Case Study Ứng Dụng Agentic Automation Tối Ưu Vận Hành

Khám phá các case study ứng dụng Agentic Automation trong doanh nghiệp giúp tối ưu vận hành, tiết kiệm chi phí và hướng tới vận hành xuất sắc. 

Agentic Automation – Bước nhảy vọt trong tự động hóa

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, tự động hóa đã trở thành một yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh. Từ những hệ thống tự động hóa quy trình robot (RPA) truyền thống, giờ đây công nghệ đã tiến đến nấc thang mới – Agentic Automation. Từ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, có quy luật, giải pháp tự động hóa hiện nay đã có thể trao quyền cho các trợ lý (agents) có khả năng ra quyết định, học hỏi và thích nghi trong các tình huống phức tạp.

Agentic Automation là một hình thức tự động hóa tiên tiến, kết hợp sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra các trợ lý phần mềm (software agent) có khả năng hoạt động một cách tự chủ. Các agent này không chỉ thực hiện các tác vụ theo kịch bản có sẵn mà còn có thể hiểu và diễn giải ngữ cảnh, ra quyết định dựa trên dữ liệu, học hỏi và thích nghi theo thời gian, tương tác linh hoạt với con người và các hệ thống khác, cũng như xử lý các trường hợp ngoại lệ một cách thông minh.

Có thể nói, RPA chủ yếu tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ lặp lại, có quy tắc rõ ràng và chỉ làm việc với dữ liệu cấu trúc. RPA truyền thống hoạt động như một “cánh tay robot” thực hiện theo lệnh, không có khả năng học hỏi hay ra quyết định. Ngược lại, Agentic Automation có khả năng xử lý các tác vụ phức tạp, phi cấu trúc, với nhiều biến thể và trường hợp ngoại lệ. Agentic Process Automation có thể phân tích cả dữ liệu cấu trúc và phi cấu trúc, học hỏi từ kinh nghiệm để cải thiện hiệu suất, và đưa ra các quyết định thông minh dựa trên phân tích chuyên sâu. Sự khác biệt cốt lõi nằm ở khả năng tư duy và hành động tự chủ của Agentic Automation, giúp giải quyết được những vấn đề mà RPA không thể.

Case Study Ứng Dụng Agentic Automation Tối Ưu Vận Hành

Ngân hàng: Tự động hóa phê duyệt tín dụng 

Trong ngành ngân hàng, Agentic Automation đang cách mạng hóa quy trình phê duyệt tín dụng cá nhân và doanh nghiệp. Thay vì chỉ thu thập thông tin và đối chiếu theo các quy tắc cứng nhắc như RPA truyền thống, Agentic Automation có thể phân tích đa dạng các nguồn dữ liệu, từ nội bộ đến bên ngoài (lịch sử giao dịch, điểm tín dụng, thông tin công khai), để đánh giá rủi ro một cách thông minh bằng các thuật toán học máy. Trợ lý AI tự chủ có thể đề xuất các điều kiện cho vay linh hoạt (hạn mức, lãi suất, thời hạn) phù hợp với từng hồ sơ và tự động xử lý các trường hợp ngoại lệ bằng cách tìm kiếm thông tin bổ sung hoặc chuyển tiếp thông tin bối cảnh đầy đủ cho nhân viên. Đây là một case study điển hình về việc Agentic Automation giúp tăng tốc độ phê duyệt từ vài ngày xuống còn vài giờ hoặc thậm chí vài phút, đồng thời giảm thiểu rủi ro tín dụng và cải thiện đáng kể trải nghiệm khách hàng.

Bảo hiểm: Xử lý yêu cầu bồi thường thông minh

Ngành bảo hiểm cũng có thể đạt tới nấc thang vận hành thông minh mới khi ứng dụng Agentic Automation trong việc tự động hóa xử lý yêu cầu bồi thường. Trước đây, RPA chỉ có thể trích xuất dữ liệu cơ bản hoặc IDP có thể phân loại, trích xuất dữ liệu từ văn bản phi cấu trúc. Hiện nay, Agentic Automation thậm chí có khả năng diễn giải, phân tích, đánh giá các tài liệu phi cấu trúc như báo cáo y tế, ảnh chụp hiện trường hay tường trình sự việc để hiểu rõ ngữ cảnh. Đặc biệt, giải pháp có thể sử dụng AI để đánh giá tính hợp lệ, phát hiện các dấu hiệu gian lận bằng cách so sánh với dữ liệu lịch sử và tự động ước tính chi phí bồi thường chính xác. AI Agent cũng có thể linh hoạt tương tác với bên thứ ba (bệnh viện, gara ô tô) để thu thập bằng chứng cần thiết. Kết quả là thời gian giải quyết bồi thường được rút ngắn, độ chính xác tăng cường, và khả năng phát hiện gian lận được cải thiện đáng kể, đồng thời giảm chi phí vận hành.

Tài chính: Tối ưu hóa phân tích và quản lý rủi ro đầu tư

Trong lĩnh vực tài chính, Agentic Automation vượt xa khả năng thu thập dữ liệu của RPA để tối ưu hóa phân tích và quản lý rủi ro đầu tư. Các trợ lý AI tự chủ có thể phân tích thị trường thời gian thực từ hàng ngàn nguồn tin tức, báo cáo và biến động thị trường. Sử dụng các mô hình dự báo phức tạp, các AI Agent có thể dự đoán xu hướng, nhận diện cơ hội và rủi ro, từ đó đề xuất điều chỉnh danh mục đầu tư một cách tối ưu dựa trên mục tiêu và mức độ chấp nhận rủi ro của nhà đầu tư. Khả năng tự động đưa ra cảnh báo và khuyến nghị hành động kịp thời giúp nâng cao hiệu quả đầu tư, giảm thiểu tổn thất và hỗ trợ ra quyết định chiến lược cho các quỹ và nhà đầu tư cá nhân.

Bán lẻ: Cá nhân hóa trải nghiệm và quản lý chuỗi cung ứng

Đối với ngành bán lẻ, Agentic Automation thể hiện ưu điểm vượt trội ở nhiều case study, trong đó nổi bật là khả năng mang lại khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng. Bằng cách phân tích lịch sử mua sắm, hành vi sử dụng trình duyệt web và tương tác mạng xã hội, các AI Agent có thể hiểu chi tiết sở thích từng khách hàng để tự động đề xuất sản phẩm, gửi ưu đãi cá nhân hóa và điều chỉnh nội dung trang web. Đồng thời, Agentic Automation cũng dự báo nhu cầu sản phẩm với độ chính xác cao dựa trên dữ liệu bán hàng, mùa vụ, và yếu tố bên ngoài, từ đó tự động đặt hàng và tối ưu tồn kho ở từng điểm bán. Khả năng giám sát và xử lý sự cố trong chuỗi cung ứng (ví dụ: chậm trễ vận chuyển) cũng được tự động hóa, giúp tăng doanh số, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí vận hành.

Sản xuất: Tối ưu hóa quy trình và bảo trì dự đoán

Trong sản xuất, có thể thấy rất nhiều case study Agentic Automation góp phần tối ưu hóa quy trình và bảo trì dự đoán. Các agents có thể giám sát dây chuyền sản xuất thông qua dữ liệu cảm biến, phân tích hiệu suất để phát hiện điểm nghẽn và đề xuất điều chỉnh thông số sản xuất theo thời gian thực. Đặc biệt, chúng có thể thực hiện bảo trì dự đoán bằng cách phân tích các dấu hiệu bất thường từ máy móc để dự đoán hỏng hóc, tự động lên lịch bảo trì và đặt mua phụ tùng trước khi sự cố xảy ra. Khả năng kiểm soát chất lượng tự động bằng thị giác máy tính và AI cũng giúp phát hiện lỗi sớm và điều chỉnh quy trình. Điều này dẫn đến tăng năng suất, giảm thời gian ngừng máy, nâng cao chất lượng sản phẩm và tiết kiệm chi phí bảo trì.

Logistics: Lộ trình tối ưu và vận chuyển thông minh

Ngành logistics chứng kiến nhiều case study Agentic Automation tối ưu hóa lộ trình và quản lý vận chuyển thông minh. Các agents không chỉ lập kế hoạch tuyến đường tối ưu dựa trên điểm đến mà còn liên tục cập nhật theo thời gian thực dựa trên tình hình giao thông, thời tiết, và sự cố bất ngờ. Chúng tự động điều chỉnh lộ trình để tránh tắc nghẽn, giảm thiểu thời gian di chuyển và tiêu thụ nhiên liệu. Khả năng quản lý đội xe và điều phối giao hàng được nâng cao, với agents giám sát vị trí từng xe và tự động phân bổ đơn hàng mới. Khi có sự cố, agent có thể tự động thông báo, tìm kiếm giải pháp thay thế và cập nhật tình hình cho khách hàng. Điều này giúp giảm chi phí, tăng tốc độ giao hàng và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng tổng thể.

Khối Back Office: Hành chính Nhân sự (HR)

Trong khối back office có rất nhiều case study thể hiện năng lực Agentic Automation, đặc biệt là Hành chính Nhân sự (HR), Agentic Automation với năng lực tự động hóa các quy trình tuyển dụng và quản lý nhân sự. Thay vì chỉ quét từ khóa, agent có thể đọc hiểu nội dung CV, phân tích kinh nghiệm và kỹ năng để đánh giá, chấm điểm mức độ phù hợp của ứng viên với vị trí cần tuyển một cách toàn diện. Bên cạnh đó, trợ lý AI tự chủ có khả năng tự động lên lịch phỏng vấn thông minh bằng cách phối hợp lịch trình ứng viên và nhà tuyển dụng, gửi lời mời và nhắc nhở. Ngoài ra, việc triển khai chatbot sử dụng AI và NLP giúp tự động trả lời các câu hỏi thường gặp của nhân viên về chính sách, phúc lợi, thủ tục hành chính, giải phóng đáng kể thời gian cho đội ngũ HR. Khả năng đề xuất khóa đào tạo phù hợp và theo dõi tiến độ cũng giúp tối ưu hóa quản lý nguồn nhân lực. Kết quả là giảm tải công việc hành chính, nâng cao trải nghiệm ứng viên và nhân viên, cũng như cải thiện chất lượng tuyển dụng.

Dự đoán xu hướng Agentic Automation ứng dụng trong doanh nghiệp giai đoạn 2025 – 2027

Một cuộc khảo sát của Gartner vào tháng 1/2025 với 3.412 người tham dự webinar cho thấy 19% các tổ chức đã đầu tư đáng kể vào Agentic AI, 42% có mức đầu tư thận trọng, 8% chưa đầu tư, 31% vẫn đang chờ đợi hoặc chưa chắc chắn. Mặc dù có những thách thức ban đầu, Gartner vẫn nhìn thấy tiềm năng lớn của Agentic AI trong dài hạn. Đến năm 2028, ít nhất 15% các quyết định công việc hàng ngày sẽ được đưa ra một cách tự chủ bởi Agentic AI, tăng mạnh từ mức gần như 0% vào năm 2024. Đến năm 2028, 33% các ứng dụng phần mềm doanh nghiệp dự kiến sẽ tích hợp khả năng Agentic AI, tăng từ dưới 1% hiện nay.

Ứng dụng của Agentic Automation sẽ không chỉ dừng lại ở các tác vụ lặp lại mà sẽ ngày càng tập trung vào các quy trình cốt lõi, có tính chiến lược cao, nơi mà khả năng ra quyết định thông minh có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh đáng kể, ví dụ như quản lý rủi ro, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hay phát triển sản phẩm. Hơn nữa, Agentic Automation sẽ không hoạt động độc lập mà sẽ được tích hợp sâu rộng với các công nghệ AI khác như Large Language Models (LLMs) để tăng cường khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, phân tích cảm xúc và tạo nội dung. Sự kết hợp với computer vision, phân tích dữ liệu lớn và học tăng cường cũng sẽ giúp các AI Agent ngày càng thông minh và mạnh mẽ hơn.

Mặc dù triển khai Agentic Automation đòi hỏi sự đầu tư lớn về công nghệ, dữ liệu chất lượng cao và đội ngũ nhân lực chuyên môn về AI, cũng như thách thức trong việc đảm bảo tính minh bạch, an toàn và đạo đức trong các quyết định tự động, các doanh nghiệp tiên phong ứng dụng sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội về hiệu quả vận hành, khả năng đổi mới và tốc độ thích nghi với thị trường. Điều này sẽ mở ra những mô hình kinh doanh mới và định hình lại nhiều ngành nghề.

Kết luận

Agentic Automation không chỉ là một công nghệ mới mà là một cuộc cách mạng trong lĩnh vực tự động hóa, mở ra kỷ nguyên mà các hệ thống không chỉ thực hiện nhiệm vụ mà còn tư duy, học hỏi và ra quyết định một cách tự chủ. Với tiềm năng tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả trên mọi lĩnh vực, Agentic Automation chắc chắn sẽ là động lực chính thúc đẩy sự phát triển của các doanh nghiệp trong những năm tới.