Tổng Giám đốc VnEconomy: “Với Askonomy, tôi tin rằng bất kỳ tờ báo nào cũng đủ nguồn lực để ứng dụng AI”
Bảo Bình
20/06/2025
Với kinh nghiệm xây dựng và ứng dụng AI của mình, ông Đào Quang Bính, Tổng Giám đốc, Tổng Thư ký toà soạn VnEconomy, khẳng định chi phí để xây dựng hệ thống AI Askonomy “không quá lớn” và “bất kỳ tờ báo nào cũng có đủ nguồn lực để thực hiện”...
Sáng 20/6, trong khuôn khổ Hội báo toàn quốc 2025, tại phiên chuyên đề “Trí tuệ nhân tạo và chiến lược chuyển đổi số của các tòa soạn báo chí Việt Nam”, ông Đào Quang Bính, Tổng giám đốc, Tổng Thư ký toà soạn Tạp chí Kinh tế Việt Nam - VnEconomy, đã chia sẻ về kinh nghiệm của VnEconomy trong việc xây dựng các ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) bản địa hóa, cá nhân hóa nội dung, nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động báo chí tại Việt Nam.
“TỪ KHI VNECONOMY XÂY DỰNG HỆ THỐNG AI RIÊNG CHO TÒA SOẠN, MỌI THỨ ĐÃ THAY ĐỔI”
“Tôi muốn chia sẻ về một thành quả cụ thể mà chúng tôi đã thực hiện, đó là việc xuất bản đồng thời hai tờ báo tiếng Việt và tiếng Anh”, ông Đào Quang Bính nói. Trong hơn 30 năm qua, Tạp chí Kinh tế Việt Nam và Vietnam Economic Times là hai ấn phẩm riêng biệt. Tờ Vietnam Economic Times được phát hành hàng tháng, với một đội ngũ phóng viên giỏi tiếng Anh, tác nghiệp độc lập.
“Tuy nhiên, từ khi VnEconomy xây dựng hệ thống AI riêng cho tòa soạn, mọi thứ đã thay đổi. Vietnam Economic Times hiện đã được phát hành hàng tuần”, ông Đào Quang Bính cho biết. “Ứng dụng đầu tiên mà chúng tôi phát triển là công cụ dịch thuật từ tiếng Việt sang tiếng Anh và ngược lại, chuyên biệt cho ngôn ngữ kinh tế”.
Đáng chú ý, Tổng Giám đốc VnEconomy cho biết công cụ này không dựa trên các giải pháp của các tập đoàn công nghệ lớn, mà được VnEconomy tự phát triển, dựa trên mô hình AI có tên gọi Askonomy. Hiện nay, độ chính xác của công cụ dịch này đạt tới 95%.
“Với mỗi bài báo tiếng Việt, chúng tôi chỉ mất khoảng 2 phút để dịch sang tiếng Anh, sau đó biên tập viên chỉnh sửa trong khoảng 5 đến 10 phút. Đáng chú ý, chuyên gia hiệu đính người Úc, người đã làm việc với chúng tôi 20 năm và rất am hiểu ngôn ngữ báo chí kinh tế, hầu như không cần sửa chữa gì thêm ngoài việc điều chỉnh tiêu đề. Kết quả này đã giúp năng suất lao động của chúng tôi tăng gấp chục lần trong 8 tháng qua”, ông Đào Quang Bính chia sẻ.
Nhờ đó, chỉ với số lượng nhân sự ít hơn, VnEconomy đã có thể sản xuất lượng tin bài nhiều hơn mỗi ngày, sẵn sàng phục vụ độc giả quốc tế. Tuy nhiên, lãnh đạo VnEconomy cũng cho biết trong quá trình biên tập, Tạp chí Kinh tế Việt Nam đặc biệt chú trọng đến việc bản địa hóa nội dung để phù hợp với đối tượng độc giả nước ngoài.
Điều này không chỉ đơn thuần là dịch ngôn ngữ, mà còn là điều chỉnh nội dung để đảm bảo tính dễ hiểu. Ví dụ, khi nhắc đến khái niệm “Bộ Tứ chiến lược”, độc giả Việt Nam có thể hiểu ngay, nhưng với độc giả quốc tế, sẽ phải bổ sung giải thích, chẳng hạn mở ngoặc để làm rõ khái niệm này. Đây là cách VnEconomy cá nhân hóa nội dung, đảm bảo thông điệp được truyền tải chính xác và phù hợp.
NHỮNG KHÓ KHĂN KHI ỨNG DỤNG AI CỦA CÁC TÒA SOẠN BÁO ĐÃ ĐƯỢC GIẢI QUYẾT TẠI VNECONOMY
Đáng chú ý, hầu hết những khó khăn khi ứng dụng AI của các tòa soạn báo như khảo sát của Viện Nghiên cứu chính sách và phát triển truyền thông (IPS) và Hội Nhà báo Việt Nam đưa ra đã được giải quyết tại VnEconomy, đặc biệt là câu chuyện về tin giả. Bởi vì, toàn bộ dữ liệu mà hệ thống AI của VnEconomy sử dụng đều là dữ liệu nội bộ của tòa soạn, được kiểm soát chặt chẽ.
“Mọi bài viết được tạo ra chỉ dựa trên dữ liệu đã có và các tài liệu mới cung cấp, không phụ thuộc vào bất kỳ nội dung nào từ các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT. Nhờ đó, chúng tôi loại bỏ được nguy cơ tin giả ngay từ đầu. Đồng thời, các bài viết do AI hỗ trợ đều mang đúng phong cách và quan điểm của tòa soạn, đảm bảo tính nhất quán và bản sắc riêng”, ông Đào Quang Bính cho biết.
“Tôi xin tiết lộ rằng chi phí để xây dựng hệ thống này không quá lớn, tôi tin rằng bất kỳ tờ báo nào cũng có đủ nguồn lực để thực hiện. Quan trọng là niềm đam mê và việc tìm được con đường đi riêng”, ông Đào Quang Bính nói. “Chúng tôi sẵn sàng chuyển giao công nghệ này cho các cơ quan báo chí khác để cùng phát triển”.
Theo chia sẻ của đại diện VnEconomy , khoảng hai năm trước, khi ChatGPT vừa ra mắt, TS. Trung Huỳnh, tiến sĩ AI với 20 năm kinh nghiệm tại Anh, CEO Actable AI, đề xuất xây dựng mô hình AI riêng cho Tạp chí Kinh tế Việt Nam, dựa trên kho dữ liệu bài viết hơn 20 năm của tòa soạn.
“Chỉ hai tiếng sau khi nhận được đề nghị, tôi đã quyết định mời anh Trung Huỳnh về Việt Nam để triển khai và mô hình Askonomy được giới thiệu lần đầu tại Hội báo Xuân năm đó (năm 2023)”, ông Bính nói.
Theo Tổng Giám đốc VnEconomy, tòa soạn đã quyết định phát triển một mô hình AI nhỏ hơn, chuyên biệt hơn, thay vì chạy theo các mô hình khổng lồ như ChatGPT. “Tôi đã ví von rằng thay vì làm “con khủng long” như ChatGPT, chúng tôi chỉ cần làm “con kiến” – nhỏ nhưng hiệu quả. Vì thế, chúng tôi đã xây dựng một mô hình chỉ tập trung vào ngôn ngữ kinh tế, với hai thứ tiếng là tiếng Việt và tiếng Anh”, ông Bính nói.
Kích thước mô hình nhỏ giúp đào tạo mô hình nhanh hơn, rẻ hơn cũng như việc triển khai mô hình đơn giản, tiết kiệm chi phí. Nhờ đó, quá trình đào tạo và triển khai diễn ra nhanh chóng, tiết kiệm chi phí. Việc sở hữu một mô hình nhỏ, gọn còn giúp Askonomy hoạt động ổn định trên nhiều nền tảng khác nhau, mang đến trải nghiệm liền mạch cho người dùng, từ các chuyên gia đến những người quan tâm đến kinh tế.
Askonomy đang được cập nhật dữ liệu theo giờ. Mỗi khi một bài báo mới được đăng trên website, chỉ sau một tiếng, Askonomy đã có thể trả lời các câu hỏi liên quan đến bài báo đó. Đây là một bước tiến lớn trong việc đảm bảo tính kịp thời của thông tin.
Để chào mừng lễ kỷ niệm 100 năm Ngày báo chí cách mạng Việt Nam, VnEconomy đã dồn lực để hoàn thiện nền tảng AI, hiện đạt mức hoàn chỉnh khoảng 90%. Và Askonomy giờ đây không chỉ là một công cụ AI, mà đã trở thành một nền tảng tích hợp, hỗ trợ toàn bộ quy trình sản xuất và phân phối nội dung.
“Từ năm 2020, khi chuyển đổi từ Thời báo Kinh tế Việt Nam thành Tạp chí Kinh tế Việt Nam, chúng tôi đã xác định phải chuyển đổi số và tìm cách phát hành nội dung trên không gian số, không chỉ đơn thuần là báo mạng mà phải là các nội dung tạp chí chất lượng cao”, ông Bính cho biết. Hiện nay, VnEconomy đã phát triển hệ thống phân phối báo số PDF và tích hợp toàn bộ nền tảng Askonomy vào đó.
“Tôi xin tiết lộ rằng chi phí để xây dựng hệ thống này không quá lớn, tôi tin rằng bất kỳ tờ báo nào cũng có đủ nguồn lực để thực hiện. Quan trọng là niềm đam mê và việc tìm được con đường đi riêng”, ông Đào Quang Bính nói. “Chúng tôi sẵn sàng chuyển giao công nghệ này cho các cơ quan báo chí khác để cùng phát triển”.
Từ “bộ não” của Askonomy ban đầu, VnEconomy/Tạp chí Kinh tế Việt Nam hiện đã phát triển cả bộ ứng dụng AI với tên gọi Asko Platform hiện bao gồm nhiều công cụ khác nhau như Chatbot thông minh, Công cụ tìm kiếm dữ liệu chuyên sâu (Askonomy/AskoChat); Công cụ dịch thuật chuyên ngành (AskoVerse); Công cụ tóm tắt dữ liệu kinh tế (AskoBrief); Công cụ chuyển đổi văn bản thành giọng nói (AskoVocal); Công cụ chuyển đổi giọng nói thành văn bản (AskoScript); Công cụ viết bài (Asko Writer)...và nhiều công cụ khác đang tiếp tục được phát triển.
Số hóa, khai thác kho tư liệu bằng AI, bảo đảm an ninh mạng và xác thực thông tin là những yêu cầu đặt ra đối với báo chí trong quá trình chuyển đổi số, đặc biệt với nguồn tư liệu nghiệp vụ được tích lũy qua nhiều năm của báo chí công an nhân dân…
Khi hạ tầng năng lượng ngày càng phụ thuộc vào dữ liệu và công nghệ điều khiển, bảo vệ hệ thống công nghệ thông tin, công nghệ vận hành công nghiệp và nâng cao năng lực ứng phó sự cố trở thành yêu cầu quan trọng đối với an ninh năng lượng quốc gia…
Với AI, doanh nghiệp có thể cải thiện năng suất, tối ưu hóa quy trình, gia tăng lợi nhuận và duy trì khả năng cạnh tranh. Tác động này diễn ra ở mọi quy mô, từ các tập đoàn lớn đến doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME). Ngược lại, những doanh nghiệp chậm thích ứng với công nghệ có nguy cơ đánh mất lợi thế và tụt lại phía sau thị trường…
Cloud và AI đang thay đổi nhanh cách ngân hàng xây dựng sản phẩm, vận hành hệ thống và khai thác dữ liệu. Nhưng khi hạ tầng trở nên phân tán hơn, kết nối nhiều hơn và phụ thuộc vào nhiều bên hơn, bài toán bảo mật cũng thay đổi…
Để hỗ trợ doanh nghiệp xuất khẩu hiệu quả cần có sự phối hợp của cả một hệ sinh thái dịch vụ, từ kết nối thị trường, xây dựng thương hiệu, kể câu chuyện sản phẩm đến phát triển dữ liệu và chuyển đổi số…
Trong bối cảnh công nghệ thay đổi nhanh, thị trường nhiều biến động, cần kết nối những xu hướng đang định hình kinh tế toàn cầu với các quyết định thực tế của doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách...
Từ một khóa học chuyển đổi số, Vàng Thị Mơi bắt đầu xây dựng dịch vụ thiết kế và hỗ trợ kinh doanh trực tuyến cho các hộ kinh doanh. Với Mơi, ứng dụng công nghệ số không chỉ là sử dụng AI hay mạng xã hội, mà còn giúp người dân giải quyết những nhu cầu thiết thực trong cuộc sống…
Trí tuệ nhân tạo đang tái định hình môi trường kinh doanh toàn cầu. Thách thức lớn nhất của doanh nghiệp không đơn thuần là ứng dụng AI, mà là nhận diện đúng cơ hội, tái định hình phương thức quản trị, đổi mới mô hình vận hành và chuyển hóa tiềm năng công nghệ thành giá trị kinh doanh thực sự…
Ở mức cao nhất, hệ thống có thể tự động giải quyết thủ tục hành chính khi dữ liệu đủ để xác định người dân đáp ứng các điều kiện theo quy định. Khi đó, hệ thống chủ động xử lý và thông báo kết quả, người dân không phải tự khởi tạo và thực hiện từng bước thủ tục như trước…
Một trong những điểm nghẽn trong đào tạo nhân lực ngành bán dẫn là các trường đại học cùng phát triển nhiều lĩnh vực đào tạo, từ chương trình học đến hạ tầng, phòng thí nghiệm và đội ngũ giảng viên…