Grab cắt giảm công việc phân tích cơ học nhờ AI Agents

Grab, siêu ứng dụng hàng đầu Đông Nam Á, đang gặt hái thành công ban đầu trong việc ứng dụng AI agents vào quy trình phân tích dữ liệu nội bộ. Tỷ lệ công việc phân tích mang tính cơ học (như truy vấn số liệu, tạo báo cáo đơn giản) do con người thực hiện đã giảm từ 44% trong tháng 2 xuống còn 30% vào tháng 6. Đây là một phần trong chiến lược chuyển đổi vận hành dựa trên dữ liệu của công ty, giúp đội ngũ chuyên viên phân tích tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược, phức tạp hơn.

Cách tiếp cận của Grab: Sự kết hợp giữa tự động hóa và giám sát

Trọng tâm của chiến lược này là xây dựng một hệ thống phân tích tự phục vụ (self-service analytics) được hỗ trợ bởi AI. Các AI agent có khả năng xử lý các yêu cầu về chỉ số (metrics), dữ liệu và câu lệnh SQL mà trước đây cần đến sự can thiệp của các nhà phân tích.

Phương pháp của Grab dựa trên bốn trụ cột chính:

• Quyền tự chủ của agent (Agent autonomy): AI agents có thể chủ động thực hiện các bước trong quy trình phân tích, từ truy vấn dữ liệu đến hình thành báo cáo sơ bộ.
• Dữ liệu được chứng nhận (Certified data): Hệ thống chỉ cho phép các agent truy cập vào các nguồn dữ liệu đã được kiểm duyệt và chứng nhận bởi đội ngũ kỹ thuật, đảm bảo tính chính xác và nhất quán của thông tin đầu vào.
• Quản lý bối cảnh (Context management): AI agents được thiết kế để hiểu bối cảnh kinh doanh cụ thể, chẳng hạn như ngành nghề, khu vực địa lý hay các chiến dịch đang diễn ra, từ đó đưa ra các kết quả phân tích có ý nghĩa hơn.
• Giám sát của con người (Human oversight): Dù được tự động hóa, mọi quy trình đều có các điểm kiểm soát để con người xem xét, phê duyệt và can thiệp khi cần thiết, đảm bảo không có sai sót nghiêm trọng.

"Việc giảm tỷ lệ công việc cơ học không có nghĩa là sa thải nhân sự, mà là giải phóng thời gian của họ để tập trung vào các phân tích chuyên sâu, mang tính chiến lược và tư vấn nghiệp vụ cho ban lãnh đạo." - Đại diện truyền thông của Grab chia sẻ.

Kết quả và tác động đến đội ngũ nhân sự

Sự thay đổi này mang lại hai lợi ích rõ rệt cho Grab.

Thứ nhất, tăng tốc độ xử lý yêu cầu. Các câu hỏi về số liệu doanh thu, lượng đơn hàng hay hiệu suất tài xế đến từ các bộ phận kinh doanh có thể được trả lời theo thời gian thực thông qua các chatbot hoặc giao diện tự phục vụ, thay vì phải chờ đợi tạo ticket và xếp hàng.

Thứ hai, nâng cao chất lượng phân tích của con người. Các chuyên viên phân tích (data analysts) không còn phải dành phần lớn thời gian cho việc kéo số liệu, làm sạch dữ liệu hay viết các câu SQL đơn giản. Thay vào đó, họ có thể tham gia sâu hơn vào việc xây dựng mô hình dự báo, phân tích hành vi người dùng phức tạp hoặc khám phá các cơ hội tăng trưởng mới.

Việc giảm 14% khối lượng công việc cơ học trong vòng 4 tháng cho thấy tiềm năng rất lớn của công nghệ AI agents trong lĩnh vực phân tích dữ liệu doanh nghiệp.

Bài học cho doanh nghiệp Việt Nam

Mô hình của Grab có thể là một tham chiếu hữu ích cho các công ty công nghệ và doanh nghiệp lớn tại Việt Nam đang tìm cách tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất đội ngũ dữ liệu.

Thay vì lo lắng về việc AI thay thế con người, doanh nghiệp nên xem đây là công cụ để tái cấu trúc quy trình làm việc. Việc đầu tư vào một nền tảng dữ liệu sạch (certified data) và xây dựng các quy trình giám sát rõ ràng là điều kiện tiên quyết để triển khai AI agents hiệu quả.

Các ngành như bán lẻ, logistics, ngân hàng số và thương mại điện tử tại Việt Nam với khối lượng giao dịch và dữ liệu lớn hàng ngày hoàn toàn có thể hưởng lợi từ cách tiếp cận này, giúp rút ngắn thời gian ra quyết định từ vài ngày xuống còn vài giờ.