Fin Talks #7: Data-Driven Business – Góc nhìn từ CFO

Ông Lê Quốc Trung – CFO Việt Nam của một thương hiệu toàn cầu đã hé lộ bí quyết ứng dụng dữ liệu để khai mở “thiên thời, địa lợi, nhân hòa” trong tài chính doanh nghiệp.

Đầu tiên, ông có thể chia sẻ về vai trò của dữ liệu trong việc đạt được “thiên thời, địa lợi, nhân hòa” trong kinh doanh?

Theo tôi, để kinh doanh thành công cần có thiên thời, địa lợi, nhân hòa – và thông tin chính là chìa khóa để có được cả ba yếu tố này.

Từ những việc đơn giản như người bán cà phê biết thời điểm học sinh tan trường để chuẩn bị hàng, đến những quyết định lớn như lập gia đình hay đầu tư, tất cả đều dựa trên dữ liệu và thông tin. Trong thời đại số, việc không sử dụng dữ liệu hiệu quả chính là con đường ngắn nhất dẫn đến thất bại.

Bên cạnh đó, tôi muốn nhấn mạnh ba yếu tố quyết định thành công của Data-Driven Business.

People (con người) đòi hỏi khả năng làm việc hiệu quả với công nghệ, kỹ năng “prompting” với AI và các công cụ hiện đại, cùng tư duy phân tích và ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Process (quy trình) bao gồm thiết kế quy trình thu thập và xử lý dữ liệu, chuẩn hóa các bước phân tích, và tối ưu hóa thời gian từ thu thập đến quyết định.

Technology (công nghệ) từ Excel đến các hệ thống phân tích phức tạp, công nghệ giúp tự động hóa và hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng, chính xác.

Ông nhìn nhận Big Data như thế nào trong bối cảnh tài chính doanh nghiệp?

Đầu tiên, để ứng dụng Big Data hiệu quả trong tài chính, cần hiểu rõ 5 đặc tính sau:

Volume (khối lượng) – Dữ liệu lớn về số lượng, như việc Google xử lý 8-9 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày.

Variety (đa dạng) – Nhiều loại dữ liệu khác nhau từ hình ảnh, âm thanh, số liệu đến văn bản, tất cả đều có thể mang lại giá trị.

Velocity (tốc độ) – Khả năng thu thập đủ nhanh để ra quyết định kịp thời. Có một câu nói tôi luôn tâm đắc: Dự báo thời tiết chính xác nhất luôn là cho ngày hôm qua.

Value (giá trị) – Dữ liệu phải mang lại ý nghĩa thực tiễn cho việc ra quyết định.

Veracity (tính xác thực) – Dữ liệu cần đáng tin cậy, nhất quán và có khả năng phản ánh thực tế.

Trong ứng dụng dữ liệu vào tài chính, có 4 cấp độ phân tích tăng dần về giá trị và độ phức tạp:

Cấp độ Mô tả (Descriptive) – Phân tích những gì đã xảy ra trong quá khứ, như nguyên nhân chứng khoán tăng hay giảm.

Cấp độ Chẩn đoán (Diagnostic) – Giúp hiểu rõ nguyên nhân sâu xa của các sự kiện đã diễn ra.

Cấp độ Dự báo (Predictive) – Dự đoán những gì sắp xảy ra và đưa ra định hướng, gợi ý hành động.

Cấp độ Tự động hóa (Prescriptive) – Ra quyết định tự động dựa trên dữ liệu thời gian thực. Ví dụ điển hình là Case Study Singles Day của Trung Quốc có thể tự động dự đoán và vận chuyển hàng trước khi khách hàng đặt mua.

Cụ thể thì case study Singles Day đã tối ưu hóa quy trình kinh doanh và giao hàng ra sao?

Sự kiện mua sắm lớn nhất thế giới với doanh số 156.4 tỷ USD năm 2023 là minh chứng sống động cho sức mạnh của Data-Driven Business. Hệ thống theo dõi hành vi người dùng theo thời gian thực, dự đoán chính xác sản phẩm khách hàng sẽ mua bao gồm cả màu sắc và model cụ thể.

Điều đáng kinh ngạc là hàng hóa được vận chuyển đến gần vị trí khách hàng trước khi họ đặt mua, giúp tối ưu hóa toàn bộ chuỗi cung ứng. Ứng dụng sẽ theo dõi để biết khách hàng mua gì, xem quảng cáo gì, tương tác với ai, từ đó xác định khả năng họ mua dòng sản phẩm nào và chủ động vận chuyển sản phẩm họ có thể sẽ mua đến gần khách hàng.

Theo kinh nghiệm của ông, các doanh nghiệp nên lưu ý gì khi ứng dụng dữ liệu?

Tôi cho rằng đầu tư vào thu thập và xử lý thông tin càng sớm càng hiệu quả. Ngoài ra, các bạn không nên chờ có 100% thông tin hoàn chỉnh mới ra quyết định vì có thể bỏ lỡ cơ hội. Điều quan trọng là xác định độ hoàn chỉnh thông tin phù hợp cho từng quyết định và tập trung vào việc tạo ra giá trị và lợi ích thực tiễn thay vì sa đà vào công nghệ.

Có nhiều phương pháp dự báo khác nhau, dựa trên nền tảng cốt lõi là dữ liệu quá khứ. Trên thực tế, tôi nhận thấy có 3 lý do chính khiến những phương pháp dự báo như vậy thường thiếu chính xác: dữ liệu không đủ sâu, không đủ lớn và thiếu tính đại diện; các yếu tố nhiễu luôn tồn tại và liên tục phát sinh; thiếu dữ liệu thời gian thực.

Giải pháp với Big Data là giảm thiểu nhiễu, sử dụng dữ liệu thời gian thực để tăng độ tin cậy, và cải thiện độ chính xác của dự báo. Một yếu tố cực kì quan trọng trong quá trình này là xác định độ hoàn chỉnh thông tin phù hợp cho từng quyết định thay vì chờ đợi thông tin hoàn hảo.

Data-Driven Business không chỉ là công nghệ mà là cách tư duy và làm việc mới. Thành công đến từ việc cân bằng khéo léo giữa con người, quy trình và công nghệ với mục tiêu cuối cùng là tạo ra giá trị thực tiễn cho doanh nghiệp. Như ông Trung kết luận, trong thời đại mà “dữ liệu không bao giờ ngủ”, những doanh nghiệp nào biết cách khai thác và sử dụng dữ liệu một cách thông minh sẽ có lợi thế cạnh tranh vượt trội và bền vững.

Cảm ơn ông Lê Quốc Trung vì những chia sẻ quý báu về Data-Driven Business ứng dụng trong tài chính doanh nghiệp. Chúc ông luôn thành công trên con đường sự nghiệp của mình.

Fin Talks là series quy tụ các chuyên gia tài chính hàng đầu chia sẻ kiến thức chuyên sâu về quản trị tài chính doanh nghiệp, phân tích các thách thức thực tế trong thị trường biến động và chuyển hóa thành giải pháp ứng dụng hiệu quả theo triết lý đào tạo của PSO – Problem Solving in Organization.