TOKN 3.0 - Từ AI Discovery Framework đến Discovery Infrastructure cho nền kinh tế AI

TOKN 3.0 – Từ AI Discovery Framework đến Discovery Infrastructure: Một kiến trúc chung để AI hiểu, kiểm chứng, khám phá và kết nối đúng nhu cầu

AI đang bước sang một giai đoạn mới. Nếu giai đoạn đầu tập trung vào khả năng tạo nội dung, trả lời câu hỏi và hỗ trợ con người xử lý thông tin, thì giai đoạn tiếp theo đặt ra một bài toán lớn hơn: AI hiểu thế giới thực như thế nào, dựa vào đâu để tin một thông tin, làm sao nhận ra một nhu cầu và bằng cách nào tìm được giải pháp phù hợp cho nhu cầu đó?

Đây cũng là câu hỏi TOKN theo đuổi trong quá trình nghiên cứu AI Discovery. Trước đây, TOKN tập trung vào hành trình giúp một cá nhân, doanh nghiệp, sản phẩm hay tài sản được AI nhận diện, hiểu đúng, có đủ bằng chứng và tăng khả năng được tìm thấy trong môi trường AI. Kiến trúc ban đầu được hình thành từ các lớp Identity, Profile, Content, Data, Evidence, Trust, Structured Knowledge và AI Discovery. Gần đây, hướng nghiên cứu tiếp tục mở rộng từ Knowledge Graph sang Demand Graph và từ Discovery sang Matching, Opportunity. Tokn.vn

Với TOKN 3.0, câu hỏi được mở rộng thêm một bước: Sau khi AI hiểu một thực thể, điều gì xảy ra tiếp theo?

Câu trả lời mà TOKN đang thử nghiệm là một kiến trúc Discovery xuyên suốt: HIỂU → KIỂM CHỨNG → TIN TƯỞNG → KHÁM PHÁ → KẾT NỐI → KẾT QUẢ → HỌC HỎI

Hay theo kiến trúc kỹ thuật: UNDERSTAND → VERIFY → TRUST → DISCOVER → MATCH → OUTCOME → LEARN

Đây là bước chuyển quan trọng của TOKN từ việc nghiên cứu AI Discovery Framework sang thử nghiệm một mô hình rộng hơn: Discovery Infrastructure for the AI Economy – Hạ tầng Khám phá cho nền kinh tế AI.

✨Từ “được AI tìm thấy” đến “AI tìm đúng giải pháp cho đúng nhu cầu”

Trong Search Economy, hành trình phổ biến tương đối đơn giản: người dùng có nhu cầu → nhập từ khóa → công cụ tìm kiếm trả về kết quả → người dùng truy cập website → tự so sánh → lựa chọn. AI đang làm thay đổi hành trình này.

Một người có thể không tìm kiếm tên một sản phẩm cụ thể. Họ chỉ mô tả hoàn cảnh của mình: “Gia đình tôi đang vay mua nhà và có hai con nhỏ, tôi cần chuẩn bị gì nếu thu nhập bị gián đoạn?”, “Tôi có khoảng 2,5 tỷ đồng và muốn mua căn hộ để ở”, hoặc “Doanh nghiệp của tôi cần tìm nhà cung cấp bao bì có năng lực sản xuất và chứng nhận phù hợp”.

Ở đây, bài toán không còn đơn thuần là Search – Tìm kiếm. AI phải hiểu: Người này là ai? → Đang ở hoàn cảnh nào? → Thực sự cần gì? → Những thực thể nào có thể đáp ứng? → Dữ liệu nào chứng minh năng lực của những thực thể đó? → Giải pháp nào phù hợp nhất với ngữ cảnh?

Đó là khoảng không mà TOKN gọi là Discovery – Khám phá. Bài viết trước của TOKN về hệ sinh thái AI Discovery theo ngành đã đặt nền móng cho cách tiếp cận này thông qua các vertical như iBuyer, VNMarket, iProtect, HomeMedical và LivingNow. Mục tiêu không chỉ xây dựng những website chuyên ngành mà thử nghiệm một kiến trúc kết nối dữ liệu, bằng chứng, niềm tin, AI Discovery, recommendation và cơ hội khách hàng. Tokn.vn

TOKN 3.0 đi sâu hơn vào câu hỏi: Kiến trúc đó thực sự hoạt động như thế nào?

✨ TOKN CORE – Sáu lớp của một Discovery Infrastructure

TOKN 3.0 đề xuất một kiến trúc lõi gồm sáu lớp. Đây không phải sáu sản phẩm độc lập mà là sáu giai đoạn của một quá trình từ dữ liệu thực thể đến kết quả thực tế.

1. UNDERSTAND – HIỂU

Trước khi AI có thể tìm kiếm, đánh giá hay đề xuất một giải pháp, AI phải biết chính xác mình đang nói về ai hoặc cái gì.

Lớp UNDERSTAND tập trung vào:

• Entity – Thực thể: Ai hoặc cái gì đang được mô tả?
• Identity – Định danh: Làm thế nào xác định chính xác thực thể đó?
• Profile – Hồ sơ: Thực thể có những đặc điểm, thuộc tính và năng lực gì?
• Context – Ngữ cảnh: Thực thể đang tồn tại trong hoàn cảnh nào?

Một doanh nghiệp không chỉ là tên doanh nghiệp. Nó còn có sản phẩm, nhà máy, năng lực, chứng nhận, khách hàng, thị trường và các mối quan hệ. Một căn hộ không chỉ là mã căn mà còn có vị trí, diện tích, giá, pháp lý, tình trạng, tiện ích và mức độ phù hợp với từng người mua. Một khách hàng bảo hiểm cũng không chỉ là tuổi và giới tính mà còn có gia đình, thu nhập, khoản vay, người phụ thuộc và những giá trị cần được bảo vệ.

AI muốn Discovery tốt trước hết phải hiểu đúng Entity và Context.

2. VERIFY – KIỂM CHỨNG

Hiểu chưa đủ. Internet chứa rất nhiều thông tin nhưng không phải thông tin nào cũng có cùng độ tin cậy. Vì vậy lớp thứ hai của TOKN tập trung vào: Data → Source → Evidence → Verification → Audit Trail

Dữ liệu đến từ đâu? Ai công bố? Có tài liệu nào chứng minh? Thông tin được cập nhật khi nào? Có thể truy ngược về nguồn hay không? Đây là lý do TOKN coi Evidence – Bằng chứng là một lớp quan trọng.

Một doanh nghiệp nói mình có năng lực sản xuất 100.000 sản phẩm mỗi tháng là một thông tin. Báo cáo nhà máy, máy móc, chứng nhận, hợp đồng, hồ sơ công bố hoặc nguồn độc lập xác nhận năng lực đó lại là Evidence.

Một sản phẩm được mô tả là “phù hợp” là một tuyên bố. Điều khoản, quyền lợi, điều kiện, loại trừ, dữ liệu sản phẩm và hồ sơ nhà cung cấp mới tạo ra cơ sở để kiểm chứng.

TOKN 3.0 hướng tới việc giúp AI không chỉ đọc thông tin, mà có khả năng xác định thông tin đó gắn với nguồn và bằng chứng nào.

3. TRUST – TIN TƯỞNG

Trust không nên bắt đầu bằng một con số do hệ thống tự chấm. Niềm tin cần được hình thành từ: Identity + Data + Evidence + Source + Relationships + Verification

Khi dữ liệu được liên kết thành cấu trúc tri thức, AI có thể hiểu không chỉ từng thực thể riêng lẻ mà cả quan hệ giữa các thực thể.

Doanh nghiệp nào sở hữu nhà máy nào? Nhà máy sản xuất sản phẩm gì? Sản phẩm có chứng nhận nào? Chứng nhận do tổ chức nào cấp? Một sản phẩm bảo hiểm thuộc doanh nghiệp nào? Giải quyết rủi ro gì? Phù hợp với nhu cầu nào?

Đó là vai trò của Knowledge Graph – Đồ thị tri thức và Relationship Model – Mô hình quan hệ. TOKN đã phát triển hướng tiếp cận này trong Digital Asset Ontology, nơi một thực thể được nối từ Entity → Identity → Profile → Data → Evidence → Knowledge → Trust → Discovery. Tokn.vn

Vì vậy, trong TOKN 3.0: Trust là kết quả của một kiến trúc dữ liệu có thể truy nguồn và kiểm chứng, không đơn thuần là một điểm số.

4. DISCOVER – KHÁM PHÁ

Đây là nơi hai phía của bài toán gặp nhau.Một phía là: AI đang biết gì? Phía còn lại là: Con người hoặc doanh nghiệp đang cần gì?

TOKN phân biệt hai lớp quan trọng.

• AI Discovery giúp AI tìm thấy và hiểu đúng doanh nghiệp, con người, sản phẩm, tài sản, nhà cung cấp hoặc giải pháp.
• Demand Discovery tập trung vào việc nhận diện nhu cầu phía người dùng thông qua Context, Intent, Need, Priority và các tín hiệu liên quan.

Điểm khác biệt nằm ở đây. Một Knowledge Graph có thể trả lời: Ai có gì? Demand Graph hướng tới trả lời: Ai đang cần gì, trong hoàn cảnh nào và tại sao? Khi hai phía được kết nối, Discovery không còn chỉ là vấn đề visibility.

Nó trở thành:

• SUPPLY ↔ DEMAND
• Ai có gì ↔ Ai cần gì
• Giải pháp ↔ Nhu cầu

Đây cũng là hướng mà nghiên cứu Personal AI gần đây của TOKN đã mở rộng: Personal AI → Demand/Context → Discovery → Knowledge & Supply → Evidence & Trust → Action. Tokn.vn

5. MATCH – KẾT NỐI

Discovery tìm ra những khả năng phù hợp. Matching xác định khả năng nào phù hợp hơn với ngữ cảnh cụ thể.

• Một người muốn mua căn hộ không cần tất cả căn hộ đang bán.
• Một doanh nghiệp cần nhà cung cấp không cần danh sách hàng nghìn nhà máy.
• Một gia đình cần bảo vệ tài chính cũng không nên bắt đầu bằng hàng trăm sản phẩm bảo hiểm.

Matching phải đi từ: Need + Context + Criteria + Evidence + Trust + Supply đến: Solution + Provider + Opportunity

TOKN không đặt mục tiêu thay thế quyết định của con người. Trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là tài chính, bảo hiểm, y tế hay bất động sản, chuyên gia, tư vấn viên và doanh nghiệp cung cấp dịch vụ vẫn giữ vai trò quan trọng. Vai trò của Discovery Infrastructure là giúp đúng nhu cầu gặp đúng giải pháp sớm hơn và có nhiều dữ liệu hơn để ra quyết định.

6. OUTCOME – KẾT QUẢ

Một Discovery Engine không nên kết thúc ở Recommendation. Nếu AI giới thiệu một giải pháp nhưng không biết chuyện gì xảy ra sau đó, hệ thống thiếu một phần dữ liệu rất quan trọng. Vì vậy TOKN 3.0 bổ sung Outcome Data – Dữ liệu kết quả.

Một hành trình có thể tiếp tục: Profile → Qualified Demand → Match → Contact → Transaction → Outcome

Khách hàng có liên hệ không? Match có phù hợp không? Tư vấn viên có tiếp nhận không? Giao dịch có xảy ra không? Nếu không, nguyên nhân là gì? Giải pháp có tạo giá trị hay không?

Outcome biến Discovery từ một quá trình một chiều thành một vòng lặp học hỏi: DISCOVERY → MATCH → OUTCOME → LEARN → BETTER DISCOVERY. Đây là nơi dữ liệu thực tế có thể dần cải thiện hệ thống.

✨ AI là engine suy luận; TOKN cung cấp cấu trúc để AI suy luận

TOKN 3.0 không bắt đầu bằng tham vọng xây dựng một mô hình AI nền tảng mới.

Ngày nay, khả năng ngôn ngữ, tìm kiếm, phân tích, suy luận và Agent đang được phát triển nhanh bởi nhiều nền tảng AI khác nhau. TOKN không nhất thiết phải xây lại những năng lực đó.

Thứ TOKN tập trung xây dựng và tích lũy là: Ontology + Entity Model + Evidence Model + Demand Model + Relationships + Matching Logic + Domain Data + Outcome Data

Ontology – Bản thể

Xác định trong một ngành có những loại thực thể nào, thuộc tính gì và quan hệ với nhau ra sao.

✅ Entity Model – Mô hình thực thể: Chuẩn hóa cách mô tả con người, doanh nghiệp, sản phẩm, tài sản, nhà cung cấp và các thực thể liên quan.

✅ Evidence Model – Mô hình bằng chứng: Xác định thông tin được chứng minh bằng gì, nguồn nào và mức độ xác minh ra sao.

✅ Demand Model – Mô hình nhu cầu : Biểu diễn Context, Intent, Need, Priority và các tín hiệu nhu cầu.

✅ Relationships – Quan hệ: Kết nối Person ↔ Need ↔ Product ↔ Provider ↔ Evidence ↔ Solution và các quan hệ đặc thù khác.

✅ Matching Logic – Logic ghép nối: Xác định những điều kiện và quan hệ cần thiết để kết nối nhu cầu với giải pháp.

✅ Domain Data – Dữ liệu ngành: Dữ liệu chuyên sâu về bất động sản, bảo hiểm, sản xuất, B2B và các ngành được triển khai.

✅ Outcome Data – Dữ liệu kết quả: Ghi nhận Match, Contact, Transaction, Outcome và phản hồi thực tế để tiếp tục cải thiện hệ thống.

Có thể hình dung rất đơn giản:

• AI = năng lực suy luận
• TOKN = cấu trúc tri thức + dữ liệu + bằng chứng + nhu cầu + quan hệ để AI suy luận trên đó.

Đây là một trong những thay đổi quan trọng nhất trong tư duy TOKN 3.0.

✨ Một kiến trúc Discovery – triển khai theo từng ngành

TOKN không cho rằng một ontology duy nhất có thể giải quyết mọi ngành. Ngược lại: Core Architecture có thể dùng chung, nhưng Domain Ontology phải được xây dựng theo từng lĩnh vực. Bất động sản có cấu trúc dữ liệu khác bảo hiểm. Bảo hiểm khác sản xuất. Sản xuất B2B lại khác chăm sóc sức khỏe.

Vì vậy TOKN 3.0 được thiết kế theo hai lớp: TOKN CORE – kiến trúc chung và: DOMAIN ONTOLOGY – tri thức riêng của từng ngành

Đây cũng là lý do TOKN đang thử nghiệm mô hình thông qua những vertical thực tế thay vì chỉ xây framework trên lý thuyết. Hướng triển khai theo ngành đã được TOKN công bố từ tháng 8/2026. Tokn.vn

✅ iProtect – Protection Discovery

Trong bảo hiểm và bảo vệ, khách hàng thường không bắt đầu bằng tên một sản phẩm.

Họ bắt đầu từ cuộc sống.

Một gia đình có con nhỏ. Một người đang vay mua nhà. Một chủ doanh nghiệp phụ thuộc vào dòng tiền. Một người chuẩn bị mua ô tô. Một gia đình có cha mẹ lớn tuổi.

Ontology của iProtect vì vậy có thể bắt đầu: Person → Context → Life Event → Need → Asset/Value → Risk → Exposure → Impact → Existing Protection → Protection Gap → Protection Profile → Solution → Product/Provider → Outcome

Rút gọn thành: Person → Need → Risk → Gap → Solution → Product

AI trước tiên cần hiểu điều gì cần được bảo vệ, sau đó mới đi tìm giải pháp.

Điểm xuất phát vì vậy không phải: “Bạn muốn mua bảo hiểm nào?” mà là: “Bạn đang cần bảo vệ điều gì?” Đó là Protection Discovery.

✅ iBuyer – Real Estate Discovery

Bất động sản có ontology hoàn toàn khác. Một người mua nhà có thể bắt đầu từ: “Tôi có khoảng 2,5 tỷ đồng.” Nhưng để tìm được bất động sản phù hợp, hệ thống cần hiểu thêm: Mua để ở hay đầu tư? Gia đình bao nhiêu người? Khả năng vay? Thu nhập? Khu vực mong muốn? Loại căn? Diện tích? Thời gian sở hữu dự kiến? Mức độ chấp nhận rủi ro?

Ontology rút gọn của iBuyer có thể là: Buyer → Need → Finance → Property Criteria → Property → Evidence → Match

Sau đó: Match → Advisor → Contact → Transaction → Outcome

Như vậy iBuyer không chỉ là nơi đăng tin bất động sản. Mục tiêu của Real Estate Discovery là tìm bất động sản dựa trên nhu cầu và khả năng thực tế của người mua.

✅ VNMarket – B2B Discovery

B2B lại đặt ra một bài toán khác. Một buyer không đơn giản tìm “công ty sản xuất bao bì”. Họ có thể cần: Loại vật liệu cụ thể, quy cách kỹ thuật, sản lượng, năng lực nhà máy, chứng nhận, MOQ, vị trí, thị trường xuất khẩu, tiêu chuẩn chất lượng hoặc khả năng tùy chỉnh.

Ontology có thể được mô tả: Buyer → Demand → Specification → Supplier → Capability → Evidence → Match. Ở phía Supply, VNMarket xây dựng hồ sơ doanh nghiệp và năng lực nhà cung cấp. Ở phía Demand, hệ thống cần hiểu yêu cầu thực tế của buyer.

Khi hai phía gặp nhau: Demand Graph ↔ Supply/Knowledge Graph. B2B Discovery mới bắt đầu tạo ra giá trị.

Không xây mọi thứ cùng lúc: TOKN 3.0 triển khai từ những use case nhỏ

Một kiến trúc có thể áp dụng cho nhiều ngành không đồng nghĩa TOKN phải triển khai tất cả ngành cùng lúc.

Ngược lại, TOKN 3.0 lựa chọn cách tiếp cận: Một ngành → Một vấn đề → Một use case → Sáu lớp → Một Outcome

Ví dụ với iProtect, thay vì ngay lập tức giải quyết mọi nhu cầu bảo hiểm, có thể bắt đầu từ một tình huống cụ thể:

✅ Gia đình đang có khoản vay mua nhà.

• UNDERSTAND giúp hiểu gia đình, thu nhập, khoản vay và người phụ thuộc.
• VERIFY kiểm tra dữ liệu và bằng chứng.
• TRUST tổ chức tri thức về giải pháp, sản phẩm và nhà cung cấp.
• DISCOVER nhận diện Need, Risk và Protection Gap.
• MATCH kết nối với Solution/Product/Advisor phù hợp.
• OUTCOME ghi nhận Contact, Application, Transaction và kết quả.

Sau đó hệ thống học từ dữ liệu thực tế. Khi một use case hoạt động, có thể mở sang use case thứ hai, thứ ba và thứ mười.

Không xây ngang tất cả vấn đề. Xây dọc từng vấn đề đến Outcome.

✨ Từ Content Economy đến Knowledge, Demand và Outcome Data

• Trong giai đoạn Internet truyền thống, doanh nghiệp tạo website và nội dung để con người đọc.
• Trong Search Economy, nội dung được tối ưu để công cụ tìm kiếm lập chỉ mục và xếp hạng.
• Trong AI Economy, một lớp mới đang hình thành: dữ liệu cần được tổ chức để máy có thể hiểu thực thể, nhận biết quan hệ, truy nguồn bằng chứng, hiểu nhu cầu và sử dụng tri thức trong quá trình suy luận.

TOKN nhìn hành trình này theo hướng: CONTENT → DATA → EVIDENCE → KNOWLEDGE → TRUST → DISCOVERY và tiếp tục: DEMAND → MATCHING → OPPORTUNITY → OUTCOME → LEARNING

Điều này mở ra hai đồ thị quan trọng.

• Knowledge Graph trả lời: Ai/cái gì có gì? Quan hệ với ai? Bằng chứng nào chứng minh?
• Demand Graph trả lời: Ai đang cần gì? Trong hoàn cảnh nào? Mức độ ưu tiên ra sao?

Khi Knowledge Graph gặp Demand Graph, AI có thêm cơ sở để thực hiện Discovery và Matching. Đây cũng là hướng mở rộng mà Digital Asset Ontology của TOKN đang nghiên cứu khi nối thực thể, dữ liệu và bằng chứng tới Discovery, Demand, Matching và Opportunity. Tokn.vn

✨ Outcome Data có thể trở thành tài sản quan trọng của TOKN

Ontology có thể thiết kế. Entity có thể chuẩn hóa. Content có thể tạo. Nhưng một loại dữ liệu khó hình thành nếu không triển khai thực tế là: Outcome Data.

Một nhu cầu nào thường dẫn đến giải pháp nào? Match nào tạo Contact? Contact nào tạo Transaction? Những tiêu chí nào khiến khách hàng lựa chọn? Những Recommendation nào không hiệu quả? Provider nào thực sự đáp ứng tốt một loại Demand? Nếu dữ liệu này được tích lũy đủ lớn và được quản trị đúng cách, vòng lặp có thể trở thành: Demand → Discovery → Match → Outcome → Learning → Better Matching

Đây có thể là một trong những tài sản dữ liệu quan trọng nhất của Discovery Infrastructure trong dài hạn.

✨ TOKN 3.0 không phải tuyên bố rằng bài toán đã được giải quyết

Discovery Infrastructure là một bài toán lớn. TOKN hiện vẫn đang trong quá trình nghiên cứu, xây dựng ontology, chuẩn hóa dữ liệu và thử nghiệm các mô hình Discovery trên những vertical thực tế. Vì vậy Version 3.0 không phải tuyên bố rằng TOKN đã xây xong một hệ thống có thể hiểu và kết nối mọi nhu cầu trong mọi ngành.

Ngược lại, nó xác định rõ hơn cách TOKN sẽ xây:

• Không xây một AI cho mọi vấn đề.
• Không xây tất cả ngành cùng lúc.
• Không dừng lại ở Content hay AI Visibility.

Bắt đầu từ một use case cụ thể, xây Domain Ontology, tổ chức Entity và Evidence, nhận diện Demand, thực hiện Matching, đo Outcome rồi học từ dữ liệu thực tế. Sau đó mới nhân rộng.

✨ Từ AI Discovery đến Agent Economy

Khi AI chủ yếu trả lời câu hỏi, việc được AI hiểu và tìm thấy đã có giá trị. Nhưng khi AI Agents ngày càng có khả năng tìm kiếm, phân tích, so sánh, lập kế hoạch và thực hiện hành động, yêu cầu đối với dữ liệu có thể cao hơn. Một Agent muốn lựa chọn nhà cung cấp không chỉ cần tên doanh nghiệp.

Nó cần hiểu: Entity → Identity → Capability → Evidence → Relationships → Trust → Availability → Demand Fit

Một Agent hỗ trợ người mua bất động sản phải hiểu cả buyer lẫn property.

Một Agent hỗ trợ doanh nghiệp tìm nhà cung cấp phải hiểu cả Demand lẫn Capability.

Một Agent hỗ trợ nhu cầu bảo vệ phải hiểu Context, Risk, Gap, Solution và Product.

Do đó, hướng phát triển dài hạn của TOKN không chỉ nằm ở AI Visibility.

Nó hướng tới việc chuẩn bị một lớp dữ liệu và tri thức để AI và Agents có thể: UNDERSTAND → VERIFY → TRUST → DISCOVER → MATCH → ACT → LEARN

TOKN gọi hướng đi này là Discovery Infrastructure for the AI Economy.

✨ TOKN 3.0 – Từ được tìm thấy đến tạo ra giá trị

Nếu TOKN 1.0 bắt đầu từ tài sản số và TOKN 2.0 mở rộng sang Identity, Trust và AI Discovery, thì TOKN 3.0 đánh dấu một bước chuyển tiếp theo: Từ “AI hiểu và tìm thấy” sang “AI hiểu nhu cầu và kết nối đúng giải pháp”.

Kiến trúc cốt lõi được rút gọn thành: HIỂU → KIỂM CHỨNG → TIN TƯỞNG → KHÁM PHÁ → KẾT NỐI → KẾT QUẢ → HỌC HỎI

Bên dưới kiến trúc đó là những tài sản TOKN tập trung xây dựng: Ontology + Entity Model + Evidence Model + Demand Model + Relationships + Matching Logic + Domain Data + Outcome Data

Và bên trên nó là những triển khai theo từng ngành:

• iProtect – Protection Discovery
  iBuyer – Real Estate Discovery
  VNMarket – B2B Discovery

Một kiến trúc chung. Những ontology khác nhau. Những use case nhỏ. Những kết quả có thể đo lường. Đó là cách TOKN 3.0 hướng tới việc biến AI Discovery từ một framework thành một hạ tầng Discovery có khả năng triển khai, kiểm chứng và học từ thị trường thực tế.

AI là engine suy luận. TOKN cung cấp cấu trúc để AI có thể hiểu, kiểm chứng, khám phá và kết nối đúng nhu cầu với đúng giải pháp.

✨✨ Doanh nghiệp muốn triển khai AI Discovery cùng TOKN

TOKN đang tìm kiếm các doanh nghiệp, nhà cung cấp và đối tác muốn thử nghiệm AI Discovery theo từng ngành và từng use case thực tế. Việc triển khai có thể bắt đầu từ một bài toán cụ thể: chuẩn hóa Entity và hồ sơ doanh nghiệp, xây dựng Evidence, tổ chức Domain Ontology, nhận diện nhu cầu, xây Discovery Flow hoặc thử nghiệm Matching giữa nhu cầu và giải pháp.

Doanh nghiệp có nhu cầu triển khai hoặc hợp tác cùng TOKN, liên hệ: 0973 787 247 để được tư vấn.

TOKN – Discovery Infrastructure for the AI Economy.