Tui cung cấp Bộ câu hỏi trắc nghiệm “Chương 1 – Tổng quan về Tự động hóa quy trình bằng Robot” để giúp bạn kiểm tra kiến thức và nắm vững những khái niệm cốt lõi nhất về RPA:
🔹 Hiểu rõ: RPA là gì và tại sao nó đang thay đổi cách doanh nghiệp vận hành? 🔹 Nắm bắt: Các lợi ích, ứng dụng thực tế và những yếu tố quan trọng khi triển khai RPA. 🔹 Thử thách bản thân: Hệ thống câu hỏi đa dạng, từ cơ bản đến nâng cao, giúp bạn củng cố và mở rộng hiểu biết của mình.
🔥 Hãy thực hiện tốt các câu hỏi để đảm bảo rằng bạn đã nắm được các kiến thức cốt lõi về tự động hóa của chương 1!
Hiện nay trên thị trường các hãng công nghệ đã phát triển nhiều hệ thống hỗ trợ chúng ta cài đặt, cấu hình, lập trình tự động hóa quy trình bằng Robot. Chẳng hạn như các hệ thống dưới đây:
UiPath: Dễ sử dụng, phổ biến nhất, phù hợp cho nhiều doanh nghiệp
WorkFusion: Tích hợp AI mạnh, phù hợp doanh nghiệp tài chính và bảo hiểm
Tùy vào khả năng triển khai, cũng như tùy vào nhu cầu của doanh nghiệp mà ta lựa chọn sử dụng các hệ thống khác nhau nhằm tối ưu hóa kết quả. Dưới đây là mô tả sơ lược về 6 hệ thống:
1. UiPath
UiPath là một trong những nền tảng RPA phổ biến nhất, được đánh giá cao về khả năng dễ sử dụng, giao diện kéo thả trực quan và tích hợp mạnh mẽ với các hệ thống khác.
🔹Một số chức năng nổi bật: – Giao diện thân thiện với người dùng, không cần biết lập trình vẫn có thể sử dụng. – Hỗ trợ cả Attended RPA (có giám sát) và Unattended RPA (không giám sát). – Tích hợp với AI, OCR, chatbot và các phần mềm khác như SAP, Microsoft, Google Cloud. – Có phiên bản Community miễn phí cho người mới bắt đầu.
🔹Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Tự động nhập dữ liệu từ hóa đơn vào phần mềm kế toán. 💡 Tích hợp chatbot AI để xử lý yêu cầu của khách hàng.
2. Automation Anywhere
Automation Anywhere là một nền tảng RPA mạnh mẽ, phù hợp với doanh nghiệp lớn, cung cấp các tính năng tự động hóa thông minh kết hợp AI.
🔹 Một số chức năng nổi bật: – Hỗ trợ điện toán đám mây, giúp triển khai nhanh chóng. – Có khả năng tích hợp AI, xử lý dữ liệu phi cấu trúc. – Công nghệ Bot Store, nơi người dùng có thể mua sẵn các bot tự động hóa.
🔹 Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Tự động xử lý email và phân loại yêu cầu của khách hàng. 💡 Tích hợp với hệ thống ERP để tự động kiểm tra và nhập đơn hàng.
3. Blue Prism
Blue Prism là một nền tảng RPA cao cấp, tập trung vào bảo mật và khả năng mở rộng, phù hợp với các doanh nghiệp lớn.
🔹 Một số chức năng nổi bật: – Yêu cầu kiến thức lập trình cơ bản để triển khai. – Được thiết kế với khả năng bảo mật cao, phù hợp với ngành tài chính và ngân hàng. – Hỗ trợ tích hợp AI để tự động xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
🔹 Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Tự động kiểm tra giao dịch ngân hàng để phát hiện gian lận. 💡 Xử lý và phê duyệt hồ sơ vay vốn.
4. Microsoft Power Automate
Microsoft Power Automate là một công cụ tự động hóa của Microsoft, giúp kết nối các ứng dụng trong hệ sinh thái Microsoft như Excel, Outlook, Teams, SharePoint…
🔹 Một số chức năng nổi bật: – Tích hợp mạnh với Microsoft 365 và Dynamics 365. – Hỗ trợ tự động hóa quy trình công việc bằng low-code hoặc no-code. – Có thể kết nối với hàng trăm ứng dụng bên thứ ba như Salesforce, SAP.
🔹 Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Tự động gửi email thông báo khi có dữ liệu mới trong Excel. 💡 Xử lý phê duyệt tài liệu trên SharePoint.
5. Pega Robotic Automation
Pega là nền tảng RPA kết hợp với quản lý quy trình nghiệp vụ (BPM), giúp tối ưu hóa quy trình làm việc phức tạp.
🔹 Một số chức năng nổi bật: – Tích hợp AI để phân tích và tối ưu hóa quy trình làm việc. – Hỗ trợ tự động hóa toàn diện từ front-office đến back-office. – Không yêu cầu mã hóa quá phức tạp.
🔹 Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Hỗ trợ trung tâm chăm sóc khách hàng bằng chatbot AI. 💡 Quản lý quy trình xử lý yêu cầu bảo hiểm tự động.
6. WorkFusion
WorkFusion là nền tảng RPA kết hợp AI mạnh mẽ, phù hợp cho doanh nghiệp muốn ứng dụng Machine Learning vào tự động hóa.
🔹Một số chức năng nổi bật: – Kết hợp AI để tự động học và tối ưu quy trình. – Hỗ trợ xử lý tài liệu, nhận diện ký tự (OCR) và phân tích dữ liệu. – Tích hợp tốt với ngân hàng, bảo hiểm, tài chính.
🔹 Một số ví dụ về Ứng dụng thường dùng: 💡 Tự động xử lý hồ sơ vay vốn bằng cách trích xuất thông tin từ tài liệu PDF. 💡 Phân tích email và tự động phản hồi dựa trên nội dung email.
Bài học tiếp theo, Chúng ta sẽ làm “Một số câu hỏi trắc nghiệm kiểm tra kiến thứcTự động hóa quy trình bằng Robot”, Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Chúng ta cần phân biệt rõ sự khác nhau giữa RPA (Robotic Process Automation) và AI (Artificial Intelligence), Cũng như cần biết lợi ích của việc kết hợp RPA và AI như thế nào đối với từng hệ thống nhất định. Tui tổng hợp một số khác biệt giữa RPA và AI dưới đây, cũng như các trường hợp kết hợp giữa RPA và AI:
Tiêu chí
RPA (Robotic Process Automation)
AI (Artificial Intelligence)
Mục tiêu
Tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc có sẵn.
Mô phỏng trí tuệ con người, học hỏi từ dữ liệu để đưa ra quyết định.
Cách hoạt động
Làm theo quy trình đã lập trình sẵn, không có khả năng tự học.
Phân tích dữ liệu, tự học hỏi và cải thiện theo thời gian.
Dữ liệu xử lý
Dữ liệu có cấu trúc, cố định (VD: bảng Excel, form nhập liệu).
Dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc (hình ảnh, văn bản, âm thanh).
Mức độ linh hoạt
Cứng nhắc, chỉ làm theo hướng dẫn đã lập trình.
Linh hoạt, có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu mới.
Ứng dụng
Xử lý hóa đơn, nhập dữ liệu, kiểm tra thông tin khách hàng.
Nhận diện khuôn mặt, phân tích dữ liệu, chatbot, dự đoán xu hướng.
Ví dụ 1: Xử lý hóa đơn
RPA (Robotic Process Automation)
AI (Artificial Intelligence)
Một bot RPA có thể tự động trích xuất dữ liệu từ hóa đơn PDF và nhập vào hệ thống kế toán. Tuy nhiên, nếu hóa đơn có định dạng khác hoặc có lỗi, bot sẽ không thể xử lý và yêu cầu con người can thiệp.
AI có thể sử dụng công nghệ nhận diện ký tự (OCR) để đọc hóa đơn, tự học cách xử lý các định dạng mới, thậm chí phát hiện lỗi hoặc gian lận.
Ví dụ 2: Hỗ trợ khách hàng
RPA (Robotic Process Automation)
AI (Artificial Intelligence)
Một chatbot RPA có thể phản hồi khách hàng theo kịch bản có sẵn, ví dụ như cung cấp thông tin về giờ làm việc hoặc trạng thái đơn hàng.
Một chatbot AI (như ChatGPT) có thể hiểu ngữ cảnh, học từ các cuộc hội thoại trước đó và đưa ra phản hồi linh hoạt hơn.
Ví dụ 3: Tuyển dụng nhân sự
RPA (Robotic Process Automation)
AI (Artificial Intelligence)
Bot có thể tự động lọc hồ sơ ứng viên dựa trên tiêu chí cố định như số năm kinh nghiệm hoặc bằng cấp.
AI có thể phân tích hồ sơ ứng viên, đánh giá tiềm năng dựa trên kỹ năng mềm, thậm chí dự đoán mức độ phù hợp của ứng viên với công ty.
Khi kết hợp RPA (Robotic Process Automation) và AI (Artificial Intelligence), doanh nghiệp có thể tạo ra một hệ thống tự động hóa mạnh mẽ hơn, có khả năng xử lý cả tác vụ đơn giản và phức tạp. Sự kết hợp này mang lại nhiều lợi ích quan trọng như sau:
1. Tự động hóa từ đầu đến cuối
RPA: Chuyên thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại theo quy tắc cố định, như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn, và quản lý tài liệu.
AI: Có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, học hỏi từ dữ liệu, phân tích thông tin và đưa ra quyết định thông minh.
Khi kết hợp: AI giúp RPA mở rộng phạm vi hoạt động, cho phép xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và thực hiện những nhiệm vụ yêu cầu suy luận thay vì chỉ làm theo quy tắc cứng nhắc.
2. Xử lý tác vụ phức tạp và cải thiện khả năng ra quyết định
RPA có thể thực hiện các công việc dựa trên quy tắc, nhưng nếu gặp ngoại lệ, hệ thống thường cần sự can thiệp của con người.
AI có thể phân tích các tình huống phức tạp, nhận diện mô hình trong dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên học máy (Machine Learning).
Ví dụ: Một chatbot AI có thể phân loại và phản hồi email khách hàng, trong khi RPA tự động cập nhật trạng thái yêu cầu vào hệ thống CRM mà không cần sự tham gia của nhân viên.
3. Tăng cường khả năng xử lý dữ liệu phi cấu trúc
RPA hoạt động tốt với dữ liệu có cấu trúc, như bảng tính Excel hoặc cơ sở dữ liệu.
AI có thể phân tích dữ liệu phi cấu trúc như email, tài liệu PDF, hình ảnh, giọng nói và video.
Ví dụ: AI có thể quét và trích xuất thông tin từ hóa đơn hoặc hợp đồng PDF, sau đó RPA sử dụng dữ liệu đó để nhập vào hệ thống kế toán.
4. Cải thiện tính linh hoạt và khả năng thích ứng
Hệ thống RPA truyền thống yêu cầu cập nhật quy tắc khi có thay đổi trong quy trình.
AI có thể tự học từ dữ liệu mới và điều chỉnh hành vi mà không cần lập trình lại.
Ví dụ: Một hệ thống kiểm duyệt nội dung có thể sử dụng AI để phân tích ngôn ngữ trong các bình luận và sau đó dùng RPA để tự động xóa nội dung không phù hợp hoặc gửi cảnh báo.
5. Nâng cao trải nghiệm khách hàng
AI có thể hiểu ngữ cảnh và cung cấp phản hồi thông minh thông qua chatbot hoặc trợ lý ảo.
RPA có thể tự động hóa quy trình xử lý yêu cầu, giúp khách hàng nhận được phản hồi nhanh hơn.
Ví dụ: Một chatbot AI có thể trả lời các câu hỏi về sản phẩm, sau đó kích hoạt RPA để gửi email xác nhận hoặc xử lý đơn hàng.
6. Tối ưu hóa chi phí và tăng hiệu suất
RPA giúp giảm thiểu công việc thủ công, giảm sai sót và tăng tốc độ xử lý.
AI giúp phân tích dữ liệu để tối ưu hóa quy trình, phát hiện điểm yếu và đề xuất cải tiến.
Khi kết hợp: Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí nhân sự, giảm lỗi và nâng cao hiệu suất làm việc.
7. Ứng dụng thực tế khi kết hợp RPA và AI
Ngân hàng: RPA xử lý giao dịch tài chính, AI phát hiện gian lận.
Chăm sóc khách hàng: Chatbot AI trả lời khách hàng, RPA cập nhật thông tin vào CRM.
Chuỗi cung ứng: AI dự đoán nhu cầu, RPA tự động đặt hàng bổ sung.
Kết luận:
RPA giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, không cần tư duy.
AI giúp hệ thống có khả năng học hỏi, phân tích và đưa ra quyết định thông minh hơn.
Khi kết hợp giữa RPA và AI giúp doanh nghiệp không chỉ tự động hóa các tác vụ đơn giản mà còn có thể xử lý những công việc đòi hỏi tư duy, phân tích và ra quyết định. Điều này tạo ra một hệ thống tự động hóa thông minh, linh hoạt và tối ưu hơn, giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về “Các hệ thống hỗ trợ tự động hóa quy trình bằng Robot”, Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ giúp tự động hóa các quy trình lặp đi lặp lại bằng cách sử dụng phần mềm robot để thực hiện các tác vụ thay con người, Tui tổng hợp lại một số lĩnh vực ứng dụng giải pháp mà các hệ thống RPA hỗ trợ:
Trong lĩnh vực ngân hàng, RPA có thể tự động kiểm tra tài khoản và xác minh thông tin khách hàng, giúp giảm thiểu sai sót, tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất hoạt động.
RPA giúp tự động hóa các quy trình tài chính – kế toánbằng cách xử lý dữ liệu nhanh chóng, chính xác và không cần sự can thiệp thủ công. Trong lĩnh vực này, RPA được áp dụng rộng rãi vào các công việc như: Xử lý hóa đơn (Invoice Processing), Kiểm tra giao dịch (Transaction Verification), Báo cáo tài chính (Financial Reporting).
Trong lĩnh vực y tế, thì RPA đang cách mạng hóa lĩnh vực y tế bằng cách tự động hóa các quy trình hành chính, giảm tải công việc cho nhân viên và nâng cao chất lượng dịch vụ. Hai ứng dụng quan trọng nhất của RPA trong y tế là: Quản lý hồ sơ bệnh nhân (Patient Record Management), Đặt lịch hẹn (Appointment Scheduling).
Trong lĩnh vực nhân sự, RPA đang thay đổi cách bộ phận Nhân sự (HR) vận hành bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp lại, giảm tải công việc thủ công, giúp nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược. Hai ứng dụng quan trọng nhất của RPA trong lĩnh vực này là: Tự động xử lý tuyển dụng (Recruitment Process Automation), Chấm công và quản lý giờ làm (Attendance & Time Tracking).
Trong lĩnh vực sản xuất, RPA đang giúp ngành sản xuất nâng cao hiệu suất bằng cách tự động hóa các quy trình quản lý đơn hàng và kho bãi. Điều này giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm sai sót và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Hai ứng dụng chính của RPA trong lĩnh vực này là: Theo dõi đơn hàng (Order Tracking & Processing), Quản lý kho (Inventory Management)
Dưới đây là chi tiết về các lĩnh vực áp dụng giải pháp tự động hóa quy trình bằng Robot:
(I) Chi tiết về lĩnh vực ngân hàng áp dụng Tự động hóa quy trình bằng Robot:
1. Tự động kiểm tra tài khoản
RPA có thể kiểm tra tình trạng tài khoản khách hàng một cách tự động theo yêu cầu của ngân hàng hoặc khách hàng, bao gồm:
•Kiểm tra số dư tài khoản. •Xác minh các giao dịch gần đây. •Kiểm tra tình trạng khoản vay, nợ xấu. •Theo dõi biến động tài khoản và gửi thông báo tự động.
🔹 Cách hoạt động
1.Tích hợp với hệ thống ngân hàng: Bot RPA có thể truy cập hệ thống ngân hàng thông qua giao diện web hoặc API.
2.Tự động thu thập dữ liệu: Robot sẽ đăng nhập vào hệ thống, nhập thông tin tài khoản của khách hàng, truy xuất dữ liệu về số dư, giao dịch, khoản vay, v.v.
3.Kiểm tra điều kiện: RPA có thể được lập trình để kiểm tra các điều kiện cụ thể, chẳng hạn như số dư dưới hạn mức hoặc khoản thanh toán đến hạn.
4.Tự động báo cáo: Nếu có vấn đề (ví dụ: số dư thấp, giao dịch đáng ngờ), bot sẽ gửi cảnh báo qua email hoặc SMS cho khách hàng hoặc bộ phận liên quan.
🎯 Lợi ích
•Giảm thời gian xử lý so với thao tác thủ công.
•Hạn chế sai sót khi kiểm tra tài khoản.
•Tăng cường bảo mật và giám sát giao dịch 24/7.
2. Xác minh thông tin khách hàng (KYC – Know Your Customer)
Xác minh thông tin khách hàng là một yêu cầu quan trọng trong ngân hàng để tuân thủ quy định về chống rửa tiền. RPA có thể hỗ trợ:
•Thu thập và kiểm tra thông tin cá nhân từ giấy tờ tùy thân (CMND/CCCD, hộ chiếu).
•Đối chiếu thông tin với cơ sở dữ liệu của ngân hàng.
•Kiểm tra danh sách đen (blacklist) để phát hiện các đối tượng có rủi ro.
•Tự động cập nhật và lưu trữ hồ sơ khách hàng.
🔹 Cách hoạt động
1.Nhận yêu cầu từ hệ thống: Khi khách hàng mở tài khoản hoặc thực hiện giao dịch quan trọng, hệ thống sẽ kích hoạt bot RPA.
2.Thu thập dữ liệu: RPA trích xuất thông tin từ tài liệu do khách hàng cung cấp bằng cách sử dụng OCR (Optical Character Recognition).
3.Đối chiếu thông tin:
1.Kiểm tra thông tin trên hệ thống ngân hàng.
2.So sánh với danh sách các cá nhân có nguy cơ cao (ví dụ: danh sách OFAC, danh sách chống rửa tiền quốc tế).
4.Xử lý tự động:
4.1.Nếu thông tin hợp lệ: Tự động phê duyệt hoặc tiếp tục quy trình.
4.2.Nếu phát hiện bất thường: Chuyển hồ sơ cho nhân viên phụ trách để kiểm tra sâu hơn.
5.Ghi nhận và báo cáo: RPA cập nhật dữ liệu lên hệ thống và gửi thông báo về trạng thái xác minh.
🎯 Lợi ích
•Giảm thời gian xác minh từ vài ngày xuống vài phút.
•Tăng độ chính xác khi đối chiếu thông tin.
•Đảm bảo tuân thủ quy định chống rửa tiền và gian lận tài chính.
🔥 Một số Ví dụ ứng dụng thực tế:
1.Citibank: Triển khai RPA để xác minh thông tin khách hàng trong vòng chưa đầy 2 phút, giúp giảm thời gian xử lý KYC lên đến 85%.
2.ICICI Bank (Ấn Độ): Ứng dụng hơn 750 bots RPA để xử lý tài khoản và kiểm tra giao dịch, tiết kiệm hơn 1 triệu giờ làm việc mỗi năm.
3.HSBC: Sử dụng RPA để giám sát danh sách đen và kiểm tra tài khoản, giúp giảm lỗi xuống gần 0%.
🌟 Ta có thể Tóm tắt lợi ích của việc ứng dụng RPA trong ngân hàng
Ứng dụng
Lợi ích
✅ Kiểm tra tài khoản
⏳ Nhanh chóng, chính xác, hoạt động 24/7
✅ Xác minh khách hàng (KYC)
📊 Giảm thời gian xử lý, hạn chế gian lận
✅ Kiểm tra danh sách đen
🛡️ Đảm bảo tuân thủ pháp luật
✅ Báo cáo tự động
📢 Gửi thông tin nhanh chóng, chính xác
(II) Chi tiết về Ứng dụng của RPA trong Tài chính – Kế toán
1️⃣ Xử lý hóa đơn (Invoice Processing)
RPA giúp tự động thu thập, xác minh và ghi nhận dữ liệu từ hóa đơn, bao gồm:
•Nhận và trích xuất thông tin hóa đơn (từ email, PDF, cổng thông tin khách hàng).
•Đối chiếu dữ liệu với đơn đặt hàng (PO – Purchase Order) và biên lai nhận hàng.
•Nhận diện lỗi (hóa đơn trùng, số tiền không khớp, nhà cung cấp không hợp lệ).
•Ghi nhận vào hệ thống ERP như SAP, Oracle, QuickBooks.
🔹 Cách hoạt động
1.Thu thập hóa đơn: Bot RPA có thể tự động lấy hóa đơn từ email, hệ thống nội bộ hoặc cổng thông tin nhà cung cấp.
2.Trích xuất thông tin: Sử dụng OCR (Optical Character Recognition) để lấy dữ liệu như số hóa đơn, ngày tháng, số tiền, VAT, nhà cung cấp.
3.Kiểm tra tính hợp lệ: Bot so sánh thông tin hóa đơn với dữ liệu trong hệ thống để phát hiện lỗi.
4.Ghi nhận vào hệ thống kế toán: Nếu hóa đơn hợp lệ, bot sẽ nhập dữ liệu vào hệ thống kế toán, tạo bút toán tự động.
5.Gửi thông báo: Nếu có lỗi, bot sẽ gửi email cho nhân viên phụ trách để kiểm tra lại.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 90% thời gian xử lý hóa đơn. ✅ Loại bỏ lỗi nhập liệu thủ công. ✅ Tăng hiệu suất làm việc và tiết kiệm chi phí nhân sự.
2️⃣ Kiểm tra giao dịch (Transaction Verification)
RPA giúp tự động kiểm tra và xác minh các giao dịch tài chính, bao gồm:
•Đối soát thanh toán giữa hệ thống ngân hàng và hệ thống kế toán.
•Kiểm tra giao dịch đáng ngờ để phát hiện gian lận.
•Tự động báo cáo sai lệch cho bộ phận tài chính.
🔹 Cách hoạt động
1.Thu thập dữ liệu giao dịch từ hệ thống ERP, ngân hàng, cổng thanh toán.
2.Đối chiếu thông tin giữa hệ thống kế toán và dữ liệu ngân hàng.
3.Xác định các sai lệch dựa trên quy tắc (ví dụ: số tiền không khớp, giao dịch bất thường).
4.Gửi cảnh báo nếu phát hiện lỗi hoặc giao dịch đáng ngờ.
5.Tự động cập nhật dữ liệu sau khi xác nhận giao dịch hợp lệ.
🎯 Lợi ích
✅ Đối soát nhanh gấp 5 lần so với thủ công. ✅ Phát hiện sai sót ngay lập tức, giảm rủi ro gian lận. ✅ Tiết kiệm nhân lực, đảm bảo quy trình kiểm tra chính xác.
3️⃣ Báo cáo tài chính (Financial Reporting)
RPA hỗ trợ tự động hóa quá trình lập báo cáo tài chính, bao gồm:
•Thu thập dữ liệu từ nhiều hệ thống như ERP, CRM, Excel.
•Tổng hợp và phân tích số liệu theo yêu cầu.
•Xuất báo cáo định kỳ (hàng ngày, hàng tháng, hàng quý, hàng năm).
•Kiểm tra tính chính xác của báo cáo trước khi trình lên ban lãnh đạo.
🔹 Cách hoạt động
1.Tự động thu thập số liệu từ các nguồn khác nhau.
2.Tổng hợp dữ liệu và phân tích theo biểu mẫu báo cáo.
3.Kiểm tra sai sót trước khi xuất báo cáo.
4.Xuất báo cáo tự động dưới dạng PDF, Excel hoặc gửi email.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm thời gian lập báo cáo từ vài ngày xuống vài giờ. ✅ Loại bỏ lỗi số liệu và đảm bảo tính chính xác. ✅ Dễ dàng cập nhật số liệu theo thời gian thực.
🔥 Một số Ví dụ ứng dụng thực tế:
1.Deloitte: Ứng dụng RPA để tự động hóa đối soát giao dịch, giảm 40% chi phí vận hành.
2.Coca-Cola: Sử dụng RPA để xử lý hóa đơn, giảm 95% lỗi nhập liệu.
3.PwC: Áp dụng RPA để tự động tạo báo cáo tài chính, giảm thời gian lập báo cáo từ 5 ngày xuống 3 giờ.
🎯 Tóm tắt Lợi ích chung của RPA trong Tài chính – Kế toán
Ứng dụng
Lợi ích
📄 Xử lý hóa đơn
⏳ Giảm thời gian xử lý 90%, hạn chế sai sót nhập liệu.
💰 Kiểm tra giao dịch
🚀 Phát hiện sai sót ngay lập tức, giảm gian lận.
📊 Báo cáo tài chính
📢 Tạo báo cáo nhanh chóng, chính xác, tiết kiệm công sức.
(III) CHI TIẾT VỀ ỨNG DỤNG CỦA RPA TRONG Y TẾ: QUẢN LÝ HỒ SƠ BỆNH NHÂN & ĐẶT LỊCH HẸN
1️⃣ Quản lý hồ sơ bệnh nhân (Patient Record Management)
RPA giúp số hóa và tự động quản lý hồ sơ bệnh nhân, bao gồm:
•Tạo và cập nhật hồ sơ bệnh nhân mới (khi tiếp nhận).
•Trích xuất và nhập dữ liệu từ hồ sơ giấy vào hệ thống (EMR/EHR).
•Đồng bộ dữ liệu giữa các hệ thống (bệnh viện, bảo hiểm, phòng xét nghiệm).
•Kiểm tra và báo cáo lỗi dữ liệu (hồ sơ trùng lặp, thông tin thiếu).
•Lưu trữ và bảo vệ dữ liệu bệnh nhân theo quy định HIPAA, GDPR.
🔹 Cách hoạt động
1.Thu thập dữ liệu bệnh nhân từ biểu mẫu đăng ký, tài liệu y tế hoặc hệ thống lưu trữ cũ.
2.Trích xuất thông tin quan trọng (tên, tuổi, bệnh sử, đơn thuốc) bằng công nghệ OCR.
3.Kiểm tra và đối chiếu dữ liệu với hệ thống bảo hiểm hoặc lịch sử khám chữa bệnh.
4.Ghi nhận vào hệ thống quản lý bệnh viện (HIS, EHR, EMR) và cập nhật khi có thay đổi.
5.Tạo cảnh báo nếu có dữ liệu thiếu hoặc lỗi nhập liệu.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 70% thời gian nhập liệu. ✅ Hạn chế sai sót hồ sơ bệnh nhân. ✅ Cải thiện khả năng truy xuất và bảo mật dữ liệu.
2️⃣ Đặt lịch hẹn (Appointment Scheduling)
RPA có thể tự động hóa quá trình đặt lịch khám bệnh, giúp:
•Nhận yêu cầu đặt lịch từ nhiều nguồn (website, điện thoại, ứng dụng di động).
•Kiểm tra lịch trống của bác sĩ và gợi ý thời gian phù hợp.
•Gửi xác nhận lịch hẹn qua email/SMS/Zalo.
•Nhắc nhở lịch hẹn tự động để giảm tình trạng bệnh nhân vắng mặt.
•Tự động điều chỉnh lịch hẹn nếu có sự thay đổi từ bệnh viện hoặc bệnh nhân.
🔹 Cách hoạt động
1.Nhận yêu cầu đặt lịch từ bệnh nhân.
2.Tìm kiếm lịch trống của bác sĩ trên hệ thống.
3.Đề xuất lịch hẹn phù hợp dựa trên ưu tiên bệnh nhân.
4.Xác nhận lịch hẹn và gửi thông báo qua email/SMS.
5.Gửi nhắc nhở trước lịch hẹn để bệnh nhân không quên.
6.Điều chỉnh hoặc hủy lịch nếu có yêu cầu thay đổi.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 80% thời gian quản lý lịch hẹn. ✅ Hạn chế tình trạng hủy hẹn đột xuất. ✅ Tăng trải nghiệm bệnh nhân, giảm tải cho nhân viên y tế.
🔥 Một số Ví dụ ứng dụng thực tế:
1.Mayo Clinic: Ứng dụng RPA để cập nhật hồ sơ bệnh nhân tự động, giảm lỗi nhập liệu 90%.
2.Cleveland Clinic: Sử dụng bot RPA để đặt lịch hẹn và gửi nhắc nhở, giúp giảm 30% số lượt hủy hẹn.
3.NHS (Anh): Áp dụng RPA để kiểm tra và hợp nhất hồ sơ bệnh nhân, tiết kiệm hơn 1 triệu giờ làm việc/năm.
📌 Tóm tắt Lợi ích chung của RPA trong Y tế
Ứng dụng
Lợi ích
📁 Quản lý hồ sơ bệnh nhân
⏳ Giảm thời gian nhập liệu, hạn chế sai sót.
📅 Đặt lịch hẹn
🚀 Tự động hóa quy trình, giảm hủy hẹn.
🔍 Kiểm tra thông tin
🏥 Nâng cao độ chính xác, bảo mật dữ liệu.
(IV) CHI TIẾT VỀ ỨNG DỤNG CỦA RPA TRONG NHÂN SỰ: TỰ ĐỘNG XỬ LÝ TUYỂN DỤNG & CHẤM CÔNG
1️⃣ Tự động xử lý tuyển dụng (Recruitment Process Automation)
RPA giúp tự động hóa các bước trong quy trình tuyển dụng, bao gồm:
•Thu thập và sàng lọc hồ sơ ứng viên từ nhiều nguồn (LinkedIn, Email, Website tuyển dụng).
•Tạo và gửi email tự động để xác nhận ứng tuyển.
•Lên lịch phỏng vấn tự động dựa trên lịch trống của nhà tuyển dụng.
•Gửi bài kiểm tra đánh giá kỹ năng và thu thập kết quả.
•Tạo báo cáo phân tích tuyển dụng (thời gian tuyển, tỷ lệ ứng viên đạt).
🔹 Cách hoạt động
1.Tự động thu thập hồ sơ từ các nền tảng tuyển dụng và lưu vào hệ thống HRM.
2.Sàng lọc CV dựa trên từ khóa (kinh nghiệm, kỹ năng, bằng cấp).
3.Gửi email tự động cho ứng viên đạt yêu cầu.
4.Lên lịch phỏng vấn bằng cách kiểm tra lịch trống của nhà tuyển dụng.
5.Tự động cập nhật trạng thái tuyển dụng trong hệ thống.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 85% thời gian sàng lọc hồ sơ. ✅ Hạn chế sai sót khi chọn lọc ứng viên. ✅ Cải thiện trải nghiệm ứng viên với phản hồi nhanh chóng.
2️⃣ Chấm công và quản lý giờ làm (Attendance & Time Tracking)
RPA giúp tự động ghi nhận và theo dõi thời gian làm việc của nhân viên, bao gồm:
•Tích hợp với hệ thống máy chấm công vân tay/thẻ từ để thu thập dữ liệu.
•Tự động ghi nhận dữ liệu vào bảng chấm công (Excel, SAP, Workday).
•Kiểm tra và xử lý lỗi chấm công (như quên check-in/out, thời gian làm việc sai).
•Tính toán ngày công, số giờ tăng ca để chuẩn bị bảng lương.
•Gửi báo cáo chấm công hàng tháng cho phòng nhân sự.
🔹 Cách hoạt động
1.Thu thập dữ liệu từ hệ thống chấm công (vân tay, thẻ từ, nhận diện khuôn mặt).
2.Xác minh dữ liệu và phát hiện lỗi sai sót.
3.Tự động điều chỉnh nếu có đơn xin sửa giờ làm.
4.Gửi báo cáo chấm công hàng ngày/tuần/tháng.
5.Tích hợp với phần mềm tính lương để hỗ trợ trả lương chính xác.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 90% sai sót trong chấm công. ✅ Đảm bảo công bằng trong quản lý thời gian làm việc. ✅ Tiết kiệm thời gian xử lý bảng công, hỗ trợ trả lương nhanh hơn.
🔥 Một số Ví dụ ứng dụng thực tế:
1.Unilever: Sử dụng RPA để tự động sàng lọc hồ sơ, giúp giảm 70% thời gian tuyển dụng.
2.Siemens: Ứng dụng RPA trong chấm công, giúp giảm sai sót xuống dưới 1%.
3.IBM: Triển khai bot RPA để lên lịch phỏng vấn, tiết kiệm hơn 50.000 giờ nhân sự mỗi năm.
📌 Tóm tắt Lợi ích chung của RPA trong Nhân sự
Ứng dụng
Lợi ích
📑 Tuyển dụng tự động
⏳ Giảm thời gian sàng lọc, phản hồi nhanh.
⏱ Chấm công tự động
✅ Hạn chế lỗi nhập liệu, quản lý công minh bạch.
📊 Báo cáo tự động
🚀 Giúp HR tập trung vào chiến lược thay vì thủ công.
(V) CHI TIẾT VỀ ỨNG DỤNG CỦA RPA TRONG SẢN XUẤT: THEO DÕI ĐƠN HÀNG & QUẢN LÝ KHO
1️⃣ Theo dõi đơn hàng (Order Tracking & Processing)
RPA giúp tự động hóa toàn bộ quy trình theo dõi và xử lý đơn hàng, bao gồm:
•Nhận và xác nhận đơn hàng từ website, email, hệ thống ERP.
•Kiểm tra trạng thái tồn kho trước khi xác nhận đơn hàng.
•Tự động cập nhật tiến trình đơn hàng (chuẩn bị hàng, đóng gói, vận chuyển).
•Gửi email/SMS thông báo trạng thái đơn hàng cho khách hàng.
•Tạo báo cáo tổng hợp về đơn hàng (đơn hàng bị hủy, giao hàng chậm trễ).
🔹 Cách hoạt động
1.Tự động thu thập đơn hàng từ nhiều nguồn như Shopify, SAP, Oracle.
2.Kiểm tra tính hợp lệ (địa chỉ giao hàng, phương thức thanh toán).
3.Đối chiếu tồn kho để xác định khả năng giao hàng.
4.Gửi thông báo xác nhận đơn hàng cho khách hàng.
5.Theo dõi tiến trình đơn hàng và gửi cập nhật trạng thái.
6.Tạo báo cáo tổng hợp về đơn hàng đã giao và đơn hàng còn chờ xử lý.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 70% thời gian xử lý đơn hàng. ✅ Đảm bảo thông tin đơn hàng chính xác, tránh sai sót. ✅ Cải thiện trải nghiệm khách hàng nhờ cập nhật trạng thái kịp thời.
2️⃣ Quản lý kho (Inventory Management)
RPA giúp tự động hóa các quy trình theo dõi và kiểm soát hàng tồn kho, bao gồm:
•Theo dõi mức tồn kho theo thời gian thực để tránh thiếu hụt nguyên vật liệu.
•Cảnh báo khi hàng hóa sắp hết để đặt hàng bổ sung kịp thời.
•Tự động ghi nhận số lượng hàng nhập/xuất vào hệ thống ERP.
•Dự báo nhu cầu kho bãi dựa trên dữ liệu lịch sử.
•Kiểm tra lỗi sai sót trong kiểm kê và gửi báo cáo.
🔹 Cách hoạt động
1.Kết nối với hệ thống quản lý kho (WMS, ERP) để thu thập dữ liệu.
2.Theo dõi số lượng hàng nhập, xuất, tồn kho theo thời gian thực.
3.Gửi cảnh báo nếu hàng hóa sắp hết hoặc vượt mức tồn kho tối đa.
4.Tạo đơn đặt hàng tự động nếu phát hiện thiếu hàng.
5.Tạo báo cáo tồn kho chi tiết và gửi cho bộ phận liên quan.
🎯 Lợi ích
✅ Giảm 80% lỗi sai sót trong kiểm kê kho. ✅ Đảm bảo nguyên vật liệu luôn sẵn sàng cho sản xuất. ✅ Giúp nhà quản lý ra quyết định nhanh chóng, chính xác.
🔥 Một số Ví dụ ứng dụng thực tế:
1.Toyota: Ứng dụng RPA để theo dõi đơn hàng, giảm thời gian xử lý xuống còn 30 phút thay vì 3 giờ.
2.Siemens: Sử dụng RPA để quản lý kho, giúp giảm thất thoát nguyên vật liệu 40%.
3.Coca-Cola: Tích hợp RPA vào ERP để tự động kiểm tra tồn kho, giúp tiết kiệm hàng triệu đô chi phí lưu kho.
📌 Tóm tắt Lợi ích chung của RPA trong Sản xuất
Ứng dụng
Lợi ích
📦 Theo dõi đơn hàng
⏳ Giảm thời gian xử lý, tăng độ chính xác.
🏭 Quản lý kho
🚀 Theo dõi hàng tồn kho theo thời gian thực, tránh thiếu hụt nguyên liệu.
📊 Báo cáo tự động
✅ Giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh hơn.
Như vậy chúng ta đã biết được các lĩnh vực áp dụng tự động hóa quy trình bằng Robot (RPA), từ lĩnh vực Ngân hàng, Tài chính – Kế toán , Nhân Sư, Y Tế, Sản xuất… Các bạn đã nắm rõ các ứng dụng, cách thức hoạt động, các lợi ích:
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về “Sự khác biệt giữa RPA và AI”, Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Trong bài học số 3, Tui đã trình bày khái niệm về Tự động hóa quy trình bằng Robot, cũng như cách thức hoạt động của RPA, phân loại các RPA. Bài học này Tui trình bày và tổng hợp một số lợi ích của việc áp dụng Tự động háo quy trình bằng Robot.
RPA mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình làm việc, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất hoạt động.
Dưới đây là các lợi ích chính của RPA cùng với giải thích chi tiết và ví dụ minh họa:
Dưới đây là các giải thích chi tiết và ví dụ minh họa cho các lợi ích của việc áp dụng RPA:
1. Tăng hiệu suất làm việc
•RPA có thể làm việc 24/7 mà không cần nghỉ ngơi, giúp hoàn thành công việc nhanh hơn so với con người.
•Không bị ảnh hưởng bởi yếu tố tâm lý như stress, mệt mỏi nên duy trì được tốc độ xử lý ổn định.
•Có thể thực hiện hàng nghìn tác vụ cùng lúc, cải thiện đáng kể năng suất của tổ chức.
Ví dụ:
Một ngân hàng sử dụng RPA để xử lý giao dịch thanh toán trực tuyến. Trước đây, nhân viên phải mất 5 phút để kiểm tra và xác nhận một giao dịch, nhưng RPA có thể thực hiện cùng lúc hàng trăm giao dịch trong vài giây. Điều này giúp tăng tốc độ phục vụ khách hàng.
2. Giảm chi phí vận hành
•Một robot phần mềm có thể thay thế nhiều nhân viên làm các công việc lặp đi lặp lại, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí nhân sự.
•Giảm thiểu lỗi do con người gây ra, tránh các chi phí sửa chữa hoặc khắc phục sai sót.
•Giảm bớt nhu cầu thuê ngoài (outsourcing) cho các nhiệm vụ đơn giản.
Ví dụ:
Một công ty bảo hiểm áp dụng RPA để xử lý yêu cầu bồi thường bảo hiểm. Thay vì cần 10 nhân viên để nhập dữ liệu và xác minh hồ sơ, công ty chỉ cần 2 nhân viên giám sát robot, giúp tiết kiệm 60% chi phí nhân sự.
3. Giảm thiểu sai sót và tăng độ chính xác
•Robot hoạt động theo quy tắc lập trình sẵn, không mắc lỗi do bất cẩn hay sai sót do mệt mỏi như con người.
•Đảm bảo tính chính xác tuyệt đối trong các quy trình quan trọng như kế toán, tài chính, kiểm toán, v.v.
•Dữ liệu đầu ra đồng nhất và có thể kiểm soát dễ dàng.
Ví dụ:
Một công ty kế toán sử dụng RPA để tự động nhập và đối chiếu dữ liệu kế toán. Trước đây, nhân viên dễ nhập nhầm số liệu dẫn đến sai sót báo cáo tài chính, nhưng RPA giúp giảm lỗi xuống gần bằng 0.
4. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
•Khách hàng nhận được phản hồi nhanh chóng hơn vì robot có thể xử lý yêu cầu ngay lập tức.
•Giảm thời gian chờ đợi của khách hàng trong các quy trình như giải quyết khiếu nại, xác minh tài khoản, tư vấn dịch vụ, v.v.
•Có thể kết hợp với chatbot AI để cung cấp dịch vụ 24/7 mà không cần nhân viên hỗ trợ trực tiếp.
Ví dụ:
Một công ty viễn thông triển khai RPA để xử lý yêu cầu mở khóa SIM. Thay vì khách hàng phải chờ nhân viên hỗ trợ trong vòng 1-2 giờ, RPA xử lý ngay lập tức và hoàn tất chỉ trong 2 phút.
5. Tuân thủ tốt hơn các quy định và chính sách
•RPA tuân thủ nghiêm ngặt các quy tắc và quy trình do doanh nghiệp đặt ra.
•Lưu trữ dữ liệu chi tiết, giúp doanh nghiệp dễ dàng kiểm tra và truy xuất thông tin khi cần.
•Giảm nguy cơ vi phạm quy định pháp lý do con người vô tình mắc phải.
Ví dụ:
Một ngân hàng áp dụng RPA để kiểm tra hồ sơ khách hàng theo quy định chống rửa tiền (AML). Trước đây, nhân viên dễ bỏ sót hoặc nhập nhầm thông tin, nhưng RPA giúp đảm bảo mọi giao dịch đều được kiểm tra chính xác theo quy định.
6. Tăng khả năng mở rộng quy mô
•RPA giúp doanh nghiệp dễ dàng mở rộng quy trình hoạt động mà không cần tuyển thêm nhân sự.
•Khi khối lượng công việc tăng đột biến (ví dụ: mùa cao điểm), robot có thể xử lý nhanh chóng mà không ảnh hưởng đến hiệu suất.
•Hệ thống có thể nâng cấp và mở rộng linh hoạt theo nhu cầu phát triển.
Ví dụ:
Một sàn thương mại điện tử sử dụng RPA để xử lý đơn hàng. Trong dịp lễ hội mua sắm, số lượng đơn hàng tăng gấp 5 lần nhưng hệ thống vẫn hoạt động trơn tru mà không cần tăng số lượng nhân viên chăm sóc khách hàng.
7. Giải phóng nhân sự để tập trung vào công việc giá trị cao hơn
•Nhân viên không còn phải làm những công việc lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, kiểm tra thông tin, xử lý đơn từ, v.v.
•Có thể tập trung vào các công việc mang tính chiến lược như phân tích dữ liệu, phát triển sản phẩm, cải tiến dịch vụ, v.v.
•Tăng sự hài lòng của nhân viên vì họ được làm những công việc sáng tạo và thú vị hơn.
Ví dụ:
Một công ty tài chính sử dụng RPA để tự động hóa việc xử lý yêu cầu vay vốn. Trước đây, nhân viên phải kiểm tra hồ sơ thủ công, nhưng giờ họ có thể dành thời gian tư vấn khách hàng để đưa ra giải pháp tài chính phù hợp.
Như vậy rõ ràng Việc áp dụng RPA giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất, tiết kiệm chi phí, giảm thiểu sai sót và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Với những lợi ích này, RPA đang trở thành công nghệ quan trọng trong chuyển đổi số của nhiều ngành công nghiệp.
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về “Các lĩnh vực ứng dụng giải pháp tự động hóa quy trình bằng Robot – RPA”, Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA) là việc sử dụng phần mềm robot để tự động hóa các tác vụ và quy trình kinh doanh lặp đi lặp lại, giúp giảm thiểu sự can thiệp của con người. Các phần mềm RPA có thể thực hiện nhiều công việc như nhập dữ liệu, xử lý hóa đơn, kiểm tra thông tin khách hàng, v.v.
2. Cách hoạt động của RPA:
RPA hoạt động bằng cách mô phỏng hành động của con người khi làm việc trên máy tính.
Các bot RPA có thể: ✅ Ghi nhận và thao tác với giao diện người dùng (UI) ✅ Xử lý dữ liệu, sao chép, dán, nhập dữ liệu ✅ Kết nối với nhiều hệ thống phần mềm khác nhau ✅ Hoạt động 24/7 mà không cần nghỉ
Ví dụ: Một doanh nghiệp có thể sử dụng RPA để tự động nhập đơn hàng từ email vào hệ thống quản lý mà không cần nhân viên nhập thủ công.
3. Các loại RPA:
RPA có thể chia thành ba loại chính: 🔹 RPA có giám sát (Attended RPA) – Hỗ trợ con người trong các công việc cụ thể – Thường được kích hoạt khi người dùng thực hiện một tác vụ 🔹 RPA không giám sát (Unattended RPA) – Tự động thực hiện quy trình mà không cần sự can thiệp của con người – Thường được sử dụng cho các tác vụ lớn, chạy theo lịch trình 🔹 RPA kết hợp (Hybrid RPA) – Kết hợp cả hai loại trên để mang lại hiệu suất cao nhất
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về “Các lợi ích của việc áp dụng RPA”, từ đó giúp cho chúng ta có cách xác định mục tiêu sử dụng RPA cho phù hợp.
Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Bài học 1, Tui đã giới thiệu tổng quan về Khóa học, bao gồm: Mục tiêu Khóa học, Nội dung Khóa học, Cơ hội việc làm, Đối tượng học, Các yêu cầu về phần cứng, phần mềm.
Bài này Tui giới thiệu nội dung của Chương 1 để các bạn nắm được outline sơ lược của chương, từ đó đi vào các chi tiết của bài học ở những bài sau sẽ dễ theo dõi hơn.
Chương 1 Tui trình bày các nội dung sau:
-Giới thiệu chương Tự động hóa quy trình bằng Robot
-Tự động hóa quy trình bằng Robot là gì?:
Phần này giúp cho người học nắm được khái niệm về tự động hóa quy trình bằng Robot, biết được cách thức hoạt động của RPA, phân loại được các loại RPA
– Các lợi ích của việc áp dụng RPA:
Làm rõ các lợi ích của việc sử dụng RPA như khả năng tiết kiệm thời gian và chi phí, khả năng giảm thiểu sai sót, nâng cao hiệu suất cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng.
– Các lĩnh vực ứng dụng giải pháp tự động hóa quy trình bằng Robot – RPA:
Xác định được các lĩnh vực có thể áp dụng RPA chẳng hạn như: Ngân hàng, tài chính – kế toán, Y tế, nhân sự, sản xuất. Đồng thời cũng ôn tập lại các công việc hay cơ hội việc làm liên quan tới RPA như Chuyên viên RPA, Chuyên viên phân tích quy trình, chuyên viên hỗ trợ và quản trị RPA, Chuyên viên kiểm thử RPA, Chuyên viên tích hợp RPA, Tư vấn viên giải pháp RPA
– Sự khác biệt giữa RPA và AI:
Làm rõ sự khác biệt giữa RPA và AI để người học không bị nhầm lẫn, người học cần phân biệt được mục tiêu, cách hoạt động, dữ liệu xử lý, mức độ linh hoạt cũng như hả năng ứng dụng khác nhau của RPA và AI. Đồng thời cũng nhận thức rõ được sức mạnh khi kết hợp RPA và AI
– Các hệ thống hỗ trợ tự động hóa quy trình bằng Robot:
Giới thiệu và so sánh các tính năng nổi bật và ứng dụng thực tế của các phần mềm khác nhau hỗ trợ tự động hóa quy trình bằng Robot chẳng hạn như: UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, Microsoft Power Automate, Pega Robotic Automation, WorkFusion
– Một số câu hỏi trắc nghiệm kiểm tra kiến thức:
Cung cấp hơn 10 câu hỏi trắc nghiệm kiểm tra kiến thức liên quan chương 1, giúp người học đúc kết được nội dung chương cũng như ý nghĩa của chúng.
Bài học tiếp theo, Tui sẽ trình bày chi tiết về các lý thuyết liên quan tới khái niệm “Tự động hóa quy trình bằng Robot”, nó là cái gì? cách hoạt động và nó ứng dụng ra sao trong hệ thống.
Các bạn chú ý theo dõi
Chúc các bạn thành công
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Để người học nắm được mục tiêu, nội dung, cơ hội việc làm, cũng như các yêu cầu cần phải chuẩn bị về phần cứng, phần mềm để kết quả học được tốt nhất, Tui giới thiệu Khóa học “Tự động hóa quy trình bằng Robot” tập 1 gồm những nội dung như dưới đây. Và toàn bộ nội dung của khóa học bao gồm Lý thuyết , thực hành, các tài nguyên sẽ được trình bày và cung cấp đầy đủ, chi tiết trên Blog tranduythanh.com:
Khóa học “Tự động hóa quy trình bằng Robot” tập 1, cung cấp cho người học nền tảng kiến thức và kỹ năng cơ bản để tiếp cận và ứng dụng công nghệ tự động hóa quy trình bằng Robot (RPA – Robotic Process Automation). Khóa học tạo nền tảng vững chắc để người học tiếp tục nghiên cứu sâu hơn hoặc áp dụng ngay vào thực tế công việc.
Sau khi Học xong, người học có thể: – Hiểu được khái niệm, nguyên lý hoạt động và lợi ích của tự động hóa quy trình bằng Robot. – Nhận diện các quy trình có thể ứng dụng RPA trong thực tế công việc. – Làm quen với các công cụ RPA phổ biến và biết cách sử dụng cơ bản. – Xây dựng và triển khai các quy trình tự động hóa đơn giản. – Nâng cao tư duy cải tiến và tối ưu hóa quy trình làm việc bằng công nghệ.
2.Nội dung Khóa học
Khóa học gồm có 5 chương chính sau:
Chương 1: Tổng quan về Tự động hóa quy tình bằng Robot
Các khái niệm liên quan tới tự động hóa, lợi ích của áp dụng RPA, các lĩnh vực áp dụng, sự khác biệt RPA và AI, các hệ thống hỗ trợ tự động hóa.
Chương 2: Phần mềm tự động hóa quy trình bằng Robot – UiPath Studio
Cài đặt, Thao tác và thực thi với phần mềm tự động hóa UiPath Studio
Chương 3: Quy trình và thư viện trong tự động hóa
Tạo và thực thi quy trình tự động hóa, thư viện tự động hóa, Sequence, State machine, tương tác Webservices, Global Exception
Chương 4: Biến và kiểu dữ liệu trong tự động hóa
Tạo, sử dụng và quản lý các biến văn bản, số, mảng, thời gian, bảng, GenericValue, QueueItem
Chương 5: Controls Activity
Cơ chế và ứng dụng của Delay, if, switch, do while, while, for each và break Activity
3.Cơ hội việc làm
Sau khi hoàn thành khóa học “Tự động hóa quy trình bằng Robot” (RPA – Robotic Process Automation), người học có thể tiếp cận nhiều cơ hội việc làm trong các lĩnh vực liên quan đến tự động hóa, công nghệ thông tin và quản lý quy trình. Dưới đây là một số cơ hội nghề nghiệp cụ thể:
3.1. Chuyên viên RPA (RPA Developer):
Thiết kế, phát triển và triển khai các giải pháp RPA bằng cách sử dụng các công cụ như UiPath, Automation Anywhere, Blue Prism, Power Automate,…
Xây dựng bot để tự động hóa các quy trình nghiệp vụ trong doanh nghiệp.
3.2. Chuyên viên phân tích quy trình (Process Analyst / Business Analyst – RPA):
Phân tích và đánh giá các quy trình nghiệp vụ để xác định cơ hội tự động hóa.
Phối hợp với các nhóm phát triển để tối ưu hóa quy trình doanh nghiệp.
3.3. Chuyên viên hỗ trợ & quản trị RPA (RPA Support / RPA Administrator):
Giám sát, bảo trì và tối ưu hóa các bot tự động đã triển khai.
Xử lý lỗi và cải tiến hiệu suất của các quy trình tự động.
3.4. Chuyên viên kiểm thử RPA (RPA Tester):
Kiểm tra và đảm bảo tính chính xác của các quy trình tự động.
Viết kịch bản kiểm thử, phát hiện lỗi và đề xuất cải tiến.
3.5. Chuyên viên tích hợp RPA với các hệ thống doanh nghiệp:
Kết nối và tích hợp các giải pháp RPA với các hệ thống quản lý như ERP, CRM, và các ứng dụng phần mềm khác.
Phối hợp với đội ngũ IT để đảm bảo tính bảo mật và hiệu suất của hệ thống tự động.
3.6. Tư vấn viên giải pháp RPA (RPA Consultant)
Đánh giá nhu cầu tự động hóa của doanh nghiệp và đề xuất các giải pháp phù hợp.
Hướng dẫn và đào tạo doanh nghiệp về cách triển khai RPA hiệu quả.
3.7. Ứng dụng RPA trong các lĩnh vực khác:
Ngân hàng, tài chính: Tự động hóa xử lý giao dịch, quản lý dữ liệu khách hàng, kiểm tra tín dụng.
Kế toán, nhân sự: Tự động hóa nhập liệu, xử lý bảng lương, theo dõi chi phí.
Logistics, chuỗi cung ứng: Theo dõi đơn hàng, tối ưu hóa vận hành kho bãi.
Chăm sóc khách hàng: Chatbot, email tự động, xử lý yêu cầu của khách hàng.
4.Đối tượng học
Khóa học này hướng đến các đối tượng:
Sinh viên
Người đang đi làm
Và những ai có nhu cầu học tập thêm để nâng cao hiệu suất làm việc và tối ưu hóa quy trình nghiệp vụ.
5.Các yêu cầu về phần cứng , phần mềm khi tham gia khóa học “Tự động hóa quy trình bằng Robot”
Để chạy UiPath hiệu quả, máy tính của bạn cần đáp ứng các yêu cầu tối thiểu sau:
5.1. Yêu cầu về phần cứng
✅ Cấu hình tối thiểu (Dành cho người mới bắt đầu, chạy các dự án nhỏ)
•Bộ xử lý (CPU): Intel Core i3 (thế hệ 6 trở lên) hoặc tương đương
•RAM: 4GB trở lên
•Ổ cứng: 10GB dung lượng trống (ưu tiên SSD để tăng tốc độ xử lý)
•Màn hình: Độ phân giải tối thiểu 1024×768
✅ Cấu hình khuyến nghị (Dành cho các dự án lớn, nhiều quy trình phức tạp)
•Bộ xử lý (CPU): Intel Core i5/i7 hoặc AMD Ryzen 5/7 (thế hệ mới nhất)
•RAM: 8GB trở lên (16GB nếu làm việc với dữ liệu lớn hoặc nhiều bot đồng thời)
•Ổ cứng: SSD 256GB trở lênMàn hình: Full HD (1920×1080) để có trải nghiệm làm việc tốt hơn
5.2. Yêu cầu về phần mềm
✅ Hệ điều hành
•Windows 10, Windows 11 (64-bit)
•Windows Server 2016 trở lên (nếu triển khai trong môi trường doanh nghiệp)
✅ .NET Framework
•Phiên bản tối thiểu: .NET Framework 4.6.1
•Khuyến nghị: .NET 6.0 trở lên để đảm bảo hiệu suất tốt hơn
✅ Trình duyệt web (Nếu cần tự động hóa web)
•Google Chrome (khuyến nghị)
•Microsoft Edge (Chromium)
•Mozilla Firefox
✅ Phần mềm bổ trợ khác (tùy vào nhu cầu)
•Microsoft Office (nếu tự động hóa Excel, Outlook, Word, v.v.)
•SQL Server/MySQL (nếu kết nối với cơ sở dữ liệu)
•Citrix Receiver (nếu tự động hóa trên môi trường Citrix)
Như vậy tới đây Tui đã giới thiệu xong Khóa học “Tự động hóa quy trình bằng Robot”, với các mục tiêu, nội dung môn học, cơ hội việc làm, đối tượng học, và các yêu cầu về phần cứng và phần mềm. Các bạn cần chuẩn bị đầy đủ để học được chất lượng tốt nhất.
Các bài Blog sau, Tui sẽ đi vào chi tiết từng nội dung. Và Tui sẽ chia tách nội dung thành các phần nhỏ để các bạn dễ theo dõi.
Chúc các bạn thành công!
p/s: Toàn bộ các bài học liên quan tới Tự động hóa quy trình bằng Robot được tổng hợp tại link https://tranduythanh.com/robotic-process-automation/, các bạn vào trang này và kéo xuống có thể theo dõi từng bài theo chương
Khi lập trình Python, đối với các mô hình lớp có mối quan hệ phức tạp và lồng nhau thì việc xử lý dữ liệu sẽ gặp nhiều khó khăn nếu chúng ta không biết cách lưu các dữ liệu đang thao tác trên bộ nhớ RAM xuống ổ cứng để sử dụng lâu dài. Và đặc biệt chúng ta phải biết cách phục hồi dữ liệu từ ổ cứng lên bộ nhớ, đồng thời chúng ta phải biết mô hình hóa lại đối tượng và mối quan hệ giữa các đối tượng một cách chính xác.
Bạn hiểu nôm na như sau, trong thuật ngữ lập trình thì việc ghi dữ liệu từ bộ nhớ RAM xuống ổ cứng với một định dạng nào đó thì người ta gọi là Serialize. Và khi phục hồi dữ liệu từ Ổ cứng lên Bộ nhớ RAM và phục hồi lại mô hình hướng đối tượng thì được gọi là Deserialize.
Chúng ta phải biết cách lập trình để nó có thể hiểu được bất kỳ mô hình lớp hướng đối tượng nào, và bất kỳ mối quan hệ phức tạp nào, lồng bao nhiêu cấp đối tượng…
Để làm được điều này, Tui minh họa bài như dưới đây, đó là bài liên quan tới Danh mục và Sản phẩm có cấu trúc dự án trong Pycharm như sau:
Tui mô tả sơ lược:
Thư mục “utils“: Sẽ chứa các thư viện để tái sử dụng, ở đây ta sẽ tạo lớp JsonFactory để làm nhiệm vụ Serialize và Deserialize.
Thư mục “models“: Chứa tập các mô hình lớp đối tượng, các lớp này có mối quan hệ với nhau, cụ thể trong ví dụ này: 1 Categories sẽ có nhiều Category, và 1 Category sẽ có nhiều Product.
Cuối cùng là thư mục “test“: Để minh họa cách thức sử dụng Serialize và Deserialize
Thư mục “assets“: Dùng để lưu trữ dữ liệu của các đối tượng, nó sẽ được Serialize xuống ổ cứng với định dạng Json.
Bước 1: Ta tạo “JsonFactory.py” để làm 5 nhiệm vụ chính:
Tên Hàm
Ý nghĩa
register
Hàm này để cho các lớp đối tượng đăng ký Serialize và Deserialize
parse_json
Hàm này để chuyển toàn bộ đối tượng và các mối quan hệ giữa các đối tượng qua định dạng json
restore_object
Hàm này dùng để phục hồi lại đối tượng từ định dạng json
serialize
Hàm này để lưu đối tượng xuống ổ cứng với định dạng json
deserialize
Hàm này để phục hồi lại đối tượng khi biết được định dạng json trong ổ cứng
Dưới đây là mã lệnh chi tiết:
import json
class JsonFactory(object):
mappings = {}
@classmethod
def class_mapper(clsself, d):
for keys, cls in clsself.mappings.items():
if keys.issuperset(d.keys()):
return cls(**d)
else:
raise ValueError('Unable to find a matching class for object: {!s}'.format(d))
@classmethod
def complex_handler(clsself, Obj):
if hasattr(Obj, '__dict__'):
return Obj.__dict__
else:
raise TypeError('Object of type %s with value of %s is not JSON serializable' % (type(Obj), repr(Obj)))
@classmethod
def register(clsself, cls):
clsself.mappings[frozenset(tuple([attr for attr, val in cls().__dict__.items()]))] = cls
return cls
@classmethod
def parse_json(clsself, obj):
return json.dumps(obj.__dict__, default=clsself.complex_handler, indent=4)
@classmethod
def restore_object(clsself, json_str):
return json.loads(json_str, object_hook=clsself.class_mapper)
@classmethod
def serialize(clsself, obj, path):
with open(path, 'w') as jfile:
jfile.writelines([clsself.parse_json(obj)])
return path
@classmethod
def deserialize(clsself, filepath):
result = None
with open(filepath, 'r') as jfile:
result = clsself.restore_object(jfile.read())
return result
Bước 2: Tạo các lớp hướng đối tượng và các mối quan hệ, ví dụ như lớp Product, lớp Category và lớp Categories:
Lớp Product coding như sau:
from utils.JsonFactory import JsonFactory
@JsonFactory.register
class Product(object):
def __init__(self,product_id=None,product_name=None,unit_price=None):
self.product_id=product_id
self.product_name=product_name
self.unit_price=unit_price
def __str__(self):
return f"{self.product_id}\t{self.product_name}\t{self.unit_price}"
Lớp Product ở trên, Tui khai báo có 3 thuộc tính: product_id, product_name và unit_price. Đồng thời có gọi lệnh @JsonFactory.register để đăng ký Serialize và Deserialize đối tượng.
Lớp Category coding như sau:
from utils.JsonFactory import JsonFactory
@JsonFactory.register
class Category(object):
def __init__(self,cate_id=None,cate_name=None,products=None):
self.cate_id=cate_id
self.cate_name=cate_name
if products==None:
self.products=[]
else:
self.products=products
def add_product(self,p):
self.products.append(p)
def add_products(self,products):
self.products.extend(products)
def __str__(self):
return f"{self.cate_id}\t{self.cate_name}"
Lớp Category có các thuộc tính: cate_id, cate_name và danh sách sản phẩm (products).
Lớp Product cũng gọi lệnh @JsonFactory.register để đăng ký Serialize và Deserialize đối tượng.
Ngoài ra Tui viết thêm các hàm add_product() để thêm mới một Sản phẩm cho danh mục, và hàm add_products() để thêm nhiều sản phẩm cùng một lúc cho danh mục.
Cuối cùng là lớp Categories để lưu trữ danh sách Danh mục như sau:
from utils.JsonFactory import JsonFactory
@JsonFactory.register
class Categories(object):
def __init__(self,categories=None):
if categories==None:
self.categories=[]
else:
self.categories=categories
def add_cate(self,cate):
self.categories.append(cate)
def print_all_categories(self):
for cate in self.categories:
print("-" * 25)
print(cate)
print("-"*25)
for p in cate.products:
print(p)
Lớp Categories cũng gọi lệnh @JsonFactory.register để đăng ký Serialize và Deserialize đối tượng.
Lớp Categories Tui có bổ sung thêm hàm add_cate để thêm mới một Danh mục, và hàm print_all_categories() để xuất toàn bộ danh mục và từng sản phẩm của mỗi danh mục ra màn hình.
Ở đây, bạn có thể bổ sung thêm các mô hình lớp như: Employee, Customer, Order, OrderDetails, Supplier, ….
Bước 3: Thử nghiệm các lớp và thư viện
Trong thư mục “test”, hãy tạo một file “TestCategories.py” và giả lập một số dữ liệu như dưới đây:
from utils.JsonFactory import JsonFactory
from models.Categories import Categories
from models.Category import Category
from models.Product import Product
#Bước 1: Tạo một đối tượng database có kiểu Categories()
database=Categories()
#Bước 2: Tạo danh mục 1 và các sản phẩm liên quan
cate1=Category("c1","phone")
cate1.add_product(Product("p1","Samsung 1",100))
cate1.add_product(Product("p2","Samsung 2",400))
cate1.add_product(Product("p3","Samsung 3",200))
#Bước 3: Tạo danh mục 2 và các sản phẩm liên quan
cate2=Category("c2","computer")
cate2.add_product(Product("p4","DELL 1",2500))
cate2.add_product(Product("p5","DELL 2",3561))
cate2.add_product(Product("p6","DELL 3",4560))
#Bước 4: Tạo danh mục 3 và các sản phẩm liên quan
cate3=Category("c3","television")
cate3.add_product(Product("p7","Tele 1",6324))
cate3.add_product(Product("p8","Tele 2",1203))
cate3.add_product(Product("p9","Tele 3",2536))
#Bước 5: Đưa các danh mục vào database
database.add_cate(cate1)
database.add_cate(cate2)
database.add_cate(cate3)
#Bước 6: Xuất toàn bộ Danh sách dữ liệu mẫu:
database.print_all_categories()
Chạy các mã lệnh chương trình ở trên trong “TestCategories.py” ta có kết quả:
Quan sát kết quả ở trên ta thấy, chương trình đã xuất toàn bộ danh mục, và các sản phẩm của từng danh mục ra màn hình.
Bước tiếp theo là ta thử nghiệm các hàm Chuyển đổi Json, phục hồi object, serialize và deserialize.
Bước 3.1: Thử nghiệm hàm parse_json(). Ta bổ sung nối đuôi mã lệnh sau vào cuối file TestCategories.py:
#Bước 7: Parse đối tượng ra Json:
json_data = JsonFactory.parse_json(database)
print(json_data)
Bạn quan sát kết quả thì toàn bộ dữ liệu trong các đối tượng đã được chuyển thành Json, dĩ nhiên chuỗi Json này nó nằm trong bộ nhớ.
Bước 3.2: Thử nghiệm hàm restore_object(). Ta bổ sung nối đuôi mã lệnh sau vào cuối file TestCategories.py:
#Bước 8: Restore lại đối tượng từ Json:
restoreObject= JsonFactory.restore_object(json_data)
print("Dữ liệu sau khi Restore từ Json:")
restoreObject.print_all_categories()
Chạy chương trình ta có kết quả:
Ta thấy là đối tượng và các mối quan hệ giữa các đối tượng đã được phục hồi chính xác.
Bước 3.3: Thử nghiệm hàm serialize(). Ta bổ sung nối đuôi mã lệnh sau vào cuối file TestCategories.py:
#Bước 9: Gọi hàm serialize để chụp dữ liệu xuống ổ cứng với định dạng Json:
JsonFactory.serialize(database,"../assets/database.json")
Chạy mã lệnh ở trên, ta có kết quả là toàn bộ đối tượng được xuất ra tập tin database.json trong thư mục assets:
Bước 3.4: Thử nghiệm hàm deserialize(). Ta bổ sung nối đuôi mã lệnh sau vào cuối file TestCategories.py:
#Bước 10: Gọi hàm serialize để chụp dữ liệu xuống ổ cứng với định dạng Json:
myobj=JsonFactory.deserialize("../assets/database.json")
print("%"*20)
print("Dữ liệu sau khi deserialize từ file json:")
myobj.print_all_categories()
Khi chạy mã lệnh trên, chương trình sẽ nạp dữ liệu trong file “database.json” và phục hồi nó trở thành đối tượng và các mối quan hệ như trước khi nó serialize, kết quả:
Như vậy tới đây Tui đã hoàn tất hướng dẫn cách Serialize và Deserialize đối tượng – Json. Đây là bài toán tổng quát, bạn chỉ cần viết một lần duy nhất, các dự án khác với các đối tượng khác nhau bạn có thể tái sử dụng mà không cần viết lại.
Nhưng thử thách mới chỉ bắt đầu! Vì là tiên phong nên sẽ càng cố gắng học hỏi hơn, phải cẩn trọng hơn, phải cố gắng để hoàn thiện khi triển khai!
Rất áp lực khi được giao trọng trách làm hồ sơ “Mở ngành đào tạo thí điểm trình độ thạc sĩ ngành Thương mại điện tử tại Trường Đại học Kinh tế – Luật” theo quy định mới.
Các ngày cuối cùng của năm 2024 căng mình chỉnh sửa để hoàn tất hồ sơ, là Cố vấn chuyên môn nhưng không thể tham dự được sinh nhật với CLB ITB như đã hứa, cũng không dám ngủ để kịp hoàn thành hồ sơ.
Cám ơn lãnh đạo Nhà trường, các Phòng ban trong UEL, lãnh đạo Khoa HTTT, các Khoa trong UEL, chiến hữu, đồng đội trong Khoa HTTT, Hội đồng thẩm định, thư ký Khoa HTTT… đã luôn hỗ trợ để Trần Duy Thanh hoàn thành nhiệm vụ nặng nề này.
Cám ơn Em Lệ rất nhiều, Em đã trực tiếp hỗ trợ Anh liên tục để hoàn tất hồ sơ!
Quyết định mở ngành Thạc sĩ TMĐT chính thức:
Ngày 01/01/2025, Đại học Quốc gia TP.HCM đã ký quyết định Về việc mở ngành đào tạo thí điểm trình độ thạc sĩ ngành Thương mại điện tử tại Trường Đại học Kinh tế – Luật. Theo đó, Trường chủ động thực hiện xác định chỉ tiêu tuyển sinh, tuyển sinh, tổ chức và quản lý đào tạo, cấp bằng theo các quy định hiện hành; đánh giá chất lượng và kiểm định chương trình đào tạo theo quy định. Quyết định có hiệu lực kể từ ngày ký.
Khoa HTTT, Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc Gia TP.HCM sẽ là trường đầu tiên đào tạo Thạc sĩ Thương mại điện tử ở Việt Nam. Khoa sẽ bắt đầu tuyển sinh trình độ thạc sĩ ngành này từ khóa 2025.
Chương trình đào tạo thạc sĩ ngành thương mại điện tử gồm có 2 hướng: hướng nghiên cứu và hướng ứng dụng.
I. Mục tiêu chung của hướng nghiên cứu:
Chương trình đào tạo thạc sĩ Thương mại điện tử (TMĐT) được xây dựng theo định hướng nghiên cứu nhằm cung cấp những kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực thương mại điện tử và chuyển đổi số; có năng lực công bố khoa học, có đạo đức nghề nghiệp, chuyên môn cao, có năng lực quản lý trong môi trường toàn cầu nhằm góp phần thúc đẩy phát triển kinh tế và xã hội của đất nước trong thời đại kỷ nguyên số.
II. Vị trí làm việc của người học sau tốt nghiệp:
Sau khi tốt nghiệp, người học có thể làm việc ở những vị trí sau:
Trở thành giảng viên giảng dạy các học phần thuộc ngành TMĐT ở các trường đại học và cao đẳng.
Chuyên gia xây dựng giải pháp và chiến lược kinh doanh thương mại điện tử (Expert in building e-commerce business strategies and solutions)
Nhà quản trị doanh nghiệp thương mại điện tử (E-commerce business administrator)
Nhà khoa học dữ liệu và phân tích thương mại điện tử (Data Scientist and Ecommerce Analyst)
Nhà quản trị chuyển đổi số (Digital transformation manager)
Chuyên gia cao cấp về phân tích dữ liệu số (Senior expert in digital data analytics)
Chuyên gia về giải pháp AI cho thương mại điện tử (Expert in AI solutions for e-commerce)
Chuyên gia phân tích và dự báo xu hướng chuyển đổi số (Expert in analyzing and forecasting digital transformation trends)
Làm chủ các doanh nghiệp, khởi nghiệp sáng tạo
Nghiên cứu viên ở các học viện, trường đại học trong và ngoài nước.
Chuyên gia tư vấn, triển khai và vận hành các dịch vụ công trong lĩnh vực thương mại điện tử và các ngành gần.
III. Chuỗi môn học ngành Thạc sĩ Thương mại điện tử
Dưới đây là chuỗi môn học ngành Thạc sĩ Thương mại điện tử theo hướng nghiên cứu (hướng ứng dụng luận văn được thay thế bằng thực tập tốt nghiệp và đề án tốt nghiệp):
STT
Mã HP
Tên Học phần
Số TC
I. Học kỳ 1
15
Học phần bắt buộc
10
1
MUU1001
Triết học (Philosophy)
4
2
MFF1004
Phương pháp nghiên cứu khoa học (scientific research methods)
3
3
MIE4002
Khoa học dữ liệu và Phân tích kinh doanh (Data science & Business analytics)
3
Học phần tự chọn (chọn 2 môn)
5
1
MIE4009
Quản trị dự án đầu tư (Project Management)
3
2
MIE4010
Đạo đức kinh doanh trong thương mại điện tử (Business Ethics in E-Commerce)
2
3
MIE4011
Phát triển khởi nghiệp và các dự án Công nghệ (Entrepreneurship development and technology projects)
3
4
MIE4012
Tài chính số và Thanh toán điện tử (Digital-finance & E-payment)
2
II. Học kỳ 2
15
Học phần bắt buộc
9
1
MIE4003
Hệ thống thông tin doanh nghiệp nâng cao (Advanced enterprise information systems)
3
2
MIE4004
Quản lý chuỗi cung ứng và Hậu cần trong thương mại điện tử (Supply chain and e-logistics management)
3
3
MIE4005
Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh (Artificial intelligence in Business)(*)
3
Học phần tự chọn (chọn 2 môn)
6
1
MIE4013
Quản trị kinh doanh số và thương mại điện tử (Digital business and e-commerce management)
3
2
MIE4014
Các dịch vụ và ứng dụng điện toán di động và IoT (Mobile and IoT computing services and applications)
3
3
MIE4015
Quản trị dự án chuyển đổi số (Digital transformation project management)
3
III. Học kỳ 3
15
Học phần bắt buộc
9
1
MIE4006
Các mô hình dự báo trong kinh doanh (Business forecasting models) (*)
3
2
MIE4007
Quản lý trải nghiệm và quan hệ khách hàng điện tử (E-customer experience and relationship management)(*)
3
3
MIE4008
Nghiên cứu dữ liệu lớn và Ứng dụng trong kinh doanh (Research in Big data & Applications in Business) (*)
3
Học phần tự chọn (chọn 2 môn)
6
1
MIE4016
Phân tích dữ liệu nâng cao (Advanced data analytics)
3
2
MIE4017
Phân tích marketing số (Digital Marketing Analytics)
3
3
MIE4018
Quản trị doanh nghiệp công nghệ (Technology business management)
3
IV. Học kỳ 4
15
1
MUU6002
Luận văn thạc sĩ (Thesis)
15
Thạc sĩ ngành Thương mại điện tử sẽ được Trường Đại học Kinh tế – Luật, Đại học Quốc Gia TP.HCM tuyển sinh trong năm 2025. Thông tin tuyển sinh chi tiết:
Nhiệm vụ quan trọng nhất năm 2024 đã về đích!
Quyết định mở ngành Thạc sĩ TMĐT chính thức: