Ngày viết bài: 29/10/2025
Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu được xem là “nhiên liệu” của mọi doanh nghiệp. Nhưng điều ít ai nhận ra là phần lớn dữ liệu trong tổ chức – hơn 80% – không nằm trong báo cáo hay bảng tính, mà tồn tại ở dạng email, ảnh, PDF, tin nhắn, video hoặc tài liệu scan.
Đó chính là dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data) – nguồn thông tin khổng lồ nhưng bị “đóng kín” vì khó lưu trữ, tìm kiếm và khai thác bằng công cụ truyền thống.
Khi không thể đọc, hiểu hay phân tích dữ liệu này, doanh nghiệp đang đánh mất một lượng insight giá trị về khách hàng, thị trường và hiệu suất vận hành.
Chính vì thế, việc hiểu rõ dữ liệu phi cấu trúc là gì và ứng dụng công nghệ AI – IDP để khai phá giá trị từ nó đang trở thành ưu tiên chiến lược cho mọi tổ chức hướng đến mô hình vận hành thông minh và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Trong thời đại số, doanh nghiệp sở hữu khối lượng dữ liệu khổng lồ đến từ nhiều nguồn khác nhau: hình ảnh, email, video, PDF, tin nhắn, hay biểu mẫu khách hàng. Phần lớn trong số đó lại thuộc loại dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data) – tức là dữ liệu không tuân theo định dạng cố định hoặc không thể lưu trữ dễ dàng trong bảng tính hay cơ sở dữ liệu truyền thống.
Khác với dữ liệu có cấu trúc (structured data) như số liệu bán hàng, danh sách khách hàng, hay giao dịch tài chính, dữ liệu phi cấu trúc thường tồn tại ở dạng văn bản, hình ảnh, âm thanh, hay tài liệu scan.
Ví dụ điển hình gồm:
Theo ước tính của IDC, hơn 80% dữ liệu doanh nghiệp hiện nay là phi cấu trúc, và con số này vẫn đang tăng mạnh mỗi ngày. Tuy nhiên, phần lớn giá trị của khối dữ liệu này vẫn chưa được khai thác – bởi nó quá phức tạp để xử lý thủ công hoặc bằng các công cụ truyền thống.
Chính vì vậy, việc hiểu dữ liệu phi cấu trúc là gì và cách AI/IDP có thể “mở khóa” giá trị từ nó đang trở thành ưu tiên hàng đầu trong chiến lược chuyển đổi số của các doanh nghiệp hiện đại.
Một trong những thách thức lớn nhất của dữ liệu phi cấu trúc là tốc độ phát sinh và gia tăng theo cấp số nhân.
Mỗi ngày, doanh nghiệp tạo ra hàng nghìn tài liệu, email, tin nhắn, hình ảnh và file PDF mới – tất cả đều chứa thông tin giá trị nhưng không có cấu trúc rõ ràng để lưu trữ hay truy xuất.
Theo thống kê của IBM, 90% dữ liệu toàn cầu được tạo ra chỉ trong vài năm gần đây, phần lớn đến từ các nguồn phi cấu trúc như mạng xã hội, camera giám sát, và hệ thống giao tiếp nội bộ.
Điều này khiến việc lưu trữ, phân loại và xử lý trở nên ngày càng phức tạp, đặc biệt khi dữ liệu đến từ nhiều định dạng, ngôn ngữ và kênh khác nhau.
Nếu không có giải pháp tự động hoá phù hợp, doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với:
Khối lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ chính là rào cản đầu tiên khiến nhiều tổ chức dù đầu tư vào chuyển đổi số vẫn chưa thể khai thác trọn vẹn sức mạnh của dữ liệu.
Khác với dữ liệu có cấu trúc được lưu trữ trong bảng hoặc cơ sở dữ liệu có định dạng rõ ràng, dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) gần như không có quy tắc phân loại cụ thể.
Một email có thể chứa hợp đồng, phản hồi khách hàng, hoặc cả hai; một file PDF có thể gồm nhiều loại thông tin khác nhau – khiến việc tìm kiếm và quản lý trở nên cực kỳ khó khăn.
Trong các hệ thống truyền thống, việc tìm kiếm tài liệu phi cấu trúc thường phụ thuộc vào từ khóa hoặc tên tệp, dẫn đến:
Khi doanh nghiệp không thể nhanh chóng tìm được dữ liệu cần thiết, hiệu suất làm việc giảm, ra quyết định chậm hơn, và rủi ro bỏ sót thông tin quan trọng ngày càng lớn.
Trong kho dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ, nhiều thông tin giá trị thường bị bỏ quên hoặc không được khai thác đúng lúc.
Các tệp chứa dữ liệu quan trọng – như email khách hàng, điều khoản hợp đồng, hoặc khiếu nại bảo hiểm – có thể nằm rải rác trong hàng nghìn thư mục, không được gắn nhãn hay kết nối với hệ thống quản trị.
Khi đó, doanh nghiệp đối mặt với nhiều rủi ro:
Vấn đề không nằm ở việc doanh nghiệp không có dữ liệu, mà là không thể truy cập và hiểu đúng dữ liệu mình đang sở hữu. Đây chính là rào cản lớn khiến nhiều tổ chức chưa thể tận dụng toàn bộ giá trị tiềm năng từ dữ liệu phi cấu trúc.
Việc xử lý dữ liệu phi cấu trúc bằng phương pháp thủ công không chỉ tốn thời gian mà còn tiêu hao đáng kể nguồn lực vận hành.
Nhân viên phải tự tìm kiếm, phân loại, đọc hiểu và nhập lại thông tin từ hàng nghìn tài liệu khác nhau – từ email, hợp đồng PDF đến biểu mẫu viết tay.
Hệ quả là:
Trong khi đó, các doanh nghiệp tiên phong đã bắt đầu ứng dụng AI và IDP (Intelligent Document Processing) để tự động hoá quy trình xử lý dữ liệu phi cấu trúc, giúp giảm hàng trăm giờ làm việc mỗi tháng và nâng cao độ chính xác toàn hệ thống.
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cốt lõi giúp doanh nghiệp hiểu được dữ liệu phi cấu trúc ở cấp độ con người – từ văn bản, hình ảnh cho đến âm thanh.
Bằng việc kết hợp các nhánh như Natural Language Processing (NLP), Computer Vision, và Speech Recognition, AI có thể phân tích, hiểu và trích xuất thông tin từ nhiều loại dữ liệu khác nhau mà trước đây chỉ con người mới xử lý được.
Nhờ AI, doanh nghiệp có thể biến khối dữ liệu rời rạc thành nguồn thông tin có thể đọc, hiểu và khai thác được, mở ra khả năng tự động hoá quy trình, cải thiện dịch vụ và ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế.
Sau khi AI giúp hệ thống “hiểu” được nội dung tài liệu, IDP (Intelligent Document Processing) đảm nhận bước chuyển đổi – biến dữ liệu phi cấu trúc thành dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc để có thể sử dụng ngay trong các hệ thống nghiệp vụ.
Thông qua OCR, Machine Learning và Workflow Automation, IDP:
Kết quả là, những tài liệu từng “đóng kín” trong định dạng PDF, ảnh scan hay email nay trở thành nguồn dữ liệu số hóa có thể truy cập, phân tích và khai thác.
Đây chính là bước chuyển đổi quan trọng giúp doanh nghiệp biến dữ liệu phi cấu trúc thành tài sản thông minh, phục vụ ra quyết định và tối ưu vận hành.
Sau khi dữ liệu phi cấu trúc được AI và IDP xử lý, bước quan trọng tiếp theo là đưa dữ liệu đã chuẩn hóa vào các hệ thống nghiệp vụ nội bộ như ERP, CRM, DMS hoặc Core Banking.
Nhờ khả năng tích hợp linh hoạt qua API và Workflow Automation, IDP giúp:
Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa và tích hợp, doanh nghiệp có thể ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và duy trì hệ thống quản trị linh hoạt, minh bạch, sẵn sàng mở rộng quy mô.
Việc khai thác hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc (Unstructured Data) giúp doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm nguồn lực mà còn mở ra lợi thế cạnh tranh mới.
Nhờ sự hỗ trợ của AI và IDP, những nguồn dữ liệu tưởng chừng rời rạc như email, hình ảnh, hay tin nhắn giờ đây có thể được hiểu, phân tích và chuyển thành insight hữu ích cho nhiều hoạt động kinh doanh khác nhau.
Dưới đây là bốn ứng dụng tiêu biểu của dữ liệu phi cấu trúc trong doanh nghiệp hiện nay:
Một trong những ứng dụng giá trị nhất của dữ liệu phi cấu trúc là phân tích hành vi và nhu cầu khách hàng dựa trên các kênh giao tiếp hằng ngày – như email, chatbot, mạng xã hội, hay tin nhắn CSKH.
Bằng việc ứng dụng AI và NLP (Natural Language Processing), doanh nghiệp có thể:
Thay vì chỉ đo lường phản hồi định lượng (như số lượt chat hay email), doanh nghiệp có thể hiểu sâu hơn về hành vi và kỳ vọng của khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm và xây dựng chiến lược dịch vụ cá nhân hoá hiệu quả hơn.
Trong nhiều doanh nghiệp, phần lớn hợp đồng, biên bản và tài liệu pháp lý vẫn tồn tại dưới dạng PDF, ảnh scan hoặc file đính kèm email – tất cả đều là dữ liệu phi cấu trúc khó xử lý bằng công cụ thông thường.
Ứng dụng IDP (Intelligent Document Processing) giúp tự động hoá toàn bộ quy trình này:
Nhờ IDP, doanh nghiệp rút ngắn thời gian quản lý hợp đồng, giảm sai sót nhập liệu, và đảm bảo tính minh bạch trong toàn bộ vòng đời tài liệu – từ khâu ký kết đến lưu trữ và kiểm toán.
Ngành bảo hiểm và ngân hàng là hai lĩnh vực tạo ra khối lượng dữ liệu phi cấu trúc lớn nhất – từ hồ sơ yêu cầu bồi thường, hợp đồng vay, giấy tờ định danh, đến email trao đổi với khách hàng.
Việc xử lý thủ công các tài liệu này vừa tốn thời gian, vừa dễ xảy ra sai sót, đặc biệt trong khâu đối chiếu và kiểm toán.
Ứng dụng AI và IDP (Intelligent Document Processing) giúp:
Nhờ đó, doanh nghiệp giảm 50 – 70% thời gian xử lý hồ sơ, nâng cao độ chính xác dữ liệu, và tăng tốc độ phục vụ khách hàng – một yếu tố then chốt trong môi trường cạnh tranh ngày nay.
Khi dữ liệu phi cấu trúc được thu thập và xử lý đúng cách, doanh nghiệp có thể chuyển đổi toàn bộ cách vận hành nội bộ dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.
Nhờ AI và IDP, các bộ phận như nhân sự, kế toán, chăm sóc khách hàng hay pháp chế có thể:
Khi mọi hoạt động được ghi nhận và phân tích bằng dữ liệu thực tế, doanh nghiệp dễ dàng ra quyết định chính xác hơn, chuẩn hóa quy trình làm việc, và xây dựng văn hóa vận hành dựa trên dữ liệu (data-driven) – nền tảng của mọi tổ chức hiện đại.
Trong kỷ nguyên dữ liệu, doanh nghiệp không chỉ cạnh tranh bằng sản phẩm, mà bằng khả năng hiểu và khai thác dữ liệu tốt hơn đối thủ.
Và khi phần lớn dữ liệu hiện nay là phi cấu trúc, việc khai thác được khối thông tin này trở thành yếu tố quyết định năng lực chuyển đổi số.
Dữ liệu phi cấu trúc – từ email, tài liệu PDF, hình ảnh đến tin nhắn khách hàng – chứa đựng các tín hiệu hành vi, insight thị trường và thông tin vận hành mà dữ liệu có cấu trúc không thể phản ánh.
Khi doanh nghiệp có thể biến chúng thành dữ liệu có thể đọc, hiểu và hành động, toàn bộ hệ thống sẽ vận hành nhanh hơn, chính xác hơn và ra quyết định thông minh hơn.
Ba lợi ích nổi bật khi doanh nghiệp khai thác hiệu quả dữ liệu phi cấu trúc gồm:
Dữ liệu phi cấu trúc là nguồn thông tin phong phú nhất về khách hàng – chứa trong email, tin nhắn, phản hồi trên mạng xã hội, hoặc cuộc gọi chăm sóc khách hàng.
Tuy nhiên, phần lớn những dữ liệu này vẫn bị “bỏ quên” vì khó tổng hợp và phân tích bằng phương pháp truyền thống.
Bằng cách ứng dụng AI và IDP, doanh nghiệp có thể:
Khi có cái nhìn sâu sắc và tức thời từ dữ liệu thực tế, doanh nghiệp không chỉ phản ứng nhanh hơn với thị trường, mà còn định hình trải nghiệm khách hàng vượt trội, tạo nên lợi thế cạnh tranh bền vững.
Khi phần lớn dữ liệu trong doanh nghiệp ở dạng phi cấu trúc, các quy trình nội bộ – từ xử lý hồ sơ, kế toán đến chăm sóc khách hàng – thường bị chậm trễ do phải tra cứu và nhập liệu thủ công.
Ứng dụng AI và IDP (Intelligent Document Processing) giúp doanh nghiệp chuyển đổi toàn bộ quy trình vận hành sang hướng tự động hóa:
Khi dữ liệu trở nên dễ truy cập và có cấu trúc, doanh nghiệp không chỉ tiết kiệm thời gian vận hành, mà còn tăng năng suất tổng thể và khả năng phản ứng linh hoạt với thay đổi thị trường.
Ra quyết định chính xác đòi hỏi bức tranh dữ liệu đầy đủ, không chỉ từ các con số trong báo cáo, mà còn từ ngữ cảnh, phản hồi và tín hiệu thị trường – những yếu tố ẩn trong dữ liệu phi cấu trúc.
Nhờ AI và IDP, doanh nghiệp có thể kết hợp cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để hình thành hệ sinh thái dữ liệu toàn diện, phản ánh chân thực hoạt động kinh doanh.
Cụ thể:
Khi dữ liệu phi cấu trúc được khai thác đúng cách, doanh nghiệp có thể chuyển đổi từ “phản ứng” sang “chủ động” – ra quyết định dựa trên insight, chứ không chỉ dựa vào cảm tính.
Dữ liệu phi cấu trúc không còn là “vùng tối” của doanh nghiệp – mà là nguồn tài sản chiến lược nếu được khai thác đúng cách.
Nhờ sự kết hợp giữa AI (Trí tuệ nhân tạo) và IDP (Intelligent Document Processing), các tệp tin, email, hình ảnh hay hợp đồng rời rạc có thể chuyển hóa thành dữ liệu có cấu trúc, dễ phân tích và sẵn sàng cho ra quyết định kinh doanh.
Doanh nghiệp biết tận dụng dữ liệu phi cấu trúc sẽ:
Khai thác dữ liệu phi cấu trúc không chỉ là một bước cải tiến kỹ thuật, mà là nền tảng để doanh nghiệp tiến tới mô hình vận hành thông minh, định hướng dữ liệu và cạnh tranh bằng tốc độ
Xem chi tiết cách hoạt động và ứng dụng thực tế của IDP tại bài viết: IDP là gì? Cách hoạt động và ứng dụng thực tế
Khám phá giải pháp xử lý tài liệu thông minh cùng DocBase.ai
5 bước để triển khai tự động hoá quy trình tài liệu bằng AI
Khám phá 5 bước quan trọng giúp doanh nghiệp triển khai tự động hoá quy trình tài liệu bằng AI – từ khảo sát đến mở rộng – đơn giản, hiệu quả và dễ áp dụng.
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