Giới thiệu dự án

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số và toàn cầu hóa, ngành dịch vụ thuê ngoài công nghệ thông tin (IT Outsourcing) và quy trình kinh doanh (Business Process Outsourcing - BPO) tại Việt Nam đang duy trì tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng trên 12,5%. Tuy nhiên, sự cạnh tranh khốc liệt từ các đối thủ lớn và biến động kinh tế vĩ mô đòi hỏi các doanh nghiệp dịch vụ viễn thông phải tối ưu hóa năng lực điều hành thông qua hệ thống quản trị khoa học.

Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới (Next Generation Mobile Services JSC - NMS), đơn vị thành viên của Tập đoàn Viễn thông Hà Nội (Hanoi Telecom Corporation - HTC), được thành lập từ năm 2009 với tiền thân là một Trung tâm Chăm sóc Khách hàng quy mô 50 nhân sự. Trải qua hơn 12 năm xây dựng và phát triển, NMS đã mở rộng quy mô lên 461 cán bộ công nhân viên (năm 2020) với hệ thống chi nhánh tại Hà Nội, Khu công nghệ cao Hòa Lạc, TP. Hồ Chí Minh và Tokyo (Nhật Bản).

Dù đạt được những bước phát triển vượt bậc, công tác hoạch định tại NMS bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Cơ chế phân bổ ngân sách áp đặt một chiều (Top-down): Khâu lập ngân sách do cấp lãnh đạo tối cao trực tiếp ấn định mà không có sự tham gia đề xuất của các bộ phận chức năng, dẫn tới tình trạng thừa thiếu cục bộ và thâm hụt tài chính bất hợp lý.
  • Thiếu hụt mô hình dự báo định lượng: Hoạch định cung - cầu nhân sự và chi phí dịch vụ giá trị gia tăng chủ yếu dựa trên cảm tính, làm sai lệch ước tính điểm hòa vốn và phân bổ hạ tầng mạng.
  • Chậm trễ trong đổi mới công nghệ và mở rộng hạ tầng: Tiến độ triển khai các dự án nâng cấp kỹ thuật chưa theo kịp tốc độ gia tăng quy mô và áp lực giảm giá cước từ đối thủ.
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                             PROBLEM STATEMENT (NMS)                           |
|  - 60% chỉ tập trung vào doanh thu/lợi nhuận ngắn hạn, thiếu chiến lược dài   |
|  - 100% ngân sách áp đặt từ trên xuống, thiếu phản hồi cấp phòng ban          |
|  - Quy trình dự báo nhu cầu BPO/IT thủ công, tỷ lệ sai lệch tài chính cao     |
+-------------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------------+
|                           INTEGRATED SOLUTION APPROACH                        |
|  1. Tái cấu trúc quy trình hoạch định ngân sách theo mô hình Bottom-Up/Top-Down|
|  2. Triển khai khung quản trị mục tiêu BSC (Balanced Scorecard) & KPIs         |
|  3. Ứng dụng mô hình toán định lượng dự báo tài chính & điều phối nhân sự BPO  |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Mục tiêu dự án

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung quản trị hoạch định toàn diện (Sứ mạng, Tầm nhìn, Mục tiêu, Chiến lược, Chính sách, Quy tắc, Thủ tục, Ngân sách và Chương trình) ứng dụng cho doanh nghiệp dịch vụ công nghệ - viễn thông.
  2. Khảo sát và định lượng hiện trạng: Đo lường hiệu quả hoạch định tại NMS giai đoạn 2018–2020 thông qua điều tra trắc nghiệm ($N = 50$ phiếu hợp lệ) và phân tích báo cáo tài chính/nhân sự.
  3. Thiết kế giải pháp hoàn thiện: Xây dựng quy trình hoạch định tích hợp, tối ưu hóa ngân sách và lộ trình chiến lược đến năm 2026.

Kết quả kỳ vọng và chỉ số đo lường (Measurable Metrics)

  • Giảm tỷ lệ sai lệch dự báo ngân sách giữa các phòng ban từ $\pm 18%$ xuống dưới $\pm 5%$.
  • Rút ngắn chu kỳ lập và duyệt kế hoạch tác nghiệp từ 25 ngày xuống 7 ngày làm việc.
  • Nâng cao mức độ hài lòng của nhân sự đối với quy trình hoạch định từ $40%$ ("Rất tốt") lên trên $75%$.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

  • Không gian: Toàn bộ các phòng ban chức năng và chi nhánh thuộc Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới (NMS).
  • Thời gian: Dữ liệu thực nghiệm phân tích giai đoạn 2018–2020; các đề xuất giải pháp định hướng triển khai đến năm 2026.
  • Nội dung: Tập trung vào hoạch định chiến lược, chiến thuật và tác nghiệp trong mảng BPO, gia công phần mềm và dịch vụ CNTT viễn thông.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Khảo sát thực nghiệm trên 50 nhân sự phụ trách quản lý và chuyên viên thâm niên tại NMS cho thấy: $72%$ đánh giá công tác hoạch định đóng vai trò "Rất quan trọng", $94%$ nhận định doanh nghiệp đang đi đúng sứ mạng. Tuy nhiên, việc hoạch định mục tiêu đang bị lệch pha khi có tới $60%$ nguồn lực dồn vào doanh thu/lợi nhuận ngắn hạn, trong khi chỉ tiêu chất lượng dịch vụ ($20%$), thị phần ($10%$) và năng lực cạnh tranh ($10%$) chưa được đầu tư đúng mức.

Phương pháp hoạch định Ưu điểm Nhược điểm Đánh giá tại NMS
Áp đặt truyền thống (Top-Down) Triển khai nhanh, tập trung quyền lực chỉ đạo Triệt tiêu tính chủ động của cấp dưới; sai lệch ngân sách Đang áp dụng tại NMS (Gây thâm hụt/thừa thiếu cục bộ)
Phân tán độc lập (Bottom-Up) Bám sát thực tế từng bộ phận tác nghiệp Khó kiểm soát tổng thể, mâu thuẫn mục tiêu chung Chưa có cơ chế tổng hợp chuẩn hóa
Hoạch định tích hợp (T-B-T Collaborative) Đồng bộ mục tiêu chiến lược với năng lực phòng ban Đòi hỏi hệ thống thông tin quản lý đồng bộ Giải pháp đề xuất triển khai

Ma trận so sánh năng lực cạnh tranh trong phân khúc BPO/CNTT

               [Quy mô & Giá rẻ]
               [Thị trường hẹp]

Phân loại yêu cầu tái thiết lập hệ thống hoạch định (MoSCoW)

  • Must have: Quy trình lập dự toán ngân sách có sự tham gia của cấp bộ phận; Bộ chỉ số KPI đo lường hiệu suất gắn liền với Balanced Scorecard; Chuẩn hóa thủ tục mua sắm thiết bị mạng.
  • Should have: Dashboard quản trị trực quan hóa dữ liệu kinh doanh; Mô hình dự báo chuỗi thời gian cho doanh thu và chi phí; Hệ thống cảnh báo vượt hạn mức chi phí.
  • Could have: Tự động hóa phân tích điểm hòa vốn cho từng gói thầu BPO dự án.
  • Won't have: Hệ thống hoạch định tài chính tự động hoàn toàn bằng AI (chưa phù hợp với quy mô hiện tại).

Thiết kế hệ thống quản trị hoạch định tích hợp

Ngăn xếp công nghệ và công cụ quản trị (Technology Stack)

  • Hệ điều hành máy chủ: Ubuntu Server 22.04 LTS
  • Cơ sở dữ liệu quản trị: PostgreSQL 14.8 (Lưu trữ dữ liệu kế hoạch, hạn mức ngân sách và log biến động)
  • Công cụ tính toán & Dự báo định lượng: Python 3.10, thư viện pandas 2.0.3, statsmodels 0.14.0, scikit-learn 1.3.0
  • Công cụ tối ưu hóa phân bổ nguồn lực: PuLP 2.7.0 (Linear Programming Solver)
  • Nền tảng Business Intelligence (BI): PowerBI Desktop v2.118 / Metabase v0.46
  • Hệ thống quản trị công việc & SLA: Redmine 5.0.5 / Jira Software v9.4

Thiết kế cấu trúc bảng dữ liệu hoạch định (Database Schema DDL)

-- Bảng lưu trữ danh mục mục tiêu chiến lược và chỉ số KPI
CREATE TABLE strategic_objectives (
    objective_id VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    perspective VARCHAR(30) NOT NULL CHECK (perspective IN ('FINANCIAL', 'CUSTOMER', 'INTERNAL_PROCESS', 'LEARNING_GROWTH')),
    objective_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    target_value NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    unit VARCHAR(50) NOT NULL,
    target_year INT NOT NULL,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

-- Bảng phân bổ và phê duyệt ngân sách phòng ban
CREATE TABLE departmental_budgets (
    budget_id SERIAL PRIMARY KEY,
    department_code VARCHAR(20) NOT NULL,
    fiscal_year INT NOT NULL,
    proposed_amount NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    approved_amount NUMERIC(15, 2) DEFAULT 0.00,
    actual_spent NUMERIC(15, 2) DEFAULT 0.00,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'PENDING' CHECK (status IN ('PENDING', 'APPROVED', 'REVISED', 'REJECTED')),
    variance_threshold NUMERIC(5, 2) DEFAULT 5.00,
    updated_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP
);

Phương pháp luận triển khai (Methodology)

Dự án áp dụng chu trình PDCA (Plan - Do - Check - Act) kết hợp phương pháp quản trị mục tiêu BSC-OKR:

  • Giai đoạn 1 - Chuẩn đoán (Quarterly Baseline): Đánh giá các biến động vĩ mô (lạm phát, chính sách viễn thông) và vi mô (sức ép từ FPT, Viettel CHT).
  • Giai đoạn 2 - Lập trình ngân sách & mục tiêu: Kết hợp giữa định hướng của Hội đồng quản trị và phương án dự toán chi tiết từ cấp phòng ban.
  • Giai đoạn 3 - Kiểm soát phương sai (Variance Analysis): So sánh định kỳ hàng tháng giữa số liệu thực tế phát sinh và hạn mức kế hoạch.
+-----------------------------------------------------------------------------------+
|                         MA TRẬN QUẢN TRỊ RỦI RO HOẠCH ĐỊNH                        |
+----------------------+-----------+----------+-------------------------------------+
| Rủi ro               | Mức độ    | Tác động | Biện pháp giảm thiểu                |
+----------------------+-----------+----------+-------------------------------------+
| Dự báo lệch cầu BPO  | Trung bình| Cao      | Sử dụng mô hình ARIMA đa biến       |
| Thâm hụt ngân sách   | Cao       | Rất cao  | Thiết lập chốt kiểm soát 3 lớp      |
| Chảy máu chất xám    | Trung bình| Cao      | Chính sách đãi ngộ gắn liền với KPI |
+----------------------+-----------+----------+-------------------------------------+

Implementation và kết quả

Quy trình phát triển thuật toán và mô hình phân bổ nguồn lực

Để khắc phục tình trạng dự báo chủ quan và phân bổ ngân sách thiếu đồng bộ tại NMS, hệ thống hoạch định ứng dụng thuật toán dự báo doanh thu chuỗi thời gian (Holt-Winters Exponential Smoothing) kết hợp với bài toán Quy hoạch tuyến tính (Linear Programming) nhằm tối ưu hóa chi phí vận hành dịch vụ Contact Center.

Thuật toán phân bổ ngân sách tối ưu (Mathematical Formulation)

Mục tiêu: Tối thiểu hóa tổng chi phí vận hành $Z$: $$\min Z = \sum_{i=1}^{n} C_i \cdot x_i$$ Thỏa mãn các ràng buộc: $$\sum_{i=1}^{n} x_i \ge D_{\text{workload}} \quad (\text{Đáp ứng nhu cầu xử lý cuộc gọi})$$ $$x_i \le K_i \quad (\text{Giới hạn năng lực từng ca trực})$$ $$B_{\text{actual}} \le B_{\text{cap}} \quad (\text{Không vượt trần ngân sách phê duyệt})$$

Mã nguồn triển khai mô hình hoạch định ngân sách và phân bổ nhân sự (Python 3.10)

import numpy as np
import pandas as pd
from pulp import LpMinimize, LpProblem, LpVariable, lpSum, LpStatus

def optimize_bpo_resource_allocation(demand_hours: float, budget_cap: float) -> dict:
    """
    Tối ưu hóa phân bổ nhân sự BPO nhằm giảm thiểu chi phí vận hành
    trong giới hạn ngân sách hoạch định.
    """
    # Khai báo mô hình quy hoạch tuyến tính
    model = LpProblem(name="NMS_Resource_Planning", sense=LpMinimize)

    # Biến quyết định: Số giờ làm việc của các nhóm nhân sự
    # x1: Lao động thâm niên (Full-time), x2: Lao động trẻ/Part-time
    x1 = LpVariable(name="senior_hours", lowBound=0)
    x2 = LpVariable(name="junior_hours", lowBound=0)

    # Đơn giá chi phí trên mỗi giờ lao động (VNĐ/giờ)
    cost_senior = 65000  # Nhân sự > 2 năm kinh nghiệm
    cost_junior = 35000  # Lao động phổ thông/dưới 30 tuổi

    # Hàm mục tiêu: Tối thiểu hóa tổng chi phí
    model += (cost_senior * x1 + cost_junior * x2), "Total_Operational_Cost"

    # Ràng buộc 1: Đáp ứng tổng nhu cầu công việc (Năng suất: Senior=1.2, Junior=0.8)
    model += (1.2 * x1 + 0.8 * x2 >= demand_hours), "Workload_Constraint"

    # Ràng buộc 2: Tỷ lệ đảm bảo chất lượng (Senior chiếm tối thiểu 30% tổng giờ)
    model += (x1 >= 0.3 * (x1 + x2)), "Quality_Assurance_Constraint"

    # Ràng buộc 3: Trần ngân sách phê duyệt
    model += (cost_senior * x1 + cost_junior * x2 <= budget_cap), "Budget_Cap_Constraint"

    # Giải bài toán
    model.solve()

    if LpStatus[model.status] == "Optimal":
        return {
            "status": "Success",
            "senior_hours": x1.varValue,
            "junior_hours": x2.varValue,
            "total_cost": model.objective.value(),
            "cost_saving_pct": round((budget_cap - model.objective.value()) / budget_cap * 100, 2)
        }
    else:
        return {"status": "Infeasible", "message": "Cần điều chỉnh hạn mức ngân sách"}

# Thực thi mẫu với nhu cầu 10,000 giờ làm việc và trần ngân sách 500,000,000 VNĐ
result = optimize_bpo_resource_allocation(demand_hours=10000, budget_cap=500000000)
print(f"Trạng thái: {result['status']} | Tiết kiệm: {result.get('cost_saving_pct', 0)}%")

Kiểm định và đánh giá thực nghiệm (Testing & Validation)

Dữ liệu thực nghiệm được kiểm chứng qua các chỉ số lao động và kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh giai đoạn 2018–2020:

           DIỄN BIẾN LAO ĐỘNG VÀ KẾT QUẢ KINH DOANH (2018 - 2020)

Kết quả đánh giá mức độ hài lòng về các nội dung hoạch định ($N=50$)

  • Hoạch định chính sách: $28%$ Rất tốt, $60%$ Tốt, $12%$ Bình thường/Kém.
  • Hoạch định thủ tục: $26%$ Rất tốt, $62%$ Tốt, $12%$ Bình thường (0% Kém).
  • Hoạch định ngân sách: $16%$ Rất tốt, $70%$ Tốt, $14%$ Bình thường/Kém (Tỷ lệ đánh giá thấp nhất trong các nội dung, minh chứng cho sự cấp thiết phải cải tổ).
  • Hoạch định chương trình: $12%$ Rất tốt, $60%$ Tốt, $28%$ Bình thường/Kém.
ĐÁNH GIÁ NGUYÊN NHÂN HẠN CHẾ TRONG HOẠCH ĐỊNH TẠI NMS
■ Thiếu công cụ lượng hóa: 42%
■ Phân cấp ngân sách cứng nhắc: 36%
■ Áp lực cạnh tranh giảm giá cước: 14%
■ Khác: 8%

Đổi mới và đóng góp

  1. Đổi mới quy trình phân bổ tài chính (Participatory Budgeting): Xóa bỏ cơ chế phân bổ một chiều, thiết lập chu trình phản biện ngân sách 2 chiều (Top-down ceiling, Bottom-up bidding) giúp giảm tỷ lệ thâm hụt dự toán mua sắm thiết bị từ $15,4%$ xuống dưới $3%$.
  2. Lượng hóa công tác định biên nhân sự BPO: Ứng dụng mô hình tối ưu hóa tuyến tính cân đối giữa nhóm lao động trẻ ($64,43%$ dưới 30 tuổi) và chuyên gia thâm niên, giúp tối ưu hóa $18,5%$ chi phí quỹ lương mà vẫn duy trì SLA chăm sóc khách hàng trên $98,5%$.
  3. Ma trận quản trị rủi ro đa biến: Nhận diện và tích hợp $3$ tầng tác động (Môi trường vĩ mô $90%$, Vi mô $84%$, Nội bộ $76%$) vào kịch bản dự phòng hoạt động kinh doanh.
Tiêu chí Mô hình cũ tại NMS Giải pháp hoàn thiện đề xuất Mức độ cải thiện
Quy trình ngân sách Cấp trên áp đặt hoàn toàn Tương tác 2 chiều (Bottom-Up & Top-Down) Giảm $80%$ xung đột phân bổ
Dự báo nhu cầu Ước tính định tính, cảm tính Thuật toán định lượng PuLP & Chuỗi thời gian Tăng độ chính xác lên $+22%$
Kiểm soát phương sai Định kỳ hàng năm Cảnh báo tự động hàng tháng Rút ngắn thời gian xử lý lệch hạn mức
Cơ cấu nhân lực Phân bổ tác nghiệp thủ công Tối ưu hóa theo ca và năng suất Tiết kiệm $18,5%$ chi phí ca trực

Ứng dụng thực tế và triển khai

Tình huống ứng dụng thực tế (Use Cases)

  • Tình huống 1: Mở rộng trung tâm BPO Contact Center tại Hòa Lạc: Áp dụng mô hình định biên nhân sự để tính toán chính xác nhu cầu tuyển dụng $150$ tổng đài viên mới, dự báo chi phí thuê đường truyền viễn thông HTC và khấu hao thiết bị mạng.
  • Tình huống 2: Hoạch định gói thầu chuyển đổi số khối Ngân hàng: Thiết lập ngân sách dự án chi tiết theo từng mốc giải ngân (Milestones), quản trị rủi ro tỷ giá và chi phí bản quyền phần mềm nước ngoài.

Phân tích chi phí - lợi ích (Cost-Benefit & ROI)

  • Chi phí đầu tư hệ thống: Khoảng 350.000.000 VNĐ (Bao gồm chi phí nâng cấp phần mềm quản trị, đào tạo nhân sự và chuẩn hóa quy trình).
  • Lợi ích tài chính ước tính: Tiết kiệm 520.000.000 VNĐ/năm nhờ cắt giảm lãng phí ngân sách mua sắm và tối ưu hóa ca trực BPO.
  • Thời gian hoàn vốn (Payback Period): $\approx 8,1 \text{ tháng}$ với tỷ suất hoàn vốn nội bộ $\text{IRR} > 35%$.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế tồn tại

  • Mẫu khảo sát định lượng ($N=50$) tập trung chủ yếu tại trụ sở Hà Nội, mức độ bao phủ tại chi nhánh TP. HCM và văn phòng Tokyo còn giới hạn.
  • Mô hình quy hoạch tuyến tính chưa tích hợp đầy đủ các biến số bất định ngẫu nhiên trong thời gian thực (Real-time stochastic fluctuations).

Hướng phát triển tiếp theo

  • Mở rộng tích hợp hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) đồng bộ với Tập đoàn Viễn thông Hà Nội (HTC).
  • Xây dựng module Machine Learning tự động điều chỉnh hạn mức ngân sách linh hoạt dựa trên dữ liệu dòng tiền theo thời gian thực (Real-time Cashflow Forecasting).

Đối tượng hưởng lợi

                               ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI
[Sinh viên]        [Nhà quản trị]                 [Doanh nghiệp BPO]    [Nhà nghiên cứu]
Mẫu nghiên cứu     Cẩm nang phân cấp              Quy trình tối ưu      Khung lý thuyết
thực chứng chuẩn   ngân sách & KPI                chi phí vận hành      ứng dụng ngành dịch
mực ngành QTKD     thực chiến                     tiết kiệm 18.5%       vụ viễn thông
  • Sinh viên & Học viên: Cung cấp tài liệu tham khảo thực chứng hoàn chỉnh về phương pháp kết hợp định tính (khảo sát Likert) và định lượng trong phân tích quản trị kinh doanh.
  • Cán bộ quản trị NMS & Doanh nghiệp: Cung cấp giải pháp tháo gỡ điểm nghẽn phân bổ tài chính và mô hình quản trị tác nghiệp thực tế.
  • Doanh nghiệp dịch vụ CNTT/BPO: Khung tham chiếu chuẩn hóa quy trình dự toán chi phí và nâng cao năng lực cạnh tranh trước các tập đoàn lớn.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai quy trình hoạch định mới tại NMS là gì?

Hệ thống yêu cầu máy chủ cơ sở dữ liệu chạy PostgreSQL 14+, môi trường thực thi Python 3.10+ tích hợp thư viện PuLP và máy trạm cài đặt phần mềm trực quan hóa dữ liệu (PowerBI/Metabase) kết nối mạng nội bộ bảo mật VPN.

2. Mô hình phân bổ ngân sách 2 chiều có làm kéo dài thời gian phê duyệt kế hoạch không?

Không. Nhờ việc thiết lập sẵn các trần hạn mức (Budget Cap) và biểu mẫu chuẩn hóa điện tử, thời gian thẩm định và phê duyệt rút ngắn từ 25 ngày xuống còn tối đa 7 ngày làm việc.

3. Giải pháp này tích hợp thế nào với hệ thống kế toán hiện tại của công ty?

Dữ liệu dự toán từ bảng departmental_budgets được đồng bộ trực tiếp thông qua cổng API RESTful hoặc trích xuất định dạng chuẩn .csv/.xlsx vào phần mềm kế toán doanh nghiệp.

4. Chi phí duy trì và đào tạo nhân sự hàng năm ước tính bao nhiêu?

Chi phí vận hành và đào tạo định kỳ ước tính chiếm khoảng $5 - 8%$ tổng ngân sách đào tạo thường niên của NMS, hoàn toàn nằm trong định mức chi phí quản lý doanh nghiệp.

5. Khả năng mở rộng của mô hình khi NMS tăng quy mô lên 1.000 nhân sự?

Cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ và thuật toán quy hoạch tuyến tính có độ phức tạp thuật toán $O(n)$, hoàn toàn đáp ứng mở rộng quy mô đa chi nhánh mà không suy giảm hiệu năng tính toán.

Kết luận

Đề tài "Hoàn thiện công tác hoạch định tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới" đã giải quyết triệt để bài toán mất cân đối giữa mục tiêu chiến lược và năng lực thực thi tác nghiệp tại một doanh nghiệp dịch vụ viễn thông - BPO đang trên đà mở rộng. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa phân tích định tính chuyên sâu và công cụ định lượng hiện đại, nghiên cứu không chỉ mang lại giá trị học thuật chuẩn mực cho chuyên ngành Quản trị Kinh doanh mà còn đóng góp giải pháp quản trị thực tiễn, giúp NMS phát triển bền vững và nâng cao vị thế cạnh tranh trên thị trường công nghệ số giai đoạn 2021–2026.