Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

AI in Business: From Idea to Use Case

AI trong Kinh doanh: Từ Ý tưởng đến Trường hợp Ứng dụng

AI trong Kinh doanh: Từ Ý tưởng đến Trường hợp Ứng dụng

AI cho Doanh nghiệp: Học cách xác định, đánh giá và triển khai các cơ hội AI thực sự trong tổ chức hiện đại

4.5
(179 đánh giá)
657 học viên
Giảng viên
Data Universe
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
2.0 giờ video
25 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xác định cơ hội AI thực tế bằng cách phân tích các điểm đau như chi phí, thời gian và lỗi trong marketing, bán hàng, vận hành và hỗ trợ khách hàng.
Đánh giá tính khả thi kỹ thuật và giá trị kinh doanh của các trường hợp ứng dụng AI bằng khung phân tích tác động tài chính, độ phức tạp dữ liệu và quản lý rủi ro
Chuyển hóa vấn đề kinh doanh thành yêu cầu kỹ thuật bằng cách xác định dữ liệu đầu vào và đầu ra để thu hẹp khoảng cách giữa đội ngũ kinh doanh và AI.
Thiết kế lộ trình chiến lược từ thử nghiệm đến triển khai, thiết lập KPI kinh doanh và sử dụng các mẫu chuyên nghiệp để ưu tiên các trường hợp có giá trị cao.
Phân biệt giữa cơn sốt AI và thực tế để hiểu tại sao nhiều ý tưởng AI thất bại và làm thế nào để đảm bảo dự án của bạn mang lại giá trị kinh doanh thực sự
Phân loại các giải pháp AI khác nhau như dự đoán, phân loại và GenAI để lựa chọn công cụ phù hợp cho các vấn đề kinh doanh cụ thể.
Thực hiện phân tích rủi ro toàn diện cho các dự án AI, bao gồm các khía cạnh quan trọng như thiên kiến, quyền riêng tư, tuân thủ và tác động đến danh tiếng.
Áp dụng các khung kiến thức đã học vào các tình huống thực tế trong tài chính, marketing và vận hành thông qua một hội thảo thực hành

Yêu cầu

Không Yêu Cầu Nền Tảng Kỹ Thuật: Bạn không cần biết lập trình hoặc có kiến thức về khoa học dữ liệu; chúng tôi tập trung vào cầu nối giữa kinh doanh và công nghệ.
Kiến Thức Kinh Doanh Cơ Bản: Hiểu biết chung về cách các phòng ban (Marketing, Bán hàng, Vận hành hoặc Tài chính) hoạt động là một lợi thế
Tư Duy Giải Quyết Vấn Đề: Mong muốn xác định các điểm kém hiệu quả (điểm đau) như chi phí cao, lỗi hoặc quy trình chậm trong tổ chức
Quan Tâm đến AI Chiến Lược: Tò mò về cách AI có thể được áp dụng vào các tình huống thực tế hơn là chỉ các khái niệm lý thuyết.

Đối tượng phù hợp

Chuyên Gia AI Đầy Tham Vọng: Bất kỳ ai muốn chuyển sang lĩnh vực AI bằng cách học cách xác định và đánh giá cơ hội kinh doanh thực tế.
Người Học Có Mối Quan Tâm Chung: Sinh viên hoặc chuyên gia tò mò về kiến thức cơ bản của AI, muốn có một khung thực tế để đánh giá tính khả thi và rủi ro.
Lãnh Đạo và Quản Lý Doanh Nghiệp: Chuyên gia trong lĩnh vực Marketing, Bán hàng, Vận hành hoặc Tài chính muốn giải quyết các điểm đau của phòng ban bằng AI.
Quản Lý Dự Án và Sản Phẩm: Cá nhân chịu trách nhiệm về lộ trình và triển khai các dự án công nghệ từ thử nghiệm đến sản xuất.
Đội Ngũ Dữ Liệu và CNTT: Hồ sơ kỹ thuật cần cải thiện giao tiếp với các bên liên quan kinh doanh và hiểu rõ hơn về giá trị kinh doanh.
Tư Vấn Viên và Doanh Nhân: Những người xây dựng giải pháp AI riêng hoặc tư vấn cho khách hàng cách chuyển từ ý tưởng theo trào lưu sang trường hợp ứng dụng vững chắc

Nội dung khóa học

8 phần • 25 bài giảng
1 AI trong kinh doanh mà chúng tôi muốn nói đến là gì
2 Từ cơn sốt đến thực tế: tại sao nhiều ý tưởng AI không đi đến đâu
1 Các loại giải pháp AI: dự đoán, phân loại, đề xuất và GenAI
2 4 yếu tố chính: dữ liệu, mô hình, sản phẩm và giá trị kinh doanh
3 Ví dụ thực tế: hệ thống chấm điểm, công cụ đề xuất và trợ lý văn bản
1 Xác định điểm đau: thời gian, chi phí, lỗi và trải nghiệm khách hàng
2 Câu hỏi định hướng để hình thành ý tưởng AI theo từng lĩnh vực chức năng
3 Ý tưởng AI điển hình trong marketing, bán hàng, vận hành và hỗ trợ
4 Bài tập nhỏ: biến vấn đề thành ý tưởng AI ban đầu
1 Khung đánh giá: giá trị tiềm năng, tính khả thi và rủi ro
2 Ước tính giá trị: tác động đến doanh thu, tiết kiệm và trải nghiệm
3 Ước tính tính khả thi: dữ liệu, độ phức tạp và phụ thuộc kỹ thuật
4 Phân tích rủi ro: thiên kiến, quyền riêng tư, tuân thủ và danh tiếng
5 Trường hợp ứng dụng mạnh so với yếu: ví dụ và tiêu chí lọc
1 Cách mô tả vấn đề kinh doanh một cách rõ ràng
2 Xác định đầu vào và đầu ra: dữ liệu, quyết định và cách sử dụng kết quả
3 Câu hỏi then chốt để hỏi đội ngũ dữ liệu/CNTT mà không cần kiến thức kỹ thuật
4 Giải thích mẫu trường hợp ứng dụng từng bước
1 Từ thử nghiệm đến triển khai: các giai đoạn điển hình của một dự án AI
2 Chỉ số thành công: KPI kinh doanh để đo lường kết quả
3 Danh sách kiểm tra cuối cùng: từ ý tưởng đến trường hợp ứng dụng được ưu tiên
1 Tình huống 1 - Marketing và Bán hàng
2 Tình huống 2 - Vận hành và Hỗ trợ Khách hàng
3 Tình huống 3 - Tài chính và Quản lý Nội bộ
1 QUÀ TẶNG: Bộ Công cụ Quản trị AI

Giới thiệu khóa học

Master the art of transforming abstract concepts into high-impact AI solutions with this comprehensive guide designed for the modern business landscape. In today’s market, many organizations struggle because their AI initiatives often lead nowhere due to a lack of strategic alignment. This course bridges that gap by providing you with a professional framework to navigate the entire journey from initial idea to a prioritized use case. You will start by understanding what AI truly means in a business context, moving beyond the hype to focus on reality.


We will explore essential AI fundamentals, covering various solutions such as prediction, classification, recommendation, and Generative AI. You will learn to balance the four key elements of any successful project: data, model, product, and business value. The core of the course focuses on spotting opportunities by identifying critical pain points related to time, cost, errors, and customer experience. You will gain access to specialized guiding questions to generate AI ideas across marketing, sales, operations, and support.


Furthermore, the course provides a robust evaluation framework to estimate potential value, technical feasibility, and inherent risks such as bias or privacy concerns. You will learn how to effectively communicate with AI teams by defining clear inputs, outputs, and decisions without needing a technical background. Finally, we provide a clear roadmap from pilot to deployment, complete with business KPIs to measure success and professional templates to land your use case successfully. Through practical workshops covering various industry scenarios, you will gain the confidence to lead AI initiatives that deliver measurable results.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Business Strategy
Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Business Analytics
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊