Ngày viết bài: 28/11/2025
Bước sang năm 2025, câu hỏi làm đau đầu các chủ doanh nghiệp không còn là “Có nên chuyển đổi số không?”, mà là “Tại sao chúng ta đã chi ngân sách khổng lồ cho tự động hóa quy trình, mà bộ máy vận hành vẫn cồng kềnh và chậm chạp?”.
Đặc biệt trong các ngành thâm dụng dữ liệu như Ngân hàng và Bảo hiểm, nghịch lý này càng hiện rõ. Doanh nghiệp có thể đã sở hữu những con robot RPA hay một hệ thống ERP đắt tiền, nhưng một hồ sơ vay vốn hay yêu cầu bồi thường vẫn mất hàng giờ để chuyển đổi từ phòng kinh doanh sang thẩm định. Nhân viên vẫn phải đóng vai trò cầu nối thủ công, hì hục sao chép dữ liệu giữa các phần mềm không tương thích.
Đây không còn là trường hợp quá xa lạ trong giai đoạn khi các doanh nghiệp đang tiếp cận ở bề nổi của AI và các công nghệ tự động mới. Giới chuyên môn quốc tế gọi vấn đề này là “ Technology Silo”
Để thực sự tối ưu chi phí vận hành và bứt tốc, doanh nghiệp cần một chiến lược Hyperautomation toàn diện nơi IDP, AI và Robot phối hợp như một thể thống nhất. Nếu bạn đang tìm kiếm một phương án để thoát khỏi tình cảnh này thì đây là lộ trình 3 bước để biến siêu tự động hóa thành lợi thế của doanh nghiệp bạn.
Theo báo cáo của Boston Consulting Group năm 2020, một trong những công ty tư vấn quản trị chiến lược hàng đầu thế giới: Trong các nỗ lực số hóa của doanh nghiệp trên thế giới, có đến 70% trong số đó không thể đạt được mục tiêu.
Thuật ngữ “Technology silos” đang là một trong những thuật ngữ được nhắc tới rất nhiều trong các nghiên cứu hiện đại về số hóa tại doanh nghiệp. Thuật ngữ này dùng để chỉ việc các hệ thống phần mềm trong doanh nghiệp hoạt động biệt lập. Sự thiếu tương thích về hạ tầng công nghệ này chính là nguyên nhân gốc rễ tạo ra một vấn đề gây ra phần lớn thất bại về chuyển đổi số của doanh nghiệp đó là “Data Silos”.
Để dễ hình dung ta có thể nghĩ tới việc Phòng tín dụng dùng phần mềm A để chấm điểm hồ sơ. Trong khi đó, phòng kế toán dùng phần mềm B để giải ngân và phòng CSKH lại dùng một phần mềm C khác để quản lý lịch tư vấn.
Vì hạ tầng phần mềm rời rạc, dữ liệu khách hàng không thể tự động đi từ A sang B hay C. Để kết nối điều đó, nhân viên phải xuất file Excel từ phần mềm này và nhập tay vào phần mềm kia. Chính sự đứt gãy này tạo ra một nghịch lý: Doanh nghiệp sở hữu khối lượng dữ liệu khổng lồ, nhưng phần lớn lại là dữ liệu chết, rời rạc và hoàn toàn vô giá trị trong việc hỗ trợ ra quyết định tức thời.
Trong quản lý dữ liệu có 1 quy tắc bất di bất dịch đó là “Garbage In, Garbage Out”. Cụ thể khi dữ liệu vào của doanh nghiệp không thể dùng được thì dù làm khoa học tới đâu, kết quả vẫn chỉ là những con số không thể áp dụng. Kể từ khi AI phát triển mạnh sau đại dịch Covid, vấn đề này ngày càng trầm trọng hơn và leo thang thành “Garbage In, Garbage Faster”.
Rất nhiều lãnh đạo mắc sai lầm nghiêm trọng khi vội vàng áp dụng RPA, AI lên những quy trình vốn dĩ đã lộn xộn, rườm rà và nhiều lỗi sai. Họ kỳ vọng công nghệ sẽ là người xử lý mọi lỗi sai thủ công trong mọi vấn đề vận hành. Nhưng sự thật phũ phàng là: Tự động hóa không có khả năng tự sửa chữa một quy trình thiếu sự chính xác và tinh gọn. Thay vào đó nó chỉ phóng đại sự kém hiệu quả đó lên quy mô lớn hơn với tốc độ chóng mặt.
Một hồ sơ yêu cầu bồi thường hiện tại phải đi qua 5 cấp duyệt, trong đó có 2 cấp đi qua Phó phòng và Hành chính chỉ mang tính thủ tục khi chỉ cần ký nháy và không tạo ra giá trị thực tế nào.
Đừng cố số hóa một mớ hỗn độn. Nếu Doanh nghiệp tự động hóa một quy trình sai, điều nhận được chỉ là kết quả sai sót hàng loạt trong tích tắc. Đó là lý do tại sao công nghệ chỉ nên là bước sau cùng, sau khi quy trình đã được tinh gọn và chuẩn hóa.
Đa số các doanh nghiệp khi nghĩ tới tự động hóa, số hóa tự động nghĩ ngay yếu tố về con người sẽ được đơn giản hóa. Tuy nhiên, nguyên nhân khiến kế hoạch số hóa bị “đứt gánh giữa đường” không chỉ đến từ công cụ mà còn từ nhân sự.
Khi các lãnh đạo vẫn nghĩ Hyperautomation chỉ là nghĩa vụ của phòng ban IT nhưng lại quên mất để có một hệ thống liền mạch, người trực tiếp vận hành phải là nhân viên thụ hưởng.
Sự thiếu kết nối trong nội bộ sẽ dẫn tới những hệ quả không lường.
Thứ nhất là sự kháng cự ngầm trong nội bộ nhân viên trong công ty. Khi lãnh đạo áp dụng siêu tự động hóa, phản ứng đầu tiên của nhân viên sẽ là sự lo sợ về việc AI có thể thay thế họ. Nỗi sợ này sẽ khiến nhân viên trong từng phòng ban bị ảnh hưởng nảy sinh sự phản kháng, giấu nghề, không chia sẻ quy trình làm việc. Một dự án tự động hóa sẽ không thể thành công nếu chính người nắm giữ quy trình lại không chịu hợp tác.
Thứ hai là vấn nạn “Shadow IT” tại nơi làm việc. Những dự án về tự động hóa khi được dồn lên phòng ban IT sẽ dẫn tới việc phòng ban này luôn trong tình trạng quá tải và không thể đáp ứng nhu cầu thay đổi quá nhanh của kinh doanh.
Phòng Marketing cần một công cụ tự động thu thập dữ liệu đối thủ ngay trong tuần này. Nhưng khi gửi yêu cầu, phòng IT báo phải chờ… 3 tháng nữa mới tới lượt xử lý. Để kịp tiến độ và tránh việc phải làm thủ công, nhân viên Marketing sẽ tự ý tìm kiếm các công cụ bên ngoài. Đó có thể là các phần mềm lậu, các web app chuyển đổi định dạng online, hay các công cụ AI miễn phí không rõ nguồn gốc.
Đây chính là Shadow IT giải quyết vấn đề nhanh trước mắt nhưng lại tạo ra những lỗ hổng bảo mật khổng lồ, khiến dữ liệu doanh nghiệp có thể bị rò rỉ ra ngoài trong khi lãnh đạo hoàn toàn không hay biết.
Tự động hóa hay lớn hơn là Hyperautomation thất bại không phải vì công nghệ yếu, mà vì doanh nghiệp chưa trao đúng công cụ cho đúng người.
Công nghệ là lợi thế cho doanh nghiệp. Tuy nhiên nếu dùng không đúng cách, nó sẽ chuyển từ động lực thành rào cản lên cả mô hình doanh nghiệp. Để xây dựng một hệ thống vận hành số liền mạch, đây không chỉ là việc mua phần mềm, mà là việc tái cấu trúc lại cách dòng chảy dữ liệu di chuyển trong tổ chức. Doanh nghiệp nên tuân thủ 3 bước vàng trong triển khai Hyperautomation.
Trước khi viết bất kỳ dòng mã nào hay thả bất kỳ con bot nào vào hệ thống, doanh nghiệp cần một hệ thống chính xác về cách họ đang vận hành thực tế.
“Process Mining” là phương pháp phân tích dữ liệu thường giúp doanh nghiệp khai thác từ nhật ký của các hệ thống như ERP, CRM hay Core Banking để truy vết mọi dấu chân kỹ thuật số.
Sau khi tự động tổng hợp, doanh nghiệp sẽ có bức tranh thực tế khách quan về luồng đi của dữ liệu như một hồ sơ mất bao lâu để được duyệt, nó bị tắc nghẽn ở bước nào, và đâu là những bước lặp lại vô nghĩa mà mắt thường không thấy được,….
Sau khi có dữ liệu từ Process Mining, hãy sắp xếp các quy trình theo sự ưu tiên về tính khả thi. Doanh nghiệp cần sàng lọc được các quy trình phù hợp theo thứ tự ưu tiên của mình.
Để dễ dàng, đối với các quy trình có tính chất lặp đi lặp lại với số lượng lớn và ổn định nên được ưu tiên số hóa.
Ngoài ra, với những quy trình tuy quan trọng nhưng còn lộn xộn thì cần chuẩn hóa trước khi tự động hóa. Trong quá trình phân loại, doanh nghiệp có thể sử dụng những mô hình thường dùng như ma trận ưu tiên để tách bạch và phân biệt chính xác.
Hiện nay, hầu hết các doanh nghiệp nhất là trong lĩnh vực bảo hiểm hay ngân hàng đều đã trang bị được cho mình đầy đủ những công nghệ tiên tiến như RPA, AI, OCR, ERP,….
Tuy nhiên, tất cả các công cụ này trong quy trình làm việc vẫn rất rời rạc. Bản chất của Hyperautomation là khả năng điều phối các công nghệ này thành một luồng xử lý dữ liệu liền mạch từ đầu đến cuối, giải quyết bài toán tương thích giữa công nghệ mới và hệ thống lõi cũ.
Để xây dựng hệ thống này, doanh nghiệp cần xác định rõ vai trò kỹ thuật của từng công nghệ mà mình sẽ sử dụng:
Đối với RPA, đây là công cụ đóng vai trò là lớp tích hợp phi xâm lấn thay vì tốn chi phí khổng lồ để xây dựng API cho các hệ thống Core Banking hay ERP cũ. Công nghệ sẽ trực tiếp làm việc trên giao diện người dùng để thực thi các tác vụ cố định như nhập liệu, truy xuất báo cáo, luân chuyển dữ liệu với độ chính xác tuyệt đối.
Với đặc thù 80% dữ liệu ngành tài chính là phi cấu trúc, RPA truyền thống thường không xử lý được. IDP sẽ đảm nhận việc số hóa từ đó trích xuất dữ liệu thành dữ liệu cấu trúc để RPA có thể xử lý tiếp.
Để thấy rõ hiệu quả của Hyperautomation, chúng ta hãy xét thử với quy trình xử lý hồ sơ Vay tín chấp. Thay vì ngắt quãng, siêu tự động hóa sẽ vận hành như sau:
Trong toàn bộ quy trình, con người chỉ can thiệp khi có những trường hợp ngoại lệ ví dụ như ảnh quá mờ IDP không đọc được, hoặc điểm tín dụng nằm ở ngưỡng nghi ngờ,….
Hyperautomation hiệu quả còn phụ thuộc vào yếu tố mở rộng được cho toàn tổ chức mà vẫn không đánh mất sự bảo mật. Để làm được điều này, doanh nghiệp cần có những phương án để cân bằng hai yếu tố nêu trên:
Sở hữu những công nghệ tối tân như AI hay RPA không đảm bảo doanh nghiệp bạn phát triển nếu tư duy quản trị vẫn rời rạc. Hyperautomation không đơn thuần là mua thêm phần mềm, mà là về cách tối ưu dữ liệu vận hành trong tổ chức.
Để ứng dụng thành công, doanh nghiệp cần khắc cốt ghi tâm 3 nguyên tắc:
Hyperautomation không phải là một dự án ngắn hạn, mà là lộ trình đầu tư chiến lược dài hơi. Thay vì dàn trải nguồn lực, doanh nghiệp cần ưu tiên xử lý các điểm nghẽn nghiệp vụ trọng yếu để chứng minh hiệu quả đầu tư tức thì. Đây sẽ là bàn đạp vững chắc để mở rộng quy mô số hóa ra toàn hệ thống, hướng tới kiến tạo một bộ máy vận hành tự động hóa thông minh và không điểm chạm.
Khám phá triết lý AI đồng hành cùng DocBase.ai
Công nghệ OCR hoạt động như thế nào? Giải thích chi tiết từ A-Z
Công nghệ OCR hoạt động như thế nào? Giải thích chi tiết 4 bước xử lý từ ảnh sang chữ, nguyên nhân sai sót và lý do doanh nghiệp cần nâng cấp lên IDP.
Số hoá hồ sơ là gì? 5 lợi ích trực tiếp tới quy trình doanh nghiệp
Số hoá hồ sơ là gì? Hiểu đúng khái niệm và 5 lợi ích trực tiếp giúp doanh nghiệp giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác và tối ưu quy trình.
Chuyển đổi số là gì? Ứng dụng trong ngành bảo hiểm, ngân hàng, tài chính
Chuyển đổi số là gì? Cẩm nang 2025 về ứng dụng AI, OCR/IDP trong Ngân hàng, Bảo hiểm & Tài chính. Xem so sánh hiệu quả và lộ trình triển khai thành công tại đây.
Phát triển bởi: Công ty CPCN Computer Vision Việt Nam
Số điện thoại: 0982 925 220
Email: sales@docbase.ai
Địa chỉ: Phòng 305, Tòa Luxury Park Views, Lô 32D KĐT mới Cầu Giấy, P. Cầu Giấy, Tp Hà Nội
© 2025 Công ty cổ phần công nghệ Computer Vision Việt Nam