Databricks: Ứng dụng AI tác nhân giúp ngành viễn thông bảo vệ lợi nhuận thời gian thực

Cách ngăn chặn thất thoát doanh thu trở thành ưu tiên hàng đầu của bộ phận tài chính

Trong ngành viễn thông, doanh thu được tạo ra từ hàng tỷ khoảnh khắc nhỏ: một cuộc gọi được kết nối, một gigabyte dữ liệu được sử dụng, một gói thuê bao được gia hạn, hay lưu lượng truy cập của một nhà mạng khác được định tuyến qua mạng lưới. Mỗi khoảnh khắc đều cần được định giá, lập hóa đơn và thu phí chính xác; ở quy mô đó, ngay cả một tỷ lệ nhỏ bị bỏ sót cũng trở thành một khoản tiền rất lớn. Doanh thu bị thất thoát ở ba nơi: các dịch vụ không được lập hóa đơn hoặc không thu được tiền, các khoản phí bị mất do gian lận và sai sót trong quyết toán với đối tác, và khách hàng rời bỏ dịch vụ mang theo chi tiêu của họ. Trong một thị trường mà giá cả ổn định và chi phí chuyển đổi thấp, việc giữ lại doanh thu đã kiếm được cũng quan trọng như việc giành lấy doanh thu mới. Đây là môi trường mà các nhà mạng viễn thông đang hoạt động, và bộ phận tài chính của họ là yếu tố xuyên suốt, giúp doanh nghiệp thấu hiểu và hành động trước sự phức tạp ngày càng tăng.

Tuy nhiên, trước khi bộ phận tài chính có thể ngăn chặn thất thoát, họ phải nhìn thấy được nó, và đó chính là nút thắt thực sự. Hàng tỷ khoảnh khắc đó được ghi lại trên các hệ thống đặt hàng, nền tảng lập hóa đơn, ERP và bảng tính, nhưng không có hai hệ thống nào mô tả doanh nghiệp theo cùng một cách. Vào cuối tháng, bức tranh toàn cảnh chỉ được ghép lại sau khi các báo cáo được trích xuất từ từng hệ thống và đối chiếu thủ công, nghĩa là các đội ngũ tài chính thường dành nhiều thời gian để tìm kiếm, xác thực và đối chiếu dữ liệu hơn là thực sự sử dụng chúng để ra quyết định. Thời gian lãng phí đó không chỉ là vấn đề về hiệu suất. Một sai lệch hóa đơn xuất hiện sau vài tuần thường sẽ bị xóa sổ (write-off); nhưng nếu sai lệch đó được phát hiện ngay hôm nay, đó là doanh thu có thể thu hồi được. Báo cáo và lập hóa đơn chính xác, theo thời gian thực không phải là yếu tố phụ trợ cho việc đảm bảo doanh thu. Đó là điều kiện tiên quyết.

Tất cả những điều này càng trở nên phức tạp hơn bởi các tác nhân (agents) định hình cách tính phí sử dụng, cách gắn cờ một khoản phí và cách đưa ra ưu đãi giữ chân khách hàng. Các nghiên cứu cho thấy các nhà mạng toàn cầu chịu thất thoát khoảng 40 tỷ USD doanh thu mỗi năm (TM Forum). Tốc độ này sẽ khác nhau tùy theo từng nhà mạng, nhưng khi các làn sóng tác nhân (agents) định hình lại hệ thống lập hóa đơn và tài chính, chi tiêu cho AI và gian lận, cuộc đua đang diễn ra để các bộ phận tài chính khai thác chúng nhằm xác định và ngăn chặn thất thoát một cách chính xác và đáng tin cậy.

Hàng tỷ khoảnh khắc nhỏ tạo ra doanh thu. Bộ phận tài chính bảo vệ việc giữ chân doanh thu.

Tại sao một thuật ngữ như ontology (hệ thống phân loại dữ liệu) lại quan trọng đối với tài chính viễn thông hiện nay

Bộ phận tài chính luôn giỏi trong việc tìm ra con số, ngay cả khi nó bị chôn vùi trong sự phức tạp. Nhưng họ cũng là những người đầu tiên thông báo cho doanh nghiệp rằng các con số không nói lên toàn bộ câu chuyện. Điều quan trọng là ý nghĩa đằng sau chúng: dịch vụ nào, gói cước nào, hợp đồng nào và quyết toán đối tác nào, và mỗi yếu tố đó đang thay đổi như thế nào khi doanh nghiệp vận hành. Trong ngành viễn thông, ý nghĩa đó bị phân tán theo thiết kế. Cùng một dịch vụ có thể mang tên gọi khác nhau trong hàng chục hệ thống lập hóa đơn và đặt hàng, và các trường dữ liệu mô tả nó thường được xây dựng cho hệ thống, chứ không phải cho doanh nghiệp. Một câu trả lời có thể hoàn toàn chính xác về mặt số liệu nhưng lại không đúng về mặt bản chất, vì nó dựa trên một bức tranh phiến diện hoặc lỗi thời về cách doanh nghiệp thực sự vận hành. Nói một cách đơn giản, con số đó có được nhìn nhận trong bối cảnh đầy đủ của doanh nghiệp hay không?

Đó là những gì một ontology thực hiện: nó nắm bắt ý nghĩa và giữ cho nó luôn cập nhật khi doanh nghiệp thay đổi. Như Ali Ghodsi đã nói, hầu hết AI doanh nghiệp đang đoán mò với sự tự tin sai lầm, đó là vấn đề về bối cảnh, không phải vấn đề về trí tuệ. Nhưng, như với mọi công nghệ, cách thức cung cấp khả năng đó mới là yếu tố tạo nên sự khác biệt. Điều này dẫn chúng ta đến một loại ontology mới, được xây dựng cho những yêu cầu mà tài chính viễn thông đặt ra.

Chính xác (Accurate) là con số đúng. Đúng đắn (Correct) là cùng con số đó, nhưng bắt nguồn từ dịch vụ, gói cước và quyết toán.

Nơi Genie trở thành câu trả lời

Trong ngành viễn thông, việc phát hiện kịp thời một lỗ hổng doanh thu chính là sự khác biệt giữa việc thu hồi được tiền và việc phải xóa sổ khoản nợ, và bức tranh này nhanh chóng trở nên cũ kỹ khi các gói cước, mức sử dụng và mô hình gian lận thay đổi. Vì vậy, bản thân ontology phải liên tục vận động. Nó phải học hỏi từ các hệ thống mà doanh nghiệp đang vận hành, sắc bén hơn sau mỗi câu hỏi và thích ứng khi tỷ lệ và mô hình thay đổi, để bối cảnh luôn mới mẻ thay vì chỉ được nắm bắt một lần rồi bỏ lại phía sau.

Đây là nơi Genie trở thành câu trả lời. Databricks đã xây dựng Genie như một cộng sự AI thông minh về dữ liệu: một cộng sự mà lãnh đạo tài chính có thể đặt câu hỏi trực tiếp và nhận lại câu trả lời đáng tin cậy, có nguồn gốc rõ ràng, dựa trên ontology của Genie và được quản trị trong từng bước. Điều đó có nghĩa là các câu hỏi phức tạp về báo cáo, hóa đơn và lập hóa đơn vốn thường phải chờ đợi chu kỳ đối chiếu - hóa đơn nào đã quá hạn thanh toán? Chi tiêu của chúng ta với các nhà cung cấp hàng đầu từ đầu năm đến nay là bao nhiêu? Sự chênh lệch của tháng này hình thành như thế nào? - đều được trả lời ngay lập tức, từ một góc nhìn dữ liệu được quản trị. Và vì Genie học hỏi về doanh nghiệp thay vì chỉ truy vấn dữ liệu, nó chủ động làm nổi bật các bất thường và sai lệch mà một người làm việc trên hàng chục hệ thống sẽ bỏ lỡ. Nó được xây dựng để giúp bộ phận tài chính có những câu trả lời chính xác hơn và quan trọng hơn là đưa ra các hành động đáng tin cậy, thay vì chỉ cung cấp các báo cáo về những gì đã xảy ra.

Các đội ngũ tài chính từ các nhà mạng viễn thông hàng đầu đã và đang thấy được tác động của Genie. Ví dụ, tại Lumen Technologies, hàng nghìn nhân viên trong Văn phòng CFO đang sử dụng Genie như một tác nhân suy luận để tăng tốc thời gian đưa ra thông tin chi tiết về lập hóa đơn, tài chính, các khoản phải trả và nhiều lĩnh vực khác. Các câu trả lời về dữ liệu chi tiêu và hóa đơn phức tạp vốn từng mất nhiều ngày đối chiếu Excel thủ công giờ đây có thể được truy xuất trong vài phút với các tác nhân Genie. Xem hội thảo trực tuyến→

Hãy xem xét ba câu hỏi đang hiện hữu trong tâm trí của mọi đội ngũ tài chính viễn thông, mỗi câu hỏi gắn liền với một trong ba kết quả cộng hưởng, cái này thúc đẩy cái kia. Đối với mỗi câu hỏi, Genie làm nhiều hơn là chỉ truy xuất dữ liệu và trả lời. Ontology của nó học hỏi về doanh nghiệp, sắc bén hơn sau mỗi câu hỏi và hiển thị cách nó thực hiện công việc:

Ba câu hỏi, ba kết quả, một cơ chế. Genie học hỏi về doanh nghiệp, sắc bén hơn sau mỗi câu hỏi và hiển thị cách nó thực hiện công việc.

Đó là sự khác biệt giữa việc báo cáo những gì đã xảy ra và việc liên tục học hỏi về doanh nghiệp của bạn, trở nên thông minh hơn sau mỗi tương tác. Và vì mọi con số đều có thể truy xuất nguồn gốc, mọi quyền hạn đều được duy trì và chi phí của chính AI được kiểm soát dưới một mô hình duy nhất, đó là câu trả lời mà bộ phận tài chính có thể tin tưởng để hành động. Genie chuẩn bị cho các bước di chuyển, để thu hồi một khoản phí chưa lập hóa đơn, chặn một khoản phí gian lận, đưa ra ưu đãi giữ chân khách hàng, và con người trong vòng lặp (person in the loop) sẽ là người đưa ra quyết định cuối cùng.

Cuối cùng, sự học hỏi của Genie trên cả ba lĩnh vực kết hợp lại với nhau. Việc lập hóa đơn và thu phí mọi dịch vụ, đóng các lỗ hổng gian lận và quyết toán nơi doanh thu bị thất thoát, và giữ chân những khách hàng bạn đã giành được có nghĩa là mỗi đô la bạn kiếm được sẽ trở thành một đô la bạn giữ lại. Điều đó biến ba cuộc chiến riêng biệt thành một cơ chế củng cố lẫn nhau: mỗi bước đi thiết lập cho bước tiếp theo, và động lực sẽ cộng hưởng.

Mỗi bước đi thiết lập cho bước tiếp theo. Sự học hỏi của Genie trên cả ba lĩnh vực là điều tạo nên sự cộng hưởng động lực.

Một cộng sự AI thông minh về dữ liệu được xây dựng cho cách thức làm việc của tài chính viễn thông

Đây là bộ nhân lực (force multiplier) được xây dựng cho những gì các bộ phận tài chính yêu cầu. Những nhân sự quan trọng thúc đẩy sự chặt chẽ và kỷ luật trong toàn doanh nghiệp giờ đây có thể dựa vào một cộng sự AI thông minh về dữ liệu luôn trở nên thông minh hơn, luôn cập nhật, luôn được quản trị và thực sự thấu hiểu doanh nghiệp. Các mạng lưới sẽ tiếp tục truyền tải nhiều lưu lượng truy cập hơn của thế giới, trong khi một công cụ như Genie sẽ giúp bộ phận tài chính giữ lại nhiều doanh thu hơn mà họ kiếm được.

Hãy xem một cộng sự AI thông minh về dữ liệu trông như thế nào đối với tài chính viễn thông. Databricks Genie đã có sẵn từ hôm nay.

Các câu hỏi thường gặp

Điều gì đang thay đổi đối với tài chính trong ngành viễn thông?

Ngày càng nhiều các quyết định thúc đẩy doanh thu, lập hóa đơn, gian lận và giữ chân khách hàng được thực hiện bởi các tác nhân (agents). Sứ mệnh của bộ phận tài chính trong việc nắm bắt và giữ lại doanh thu mà họ kiếm được vẫn không thay đổi; điều đã tăng lên là tốc độ và sự phức tạp của thay đổi, mà các công cụ tài chính phải thấu hiểu và quản trị.

Genie có đưa ra các quyết định về lập hóa đơn, gian lận hoặc định giá không?

Không. Những quyết định đó thuộc về các đội ngũ đảm bảo doanh thu, gian lận và kết nối liên mạng, cũng như tiếp thị và chăm sóc khách hàng. Genie cung cấp cho bộ phận tài chính một cái nhìn chính xác, được quản trị để sớm nhận thấy rủi ro đang hình thành và hướng dẫn hoặc chỉ đạo những người sở hữu chịu trách nhiệm hành động về vấn đề đó.

Tại sao ontology và quản trị lại quan trọng đối với một CFO viễn thông?

Ontology nắm bắt ý nghĩa của các con số đối với doanh nghiệp của bạn và giữ cho nó luôn cập nhật, để câu trả lời không chỉ chính xác mà còn đúng đắn. Quản trị giúp mọi con số đều có thể truy xuất nguồn gốc, được cấp quyền và kiểm soát chi phí. Cùng nhau, chúng làm cho câu trả lời trở nên an toàn để hành động.

Genie khác biệt như thế nào so với bảng điều khiển AI hoặc công cụ BI?

Một bảng điều khiển (dashboard) cho bạn thấy dữ liệu nói gì. Genie là một cộng sự AI thông minh về dữ liệu giúp bạn hành động dựa trên dữ liệu đó, dựa trên ontology của bạn và được quản trị từ đầu đến cuối, với con người là người đưa ra quyết định.