An Phát — Từ một yêu cầu mua hàng đến quy trình xử lý tự động giữa nhiều bộ phận
Naventic đề xuất hệ thống AI giúp An Phát tiếp nhận yêu cầu mua hàng, đọc tài liệu, đối chiếu dữ liệu sản phẩm, chuẩn bị báo giá và chuyển hồ sơ đến người phụ trách. Nhân viên giữ quyền xác nhận giá và phê duyệt trước khi gửi cho khách.
- Doanh nghiệp
- An Phát
- Đại diện
- Anh A — Giám đốc
- Lĩnh vực
- Phân phối thiết bị công nghiệp
- Giải pháp
- AI Workflow Automation
An Phát và Anh A là nhân vật giả lập. Tình huống và dữ liệu trong bài dùng để minh họa giải pháp, không phải dự án đã triển khai cho khách hàng thực tế.
AI không chỉ trò chuyện hay tạo nội dung, mà còn phối hợp nhiều bước công việc giữa các bộ phận, xử lý dữ liệu và đưa hồ sơ đến đúng người phê duyệt.
01. Bối cảnh: Một yêu cầu đơn giản phải đi qua nhiều người
An Phát nhận yêu cầu mua thiết bị từ khách hàng doanh nghiệp. Khách thường gửi danh sách sản phẩm qua email, Excel hoặc PDF. Có khách ghi rõ mã hàng, nhưng cũng có khách chỉ cung cấp tên thiết bị, thông số kỹ thuật và số lượng.
Để chuẩn bị báo giá, nhân viên phải đọc tài liệu, xác định sản phẩm tương ứng, kiểm tra bảng giá, đối chiếu tồn kho và hỏi lại khách nếu thiếu thông tin. Sau đó, hồ sơ được chuyển cho quản lý duyệt trước khi gửi đi.
Mỗi bước riêng lẻ không quá phức tạp. Tuy nhiên, khi nhiều yêu cầu đến cùng lúc, việc chuyển dữ liệu giữa email, bảng tính và phần mềm quản lý tạo ra nhiều thao tác thủ công.
Bốn điểm nghẽn trong quy trình
Nhập lại dữ liệu từ nhiều định dạng
Nhân viên đọc email, PDF và Excel rồi nhập thông tin vào bảng tổng hợp hoặc hệ thống nội bộ.
Tra cứu sản phẩm mất thời gian
Tên hàng khách gửi có thể khác tên trong danh mục. Nhân viên phải đối chiếu mã và thông số để tránh chọn sai sản phẩm.
Chuyển giao giữa các bộ phận thiếu liền mạch
Sales, kho và quản lý sử dụng các nguồn dữ liệu khác nhau, khiến một yêu cầu phải được kiểm tra lại nhiều lần.
Khó xác định hồ sơ đang chờ ở đâu
Anh A muốn biết yêu cầu nào thiếu thông tin, yêu cầu nào đang chờ kiểm tra và báo giá nào chưa được phê duyệt.
02. Góc nhìn của anh A: Không muốn nhân viên phải làm lại cùng một việc
Trong kịch bản mô phỏng, yêu cầu của anh A được diễn đạt như sau:
"Khách gửi một file yêu cầu mua hàng. Tôi muốn hệ thống tự đọc, tìm sản phẩm phù hợp, chuẩn bị hồ sơ và chuyển cho nhân viên kiểm tra. Những bước cần quyết định thì vẫn phải có người duyệt."
Từ yêu cầu này, Naventic xác định ba mục tiêu:
- Nhân viên: Giảm thời gian nhập liệu, tra cứu và chuyển thông tin thủ công.
- Quản lý: Nhận hồ sơ đã được chuẩn bị, có dữ liệu nguồn và những điểm cần kiểm tra.
- Giám đốc: Theo dõi được toàn bộ tiến trình, thời gian chờ và các bước thường gây chậm trễ.
03. Naventic thiết kế giải pháp như thế nào?
Một yêu cầu đầu vào. Một quy trình xuyên suốt.
AI đảm nhiệm những bước cần hiểu nội dung và chuẩn bị dữ liệu. Hệ thống tự động hóa điều phối các bước theo quy tắc. Con người phê duyệt những quyết định thương mại.
Năng lực 1
Đọc và chuẩn hóa dữ liệu đầu vào
AI tiếp nhận file yêu cầu mua hàng, trích xuất tên thiết bị, thông số, số lượng và ghi chú. Hệ thống chuyển thông tin sang một cấu trúc thống nhất để các bước sau có thể sử dụng.
Nếu file thiếu số lượng, thông số mâu thuẫn hoặc nội dung không đọc được, hệ thống đánh dấu để nhân viên kiểm tra. AI không tự điền thông tin chưa được khách cung cấp.
Giá trị hướng tới: Giảm thao tác nhập lại dữ liệu từ nhiều định dạng.
Năng lực 2
Đối chiếu danh mục sản phẩm
AI hỗ trợ tìm những sản phẩm có khả năng phù hợp với mô tả của khách. Sau đó, hệ thống kiểm tra mã hàng và các thông số bắt buộc theo dữ liệu danh mục.
Ví dụ, khách ghi "động cơ 3 pha 2.2 kW". AI có thể đề xuất các mã hàng liên quan, nhưng không được tự xác nhận một mã cụ thể nếu thiếu điện áp, tốc độ hoặc thông số cần thiết khác.
Giá trị hướng tới: Rút ngắn thời gian tìm kiếm, đồng thời giữ bước kiểm tra kỹ thuật trước khi báo giá.
Năng lực 3
Kết nối dữ liệu giá và tồn kho
Khi mã sản phẩm đã được xác nhận, hệ thống tra cứu giá và tồn kho từ nguồn dữ liệu được cấp quyền.
Nếu giá hết hiệu lực hoặc dữ liệu tồn kho chưa được cập nhật, hồ sơ phải hiển thị cảnh báo. AI không được tự tạo giá, tự cam kết còn hàng hoặc tự xác nhận thời gian giao.
Giá trị hướng tới: Giảm việc mở nhiều hệ thống để tra cứu cùng một yêu cầu.
Năng lực 4
Chuẩn bị báo giá nháp
Hệ thống tạo bản nháp gồm thông tin khách, danh sách sản phẩm, số lượng, đơn giá từ nguồn được phép, các dòng chưa xác minh và điều kiện cần người phụ trách bổ sung.
AI có thể hỗ trợ diễn đạt phần mô tả sản phẩm, nhưng các phép tính tiền phải do logic xác định của hệ thống thực hiện.
Giá trị hướng tới: Nhân viên tập trung kiểm tra và hoàn thiện báo giá thay vì tạo lại toàn bộ tài liệu.
Năng lực 5
Điều phối phê duyệt và lưu lịch sử
Khi nhân viên xác nhận hồ sơ, hệ thống chuyển đến quản lý phê duyệt. Mọi thay đổi về giá, số lượng hoặc điều kiện thương mại cần được lưu lại.
Sau khi được duyệt, người có quyền mới được gửi báo giá. Hệ thống lưu thời điểm, người phê duyệt và phiên bản tài liệu đã gửi.
Giá trị hướng tới: Quy trình rõ trách nhiệm, có thể truy vết khi cần kiểm tra.
04. Một tình huống trong live demo
Kịch bản dưới đây sử dụng dữ liệu sản phẩm và yêu cầu mua hàng giả lập.
Khách gửi một file Excel với nội dung:
Yêu cầu mua hàng
FILE MẪU| Sản phẩm khách yêu cầu | Số lượng |
|---|---|
| Động cơ 3 pha 2.2 kW | 5 |
| Biến tần 2.2 kW | 3 |
| Cảm biến nhiệt độ | 10 |
Thông số và số lượng chỉ phục vụ tình huống mô phỏng.
Sau khi nhận file, AI trích xuất dữ liệu và đối chiếu danh mục. Kết quả không nên chỉ là một đoạn văn; phải tạo thành hồ sơ mà nhân viên có thể thao tác.
Kết quả xử lý của AI
CẦN KIỂM TRA- Động cơ 3 pha
- Đã tìm thấy các mã phù hợp; cần xác nhận thông số
- Biến tần
- Cần kiểm tra điện áp và yêu cầu sử dụng
- Cảm biến nhiệt độ
- Thiếu dải đo và loại tín hiệu
Đề xuất bước tiếp theo
Nhân viên xác nhận thông số còn thiếu với khách trước khi chốt mã hàng và lập báo giá. Không tạo đơn hàng hoặc cam kết giao hàng ở giai đoạn này.
Khi nhân viên xác nhận xong
Hệ thống tiếp tục tra cứu giá, tồn kho và tạo báo giá nháp. Quản lý có thể phê duyệt hoặc trả lại kèm lý do. Sau khi được duyệt, báo giá mới được phép gửi cho khách.
Đây là điểm khác biệt quan trọng của demo: một hồ sơ đi qua nhiều trạng thái và nhiều người xử lý, thay vì AI chỉ đọc file rồi trả về câu trả lời.
05. Trước và sau khi tự động hóa
| Công việc | Quy trình thủ công | Với giải pháp đề xuất |
|---|---|---|
| Đọc yêu cầu | Nhân viên mở từng file | AI trích xuất thông tin |
| Nhập dữ liệu | Sao chép sang bảng tổng hợp | Hệ thống chuẩn hóa dữ liệu |
| Tìm sản phẩm | Tra cứu từng mã | AI hỗ trợ đối chiếu danh mục |
| Kiểm tra giá, tồn kho | Mở nhiều nguồn | Hệ thống tra cứu nguồn được kết nối |
| Tạo báo giá | Nhập lại nội dung | Tạo bản nháp để kiểm tra |
| Xin phê duyệt | Chuyển file và nhắn thủ công | Quy trình có trạng thái rõ ràng |
| Theo dõi tiến độ | Hỏi từng người phụ trách | Xem tiến trình trên trang quản lý |
06. Doanh nghiệp tiết kiệm thời gian ở đâu?
Những thao tác có thể được giảm bớt
- Nhập lại thông tin từ email, Excel và PDF.
- Tìm kiếm và đối chiếu dữ liệu sản phẩm.
- Chuẩn bị bảng tổng hợp và báo giá nháp.
- Chuyển hồ sơ, nhắc việc và theo dõi trạng thái thủ công.
Không nên tuyên bố An Phát tiết kiệm một tỷ lệ thời gian cụ thể khi chưa triển khai và đo lường.
Cách đo hiệu quả sau triển khai
| Chỉ số | Cách đo |
|---|---|
| Thời gian xử lý một yêu cầu | Từ lúc nhận hồ sơ đến lúc có báo giá được duyệt |
| Thời gian thao tác của nhân viên | Tổng thời gian nhập liệu, tra cứu, kiểm tra và chỉnh sửa |
| Tỷ lệ hồ sơ thiếu thông tin | Số hồ sơ cần hỏi bổ sung trên tổng số hồ sơ |
| Tỷ lệ trích xuất chính xác | Đối chiếu dữ liệu AI đọc với file gốc |
| Số lần chỉnh sửa báo giá | Theo dõi thay đổi trước khi phê duyệt |
| Thời gian chờ phê duyệt | Đo thời gian hồ sơ nằm ở từng trạng thái |
Cần so sánh các yêu cầu có độ phức tạp tương đương và tính cả thời gian nhân viên kiểm tra đầu ra AI.
07. Con người vẫn kiểm soát những quyết định quan trọng
AI và hệ thống hỗ trợ
Đọc tài liệu, chuẩn hóa dữ liệu, đề xuất mã hàng, tra cứu nguồn được phép, tạo bản nháp và điều phối quy trình.
Nhân viên và quản lý quyết định
Xác nhận thông số, chọn sản phẩm, kiểm tra giá, phê duyệt điều kiện thương mại và quyết định gửi báo giá.
AI không được tự ý sửa bảng giá nguồn, tự duyệt chiết khấu, đặt hàng hoặc gửi báo giá khi chưa có quyền và bước phê duyệt phù hợp.
08. Naventic hỗ trợ An Phát phát triển tiếp như thế nào?
Kết nối ERP và phần mềm kho
Tra cứu dữ liệu sản phẩm, tồn kho và trạng thái đơn hàng từ hệ thống hiện có nếu hỗ trợ tích hợp.
Tự động hóa hồ sơ mua hàng
Mở rộng từ báo giá sang đề nghị mua hàng, kiểm tra chứng từ và chuẩn bị hồ sơ theo quy tắc doanh nghiệp.
Phê duyệt nhiều cấp
Thiết lập người duyệt theo loại yêu cầu, giá trị giao dịch hoặc bộ phận phụ trách.
Phân tích điểm nghẽn vận hành
Theo dõi bước nào mất nhiều thời gian, hồ sơ nào thường bị trả lại và nguyên nhân cần cải thiện.
Các hạng mục trên là hướng mở rộng có thể khảo sát, không phải toàn bộ chức năng đã có trong bản demo.
09. Kết luận case study
Giá trị cốt lõi
Tự động hóa không chỉ là làm một bước nhanh hơn. Đó là giúp toàn bộ quy trình vận hành liền mạch hơn.
Qua tình huống An Phát, Naventic minh họa cách AI kết hợp với dữ liệu và quy tắc nghiệp vụ để giảm nhập liệu, hỗ trợ tra cứu, chuẩn bị hồ sơ và điều phối công việc. Nhân viên vẫn kiểm soát những quyết định cần chuyên môn, trong khi quản lý có thể theo dõi tiến trình trên một hệ thống thống nhất. Xem thêm AI Workflow Automation là gì?.
Dịch vụ khác
- AI Sales AgentTư vấn khách hàng, phân loại lead và kết nối CRM
- AI Customer SupportGiải đáp, tra cứu thông tin và xử lý yêu cầu hỗ trợ
- AI Marketing AgentPhân tích dữ liệu, tự động hóa báo cáo và tối ưu chiến dịch
- AI Agent nội bộTrợ lý cho nhân sự, kế toán và tra cứu tài liệu
Doanh nghiệp của bạn đang mất thời gian ở quy trình nào?
Trao đổi với Naventic