Bài thi kết thúc học phần về Kinh doanh thông minh môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG HỆ ĐẠI TRÀ
BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: KINH DOANH THÔNG
MINH ( BUSINESS INTELLIGENT ) TÊN NHÓM: NHÓM 8 HÀ NỘI-12/2024
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG HỆ ĐẠI TRÀ
BÀI THI KẾT THÚC HỌC PHẦN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: KINH DOANH THÔNG
MINH ( BUSINESS INTELLIGENT )
Giảng viên hướng dẫn: Nguyễn Thị Thùy Anh Danh sách nhóm:
1. 27A7512500 Phạm Thị Kiều Trang (NT)
2. 27A7512488 Trần Thị Thanh Thảo
3. 27A7512440 Nguyễn Thị Huyền Linh
4. 27A7512411 Nguyễn Minh Hiếu
5. 25A4013379 Keodouangchai Xaypanya Hà Nội – 12/2024
MỨC ĐỘ ĐÓNG GÓP CỦA CÁC THÀNH VIÊN STT MÃ SV HỌ TÊN CÔNG VIỆC MỨC ĐỘ ĐÓNG GÓP 1 27A7512500 Phạm Thị Kiều Trang
Chữa đề cương,viết báo 20% cáo 2 25A401379 Keodouangchai Tổng quan về KDTM 20% Xaypanya 3 27A7512488 Trần Thị Thanh Thảo Tìm hiểu về KDTM 20% trong các lĩnh vực đời sống 4 27A7512411 Nguyễn Minh Hiếu Ứng dụng kiotViet và 20% làm slide 5 27A7512440
Nguyễn Thị Huyền Linh Đánh giá ứng dụng và 20% đề xuất cải thiện ứng dụng
MINH CHỨNG CHO VIỆC CỘNG TÁC TRÊN MÔI TRƯỜNG SỐ LỜI CẢM ƠN
Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới trường Học viện Ngân Hàng đã đưa
môn Năng lực số ứng dụng vào chương trình đào tạo và cô Nguyễn Thị Thùy Anh –
giảng viên môn Năng lực số ứng dụng thuộc khoa Hệ thống thông tin quản lí phụ trách
lớp K27ATCB. Cảm ơn cô đã vô cùng tận tâm trong quá trình giảng dạy môn học và
hướng dẫn tận tình hoàn thành bài thi kết thúc học phần . Do còn nhiều thiếu sót về
kinh nghiệm và kiến thức nên bài thi này còn chưa được đầy đủ , kính mong cô nhận
xét và đưa ra lời góp ý để chúng em hoàn thiện hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN
Chúng em xin cam đoan đây hoàn toàn là bài tập kết thúc học phần với đề tài “
Kinh doanh thông minh ( Business Intelligent )” do chúng em tự viết theo ý hiểu sau
khi đã tham khảo một số nguồn tài liệu cũng như được thực hiện dưới sự hướng dẫn
của cô Nguyễn Thị Thùy Anh . Chúng em cam kết những gì chúng em trình bày đã
được trích dẫn đầy đủ nhất .
Ngoài ra, chúng e cũng xin cam kết rằng bài viết này chưa từng được công bố
hoặc nộp ở bất kì nơi nào khác và không vi phạm bản quyền của bất kì tổ chức, cá
nhân nào. Chúng em xin chịu hoàn toàn trách nhiệm nếu phát hiện có bất kì sự gian lận nào. MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN MỤC LỤC
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
DANH MỤC HÌNH ẢNH , BIỂU BẢNG
LỜI MỞ ĐẦU
NỘI DUNG...................................................................................................................1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KDTM.......................................................................1
1.1. Lịch sử hình thành của KDTM........................................................................1
1.2. Khái niệm..........................................................................................................2
1.3. Các thành phần của BI.....................................................................................3
1.3.1. Nguồn dữ liệu (Data Sources).....................................................................4
1.3.3. Kho dữ liệu (Data Warehouse)....................................................................5
1.3.4. Khai thác dữ liệu (Data mining)..................................................................5
1.4. Thực trạng triển khai KDTM tại Việt Nam...................................................6
1.4.1. Xu hướng phát triển.....................................................................................6
1.4.2. Hạn chế và khó khăn:..................................................................................6
1.4.3. Giải pháp cải thiện.......................................................................................7
CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG KDTM TRONG KIOTVIET............................................8
2.1. KDTM trong các lĩnh vực ở Việt Nam............................................................8
2.1.1.Ứng dụng KDTM trong thương mại điện tử (E-commerce).........................8
2.1.2. Ứng dụng KDTM trong ngân hàng và tài chính (Fintech)...........................8
2.1.3. Ứng dụng KDTM trong sản xuất.................................................................9
2.2 Ứng dụng KiotViet.........................................................................................10
2.2.1. Tổng quan về KiotViet..............................................................................11
2.2.2: Đối tượng của KiotViet.............................................................................12
2.2.3. Ưu điểm của KiotViet so với cách quản lý kinh doanh truyền thống........12
2.2.4: Các tính năng nổi trội của KiotViet..........................................................13
2.2.5 Hướng dẫn sử dụng....................................................................................16
CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ ỨNG DỤNG VÀ ĐỀ XUẤT CẢI THIỆN ỨNG DỤNG......19
3.1. Đánh giá ứng dụng.........................................................................................19
3.1.1. Ưu điểm.....................................................................................................19
3.1.2. Nhược điểm...............................................................................................19
3.2. Đề xuất cải thiện ứng dụng............................................................................20
KẾT LUẬN.................................................................................................................21
TÀI LIỆU THAM KHẢO...........................................................................................22
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT KDTM : Kinh doanh thông minh BI
: Business Intelligent ( tạm dịch là KDTM ) XH : xã hội
DANH MỤC HÌNH ẢNH , BIỂU BẢNG
Hình 1.1: Các mốc lịch sử phát triển của KDTM...........................................................1
Hình 1.2 : Sơ đồ hoạt động của BI.................................................................................3
Hình 1.3 : Các thành phần chính của BI........................................................................3
Hình 1.4: Tiến trình ETL...............................................................................................4
Hình 2.1: Hình ảnh phí dịch vụ trong ứng dụng...........................................................17
Hình 2.2: Giao diện chính của ứng dụng.....................................................................17
Hình 2.3: Giao diện khi đăng kí...................................................................................17
Hình 2.3: Giao diện khi đăng kí xong..........................................................................18
Hình 2.4: Giao diện của phần mềm quản lý Kiotviet...................................................18 LỜI MỞ ĐẦU 1. Đề tài
“Kinh doanh thông minh ( Business Ỉntelligent )”
2. Lý do chọn đề tài
Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh hiện nay , các doanh nghiệp tìm mọi
cách để tận dụng tối đa tất cả thông tin có giá trị kết hợp giữa dữ liệu , trí tuệ nhân
tạo.... để họ có được vị trí đứng vững mạnh trên thị trường . Giữa nguồn tài nguyên
khổng lồ đó mà các doanh nghiệp đã tìm hiểu được thì vấn đề đặt ra ở đây là làm thế
nào để có thể biến đổi các dữ liệu lớn ấy thành mô hình riêng của mình để doanh
nghiệp có thể đưa ra chiến lược kinh doanh nhanh chóng và hiệu quả nhất bởi nếu
không có công cụ hỗ trợ thì những dữ liệu khổng lồ sẽ trở thành trở ngại lớn cho doanh
nghiệp . Chính lí do đó thì hệ thống KDTM đã ra đời trong lịch sử và đang rất phát
triển trong thời đại ngày nay. Với khả năng có thể thu thập tự động và phân tích nhanh
chóng được xu thế trong kinh doanh giúp tận dụng được khoản nhân lực cũng như thời
gian phân tích thị trường của các doanh nghiệp . Có thể nói rằng đây là công cụ hỗ trợ
đắc lực mà doanh nghiệp nào cũng đã và đang sử dụng.
Với tầm quan trọng như trên, chúng em đã quyết định lựa chọn đề tài “ Kinh
doanh thông minh ( BI )” để thực hiện bài nghiên cứu của nhóm mình.
3. Mục tiêu nghiên cứu
Giới thiệu được tông quan về hệ thống KDTM và đưa ra được ví dụ cụ thể trong
lĩnh vực đời sống đã áp dụng mô hình KDTM . Sau đó nêu ra được ưu điểm,hạn chế
cũng như đề xuất để cải thiện ứng dụng.
4.Đối tượng nghiên cứu
Ứng dụng KDTM trong lĩnh vực đời sống
5.Kết cấu đề tài 3 chương
- Chương 1 : Tổng quan về KDTM
- Chương 2 : KDTM trong kiotViet
- Chương 3 : Đánh giá ứng dụng và đề xuất cải thiện ứng dụng NỘI DUNG
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ KDTM
1.1. Lịch sử hình thành của KDTM
Hình 1.1: Các mốc lịch sử phát triển của KDTM
Thuật ngữ BI lần đầu tiên xuất hiện vào năm 1865 trong một tác phẩm của
Richard Miller Devens ( nhà văn , nhà báo người Mỹ). Ông dùng thuật ngữ này để mô
tả cách Henry Furnese phân tích thông tin đã thu thập được để đưa ra chiến lược kinh
doanh của riêng mình giúp ông có được vị trí đứng trong thời đại cạnh tranh ấy . Trong
các tài liệu xuất bản đã sử dụng thuật ngữ này , điều đó đã mở ra 1 hướng tiếp cận
khoa học hơn đối với kinh doanh đó là việc sử dụng bằng chứng thực nghiệm và sử
dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh thay vì tin vào trực giác .
Đến thập niên 1950, với sự khởi đầu của cuộc cách mạng kỹ thuật số, IBM phát
minh ra đĩa cứng đầu tiên (1956), tạo bước ngoặt lớn cho việc số hóa dữ liệu. Đặc biệt,
năm 1958, Hans Peter Luhn, nhà nghiên cứu của IBM, đã mô tả được tiềm năng của
BI như có tính chọn lọc , phân tích , thu thập nhanh chóng . Và đó cũng là chức năng
chính của BI mà ngày nay chúng ta vẫn đang sử dụng.
Trong thập niên 1960, máy tính trở nên phổ biến, giúp thu thập lượng dữ liệu
lớn, nhưng việc lưu trữ và phân tích dữ liệu vẫn gặp nhiều hạn chế. Ted Codd, nhà 1
khoa học máy tính của IBM, đã phát minh mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ (1969 – nền
tảng lí thuyết cho việc tìm kiếm và tổ chức dữ liệu hiệu quả hơn.
Thập niên 1970 đóng vai trò quan trọng trong việc chứng kiến sự ra đời của các
nhà cung cấp BI đầu tiên như SAP, Siebel và JD Edwards, giúp truy cập và quản lý dữ
liệu tốt hơn. Tuy nhiên, việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau vẫn là một thách thức lớn.
Thập niên 1980 đánh dấu bước ngoặt với sự xuất hiện của kho dữ liệu trong việc
lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để phục vụ phân tích và báo cáo phù hợp với
tất cả bộ phận và tiết kiệm được rất nhiều thời gian truy cập dữ liệu.
Thập niên 1990, với BI 1.0, sự xuất hiện của hệ thống ERP giúp quản lý và tự
động hóa các quy trình kinh doanh. Công cụ BI bắt đầu cho phép người dùng trực tiếp
khai thác dữ liệu để ra quyết định kinh doanh..Thập niên 2000, BI 2.0 ra đời với các
công nghệ như phân tích dự đoán ,công nghệ đám mây và dữ liệu thời gian thực. Các
nền tảng mạng xã hội như Facebook và Twitter mở ra cơ hội mới cho BI trong việc
phân tích dữ liệu từ người dùng.
Từ năm 2010 đến nay, BI 3.0 đã trở thành công cụ tiêu chuẩn trong các doanh
nghiệp vừa và lớn. Công cụ phân tích trực quan cho phép tương tác trực tiếp với dữ
liệu qua giao diện đồ họa, mang lại hiệu quả cao trong các lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, IT và truyền thông. 1.2. Khái niệm
KDTM là quá trình thu thập, tích hợp, phân tích và trình bày thông tin doanh
nghiệp. Nó là công cụ hỗ trợ truy cập, cho phép các doanh nghiệp thu thập thông tin từ
các hệ thống nội bộ và nguồn bên ngoài sau đó sẽ được tập hợp và xử lý toàn bộ các
loại dữ liệu; chuẩn bị sẵn sàng cho việc phân tích; phát triển và chạy các truy vấn đối
với dữ liệu; tạo các báo cáo,biểu đồ, bảng điều khiển (dashboard) và hình ảnh hóa dữ
liệu, dễ hiểu, dễ tương tác, mang đến cho các nhà lãnh đạo, các nhà quản lý cái nhìn từ
tổng thể về bức tranh toàn cảnh của doanh nghiệp giúp họ đưa ra được chiến lược hiệu
quả nhất nhằm thu kết quả tốt nhất. Từ đó tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của doanh
nghiệp trong môi trường đầy cạnh tranh , biến động như hiện nay. 2
Hình 1.2 : Sơ đồ hoạt động của BI
1.3. Các thành phần của BI
Khi một công ty đã quyết định sử dụng hệ thống BI để phục vụ trong quá trình
kinh doanh của doanh nghiệp, công ty ấy phải hiểu rằng việc triển khai công nghệ này
là một quá trình gian khổ, mất rất nhiều thời gian và tiền bạc để hoàn thành. Sẽ tùy
thuộc vào quy mô tổ chức và sự phức tạp của công việc kinh doanh mà thành phần của
hệ thống BI có thể linh hoạt thay đổi, cải thiện hiệu suất và ra quyết định trong doanh
nghiệp một cách hiệu quả:
Hình 1.3 : Các thành phần chính của BI 3
1.3.1. Nguồn dữ liệu (Data Sources)
Là cơ sở dữ liệu thô (thường là cơ sở dữ liệu quan hệ) đến từ nhiều nguồn khác
nhau như các ứng dụng kinh doanh, web thương mại điện tử, dữ liệu từ internet hay từ
chính hệ thống nội bộ của doanh nghiệp . Chúng có thể chứa thông tin cấu trúc (bảng
tính , bảng) hoặc thông tin không có cấu trúc ( hình ảnh, tệp văn bản và thông tin đa phương tiện khác).
Thành phần này được thiết kế theo mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ có thể là dữ
liệu lớn, dữ liệu phi quan hệ (mạng XH, NoSQR) . Bên cạnh đó nó còn có khả năng là
bất cứ quan hệ quản trị cơ sở dữ liệu nào như : MySQL, Oracle, MSSQL, DB2,....
1.3.2: ETL (Extract, Transform, Load)
Là một quy trình quan trọng trong việc xử lý dữ liệu, là công cụ chịu trách nhiệm
chuyển từ hệ thống vận hành hoặc hệ thống giao dịch vào kho dữ liệu một cách chính xác.
Hình 1.4: Tiến trình ETL a) Trích xuất (Extract)
Trích xuất là quá trình đọc dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Dữ liệu được thu thập từ
nhiều loại nguồn khác nhau đòi hỏi có độ chính xác cao vì quá trình này ảnh hưởng
đến tất cả các quá trình tiếp theo của hệ thống BI ( chuyển đổi, báo cáo ....). Quy trình
trích xuất cần được thiết kế một cách cẩn thận để đảm bảo không có dữ liệu nào bị mất
hoặc bị thay đổi trong quá trình này. 4 b) Chuyển đổi (Transform)
Chuyển đổi là quá trình chuyển đổi dữ liệu được trích xuất để phù hợp với mô
hình dữ liệu hoặc cơ sở dữ liệu mục tiêu. Quá trình chuyển đổi có thể bao gồm việc
làm sạch dữ liệu (loại bỏ dữ liệu không hợp lệ hoặc không liên quan), việc hợp nhất dữ
liệu từ các nguồn khác nhau, và việc chuyển đổi định dạng dữ liệu để đảm bảo tính nhất
quán phục vụ cho các nhà quản trị của tổ chức. c) Tải (Load)
Tải dữ liệu là giai đoạn cuối cùng trong 3 giai đoạn ETL và là quá trình ghi chép
dữ liệu vào cơ sở dữ liệu đích. Việc tải có thể được thực hiện theo lịch trình hoặc theo
yêu cầu, tùy thuộc vào nhu cầu của tổ chức....Không phải lúc nào cũng có thể thực hiện
vào lần đầu, những lần tiếp theo chỉ có thể cập nhật hoặc chèn dữ liệu bổ sung.
1.3.3. Kho dữ liệu (Data Warehouse)
Kho dữ liệu là một loại hệ thống quản lí dữ liệu được thiết kế để kích hoạt và hỗ
trợ các hoạt động KDTM đặc biệt là phân tích. Khả năng phân tích của nó cho phép các
tổ chức thu được những hiểu biết kinh doanh có giá trị từ dữ liệu và cải thiện việc ra
quyết định. Theo thời gian, nó tích lũy một hồ sơ lịch sử vô giá cho các nhà khoa học
dữ liệu và nhà phân tích kinh doanh. Kho dữ liệu tập trung và hợp nhất một lượng lớn
dữ liệu từ nhiều nguồn . Dữ liệu trong kho chỉ có thể đọc, không được dùng để ghi hay
update bởi ứng dụng thông thường, nó chỉ được cập nhật/ghi bởi công cụ chuyển đổi dữ
liệu từ Data Sources vào Data Warehouse.
1.3.4. Khai thác dữ liệu (Data mining)
Khai thác dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin dữ liệu đã qua giải quyết (phù
hợp với yêu cầu riêng của doanh nghiệp) sau đó sử dụng các công cụ và kĩ thuật khai
thác dữ liệu cho phép các doanh nghiệp dự đoán các xu hướng trong tương lai và đưa ra
quyết định kinh doanh sáng suốt. 5
1.4. Thực trạng triển khai KDTM tại Việt Nam
1.4.1. Xu hướng phát triển
Với sự phát triển nhanh chóng của hệ thống kinh doanh hiện nay cũng như sự
cạnh tranh gay gắt trên thị trường và sự thúc đẩy từ chính phủ thì nhiều doanh nghiệp
lớn tại Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, bán lẻ và logistics, đã
nhận thức rõ hơn về vai trò của KDTM từ đó triển khai hệ thống này để cải thiện hiệu
quả quản lý và vận hành giúp tối ưu hóa mọi giai đoạn trong hoạt động kinh doanh và
khẳng định được vị trí trên sàn đấu. Doanh nghiệp Việt Nam sử dụng các giải pháp nội
địa và quốc tế để triển khai kinh doanh thông minh, như Power BI của Microsoft,
Tableau, hoặc Google Data Studio.Ngoài ra các doanh nghiệp lớn như Viettel, FPT,
VinGroup đã ứng dụng các công nghệ phân tích dữ liệu tiên tiến, kết hợp trí tuệ nhân
tạo để nâng cao hiệu quả của kinh doanh thông minh.
1.4.2. Hạn chế và khó khăn:
Thiếu hụt kỹ năng và nguồn nhân lực chuyên môn cao là vấn đề phổ biến trong
lĩnh vực kinh doanh. Ví dụ, ở Việt Nam hiện nay ngành công nghệ thông tin đang rất
phổ biến vì thế mọi người lựa chọn học rất nhiều nhưng sau khi ra trường lại chẳng thể
đáp ứng đủ kĩ năng hay chuyên môn cần thiết trong lĩnh vực này vì vậy nhiều công ty
rất khan hiếm nguồn nhân lực. Khảo sát tuyển dụng công nghệ năm 2022 cũng đã xác
định rằng kỹ năng khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao hơn so với các kỹ năng khác.
Tình trạng này càng trở nên nghiêm trọng hơn khi xuất hiện hiện tượng "Làn sóng từ
chức" với nhiều lí do khác nhau cùng với dấu hiệu của một cuộc suy thoái khác. Chính
bởi nhân viên thiếu kỹ năng chuyên môn, nên công ty sẽ không thể tận dụng tối đa
hiệu quả các dự án phân tích BI, xây dựng các kho dữ liệu cơ bản hoặc hiểu biết về dữ
liệu để đưa ra chiến lược chính xác nhất.
Một thách thức khác mà các tổ chức phải đối mặt khi triển khai kinh doanh thông
minh là việc trình bày dữ liệu và thiết kế bảng thông tin kém chất lượng, dẫn đến
không thể đáp ứng được những yêu cầu mà quản lý đang cần. Các vấn đề thường gặp
trong việc tạo trang tổng quan bao gồm thiếu tính tương tác, không khả năng cập nhật
dữ liệu theo thời gian thực, cấu trúc bố cục cứng nhắc và thậm chí việc sử dụng màu
sắc không chính xác. Điều đó không chỉ mất rất nhiều thời gian ngồi phân tích dữ liệu
mà còn không đi theo đúng hướng của doanh nghiệp. 6
Với doanh nghiệp vừa và nhỏ, việc triển khai kinh doanh thông minh đòi hỏi phải
đầu tư nguồn vốn lớn, thời gian và công sức. Nếu như không có khả năng để duy trì
khoản đầu tư đó thì doanh nghiệp rất dễ có thể bỏ cuộc giữa chừng thậm chí công ty có
thể phá sản. Vì thế khi muốn triển khai hệ thống KDTM các doanh nghiệp sẽ phải
phân tích và cân nhắc rất kĩ các yếu tố đi kèm để làm thế nào để vừa có thể duy trì
được mô hình KDTM vừa mang lại lợi ích to lớn nhất cho doanh nghiệp.
Sau tất cả những đầu tư về tiền bạc, thời gian và công sức vào phần mềm phân
tích, vấn đề việc áp dụng thấp trong tổ chức vẫn là thách thức mà doanh nghiệp nào
cũng sẽ gặp phải bởi khi họ triển khai hệ thống BI trong lĩnh vực kinh doanh ở công ty
thì việc phản đối của nhân viên là điều tự nhiên, đặc biệt là đối với những người sẽ
phải thay đổi cách làm việc của họ để thích nghi với mô hình mới. Để vượt qua thời
gian này, cần phải thuyết phục họ bằng cách hiển thị những lợi ích cụ thể mà công cụ
BI mang lại, như tiết kiệm thời gian và giúp họ tránh sai sót.... Sau đó cho họ thời gian
để làm quen dần với hệ thống để thấy được hiệu quả thực sự mà so với trước đây họ chưa bao giờ thấy.
1.4.3. Giải pháp cải thiện
Để cải thiện trọn vẹn nhất những thách thức mà các doanh nghiệp đang gặp phải
trong việc thúc đẩy triển khai kinh doanh thông minh tại Việt Nam, cần chú trọng vào
những yếu tố tiên quyết sau: đào tạo nguồn nhân lực có chuyên môn cao bằng cách
xây dựng chương trình đào tạo chuyên sâu về phân tích dữ liệu và kinh doanh thông
minh tại các trường đại học, viện nghiên cứu và doanh nghiệp để tất cả mọi người có
thể tiếp xúc trực tiếp và sử dụng trước khi áp dụng chúng vào thực tế, từ đó họ nhận
thức được rằng nếu trong doanh nghiệp mình có triển khai hệ thống BI thì đó chính là
lợi thế cho công ty nói chung và cá nhân mỗi người nói riêng. Đồng thời, cần đầu tư
xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu đồng bộ, chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu để việc thu thập
và phân tích trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn. Chính phủ nên hỗ trợ các doanh nghiệp
nhỏ và vừa tiếp cận công nghệ kinh doanh thông minh thông qua các gói hỗ trợ tài
chính hoặc ưu đãi thuế. Cuối cùng, các công ty công nghệ Việt Nam cần được khuyến
khích và hỗ trợ phát triển các giải pháp kinh doanh thông minh nội địa, tạo điều kiện
thuận lợi cho sự phát triển bền vững của ngành công nghệ trong nước. 7
CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG KDTM TRONG KIOTVIET
2.1. KDTM trong các lĩnh vực ở Việt Nam
2.1.1.Ứng dụng KDTM trong thương mại điện tử (E-commerce)
Thương mại điện tử (Ecommerce/electronic commerce) là hoạt động mua bán
hàng hóa và dịch vụ trực tuyến. Ước tính có khoảng 2,14 tỷ người trên toàn thế giới
mua hàng hóa và dịch vụ trực tuyến trong năm 2023. Trong khi có một số công ty chỉ
tập trung bán hàng trực tiếp, nhưng đối với nhiều doanh nghiệp thì thương mại điện tử
là một trong những kênh phân phối chiến lược nhất bởi họ nắm rõ được nhu cầu của
khách hàng hiện nay là ưu tiên những gì nhanh chóng và tiện lợi nhất. Nhưng không
phải lúc nào nhân viên cũng sẵn sàng trực page để giới thiệu các mặt hàng cho người
tiêu dùng hoặc ngồi thời gian dài để thống kê các số liệu của cửa hàng... Để khắc phục
tình trạng đó thì trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu đang cách mạng hóa thương
mại điện tử, mang lại những lợi ích vượt trội cho cả doanh nghiệp và người tiêu dùng.
AI cho phép cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm thông qua các hệ thống gợi ý sản phẩm,
chatbox hỗ trợ 24/7, và phân tích đặc điểm khách hàng để đưa sản phẩm mà được
khách hàng quan tâm nhiều nhất hiển thị trên newfeed. Phân tích dữ liệu lớn giúp
doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu tiêu dùng, quản lý hiệu quả hàng tồn kho, và
xây dựng các chiến dịch tiếp thị hướng đúng đối tượng, từ đó giảm chi phí và tăng uy
tín đến với mọi khách hàng. Nhờ Internet, các thương hiệu dễ dàng tiếp cận trực tiếp
với khách hàng mục tiêu mà không cần phụ thuộc vào các hình thức quảng cáo truyền
thống, đồng thời có thể cá nhân hóa các ưu đãi và sản phẩm theo nhu cầu riêng của
từng khách hàng. Người tiêu dùng cũng hưởng lợi nhờ khả năng mua sắm tiện lợi từ
bất cứ đâu, thanh toán nhanh chóng qua các ứng dụng trực tuyến, và nhận hàng tận
nơi, tiết kiệm thời gian đi lại. Các ứng dụng thực tiễn như chatbox thông minh, quản lý
kho hàng bằng hệ thống BI, hay giao hàng tự động đã và đang nâng cao hiệu quả hoạt
động và gia tăng sự hài lòng của khách hàng, làm cho thương mại điện tử trở thành xu
hướng tất yếu trong thời đại số hóa.
2.1.2. Ứng dụng KDTM trong ngân hàng và tài chính (Fintech)
Ngân hàng và tài chính hiện nay đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc duy
trì sự ổn định và phát triển của nền kinh tế. Ngân hàng điều tiết dòng tiền trong nền
kinh tế, hỗ trợ thanh toán, và cung cấp dịch vụ tài chính linh hoạt, giúp các doanh 8
nghiệp và cá nhân tối ưu hóa hiệu quả kinh tế. Đặc biệt, sự phát triển của công nghệ tài
chính (FinTech) đang cải thiện dịch vụ tài chính thông qua các giải pháp trực tuyến và
ứng dụng di động, mang lại lợi ích cho người dùng. Với công nghệ số hóa ngày nay
thì có lẽ chúng ta đã từng nghe hoặc tìm hiểu qua công nghệ Blockchain được ứng
dụng trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính nhờ vào tính minh bạch, an toàn và hiệu
quả của nó. Trước hết, blockchain đảm bảo mọi giao dịch được ghi lại một cách công
khai và không thể sửa đổi, từ đó giảm thiểu gian lận trong các giao dịch tài chính.
Ngoài ra, công nghệ mã hóa mạnh mẽ của blockchain giúp bảo vệ dữ liệu khách hàng
và giao dịch, tăng cường an ninh và giảm nguy cơ tấn công mạng. Đặc biệt, với khả
năng tự động hóa thông qua các hợp đồng thông minh (smart contracts), blockchain
giúp giảm thiểu chi phí vận hành và tối ưu hóa quy trình xử lý giao dịch, từ đó cải
thiện hiệu quả hoạt động của ngân hàng và các tổ chức tài chính. Hơn nữa, việc tích
hợp blockchain còn giúp giảm thời gian xử lý giao dịch xuyên biên giới, đem lại sự
tiện lợi và nhanh chóng cho khách hàng. Nhờ có công nghệ này không chỉ tối ưu hóa
quy trình, tự động hóa nhiệm vụ và cải thiện việc phân bổ nguồn lực mà còn nâng cao
hiệu suất và năng suất trong các dịch vụ tài chính. Đặc biệt, ngân hàng số và thanh
toán di động đang xóa bỏ các rào cản truyền thống, mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ
tài chính tới những nhóm dân cư chưa được tiếp cận, góp phần thu hẹp khoảng cách
giữa thành thị và nông thôn. Nếu được triển khai hợp lý, công nghệ ngân hàng hiện đại
không chỉ thúc đẩy tăng trưởng kinh tế bền vững mà còn gia tăng khả năng tiếp cận tài
chính, cá nhân hóa dịch vụ khách hàng và tạo điều kiện cho sự đổi mới, đầu tư và tinh
thần kinh doanh trên toàn cầu.
2.1.3. Ứng dụng KDTM trong sản xuất
Sản xuất đóng vai trò vô cùng quan trọng trong nền kinh tế hiện đại, không chỉ là
xương sống của các ngành công nghiệp mà còn là động lực chính thúc đẩy sự phát
triển kinh tế xã hội. Trước hết, sản xuất tạo ra các sản phẩm và dịch vụ cần thiết cho
cuộc sống hàng ngày của con người, từ thực phẩm, quần áo, đến các thiết bị công nghệ
cao. Ngành sản xuất cung cấp công ăn việc làm cho hàng triệu lao động, góp phần
giảm tỷ lệ thất nghiệp và nâng cao mức sống của người dân. Bên cạnh đó, sản xuất còn
là nguồn cung cấp nguyên liệu và linh kiện cho các ngành công nghiệp khác, tạo điều
kiện cho sự phát triển của nhiều lĩnh vực kinh tế khác. Trong bối cảnh công nghiệp
4.0, sản xuất đang chuyển mình mạnh mẽ nhờ vào sự ứng dụng của công nghệ tiên tiến 9