Một AI cho cả doanh nghiệp. Mỗi người một phạm vi dữ liệu.
Kết nối AI với dữ liệu sẵn có của doanh nghiệp — từ cơ sở dữ liệu đến file Excel — và triển khai cho toàn bộ nhân viên. Mỗi người chỉ hỏi và nhận câu trả lời trong phạm vi được phép.
Dữ liệu minh hoạ
Vì sao AI chưa thể đến với mọi nhân viên?
Hầu hết doanh nghiệp đều muốn đưa AI vào công việc hằng ngày. Điều khiến việc đó dừng lại thường không phải là công nghệ AI.
AI thấy tất cả
Kết nối AI với dữ liệu thì AI thấy tất cả, nên chỉ dám cho vài người dùng.
Một tài khoản chung
Dùng một tài khoản chung thì ai hỏi cũng thấy như nhau.
Làm lại từ đầu mỗi lần
Mỗi công cụ AI mới lại phải thiết lập quyền từ đầu.
Dữ liệu nằm trong file Excel
Dữ liệu quan trọng nằm rải rác trong hàng trăm file Excel, mỗi file một kiểu.
Rào cản không nằm ở mô hình AI, mà ở quản trị quyền và cách AI hiểu dữ liệu của bạn.
Chuyển đổi số, làm sao để AI hiểu doanh nghiệp bạn?
AI chung chung trả lời chung chung. LIMS-AI được nạp ngôn ngữ, cấu trúc dữ liệu và quy tắc nghiệp vụ riêng của bạn.
Nạp từ điển dữ liệu
Mỗi bảng, mỗi cột nghĩa là gì, đơn vị nào, dùng cho việc gì — được mô tả rõ để AI không phải đoán.
Hiểu thuật ngữ nội bộ
Tên gọi tắt của phòng ban, mã mặt hàng, cách gọi khách hàng theo thói quen công ty bạn đều được hiểu đúng.
Cách tính chỉ tiêu riêng
Doanh số tính trước hay sau chiết khấu, công nợ quá hạn tính từ ngày nào — theo đúng quy tắc của công ty bạn.
Dạy một lần, dùng chung
Cách hiểu đã xác nhận được cả doanh nghiệp dùng chung, không phải mỗi người tự giải thích lại cho AI.
Dữ liệu của bạn là tài sản đang ngủ quên
Dữ liệu tích luỹ nhiều năm, dù nằm trong cơ sở dữ liệu hay rải rác trong các file Excel, mới được khai thác qua vài báo cáo cố định.
Hỏi bằng tiếng Việt, có câu trả lời ngay
Không phải chờ bộ phận công nghệ thông tin viết thêm báo cáo cho từng câu hỏi mới.
Không cần chuyển đổi hệ thống trước khi bắt đầu
Giữ nguyên hệ thống nghiệp vụ và cách làm việc hiện tại. LIMS-AI kết nối vào dữ liệu bạn đang có.
Nhiều nguồn, một nơi để hỏi
Oracle, PostgreSQL và file Excel cùng trả lời trong một cuộc hỏi đáp, với một lần đăng nhập.
Dữ liệu của bạn nằm trong Excel?
Vậy làm sao để AI hiểu file đó?
File Excel của doanh nghiệp Việt hiếm khi gọn gàng: tiêu đề gộp ô, dòng tổng cộng, đơn vị lẫn lộn, mỗi phòng một mẫu. LIMS-AI đọc hiểu cấu trúc đó, hỏi lại chỗ chưa chắc, và chỉ đưa vào sử dụng sau khi người phụ trách xác nhận.
Năm bước từ file Excel đến câu trả lời
Chọn từng bước để xem phần tương ứng được làm nổi bên cạnh.
| Số thứ tự dòng | A | B | C | D | E | F | G |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | BÁO CÁO XUẤT KHO THÁNG 9/2026 – CHI NHÁNH PHÍA BẮC | ||||||
| 2 | |||||||
| 3 | Mã KH | Tên khách hàng | Mặt hàng | SL (tấn) | Đơn giá (đ/kg) | Ngày xuất | Ghi chú |
| 4 | KH0012 | Công ty Cơ khí Hoàng Minh | Nhôm cuộn | 12,5 | 62.000 | 05/09/2026 | đã TT |
| 5 | KH0027 | Công ty Thép Đông Phong | Đồng thanh | 4,2 | 268.000 | 09/09/2026 | nợ 30 ngày |
| 6 | KH0104 | Công ty Xây lắp Tân Phát | Nhôm cuộn | 8,0 | 61.500 | 14/09/2026 | |
| 7 | KH0012 | Công ty Cơ khí Hoàng Minh | Thép tấm | 20,0 | 18.900 | 22/09/2026 | đã TT |
| 8 | KH0056 | Công ty Nhựa Minh Khang | Đồng thanh | 1,8 | 270.000 | 28/09/2026 | nợ 30 ngày |
| 9 | Tổng cộng | 46,5 | |||||
AI đã hiểu file này như sau
- Dòng 1 là tiêu đề báo cáo → bỏ qua, lấy “tháng 9/2026” và “chi nhánh phía Bắc” làm thông tin bổ sung.
- Dữ liệu nằm ở dòng 4–8; dòng 9 là dòng tổng cộng → không tính vào phân tích.
- “SL (tấn)” là số lượng, đơn vị tấn; “Đơn giá (đ/kg)” khác đơn vị → quy đổi tấn sang kg khi tính giá trị.
- “Ngày xuất” theo định dạng ngày/tháng/năm.
- “Mã KH” khớp với danh mục khách hàng trong cơ sở dữ liệu.
- Cột “Ghi chú” có nội dung về thanh toán không đồng nhất → cần xác nhận có dùng cột này hay không.
Minh hoạ bước xác nhận của người phụ trách.
| Khách hàng | Giá trị xuất kho |
|---|---|
| Công ty Cơ khí Hoàng Minh | 1,153 tỷ đồng |
| Công ty Thép Đông Phong | 1,126 tỷ đồng |
| Công ty Xây lắp Tân Phát | 0,492 tỷ đồng |
Đã quy đổi tấn sang kg theo đơn giá; không tính dòng tổng cộng.
Dữ liệu minh hoạ
Không cần chuẩn hoá file trước
Giữ nguyên cách các phòng ban đang làm việc.
Con người xác nhận, AI không tự đoán
Mọi cách hiểu đều được duyệt trước khi dùng.
File Excel cũng có phạm vi quyền
Ai được xem file nào, AI trả lời đúng phạm vi đó.
Một AI cho cả doanh nghiệp. Mỗi người một phạm vi dữ liệu. Làm sao để kiểm soát?
Cùng một câu hỏi, mỗi người nhận câu trả lời trong phạm vi được phép.
Chọn vai trò người hỏi
Phạm vi dữ liệu được phép
Tổng quan toàn công ty:
- Doanh số 42,8 tỷ đồng, tăng 6% so với cùng kỳ.
- Dòng tiền thuần dương; công nợ quá hạn 3,1 tỷ đồng, tăng nhẹ.
- Nhân sự: 412 người, 7 vị trí đang tuyển.
- Dự án: 3 trong 11 dự án chậm tiến độ so với kế hoạch.
Phạm vi dữ liệu: Bán hàng, Tài chính, Nhân sự, Dự án.
Tình hình kinh doanh:
- Doanh số 42,8 tỷ đồng, tăng 6% so với cùng kỳ.
- Nhôm cuộn dẫn đầu mức tăng, thép tấm giảm 3%.
- 12 khách hàng mới, 4 khách hàng lớn giảm sản lượng.
Phạm vi dữ liệu: Bán hàng. Số liệu tài chính, nhân sự và dự án nằm ngoài phạm vi của bạn nên không được đưa vào câu trả lời.
Tình hình tài chính:
- Doanh thu ghi nhận 42,8 tỷ đồng; biên lợi nhuận gộp 18,4%.
- Công nợ quá hạn 3,1 tỷ đồng, tập trung ở 6 khách hàng.
- Dòng tiền vào chậm hơn kế hoạch 9 ngày.
Phạm vi dữ liệu: Tài chính, Bán hàng. Dữ liệu nhân sự và dự án nằm ngoài phạm vi của bạn.
Tình hình dự án:
- 11 dự án đang chạy, 3 dự án chậm tiến độ.
- Khối lượng gia công hoàn thành đạt 86% kế hoạch tháng.
- 2 dự án chờ vật tư, dự kiến bù tiến độ trong 2 tuần.
Phạm vi dữ liệu: Dự án. Doanh số, tài chính và nhân sự nằm ngoài phạm vi của bạn.
Dữ liệu minh hoạ
AI biết bạn là ai trước khi trả lời
Mỗi câu hỏi gắn với danh tính người hỏi.
Mở AI cho hàng trăm người
Số người dùng tăng lên, dữ liệu vẫn được kiểm soát.
Chính sách theo nhóm, ngoại lệ theo người
Thư viện chính sách mẫu, dùng lại được, không cấu hình tay từng người.
Thay đổi một nơi, áp dụng mọi nơi, ngay lập tức
Khi nhân viên chuyển phòng hoặc nghỉ việc.
Chính sách đi theo con người, không đi theo công cụ
Trên Claude, ứng dụng chat nội bộ hay trợ lý AI trên điện thoại đều cùng một phạm vi dữ liệu.
Mặc định không thấy gì
Chỉ thấy những gì được cấp.
Bạn có báo cáo, vậy báo cáo đó thể hiện điều gì?
Con số cho biết điều gì đã xảy ra. LIMS-AI giúp bạn hiểu vì sao và nên làm gì.
Đặt số liệu vào khung phân tích chiến lược
SWOT, 5 áp lực cạnh tranh (Porter), PESTEL, OGSM — chạy trên dữ liệu thật của doanh nghiệp, không phải ví dụ chung chung.
Từ con số đến nguyên nhân và hướng đi
Từ “doanh số giảm 8%” đến nguyên nhân, rủi ro và hướng hành động, có dẫn chiếu về dữ liệu gốc.
Hỗ trợ con người quyết định, không thay thế con người
Quyết định nhanh hơn và có căn cứ hơn, nhưng người ra quyết định vẫn là bạn.
Nguyên nhân
Hai khách hàng lớn giảm sản lượng, tập trung ở một ngành hàng.
Rủi ro
Phụ thuộc nhóm khách hàng này ở mức cao, ảnh hưởng tới dòng tiền quý sau.
Đề xuất
Rà soát chính sách giá cho nhóm khách hàng còn lại và mở rộng nhóm khách hàng vừa.
Dữ liệu minh hoạ
AI làm việc cùng bạn, vậy làm sao để AI làm việc chính xác?
Độ chính xác không đến từ một mô hình thông minh hơn, mà từ cách hệ thống được thiết kế.
Cho bạn thấy cách hiểu của AI
AI cho bạn thấy nó hiểu câu hỏi thế nào và đã dùng phạm vi dữ liệu nào.
Truy vấn qua thành phần chuyên trách
Dữ liệu được lấy đúng theo cấu trúc dữ liệu của doanh nghiệp, không phải phỏng đoán.
Thiếu thông tin thì hỏi lại, không đoán
Khi câu hỏi còn thiếu dữ kiện, AI hỏi thêm trước khi làm.
Thao tác ghi đi qua quy tắc của hệ thống nghiệp vụ
Kèm bước xác nhận do hệ thống sinh ra, người dùng duyệt trước khi ghi.
Quyền không lớn hơn người giao việc
Trợ lý AI không bao giờ có quyền lớn hơn người giao việc; mọi thao tác đều có dấu vết.
Xác nhận phiếu nhập kho
- Mặt hàngNhôm cuộn
- Số lượng5 tấn
- KhoKho Hà Nội
- Số lôNC-2609
- Người thực hiệnBạn
Dữ liệu minh hoạ
Một câu hỏi đi qua những bước nào?
Người hỏi được xác định danh tính, chính sách dữ liệu được kiểm tra, rồi câu trả lời mới được tạo ra từ đúng phần dữ liệu người đó được phép.
Màu sắc trong sơ đồ thể hiện luồng của từng người dùng. Dữ liệu minh hoạ.
Được xây dựng cho quản trị doanh nghiệp
Những gì bộ phận công nghệ thông tin cần biết trước khi đưa AI vào vận hành diện rộng.
- Hệ thống định danh riêng (Identity Provider) theo OIDC / OAuth 2.1 + PKCE
- Chính sách dữ liệu theo nguồn và từng bảng, áp dụng theo người dùng, nhóm và chính sách mẫu
- Mặc định đóng; vai trò không xác định bị từ chối
- Quyền được kiểm tra lại mỗi phiên, thu hồi có hiệu lực tức thì
- Token truy cập dữ liệu chỉ nằm ở máy chủ, không đưa xuống ứng dụng người dùng
- Truy cập dữ liệu chỉ đọc qua các lớp dữ liệu được cấp phép
- Kết nối nhiều loại nguồn dữ liệu: Oracle, PostgreSQL, file Excel
- Cách hiểu cấu trúc file Excel được người phụ trách xác nhận trước khi đưa vào sử dụng
- Thao tác ghi qua giao diện lập trình (API) hoặc quy trình của hệ thống nghiệp vụ, cần người dùng xác nhận, có nhật ký kiểm toán
- Xây dựng trên chuẩn mở Model Context Protocol (MCP), không phụ thuộc một nhà cung cấp AI
Khác gì với công cụ báo cáo hay AI phổ thông?
Cùng là hỏi dữ liệu, nhưng cách làm và giới hạn rất khác nhau.
| Tiêu chí | Công cụ báo cáo / AI phổ thông | LIMS-AI |
|---|---|---|
| Cách đặt câu hỏi | Chọn theo mẫu báo cáo có sẵn, hoặc hỏi chung chung không gắn với dữ liệu công ty. | Hỏi bằng tiếng Việt, theo đúng thuật ngữ và cách tính của công ty bạn. |
| Thời gian có câu trả lời cho câu hỏi mới | Chờ bộ phận công nghệ thông tin dựng thêm báo cáo. | Trả lời ngay trong cuộc hỏi đáp. |
| Làm việc với file Excel không theo mẫu chuẩn | Phải chuẩn hoá hoặc nhập lại dữ liệu trước. | Đọc cấu trúc file, đề xuất cách hiểu, người phụ trách xác nhận rồi dùng. |
| Phân tích chiến lược | Dừng ở con số và biểu đồ. | Đặt số liệu vào SWOT, 5 áp lực cạnh tranh, PESTEL, OGSM trên dữ liệu thật. |
| Số người dùng có thể triển khai an toàn | Một nhóm nhỏ, vì mở rộng là mất kiểm soát dữ liệu. | Hàng trăm người, mỗi người một phạm vi dữ liệu. |
| Phân quyền dữ liệu theo người | Thường dùng chung một tài khoản kết nối, ai hỏi cũng thấy như nhau. | Chính sách dữ liệu gắn với danh tính từng người, kiểm tra lại mỗi phiên. |
| Thực hiện nghiệp vụ | Chỉ đọc và xem số liệu. | Thực hiện qua quy tắc của hệ thống nghiệp vụ, có bước người dùng xác nhận. |
| Nhật ký kiểm toán | Có với báo cáo, thường không có với phần hỏi đáp AI. | Ghi lại ai hỏi gì, dùng phạm vi dữ liệu nào, thực hiện thao tác nào. |
Đang vận hành với dữ liệu thật tại một doanh nghiệp phân phối và gia công kim loại.
Các số liệu dưới đây được cập nhật theo tình hình triển khai thực tế.
Số người dùng
[SỐ NGƯỜI DÙNG]
Số câu hỏi mỗi tháng
[SỐ CÂU HỎI MỖI THÁNG]
Thời gian ra báo cáo
[THỜI GIAN RA BÁO CÁO TRƯỚC/SAU]
Mỗi vai trò sẽ hỏi gì trong công việc hằng ngày?
Những câu hỏi thực tế, bằng tiếng Việt, trong phạm vi dữ liệu của từng người.
“Tháng này công ty đang đi lệch kế hoạch ở điểm nào?”
“Ba khách hàng đóng góp doanh số lớn nhất quý này là ai, và có khách hàng nào đang giảm mua không?”
“Doanh số giảm so với cùng kỳ là do giá hay do sản lượng?”
“Khách hàng nào tháng trước mua đều mà tháng này chưa đặt hàng?”
“So sánh sản lượng nhôm cuộn theo khu vực trong quý 3.”
“Đơn hàng nào đang chờ giao quá 7 ngày?”
“So sánh công nợ trong file theo dõi tháng này với tháng trước.”
“Khách hàng nào có công nợ quá hạn trên 30 ngày và giá trị bao nhiêu?”
“Biên lợi nhuận gộp theo ngành hàng quý này thay đổi thế nào?”
“Tổng hợp xuất kho từ các file báo cáo chi nhánh quý 3.”
“Mặt hàng nào tồn kho trên 60 ngày tại kho Hà Nội?”
“Nhập 5 tấn nhôm cuộn vào kho Hà Nội, lô NC-2609.”
“Dự án nào đang chậm tiến độ và chậm ở khâu nào?”
“Khối lượng gia công đã hoàn thành so với kế hoạch tháng này?”
“Những dự án nào đang chờ vật tư?”
Câu hỏi minh hoạ.
Những điều doanh nghiệp thường hỏi trước khi bắt đầu
Đánh thức dữ liệu, mở AI cho cả doanh nghiệp.
Để lại thông tin, chúng tôi sẽ liên hệ để tìm hiểu dữ liệu hiện có của bạn và trao đổi cách triển khai phù hợp.
- Bắt đầu từ dữ liệu bạn đang có, kể cả file Excel.
- Không phải thay hệ thống nghiệp vụ hiện tại.
- Mỗi người làm việc trong đúng phạm vi dữ liệu được phép.
Cảm ơn bạn đã đăng ký.
Chúng tôi đã ghi nhận thông tin và sẽ liên hệ với bạn trong thời gian sớm nhất để trao đổi về dữ liệu và cách triển khai phù hợp.