Đề tài các ứng dụng ai (trí tuệ nhân tạo) trong kinh doanh

Lịch sử hình thành và khái niệm của A

Lịch sử hình thành AI

1950: Alan Turing xuất bản một bài báo nổi tiếng có tựa đề “Máy móc và trí thông minh” về chủ đề trí tuệ nhân tạo trên tạp chí Mind, là bài báo đầu tiên giới thiệu khái niệm của ông về tư duy của máy móc và đề xuất phép thử Turing

1956: Trí tuệ nhân tạo đã có 1 cái tên, Marvin Minsky và John McCarthy - hai nhà khoa học máy tính tại đại học Stanford đã tổ chức một hội thảo tại đại học Dartmouth.Chính John McCarthy đã đề xuất và thuyết phục các thành viên tham dự hội thảo chấp nhận thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” hay AI để nói về lĩnh vực này và được phổ biến cho đến ngày nay.

Khái niệm về AI

AI là chữ viết tắt của cụm từ Artificial Intelligence (trí tuệ nhân tạo) Đây là thuật ngữ khá phổ biến trong lĩnh vực khoa học máy tính liên quan đến việc tự động hóa các hành vi thông minh Trí tuệ nhân tạo AI được hình đề cập đến quá trình mô phỏng trí thông minh của con người để đưa vào máy móc Từ đó, chúng bắt đầu có “suy nghĩ” và hành vi giống con người.

Hình1: Loa thông minh điều khiển bằng giọng nói

Một ví dụ về cách AI được sử dụng trong cuộc sống hàng ngày là Amazon Echo.Amazon Echo là một loại thiết bị trợ lý ảo dựa trên trí tuệ nhân tạo được phát triển bởiAmazon, và nó được kích hoạt bằng giọng nói.

Khi người dùng nói hoặc gọi tên thiết bị (ví dụ: "Alexa"), Amazon Echo sẽ bắt đầu lắng nghe và chuyển đổi giọng nói thành dạng tín hiệu kỹ thuật số Điều này bao gồm việc sử dụng các thuật toán xử lý tín hiệu âm thanh để chuyển đổi giọng nói của người dùng thành dữ liệu số, cụ thể là một dãy các số 0 và 1 (bit) Dữ liệu số này sau đó được gửi đến máy chủ của Amazon để được xử lý bằng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, chẳng hạn như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy (machine learning) Amazon Echo sau đó sử dụng thông tin được xử lý để hiểu câu lệnh hoặc yêu cầu của người dùng và thực hiện các tác vụ cụ thể, chẳng hạn như phát nhạc, trả lời câu hỏi, thực hiện cuộc gọi điện thoại, hoặc điều khiển các thiết bị trong nhà thông minh dựa trên chỉ đạo của người dùng.

Phân loại

AI được chia thành 4 cấp độ theo khả năng của chúng:

●AI phản ứng (Reactive machines): Đây là dạng hệ thống AI lâu đời nhất, khả năng cũng cực kỳ hạn chế Chúng mô phỏng khả năng phản ứng của tâm trí con người với các loại kích thích khác nhau để đưa ra giải pháp chiến lược hoàn hảo và tối ưu nhất Những máy này không có chức năng dựa trên bộ nhớ Có nghĩa là những máy như vậy không thể sử dụng những kinh nghiệm đã đạt được trước đó để thông báo cho các hành động hiện tại của chúng, tức là không có khả năng “học hỏi”.

Ví dụ nổi bật của AI phản ứng là Deep Blue, đây là một chương trình chơi cờ vua được IBM tạo ra, chương trình đã đánh bại kỳ thủ cờ vua Garry Kasparov bằng cách xác định và dự đoán những nước đi của đối thủ, từ đó lập luận để đưa ra những bước đi phù hợp nhất.

● AI với bộ nhớ hạn chế (Limited memory): Công nghệ AI này khắc phục được những nhược điểm của của AI phản ứng, chúng có thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra những quyết định trong tương lai Công nghệ AI này thường được kết hợp với nhiều cảm biến môi trường xung quanh để dự đoán những tình huống có thể xảy ra và đưa ra những quyết định tốt nhất cho thiết bị.

Ví dụ: Đối với các hệ thống xe hơi không người lái, nhiều cảm biến được lắp xung quanh xe, một cảm biến ở đầu xe để tính toán và ước lượng được khoảng cách của xe với xe phía trước, AI sẽ dự đoán khả năng xảy ra va chạm, từ đó điều chỉnh tốc độ thích hợp nhằm đảm bảo an toàn giao thông.

●Lý thuyết về tâm trí (Theory of mind): Công nghệ này sở hữu khả năng tự động học hỏi được những điều mới mẻ xung quanh mình, cùng sự điều chỉnh và tự suy nghĩ, tư duy Sau đó sử dụng những kiến thức đó để thực hiện một việc cụ thể Sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ đã phát triển AI có khả năng tiếp thu kiến thức theo thời gian, có khả năng suy nghĩ độc lập và sử dụng ý tưởng của riêng nó để thực hiện một số nhiệm vụ nhất định.

Một ví dụ cụ thể đó chính là AI của Facebook Theo một báo cáo trên Tech Times, Facebook đã buộc phải đóng cửa một trong những hệ thống AI của mình sau khi các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng hệ thống này đã bắt đầu giao tiếp bằng một ngôn ngữ mà họ không thể hiểu được Cụ thể là, các nhà nghiên cứu đã tạo ra một vài AI giúp cho việc giao tiếp kỹ thuật số hiệu quả hơn và khiến chúng tương tác với nhau bằng tiếng Anh Với một ngôn ngữ phổ biến như vậy nhưng đoạn hội thoại giữa chúng lại không có ý nghĩa. Các chuyên gia đã phát hiện ra một lỗi nhỏ trong khi lập trình, mà nhờ đó các AI xem tiếng Anh là một thứ ngôn ngữ chậm tiến Và thực chất các câu thoại vô nghĩa như vậy là do các AI tự hình thành và giao tiếp hiệu quả với nhau Vấn đề là các chuyên gia vẫn chưa giải mã được ý nghĩa Vậy nên khi AI càng phát triển một cách mạnh mẽ thì rủi ro chúng ta phải đối mặt càng lớn.

●AI tự nhận thức (Self-awareness): Đây là giai đoạn phát triển cuối cùng của AI hiện chỉ tồn tại trên phương diện giả thuyết AI tự nhận thức, tự giải thích, là một AI đã phát triển để giống với bộ não con người đến mức nó đã phát triển khả năng tự nhận thức. Loại AI này sẽ không chỉ có thể hiểu và khơi gợi cảm xúc ở những người mà nó tương tác, mà còn có cảm xúc, nhu cầu, niềm tin và mong muốn tiềm ẩn của riêng nó Một khi nhận thức được bản thân, AI sẽ có khả năng đưa ra những ý tưởng như tự bảo vệ bản thân, có thể trực tiếp hoặc gián tiếp đánh dấu sự kết thúc cho nhân loại, vì một thực thể như vậy có thể dễ dàng vượt qua trí tuệ của bất kỳ con người nào và lập ra những âm mưu phức tạp để thực hiện trên nhân loại. b Theo khả năng tư duy

●Trí tuệ nhân tạo hẹp - Artificial Narrow Intelligence (ANI): Loại trí tuệ nhân tạo này đại diện cho tất cả các AI hiện có, bao gồm cả những AI phức tạp nhất từng được tạo ra cho đến nay Trí tuệ nhân tạo hẹp đề cập đến các hệ thống AI chỉ có thể thực hiện một nhiệm vụ cụ thể một cách tự động bằng cách sử dụng các khả năng giống như con người. Chúng hoạt động dưới một loạt các ràng buộc và hạn chế; đó là lý do tại sao loại này thường được gọi là AI yếu AI hẹp không bắt chước hoặc tái tạo trí thông minh của con người, nó chỉ mô phỏng hành vi của con người dựa trên một loạt các thông số và bối cảnh hẹp.

Một ví dụ tiêu biểu của AI hẹp đó là trợ lí ảo Apple - Siri với những khả năng được xác định trước Siri sẽ gặp vấn đề khi người dùng yêu cầu thực hiện một tác vụ nằm ngoài phạm vi nhận biết của chúng, do đó chỉ có thể là một trợ lý thông thường để truy cập các ứng dụng sẵn có hoặc được cài sẵn trên điện thoại.

●Trí tuệ nhân tạo tổng hợp - Artificial General Intelligence (AGI): Trí tuệ nhân tạo chung (AGI) còn được gọi là AI mạnh, AI sâu là khả năng của một tác nhân AI để học, nhận thức, hiểu và hoạt động hoàn toàn giống như một con người AGI có thể suy nghĩ, hiểu và hành động theo cách không thể phân biệt được với con người trong bất kỳ tình huống nào Các nhà nghiên cứu hiện nay vẫn gần như chưa thể tạo ra AI tổng hợp bởi họ cần phải tìm ra phương pháp để làm cho máy móc có ý thức, lập trình một bộ khả năng nhận thức đầy đủ. Đầu năm 2023, Chat GPT đã gây sốt trên toàn thế giới với khả năng trò chuyện, sản xuất, tổng hợp, tóm tắt thông tin một cách đáng kinh ngạc Tuy nhiên, đây cũng chỉ là một bộ máy hoạt động dựa trên lượng dữ liệu đầu vào khổng lồ chứ chưa tự hình thành ý thức, nhận thức như con người.

●Siêu trí tuệ nhân tạo - Artificial Superintelligence (ASI):

Sự phát triển của siêu trí tuệ nhân tạo có thể sẽ đánh dấu đỉnh cao của nghiên cứu trong mọi việc họ làm vì có bộ nhớ lớn hơn, xử lý và phân tích dữ liệu nhanh hơn do đó khả năng ra quyết định và giải quyết vấn đề sẽ vượt trội hơn nhiều so với khả năng của con người.

Hiện nay, sự tồn tại của loại AI này vẫn chỉ là lý thuyết và một số người cho rằng tương lai sẽ đen tối nếu như loại AI này có thật Đồng thời, cũng dấy lên những lo ngại về đạo đức AI và một số nguy cơ tiềm ẩn.

Các lĩnh vực chính của AI

Robotics

Robotics là một lĩnh vực khoa học, kỹ thuật chuyên về thiết kế, xây dựng và ứng dụng robot cơ khí Mục tiêu của ngành Robotics là tạo ra các cỗ máy hiện đại, thông minh nhằm hỗ trợ các hoạt động công việc của con người Sản phẩm được tạo ra bởi lĩnh vực này là những robot có khả năng tái tạo và thay thế hành động của con người. b Đặc điểm

Robotics là nơi sản sinh ra các loại robot được lập trình để hỗ trợ hoặc bắt chước các hoạt động của con người Những robot đầu tiên được chế tạo có khả năng xử lý các nhiệm vụ đơn giản như chế tạo ô tô trên dây chuyển lắp ráp Các robot này có hình dạng như những cánh tay cơ khí, thực hiện các công việc hàn hoặc vặn các bộ phận của ô tô. Ngày nay, tính năng của chúng đã được nâng cấp để thực hiện các nhiệm vụ khó khăn và phức tạp hơn Điển hình như dọn dẹp nhà cửa, chữa cháy, hỗ trợ các ca phẫu thuật phức tạp, khám phá Trái đất,… Để nâng cao khả năng cạnh tranh kinh tế và đẩy nhanh tốc độ công nghiệp hóa, trong Chiến lược phát triển khoa học và công nghệ giai đoạn 2011-2020, hướng đến năm

2025, Việt Nam đặt ưu tiên vào robot công nghiệp và tự động hóa công nghệ cao Xu hướng sử dụng robot đòi hỏi doanh nghiệp phải có lao động có tay nghề cao Thực tế, nhiều doanh nghiệp, đặc biệt những tập đoàn lớn như Samsung, Toshiba, Vinfast, Trường Hải, … đang có nhu cầu rất cao về tự động hóa và robot giữ vai trò chủ đạo. c Phân loại

 Robot lập trình sẵn: Đây là những robot được con người lập trình sẵn các nhiệm vụ, hoạt động nhất định Hay nói cách khác, chúng luôn được con người kiểm soát và giám sát trong một môi trường cụ thể Những robot lập trình sẵn thực hiện các công việc mang tính chất lặp lại của con người một cách nhanh và hiệu quả hơn

 Robot có hình dạng con người: So với robot được lập trình sẵn, những robot này của con người như: chạy, nhảy, nói chuyện, khiêng/vác đồ vật Thậm chí, một số robot còn có khuôn mặt và biểu cảm giống hệt con người Robot hình người Sophia của

Hanson Robotics và Atlas của Boston Dynamics là hai ví dụ điển hình cho điều này.

 Robot tự động: Loại robot này không phụ thuộc vào bất kỳ điều khiển nào của con người Chúng được tạo ra để thực hiện các nhiệm vụ trong môi trường mở mà không chịu sự giám sát của các nhân viên khác Robot tự động có khả năng tối ưu hóa công việc dựa trên dữ liệu và nhiệm vụ của chúng Hoạt động này được thực hiện do chúng sử dụng cảm biến để nhận thức môi trường xung quanh Ví dụ: máy hút bụi Roomba di chuyển tự do trong nhà do sử dụng hệ thống cảm biến.

 Robot bán tự động: Robot bán tự động còn được gọi là robot điều khiển từ xa.

Thông qua một mạng không dây, con người có thể điều khiển chúng trong một khoảng cách nhất định Phần lớn các robot này có thể hoạt động ở những môi trường khắc nghiệt, có điều kiện địa lý hoặc thời tiết xấu Ví dụ: Máy bay không người lái được sử dụng để dò bom trên chiến trường.

 Robot tăng cường: Robot này được sử dụng để thay thế hoặc nâng cao những khả năng hoạt động đã mất của con người Hiện nay, một số loại robot tăng cường là chân, tay giả hoặc bộ xương robot được dùng để nâng vật nặng.

Natural language processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một nhánh của Trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc nghiên cứu sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ tự nhiên của con người, dưới dạng tiếng nói (speech) hoặc văn bản (text) Mục tiêu của lĩnh vực này là giúp máy tính hiểu và thực hiện hiệu quả những nhiệm vụ liên quan đến ngôn ngữ của con người như: tương tác giữa người và máy, cải thiện hiệu quả giao tiếp giữa con người với con người, hoặc đơn giản là nâng cao hiệu quả xử lý văn bản và lời nói. b Phân loại

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể được chia ra thành hai nhánh lớn, không hoàn toàn độc lập, bao gồm xử lý tiếng nói (speech processing) và xử lý văn bản (text processing):

 Xử lý tiếng nói bao gồm các thao tác nhận dạng tiếng nói, chuyển ngôn ngữ từ dạng tiếng nói sang dạng văn bản và tổng hợp ngôn ngữ từ dạng văn bản thành tiếng nói.

 Xử lý văn bản bao gồm khả năng hiểu văn bản, các bài toán phân tích văn bản và khả năng tạo ra văn bản mới như trong các ứng dụng về dịch máy hoặc tóm tắt văn bản tự động. c Quy trình

 Phân tích từ vựng (Lexical Analysis) : Là quá trình chia nhỏ tệp văn bản thành các đoạn văn, cụm từ và từ Mã nguồn được quét dưới dạng một dòng ký tự và được chuyển đổi thành các từ vựng dễ hiểu trong giai đoạn này

 Phân tích cú pháp (Syntactic Analysis) : Là một kỹ thuật kiểm tra ngữ pháp, sắp xếp các từ và hiển thị mối quan hệ giữa chúng Nó đòi hỏi phải kiểm tra cú pháp của các từ trong cụm từ và sắp xếp chúng theo cách có nghĩa

 Phân tích ngữ nghĩa (Semantic Analysis) : Là quá trình tìm kiếm ý nghĩa trong một câu phát biểu Nó tập trung chủ yếu vào nghĩa đen của từ, cụm từ và câu là trọng tâm chính Nó góp phần ghép các từ lại với nhau để tạo thành câu.

 Tích hợp bài giảng (Discourse Integration) : Phân tích nghĩa của câu dựa trên ý nghĩa của câu được phân tích phía trước.

 Phân tích thực dụng : Trong bước này, dữ liệu được diễn giải dựa trên ý nghĩa thực sự của nó Mặc dù vậy, chúng ta cần phải phân tích ngôn ngữ kỹ hơn theo thực tế, điều này đòi hỏi kiến thức trong thế giới thực. d Chức năng

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đóng vai trò quan trọng trong việc hiệu quả hóa việc phân tích dữ liệu văn bản và giọng nói Công nghệ này giúp xử lý đa dạng các phong cách ngôn ngữ và tiếng lóng, cùng với các điểm bất thường trong ngữ pháp thường thấy trong cuộc hội thoại hàng ngày Các công ty sử dụng NLP để tự động hóa nhiều tác vụ,bao gồm xử lý và lưu trữ tài liệu lớn, phân tích phản hồi khách hàng, triển khai chatbot,trả lời câu hỏi và phân loại văn bản Công nghệ NLP đã mang lại lợi ích đáng kể cho nhiều lĩnh vực và doanh nghiệp, cải thiện hiệu suất và dịch vụ khách hàng.

Learning systems (Machine learning)

Máy học là một thuật ngữ đề cập đến các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ, đồng thời cải thiện hiệu suất theo thời gian Bài toán của machine learning thường được chia làm hai loại là dự đoán (prediction) và phân loại (classification) Các bài toán dự đoán thường là giá nhà, giá xe, v.v, còn các bài toán phân loại thường là nhận diện chữ viết tay, đồ vật, v.v. b Phân loại:

 Supervised learning (còn được gọi là máy học có giám sát): Được định nghĩa bằng cách sử dụng các tập dữ liệu được gắn nhãn để huấn luyện các thuật toán phân loại dữ liệu hoặc dự đoán kết quả một cách chính xác Supervised machine learning giúp các tổ chức giải quyết nhiều vấn đề trong thế giới thực trên quy mô lớn, chẳng hạn như phân loại thư rác trong một thư mục riêng biệt từ hộp thư đến của bạn Một số phương pháp được sử dụng trong Supervised machine learning bao gồm: logistic regression, neural networks, linear regression, naive bayes, random forest, và support vector machine (SVM)

 Unsupervised machine learning: Là phương pháp sử dụng các thuật toán máy học để phân tích và phân cụm các tập dữ liệu không được gắn nhãn Phương pháp này không cần sự can thiệp của con người, các thuật toán này có thể phát hiện ra các mẫu hoặc nhóm dữ liệu ẩn Khả năng phát hiện ra những điểm tương đồng và khác biệt trong thông tin của phương pháp này khiến nó trở nên lý tưởng cho việc phân tích dữ liệu khám phá, chiến lược bán chéo (cross-sell), phân khúc khách hàng cũng như nhận dạng hình ảnh và mẫu. Các thuật toán khác được sử dụng trong học tập không giám sát bao gồm: k-means clustering, neural networks, và probabilistic clustering methods.

 Semi-supervised learning: Phương pháp này cung cấp một phương pháp hiệu quả giữa học tập có giám sát và không giám sát Trong quá trình đào tạo, nó sử dụng một tập dữ liệu có nhãn nhỏ hơn để hướng dẫn phân loại và trích xuất tính năng từ một tập dữ liệu lớn hơn, không được gắn nhãn Phương pháp Semi-supervised learning có thể giải quyết vấn đề không có đủ dữ liệu được gắn nhãn cho thuật toán học có giám sát Nó cũng hữu ích nếu quá tốn kém để gắn nhãn đủ dữ liệu c Deep learning

Khái niệm: Deep Learning (học sâu) có thể được xem là một lĩnh vực con của Machine Learning (học máy) – ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán Mạng nơ-ron nhân tạo trong Deep Learning được xây dựng để mô phỏng khả năng tư duy của bộ não con người Một mạng nơ-ron bao gồm nhiều lớp (layer) khác nhau, số lượng layer càng nhiều thì mạng sẽ càng “sâu” Trong mỗi layer là các nút mạng (node) và được liên kết với những lớp liền kề khác Mỗi kết nối giữa các node sẽ có một trọng số tương ứng, trọng số càng cao thì ảnh hưởng của kết nối này đến mạng nơ-ron càng lớn. Ưu điểm:

 Kiến trúc mạng nơ-ron linh hoạt, có thể dễ dàng thay đổi để phù hợp với nhiều vấn đề khác nhau.

 Có khả năng giải quyết nhiều bài toán phức tạp với độ chính xác rất cao.

 Tính tự động hoá cao, có khả năng tự điều chỉnh và tự tối ưu.

 Có khả năng thực hiện tính toán song song, hiệu năng tốt, xử lý được lượng dữ liệu lớn.

 Cần có khối lượng dữ liệu rất lớn để tận dụng tối đa khả năng của Deep Learning.

 Chi phí tính toán cao vì phải xử lý nhiều mô hình phức tạp.

 Chưa có nền tảng lý thuyết mạnh mẽ để lựa chọn các công cụ tối ưu cho DeepLearning.

Vision systems

Thị giác máy tính là một công nghệ mà máy sử dụng để tự động nhận biết và mô tả hình ảnh một cách chính xác và hiệu quả Ngày nay, các hệ thống máy tính có quyền truy cập vào khối lượng lớn hình ảnh và dữ liệu video bắt nguồn từ hoặc được tạo bằng điện thoại thông minh, camera giao thông, hệ thống bảo mật và các thiết bị khác Ứng dụng thị giác máy tính sử dụng trí tuệ nhân tạo và máy học (AI/ML) để xử lý những dữ liệu này một cách chính xác nhằm xác định đối tượng và nhận diện khuôn mặt, cũng như phân loại, đề xuất, giám sát và phát hiện. b Chức năng

 Phân loại hình ảnh: Phân loại hình ảnh cho phép máy tính quan sát và phân loại chính xác một hình ảnh thuộc loại nào Thị giác máy tính hiểu rõ và gắn nhãn các loại. Một ví dụ là camera có thể nhận diện khuôn mặt trong ảnh và lấy nét khuôn mặt.

 Nhận diện vật thể: Phát hiện đối tượng là một tác vụ thị giác máy tính nhằm phát hiện và bản địa hóa hình ảnh Tác vụ này sử dụng phân loại để xác định, sắp xếp và tổ chức hình ảnh Phát hiện đối tượng được sử dụng để điều khiển các ứng dụng tự động và giám sát dây chuyền sản xuất trong các quy trình công nghiệp và sản xuất Các nhà cung cấp dịch vụ và nhà sản xuất camera gia đình kết nối cũng dựa vào phát hiện đối tượng để xử lý các luồng video trực tiếp từ camera để phát hiện người và vật thể trong thời gian thực cũng như đưa ra các cảnh báo hữu ích cho người dùng cuối.

 Theo dõi đối tượng: Theo dõi đối tượng sử dụng mô hình học sâu để xác định và theo dõi các mục thuộc danh mục Tác vụ này có nhiều ứng dụng thực tế trong nhiều ngành Yếu tố đầu tiên của theo dõi đối tượng là phát hiện đối tượng; đối tượng có một ô viền quanh được tạo xung quanh, được gán một ID đối tượng và được theo dõi thông qua các khung hình Ví dụ: có thể sử dụng theo dõi đối tượng để giám sát giao thông trong môi trường đô thị, giám sát con người và chụp ảnh y khoa.

 Phân đoạn: Phân đoạn là một thuật toán thị giác máy tính có khả năng xác định đối tượng bằng cách chia hình ảnh đối tượng thành các vùng khác nhau dựa trên các điểm ảnh quan sát được Phân đoạn cũng đơn giản hóa một hình ảnh, chẳng hạn như đặt một hình dạng hoặc đường nét của một mục để xác định đó là gì Bằng cách đó, phân đoạn cũng nhận ra nếu có nhiều hơn một đối tượng trong hình ảnh hoặc khung hình Ví dụ: nếu có một con mèo và một con chó trong hình ảnh, có thể dùng phân đoạn để nhận biết hai con vật Không giống như phát hiện đối tượng, trong đó xây dựng một ô xung quanh đối tượng, phân đoạn theo dõi các điểm ảnh để xác định hình dạng của đối tượng, giúp phân tích và gắn nhãn dễ dàng hơn.

 Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung: Truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung là một ứng dụng của kỹ thuật thị giác máy tính, có khả năng tìm kiếm các hình ảnh kỹ thuật số cụ thể trong cơ sở dữ liệu lớn Ứng dụng này phân tích các siêu dữ liệu như thẻ, thông tin mô tả, nhãn và từ khóa Truy xuất ngữ nghĩa sử dụng các lệnh như ‘tìm ảnh tòa nhà’ để truy xuất nội dung thích hợp.

Neural networks

Mạng nơ-ron là một phương thức trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, được sử dụng để dạy máy tính xử lý dữ liệu theo cách được lấy cảm hứng từ bộ não con người. b Phân loại

 Mạng nơ-ron truyền thẳng: Mạng nơ-ron truyền thẳng xử lý dữ liệu theo một chiều, từ nút đầu vào đến nút đầu ra Mỗi nút trong một lớp được kết nối với tất cả các nút trong lớp tiếp theo Mạng truyền thẳng sử dụng một quy trình phản hồi để cải thiện dự đoán theo thời gian.

 Mạng nơ-ron tích chập: Những lớp ẩn trong mạng nơ-ron tích chập thực hiện các chức năng toán học cụ thể, như tóm tắt hoặc sàng lọc, được gọi là tích chập Chúng rất hữu ích trong việc phân loại hình ảnh vì chúng có thể trích xuất các đặc điểm liên quan từ hình ảnh, điều này có lợi cho việc nhận dạng và phân loại hình ảnh Biểu mẫu mới dễ xử lý hơn mà không làm mất đi các đặc điểm quan trọng để đưa ra dự đoán chính xác Mỗi lớp ẩn trích xuất và xử lý các đặc điểm hình ảnh khác nhau, như các cạnh, màu sắc và độ sâu.

 Thuật toán truyền ngược: Mạng nơ-ron nhân tạo liên tục học hỏi bằng cách sử dụng vòng lặp phản hồi hiệu chỉnh để cải thiện phân tích dự đoán của chúng Đơn giản mà nói, bạn có thể coi rằng dữ liệu truyền từ nút đầu vào đến nút đầu ra qua nhiều lối đi khác nhau trong mạng nơ-ron Chỉ có duy nhất một lối đi chính xác, ánh xạ nút đầu vào đến nút đầu ra thích hợp. c Chức năng:

Mạng nơ-ron, hay Neural networks, là một công cụ mạnh trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo với nhiều chức năng quan trọng Chúng có thể được sử dụng để phân loại hình ảnh, chẳng hạn như nhận biết loài vật trong ảnh, dự đoán giá cổ phiếu trong thị trường tài chính, hoặc tạo ra mô hình dự báo thời tiết dựa trên dữ liệu quá khứ Chức năng phân tích chuỗi dữ liệu của mạng nơ-ron có thể thấy trong ứng dụng dự đoán lưu lượng giao thông trên các con đường trong thành phố, giúp cải thiện lưu thông Ngoài ra, trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chúng được sử dụng để tạo ra chatbot thông minh có khả năng tương tác với con người Mạng nơ-ron cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển hệ thống tự động hóa, ví dụ, ô tô tự lái, nơi chúng giúp ô tô thực hiện các quyết định an toàn dựa trên môi trường xung quanh Các chức năng này chỉ là một phần nhỏ của khả năng đa dạng và mạnh mẽ của mạng nơ-ron trong việc xử lý và phân tích dữ liệu trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Expert systems

Hệ thống chuyên gia (Expert System) là một dạng của hệ thống trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp bằng cách mô phỏng khả năng suy luận và ra quyết định của một chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể Hệ thống này kết hợp kiến thức chuyên môn và tiếp cận logic để giải quyết các vấn đề, đưa ra dự đoán và đưa ra các khuyến nghị. b Cấu trúc

 Cơ Sở Tri Thức (Knowledge Base): Cơ sở tri thức là nơi lưu trữ tất cả các kiến thức chuyên môn và quy tắc được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong một lĩnh vực cụ thể Các kiến thức này thường được thu thập từ các chuyên gia trong lĩnh vực đó và được biểu diễn dưới dạng quy tắc IF-THEN.

 Engine Suy Luận (Inference Engine): Engine suy luận là trái tim của hệ chuyên gia, nơi xử lý các quy tắc từ cơ sở tri thức để suy ra kết quả và đưa ra quyết định Engine suy luận sử dụng các kỹ thuật suy luận như suy luận tiến (forward chaining) hoặc suy luận lùi (backward chaining) để tìm kiếm và áp dụng các quy tắc phù hợp với tình huống cụ thể.

 Giao Diện Người Dùng (User Interface): Giao diện người dùng là cầu nối giữa hệ thống và người sử dụng, cho phép người dùng nhập thông tin, đặt câu hỏi và nhận kết quả từ hệ thống Giao diện người dùng cần được thiết kế dễ sử dụng và trực quan để người dùng có thể tương tác với hệ thống một cách hiệu quả. c Ưu điểm:

 Các hệ thống này có khả năng tái tạo cao.

 Chúng có thể được sử dụng cho những nơi rủi ro, nơi không an toàn cho sự hiện diện của con người.

 Khả năng xảy ra lỗi sẽ ít hơn nếu KB chứa kiến thức đúng.

 Hiệu suất của các hệ thống này vẫn ổn định vì nó không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc, căng thẳng hoặc mệt mỏi.

 Chúng cung cấp tốc độ rất cao để phản hồi một truy vấn cụ thể. d Nhược điểm:

 Giống như một con người, nó không thể tạo ra đầu ra sáng tạo cho các tình huống khác nhau.

 Phản hồi của Expert Systems có thể sai nếu cơ sở tri thức chứa thông tin sai.

 Chi phí bảo trì và phát triển của nó rất cao.

 Việc tiếp thu kiến thức để thiết kế là rất khó.

 Đối với mỗi miền, chúng tôi yêu cầu một ES cụ thể, đây là một trong những hạn chế lớn.

 Nó không thể học hỏi từ chính nó và do đó yêu cầu cập nhật thủ công.

Các ứng dụng AI trong kinh doanh

Ứng dụng AI vào hoạt động marketing

a Quảng cáo hướng mục tiêu

Các doanh nghiệp khi xác định được tệp khách hàng mục tiêu thường phân loại khách hàng vào các nhóm khác nhau dựa trên thông tin nhân khẩu học, sản phẩm từng mua, hành vi ngoại tuyến và lịch sử duyệt web trực tuyến Vì thực tế đó, từ xưa đến nay, hầu hết tất cả doanh nghiệp đều thuê chuyên gia để thu thập, đánh giá thông tin dữ liệu khách hàng nhằm nắm bắt được thông tin của khách hàng hiệu quả hơn AI xuất hiện như là một giải pháp thay thế cho những công việc đó hiệu quả hơn và nhanh chóng hơn nhờ vào sự phát triển của Machine Learning (máy học) Sử dụng AI để xác định khách hàng mục tiêu giúp cho các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tài nguyên và tạo ra chiến dịch marketing chính xác hơn Điều này giúp tăng cường tương tác với khách hàng, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, và gia tăng lợi nhuận.

Ví dụ: Spotify, dịch vụ phát nhạc trực tuyến hàng đầu thế giới, sử dụng AI để xác định và tùy chỉnh trải nghiệm nghe nhạc cho hàng triệu người dùng trên toàn cầu “Machine learning is at the heart of everything we do at Spotify” - Tony Jebara (Tạm dịch: Học máy là trọng tâm của mọi việc chúng tôi làm tại Spotify).

 Tạo playlist tự động: Spotify cũng sử dụng AI để tạo playlist tự động dựa trên thời gian trong ngày, hoạt động, và ngữ cảnh nghe nhạc Ví dụ, vào buổi sáng, nếu bạn thường nghe nhạc năng động, hệ thống sẽ gợi ý các bản nhạc tương tự với giai điệu tươi vui, đầy năng lượng để bạn bắt đầu một ngày mới hiệu quả.

 Dự đoán xu hướng âm nhạc: Spotify sử dụng AI để dự đoán xu hướng âm nhạc. Điều này giúp họ tạo ra các playlist và chia sẻ nhạc mới phù hợp với sở thích của người dùng Từ việc sử dụng AI để xác định và tùy chỉnh trải nghiệm nghe nhạc, Spotify đã tạo ra một mô hình kinh doanh thành công, thu hút và duy trì hàng triệu người dùng trên toàn thế giới. b Định giá động

Các chuyên gia marketing ngày nay không chỉ phải dựa vào sự hiểu biết và kinh nghiệm cá nhân mà còn có thể tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện định giá sản phẩm một cách tối ưu Việc sử dụng học máy trong marketing giúp họ có cái nhìn sâu rộng hơn về tình hình thị trường và hành vi của khách hàng, từ đó có thể đưa ra các quyết định định giá thông minh và linh hoạt Một trong những ứng dụng quan trọng của AI trong định giá sản phẩm là khả năng phân tích dữ liệu lớn và dự đoán các mức giá hiệu quả Họ có thể xem xét những gì khách hàng đã sẵn sàng trả trong các tình huống tương tự trong quá khứ để xác định giá tốt nhất cho sản phẩm hoặc dịch vụ của họ tại bất kỳ thời điểm nào Điều này có thể dựa trên các yếu tố như mức độ đối thủ cạnh tranh, sự cần thiết của sản phẩm hoặc dịch vụ đó, và khả năng thanh toán của khách hàng Một ví dụ tiêu biểu về sự áp dụng thành công của AI trong việc định giá sản phẩm là Grab - một ứng dụng giao thông nổi tiếng Grab đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để thực hiện định giá động dựa trên một loạt yếu tố như thời gian, vị trí, và mức độ cần thiết Hệ thống của họ có khả năng điều chỉnh giá cả theo thời gian thực để tối ưu hóa lợi nhuận và cung cấp dịch vụ chất lượng tốt hơn cho hành khách Đó là lý do giải thích tại sao khách hàng phải trả nhiều tiền hơn vào giờ cao điểm khi sử dụng dịch vụ trong những khung thời gian đó. c Lọc cộng tác

AI thực hiện việc đề xuất (gợi ý) các sản phẩm, dịch vụ, hoặc nội dung cho một người dùng cụ thể dựa trên sở thích và mối quan tâm của những người dùng khác mà có sở thích tương tự đối với các sản phẩm, dịch vụ, hoặc nội dung đó Chẳng hạn, nếu khách hàng A và khách hàng B có sở thích tương tự về các sản phẩm, thì lọc cộng tác sẽ dự đoán rằng có khả năng khách hàng A sẽ quan tâm đến các sản phẩm mà khách hàng B đã thích hoặc mua, và ngược lại AI được sử dụng trong lọc cộng tác thông qua các phương pháp và thuật toán để tối ưu hóa việc đề xuất sản phẩm, nội dung hoặc thông tin cho người dùng dựa trên dữ liệu về hành vi và sở thích của họ, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và giúp tăng cường tương tác giữa người dùng và nền tảng Để thực hiện điều này, AI sẽ thực hiện các bước:

 Thu thập dữ liệu, xây dựng hồ sơ người dùng (User Profile): AI sử dụng dữ liệu thu thập được để tạo hồ sơ cho mỗi người dùng Hồ sơ này có thể bao gồm thông tin về sở thích, ưu tiên, lịch sử mua sắm, và các yếu tố khác có liên quan đến việc đề xuất.

 Xây dựng mô hình dự đoán (Prediction Model): Sử dụng các thuật toán học máy,

AI tạo ra mô hình dự đoán để ước tính xác suất một người dùng sẽ thích một sản phẩm hoặc nội dung cụ thể dựa trên hồ sơ người dùng và dữ liệu lịch sử Các mô hình này có thể là các mô hình học máy phân loại, hồi quy, hoặc mô hình đề xuất (recommendation model) như mô hình Collaborative Filtering hay Content-Based Filtering.

 Đề xuất sản phẩm hoặc nội dung: Dựa trên mô hình dự đoán, AI đề xuất các sản phẩm hoặc nội dung phù hợp cho người dùng Điều này có thể thực hiện bằng cách sắp xếp các mục theo thứ tự ưu tiên, đánh giá xác suất cao nhất cho mỗi mục.

 Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng: Hệ thống AI có khả năng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và cung cấp đề xuất thời gian thực dựa trên hành vi hiện tại của họ, làm cho trải nghiệm người dùng trở nên đa dạng và thú vị hơn.

Ví dụ: Amazon sử dụng lọc cộng tác để đề xuất sản phẩm cho khách hàng dựa trên lịch sử mua sắm của họ và hành vi trước đây trên trang web Khi người dùng xem hoặc mua một sản phẩm trên Amazon, hệ thống này tự động tạo ra danh sách các sản phẩm khác mà những người mua hàng có sở thích tương tự đã xem hoặc mua Hệ thống cũng xem xét các sản phẩm được đánh giá cao và phổ biến để đề xuất cho bạn Ví dụ, khi đã mua một chiếc máy ảnh số, Amazon có thể đề xuất thêm các phụ kiện máy ảnh, ví dụ như ống kính, túi đựng máy ảnh, hoặc thẻ nhớ phù hợp với máy ảnh Điều này giúp tăng cơ hội mua thêm các sản phẩm liên quan và tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa hơn d Marketing tự động

Tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại có thể mang lại lợi ích tài chính cho các doanh nghiệp Ví dụ, triển khai chatbot AI để tương tác với khách hàng có thể thay thế con người Điều này có tiềm năng giúp giảm chi phí và tối ưu hóa hiệu suất việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tiếp thị cũng đã được chứng minh là có khả năng tăng lợi

Một trong những lĩnh vực quan trọng mà trí tuệ nhân tạo (AI) có thể hỗ trợ trong tự động hóa quy trình marketing là trong lĩnh vực email marketing Hình dung xem, bạn phải gửi hàng trăm email tới khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp, việc thực hiện điều này bằng cách thủ công sẽ đòi hỏi rất nhiều thời gian Trong thời đại hiện nay, các công ty có khả năng nhanh chóng gửi hàng ngàn email được tùy chỉnh cá nhân bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo cho toàn bộ danh sách khách hàng của họ Điều này đặc biệt hữu ích khi danh sách email có lượng người gửi đông Điều quan trọng hơn, AI có khả năng theo dõi hiệu suất của chiến dịch email của bằng cách theo dõi số lượng người mở email, nhấp vào liên kết, hoặc gặp sự cố (bounce) AI có thể tạo ra nội dung email cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua sắm và hành vi trực tuyến của từng khách hàng Hệ thống AI có thể tự động lên kế hoạch và triển khai các chiến dịch email marketing dựa trên dữ liệu tự động hóa về khách hàng, ví dụ như sinh nhật, những mốc quan trọng, hoặc sự thay đổi trong hành vi mua sắm.

Các công ty có thể tận dụng sức mạnh của quảng cáo tích hợp (computational advertising) bằng cách sử dụng một chuỗi thuật toán phức tạp Điều này cho phép các chuyên gia marketing đưa ra quảng cáo vào thời điểm phù hợp nhất dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm thông tin cá nhân, thói quen trực tuyến và nội dung mà khách hàng tiềm năng đã xem khi quảng cáo xuất hiện Chuỗi thuật toán này có thể bao gồm:

 Phân tích dữ liệu cá nhân: Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và hành vi trực tuyến của khách hàng để xác định đối tượng mục tiêu cho chiến dịch quảng cáo Điều này có thể bao gồm độ tuổi, giới tính, vị trí địa lý, sở thích, và nhiều yếu tố khác

Ứng dụng AI vào hoạt động quản lý quan hệ khách hàng (CRM)

CRM là viết tắt của cụm từ “Customer Relationship Management”, tạm hiểu là

Quản trị quan hệ khách hàng Đây là một phương pháp giúp các doanh nghiệp tiếp cận và giao tiếp với khách hàng một cách có hệ thống và hiệu quả Ngày nay, khi nhắc đến CRM thì hầu như từ này sẽ được hiểu là CRM software – một công cụ hoạt động như một kho lưu trữ được dùng để kết hợp các hoạt động bán hàng, tiếp thị, hỗ trợ khách hàng của một doanh nghiệp, giúp hợp lý hóa quy trình, chính sách và nhân lực trong một nền tảng nhất định Với việc ngày càng nhiều doanh nghiệp lựa chọn mô hình làm việc kết hợp, các giải pháp “CRM từ xa” đang dần được sử dụng rộng rãi hơn, giúp nhóm bán hàng từ xa của bạn làm việc hiệu quả và là các công cụ cần thiết để cộng tác với đồng nghiệp và gắn kết khách hàng một cách dễ dàng.

Việc tích hợp AI vào phần mềm CRM mang lại nhiều lợi ích đáng kể AI giúp cho Quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) trong việc cải thiện hiệu suất và hiệu quả trong việc tương tác với khách hàng, phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và nâng cao trải nghiệm khách hàng và cung cấp thông tin quan trọng để ra quyết định chiến lược trong kinh doanh Một số cách mà AI có thể được tích hợp vào CRM có thể kể đến như sau: a Phân tích dữ liệu khách hàng

AI có thể tự động phân tích và tóm tắt dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như email, trang web, truy vết mạng xã hội và cuộc gọi điện thoại để tạo hồ sơ khách hàng chi tiết Điều này giúp đội ngũ bán hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng

 Khám phá các cơ hội tiềm ẩn: Hệ thống CRM được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo

(AI) có khả năng phát hiện các cơ hội mà các nhân viên phân tích truyền thống có thể bỏ lỡ, ví dụ như các phân đoạn cụ thể của khách hàng phù hợp với các chiến dịch tiếp thị cụ thể hoặc các thị trường ngách có tiềm năng mở rộng sản phẩm cao Bằng cách sử dụng thuật toán học máy, các doanh nghiệp có thể khám phá các xu hướng và mô hình bị ẩn trong dữ liệu, từ đó tìm ra các lĩnh vực cần phát triển và cải thiện.

 Tối ưu hóa chiến lược dựa trên phân tích: Với thông tin chi tiết được tạo ra bởi AI, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược bán hàng, tiếp thị và hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn Ví dụ, hệ thống CRM hỗ trợ AI có thể xác định các nguồn doanh thu từ các kênh bán hàng khác nhau, giúp doanh nghiệp đầu tư và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả.

Cũng như vậy, phân tích hiệu suất chiến dịch tiếp thị giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến dịch bằng cách xác định các khu vực có ROI (tỷ lệ lợi nhuận ròng) cao nhất.

 Tối ưu hóa các quy trình nội bộ: Các hệ thống CRM hỗ trợ AI không chỉ giúp phân tích dữ liệu về khách hàng và bán hàng, mà còn cung cấp thông tin chi tiết về hiệu suất của nhóm, năng suất bán hàng và tỷ lệ giải quyết yêu cầu hỗ trợ Phân tích dựa trên dữ liệu này giúp doanh nghiệp xác định chính xác các khu vực cần cải thiện và thực hiện các thay đổi cần thiết, dẫn đến quy trình làm việc hiệu quả hơn và tăng năng suất của nhóm.

 Phân tích đánh giá rủi ro: Hiểu biết về rủi ro tiềm ẩn và tác động của chúng có thể ảnh hưởng đáng kể đến quyết định kinh doanh Hệ thống CRM do AI cung cấp có khả năng phân tích các xu hướng lịch sử, các chỉ số kinh tế và biến đổi thị trường để đánh giá các rủi ro tiềm ẩn và tác động dự kiến của chúng Phân tích đánh giá rủi ro giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn cho các kết quả không mong muốn, đảm bảo rằng họ có kế hoạch dự phòng đầy đủ để ngăn chặn hoặc giảm thiểu các tác động tiêu cực tiềm ẩn. b Chăm sóc khách hàng tự động

Chăm sóc khách hàng tự động thông qua hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu của chiến lược quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) hiện đại Khả năng của AI để gửi thông báo, email hoặc tin nhắn tự động đến khách hàng dựa trên các sự kiện cụ thể đã mang lại nhiều lợi ích đáng kể cho doanh nghiệp và cải thiện trải nghiệm của khách hàng Một trong những ứng dụng mạnh mẽ nhất của chăm sóc khách hàng tự động là khả năng tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng Khi

AI theo dõi và phân tích dữ liệu, nó có thể xác định các sự kiện quan trọng trong quá trình tương tác của khách hàng với doanh nghiệp Điều này bao gồm kỷ niệm mua hàng, lịch sử mua sắm, cập nhật sản phẩm, và các dịp lễ Dựa trên những thông tin này, hệ thống CRM

AI có thể tự động gửi thông báo chúc mừng kỷ niệm mua hàng, cung cấp thông tin về các sản phẩm hoặc dịch vụ mới, hoặc gửi lời chúc mừng trong các dịp lễ quan trọng Điều này tạo ra một trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa và thể hiện sự quan tâm từ doanh nghiệp đối với từng khách hàng Không chỉ tạo ra sự cá nhân hóa, chăm sóc khách hàng tự động còn giúp tăng cơ hội tiếp thị và bán hàng Việc thông báo cập nhật sản phẩm hoặc khuyến mãi đặc biệt có thể kích thích sự quan tâm của khách hàng và dẫn đến các giao dịch mua sắm mới Điều này đồng nghĩa với việc tăng doanh số bán hàng và tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp Ngoài ra, chăm sóc khách hàng tự động giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực của doanh nghiệp Thay vì phải thực hiện mọi giao tiếp thủ công, doanh nghiệp có thể tự động hóa các quy trình này, giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn như tư vấn chiến lược hoặc giải quyết các vấn đề phức tạp của khách hàng. c Nâng cao hiệu quả quản lý

Sự kết hợp giữa AI và CRM mang lại hiệu quả cao hơn trong việc quản lý hợp đồng và tạo ra các quy trình hiệu quả hơn Khi tích hợp AI vào hệ thống CRM, các công ty có thể theo dõi và phân tích dữ liệu liên quan đến hợp đồng và mối quan hệ khách hàng một cách chi tiết hơn AI có khả năng tự động phát hiện các xu hướng, mô hình và thông tin quan trọng từ dữ liệu khách hàng, giúp dự đoán hành vi và nhu cầu của họ trong tương lai Điều này cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn sâu hơn về khách hàng của họ và giúp họ tạo ra các chiến lược tiếp thị và bán hàng hiệu quả hơn Ngoài ra, AI cũng có thể hỗ trợ trong quản lý hợp đồng bằng cách tự động hóa quy trình xử lý hợp đồng từ việc tạo, ký kết, đến theo dõi và bảo trì Hệ thống CRM tích hợp AI có thể theo dõi các hạn mức, cảnh báo về các sự kiện quan trọng, và tạo ra các báo cáo tự động để đảm bảo rằng mọi hợp đồng được quản lý một cách hiệu quả và đúng thời hạn.

Ví dụ: PepsiCo là một tập đoàn nước giải khát và thực phẩm lớn trên toàn cầu, và họ đã tích hợp AI vào quy trình quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM) của họ để cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa kế hoạch tiếp thị PepsiCo sử dụng một công cụ dựa trên trí tuệ nhân tạo có tên Tastewise, định vị các thuật toán để phân tích lý do và những gì người tiêu dùng đang sủ dụng AI của PepsiCo có khả năng tự động ghi dữ liệu từ các tương tác với khách hàng, chẳng hạn như đơn hàng, phản hồi của khách hàng, và cuộc gọi tới dịch vụ khách hàng Giúp tổng hợp thông tin quan trọng và tạo lịch sử mua sắm của từng khách hàng AI phân tích hành vi mua sắm của khách hàng để xác định các xu hướng, sở thích, và hành vi cá nhân Nó có thể theo dõi các sản phẩm đã mua, tần suất nhu cầu và xu hướng tiêu dùng trong tương lai Nó có thể dự đoán sản phẩm nào có thể phát triển mạnh và đề xuất chiến lược tiếp thị tương ứng PepsiCo có thể sử dụng AI để quản lý các chương trình khách hàng trung thành và đánh giá hiệu suất của họ AI có thể giúp họ đề xuất các ưu đãi và khuyến mãi dựa trên lịch sử mua sắm và ưu đãi mà khách hàng đã tham gia Tastewise cho biết công cụ của họ đã theo dõi hơn 95 triệu món trong thực đơn, 226 tỷ tương tác công thức và 22,5 tỷ bài đăng trên mạng xã hội, cùng với các điểm tiếp xúc khác của người tiêu dùng Những lượng dữ liệu khổng lồ này được sử dụng để phân tích các sản phẩm trong tương lai.

Hình2: Pepsico sử dụng Tastewise để phân tích chế độ ăn uống (Nguồn: Tastewise)

Ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất của doanh nghiệp

Ngành sản xuất công nghiệp là ngành hàng đầu áp dụng trí tuệ nhân tạo, với 93% các nhà lãnh đạo cho biết tổ chức của họ ít nhất đang sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách vừa phải Hình dưới cho thấy, AI cung cấp các ứng dụng trong toàn bộ quy mô và chiều sâu của hoạt động sản xuất, từ phát triển sản phẩm đến kiểm soát chất lượng:

Hình3: Tiềm năng của AI trong toàn bộ quy mô và phạm vi của hoạt động sản xuất

*Dưới đây là một số ứng dụng của AI trong hoạt động sản xuất của doanh nghiệp: a Dự đoán bảo trì máy móc của doanh nghiệp

Thời gian chết (Downtime) là khoảng thời gian mà thiết bị, máy móc hoặc quy trình sản xuất không hoạt động như mong muốn Thời gian chết có ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu suất sản xuất của doanh nghiệp vì nó làm giảm năng suất, tăng chi phí, giảm chất lượng và khả năng đáp ứng khách hàng Do đó, việc giảm thiểu hoặc ngăn chặn các thời gian chết là một trong những mục tiêu quan trọng của quản trị quy trình sản xuất.

Các nhà sản xuất sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để xác định thời gian ngừng hoạt động và tai nạn bằng cách phân tích dữ liệu cảm biến Các hệ thống trí tuệ nhân tạo giúp các nhà sản xuất dự báo khi nào và nếu thiết bị hoạt động sẽ bị hỏng để lên kế hoạch bảo dưỡng và sửa chữa trước khi sự cố xảy ra Nhờ bảo dưỡng dự đoán do trí tuệ nhân tạo, các nhà sản xuất có thể cải thiện hiệu suất trong khi giảm thiểu chi phí do thiết bị hỏng Theo dữ liệu khảo sát mới nhất của ITIC, 98% doanh nghiệp cho biết một giờ ngừng hoạt động khiến họ tiêu tốn hơn 100.000 USD, chưa kể đền bù khi giao hàng trễ.

Vì vậy, việc bảo trì kịp thời có thể coi là “công cụ vàng” để doanh nghiệp tối ưu hóa chi phí khổng lồ Theo McKinsey, bảo trì thiết bị công nghiệp bằng AI có thể giảm 10% chi phí bảo trì, 20% thời gian chết và 25% chi phí kiểm tra hàng năm

Dưới đây là hình ảnh mô phỏng quá trình AI dự đoán bảo trì trong hoạt động sản xuất của doanh nghiệp, theo nghiên cứu của Capgemini:

Hình4: Sử dụng trí tuệ nhân tạo cho việc bảo trì thông minh trong hoạt động sản xuất

Hình5: Lập kế hoạch và dự báo nhu cầu dựa trên máy học ( Nguồn: capgemini.com ) b Tự động hóa với robot sản xuất

Theo Từ điển Kinh tế học, Đại học Kinh tế Quốc dân: “Tự động hóa (Automation) là ứng dụng công nghệ tiên tiến vào quá trình sản xuất công nghiệp nhằm chuyển hầu hết hoặc toàn bộ hoạt động sản xuất của con người cho máy móc.” Từ đó, ta có thể suy ra được khái niệm Tự động hóa quy trình sản xuất là việc sử dụng các công nghệ như AI để thay thế con người thực hiện nhiệm vụ sản xuất

Sản xuất là một trong những ngành công nghiệp có nguy cơ xảy ra tai nạn nghề nghiệp cao nhất, hơn 3.000 vụ tai nạn nghiêm trọng và chín trường hợp tử vong xảy ra hàng năm Ứng dụng tự động hóa trong sản xuất giúp doanh nghiệp có thể tạo ra một môi trường làm việc an toàn cho nhân viên, giúp giảm thiểu sự tiếp xúc của họ với các yếu tố có hại trong môi trường làm việc như bụi, khí độc, tiếng ồn, nhiệt độ cao, áp suất cao… Điều này giúp phòng ngừa các bệnh nghề nghiệp và cải thiện điều kiện lao động Hơn nữa, sự tham gia của robot trong các công việc nguy hiểm có thể giúp các nhà sản xuất giảm thiểu các tai nạn không mong muốn Chúng có thể thay cho con người thực hiện các công việc nặng nhọc, nguy hiểm như nâng vác, cắt gọt, hàn… Điều này giúp bảo vệ người lao động khỏi các tai nạn lao động Ngoài ra, khi ứng dụng tự động hóa, doanh nghiệp có thể tăng cường tính an toàn cho các quy trình sản xuất Các máy móc và robot có thể được trang bị các cảm biến, báo động và hệ thống dừng khẩn cấp để phát hiện và ngăn chặn các sự cố máy móc

Ví dụ: Amazon đã và đang sử dụng robot cho kho hàng Hiện nay, Amazon có hơn

520.000 robot với 10 loại đang làm việc phân loại, vận chuyển hàng hóa Một số robot tiêu biểu được áp dụng như: Proteus, Cardinal, Amazon Robotics Identification (AR ID) Robot Cardinal tự động hóa việc vận chuyển hàng nặng giữa các kho, giảm nguy cơ thương tích cho nhân viên Từ việc sử dụng AI và hệ thống camera, robot này nhanh chóng phát hiện và chọn một trong nhiều gói hàng xung quanh và đặt chúng lên GoCart để chuyển đi Bằng cách xử lý các lô hàng lớn, nặng hoặc đóng gói phức tạp trong một không gian hạn chế, Cardinal, theo Amazon, giúp giảm nguy cơ chấn thương cho nhân viên Hơn nữa, robot này có thể phân loại nhanh hơn con người nhiều lần. c Tối ưu hóa quá trình sản xuất

Phần mềm được trang bị trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức tối ưu hóa quy trình để đạt được mức sản xuất bền vững Các nhà sản xuất có thể ưu tiên sử dụng các công cụ khai thác quy trình được trang bị trí tuệ nhân tạo để xác định và loại bỏ các

Cụ thể như IBM, công ty đã triển khai giải pháp IBM Process Mining Họ sử dụng dữ liệu trực tiếp từ hệ thống ERP của công ty (Enterprise Resource Planning - hệ thống được tích hợp vào một kiến trúc tổng thể giúp các công ty lập kế hoạch, thực hiện, kiểm soát và đưa ra quyết định), các thuật toán của giải pháp gần như ngay lập tức đã tiết lộ những sai lệch trong quy trình làm phức tạp hóa quá trình tự động hóa của công ty Kết quả cho thấy rằng một nửa quy trình tạo đơn hàng quan trọng của công ty - bao gồm cả việc tạo dòng và hoạt động giao hàng đều làm thủ công và không theo quy trình Hơn nữa, một số lượng lớn các hoạt động phải thực hiện lại do lỗi của con người Ngoài việc kéo dài chu kỳ mua hàng, những khuyết điểm trong quy trình này đã làm tăng chi phí khoảng 250.000 USD hàng năm Dựa trên những kết quả này, công ty đã triển khai các công cụ tự động hóa Bằng cách tự động hóa 75% hoạt động giao hàng, công ty đã có thể giảm đáng kể việc thực hiện lại đơn hàng hay mua hàng không đúng quy trình, đồng thời giảm chi phí liên quan khoảng 60.000 USD Và tự động hóa trong hoạt động tạo dòng đã giúp công ty tiết kiệm thời gian và giảm chi phí khoảng 50.000 USD. d Đảm bảo chất lượng Đảm bảo chất lượng là việc duy trì một mức chất lượng mong muốn trong dịch vụ hoặc sản phẩm Các dòng lắp ráp được điều khiển bởi dữ liệu, kết nối và tự động hóa Các dòng lắp ráp này hoạt động dựa trên một tập hợp các thông số và thuật toán để sản xuất các sản phẩm tốt nhất có thể Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể phát hiện sự khác biệt so với các sản phẩm đầu ra thông qua công nghệ thính giác máy Khi một sản phẩm đầu ra có chất lượng thấp hơn dự kiến, các hệ thống trí tuệ nhân tạo kích hoạt cảnh báo cho nhân công để họ có thể điều chỉnh Nhờ vậy, nó có thể nâng cao chất lượng sản phẩm cuối cùng lên đến 35%, năng suất sản xuất tăng 20%, đồng thời giảm thiểu các sai sót và thời gian kiểm soát chất lượng cho các nhà sản xuất, theo một khảo sát của Deloitte

Dưới đây là hình ảnh mô phỏng quy trình kiểm tra chất lượng của sản phẩm trong quá trình sản xuất của một doanh nghiệp, theo nghiên cứu của Capgemini.

Hình6: Quy trình kiểm soát chất lượng dựa trên thị giác máy tính trong sản xuất

Hình dưới đây là ví dụ của một doanh nghiệp chế biến thực phẩm đã triển khai việc kiểm tra chất lượng trứng bằng trí tuệ nhân tạo trên các dây chuyền sản xuất của mình. Sản lượng sản xuất của họ dao động từ 30.000 đến 270.000 quả trứng mỗi giờ Việc kiểm tra trứng thông qua việc lấy mẫu bởi các nhân viên khó mở rộng và các khuyết điểm nhỏ dễ bị bỏ sót Phương pháp thủ công cũng dễ gây ra lỗi trên các khối lượng lớn, nơi một sự giảm chất lượng chỉ 1% đại diện cho hàng ngàn quả trứng Doanh nghiệp đã tạo ra một thuật toán trí tuệ nhân tạo dựa trên mạng nơ-ron học sâu sử dụng hơn 70.000 hình ảnh của trứng và phân loại chúng thành mười danh mục tùy thuộc vào loại khuyết điểm mà bất kỳ quả trứng nào có thể có như hình dưới Trong thời gian thực, hình ảnh của mỗi quả trứng được so sánh với hệ thống này để xác định xem nó có khuyết điểm hay không Nếu phát hiện có một trong các khuyết điểm được phân loại, quả trứng sẽ được lấy ra khỏi băng chuyền và gửi để tái chế Hệ thống được kích hoạt bằng trí tuệ nhân tạo cũng hoạt động với tốc độ cao - quét một quả trứng trong ít hơn 40 mili giây - để đáp ứng tốc độ của dây chuyền sản xuất.

Hình7: Các trạng thái xảy ra khi kiểm tra trứng (Nguồn: capgemini.com) e Quản lý hàng tồn kho

Machine learning - học máy có thể tiếp quản được các hoạt động quản lý hàng tồn kho bởi chúng có thể dự báo nhu cầu và kế hoạch sản xuất cho doanh nghiệp Các công cụ dự báo nhu cầu do trí tuệ nhân tạo cung cấp có kết quả chính xác hơn so với các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống (ARIMA, mô hình san bằng hàm mũ (Exponential smoothing), ) mà kỹ sư sử dụng trong các cơ sở sản xuất Các công cụ này giúp doanh nghiệp quản lý mức hàng tồn kho tốt hơn để tránh tình huống dư quá nhiều hàng trong kho hay thiếu hụt hàng

Hơn nữa, máy học còn có thể tìm ra cách sắp xếp và lưu trữ hàng hóa trong kho sao cho tiết kiệm không gian, thời gian và chi phí Máy học cũng có thể đề xuất các giải pháp để tận dụng các khoảng trống trong kho, giảm thiểu việc di chuyển hàng hóa và nâng cao an toàn lao động Amazon hiện đang sử dụng robot Sparrow để sắp xếp các hộp hàng trong kho chứa sau một ngày chưa giao hết Hệ thống giúp nhận biết khu vực nào,nhóm nào có khay đựng sản phẩm cần dùng, vị trí để hộp đựng, lấy và kéo khay đựng hàng cho nhân viên, xếp các khay sau khi nhân viên đã lấy sản phẩm.

Hình8: Robot Sparrow đang phân loại hàng hóa trong kho f Tùy chỉnh thiết kế, thiết kế sáng tạo

Với bản sao kỹ thuật số - Digital twin, các doanh nghiệp có thể thiết kế các biến thể khác nhau của sản phẩm để có thể cung cấp các sản phẩm và dịch vụ cá nhân hóa cho khách hàng Thiết kế sáng tạo sử dụng thuật toán học máy để mô phỏng phương pháp thiết kế của một kỹ sư Các nhà thiết kế hoặc kỹ sư nhập các thông số thiết kế (như vật liệu, kích thước, trọng lượng, sức mạnh, phương pháp sản xuất và ràng buộc về chi phí) vào phần mềm thiết kế sinh tạo và phần mềm sẽ cung cấp tất cả các kết quả có thể được tạo ra với các thông số đó Với phương pháp này, các nhà sản xuất nhanh chóng tạo ra hàng nghìn tùy chọn thiết kế cho một sản phẩm Hình dưới đây là kết quả của AI trong việc thiết kế sáng tạo cho một chiếc ghế

Hình9: Các thiết kế sáng tạo cho một chiếc ghế

(Nguồn: Reimagining Education Through Generative Learning - Core77 )

Ứng dụng AI trong lĩnh vực nhân sự

Quản trị nhân sự có vai trò rất quan trọng trong kinh doanh của doanh nghiệp bởi vì nhân viên là tài sản quý giá nhất của mọi doanh nghiệp Chính vì thế, việc quản trị nhân sự hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp tạo ra một lực lượng lao động có chất lượng cao, có khả năng đáp ứng nhu cầu của thị trường và khách hàng Ứng dụng AI là một giải pháp giúp cho doanh nghiệp có thể tối ưu hóa các quy trình và tự động hóa các công tác trong việc quản trị nhân sự AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp với các hoạt động sau. a HR chatbots và trợ lý ảo

Một chatbot AI làm nhiệm vụ trợ lý nhân sự 24/7 Đây là loại chatbot sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để có thể hiểu và phản hồi người dùng một cách linh hoạt và tự nhiên hơn Chatbot này có thể đối thoại với người dùng theo nhiều chủ đề, tình huống khác nhau, và có khả năng học hỏi từ dữ liệu và kinh nghiệm Nhân viên có thể đặt câu hỏi cho chatbot về chính sách nghỉ phép, phúc lợi và nhiều hơn nữa. Điều này cho phép nhóm nhân sự tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược, trong khi nhân viên có thể nhận được câu trả lời tức thì, nâng cao trải nghiệm tổng thể của họ.

AI giúp giảm bớt công việc lặp đi lặp lại và tốn thời gian của nhân sự, từ đó các nhân viên bộ phận nhân sự - HR cũng như các nhóm và quản lý khác có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn Thực tế, theo dự đoán của Gartner, 75% các yêu cầu tài nguyên nhân sự sẽ được thực hiện thông qua các chatbot HR tự động được trang bị công nghệ trò chuyện AI vào năm 2023 Ví dụ, MeBeBot là một chatbot không cần mã hóa, chức năng chính của nó là giúp các nhóm IT, HR và Ops thiết lập một cơ sở kiến thức nội bộ với giao diện trò chuyện Mục tiêu luôn là giúp các công ty phát triển một thư viện câu hỏi mạnh mẽ và thiết lập một giao diện trò chuyện mà nhân viên có thể tìm thấy câu trả lời một cách dễ dàng Điều này giúp HR và IT không bị quấy rầy bởi những câu hỏi thông thường và lặp đi lặp lại mà họ phải trả lời nhiều lần trong một năm Công cụ này đã phát triển thành một chatbot không cần mã hóa có thể tồn tại trên nhiều nền tảng Nó thu thập câu hỏi và câu trả lời từ cơ sở kiến thức hiện có của bạn và bạn hiện có một cổng thông tin nơi bạn có thể truy cập quản trị vào cơ sở dữ liệu đang phát triển này.

Theo thống kê của TIDIO, có đến 43% nhà tuyển dụng dụng đồng ý rằng sàng lọc hồ sơ ứng viên là nhiệm vụ khó khăn nhất trong quá trình tuyển dụng Các nghiên cứu cho thấy rằng các nhà tuyển dụng dành trung bình gần ⅓ thời gian làm việc trong tuần, khoảng 13 giờ mỗi tuần để tìm kiếm ứng viên cho một vị trí duy nhất Từ những dữ liệu này, chúng ta có thể kết luận rằng các nhà tuyển dụng muốn tránh thực hiện việc sàng lọc số lượng lớn hồ sơ ứng viên Tuy nhiên, đây lại là một nhiệm vụ quan trọng để có thể chọn ra những ứng viên có kinh nghiệm và trình độ phù hợp cho giai đoạn phỏng vấn. Chính vì thế đây chính là cơ hội hoàn hảo cho AI can thiệp, chúng có thể giải phóng cho các nhà tuyển dụng, chúng sẽ sàng lọc CV để chọn ra những ứng viên phù hợp cho giai đoạn phỏng vấn.

Chatbot có thể được sử dụng để nói chuyện với ứng viên với các câu hỏi được tạo cố định, nó giúp thu thập thông tin về kỹ năng, đào tạo và hợp đồng trước đó Các thuật toán được thiết lập giúp phân tích các yêu cầu tuyển dụng theo mặt ngữ nghĩa, sau đó nó sẽ lựa chọn ra các CV của ứng viên phù hợp với kỳ vọng của nhà tuyển dụng nhất trong cơ sở dữ liệu nội bộ và bên ngoài thông qua mạng xã hội chuyên nghiệp như LinkedIn

Unilever đã sử dụng AI kết hợp với khoa học thần kinh nhận thức (cognitive neuroscience) để tuyển dụng từ năm 2016 Unilever đã hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ nhân sự kỹ thuật số Pymetrics và HireVue để số hóa các bước đầu tiên của quy trình tuyển dụng nhân sự Ứng viên có thể tìm hiểu về công việc trực tuyến thông qua các kênh như Facebook, LinkedIn và gửi hồ sơ LinkedIn của mình - không cần sơ yếu lý lịch choUnilever Sau đó, họ dành khoảng 20 phút chơi 12 trò chơi dựa trên thần kinh học trên nền tảng Pymetrics.

Hình10 : Trò chơi bong bóng đo lường mối quan hệ của ứng viên với rủi ro

Nếu kết quả của họ phù hợp với yêu cầu của một vị trí cụ thể nào đó, họ sẽ tiến đến một cuộc phỏng vấn qua HireVue, nơi họ ghi lại câu trả lời cho các câu hỏi phỏng vấn đã được thiết lập trước Công nghệ sẽ phân tích các yếu tố như từ khóa, ngữ điệu và cử chỉ cơ thể, và ghi chú chúng cho người quản lý tuyển dụng Tất cả điều này có thể hoàn thành trên điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng.

Hình11: Phỏng vấn qua video trên nền tảng HireVue (Nguồn: Video Interviews | mars)

Hình12: Kết quả phân tích video phỏng vấn của ứng viên của HireVue

Ngoài ra, quá trình tuyển dụng có thể bị ảnh hưởng bởi những cảm xúc và định kiến của nhà tuyển dụng Điều này làm mất đi sự công bằng và minh bạch trong việc lựa chọn ứng viên Những ứng viên tiềm năng có thể bị bỏ qua, những ứng viên không phù hợp lại được chọn do nhà tuyển dụng có thể có những quan điểm chủ quan, mang tính cá nhân Điều này có thể gây ra nhiều hậu quả tiêu cực cho doanh nghiệp, tổ chức.

Tuy nhiên, nếu sử dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quá trình tuyển dụng sẽ trở nên hiệu quả, rõ ràng và khách quan hơn AI có khả năng phân tích dữ liệu một cách khách quan và tự động đưa ra quyết định dựa trên các yếu tố như kinh nghiệm làm việc, trình độ học vấn, kỹ năng và năng lực của các ứng viên Theo thống kê của TIDIO, có khoảng 68% nhà tuyển dụng dụng tin rằng việc sử dụng AI trong quá trình tuyển dụng sẽ loại bỏ được sự thiên vị không chủ ý.

Như việc sử dụng các phần mềm như HireVue, Interviewer.AI ở các ví dụ trên có thể giúp đảm bảo rằng các ứng viên tiềm năng được lựa chọn dựa trên năng lực, kinh nghiệm của họ Từ đó nâng cao được chất lượng tuyển dụng một cách khách quan nhất,tránh sự phụ thuộc vào đánh giá cảm quan của người tuyển dụng trong khâu sàng lọc. b Đào tạo và phát triển nhân viên

Ngày nay, việc giúp nhân viên nâng cao kiến thức của họ trở nên khó khăn hơn bao giờ hết khi thị trường và công nghệ phát triển nhanh chóng Và các công ty phải rất cố gắng để duy trì tính linh hoạt, cạnh tranh trong một môi trường kinh doanh thay đổi nhanh chóng AI giúp doanh nghiệp tạo ra các chương trình đào tạo có cấu trúc, hiệu quả và phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của từng nhân viên Các chương trình đào tạo có thể bao gồm các nội dung về kỹ năng chuyên môn, kỹ năng mềm, kiến thức sản phẩm, quy trình công việc, văn hóa doanh nghiệp, Các chương trình đào tạo này giúp nhân viên có thể nâng cao kiến thức và kỹ năng liên quan đến công việc, từ đó nâng cao hiệu suất công việc, khuyến khích sự học hỏi liên tục và sáng tạo của nhân viên Để giúp giải quyết vấn đề này, IBM đã phát triển một chương trình đào tạo nhân viên có tên là Your Learning. Nền tảng Your Learning của IBM tạo ra một môi trường học tập cá nhân cho mỗi nhân viên, cung cấp một giao diện 24x7 phản hồi nhanh chóng, linh hoạt và sáng tạo đối với sự thay đổi kỹ thuật và cảnh quan kinh doanh IBM đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao trải nghiệm cho nhân viên, tùy biến các chương trình đào tạo nội bộ để phù hợp với nhu cầu phát triển nghề nghiệp của từng nhân viên, cải tiến hiệu suất

Hình13: Nền tảng Học mở của IBM

Theo thời gian, khả năng nhận thức của IBM Watson ngày càng phát triển để đưa ra các đề xuất thông minh hơn, cải thiện kết quả tìm kiếm, cung cấp các gợi ý học tập tốt hơn cho nhân viên - tương tự như Amazon với các đề xuất cho sách, phim và hàng hóa khác Your Learning của IBM cũng tận dụng sức mạnh của phương tiện truyền thông xã người học tìm thấy những gì họ cần để tiến bộ và thành công Nhờ sức mạnh nhận thức của Watson, Your Learning của IBM có thể hỏi mỗi cá nhân quan tâm đến điều gì, xem những người có sở thích và quan tâm tương tự đang tiêu thụ những gì, sau đó đề xuất phù hợp Trong thời đại nhận thức này, việc cung cấp một trải nghiệm cá nhân linh hoạt giúp nhân viên đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn là quan trọng hơn bao giờ hết Your Learning của IBM được thiết kế để làm điều đó: Giúp biến đổi doanh nghiệp của họ và tạo ra trải nghiệm học tập kỹ thuật số cá nhân hơn c Phân tích cảm xúc nhân sự với việc khai thác văn bản

Ngày nay, có vẻ mọi người liên tục chuyển việc và tìm kiếm cơ hội tốt hơn Nhưng vì công nghệ có thể giúp ích nên các công ty vẫn có hy vọng trong việc giữ chân nhân viên Đó là phân tích cảm xúc.

Phân tích cảm xúc của AI hoạt động bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và học máy để nhận diện, phân tích cuộc trò chuyện trong các cuộc họp, cuộc trò chuyện để dự đoán cảm xúc đằng sau các lời nói và văn bản, sau đó tự động phân loại chúng thành tiêu cực, tích cực hoặc trung lập Nó có thể giúp các quản lý và HR hiểu chính xác cảm xúc của nhân viên về công việc trong công ty Điều này có thể giúp họ nhận ra bất kỳ tín hiệu đỏ nào, như sự không hài lòng hoặc kiệt sức, và ngăn chặn bất kỳ vấn đề nào trước khi quá muộn. Để thu thập và phân tích dữ liệu tâm trạng nhân viên ở quy mô đủ lớn, nhiều tổ chức sử dụng phần mềm phân tích tâm trạng nhân viên sử dụng trí tuệ nhân tạo và học máy để tự động hóa quy trình Công nghệ này cho phép tổ chức gửi các cuộc khảo sát mở để nhân viên có thể trả lời bằng từ ngữ của riêng họ Sau đó, các công cụ NLP xem xét từng câu trả lời, phân tích tâm trạng đằng sau từ ngữ và cung cấp báo cáo chi tiết cho quản lý và nhân sự Phần mềm sử dụng NLP để xác định xem tâm trạng trong các tổ hợp từ và cụm từ là tích cực, trung lập hay tiêu cực và gán một điểm tâm trạng số cho mỗi ý kiến của nhân viên Sau khi tổng hợp các điểm này, chúng được trình bày một cách trực quan cho quản lý và nhà lãnh đạo kinh doanh thông qua việc sử dụng trực quan hóa dữ liệu Việc có thể hình dung tâm trạng, cảm xúc của nhân viên giúp các nhà lãnh đạo kinh có thể sử dụng thông tin này để cải thiện quy trình quản lý hiệu suất, tập trung vào cải thiện trải nghiệm của nhân viên.

Hiện nay có một số công cụ phân tích cảm xúc nhân viên hàng đầu như:

Intellica.ai giúp doanh nghiệp xác minh chữ ký, phân tích cảm xúc và phân tích thương hiệu cho các chiến dịch tiếp thị Nó sử dụng các công nghệ như NLP, xử lý văn bản và học sâu để tự động hóa việc phân tích cảm xúc nhân viên Sử dụng phần mềm này, các công ty có thể đánh giá các ý kiến của nhân viên trong văn bản, như email, để xác định và phân loại ý kiến của họ Lattice có hai sản phẩm trong bộ sưu tập của nó: quản lý hiệu suất và tương tác nhân viên Công cụ phân tích cảm xúc được trang bị trí tuệ nhân tạo của Lattice có thể được nhúng vào bất kỳ mô-đun nào, liên tục quét các ý kiến mở để hiểu cảm xúc của nhân viên NLP của Lattice gán điểm cảm xúc cho mỗi ý kiến của nhân viên.

Ứng dụng của AI trong dịch vụ tài chính

Một ngành mà AI có tiềm năng lớn không thể phủ nhận là lĩnh vực tài chính Sự gia tăng và tác động của trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính đang tạo ra một hiện tượng, và nó đang hoàn toàn thay đổi cách hoạt động của các tổ chức tài chính, cách họ phát triển sản phẩm và dịch vụ, cũng như cách chúng cải thiện trải nghiệm của khách hàng. a Phân tích dữ liệu tài chính

Phân tích dữ liệu là một khái niệm tổng quát đề cập đến việc sử dụng các phương pháp và kỹ thuật khác nhau để tìm ra các mẫucó ý nghĩa trong tập dữ liệu Đối với nhiều doanh nghiệp, quá trình này ngày càng trở thành yếu tố quan trọng quyết định sự thành công hay thất bại của họ Bởi vì việc phân tích và thấu hiểu dữ liệu có sẵn sẽ giúp doanh nghiệp nhận biết những sai lầm đã xảy ra trong quá khứ và tìm ra cách giải quyết, đồng thời khám phá những cơ hội mới để phát triển Thay vì chỉ dựa vào cảm tính hoặc kinh nghiệm cá nhân, doanh nghiệp sẽ có cơ sở thêm phần trực quan và khoa học để đưa ra các quyết định chính xác hơn.

AI phân tích dữ liệu tài chính bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình học máy để xử lý và hiểu thông tin từ dữ liệu tài chính Bằng cách đó AI có khả năng tự động hóa phần lớn quy trình phân tích dữ liệu, xử lý lượng lớn dữ liệu ở tốc độ cao và thường chính xác hơn con người Phân tích AI còn có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc (như văn bản, hình ảnh, âm thanh, video), đem lại khả năng phân tích tổng thể toàn diện hơn

Một ứng dụng cụ thể của AI trong việc phân tích dữ liệu tài chính là phân tích báo cáo tài chính Hoạt động này bao gồm việc phân tích báo cáo tài chính của công ty (báo cáo thu nhập,báo cáo lưu chuyển tiền tệ, bảng cân đối kế toán và báo cáo vốn chủ sở hữu của cổ đông) để hiểu rõ hơn về tình hình tài chính của công ty trong một khoảng thời gian Điều này thường được thực hiện thông qua phân tích theo chiều ngang, chiều dọc và tỷ lệ Các nhà phân tích tài chính thường nhập dữ liệu tài chính theo cách thủ công để tính toán xu hướng, mối quan hệ giữa các tài khoản và các tỷ số tài chính quan trọng Tuy nhiên, quy trình thủ công này tốn nhiều công sức và có thể dẫn đến lỗi của con người Các chương trình AI cho phép các nhà phân tích chỉ cần tải báo cáo tài chính lên nền tảng AI và sẽ tính toán kết quả đầu ra mong muốn trong một khoảng thời gian ngắn với độ chính xác cao hơn so với khi hoàn thành thủ công

Một trong những công cụ AI hàng đầu dành cho việc phân tích dữ liệu là phần mềm Tableau, một nền tảng phân tích cho phép người dùng kết nối và tự động cập nhật dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, sau đó biến dữ liệu này thành biểu đồ, bảng, và đồ họa trực quan để hiểu rõ hơn về dữ liệu và tạo ra báo cáo có ý nghĩa Nền tảng này không yêu cầu bất kỳ kiến thức nào về mã hóa và người dùng có thể tạo các báo cáo và chia sẻ chúng trên các nền tảng máy tính để bàn và thiết bị di động.

Hình14: Tableau giúp COFCO giải quyết lượng lớn dữ liệu

COFCO Coca-Cola, một công ty nước giải khát đóng chai liên doanh bởi hai công ty Fortune 500 là COFCO (Trung Quốc) và Coca-Cola đã giải quyết lượng dữ liệu khổng lồ do doanh số bán hàng cao từ nhiều kênh và thị trường rộng lớn mang lại bằng cách giới thiệu và triển khai Tableau để xây dựng một nền tảng dữ liệu lớn thống nhất trong công ty nhằm giúp nhân viên sử dụng dữ liệu hiệu quả hơn và tận dụng tối đa dữ liệu với sức mạnh của sự phân tích Trước khi xây dựng nền tảng dữ liệu lớn, do phải xử lý một lượng lớn dữ liệu và phân tán các nguồn dữ liệu, COFCO Coca-Cola từng phải vật lộn với việc tổ chức dữ liệu cơ bản tốn kém và tốn thời gian, đòi hỏi công sức và thời gian rất lớn khi với nhân viên kinh doanh giữa các phòng ban bằng cách tải chúng lên máy chủ, giúp việc tích hợp dữ liệu trở nên dễ dàng và nhanh chóng Sau khi nhà phân tích tải lên các báo cáo Tableau, người quản lý doanh nghiệp có thể xem các báo cáo thông qua nền tảng BI, phân tích các báo cáo dựa trên thực tế kinh doanh có liên quan và đưa ra quyết định kinh doanh ngay lập tức Với Tableau, nhân viên cũng có thể tự mình phân tích dữ liệu từ các bộ phận khác nhau, giảm thời gian lập báo cáo và tránh công việc lặp đi lặp lại. b Phân tích dự đoán tài chính

Phân tích dự đoán là chức năng cốt lõi của doanh nghiệp Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử để đưa ra các dự báo chính xác về xu hướng trong tương lai Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như máy học, dự báo, so khớp mẫu và lập mô hình dự đoán Phân tích dự đoán giúp giảm bớt nguy cơ, tối ưu hóa các quá trình hoạt động và tăng lợi nhuận Nhờ có phân tích dự đoán của AI, các doanh nghiệp có khả năng thu thập thông tin chi tiết nhanh hơn so với trước đây và có thể hoạt động một cách chủ động hơn thay vì chỉ phản ứng thụ động như trước đây khi đưa ra quyết định Dưới đây là một số ứng dụng về cách AI được sử dụng để phân tích dự đoán:

 Dự báo kết quả Tài chính: AI có khả năng dự đoán kết quả tài chính trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử và các yếu tố tác động Nó có thể tạo ra dự đoán về doanh thu, lợi nhuận, và dòng tiền trong tương lai Điều này có thể giúp doanh nghiệp quản lý được rủi ro và đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

 Dự đoán thị trường tài chính: AI được sử dụng để phân tích và dự đoán biến động của thị trường tài chính, bao gồm dự đoán giá cổ phiếu, tình hình tài chính toàn cầu, tỷ giá hối đoái và giá trái phiếu Các mô hình học máy có thể sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại để tạo ra các dự đoán thị trường chính xác.Điều này có thể giúp các nhà đầu tư và quản lý rủi ro trong việc ra quyết định đầu tư.

 Quản lý thanh khoản và vốn lưu động: AI có thể cung cấp cho các nhà quản lý tài chính những hiểu biết sâu sắc đã học được thông qua việc thu thập và phân tích các tập dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về tình hình tiền mặt hiện tại và tương lai của họ Học máy AI có thể xác định thời gian của các giai đoạn thu tiền trung bình từ khách hàng, khoản thanh và khu vực địa lý để cung cấp cái nhìn sâu sắc về lượng tiền mặt có thể dự kiến và khi nào Với thông tin này trong tay, các nhà quản lý tài chính có thể xác định xem có cần nguồn tài trợ bên ngoài hay không hay phải làm gì với lượng tiền mặt dư thừa mà nếu không sẽ chỉ nằm trong tài khoản có lãi suất thấp

 Dự đoán rủi ro tín dụng: AI có thể được sử dụng để đánh giá khả năng thanh toán của các người vay và dự đoán rủi ro tín dụng bằng cách sử dụng dữ liệu liên quan đến khách hàng hoặc người vay từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lịch sử tín dụng, thu nhập, lịch sử làm việc, dữ liệu tài chính, và thậm chí dữ liệu không truyền thống như hoạt động trực tuyến và dữ liệu mạng xã hội AI sử dụng các mô hình học máy, chẳng hạn như mạng nơ-ron, machine learning hoặc decision-tree để xây dựng mô hình dự đoán rủi ro tín dụng Điều này hỗ trợ quá trình xét duyệt các khoản vay và quản lý rủi ro tín dụng của các tổ chức tài chính.

Một phần mềm AI được sử dụng trong việc phân tích dự đoán tài chính đó là IBM Waston IBM Watson sử dụng sức mạnh của thuật toán dự báo và phân tích dự đoán cho người dùng - ngay cả những người không có kỹ năng về xử lý dữ liệu khoa học, để xác định và đánh giá xu hướng cũng như mô hình thời vụ trong các giá trị lịch sử, cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo Đồng thời, sử dụng phần mềm này làm giảm thời gian cần thiết để đưa ra dự báo chính xác, cho phép người dùng tập trung vào tối ưu hóa quy trình và thực hiện các điều chỉnh Với mỗi lần một dự đoán được tạo ra, trang chi tiết thống kê sẽ cung cấp thông tin thực tế dễ hiểu về cách nó được tạo ra - cung cấp cho người dùng với thông tin chi tiết hơn cũng như tăng khả năng giải thích trong dự báo của phần mềm này Ngoài ra, việc sử dụng IBM Waston sẽ giúp cá nhân, tổ chức doanh nghiệp kiểm tra các giả thuyết của mình Chúng dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao và xác định chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp sẽ bị ảnh hưởng như thế nào bằng cách đưa ra kịch bản giả định h và dự báo chuỗi thời gian chính xác từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn. c Tư vấn tài chính bằng công nghệ robot tự động hóa

Robot cố vấn là các chương trình máy tính cung cấp lời khuyên tài chính để hỗ trợ đáng kể trong thời gian gần đây nhờ vào thành công của chúng trong việc giảm thiểu các rào cản cho các nhà đầu tư không có kinh nghiệm chuyên sâu.

Hình15: Robot – cố vấn tự động với các ứng dụng của AI

Bằng cách tiếp thu sự thành công của AI trong lĩnh vực này, Robot cố vấn không chỉ có thể tạo ra danh mục đầu tư với hiệu suất ngoài mẫu tốt hơn cho các nhà đầu tư mà còn có thể tự động tái cân bằng danh mục đầu tư, tự động quản lí rủi ro và giảm thiểu chi phí giao dịch Vì tư vấn bằng robot ít tốn kém hơn làm việc với cố vấn là con người nên việc đầu tư thông qua cố vấn robot vừa có lợi về chi phí vừa tạo cơ hội cho những nhà đầu tư cá nhân không chuyên tham gia đầu tư Một số lợi ích khác mà Robot cố vấn mang lại cho doanh nghiệp:

●Tăng tính kỷ luật tài chính: Robot cố vấn hoạt động theo các quy tắc và chiến lược đầu tư cụ thể mà doanh nghiệp thiết lập từ trước Điều này có thể giúp duy trì tính kỷ luật tài chính và không bị ảnh hưởng bởi cảm xúc trong quá trình đầu tư.

Ứng dụng của AI trong lĩnh vực bán hàng

Trong lĩnh vực bán hàng, Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã có nhiều ứng dụng quan trọng và mạnh mẽ để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tăng cường trải nghiệm của khách hàng và tạo ra những cơ hội kinh doanh mới a Dự đoán xu hướng mua sắm và giữ chân khách hàng trung thành Đầu tiên, AI có khả năng phân tích hàng tỷ dữ liệu khách hàng và lịch sử mua hàng để dự đoán xu hướng mua hàng Ngoài ra, AI dự đoán xu hướng mua hàng bằng cách thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng, bao gồm lịch sử mua hàng, sở thích sản phẩm, hành vi trực tuyến, mạng xã hội và nhiều nguồn dữ liệu khác Và AI có thể phân tích dữ liệu để dự đoán các mùa mua sắm như Black Friday, Giáng sinh hay các sự kiện đặc biệt khác giúp doanh nghiệp chuẩn bị chiến lược marketing phù hợp Một lợi ích khác của việc sử dụng AI là nó giúp doanh nghiệp xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

Sử dụng AI để tạo trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa có thể tạo ra mối quan hệ bền chặt với khách hàng Theo Harvard Business Review, khách hàng trung thành có thể tạo ra giá trị gấp 5 đến 10 lần so với khách hàng mới Thêm vào đó, AI có thể được sử dụng để triển khai chatbot trên website hoặc ứng dụng di động, giúp giải đáp thắc mắc của khách hàng và giải quyết các vấn đề mua hàng một cách nhanh chóng, hiệu quả Cuối cùng, AI có thể sử dụng dữ liệu cá nhân của mỗi khách hàng, bao gồm lịch sử mua hàng, sở thích sản phẩm và hành vi trực tuyến để tạo ra trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa và giúp khách hàng cảm thấy được chăm sóc và đối xử theo cách đặc biệt hơn:

●Zara - một thương hiệu thời trang nổi tiếng, sử dụng AI để dự đoán xu hướng và tối ưu hóa quy trình thiết kế và sản xuất Họ sử dụng thuật toán học máy để phân tích các tín hiệu thị trường và phản hồi từ khách hàng, từ đó giúp Zara đưa ra các bộ sưu tập thời trang phù hợp và tăng khả năng tiếp cận với xu hướng thị trường.

● Starbucks sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình đặt hàng và giao hàng Họ sử dụng các chatbot và ứng dụng di động hỗ trợ AI để khách hàng có thể đặt hàng trước và dễ dàng nhận đồ uống khi đến cửa hàng Hình thức phổ biến nhất là Mobile Order & Pay. Giờ đây, khách hàng có thể đặt hàng qua điện thoại và sau đó nhận hàng trực tiếp tại cửa hàng Hình thức này giúp giảm thiểu việc xếp hàng trong giờ cao điểm, tiết kiệm thời gian cho khách hàng và nhân viên Starbucks Phương thức này hiện chiếm 11% giao dịch tại Hoa Kỳ Chưa dừng lại ở đó, năm 2017, trước sự xuất hiện của làn sóng 4.0, Starbucks đã tung ra trợ lý ảo mang tên My Starbucks barista, cho phép người dùng gọi món và thanh toán thông qua giao tiếp bằng giọng nói với trợ lý ảo. b Dự đoán nhu cầu tồn kho

Doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, bao gồm xu với độ chính xác vượt trội Do đó, quản lý hàng tồn kho thông minh giúp doanh nghiệp tránh tình trạng tồn kho, tồn kho quá mức, giảm chi phí và tối ưu hóa dòng tiền Và việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và robot giúp chúng ta thực hiện các nhiệm vụ đơn giản như kiểm tra trạng thái của đơn hàng, xác định mức tồn kho và hỗ trợ các quyết định về hàng tồn kho khác.

Ví dụ: Ocado, một nhà bán lẻ thực phẩm trực tuyến, sử dụng trí tuệ nhân tạo và robot hợp tác để quản lý kho hàng và giao hàng Họ đã triển khai hệ thống robot tự động trong các trung tâm phân phối của mình để tăng năng suất và giảm thời gian xử lý đơn hàng Ocado cho biết, sử dụng AI và robot đã giúp họ giảm khoảng 10% chi phí vận hành và tăng khả năng xử lý đơn hàng lên đến 50%. c Mở rộng mô hình kinh doanh

Một lợi ích cực lớn mang lại hiệu quả cao cho doanh nghiệp là giúp những người ra quyết định tìm ra nguyên nhân gốc rễ của sự kém hiệu quả ở bất kỳ bộ phận nào thông qua phân tích dữ liệu, từ đó giúp họ loại bỏ tình trạng trì trệ trong toàn tổ chức Chỉ cần tự động hóa các tác vụ thông thường nhân viên, doanh nghiệp sẽ có nhiều thời gian hơn để tham gia vào các quy trình phức tạp mới hơn Doanh nghiệp có thể khám phá thêm nhiều lĩnh vực mà họ có thể cắt giảm chi phí bằng cách kết hợp nhiều quy trình nội bộ khác nhau Ví dụ nếu doanh nghiệp của bạn hiện đang kinh doanh bán áo phông theo yêu cầu, các doanh nghiệp có thể tự đồng hóa việc xử lý đơn hàng bằng cách thực hiện toàn bộ quy trình hưởng đến khách hàng và sau đó mở rộng quy mô doanh nghiệp của mình để hoạt động ở quy mô lớn hơn, chấp nhận đơn đặt hàng từ khắp nơi trên thế giới.

●JD.com, doanh nghiệp bán lẻ lớn nhất Trung Quốc đã cùng nhau tổ chức lễ ra mắt giải pháp thanh toán đầu tiên ở Hồng Kông áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) tại môi trường cửa hàng bán lẻ Giải pháp thanh toán áp dụng công nghệ AI tại cửa hàng bán lẻ đem lại trải nghiệm thanh toán AI có kèm công nghệ nhận dạng hình ảnh đầu tiên ởHồng Kông Được thiết kế với mục đích để việc thanh toán dễ dàng và nhanh chóng,khách hàng có thể hoàn thành quá trình thanh toán tiền sau khi mua hàng có sử dụng giải pháp thanh toán với AI chỉ trong vòng 4 giây với 3 bước thực hiện đơn giản: Bước 1, đặt diện A I R trên màn hình của nhân viên thu ngân để scan các mặt hàng đã chọn; Cuối cùng, hoàn tất việc thanh toán bằng thẻ Octopus Thuật toán AI cao cấp đằng sau giải pháp này cho phép quầy thanh toán có thể nhận diện tới 5 mặt hàng trong vòng 1 giây, với độ chính xác lên tới 97%, giảm thời gian thanh toán tới 30%.

●Uber đã sử dụng AI để mở rộng mô hình kinh doanh của họ từ dịch vụ đặt xe truyền thống đến các phương tiện vận chuyển khác như xe tự lái và dịch vụ giao hàng. Uber đã đầu tư mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển AI để cải thiện an toàn giao thông và tăng cường trải nghiệm khách hàng. d Giúp tăng cường bảo mật và ngăn chặn gian lận

Việc sử dụng AI có thể giúp phát hiện các biểu hiện của hoạt động gian lận trong kinh doanh bằng cách xác định các mô hình không bình thường trong dữ liệu tài chính.

Theo một nghiên cứu được tiến hành bởi Statista’s Research Department, ước tính tổn thất khổng lổ lên đến 756 triệu USD do hoạt động gian lận trực tuyến chỉ tính riêng tại Hoa Kỳ trong năm 2021 Chính vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức tài chính đã tận dụng lợi thế của AI, với 58% lĩnh vực tài chính sử dụng nó như một tuyến phòng thủ chống lại các hoạt động gian lận.

Hình17: Trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong việc việc chống gian lận chiếm 58%

(Nguồn: https://www.statista.com/statistics/1197955/ai-financial-services-glob)

Lừa đảo trực tuyến là mối đe dọa dai dẳng đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử, gây ra tổn thất tài chính đáng kể và thiệt hại về danh tiếng AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch để tìm dấu hiệu hoạt động đáng ngờ, xác định gian lận tiềm ẩn trong thời gian thực Cách tiếp cận chủ động này cho phép các doanh nghiệp thực hiện hành động nhanh chóng để bảo vệ bản thân và khách hàng khỏi tội phạm mạng Một ví dụ thực tế là PayPal sử dụng AI để phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận trong giao dịch tài chính trực tuyến Hệ thống AI của PayPal phân tích hàng tỉ dữ liệu giao dịch hàng ngày để xác định các mẫu gian lận tiềm ẩn và đưa ra cảnh báo cho các giao dịch đáng ngờ.Điều này giúp PayPal bảo vệ khách hàng và tăng cường an ninh tài khoản.

Những thách thức, rủi ro khi ứng dụng AI vào kinh doanh

Những thách thức của trí tuệ nhân tạo

Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo có những tác động sâu sắc đối với nhiều doanh nghiệp Giống như bất kỳ công nghệ phát triển nào được áp dụng cho doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo (AI) cũng có những rủi ro, thách thức, rào cản và nhược điểm đi kèm:

 Dữ liệu không nhất quán: Trong hầu hết các tổ chức, dữ liệu được trình bày một cách riêng biệt, trong các phòng ban kinh doanh khác nhau hoặc không nhất quán và chất lượng kém Dữ liệu như vậy đặt ra những thách thức đáng kể cho các công ty muốn khai thác giá trị từ AI Để khắc phục điều này, các doanh nghiệp nên cố gắng xác định chiến lược rõ ràng ngay từ đầu để đảm bảo rằng dữ liệu cần thiết trước Al có thể được lấy từ các nguồn dữ liệu một cách có tổ chức và nhất quán.

 Thiếu nhân sự có trình độ chuyên môn: Các tổ chức muốn tận dụng lợi ích của AI trong kinh doanh có thể đối mặt với sự thiếu hụt nhân viên, cả nội bộ và nhân viên tiềm năng, người mà có kiến thức và kinh nghiệm cần thiết để tận dụng tối đa tiềm năng của trí tuệ nhân tạo Việc thiếu kỹ năng AI, cùng với việc thiếu đội ngũ nhân viên kỹ thuật có chuyên môn cần thiết, đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp cần cân nhắc đầu tư vào đào tạo nhân viên để triển khai và vận hành các giải pháp Al một cách hiệu quả.

 Chi phí và thời gian triển khai: Chi phí triển khai các giải pháp AI, cả về mặt thời gian và kinh tế, là một yếu tố quan trọng trong việc lựa chọn thực hiện loại dự án này Các doanh nghiệp thiếu kỹ năng nội bộ hoặc không quen thuộc với công nghệ AI Do đó, họ phải dựa vào việc giao việc triển khai và bảo trì cho những người khác để vượt qua những thách thức tích hợp và đảm bảo tính sử dụng và tương tác với các hệ thống và nền tảng khác.

Rủi ro của trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Sự xuất hiện của AI đang mở đường cho một loạt mô hình và kinh doanh hoàn toàn mới Tuy nhiên, dù AI thông minh nhưng thực chất nó vẫn là một cỗ máy Mặc dù

AI tiếp tục mang lại lợi ích gia tăng cho doanh nghiệp, nhưng nó vẫn có thể đem lại cho doanh nghiệp một số rủi ro sau:

Mọi công nghệ dù thông minh đến đâu đều có thể gặp sự cố Khi các giải pháp được đưa ra để đối phó với các sự cố đó bắt đầu lan rộng trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, nó ảnh hưởng đến mọi thứ từ dịch vụ khách hàng, bán hàng đến tự động hóa công việc văn phòng…, những ví dụ như trên đặt ra mối lo ngại rằng trí tuệ nhân tạo có thể làm điều gì đó trục trặc mà có thể gây thiệt hại cho doanh nghiệp triển khai nó.

Sai sót có thể gây thiệt hại lớn cho cơ sở hạ tầng và danh tiếng của một công ty Đó là lý do tại sao việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho lập trình và mã hóa có thể mang lại rủi ro Một lỗi có thể dẫn đến sự thất bại của toàn bộ hệ thống chính của doanh nghiệp, đặc biệt là một doanh nghiệp trực tuyến hoặc trang thương mại điện tử Sai sót trong lập trình hoặc mã hóa cũng khá đắt đỏ Nếu một công ty khởi nghiệp gặp phải những sai sót đó họ có thể đối mặt với một cuộc khủng hoảng tài chính nặng nề.

Hơn nữa, mặc dù AI có thể mô phỏng hành vi con người một cách ấn tượng, nhưng nó vẫn còn một vài chỗ để cải thiện Đôi khi trí tuệ nhân tạo không hiểu được cảm xúc của con người và đưa ra câu trả lời thiếu nhạy cảm đối với câu hỏi của khách hàng. Những ấn tượng "máy móc" như vậy có thể làm khách hàng tức giận, thất vọng dẫn đến việc doanh nghiệp có nguy cơ mất đi khách hàng trung thành, khách hàng tiềm năng hay thậm chí là mất đi cơ hội để thuyết phục, thu hút những khách hàng mới trở thành khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp Và tất nhiên không có doanh nghiệp nào muốn điều đó xảy ra cả.

 Dễ bị tấn công mạng:

Các cuộc tấn công mạng ngày càng phổ biến Chúng có thể gây thiệt hại tài chính cho một công ty và buộc các công ty phải đặt câu hỏi về chính sách bảo mật của họ Khi một doanh nghiệp phụ thuộc vào hệ thống AI, cuộc tấn công mạng vẫn là một rủi ro đáng kể.

Kẻ tấn công trực tuyến luôn tìm cách tấn công máy tính của một công ty bằng phần mềm độc hại và virus Một tội phạm mạng có thể hạn chế khả năng hoạt động của hệ thống AI của một doanh nghiệp để xâm nhập và truy cập thông tin nhạy cảm.

 Niềm tin và an ninh:

Việc xuất phát từ các thuật toán phức tạp và dữ liệu khổng lồ, đối với một số người, AI có thể là một khái niệm đầy thách thức để hiểu Đối với những người không có kiến thức về các thuật toán này, trí tuệ nhân tạo có thể là một khái niệm xa lạ, do đó họ thiếu niềm tin vào công nghệ.

Tuy nhiên, sự thiếu niềm tin như vậy có thể là hợp lý Nhưng nếu không có sự đảm bảo về công nghệ, làm thế nào các doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng các thuật toán AI đang đưa ra quyết định phù hợp với các giá trị đạo đức của công ty? Hoặc làm thế nào để các doanh nghiệp có thể kiểm soát được khi công nghệ được thiết kế tự học? Bởi vì không có quy định hoặc hướng dẫn chính thức cho nên nhiều doanh nghiệp vẫn thiếu niềm tin vào AI.

Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, các công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ thay thế hơn 75 triệu việc làm vào năm 2022 Những lo ngại về mất việc làm do trí tuệ nhân tạo là chủ đề của nhiều bài phân tích, nghiên cứu và nghiên cứu học thuật.

Khi con người và máy móc hợp tác, cộng tác với nhau chặt chẽ hơn, các công ty sẽ hướng đến việc cải thiện lợi nhuận bằng cách tự động hóa quy trình làm việc của họ, đặc biệt là các nhiệm vụ cấp thấp, lặp đi lặp lại, từ đó dẫn đến khả năng mất việc làm của người lao động Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra rằng AI không phải lúc nào cũng hoạt động tốt nhất Mặc dù tình trạng mất việc làm là không thể tránh khỏi nhưng các tổ chức cũng cần phải bổ sung thêm cho lực lượng lao động của mình những kỹ năng và kiến thức chuyên môn mới.

Đề xuất giải pháp

Trong bối cảnh kinh tế thị trường trong thời đại 4.0, việc AI xuất hiện trong các doanh nghiệp là điều buộc phải xảy ra AI vừa là một công cụ giúp các doanh nghiệp tăng khả năng cạnh tranh vừa là một chiếc vòng kìm hãm nếu doanh nghiệp không tận dụng nó đúng cách, Việc ứng dụng công nghệ AI vào kinh doanh cần mỗi cá nhân, doanh nghiệp có những kiến thức cần thiết, sự thận trọng cơ bản và nhiều biện pháp để việc áp dụng AI mang lại lợi ích tối đa do doanh nghiệp Dựa theo những thách thức và các rủi ro nêu trên, một số giải pháp được đề ra như sau:

 Kiểm soát nghiêm ngặt chất lượng dữ liệu được cung cấp cho AI:

Dữ liệu đối với trí tuệ nhân tạo đóng vai trò rất quan trọng Với việc machine learning và deep learning ngày càng được ứng dụng rộng rãi thì mỗi dữ liệu đưa vào AI cần đảm bảo tính chính xác cho sự hoạt động ổn định Mỗi doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh cần phải có quy trình kiểm tra, lọc và xử lý dữ liệu thô trước khi cho vào huấn luyện AI

Hiện nay mọi thứ thay đổi rất nhanh vì vậy việc cập nhật mới dữ liệu cần được thường xuyên thực hiện Định kỳ loại bỏ dữ liệu sai, không phù hợp và bổ sung thêm dữ liệu mới Điều này đảm bảo độ chính xác cho hệ thống AI, giảm thiểu tối đa sai sót về dữ liệu có thể xảy ra.

 Xây dựng cơ chế giám sát:

Mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp với trí tuệ con người là một phương pháp kết hợp giữa khả năng xử lý thông tin của máy tính và khả năng suy luận, phán đoán của con người để giải quyết các vấn đề phức tạp như nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và phân tích dữ liệu Mặc dù là máy móc tuy nhiên vẫn có nhiều sai sót có thể xảy ra và việc có quy trình xem xét, phê duyệt các quyết định quan trọng của AI trước khi thực hiện là điều bắt buộc Các công ty cần thiết lập quy trình xem xét các quyết định, dự báo của AI trước khi áp dụng, tránh sai sót nghiêm trọng Tự động kiểm tra tính bảo mật của hệ thống cũng cần được tăng cường dựa vào mô hình kết hợp này Mỗi doanh nghiệp cần đầu tư hệ thống bảo mật, mã hóa dữ liệu và phòng chống tấn công mạng cho hệ thống

AI bằng việc sử dụng các giải pháp mã hóa nâng cao, các ngăn chặn truy cập trái phép vào dữ liệu vào hệ thống trí tuệ nhân tạo.\

 Xây dựng chiến lược đào tạo lại lao động:

Sự đào tạo lại lao động là cần thiết trong bối cảnh AI ngày càng phổ biến và rất nhiều công việc được tự động hóa Công việc giờ đây thay vì là các thao tác công việc có thể trở thành vận hành và điều khiển AI hoạt động được trơn tru Các doanh nghiệp cũng cần tính đến vấn vấn đề nhiều nhân sự mất việc và cần tạo công ăn việc làm mới cho những nhân sự đó Đào tạo cho người lao động những kỹ năng mới để đảm nhận công việc mới phù hợp với xu hướng tự động hóa Phổ cập những kiến thức cơ bản về AI, tiềm năng cũng như rủi ro do nó mang lại Những kỹ năng về máy tính và ngoại ngữ gần như là bắt buộc khi sử dụng AI đối với mỗi nhân viên trong doanh nghiệp.

 Tuân thủ các quy định pháp luật hiện hành về bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư người dùng:

Mỗi doanh nghiệp phải nghiên cứu kỹ để đánh giá hệ thống AI đã phù hợp với các quy định về kinh doanh nói riêng và các đạo luật về việc sử dụng AI Các đạo luật AI được ra đời đảm bảo tính an toàn cho con người và thông tin số của người dùng trên mạng xã hội Các hành vi lợi dụng thông tin số từ AI cũng là hành động sai trái mà doanh nghiệp cần tránh mắc phải Do đó cần có những yêu cầu về công nghệ kĩ lưỡng khi áp dụng AI Việc dữ liệu và quyền riêng tư của khách hàng được bảo vệ giúp họ tin tưởng và gắn bó được lâu dài với doanh nghiệp.

Định dạng
Số trang	63
Dung lượng	7,92 MB