KT ngày 3/9 cho biết đã xây dựng Agentic Data Flow nhằm hỗ trợ mở rộng ứng dụng AI tác nhân trong doanh nghiệp, giúp các hệ thống AI hiểu và khai thác thống nhất dữ liệu cùng tri thức nghiệp vụ.

Theo KT, Agentic Data Flow gồm 4 hệ thống: K Feature Map, K Meta, KT Ontology và K Evaluation. Bộ khung này giúp AI tác nhân tiếp cận dữ liệu để thực hiện tác vụ, đồng thời liên tục đánh giá và cải thiện chất lượng đầu ra.

Trong đó, K Feature Map là hệ thống tài sản dữ liệu dùng chung, có nhiệm vụ chuẩn hóa và tích hợp dữ liệu trên toàn công ty, từ đăng ký, sử dụng dịch vụ đến sản phẩm và marketing. Nhờ đó, AI tác nhân giảm nhu cầu tự tìm kiếm và xử lý dữ liệu thô, có thể sử dụng ngay nguồn dữ liệu đã được kiểm chứng.

Hiện K Feature Map cung cấp khoảng 1.600 loại tài sản dữ liệu tiêu chuẩn, bao trùm toàn bộ hoạt động kinh doanh của KT, gồm hồ sơ khách hàng, sản phẩm và gói cước, mô hình sử dụng và hành vi theo kênh. Hệ thống cũng áp dụng cơ chế kiểm định chất lượng, quản lý phiên bản và kiểm soát truy cập đối với dữ liệu đã hoàn tất phân quyền và rà soát bảo mật.

K Meta đóng vai trò là nền tảng quản trị dữ liệu, giúp chuẩn hóa tên gọi, định nghĩa và định dạng; quản lý vị trí lưu trữ, mối quan hệ dữ liệu, cấp độ bảo mật và quyền khai thác đối với dữ liệu cá nhân cũng như thông tin mật. Qua đó, AI tác nhân có thể xác định rõ ý nghĩa của dữ liệu, cấu trúc liên kết và điều kiện khai thác.

KT Ontology là lớp ngữ nghĩa giúp cấu trúc hóa thuật ngữ nội bộ, chính sách, sổ tay nghiệp vụ và kinh nghiệm vận hành theo cùng một khung ngữ nghĩa. Trong khi đó, K Evaluation là hệ thống đánh giá dùng để kiểm chứng và nâng cao chất lượng của các mô hình AI và AI tác nhân.

KT cho biết đang áp dụng Agentic Data Flow cho MyKT, Sales Agent, Agent cho tiểu thương và tác nhân tự động hóa công việc K-Clo (tên tạm). Trong thời gian tới, công ty dự kiến kết nối hệ thống này với dịch vụ "AI cho mọi người" để mở rộng ứng dụng sang nhiều ngành nghề và nghiệp vụ khác nhau.

KT nhấn mạnh sẽ tiếp tục nâng cấp Agentic Data Flow dựa trên tài sản dữ liệu doanh nghiệp, tri thức nghiệp vụ và kinh nghiệm vận hành, đồng thời xây dựng môi trường làm việc để con người và AI tác nhân có thể phối hợp hiệu quả.