Base.vn: 10 năm đồng hành cùng doanh nghiệp

Thành lập năm 2016, Base.vn gia nhập FPT năm 2021 với tư cách công ty thành viên thứ 11. Hiện tại Base đang phục vụ hơn 11,000 khách hàng doanh nghiệp: từ SME 5 nhân sự đến enterprise trên 1,000 người: với bộ 130+ ứng dụng quản trị toàn diện.

Slide: Về Base.vn: hành trình 10 năm và các giải thưởng quốc tế

Base cũng là đơn vị được ghi nhận tại nhiều giải thưởng lớn: Doanh nghiệp châu Á xuất sắc (APEA), TOP 1 Nền tảng số xuất sắc (Bộ TT&TT), Nhà cung cấp phần mềm điện toán đám mây tiêu biểu tại WMB & Cloud AI Summit 2025, Microsoft Partner và chứng nhận ISO 9001, ISO 27001.

5 trục giải pháp của Base.vn

Base hiện có hơn 130 ứng dụng được tổ chức thành 5 trục giải pháp chính: phủ toàn bộ hành trình vận hành doanh nghiệp từ công việc, nhân sự, khách hàng, tài chính đến thông tin nội bộ, và tích hợp Base AI xuyên suốt:

Slide 8: Nền tảng quản trị doanh nghiệp thông minh: Work+ · HRM+ · CRM · Finance+ · Info+ · Base AI

Trên trang Customer Success Story của Base, anh chị có thể tìm thấy hàng trăm câu chuyện chuyển đổi số thực tế: biết đâu sẽ thấy sự tương đồng với hành trình của chính doanh nghiệp mình.

Slide 7: Những câu chuyện thành công vẫn đang được viết tiếp: quét QR để xem tại success.base.vn

AI đang phát triển rất nhanh: nhưng thực trạng không như kỳ vọng

Theo khảo sát State of AI của McKinsey, gần 80% doanh nghiệp đã ứng dụng AI. Báo cáo Nền kinh tế AI Việt Nam 2025 ước tính đến năm 2040, AI có thể giúp tiết kiệm 60–75 tỷ USD chi phí nhờ tự động hóa và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Slide: AI đang phát triển rất nhanh: số liệu McKinsey & NIC/JICA/BCG

Nhưng đằng sau những con số lạc quan đó là một thực tế đáng suy ngẫm:

Slide: Thực trạng áp dụng AI: 42% · 40% · 7,6%

Doanh nghiệp đang “nhảy cóc” trên hành trình chuyển đổi

Khi đi tư vấn doanh nghiệp, Hà nhận ra một vấn đề gốc rễ: hầu hết doanh nghiệp đang bỏ qua bước nền tảng và nhảy thẳng tới AI.

Hành trình chuyển đổi số đúng phải đi theo lộ trình: Số hóa (Digitization) → Dữ liệu hóa (Datafication) → Tối ưu hóa (Optimization) → AI hóa (AI Integration) → AI-First Reinvention. Đa số doanh nghiệp Việt Nam đang ở Cấp 1–2 (theo khung FPT CASAN), trong khi kỳ vọng bước thẳng lên Cấp 3–4.

Slide: Đồng hành cùng doanh nghiệp trong hành trình chuyển đổi số

Ai dùng tốt thì người đó tốt: nhưng chúng ta không thể kỳ vọng cả doanh nghiệp cùng tốt được. AI hiện tại chỉ mang lại giá trị cho từng cá nhân, chứ chưa thành năng lực vận hành của tổ chức.

Câu trả lời: Hạ tầng số trọn vẹn: Quy trình · Con người · Thông tin

Để xây nền tảng chuyển đổi AI, doanh nghiệp cần xây dựng hạ tầng số trọn vẹn với 3 trụ cột kết nối nhau.

Slide: Hạ tầng số trọn vẹn: 3 trụ cột nền tảng cho AI

Đứng ở góc độ giải pháp công nghệ, Base.vn trang bị cho doanh nghiệp 3 vũ khí cốt lõi:

Slide: Giải pháp công nghệ: #1 Tốc độ · #2 Tinh gọn · #3 Dữ liệu

#1: Tốc độ: Số hóa quy trình vận hành

Để doanh nghiệp vận hành theo cách mà lãnh đạo mong muốn, cần đóng gói phương thức vận hành hằng ngày bằng Quy định, Tiêu chuẩn và Quy trình (SOP). Nhưng có SOP là chưa đủ: nhân viên vẫn thực hiện qua Zalo, mail, rất khó biết có tuân thủ hay không.

Slide: Đẩy nhanh tốc độ vận hành: Xây dựng quy trình (SOP)

Khi các công việc được số hóa theo từng bước, có deadline rõ ràng, người thực hiện rõ ràng, đưa về một mặt phẳng duy nhất: việc giám sát quy trình trở nên rất dễ dàng. Kết quả:

• Giảm thiểu sai sót trong khâu vận hành
• Tăng tốc độ xử lý công việc
• Tuyển dụng và đào tạo nhân sự mới dễ dàng hơn
• Các bộ phận dễ dàng giám sát chéo lẫn nhau

#2: Tinh gọn: Quản lý không bị giới hạn bởi không gian

Doanh nghiệp Việt thường tổ chức theo mô hình hình tháp: mỗi phòng ban có trưởng phòng quản lý sát. Nhưng đây đôi khi chính là rào cản trong luồng vận hành. Base rất ưu tiên trải nghiệm trên điện thoại: dữ liệu công việc phải được cập nhật online, real-time, với mobility tối ưu.

Slide: Tinh gọn hóa doanh nghiệp: Online · Oncloud · Mobility

#3: Dữ liệu: Xây kho dữ liệu từ vận hành hằng ngày

Khi áp dụng công nghệ vào vận hành, thành quả có được chính là cơ sở dữ liệu. Tất cả các quy trình trên Base đều có thể tổ chức thành các trường dữ liệu, được lưu trữ tập trung tại Base Table: tự động tổng hợp, không cần nhân viên nhập liệu lại. Từ đó, doanh nghiệp hướng tới việc chuyển đổi thành tổ chức Data Driven và kéo dữ liệu lên Power BI để ra quyết định thực sự.

Minh họa thực tế: Đảo Hải Sản (cùng mảng F&B với Thái Mậu) có hơn 1,000 feedback khiếu nại được log lại, gắn tag, xử lý qua Base Wework: và toàn bộ data được tổng hợp tự động mỗi tháng mà không cần nhân viên nhập liệu.

Slide: Case Đảo Hải Sản: 1,000+ job khiếu nại được log và tổng hợp tự động

Thành quả có được khi số hóa quy trình này chính là một bảng tổng hợp dữ liệu thô về khiếu nại được tạo tự động hằng tháng: không cần nhân viên nhập liệu lại. Tất cả các quy trình trên Base đều có thể tổ chức thành các trường dữ liệu, lưu trữ tập trung tại Base Table.

Slide 21: Base Table: [F&B] Bảng tổng hợp khiếu nại của KH, tự động cập nhật, có phân loại và hướng xử lý

Nâng cao hơn, toàn bộ dữ liệu này có thể kéo qua Power BI để xây thành các báo cáo chuyên sâu: phân tích theo thời gian, theo bộ phận xử lý, theo mức độ ưu tiên, theo chủ đề khiếu nại.

Slide 22: Báo cáo tổng quan xử lý khiếu nại: 2.999 khiếu nại, phân tích theo bộ phận, chủ đề, mức độ ưu tiên và trạng thái xử lý

Không gian vận hành số: Digital Workspace

Suốt 10 năm qua, Base kiên định đồng hành cùng doanh nghiệp xây dựng một Không gian vận hành số: được xây dựng bởi 2 trụ cột không thể tách rời:

Slide 23: Digital Workspace: 2 trụ cột Operations (Quy trình · Vận hành) và Software (Phần mềm · Dữ liệu)

Khi 2 trụ cột này kết hợp với nhau, doanh nghiệp xây được nền vận hành số: toàn bộ công việc, quy trình, dữ liệu được đưa lên một hệ thống duy nhất, minh bạch và đo lường được. Đây là nền tảng của Chuyển đổi số.

Base Intelligent Workspace: Khi Doanh nghiệp · Phần mềm · AI cùng nói chung ngôn ngữ

Từ 2025, Base không dừng lại ở Digital Workspace nữa. Base tiến đến cung cấp cho doanh nghiệp một nền tảng Intelligent Workspace: không gian vận hành thông minh, nơi AI Agent trở thành trụ cột thứ ba, kết nối Operations và Software.

Slide 24: Base Intelligent Workspace: Khi Doanh nghiệp, Phần mềm và AI cùng nói chung ngôn ngữ

Điểm giao của cả 3 vòng tròn chính là Agent Base: nơi AI Agent được nhúng trực tiếp vào quy trình vận hành, hiểu dữ liệu doanh nghiệp và hành động thay con người trong các tác vụ lặp lại. Đây là nền tảng của Chuyển đổi AI.

AI Agent trong thực tế: Các case study đã triển khai

Với nền tảng Intelligent Workspace, AI Agent không phải là một ứng dụng riêng lẻ: mà là một thế hệ nhân sự mới được nhúng thẳng vào luồng quy trình doanh nghiệp, hoạt động như một khối lego trong hệ thống vận hành.

Slide: Các loại AI thường được tích hợp trong phần mềm quản trị

AI Agent: Thế hệ nhân sự mới trong doanh nghiệp

Base AI Agent đồng hành và hỗ trợ nhân sự thực hiện công việc nhanh và tối ưu hơn: từ soạn email, meeting note, viết content, tracking tiến độ, đo workload, cho đến xử lý hồ sơ thầu phức tạp. Tất cả ngay trong không gian làm việc quen thuộc.

Slide 26: Base AI Agent: thế hệ nhân sự mới, hỗ trợ từ Meeting note, Email, Report đến Xử lý hồ sơ thầu

AI Agent tốt nhất: được nhúng thẳng vào quy trình

Điểm khác biệt lớn nhất của Base AI Agent là khả năng nhúng trực tiếp vào quy trình vận hành số. AI không chỉ hỗ trợ cá nhân riêng lẻ: mà kết nối cả Nhân sự số (con người) và Quy trình số (hệ thống), tạo thành một vòng khép kín thông minh.

Slide 27: AI Agent nhúng vào cả 2 chiều: Nhân sự số (viết, recap, tracking) và Quy trình số (nhập kho, mua hàng, chăm sóc khách, hợp đồng)

Base coi AI Agent là một khối trong quy trình: như lắp lego

Thay vì cài AI như một ứng dụng bên ngoài, Base thiết kế AI Agent trở thành một khối trong luồng quy trình: nằm cạnh khối nhiệm vụ, khối điều kiện, khối phê duyệt, khối chữ ký số. Doanh nghiệp muốn tối ưu bước nào, chỉ cần lắp khối AI Agent vào đúng điểm đó.

Slide 28: Nhân sự số + Quy trình số: AI Agent, Điều kiện, Nhiệm vụ, Phê duyệt, Chữ ký số cùng trong một luồng duy nhất

Case study: Tập đoàn Cao su Việt Nam

Nhân công lấy mủ ngoài rừng phải gửi báo cáo sản lượng bằng giấy: vì ngoài rừng không có wifi và họ không thạo công nghệ. Giải pháp của Base: xây một AI Agent có thể đọc, hiểu tờ giấy báo cáo tay, kể cả tiếng Lào, và chuyển đổi thành dữ liệu trực tiếp lên hệ thống. Kết quả: giảm hàng trăm giờ nhập liệu thủ công mỗi tháng.

Slide: AI cho công việc đơn giản ở "chiến trường": Tập đoàn Cao su Việt Nam

Slide 32: Trước vs Sau: Phiếu báo cáo viết tay tiếng Lào được AI scan và chuyển tự động thành dữ liệu có cấu trúc trên hệ thống

Case study: AI xử lý hồ sơ thầu phức tạp

Với những công việc phức tạp hơn: như xử lý hồ sơ thầu xuyên nhiều phòng ban: Base tư vấn doanh nghiệp bóc tách từng bước thực hiện và áp dụng AI Agent vào đúng điểm cần tối ưu.

Slide 33: Quy trình xử lý hồ sơ thầu: AI Agent nhúng vào các bước: Đọc & tóm tắt HSMT, Lập BOM, Hỏi NCC, Kiểm tra tín dụng, Phân tích hiệu quả dự án

Nhân viên sales chỉ cần upload file hồ sơ thầu, AI tự đọc và bóc tách toàn bộ thông tin. AI Agent cũng có thể truy vấn tổng chi phí các dự án đang hoạt động, so sánh với giá trị hợp đồng và đưa ra khuyến nghị tham gia thầu.

Slide 34: Thực tế: AI đọc bộ HSMT nhiều file PDF, bóc tách thông tin yêu cầu; AI Agent phân tích tổng chi phí 4,8 tỷ đồng so với giá trị hợp đồng toàn danh mục dự án

Case study: Quy trình xử lý khiếu nại tích hợp AI Agent

Một quy trình xử lý khiếu nại khách hàng thông thường gồm nhiều bước thủ công: tiếp nhận → xác định nguyên nhân → nội bộ xử lý → phản hồi khách hàng → rút kinh nghiệm → cập nhật bảng tổng hợp.

Slide 35: Quy trình xử lý khiếu nại: cách làm cơ bản (chưa có AI)

Slide 36: Quy trình xử lý khiếu nại nâng cao: AI Agent thay thế 3 bước thủ công

Khi áp dụng AI Agent vào quy trình này, số bước cần người thật thực hiện giảm từ 5 xuống còn 2. AI dựa vào bảng tổng hợp lịch sử để phân loại vấn đề, đánh giá mức độ nghiêm trọng, đề xuất hướng xử lý phù hợp: và tự học từ mỗi case mới. AI còn có thể:

• Soạn email phản hồi khách hàng tự động
• Gửi yêu cầu đến quản lý hoặc bộ phận liên quan
• Cập nhật bảng tổng hợp vấn đề liên tục

5 điều kiện tiên quyết để xây hạ tầng cho AI

Slide: 5 điều kiện tiên quyết để xây dựng hạ tầng số cho AI

1. 1
   Có bài toán vận hành đủ rõ.
   Doanh nghiệp phải biết mình muốn AI hỗ trợ điểm nghẽn nào: không áp dụng AI vì xu hướng.
2. 2
   Có quy trình đủ rõ.
   Một việc cần đi qua những bước nào, ai xử lý, ai duyệt, khi nào cần cảnh báo: tất cả phải chuẩn hoá trước khi nhúng AI vào.
3. 3
   Có dữ liệu đủ cấu trúc.
   Dữ liệu phải được tạo ra từ công việc hằng ngày, có trạng thái, có lịch sử, có người phụ trách và có ngữ cảnh.
4. 4
   Có hệ thống để AI có thể hành động.
   AI không chỉ trả lời: mà có thể tạo task, chuyển việc, gửi cảnh báo, cập nhật trạng thái hoặc kích hoạt bước tiếp theo.
5. 5
   Có con người chịu trách nhiệm thiết kế và cải tiến.
   AI không tự nhiên hiểu doanh nghiệp. AI cần được đặt đúng bài toán, đúng dữ liệu, đúng quy trình và được review liên tục.

Từ dữ liệu rời rạc đến báo cáo AI: Hành trình 5 năm chuyển đổi số của Thái Mậu

Phần chia sẻ tiếp theo của buổi workshop thuộc về anh Hứa Tấn Vinh: CEO Thái Mậu Group và chị Hoàng Thụy Tường Vi: Phó Giám đốc Thái Mậu Group. Đây là hành trình thực chiến từ một doanh nghiệp F&B truyền thống, không phải công nghệ, quyết định thay đổi toàn bộ cách vận hành.

Slide 39: Hành trình thực tế của Thái Mậu sau 5 năm chuyển đổi số

Thái Mậu là ai?

Phát triển từ nền tảng Cơm Gà Đông Nguyên since 1945: Thái Mậu Group vận hành nhiều mô hình: nhà hàng, chuỗi dịch vụ ăn uống, bếp trung tâm, mở rộng sang thực phẩm chế biến. Với 5 thương hiệu, 4 pháp nhân, 7 năm hoạt động và 5 năm sử dụng Base: Thái Mậu đang định hướng trở thành doanh nghiệp F&B công nghệ.

Slide 40: Thái Mậu Group: 5 thương hiệu, 4 pháp nhân, định hướng F&B công nghệ

Slide 41: Brand & sản phẩm: từ QSR hiện đại đến sản phẩm tiện lợi đóng gói

Vì sao Thái Mậu bắt đầu chuyển đổi số?

Không phải vì công nghệ. Mà vì những nỗi đau vận hành rất thật: vận hành thủ công, mọi thứ phụ thuộc con người; dữ liệu phân tán: HR, vận hành, thu ngân, kế toán, sản xuất, cửa hàng mỗi nơi một kiểu; nhiều pháp nhân với cách tổ chức lương và vận hành khác nhau; càng mở rộng càng phụ thuộc người, không có đòn bẩy hệ thống.

Slide 42: Không phải vì công nghệ. Vì những nỗi đau vận hành rất thật

Bài học từ lần triển khai thất bại đầu tiên

Thái Mậu từng triển khai một phần mềm nhân sự khác và thất bại. Không phải vì phần mềm sai: mà vì cách triển khai sai. 3 lý do thất bại: giao 100% cho phòng Nhân sự (BOD không đồng hành đủ sâu); khi lãnh đạo không cam kết dùng, hệ thống không thể sống; chính team sử dụng từ chối vì quy trình thiết kế xa rời thực tế vận hành.

Slide 43: 3 lý do thất bại: giao HR, BOD không đồng hành, phản hồi bất khả thi

Tháng 5/2021: Khởi động lại với Base

Lần này khác ở một điều then chốt: BOD là người đầu tiên đồng hành triển khai. Không phải dự án của HR: là dự án của cả doanh nghiệp. Chỉ trong 1 tháng, hệ thống đã dần thành nơi lưu trữ tri thức, lịch sử vận hành được cập nhật đầy đủ, tốc độ triển khai nhanh với trách nhiệm rõ ràng.

Slide 44: Điều khác biệt: BOD là người đầu tiên đồng hành. 1 tháng triển khai thành công ban đầu

Sau 3–5 năm: dữ liệu nhiều, nhưng rời rạc

Sau nhiều năm vận hành hệ thống, một vấn đề mới xuất hiện: khối dữ liệu rất lớn nhưng nằm rải rác nhiều app. Mỗi nghiệp vụ một app, khó thống kê toàn bộ, khó nhìn bức tranh chung. Dữ liệu càng nhiều, càng khó dùng, càng dùng càng mệt.

Slide 45: Nỗi đau mới: Tài sản (khối dữ liệu lớn) + Vấn đề (nằm rải rác) = Rủi ro (hiệu quả giảm)

Slide 46: Trước vs Sau: Task & quy trình rời rạc → Luồng vận hành liên kết với Base Service

Hệ thống chạy thật: những con số

Kết quả sau 5 năm xây hạ tầng số: 100% bảng lương chạy Payroll, 90% thao tác đến từ dữ liệu hệ thống, 80 loại ca đang vận hành, hoàn thành bảng lương vào ngày 3 (chi lương ngày 5). Payroll không chạy tốt chỉ nhờ phần mềm: chạy tốt vì dữ liệu đầu vào, đặc biệt là công ca, đã được kiểm soát chặt.

Slide 47: Hệ thống chạy thật: 7 bảng lương, 119 cột, 145 nhân sự trong 1 chu kỳ T04/2026

Slide 49: Độ phức tạp thật: bảng TM Nhà hàng có 119 cột dữ liệu, 85% tự tính từ công thức

AI không phải điểm bắt đầu: AI là bước tiếp theo

Sau khi đã hiểu nỗi đau và có dữ liệu sạch, Thái Mậu mới ứng dụng AI. Công thức: Vận hành thật phải đủ rõ + Dữ liệu đủ sạch để ứng dụng được = Giải bài toán thật, có giá trị. Triết lý cốt lõi: "AI không thay con người. AI giúp con người làm việc rõ hơn trên dữ liệu sạch hơn."

Slide 50: Tư duy AI của Thái Mậu: Vận hành rõ + Dữ liệu sạch = Giải bài toán thật

Case AI #1: Bot vào/ra ca theo chi nhánh

Nỗi đau: turnover khối nhà hàng cao, leader học nhiều quy trình nhưng khó đảm bảo thực hiện đúng, đợi cuối tháng mới xem dữ liệu thì đã quá trễ. Giải pháp: BOT tự động bắn thông tin theo từng chi nhánh gần realtime: ai check-in đúng giờ, ai đi trễ, ai chưa check-in, trạng thái xác nhận của quản lý. Kết quả sau 1 tuần: kỷ luật giờ giấc cải thiện ngay, vi phạm tự động trở thành cột dữ liệu chấm KPI cuối tháng.

Slide 51: Bot vào/ra ca: nỗi đau, giải pháp, kết quả và ý nghĩa

Slide 52: Cách bot hoạt động: Tech stack: Máy chấm công → Base.vn → N8n → 6 loại alert → Base Message

Slide 53: Logic phân loại 6 loại alert với sample messages realtime

Slide 54: Thực tế ngày đầu: bot bắn alert check-in, @mention CEO khi nhân viên chưa checkout

Slide 55: Thực tế sau 3 ngày: group nhà hàng cập nhật realtime, trạng thái xanh tăng rõ rệt

Case AI #2: Noti chuyển khoản realtime về thu ngân

Nỗi đau: xác nhận khách chuyển khoản phải nhanh: nếu thủ công: thu ngân mất thời gian, kế toán đối soát nhiều, tốn phí ở nhiều hình thức thanh toán. Giải pháp: khi có giao dịch thành công, noti ngân hàng ACB về data warehouse, qua API vào workflow, bắn webhook về group thu ngân của từng chi nhánh gần như realtime. Kết quả: thu ngân xác nhận nhanh, giảm thời gian phục vụ khách, dữ liệu giao dịch tập trung tốt hơn.

Slide 56: Noti chuyển khoản realtime: Tín hiệu ACB → DWH Thái Mậu → Base Workflow → Base Message

Slide 57: Thể hiện thực tế: group thu ngân nhận noti ACB gần như ngay lập tức

Case AI #3: HRM Dashboard: bức tranh tổng nhân sự

Nỗi đau: dữ liệu HRM nằm trong từng màn hình nghiệp vụ rời rạc, khó nhìn bức tranh tổng, khó theo dõi biến động nhân sự. Giải pháp: kéo toàn bộ dữ liệu HRM ra ngoài, xây landing page dashboard báo cáo tất cả chỉ số quan trọng: một nơi nhìn, nhiều nguồn dữ liệu. Bài học: dashboard chỉ là "mặt tiền": phần khó là dữ liệu phía sau. Khi dữ liệu đủ sạch, dashboard và AI mới có thể phát huy giá trị thật.

Slide 58: HRM Dashboard: một nơi nhìn, nhiều nguồn dữ liệu, lãnh đạo quyết định nhanh hơn

Công cụ có thể thay đổi. Hạ tầng vận hành là thứ ở lại.

Slide: Kết luận: Hạ tầng vận hành là nền tảng bền vững