RPA Việt Nam

09/04/2026

Pricing & Inventory: Lỗ hổng vô hình đang “ăn mòn” lợi nhuận ngành bán lẻ

Tại sao tách biệt pricing và inventory khiến doanh nghiệp bán lẻ mất lợi nhuận?

Vấn đề cốt lõi: Pricing và Inventory đang bị vận hành rời rạc

Trong nhiều doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam và khu vực, pricing (định giá) và inventory (quản lý tồn kho) vẫn được vận hành như hai “thế giới riêng biệt”:
- Khác team (Merchandising vs Supply Chain)
- Khác hệ thống (ERP, POS, Excel, BI rời rạc)
- Khác KPI (Doanh thu vs tồn kho vs margin)

Điều này dẫn đến một thực tế:

Một quyết định pricing không có visibility về inventory chỉ là “quyết định nửa vời” và phần “nửa còn lại” chính là nơi margin bị mất.

Đây không phải bài toán BI mà là bài toán Automation + AI. Phần lớn doanh nghiệp hiện tại có data (ERP, POS, BI dashboard) nhưng không có decision system.

Với Agentic Automation (AI Agent + RPA + Data Fabric), iBASE triển khai một mô hình hoàn toàn khác:

AI Agents sẽ theo dõi liên tục:
- Sell-through rate
- Stock cover
- Demand signals
- Location performance
Đánh giá pricing impact, không chỉ revenue mà cả inventory distribution
Mô phỏng trước khi ra quyết định Promotion ảnh hưởng tồn kho thế nào và Markdown có thực sự cần thiết hay không.

Kết quả
- Giảm markdown không cần thiết
- Tăng margin theo từng SKU
- Tối ưu tồn kho theo location
- Ra quyết định nhanh hơn (real-time vs weekly)

Nếu doanh nghiệp của bạn đang gặp các vấn đề:
- Markdown nhiều nhưng không rõ nguyên nhân
- Tồn kho lệch giữa các chi nhánh
- Pricing quyết định theo cảm tính hoặc Excel

iBASE có thể giúp bạn xây dựng hệ thống Pricing + Inventory Optimization sử dụng AI & RPA chỉ trong 6–8 tuần.

23/02/2026

Nhân dịp năm mới, iBASE xin gửi lời tri ân chân thành đến Quý Khách hàng, Đối tác và Cộng đồng đã luôn đồng hành cùng chúng tôi trên hành trình thúc đẩy chuyển đổi số và tự động hóa doanh nghiệp.

Năm vừa qua là một chặng đường đầy thử thách nhưng cũng mở ra nhiều cơ hội mới. Chúng tôi tự hào khi được sát cánh cùng Quý vị trong việc triển khai RPA, AI và các giải pháp tự động hóa thông minh giúp tối ưu quy trình, nâng cao hiệu suất và tạo ra những giá trị bền vững cho tổ chức.

Bước sang năm mới, iBASE cam kết tiếp tục đổi mới, nâng cao chất lượng dịch vụ và mang đến nhiều giải pháp đột phá hơn nữa, đồng hành cùng doanh nghiệp Việt Nam trên hành trình phát triển mạnh mẽ trong kỷ nguyên số.

Chúc Quý Khách hàng và Đối tác một năm mới:

- Sức khỏe, Thành công, Thịnh vượng

- Bứt phá với những cơ hội mới

- Vững vàng trên hành trình chuyển đổi số

Cảm ơn vì đã tin tưởng iBASE. Chúng ta hãy cùng nhau tạo nên một năm mới đầy dấu ấn!

04/02/2026

Trong kiểm thử phần mềm, điểm nghẽn chưa bao giờ là automation -> Điểm nghẽn là tư duy.

Khi Agentic AI đảm nhận các phần việc lặp lại như sinh test, tạo dữ liệu, phân tích log, Tester cuối cùng có đủ “thời gian" để tập trung vào câu hỏi quan trọng hơn:

👉 Nên test cái gì?
👉 Vì sao rủi ro này quan trọng với người dùng và doanh nghiệp?

Đây là sự dịch chuyển từ how → what & why.

AI giúp giảm chi phí automation, nhưng giá trị thật nằm ở chỗ khác:
🔹 Phát hiện rủi ro ẩn
🔹 Hiểu hệ thống và hành vi người dùng
🔹 Hỗ trợ quyết định phát hành tốt hơn

Tuy nhiên, AI cũng mang theo cạm bẫy:
⚠️ Ảo giác coverage
⚠️ Automation nhanh nhưng sai
⚠️ Deskilling nếu tester ngừng rèn tư duy

Vì vậy, Agentic AI không phải là “người thay thế”, mà là bộ khuếch đại -> Nó khuếch đại cả năng lực lẫn điểm yếu.

Tương lai testing phụ thuộc vào một lựa chọn rất rõ ràng:
👉 Dùng AI để tư duy sâu hơn, hay
👉 Dùng AI để tạo thêm khối lượng công việc rỗng?

Tại iBASE, chúng tôi tin rằng những đội testing tốt nhất sẽ dùng Agentic AI để nâng cao phán đoán, không phải né tránh nó.
Testing sẽ không chỉ nhanh hơn mà sâu hơn.

26/01/2026

Bước vào năm 2026, rất nhiều lãnh đạo doanh nghiệp đang mang trong mình một kỳ vọng chung:

“Đây sẽ là năm AI thực sự tạo ra giá trị cho doanh nghiệp.”

Tuy nhiên, thực tế lại đang trở nên phức tạp hơn bao giờ hết. AI agents (AI tác nhân), agentic AI, automation AI, LLM, multimodal AI… đổi mới công nghệ đang diễn ra với tốc độ vượt xa khả năng thích nghi của phần lớn tổ chức.

Theo các nghiên cứu từ Accenture và Wipro, 70–80% các sáng kiến agentic AI chưa thể mở rộng lên quy mô doanh nghiệp (enterprise scale). Trong khi đó, khảo sát của NTT Inc. và WSJ Intelligence cho thấy 68% CEO toàn cầu vẫn có kế hoạch tăng đầu tư AI trong 2 năm tới.

Điều này phản ánh một nghịch lý chiến lược:

Doanh nghiệp tin vào AI nhưng chưa có mô hình triển khai AI bền vững, có thể mở rộng, đo lường hiệu quả và tạo giá trị dài hạn.

Từ góc nhìn triển khai thực tế của iBASE trong các dự án RPA, AI và agentic automation cho doanh nghiệp lớn, chúng tôi nhận thấy:
Agentic AI không phải là một “xu hướng xa vời” mà là một năng lực vận hành có thể triển khai ngay từ hôm nay, nếu doanh nghiệp đi đúng lộ trình.

16/01/2026

AI agent có thực sự thao tác được trên giao diện phần mềm thật, có chịu được UI thay đổi và có đủ ổn định để chạy không giám sát trong môi trường thật?

Agentic UI automation hiện tại đã vượt qua ranh giới “demo” để bước vào giai đoạn vận hành đáng tin cậy.

Ví dụ thực tế: Quy trình tự động kiểm tra tuân thủ SOC 3
Bài toán:
- Mỗi vendor công bố SOC 3 ở vị trí khác nhau
- Định dạng khác nhau (web, PDF dài, file scan)
Cách làm truyền thống: Phải viết bot riêng cho từng vendor, khó scale
Cách làm mới với ScreenPlay:
- Mô tả quy trình một lần bằng ngôn ngữ tự nhiên
- Chỉ thay đổi tên vendor
Agent tự thực hiện:
- Tìm website
- Định vị tài liệu SOC 3
- Mở, đọc, trích xuất thông tin cần thiết
- Thích nghi theo từng cấu trúc trang và tài liệu

Đây chính là ngưỡng automation mới mà RPA truyền thống khó đạt được.

Nói cách khác, chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch từ RPA làm theo kịch bản sang AI agent hành động theo mục tiêu.
Câu hỏi không còn là “AI agent có làm được không?”
Mà là: Doanh nghiệp của bạn đã sẵn sàng đưa agentic automation vào quy trình lõi chưa?

20/11/2025

Trong vận hành thực tế, thông tin quan trọng của doanh nghiệp không hề nằm gọn trong một cơ sở dữ liệu đơn nhất:
- Hồ sơ bệnh án nằm rải rác trong hàng chục ghi chú lâm sàng.
- Rủi ro hợp đồng ẩn bên trong nhiều phụ lục và các điều khoản sửa đổi.
- Quy trình sản xuất trải dài trong batch record, SOP, báo cáo chất lượng, tài liệu kiểm định.
AI Agent thông thường chỉ tìm được đoạn liên quan, nhưng không:
- Kết nối các mảnh thông tin lại với nhau
- Phát hiện xung đột giữa các điều khoản
- Hiểu các ngoại lệ và cách chúng ảnh hưởng đến phần khác
- Suy luận để đưa ra kết luận có căn cứ
- Làm rõ nguồn chứng cứ và đảm bảo tính kiểm toán
Khi doanh nghiệp bắt đầu yêu cầu các use case phức tạp hơn như phân tích hợp đồng, đánh giá rủi ro, tổng hợp hồ sơ chuyên sâu…, AI Agent truyền thống không còn đáp ứng được.

DeepRAG của UiPath: Thế hệ RAG mới giúp AI hiểu tài liệu như chuyên gia

DeepRAG mô phỏng quy trình nghiên cứu của một chuyên gia thực thụ, thông qua 3 giai đoạn:
1️⃣ Lập kế hoạch và phân rã vấn đề
- Thay vì tìm kiếm ngay lập tức, agent sẽ hiểu mục tiêu câu hỏi
- Phân tách thành nhiều sub-question logic
- Lập kế hoạch tìm kiếm từng bước
Ví dụ câu hỏi: “Các yếu tố nguy cơ tim mạch của bệnh nhân này là gì?”
DeepRAG sẽ xác định cần phải:
- Lọc chẩn đoán liên quan
- Tìm thuốc đang dùng, tiền sử gia đình, lối sống
- Tổng hợp thành đánh giá rủi ro
2️⃣ Vòng lặp nghiên cứu lặp lại
Đây là lõi sức mạnh của DeepRAG:
- Chọn nguồn dữ liệu phù hợp
- Tìm và trích thông tin
- Kết hợp với dữ liệu đã thu thập
- Điều chỉnh kế hoạch dựa trên bằng chứng mới
- Lặp lại cho đến khi hoàn chỉnh
Cách làm này giúp agent tạo ra “thân cây kiến thức” đầy đủ, thay vì chỉ trả lời dựa trên vài đoạn text rời rạc.
3️⃣ Tổng hợp & lập luận cuối cùng
Toàn bộ bằng chứng được đưa vào bước sinh nội dung cuối, tạo ra:
- Báo cáo đầy đủ
- Có lập luận rõ ràng
- Có dẫn chiếu tới từng tài liệu và trang liên quan

Nếu bạn muốn trải nghiệm DeepRAG trong sandbox hoặc tích hợp trực tiếp vào quy trình vận hành, iBASE sẵn sàng đồng hành cùng bạn.

10/11/2025

Agentic AI đang thay đổi cách doanh nghiệp ra quyết định.

Hôm nay các doanh nghiệp không còn thiếu dữ liệu. Vấn đề là dữ liệu nằm rải rác trên nhiều hệ thống, insight bị “cắt khúc”, không ai hành động kịp.

Giải pháp xử lý chính là mô hình “Data to Action” thế hệ mới với sự kết hợp.

- Snowflake Intelligence tạo nền dữ liệu hợp nhất (enterprise + external).
- UiPath Agentic Automation™ kích hoạt intelligence này thành hành động real-time.

Doanh nghiệp của bạn sẽ nhận được những gì:

- Chuyển từ dashboard thành hành động tự động (không cần người thao tác)

- Phản ứng nhanh với rủi ro / cơ hội thị trường theo thời gian thực

- Đảm bảo end-to-end governance (lineage từ dữ liệu đến action)

- Giảm manual & tăng tốc năng suất toàn tổ chức

Use case thực tế: Credit Risk Management

- Snowflake phân tích enterprise data + dữ liệu bên ngoài (credit bureau, macro, sentiment). Risk officer chỉ cần hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trên Teams:

“Khách hàng doanh nghiệp nào đang tăng rủi ro do sentiment + missed payments?”

- UiPath sẽ gọi Snowflake để trả lời, đề xuất hành động sau đó Maestro orchestration xử lý end-to-end:
- Update Salesforce/Moody’s, tạo case ServiceNow, schedule họp, gửi alert kèm data viz.

Insight xảy đến ở đâu -> Automation diễn ra ngay tại đó.

Góc nhìn của iBASE

- Tự động hóa không còn bắt đầu từ quy trình, mà bắt đầu từ insight.
- Doanh nghiệp không chỉ “nhìn thấy” dữ liệu, doanh nghiệp hành động trên dữ liệu, liên tục và real-time.

Nếu bạn muốn xem POC trên data thật của doanh nghiệp bạn, hãy comment xuống bên dưới, chúng tôi sẽ dựng demo “Data to Action” trong 60 phút.

Send a message to learn more

16/10/2025

Khi GenAI kết hợp cùng RPA: Bước tiến mới trong tiếp nhận hồ sơ dịch vụ công tại các phường

Sau khi bỏ Quận và tách gộp các Phường, mỗi ngày có hàng trăm hồ sơ được người dân nộp về phường, từ sao y chứng thực, đăng ký kinh doanh hộ cá thể và rất nhiều thủ tục hành chính khác.

Khối lượng công việc lớn, tài liệu đa dạng định dạng và yêu cầu xử lý chính xác khiến cán bộ phải mất nhiều thời gian kiểm tra, phân loại và nhập liệu.

Giải pháp mới mà iBASE triển khai đang thay đổi điều đó: Kết hợp RPA (Robotic Process Automation) và GenAI (Generative AI) để tự động hoá toàn bộ quá trình tiếp nhận, phân tích, kiểm tra hồ sơ.

Cụ thể:
- RPA tự động tải, phân loại, đặt tên và lưu trữ hồ sơ từ hệ thống một cửa.
- GenAI phân tích nội dung từng file, nhận diện lỗi thường gặp (thiếu trang, ảnh mờ, góc lệch, sai biểu mẫu…) và đưa ra quyết định:
ACCEPT / REJECT / MANUAL REVIEW.

Kết quả được RPA tổng hợp và gửi thông báo trực tiếp đến cán bộ phụ trách, giúp tiết kiệm thời gian xử lý tới 60–70%.

Điểm đặc biệt là hệ thống không chỉ “tự động hóa thao tác” mà còn “hiểu” được bối cảnh hồ sơ, một bước tiến quan trọng trong hành trình Agentic Automation tại khu vực công.

Với mô hình này, các phường có thể:
- Giảm tải đáng kể khâu tiếp nhận và kiểm tra hồ sơ.
- Tăng tính minh bạch, chính xác và đồng nhất trong quy trình hành chính.
- Mở đường cho các dịch vụ công tự động và thông minh hơn trong tương lai gần.

iBASE tự hào đồng hành cùng các đơn vị hành chính trong hành trình số hoá, hướng tới mô hình "Phường thông minh – Cán bộ 4.0".

04/09/2025

Bức tranh hiện tại: “mảnh ghép Lego” trong doanh nghiệp

Ngày nay, nếu nhìn sâu vào bất kỳ doanh nghiệp nào, bạn sẽ thấy một “ma trận” gồm đủ loại công cụ: automation, quy trình số, nền tảng cloud và gần đây là AI agents.

Mỗi công cụ đều hứa hẹn mang lại giá trị, nhưng khi xếp chồng lên nhau, chúng giống như những mảnh Lego không khớp, tạo ra nhiều phức tạp hơn là sự rõ ràng.

Nhiều doanh nghiệp chọn triển khai nhanh AI agents cho một số tác vụ cụ thể như tự động xử lý ticket hỗ trợ hay kiểm soát hợp đồng. Cách làm này mang lại “quick wins” nhưng bỏ lỡ giá trị lớn hơn: giải quyết triệt để các điểm nghẽn trong quy trình phức tạp, đặc biệt ở các điểm chuyển giao, phê duyệt thủ công và bước trung gian.

Doanh nghiệp cần một “Hệ điều hành” mới để theo dõi, quản lý, tối ưu quy trình đầu-cuối.

Nếu chỉ gắn AI vào quy trình cũ, doanh nghiệp thường chỉ đạt cải thiện hiệu suất 3–5%. Muốn tạo bước nhảy vọt, cần thiết kế lại quy trình, loại bỏ khoảng trống giữa các bước và để AI đóng vai trò điều phối tổng thể.

Thực tế, 70% ngân sách AI trong doanh nghiệp hiện được dành cho cải thiện quy trình, minh chứng rằng hiệu quả bền vững đến từ việc tái cấu trúc, chứ không phải thêm công cụ rời rạc.

Tại iBASE, chúng tôi tin rằng thành công không đến từ việc bổ sung thêm nhiều công cụ rời rạc, mà đến từ việc điều phối chúng một cách thông minh để tạo ra giá trị thực.

Đây là thời điểm để lãnh đạo doanh nghiệp đặt câu hỏi: Chúng ta chỉ đang thêm AI vào quy trình cũ, hay thực sự tái định nghĩa cách doanh nghiệp vận hành trong kỷ nguyên số?

Liên hệ iBASE để khám phá cách Agentic Orchestration có thể giúp doanh nghiệp bạn mở khóa giá trị AI toàn diện.

Send a message to learn more

26/08/2025

Gen Z & AI: Thế hệ đã sẵn sàng, doanh nghiệp của bạn thì sao?

Chúng tôi tin rằng AI không còn là khái niệm xa vời. Nó đã hiện diện trong từng email thông minh, từng bản tóm tắt cuộc họp, từng tác vụ được tự động hóa mỗi ngày. Điều khiến chúng tôi hào hứng không chỉ là khả năng AI mang lại, mà là cách nó hòa nhập tự nhiên vào cách chúng ta suy nghĩ và làm việc.

Thế hệ Gen Z, những người lớn lên cùng công nghệ và đã sẵn sàng để khám phá, thử nghiệm và áp dụng AI vào công việc. Nhưng tại nhiều doanh nghiệp, điều kìm hãm họ không phải sự thiếu hiểu biết, mà là sự thiếu rõ ràng và niềm tin từ môi trường làm việc.

Vấn đề không nằm ở công cụ, mà ở văn hóa

Các khảo sát từ Deloitte, McKinsey, MIT đều cho thấy: Nhân viên, đặc biệt là Gen Z đang sử dụng AI hàng ngày nhiều hơn lãnh đạo tưởng. Tuy nhiên, một nửa trong số họ cho rằng doanh nghiệp chưa có chính sách AI rõ ràng, và điều này tạo ra “văn hóa thử nghiệm trong im lặng”.

Họ không thiếu tò mò, cũng không ngại học hỏi, nhưng lại băn khoăn:

Liệu mình có được phép dùng AI không?

Nếu sai thì có bị coi là vượt rào không?

Hệ quả: nhân viên giấu đi việc sử dụng AI, mất cơ hội chia sẻ, mất đi sự học hỏi chung, và doanh nghiệp mất dần sự chủ động trong đổi mới.

Tại sao “tâm lý an toàn” (psychological safety) là chìa khóa?

Đào tạo là quan trọng, nhưng không đủ. Theo Deloitte, 51% Gen Z đã được đào tạo AI, nhưng phần lớn vẫn không dám áp dụng vào dự án lớn nếu không có sự ủng hộ rõ ràng từ lãnh đạo.

Google từng chỉ ra trong Project Aristotle rằng tâm lý an toàn là yếu tố quan trọng nhất quyết định thành công của một đội nhóm. Khi nhân viên sợ sai, họ im lặng. Khi họ im lặng, tổ chức mất đi cơ hội sáng tạo và cải tiến.

Ngược lại, khi lãnh đạo khuyến khích thử nghiệm, chấp nhận thất bại rẻ và học nhanh, AI không chỉ được ứng dụng mà còn bùng nổ giá trị thực sự.

iBASE quan sát thấy ba “khoảng cách AI” trong doanh nghiệp Việt

Khoảng cách nhận thức: Lãnh đạo nghĩ AI vẫn là tương lai, nhưng nhân viên đã dùng AI hàng ngày.

Khoảng cách chính sách: Doanh nghiệp chưa có khung AI rõ ràng, tạo ra vùng xám khiến nhân viên ngại chia sẻ.

Khoảng cách niềm tin: Thiếu môi trường an toàn để thử nghiệm khiến nhân viên giấu đi sáng kiến, làm giảm tốc độ đổi mới.

Lời khuyên dành cho lãnh đạo

Nếu muốn xây dựng đội ngũ AI-fluent và sẵn sàng cho tương lai, các doanh nghiệp cần nhiều hơn công cụ và hướng dẫn. Họ cần một văn hóa học hỏi an toàn, nơi:

Sự tò mò được khuyến khích

Thử nghiệm được bảo vệ

Sai lầm được nhìn nhận như cơ hội học tập

4 hành động lãnh đạo có thể bắt đầu ngay:

Làm gương về sự tò mò: Chia sẻ cách bạn đang thử nghiệm với AI, cả thành công và thất bại.

Xây khung rõ ràng: Đưa ra hướng dẫn dễ hiểu về cái gì được khuyến khích, cái gì không.

Ăn mừng sự học hỏi: Ghi nhận khi ai đó thử cái mới, ngay cả khi chưa hoàn hảo.

Truyền cảm hứng cho Gen Z: Hướng dẫn, trao quyền, và coi sự tò mò của họ là tài sản chứ không phải rủi ro.

Thế hệ AI đã sẵn sàng, doanh nghiệp bạn thì sao?

Đây không chỉ là câu chuyện của Gen Z, mà là bài kiểm tra cho mọi doanh nghiệp: liệu môi trường làm việc của bạn đã sẵn sàng để AI thực sự phát huy giá trị chưa?

Tại iBASE, chúng tôi tin rằng tương lai thuộc về những tổ chức dám thử nghiệm, dám sai và dám học nhanh. AI không đòi hỏi sự hoàn hảo, nó đòi hỏi sự can đảm và niềm tin.

Send a message to learn more

25/08/2025

Nhân viên biết dùng AI & tự động hóa = Doanh nghiệp có lợi thế cạnh tranh vượt trội

Khi nhân viên được trang bị kỹ năng sử dụng AI và RPA (Robotic Process Automation), doanh nghiệp sẽ nhận được:

1. Năng suất tăng đột biến
2. Giảm chi phí và sai sót
3. Nâng cao trải nghiệm khách hàng
4. Tạo văn hóa cải tiến liên tục

Nhân viên chủ động đặt câu hỏi: “Cái này có thể tự động hóa không?” -> tổ chức tiến bộ từng ngày, không cần chờ “dự án lớn”.

Trang bị AI & RPA cho nhân viên không phải là “chi phí đào tạo” mà là khoản đầu tư chiến lược cho năng lực cạnh tranh dài hạn.

iBASE – Top RPA tại Việt Nam sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc:

- Thiết kế chương trình đào tạo AI & RPA cho nhân viên
- Xây dựng đội ngũ “Automation Champion” nội bộ
- Tư vấn lộ trình tự động hóa bền vững

Liên hệ với chúng tôi để bắt đầu hành trình đào tạo & tự động hóa cho doanh nghiệp của bạn ngay hôm nay.

Send a message to learn more

20/08/2025

Khi nào doanh nghiệp cần triển khai RPA?

RPA (Robotic Process Automation) không chỉ dành cho những tập đoàn lớn. Bất kỳ doanh nghiệp nào, ở bất kỳ giai đoạn nào, cũng sẽ đến lúc cần đến “lực lượng lao động số” để duy trì hiệu quả vận hành.

Dưới đây là 4 dấu hiệu rõ rệt:

1. Khối lượng công việc thủ công ngày càng lớn, Nhân viên dành quá nhiều giờ cho nhập liệu, đối chiếu, copy-paste dữ liệu thay vì tạo ra giá trị.

2. Tỷ lệ sai sót cao do xử lý thủ công. Một lỗi nhỏ trong báo cáo tài chính, xử lý đơn hàng hay quản lý hợp đồng đều có thể gây tổn thất lớn.

3. Doanh nghiệp tăng trưởng nhanh nhưng nhân sự không theo kịp. Mở rộng quy mô không có nghĩa là phải liên tục tăng headcount. RPA giúp “tăng năng suất mà không tăng người”.

4. Cần tuân thủ chặt chẽ & audit thường xuyên. Ngành ngân hàng, bảo hiểm, logistics, y tế… đều yêu cầu quy trình chuẩn xác, lưu vết đầy đủ. Robot RPA chính là “người ghi chép trung thành” cho mọi hoạt động.

Case study: Một công ty bán lẻ khi mở rộng lên 300+ cửa hàng đã gặp vấn đề, đội ngũ kế toán mất hàng tuần để tổng hợp báo cáo doanh thu. Sau khi triển khai RPA, báo cáo này được thực hiện chỉ trong 2 giờ, chính xác tuyệt đối và nhân viên có thêm thời gian tập trung vào phân tích chiến lược.

Doanh nghiệp không cần chờ đến khi hệ thống quá tải mới triển khai RPA. Càng triển khai sớm, càng tối ưu chi phí và tạo ra năng lực cạnh tranh bền vững.

iBASE sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình xây dựng Digital Workforce. Đừng ngần ngại liên hệ với chúng tôi để được tư vấn & thiết kế lộ trình tự động hóa phù hợp.

Send a message to learn more