BAP cung cấp dịch vụ phát triển Generative AI, RAG và AI Agent dành cho doanh nghiệp Nhật Bản, từ startup đến các tập đoàn và doanh nghiệp quy mô lớn. Chúng tôi hỗ trợ xuyên suốt từ làm rõ yêu cầu, lựa chọn use case, xây dựng PoC trong khoảng 2–4 tuần đến phát triển, tích hợp và vận hành hệ thống thực tế.
Dự án được điều phối bởi đội ngũ PM và BrSE sử dụng tiếng Nhật, làm việc tại cả Nhật Bản và Việt Nam, kết hợp với đội ngũ kỹ sư đã có nhiều năm kinh nghiệm triển khai dự án cho khách hàng Nhật. Nhiều cấp quản lý của BAP có nền tảng kỹ thuật, nhờ đó có thể hiểu yêu cầu dự án, trao đổi trực tiếp với khách hàng và hỗ trợ xử lý các quyết định quan trọng trong quá trình triển khai.
Mô hình Nhật–Việt giúp BAP cân bằng chất lượng, tốc độ phát triển và chi phí, đồng thời hỗ trợ khách hàng từ giai đoạn thử nghiệm đến khi hệ thống tạo ra giá trị trong vận hành.
Đăng ký AI Discovery Session miễn phí 30 phút hoặc liên hệ trực tiếp qua email sales@bap.jp để trao đổi về bài toán của doanh nghiệp.
Vì sao nhiều dự án Generative AI chưa thể đi vào vận hành?
Nhiều doanh nghiệp đã thử ChatGPT hoặc xây dựng AI PoC nhưng vẫn chưa thể tích hợp AI vào quy trình nghiệp vụ thực tế.
Theo báo cáo DX 2025 của IPA Nhật Bản, chỉ 13,1% doanh nghiệp Nhật được khảo sát đã tích hợp Generative AI vào quy trình làm việc của một bộ phận. Những trở ngại nổi bật gồm thiếu hiểu biết về hiệu quả và rủi ro, lo ngại câu trả lời sai, khó xây dựng quy định sử dụng và nguy cơ rò rỉ thông tin. IPA – DX Trends 2025
Không xác định được use case mang lại ROI
Doanh nghiệp biết AI có tiềm năng nhưng chưa xác định được nên bắt đầu từ quy trình nào. Nếu chọn use case chỉ vì công nghệ mới hoặc dễ làm demo, PoC có thể hoạt động nhưng không tạo đủ giá trị để tiếp tục đầu tư.
BAP hỗ trợ đánh giá use case dựa trên:
- Khối lượng công việc hiện tại
- Thời gian và nhân lực đang sử dụng
- Chất lượng dữ liệu
- Khả năng tích hợp hệ thống
- Mức độ rủi ro nếu AI trả lời sai
- Giá trị tài chính hoặc vận hành dự kiến
- Khả năng mở rộng sau PoC
PoC thành công nhưng không thể lên production
Một bản demo có thể hoạt động với tập dữ liệu nhỏ nhưng chưa chắc đáp ứng yêu cầu thực tế về bảo mật, tốc độ, độ chính xác, phân quyền, giám sát và khả năng xử lý lỗi.
Để chuyển từ PoC sang production, doanh nghiệp cần giải quyết thêm:
- Kiến trúc dữ liệu và tích hợp
- Quyền truy cập theo người dùng
- Kiểm thử độ chính xác
- Theo dõi chi phí sử dụng mô hình
- Cơ chế xử lý khi AI không chắc chắn
- Human approval cho quyết định quan trọng
- Logging, monitoring và xử lý sự cố
- Quy trình cập nhật dữ liệu và prompt
Dữ liệu nội bộ phân tán
Tài liệu của doanh nghiệp thường nằm trong nhiều hệ thống: file server, SharePoint, CRM, ERP, email, PDF, bảng tính hoặc các ứng dụng nghiệp vụ riêng.
Nếu không có chiến lược dữ liệu, AI khó tìm được thông tin đúng, mới nhất và phù hợp với quyền truy cập của từng người dùng.
Lo ngại rò rỉ thông tin
Doanh nghiệp Nhật đặc biệt quan tâm đến việc dữ liệu nhập vào AI có được lưu trữ hoặc sử dụng để huấn luyện mô hình hay không.
Vấn đề này cần được xử lý từ cấp độ kiến trúc, hợp đồng và cấu hình dịch vụ, không thể chỉ dựa vào một cam kết chung rằng “AI an toàn”.
Hallucination và câu trả lời không có căn cứ
LLM có thể tạo ra câu trả lời nghe hợp lý nhưng không chính xác. Với các nghiệp vụ pháp lý, tài chính, sản xuất hoặc chăm sóc khách hàng, một câu trả lời sai có thể gây rủi ro đáng kể.
BAP có thể kết hợp RAG, trích dẫn nguồn, kiểm tra quy tắc, confidence threshold và human review để giảm rủi ro này.
Thiếu nhân sự AI
Doanh nghiệp có thể thiếu người đồng thời hiểu nghiệp vụ, dữ liệu và công nghệ AI. Báo cáo của IPA cho thấy hơn 70% doanh nghiệp Nhật được khảo sát thiếu nhân sự có khả năng kết hợp kiến thức dữ liệu, hiểu biết nghiệp vụ và năng lực ứng dụng AI. IPA – DX Trends 2025
Chi phí phát triển trong nước cao
Việc xây dựng một đội AI đầy đủ tại Nhật có thể đòi hỏi AI engineer, data engineer, solution architect, backend developer, DevOps, QA và chuyên gia bảo mật.
Mô hình PM/BrSE tại Nhật kết hợp với đội phát triển tại Việt Nam giúp doanh nghiệp tiếp cận nguồn lực kỹ thuật linh hoạt hơn mà vẫn duy trì giao tiếp tiếng Nhật.
Khó tích hợp với hệ thống hiện tại
AI chỉ tạo ra giá trị bền vững khi được kết nối với quy trình và hệ thống doanh nghiệp. Việc tích hợp có thể liên quan đến CRM, ERP, DMS, hệ thống kế toán, call center, hệ thống quản lý sản xuất hoặc ứng dụng legacy.
BAP thiết kế AI như một thành phần trong kiến trúc tổng thể, thay vì xây một chatbot tách biệt khỏi hoạt động của doanh nghiệp.
BAP hỗ trợ doanh nghiệp như thế nào?
BAP chia quá trình triển khai thành bốn gói, phù hợp với từng mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp.
| Gói dịch vụ | Phù hợp với | Đầu ra chính |
|---|---|---|
| AI Discovery | Chưa xác định use case hoặc chưa có roadmap | Danh sách use case, đánh giá khả thi và roadmap |
| AI PoC | Cần kiểm chứng nhanh công nghệ và giá trị | Prototype trong khoảng 2–4 tuần cùng báo cáo đánh giá |
| Production Development | PoC đã đạt tiêu chí hoặc yêu cầu đã rõ | Hệ thống được tích hợp, kiểm thử và sẵn sàng vận hành |
| AI Managed Service | Đã có hệ thống AI | Giám sát, bảo trì, đánh giá và cải tiến liên tục |
AI Discovery
BAP cùng khách hàng phân tích quy trình hiện tại, dữ liệu, hệ thống và vấn đề cần giải quyết. Những use case tiềm năng được đánh giá dựa trên giá trị kinh doanh, tính khả thi và mức độ rủi ro.
Đầu ra có thể gồm:
- Danh sách use case ưu tiên
- Sơ đồ quy trình hiện tại
- Yêu cầu dữ liệu
- Kiến trúc sơ bộ
- Tiêu chí đánh giá
- Kế hoạch PoC
- Roadmap triển khai
AI PoC
Gói PoC phù hợp với doanh nghiệp muốn kiểm tra nhanh:
- Chất lượng dữ liệu
- Khả năng trả lời của RAG
- Độ chính xác của OCR hoặc document processing
- Khả năng gọi API và công cụ của AI Agent
- Trải nghiệm người dùng
- Chi phí sử dụng mô hình
- Mức độ phù hợp với quy trình nghiệp vụ
Thời gian PoC dự kiến khoảng 2–4 tuần, tùy theo độ phức tạp, khả năng cung cấp dữ liệu và yêu cầu tích hợp.
Với những use case có dữ liệu và phạm vi đủ rõ, BAP có thể chuẩn bị demo sớm để khách hàng đánh giá hướng tiếp cận ngay từ giai đoạn tư vấn.
Production Development
Sau khi PoC đạt tiêu chí, BAP phát triển phiên bản production với các thành phần cần thiết:
- Phân quyền người dùng
- Tích hợp dữ liệu và hệ thống
- Bảo mật
- Logging và monitoring
- Kiểm thử
- Cơ chế human approval
- Kiểm soát chi phí
- Kế hoạch vận hành
- Quy trình cập nhật và cải tiến
AI Managed Service
Sau khi triển khai, chất lượng hệ thống AI vẫn cần được theo dõi vì dữ liệu, nghiệp vụ và mô hình có thể thay đổi.
BAP có thể hỗ trợ:
- Giám sát chất lượng đầu ra
- Phân tích câu trả lời sai
- Cập nhật knowledge base
- Cải tiến prompt và retrieval
- Theo dõi chi phí token và hạ tầng
- Quản lý phiên bản mô hình
- Xử lý sự cố
- Bảo trì tích hợp API
- Báo cáo vận hành định kỳ
Chi phí phát triển phụ thuộc vào những yếu tố nào?
Chi phí không chỉ phụ thuộc vào việc sử dụng mô hình LLM nào. Các yếu tố chính gồm:
- Phạm vi use case
- Số lượng hệ thống cần tích hợp
- Khối lượng và định dạng dữ liệu
- Yêu cầu xử lý tiếng Nhật
- Mức độ chính xác cần đạt
- Yêu cầu bảo mật
- Số lượng người dùng
- Cloud, private cloud hay on-premise
- Mức độ tự động của AI Agent
- Yêu cầu monitoring và hỗ trợ vận hành
Với một PoC nhỏ, phạm vi và dữ liệu đã rõ, ngân sách có thể bắt đầu từ khoảng 100万円. BAP sẽ xác nhận báo giá chính thức sau khi làm rõ yêu cầu, đầu ra và điều kiện nghiệm thu.
Các giải pháp AI BAP có thể phát triển
Enterprise RAG tìm kiếm tài liệu nội bộ
RAG giúp AI tìm kiếm thông tin từ tài liệu và dữ liệu được doanh nghiệp cho phép trước khi tạo câu trả lời.
Giải pháp có thể kết nối với:
- PDF và tài liệu Office
- DMS hoặc file server
- SharePoint
- Knowledge base
- CRM và ERP
- Cơ sở dữ liệu nội bộ
- Quy trình và hướng dẫn vận hành
Câu trả lời có thể kèm trích dẫn nguồn, ngày cập nhật và đường dẫn tài liệu, giúp người dùng kiểm chứng thông tin.
AI Agent hỗ trợ nhân viên
AI Agent có thể thực hiện chuỗi tác vụ thay vì chỉ trả lời câu hỏi, chẳng hạn:
- Tìm thông tin
- Kiểm tra dữ liệu
- Tạo báo cáo
- Gửi yêu cầu phê duyệt
- Cập nhật CRM
- Tạo ticket
- Gửi email
- Theo dõi trạng thái công việc
Với nghiệp vụ quan trọng, hệ thống có thể yêu cầu con người phê duyệt trước khi thực hiện hành động.
Customer Support Agent
Customer Support Agent hỗ trợ:
- Trả lời câu hỏi thường gặp
- Tra cứu đơn hàng hoặc hợp đồng
- Phân loại yêu cầu
- Tóm tắt lịch sử trao đổi
- Đề xuất câu trả lời cho nhân viên
- Chuyển tiếp trường hợp phức tạp
- Tạo ticket và cập nhật CRM
Giải pháp giúp giảm khối lượng công việc lặp lại mà không loại bỏ vai trò của nhân viên trong những tình huống cần đánh giá hoặc đồng cảm.
Intelligent Document Processing
BAP có thể kết hợp OCR, LLM và business rules để xử lý:
- Hợp đồng
- Hóa đơn
- Hồ sơ KYC
- Biểu mẫu
- Báo cáo
- Tài liệu pháp lý
- Tài liệu kỹ thuật
Hệ thống có thể trích xuất dữ liệu, đối chiếu quy tắc, phát hiện thiếu sót và chuyển trường hợp bất thường cho người phụ trách.
AI tích hợp với CRM, ERP và hệ thống nghiệp vụ
AI có thể được tích hợp vào hệ thống hiện tại thay vì yêu cầu người dùng chuyển sang một công cụ riêng.
Các trường hợp ứng dụng gồm:
- Tóm tắt thông tin khách hàng trong CRM
- Tạo báo cáo từ dữ liệu ERP
- Hỗ trợ tra cứu chính sách
- Kiểm tra dữ liệu giao dịch
- Tự động tạo ticket
- Đề xuất hành động tiếp theo
- Hỗ trợ phân tích tài liệu và giao dịch
Workflow Automation với AI Agent
AI Agent có thể phối hợp nhiều hệ thống để tự động hóa quy trình nhiều bước. Ví dụ:
- Nhận tài liệu từ email
- Trích xuất dữ liệu
- Kiểm tra thông tin
- Đối chiếu quy định
- Cập nhật hệ thống
- Gửi yêu cầu phê duyệt
- Lưu báo cáo và thông báo kết quả
AIOps và giám sát hệ thống
AIOps sử dụng AI để phân tích log, sự kiện và thay đổi hệ thống nhằm:
- Phát hiện bất thường
- Dự đoán rủi ro
- Ưu tiên sự cố
- Hỗ trợ phân tích nguyên nhân
- Đề xuất hoặc tự động thực hiện phương án phục hồi
- Giảm thời gian xử lý sự cố
AI hỗ trợ phát triển và kiểm thử phần mềm
AI có thể hỗ trợ đội kỹ thuật:
- Phân tích yêu cầu
- Tạo tài liệu đặc tả
- Sinh test case
- Hỗ trợ code review
- Tóm tắt lỗi
- Phân tích log
- Tạo tài liệu kỹ thuật
- Hỗ trợ migration hệ thống cũ
AI đóng vai trò hỗ trợ; mã nguồn và kết quả kiểm thử vẫn cần được kỹ sư kiểm tra trước khi đưa vào production.
Quy trình triển khai AI tại BAP
Bước 1: Khảo sát vấn đề và dữ liệu
BAP làm rõ:
- Vấn đề cần giải quyết
- Người sử dụng
- Quy trình hiện tại
- Dữ liệu hiện có
- Hệ thống cần tích hợp
- Rủi ro nghiệp vụ
- Mục tiêu tài chính và vận hành
Bước 2: Chọn use case
Các use case được đánh giá theo bốn tiêu chí:
- Giá trị kinh doanh
- Tính khả thi kỹ thuật
- Khả năng cung cấp dữ liệu
- Mức độ rủi ro
BAP ưu tiên use case có thể kiểm chứng nhanh và có đường phát triển rõ ràng sau PoC.
Bước 3: Thiết kế kiến trúc và tiêu chí đánh giá
Trước khi phát triển, hai bên thống nhất:
- Mô hình LLM
- Kiến trúc dữ liệu
- Phương án tích hợp
- Phân quyền
- Tiêu chí độ chính xác
- Tốc độ phản hồi
- Chi phí vận hành dự kiến
- Các trường hợp phải chuyển cho con người
- Điều kiện nghiệm thu PoC
Bước 4: Xây dựng PoC
BAP xây dựng phiên bản thử nghiệm với phạm vi có kiểm soát. Khách hàng được tham gia đánh giá từ sớm thay vì chờ đến cuối dự án.
Nếu dữ liệu và yêu cầu ban đầu đủ rõ, BAP có thể chuẩn bị demo sớm để hai bên cùng đánh giá hướng tiếp cận.
Bước 5: Phát triển và tích hợp production
PoC chỉ được chuyển sang production khi đáp ứng các điều kiện đã thống nhất, chẳng hạn:
- Độ chính xác đạt ngưỡng
- Các use case quan trọng đã được kiểm thử
- Dữ liệu có nguồn và quyền sử dụng rõ ràng
- Phân quyền đã được thiết kế
- Rủi ro bảo mật đã được đánh giá
- Chi phí vận hành có thể chấp nhận
- Có phương án xử lý lỗi
- Có người chịu trách nhiệm phê duyệt và vận hành
Bước 6: Giám sát, đánh giá và cải tiến
Sau khi triển khai, BAP tiếp tục theo dõi:
- Chất lượng câu trả lời
- Tỷ lệ hoàn thành tác vụ
- Tỷ lệ phải chuyển cho con người
- Phản hồi của người dùng
- Chi phí mô hình và hạ tầng
- Lỗi tích hợp
- Thay đổi dữ liệu và nghiệp vụ
Case study: Công cụ AI tự động review hợp đồng
Bối cảnh
Khách hàng muốn phát triển một nền tảng review hợp đồng bằng AI nhằm phân tích rủi ro và cung cấp thông tin hỗ trợ luật sư đưa ra quyết định. Do hạn chế về nguồn lực phát triển nội bộ và chưa có kinh nghiệm offshore, khách hàng cần một đội có thể bắt đầu nhỏ và mở rộng theo tiến độ.
Giải pháp của BAP
BAP bắt đầu với đội thử nghiệm năm người và phát triển các chức năng:
- Tự động review hợp đồng
- Phát hiện rủi ro tiềm ẩn
- Gợi ý điều khoản phù hợp
- Tùy chỉnh quy tắc theo chính sách doanh nghiệp
Quy mô và thời gian
Dự án được mở rộng lên tối đa 25 người/tháng, gồm:
- Một Project Manager
- Hai BrSE
- Một Tech Lead
- 16 developer
- Năm tester
Dự án kéo dài hơn một năm và tiếp tục được mở rộng.
Kết quả
Hệ thống được đưa vào vận hành ổn định. Khách hàng có thể dành nguồn lực kỹ thuật nội bộ cho các dự án chiến lược khác, trong khi đội offshore tăng từ năm lên 25 người.
Xem case study công cụ AI review hợp đồng
Case study: AI tăng tốc quy trình KYC
Bối cảnh
Một doanh nghiệp tài chính cần tự động kiểm tra tài liệu trong quy trình KYC, đồng thời duy trì độ chính xác và yêu cầu tuân thủ.
Giải pháp của BAP
BAP xây dựng pipeline kết hợp:
- OCR
- LLM
- Azure AI Document Intelligence
- FastDoc
- GPT
Thời gian và kết quả
PoC được thực hiện trong khoảng 2–3 tuần. Theo dữ liệu BAP công bố, giải pháp giúp giảm 60% thời gian kiểm tra.
Vì sao doanh nghiệp Nhật chọn BAP?
Quy mô triển khai
BAP công bố đã hoàn thành hơn 220 dự án cho hơn 100 khách hàng. Dự án thực tế của BAP
Đội ngũ hơn 500 kỹ sư
BAP có nguồn lực để triển khai từ PoC nhỏ đến đội phát triển dài hạn, đồng thời có thể mở rộng nhân sự theo từng giai đoạn.
Kinh nghiệm phục vụ doanh nghiệp Nhật
Phần lớn hoạt động phát triển của BAP hướng tới khách hàng Nhật Bản. Đội PM và BrSE sử dụng tiếng Nhật giúp khách hàng trao đổi yêu cầu, tiến độ và rủi ro trong suốt dự án.
Đầu mối tại Nhật và đội phát triển tại Việt Nam
BAP kết hợp giao tiếp và quản lý gần khách hàng với năng lực phát triển tại Việt Nam. Mô hình này giúp duy trì tốc độ phản hồi và tối ưu nguồn lực.
Lãnh đạo có nền tảng kỹ thuật
Nhiều cấp quản lý của BAP xuất phát từ kỹ sư, giúp việc trao đổi yêu cầu và xử lý quyết định kỹ thuật được thực hiện trực tiếp hơn.
ISO 9001 và ISO 27001
BAP áp dụng hệ thống quản lý chất lượng và an toàn thông tin dựa trên các tiêu chuẩn ISO đã đạt được.
Ba mô hình triển khai
Khách hàng có thể lựa chọn:
- Offshore: PM/BrSE tiếng Nhật kết hợp đội kỹ sư Việt Nam
- Hybrid: đầu mối hoặc nhân sự tại Nhật phối hợp với đội Việt Nam
- Onsite: đội dự án làm việc gần hoặc tại văn phòng khách hàng
Bảo mật và quản trị AI
Dữ liệu có được sử dụng để huấn luyện mô hình không?
BAP thiết kế phương án xử lý dữ liệu theo yêu cầu của từng dự án và chính sách của nhà cung cấp mô hình. Dữ liệu khách hàng không được tự ý sử dụng cho mục đích huấn luyện ngoài phạm vi đã thỏa thuận.
Trước khi triển khai, BAP và khách hàng cần thống nhất:
- Loại dữ liệu được phép xử lý
- Khu vực lưu trữ
- Thời gian lưu dữ liệu
- Chính sách của API hoặc mô hình
- Quyền sử dụng dữ liệu
- Điều kiện xóa dữ liệu
BAP kiểm soát quyền truy cập thế nào?
Tùy hệ thống, BAP có thể áp dụng:
- Role-based access control
- Single sign-on
- Multi-factor authentication
- Phân quyền theo phòng ban hoặc tài liệu
- Mã hóa khi truyền và lưu trữ
- Audit log
- Tách môi trường development, staging và production
- Nguyên tắc quyền tối thiểu
Thiết kế cụ thể được xác định sau khi đánh giá yêu cầu bảo mật của khách hàng.
Có lưu prompt và dữ liệu người dùng không?
Việc lưu prompt phụ thuộc vào mục đích giám sát, yêu cầu kiểm toán và chính sách dữ liệu của dự án.
BAP có thể cấu hình:
- Không lưu nội dung nhạy cảm
- Che hoặc loại bỏ dữ liệu cá nhân
- Chỉ lưu metadata
- Giới hạn thời gian lưu
- Phân quyền truy cập log
- Xóa dữ liệu theo lịch
- Lưu trong môi trường do khách hàng kiểm soát
Làm sao giảm hallucination?
BAP kết hợp nhiều biện pháp:
- RAG từ nguồn dữ liệu được phê duyệt
- Yêu cầu trích dẫn nguồn
- Giới hạn phạm vi trả lời
- Business rules
- Kiểm tra định dạng và dữ kiện
- Confidence threshold
- Từ chối trả lời khi thiếu căn cứ
- Human review
- Bộ câu hỏi kiểm thử thực tế
- Theo dõi và phân tích câu trả lời sai
Không có giải pháp nào loại bỏ hoàn toàn hallucination. Vì vậy, hệ thống phải được thiết kế theo mức độ rủi ro của từng nghiệp vụ.
Có human approval không?
Có thể thiết kế human-in-the-loop cho những hành động quan trọng.
AI có thể chuẩn bị đề xuất, nhưng con người phải phê duyệt trước khi:
- Gửi thông tin ra bên ngoài
- Thực hiện giao dịch
- Thay đổi dữ liệu quan trọng
- Đưa ra quyết định pháp lý hoặc tài chính
- Xóa hoặc cập nhật dữ liệu
- Thực thi hành động có rủi ro
BAP kiểm thử chất lượng đầu ra như thế nào?
BAP cùng khách hàng xây bộ dữ liệu đánh giá dựa trên tình huống thực tế và đo:
- Độ chính xác
- Tính liên quan
- Mức độ đầy đủ
- Tính có căn cứ
- Khả năng trích dẫn đúng nguồn
- Tỷ lệ từ chối hợp lý
- Tỷ lệ hoàn thành tác vụ
- Tốc độ phản hồi
- Chi phí trên mỗi tác vụ
Các trường hợp sai được phân tích để điều chỉnh dữ liệu, retrieval, prompt, business rules hoặc mô hình.
Hệ thống chạy trên cloud hay private environment?
BAP có thể thiết kế phương án cloud, private cloud, môi trường do khách hàng quản lý hoặc kiến trúc hybrid, tùy theo:
- Mức độ nhạy cảm của dữ liệu
- Hệ thống hiện tại
- Yêu cầu tuân thủ
- Khả năng vận hành
- Ngân sách
- Mô hình LLM được lựa chọn
Ai sở hữu mã nguồn và dữ liệu?
Quyền sở hữu mã nguồn, dữ liệu, tài liệu và các thành phần tùy chỉnh được quy định trong hợp đồng.
Về nguyên tắc:
- Khách hàng giữ quyền đối với dữ liệu của mình
- BAP không sử dụng dữ liệu ngoài phạm vi hợp đồng
- Quyền đối với mã nguồn phát triển riêng được thỏa thuận rõ
- Thư viện mã nguồn mở và dịch vụ bên thứ ba tuân theo giấy phép tương ứng
- Thành phần hoặc framework có sẵn của BAP cần được liệt kê riêng nếu được sử dụng
Câu hỏi thường gặp
Chi phí phát triển AI Agent là bao nhiêu?
Một PoC nhỏ, có phạm vi và dữ liệu rõ ràng, có thể bắt đầu từ khoảng 100万円. Chi phí chính thức phụ thuộc vào use case, tích hợp, dữ liệu, yêu cầu bảo mật và điều kiện nghiệm thu.
PoC mất bao lâu?
Thông thường khoảng 2–4 tuần. Trường hợp dữ liệu chưa sẵn sàng hoặc cần tích hợp nhiều hệ thống có thể cần thêm thời gian.
BAP có thể sử dụng tài liệu tiếng Nhật không?
Có. BAP có thể xây giải pháp sử dụng tài liệu tiếng Nhật, tiếng Anh, tiếng Việt hoặc tiếng Hàn. Chất lượng thực tế cần được đánh giá bằng tập dữ liệu đại diện của khách hàng trong giai đoạn PoC.
BAP hỗ trợ những mô hình LLM nào?
BAP có thể làm việc với các mô hình thương mại hoặc mã nguồn mở phù hợp với yêu cầu dự án. Việc lựa chọn dựa trên độ chính xác, bảo mật, chi phí, tốc độ, ngôn ngữ và môi trường triển khai.
BAP không mặc định sử dụng một mô hình cho mọi use case.
AI có thể tích hợp với hệ thống cũ không?
Có thể, nếu hệ thống có API, cơ sở dữ liệu hoặc phương thức trao đổi dữ liệu phù hợp. Với hệ thống legacy không có API, BAP sẽ đánh giá phương án xây lớp tích hợp, đồng bộ dữ liệu hoặc hiện đại hóa từng phần.
BAP bảo vệ dữ liệu bí mật như thế nào?
BAP xác định luồng dữ liệu, phân quyền, mã hóa, logging, thời gian lưu, môi trường triển khai và chính sách của nhà cung cấp mô hình trước khi phát triển. Phương án cụ thể được thống nhất với khách hàng trong tài liệu thiết kế và hợp đồng.
PoC thành công thì bước tiếp theo là gì?
Hai bên đánh giá PoC theo tiêu chí đã thống nhất. Nếu đạt yêu cầu, BAP xây kế hoạch production gồm kiến trúc, phạm vi tích hợp, bảo mật, kiểm thử, vận hành, nguồn lực, chi phí và lịch triển khai.
BAP có hỗ trợ vận hành sau khi triển khai không?
Có. BAP có thể hỗ trợ monitoring, bảo trì tích hợp, cập nhật knowledge base, đánh giá chất lượng, tối ưu chi phí và cải tiến hệ thống.
Đội dự án gồm những ai?
Tùy quy mô, đội dự án có thể gồm:
- Project Manager
- BrSE
- AI/ML Engineer
- Data Engineer
- Backend/Frontend Developer
- Cloud/DevOps Engineer
- QA Engineer
- Security specialist
- UI/UX designer
Có thể bắt đầu với ngân sách nhỏ không?
Có. BAP khuyến nghị bắt đầu bằng một use case có phạm vi rõ, dữ liệu sẵn sàng và tiêu chí đo lường cụ thể. Sau khi chứng minh tính khả thi, doanh nghiệp có thể mở rộng từng giai đoạn.
Đăng ký AI Discovery Session miễn phí 30 phút
Trong buổi trao đổi, BAP sẽ cùng doanh nghiệp:
- Làm rõ vấn đề cần giải quyết
- Xác định use case tiềm năng
- Đánh giá dữ liệu cần thiết
- Xem xét khả năng tích hợp
- Xác định rủi ro
- Đề xuất phạm vi PoC
- Thống nhất tiêu chí đánh giá
- Chuẩn bị demo sớm khi phạm vi và dữ liệu cho phép
Liên hệ: sales@bap.jp
