Rusty Wiley, Giám đốc Điều hành và Chủ tịch Datasite – Chuỗi Phỏng vấn

Rusty Wiley, Giám đốc Điều hành và Chủ tịch của Datasite, đã lãnh đạo công ty từ năm 2014, giám sát quá trình chuyển đổi từ Merrill Corporation, một doanh nghiệp chủ yếu tập trung vào truyền thông tài chính và dịch vụ in ấn, thành một công ty phần mềm dịch vụ (SaaS) toàn cầu, tập trung vào sáp nhập và mua lại (M&A) và các giao dịch chiến lược. Trước khi gia nhập Datasite, Wiley đã làm việc hơn bảy năm tại IBM, nơi ông giữ chức Giám đốc Điều hành Ngân hàng và Thị trường Tài chính và là Đối tác Quản lý, tích lũy kinh nghiệm rộng lớn trong lĩnh vực dịch vụ tài chính, công nghệ doanh nghiệp và chuyển đổi kinh doanh.

Datasite là một nền tảng công nghệ toàn cầu được thiết kế để hỗ trợ các nhà giao dịch trong suốt vòng đời M&A, bao gồm tìm kiếm giao dịch, chuẩn bị, thẩm định, tài trợ, tái cấu trúc và các quy trình sau giao dịch. Nền tảng của nó kết hợp các phòng dữ liệu ảo an toàn với các khả năng trí tuệ nhân tạo được xây dựng riêng, bao gồm xóa nhạy cảm tự động, tìm kiếm ngữ nghĩa, tóm tắt tài liệu, dịch thuật, Hỏi‑Đáp hỗ trợ AI và trí tuệ khởi nguồn giao dịch. Datasite cho biết công nghệ của mình hỗ trợ hơn 626.000 nhà giao dịch và hơn 16.000 giao dịch mỗi năm, cung cấp cho các ngân hàng đầu tư, công ty tư nhân, tập đoàn và công ty luật một môi trường an toàn để quản lý các giao dịch phức tạp và thông tin nhạy cảm.

Bạn đã gia nhập Datasite vào năm 2014 sau khi lãnh đạo ngân hàng và thị trường tài chính tại IBM và sau đó giúp chuyển đổi Datasite từ một doanh nghiệp truyền thông tài chính và in ấn thành một nền tảng phần mềm sáp nhập và mua lại toàn cầu. Trải nghiệm đó đã hình thành niềm tin của bạn như thế nào rằng giai đoạn tiếp theo của giao dịch sẽ được xây dựng quanh các đại lý AI thay vì các phòng dữ liệu ảo truyền thống?

Khi tôi đến Datasite vào năm 2014, phòng dữ liệu ảo đã nằm ở trung tâm của các giao dịch tài chính. Nó đã biến đổi cách giao dịch bằng cách đưa thông tin nhạy cảm ra khỏi các phòng vật lý và vào môi trường kỹ thuật số an toàn, có khả năng tìm kiếm. Điều rõ ràng trong thập kỷ tiếp theo là phòng dữ liệu cũng đang tạo nền tảng cho một điều gì đó lớn hơn nhiều.

Khi quy mô của chúng tôi tăng lên, cơ hội cũng mở rộng. Hiện nay Datasite hỗ trợ khoảng 55.000 giao dịch mỗi năm, cho chúng tôi cái nhìn độc đáo về cách công việc giao dịch diễn ra. Ở khối lượng đó, chúng tôi không chỉ thấy tài liệu mà còn thấy quy trình làm việc, các mẫu và hàng ngàn nhiệm vụ lặp lại bao quanh mỗi giao dịch. Điều đó tạo ra một cơ hội to lớn để áp dụng AI và tự động hoá giúp các đội ngũ chuyển từ thông tin sang hành động nhanh hơn rất nhiều. Thực tế, chúng tôi đã thấy điều này đang diễn ra. Nghiên cứu gần đây của Datasite, “The New Deal Team”, cho thấy các công ty bỏ qua AI sẽ gặp khó khăn trong việc cạnh tranh trong vòng năm năm tới, và hầu hết các nhà giao dịch nói rằng việc chỉ dựa vào quyết định của con người không còn khả thi trong các giao dịch phức tạp.

Đó là lý do tại sao giai đoạn tiếp theo là xây dựng trí tuệ và tự động hoá trên nền tảng hạ tầng đáng tin cậy này. AI có thể phân tích thông tin, phát hiện rủi ro và cơ hội, kết nối kiến thức tổ chức với dữ liệu giao dịch trực tiếp, và ngày càng thực hiện các quy trình đa bước mà hiện nay tiêu tốn rất nhiều thời gian của đội ngũ giao dịch. Các đại lý có thể liên tục giám sát thông tin, thực hiện phân tích và đẩy công việc tiến lên trong khi con người vẫn tập trung vào phán đoán, đàm phán và các quyết định quyết định kết quả.

Vì vậy, phòng dữ liệu là nền tảng cho thế hệ giao dịch tiếp theo. Các tài liệu, quyền truy cập, bảo mật và lớp hợp tác vẫn giữ vai trò then chốt. AI làm cho nền tảng này trở nên có giá trị hơn rất nhiều vì nó có thể hiểu ngữ cảnh quanh thông tin và hành động dựa trên đó. Chúng tôi đã thấy mô hình này mở rộng ra ngoài phòng dữ liệu, với nội dung Datasite chảy an toàn vào các quy trình làm việc được hỗ trợ AI trong khi các quyền hiện có vẫn được duy trì.

Bạn đã mô tả tương lai của Datasite như một hệ điều hành gốc AI cho sáp nhập và mua lại. Điều gì phân biệt một hệ điều hành có khả năng thực thi quy trình giao dịch so với một phòng dữ liệu ảo chỉ thêm tìm kiếm tài liệu, tóm tắt hoặc trợ lý hội thoại?

Tìm kiếm và tóm tắt thực sự hữu ích, nhưng chúng chỉ hoạt động trên một tài liệu tại một thời điểm, và chỉ trả lời câu hỏi mà ai đó đã nghĩ tới, đây là một giới hạn khi bạn xem xét một giao dịch từ bên trong. Mỗi giao dịch bao gồm hàng trăm nhiệm vụ liên kết chạy đồng thời, bao gồm yêu cầu thẩm định, bài thuyết trình quản lý, đánh giá pháp lý, luồng công việc tài trợ và phê duyệt; tất cả đều liên quan đến những người khác nhau, với quyền truy cập khác nhau và thời hạn khác nhau. Các ngân hàng có kinh nghiệm đang tái cấu trúc trạng thái giao dịch dựa trên chuỗi email và một bảng theo dõi được ai đó cập nhật vào thứ Ba, và đến thứ Năm dữ liệu đã lỗi thời.

Một hệ điều hành giữ trạng thái đó để cập nhật dữ liệu liên quan theo thời gian thực, biết luồng công việc nào đang chậm, yêu cầu nào đã không được trả lời trong sáu ngày, và thông tin nào mâu thuẫn với những gì đã nộp tuần trước. Khi hệ thống thực sự hiểu được, nó có thể chuẩn bị công việc trước khi ai đó yêu cầu, đánh dấu nơi quy trình bị kẹt và điều phối bước tiếp theo giữa các bên có thể không giao tiếp trực tiếp tại thời điểm đó.

Đây là lý do tại sao cuộc trò chuyện đã chuyển nhanh chóng từ việc AI có thuộc về M&A hay không sang cách tích hợp nó một cách có trách nhiệm. Trong nghiên cứu của chúng tôi, 96% các nhà giao dịch đã hoặc đang khám phá AI trong việc tìm nguồn và sàng lọc, và thẩm định đã trở thành một trong những trường hợp sử dụng rõ ràng nhất, với một nửa các nhà giao dịch sử dụng AI thường xuyên hoặc đã tích hợp nó vào quy trình. Điểm mấu chốt là ngành đã vượt qua vạch xuất phát, và lợi thế sẽ thuộc về những công ty có thể biến AI từ một công cụ thành một lớp vận hành được quản trị.

Tại sao dữ liệu giao dịch độc quyền lại quan trọng hơn đối với hiệu suất của một đại lý M&A so với việc truy cập vào mô hình ngôn ngữ lớn đa năng mạnh mẽ nhất? Những tín hiệu nào cho phép một đại lý hiểu cách một giao dịch thực tế đang tiến triển thay vì chỉ diễn giải các tài liệu riêng lẻ?

Các mô hình nền tảng thật sự phi thường và chúng không ngừng cải tiến, nhưng chúng cũng được cung cấp cho tất cả các công ty cùng lúc. Bất kỳ lợi thế nào mà một công ty có được từ mô hình tốt nhất hiện nay cũng có tuổi thọ ngắn khi đối thủ bên cạnh cùng lúc tiếp cận, hoặc một mô hình mới được công bố vài tuần sau.

Ngữ cảnh độc quyền không trở nên phổ biến theo cùng cách, và ở đó tôi cho rằng sự khác biệt bền vững và lợi thế cạnh tranh nằm. Dưới các hợp đồng và báo cáo tài chính là hàng nghìn tương tác giữa người mua, người bán, cố vấn và đội ngũ quản lý, và chuỗi các tương tác này mang ý nghĩa thực tế. Thứ tự tải lên tài liệu cho bạn biết mức độ chuẩn bị của người bán, giống như một câu hỏi thẩm định được trả lời rõ ràng hơn ở lần thứ ba cho biết mối quan tâm thực sự của người mua, và một luồng công việc mà thời gian phản hồi đã tăng gấp đôi một cách âm thầm cho thấy có điều gì đó sai sót trước khi ai đó nói ra.

Đó là trí tuệ mà một đại lý cần nếu muốn thực sự hữu ích trong suốt quá trình M&A. Đọc một tài liệu tốt là một khả năng, và ngày càng trở thành một hàng hoá. Nhận ra một giao dịch đang trôi dạt ba tuần trước khi ai đó nói ra là một điều hoàn toàn khác, và nó xuất phát từ việc quan sát hàng chục ngàn giao dịch thực tế chứ không phải từ việc huấn luyện trên thông tin công khai.

Một đại lý có thể tập hợp hồ sơ mục tiêu, xem xét hàng ngàn tài liệu, xác định các tiết lộ mâu thuẫn và điều phối quy trình thẩm định. Những hoạt động nào trong số này các đại lý có thể thực hiện đáng tin cậy hôm nay, và những hoạt động nào vẫn cần phê duyệt con người rõ ràng?

Đối với nhiều công ty, AI đại lý đã tổ chức khối lượng thông tin khổng lồ, so sánh tài liệu để phát hiện bất đồng, đưa ra rủi ro tiềm năng, soạn thảo bản tóm tắt thẩm định, và giữ cho các quy trình thường ngày diễn ra, tất cả nhanh hơn so với một đội ngũ có thể quản lý thủ công. Các nhà giao dịch ngày càng cảm thấy thoải mái vì đây chính là những lĩnh vực AI có thể loại bỏ ma sát mà không lấy đi phán đoán của con người. Trong nghiên cứu của chúng tôi, 46% các nhà giao dịch cho biết AI đã dẫn đầu trong việc xác định mục tiêu và xây dựng danh sách dài và ngắn, trong khi 45% cho biết điều tương tự về việc phát hiện các dấu hiệu cảnh báo trong thẩm định. Quan trọng hơn, các nhà giao dịch bắt đầu thấy giá trị thương mại, không chỉ hiệu quả. Khoảng một phần tư người trả lời trong nghiên cứu của Datasite cho biết AI đã giúp họ hoàn thành một giao dịch mà nếu không sẽ bỏ lỡ, và hai phần ba cho rằng AI trên toàn bộ vòng đời là cách quan trọng để giảm rủi ro giao dịch.

Bức tranh thay đổi đáng kể khi tiến tới giai đoạn ký kết. Chỉ 22% các nhà giao dịch cho biết họ sẽ tuân theo khuyến nghị do AI tạo ra về việc có nên tiến tới ký kết, trong khi 45% tin rằng việc ký kết nên vẫn là quyết định hoàn toàn của con người. Trực giác là hợp lý. Mỗi vụ mua bán đều dựa trên sự tự tin. Bạn có tin tưởng đội ngũ quản lý này đủ để đầu tư không? Bạn có cảm thấy thoải mái với những rủi ro mà thẩm định không thể giải quyết hoàn toàn? Những câu hỏi đó đòi hỏi phán đoán, và quan trọng hơn, cần có người chịu trách nhiệm cho câu trả lời. AI nên giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn nhanh hơn, nhưng không nên là người quyết định. Đó là lý do tại sao các công cụ dựa trên AI được quản trị, được xây dựng cho môi trường giao dịch, bao gồm nội dung có quyền, câu trả lời có nguồn, ngữ cảnh quy trình và phê duyệt con người ở những nơi phán đoán và trách nhiệm quan trọng nhất, lại quan trọng đến vậy.

Bạn bảo vệ một phòng giao dịch đại lý AI trước các rủi ro như tiêm lệnh, trích xuất dữ liệu trái phép, tài liệu bị xâm phạm, hoặc hành động vượt quá quyền của người dùng như thế nào?

Sai lầm là xem bảo mật như một lớp được thêm vào sau khi AI đã được triển khai. Trong M&A, bảo mật và quản trị phải được nhúng ngay từ đầu vì thông tin nền tảng rất nhạy cảm và thường ảnh hưởng đến thị trường.

Mỗi giao dịch chứa những tài liệu có thể không bao giờ công khai, từ hiệu suất tài chính, sở hữu trí tuệ đến quan hệ khách hàng và kế hoạch chiến lược. Bất kỳ đại lý nào hoạt động trong môi trường đó phải tuân theo cùng một khung quản trị bảo vệ giao dịch. Nó không bao giờ được truy cập thông tin vượt quá quyền của người dùng, nghĩa là danh tính và quyền truy cập phải được thực thi ở lớp dữ liệu, không để lại cho một lời nhắc. Mọi hành động phải được ghi lại, mọi khuyến nghị phải truy nguồn về tài liệu gốc, và mọi quy trình tự động phải thừa nhận quyền của người khởi tạo mà không vượt quá. Đó là lý do chúng tôi thiết kế máy chủ MCP đặt bảo mật lên hàng đầu. Thị trường đang đi cùng hướng này. Trong nghiên cứu của chúng tôi, độ chính xác và bảo mật là các thuộc tính AI được các nhà giao dịch đánh giá cao nhất, với bảo mật đứng đầu trong số các phản hồi ở EMEA và APAC. Trong M&A, niềm tin không tách rời trải nghiệm sản phẩm. Đó là yếu tố khiến sản phẩm có thể sử dụng được.

Ảnh hưởng (hallucinations) đặc biệt nguy hiểm khi một hệ thống AI đang phân tích hợp đồng, báo cáo tài chính và công bố quy định. Một đại lý M&A nên truyền đạt sự không chắc chắn như thế nào, cung cấp bằng chứng cho các kết luận và nhận ra khi nào một vấn đề phải được chuyển lên ngân hàng, luật sư hoặc chuyên gia?

Trong M&A, nếu hai tài liệu mâu thuẫn nhau, sự mâu thuẫn đó chính là phát hiện. Nếu câu trả lời cho một câu hỏi không có trong các tài liệu và dữ liệu trong phòng, khoảng trống thông tin đó cũng là một phát hiện, và thường quan trọng hơn câu trả lời có thể có.

Mỗi hệ thống AI được sử dụng trong M&A nên được thiết kế để chỉ dựa trên bằng chứng, vì mỗi kết luận phải liên kết lại với tài liệu gốc, thông tin mâu thuẫn phải được hiển thị rõ ràng thay vì được hòa giải một cách âm thầm, và mức độ tự tin thấp phải được thể hiện một cách minh bạch trong kết quả. Ngành đang xây dựng kỷ luật này, điều tôi thấy khích lệ.

Bằng chứng là nơi cuộc trò chuyện phải bắt đầu. Độ chính xác là thuộc tính quan trọng nhất mà các nhà giao dịch nêu ra trong nghiên cứu của chúng tôi, và cách phổ biến nhất các công ty xây dựng niềm tin vẫn là kiểm tra con người các đầu ra do AI tạo ra. Một câu trả lời tự tin nhưng không có bằng chứng là nguy hiểm trong một giao dịch. Cũng như một câu trả lời trông đầy đủ nhưng âm thầm bỏ qua sự không chắc chắn. Điều tôi thấy quan trọng không kém là một phần tư các nhà giao dịch dự đoán việc sử dụng AI kém sẽ phá hủy một số giao dịch có giá trị cao trong vòng năm năm tới. Đó là lời nhắc rằng rủi ro không chỉ là không sử dụng AI. Đó là sử dụng AI mà không có các kiểm soát, bằng chứng và điểm leo thang thích hợp. Cách tôi suy nghĩ về điều này là AI cung cấp cho các chuyên gia giao dịch một lần kiểm tra đầu tiên đáng kể bằng cách thực hiện nghiên cứu và tổ chức bằng chứng, nhưng việc giải thích bằng chứng và quyết định bước tiếp theo vẫn phải là quyết định của con người.

Bạn đã đề xuất rằng các đội giao dịch nhỏ hơn, được hỗ trợ AI, có thể cạnh tranh với các đội truyền thống lớn hơn. Điều này sẽ thay đổi kinh tế và nhân sự của các giao dịch như thế nào, và các vai trò junior mà các ngân hàng và luật sư truyền thống dùng để học các nền tảng giao dịch sẽ ra sao?

Mỗi thế hệ công nghệ thay đổi cấu trúc công việc hơn là loại bỏ nhu cầu con người, và tôi nghĩ đó chính là điều đang xảy ra trong M&A. Các nhân viên junior, luật sư và nhà phân tích trong quá khứ đã dành hàng ngàn giờ để xem xét tài liệu, cập nhật bảng theo dõi, tổ chức yêu cầu thẩm định và biên soạn tài liệu. AI nên giảm bớt các ca làm việc lúc 2 giờ sáng vì nó có thể gánh vác nhiều công việc nặng nề đó. Tiềm năng tăng năng suất là thực tế. Nhưng câu hỏi quan trọng hơn là các công ty sẽ làm gì với thời gian họ tiết kiệm được.

Những chuyên gia trẻ vẫn cần phát triển phán đoán, tham gia đàm phán và học cách các nhà giao dịch dày dặn kinh nghiệm suy nghĩ. Nếu AI hấp thụ việc thu thập thông tin hành chính, một cộng sự năm hai có thể tham gia vào công việc thực chất và tham dự các cuộc thảo luận có ý nghĩa dẫn đến quyết định kinh doanh quan trọng sớm hơn so với thế hệ của tôi. Các công ty xử lý tốt điều này sẽ tái đầu tư thời gian họ tiết kiệm vào con người thay vì chỉ lấy làm lợi nhuận.

Các tiêu chuẩn nào ngành nên dùng để đánh giá một đại lý M&A? Có nên đo lường hiệu suất qua độ chính xác khi xem xét tài liệu, các vấn đề thẩm định được phát hiện, tỷ lệ dương tính giả, hoàn thành quy trình, giảm thời gian giao dịch hay chất lượng cuối cùng của kết quả giao dịch?

Những chỉ số vận hành quan trọng, và chúng tôi theo dõi tất cả chúng để đảm bảo bất kỳ công cụ nào chúng tôi triển khai đều hiệu quả và chính xác. Tuy nhiên, những chỉ số đó chỉ đo liệu AI thực hiện nhiệm vụ đúng hay không. Khách hàng muốn biết liệu giao dịch có được thực hiện tốt hơn nhờ việc sử dụng nó hay không.

Những câu hỏi và tiêu chuẩn tôi thấy hữu ích hơn là liệu hệ thống có phát hiện rủi ro mà nếu không sẽ bị bỏ lỡ, liệu đội ngũ có thể đánh giá nhiều cơ hội hơn trước đây, liệu thẩm định có ngắn hơn mà không làm giảm chiều sâu, và liệu những người cao cấp có dành nhiều thời gian hơn cho đàm phán và ít thời gian hơn cho việc tìm kiếm thông tin. Chúng tôi đã có một số bằng chứng về điều này. Nghiên cứu của chúng tôi cho thấy 24% các nhà giao dịch nói AI đã giúp họ hoàn thành một giao dịch mà nếu không sẽ bỏ lỡ, và 66% cho rằng việc sử dụng AI trên toàn bộ vòng đời là cách then chốt để giảm rủi ro giao dịch.

Datasite’s H1 2026 report cho thấy các khởi động giao dịch toàn cầu tăng 31% so với cùng kỳ năm trước, dẫn đầu bởi mức tăng 52% ở Châu Mỹ, so với 13% ở Châu Âu, Trung Đông và Châu Phi và 4% ở Châu Á – Thái Bình Dương. Điều gì đang thúc đẩy sự chênh lệch khu vực này, và việc tiếp cận công nghệ đại lý có thể làm rộng hay thu hẹp khoảng cách năng suất giữa các thị trường?

Dữ liệu phản ánh cảm nhận của nhiều nhà giao dịch trong vài tháng qua, rằng sự tự tin đã trở lại nhanh hơn ở Châu Mỹ, được hỗ trợ bởi điều kiện tài trợ và sự sẵn sàng đưa tài sản ra thị trường. Thú vị là APAC có mức tăng khởi động chậm nhất ở mức 4%, nhưng các nhà giao dịch APAC lại là những người áp dụng AI tích cực nhất với khoảng cách rõ rệt dựa trên nghiên cứu của chúng tôi. Họ dẫn đầu mọi khu vực trong việc sử dụng AI từ tìm nguồn và sàng lọc đến thẩm định, với 56% sử dụng thường xuyên hoặc đã tích hợp hoàn toàn so với 49% ở EMEA và 47% ở Châu Mỹ. Họ cũng thoải mái hơn trong việc trao quyền quyết định quan trọng cho AI. Đánh giá của tôi là những hạn chế đang thúc đẩy việc áp dụng vì khi dòng giao dịch khó khăn và các đội ngũ hoạt động gọn nhẹ hơn, động lực để khai thác tối đa mỗi chuyên gia trên bàn làm việc càng mạnh.

Tất nhiên, công nghệ không thể tạo ra giao dịch. Nó không thể di chuyển lãi suất hay rút ngắn thời gian kiểm tra quy định. Nhưng nó có thể nâng cao năng suất của mỗi đội ngũ bằng cách thực hiện giao dịch, và khả năng này mở rộng nhanh hơn nhiều so với tăng nhân sự, vì vậy theo thời gian tôi dự đoán AI sẽ thu hẹp khoảng cách năng suất giữa các thị trường thay vì làm rộng ra.

Báo cáo Insight của Datasite cũng chỉ ra rằng các đội đang khởi động giao dịch nhanh hơn ở một số thị trường, trong khi thẩm định vẫn kéo dài, bao gồm mức trung vị 238 ngày ở APAC. Những nút thắt còn lại nào phù hợp nhất cho các đại lý AI, và những nút thắt nào vốn gắn liền với đàm phán, quy định, điều kiện tài trợ hoặc quyết định của con người?

Khởi động một giao dịch đã trở nên nhanh hơn đáng kể vì các công ty có dữ liệu tốt hơn, quy trình tự động hoá hơn và tự tin hơn trong việc xác định cơ hội sớm. Thẩm định lại khác vì đó là nơi phức tạp tích tụ, và độ phức tạp không nén lại như khối lượng. Thẩm định vẫn duy trì mức trung vị 238 ngày ở khu vực APAC, và theo kinh nghiệm của tôi, ít thời gian trong đó được dùng cho phân tích. Hầu hết thời gian dành cho việc phối hợp như đối chiếu tài liệu với các yêu cầu thay đổi, nhiều cố vấn và ưu tiên biến đổi.

Tuy nhiên, thẩm định chính là lĩnh vực mà các đại lý được tối ưu hoá để hỗ trợ. Chúng có thể giám sát tiến độ qua các luồng công việc, xác định những gì còn thiếu, đưa ra những bất đồng giữa các tài liệu và chuẩn bị tài liệu tiếp theo trước khi đội ngũ yêu cầu. Đó là lý do tại sao người trả lời của chúng tôi xếp thẩm định là giai đoạn mà AI mang lại lợi tức đầu tư tốt nhất và chỉ 4% trong số họ không sử dụng AI ở đó.

AI, tất nhiên, có những giới hạn đáng kể. Con người vẫn cần xây dựng niềm tin, cân nhắc rủi ro và lợi nhuận, và quyết định liệu giao dịch có đáng giá so với chi phí. Phát hiện mạnh mẽ nhất trong nghiên cứu của chúng tôi, ít nhất đối với tôi, là các nhà giao dịch không thấy AI thay thế phán đoán mà là làm cho phán đoán nhanh hơn và thông tin hơn. Khi càng nhiều quy trình và công việc hành chính chuyển sang công nghệ, những cuộc trò chuyện chỉ con người mới có thể thực hiện trở thành những giờ giá trị nhất trong vòng đời giao dịch.

Cảm ơn bạn đã tham gia buổi phỏng vấn tuyệt vời, độc giả muốn tìm hiểu thêm nên truy cập Datasite.