09 Tháng Mười Một 2026
Khi số lượng hóa đơn và giao dịch tăng, đối soát công nợ không còn đơn giản là đặt hai bảng số liệu cạnh nhau để tìm khoản lệch. Một khoản thanh toán có thể liên quan đến nhiều hóa đơn, một hóa đơn có thể được thanh toán nhiều lần, còn dữ liệu lại nằm rải rác giữa ngân hàng, hệ thống bán hàng, ERP và các file theo dõi nội bộ. Theo báo cáo B2B Payment Practices Trends in Vietnam 2025 của Atradius, 65% doanh số B2B tại các doanh nghiệp Việt Nam được khảo sát được thực hiện theo hình thức bán chịu, trong khi các khoản quá hạn ảnh hưởng tới 39% hóa đơn B2B. Khi quy mô công nợ lớn dần, quy trình đối soát công nợ cần được nhìn như một chuỗi kiểm soát dữ liệu liên tục, thay vì một công việc kế toán chỉ diễn ra vào cuối kỳ. Atradius
Blog | 09 Tháng Mười Một 2026
5 Lớp Kiểm Soát Khi Đưa AI Vào Quy Trình Ngân Hàng
Khi AI có thể phân tích hồ sơ tín dụng, phát hiện giao dịch đáng ngờ và tự động xử lý một phần nghiệp vụ, quản trị rủi ro AI trở thành vấn đề quan trọng không kém hiệu quả công nghệ. Một quyết định sai có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tài sản, dữ liệu khách hàng và uy tín ngân hàng. Vậy làm thế nào để ngân hàng khai thác khả năng tự động hóa mà vẫn duy trì quyền kiểm soát? Câu trả lời nằm ở việc thiết lập các lớp bảo vệ xuyên suốt quy trình, từ dữ liệu đầu vào đến hành động cuối cùng của AI.
Blog | 28 Tháng Mười 2026
6 Bước Triển Khai AI Agent Cho Doanh Nghiệp Từ Bài Toán Thực Tế Đến Vận Hành
Một doanh nghiệp có thể muốn dùng AI Agent để xử lý yêu cầu hỗ trợ khách hàng, nhưng “trả lời tự động” vẫn là mục tiêu quá rộng để bắt đầu. Hệ thống cần biết loại yêu cầu nào được xử lý, được đọc dữ liệu nào, có thể thay đổi thông tin tài khoản hay không và lúc nào phải chuyển cho nhân viên. Khoảng cách giữa thử nghiệm và vận hành cũng thể hiện trong khảo sát năm 2025 của Capgemini với 1.100 lãnh đạo tại các doanh nghiệp có doanh thu trên 1 tỷ USD: 23% tổ chức đang thử nghiệm AI Agent, 14% đã triển khai một phần hoặc toàn diện, còn 71% chưa thể hoàn toàn tin tưởng AI Agent tự chủ trong môi trường doanh nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp cần triển khai theo từng bước, với phạm vi và kết quả có thể kiểm tra.
Blog | 28 Tháng Mười 2026
AI Agent tự thanh toán cần những cơ chế kiểm soát nào?
Khi AI Agent được giao nhiệm vụ mua hàng hoặc khởi tạo thanh toán, doanh nghiệp cần kiểm soát nhiều hơn độ chính xác của đề xuất. Agent có thể gửi lệnh thanh toán bằng ví hoặc tài khoản được cấp quyền, vì vậy một lựa chọn sai có thể dẫn đến giao dịch thật. Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần quy định rõ agent được chi trong hạn mức nào, thanh toán cho những nhà cung cấp nào và trường hợp nào phải có nhân viên phê duyệt. Bài viết phân tích các cơ chế giúp doanh nghiệp trao quyền thanh toán cho AI Agent mà vẫn theo dõi và kiểm soát được từng giao dịch.
Blog | 27 Tháng Mười 2026
Twendee chính thức trở thành đối tác của Google Cloud
Twendee chính thức gia nhập hệ sinh thái đối tác Google Cloud, đánh dấu cột mốc quan trọng trong chiến lược phát triển các giải pháp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và thúc đẩy chuyển đổi số cho doanh nghiệp.
Blog | 15 Tháng Mười 2026
AI Đang Thay Đổi Cách Doanh Nghiệp Dự Báo Dòng Tiền Và Ra Quyết Định Tài Chính Như Thế Nào?
Một kế hoạch tài chính có thể hợp lý vào đầu tháng nhưng nhanh chóng lệch khỏi thực tế khi hoạt động kinh doanh thay đổi. Khách hàng thanh toán chậm, hàng tồn kho tăng, kế hoạch nhập hàng được đẩy sớm hoặc một khoản chi lớn phát sinh ngoài dự kiến đều có thể làm dòng tiền thay đổi trước khi doanh nghiệp kịp cập nhật báo cáo. Với AI trong quản lý tài chính doanh nghiệp, dữ liệu mới có thể được đưa vào dự báo thường xuyên hơn. Bộ phận tài chính và ban lãnh đạo nhờ đó nhìn thấy sớm những biến động có khả năng ảnh hưởng đến tiền mặt và có thêm thời gian để chuẩn bị phương án xử lý.
Blog | 15 Tháng Mười 2026
AI CRM Có Thể Giúp Sales Xác Định Khách Hàng Tiềm Năng Chính Xác Hơn Không?
Khi doanh nghiệp đầu tư nhiều hơn vào trang web, quảng cáo, hội thảo trực tuyến, thư điện tử và các kênh thu hút khách hàng, số lượng khách hàng tiềm năng đi vào hệ thống quản lý khách hàng thường tăng nhanh. Vấn đề không dừng ở việc có thêm tên khách hàng trong danh sách. Đội bán hàng còn phải quyết định nên gọi ai trước, theo dõi ai sát hơn, khách hàng nào chỉ cần tiếp tục nuôi dưỡng và khách hàng nào có khả năng tạo doanh thu thật. Nếu quyết định này chủ yếu dựa vào cảm giác cá nhân hoặc vài trường thông tin đơn giản, người bán hàng rất dễ dành thời gian cho những khách hàng chưa sẵn sàng mua. Đó là lý do các hệ thống quản lý khách hàng tích hợp trí tuệ nhân tạo được quan tâm nhiều hơn. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích lịch sử tương tác, trạng thái cơ hội bán hàng và hành vi của khách hàng để hỗ trợ đội bán hàng xác định khách hàng tiềm năng chính xác hơn. Giá trị của công nghệ này không nằm ở việc tự động gán một điểm số cho đẹp báo cáo, mà nằm ở khả năng biến dữ liệu bán hàng rời rạc thành thứ tự ưu tiên rõ ràng.
Blog | 05 Tháng Mười 2026
CandiVision: Nền tảng AI đánh giá mức độ sẵn sàng và phát triển năng lực
Hiện nay, đa phần các doanh nghiệp đã có kho dữ liệu lớn về nhân sự bao gồm: hồ sơ, kinh nghiệm dự án, chứng chỉ, kỹ năng hay yêu cầu của từng vị trí. Các cá nhân cũng có cho mình những tệp thông tin tương tự trong CV, hồ sơ học tập và quá trình phát triển nghề nghiệp. Điểm khó nằm ở việc biến những thông tin đó thành một hệ thống dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp hoặc cá nhân đưa quyết định cụ thể. Ai đã sẵn sàng cho dự án này? Một người còn cách vị trí mục tiêu bao xa? Những khoảng trống năng lực nào thực sự quan trọng? Và nên ưu tiên cải thiện điều gì trước? CandiVision sẽ giúp trả lời những câu hỏi đó bằng cách đánh giá mức độ sẵn sàng dựa trên từng mục tiêu cụ thể, xác định những điểm còn thiếu và gợi ý hướng phát triển phù hợp. CandiVision Landing Page
Blog | 05 Tháng Mười 2026
CandiVision – Nền tảng AI hỗ trợ đánh giá mức độ sẵn sàng cho học tập và việc làm
Khi chuẩn bị hồ sơ vào đại học, săn học bổng hay tìm kiếm công việc, nhiều người thường có khá nhiều thông tin về bản thân nhưng lại thiếu một câu trả lời rõ ràng cho câu hỏi: hồ sơ hiện tại đã phù hợp với mục tiêu mình đang hướng tới chưa, còn thiếu gì và nên cải thiện từ đâu? CandiVision được phát triển để làm rõ chính khoảng trống đó. Nền tảng ứng dụng AI để giúp người dùng đánh giá mức độ sẵn sàng trước một mục tiêu cụ thể như ngành học, học bổng hoặc vị trí công việc, từ đó nhận diện những điểm còn thiếu và xác định hướng cải thiện phù hợp. Trong giai đoạn phát triển tiếp theo, Twendee đồng hành cùng CandiVision với vai trò Đối tác Chiến lược, cùng mở rộng khả năng tiếp cận thị trường và tiếp tục hoàn thiện sản phẩm theo nhu cầu thực tế.
