(Tiểu luận) bài tập lớn môn năng lực số ứng dụng đề tàitrí tuệ nhân tạo trong ngành dịch vụ sản xuất

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG HỆ CHẤT LƯỢNG CAO BÀI TẬP LỚN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG TÊN ĐỀ TÀI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGÀNH DỊCH VỤ SẢN XUẤT Giảng viên hướng dẫn: Chu Thị Hồng Hải Thành viên nhóm: Phạm Bùi Sơn Anh - - 25A4013091 - 17% Đinh Hoàng Lâm - 15 - 25A4013043 - 22% Tạ Huyền Trang - 36 - 25A4013106 - 19% Mai Thanh Thủy - 34 - 25A4013099 - 22%- Nhóm trưởng Trần Thị Hoàn - 11 - 25A4013032 - 20% Hà Nội – 11/2022 ĐỀ CƯƠNG I, Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất Tổng quát AI Tổng quát nhóm ngành dịch vụ sản xuất II, Thực trạng trí tuệ nhân tạo AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất Mục đích phát triển trí tuệ nhân tạo dịch vụ sản xuất Ứng dụng AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất Đánh giá thực trạng sử dụng AI ngành dịch vụ sản xuất III, AI tiềm ẩn tác động tiêu cực nhóm ngành dịch vụ sản xuất giải pháp cho vấn đề AI tiềm ẩn tác động tiêu cực Giải pháp LỜI TỰA Trí tuệ nhân tạo xu hướng, tiến tương lai giới nói cung giới khoa học máy tính nói riêng Với tiểu luận này, nhóm tác giả muốn đề cập đến khía cạnh khơng mới, trọng tâm phát triển trí tuệ nhân tạo tương lai Đó là: Trí tuệ nhân tạo ngành dịch vụ sản xuất Với thông tin, kiến thức hình ảnh tổng hợp, tìm hiểu nghiên cứu từ nhóm tác giả, bạn đọc cung cấp cặn kẽ kiến thức tảng trí tuệ nhân tạo đến ứng dụng tương lai nghành khoa học Ngoài ra, tiểu luận cịn gợi vấn đề mới, góc cạnh chưa khai thác đến trí tuệ nhân tạo độc giả mở cánh cửa tri thức khoa học máy tính LỜI CẢM ƠN Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn giảng viên: cô Chu Thị Hồng Hải tạo hội, giúp đỡ giảng dạy tận tình, tham gia góp ý vào q trình hồn thiện tiểu luận Với giúp đỡ, góp ý tận tình chi tiết mà chúng em thu thập đủ kiến thức vận dụng hiệu vào tiểu luận Cảm ơn tới trang thông tin, báo nghiên cứu khoa học website, trang báo khoa học cung cấp kiến thức, tư liệu, hình ảnh góp phần vào nội dung tiểu luận Cảm ơn đồng tác giả giúp đỡ, đồng hành ủng hộ hành trình dài thực hoàn thành tiểu luận Tiểu luận thành quả, tâm huyết nỗ lực nhóm tác giả Nhưng lần hợp tác thực hiện, chưa có nhiều kinh nghiệm, hạn chế thiếu sót mắt kiến thức đề tài này, tiểu luận khó tránh khỏi có thiếu sót Chúng em mong nhận lời góp ý, nhận xét từ phía để tiểu luận hoàn thiện Xin chân thành cảm ơn! LỜI CAM ĐOAN Chúng em xin cam đoan tiểu luận viết đề tài “ Trí tuệ nhân tạo ngành dịch vụ sản xuất ” đề tài mà nhóm chúng em bỏ thời gian, cơng sức trí tuệ thực tìm hiểu, nghiên cứu hồn thiện suốt thời gian vừa qua Chúng em xin cam đoan rằng: Những nội dung, thơng tin hình ảnh tài liệu báo cáo này, không chép, đạo nhái hay trích dẫn mà khơng ghi nguồn từ tiểu luận, báo, nghiên cứu khoa học có trước Nếu lời cam đoan chúng em không thật, chúng em xin chịu trách nhiệm trước cô xin nhận khiển trách thích đáng Chương 1: Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất 1.1 Tổng quát AI 1.1.1 Khái niệm AI - AI (artificial intelligence) hay cịn gọi trí thông minh nhân tạo - thông minh máy móc ngày người thường sử dụng để mơ tả hoạt động máy tính thiết bị điện tử trình thực nhiệm vụ địi hỏi trí thơng minh người - thiết bị xây dựng dựa trí thơng minh người - AI dựa khái niệm: + AI + Machine learning + Deep learning - Trí tuệ nhân tạo lĩnh vực liên quan đến chuyên ngành khoa học máy tính (COMPUTER SCIENCE) cơng nghệ thơng tin (INFORMATION TECHNOLOGY) người ứng dụng lập trình nhằm hướng tới mục đích để máy tính tự động hố hành vi thơng minh người - Máy tính có trí tuệ người cần trải qua trình học, trình bao gồm - Việc học tập : Thu nhập liệu thông tin quy tắc sử dụng thông tin - Lập luận: Sử dụng quy tắc tra cứu liệu thông tin INTERNET từ khố sau lọc liệu để đạt kết luận gần xác - Tự sửa lỗi: Cơng nghệ trí tuệ nhân tạo AI khác biệt hẳn so với việc lập trình logic ngơn ngữ lập trình Bởi lẽ ứng dụng tích hợp vào machine learning – hệ thống học máy nhằm mô trí tuệ người xử lý người tốt máy tính 1.1.2 Cách thức hoạt động AI - Thơng qua AI trí tuệ nhân tạo, thiết bị điện tử – máy móc có cách cư xử, khả thích ứng học hỏi thơng minh Nhằm mang đến tính vận hành mượt mà trơn tru so với thiết bị thông thường - Trí tuệ nhân tạo sử dụng phần mềm để bắt chước trí thơng minh người Trên thực tế, máy tính phải học cách phản ứng với số hành động quen thuộc định,bởi sử dụng thuật tốn lịch sử liệu người dùng để tạo thứ gọi mơ hình xu hướng - Việc phát triển AI chủ yếu tập trung vào ba khía cạnh nhận thức: học hỏi, suy luận tự điều chỉnh + Các trình học tập: AI tìm kiếm thơng tin liệu chuyển hố liệu thành thơng tin hữu ích dùng đc cách lọc keywords(từ khố) + Các quy trình lập luận: tập hợp quy trình để chọn lọc thuật toán phù hợp đạt kết mong muốn + Các quy trình tự sửa lỗi: AI lập trình để liên tục chỉnh sửa lại dòng code đảm bảo chúng cung cấp kết xác - VD: + Một chatbot hiển thị ví dụ trị chuyện văn học cách tạo trao đổi sống động thật với người cơng cụ nhận dạng hình ảnh học cách xác định mô đối tượng hình ảnh cách xem lại hàng triệu ví dụ + Các cơng cụ tìm kiếm Google, sử dụng AI để xác định kết phù hợp cho tìm kiếm + Email tiếp thị tự động sử dụng AI để tìm email gửi, dựa cách bạn tương tác với doanh nghiệp trang web + Nhiều loại quảng cáo online sử dụng AI để xác định đối tượng khách hàng xem quảng cáo ấy, dựa hành vi, sở thích kết tìm kiếm người tiêu dùng khứ Nói chung, hệ thống AI hoạt động cách nhập lượng lớn liệu đồng thời có khả phân tích liệu để tìm mối tương quan liên kết với nhau, đồng thời sử dụng mẫu để đưa dự đoán trạng thái tương lai 1.1.3 Bốn loại AI Theo hệ thống phân loại tại, có bốn loại AI chính: Phản ứng, trí nhớ hạn chế, lý thuyết tâm trí tự nhận thức Bốn loại AI góp phần vận hành dịch vụ sản xuất Chúng ta xem xét loại chuyên sâu chút Loại 1: AI phản ứng: Loại trí tuệ nhân tạo AI phản ứng, lập trình để cung cấp đầu dự đốn dựa đầu vào mà nhận Máy phản ứng ln phản ứng với tình giống hệt theo cách xác lúc, chúng khơng thể học hành động hình dung khứ tương lai - Ví dụ AI phản ứng bao gồm: + Deep Blue, siêu máy tính IBM chơi cờ đánh bại nhà vơ địch giới Garry Kasparov + Bộ lọc thư rác cho email giúp ngăn chặn quảng cáo lừa đảo cho người dung AI phản ứng bước tiến vượt bậc lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo, loại AI hoạt động nhiệm vụ mà chúng thiết kế ban đầu Điều khiến chúng có nhiều hạn chế cần thời gian để cải thiện Các nhà khoa học phát triển loại AI từ tảng Loại 2: Công nghệ AI với nhớ hạn chế Công nghệ AI với nhớ hạn chế học hỏi từ khứ xây dựng kiến thức cách quan sát hành động liệu Loại AI sử dụng liệu lịch sử, quan sát kết hợp với thơng tin lập trình sẵn để đưa dự đoán thực nhiệm vụ phân loại phức tạp Đây loại AI sử dụng rộng rãi Ví dụ: xe tự hành sử dụng trí tuệ nhân tạo nhớ giới hạn để quan sát tốc độ hướng xe khác, giúp họ "đọc đường" điều chỉnh cần thiết Q trình hiểu giải thích liệu đến giúp chúng an toàn đường Tuy nhiên, Công nghệ AI với nhớ hạn chế tên gọi cịn nhiều hạn chế Thông tin mà xe tự hành hoạt động ngắn hạn khơng lưu nhớ dài hạn xe Loại 3: Lý thuyết Trí tuệ nhân tạo Bạn muốn tổ chức trò chuyện có ý nghĩa với robot thơng minh cảm xúc có ngoại hình âm giống người thật? Điều đang phát triển dựa lý thuyết trí tuệ nhân tạo Document continues below Discover more from: Lực Số Năng Học viện Ngân hàng 407 documents Go to course 44 18 46 25 BÀI-TẬP-LỚN-KẾTTHÚC-HỌC-PHẦN-… Năng Lực Số 100% (11) ÔN TẬP NGƯỜI LÁI ĐỊ SƠNG ĐÀ Năng Lực Số 100% (11) Ôn tập kiểm tra II Năng Lực Số Ứng… Năng Lực Số 100% (7) Bài tập lớn môn lực số ứng dụng… Năng Lực Số 94% (16) Bài thực hành Wordddddddd Năng Lực Số 100% (6) 26 Nhóm-10-chủ-đề-6 - tốn ví điện… Năng Lực 100% (6) Với loại AI này, máy móc có khả định tương tựSố người Những cỗ máy có lý thuyết trí tuệ nhân tạo, AI hiểu ghi nhớ cảm xúc, sau điều chỉnh hành vi dựa cảm xúc chúng tương tác với người Vẫn số trở ngại để đạt lý thuyết trí tuệ nhân tạo, trình thay đổi hành vi dựa cảm xúc thay đổi nhanh chóng linh hoạt giao tiếp người Rất khó để bắt chước cố gắng tạo ngày nhiều máy móc thơng minh mặt cảm xúc Điều nói rằng, chúng tơi đạt tiến Đầu robot Kismet, Giáo sư Cynthia Breazeal phát triển, nhận tín hiệu cảm xúc khuôn mặt người tái tạo cảm xúc khn mặt Robot hình người Sophia, phát triển Hanson Robotics Hồng Kơng, nhận dạng khn mặt phản ứng với tương tác nét mặt Loại 4: AI tự nhận thức Loại trí tuệ nhân tạo tiên tiến AI tự nhận thức Khi máy móc nhận thức cảm xúc mình, cảm xúc người xung quanh, chúng có mức độ ý thức trí thơng minh tương tự người Loại AI có mong muốn, nhu cầu cảm xúc Máy có loại AI tự nhận thức cảm xúc trạng thái tinh thần bên chúng Chúng đưa suy luận (chẳng hạn “Tôi cảm thấy tức giận cắt ngang tơi tham gia giao thông”) mà loại AI khác thực Công nghệ chưa đủ tiềm lực phát triển loại AI tinh vi khơng có phần cứng thuật tốn để hỗ trợ Nếu loại AI phát triển tiến xa với Trí tuệ nhân tạo thơng thường 1.1.4 Lịch sử hình thành phát triển AI - Sau hàng chục vạn năm sinh sống hình thành phát triển nên xã hội Loài người trải qua tổng cộng cách mạng công nghiệp: + Cách mạng công nghiệp lần thứ nhất: bước đầu q trình người giới hóa ngành sản xuất bắt đầu có thị hóa, đại hóa + Cách mạng công nghiệp lần thứ hai: bắt đầu sản xuất điện-cơ khí dần có tự động hóa + Cách mạng cơng nghiệp lần thứ ba (Digital Revolution): mở kỉ nguyên mang tên cơng nghệ thơng tin - Hiện lồi người bước vào thời kì cơng nghệ 4.0 nhằm chuyển đồi sang kinh tế (nền kinh tế kĩ thuật số) Những công nghệ tiêu biểu là: IOT, Blockchain, Cloud, Big Data, Công nghệ sinh học, in 3D, RPA, Robot… khơng thể thiếu số AI hay cịn gọi trí tuệ nhân tạo Quá khứ: - 1943: “A Logical Calculus of Ideas Immanent in Nervous Activity” sách đề xuất mô hình tốn học để xây dựng mạng lưới thần kinh Warren McCullough Walter Pitts xuất - 1949: Donald Hebb cho sách “The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory” đưa lý thuyết hệ thống thần kinh tạo kết nối tế bào thần kinh khiến chúng trở nên mạnh mẽ - 1950: + Claude Shannon cho xuất báo việc lập trình máy tính nhằm chơi cờ + Isaac Asimov cho đời “Ba định luật robot” + “Computing Machinery and Intelligence” xuất Alan Turung với mục địch xác định thông minh máy tính có tồn khơng + Mạng máy tính thần kinh đại học Harvard Marvin Minsky Dean Edmonds xây dựng (SNARC) - 1952: + Arthur Samuel xây dựng chương trình nhằm mở khả tự học chơi cờ máy tính - 1954: Thử nghiệm dịch Georgetown-IBM tự động từ tiếng Nga sang tiếng Anh - 1956: + Allen Newell Herbert Simon trình bày chương trình lý luận + Cụm từ AI nhắc đến dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo lần John McCarthy nhằm xác định mục tiêu phạm vị coi đời AI ngày -1958: John McCarthy đề xuất hệ thống hồn chỉnh AI có khả học hỏi kinh nghiệm người Đồng thời ông phát triển AI Lisp loại ngơn ngữ lập trình cho xuất báo “Programs with Common Sense” - 1959: Allen Newell, Herbert Simon JC Shaw thiết kế chương trình để học theo giải vấn đề người(GPS) - 1963: Phịng thí nghiệm AI Stanford vào hoạt động dẫn dắt John McCarthy - 1966: + Shakey coi người máy điện tử với khả phân tích câu lệnh chia nhỏ cách hợp lí + ALPAC tổ chức phủ Mỹ thiếu tiến việc nghiên cứu dịch máy khiến tồn dự án máy tính tài trợ phủ bị hủy bổ - 1969: Chương trình XX MYCIN phát triển để chuẩn đoán máu nhiễm trùng tạo Stanford - 1972: PRITAL loại ngơn ngữ lập trình đời - 1973:Chính phủ Anh cơng bố báo cáo “LIGHTHILL” sai lầm dẫn đến chậm tiến nghiên cứu AI khiến cho nguồn tài chợ cho dự án bị cắt giảm - 1974-1980: Việc nghiên cứu phát triển AI liên tục tạo thất vọng khiến DARPA bị cắt giảm lớn việc trợ cấp học thuật Kết hợp với kiện từ năm 1973 khiến cho nghiên cứu bị trì trệ dẫn đến thời kì gọi “mùa đơng AI đầu tiên” - 1980: XCON phát triển hệ thống thương mại chuyện gia đầu tiền thành công XCON khởi đầu cho đầu tư mạnh mẽ nhằm sử dụng hệ thống chuyên gia đồng thời kết thức “Mùa đông AI” từ trước - 1982: Dự án hệ thống máy tính Thương mại quốc tế Công nghiệp Nhật Bản(FGCS) phát triển với tên “thế hệ thứ 5” nhằm phát triển siêu máy tính có hiệu lớn tảng để tiếp tục nghiên cứu phát triển AI - 1983: Nhằm hưởng ứng hoạt động FGCS phủ Hoa Kỳ tiến hành sáng kiến điện tốn chiến lược với mục đích cung cấp nghiên cứu mà DARPA tài trợ việc nghiên cứu điện toán tân tiến AI - 1985: + Một tỷ đô năm số công ty chịu chi cho hệ thống chuyên gia toàn ngành công nghiệp thị trường máy Lisp với mong muốn nhận giúp đỡ + Các máy tính chuyên dụng sử dụng AI Lisp xây dựng phát triển - 1987-1993: Dòng máy Lisp sụp đổ lựa chọn rẻ Cloud cải thiện dẫn đến “mùa đông AI thứ 2” AI hồn tồn khơng ủng hộ thời gian buộc DARPA phải kết thức sáng kiến vào năm 1993 với tỷ đô tiền đầu tư không đem lại kết khả quan - 1991: DART triển khải công cụ lập kế hoạch tự động để sử dụng chiến dịch Bão táp Sa Mạc Mỹ năm 1993 - 1997: Vua cờ Garry Kasparov bị đánh bại máy tính Deep Blue Sau hình ảnh chụp, liệu sau đưa vào máy chủ trung tâm Nó thường cảnh sát sử dụng để giúp họ chứng thực chứng Ví dụ, xe nhỏ có diện trường vụ án khơng? Ai có chứng ngoại phạm hợp pháp khơng? - Giám sát tài xế: Thị giác máy tính thêm vào cabin tơ với mục đích giám sát người lái tốt hơn, an tồn Cơng nghệ sử dụng tính nhận diện khn mặt ước tính tư đầu để tìm thứ buồn ngủ nhận dạng cảm xúc, ngăn chặn hàng nghìn vụ tai nạn tử vong năm Điều thực quan trọng nhiều người lái xe khơng thích thừa nhận họ mệt mỏi, cảm giác buồn ngủ ảnh hưởng đến khả lái xe họ Công nghệ điều khiển trí tuệ nhân tạo cảnh báo người lái xe việc lái xe họ gặp trục trặc lớn mệt mỏi khuyên họ nên tấp vào lề nghỉ ngơi Điều đảm bảo an toàn cho người lái xe, hành khách người tham gia giao thông khác Các lĩnh vực khác mà công nghệ chứng minh hữu ích bao gồm phân tâm người lái xe Nếu người lái xe bị phân tâm — ví dụ thiết bị di động họ — cơng nghệ cảnh báo họ để họ tập trung vào đường Những thứ gây xao nhãng khác bao gồm trò chuyện với hành khách ngồi ghế sau, điều mà người lái xe không nhận ra, điều làm giảm tập trung họ 2.2.2 Ứng dụng AI lĩnh vực tài - Đầu tư Robo-Advisory: Trợ lý ảo trị chuyện AI tận dụng để theo dõi tài cá nhân Những trợ lý cung cấp thơng tin chi tiết số tiền chi tiêu mục tiêu tiết kiệm Cố vấn Robo đưa lời khuyên tài để giúp nhà đầu tư quản lý danh mục đầu tư đề xuất danh mục đầu tư tùy chỉnh bao gồm trái phiếu , cổ phiếu tài sản khác vậy, việc cung cấp thơng tin chi tiết tài cá nhân Thông tin khách hàng liên quan đến vị rủi ro kinh nghiệm đầu tư họ sử dụng cho mục đích tương tự - Phát gian lận: Các công nghệ AI tiến vượt bậc để theo dõi hành động gian lận, giám sát giao dịch tảng xử lý bảo mật hệ thống Việc áp dụng AI Ứng dụng AI để phát gian lận thúc đẩy vấn đề tuân thủ quy định chung, giảm thiểu khối lượng cơng việc chi phí hoạt động cách cắt giảm việc tiếp xúc với tài liệu gian lận - Quản lý Du lịch & Chi phí: Việc kiểm tra biên lai du lịch yêu cầu báo cáo chi tiêu cho nhiều mục đích khác nhau, từ luật thuế thu nhập, việc tuân thủ, quy định khấu trừ thuế VAT Điều gây nhiều rủi ro tuân thủ liên quan đến gian lận thuế trả lương AI tận dụng thuật tốn deep learning công nghệ thu thập tài liệu để ngăn chặn chi tiêu khơng tn thủ giảm thiểu quy trình phê duyệt - Đáp ứng yêu cầu khách hàng: Các yêu cầu người tiêu dùng giải nhanh chóng thơng qua hệ thống AI Conversation , cần can thiệp người trường hợp không giải Với yêu cầu khách hàng xử lý nhanh chóng thơng qua AI, nhân viên tổng đài khắc phục ý họ yêu cầu phức tạp - Xác định hội bán thêm bán kèm: Các truy vấn người tiêu dùng chưa giải chưa thực xác định ngân hàng tổ chức tài khác thơng qua cơng nghệ AI hệ thống CRM Điều giúp nâng cao doanh thu hài lòng khách hàng Ví dụ: tảng đề xuất bảo hiểm xe cho khách hàng trình mua xe 2.2.3 Ứng dụng AI bưu viễn thơng - Tự động hóa tối ưu hóa mạng / Giám sát quản lý hoạt động mạng: Hầu hết mạng truyền thông phức tạp khó quản lý, đó, phức tạp ngày tăng triển khai công nghệ SD-WAN dịch vụ SDN NFV Công nghệ AI ML cho phép nhà khai thác mạng tận dụng tính tự động hóa tiên tiến hoạt động mạng, giúp tối ưu hóa kiến trúc mạng cải thiện khả kiểm soát quản lý Dữ liệu mạng thiết bị sử dụng để dự đốn xác định trước cố xảy liên quan đến mạng áp dụng sửa lỗi để tối ưu hóa độ tin cậy Ngồi ra, liệu định lượng định tính liên quan đến tương tác khách hàng, yêu cầu, khiếu nại, nhật ký dịch vụ cổng kênh chéo phân tích cách sử dụng AI, ML, NLP học sâu để khám phá xu hướng vấn đề hiệu suất nhân học, thiết bị, múi giờ, địa điểm - Tối ưu hóa tín hiệu vô tuyến: Một ứng dụng săn lùng AI lĩnh vực viễn thông tối ưu hóa tín hiệu vơ tuyến Vì phần lớn việc phân phối mạng lĩnh vực viễn thông dựa vào tín hiệu vơ tuyến, điều quan trọng nhà cung cấp dịch vụ phải theo kịp chất lượng cung cấp tốt cho khách hàng họ Tuy nhiên, với phân phối mạng quang, vấn đề lớn đường truyền mạng dễ dàng bị cản trở nhiễu động thời tiết, thiên tai chí độ trễ thời gian thực hiệu suất tổng thể Tuy nhiên, với xuất internet AI, nhà cung cấp dịch vụ lĩnh vực viễn thông dễ dàng quản lý để theo kịp tín hiệu vơ tuyến họ phát hành mạng phân phối hiệu Bằng cách sử dụng mạng tự tối ưu hóa, tín hiệu vơ tuyến ngày trở nên hiệu khả di chuyển chúng 2.2.4 Ứng dụng AI kinh doanh - Chatbot: Chatbots sử dụng thuật toán machine learning NLP để hiểu yêu cầu khách hàng phản hồi cách thích hợp Và họ làm điều nhanh sức lao động người với chi phí thấp AI hỗ trợ chức đề xuất, sử dụng liệu khách hàng phân tích dự đốn để đề xuất sản phẩm mà khách hàng có nhiều khả cần muốn mua Hệ thống thơng minh giúp nhân viên phục vụ khách hàng tốt hơn, dựa phân tích tương tự phân tích sử dụng chatbots công cụ đề xuất để đưa đề xuất cho nhân viên họ trao đổi với khách hàng - AI tiếp thị khách hàng mục tiêu: Các nhà cung cấp dịch vụ tìm kiếm trực tuyến, nhà bán lẻ trực tuyến tổ chức internet khác sử dụng hệ thống thông minh để hiểu người dùng cách mua hàng họ, họ chọn quảng cáo cho sản phẩm cụ thể mà họ có nhiều khả muốn cần AI giúp doanh nghiệp cung cấp hoạt động tiếp thị có mục tiêu giới thực Một số tổ chức bắt đầu kết hợp công nghệ thông minh, bao gồm nhận dạng khuôn mặt phần mềm không gian địa lý với phân tích, sử dụng cơng nghệ để xác định khách hàng trước tiên sau quảng bá sản phẩm, dịch vụ bán hàng thiết kế để phù hợp với sở thích cá nhân họ - Chuỗi cung ứng thông minh hơn: Các tổ chức ngành sử dụng AI để cải thiện việc quản lý chuỗi cung ứng họ Họ sử dụng thuật tốn machine learning để dự báo cần thiết thời gian tối ưu để di chuyển nguồn cung cấp Trong trường hợp sử dụng này, AI giúp nhà lãnh đạo doanh nghiệp tạo chuỗi cung ứng hiệu hơn, tiết kiệm chi phí cách giảm thiểu chí loại bỏ tình trạng tồn kho q mức nguy thiếu sản phẩm theo yêu cầu - Hoạt động an tồn hơn: Các ngành cơng nghiệp khác sử dụng tương tự ứng dụng phần mềm hỗ trợ AI để giám sát điều kiện an tồn Ví dụ, nhà sản xuất sử dụng phần mềm AI thị giác máy tính để giám sát hành vi người lao động nhằm đảm bảo họ tuân thủ giao thức an toàn Tương tự, tổ chức thuộc loại sử dụng AI để xử lý liệu thu thập từ hệ sinh thái IoT chỗ để giám sát sở công nhân Trong trường hợp vậy, hệ thống thông minh theo dõi cảnh báo công ty điều kiện nguy hiểm chẳng hạn lái xe tập trung xe tải giao hàng - AI để tối ưu hóa: Tối ưu hóa trường hợp sử dụng khác AI trải dài ngành chức kinh doanh Các ứng dụng kinh doanh dựa AI sử dụng thuật tốn mơ hình hóa để biến liệu thành thơng tin chi tiết hữu ích cách tổ chức tối ưu hóa loạt chức quy trình kinh doanh - từ lịch trình cơng nhân đến định giá sản phẩm 2.3 Đánh giá thực trạng sử dụng AI ngành dịch vụ sản xuất 2.3.1 Ứng dụng AI giao thông vận tải - Ưu điểm : việc vận dụng AI hệ thống giao thông thông minh giúp giảm tỉ lệ tai nạn xảy , cải thiện tình trạng tắc đường , tiết kiệm nhân lực lái xe tiết kiệm thời gian tìm chỗ đậu xe - Nhược điểm : áp dụng AI vào xe tự lái , xe gặp số vật thể xác định gây tai nạn - Thực tế: Năm 2014 , trung tâm đèn tín hiệu giao thơng thơng minh đưa vào hoạt động Hà Nội Hệ thống giám sát hình ảnh , chụp lại biển số xe vi phạm để cảnh sát giao thông xử lí sau 2.3.2 Ứng dụng AI lĩnh vực tài - Ưu điểm : giúp tổ chức tài đẩy mạnh hoạt động kinh doanh , giảm chi phí giao dịch tăng độ bảo mật , an toàn - Nhược điểm : có nhu cầu khách hàng rắc rối phức tạp, AI giải cần đến trợ giúp từ nhân viên - Thực tế: + Ngân hàng TMCP Đông Nam Á ( seabank) áp dụng AI ứng dụng SeAMobile ứng dụng có tính trợ lí tài nhân , xây dựng hệ thống Callbot để chăm sóc khách hàng, + Ngân hàng Vietinbank áp dụng AI để vận hành hệ thống kiosk nhận diện gương mặt phòng giao dịch – tiết kiệm đến 30% tổng thời gian giao dịch + Nhờ AI , VIB tạo MyVIB giúp khách hàng giải 85-90% giao dịch mà tới chi nhánh 2.3.3 Ứng dụng AI lĩnh vực bưu viễn thơng - Ưu điểm: đảm bảo thơng tin cá nhân an tồn tối ưu hóa tốc độ mạng - Thực tế: Với việc ứng dụng AI sinh trắc học, thời gian thực đăng ký cập nhật thông tin thuê bao diễn nhanh chóng, tránh việc thơng tin bị lệch th bao phải xác thực tồn góp phần ngăn chặn nạn sim rác, tin nhắn rác,spam, gọi rác 2.3.4 Ứng dụng AI lĩnh vực kinh doanh - Ưu điểm: giúp tiết kiệm thời gian , nhân lực, tăng doanh số, tăng độ thị hiểu khách hàng => cung cấp dịch vụ tốt với mức giá thấp - Nhược điểm: có đơi lúc u cầu chăm sóc khách hàng phức tạp AI không hiểu=> cần nhờ tới nhân viên - Thực tế: hãng Thermomix sử dụng ứng dụng ARI technology AI để xây dựng hệ thống cho hoạt động quán lý bán hàng lẫn quản lý cấu trúc nhóm Bên cạnh đó, cố gắng tích hợp tất quy trình kinh doanh hệ thống để có nhiều liệu hành vi nhất, thiết lập toàn phần mềm kiến trúc đám mây Progressive Web App, giúp truy cập từ thiết bị di dộng laptop, đồng thời cung cấp thông tin theo thời gian thực để giúp nhân viên hệ thống tăng doanh thu bán nhanh Chương 3: AI tiềm ẩn tác động tiêu cực nhóm ngành dịch vụ sản xuất giải pháp cho vấn đề 3.1 AI tiềm ẩn tác động tiêu cực 3.1.1 Tỷ lệ thất nghiệp gia tăng Robot thay người làm việc mối đe dọa giới công nhân Sự phát triển AI lĩnh vực tự động hóa khiến nhiều việc làm có tính chất lặp lặp lại bị thay thế, dẫn tới việc người lao động trở nên dư thừa Alan Bundy, giáo sư trường tin học trường Đại học Edinburgh, nhấn mạnh: "Mất việc làm có lẽ mối lo lớn nhất" Tuy nhiên, nhà khoa học lĩnh vực trí tuệ nhân tạo khẳng định có việc làm đòi hỏi kỹ cao để làm việc với AI Theo Công ty Nghiên cứu Gartner dự đoán, AI tạo 2,3 triệu việc làm sau lấy 1,8 triệu việc làm Điều đồng nghĩa với việc tạo 500.000 việc làm Dù vậy,sa thải hang loạt mối lo ngại lớn Theo nghiên cứu Oxford, người làm công việc ngành dịch vụ sản xuất tài chính-ngân hàng, tín dụng,giao thơng vận tải, bưu viễn thơng… dễ bị thay AI phủ nhận linh hoạt khả ứng biến người quan trọng lĩnh vực 3.1.2 Tình trạng bất bình đẳng thời đại AI Trí tuệ nhân tạo gây tình trạng khơng cơng xã hội Khi phân tích viết “The Fragment on Machines” Karl Marx vào năm 1848, Michael R McBride nhận định K Marx tiên đốn bất bình đẳng trầm trọng bối cảnh có tham gia người máy Thời gian làm việc người lao động giảm, đóng góp vào cơng việc giảm đi, dẫn tới giá trị người lao động khơng cịn trước Trong người máy ngày trọng dụng với tính hiệu hồn thiện 3.1.3 Sự ảnh hưởng AI đến hành vi mối quan hệ người Các robot thông minh nhân tạo ngày vượt trội việc thực trò chuyện người Điều áp dụng mạnh mẽ dịch vụ tư vấn khách hàng Vào năm 2015, lần robot có tên Eugene Goostman chiến thắng Thử thách Turing Trong thử thách này, người tham gia nhắn tin để trò chuyện máy tính, sau đốn xem họ trị chuyện với người hay máy Kết nửa số người nghĩ họ nói chuyện với người, nhiên thực tế họ trò chuyện với robot Dấu mốc khởi đầu thời đại mà thường xuyên tương tác với máy móc thể chúng người Hiện tại,Google phát triển trợ lý AI thực gọi giống người để đặt lịch hẹn với khách hàng thay cho nhân viên tư vấn Nếu sử dụng mục đích, điều thúc giúp cho xã hội tốt đẹp đại ngược lại khiến mối quan hệ người với người ngày xa cách 3.1.4 Nguy cạnh tranh trí tuệ người AI Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo đánh bật người phương diện trí tuệ Tuy nhiên, để robot tự phản ứng với tình mới, phần mềm cần có mã tự cải biên Giả sử, mã tự cải biên xảy lỗi người không kiểm sốt được, robot hành động mà khơng phụ thuộc vào điều khiển người với kết nối trí tuệ nhóm khả trí tuệ chúng cịn cao người Điều trở thành xúc lớn người thất nghiệp AI hay áp lực phải cạnh tranh với máy móc để giữ cơng việc Đặc biệt ngành dịch vụ sản xuất- ngành chuyên gia cho hồn tồn tự động hóa nhờ phát triển trí tuệ nhân tạo mà khơng cịn cần đến người 3.2 Giải pháp 3.2.1 Giải pháp xã hội Hiện nay, phát minh sử dụng AI yêu cầu nhiều liệu để hỗ trợ máy móc học hỏi thực cơng việc thay cho người, công ty phải làm quen với việc bị giám sát chặt chẽ công đoạn Điển trình phát triển xe tự lái Tesla Uber phải chững lại sau vụ tai nạn đưa lên mặt báo lớn toàn giới Để giải vấn đề này, ngồi việc xây dựng khung pháp lí mạnh mẽ để ngăn chặn tác động tiêu cực AI khung đạo đức vơ cần thiết Vì vậy, phủ nước nên khuyến khích việc thảo luận xoay quanh vấn đề đạo đức AI đảm bảo tất bên liên quan tham gia Có nhiều sáng kiến cần khuyến khích, sáng kiến Viện Alan Turing, Trung tâm Leverhulme cho Tương lai Trí tuệ, Trung tâm Diễn đàn Kinh tế Thế giới Cách mạng công nghiệp lần thứ tư, Viện Michael Dukakis Lãnh đạo Sáng tạo Viện Michael Dukakis có sáng kiến xây dựng Xã Hội Trí Tuệ Nhân Tạo (AI World Society) với năm nội dung để kiểm sốt, ngăn ngừa nguy AI gây ra, phát huy cao tính vượt trội AI để tổ chức xã hội ứng dụng toàn diện AI, đem đến điều tốt đẹp cho nhân loại Năm nội dung sáng kiến bao gồm: Thứ nhất, xây dựng tảng giá trị đạo đức Trí tuệ Nhân tạo AIWS Thứ hai, xây dựng tiêu chuẩn, chuẩn mực cho AIWS Thứ ba, xây dựng mơ hình quản trị, vận hành xã hội AIWS Thứ tư, xây dựng luật quy tắc quốc tế cho AIWS Và thứ năm, xây dựng sản phẩm, dịch vụ AI ứng dụng AIWS 3.2.2 Giải pháp theo quan điểm cá nhân Bên cạnh giải pháp mang tính xã hội phân tích trên, chúng tơi đề xuất số giải pháp khác có vai trị quan trọng sau: - Yếu tố người vấn đề then chốt, phải có chiến lược phát triển người, đào tạo nguồn nhân lực tốt, chất lượng cao Bên cạnh đó, để đuổi kịp AI – thứ người tạo ra, cần tăng cường khả thích nghi - Xây dựng nguồn liệu mở trí tuệ nhân tạo, kết nối rộng khắp nước giới để nước sử dụng phát triển theo hướng tích cực - Khuyến khích nghiên cứu có tính sáng tạo đột phá MỤC LỤC Contents ĐỀ CƯƠNG LỜI TỰA LỜI CẢM ƠN LỜI CAM ĐOAN Chương 1: Cơ sở lý thuyết trí tuệ nhân tạo AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất 1.1 Tổng quát AI 1.1.1 Khái niệm AI 1.1.2 Cách thức hoạt động AI 1.1.3 Bốn loại AI 1.1.4 Lịch sử hình thành phát triển AI 1.2 Tổng quát nhóm ngành dịch vụ sản xuất .10 Chương 2: Thực trạng trí tuệ nhân tạo AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất 10 2.1 Mục đích phát triển trí tuệ nhân tạo lĩnh vực dịch vụ sản xuất 10 2.1.1 Giao thông vận tải 10 2.1.2 Bưu Viễn thông 11 2.1.3 Tài chính/ Tín dụng .12 2.1.4 Kinh doanh tài sản/ Bất động sản 13 2.2 Ứng dụng AI nhóm ngành dịch vụ sản xuất 15 2.2.1 Ứng dụng AI giao thông vận tải 15 2.2.2 Ứng dụng AI lĩnh vực tài 21 2.2.3 Ứng dụng AI bưu viễn thơng 22 2.2.4 Ứng dụng AI kinh doanh 22 2.3 Đánh giá thực trạng sử dụng AI ngành dịch vụ sản xuất 23 2.3.1 Ứng dụng AI giao thông vận tải .24 2.3.2 Ứng dụng AI lĩnh vực tài 24 2.3.3 Ứng dụng AI lĩnh vực bưu viễn thơng 24 2.3.4 Ứng dụng AI lĩnh vực kinh doanh 25 Chương 3: AI tiềm ẩn tác động tiêu cực nhóm ngành dịch vụ sản xuất giải pháp cho vấn đề 25 3.1 AI tiềm ẩn tác động tiêu cực 25 3.1.1 Tỷ lệ thất nghiệp gia tăng 25 3.1.2 Tình trạng bất bình đẳng thời đại AI 26 3.1.3 Sự ảnh hưởng AI đến hành vi mối quan hệ người 26 3.1.4 Nguy cạnh tranh trí tuệ người AI 27 3.2 Giải pháp .27 3.2.1 Giải pháp xã hội 27 3.2.2 Giải pháp theo quan điểm cá nhân 28 MỤC LỤC .29 TÀI LIỆU THAM KHẢO: 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO: - https://vietnix.vn/ai-la-gi/ - https://vieclamit24h.net/ai-la-gi - https://vi.wikipedia.org/wiki/Deep_Blue - https://vtv.vn/thi-truong/xe-khong-nguoi-lai-thi-truong-day-tiem-nang - https://en.wikipedia.org/wiki/Kismet_(robot) - https://vi.wikipedia.org/wiki/Sophia_(robot) - Lịch sử phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) - Quản lý cơng việc (remindwork.com) - Trí tuệ nhân tạo gì? Lịch sử phát triển Trí tuệ nhân tạo AI (bocongan.gov.vn) - Nhiều tảng để phát triển, AI Việt Nam tăng 14 bậc (baochinhphu.vn) - Khái niệm dịch vụ gì? (chungnhanquocgia.com) - Sản xuất – Wikipedia tiếng Việt - Giao thơng vận tải gì? (timviec365.vn) - Bưu – Wikipedia tiếng Việt - Bộ Thơng tin Truyền thơng (vbpl.vn) - Tài gì? (accgroup.vn) - Tín dụng ? (luatminhkhue.vn) - https://www.v7labs.com/blog/ai-in-transportation - https://www.analyticssteps.com/blogs/7-applications-ai-finance - https://www.einfochips.com/blog/top-3-applications-of-artificial-intelligence - https://www.analyticssteps.com/blogs/7-applications-ai-finance - https://www.youtube.com/watch?v=T7Rv4tGRlfc - https://cafef.vn/4-tien-doan-dang-so-nhat-ve-tri-tue-nhan-tao-20180801163908053.chn - https://intellias.com/ai-in-telecommunications - https://techsee.me/blog/artificial-intelligence-in-telecommunications-industry - https://towardsdatascience.com/the-growing-impact-of-ai-in-financial-services-sixexamples-da386c0301b2 - https://www.theseus.fi/bitstream/handle - https://indatalabs.com/blog - https://venture-leap.com/en/the-leap/4-ways-artificial-intelligence-is-changing-realestate - https://addepto.com/blog/ai-in-real-estate-use-cases -https://vietnamreport.net.vn/Sang-kien-Xa-hoi-Van-vat-Tri-tue-Nhan-tao-AIWS-74951006.html More from: Năng Lực Số Học viện Ngân hàng 407 documents Go to course 44 18 46 BÀI-TẬP-LỚN-KẾTTHÚC-HỌC-PHẦN-… Năng Lực Số 100% (11) ÔN TẬP NGƯỜI LÁI ĐỊ SƠNG ĐÀ Năng Lực Số 100% (11) Ơn tập kiểm tra II Năng Lực Số Ứng… Năng Lực Số 100% (7) Bài tập lớn môn 25 lực số ứng dụng… Năng Lực Số 94% (16) More from: Hoàng Lâm Đinh 122 Học viện Ngân hàng Discover more Problem qưeqwewqe Năng Lực Số None Cấu trúc câu phức qưewqeqeqw Năng Lực Số None problemwithstllsdf Năng Lực Số None Writing TEST 3122 Năng Lực Số None Recommended for you 36 Bài thực hành số môn Năng lực số ứng… Năng Lực Số 100% (1) Bài tập tập triết 28 HVNH, triết học mác… Triết học Mác Lênin 86% (7) E đảo ngược u - Phát âm ielts Triết học Mác Lênin 100% (1) Correctional Administration Criminology 96% (113)