năng GenAI biến dữ liệu thành hành động trong lĩnh vực tài chính.
Thách thức khi doanh nghiệp triển khai Generative AI là gì?
Dù có tiềm năng mạnh, triển khai Gen AI trong tài chính doanh nghiệp không tránh khỏi nhiều chướng ngại. Phần này chỉ ra 4 thách thức lớn và cách tiếp cận giảm thiểu:
Chất lượng và quản trị dữ liệu (Data Governance)
Nếu dữ liệu đầu vào không sạch (thiếu, sai, không thống nhất), mô hình GenAI có thể sinh ra kết quả sai lệch, gọi là hallucination.
Do đó, doanh nghiệp cần hệ thống quản trị dữ liệu nghiêm ngặt, kiểm duyệt dữ liệu đầu vào, xác minh đầu ra trước khi đưa vào sử dụng.
Bảo mật và quy chuẩn kế toán
Dữ liệu tài chính là cực kỳ nhạy cảm. Khi dùng Gen AI trong tài chính, rủi ro rò rỉ thông tin, hacker tấn công hoặc sử dụng sai mục đích tăng lên.
Do đó, tổ chức phải tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật (GDPR, ISO 27001) và quy chuẩn kế toán (IFRS, GAAP) trong quá trình tạo nội dung AI.
Chi phí và ROI
Đầu tư cho hạ tầng GPU/TPU, bản quyền API, tích hợp hệ thống không nhỏ.
ROI của GenAI phụ thuộc vào việc doanh nghiệp có dữ liệu tốt, quy trình chuẩn và khả năng ứng dụng insight. Nếu không, chi phí có thể vượt lợi ích.
Thiếu kỹ năng & văn hóa dữ liệu
Nếu đội ngũ tài chính / kế toán không quen làm việc với AI, đưa ra prompt tốt, kiểm tra kết quả, thì khả năng khai thác Gen AI trong tài chính rất hạn chế.
Cần đào tạo, xây dựng văn hóa data-driven decision từ dưới lên để AI có thể phát huy hiệu quả.
Rào cản doanh nghiệp cần vượt qua để ứng dụng GenAI hiệu quả
Generative AI đang mở ra bước nhảy vọt trong tự động hóa và phân tích tài chính. Tuy nhiên, trên thực tế, hơn 65% doanh nghiệp Việt Nam chưa thể triển khai GenAI hiệu quả, nguyên nhân đến từ các rào cản nội bộ: dữ liệu, hạ tầng, nhân sự, tuân thủ và chiến lược.
| Nhóm vấn đề | Nguyên nhân | Hệ quả | Giải pháp |
| Dữ liệu | Phần lớn dữ liệu doanh nghiệp hiện nay còn nằm rải rác trong ERP, Excel, CRM hoặc hệ thống kế toán nội bộ. Dữ liệu không được chuẩn hóa, thiếu quản trị và thiếu dòng chảy thống nhất. | GenAI không thể hiểu đúng bối cảnh, dẫn đến sinh nội dung hoặc báo cáo sai lệch (hiện tượng AI hallucination). Điều này đặc biệt nguy hiểm trong tài chính, khi chỉ cần sai 1 con số cũng có thể ảnh hưởng tới quyết định đầu tư hoặc quản trị ngân sách. | Chuẩn hóa dữ liệu tài chính theo cùng cấu trúc.
Ứng dụng EPM để hợp nhất và kiểm soát toàn bộ dữ liệu trước khi đưa vào GenAI. Thiết lập quy trình Data Governance và Data Validation. |
| Hạ tầng | Doanh nghiệp Việt Nam vẫn phụ thuộc nhiều vào ERP on-premise đời cũ, thiếu kết nối API mở.
Khi đó, việc tích hợp Generative AI hoặc các nền tảng phân tích thông minh gần như bất khả thi. |
Không thể trích xuất dữ liệu theo thời gian thực.
Không kết nối được với công cụ AI hoặc BI mới. Dự án AI dừng lại ở mức “demo”, không thể mở rộng. |
Nâng cấp ERP hoặc bổ sung lớp trung gian EPM có khả năng kết nối API 2 chiều.
Ưu tiên nền tảng EPM Cloud như Sactona – có thể tích hợp dễ dàng với các hệ thống ERP phổ biến (SAP, Oracle, Bravo…). |
| Nhân sự | Các bộ phận kế toán, tài chính truyền thống thường chưa quen làm việc với mô hình AI hoặc dữ liệu phi cấu trúc. | Chưa biết cách “huấn luyện” GenAI bằng dữ liệu đúng.
Dễ hiểu nhầm hoặc lạm dụng kết quả AI sinh ra. Không khai thác được insight từ mô hình dự đoán. |
Đào tạo kỹ năng AI Literacy cho nhân sự tài chính.
Sử dụng hệ thống có giao diện quen thuộc như Sactona EPM (Excel-based) giúp đội FP&A dễ làm quen. Xây dựng nhóm FP&A “lai” (finance + data) để làm cầu nối giữa con người và AI. |
| Tuân thủ | Generative AI có thể truy cập vào dữ liệu nhạy cảm như báo cáo lãi lỗ, dự báo dòng tiền, dữ liệu nhân sự hoặc nhà cung cấp. Nếu không có chính sách kiểm soát, doanh nghiệp có thể vi phạm quy định bảo mật (GDPR, ISO 27001). | Rò rỉ dữ liệu tài chính.
Nguy cơ bị xử phạt hoặc mất uy tín thương hiệu. |
Triển khai AI nội bộ (Private GenAI) kết hợp EPM có kiểm soát truy cập.
Thiết lập phân quyền người dùng theo vai trò (CFO, FP&A, Controller…). Duy trì kiểm toán định kỳ hệ thống dữ liệu. |
| Chiến lược | Nhiều doanh nghiệp đầu tư AI theo phong trào mà không có mục tiêu tài chính rõ ràng: giảm chi phí, tăng tốc báo cáo hay cải thiện ROI. | Dự án AI triển khai rời rạc, không đo được hiệu quả.
Không thể mở rộng quy mô hoặc duy trì lâu dài. |
Xây dựng chiến lược AI gắn với Financial KPI cụ thể.
Kết nối GenAI vào quy trình FP&A (Financial Planning & Analysis). Dùng EPM làm nền tảng trung tâm để đo lường hiệu suất từng mô hình AI. |
EPM – Mảnh ghép nền tảng giúp doanh nghiệp khai thác GenAI an toàn và hiệu quả
Phần lớn doanh nghiệp đang thử nghiệm Generative AI đều vấp phải một rào cản lớn: dữ liệu rời rạc và thiếu kiểm soát. Những mô hình AI mạnh mẽ nhất cũng trở nên vô dụng nếu “nguồn nuôi” của chúng là dữ liệu thiếu chuẩn hóa hoặc sai lệch.
Để GenAI thực sự phát huy sức mạnh, doanh nghiệp cần một nền tảng đảm bảo dữ liệu chuẩn hóa, phân tầng và kiểm soát chặt chẽ – và đó chính là vai trò của EPM (Enterprise Performance Management).
Vì sao GenAI cần EPM làm nền tảng dữ liệu?
GenAI không thể tạo ra nội dung hay dự báo chính xác nếu dữ liệu đầu vào bị phân mảnh, sai lệch hoặc không có quy chuẩn quản trị.
EPM giải quyết triệt để vấn đề này bằng cách:
- Chuẩn hóa dữ liệu tài chính & vận hành từ nhiều hệ thống khác nhau.
- Phân tầng dữ liệu theo cấp độ chiến lược – vận hành – báo cáo.
- Thiết lập governance model giúp dữ liệu luôn minh bạch, kiểm soát được quyền truy cập và thay đổi.
Nhờ vậy, EPM trở thành nền tảng dữ liệu đáng tin cậy mà mọi ứng dụng AI có thể “học” và “hiểu” doanh nghiệp một cách chính xác.
EPM tạo ra “Single Source of Truth” – nguồn dữ liệu duy nhất cho GenAI
Một trong những lợi ích cốt lõi của EPM là khả năng hợp nhất dữ liệu từ ERP, kế toán, CRM, FP&A và các hệ thống vận hành khác.
Thay vì phải trích xuất và xử lý dữ liệu rời rạc từ nhiều nguồn, EPM giúp doanh nghiệp:
- Tập trung dữ liệu vào một kho dữ liệu chuẩn hóa duy nhất.
- Loại bỏ sai lệch, trùng lặp và lỗi thủ công.
- Tăng tính chính xác khi GenAI sinh ra báo cáo, dự báo, hoặc đề xuất chiến lược.
Nhờ đó, GenAI có thể “học” nhanh hơn, phản hồi thông minh hơn và giảm thiểu rủi ro sinh nội dung sai lệch (AI hallucination).
EPM giúp doanh nghiệp triển khai GenAI an toàn và có kiểm soát
Khác với việc áp dụng GenAI tự phát, EPM giúp doanh nghiệp xây dựng một khung quản trị dữ liệu và mô hình ra quyết định có kiểm soát.
Cụ thể:
- Theo dõi luồng dữ liệu trước khi AI truy cập và xử lý.
- Ghi nhận log & audit trail, đảm bảo tuân thủ chính sách bảo mật và quy định pháp lý.
- Phân quyền người dùng (role-based access) để hạn chế rủi ro rò rỉ dữ liệu tài chính nhạy cảm.
Điều này đặc biệt quan trọng với CFO và đội FP&A, khi họ cần vừa tận dụng được sức mạnh AI, vừa đảm bảo tuân thủ quy định tài chính – kế toán.
Giải pháp từ Bizzi.vn: Sactona – EPM giúp doanh nghiệp vận hành GenAI hiệu quả
Sactona là nền tảng Enterprise Performance Management (EPM) thế hệ mới, được Bizzi.vn phân phối độc quyền từ Nhật Bản. Giải pháp này được thiết kế nhằm hợp nhất dữ liệu tài chính – kế toán – vận hành vào một hệ thống trung tâm, tạo nền tảng vững chắc để doanh nghiệp triển khai AI và GenAI một cách an toàn, hiệu quả và bền vững.
Khác với những nền tảng EPM truyền thống, Sactona mang đến cách tiếp cận “Human-centric AI” – tập trung vào việc giúp con người ra quyết định nhanh và chính xác hơn, thay vì chỉ tự động hóa quy trình.
Một trong những thách thức lớn nhất khi doanh nghiệp ứng dụng GenAI là chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu. Sactona được xây dựng chính để giải quyết vấn đề này:
- Hợp nhất dữ liệu ERP – FP&A – Kế toán: Sactona tích hợp dữ liệu từ các hệ thống lõi như ERP, kế toán, CRM,… tạo nên một “Single Source of Truth” – nguồn dữ liệu trung thực, chuẩn hóa và sẵn sàng cho AI khai thác.
- Phân tích sai lệch thông minh (Plan vs Actual): Công cụ phân tích giúp mô hình AI nhận diện nguyên nhân chênh lệch giữa kế hoạch và thực tế, từ đó tự động cải thiện độ chính xác trong dự báo.
- Triển khai nhanh, thân thiện người dùng: Giao diện tương thích Microsoft Excel, giúp đội ngũ tài chính dễ dàng làm quen, không phụ thuộc quá nhiều vào IT. Đây là lợi thế lớn cho doanh nghiệp Việt Nam khi nguồn lực công nghệ còn hạn chế.
- Hiệu quả chi phí và ROI cao: Với mô hình triển khai linh hoạt và chi phí thấp hơn 40% so với các giải pháp quốc tế, Sactona giúp doanh nghiệp tăng tốc chuyển đổi số mà vẫn tối ưu ngân sách.
Câu chuyện thành công chi tiết với Sactona EPM
LIXIL Corporation – Triển khai toàn cầu chỉ trong 2 tháng
LIXIL – công ty chuyên sản xuất vật liệu xây dựng & thiết bị vệ sinh – đang mở rộng toàn cầu sau nhiều thương vụ M&A. Trước đó, quản trị tài chính, FP&A vẫn được vận hành chủ yếu bằng Excel: thu thập dữ liệu từ các chi nhánh, tổng hợp thủ công, và đối chiếu giữa các hệ thống kế toán (J-GAAP vs IFRS).
Yêu cầu chuyên biệt
- Triển khai hệ thống FP&A toàn cầu trong thời gian rất ngắn (cuối phải vào chạy kế hoạch mới).
- Hệ thống phải vừa đủ linh hoạt để đáp ứng các chuẩn quản trị địa phương, vừa hỗ trợ nhiều ngôn ngữ (Nhật, Anh, Trung).
- Nhân sự từng dùng Excel nên cần giao diện dễ học.
Lý do chọn Sactona
- Hệ thống nhẹ, linh hoạt, dễ tùy chỉnh mà không cần nhiều thời gian lập trình.
- Có thể vận hành được bởi nhóm nội bộ mà không cần hỗ trợ IT.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ (tiếng Nhật, Anh, Trung), phù hợp sử dụng toàn cầu.
Kết quả
- Trong 2 tháng đầu tiên, hệ thống FP&A sử dụng Sactona đã được triển khai và vận hành cho toàn bộ hệ thống
- Mọi chi nhánh có thể nhập liệu một lần, đồng bộ cho cả IFRS và J-GAAP cho cùng một input.
- Sau khi triển khai, mỗi nhân viên quản lý có thể thay đổi cấu hình báo cáo nội địa mà không cần hỗ trợ IT nhiều.
Panasonic – Kết nối toàn cầu, dự báo nhanh hơn
Panasonic – tập đoàn sản xuất điện tử & thiết bị gia dụng – đang vận hành hơn 600 công ty con trên toàn cầu. Họ sử dụng nhiều hệ thống kế toán và quản lý khác nhau, dẫn tới dữ liệu phân tán, chậm cập nhật, và khó khăn trong hợp nhất thông tin. Trước khi áp dụng Sactona, việc cập nhật ngân sách hàng tháng mất 7 ngày; khi có thay đổi tổ chức, hệ thống phải dừng cả tháng để sửa đổi cấu trúc.
Lý do chọn Sactona
- Giao diện Excel quen thuộc giúp nhân viên toàn cầu dễ tiếp cận.
- Khả năng đáp ứng yêu cầu thay đổi cấu trúc linh hoạt mà không cần dừng hệ thống.
- Tính real-time trong cập nhật dữ liệu và báo cáo hợp nhất.
Kết quả đạt được
- Chu kỳ dự báo hàng tháng giảm từ 7 ngày xuống 5,5 ngày sau khi đóng sổ.
- Khi có thay đổi tổ chức, chỉ cần thay đổi dữ liệu chủ (master data) – không phải dựng lại hệ thống.
- Chuẩn hóa các tài liệu báo cáo: số mẫu báo cáo từ nhiều bộ phận được rút gọn còn 1/4 so với trước.
- Hệ thống toàn cầu được “Eva-Net (Sactona)” triển khai thành công, kết nối thông tin quản trị theo thời gian thực trên quy mô toàn tập đoàn.
Monex Group – Tối ưu hóa quản lý ngân sách và phân tích hiệu suất với Sactona
Monex Group là công ty hoạt động trong lĩnh vực giao dịch tài chính và dịch vụ chứng khoán, nơi mà dự báo hiệu suất tài chính theo biến động thị trường là bắt buộc. Trước khi áp dụng Sactona, Monex Group gặp khó khăn trong việc lập ngân sách và phân bổ chi phí giữa các bộ phận. Các công cụ thủ công khiến quy trình mất thời gian, dữ liệu thiếu linh hoạt và khó phản ứng với biến động thị trường.
Lý do chọn Sactona
- Loại bỏ tác vụ thủ công, đơn giản hóa form báo cáo.
- Điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu tổ chức mà không phải thiết kế lại hệ thống từ đầu (cấu trúc dữ liệu, phân bổ ngân sách).
- Tự động kết nối master data và các chứng từ điều chỉnh (slip data).
- Giao diện trực quan, dễ sử dụng.
Kết quả đạt được
- Tăng chất lượng báo cáo tài chính: Chất lượng ngân sách được nâng cao, giúp loại bỏ bước “kiểm tra đôi” thông thường.
- Phản ứng nhanh với biến động thị trường: Monex có thể điều chỉnh ngân sách ngay khi có biến động, không phải đợi chu kỳ kế hoạch mới.
- Tối ưu phân bổ nguồn lực: Thay vì dành thời gian nhập liệu, nhân sự được phân bổ cho các nhiệm vụ phân tích và lập chính sách.
- Tự vận hành mà không cần tùy biến lớn: Monex không phải tùy biến phức tạp để đáp ứng nhu cầu mới – Sactona cung cấp các chức năng sẵn dựa trên kinh nghiệm triển khai quốc tế.
Kết luận: Generative AI không thay thế con người – mà tăng tốc khả năng ra quyết định của doanh nghiệp
Hy vọng rằng, qua bài viết này các bạn đã hiểu rõ Generative AI là gì. Generative AI (AI tạo sinh) không đến để thay thế con người, mà để mở rộng năng lực phân tích và ra quyết định của các nhà lãnh đạo tài chính. Khi được ứng dụng đúng cách, GenAI có thể tự động hóa các tác vụ lặp lại, mô phỏng hàng trăm kịch bản kinh doanh và đưa ra khuyến nghị chiến lược dựa trên dữ liệu thực – thứ mà các CFO và FP&A trước đây phải mất hàng tuần mới có thể thực hiện.
Tuy nhiên, để Generative AI thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu đáng tin cậy. Và đó chính là vai trò của EPM (Enterprise Performance Management). EPM giúp chuẩn hóa, hợp nhất và kiểm soát toàn bộ dữ liệu tài chính – từ ERP, kế toán đến CRM – tạo nên “single source of truth” cho mọi phân tích và quyết định.
Khi Sactona được tích hợp cùng các công cụ Generative AI, doanh nghiệp có thể:
- Đảm bảo AI hoạt động trên dữ liệu sạch, đáng tin cậy.
- Rút ngắn thời gian lập kế hoạch, dự báo và phân tích.
- Tăng tính minh bạch và tốc độ ra quyết định trong toàn tổ chức.
- Và quan trọng hơn cả – đạt được ROI thực tế từ các dự án chuyển đổi số tài chính.
Generative AI là bước tiến mới, nhưng EPM chính là nền tảng vững chắc giúp doanh nghiệp khai thác trọn vẹn sức mạnh của nó. Khi hai công nghệ này kết hợp, AI không chỉ “nghĩ” thông minh hơn – mà còn giúp doanh nghiệp “hành động” nhanh hơn, chính xác hơn.
👉 Tìm hiểu ngay giải pháp Sactona EPM để trải nghiệm quản trị dữ liệu, lập kế hoạch và dự báo nhanh chóng, hiệu quả cho doanh nghiệp của bạn.
Đăng ký tại đây