Giải pháp
Mô hình chỉ có giá trị khi ảnh hưởng tới một quyết định thật. BigAI chọn use case theo giá trị kinh doanh, đo bằng KPI thống nhất trước và bàn giao mô hình chạy trong production.
Dấu hiệu
Mô hình chạy tốt trên máy của data scientist nhưng không ai biết đưa lên hệ thống thật thế nào.
Bộ luật if-else viết từ nhiều năm trước, không ai dám sửa vì không rõ ảnh hưởng.
Báo cáo độ chính xác 92% nhưng không ai trả lời được con số đó tiết kiệm bao nhiêu tiền.
Năng lực
Thứ tự sai phổ biến nhất là chọn thuật toán trước rồi đi tìm bài toán. BigAI làm ngược lại: liệt kê các quyết định lặp lại nhiều lần trong doanh nghiệp, ước lượng giá trị nếu quyết định đó tốt hơn 10%, rồi mới xét xem dữ liệu có đủ để xây mô hình hay không.
Cách này thường loại bỏ 70% ý tưởng ban đầu — và giữ lại đúng những bài toán có khả năng hoàn vốn trong vòng một năm.
Dự báo theo SKU, cửa hàng, khu vực và khung thời gian, có tính mùa vụ và sự kiện khuyến mãi.
Mô hình chấm điểm thời gian thực kết hợp quy tắc nghiệp vụ, giải thích được từng quyết định.
Xác định nhóm khách hàng có giá trị và nhóm sắp rời bỏ để đội kinh doanh can thiệp kịp thời.
Gợi ý sản phẩm theo hành vi thực tế, chạy được cả trên web, app và tại quầy.
Kèm phân tích SHAP, kiểm tra thiên lệch và tài liệu mô tả mô hình đủ để trình hội đồng rủi ro.
Nghiệm thu bằng doanh thu, chi phí hoặc tỷ lệ tổn thất — không dừng ở chỉ số kỹ thuật.
Kết quả
Dải số liệu tổng hợp từ các dự án BigAI đã triển khai. Con số cụ thể được chốt lại trong giai đoạn khảo sát.
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Chỉ số | Trước khi triển khai | Sau khi triển khai | Mức cải thiện |
|---|---|---|---|
| Sai số dự báo nhu cầu (MAPE) | 25–40% | 8–15% | −60% |
| Tỷ lệ duyệt ở cùng mức rủi ro | Theo quy tắc cứng | Mô hình có giải thích | +15% |
| Thời gian phát hiện giao dịch bất thường | Theo lô, cuối ngày | Dưới 300 mili giây | Thời gian thực |
Dự án tiêu biểu
Từ 14 nguồn dữ liệu rời rạc và quy trình đối soát thủ công, ngân hàng chuyển sang một nền tảng lakehouse có quản trị, phục vụ đồng thời báo cáo NHNN và phân tích kinh doanh nội bộ.
Đọc case studyThay việc đặt hàng theo kinh nghiệm quản lý cửa hàng bằng mô hình dự báo theo từng SKU, có tính mùa vụ, thời tiết và lịch khuyến mãi.
Đọc case studyFAQ
Một kỹ sư giải pháp của BigAI sẽ cùng bạn rà soát hiện trạng dữ liệu, xác định bài toán đáng làm nhất và phác thảo lộ trình khả thi. Không ràng buộc.