CHUYÊN ĐỀ MỚI · DỮ LIỆU & QUYẾT ĐỊNH
Ra quyết định dựa trên dữ liệu trong kỷ nguyên AI
Đặt đúng câu hỏi, kiểm chứng dữ liệu và đầu ra AI, so sánh phương án để bảo vệ một quyết định quản trị có căn cứ.
Nhận đề xuất triển khai ↗
Ai nên tham gia?
Giám đốc và phó giám đốc chi nhánh, quản lý kinh doanh, vận hành, tài chính, quản trị rủi ro, cán bộ nguồn và chuyên viên phân tích nghiệp vụ.
Bài toán cần giải quyết
- Học viên đã biết sử dụng AI nhưng chưa có một quy trình thống nhất để chuyển báo cáo và đầu ra AI thành quyết định. Dữ liệu có thể đúng nhưng thiếu bối cảnh; kết luận có thể hợp lý về ngôn từ nhưng chưa đủ bằng chứng; phương án được chọn có thể chưa tính đến nguồn lực và rủi ro.
Sau khóa học, người học có thể
- Chuyển một vấn đề công việc thành câu hỏi quyết định rõ mục tiêu, phạm vi và tiêu chí.
- Kiểm tra nguồn, cách tính, thời kỳ và giới hạn của dữ liệu trước khi kết luận.
- Phân biệt dữ kiện, giả định, suy luận và khuyến nghị trong phân tích của con người và AI.
- So sánh phương án theo hiệu quả, nguồn lực, rủi ro và khả năng thực hiện.
- Trình bày và bảo vệ một đề xuất quyết định một trang.
Học qua tình huống. Hoàn thiện cách làm.
Tình huống xuyên suốt
Một chi nhánh có số lượng khách hàng và doanh số tăng nhưng hiệu quả đóng góp chưa tương xứng. Nhóm phải lựa chọn giữa mở rộng khách hàng mới, tăng mức sử dụng của khách hàng hiện hữu hoặc tập trung vào nhóm khách hàng có giá trị cao.
Ngày 1
Ra quyết định khi có AI hỗ trợ
Vai trò của dữ liệu, kinh nghiệm nghiệp vụ và AI. Xác định phần việc AI hỗ trợ và trách nhiệm của người quyết định.
Thực hành: Phân tích một quyết định thiếu căn cứ.
Đặt đúng câu hỏi quản trị
Phân biệt hiện tượng, nguyên nhân và vấn đề. Làm rõ mục tiêu, thẩm quyền, phương án và tiêu chí lựa chọn.
Thực hành: Lập phiếu xác định quyết định.
Đọc dữ liệu trong bối cảnh
Kiểm tra nguồn, kỳ dữ liệu, mẫu số và cách tính. Phân tích theo phân khúc, sản phẩm, kênh và thời gian.
Thực hành: Tìm các kết luận chưa đủ bằng chứng.
Dùng AI để mở rộng phân tích
Yêu cầu AI tạo giả thuyết, chỉ ra dữ liệu thiếu và phản biện nhận định ban đầu. Đối chiếu đầu ra với tài liệu gốc.
Thực hành: Chỉnh sửa một bản phân tích do AI tạo.
Ngày 2
Tìm nguyên nhân và xây dựng phương án
Lập nhiều giả thuyết cạnh tranh; xác định bằng chứng ủng hộ và phản bác; chuyển nguyên nhân thành phương án.
Thực hành: Hoàn thiện bảng giả thuyết và bằng chứng.
So sánh các phương án
Đánh giá lợi ích, chi phí, nguồn lực, rủi ro và khả năng thực hiện. Làm rõ các điều kiện bắt buộc.
Thực hành: Lập ma trận lựa chọn.
Phân tích kịch bản
Kiểm tra quyết định trong kịch bản cơ sở, thuận lợi và bất lợi. Xác định giả định trọng yếu và ngưỡng thay đổi.
Thực hành: Hoàn thiện bảng độ nhạy.
Bảo vệ quyết định
Trình bày khuyến nghị, trả lời phản biện và điều chỉnh khi có dữ liệu mới.
Thực hành: Bảo vệ đề xuất trước hội đồng mô phỏng.
Thiết kế học tập
02 ngày · Đào tạo nội bộ
Dành cho ngân hàng thương mại; học viên đã được phổ cập AI. Tình huống và biểu mẫu được điều chỉnh theo nhóm học viên và ưu tiên của đơn vị.
Học qua thực hành và phản biện
Khoảng 30% khung phương pháp, 50% thực hành và 20% trình bày, phản biện sản phẩm.
Kế hoạch áp dụng sau học
Học viên thực hiện kế hoạch 30 ngày. Có thể bổ sung phiên rà soát trực tuyến theo phạm vi thống nhất.
Sản phẩm học viên hoàn thành
- Phiếu xác định quyết định
- Checklist kiểm chứng dữ liệu và AI
- Bảng giả thuyết và bằng chứng
- Ma trận lựa chọn phương án
- Bản đề xuất quyết định một trang
- Kế hoạch hành động 30 ngày
Cách đánh giá
- Đánh giá qua chất lượng câu hỏi, việc sử dụng bằng chứng, khả năng kiểm chứng đầu ra AI, logic lựa chọn và tính khả thi của đề xuất.
Đưa chương trình vào bài toán của ngân hàng.
Chia sẻ nhóm học viên, bài toán ưu tiên và thời gian dự kiến. Đề cương, tình huống và tiêu chí đánh giá sẽ được thống nhất theo nhu cầu ngân hàng.
Nhận đề xuất triển khai ↗