Các hệ thống ERP truyền thống phải đối mặt với nhiều điểm khó khăn khiến doanh nghiệp khó phát huy hết tiềm năng của mình. Bài viết này sẽ thảo luận về giải pháp ERP dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên và phân tích cách nó vượt qua nút thắt cổ chai truyền thống và cung cấp cho doanh nghiệp trải nghiệm quản lý hiệu quả và thuận tiện hơn.

Trên thực tế, tôi đã có ý tưởng này trước khi Deepseek bùng nổ và Manus đã cho mọi người thấy khả năng vô hạn của tương tác giữa các phần mềm.

Là một giám đốc sản phẩm, tôi luôn tin rằng giá trị cốt lõi của đổi mới công nghệ nằm ở việc giải quyết các vấn đề thực tế. Trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp, hệ thống ERP là "hệ thần kinh trung ương" của doanh nghiệp, nhưng nó cũng thường được coi là đồng nghĩa với "phức tạp và khó sử dụng". Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo, tương tác ngôn ngữ tự nhiên (NLI) đã mang lại cơ hội mang tính cách mạng cho việc cải tiến ERP. Bài viết này sẽ giới thiệu cách ERP dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên giải quyết các điểm khó khăn truyền thống và giá trị kinh doanh mà nó có thể mang lại.

Những điểm khó khăn của ERP truyền thống: trải nghiệm thực tế từ góc nhìn của người dùng

1. Hoạt động phức tạp và hiệu quả thấp

Hệ thống ERP truyền thống có giao diện phức tạp và chức năng rải rác, người dùng cần phải làm việc qua nhiều cấp độ để hoàn thành các công việc đơn giản (thực sự trong dòng triển khai này, bạn bè nên có quyền lên tiếng nhất). Ví dụ: truy vấn dữ liệu bán hàng cho một tháng cụ thể có thể yêu cầu đăng nhập vào hệ thống, tìm mô-đun Tài chính, lọc phạm vi thời gian và chọn loại báo cáo trước khi bạn có thể xem kết quả. Điều này chắc chắn làm tăng chi phí học tập và ngưỡng sử dụng cho nhân viên không chuyên về kỹ thuật.

2. Silo dữ liệu, điểm ngắt quy trình

Hệ thống ERP thường được tích hợp với nhiều hệ thống kinh doanh (như CRM, hệ thống quản lý hàng tồn kho, hệ thống tài chính) của doanh nghiệp, nhưng dữ liệu thường nằm rải rác trong các phân hệ khác nhau và khó tích hợp nhanh chóng. Ví dụ: bộ phận mua hàng cần xem thông tin nhà cung cấp, hàng tồn kho và trạng thái đơn hàng cùng một lúc, điều này làm tăng thêm sự phức tạp của việc chuyển đổi qua lại giữa nhiều hệ thống.

3. Khó đáp ứng nhu cầu cá nhân

Các kịch bản kinh doanh của doanh nghiệp rất khác nhau và các chức năng tiêu chuẩn hóa của hệ thống ERP truyền thống thường không đáp ứng đầy đủ nhu cầu cá nhân, dẫn đến người dùng cần triển khai các chức năng cụ thể thông qua các plug-in bổ sung hoặc phát triển tùy chỉnh.

Các kịch bản ứng dụng và giải pháp của ERP tương tác ngôn ngữ tự nhiên

ERP dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên đơn giản hóa quy trình và nâng cao hiệu quả bằng cách kết hợp công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên với các chức năng ERP.

Sau đây là các thiết kế dựa trên kịch bản của một số mô-đun điển hình:

1. Mô-đun tài chính: Từ các truy vấn phức tạp đến phản hồi thông minh

kịch bản：

Giám đốc tài chính của một công ty muốn truy vấn lợi nhuận gộp của quý trước và phân loại theo dòng sản phẩm.

Cách truyền thống：

Đăng nhập vào mô-đun Tài chính, vào trang báo cáo, chọn phạm vi thời gian và thứ nguyên phân loại theo cách thủ công, đồng thời đợi hệ thống tạo báo cáo.

Các kịch bản NLI：

Người dùng có thể trực tiếp nhập "truy vấn lợi nhuận gộp của quý trước, phân loại theo dòng sản phẩm" và hệ thống sẽ ngay lập tức phân tích cú pháp các hướng dẫn, trích xuất dữ liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu và tạo báo cáo đồ họa.

giá trị：

• Số bước đã giảm từ 1 xuống 0.
• Hệ thống hỗ trợ truy vấn động và không cần đặt trước các mẫu cố định.

2. Mô-đun chuỗi cung ứng: cộng tác đa hệ thống, phản hồi thời gian thực

kịch bản：

Bộ phận mua hàng cần giám sát việc giao hàng của nhà cung cấp và xem liệu có đủ hàng tồn kho hay không.

Cách truyền thống：

Đăng nhập vào mô-đun chuỗi cung ứng, vào giao diện quản lý mua sắm, tìm thông tin nhà cung cấp, sau đó chuyển đến mô-đun quản lý hàng tồn kho để kiểm tra dữ liệu hàng tồn kho theo cách thủ công.

Các kịch bản NLI：

Người dùng nhập "kiểm tra tình trạng giao hàng của nhà cung cấp A, hàng tồn kho có đủ hay không" và hệ thống tự động tích hợp dữ liệu của các mô-đun quản lý mua sắm và quản lý hàng tồn kho để trả lại thông tin theo thời gian thực. Nếu thấy hàng tồn kho thấp, hệ thống cũng có thể tự động đề xuất số lượng bổ sung.

giá trị：

• Cộng tác và tự động hóa đa hệ thống để giảm lỗi của con người.
• Cải thiện khả năng giám sát theo thời gian thực của chuỗi cung ứng và giảm rủi ro hàng tồn kho.

3. Mô-đun bán hàng: từ truy vấn dữ liệu đến phân tích thông minh

kịch bản：

Giám đốc bán hàng muốn dự báo doanh số bán hàng cho quý tiếp theo và phân tích các yếu tố cho các phân khúc khách hàng chính.

Cách truyền thống：

Trích xuất thủ công dữ liệu bán hàng lịch sử, thực hiện phân tích thống kê, sau đó kết hợp nó với kết quả nghiên cứu thị trường để đưa ra dự đoán.

Các kịch bản NLI：

Người dùng nhập "Dự báo doanh số bán hàng của quý tiếp theo, tập trung vào sự đóng góp của khách hàng VIP" và hệ thống phân tích dữ liệu lịch sử thông qua các mô hình máy học và tạo báo cáo dự báo dựa trên chân dung khách hàng.

giá trị：

• Hiệu quả phân tích dữ liệu đã được cải thiện và phản hồi đã thay đổi từ chuyển động tay sang phản hồi theo thời gian thực.
• Giúp nhà quản lý nhanh chóng phát triển chiến lược bán hàng.

4. Mô-đun nhân sự: Đơn giản hóa rườm rà

kịch bản：

HR cần đếm số giờ làm thêm của nhân viên và tổng hợp theo bộ phận.

Cách truyền thống：

Đăng nhập vào mô-đun nhân sự, vào giao diện quản lý chấm công, lọc thủ công phạm vi thời gian và bộ phận, đồng thời tạo báo cáo thống kê.

Các kịch bản NLI：

Nếu bạn nhập "Đếm số giờ làm thêm của nhân viên tháng trước, tổng hợp theo bộ phận", hệ thống sẽ trực tiếp trả về kết quả thống kê và xuất ra file Excel.

giá trị：

• Đơn giản hóa và giảm can thiệp thủ công.
• Cung cấp các thứ nguyên thống kê linh hoạt để hỗ trợ các nhu cầu được cá nhân hóa.

構建自然語言多重 Các yếu tố cốt lõi của ERP

1. Khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên mạnh mẽ

Hệ thống cần có khả năng hiểu ngữ nghĩa chính xác, có khả năng phân tích các hướng dẫn ngôn ngữ tự nhiên của người dùng và dịch chúng thành các hành động cụ thể của hệ thống. Ví dụ: khi người dùng nhập "Giúp tôi lập ngân sách cho quý đầu tiên của năm sau", hệ thống cần xác định hai ý định chính là "quý đầu tiên của năm sau" và "lập ngân sách" và gọi các mô-đun chức năng tương ứng.

2. Tích hợp và phân tích dữ liệu theo thời gian thực

Hệ thống cần kết nối với các nguồn dữ liệu cốt lõi của doanh nghiệp (như dữ liệu tài chính, dữ liệu hàng tồn kho, dữ liệu bán hàng,...) theo thời gian thực, đồng thời cung cấp kết quả phân tích thông minh thông qua các mô hình học máy. Ví dụ: khi người dùng nhập "sản phẩm nào có tỷ suất lợi nhuận gộp cao nhất?", hệ thống có thể nhanh chóng phân tích dữ liệu và đưa ra các đề xuất dựa trên hiệu suất lịch sử.

3. Bảo mật & Tuân thủ

Hệ thống tương tác ngôn ngữ tự nhiên yêu cầu xác thực danh tính nghiêm ngặt và cơ chế mã hóa dữ liệu để đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu người dùng. Đồng thời, hệ thống cần hỗ trợ quản lý quyền để đảm bảo người dùng với các vai trò khác nhau chỉ có thể truy cập dữ liệu có liên quan đến trách nhiệm của họ.

Khả năng của tương lai: từ công cụ đến đối tác thông minh

ERP dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên không chỉ là một công cụ mà còn là một đối tác kinh doanh thông minh. Nó có thể cung cấp hỗ trợ ra quyết định cho các nhà quản lý thông qua phân tích dữ liệu và dự đoán thông minh. Chẳng hạn:

• Khi người dùng nhập "doanh số bán hàng năm nay đã tăng bao nhiêu so với năm ngoái", hệ thống không chỉ trả về dữ liệu mà còn cung cấp phân tích lý do tăng trưởng dựa trên xu hướng thị trường và hiệu suất của đối thủ cạnh tranh.
• Khi người dùng nhập "cách tối ưu hóa chi phí hàng tồn kho", hệ thống có thể đưa ra các đề xuất tối ưu hóa cụ thể dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử và hiệu suất chuỗi cung ứng.

Cuối cùng: bắt đầu từ những điểm khó khăn và xây dựng ERP thông minh hơn

Điểm khó khăn của ERP truyền thống là sự phức tạp và kém hiệu quả, và sự ra đời của công nghệ tương tác ngôn ngữ tự nhiên cung cấp một giải pháp mới cho những vấn đề này. Bằng cách kết hợp các kịch bản thực tế, chúng ta có thể thấy rằng hệ thống ERP dựa trên NLI không chỉ có thể đơn giản hóa quy trình mà còn cải thiện mức độ phân tích dữ liệu thông minh.

Là người quản lý sản phẩm, trách nhiệm của chúng tôi là lắng nghe nhu cầu thực sự của người dùng và mang lại giá trị thông qua công nghệ. ERP dựa trên tương tác ngôn ngữ tự nhiên là một trong những cơ hội như vậy - nó không chỉ có thể cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn thúc đẩy nâng cấp toàn diện quản lý kỹ thuật số doanh nghiệp. Bản thân tôi đang cố gắng hết sức để thúc đẩy sự phát triển của công ty theo hướng này, và tôi thực sự hy vọng rằng những người bạn có cùng tầm nhìn có thể thực hiện nó sớm hơn và bài viết này hy vọng sẽ truyền cảm hứng cho một số nhà quản lý sản phẩm.