Ở phần 2, mình đã chọn sử dụng phương án tích hợp AI bằng các dịch vụ bên thứ 3, thay vì tự tạo một LLM cho chính hệ thống với thời gian, chi phí và value on effort rất nhỏ.
Trong phần này, hãy cùng tìm hiểu qua các dịch vụ AI đang có của Google, nơi mà bạn có thể chọn tin tưởng sử dụng và an tâm hơn phần nào về bảo mật dữ liệu.
1. Tài chính – Kế toán
Mục tiêu:
- Dự báo dòng tiền & doanh thu
- Phát hiện gian lận kế toán
- Tự động hóa xử lý hóa đơn
Dịch vụ Google sử dụng:
✅ Vertex AI AutoML – Dự báo dòng tiền, doanh thu
✅ Document AI – Xử lý hóa đơn tự động
✅ BigQuery ML – Phát hiện gian lận tài chính
Tích hợp:
- Kết nối BigQuery để lưu trữ dữ liệu giao dịch
- Dùng Vertex AI huấn luyện mô hình dự báo dòng tiền
- Sử dụng Document AI để trích xuất dữ liệu từ hóa đơn PDF
- API trả kết quả dự báo cho module Kế toán của ERP
2. Chuỗi cung ứng & Kho vận
Mục tiêu:
- Dự báo nhu cầu hàng hóa
- Tối ưu hóa quản lý tồn kho
- Tự động hóa lập kế hoạch nhập hàng
Dịch vụ Google sử dụng:
✅ Vertex AI Forecasting – Dự báo nhu cầu hàng hóa
✅ BigQuery ML – Tối ưu hóa tồn kho
✅ Cloud Functions – Kích hoạt tự động đặt hàng
Tích hợp:
- Dữ liệu bán hàng, tồn kho đẩy vào BigQuery
- Dùng Vertex AI để dự báo nhu cầu trong 7-30 ngày
- Kết hợp mô hình BigQuery ML để tối ưu đặt hàng
- Dùng Cloud Functions để tự động gửi đề xuất nhập hàng vào ERP
3. Quản lý Nhân sự (HRM)
Mục tiêu:
- Tự động hóa tuyển dụng & chấm điểm ứng viên
- Dự báo tỷ lệ nghỉ việc
- Đề xuất lộ trình đào tạo nhân viên
Dịch vụ Google sử dụng:
✅ Vertex AI NLP – Xử lý hồ sơ ứng viên
✅ BigQuery ML – Dự báo nhân sự nghỉ việc
✅ Looker Studio – Báo cáo & phân tích nhân sự
Tích hợp:
- Kết nối dữ liệu nhân sự vào BigQuery
- Dùng Vertex AI NLP để phân tích CV ứng viên
- Huấn luyện mô hình BigQuery ML để dự báo nhân sự nghỉ việc
- Tạo dashboard trong Looker Studio để quản lý hiệu suất nhân viên
4. Quản lý Quan hệ Khách hàng (CRM)
Mục tiêu:
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
- Phân tích cảm xúc từ phản hồi khách hàng
- Tự động hóa chăm sóc khách hàng
Dịch vụ Google sử dụng:
✅ Vertex AI NLP – Phân tích phản hồi khách hàng
✅ Dialogflow CX – Chatbot tư vấn khách hàng
✅ BigQuery ML – Dự báo hành vi khách hàng
Tích hợp:
- Dữ liệu khách hàng từ CRM đẩy vào BigQuery
- Dùng Vertex AI NLP để phân tích phản hồi khách hàng (email, chat)
- Huấn luyện BigQuery ML để dự đoán hành vi mua hàng
- Tích hợp Dialogflow CX để xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng
Tóm tắt tích hợp
| Module ERP | Dịch vụ Google | Ứng dụng AI |
|---|---|---|
| Tài chính – Kế toán | Document AI, Vertex AI Forecasting, BigQuery ML | Dự báo dòng tiền, tự động xử lý hóa đơn, phát hiện gian lận |
| Chuỗi cung ứng & Kho vận | Vertex AI Forecasting, BigQuery ML, Cloud Functions | Dự báo nhu cầu, tối ưu tồn kho, tự động nhập hàng |
| HRM | Vertex AI NLP, BigQuery ML, Looker Studio | Phân tích CV, dự báo nghỉ việc, tối ưu đào tạo nhân viên |
| CRM | Vertex AI NLP, Dialogflow CX, BigQuery ML | Phân tích phản hồi, chatbot AI, dự đoán hành vi khách hàng |
Trong phần tiếp theo, mình sẽ tiếp tục nghiên cứu chi tiết cách viết một số API cơ bản để tích hợp, lấy ví dụ bắt đầu với Chuỗi cung ứng và kho vận.
Hãy cùng xem toàn bộ series mình nghiên cứu về AI cho doanh nghiệp tại đây
