đề tài cách ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy trong phân tính dữ liệu kinh tế phân tích bán hàng

Có không ít doanh nghiệp Việt Nam giờ đây đang ứng dụng các sản phẩm phần mềm AI để tiến hành quản lý thông tin và các hoạt động bán hàng của chính mình.Từ những lý do thực tiễn nêu trên

BỘ TÀI CHÍNH HỌC VIỆN TÀI CHÍNH KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN KINH TẾ

-o0o -ĐỀ TÀI CÁCH ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ HỌC MÁY TRONG PHÂN TÍNH DỮ LIỆU KINH TẾ - PHÂN TÍCH BÁN HÀNG

Sinh viên thực hiện:

1 Nguyễn Thị Trà My

2 Nguyễn Thị Nga

3 Nguyễn Thị Ngọc

4 Lê Ngọc Yến Nhi

5 Nguyễn Thị Quỳnh

6 Cao Tiến Thành

Email: lengocyennhi59.it@gmail.com

Hà Nội, tháng 03 năm 2024

Mục lục

I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 3

II NỘI DUNG ĐỀ TÀI 3

1 Giới thiệu về AI 3

1.1 AI là gì 3

1.2 Mục đích của AI? 3

1.3 Một số kỹ thuật AI phổ biến: 4

1.4 Phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng AI 4

1.5 Giới thiệu về việc sử dụng AI trong phân tích bán hàng 5

2 Quản lý rủi ro tài chính: Đề cập đến cách AI có thể được sử dụng để đánh giá và quản lý rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp 6

2.1 Các ứng dụng cụ thể của AI trong quản trị rủi ro tài chính 6

2.2 Thách thức và giải pháp khi ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính: 8

3 Phát triển chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu: Thảo luận về cách sử dụng dữ liệu kinh tế và thông tin từ các mô hình AI để phát triển chiến lược kinh doanh thông minh 9

4 Những thách thức và vấn đề đạo đức 11

4.1 Những thách thức khi áp dụng AI trong bán hàng 11

4.2 Vấn đề đạo đức khi áp dụng AI trong bán hàng 12

5 Tương lai của AI và Học máy trong lĩnh vực kinh tế: Đề cập đến tiềm năng phát triển và ứng dụng của AI và Học máy trong tương lai, cũng như những thách thức tiềm tàng 13

6 Thách thức tiềm tàng của AI: 14

III KẾT LUẬN VÀ TÓM TẮT 15

1 Tóm tắt 15

2 Kết luận 15

TÀI LIỆU THAM KHẢO 16

2

Lê Ngọc Yến Nhi – CQ59.41.02 Nguyễn Thị Trà My – CQ59.41.02 Nguyễn Thị Nga – CQ59.41.02 Nguyễn Thị Ngọc – CQ59.41.02 Nguyễn Thị Quỳnh – CQ59.41.02 Cao Tiến Thành – CQ59.41.02

I LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Sự xuất hiện của công cụ Chat GPT gần đây đã tạo nên cơn sốt toàn cầu vì sự thông minh và phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tao (AI), không đơn giản như những chatbot trước đó, những câu trả lời của Chat GPT khiến người dùng bất ngờ với độ chính xác và hiểu biết sâu rộng về nhiều lĩnh vực, những câu trả lời bám rất sát với nội dung đề ra

Cùng với sự phát triển của AI, con người cũng cần phải chuyển mình để bắt kịp với công nghệ, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp Trước yêu cầu của nền cơ chế thị trường, các tổ chức cũng như các doanh nghiệp phải tìm mọi cơ hội và biện pháp để tìm kiếm, xây dựng, quản lý nguồn thông tin trong lĩnh vực bán hàng cho chính mình Khi các hoạt động tác nghiệp, giao dịch hàng hoá, dịch vụ được tin học hoá thì việc nâng cao hiệu quả bán hàng của đơn vị trở nên dễ dàng hơn Trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại những hiệu quả vô cùng to lớn trong mọi lĩnh vực hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Các doanh nghiệp hàng đầu thế giới tại các nước phát triển đã đạt được nhiều thành công một phần cũng do không ngừng đầu tư, cải tiến các giải pháp, các mô hình, phần mềm AI cho doanh nghiệp nhằm nâng cao hiệu quả quản lý hoạt động bán hàng Việc phát triển các phần mềm AI vào quản lý hoạt động bán hàng của các doanh nghiệp Việt Nam là một xu thế tất yếu Có không ít doanh nghiệp Việt Nam giờ đây đang ứng dụng các sản phẩm phần mềm AI để tiến hành quản lý thông tin và các hoạt động bán hàng của chính mình

Từ những lý do thực tiễn nêu trên, nhằm giúp Nhà trường, Khoa chuyên môn

có cái nhìn rõ hơn về thực trạng và lợi ích khi sử dụng ứng dụng của các công cụ AI

vào thực tiễn kinh doanh bán hàng, nhóm tác giả lựa chọn đề tài “Ứng dụng của AI trong phân tích bán hàng” làm đề tài nghiên cứu.

II NỘI DUNG ĐỀ TÀI

1 Giới thiệu về AI

1.1 AI là gì

AI - Artificial Intelligence hay còn gọi là Trí tuệ nhân tạo là một ngành khoa học, kỹ thuật chế tạo máy móc thông minh, đặc biệt là các chương trình máy tính thông minh

AI được thực hiện bằng cách nghiên cứu cách suy nghĩ của con người, cách con người học hỏi, quyết định và làm việc trong khi giải quyết một vấn đề nào đó,

và sử dụng những kết quả nghiên cứu này như một nền tảng để phát triển các phần mềm và hệ thống thông minh, từ đó áp dụng vào các mục đích khác nhau trong cuộc sống Nói một cách dễ hiểu thì AI là việc sử dụng, phân tích các dữ liệu đầu vào nhằm đưa ra sự dự đoán rồi đi đến quyết định cuối cùng

1.2 Mục đích của AI?

Tạo ra các hệ thống chuyên gia - là các ứng dụng máy tính được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong một lĩnh vực cụ thể, ở mức độ thông minh và chuyên môn của con người

3

Thực hiện trí thông minh của con người trong máy móc - Tạo ra các hệ thống

có thể hiểu, suy nghĩ, học hỏi và hành xử như con người

1.3 Một số kỹ thuật AI phổ biến:

Học máy (Machine Learning): Là một phương pháp trong AI cho phép máy tính học từ dữ liệu mà không cần được lập trình cụ thể Máy tính sẽ xây dựng các mô hình dự đoán và phân loại bằng cách phân tích dữ liệu đầu vào và tìm

ra các mẫu và quy luật

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks): Là một mô hình tính toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và hoạt động của hệ thống thần kinh trong não người Mạng nơ-ron nhân tạo có khả năng học và tự điều chỉnh thông qua việc truyền dữ liệu qua các lớp nơ-ron kết nối

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): Là một lĩnh vực của AI liên quan đến việc xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người Các kỹ thuật NLP bao gồm phân tích ngữ cảnh, dịch máy, trích xuất thông tin, và phân loại văn bản

Thị giác máy tính (Computer Vision): Là lĩnh vực của AI tập trung vào việc

xử lý và hiểu hình ảnh và video Các kỹ thuật thị giác máy tính bao gồm nhận dạng đối tượng, phát hiện khuôn mặt, phân loại hình ảnh, và trích xuất thông tin từ hình ảnh

Hệ thống khuyến nghị (Recommendation Systems): Là các hệ thống AI được

sử dụng để dự đoán và đề xuất các sản phẩm, nội dung hoặc thông tin phù hợp với người dùng Các kỹ thuật khuyến nghị bao gồm lọc cộng tác, lọc nội dung và phân tích hành vi người dùng

Robotics và Trí tuệ nhân tạo (Robotics and Artificial Intelligence): Kết hợp giữa AI và robot để tạo ra các hệ thống tự động có khả năng hoạt động và tương tác với môi trường xung quanh Các kỹ thuật trong lĩnh vực này bao gồm học tăng cường, điều khiển robot và thị giác máy tính

Các kỹ thuật AI không chỉ giới hạn ở những điều trên mà còn liên quan đến các lĩnh vực khác như xử lý tín hiệu, dự đoán, tư duy logic, và học sâu (deep learning) Sự tiến bộ trong lĩnh vực AI đã mở ra nhiều cơ hội và ứng dụng rộng rãi trong các ngành công nghiệp, từ y tế, tài chính, giao thông, cho đến giải trí và quản lý

1.4 Phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng AI

Phần mềm được hỗ trợ bởi AI có thể tự động phân tích dữ liệu từ bất kì nguồn nào và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị Dữ liệu khách hàng được phân tích bằng AI có thể giúp doanh nghiệp trong việc cải thiện các sản phẩm, gia tăng năng suất bán hàng và dự đoán cho doanh nghiệp biết chính sách nào hiệu quả hoặc không

Nếu như các phần mềm truyền thống yêu cầu đầu vào liên tục từ con người: khi một quy trình mới cần được thêm vào hoặc một chức năng hiện có thay đổi, nó yêu cầu một kĩ sư thao tác vật lý Mặt khác, phần mềm AI với máy học chỉ yêu cầu đầu vào ban đầu của con người Bằng cách cung cấp các thuật toán học máy được gắn thẻ các mẫu văn bản, còn được gọi là dữ liệu đào tạo, các công cụ AI có thể học hỏi từ dữ liệu này Dưới đây là một số phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng AI, các phương pháp phân tích này có thể được kết hợp và tùy chỉnh để phù hợp với nhu cầu cụ thể của từng bài toán và lĩnh vực trong phân tích bán hàng:

4

Học máy giám sát (Supervised Machine Learning): Phương pháp này sử dụng dữ liệu huấn luyện có nhãn để xây dựng một mô hình dự đoán Mô hình được huấn luyện để tìm hiểu các mẫu và quy luật trong dữ liệu huấn luyện và sau đó áp dụng để dự đoán các giá trị cho dữ liệu mới

Học máy không giám sát (Unsupervised Machine Learning): Phương pháp này không sử dụng dữ liệu có nhãn mà tìm kiếm cấu trúc ẩn trong dữ liệu Các thuật toán không giám sát được sử dụng để phân nhóm, phân cụm hoặc tìm kiếm các mẫu và quy luật trong dữ liệu mà không cần sự hướng dẫn từ

dữ liệu huấn luyện

Học tăng cường (Reinforcement Learning): Phương pháp này dựa trên việc huấn luyện một hệ thống để tương tác với một môi trường và học từ các phản hồi (phần thưởng hoặc hình phạt) nhận được từ môi trường Hệ thống tự động cải thiện hiệu suất thông qua việc thử nghiệm và tìm hiểu các hành động tốt nhất để đạt được mục tiêu

Học sâu (Deep Learning): Đây là một nhánh của học máy dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo sâu Deep learning sử dụng các mạng nơ-nơ-ron có nhiều lớp ẩn để học các đặc trưng phức tạp từ dữ liệu đầu vào Nó có khả năng tự động tìm hiểu và trích xuất các đặc trưng đáng chú ý từ dữ liệu mà không cần phải được định nghĩa một cách rõ ràng

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP): Phương pháp này tập trung vào xử lý và hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người NLP

sử dụng các kỹ thuật như phân loại văn bản, phân tích ngữ cảnh, dịch máy, phân tích ý kiến và trích xuất thông tin từ văn bản

Mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks): Mạng nơ-ron nhân tạo

là một mô hình tính toán lấy cảm hứng từ hệ thống thần kinh trong não người Nó được sử dụng trong nhiều lĩnh vực của AI để xử lý dữ liệu phức tạp, như hình ảnh, âm thanh và ngôn ngữ

Xử lý hình ảnh và thị giác máy (Computer Vision): Phương pháp này tập trung vào xử lý và hiểu hình ảnh và video bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và mạng nơ-ron nhân tạo Xử lý hình ảnh và thị giác máy được sử dụng trong việc nhận dạng đối tượng, phát hiện khuôn mặt, phân loại hình ảnh và nhiều ứng dụng khác liên quan đến hình ảnh

1.5 Giới thiệu về việc sử dụng AI trong phân tích bán hàng

AI được sử dụng rộng rãi trong phân tích bán hàng để nắm bắt thông tin quan trọng từ dữ liệu khách hàng và gợi ý các chiến lược bán hàng hiệu quả Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến của AI trong phân tích bán hàng:

Dự đoán nhu cầu và ưu tiên khách hàng: AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng từ các nguồn khác nhau như hồ sơ khách hàng, mạng xã hội, và giao dịch trước đây để dự đoán nhu cầu và ưu tiên của khách hàng Điều này giúp các doanh nghiệp tập trung vào việc tạo ra các chiến lược bán hàng cá nhân hóa và đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách tốt nhất

Xây dựng mô hình khách hàng (customer profiling): AI giúp xây dựng mô hình khách hàng chi tiết bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng về hành vi mua hàng, sở thích, đặc điểm demografic và hơn thế nữa Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của mình và tạo ra các chiến lược tiếp cận phù hợp

5

Gợi ý sản phẩm (product recommendation): AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu mua hàng và sở thích của khách hàng để gợi ý sản phẩm phù hợp Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh số bằng cách đưa ra các gợi ý cá nhân hóa cho từng khách hàng

Phân tích giá cả và định giá động (pricing analysis and dynamic pricing): AI

có khả năng phân tích dữ liệu giá cả và thông tin thị trường để đưa ra các chiến lược định giá phù hợp Nó cũng có thể theo dõi và phản ứng nhanh chóng với các thay đổi giá cả và điều chỉnh giá tự động dựa trên thông tin thị trường và dữ liệu khách hàng

Dự báo doanh số: AI có thể sử dụng các thuật toán dự đoán học máy để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến doanh số, chẳng hạn như các yếu tố thời tiết,

sự kiện, quảng cáo và các yếu tố kinh tế Dự báo doanh số giúp các doanh nghiệp lập kế hoạch và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh

Phân tích văn bản và phản hồi khách hàng: AI có thể phân tích và xử lý các văn bản như email, bình luận, đánh giá khách hàng để hiểu ý kiến, nhu cầu hay phản hồi của khách hàng Điều này giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin phản hồi từ khách hàng và đưa ra các biện pháp cải thiện dịch vụ và sản phẩm

Sử dụng AI trong phân tích bán hàng giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa dữ liệu khách hàng và hiểu rõ hơn về hành vi mua hàng, từ đó tạo ra các chiến lược bán hàng thông minh và hiệu quả

2 Quản lý rủi ro tài chính: Đề cập đến cách AI có thể được sử dụng để đánh giá và quản lý rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp

Trong phân tích bán hàng, ứng dụng AI đang đóng vai trò ngày càng quan trọng cho việc đánh giá và quản lý rủi ro tài chính

2.1 Các ứng dụng cụ thể của AI trong quản trị rủi ro tài chính

Đánh giá rủi ro tín dụng khách hàng

AI phân tích dữ liệu tài chính của khách hàng như lịch sử thanh toán, thu nhập, nợ nần, để đánh giá khả năng thanh toán và mức độ rủi ro tín dụng của họ Việc đánh giá chính xác giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định cho vay tín dụng an toàn, giảm thiểu nợ xấu khi được cảnh báo tránh cho vay hoặc bán hàng cho khách hàng rủi ro cao Và cung cấp các dịch vụ tài chính phù hợp với khả năng thanh toán của từng đối tượng khách hàng

Ví dụ: Công ty A sử dụng AI để phân tích rủi ro tín dụng cho các khoản vay mua sắm, giúp họ tối ưu hóa danh mục đầu tư tín dụng

6

Dự đoán nhu cầu khách hàng

AI sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu thị trường, xu hướng tiêu dùng và hành vi khách hàng để dự đoán nhu cầu mua hàng trong tương lai Việc dự đoán chính xác giúp doanh nghiệp gợi ý sản phẩm phù hợp và tăng doanh thu khi đưa ra các gợi ý được cá nhân hóa cho khách hàng Đồng thời doanh nghiệp có thể lên kế hoạch sản xuất và nhập hàng hiệu quả, tránh tình trạng thiếu hụt hoặc tồn kho dư thừa và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và bán hàng, tập trung vào các phân khúc khách hàng tiềm năng

Ví dụ: Cửa hàng B sử dụng AI để dự đoán nhu cầu mua sắm quần áo theo mùa, giúp họ tối ưu hóa lượng hàng nhập kho và giảm chi phí lưu kho

Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng:

AI có thể theo dõi và dự đoán các gián đoạn chuỗi cung ứng, biến động giá

cả và các rủi ro khác ảnh hưởng đến hoạt động bán hàng Việc quản lý hiệu quả giúp doanh nghiệp đảm bảo nguồn cung hàng ổn định, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và giảm thiểu thiệt hại do gián đoạn chuỗi cung ứng

Ví dụ: Công ty C sử dụng AI để theo dõi biến động giá nguyên liệu và dự đoán rủi ro thiếu hụt, giúp họ tối ưu hóa chi phí sản xuất và đảm bảo nguồn cung hàng

Phát hiện gian lận thanh toán

AI có thể phân tích dữ liệu giao dịch, hành vi thanh toán và các yếu tố khác

để phát hiện các giao dịch bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận Việc phát hiện kịp thời giúp doanh nghiệp bảo vệ tài sản, lợi nhuận và giảm thiểu thiệt hại tài chính và duy trì uy tín và hình ảnh thương hiệu

Ví dụ: Trang web thương mại điện tử sử dụng AI để theo dõi hành vi mua hàng và phát hiện các giao dịch giả mạo hoặc gian lận tiềm ẩn

Tự động hóa quy trình thanh toán

AI có thể tự động hóa các quy trình thanh toán như xác minh thông tin, xử lý thanh toán và tạo báo cáo Việc tự động hóa giúp tăng hiệu quả và tiết kiệm thời gian cho nhân viên bán hàng Đồng thời giảm thiểu sai sót trong quá trình thanh toán

Ví dụ: Hệ thống thanh toán trực tuyến sử dụng AI để tự động xác minh thông tin thẻ thanh toán và xử lý thanh toán, giúp tăng tốc độ thanh toán và giảm thiểu sai sót

Hỗ trợ ra quyết định

AI sẽ cung cấp cho các nhà quản lý tài chính thông tin chi tiết và dự đoán để

hỗ trợ họ đưa ra quyết định sáng suốt về việc quản lý rủi ro Các mô hình học máy có thể mô phỏng các kịch bản rủi ro khác nhau và đánh giá tác động tiềm ẩn của các quyết định khác nhau

Ví dụ: AI có thể hỗ trợ các nhà đầu tư trong việc lựa chọn danh mục đầu tư, đánh giá mức độ rủi ro của các khoản vay hoặc dự đoán tác động của các thay đổi chính sách kinh tế

Tự động hóa các quy trình quản lý rủi ro

AI sẽ tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại trong quy trình quản lý rủi ro, chẳng hạn như thu thập dữ liệu, báo cáo rủi ro và tuân thủ quy định Việc tự động hóa giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho các chuyên gia tài chính, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược hơn

7

Ví dụ: AI có thể tự động hóa việc theo dõi các thay đổi quy định, xác định các khoản đầu tư không tuân thủ hoặc tạo báo cáo rủi ro theo yêu cầu

Cá nhân hóa quản lý rủi ro:

AI được sử dụng để cá nhân hóa việc quản lý rủi ro cho từng doanh nghiệp hoặc cá nhân, dựa trên hồ sơ rủi ro và mục tiêu bán hàng cụ thể của họ Các

mô hình học máy có thể học hỏi từ dữ liệu của từng doanh nghiệp để xác định các rủi ro cụ thể và đưa ra các đề xuất quản lý rủi ro phù hợp

Ví dụ: AI có thể giúp các doanh nghiệp nhỏ phát triển kế hoạch quản lý rủi

ro phù hợp với quy mô và ngân sách của họ

2.2 Thách thức và giải pháp khi ứng dụng AI trong quản trị rủi ro tài chính:

Nguồn nhân lực

Hiện nay để xây dựng ứng dụng AI cần đội ngũ chuyên môn cao là các chuyên gia AI có kiến thức về tài chính, lập trình và dữ liệu Không chỉ vậy, chi phí tuyển dụng chuyên gia AI có trình độ cao thường tương ứng với mức lương cao Để khắc phục doanh nghiệp nên đào tạo nội bộ bằng cách nâng cao kỹ năng và kiến thức về AI cho nhân viên hiện có Kết hợp mở rộng hợp tác với các công ty cung cấp dịch vụ AI để tiết kiệm chi phí tuyển dụng và đào tạo

Chất lượng dữ liệu

Dữ liệu tài chính rất nhạy cảm, cần đảm bảo an ninh và bảo mật dữ liệu Khi

dữ liệu thiếu chính xác và đầy đủ sẽ ảnh hưởng đến hiệu quả của các mô hình AI Giải pháp là cần thiết lập hệ thống quản lý dữ liệu đảm bảo an ninh, chính xác và đầy đủ dữ liệu Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu nhằm tăng cường

độ chính xác và toàn diện của dữ liệu

An ninh mạng

Doanh nghiệp có thể đối diện với nguy cơ bị tấn công mạng và mục tiêu là các hệ thống AI và kho dữ liệu tài chính Khi xảy rủi ro rò rỉ dữ liệu sẽ gây thiệt hại về tài chính và uy tín cho doanh nghiệp Vì vậy cần áp dụng các biện pháp bảo mật mạng để bảo vệ hệ thống AI và dữ liệu tài chính Và nâng cao nhận thức về an ninh mạng bằng cách đào tạo nhân viên về các biện pháp bảo mật

Chi phí triển khai

Khi đầu tư phát triển ứng dụng AI, doanh nghiệp phải bỏ ra chi phí đầu tư ban đầu tương đối cao gồm phần cứng, phần mềm và dịch vụ AI Chi phí vận hành và bảo trì cần nguồn lực tài chính liên tục nhằm đảm bảo hiệu suất hoạt động của nó Để giảm thiểu chi phí đầu tư ban đầu doanh nghiệp nên bắt đầu với các dự án nhỏ và lựa chọn giải pháp AI phù hợp với nhu cầu và nguồn lực của doanh nghiệp của mình

Khả năng giải thích

Mô hình AI phức tạp, khó để hiểu được cách thức hoạt động và ra quyết định Hơn nữa có thể có rủi ro sai sót đó là khó để xác định nguyên nhân khi

mô hình AI đưa ra sai dự đoán Doanh nghiệp nên lựa chọn mô hình AI có khả năng giải thích, dễ dàng hiểu được cách thức hoạt động và triển khai các công cụ hỗ trợ giúp theo dõi và giám sát hoạt động của mô hình AI

Để giải quyết những thách thức này, trước hết doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược ứng dụng AI hiệu quả, bao gồm:

8

Xác định mục tiêu rõ ràng

Lựa chọn giải pháp AI phù hợp

Đào tạo nhân viên

Quản lý rủi ro

Theo dõi và đánh giá hiệu quả

Bằng cách giải quyết các thách thức và áp dụng AI một cách hiệu quả, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động quản trị rủi ro tài chính, giảm thiểu thiệt hại và nâng cao hiệu quả kinh doanh

3 Phát triển chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu: Thảo luận về cách sử dụng dữ liệu kinh tế và thông tin từ các mô hình AI để phát triển chiến lược kinh doanh thông minh.

Khả năng của AI trong việc phân tích dữ liệu

Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu trở nên mạnh mẽ hơn bao giờ hết Công nghệ AI cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp ở tốc độ cao, chẳng hạn như việc phân tích dữ liệu lịch sử để dự báo xu hướng và hành vi mua hàng của khách hàng trong tương lai Các công cụ phân tích văn bản được hỗ trợ bởi AI có thể sàng lọc dữ liệu phi cấu trúc như đánh giá của khách hàng và bình luận trên mạng xã hội, để tìm ra thông tin quý giá về ý kiến và sở thích của người mua Đồng thời, AI cũng có thể phát hiện các hoạt động gian lận hay bất thường trong giao dịch tài chính

Đáng chú ý hơn, AI tổng quát, đặc biệt là các giải pháp như ChatGPT có khả năng cung cấp rất nhiều tính năng hữu ích mà các nhà phân tích dữ liệu có thể tận dụng như:

Giải mã ngôn ngữ lập trình

Bạn đã bao giờ gặp trường hợp phải vật lộn với một tập lệnh Python phức tạp do một đồng nghiệp đã nghỉ việc giữa chừng để lại chưa? Lúc này, AI sẽ

có thể giải cứu bạn bằng cách diễn giải code Python sang ngôn ngữ dễ tiếp cận hơn AI hoàn toàn có thể tạo đoạn code phù hợp bằng Python hoặc SQL dựa trên các yêu cầu của nhà phân tích

Hỗ trợ giải quyết vấn đề

Với vai trò một nhà phân tích, bạn cần tiếp cận và tìm hiểu rất nhiều thứ AI

có thể giúp bạn nghiên cứu về một chủ đề mới thậm chí nó có thể sắp xếp một kế hoạch học tập hoàn chỉnh dành riêng cho bạn với các tài nguyên phù hợp Tuyệt vời hơn thế, đối với các vấn đề toán học phức tạp có thể xuất hiện trong quá trình phân tích dữ liệu, plugin trình thông dịch mã GPT-4 có thể sẵn sàng giải quyết chúng

Hỗ trợ dựa theo lĩnh vực cụ thể

Hãy tưởng tượng một DA đang làm việc trong một dự án chăm sóc sức khỏe

và gặp phải một số câu hỏi đặc thù trong lĩnh vực đó Trong tình huống này, trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp câu trả lời phù hợp, thu hẹp khoảng cách giữa kiến thức kỹ thuật và hiểu biết theo lĩnh vực chuyên ngành Tuy nhiên, bạn nên nhớ rằng AI đôi khi sẽ rất tự tin khi tạo ra các sự kiện không có thật Điều này còn được gọi đơn giản là "ảo giác"

Phân tích dữ liệu thăm dò

DA có thể yêu cầu AI tổng hợp dữ liệu mới để đưa ra số liệu thống kê cũng như trực quan hóa kết quả thu thập được Việc này giúp nhà phân tích có thể

9

bao quát được việc phân tích, mang lại sự hiểu biết và trực quan hóa các thuộc tính chính của tập dữ liệu

Phân tích và giao tiếp tự động

Nếu các nhiệm vụ phân tích dữ liệu hàng ngày đòi hỏi DA phải dành rất nhiều thời gian để hoàn thành chúng Tuy vậy, AI có thể tự động hóa chúng

và giúp nhà phân có thời gian để thực hiện những nhiệm vụ cao cấp hơn Ngoài ra, AI cũng có thể dịch các kết quả kỹ thuật sang các ngôn ngữ khác hay chỉ đơn giản là tiếng Anh để giúp bạn giao tiếp hiệu quả hơn với các bên liên quan không chuyên về kỹ thuật

Chuẩn bị cho buổi họp

Các nhà phân tích có thể sử dụng AI để tóm tắt những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu quan trọng và đưa ra các đề xuất hấp dẫn Trong cuộc họp với các bên liên quan, AI có thể đưa ra câu trả lời cho các câu hỏi thực hành và giải thích các khái niệm phức tạp, hỗ trợ trong việc chuẩn bị thuyết trình

Tạo dữ liệu tổng hợp

Khi dữ liệu chính xác khan hiếm hoặc quá nhạy cảm để sử dụng, AI có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp có khả năng phản ánh các đặc điểm và mẫu của tập

dữ liệu gốc mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư Ví dụ: các nhà phân tích dữ liệu y tế có thể sử dụng phương pháp này để phân tích thông tin bệnh nhân mà không bị vi phạm các quy tắc bảo mật

Nâng cao việc phân tích dự đoán

AI có thể mang lại cho doanh nghiệp những dự báo chính xác hơn thông qua việc nâng cao khả năng phân tích dự đoán

Kiểm tra và phân tích rủi ro tiềm ẩn

Trí tuệ nhân tạo phát sinh cũng có thể được sử dụng để tạo ra các tình huống thử thách nhằm kiểm tra tính khả thi của các chiến lược kinh doanh Chẳng hạn như nhà phân tích dữ liệu tài chính có thể tạo ra dữ liệu mô phỏng điều kiện thị trường cực đoan để đánh giá tính an toàn của các chiến lược đầu tư

Một DN khi muốn bán hàng trong không gian số thì phải lên kế hoạch và tính toán kỹ lưỡng, thay vì cứ đầu tư các mặt hàng sau đó mới lên phương án bán hàng như kinh doanh truyền thống Ở không gian số, DN nên tìm kiếm công cụ rồi mới đưa ra phương án về marketting Công cụ đó là các ứng dụng mạng xã hội như Facebook, Zalo, Google và các trang thương mại điện tử (TMĐT) như Tiki, Sendo, Lazada, Taobao, Alibaba DN nên tìm hiểu khách hàng thường xuyên tiếp xúc với kênh nào, mua sắm ở kênh nào nhanh nhất trước khi kết nối và sau khi họ mua hàng cũng phải chấp nhận những phản hồi của họ

Ông Nguyễn Mạnh Tấn - Giám đốc Marketing công ty CP công nghệ Haravan, chia sẻ bí quyết: “Ngày nay, KDOL và TMĐT là xu hướng, từ “không thể

né tránh” cho đến “không thể thiếu” đối với nền kinh tế hiện tại Điều này xuất phát

từ các tiện ích của các phần mềm công nghệ như Google, Facebook

Ngoài ra, còn có những app hỗ trợ hữu hiệu cho ngành KDOL như Momo, Grap nên người dùng có thể mua hàng một cách dễ dàng Hầu hết khách hàng đều đang sử dụng nền tảng mạng xã hội nào đó, cho nên việc bán hàng trên không gian mạng ngày càng trở nên phổ biến Từ năm 2018 trở đi, nhiều DN đã khai thác mạnh mảng online để kinh doanh và phát triển”

Trong những năm gần đây, các hoạt động như bán hàng, báo cáo, quảng cáo, phân tích dữ liệu trên mạng xã hội và trải nghiệm của khách hàng của nhiều DN

10