Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh nền kinh tế số và làn sóng chuyển đổi mô hình vận hành doanh nghiệp diễn ra mạnh mẽ, ngành dịch vụ thuê ngoài quy trình kinh doanh (Business Process Outsourcing - BPO) và công nghệ thông tin (CNTT) tại Việt Nam đạt tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ước tính trên 12,5%, đạt quy mô thị trường xấp xỉ 2,4 tỷ USD. Tuy nhiên, sau khi Việt Nam hội nhập sâu rộng vào các tổ chức thương mại quốc tế (WTO, CPTPP, EVFTA), các doanh nghiệp trong nước phải đối mặt trực tiếp với áp lực cạnh tranh khốc liệt từ các tập đoàn công nghệ đa quốc gia. Biến động kinh tế vĩ mô, lạm phát, chi phí nhân sự tăng cao và sự thay đổi liên tục trong yêu cầu chất lượng dịch vụ của khách hàng đòi hỏi doanh nghiệp phải tái cấu trúc năng lực quản trị, trong đó công tác hoạch định (Planning) giữ vai trò then chốt quyết định sự tồn tại và phát triển bền vững.

Thực tế tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới (NMS) – đơn vị thành viên của Tập đoàn Viễn thông Hà Nội (HTC) thành lập từ năm 2009 với quy mô 461 cán bộ công nhân viên (CBCNV) – công tác hoạch định đang bộc lộ nhiều điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Cơ chế phân bổ ngân sách áp đặt từ trên xuống (Top-down): Thiếu sự phản hồi định lượng từ các phòng ban chức năng, dẫn đến tình trạng 34% số dự án bị thâm hụt hoặc thừa thiếu ngân sách cục bộ.
  • Dự báo nhu cầu tải vận hành thiếu chính xác: Hoạt động trung tâm dữ liệu và Contact Center (với 64,43% lao động dưới 30 tuổi) phụ thuộc vào trực giác của nhà quản lý thay vì mô hình định lượng, khiến sai số dự báo năng lực (Capacity Forecasting Error) vượt mức 22%.
  • Hiệu suất sinh lời trên doanh thu suy giảm: Doanh thu thuần năm 2018 đạt 94,375 tỷ VNĐ, giá vốn 76,992 tỷ VNĐ, lợi nhuận gộp 17,383 tỷ VNĐ nhưng lợi nhuận sau thuế chỉ đạt 1,195 tỷ VNĐ (tỷ suất lợi nhuận ròng xấp xỉ 1,26%), phản ánh chi phí quản lý doanh nghiệp (14,016 tỷ VNĐ) và chi phí vận hành chưa được tối ưu hóa qua khâu hoạch định chiến thuật.

Đề tài "Hoàn thiện công tác hoạch định tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới" xác lập 4 mục tiêu trọng tâm:

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận quản trị học về công tác hoạch định chiến lược, chiến thuật và tác nghiệp trong doanh nghiệp cung cấp dịch vụ CNTT/BPO.
  2. Khảo sát, phân tích định lượng thực trạng hoạch định tại NMS giai đoạn 2018–2020 thông qua bộ chỉ số đo lường hiệu suất (KPI) và khảo sát thực nghiệm 50 mẫu hợp lệ.
  3. Thiết kế kiến trúc hoạch định tích hợp (Integrated Planning Architecture) kết hợp phương pháp Thẻ điểm cân bằng (Balanced Scorecard - BSC) và mô hình dự báo chuỗi thời gian (Time-series Forecasting).
  4. Xây dựng lộ trình triển khai và giải pháp khả thi giai đoạn 2022–2026 nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh và tối ưu hóa biên lợi nhuận.

Phương pháp tiếp cận cốt lõi là chuyển dịch từ mô hình hoạch định tĩnh (Static Annual Planning) sang mô hình hoạch định cuốn chiếu linh hoạt (Dynamic Rolling Forecast), chuẩn hóa toàn bộ quy trình từ khâu xác định sứ mệnh, mục tiêu, xây dựng ngân sách dựa trên hoạt động (Activity-Based Budgeting - ABB) đến thiết lập chỉ số kiểm soát tác nghiệp.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào toàn bộ hệ thống phòng ban tại trụ sở chính NMS Hà Nội và 3 chi nhánh trực thuộc (Hòa Lạc, TP. Hồ Chí Minh, văn phòng Tokyo - Nhật Bản) dựa trên tập dữ liệu vận hành tài chính giai đoạn 2018–2020 và định hướng chiến lược đến năm 2026.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Khảo sát thực nghiệm tại NMS ghi nhận 72% cán bộ nhân viên đánh giá công tác hoạch định giữ vai trò "Rất quan trọng", 22% đánh giá "Quan trọng" và chỉ 6% đánh giá "Không quan trọng". Mặc dù 94% nhận định công ty đang đi đúng sứ mạng, các khâu hoạch định tác nghiệp và phân bổ nguồn lực vẫn tồn tại khoảng cách lớn giữa lý thuyết và thực tiễn vận hành.

Tiêu chí so sánh Mô hình hoạch định truyền thống tại NMS Mô hình hoạch định ERP / EPM chuẩn hóa
Cơ chế lập kế hoạch Lập kế hoạch 1 lần/năm, cố định ngân sách Hoạch định cuốn chiếu (Rolling Forecast) 12 tháng
Phương pháp dự báo Định tính dựa trên kinh nghiệm quản lý cấp cao Định lượng dựa trên thuật toán Holt-Winters / ARIMA
Mức độ tích hợp dữ liệu Báo cáo phân mảnh qua bảng tính Excel độc lập Đồng bộ thời gian thực qua hệ thống Data Warehouse
Sai số dự báo (MAPE) 18,5% – 25,0% < 7,0%
Thời gian phản ứng thị trường 30 – 45 ngày 24 – 48 giờ

Nhu cầu người dùng và hệ thống được chuẩn hóa theo ma trận ưu tiên MoSCoW:

  • Must-have (Bắt buộc): Module dự báo dung lượng cuộc gọi BPO/Contact Center tự động; Module liên kết mục tiêu KPI từ cấp công ty đến từng nhân viên; Cơ chế cảnh báo vượt ngưỡng ngân sách dự án.
  • Should-have (Cần có): Hệ thống tự phục vụ (Self-service Budget Request) cho trưởng bộ phận; Báo cáo phân tích độ lệch ngân sách (Variance Analysis) thời gian thực.
  • Could-have (Có thể có): Môi trường mô phỏng kịch bản kinh doanh đa biến (Scenario Sandbox Planning).
  • Won't-have (Chưa triển khai giai đoạn này): Tự động hóa tái phân bổ nhân sự hoàn toàn bằng AI agent không qua phê duyệt của quản lý.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc giải pháp hoàn thiện công tác hoạch định tại NMS được thiết kế theo mô hình 3 tầng (3-Tier Enterprise Planning Framework):

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  STRATEGIC LAYER (Tầng Chiến lược)                      |
|   Balanced Scorecard (BSC) | Corporate OKRs | 5-Year Vision Roadmap     |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|                   TACTICAL LAYER (Tầng Chiến thuật)                     |
| Rolling Forecast Engine (Python 3.10) | Activity-Based Budgeting (ABB)  |
|      Resource Capacity Management | Revenue/Cost Scenario Simulator     |
+-------------------------------------------------------------------------+
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  OPERATIONAL LAYER (Tầng Tác nghiệp)                    |
| Shift Scheduling | Daily BPO Dispatch | Real-time Budget Variance Alert |
|                  PostgreSQL 15 Data Warehouse Engine                    |
+-------------------------------------------------------------------------+

Technology stack được chuẩn hóa nhằm đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng:

  • Backend Core: Python 3.10, FastAPI v0.104.1 (Xây dựng RESTful API xử lý dữ liệu lập kế hoạch).
  • Analytics & Forecasting Engine: Statsmodels v0.14.0, Pandas v2.1.3, NumPy v1.26.2.
  • Database Layer: PostgreSQL v15.4 (Lưu trữ quan hệ và dữ liệu tài chính đa chiều), Redis v7.2 (Bộ nhớ đệm cho các tham số tính toán kịch bản).
  • Frontend Dashboard: React v18.2, TypeScript v5.2, TailwindCSS v3.3.

Cấu trúc cơ sở dữ liệu quan hệ cho module quản lý phân bổ ngân sách và mục tiêu tác nghiệp:

CREATE TABLE department_master (
    dept_id VARCHAR(10) PRIMARY KEY,
    dept_name VARCHAR(100) NOT NULL,
    manager_id VARCHAR(10) NOT NULL,
    headcount INT DEFAULT 0
);

CREATE TABLE strategic_kpi (
    kpi_id VARCHAR(15) PRIMARY KEY,
    dept_id VARCHAR(10) REFERENCES department_master(dept_id),
    kpi_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    target_value NUMERIC(15, 2) NOT NULL,
    current_value NUMERIC(15, 2) DEFAULT 0.00,
    weight NUMERIC(3, 2) CHECK (weight > 0 AND weight <= 1.0),
    fiscal_year INT NOT NULL
);

CREATE TABLE budget_allocations (
    allocation_id UUID PRIMARY KEY DEFAULT gen_random_uuid(),
    dept_id VARCHAR(10) REFERENCES department_master(dept_id),
    fiscal_quarter VARCHAR(10) NOT NULL,
    allocated_amount NUMERIC(18, 2) NOT NULL,
    actual_spent NUMERIC(18, 2) DEFAULT 0.00,
    variance_threshold_pct NUMERIC(4, 2) DEFAULT 5.00,
    status VARCHAR(20) DEFAULT 'ACTIVE'
);

Hệ thống cung cấp giao diện lập trình ứng dụng RESTful API phục vụ truy vấn và cập nhật kịch bản:

  • POST /api/v1/planning/forecast/workload: Tiếp nhận tham số chuỗi thời gian, tính toán dung lượng nhân sự ca trực.
  • GET /api/v1/planning/budget/variance-report?dept_id={id}&quarter={q}: Trả về báo cáo độ lệch định mức chi phí và cảnh báo tài chính.

Methodology

Quy trình phát triển và hoàn thiện công tác hoạch định áp dụng phương pháp luận lai Hybrid Stage-Gate / Agile Management:

  1. Giai đoạn chuẩn bị (Gate 1 - Foundation): Thu thập dữ liệu tài chính, nhân sự, vận hành tổng đài 36 tháng; chuẩn hóa danh mục chỉ tiêu đo lường.
  2. Giai đoạn thử nghiệm (Gate 2 - Sprint 1-6): Xây dựng module dự báo và thử nghiệm song song (Parallel Run) với quy trình lập ngân sách thủ công.
  3. Giai đoạn tích hợp (Gate 3 - Sprint 7-12): Ban hành quy chế thủ tục, quy tắc và phân bổ quyền hạn xét duyệt ngân sách theo phân cấp quản trị.
  4. Giai đoạn đánh giá & Tối ưu (Gate 4 - Continuous Improvement): Đánh giá độ lệch định kỳ hàng quý, cập nhật trọng số kịch bản kinh doanh.

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình triển khai tập trung vào việc mô hình hóa thuật toán dự báo nhu cầu cuộc gọi BPO và khối lượng dự án CNTT để lập kế hoạch nhân sự và ngân sách tác nghiệp. Thay vì ước lượng tĩnh, hệ thống áp dụng thuật toán Làm mịn hàm mũ Holt-Winters (Multiplicative Holt-Winters Exponential Smoothing) xử lý xu hướng tăng trưởng và tính chu kỳ của lưu lượng viễn thông.

import numpy as np
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.holtwinters import ExponentialSmoothing

def generate_capacity_plan(historical_series: pd.Series, forecast_periods: int = 12) -> pd.DataFrame:
    """
    Tính toan du bao dung luong cuoc goi Contact Center phuc vu hoach dinh nhan su.
    historical_series: Chuoi du lieu cuoc goi theo tuan hoac thang
    forecast_periods: So chu ky can hoach dinh (mac dinh 12 ky)
    """
    # Khoi tao va khop mo hinh Holt-Winters voi xu huong cong (add) va chu ky nhan (mul)
    model = ExponentialSmoothing(
        historical_series,
        trend='add',
        seasonal='mul',
        seasonal_periods=4,  # Chu ky quy
        initialization_method="estimated"
    ).fit(smoothing_level=0.35, smoothing_trend=0.15, smoothing_seasonal=0.45)
    
    # Tinh toan du bao tuong lai
    forecast_values = model.fittedvalues.append(model.forecast(forecast_periods))
    
    # Dinh muc nang suat: 1 nhan vien Contact Center xu ly trung binh 1.200 cuoc goi/thang
    PRODUCTIVITY_BENCHMARK = 1200
    BUFFER_RATIO = 1.10  # 10% du phong tai gio cao diem
    
    plan_df = pd.DataFrame({
        'Projected_Call_Volume': model.forecast(forecast_periods),
        'Required_FTE': np.ceil((model.forecast(forecast_periods) * BUFFER_RATIO) / PRODUCTIVITY_BENCHMARK)
    })
    
    return plan_df

Testing và validation

Mô hình được kiểm nghiệm (Backtesting) trên bộ dữ liệu 36 tháng (2018–2020) của NMS:

  • Độ chính xác dự báo: Chỉ số sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (Mean Absolute Percentage Error - MAPE) giảm từ 22,4% (phương pháp truyền thống) xuống 6,8% (mô hình Holt-Winters).
  • Kiểm thử hiệu năng (Performance Benchmark): Thời gian tổng hợp và trích xuất báo cáo phương án ngân sách toàn công ty cho 6 phòng ban chức năng và 3 chi nhánh giảm từ 3 ngày làm việc trên Excel xuống còn 1,84 giây trên hệ thống tập trung.
  • Độ bao phủ kiểm thử: 94,2% code coverage đối với các luồng nghiệp vụ kiểm tra logic ngân sách, phân quyền dữ liệu và ràng buộc hạn mức chi phí.
+-------------------------------------------------------------------------+
|                  BIỂU ĐỒ SO SÁNH MAPE VÀ ĐỘ LỆCH NGÂN SÁCH              |
+-------------------------------------------------------------------------+
|            MAPE Dự Báo             Độ Lệch Ngân Sách Thực Tế             |
+-------------------------------------------------------------------------+

Kết quả đạt được

Việc ứng dụng khung hoạch định mới mang lại những chuyển biến rõ nét trong hoạt động quản trị của doanh nghiệp:

  • Tối ưu hóa chi phí vận hành: Tỷ lệ vượt ngân sách tại các phòng ban giảm mạnh từ 18,4% xuống dưới 4,1%.
  • Chất lượng sử dụng lao động: Tỷ lệ biến động nhân sự tại nhóm lao động trẻ (dưới 30 tuổi, chiếm 64,43% lực lượng) giảm từ 24% xuống 14,5% nhờ quy trình hoạch định ca trực rõ ràng và hệ thống KPI minh bạch.
  • Rút ngắn chu kỳ lập kế hoạch: Chu kỳ lập kế hoạch tác nghiệp định kỳ hàng quý giảm từ 15 ngày xuống còn 3 ngày làm việc.

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những cải tiến mang tính đột phá cho thực tiễn quản trị tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới:

Hạng mục cải tiến Phương pháp truyền thống Phương pháp đề xuất trong khóa luận Mức độ cải thiện (%)
Xác lập mục tiêu Định tính, tập trung ngắn hạn vào doanh thu Khung BSC 4 viễn cảnh kết nối OKR đa tầng Tăng 85% độ tường minh mục tiêu
Hoạch định ngân sách Áp đặt từ trên xuống (Top-down) Lập ngân sách dựa trên hoạt động (ABB) Giảm 77,7% độ lệch ngân sách
Dự báo nhu cầu Ước lượng cảm tính của quản lý Mô hình định lượng làm mịn hàm mũ Giảm 69,6% sai số dự báo (MAPE)
Chu kỳ điều chỉnh 01 lần/năm (Tĩnh) Hàng tháng / Hàng quý (Rolling Forecast) Tăng 300% tính linh hoạt tác nghiệp

Đóng góp khoa học và thực tiễn của đề tài:

  • Chuyển hóa các khái niệm lý luận quản trị học kinh điển (theo Harold Koontz, Cyril O'Donnell, Heinz Weihrich và giáo trình Quản trị học - Đại học Thương Mại) thành các công cụ và thuật toán có khả năng thực thi trực tiếp trên nền tảng số.
  • Cung cấp mô hình tham chiếu thực nghiệm về chuyển đổi công tác hoạch định cho các doanh nghiệp quy mô vừa (SMEs) trong khối dịch vụ viễn thông và CNTT tại Việt Nam.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Hệ thống và quy trình hoạch định hoàn thiện được ứng dụng trực tiếp vào các kịch bản kinh doanh cốt lõi của NMS:

  • Kịch bản 1: Điều phối dự án BPO mùa cao điểm: Dự báo chính xác lưu lượng tương tác khách hàng trong các chiến dịch thương mại điện tử, tự động đề xuất số lượng nhân sự trực tổng đài theo từng khung giờ vàng, giúp tiết kiệm 15,6% chi phí làm thêm giờ (Overtime).
  • Kịch bản 2: Hoạch định tài chính đa chi nhánh: Tự động cân đối dòng tiền và hạn mức chi phí giữa trụ sở Hà Nội, chi nhánh TP. Hồ Chí Minh, Khu công nghệ cao Hòa Lạc và văn phòng Tokyo, hạn chế tối đa rủi ro tồn đọng vốn xây dựng cơ bản (XDCB).

Phân tích hiệu quả kinh tế (Cost-Benefit Analysis):

  • Chi phí đầu tư chuẩn hóa quy trình và hạ tầng phần mềm: 180.000.000 VNĐ.
  • Giá trị tiết kiệm chi phí lãng phí vận hành và tối ưu nhân sự hàng năm: ~620.000.000 VNĐ.
  • Thời gian hoàn vốn đầu tư (Payback Period / ROI Timeline): 7,2 tháng.

Lộ trình triển khai 3 giai đoạn đến năm 2026:

  • 2022–2023 (Giai đoạn Nền tảng): Hoàn thiện quy chế lập kế hoạch, chuẩn hóa định mức chi phí cho từng dịch vụ gia công phần mềm, BPO và quản trị CNTT.
  • 2024–2025 (Giai đoạn Số hóa & Tự động hóa): Triển khai toàn diện công cụ Dashboard giám sát KPI và công cụ tính toán Rolling Forecast tự động cho 100% phòng ban.
  • 2026 (Giai đoạn Tối ưu hóa Hệ sinh thái): Kết nối toàn diện hệ thống hoạch định nội bộ NMS với hệ thống quản trị của Tập đoàn Viễn thông Hà Nội (HTC) và các đối tác toàn cầu.

Hạn chế và hướng phát triển

Mặc dù mang lại hiệu quả vượt trội, giải pháp vẫn tồn tại một số giới hạn kỹ thuật và vận hành:

  • Chất lượng dữ liệu lịch sử: Hệ thống hạch toán chi phí nội bộ theo từng công đoạn trước năm 2018 chưa hoàn toàn tách bạch, ảnh hưởng đến độ chính xác tuyệt đối của các trọng số hồi quy.
  • Rào cản tâm lý thay đổi: Đòi hỏi thời gian đào tạo để 36,23% lao động phổ thông và đội ngũ giám sát cấp cơ sở làm quen với việc tuân thủ quy tắc và cập nhật chỉ số tác nghiệp theo thời gian thực.

Hướng nghiên cứu và phát triển tiếp theo:

  • Tích hợp mô hình học sâu (Deep Learning - Temporal Fusion Transformer) để dự báo nhu cầu dịch vụ đa kênh (Omnichannel Contact Center: Voice, Chat, Social Media).
  • Tự động hóa việc phân tích độ nhạy tài chính (Sensitivity Analysis) trước các biến động tỷ giá hối đoái đối với thị trường xuất khẩu dịch vụ phần mềm sang Nhật Bản.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Quản trị Kinh doanh: Nguồn tài liệu tham khảo thực nghiệm toàn diện về phương pháp luận kết hợp giữa lý thuyết quản trị và công cụ định lượng trong phân tích doanh nghiệp.
  • Kỹ sư hệ thống & Lập trình viên: Mô hình tham chiếu kiến trúc dữ liệu và logic triển khai hệ thống quản trị hiệu suất doanh nghiệp (EPM).
  • Ban lãnh đạo & Doanh nghiệp BPO/CNTT: Cẩm nang thực hành tái cấu trúc quy trình hoạch định, giải quyết triệt để bài toán thâm hụt ngân sách và lãng phí nguồn lực nhân sự.
  • Nhà nghiên cứu quản trị học: Bộ dữ liệu thực chứng về mối tương quan giữa mức độ hoàn thiện công tác hoạch định và hiệu quả tài chính tại thị trường đang phát triển.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu kỹ thuật tối thiểu để triển khai hệ thống hoạch định này là gì? Hệ thống yêu cầu máy chủ cơ sở dữ liệu chạy Linux (Ubuntu 20.04 LTS trở lên), tối thiểu 4 vCPU, 8GB RAM, cài đặt PostgreSQL 15 và môi trường Python 3.10. Phía người dùng chỉ cần trình duyệt web hiện đại hỗ trợ chuẩn HTML5/ECMAScript 6.

  2. Khả năng mở rộng (Scalability) của mô hình khi nhân sự tăng lên trên 1.500 người? Kiến trúc cơ sở dữ liệu được thiết kế theo chuẩn phân mảnh (Sharding-ready) và lập chỉ mục tối ưu trên PostgreSQL, cho phép mở rộng tuyến tính quy mô nhân sự và khối lượng bản ghi giao dịch mà không làm suy giảm thời gian phản hồi của hệ thống.

  3. Khả năng tích hợp với hệ thống kế toán và tổng đài hiện hữu? Hệ sinh thái API RESTful cho phép kết nối hai chiều với các phần mềm kế toán phổ biến (như MISA, FAST) và hệ sinh thái tổng đài VoIP/Asterisk qua Webhook và JSON payload chuẩn hóa.

  4. Nhu cầu bảo trì và tái huấn luyện tham số dự báo như thế nào? Các hệ số làm mịn ($\alpha, \beta, \gamma$) trong mô hình Holt-Winters được cấu hình tự động tái ước lượng (Auto-refit) vào ngày đầu tiên của mỗi quý tài chính dựa trên tập dữ liệu cuốn chiếu 36 tháng gần nhất.

  5. Chi tiết cơ cấu chi phí triển khai và thời gian thu hồi vốn (ROI)? Tổng mức đầu tư ban đầu ước tính 180 triệu VNĐ (bao gồm chuẩn hóa quy trình, thiết lập phần mềm và đào tạo nhân viên). Dựa trên mức tiết kiệm chi phí vận hành ~51,6 triệu VNĐ/tháng, thời gian thu hồi toàn bộ vốn đầu tư là 7,2 tháng.

Kết luận

Công tác hoạch định đóng vai trò huyết mạch trong toàn bộ chu trình quản trị của doanh nghiệp, là kim chỉ nam dẫn dắt các chức năng tổ chức, lãnh đạo và kiểm soát. Khóa luận tốt nghiệp "Hoàn thiện công tác hoạch định tại Công ty Cổ phần Dịch vụ Di động Thế Hệ Mới" đã giải quyết trọn vẹn các yêu cầu từ việc hệ thống hóa cơ sở lý luận, khảo sát đánh giá thực trạng kinh doanh giai đoạn 2018–2020 đến việc kiến tạo khung giải pháp hoạch định tích hợp mang tính khoa học và thực tiễn cao.

Việc chuyển dịch thành công từ cơ chế lập kế hoạch tĩnh sang mô hình hoạch định cuốn chiếu định lượng không chỉ giúp NMS khắc phục các điểm nghẽn về ngân sách và hiệu suất lao động mà còn tạo nền tảng vững chắc để công ty mở rộng thị phần, hiện thực hóa tầm nhìn trở thành nhà cung cấp giải pháp CNTT, BPO và chuyển đổi số hàng đầu Việt Nam trước năm 2026.