Tiểu luận lý thuyết quyết định

Môn lý thuyết quyết định với bài tiểu luận cuối kỳ được thực hiện bởi sinh viên trường ĐH KHXH và NV

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN KHOA KHOA HỌC QUẢN LÝ

Lớp : K65B Khoa học quản lý Mã sinh viên : 20030702

Hà Nội 2023

Câu 1(4 điểm):

AI (artificial intelligence) là công nghệ tạo ra những chiếc máy tính và chương trình máy tính có khả năng học hỏi và giải quyết các thách thức theo cách thông thường mà trí tuệ của con người thực hiện Trí tuệ nhân tạo được sử dụng cho nhiều mục tiêu như dịch thuật, nhận diện hình ảnh, tối ưu hoạt động logistic, xe tự hành, chăm sóc sức khoẻ…

“Không hề quá lời khi nói rằng AI sẽ thay đổi sâu sắc cách chúng ta làm việc và sống Trong khi chúng ta còn trong những giai đoạn đầu sử dụng AI vào kinh doanh và quản lý nhà nước, cuộc đua trang bị AI đã bắt đầu Các tổ chức có tầm nhìn xa đã cam kết một cách chủ động vào việc áp dụng AI xuyên suốt chuỗi giá trị của họ Họ đang định vị chính họ để đi trước các đối thủ và phát triển, khi mà chuyển đổi số xác định tổ chức nào sẽ dẫn dắt và tổ chức nào sẽ rơi lại phía sau” (Thomas M Siebel, 2019, Digital Transformation, survive

and thrive in an Era of Mass Extinction, Rosetta Books-Newyork-2019)

Hãy phân tích kịch bản cho quyết định phát triển AI cho một hạng mục cụ thể trong quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp

Bài làm

Một doanh nghiệp đang trong quá trình chuyển đổi số muốn cải thiện trải nghiệm khách hàng nhờ công nghệ AI Dưới đây là Kịch bản quyết định phát triển AI cho hạng mục “Cải thiện trải nghiệm khách hàng”

Nhân lực cần đào tạo trong bộ phận chăm sóc khách hàng của doanh nghiệp

Thuê nhân lực có chuyên môn về trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu, và phát triển phần mềm để triển khai; đồng thời đạo tạo cho nhân viên trong doanh nghiệp để sau tiếp nhận và quản lý

- Hệ thống phần mềm: Xây dựng và triển khai các phần mềm hỗ trợ AI

- Dữ liệu: Đảm bảo có nguồn dữ liệu đủ lớn, đa dạng và chất lượng để huấn luyện và triển khai mô hình AI Dữ liệu cần được thu thập, xử lý và chuẩn bị một cách cẩn thận để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của mô hình AI

3 Kịch bản hành động 3.1 Triển khai

- Xác định mục tiêu cụ thể của việc phát triển AI trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng Điều này có thể là tăng cường khả năng tương tác với khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm, cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng

- Thu thập và phân tích dữ liệu từ khách hàng liên quan đến trải nghiệm hiện tại và các yêu cầu, mong muốn của họ

- Xây dựng mô hình AI phù hợp để xử lý và phân tích dữ liệu, nhằm đưa ra các giải pháp và cải tiến cụ thể cho trải nghiệm khách hàng

- Tích hợp mô hình AI vào hệ thống hiện có, như các ứng dụng, giao diện người dùng, cơ sở dữ liệu và quy trình làm việc

- Theo dõi và ghi nhận dữ liệu liên quan đến việc sử dụng mô hình AI và phản hồi từ khách hàng để đánh giá hiệu suất và tìm kiếm cơ hội cải thiện

- Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu và học máy để phân tích dữ liệu và tạo ra thông tin hữu ích về trải nghiệm khách hàng

3.5 Thu thập ý kiến từ khách hàng và cải tiến

- Thu thập phản hồi từ khách hàng về trải nghiệm của họ sau khi triển khai AI để xác định mức độ thành công và điều chỉnh cần thiết

- Phân tích và xử lý phản hồi từ khách hàng để nhận biết các điểm yếu và điểm mạnh, từ đó đưa ra cải tiến và điều chỉnh hệ thống AI để tăng cường trải nghiệm khách hàng

- Liên tục nghiên cứu và thử nghiệm các công nghệ và phương pháp mới để nâng cao khả năng cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua AI

4 Kịch bản tổ chức 4.1 Phòng Marketing:

- Nghiên cứu thị trường: Thu thập thông tin về nhu cầu và yêu cầu của khách hàng để phân tích và xác định các khả năng cần thiết của AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng

- Chiến lược tiếp thị: Định hình chiến lược sử dụng AI trong việc tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn và xây dựng các chiến dịch tiếp thị phù hợp

- Phân tích dữ liệu: Sử dụng dữ liệu khách hàng để tạo các chiến lược cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua AI

4.2 Phòng Chăm sóc khách hàng:

- Hỗ trợ khách hàng: Sử dụng AI để cung cấp hỗ trợ tự động và trực tuyến cho khách hàng, giúp giải đáp câu hỏi và xử lý yêu cầu một cách nhanh chóng và hiệu quả

- Quản lý quan hệ khách hàng: Sử dụng AI để cải thiện quá trình quản lý và tương tác với khách hàng, bao gồm việc đưa ra gợi ý sản phẩm, giải đáp câu hỏi và xử lý yêu cầu

- Thu thập phản hồi khách hàng: Sử dụng các công cụ AI để thu thập ý kiến và phản hồi từ khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách tốt nhất

4.3 Phòng Công nghệ thông tin:

- Xây dựng hệ thống AI: Phát triển AI phù hợp để cải thiện trải nghiệm khách hàng như việc xây dựng mô hình AI, triển khai hệ thống và tích hợp với hệ thống hiện có của doanh nghiệp

- Quản lý dữ liệu: Đảm bảo quản lý và bảo mật dữ liệu khách hàng, cung cấp dữ liệu cho các mô hình AI và đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu

- Quản lý dự án AI: Đảm bảo việc triển khai và vận hành hệ thống AI diễn ra thuận lợi và theo kế hoạch Điều này bao gồm phân công nhiệm vụ, giám sát tiến độ và đảm bảo chất lượng của dự án AI

Các phòng ban trên cần tương tác và cộng tác chặt chẽ để đảm bảo rằng việc phát triển AI và cải thiện trải nghiệm khách hàng diễn ra một cách hiệu quả và tối ưu

- Quá trình thủ công và rườm rà

Các quy trình và hoạt động liên quan đến trải nghiệm khách hàng có thể phụ thuộc vào các quy trình thủ công và công việc rườm rà, dẫn đến hiệu quả và hiệu suất không cao

- Thiếu thông tin và gợi ý

Do thiếu thông tin chi tiết về khách hàng và sự thiếu gợi ý thông minh, trải nghiệm khách hàng không được tối ưu và không đáp ứng được các nhu cầu cá nhân của khách hàng 5.2 Trạng thái sau khi phát triển AI

- Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng:

Giúp giảm thời gian chờ đợi, cung cấp giải pháp tự động và đáp ứng nhu cầu cá nhân của khách hàng một cách hiệu quả

- Giao tiếp thông minh

Khả năng xử lý và phản hồi tự động, giúp cải thiện giao tiếp với khách hàng Chatbot và hệ thống tự động giúp cung cấp thông tin và hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác

- Cá nhân hóa

AI có khả năng phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra gợi ý thông minh và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, giúp tăng cường sự tương tác và tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho từng khách hàng

6 Kịch bản động thái 6.1 Khởi điểm:

- Xác định nhu cầu và mục tiêu: Doanh nghiệp xác định những vấn đề hoặc cơ hội trong trải nghiệm khách hàng mà AI có thể giải quyết hoặc cải thiện Nhu cầu và mục tiêu làm cơ sở cho việc áp dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng

- Đánh giá khả năng: Doanh nghiệp đánh giá khả năng kỹ thuật, tài chính và cơ sở hạ tầng để triển khai và sử dụng AI trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng Cần đảm bảo có đủ nguồn lực, kiến thức và kỹ năng để triển khai dự án AI thành công 6.2 Triển khai, vận hành, giám sát:

- Chuẩn bị dữ liệu: Doanh nghiệp thu thập và chuẩn bị dữ liệu để huấn luyện và xây dựng mô hình AI Dữ liệu này có thể bao gồm thông tin về khách hàng, lịch sử giao dịch, phản hồi từ khách hàng và các dữ liệu liên quan khác

- Xây dựng và huấn luyện mô hình AI: Doanh nghiệp phát triển và huấn luyện mô hình AI dựa trên dữ liệu được chuẩn bị

- Triển khai và tích hợp: Sau khi mô hình AI đã được xây dựng, doanh nghiệp triển khai và tích hợp nó vào hệ thống hiện có để cải thiện trải nghiệm khách hàng Ví dụ như tích hợp AI vào các ứng dụng, trang web, dịch vụ khách hàng hoặc hệ thống giao dịch

- Theo dõi hiệu suất: Doanh nghiệp theo dõi và giám sát hiệu suất của hệ thống AI trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng qua các hoạt động tư vấn, dự đoán mong muốn, nhu cầu của khách hàng

6.3 Kết thúc:

- Đánh giá hoạt động: Doanh nghiệp đánh giá tổng thể hoạt động của việc sử dụng AI trong cải thiện trải nghiệm khách hàng Dựa vào các mục tiêu đã đề ra, so sánh với kết quả mong đợi và điều chỉnh chiến lược sử dụng AI

- Đánh giá kết quả: dựa theo phản hồi từ khách hàng

- Đề xuất cải tiến: Dựa trên kết quả đánh giá, doanh nghiệp đề xuất các cải tiến và điều chỉnh chiến lược sử dụng AI để liên tục cải thiện trải nghiệm khách hàng Từ đó có thể bao gồm việc tăng cường dữ liệu, điều chỉnh mô hình AI hoặc áp dụng các biện pháp khác để đạt được kết quả tốt hơn

7 Kịch bản kết quả 7.1 Kết quả lạc quan

- Tăng cường tương tác và cá nhân hóa

Hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu khách hàng và cung cấp thông tin cá nhân hóa, giúp tăng cường tương tác và tạo trải nghiệm độc đáo cho từng khách hàng Điều này giúp tăng sự hài lòng và trung thành của khách hàng

- Tự động hóa và tăng tính hiệu quả

AI có thể tự động hóa quy trình và công việc, giúp tiết kiệm thời gian và nỗ lực của nhân viên Việc xử lý thông tin, phản hồi khách hàng, và quản lý dữ liệu được thực hiện nhanh chóng và chính xác hơn, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng nhanh nhạy đối với yêu cầu của khách hàng

- Dự đoán và phân tích

AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn và tạo ra những dự đoán và phân tích chi tiết về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược tiếp thị và phục vụ khách hàng tốt hơn, đồng thời đề xuất các sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng

- Tăng cường hỗ trợ khách hàng nhanh chóng

AI có thể được sử dụng để triển khai các chatbot hoặc hệ thống tự động trả lời câu hỏi từ khách hàng Điều này giúp cung cấp hỗ trợ 24/7, giải quyết các vấn đề thường gặp nhanh chóng và hiệu quả Khách hàng có thể nhận được sự hỗ trợ ngay lập tức mà không cần mất thời gian chờ đợi lâu

7.2 Kết quả bi quan

- Sai sót trong xử lý dữ liệu

Nếu hệ thống AI không được cấu hình đúng, nó có thể dẫn đến sai sót trong việc xử lý dữ liệu khách hàng Điều này có thể dẫn đến việc cung cấp thông tin không chính xác hoặc gửi những thông điệp không phù hợp cho khách hàng, gây mất lòng tin của khách hàng

- Gây mất quyền riêng tư

Sử dụng AI trong việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng có thể đặt ra vấn đề về quyền riêng tư Nếu thông tin cá nhân của khách hàng không được bảo vệ hoặc được sử dụng một cách không đúng đắn, có thể gây mất lòng tin từ phía khách hàng

- Khó khăn trong tích hợp và triển khai

Triển khai hệ thống AI phức tạp và đòi hỏi sự tích hợp với hệ thống hiện có và quy trình làm việc của doanh nghiệp Nếu không có sự đầu tư chuẩn bị và quản lý tốt, việc triển khai AI có thể gặp khó khăn, gây trục trặc và không mang lại kết quả như mong đợi

- Phản hồi không chính xác hoặc không hiệu quả

Nếu hệ thống AI không được đào tạo đúng cách hoặc thiếu dữ liệu, nó có thể đưa ra phản hồi không chính xác hoặc không hiệu quả cho khách hàng

8 Kịch bản nhiễu

- Quy định và vấn đề pháp lý

Các quy định và luật pháp liên quan đến việc sử dụng AI có thể thay đổi và có ảnh hưởng đến quá trình triển khai và sử dụng AI Doanh nghiệp cần tuân thủ các quy định về quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và trách nhiệm pháp lý khi áp dụng AI cho trải nghiệm khách hàng

- Sự cạnh tranh khốc liệt từ các doanh nghiệp đối thủ

Các công ty khác cũng có thể áp dụng AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng, dẫn đến sự cạnh tranh cao hơn Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải theo kịp và đảm bảo rằng họ áp dụng AI một cách hiệu quả và đặc biệt hơn so với đối thủ

- Thay đổi công nghệ

Công nghệ AI đang phát triển rất nhanh và có thể có những tiến bộ mới trong tương lai Điều này có thể tạo ra rủi ro về việc các công nghệ AI hiện tại trở nên lỗi thời hoặc không còn hiệu quả Doanh nghiệp cần theo dõi và cập nhật sự tiến bộ công nghệ

Câu 2 (6 điểm):

Hiện nay các công bố cho nghiên cứu của sinh viên khối ngành khoa học xã hội và nhân văn còn nhiều hạn chế cả về số lượng và chất lượng Hãy áp dụng một quy trình ra quyết định để đưa ra giải pháp thúc đẩy hiệu quả công bố khoa học trong điều kiện của Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn hiện nay

Để thúc đẩy được hiệu quả, cần sự tham gia, đóng góp từ phía nhà trường * Hạn chế

- Nhà trường:

• Sự thiếu hỗ trợ từ giảng viên

• Hạn chế về kinh phí hỗ trợ, thời gian, cơ sở vật chất từ nhà trường • Sự thay đổi trong chương trình giảng dạy

- Sinh viên muốn tham gia nghiên cứu nhưng không có ý tưởng

- Sinh viên có ý tưởng nghiên cứu nhưng thiếu kiến thức và kỹ năng nghiên cứu - Sinh viên có ý tưởng nghiên cứu nhưng không biết quy trình thế nào

- Sinh viên làm nghiên cứu nhưng thiếu sự hỗ trợ về kinh phí

Từ đó cần nhìn nhận vấn đề một cách thực tế để đưa ra được những giải pháp hỗ trợ sinh viên để nâng cao chất lượng nghiên cứu

Bước 3: Các giải pháp nâng cao số lượng sinh viên tham gia nghiên cứu và tăng chất lượng bài nghiên cứu:

* Giải pháp 1: Đào tạo và phát triển kỹ năng nghiên cứu

Đảm bảo sinh viên nhận được đào tạo và hỗ trợ về kỹ năng nghiên cứu cơ bản Cung cấp các khóa học, hội thảo, và tài liệu tham khảo để nâng cao năng lực nghiên cứu của sinh viên

* Giải pháp 2: Tạo ra môi trường nghiên cứu sôi động

Xây dựng một môi trường nghiên cứu tích cực bằng cách tạo ra cơ hội gặp gỡ và hợp tác với các nhà nghiên cứu và sinh viên khác Tạo ra các diễn đàn và sự kiện nghiên cứu để giao lưu, trao đổi ý tưởng và phát triển mạng lưới nghiên cứu

* Giải pháp 3: Hỗ trợ nguồn lực, kinh phí và cơ sở hạ tầng

Đảm bảo có đủ nguồn lực tài chính và cơ sở hạ tầng để thực hiện nghiên cứu, như việc cung cấp tiền bổ trợ, thiết bị, thư viện và cơ sở dữ liệu tài liệu phong phú

Bước 4: Đánh giá cơ hội, thách thức của từng giải pháp:

* Giải pháp 1: Đào tạo và phát triển kỹ năng nghiên cứu - Cơ hội:

• Đào tạo và phát triển kỹ năng nghiên cứu giúp sinh viên nắm vững phương pháp nghiên cứu khoa học, từ việc thu thập dữ liệu đến phân tích kết quả và viết báo cáo Điều này tạo cơ hội để sinh viên thực hiện các nghiên cứu chất lượng cao và đóng góp một cách tích cực vào lĩnh vực nghiên cứu của trường đại học

• Giúp sinh viên phát triển kỹ năng nghiên cứu và khám phá khả năng bản thân Sinh viên sẽ có cơ hội rèn luyện kỹ năng thu thập dữ liệu, phân tích, viết bài báo và trình bày nghiên cứu

• Đào tạo kỹ năng nghiên cứu giúp sinh viên phát triển các kỹ năng cá nhân quan trọng như tư duy logic, phân tích, tổ chức, ghi chú, và làm việc nhóm

• Xây dựng cơ sở nền tảng vững chắc cho sinh viên, từ đó giúp sinh viên tự tin và thành công trong việc tiếp cận và thực hiện các dự án nghiên cứu khoa học Điều này tạo ra một thế hệ sinh viên có năng lực nghiên cứu và đóng góp cho cộng đồng khoa học

- Thách thức:

• Đòi hỏi có đội ngũ giảng viên có năng lực và kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu • Sinh viên có nhu cầu và khả năng nghiên cứu khác nhau Đáp ứng được tất cả các nhu cầu này trong quá trình đào tạo và phát triển kỹ năng nghiên cứu là một thách thức Cần có sự linh hoạt và tùy chỉnh để đảm bảo rằng sinh viên được hỗ trợ và phát triển theo nhu cầu của họ

• Một số sinh viên có thể gặp khó khăn trong việc áp dụng những kỹ năng nghiên cứu đã được đào tạo vào thực tế

* Giải pháp 2: Tạo ra môi trường nghiên cứu sôi động - Cơ hội:

• Khuyến khích sự tương tác và hợp tác giữa sinh viên, giảng viên, những sinh viên nghiên cứu khác và những người đã có kinh nghiệm trong việc nghiên cứu Điều này tạo ra cơ hội để chia sẻ ý tưởng, học hỏi từ nhau và thúc đẩy sự phát triển chung trong lĩnh vực nghiên cứu

• Mang lại động lực và sự đam mê trong việc tham gia nghiên cứu Sinh viên sẽ được kích thích và cảm thấy hứng thú với việc thực hiện các dự án nghiên cứu, góp phần thúc đẩy hiệu quả công bố khoa học

• Một môi trường nghiên cứu sôi động tạo ra không gian cho sự khám phá và sáng tạo Sinh viên có thể tìm kiếm và đề xuất các ý tưởng mới, thử nghiệm và đóng góp vào lĩnh vực nghiên cứu của họ

• Môi trường nghiên cứu sôi động cung cấp cơ hội cho sinh viên tham gia vào các dự án nghiên cứu thực tế Điều này giúp sinh viên có trải nghiệm thực tế, áp dụng kiến thức và kỹ năng đã học vào môi trường thực tế và làm việc với các vấn đề thực tế - Thách thức:

• Tạo ra một môi trường nghiên cứu sôi động đòi hỏi sự quản lý và tổ chức tốt Trường đại học có thể gặp thách thức trong việc xây dựng và duy trì một môi trường nghiên cứu sôi động, đảm bảo sự tương tác và hợp tác giữa sinh viên và giảng viên

• Cạnh tranh và áp lực: Môi trường nghiên cứu sôi động cũng mang đến cạnh tranh và áp lực để đạt được thành công trong nghiên cứu Điều này có thể làm tăng áp lực và đòi hỏi sự nỗ lực và đầu tư cao từ sinh viên