Dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội và thay đổi thế giới kinh doanh

Công nghệ dữ liệu (Big data), học máy, trí tuệ nhân tạo, khoa học dữ liệu) được tiếp tục phát triển, đã trở nên hiệu quả hơn và được áp dụng rộng rãi hơn trong các doanh nghiệp trên khắp thế giới. Mục đích chính của bài viết này cung cấp một số khái niệm cơ bản và bước đầu làm rõ vì sao “chuyển đổi số” đang là chủ đề quan trọng hiện nay của cách mạng công nghiệp 4.0.

Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO THÚC ĐẨY PHÁT TRIỂN KINH TẾ - XÃ HỘI VÀ THAY ĐỔI THẾ GIỚI KINH DOANH PGS.TS Đỗ Văn Thành Nguyên Phó Giám đốc Trung tâm Thông tin Dự báo KT-XH quốc gia Bộ Kế hoạch Đầu tư Công nghệ liệu (dữ liệu lớn (Big data), học máy, trí tuệ nhân tạo, khoa học liệu) tiếp tục phát triển, trở nên hiệu áp dụng rộng rãi doanh nghiệp khắp giới “Chuyển đổi số” chủ đề giới doanh nghiệp năm 2018 Điều cho thấy nhiều ngành công nghiệp truyền thống doanh nghiệp tham gia mạnh mẽ vào hành trình để trở thành tổ chức dựa vào liệu Nội dung cốt lõi “chuyển đổi số” liên quan chủ yếu đến liệu lớn (big data) trí tuệ nhân tạo (AI) Mục đích viết cung cấp số khái niệm bước đầu làm rõ “chuyển đổi số” chủ đề quan trọng cách mạng công nghiệp 4.0 Cụ thể báo trả lời câu hỏi: big data, AI, học máy gì? Quan hệ chúng sao? Quan hệ big data, học máy kết nội vạn vật (IoT)? Khi ứng dụng big data học máy, lĩnh vực ứng dụng kinh tế - xã hội chúng? Big data học máy làm thay đổi thế giới kinh doanh khu vực kinh doanh mà big data AI có đóng góp? Big data AI thúc đẩy sáng tạo, đổi kinh doanh cộng đồng doanh nghiệp? Và cuối số kết luận thảo luận Big data ? Định nghĩa đơn giản, dễ hiểu sử dụng rộng rãi người sáng lập chủ tịch diễn đàn kinh tế giới, ông Klaus Schwab Cách mạng cơng ngiệp (CMCN) 4.0 “kết hợp công nghệ lại với nhau, làm mờ ranh giới vật lý, kỹ thuật số sinh học” (Klaus Schwab, 2016) Cuộc cách mạng diễn chủ yếu lĩnh vực Công nghệ sinh học, Kỹ thuật số Vật lý Ở lĩnh vực công nghệ sinh học, CMCN 4.0 tập trung nghiên cứu nhằm tạo bước nhảy vọt Nông nghiệp, Thủy sản, Y dược, chế biến thực phẩm, bảo vệ môi trường, lượng tái Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 tạo, hóa học vật liệu Ở lĩnh vực Vật lý, CMCN 4.0 tập trung tạo robot hệ mới, máy in 3D, xe tự lái, vật liệu công nghệ nano lĩnh vực Kỹ thuật số, CMCN 4.0 tập trung vào nghiên cứu trí tuệ nhân tạo (AI), Vạn vật kết nối - Internet of Things (IoT) liệu lớn (Big Data) Big data tập liệu có đặc trưng đặc biệt, xử lý (lưu trữ, tính tốn, chuyển dạng) phân tích để tìm thông tin tri thức lạ, hữu dụng từ liệu quy trình cơng cụ đặc biệt nhằm phục vụ dự báo hỗ trợ trình định Đặc trưng đặc biệt big data thể năm chữ “V” bao gồm Volume: khối lượng liệu; Velocity: tốc độ vào liệu; Variety: tính đa dạng liệu; Veracity: tính xác thực, khả dụng liệu Value: thể chất lượng, giá trị liệu (Hình 1) Hình 1: đặc trưng big data (Hilber et al 2011, Nguyễn Thanh Thủy et al 2018) Do dung lượng (Volume) big data lớn, cấu trúc liệu đa dạng nên big data thường tổ chức lưu trữ phân tán tổng hợp lại phần mềm theo mục tiêu phân tích liệu Dữ liệu tạo việc dịch chuyển liệu với tốc độ (Velocity) thời gian thực theo cách thức hàng loạt (hay lơ), theo quy trình theo dịng Các cơng nghệ xử lý big data yêu cầu phải đảm bảo thực hoạt động phân tích liệu thời điểm liệu tạo mà chưa cập nhật vào sở liệu Dữ liệu big data đa dạng (Variety) Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 nội dung, phản ánh nhiều yếu tố tự nhiên, kinh tế, xã hội đa dạng hình thức thể kiểu liệu bao gồm liệu có cấu trúc (như liệu số, liệu số dạng bảng, ) liệu khơng có cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video, liệu cảm biến, v.v.) Để lưu trữ, quản lý xác liệu theo cơng nghệ truyền thống khó khăn tốn Nhưng liệu phong phú, đa dạng cung cấp cách nhìn đa chiều vật, tượng tự nhiên kinh tế - xã hội mà quan tâm, từ giúp ta phát xác thơng tin có giá trị nhằm nâng cao chất lượng dự báo chất lượng trình định Để liệu big data xác thực (Veracity) theo độ tin cậy, theo quy trình, xuất xứ, uy tín, tính khả dụng giải trình quy trình cơng cụ xử lý big data cần kiểm soát chất lượng độ xác liệu Chúng ta biết giá trị, chất lượng liệu (Value) quan trọng để từ trích xuất thơng tin, tri thức đắt gía (Đỗ Văn Thành 2018) AI ? AI lĩnh vực nghiên cứu triển khai, hướng tới phát triển máy tính với lực trí tuệ cảm nhận, so sánh, đo đếm đánh giá (Stuart Rusell, 2016; Nguyễn Thanh Thủy, 2018) Một số lực trí tuệ điển hình là: (i) Học từ kinh nghiệm (trích rút tri thức từ kinh nghiệm) áp dụng tri thức; (ii) Xác định trích chọn đặc trưng quan trọng đối tượng, kiện, trình; (iii) Xử lý tình phức tạp; (iv) Phản ứng nhanh chóng xác tình mới; (v) Nhận dạng hiểu ngữ nghĩa hình ảnh; (vi) Xử lý thao tác ký hiệu (vii) Sáng tạo có trí tưởng tượng; (viii) Sử dụng heuristic (mẹo) Việc chứng minh khả trí tuệ máy người kiểm định thông qua đánh giá khách quan sử dụng công cụ thống kê, lô gic AI lĩnh vực liên ngành Triết học, Tâm lý học, Khoa học thần kinh, Toán học, Điều khiển học, Khoa học máy tính, Ngơn ngữ học, Kinh tế học (Stuat Rusell 2016) AI gồm nhiều nhánh học máy, suy luận tự động lập luận xấp xỉ, nhận dạng ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, dịch tự động, Big data diện khắp nơi tạo với tốc độ nhanh nhiều so với khả tính tốn để xử lý chúng nói khơng thể xử lý phân tích big data quy trình cơng cụ truyền thống Kỹ thuật AI sử dụng để xử lý loại liệu thường học máy Học máy dựa thuật toán Các phương pháp thuật toán sử dụng big data để tạo kết mong muốn tìm xu hướng, mẫu dự báo Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Học máy (machine learning) gì? Là nhánh AI, học máy dạy cho máy tính làm mà cách tự nhiên người động vật cần đến nó, là: học hỏi từ kinh nghiệm Thuật tốn học máy sử dụng phương pháp tính tốn để "tìm hiểu" thơng tin trực tiếp từ liệu mà khơng dựa vào phương trình xác định trước làm mơ hình Các thuật tốn phù hợp cải thiện hiệu suất chúng số lượng mẫu có sẵn cho việc học tập tăng lên Học máy lĩnh vực quan trọng AI liên quan trực tiếp với Big data Trong ngữ cảnh big data, nói AI thường ngầm hiểu nói học máy thuật tốn So sánh kỹ thuật (hay thuật tốn) học máy kỹ thuật thống kê Các thuật toán học máy tìm mẫu liệu Các mẫu cung cấp hiểu biết giúp người định dự báo tốt Các thuật toán học máy sử dụng hàng ngày để đưa định quan trọng chẩn đoán y khoa, kinh doanh chứng khoán, dự báo tải lượng, dự báo ùn tắc phân luồng giao thông Các trang web thường dựa vào việc học máy để sàng lọc hàng triệu lựa chọn để tư vấn cho người sử dụng lựa chọn hát phim, lựa chọn mặt hàng yêu thích Các nhà bán lẻ sử dụng thuật tốn học máy để hiểu rõ hành vi mua sắm khách hàng Các thuật toán học máy (cây định, mạng nơ tron, giải thuật di truyền, học máy véc tơ hỗ trợ, luật kết hợp, người láng giềng gần nhất, ) nghiên cứu từ lâu, năm gần nói nhiều, ứng dụng thành cơng việc phân tích dự báo big data Các kỹ thuật phân tích dự báo phân làm nhóm: kỹ thuật AI kỹ thuật thống kê Ưu điểm kỹ thuật thống kê là: mơ hình phân tích dự báo liệu tường minh; tinh tế nghiên cứu thời gian dài, thuận lợi để phân tích dự báo liệu số; độ xác dự báo cao, Nhược điểm chính: khơng tự động hóa hoàn toàn, phải thực nhiều kiểm định thống kê kể kiểm định biến đầu vào, cần có tham gia người q trình dự báo; không thực tập big data không dự báo vật, tượng xẩy : www.mathworks.com/trademarks/5th _IIBA_ConferenceProceeding_Florida_ November 2015 (179-189).pdf Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 dựa vào quy luật số lớn; khó để phân tích, dự báo liệu khơng có cấu trúc: liệu text, liệu ảnh, liệu âm thanh, Các kỹ thuật AI khắc phục hạn chế kỹ thuật thống kê, cụ thể ưu điểm kỹ thuật AI là: Có thể thực tập big data, không cần thực kiểm định thống kê, tự động hóa hồn tồn, phân tích dự báo liệu số liệu khơng có cấu trúc khác; Có thể dự báo vật, tượng xẩy Việc phân tích liệu khơng có cấu trúc sử dụng kỹ thuật AI cách tiếp cận để phân tích dự báo hành vi Nhược điểm chính: mơ hình phân tích dự báo không minh; mặt lý thuyết nói dự báo với độ xác cao, để đạt tốn nhiều chi phí thời gian Các kỹ thuật AI thành cơng phân tích dự báo liệu khoa học, kể dạng số chưa thực trội kỹ thuật thống kê phân tích dự báo liệu kinh tế - xã hội dạng số (Đỗ Văn Thành 2017) Quan hệ big data học máy, AI ? Big Data đầu vào thô cần phải làm sạch, cấu trúc tích hợp trước trở nên hữu ích, AI đầu ra, trí thơng minh kết xuất từ liệu AI xem dạng máy tính cho phép máy thực chức nhận thức, hành động phản ứng lại với đầu vào tương tự cách người làm Các ứng dụng điện toán truyền thống hành động, phản ứng với liệu hành động phản ứng theo cách không thay đổi hệ thống AI liên tục thay đổi hành vi chúng để phù hợp với tri thức phát điều chỉnh, thay đổi phản ứng chúng Big data học máy đôi bạn song hành Khơng có thuật tốn học máy khơng thể thực hoạt động phân tích dự báo big data Nhưng khơng có big data thuật tốn học máy khơng có nhiều giá trị Big data mạch máu hệ thống AI, tiền đề thuật toán học máy Càng có nhiều liệu để ứng dụng AI kết xác Trước đây, thuật tốn học máy khơng hoạt động tốt xử lý chậm liệu nhỏ Khơng có cảm biến để thu thập liệu ngày khơng có liệu thời gian thực Internet khơng có sẵn sử dụng rộng rãi Hiện có thứ mà cần; vi xử lý nhanh, thiết bị đầu vào mạnh, mạng lượng liệu khổng lồ Sự đồng hành big data học máy làm cho có nhiều liệu, xuất nhiều câu hỏi câu trả lời tốt Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Quan hệ big data, học máy kết nối vạn vật (IoT) Với gia tăng kết nối vạn vật (Internet of Things – IoT) tiến kỹ thuật học máy, nhiều thiết bị kết nối tạo liệu làm cho thơng tin tồn cầu ngày số hố Dữ liệu số hóa gia tăng cách nhanh chóng, cần tổ chức lưu trữ chúng cơng nghệ phân tích chúng sử dụng hệ thống AI Việc kết nối vạn vật – IoT cho thấy liệu dựa cảm biến mang lại lợi ích cho doanh nghiệp khách hàng Do đó, ngày có nhiều cơng ty đầu tư vào phân tích liệu dựa cảm biến Với việc tăng cường sử dụng thiết bị thông minh điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, IoT giúp thu thập thơng tin cho mục đích phân tích liệu Việc phát triển IoT đóng vai trị then chốt phân tích big data Xu hướng big data với IoT đóng vai trị quan trọng việc cải thiện định hình lại sống người Khi sử dụng kỹ thuật học máy lĩnh vực ứng dụng kinh tế xã hội Hãy xem xét để sử dụng học máy phải đối mặt với nhiệm vụ phức tạp vấn đề liên quan đến lượng lớn liệu có nhiều biến, khơng có cơng thức phương trình mơ tả tường đối đầy đủ quan hệ tiềm ẩn liệu Học máy (cũng AI) gắn chặt với hoạt động kinh tế Với gia tăng big data, học máy trở nên đặc biệt quan trọng việc giải vấn đề lĩnh vực sau: a) Linh vực kinh tế - tài chính: phân tích dự báo tập big data kinh tế, tài chính; phân tích đánh giá doanh nghiệp; phân tích xếp hạng tín dụng; phân tích dự báo thị trường chứng khoán, tư vấn đầu tư, b) Lĩnh vực sản xuất: Phân tích, dự báo nhu cầu thị trường; Dự báo khách hàng tiềm tương lai lập kế hoạch sản xuất kinh doanh doanh nghiệp; Phân tích xác định vấn đề tự động hóa q trình sản xuất công nghiệp, trồng trọt, chăn nuôi, c) Giáo dục từ xa, khám chữa bệnh từ xa, d) Giao thông vận tải: dự báo tắc đường phân luồng giao thông thời gian thực, hệ thống lái xe tự động, chẩn đốn bảo trì phương tiện giao thông, Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 e) Xử lý hình ảnh thị giác máy tính, nhận dạng khn mặt, phát chuyển động phát đối tượng, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (dịch tự động), phát trình tự DNA, f) Quản trị nhà nước: Thăm dị dư luận, phân tích quan điểm người tham gia, phân tích tâm lý (sentiment) người sử dụng mạng xã hội, Một số ví dụ minh họa - Ví dụ 2: Phát tai nạn xe tốc độ thấp: RAC tổ chức xe lớn Anh có triệu thành viên RAC cung cấp dịch vụ hỗ trợ xe bên đường, bảo hiểm nhiều dịch vụ khác cho lái xe cá nhân kinh doanh Để phản ứng nhanh với tai nạn giao thông xẩy đường, giảm nhẹ cố giảm thiểu chi phí bảo hiểm, RAC phát triển hệ thống cảm biến cố xe Hệ thống sử dụng thuật toán học máy tiên tiến để phát cú va chạm tốc độ thấp phân biệt kiện với nhiều kiện lái xe phổ biến khác lái xe vượt tốc độ cho phép ổ gà, Các thử nghiệm độc lập cho thấy hệ thống RAC xác đến 92% - Ví dụ 3: Tạo thuật tốn phân tích tác phẩm nghệ thuật: Các nhà nghiên cứu phịng thí nghiệm: Nghệ thuật AI, Đại học Rutgers muốn tìm hiểu thuật tốn học máy phân loại tranh theo phong cách, theo thể loại theo tác người làm hay không Họ bắt đầu cách xác định đặc tính trực quan để phân loại tranh theo phong cách Các thuật toán họ phát triển phân loại theo phong cách tranh sở liệu với độ xác vượt trội đến 60% so với người chuyên gia điển hình Họ thử nghiệm thuật tốn 1.700 tranh từ 66 họa sĩ khác tạo khoảng 550 năm Các thuật toán dễ dàng xác định tác phẩm kết nối chúng cách phù hợp - Ví dụ 4: Tối ưu hóa việc sử dụng hệ thống lượng Tịa nhà lớn: Hệ thống sưởi, thơng gió điều hịa khơng khí (HVAC) tịa nhà văn phịng, bệnh viện tòa nhà thương mại lớn khác, , thường khơng hiệu khơng tính đến việc thay đổi thời tiết, thay đổi chi phí lượng, thuộc tính nhiệt tịa nhà Người ta xây dựng tảng phần mềm dựa đám mây tên IQ để giải : www.mathworks.com/trademarks/ 80655-93014_ mach inelearn ing_section2_ ebook Pdf : www.mathworks.com/trademarks/ 80655-93014_ mach inelearn ing_section2_ ebook Pdf : www.mathworks.com/trademarks/ 80323v00_ machinelearn ing_section3_ebook.pdf Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 vấn đề Nền tảng IQ sử dụng thuật toán học máy tiên tiến để xử lý cách liên tục hàng gigabyte thông tin từ đồng hồ đo điện, nhiệt kế cảm biến đo áp suất hệ thống sưởi, hệ thống thơng gió điều hịa khơng khí, để đo thời tiết chi phí lượng Đặc biệt, thuật tốn học máy sử dụng để phân đoạn liệu xác định tương đối đóng góp khí đốt, điện, nước lượng mặt trời trình làm nóng làm mát Nền tảng IQ làm giảm mức độ lớn tiêu thụ lượng (HVAC) tòa nhà thương mại, từ 10% - 25% so với hoạt động bình thường Big data AI thay đổi giới kinh doanh nào? Ngày nay, doanh nghiệp liệu dẫn dắt, điều chỉnh Cụ thể, Big data AI bước phát triển để định hình quy trình kinh doanh hàng ngày đóng vai trò động lực chủ chốt việc định kinh doanh thông minh (Kristian & Ulrich, 2018) Với tiến AI tính tốn nhận thức với big data, cơng ty có hiểu biết thời gian thực xu hướng kinh doanh hành vi người tiêu dùng để có lợi so với đối thủ cạnh tranh khác Theo dự báo Công ty Forrester, xu hướng mơ hình kinh doanh làm gia tăng việc xây dựng big data AI năm 2018 lên mức 70% doanh nghiệp đa quốc gia cao mức 51% so với năm 2017 Đây dấu hiệu rõ ràng cho thấy AI big data biến đổi giới kinh doanh Trong big data đóng vai trị hồ chứa liệu khơng ngừng tăng lên, giúp AI trở thành lực lượng đột phá nhiều kinh tế giới Công ty nêu ước tính AI đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ la vào GDP tồn cầu vào năm 2030, 9,1 nghìn tỷ la tiêu thụ sản phẩm AI, 6,6 nghìn tỷ đô la việc tăng suất (Anand & Gerard, 2017) 10 doanh ? Những khu vực big data AI đóng góp cho kinh Cải thiện hoạt động phân tích doanh nghiệp: Với việc phân tích big data cách sử dụng kỹ thuật AI làm cho hoạt động phân tích doanh nghiệp trở nên hiệu dễ dàng trước Sự gia tăng nguồn big data khác nhờ thiết bị : www.teckreck.com/ro les-of-big-data-and-ai-in-the-business-world/ Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 thông minh kết nối (IoT) tạo điều kiện để tạo báo cáo phân tích doanh nghiệp theo thời gian thực Các big data chứa liệu phi cấu trúc việc sử dụng thuật toán AI để phân tích liệu để nhận thông tin cụ thể, chi tiết hiểu biết hỗ trợ đắc lực cho q trình định Điều hiệu để dự báo hành vi người tiêu dùng Big data AI sử dụng liệu truyền thông xã hội làm nguồn cấp liệu doanh nghiệp: Trong năm tới liệu truyền thông xã hội đóng vai trị quan trọng để tăng hội bán hàng Trong công cụ big data thu thập, xử lý cấp liệu cho hệ thống AI, với phương pháp luận hướng đến hành vi, AI cho phép xếp cách tiếp thị cách xác hiệu Do đó, big data AI xác định cách thơng minh kinh nghiệm phục vụ chăm sóc khách hàng Những loại thông tin hữu ích để nâng cao hội bán hàng quản lý khách hàng Giới thiệu sản phẩm đáp ứng yêu cầu khách hàng kỹ tính: Big data AI không chủ động cải thiện kinh nghiệm phục vụ khách hàng mà cịn thúc đẩy cơng ty tạo sản phẩm đáp ứng khách hàng tự động Với việc sử dụng triển khai phân tích big data cách sử dụng AI, ngày công ty lớn tập trung vào thiết kế sản phẩm theo cách để đáp ứng nhu cầu khách hàng tương lai Phân tích chatbots giúp tăng doanh thu bán hàng mạng: chatbot chương trình máy tính thực trị chuyện thơng qua phương pháp thính giác văn Chatbots thường sử dụng hệ thống hộp thoại cho mục đích thực tế khác bao gồm dịch vụ khách hàng thu thập thông tin Với doanh nghiệp bán hàng trực tuyến việc phân tích chatbot trở thành hoạt động thường xuyên Ở liệu rút từ nhiều nguồn, sau phân tích theo cách phân tích big data, câu hỏi xảy câu trả lời đưa vào chương trình chatbot thơng qua việc sử dụng kỹ thuật AI Cuối cùng, chatbot hoạt động hỗ trợ khách hàng 24 * 7, đẩy nhanh tốc độ bán hàng Big data AI giúp hoạt động kinh doanh an toàn hơn: Khi giới số trải qua hỗ trợ tinh vi nhiều cơng nghệ đại, số lượng kẻ gian lận chuyên nghiệp, người làm cho rủi ro tài doanh nghiệp tăng cao nhiều lên AI, với cơng cụ AI thơng minh trình nhận dạng giọng nói, trình nhận dạng video, ngơn ngữ tự nhiên nhiều tính khác hỗ trợ bảo vệ doanh nghiệp khỏi hoạt động gian lận Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Về mặt hiệu quả, Big data AI làm thay đổi tranh tồn cảnh kỹ thuật cơng nghiệp: Ngày nay, để tăng hiệu kỹ thuật cơng nghiệp khơng thể khơng có big data Trong kinh doanh kỹ thuật cơng nghiệp, sử dụng thuật tốn phân tích big data xác định ràng buộc kinh doanh cách ràng buộc với kinh doanh Vì vậy, người loại bỏ ràng buộc cách nhanh chóng mà cuối giúp tăng cách rõ rệt hiệu suất kinh doanh Big data AI giúp giảm chi phí quản lý hàng tồn kho: Quản lý hàng tồn kho việc đặc biệt tốn ta không chắn tương lai sản xuất nên sản xuất bao nhiêu? Tuy nhiên, với giúp đỡ việc phân tích big data, doanh nghiệp dự đoán xu hướng kiện tương lai ngành hàng Chưa kể cịn giúp quản lý hàng tồn kho cách có tổ chức đáp ứng yêu cầu khách hàng mà không tốn nhiều chi phí Dự báo doanh thu cung cấp cho doanh nhân phân tích chuyên sâu thời điểm lý tưởng để mua hàng lưu kho Giúp chuyển đổi nhanh chóng ngành cơng nghiệp khác nhau: AI giúp đẩy mạnh tự động hóa sản xuất ngành cơng nghiệp khác Hơn nữa, trí thơng minh máy móc có ứng dụng AI cịn nâng cao chất lượng quy trình sản xuất ngành công nghiệp Ngày nay, robot tham gia vào hoạt động sản xuất làm cho trình hiệu hơn, sản phẩm tạo xác nhanh AI cung cấp hiểu biết tốt liệu mơ hình phân tích: AI làm cho mơ hình phân tích thơng minh cách bổ sung thêm phần tự động hóa Phần tự động sinh AI cung cấp thông tin phản hồi thời gian thực liệu nâng cao chất lượng mơ hình phân tích dẫn dắt đến định quy định cách tự động tốt so với mơ hình trước Khả đặc biệt AI giúp đưa định kinh doanh hiệu 11 Big data AI thúc đẩy sáng tạo, đổi kinh doanh Vài năm trước đây, big data từ thơng dụng “nóng” Hầu hết tổ chức dừng thử nghiệm công nghệ liên quan Ngày nay, big data, đặc biệt phân tích big data, phát triển để trở thành phần quan trọng chiến lược hầu hết doanh nghiệp, tổ chức phải đối mặt với áp lực mãnh liệt để theo kịp tiến nhanh chóng lĩnh vực 10 Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Cuộc khảo sát năm 2018 NewVantage Partners 6, công bố vào ngày tháng 1, đại diện cho công ty lớp C (gồm gần 60 cơng ty có doanh thu 1000 tỷ đô la công ty hàng đầu ngành American Express, Capital One, Ford Motors, Goldman Sachs, MetLife, Morgan Stanley Verizon, ) cho dự án big data - lợi ích thu từ dự án - trở nên gần phổ biến Trong số người trả lời, 97,2% tổng giám đốc điều hành cho biết công ty họ làm việc big data sáng kiến AI, 98,6% nói công ty họ cố gắng tạo văn hóa theo hướng liệu, tăng từ 85,5% năm 2017; 73,2% cho biết họ đạt giá trị đo lường nhờ vào sáng kiến big data đầu tư AI họ Đặc biệt, theo báo cáo tổng giám đốc điều hành, tỷ lệ thành công 69% 60,9% với sáng kiến big data AI tương ứng để cải thiện trình định để giảm chi phí Rất nhiều doanh nghiệp sử dụng big data đầu tư AI để đẩy nhanh thời gian tiếp cận sản phẩm dịch vụ (tỷ lệ thành công 54,1%) cải thiện dịch vụ khách hàng (tỷ lệ thành công 53,4%) Tuy nhiên, phần tư (27,3%) tổng giám đốc điều hành báo cáo thành công việc kiếm tiền từ big data đầu tư AI họ Đây, mục tiêu khó đạt hầu hết doanh nghiệp Có đồng thuận ngày tăng doanh nghiệp lớn, đa quốc gia big data AI chìa khóa thành công doanh nghiệp năm tới Với 93% tổng giám đốc điều hành xác định AI mà công ty họ đầu tư công nghệ đột phá cho tương lai Dường có đồng thuận công ty phải tận dụng công nghệ nhận thức để cạnh tranh thời kỳ ngày phức tạp Đầu tư vào AI dự kiến tăng lên doanh nghiệp tự đặt vào bối cảnh phải cạnh tranh tương lai Những công ty giỏi việc phát triển thực sáng kiến sử dụng big data khả AI công ty có vị trí tốt cạnh tranh thập kỷ tới Một khảo sát riêng biệt big data năm 2018 nhà cung cấp AtScale thực cho thấy 66% tổ chức coi big data chiến lược thay đổi trò chơi, so với 17% xem xét thử nghiệm công nghệ Ngoài ra, 95% người hỏi dự định làm nhiều hay nhiều với big data ba tháng tới : www newvantage.com/wp-content/uploads/2018/01/Big-Data-Executive-Survey-2018-Findings.pdf 11 Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Nhiều công ty lớn truyền thống phải đối mặt với mối đe dọa từ đối thủ cạnh tranh dựa liệu, đối thủ khơng có quy trình kinh doanh kế thừa xây dựng văn hóa liệu Các công ty Amazon, Google, Facebook Apple đối thủ cạnh tranh bật doanh nghiệp truyền thống 12 Một số kết luận thảo luận ? Big data, AI kết nối vạn vật ba nội dung quan trọng để xây dựng kinh tế dựa kỹ thuật tính tốn số Ba nội dung có quan hệ mật thiết với big data AI hai nội dung có liên quan chủ yếu đến q trình chuyển đổi số cộng đồng doanh nghiệp Big data học máy-một nhánh quan trọng AI, đồng hành với nhau, big data tiền đề thực kỹ thuật học máy Muốn thực chuyển đổi số trước hết cần phải đầu tư xây dựng big data Kinh nghiệm giới cho thấy để triển khai ứng dụng kỹ thuật AI phải tập trung tạo lập big data từ đến năm trước Big data AI ứng dụng thành công doanh nghiệp lớp C Mỹ Chúng làm thay đổi giới kinh doanh Nhờ ứng dụng big data AI, việc điều tra nhu cầu khách hàng, dự báo khách hàng tiềm năng, thiết kế sản xuất sản phẩm theo nhu cầu khách hàng tiềm năng, tự động hóa q trình sản xuất, giải đáp tư vấn khách hàng, thực bán hàng trực tuyến (on line), thực hiệu nhanh hơn, đa phần thực theo thời gian thực Big Data AI tương lai doanh nghiệp Một doanh nghiệp muốn thành công bối cảnh hội nhập kinh tế cạnh tranh gay gắt cần phải nắm bắt, phải ứng dụng triển khai công nghệ tiên tiến Do khn khổ có hạn, viết chưa đánh giá thực trạng xây dựng big data ứng dụng kỹ thuật AI Việt Nam Nhưng đánh giá cách tổng quát việc triển khai nội dung manh mún, nhỏ lẻ hiệu đạt hạn chế hầu hết lĩnh vực kinh tế - xã hội hoạt động doanh nghiệp Những câu hỏi như: nguyên nhân tình trạng hạn chế nêu gì?, Chuyển đổi số Việt Nam nên đâu? nhà nước cộng đồng doanh nghiệp giữ vai trò triển khai thực nội dung ? hy vọng trả lời báo cáo khác TÀI LIỆU THAM KHẢO 12 Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam tổ chức Hà Nội, ngày 18/12/2018 Anand S Rao, Gerard Verweij Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise PwC report, 2017 Hilbert M & Lopez P (2011): The World’s Technological Capacity to Store, Communicate, and Compute Information Science, 332(6025): 60–65 Klaus Schwab (2016): “The Fourth Industrial Revolution”, Report in the World Economic Forum 2016 Kristian Kersting & Ulrich Meyer, From Big Data to Big Artificial Intelligence? Algorithmic Challenges and Opportunities of Big Data KI Künstliche Intelligenz (2018) 32:3–8 https://doi.org/10.1007/s13218-0170523-7 Stuart Russell, Peter Norvig (2016) Artificial Intelligence A Modern Approach (3rd Global Edition) Pearson Đỗ Văn Thành (2018) Phân tích dự báo phục vụ tái cấu trúc kinh tế bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0, Kỷ yếu Hội thảo khoa học quốc tế NCIF-Irish Aid: Tái cấu trúc kinh tế Việt Nam bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 Pages 9-24 Đỗ Văn Thành (2017) Mơ hình dự báo giá cổ phiếu ngữ cảnh liệu số chiều cao Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ X, FAIR, Đã Nẵng ngày 17-18/8/2017, 422-433 DOI: 10.15625/vap.2017.00051 Nguyễn Thanh Thủy, Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Nguyễn Trí Thành (2018): Trí tuệ nhân tạo thời đại số: Bối cảnh giới liên hệ với Việt Nam – Báo Công thương 13 ... bình thường Big data AI thay đổi giới kinh doanh nào? Ngày nay, doanh nghiệp liệu dẫn dắt, điều chỉnh Cụ thể, Big data AI bước phát triển để định hình quy trình kinh doanh hàng ngày đóng vai... bị : www.teckreck.com/ro les-of-big-data-and-ai-in-the-business-world/ Hội thảo “Tác động cách mạng công nghiệp lần thứ tới hoạt động thông tin khoa học công nghệ", Hội Thông tin KH&CN Việt Nam... yếu tố tự nhiên, kinh tế, xã hội đa dạng hình thức thể kiểu liệu bao gồm liệu có cấu trúc (như liệu số, liệu số dạng bảng, ) liệu khơng có cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, video, liệu cảm biến,