AI ROI Business & Tech: Measure Value, Risk, Costs & KPIs

AI ROI Kinh doanh & Công nghệ: Đo lường Giá trị, Rủi ro, Chi phí & KPIs

Làm chủ khung 4 bước để tính toán ROI. Xác định chi phí ẩn, sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các sáng kiến và đảm bảo sự chấp thuận của cấp điều hành

4.6

(70 đánh giá)

265 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

#Ai Business Strategy #Ai Roi Measurement #Artificial Intelligence #Business Analytics

Bạn sẽ học được gì

Làm chủ một khung hệ thống 4 bước để tính toán ROI của các dự án AI và chuyển đổi các chỉ số kỹ thuật thành ngôn ngữ tài chính mà ban quản lý có thể hiểu được

Xác định và định lượng cả chi phí hữu hình và vô hình của việc triển khai AI, từ cơ sở hạ tầng, giấy phép đến việc chuẩn bị dữ liệu và thay đổi tổ chức

Kết nối hiệu suất AI với các KPI kinh doanh như tăng trưởng doanh thu, giảm chi phí và giảm thiểu rủi ro để biện minh cho các khoản đầu tư và chứng minh tác động có thể đo lường được

Xây dựng một đề xuất kinh doanh thuyết phục cho các sáng kiến AI, đảm bảo được sự chấp thuận của lãnh đạo bằng cách giải quyết các yếu tố khả thi, khả năng mở rộng và giá trị tài chính dài hạn

Học cách đo lường kết quả thực tế sau khi triển khai bằng cách theo dõi các KPI sau khi ra mắt để xác nhận xem các dự báo ROI ban đầu có đạt được trong thực tế vận hành hay không

Áp dụng một phương pháp sắp xếp thứ tự ưu tiên có hệ thống để lọc các ý tưởng AI, tập trung nguồn lực vào các sáng kiến có tiềm năng tác động kinh doanh có thể mở rộng cao nhất

Khám phá các rủi ro trọng yếu và "kẻ hủy diệt thầm lặng" của các dự án AI để xây dựng các kế hoạch giảm thiểu chủ động, đảm bảo tính khả thi lâu dài của dự án

Làm chủ nghệ thuật truyền đạt giá trị AI cho các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật, đảm bảo sự liên kết rõ ràng giữa các khoản đầu tư công nghệ và chiến lược công ty

Yêu cầu

Không yêu cầu kỹ thuật hay kinh nghiệm trước đó về khoa học dữ liệu hoặc lập trình để tham gia khóa học này, vì chúng tôi tập trung vào đánh giá chiến lược và tài chính AI từ góc độ kinh doanh.

Chương trình này được thiết kế để mọi người đều có thể tiếp cận, bất kể nền tảng chuyên môn, miễn là họ có hứng thú tìm hiểu cách đo lường và biện minh cho giá trị thực của các khoản đầu tư công nghệ

Có hiểu biết cơ bản về các khái niệm kinh doanh và trình độ sử dụng thành thạo các công cụ văn phòng như bảng tính sẽ giúp bạn theo dõi tốt hơn các ví dụ thực tế và mẫu ROI được cung cấp

Bạn chỉ cần một máy tính có kết nối internet và tư duy ham học hỏi để học cách chuyển đổi các dự án AI phức tạp thành ngôn ngữ tài chính rõ ràng mà các nhà quản lý và lãnh đạo mong đợi.

Đối tượng phù hợp

Bất kỳ chuyên gia nào làm việc trong lĩnh vực AI hoặc các ngành liên quan đến công nghệ, muốn làm chủ khía cạnh tài chính của dự án - một kỹ năng hiện đang có nhu cầu cực kỳ cao

Bất kỳ người học tò mò nào muốn hiểu về mặt kinh tế thực tế của trí tuệ nhân tạo và chuyển từ những cơn sốt kỹ thuật sang các quyết định kinh doanh vững chắc, có thể hành động được

Sinh viên và người mới bắt đầu sự nghiệp muốn có lợi thế cạnh tranh bằng cách học cách thu hẹp khoảng cách giữa "AI hoạt động như thế nào" và "AI tạo ra tiền như thế nào" trong một doanh nghiệp

Lãnh đạo doanh nghiệp và giám đốc điều hành cần một khung rõ ràng và đáng tin cậy để biện minh cho các khoản đầu tư AI và chứng minh tác động tài chính thực sự cho hội đồng quản trị và các bên liên quan của họ

Quản lý dự án và người dẫn dắt chuyển đổi số muốn vượt ra ngoài các dự án thí điểm kỹ thuật và bắt đầu mang lại giá trị kinh doanh có thể đo lường được thông qua các sáng kiến AI có cấu trúc

Tư vấn viên và cố vấn chiến lược cần cung cấp cho khách hàng của họ các phân tích chi phí - lợi ích chuyên nghiệp và lộ trình thực tế để triển khai AI thành công

Quản lý từ bất kỳ bộ phận nào, như Nhân sự, Tiếp thị hoặc Vận hành, những người đang triển khai các công cụ AI và cần theo dõi mức tăng hiệu quả và giảm chi phí

Doanh nhân và người sáng lập startup cần ưu tiên nguồn lực hạn chế của họ bằng cách chỉ tập trung vào các tính năng AI sẽ mang lại ROI cao nhất và nhanh nhất

Nội dung khóa học

8 phần • 25 bài giảng

1 Từ Cơn sốt đến Thực tế

2 Các Vấn đề Thường gặp Khi Không có ROI Rõ ràng

3 Lợi ích của Việc Đo lường ROI

1 Các Loại Giá trị trong AI

2 Các Loại Chi phí trong một Dự án AI

3 Những Rủi ro Có thể "Ăn mòn" Giá trị

1 Chỉ số Kỹ thuật Cơ bản (bằng Ngôn ngữ Kinh doanh)

2 Các KPI Kinh doanh Liên quan

3 Cách Kết nối Chỉ số Kỹ thuật với KPI Kinh doanh

1 Bước 1 – Xác định Điểm Cơ sở của Quy trình Hiện tại

2 Bước 2 – Xác định Kịch bản "Có AI"

3 Bước 3 – Định lượng Lợi ích

4 Bước 4 – Bao gồm Chi phí và Tính ROI / Thời gian Hoàn vốn

5 Ví dụ Tính toán Hoàn chỉnh trong một Trường hợp Thực tế

1 Cấu trúc Tối thiểu của một Đề xuất Kinh doanh AI

2 Ví dụ về một Đề xuất Kinh doanh "Tồi"

3 Ví dụ về một Đề xuất Kinh doanh "Tốt" trên Một Trang

1 Tại sao ROI Ước tính ≠ ROI Thực tế

2 Cách Thiết kế Phép đo Sau Triển khai

3 Bảng điều khiển AI Lý tưởng cho Kinh doanh

1 Trình bày 3 Ý tưởng AI

2 Đánh giá Giá trị - Chi phí - Rủi ro Có Hướng dẫn

3 Lựa chọn Ý tưởng Tốt nhất và Thảo luận

4 Danh sách Kiểm tra Cuối cùng để Áp dụng vào Công việc

1 QUÀ TẶNG: Bộ Công cụ Quản trị AI

Giới thiệu khóa học

Welcome to AI ROI & Value Measurement, the definitive course for professionals who need to move beyond the AI hype and start delivering measurable financial results. Today, most companies are launching AI pilots, but very few know how to calculate if those projects are actually making money or just consuming resources. This course provides you with a systematic, 4-step framework to evaluate, justify, and measure the real impact of Artificial Intelligence using the language that management and stakeholders understand: costs, benefits, risks, and return on investment.

Throughout this program, we will demystify the financial side of technology. You will learn how to connect technical performance metrics, like accuracy or processing speed, to core business KPIs such as revenue growth, cost reduction, and risk mitigation. We won't just look at the obvious benefits; we will explore how AI improves customer experience and operational efficiency in ways that can be quantified and presented to an executive board.

One of the most critical sections of this course covers the "hidden killers" of AI projects. Many initiatives fail because they underestimate the total cost of ownership, including data preparation, infrastructure, talent, and organizational change. You will learn to identify these invisible costs and build a proactive mitigation plan to ensure your projects remain viable and scalable. We will guide you through the process of building a compelling business case that secures approval and budget.

By the end of this course, you will be able to prioritize AI initiatives based on their potential for scalable value, rather than just technical novelty. Whether you are a business leader, a project manager, or a consultant, you will gain the tools to be the realist in the room, the person who ensures that AI investments are made thoughtfully, measured properly, and deliver actual business value. Stop guessing and start measuring. Join us at Data Universe and lead the next wave of value-driven AI transformation.