Vai trò của học máy trong nền kinh tế số

TẠP CHÍ CƠNG THƯƠNG VAI TRỊ CỦA HỌC MÁY TRONG NỀN KINH TÊ số • vũ THỊ THANH HƯƠNG TĨM TẮT: Chuyển đổi mơ hình kinh doanh phù hợp với kinh tế số tạo điều kiện cho hoạt động kinh doanh hiệu Những tiến công nghệ thông tin Học máy (Machine Learning) tạo tác động lớn nhiều ngành nghề, có ngành kinh doanh Học máy lĩnh vực then chốt trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm cải thiện tự động hóa liệu, cung câp cho máy tính khả học hỏi, giảm thiểu can thiệp người Bài viết phân tích vai trò học máy kinh doanh bối cảnh cách mạng kỹ thuật số tồn cầu Từ khóa: học máy, kinh doanh, thương mại điện tử, trí tuệ nhân tạo Học máy kinh doanh toàn cầu Học máy lĩnh vực trí tuệ nhân tạo nghiên cửu khả tự học máy tính Hiểu cách đơn giản, học máy kỹ thuật giúp cho máy tính tự học mà khơng cần phải cài đặt luật định Theo Arthur Samuel (1959): Học máy ngành học cung cấp cho máy tính khả học hỏi mà khơng cần lập trình cách rõ ràng Giáo sư Tom Mitchell Carnegie Mellon University định nghĩa: Học máy chương trình máy tính nói học hỏi từ kinh nghiệm E từ tác vụ T với độ đo hiệu suat p Nếu hiệu suât áp dụng tác vụ T đo lường độ đo p tăng từ kinh nghiệm E Như vậy, học máy hiểu cách đơn giản sử dụng để mơ trí thơng minh người, dựa vào việc "học tập”, thuật toán mẫu sử dụng để “đào tạo” cho hệ thống để trở nên giỏi thực công việc qua 174 số25-Tháng 11/2021 lần lặp lại việc "học” Học máy kích hoạt ứng dụng sử dụng trường hợp khó khơng thể thực theo mơ hình lập trình truyền thơng Một sơ' ví dụ thực tế học máy bao gồm: dịch ngơn ngữ, nhận dạng hình ảnh, trị chuyện phân tích dự đốn Các doanh nghiệp kết hợp học máy vào trọng tâm quy trình chiến lược Học máy có khả khám phá mẫu mối tương quan, cá nhân hóa khách hàng tương tác tăng doanh thu, góp phần tăng trưởng cho doanh nghiệp Cách học máy định hướng cách người hành vi máy tích hợp lại với Học máy triển khai để tự động hóa tác vụ hệ thống hóa, thực theo tiêu chí lặp lặp lại học thuộc lịng châ't, chẳng hạn tìm kiếm thông tin thu hồi thông tin, phân loại sản phẩm thành nhiều thể loại Doanh nghiệp tiết KINH TÊ kiệm chi phí cách tăng hiệu cơng việc, giảm công sức lao động Mặt khác, học máy sử dụng để bổ sung cho việc định người đề xuất giải pháp hoàn toàn mới, đề xuất dự đốn định Lợi ích việc bao gồm xác định hội đưa định sử dụng nhiều liệu sấn có Việc thực làm thủ công phần mềm nhà cung cấp bên thứ ba công cụ Một số nhà cung cấp cung cấp lập trình ứng dụng nhận thức tảng giao diện (API), cho phép hiểu biết giống người nội dung chẳng hạn hình ảnh, lời nói văn Tương tự, tảng mã nguồn mở cung câp cấu trúc để xây dựng ứng dụng học máy Phần lớn ứng dụng học máy tạo thực thi tảng lưu trữ Hình ỉ: Mơ tỏ quy trình điển hình tiến trình học máy Training inputs :ĩ this prịtítxr defect 76 mages «0 ■< c° ° ° ° ° °) (Ệj) (^O o o o o o) • ■►■fo o o o o o) ( o o o o o o) Trained model Nguồn: Business impacts ofmachine learning I Trong ví dụ mơ tả Hình 1, mơ hình “đào tạo” để phát sản phẩm lỗi cách cung cấp đầu vào “đào tạo*’ thơng qua hình ảnh sản phẩm dán nhãn bình thường bị lỗi Mơ hình bắt đầu nhận mẫu tính sản phẩm bình thường sản phẩm bị lỗi, đồng thời học hỏi tính nên trọng nghiêm trọng xác định diện lỗi sản phẩm Mơ hình cung cấp nhiều hình ảnh mẫu để “học" tinh chỉnh trọng sơ' đến độ xác cao Cuối cùng, giới thiệu với sản phẩm mđi, mơ hình đào tạo phát sản phẩm có bị lỗi hay khơng Doanh nghiệp phát triển học máy thơng thường có nhóm chuyên gia nhà khoa học liệu, nhà phát triển tạo ứng dụng sử dụng công nghệ đám mây Nền tảng phần mềm sử dụng xây dựng nguồn mỏ lưu trữ đám mây Theo khảo sát MIT Technology Review 375 doanh nghiệp hàng đầu 30 quốc gia cho kết 60% người hỏi thực chiến lược học máy cam kết đầu tư liên tục vào học máy Doanh thu thị trường toàn cầu cho học máy dịch vụ (MLaaS) tảng nhà cung cấp học máy lên tới 1,07 tỷ la Mỹ năm 2016 Các mơ hình học máy hỗ trợ ứng dụng nhận thức để kích hoạt tham gia tự động hóa quy trình Tập đoàn Dữ liệu Quốc tế (IDC) xác định ứng dụng nhận thức tập hợp công nghệ sử dụng ngôn ngữ tự nhiên xử lý để trả lời câu hỏi cung cấp đề xuất tự động điều chỉnh học hỏi từ sai lầm ước tính chi tiêu tồn giới SỐ 25 - Tháng 11/2021 175 TẠP CHÍ CƠNG THƯƠNG để họ trở thành 4,5 tỷ đô la Mỹ năm 2017 Chi phí cho phần mềm nhận thức tảng IDC xác định dự kiến 2,5 tỷ đô la Mỹ vào năm 2017, bao gồm cơng cụ để phân tích, xếp, truy cập cung cấp dịch vụ tư vân dựa loạt liệu khơng có cấu trúc có cấu trúc thơng tin, sử dụng học máy Chi phí dịch vụ kinh doanh công nghệ thông tin liên quan đến nhận thức ước tính lớn 3,5 tỷ la Mỹ vào năm 2017 mua nhớ dành riêng tổng cộng 1,9 tỷ đô la Mỹ Tăng trưởng thị trường nhu cầu tảng nhà cung cấp MLaaS dự kiến phát triển mạnh mẽ năm tới, với phân khúc dự báo ngành để tạo doanh thu thị trường toàn cầu 20 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025 Sự tăng trưởng đại diện cho hợp chát tốc độ tăng trưởng hàng năm (CAGR) 38,4% từ năm 2017-2025, dự kiến thúc đẩy phát triển liên tục kỹ thuật học máy tăng trưởng công ty lớn thị trường ngành Chàm sóc sức khỏe Khoa học đời sơng Cũng theo khảo sát này, chi phí Bắc Mỹ MLaaS chiếm 362,7 triệu đô la Mỹ vào năm 2016 khu vực dự kiến trì vị trí dẫn đầu tồn cầu lĩnh vực doanh thu đến năm 2025 Tóc độ tăng trưởng đầu tư toàn cầu ứng dụng nhận thức sử dụng học máy dự kiến tăng mạnh mẽ thời gian tới năm, với tốc độ đầu tư CAGR 69,6% cho giai đoạn đến năm 2020 Hiện tại, IDC ước tính phần lớn chi phí dành cho ứng dụng Hoa Kỳ với tổng trị giá 9,7 tỷ đô la Mỹ, châu Âu, Trung Đông, châu Phi (EMEA) châu Á - Thái Bình Dương Học máy cần nhiều liệu làm đầu vào để đào tạo mô hình Việc xác định thuật tốn thích hợp phát triển mơ hình làm việc cần thời gian yêu cầu nhiều lần lặp lại để phát triển kết khả thi Một doanh nghiệp cần phải thực lựa chọn việc thuê nhà khoa học liệu nhà phát triển phần mềm gia cơng mơ hình doanh nghiệp, tự phát triển, thực kết hợp Bên cạnh đó, khoản đầu tư thời gian tiền bạc nhiều: khoảng 12 tháng cơng 17Ĩ SỐ25-Tháng 11/2021 việc để đưa dự án khởi cơng; dự án nhỏ có chi phí vài trăm nghìn la Mỹ, dự án kinh doanh lớn tốn chi phí đến vài triệu la Mỹ để thực Trên thực tế, dự án học máy đạt kết mong đợi Quá trình phát triển mẫu, thử nghiệm, phân tích sàng lọc phải thực lặp lặp lại nhiều lần Khi phát triển dự án thành công lợi ích đem lại cho doanh nghiệp lớn, theo Deloitte Access Economics lãi rịng đạt đến 250.000 đô la Mỹ đến 20 triệu đô la Mỹ Một số dự án lớn cung cấp lợi nhuận theo cấp số nhân vượt vài tỷ đô la, đặc biệt lĩnh vực cộng đồng, sức khỏe Tỷ lệ lợi nhuận ròng (ROI) dự án thay đổi tùy thuộc vào ngành mà doanh nghiệp hoạt động, môi trường pháp lý mức độ cộng tác, quy mơ dự án, Ước tính, ROI hàng năm tỷ lệ hoàn vốn dự án năm thực chia cho tổng mức đầu tư dự án thời điểm tính Doanh thu lợi ích tăng trưởng doanh nghiệp học máy Học máy giúp doanh nghiệp tăng doanh thu thơng qua mở rộng phân tích liệu, doanh nghiệp có hiểu biết sâu chất lượng, khối lượng tốc độ thực công việc Từ đó, cải thiện dự đốn kết kinh doanh cải thiện chiến lược kinh doanh tốt hơn, tạo lợi cạnh tranh thương trường cho doanh nghiệp so với công ty ngành Trong thị trường thay đổi nhanh chóng nay, doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực ngày tăng, doanh nghiệp cần phải thực biện pháp công nghệ nhằm dẫn đầu xu hướng thị trường dự đoán cách thức khách hàng phản ứng Nhiều doanh nghiệp sử dụng liệu phân tích để dự báo nhu cầu cho sản phẩm dịch vụ họ Nhu cầu dự báo cho phép doanh nghiệp quản lý kho hàng tồn kho, đánh giá lợi nhuận từ chương trình khuyến giảm chi phí Các mơ hình học máy dự báo tốt thống kê truyền thơng, học máy kết hợp phản hồi vào vòng lặp, liên tục điều chỉnh mơ hình, làm cho xác theo thời gian KINH TÊ Doanh nghiệp sử dụng thông tin chi tiết liệu bắt nguồn từ việc sử dụng “học” để cải thiện khách hàng tương tác cách xác định tốt hơn, hiểu phản hồi khách hàng Ví dụ: lời nói văn phân tích kỹ thuật học máy áp dụng cho ghi lại tương tác trực tiếp khách hàng với theo dõi đầu môi bán hàng tiềm Phân tích liệu theo hướng học máy cải thiện nỗ lực phân khúc khách hàng để dự đoán lợi nhuận cao rủi ro cho khách hàng Trong ngành Bảo hiểm, mơ hình dự báo xác định rủi ro cao, khách hàng giúp doanh nghiệp bảo hiểm giảm thiểu tổn thất phát triển phù hợp phí bảo hiểm Cách tiếp cận học máy làm tăng giá trị cách đưa định giới thực trở lại mô hình định giá, cải thiện với đào tạo Dành cho doanh nghiệp trực tuyến với phạm vi sản phẩm lớn, xếp hạng học máy cải thiện tìm kiếm sản phẩm cách sử dụng cá nhân hóa dựa tìm kiếm người dùng lịch sử mua hàng trước đó, có nghĩa khách hàng tìm mua sản phẩm phù hợp nhanh Đề xuất sản phẩm học máy Ị phát triển hệ thông học hành vi mua sắm mẫu, 'i chẳng hạn điểm tương đồng Ị khách hàng liên quan tìm kiếm mục, Iđể dự đốn khách hàng có sở thích mặt hàng Các đề xuât dựa dự đoán dẫn đến doanh thu bán hàng cao hiểu quan tâm khách hàng đến loại sản phẩm cụ thể hướng khách hàng đến sản phẩm tương tự có giá tiền cao Sự kết hợp mạnh mẽ kinh doanh chuyên môn học máy thúc đẩy chiến lược tốt, định tăng trưởng doanh thu Mô hình học máy thường sử dụng để phát triển chiến lược giá tơ'i ưu để tối đa hóa lợi nhuận Tơi ưu hóa giá động cơng cụ quản lý doanh thu sử dụng rộng rãi bán lẻ, ô tô, truyền thông di động ngành công nghiệp điện, tạo sử dụng liệu thay đổi khách hàng sở thích mơ hình mua hàng Mơ hình học máy ngày cần thiết để xử lý khôi lượng thương mại đ}ện tử liệu thời gian thực Bằng cách sử dicing học máy để tạo sử dụng tất liệu có sẵn tạo cung câp giá tùy chỉnh cho phù hợp khách hàng vào thời điểm, doanh nghiệp tăng xác suất bán hàng tạo doanh thu cao Học máy giúp doanh nghiệp đạt cạnh tranh lợi thế, đặc biệt người có khả phân tích liệu Theo nghiên cứu Deloitte Access Economics, nhà nghiên cứu nhận thây rằng, công ty sử dụng phân tích liệu việc định họ suất cao 5% 6% lợi nhuận đối thủ cạnh tranh Nghiên cứu cho thấy, công ty tăng gấp lần khả đưa định nhanh đôi thủ cạnh tranh có khả nhanh gấp lần thực định Tuy nhiên, tỷ lệ tổ chức báo cáo lợi cạnh tranh từ phân tích giảm Điều nhiều cơng ty cạnh tranh với phân tích, làm cho khó khăn để trì lợi so với đôi thủ cạnh tranh Nâng cao khả phân tích lên học máy bước cho doanh nghiệp tìm kiếm để trì lợi Một khảo sát chung MIT Technology Review thực (năm 2017) cho thấy, 26% tổ chức sử dụng học máy đạt lợi cạnh tranh đồng nghiệp thị trường Đánh giá khảo sát doanh nghiệp cho kết 30% người chấp nhận học máy đạt hiệu quy trình nội Đối với doanh nghiệp hướng tới khách hàng, mơ hình học máy sử dụng để hợp lý hóa khách hàng qua tương tác Doanh nghiệp triển khai văn kỹ thuật phân tích giọng nói, chẳng hạn xử lý ngơn ngữ tự nhiên để hiểu phân loại tương tác khách hàng theo dõi phản hồi Hướng khách hàng đến thơng tin họ cần nhanh cải thiện hài lịng khách hàng giảm tình trạng hỗn loạn cách giảm âm lượng thời lượng gọi gọi Học máy đảm bảo tính bảo mật khách hàng, có nghĩa danh tính người dùng cần xác thực, doanh nghiệp hưởng lợi từ việc sử dụng lời nói kỹ thuật nhận dạng Điều có nghĩa yếu tố nhận dạng khách hàng trở thành tài nguyên lưu tài liệu giải thích liệu liên quan đến khách hàng Mô SỐ25-Tháng 11/2021 177 TẠP CHÍ CƠNG TMS hình học máy cho phép doanh nghiệp giảm chi phí tìm kiếm thơng tin nhiều liệu thực nhiệm vụ truy xuất, chẳng hạn quy định tuân thủ nghiên cứu pháp luật Mơ hình thực tìm kiếm toàn diện phần nhỏ khoảng thời gian cần thiết để người tự quét tham khảo chéo tài liệu, úy quyền phần quy trình cơng việc cho học máy mơ hình có nghĩa nhân cơng tay nghề cao tập trung vào việc thực nhiệm vụ suất cao Mơ hình cung cấp cấu trúc sơ liệu, tiết kiệm cho người công việc thường ngày địi hỏi nhiều thời gian Ví dụ, y tế khoa học sức khỏe, mơ hình phân loại thực phân loại giai đoạn ban đầu quét hình ảnh y tế, cho phép nhà chẩn đoán tập trung vào nhiệm vụ khác can thiệp vào giai đoạn sau để xác nhận xếp không rõ ràng mẫu Điều giúp bác sĩ X quang bác sĩ chữa trị làm việc nhanh xác Nhiều hiệu đạt thơng qua học máy liên quan đến cách doanh nghiệp hoạt động tơi ưu hoạt động bên ngồi Học máy mơ hình tơi ưu hóa việc định cách phân tích trạng thái chuỗi giá trị Các mơ hình dự đốn liên tục, kết hợp thơng tin nguồn cung cấp sở dây chuyền, lực vận chuyển, yêu cầu dịch vụ khách hàng yêu cầu lợi nhuận, cung cấp sở để định có hiệu cao chứng minh phân tích liệu Mơ hình học máy tơi ưu hóa việc sử dụng đầu vào tài sản vốn Phép thử lỗi sai q trình dẫn đến lượng lớn nguyên vật liệu bị lãng phí Các doanh nghiệp sản xuất thường phải đơi mặt với đánh đổi việc giảm thiểu chi phí sản xuất đảm bảo sản phẩm tuân theo tiêu chuẩn chất lượng mơ hình học máy phù hợp để tăng cường chuyên môn ngành để giải vấn đề tơi ưu hóa Ví dụ, việc sử dụng mơ hình học máy giúp doanh nghiệp giảm thiểu chi phí sở vật chát Bằng cách dự đốn nhu cầu đơi với sản xuất, mơ hình học máy giúp doanh nghiệp xếp tốt việc sử dụng tài nguyên với nhu cầu thực tế họ Học máy sử dụng để khám phá thông sô' sản xuất điều chỉnh quy trình end-to-end Ví dụ, tự động điều chỉnh nhiệt độ lò nung hỗn hợp nguyên liệu đầu vào Kết luận Các mơ hình học máy xây dựng từ kỹ thuật thống kê khoa học máy tính lý thuyết, đồng thời tận dụng tập liệu lớn để liên tục học hỏi cải thiện Việc sử dụng học máy tạo điều kiện nhanh thay đổi lớn mô hình kinh doanh so với trước Các doanh nghiệp kết hợp học máy vào quy trình lý chiến lược Học máy mang lại lợi ích khả khám phá mẫu mô'i tương quan, cải thiện phân khúc khách hàng nhắm vào mục tiêu cuối giúp doanh nghiệp tăng doanh thu, tăng trưởng có vị thị trường ■ TÀI LIỆU THAM KHẢO: Bộ Công Thương (2020) Sách trắng thương mại điện tử Việt Nam năm 2020 Cục Thương mại điện tử Kinh tế số Nguyễn Đặng Hải Yến (2019) Nền kinh tế số: Kinh nghiệm phát triển mộtsố quốc gia - Bài học cho Việt Nam Tạp chí Thị trường Tài tiền tệ số 24/2019 Louis Columbus (2017) The New Proving Ground for Competitive Advantage Retrieved from: http.s.7Avww.business2community.conì/business-intelìigence/machine-learning-new-proving-groưnd-cfìmpetitiveadvantage-018] 2218 178 So 25-Tháng 11/2021 KINH TÊ M-Brain (2017) ML Initiatives Across Industries: Practical Lessons from IT Executives Retrieved from: https://www.m-brain.com/white-papers/machine-learning-initiatives-across-industries-practical-lessons- executives/ Deter, F & Engelstădter, H (2016) Applying ML to Manufacturing, The Oliver Wyman Perspectives on Manufacturing Industries Retrieved from: https://www.oliverwyman.com/content/dam/ oliver-wyman/v2/publications/2016/Nov/perspectives-on-manufacturing-industries/Applying_Machine_ Learning_To_Manufacturing.pdf McAfee, A, & Brynjolfsson, E (2012) Big Data: The Management Revolution Harvard Business Review, 90(10), 60-6,68,128 Ngày nhận bài: 9/9/2021 Ngày phản biện đánh giá sửa chữa: 9/10/2021 Ngày chấp nhận đăng bài: 19/10/2021 Thông tin tác giả: ThS VŨ THỊ THANH HƯƠNG Trường Đại học Tài - Marketing THE ROLE OF MACHINE LEARNING IN THE DIGITAL ECONOMY • Master, vu THI THANH HUONG University of Finance - Marketing ABSTRACT: Transforming business models in line with the digital economy improves the business performance Advances in information technology such as machine learning have made huge impacts in many areas, including business activities Machine learning plays a key role in the development of artificial intelligence (Al) It uses data to train models which are then used to automate processes This paper analyzes the role of machine learning in business in the context of the current global digital revolution Keywords: machine learning, business, e-commerce, artificial intelligence So 25 - Tháng 11/2021 179 ... Cục Thương mại điện tử Kinh tế số Nguyễn Đặng Hải Yến (2019) Nền kinh tế số: Kinh nghiệm phát triển mộtsố quốc gia - Bài học cho Việt Nam Tạp chí Thị trường Tài tiền tệ số 24/2019 Louis Columbus... chiến lược học máy cam kết đầu tư liên tục vào học máy Doanh thu thị trường toàn cầu cho học máy dịch vụ (MLaaS) tảng nhà cung cấp học máy lên tới 1,07 tỷ đô la Mỹ năm 2016 Các mơ hình học máy hỗ... vào Kết luận Các mơ hình học máy xây dựng từ kỹ thuật thống kê khoa học máy tính lý thuyết, đồng thời tận dụng tập liệu lớn để liên tục học hỏi cải thiện Việc sử dụng học máy tạo điều kiện nhanh