Chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạobáo cáo phân tích case study 2 ai and digital tranformation ofgrow

Xây dựng đội ngũ giám sát đểđảm bảo tính trung thực tránh trường hợp nhân viên làm rò rỉ thông tin củacơng ty và khách hàng ra ngồi, gây thiệt hại lớn cho GROW.- Thêm nhiều chức năng hiệ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

CHUYỂN ĐỔI SỐ VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO BÁO CÁO PHÂN TÍCH CASE STUDY 2:

“AI AND DIGITAL TRANFORMATION OF

GROW”

GIẢNG VIÊN: VŨ VĂN ĐIỆP

NHÓM 4 – CA 3 THỨ 2

MÃ LỚP: 222MI5202

STT Thành viên MSSV

AI AND DIGITAL INFORMATION OF GRAW

I OBJECTIVE (MỤC TIÊU) 4

1 The objective of our proposal (Mục tiêu đề xuất) 4

2 Supplement the objective with numbers (Số liệu hoá mục tiêu) 4

II KEY ISSUE TO TACKLE (VẤN ĐỀ CHÍNH CẦN GIẢI QUYẾT) 4

III EVALUATE OPTIONS ( ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN CỦA CÔNG TY) 5

1 Criterion (Tiêu chuẩn) 5

2 Options (lựa chọn) và Evaluation (đánh giá) 5

IV RECOMMENDATIONS (Đề xuất) 6

1 Detail of your recommendations (đề xuất chi tiết) 6

2 How your recommendation solves the issues 7

3 Market anlysis 8

V IMPLEMENTATION 9

1 Chiến lược B2B2C 9

2 Chiến lược tăng khả năng chính xác cho công cụ AI 10

3 Chiến lược nhân lực 12

VI CONCLUSION (KẾT LUẬN) 14

1 Reiterate the objective (Nhắc lại mục tiêu) 14

2 Issues (Vấn đề) and Recommendation (Giải pháp) 14

3 Benefit 14

I OBJECTIVE (MỤC TIÊU)

1 The objective of our proposal (Mục tiêu đề xuất)

Đẩy mạnh cải tiến công nghệ cũ và tiến hành nghiên cứu, sáng tạo công nghệ mới để tiếp tục dẫn đầu trong lĩnh vực Công nghệ đã phát triển vượt bậc Mỗi ngày, sự phát triển về khoa học kĩ thuật ngày càng vượt trội vậy nên yêu cầu những người đứng đầu phải liên tục củng cố và sáng tạo để không bị tụt lại phía sau

Xây dựng đội ngũ chuyên viên thực hiện quản lý và giám sát cho các mục tiêu

mở rộng thị trường trong tương lai Tiềm năng của AI là vô tận nếu biết khai thác và sử dụng đúng cách Vậy nên cần có một đội ngũ chuyên gia để phát triển và quản lý gắt gao

Nâng cao khả năng và tầm quan trọng của AI trong phân tích kinh doanh của doanh nghiệp AI càng ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, nhất là trong thời điểm công nghệ số Và vai trò của AI trong kinh doanh là không thể chối bỏ

2 Supplement the objective with numbers (Số liệu hoá mục tiêu)

Tính đến tháng 6 năm 2017, GROW đã có 74.000 người dùng, bao gồm cả sinh viên tại các trường đại học danh tiếng và ít được biết đến hơn

Nhìn vào số liệu khiêm tốn là 2.000 người tham gia vào tháng 12 năm 2016 và con số tăng trưởng lên đến 74.000 người dùng vào năm 2017 ta thấy được con đường chiến lược mà GROW lựa chọn đang hoàn toàn phù hợp, và các đề xuất của nhóm sẽ hướng đến việc hoàn chỉnh và khắc phục những thiếu sót còn tồn đọng

II KEY ISSUE TO TACKLE (VẤN ĐỀ CHÍNH CẦN GIẢI QUYẾT) Vấn đề 1: Nên phát triển GROW theo hướng rộng rãi đa lĩnh vực Hay tập trung vào

1 số lĩnh vực trọng yếu để tăng hiệu quả

Vấn đề 2: AI của GROW có thực sự thay thế được trực giác và suy nghĩ của con

người trong việc phân tích mọi dữ liệu?

III EVALUATE OPTIONS ( ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN CỦA CÔNG TY)

1 Criterion (Tiêu chuẩn)

GROW sẽ đạt được thành công khi AI của họ được nâng cấp và phát triển Họ càng mở rộng AI thì sẽ càng được nâng cao và phát triển, nhờ vào hệ thống dữ liệu mới được thu thập do chính khách hàng cung cấp

Vì vậy nên GROW đã lựa chọn giải quyết 2 vấn đề song song để có thể cải tiến và mang lại kết quả lớn nhất

2 Options (lựa chọn) và Evaluation (đánh giá)

a Phương án giải quyết cho vấn đề 1:

GROW chuyển hướng sang nhóm khách hàng có vị trí quan trọng trong cơ cấu phòng nhân sự tại các công ty, tiếp cận các nguồn thông tin bảo mật cấp cao, phân tích dữ liệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Đẩy mạnh truyền thông nhờ vào các phi vụ hợp đồng lớn với các công ty nổi tiếng

AI cần thu thập rất nhiều dữ liệu để sàn lọc ra sơ yếu lí lịch giống như con người nên dữ liệu dùng cho AI phải được cập nhật liên tục, gần gũi với thực tế con người Vào năm 2017, GROW đã có cho mình một nguồn tài chính vững mạnh và một hệ thống gần như hoàn thiện để nhắm vào các khách hàng cấp cao Từ đó GROW đã tăng lượng người dùng từ 2.000 lên đến 74.000 trong vòng 6 tháng

Phương án này của GROW tương đối đơn giản để thu hút nhiều khách hàng

b Phướng án giải quyết cho vấn đề 2:

Năng lực được xác định thông qua các truy vấn

Để tăng sức mạnh cho công cụ AI của GROW, IGS trước tiên đã phát triển một danh sách các năng lực và các truy vấn liên quan đáp ứng một số tiêu chí

cụ thể Với nhiều cách mà một năng lực có thể được xác định, mỗi năng lực ban đầu được tiếp cận thông qua sáu hoặc bảy câu hỏi (gọi là “truy vấn”) Tuy nhiên, để tăng cơ hội người đánh giá hoàn thành đánh giá, IGS sau đó đã sử

dụng phân tích các thành phần chính để giảm số lượng truy vấn xuống thành ba truy vấn phù hợp nhất và ít dư thừa nhất

Năng lực được đánh giá thông qua Phiếu đánh giá 4 cấp độ

- Hiếm khi

- Đôi khi

- Thường xuyên

- Gần như luôn thể hiện các hành động hoặc đặc điểm của mỗi truy vấn

Người đánh giá được yêu cầu trả lợi theo 4 cấp độ trên

GROW đã có được công thức giao tiếp đơn giản để dễ dàng tiếp cận với các đối tượng phỏng vấn 3 câu hỏi đánh giá tuy khá ít nhưng sẽ đem lại một cái nhìn tổng quát về đối tượng cần khảo sát cũng như đánh giá được người trả lời đang như thế nào

IV RECOMMENDATIONS (Đề xuất)

1 Detail of your recommendations (đề xuất chi tiết)

- Grow nên tập trung nhiều hơn vào AI, làm như thế nào để thu hút nhiều

nhân tài và để làm cho nhóm trở nên tốt hơn Xây dựng đội ngũ giám sát để đảm bảo tính trung thực tránh trường hợp nhân viên làm rò rỉ thông tin của công ty và khách hàng ra ngoài, gây thiệt hại lớn cho GROW

- Thêm nhiều chức năng hiện đại như là phân tích giọng nói, quan sát biểu

cảm,…

- Đánh mạnh vào truyền thông tiếp cận người dùng từ đa chiều: Đưa thông tin, lợi ích của GROW đi xa nhất có thể, tổ chức tư vấn talkshow, workshop,… với quy mộ rộng khắp và không giới hạn độ tuổi tham gia

- Khai thác vào nhóm nhân tài rộng nhất có thể: Các công cụ AI thu nhập dữ

liệu về thông tin công khai từ nhiều nguồn và sắp xếp chúng thành hồ sơ để tăng cơ hội tìm kiếm nhân tài phù hợp mà không mất hàng giờ để tìm kiếm

- Dùng AI để tạo ra sự công bằng trong tuyển dụng: Vì máy móc không giống

như con người, không có tình cảm nên sẽ tạo ra sự công bằng trong quá trình tuyển dụng vì các thuật toán đã có sẵn, nên chúng sẽ thực hiện một cách chính xác và không bị cản trở trong quá trình ra quyết định

Discover more

from:

fb2017

Document continues below

nance and

banking

Trường Đại học…

296 documents

Go to course

- Cách tiếp cận tuyển dụng hấp dẫn được sử dụng là phân tích dữ liệu hệ

thống thuật toán của Misubishi:Bởi nó giúp thu hút những nhân viên phù hợp với từng vị trí nhất Họ sẽ được cân nhắc và có nhiều cơ hội thành công trong vai trò của mình và xây dựng hình ảnh của công ty trên thị trường Bằng cách này, tổ chức đã thành công theo hai cách Đầu tiên là tuyển dụng những ứng viên tốt nhất theo nhu cầu và thứ hai, bằng cách ngăn những tài năng tốt nhất đến với các đối thủ cạnh tranh

2 How your recommendation solves the issues

- Vấn đề 1:

+ Nâng cao kĩ thuật và trình độ của nhân viên: Grow nên đào tạo nhân viên của mình nhiều hơn qua những khoá học liên quan về AI và các kỹ thuật liên quan

để cải thiện trình độ và nâng cao chất lượng trong công việc

+ Tìm kiếm nhân lực mới: GROW nên tập trung thu hút và tìm kiếm nhiều nhân lực mới Bởi vì hiện tại giới trẻ rất hiểu biết về công nghệ AI Tạo điều kiện cho các nhân viên mới làm việc năng động, linh hoạt, phát triển bản thân, công việc và tránh việc thiếu hụt nhân tài

+ Cải thiện môi trường làm việc và khuyến khích nhân viên bằng khen thưởng: Làm việc trong môi trường thoải mái giúp nhân viên cảm thấy hứng thú và phát triển công việc hết năng suất, mang lại lợi ích cho công ty Khuyến khích tinh thần làm việc của nhân viên bằng khen thưởng, có các ưu đãi tương xứng với năng lực của họ, để họ cảm thấy được coi trọng trong công ty

- Vấn đề 2:

+ Phân chia ứng viên thành các nhóm ứng tuyển khác nhau để đánh giá:

Trước khi đánh giá, GROW sẽ cho nhân viên chọn vị trí muốn ứng tuyển Từ

đó chia nhân viên ra làm nhiều nhóm Mỗi nhóm tiến hành phân tích các thuật toán khác nhau, phù hợp với công việc của họ GROW sẽ đánh giá và lựa chọn chính xác nhất, để chọn lựa và tuyển dụng nhân viên cho mình

+ Kết hợp phần mềm phân tích giọng nói, quan sát biểu cảm của ứng viên trong quá trình đánh giá: Từ các nhóm đã chia theo từng vị trí khác nhau của ứng viên GROW sẽ nhờ AI phân tích giọng nói và quan sát biểu cảm, ứng dụng

Các bước làm bài Nghiên cứu Khoa học

100% (8)

4

CẤU TRÚC MỘT ĐỀ TÀI Nghiên CỨU…

94% (17)

5

Testbank ecommerce Chapte…

E-Commerce 100% (4)

22

E-commerce Chap 1

E-Commerce 100% (2)

21

FOOD, DRINK and DIET Vocab SS 1

E-Commerce 100% (1)

2

E Com platforms Report in VN-First…

E-Commerce 100% (1)

52

này sẽ hỗ trợ việc đo lường sự lo lắng và áp lực của nhân viên ứng tuyển Ví dụ nhà lãnh đạo cần một sự mạnh mẽ, không lo lắng khi trả lời Còn nhân viên bán hàng cần nói trôi chảy, lưu loát Nhờ công nghệ AI công ty sẽ dễ dàng đánh giá

và lựa chọn những nhân viên phù hợp nhất với công ty

3 Market anlysis

- Mô hình SWOT:

+ STRENGTH:

Nhờ vào mô hình áp dụng AI của GROW, họ đã có thể chọn lọc và tuyển dụng nhân viên chính xác hơn nhờ vào sự phân tích các cử chỉ Giúp công ty tăng nguồn nhân tài bằng cách tìm kiếm các ứng viên tiềm năng Bỏ qua được các bước sàng lọc hồ sơ bằng thủ công và tiết kiệm được nhiều thời gian và chi phí GROW là một công ty tiên phong sử dụng dịch vụ AI này Vậy nên đó là lợi thế đầu tiên về số lượng phân khúc Nó đã được thử nghiệm trong nhiều lĩnh vực

đa dạng như văn hoá, quản lý nhân viên, điều hành nhân viên, tổng hợp tài liệu,

… AI đã đưa ra nhiều giải pháp độc đáo để khai thác nguồn nhân lực mới

+ WEAKNESS:

Có điểm yếu đối với công nghệ AI này là sẽ không có nhiều sự tương tác giữa con người với nhau Công nghệ sẽ là bước cản trở lớn giữa con người với nhau

Ví dụ con người hiện nay đa số chỉ sử dụng điện thoại, thiết bị công nghệ và ít dần đi những cuộc trò chuyện trực tiếp với mọi người xung quanh

+ OPPORTUNITIES:

GROW áp dụng công nghệ AI sẽ có một tiềm lực rất lớn Theo sự phát triển của thời kì 4.0 hiện nay thì AI sẽ rất có tiềm năng và giúp mọi người có thể tận dụng mở được nhiều dịch vụ liên quan đến công nghệ hiện đại hơn

+ THREAT:

Liệu sự phát triển của AI có dần thay thế vị trí của người hay không? Và liệu khách hàng có thực sự hài lòng với ứng dụng? Rất nhiều câu hỏi và mối đe doạ khi áp dụng AI

V IMPLEMENTATION

1 Chiến lược B2B2C

Chiến lược B2BC là một mô hình kinh doanh phản ánh sự hợp tác giữa hai chủ thể doanh nghiệp (B2B) để đưa sản phẩm đến tay người tiêu dùng cuối cùng (B2C)

- (i) Timeline (mốc thời gian)

Vào đầu năm 2015, Fukuhara bắt đầu tổ chức các buổi thảo luận hàng tuần để tìm

ra một công cụ giúp sinh viên hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của họ và hỗ trợ nhân sự tuyển dụng Công cụ này được đặt tên là GROW Nhóm của IGS đã phát triển GROW như một ứng dụng dành cho người tiêu dùng di động có trò chơi cho phép sinh viên “tặng” cho nhau phản hồi về các năng lực khác nhau và các đặc điểm tính cách của họ thông qua một ẩn -Kiểm tra kết hợp (IAT) Vì cần thu hút các công

ty tham gia vào nền tảng này, IGS đã thêm chiến lược B2B2C và bắt đầu cung cấp chức năng nhân sự cho các tổ chức trong các tổ chức

- (ii) Resources estimation (dự tính nguồn nhân lực)

Nhóm tập trung với người dùng là sinh viên và vô số cuộc họp với các giám đốc điều hành tại các công ty và tổ chức khác nhau Các công ty tham gia vào nền tảng của GROW đã được tích hợp với IAT Hỗ trợ tiếp thị từ Asahi Shimbun, một trong những công ty truyền thông nổi bật nhất của Nhật Bản, cũng như các khoản tiền kiếm được

từ hoạt động giáo dục của IGS

- (iii) Contingencies (Dự phòng)

Khi cần thêm tiền mặt để cải thiện công nghệ, tăng tỷ lệ thu hút khách hàng và mở rộng cơ sở người dùng (các nỗ lực cấp cơ sở đã đăng ký chỉ vài trăm người), Fukuhara đã bắt tay vào các cuộc họp với các nhà đầu tư mạo hiểm (VC) và vào mùa

hè năm 2017, đã kiếm được 6 triệu đô la Vòng Series A với nguồn vốn từ Đại học Tokyo Edge Capital, Công ty Quản lý Đầu tư Khoa học Đại học Tokyo và Sáng kiến Đổi mới Keio Sau khi kết thúc tài trợ Series A, IGS tập trung vào việc thu hút khách hàng bằng cách tích cực nhắm mục tiêu vào những người ra quyết định nhân sự tại các công ty nổi tiếng và đồng thời thể hiện năng lực kỹ thuật của IGS để thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lực của các công ty Nhiều hợp đồng khách hàng hơn với các công ty lớn của Nhật Bản và một câu chuyện thân thiện với giới truyền thông đã giúp GROW tăng lượng người dùng từ 2.000 vào

tháng 12 năm 2016 lên 74.000 vào tháng 6 năm 2017, một con số nhỏ nhưng tỷ lệ có

ý nghĩa của sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản (~ 650.000)

2 Chiến lược tăng khả năng chính xác cho công cụ A I

- (i) Timeline (mốc thời gian)

Đây là quá trình tự hoàn thiện của GROW trong suốt quá trình hoạt động kể từ khi nó thành lập Khuyến khích khách hàng phản hồi lại sau khi sử dụng để GROW

có thể nắm bắt kịp thời các tình huống đặc biệt Cùng với bên tuyển dụng xây dựng nên một khuôn mẫu lý tưởng nhất, lường trước cả những trường hợp không thường xảy ra để đảm bảo tính chính xác của công cụ AI

- (ii) Resources estimation (dự tính nguồn nhân lực)

IGS trước tiên đã phát triển một danh sách các năng lực và các truy vấn liên quan đáp ứng một số tiêu chí cụ thể Với nhiều cách mà một năng lực có thể được xác định, mỗi năng lực ban đầu được tiếp cận thông qua sáu hoặc bảy câu hỏi (được gọi

là “truy vấn”) Tuy nhiên, để tăng khả năng người đánh giá hoàn thành đánh giá, IGS giữ lại thành phần chính để giảm số lượng truy vấn xuống còn ba truy vấn phù hợp nhất và ít dư thừa nhất Ví dụ cụ thể các câu truy vấn như sau:

Query 1: S/he does not merely imitate others when doing a task—s/he tries

to add her/his own value (Cô ấy / anh ấy không chỉ bắt chước người khác khi làm một nhiệm vụ - Cô ấy / anh ấy cố gắng tăng thêm giá trị của bản thân.)

Query 2: S/he is good at coming up with ideas no one else has thought of

(Cô ấy / anh ấy rất giỏi trong việc đưa ra những ý tưởng mà chưa

ai nghĩ ra.) Query 3: S/he can combine existing ideas to create something new (Cô ấy

/ anh ấy có thể kết hợp những ý tưởng hiện có để tạo ra một cái

gì đó mới

Người đánh giá được yêu cầu trả lời từng truy vấn thông qua phiếu đánh giá bốn cấp, ngăn chặn phản hồi trung lập Ngoài ra, GROW còn đánh giá dựa trên phiếu đánh giá 4 cấp độ, cụ thể như sau:

Rubric 1: S/he merely imitates others when doing a task (Anh ấy / anh ấy

chỉ bắt chước người khác khi thực hiện một nhiệm vụ.) Rubric 2: Once in a while, s/he will do something different (Thỉnh thoảng,

anh ấy / anh ấy sẽ làm điều gì đó khác biệt.) Rubric 3: S/he has the right attitude to do things in a way that adds her/his

own value (Anh ấy / anh ấy có thái độ đúng đắn để làm mọi việc theo cách làm tăng thêm giá trị của chính anh ấy / cô ấy.) Rubric 4: By doing things in her/his own way, s/he actually adds her/his

own value (Bằng cách làm mọi thứ theo cách riêng của cô ấy / anh ấy, anh ấy / anh ấy thực sự làm tăng thêm giá trị của chính cô

ấy / anh ấy.) GROW đã sử dụng thuật toán máy học (AI) đang chờ cấp bằng sáng chế, cụ thể là

sử dụng phương pháp tính xác suất (Bayes) thu thập dữ liệu về cách các năng lực đó của người tham gia đã được đánh giá trong lịch sử (được gọi là "sơ bộ"),cùng với nhiều điểm dữ liệu về người đánh giá để xác định khả năng đánh giá như vậy là chính xác và được hiệu chỉnh cho phù hợp với thực tế

Đồng thời, GROW còn thiết lập các câu hỏi truy vấn một cách đa dạng trên nhiều khía cạnh:mỗi cặp truy vấn-phiếu tự đánh giá đều có dữ liệu riêng về khoảng thời gian mà người dùng đã hoàn thành đánh giá đó (từ đọc truy vấn và phiếu đánh giá đến thực hiện đánh giá) Vì vậy, nếu một người đánh giá trả lời nhanh hơn nhiều so với hầu hết, điều đó có thể khiến thuật toán giảm trọng số đánh giá của anh ta Tương tự, nếu một người đánh giá đưa ra nhiều xếp hạng đa dạng hơn theo thời gian một số xếp hạng

1, 2, 3 và 4 thì người đó có thể được coi là sáng suốt hơn và do đó đáng tin cậy hơn nhiều so với một người đánh giá đưa ra cả 3 Thuật toán cũng tính đến kết quả IAT của người đánh giá vì một số khuynh hướng tính cách nhất định (chẳng hạn như sự tận tâm) thường dẫn đến những đánhgiá đáng tin cậy hơn Một điểm dữ liệu quan trọng khác là biểu đồ xã hội của người đánhgiá: người đánh giá đưa ra đánh giá cho nhiều người dùng trong các mạng xã hội khác nhau thường đáng tin cậy hơn so với người đánh giá chỉ tham gia ứng dụng để đưa ra đánh giá cho một người dùng cụ thể để có thể đưa ra đánh giá chính xác nhất theo những gì đã được lập trình, việc đưa càng nhiều dữ liệu chi tiết thì càng đảm bảo AI nhận định đúng đắn