Ngày viết bài: 14/11/2025
Nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là SMEs, thường e ngại khi nghe đến “Trí tuệ Nhân tạo”. Họ hình dung ra những dự án công nghệ thông tin tốn kém và phức tạp. Nhưng thực tế, việc áp dụng AI trong doanh nghiệp để xử lý tài liệu lại đơn giản hơn rất nhiều.
Việc tự động hoá các quy trình giấy tờ không còn là đặc quyền của các tập đoàn lớn. Nhờ các nền tảng cloud, AI cho SMEs đã trở nên dễ tiếp cận hơn bao giờ hết, cho phép triển khai nhanh chóng với chi phí hợp lý.
Việc áp dụng tự động hoá không phải là một xu hướng công nghệ nhất thời. Nó là một quyết định chiến lược, xuất phát từ chính những thách thức và “nỗi đau” cố hữu trong công tác vận hành hàng ngày, đặc biệt là gánh nặng từ các quy trình xử lý tài liệu thủ công.
Hãy nhìn vào bất kỳ phòng ban nào trong một tổ chức.Số lượng công việc của toàn bộ doanh nghiệp bị phụ thuộc nặng nề vào tốc độ và sự chính xác của việc xử lý các tài liệu này.
Phòng Kế toán hàng ngày phải xử lý hàng trăm, hàng nghìn bộ hóa đơn, chứng từ, sao kê ngân hàng. Phòng Nhân sự chìm trong các hồ sơ ứng viên, hợp đồng lao động, bảng chấm công, hồ sơ bảo hiểm.
Phòng Kinh doanh và Pháp chế liên tục xử lý các đơn đặt hàng, hợp đồng nhà cung cấp, thỏa thuận dịch vụ, và các hồ sơ pháp lý. Ngay cả bộ phận Kho vận cũng phải đối mặt với các phiếu xuất/nhập kho, vận đơn. Rõ ràng, tài liệu chính là mạch máu, nhưng cũng là điểm nghẽn lớn của vận hành.
Quy trình xử lý thủ công từ việc tiếp nhận tài liệu, nhập liệu bằng tay vào các hệ thống , đến việc trình ký qua nhiều cấp là một điểm nghẽn khổng lồ trong vận hành.
Nó tiêu tốn hàng giờ lao động quý giá của nhân viên. Các nhân sự có chuyên môn thay vì phân tích số liệu hay chăm sóc khách hàng, lại đang phải làm các công việc lặp đi lặp lại. Chi phí cho các nhân sự nhập liệu toàn thời gian là một khoản lãng phí có thể đo lường được.
Nghiêm trọng hơn, việc nhập liệu thủ công luôn tiềm ẩn rủi ro sai sót dữ liệu. Con người không thể duy trì sự tập trung 100% sau 8 tiếng. Một con số 0 bị gõ nhầm trên hóa đơn, một điều khoản bị bỏ sót trong hợp đồng, có thể gây ra những hậu quả nghiêm trọng về tài chính, pháp lý và tuân thủ.
Chi phí cơ hội cũng rất lớn. Nguồn lực đáng lẽ phải dành cho đổi mới, sáng tạo và tăng trưởng, thì lại được tập trung trong các tác vụ hành chính. Điều này làm giảm tốc độ phản ứng của doanh nghiệp trước các biến động thị trường.
Trước đây, để tự động hoá, doanh nghiệp phải đầu tư hạ tầng máy chủ đắt đỏ, chi phí bản quyền phần mềm lớn và các dự án triển khai kéo dài hàng năm. Đây là rào cản khiến chỉ các tập đoàn lớn mới có thể tiếp cận.
Giờ đây, các giải pháp AI tài liệu dựa trên nền tảng cloud đã thay đổi hoàn toàn cuộc chơi. Mô hình này đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ, hay còn gọi là AI cho SMEs.
Doanh nghiệp có thể bắt đầu sử dụng ngay mà không cần đầu tư ban đầu lớn, mà chuyển sang chi phí vận hành linh hoạt, trả phí theo nhu cầu sử dụng. Điều này dân chủ hóa công nghệ, cho phép SMEs triển khai tự động hoá AI nhanh chóng và tiếp cận các công cụ tiên tiến để cạnh tranh sòng phẳng với các doanh nghiệp lớn hơn.
Hiểu rõ các thách thức và nhận thấy thời điểm chín muồi để hành động, các doanh nghiệp cần một lộ trình triển khai rõ ràng. Thay vì một dự án làm đồng loạt đầy rủi ro, một cách tiếp cận 5 bước có cấu trúc sẽ đảm bảo thành công, tối ưu chi phí và tạo ra giá trị bền vững hơn cho công ty trong triển khai tự động hóa
Đây là bước nền tảng, quyết định 70% sự thành công của toàn bộ dự án. Một sai lầm phổ biến là vội vã mua công nghệ khi chưa hiểu rõ vấn đề nội tại. Giai đoạn này tập trung vào việc đánh giá lại quy trình cho doanh nghiệp, lập bản đồ chi tiết các quy trình hiện tại để tìm ra chính xác điểm nghẽn.
Đội ngũ triển khai cần thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu với các trưởng phòng ban và nhân viên vận hành trực tiếp. Cần lập một bản đồ chi tiết về dòng chảy thông tin và tài liệu để xác định các khâu đang gây ách tắc, tốn nhiều nhân lực và dễ gây phàn nàn nội bộ nhất.
Một khi đã xác định được điểm nghẽn, doanh nghiệp phải lượng hóa vấn đề bằng các con số cụ thể. Trung bình mất bao nhiêu phút để xử lý một hóa đơn? Cần bao nhiêu nhân sự toàn thời gian chỉ để làm công việc nhập liệu? Tỷ lệ sai sót là bao nhiêu?
Những con số này sẽ là thước đo vô giá. Nó giúp doanh nghiệp tính toán được Hiệu quả đầu tư và là cơ sở để ưu tiên. Thay vì dàn trải, doanh nghiệp nên chọn 1,2 quy trình đang cần xử lý nhất để bắt đầu.
Sau khi đã xác định rõ vấn đề, đây là lúc lựa chọn công nghệ làm chính để thực hiện. Thị trường AI tài liệu rất đa dạng, và việc chọn đúng module AI giống như chọn đúng chìa khóa cho ổ khóa.
Nếu vấn đề lớn nhất là các kho tài liệu giấy, công nghệ nền tảng là Nhận dạng Ký tự Quang học. OCR giúp quét tài liệu giấy thành văn bản text có thể tìm kiếm. Tuy nhiên, OCR truyền thống chỉ dừng lại ở việc số hóa, nó không hiểu được nội dung.
Để thực sự tự động hoá AI, doanh nghiệp cần Xử lý Tài liệu Thông minh bằng IDP (IDP – Intelligent Document Processing). Đây mới thực sự là sự thay đổi lớn của AI tài liệu. IDP sử dụng AI để hiểu bối cảnh, tự động phân loại tài liệu và quan trọng nhất là tự bóc tách các trường thông tin như Tên nhà cung cấp, Số tiền.
Yếu tố then chốt cuối cùng là khả năng kết nối API. AI không thể là một giải pháp riêng lẻ. Nó phải có khả năng kết nối liền mạch với các hệ thống cốt lõi hiện có như ERP, CRM, phần mềm kế toán, để dữ liệu được đẩy vào tự động, tạo ra một luồng xử lý xuyên
Thay vì một cuộc thay đổi lớn và tốn kém, các tổ chức nên bắt đầu bằng một dự án thử nghiệm quy mô nhỏ. Mục tiêu của bước này là để chứng minh hiệu quả nhanh, thu thập dữ liệu thực tế và tạo ra một case study thành công nội bộ.
Phạm vi của dự án thử nghiệm cần được giới hạn rõ ràng. Ví dụ: Chỉ tự động hóa xử lý hóa đơn đầu vào của 3 nhà cung cấp lớn nhất, hoặc Chỉ sàng lọc CV cho phòng IT. Thời gian thử nghiệm thường nên gói gọn trong 1 đến 3 tháng.
Trong suốt quá trình thử nghiệm, bộ phận triển khai phải bám sát các con số đã thu thập ở Bước 1 để so sánh trước và sau. Tốc độ xử lý một hóa đơn giảm từ 15 phút xuống còn 1 phút không? Độ chính xác của dữ liệu trích xuất là bao nhiêu phần trăm?
Đừng quên yếu tố con người. Doanh nghiệp cần tổ chức các buổi trao đổi thường xuyên với các nhân viên trực tiếp sử dụng. Giao diện có dễ dùng không? Họ có gặp khó khăn gì không? Phản hồi của họ là nguồn thông tin vô giá để tinh chỉnh mô hình AI trước khi triển khai trên diện rộng.
Một dự án tự động hoá AI thành công không chỉ nằm ở công nghệ, mà phần lớn phụ thuộc vào sự chấp nhận và đón nhận của người dùng cuối. Quản trị sự thay đổi (Change Management) là một bước không thể bỏ qua, nếu không, một công cụ AI tốt nhất cũng sẽ thất bại vì không ai dùng.
Một tâm lý chung và rất dễ hiểu của nhân viên là lo sợ AI sẽ cướp mất việc làm của họ. Ban lãnh đạo cần truyền thông nội bộ rõ ràng, nhấn mạnh rằng tự động hoá là để tăng cường , không phải để thay thế. Nó giúp giải phóng nhân viên khỏi công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại.
Vai trò mới của nhân viên sẽ thay đổi. Họ không còn là người nhập liệu một cách thụ động, mà trở thành người giám sát cho AI. Công việc mới của họ là xử lý các trường hợp ngoại lệ mà AI không chắc chắn. Chương trình đào tạo phải phản ánh được sự thay đổi vai trò này.
Doanh nghiệp cũng phải thiết lập một quy trình hỗ trợ thật rõ ràng. Cần có một đội ngũ siêu người dùng nội bộ để hỗ trợ cấp 1, và một Thỏa thuận Cấp độ Dịch vụ rõ ràng với nhà cung cấp AI để xử lý các sự cố phức tạp hơn.
Khi đã chứng minh được giá trị và có được sự ủng hộ từ ban lãnh đạo cũng như nhân viên, đây là lúc nhân rộng mô hình. Quá trình tích hợp tự động hoá sâu rộng vào quy trình vận hành tài liệu của doanh nghiệp phải được triển khai rộng rãi trong doanh nghiệp.
Sử dụng các số liệu thành công từ dự án thử nghiệm như một “case study thành công” nội bộ. Chia sẻ câu chuyện này với các phòng ban khác để thuyết phục họ về lợi ích, từ đó xây dựng một lộ trình mở rộng rõ ràng.
Áp dụng AI trong doanh nghiệp là một hành trình liên tục, không phải là một đích đến. Thị trường thay đổi, các mẫu hóa đơn, biểu mẫu mới xuất hiện. Doanh nghiệp cần thiết lập một chu kỳ đánh giá hiệu quả định kỳ, và các mô hình AI cũng cần được đào tạo thêm để duy trì độ chính xác.
Hơn nữa, khi dữ liệu đã được số hóa, doanh nghiệp có thể đi xa hơn việc tự động hóa. Dữ liệu sạch có thể được tích hợp vào các công cụ BI (Business Intelligence) để tạo ra các báo cáo phân tích về chi tiêu, dự báo dòng tiền, giúp lãnh đạo ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Việc hoàn thành 5 bước trên không chỉ là một dự án công nghệ, mà sẽ mang lại những thay đổi căn bản cho cách thức vận hành của doanh nghiệp. Những lợi ích này hoàn toàn có thể đo lường được bằng các chỉ số kinh doanh cụ thể, tác động trực tiếp đến hiệu suất, chi phí và khả năng tăng trưởng.
Doanh nghiệp có thể giảm 80-90% thời gian xử lý tài liệu thủ công. Điều này trực tiếp chuyển thành các khoản tiết kiệm chi phí bền vững từ việc giảm giờ làm thêm và giảm nhu cầu tuyển dụng nhân sự nhập liệu mới khi quy mô công ty tăng lên.
Tự động hoá cũng giải phóng nguồn nhân lực, tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp, khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại. Các nhân sự có chuyên môn sẽ có thời gian tập trung vào các công việc có giá trị phân tích và sáng tạo cao hơn, thay vì chỉ làm công việc nhập liệu cơ học.
Thời gian được tiết kiệm cũng giúp rút ngắn đáng kể các chu trình kinh doanh cốt lõi. Ví dụ, chu trình từ mua hàng đến thanh toán được đẩy nhanh hơn. Hóa đơn được xử lý ngay lập tức, giúp cải thiện dòng tiền và mối quan hệ với nhà cung cấp.
Một trong những ưu điểm vượt trội của tự động hoá AI là khả năng vận hành nhất quán. Hệ thống AI loại bỏ các yếu tố mệt mỏi hay nhầm lẫn của con người, vốn là nguyên nhân cố hữu gây ra sai sót trong quy trình nhập liệu thủ công lặp đi lặp lại.
Các nền tảng AI tài liệu tiên tiến có khả năng trích xuất dữ liệu với độ chính xác rất cao. Tỷ lệ này giúp loại bỏ gần như hoàn toàn các lỗi sai, dù là nhỏ nhất, đảm bảo chất lượng dữ liệu ngay từ đầu vào.
Nguồn dữ liệu đầu vào sạch và đáng tin cậy này là nền tảng để xây dựng các báo cáo tài chính và báo cáo quản trị chính xác giúp ban lãnh đạo có thể tin tưởng vào các con số để phân tích và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu thật.
Quan trọng hơn, dữ liệu sạch đảm bảo việc tuân thủ các quy định về thuế và pháp lý. Doanh nghiệp sẽ giảm thiểu đáng kể rủi ro bị phạt trong các cuộc thanh tra, kiểm toán, bảo vệ tổ chức khỏi các rủi ro tài chính và pháp lý không đáng có.
Đây là một trong những lợi ích chiến lược dài hạn và thường bị bỏ qua nhất của tự động hoá. Hầu hết các doanh nghiệp đều mong muốn tăng trưởng, nhưng lại không chuẩn bị cho gánh nặng vận hành đi kèm. Khi quy mô công ty tăng lên, lượng hóa đơn, hợp đồng, và chứng từ có thể tăng gấp 5, gấp 10 lần.
Nếu vẫn duy trì quy trình thủ công, doanh nghiệp sẽ rơi vào một cái bẫy tăng trưởng. Họ buộc phải tuyển thêm 5 hoặc 10 nhân viên nhập liệu chỉ để theo kịp khối lượng công việc. Điều này làm bộ máy vận hành phát triển một cách không hiệu quả.
Chi phí không chỉ nằm ở lương, mà còn là chi phí tuyển dụng, đào tạo và quản lý. Quan trọng hơn, càng thêm nhiều người, quy trình phê duyệt và xử lý càng trở nên phức tạp và chậm chạp hơn, làm mất đi lợi thế cạnh tranh và sự linh hoạt của doanh nghiệp.
Tự động hoá AI phá vỡ hoàn toàn mối liên hệ tuyến tính này. Hệ thống có thể dễ dàng xử lý khối lượng công việc tăng vọt, dù là gấp 10 hay 100 lần, mà không cần tăng thêm định biên nhân sự. Năng suất của AI là phi tuyến tính và có thể mở rộng gần như vô hạn.
Các nền tảng AI tài liệu dựa trên cloud cho phép mở rộng quy mô gần như ngay lập tức. Điều này giúp doanh nghiệp giữ được sự tinh gọn, linh hoạt, duy trì chi phí vận hành ở mức tối ưu và sẵn sàng cho mọi cơ hội tăng trưởng bất cứ lúc nào.
Triển khai tự động hoá AI không phải là một dự án công nghệ vĩ mô, phức tạp và xa vời như nhiều chủ doanh nghiệp SMEs vẫn nghĩ. Nó không đòi hỏi phải thay thế toàn bộ hệ thống hiện có, mà là một hành trình cải tiến từng bước một.
Bằng cách đi theo 5 bước rõ ràng từ Khảo sát quy trình, chọn đúng công nghệ, thử nghiệm quy mô nhỏ, đào tạo con người và mở rộng có lộ trình mọi tổ chức đều có thể gỡ bỏ các nút thắt cổ chai trong vận hành. Tự động hóa quy trình tài liệu là bước đi thiết yếu để doanh nghiệp trở nên tinh gọn, chính xác và sẵn sàng bứt phá trong kỷ nguyên số.
Đăng ký demo miễn phí cùng DocBase để bắt đầu hành trình tự động hoá ngay hôm nay.
Dữ liệu phi cấu trúc là gì? Thách thức và giải pháp AI,IDP cho doanh nghiệp
Dữ liệu phi cấu trúc là gì? Tìm hiểu đặc điểm, thách thức và cách AI/IDP giúp khai thác giá trị từ ảnh, PDF, email, tin nhắn trong doanh nghiệp.
Sự khác biệt giữa OCR truyền thống và IDP thông minh
Tìm hiểu sự khác biệt giữa OCR truyền thống và IDP thông minh, từ nhận dạng ký tự đến xử lý dữ liệu toàn diện, và lý do doanh nghiệp nên chuyển đổi.
AI trong bảo hiểm: Tự động hoá quy trình bồi thường từ 80 lên 150 hồ sơ/ngày
Khám phá cách một công ty bảo hiểm đã tăng năng suất xử lý hồ sơ từ 80 lên 150 mỗi ngày nhờ AI, giảm đến 40% thời gian, hạn chế lỗi và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
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