Tư vấn & xây dựng giải pháp AI cho doanh nghiệp AI consulting & delivery for business

AI chỉ là công cụ. Kết quả kinh doanh mới là mục tiêu.

AI is just a tool. Your business result is the goal.

Tôi là Khoa. 14 năm làm kỹ sư, hơn 8 năm xây dựng những hệ thống AI chạy thật — trong một ngân hàng lớn nhất Việt Nam, trong các công ty công nghệ Mỹ, phục vụ hàng triệu người dùng. Tôi bắt đầu bằng việc ngồi nghe vấn đề của bạn, rồi nói thẳng: chỗ nào AI giúp được, chỗ nào không, và nên bắt đầu từ đâu.

I'm Khoa. 14 years in engineering, 8+ years building AI systems that actually run in production — inside one of Vietnam's largest banks, inside US technology companies, serving millions of users. I start by sitting down and listening to your problem, then telling you straight: where AI helps, where it doesn't, and where to begin.

Buổi nói chuyện đầu tiên không mất phí, và không có bài chào hàng.

The first conversation is free, and there's no pitch.

— Khoa · Axon · Techcombank · Plume · Orange Logic — Khoa · Axon · Techcombank · Plume · Orange Logic
Cách làm việc How I work

Vấn đề trước. Công nghệ sau.

The problem first. The technology second.

Phần lớn dự án AI thất bại không phải vì công nghệ yếu, mà vì công nghệ được chọn trước khi có ai hiểu rõ vấn đề. Tôi làm ngược lại.

Most AI projects fail not because the technology is weak, but because the technology was chosen before anyone understood the problem. I work the other way around.

Bước 01 Step 01

Nghe

Listen

Tôi ngồi với bạn và đội ngũ của bạn để hiểu tiền, thời gian và quyết định đang rò rỉ ở đâu. Không slide, không thuật ngữ, không bán hàng.

I sit down with you and your team to understand where money, time and decisions are actually leaking. No slides, no jargon, no selling.

Bước 02 Step 02

Chọn

Choose

Chúng ta chọn một hoặc hai chỗ mà AI thật sự đáng làm — nơi kết quả đo được bằng con số kinh doanh, không phải bằng cảm giác công nghệ.

Together we pick the one or two places where AI genuinely pays off — where the result is measured in a business number, not a feeling about technology.

Bước 03 Step 03

Làm

Build

Làm một thứ nhỏ nhưng chạy thật, trên dữ liệu thật của bạn, để bạn đánh giá bằng bằng chứng chứ không phải lời hứa. Chạy tốt thì mở rộng.

Build something small but real, on your own data, so you can judge it on evidence instead of promises. If it works, we scale it.

Việc đã làm Selected work

Những thứ tôi đã xây, kể bằng ngôn ngữ đời thường

What I've built, in plain language

Không có gì ở đây là bản demo. Tất cả đều là hệ thống có người thật dùng hằng ngày, trong điều kiện thật.

None of this is a demo. All of it is systems that real people use every day, in real conditions.

Không còn chờ báo cáo No more waiting on reports

Hỏi dữ liệu công ty bằng câu nói bình thường

Ask the company's data an ordinary question

Một trưởng bộ phận cần một con số thì phải gửi yêu cầu rồi xếp hàng chờ đội phân tích, có khi mất vài ngày — và lúc có số thì cuộc họp đã trôi qua. Tôi dẫn dắt xây công cụ để họ gõ câu hỏi bằng ngôn ngữ bình thường và nhận câu trả lời lấy thẳng từ dữ liệu của ngân hàng.

A department head who needed one number had to file a request and queue behind the analytics team — sometimes for days, by which point the meeting had already happened. I led the build of a tool that lets them type the question in ordinary language and get the answer straight from the bank's own data.

Techcombank · một trong những ngân hàng lớn nhất Việt Nam
Techcombank · one of Vietnam's largest banks
Đọc toàn bộ, thay vì chấm mẫu All of it read, not a sample

Nghe được hết những gì khách hàng đang nói

Hearing everything customers are saying

Không ai đọc nổi toàn bộ cuộc trò chuyện chăm sóc khách hàng trong một tháng, nên các đội thường chỉ chấm mẫu vài phần trăm rồi suy ra phần còn lại. Hệ thống chúng tôi xây đọc hết, rồi nói cho ban lãnh đạo biết khách hàng thật sự đang khó chịu vì chuyện gì — lúc vấn đề còn nhỏ.

Nobody can read every customer-support conversation in a month, so teams grade a small sample and infer the rest. The system we built reads all of them, then tells leadership what customers are genuinely unhappy about — while the problem is still small.

Techcombank · chất lượng dịch vụ & trải nghiệm khách hàng
Techcombank · service quality & customer experience
~200 triệu USD doanh thu mỗi năm ~$200M revenue a year

Camera đọc biển số xe, ngoài đường thật

Cameras that read licence plates on real streets

Camera gắn trên xe tuần tra đọc biển số của những chiếc xe đang chạy — trong mưa, ban đêm, ở tốc độ cao. Đây trở thành chương trình AI đầu tiên và lớn nhất của Axon: 600 triệu USD đầu tư, khoảng 200 triệu USD doanh thu mỗi năm, xây trên phần nhận dạng và hạ tầng mà tôi tham gia thiết kế và đưa vào vận hành.

Cameras mounted on patrol vehicles read the plates of moving cars — in rain, at night, at speed. It became Axon's first and largest AI program: $600M invested, around $200M revenue a year, built on the recognition core and infrastructure I helped design and ship.

Axon · công nghệ cho lực lượng thi hành pháp luật (Mỹ)
Axon · law-enforcement technology (US)
Nhanh gấp 10 lần 10× faster

Lỗi khách hàng báo về được xử lý nhanh gấp 10 lần

Customer-reported problems fixed 10× faster

Tôi phụ trách nền tảng AI phục vụ hơn 100 kỹ sư. Thay vì mua công cụ rồi hy vọng có kết quả, chúng tôi chọn đo một con số rất cụ thể: thời gian từ lúc khách hàng báo lỗi đến lúc lỗi được sửa xong. Con số đó giảm khoảng mười lần.

I lead the AI platform serving 100+ engineers. Instead of buying tools and hoping for results, we chose to measure one very concrete number: the time from a customer reporting a problem to that problem being fixed. It came down roughly tenfold.

Orange Logic · phần mềm quản lý tài sản số, khách hàng toàn cầu
Orange Logic · digital asset management software, global customers
Dùng thật, không phải mua rồi bỏ đó Actually used, not just bought

Phần khó nhất của AI là để người ta chịu dùng

The hard part of AI is getting people to use it

Rất nhiều công ty mua công cụ AI, ba tháng sau không còn ai mở ra. Tôi chạy chương trình đưa AI vào công việc hằng ngày của toàn công ty — cả bộ phận kỹ thuật lẫn không kỹ thuật — và đo bằng số người thật sự dùng, chứ không phải số giấy phép đã mua.

Plenty of companies buy an AI tool and three months later nobody opens it. I ran a company-wide program putting AI into people's daily work — technical and non-technical teams alike — measured by how many people actually use it, not how many licences were bought.

Orange Logic · triển khai toàn công ty
Orange Logic · company-wide rollout
Hàng triệu hộ gia đình Millions of homes

Wi-Fi tự phát hiện và tự xử lý vấn đề

Wi-Fi that spots and fixes its own problems

Plume lo Wi-Fi cho hàng triệu hộ gia đình. Tôi xây nền tảng để đội dữ liệu của họ đưa sản phẩm từ phòng thí nghiệm ra chạy thật với khách hàng — nhanh hơn và không vỡ khi có sự cố. Đồng thời đưa toàn bộ quy trình dữ liệu vào đúng chuẩn riêng tư, vì đây là dữ liệu trong nhà người ta.

Plume runs the Wi-Fi inside millions of homes. I built the platform its data team uses to take work from the lab out to real customers — faster, and without breaking when something goes wrong. I also brought the whole data pipeline in line with privacy standards, because this is data from inside people's homes.

Plume Design · Mỹ & Việt Nam
Plume Design · US & Vietnam
Ví dụ cụ thể Concrete examples

AI có thể làm gì trong doanh nghiệp bạn

What AI could do inside your business

Bên trên là việc tôi đã làm ở công ty khác. Dưới đây là những việc đó trông ra sao trong một doanh nghiệp bình thường — để bạn dễ hình dung chỗ nào dùng được cho mình.

Above is work I did at other companies. Below is what that same work looks like inside an ordinary business — so it's easier to picture where it might fit yours.

Kênh khách hàng Việt dùng nhiều nhất The channel Vietnamese customers actually use

AI xử lý câu hỏi của khách và trả lời ngay trên Zalo

AI handles customer questions and answers right on Zalo

Ở Việt Nam, phần lớn khách hàng nhắn tin cho doanh nghiệp qua Zalo chứ không gọi điện hay gửi email. AI đọc câu hỏi rồi trả lời ngay tại đó — kể cả ngoài giờ hành chính, kể cả khi hàng chục người nhắn cùng lúc. Câu nào khó hoặc nhạy cảm thì chuyển cho nhân viên, kèm theo nội dung khách đã hỏi để không ai phải hỏi lại từ đầu.

In Vietnam most customers message a business on Zalo rather than calling or emailing. AI reads the question and answers right there — outside office hours, and when dozens of people write at once. Anything hard or sensitive goes to a person, along with what the customer already said, so nobody has to start over.

  • Trả lời từ tài liệu nội bộ

    Answers from your own documents

    Nhân viên hỏi về quy trình, chính sách hay sản phẩm — AI trả lời dựa trên đúng tài liệu của công ty bạn, kèm nguồn để kiểm chứng.

    Staff ask about a process, a policy, a product — AI answers from your company's actual documents, with the source attached so it can be checked.

  • Hỏi số liệu bằng câu nói bình thường

    Ask for a number in plain language

    Không phải chờ bộ phận phân tích: gõ câu hỏi, nhận ngay con số lấy thẳng từ dữ liệu của công ty.

    No queueing behind the analytics team: type the question, get the number straight from your company's data.

  • Đọc hết phản hồi của khách hàng

    Read every piece of customer feedback

    Toàn bộ tin nhắn, cuộc gọi và đánh giá đều được đọc, để bạn biết khách đang khó chịu vì chuyện gì khi nó còn nhỏ.

    Every message, call and review gets read, so you learn what customers are unhappy about while it's still small.

  • Chuyển cuộc gọi và ghi âm thành văn bản

    Turn calls and recordings into text

    Hàng trăm giờ ghi âm cuộc gọi hay cuộc họp trở thành văn bản tìm kiếm được, thay vì nằm im trong ổ cứng.

    Hundreds of hours of recorded calls and meetings become searchable text instead of sitting untouched on a drive.

  • Rút số liệu ra khỏi giấy tờ

    Pull data out of paperwork

    Hóa đơn, chứng từ, biểu mẫu chụp bằng điện thoại — AI đọc và nhập vào hệ thống thay cho việc gõ tay.

    Invoices, receipts and forms photographed on a phone — AI reads them and enters the data instead of someone typing it in.

  • Chưa biết bắt đầu từ đâu?

    Not sure where to start?

    Phần lớn doanh nghiệp không rơi gọn vào ví dụ nào ở trên. Cứ kể vấn đề của bạn, tôi nói bạn nghe nó thuộc dạng nào.

    Most businesses don't fall neatly into any of these. Just describe your problem and I'll tell you which kind it is.

Tôi giúp được gì How I can help

Bốn cách tôi thường làm việc với doanh nghiệp

Four ways I usually work with a business

Bạn có thể dừng lại sau bất kỳ bước nào. Mỗi bước tự nó phải có giá trị, không phải là cái cớ để bán bước tiếp theo.

You can stop after any step. Each step has to be worth something on its own — not a pretext for selling the next one.

  • Nghe và chẩn đoán

    Listen and diagnose

    Vài buổi làm việc với bạn và đội ngũ, kết thúc bằng một đánh giá thẳng thắn: AI giúp được ở đâu, giá trị ước chừng bao nhiêu, cần bao lâu và tốn những gì.

    A few working sessions with you and your team, ending in an honest read: where AI helps, roughly what it's worth, how long it takes and what it costs.

  • Làm thử trên dữ liệu thật của bạn

    Prove it on your own data

    Một thứ nhỏ nhưng chạy được, trên chính dữ liệu của bạn, trong vài tuần — để bạn quyết định dựa trên kết quả nhìn thấy được, không phải dựa trên slide.

    One small working thing, on your actual data, in a matter of weeks — so you decide on results you can see, not on a slide deck.

  • Đưa vào chạy thật

    Put it into real operation

    Biến bản thử thành hệ thống đủ tin cậy để đội của bạn dựa vào mỗi ngày: không sập lúc đông khách, không âm thầm trả kết quả sai, và có người biết chuyện gì đang xảy ra bên trong.

    Turn the prototype into something reliable enough for your team to depend on daily: it doesn't fall over at peak, it doesn't quietly return wrong answers, and someone can see what's going on inside it.

  • Giao lại cho đội của bạn

    Hand it over to your team

    Mục tiêu cuối cùng là bạn không cần tôi nữa. Tôi dựng cách làm việc và huấn luyện đội của bạn để họ tự đi tiếp — thay vì phụ thuộc mãi vào một người bên ngoài.

    The end goal is that you don't need me. I set up the way of working and train your team to carry on themselves — instead of depending on an outsider forever.

Phần lớn vấn đề kinh doanh không cần đến AI.

Most business problems don't need AI.

Nhiều thứ được gọi là “dự án AI” thật ra là vấn đề dữ liệu, hoặc vấn đề quy trình — và có cách giải rẻ hơn nhiều, nhanh hơn nhiều. Nếu vấn đề của bạn thuộc loại đó, tôi sẽ nói thẳng ngay từ buổi đầu tiên, kể cả khi điều đó có nghĩa là không có hợp đồng nào ở đây cả.

A lot of what gets called an “AI project” is really a data problem or a process problem — with a far cheaper, far faster fix. If yours is one of those, I'll say so in the first conversation, even when that means there's no engagement in it for me.

Bắt đầu Start here

Kể tôi nghe vấn đề của bạn

Tell me your problem

Buổi nói chuyện đầu tiên không mất phí và không có bài chào hàng. Bạn mô tả vấn đề đang gặp, tôi nói bạn nghe tôi thấy gì. Hợp thì chúng ta làm tiếp; không hợp thì bạn vẫn mang về được một góc nhìn dùng được.

The first conversation is free and there is no pitch. You describe the problem you're facing, I tell you what I see. If it fits, we go further; if not, you still leave with a perspective you can use.

Không tiện điền form? Gửi thẳng email: wakandan@gmail.com
TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam · làm việc với đội ngũ trong nước và quốc tế
Xem hồ sơ nghề nghiệp đầy đủ → · LinkedIn →

Prefer not to fill in a form? Email me directly: wakandan@gmail.com
Ho Chi Minh City, Vietnam · working with local and international teams
See the full career profile → · LinkedIn →