Dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn loay hoay giữa hàng loạt báo cáo, dashboard và mô hình phân tích mà không mang lại giá trị thực tiễn. Vấn đề không nằm ở thiếu công cụ, mà ở cách khai thác và quản trị dữ liệu. Với vai trò dẫn dắt tài chính doanh nghiệp, CFO ngày nay không chỉ cần “đọc” số liệu, mà phải biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh – thông qua chiến lược phân tích tài chính hiệu quả, gắn với mục tiêu kinh doanh và ra quyết định dựa trên hiểu biết sâu sắc, không phải cảm tính.
Bài viết này sẽ giúp CFO trang bị cho doanh nghiệp những chiến lược thiết yếu để nâng cao chất lượng dữ liệu và đưa ra các quyết định tài chính có sức ảnh hưởng dựa trên các thông tin từ Gartner.
Ưu tiên quản trị phân tích tài chính để cải thiện kết quả kinh doanh
Hơn 1/3 CFO cho rằng chất lượng dữ liệu là rào cản chính trong việc ứng dụng AI vào tài chính. Những CFO hiệu quả nhất là người chủ động xây dựng niềm tin vào AI bằng cách ưu tiên quản trị dữ liệu và phân tích (D&A) ngay từ đầu.
Tải về tài liệu “3 Nguyên Tắc Cốt Lõi Về Quản Trị Dữ Liệu và Phân Tích Dành Cho CFO” để khám phá:
- Cách các CFO có thể trở thành người dẫn đầu trong chiến lược quản trị dữ liệu cấp doanh nghiệp
- Làm thế nào để đơn giản hóa và tối ưu các sáng kiến quản trị dữ liệu
- Những điều mà các CFO hàng đầu đang làm khác biệt để khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu
Đánh giá lại chiến lược phân tích tài chính của bạn
Để duy trì lợi thế cạnh tranh và phù hợp với xu thế, các CFO và lãnh đạo tài chính cần:
- Xây dựng chiến lược AI toàn diện và có định hướng lâu dài
- Thu hút và phát triển nhân sự phù hợp với thời đại dữ liệu
- Tận dụng phân tích tài chính để thúc đẩy hiệu quả kinh doanh và ra quyết định thông minh
Chiến lược phân tích tài chính hiệu quả không chỉ giúp “nhìn lại quá khứ”, mà còn dự báo tương lai và chủ động tạo ra kết quả kinh doanh tốt hơn.
Chỉ Số và Kể Chuyện Dữ Liệu
Tăng tác động của D&A bằng cách gắn kết đầu tư phân tích tài chính với kết quả kinh doanh
Để triển khai các năng lực phân tích tài chính số hóa, doanh nghiệp cần một phương pháp rõ ràng để liên kết các khoản đầu tư vào dữ liệu và phân tích (D&A) với kết quả kinh doanh cụ thể. Driver mapping (lập bản đồ yếu tố tác động) là công cụ giúp kết nối các hoạt động FP&A với nhu cầu thông tin thực tế của người ra quyết định.
Driver map có thể áp dụng cho nhiều loại hình tổ chức, từ doanh nghiệp phức tạp, cơ quan chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận, cho đến các đơn vị kinh doanh, vùng vận hành, dòng sản phẩm và dự án riêng lẻ.
Driver map mang lại nhiều giá trị, bao gồm:
1. Chiến lược D&A rõ ràng
Driver map giúp hình dung cách doanh nghiệp tạo ra và chuyển đổi giá trị tài chính hoặc chiến lược. Qua đó:
- Xác định các dự án phân tích có giá trị cao nên được ưu tiên đầu tư
- Một số nhóm FP&A còn dùng driver map để:
- Lấy phản hồi cho việc thiết kế mô hình phân tích
- Đào tạo lãnh đạo doanh nghiệp ra quyết định dựa trên góc nhìn tài chính
2. Lựa chọn KPI và chỉ số phù hợp
Không phải chỉ số nào cũng là KPI. Dù KPI là một dạng metric (chỉ số), nhưng không phải tất cả metric đều là KPI.
Hãy tận dụng sự hiểu biết chiến lược và kiến thức về hệ thống báo cáo hiện tại của nhóm để:
- Phác thảo bộ KPI ban đầu
- Thảo luận với người chịu trách nhiệm kết quả kinh doanh và lãnh đạo ra quyết định
Cách làm này giúp:
- Dễ dàng thu hút các bên tham gia vào quá trình xây dựng KPI
- Tránh rơi vào tình trạng có quá nhiều chỉ số không cần thiết
Đồng thời, cần lưu ý thực tế trong việc cung cấp dữ liệu:
- Driver map giúp tách biệt câu hỏi “Cần đo lường gì?” và “Đo lường như thế nào?”
- Qua đó, giúp cân nhắc thêm các yếu tố như: chất lượng dữ liệu, độ trễ, mức độ phức tạp và thời điểm cần thông tin
3. Thiết kế dashboard cho báo cáo tự phục vụ
Dashboard trực quan là yếu tố sống còn trong hệ thống báo cáo tự phục vụ.
- Driver map có thể là “khung xương” cho thiết kế dashboard
- Mỗi yếu tố chiến lược hoặc vận hành có thể tương ứng với một tab hoặc màn hình riêng trong dashboard
- Dữ liệu cần thiết sẽ được hiển thị trong ngữ cảnh phù hợp
Driver map còn giúp:
- Định hình luồng thông tin (drill-down, click-through)
- Giảm thời gian thử – sai và công sức chỉnh sửa dashboard về sau
4. Xây dựng mô hình dữ liệu logic
Driver map thực chất là bài tập phân tích mối quan hệ giữa các dữ liệu và nguồn thông tin cần thiết để tạo báo cáo. Khi chia sẻ với đối tác CNTT:
- Driver map trở thành bản thiết kế cho mô hình dữ liệu phù hợp với người dùng cuối
- Giúp sắp xếp các dòng dữ liệu (data lineage) một cách có tổ chức và dễ quản lý hơn
5. Quản trị dữ liệu hiệu quả
Driver map là công cụ mạnh trong quản trị dữ liệu, giúp xác định và ưu tiên các kết quả kinh doanh, mô hình ra quyết định, quy trình D&A và tài sản dữ liệu cần cải thiện về chất lượng
Từ đó, giúp nhóm FP&A:
- Giải thích rõ với lãnh đạo doanh nghiệp về giá trị thực tế của hoạt động quản trị dữ liệu
- Kết nối governance với vận hành thực tế
Báo Cáo Tài Chính
Tư duy lại cách thiết kế dashboard để tạo ra trải nghiệm phân tích tài chính có giá trị cao
Trong thực tế, nhiều dashboard (bảng điều khiển dữ liệu) không thực sự đáp ứng kỳ vọng ban đầu là truyền tải thông tin một cách nhanh chóng và cô đọng để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
Các lãnh đạo tài chính cấp cao nhận ra rằng, những dashboard hiện tại trong phân tích tài chính chưa giúp cải thiện chất lượng quyết định. Lý do là vì chúng thường quá cồng kềnh, khó sử dụng và làm người dùng “ngợp” vì lượng thông tin quá nhiều.
Để thiết kế dashboard hiệu quả, các lãnh đạo tài chính nên tuân theo ba nguyên tắc cốt lõi sau:
1. Phân biệt rõ dashboard và báo cáo quản trị truyền thống
Dashboard là công cụ trực quan hóa dữ liệu, giúp theo dõi, phân tích và hiển thị các chỉ số hiệu suất (KPI), số liệu và thông tin quan trọng để giám sát sức khỏe của doanh nghiệp, phòng ban hoặc quy trình.
Khác với báo cáo quản trị truyền thống, dashboard:
- Được cập nhật thường xuyên
- Phục vụ cho nhiều đối tượng hơn trong các tình huống cụ thể
- Cho phép người dùng tương tác trực tiếp với dữ liệu
Các trưởng bộ phận FP&A cần làm rõ sự khác biệt này và hướng dẫn cụ thể cho nhân viên phân tích về: khi nào nên dùng dashboard và khi nào nên dùng báo cáo truyền thống. Ví dụ:
- Trường hợp phân tích phục vụ yêu cầu một lần: dùng báo cáo
- Trường hợp dữ liệu cần cập nhật thường xuyên, mang tính thời gian: dùng dashboard
2. Thiết kế dashboard như một giải pháp cho vấn đề kinh doanh
Mỗi yêu cầu tạo dashboard nên được xem là cơ hội để phân tích sâu hơn vào vấn đề mà người ra quyết định đang gặp phải.
Để hiểu được cách người ra quyết định suy nghĩ khi yêu cầu dữ liệu, nhân viên phân tích có thể:
- Trao đổi trực tiếp tại thời điểm nhận yêu cầu
- Hoặc dành thêm thời gian phỏng vấn để làm rõ
Trong buổi phỏng vấn, hãy đặt các câu hỏi gợi mở nhằm làm rõ các yếu tố chính và yếu tố phụ ảnh hưởng đến vấn đề mà người ra quyết định đang muốn giải quyết.
3. Duy trì tính phù hợp và hiệu quả của dashboard
Theo thời gian, dashboard có xu hướng “phình to” vì:
- Chỉ số mới liên tục được thêm vào
- Chỉ số cũ, không còn giá trị thì lại không bị loại bỏ
Do đó, các trưởng bộ phận FP&A cần hướng dẫn nhân viên phân tích cách:
- Tránh tình trạng quá tải thông tin
- Giữ cho dashboard luôn đúng mục tiêu và phù hợp với người dùng
Cụ thể:
- Hướng dẫn cách loại bỏ các chỉ số ít được sử dụng
- Theo dõi mức độ sử dụng dashboard để biết phần nào cần cải thiện hoặc loại bỏ
Phân tích tài chính nâng cao
Hiểu rõ các tình huống ứng dụng phân tích dự báo và phân tích định hướng hành động
Trong bối cảnh:
- Dữ liệu ngày càng nhiều
- Mô hình kinh doanh ngày càng phức tạp
- Tính bất định ngày càng cao
Doanh nghiệp cần chuyển nhanh từ phân tích thủ công sang phân tích nâng cao (advanced analytics) và phân tích tăng cường (augmented analytics).
Điều này đòi hỏi phải thiết kế quy trình cẩn thận để:
- Tận dụng tối đa năng lực số
- Đảm bảo đầu ra của máy móc có chất lượng và độ tin cậy cao
Phân tích dự báo và phân tích định hướng là trọng tâm của quá trình chuyển đổi này
Hai dạng phân tích này dựa trên:
- Trí tuệ nhân tạo (AI)
- Học máy (ML)
Và đang là lĩnh vực được đầu tư mạnh trong tài chính doanh nghiệp.
Tuy nhiên, mỗi loại phân tích yêu cầu:
- Mức độ kỹ thuật khác nhau
- Kỹ năng nhân sự khác nhau
- Cấu trúc tổ chức phù hợp
- Độ trưởng thành của bộ phận FP&A phù hợp
Các công nghệ AI/ML đang đưa phân tích tài chính lên một tầm cao mới.
Bốn cấp độ chính trong phân tích tài chính nâng cao:
Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
Trả lời câu hỏi: “Điều gì đã xảy ra?”
Dựa vào dữ liệu tài chính trong quá khứ để xác định xu hướng, theo dõi sức khỏe tài chính và hỗ trợ ra quyết định dựa trên hiệu suất đã qua.
Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
Trả lời câu hỏi: “Tại sao điều đó xảy ra?”
Dùng kỹ thuật như drill-down, khai phá dữ liệu (data mining), khám phá dữ liệu và tìm mối tương quan để phân tích nguyên nhân.
Phân tích dự báo (Predictive Analytics)
Trả lời câu hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra?” (hoặc cụ thể hơn là: “Điều gì có khả năng xảy ra?”)
Sử dụng các kỹ thuật như phân tích hồi quy, dự báo, thống kê đa biến, nhận diện mẫu, mô hình dự báo.
Loại phân tích này đã được nhiều doanh nghiệp triển khai bằng chính nhân sự và công nghệ sẵn có.
Phân tích định hướng hành động (Prescriptive Analytics)
Trả lời câu hỏi: “Chúng ta nên làm gì để điều đó xảy ra?”
Áp dụng các kỹ thuật như phân tích mạng đồ thị, mô phỏng, xử lý sự kiện phức tạp, mạng nơ-ron, công cụ đề xuất, heuristic, machine learning.
Loại phân tích này yêu cầu thêm nguồn lực như nhân sự, đào tạo kỹ thuật và đầu tư công nghệ mới để triển khai hiệu quả.
Khi xây dựng chiến lược khai thác phân tích nâng cao, hãy cân nhắc các câu hỏi sau:
- Chúng ta nên đầu tư vào những năng lực phân tích tài chính nào?
- Làm sao để xây dựng chiến lược AI phù hợp cho bộ phận tài chính?
- Đâu là những tình huống ứng dụng AI hiệu quả nhất trong tài chính?
- Chúng ta nên sử dụng AI/ML như thế nào để thúc đẩy phân tích nâng cao và phân tích dự báo?
- Làm sao để đánh giá và đo lường ROI cho các sáng kiến phân tích tài chính?
Quản trị Dữ liệu & Phân tích (D&A Governance)
Vai trò của công nghệ AI trong quản trị D&A cho phân tích tài chính
Đến năm 2028, 60% các nhà lãnh đạo tài chính trong lĩnh vực lập kế hoạch và phân tích tài chính (FP&A) sẽ sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để quản trị dữ liệu và phân tích (D&A).
Tuy nhiên, việc đánh giá giá trị thực sự của các công nghệ phục vụ quản trị D&A là một thách thức, do sự xuất hiện liên tục của các trường hợp ứng dụng mới của AI và chính bản thân các công nghệ này cũng đang phát triển.
Việc phân biệt giữa những gì chỉ là “hype” (cường điệu) và giá trị thực tế là điều rất quan trọng. Một số công nghệ mang tính đổi mới nhưng vẫn còn ở giai đoạn đầu, trong khi một số khác đã đạt mức độ trưởng thành để được ứng dụng rộng rãi trong thực tiễn.
Các đổi mới trong quản trị D&A bằng AI giúp các nhà lãnh đạo FP&A đạt được 4 mục tiêu chính:
1. Nâng cao tính toàn vẹn và chất lượng dữ liệu
AI phát huy sức mạnh khi được tiếp cận dữ liệu chất lượng cao, đồng thời hỗ trợ các nhà lãnh đạo FP&A và đội ngũ của họ giải quyết các vấn đề như dữ liệu không chính xác, không đồng nhất và trùng lặp.
Những giải pháp có tích hợp các chức năng như:
- Phát hiện bất thường (anomaly detection)
- DataOps
- Khả năng quan sát dữ liệu (data observability)
… giúp đảm bảo sự nhất quán, chính xác và toàn vẹn của dữ liệu trong toàn doanh nghiệp, từ đó thúc đẩy việc dân chủ hóa dữ liệu (data democratization) – tức là trao quyền sử dụng dữ liệu cho nhiều bộ phận hơn.
2. Thúc đẩy ra quyết định không thiên lệch thông qua AI và quản trị D&A chủ động
AI giúp tự động hóa các công việc dựa trên tri thức (knowledge-based tasks), từ đó giảm thiểu rủi ro thiên lệch trong ra quyết định, đồng thời thay đổi vai trò của con người sang việc xác nhận, hiệu chỉnh các quyết định do AI đưa ra.
Một số công nghệ nổi bật trong lĩnh vực này bao gồm:
- AI có khả năng giải thích (explainable AI)
- Tìm kiếm ngữ nghĩa (semantic search)
Các công nghệ này giúp nhà lãnh đạo tài chính hiểu rõ nguồn gốc dữ liệu, thuật toán và mô hình được sử dụng để tạo ra insight (thông tin chuyên sâu), từ đó giảm rủi ro ra quyết định dựa trên thông tin thiếu minh bạch.
Để AI thực sự hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng các khung chính sách và quy trình quản trị D&A chủ động, tiên tiến hơn, đảm bảo dữ liệu sẵn sàng cho các ứng dụng AI.
3. Đảm bảo phát triển và vận hành AI một cách có đạo đức
Khi AI trở thành yếu tố cốt lõi trong vận hành doanh nghiệp, các nhà lãnh đạo FP&A phải đối mặt với thách thức quản trị AI một cách hiệu quả và đạo đức.
Các công nghệ như:
- AI Governance (quản trị AI)
- Responsible AI (AI có trách nhiệm)
… hỗ trợ các nhà lãnh đạo tài chính đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình ở tất cả các cấp độ trong tổ chức, đặc biệt là trong việc ra quyết định đầu tư và quản lý rủi ro liên quan đến ứng dụng AI.
4. Thúc đẩy tư duy “lấy dữ liệu làm trung tâm” và phát triển kỹ năng số
Quản trị D&A giúp doanh nghiệp:
- Xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Nâng cao năng lực số hóa cho đội ngũ nhân sự
Bằng cách thiết lập rõ ràng:
- Vai trò
- Trách nhiệm
- Quy trình sử dụng dữ liệu
… doanh nghiệp có thể nuôi dưỡng tư duy “dùng dữ liệu để ra quyết định” trong toàn tổ chức.
Sự phối hợp giữa đội ngũ tài chính với chuyên gia AI sẽ giúp xây dựng các giải pháp mang tính liên chức năng, không thiên lệch, và dựa trên dữ liệu thực tế.
Đầu tư vào công nghệ hỗ trợ văn hóa dữ liệu là điều then chốt. Các chương trình:
- Đánh giá năng lực sử dụng dữ liệu (data literacy assessments)
- Quản lý dữ liệu có trách nhiệm (stewardship programs)
… sẽ giúp thu hẹp khoảng cách giữa kỹ năng và công nghệ, đảm bảo khả năng truy cập vào dữ liệu & phân tích chất lượng cao, giảm thiểu rủi ro, và duy trì niềm tin với đối tác kinh doanh.
Để phân tích tài chính thực sự tạo ra giá trị, doanh nghiệp cần bắt đầu từ nền tảng vững chắc: quản trị dữ liệu hiệu quả, lựa chọn chỉ số phù hợp và thiết kế hệ thống báo cáo phục vụ ra quyết định. Khi CFO chủ động dẫn dắt chiến lược dữ liệu và phân tích, họ không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn mở ra khả năng dự báo, thích ứng và tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong thời đại số. Đây không còn là lựa chọn, mà là điều kiện tiên quyết để tài chính doanh nghiệp phát triển một cách thông minh và chủ động.
Bizzi Vietnam sẽ tiếp tục đồng hành cùng các CFO và đội ngũ tài chính trong hành trình tối ưu, tự động hóa và chuyển đổi số tài chính doanh nghiệp.
Theo dõi Bizzi để nhanh chóng nhận thông tin mới nhất:
- Facebook: https://www.facebook.com/bizzivietnam
- Linkedin: https://www.linkedin.com/company/bizzi-vietnam/
- Youtube: https://www.youtube.com/@bizzivietnam
