FPT集團旗下FPT Smart Cloud於10月17日在河內舉辦FPT Transform 2026活動，主題為“Ship AI Live”，討論企業將人工智能從試驗階段推進到實際運營所面臨的問題。FPT Smart Cloud總經理黎鴻越在會上表示，AI正在改變軟件開發團隊構建產品的方式。
黎鴻越稱，過去完善一個產品原型可能需要一到兩週討論、草擬和修改，採用自然語言編程後，這一時間可縮短至兩到三小時；AI還可協助編寫測試、在系統出錯時查找根本原因。但他指出，開發速度只解決了AI進入實際應用的一部分問題，轉入運營環境後，應用須處理真實數據、滿足速度與穩定性要求、連接現有系統，並確保安全及對AI操作的可控性。
在數據層面，FPT Smart Cloud數據平臺產品負責人黎清和與數據架構工程師阮孟孝介紹了一項基於模擬零售數據集的試驗：團隊用40個問題在17個已標準化數據模型上檢驗AI按業務定義作答的能力。阮孟孝舉例說，統計退貨次數與累加退貨數量並不相同，系統還須把退貨記錄與原始銷售交易關聯；若缺乏明確業務定義，回答可能在語言上合理卻在業務上錯誤。
該試驗顯示，在補充數據目錄信息後，按業務定義回答正確的比例從61%升至86%，使用的仍是同一個AI模型。這一結果被用來說明，提供完整上下文和業務定義可改善回答質量，而不一定需要更換模型。
越南工商股份商業銀行（VietinBank）數據與AI部門副總監阮功商博士在會上分享了AI Agent按用戶身份和權限在Lakehouse上挖掘數據的做法：AI可協助起草提案，但員工仍須檢查、修改並按權限完成審批。這意味著企業須明確哪些數據可用、哪些決定需由人批准。
在基礎設施與成本方面，FPT介紹了Token Factory平臺，稱其提供統一API入口以訪問FPT運營的模型及其他供應商的模型；FPT稱，從基礎設施、軟件到API入口的整體優化使同一GPU系統上的處理吞吐量提高逾兩倍，生成首個token的時間減少三倍。
西貢-河內商業股份銀行（SHB）發展中心總監阮戰勝表示，選擇預設工作流還是AI Agent取決於工作特點、成本和結果可解釋性要求；流程步驟明確的工作可適用工作流，需要更靈活處理的任務才需要agent。他提到，AI可能通知任務已完成而實際結果並不準確，因此企業需要檢查機制、操作歷史記錄和審計來發現偏差。
MoMo高級副總經理兼首席技術官泰智雄分享說，AI最初用於編程、營銷等單獨工作，隨後逐步擴展至產品開發全生命週期；隨著應用範圍擴大，持續評估和接收反饋成為按實際需求調整系統的重要要求。
越南中文社
