AI trong Quản trị doanh nghiệp hiện đại: Ứng dụng, rủi ro và hiệu quả Quản trị

Do đó, doanh nghiệp không còn lựa chọn giữa ứng dụng AI hay không mà phải đối mặt với câu hỏi lớn hơn: làm thế nào để triển khai AI trong quản trị doanh nghiệp một cách có trách nhiệm, tuân thủ và tạo ra giá trị đo lường được trong từng tầng chiến lược?

Với quy mô thị trường Enterprise AI toàn cầu được dự báo vượt 155 tỷ USD vào năm 2030, công nghệ AI đang định hình lại cách doanh nghiệp tổ chức quản trị, điều hành và quản lý rủi ro. Đây là nền tảng để lý giải vì sao công nghệ này ngày càng được nhìn nhận như một năng lực tổ chức mang tính chiến lược, thay vì chỉ là công cụ hỗ trợ.(2)

1. Khái niệm và phạm vi quản trị doanh nghiệp

Sự trỗi dậy của Enterprise AI đã thúc đẩy hiệu quả vận hành và mở rộng cả phạm vi của quản trị doanh nghiệp trong kỷ nguyên số. Nếu như quản lý tập trung vào các hoạt động vận hành và tác nghiệp hàng ngày, thì quản trị được hiểu ở cấp độ cấu trúc và định hướng: vai trò của hội đồng quản trị, cơ chế kiểm soát, giám sát rủi ro, tuân thủ quy định và hoạch định chiến lược. Đây là ranh giới quan trọng giúp phân biệt chức năng điều hành thường nhật với trách nhiệm giám sát và định hình tương lai tổ chức.

Trong bối cảnh AI ngày càng gắn liền với các quyết định then chốt, việc củng cố khung quản trị trở thành yêu cầu cấp thiết. OECD AI Principles (cập nhật 2024) nhấn mạnh tính minh bạch, trách nhiệm giải trình và an toàn hệ thống như những trụ cột để đảm bảo việc ứng dụng AI phù hợp với chuẩn mực toàn cầu. Cùng với đó, NACD Director Essentials đã xác định rõ vai trò mới của hội đồng quản trị trong giám sát AI, bao gồm việc xem xét rủi ro mô hình, đánh giá giá trị chiến lược mà công nghệ mang lại, và thiết lập cơ chế giám sát phù hợp.

2. Nhóm ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp theo trục GRC

Khung GRC (Governance – Quản trị, Risk – Rủi ro, Compliance – Tuân thủ) là nền tảng đảm bảo doanh nghiệp vận hành minh bạch, an toàn và bền vững. Việc tích hợp AI vào ba trục này giúp mở rộng phạm vi quản trị từ kiểm soát vận hành sang giám sát chiến lược, đồng thời thiết lập chuẩn mực mới cho năng lực nhận diện rủi ro và tuân thủ trong kỷ nguyên số.

2.1. Governance – Tăng cường năng lực giám sát của Hội đồng quản trị

Một trong những thay đổi quan trọng khi AI được tích hợp vào mô hình doanh nghiệp là việc nâng cao khả năng giám sát và hỗ trợ chiến lược của hội đồng quản trị. Trước đây, quản trị chủ yếu dựa vào dữ liệu tổng hợp từ nhiều cấp và các cơ chế kiểm soát thủ công, nhưng hiện nay AI cho phép hội đồng quản trị tiếp cận các phân tích thời gian thực. AI không chỉ giúp tổng hợp dữ liệu từ hàng trăm hệ thống phân tán mà còn phân tích sâu theo nhiều chiều để đưa ra các báo cáo quản trị.

“Các tổ chức có chiến lược AI rõ ràng — với tầm nhìn và khung áp dụng bài bản — có khả năng đạt được gấp 2 lần tăng trưởng doanh thu nhờ AI so với tổ chức áp dụng rời rạc, và 3.5 lần khả năng nhận được các lợi ích quan trọng từ AI.” (3) — Điều này nhấn mạnh: khi AI được quản trị bài bản, nó không chỉ là công cụ hỗ trợ, mà bắt đầu trở thành một bộ phận của cấu trúc chiến lược doanh nghiệp.

2.2. Risk – Quản trị rủi ro trong kỷ nguyên mô hình AI

Các công cụ AI hiện nay vượt trội trong việc kiểm thử mô hình (model validation) so với phương pháp thủ công, với khả năng phát hiện sai sót và so sánh kết quả giữa các mô hình một cách tự động và chính xác.

Điều này giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro trước khi mô hình được triển khai trong thực tế. AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện thiên lệch dữ liệu (bias detection), giúp cảnh báo nguy cơ ra quyết định sai lệch hoặc phân biệt đối xử, điều này đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính và nhân sự, nơi sai sót có thể dẫn đến hậu quả nghiêm trọng.

Một ví dụ tiêu biểu là Deloitte với giải pháp Guard.ai — một bộ dịch vụ & công cụ sử dụng AI / machine learning để giám sát rủi ro gian lận (fraud risk). Guard.ai giúp tổ chức thực hiện đánh giá rủi ro liên tục, phát hiện hành vi gian lận, sai phạm, gian lận nội bộ hoặc bên ngoài, và cảnh báo sớm để doanh nghiệp có thể can thiệp trước khi thiệt hại diễn ra.(4)

2.3. Compliance – Tuân thủ trong kỷ nguyên AI toàn cầu

Các hệ thống tuân thủ dựa trên AI có khả năng tự động cập nhật luật mới, từ EU AI Act, GDPR cho đến các yêu cầu báo cáo ESG. Điều này giúp bộ phận pháp chế duy trì sự đồng bộ và kịp thời, tránh tình trạng lạc hậu trước sự thay đổi nhanh chóng của môi trường pháp lý. Đồng thời, AI có thể tự động tạo báo cáo định kỳ theo yêu cầu của cơ quan quản lý, đảm bảo tính chính xác, giảm sai sót thủ công và tối ưu thời gian xử lý.

“Theo báo cáo 2025 của AuditBoard, tỉ lệ doanh nghiệp sử dụng AI cho chức năng kiểm toán/ audit đã tăng từ 8% lên 21% chỉ trong một năm — minh chứng cho xu hướng áp dụng AI không chỉ trong tác nghiệp mà bắt đầu lan vào các chức năng kiểm soát, giám sát, compliance.”(5) — Khi tích hợp AI vào audit/ kiểm soát nội bộ, doanh nghiệp có cơ hội nâng cao độ nhạy rủi ro, giám sát tốt hơn, đồng thời giảm bớt gánh nặng thủ công.

3. Nhóm ứng dụng AI trong quản trị doanh nghiệp theo chức năng cốt lõi

3.1. Tài chính – Chống gian lận và quản lý rủi ro

Một trong những ứng dụng AI nổi bật trong tài chính là việc xây dựng các hệ thống tự động hóa dự báo và cảnh báo sớm về các thay đổi trong dòng tiền hoặc nguy cơ rủi ro tài chính. Các ngân hàng và tổ chức tài chính lớn đang ứng dụng AI để giám sát giao dịch tài chính theo thời gian thực, giúp phát hiện gian lận và các hành vi bất thường ngay lập tức. Hệ thống AI phân tích hàng triệu giao dịch mỗi giây, xác định các mẫu hành vi có thể liên quan đến gian lận, từ đó đưa ra cảnh báo cho các giao dịch nghi ngờ.

JPMorgan đã ứng dụng AI để giảm tỷ lệ từ chối xác thực giao dịch trong mảng thanh toán tới 15–20%, giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và giảm thiểu tổn thất. Không chỉ vậy, AI cũng hỗ trợ trong việc phân tích dòng tiền, dự báo biến động tài chính và phát hiện những yếu tố có thể ảnh hưởng đến sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.(6)

3.2. Chuỗi cung ứng – Giám sát bền vững và minh bạch

Trong bối cảnh các yêu cầu về trách nhiệm xã hội và môi trường (ESG) ngày càng được nhấn mạnh, AI trở thành công cụ trọng yếu trong việc giám sát chuỗi cung ứng, đảm bảo tính minh bạch và bền vững. Unilever, một trong những công ty tiên phong trong việc áp dụng AI vào quản lý chuỗi cung ứng, đã hợp tác với Orbital Insight để sử dụng công nghệ phân tích vệ tinh kết hợp với AI nhằm giám sát quá trình khai thác tài nguyên, đặc biệt là trong chuỗi cung ứng dầu cọ.(7)

Hệ thống AI này giúp theo dõi việc khai thác và vận chuyển dầu cọ từ các trang trại, giúp Unilever đảm bảo rằng các nguyên liệu đầu vào đáp ứng các tiêu chuẩn bảo vệ môi trường và công bằng xã hội. Các ứng dụng AI này giúp giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng, đồng thời cung cấp dữ liệu minh bạch và đáng tin cậy cho các đối tác, khách hàng và cơ quan chức năng.

“Nghiên cứu cho thấy áp dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng có thể tăng độ chính xác dự báo từ 20-50% và giảm chi phí vận hành 10-20%.”(8) — Điều này hỗ trợ luận điểm rằng AI không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí, mà còn tăng được tính chính xác, linh hoạt và khả năng phản ứng nhanh với biến động — rất quan trọng trong môi trường supply-chain toàn cầu phức tạp.

3.3. Nhân sự – Tuyển dụng và đào tạo thông minh

Các tổ chức hiện nay đang sử dụng AI để tự động hóa quy trình tuyển dụng, giúp giảm thiểu thời gian và chi phí, đồng thời đảm bảo chất lượng tuyển dụng. Công nghệ này giúp phân tích kỹ năng, văn hóa và tiềm năng phát triển của ứng viên, từ đó tối ưu hóa việc lựa chọn. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ xây dựng các chương trình đào tạo cá nhân hóa, cải thiện hiệu suất công việc và giảm chi phí đào tạo, giúp doanh nghiệp phát triển nguồn nhân lực hiệu quả.

Chipotle, chuỗi nhà hàng lớn của Mỹ, đã triển khai hệ thống AI để tự động hóa quy trình tuyển dụng, từ việc phân tích video phỏng vấn đến lựa chọn ứng viên phù hợp. Hệ thống AI “Ava Cado” của Chipotle giúp rút ngắn thời gian tuyển dụng tới 75% so với quy trình truyền thống. Hệ thống này không chỉ giúp công ty mở rộng đội ngũ nhanh chóng mà còn duy trì chất lượng tuyển dụng cao, vì AI có khả năng phân tích các yếu tố liên quan đến kỹ năng, văn hóa doanh nghiệp và khả năng tiềm năng của ứng viên.(9)

3.4. Quản trị khách hàng – Tối ưu hóa trải nghiệm và doanh thu

Trong quản trị khách hàng, AI đang mở ra khả năng nâng cao độ chính xác trong dự báo nhu cầu, nhờ đó tối ưu tồn kho và cải thiện hiệu quả các hoạt động marketing. Khi dữ liệu được phân tích theo thời gian thực và được tích hợp vào quyết định kinh doanh, doanh nghiệp có thể giảm đáng kể chi phí vận hành, đồng thời tập trung nguồn lực vào những sáng kiến mang lại giá trị cao hơn. Việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng cũng trở nên liền mạch hơn, góp phần củng cố lòng trung thành và gia tăng giá trị dài hạn của từng khách hàng.

Trường hợp của Temple & Webster cho thấy điều này rõ nét: hơn 80% tương tác khách hàng được tự động hóa bằng AI, giúp nâng cao chất lượng phục vụ và giảm tải cho đội ngũ vận hành. Nhờ mức độ tự động hóa này, công ty ghi nhận doanh thu tăng 21% và chi phí chăm sóc khách hàng giảm khoảng 60%, đóng góp vào mức lợi nhuận tăng gấp năm lần trong năm tài chính gần nhất. Ví dụ này cho thấy khi AI được tích hợp bài bản vào các điểm chạm khách hàng, doanh nghiệp có thể đồng thời cải thiện trải nghiệm, tối ưu chi phí và củng cố tăng trưởng bền vững.(10)

4. Đo lường và tối ưu qua KPI

AI đang thay đổi cách doanh nghiệp theo dõi và thúc đẩy KPI bằng việc chuyển quá trình đo lường từ hậu kiểm sang giám sát theo thời gian thực. Thay vì đợi báo cáo tuần hoặc tháng, hệ thống AI tự động thu thập dữ liệu từ các quy trình vận hành, tài chính và chăm sóc khách hàng, so sánh với KPI mục tiêu và chủ động cảnh báo khi có sai lệch. AI cũng học từ dữ liệu quá khứ để dự báo xu hướng KPI — như mức tồn kho, tỷ lệ chuyển đổi hay chi phí vận hành — giúp doanh nghiệp điều chỉnh sớm trước khi KPI giảm chất lượng.

Ở cấp chiến lược, AI có thể tổng hợp kết quả đa chiều, gửi insights cho lãnh đạo và đề xuất hành động tối ưu để “đẩy” KPI theo đúng mục tiêu. Nhờ cơ chế theo dõi liên tục và cảnh báo chủ động, AI giúp tổ chức duy trì kỷ luật vận hành và cải thiện hiệu quả mà không cần tăng thêm nguồn lực đo lường.

Ví dụ, Walmart đã triển khai hệ thống AI trong quản lý tồn kho và dự báo nhu cầu và giảm số lượng stock-out khoảng 30% đồng thời giảm tồn kho vượt mức (excess inventory) khoảng 20-25% so với trước khi áp dụng AI; điều này góp phần nâng cao doanh số và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. (11)

Hay như Netflix là một ví dụ tiêu biểu trong việc ứng dụng AI để tối ưu hóa doanh thu. Hệ thống gợi ý cá nhân hóa của Netflix, sử dụng AI để phân tích hành vi người dùng, đã giúp tăng thời gian xem trung bình của người dùng và giảm tỷ lệ rời nền tảng – một KPI hiệu suất quan trọng. Khoảng 75–80% thời gian xem trên nền tảng này đến từ các đề xuất AI, góp phần quan trọng vào việc duy trì doanh thu ổn định và tăng trưởng người dùng dài hạn.(12)

Việc tích hợp AI vào các quy trình quản trị không chỉ giúp tối ưu hóa vận hành mà còn nâng cao năng lực giám sát chiến lược, quản lý rủi ro và tuân thủ quy định. Công nghệ này đã trở thành yếu tố cốt lõi trong việc định hình lại cách thức các doanh nghiệp quản lý và phát triển trong kỷ nguyên số. Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI, các tổ chức cần triển khai một cách có trách nhiệm và đảm bảo các chỉ số đo lường hiệu quả rõ ràng, giúp duy trì sự phát triển bền vững và bảo vệ lợi thế cạnh tranh dài hạn.

References:

1. McKinsey and McKinsey Digital. (2024). The state of AI in early 2024: Gen AI adoption spikes and starts to generate value.
2. Grand View Research. (2024). Enterprise Artificial Intelligence Market.
3. Thomson Reuters. (2025, June). The AI adoption reality check: Firms with AI strategies are twice as likely to see AI-driven revenue growth; Those without risk falling behind.
4. Deloitte. (n.d.). Guard AI: Safeguarding your future with AI.
5. CPA Practice Advisor. (2025, October 16). AI adoption in audit is on the rise.
6. JPMorgan Chase & Co. (n.d.). AI in payments: Enhancing efficiency and reducing fraud.
7. FoodNavigator. (2020, August 19). Unilever pilots Orbital tech to boost transparency in palm oil and soy supply chains.
8. FPT Digital. (n.d.). Tối ưu hóa vận hành chuỗi cung ứng thông qua ứng dụng AI.
9. CNBC. (2025, June 13). Chipotle CEO Scott Boatwright: AI Ava Cado cut hiring time by 75 percent.
10. Chief AI Officer. (n.d.). How Temple Webster doubled profits with AI while cutting customer support costs by 60%.
11. Simple KPI. (n.d.). How AI and machine learning are transforming KPI tracking.
12. Analytics Insight. (n.d.). How Netflix uses AI to personalize recommendations and keep you hooked.