báo cáo tổng kết chuyển đối số và trí tuệ nhân tạo đề tài phân tích case study của ứng dụng grow đến từ nhật bản

Trong GROW, người dùng trải qua một loạt nhiệm vụ liên quan đến bài kiểm tra liên kết ngầm, trong đó họ phải kéo các thuộc tính c thụ ể từ màn hình vào các hộp để đánh giá độ chính xác c

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINHTRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - LUẬT

BÁO CÁO TỔNG KẾTCHUYỂN ĐỐI SỐ VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Đề tài:PHÂN TÍCH CASE STUDY CỦ ỨNG DỤNG GROW ĐẾN TỪ A NHẬT BẢN

Giảng viên: Nguyễn Thế Đại NghĩaNhóm sinh viên thực hiện:

1 Hoàng Bảo Lộc (NT)K224101261

3 Lê Thị Hồng VânK2241013024 Nguyễn Thị VânK2241013045 Hồ Nguyễn Hoàng NamK224101268

TP.HCM, ngày tháng 11 năm 202301

B Chiến lược tăng khả năng chính xác cho công cụ AI13

I.MỤC TIÊUA TÓM TẮT

Masahiro Fukuhara, CEO của Viện khởi nghiệp phân tích con người tại Tokyo (IGS), đã đưa ra một ý tưởng mới là sử dụng công nghệ Big Data để đánh giá và phân tích các điểm dữ ệu riêng biệt của con người Thay vì dựa vào trực giác cá nhân, ông đề xuấli t sử dụng các công cụ như Machine learning và AI để xây dựng một mô hình logic, khách quan Mục tiêu của ý tưởng này là tăng cường khả năng tuyển dụng, sàng lọc và phát triển nguồn nhân lực Viện khởi nghiệp phân tích con người tại Tokyo (IGS) được thành lập bởi Masahiro Fukuhara để ển khai ý tưởng này.tri

Sau 7 năm thành lập, GROW đã trải qua những bước phát triển và đạt được thành công đáng kể, thu hút mộ ố ợng lớn khách hàng tin tưởng Tuy nhiên, điều này đã gây ra t s lưnhững thách thức mới cần được giải quyết bao gồm:

• Tập trung vào chiến lược mở rộng sử dụng GROW đa lĩnh vực.• Đầu tư vào việc phát triển, cải tiến và tăng cường hoạt động của hệ thống AI,

biến GROW thành đối tác đáng tin cậy, mà khách hàng có thể giao phó và tin tưởng, đặc biệt trong việc quản lý nhân sự

C SỐ ỆU HÓA MỤC TIÊULI

Số ợng người dùng GROW đã tăng trưởng mạnh mẽ, từ con số khiêm tốn là 2.000 lưngười tham gia vào tháng 12 năm 2016 lên đến 74.000 người dùng vào năm 2017 Khách hàng của GROW bao gồm Mitsubishi Corporation, All Nippon Airways (ANA), Septeni, DeNA, Rakuten, AXA và nhiều hãng khác Thậm chí các tổ ức chính phủ chnhư Bộ Kinh tế, Thương mại & Công nghiệp Nhật Bản (METI) và Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất cũng đã tham gia

Qua đó cho thấy, con đường chiến lược mà GROW lựa chọn đang hoàn toàn phù hợp, và các đề xuất của nhóm sẽ hướng đến việc hoàn chỉnh và khắc phục những thiếu sót còn tồn đọng.

II.VẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUYẾT

➢ Vấn đề (i): GROW đang phải đối mặt với quyết định Liệu nên mở rộng mạng lưới

của mình một cách rộng rãi hay tập trung vào một số lĩnh vực nhất định để đảm bảo tính hiệu quả? Sự chuyển đổi từ hình thức phỏng vấn truyền thống - ực tiếp sang trsử dụng công cụ AI của GROW đòi hỏi sự hiểu biết và kỹ năng cần thiết để đảm bảo thông tin chính xác, đầy đủ và hiệu quả Một nhóm AI yêu cầu ít nhất ba vai trò riêng biệt: kỹ sư dữ ệu tổ ức phân tích thông tin, nhà khoa học dữ ệu điều tra li ch lithông tin và kỹ sư phần mềm triển khai các ứng dụng Các công ty có hạn chế về nguồn nhân lực có đủ kỹ năng có thể gặp khó khăn khi tiếp cận với GROW và có xu hướng loại bỏ nó

➢ Vấn đề (ii): Liệu khả năng của AI có thực sự thay thế trực giác con người trong việc

phân tích dữ ệu và nó có thể hoàn toàn thay thế tư duy của người tuyển dụng và liquản lý nhân sự hay không? AI có thể hỗ ợ tăng cường quá trình phân tích dữ tr liệu và đưa ra quyết định Nó có thể tiến hóa, học từ dữ ệu để cung cấp thông tin hữu liích và đưa ra đề xuất Tuy nhiên, trực giác con người có khả năng hiểu và cảm nhận sâu sắc hơn về ngữ cảnh, nhân cách và tình huống Nói cách khác, trực giác con người có thể đưa ra những quyết định dựa trên những yếu tố mà AI không thể hiểu hoặc đánh giá được

III ĐÁNH GIÁ LỰA CHỌN CỦA CÔNG TYA TIÊU CHUẨN ĐÁNH GIÁ

GROW sẽ đạt được mục tiêu mở rộng bằng cách cải tiến AI của họ Khi AI được cải

tiến, nó sẽ phát triển hơn thông qua việc thu thập dữ ệu mới từ khách hàng cung cấp liHệ ống dữ ệu mới này sẽ giúp AI của GROW đưa ra đánh giá và đề xuất tốt hơn th litrong quá trình tuyển dụng và đưa ra quyế ịnh.t đ

GROW đã lựa chọn giải quyết song song hai vấn đề mở rộng và cải tiến để đạt được kết quả tốt nhất Khi AI được mở rộng, GROW có thể tăng cường hiệu suất và chất

lượng của quá trình tuyển dụng Đồng thời, cải tiến hệ ống dữ ệu đảm bảo rằng AI th licó thông tin mới nhất và chính xác nhấ ể đưa ra những quyế ịnh tốt đ t đ t nh t.ấ

B LỰA CHỌN VÀ ĐÁNH GIÁ

➢ Phương án giải quyết vấn đ (i)ề

GROW chuyển hướng đến nhóm khách hàng có vị trí quan trọng trong cơ cấu phòng nhân sự tại các công ty nổi tiếng Họ sẽ ếp cận các nguồn thông tin bảo mật cấp cao tivà phân tích dữ ệu phức tạp về quy trình nguồn nhân lựlic của các công ty Đồng thời, GROW sẽ đẩy mạnh truyền thông thông qua việc thực hiện các phi vụ hợp đồng lớn với các công ty nổi tiếng.

AI cần một lượng dữ ệu lớn để sàng lọc sơ yếu lý lịch Do đó, để đảm bảo hiệu quảli , dữ ệu phải được cập nhật liên tục và thường xuyên, phản ánh đầy đủ và đa dạng các litình huống thực tế Một cách tốt nhất để đạt được điều này là tăng số lượng người dùng Năm 2017, sau khi kết thúc việc tài trợ từ Series A, GROW đã có nguồn tài chính vững mạnh và hệ thống gần như hoàn thiện để ếp cận các khách hàng cao cấp Công ty đã tixây dựng một mạng lưới tin cậy với các nhóm công ty, thu thập thông tin về quy trình nguồn nhân lực từ các nguồn đáng tin cậy Kết quả là, GROW đã thành công trong việc tăng số ợng người dùng từ 2.000 vào tháng 12 năm 2016 lên 74.000 vào tháng 6 năm lư2017 Mặc dù con số này nhỏ so với tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp đại học hàng năm của Nhật Bản (khoảng 650.000), nhưng nó mang ý nghĩa quan trọng trong việc phát triển và cải thiện hệ ống AI của GROW.th

Mục tiêu của GROW là thu hút nhiều khách hàng để tăng số lượng người dùng cho nguồn dữ liệu đa dạng hơn Vậy nên, phương pháp trên tương đối giải quyết được vấn đề này

Việc gia tăng số ợng ngườlư i dùng quá nhanh chóng làm cho việc kiểm tra và cập nhật khó khăn hơn

➢ Phương án giải quyết vấn đ (ii)ề

Năng lực được xác định thông qua các truy vấn

IGS đã phát triển mộ danh sách các năng lực và truy vấn liên quan để tăng hiệu quả t cho công cụ AI của GROW, đáp ứng các tiêu chí cụ ể Ban đầu, mỗi năng lực đượth c tiếp cận thông qua sáu hoặc bảy câu hỏi Tuy nhiên, IGS đã sử dụng phân tích các thành phần chính để giảm số ợng truy vấn xuống còn ba truy vấn phù hợp nhất và ít dư thừlư a nhất, nhằm tăng khả năng hoàn thành đánh giá của người dùng.

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

GROW yêu cầu người đánh giá trả lời từng truy vấn bằng phiếu đánh giá bốn cấp, nhằm ngăn chặn phản hồi trung lập Bốn cấp độ chung cho biết mức độ hiếm khi (1), đôi khi (2), thường xuyên (3) hoặc gần như luôn (4) mà ứng cử viên thể hiện các hành động hoặc đặc điểm của từng truy vấn Phiếu đánh giá cũng cung cấp các chi tiết cụ ể để thgiúp người đánh giá phân biệt chính xác giữa các cấp độ

GROW đã phát triển một công thức giao tiếp đơn giản để ếp cận dễ dàng với các đốti i tượng phỏng vấn hơn Bằng cách sử dụng chỉ 3 câu hỏi vấn đáp, mặc dù số ợng câu hỏlư i khá ít, nhưng khi được tùy chỉnh phù hợp, nó có thể cung cấp một cái nhìn tổng quát về đối tượng cần khảo sát và cũng cho phép đánh giá cái nhìn của người đang trả lời về người đang bị đánh giá Việc đánh giá qua thang cấp độ cũng hạn chế được những câu trả lời trung lập

Yêu cầu khó nhất cho giải pháp này là tìm ra các truy vấn phù hợp với đối tượng cần đánh giá Điều này hoàn toàn phụ thuộc vào mong muốn của khách hàng về những gì họ mong đợi từ ứng viên của họ, và điều này có thể đẩy AI vào tình huống bị động.Một vấn đề khác là sự trung thực trong quá trình đánh giá vẫn còn đang được thực hiện một cách sơ sài và chưa thực sự hiệu quả

Thang cấp độ mức tin cậy của người đánh giá, bài kiểm tra liên kết ngầm

Hệ ống AI của GROW cộng tác với người đánh giá dựa trên nhiều dữ ệu đa dạng về th lihọ để đánh giá sự chính xác của các đánh giá, và sau đó sẽ điều chỉnh chúng để phản ánh thực tế một cách chính xác hơn Thuật toán của GROW cũng xem xét kết quả của

Bài kiểm tra liên kết ngầm (IAT) của người đánh giá, vì một số đặc điểm tính cách cụ thể (ví dụ: tận tâm) thường dẫn đến các đánh giá có độ tin cậy cao hơn.

Bài kiểm tra liên kết ngầm là một công cụ phân tích nổi tiếng trong lĩnh vực tâm lý xã hội, giúp làm sáng tỏ các đặc điểm và thành kiến cá nhân của mọi người Trong GROW, người dùng trải qua một loạt nhiệm vụ liên quan đến bài kiểm tra liên kết ngầm, trong đó họ phải kéo các thuộc tính c thụ ể từ màn hình vào các hộp để đánh giá độ chính xác của các thuộc tính đó (ví dụ: mức độ hướng ngoại c a một ngư i).ủ ờ

IV.ĐỀ XUẤTA.ĐỀ XUẤT CHI TIẾT

➢ Vấn đề (i):

• Tập trung vào một số lĩnh vực nhất định và có liên quan với nhau và yêu cầu ứng

viên chọn lĩnh vực mình muốn ứng tuyển ở bước đăng ký để có thể phân loại hồ sơ củ ứng viên một cách hợp lía

• Tăng tính xác thực của dữ liệu: Grow nên xây dựng thuật toán nhằm quan sát

biểu cảm khuôn mặt, l i nói, chuyờ ển động củ ứng viên và thêm mộ ớp rà soát a t lthông tin khi người dùng đăng ký để ắc chắn rằng ứng viên đang tham gia sử chdụng ứng dụng lần đầu

• Tăng tính tiếp cận củ ứng dụng: a Xây dựng một đường dây nóng chuyên giải đáp các thắc mắc của người dùng khi sử dụng ứng dụng và tối ưu hóa những tính năng, giao diện của Grow trên mọi thi t bế ị điện tử để mang l i tr i nghi m thoạ ả ệ ải mái, dễ thao tác cho người dùng

• Xây dựng đội ngũ giám sát: Với lượng dữ ệu lớn thu thập được, Grow nên đảli m bảo tính bảo mật và an toàn thông tin cho người dùng bằng cách xây dựng một đội ngũ giám sát để đảm bảo nhân viên không làm rò rỉ hay rao bán thông tin của người dùng

➢ Vấn đề (ii):

• Cải tiế ứng dụng:n Bổ sung thêm một số tính năng như: quan sát biểu cảm, cử chỉ củ ứng viên, phân tích giọng nói… để đánh giá ứng viên một cách khách a quan hơn

• Có sự tham gia của con người trong bước đánh giá lạ ứng viên:i Bên cạnh việc cải thiện tính năng củ ứng dụng, Grow nên cần có một bước đánh giá lại các a ứng viên dựa trên d liữ ệu đã thu được, bước đánh giá ấy được thực hiện bởi con người

B CÁCH MÀ ĐỀ XUẤT GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ

➢ Vấn đề (i):

• Tập trung vào một số lĩnh vực nhất định và có liên quan với nhau: Grow nên

chọn một số lĩnh vực thu hút hoặc thiếu hụt nhân sự để khai thác vì nếu phát triển Grow trên một quy mô quá rộng sẽ không thể kiểm soát và không phải lĩnh vực nào cũng có yêu cầu giống nhau đối với các ứng viên Bên cạnh đó, việc phân loại ứng viên ở bước đầu sẽ giúp dữ ệu được sắp xếp một cách có hệ ống và li thdễ dàng trong việc lưu trữ dữ ệu Và từ việc phân loạ ấy, mỗi nhóm ứng viên li i sẽ có những thuật toán khác nhau, phù hợp với từng lĩnh vực để phân tích và đánh giá những đặc điểm của ứng viên

• Tăng tính xác thực của dữ liệu: Xây dựng thuật toán nhằm phân tích giọng nói,

biểu cảm khuôn mặt… của người dùng Thêm một bước xác thực thông tin để kiểm tra xem có phải người dùng đang tham gia lần đầu hay không Qua đó, ngăn chặn được trường hợp ứng viên giả mạo thông tin hay đánh giá bản thân không chính xác để được nhận vào doanh nghiệp, vì họ có thể tìm hiểu những yêu cầu, những tiêu chí của nhà tuyển dụng là gì

• Tăng tính tiếp cận của ứng dụng: Thiết kế ứng dụng với giao diện dễ sử dụng,

tối ưu với mọi thiết bị củ người dùng Quy trình đăng ký, đăng nhập không quá a rườm rà, phức tạp Bên cạnh đó, xây dựng một đường dây nóng chuyên giải đáp thắc mắc của người dùng, yêu cầu các nhân viên trực đường dây nóng có thái độ dễ ịu, biết lắng nghe và hiểu được nhu cầu và thắc mắc củ ứng viên Từ đó, ch a tiếp cận được nhiều đối tượng hơn, không chỉ ế hệ th trẻ mà còn nhiều đối tượng ở những độ tuổi khác

• Xây dựng đội ngũ giám sát: Thành lập một phòng ban chuyên giám sát dữ ệu licủa người dùng, những nhân viên trong phòng ban ấy là những nhân viên kì cựu, có kinh nghiệm của công ty để tránh việc rò rỉ thông tin hay rao bán thông tin người dùng trên thị trường “chợ đen”

➢ Vấn đề (ii)

• Cải tiế ứng dụng:n Từ các nhóm đã được phân loại theo từng lĩnh vực, vị trí Grow sẽ nhờ AI phân tích giọng nói, quan sát biểu cảm, cử ỉ… củ ứng viên ch a để đo lường sự phù hợp và đánh giá sự ể hiện củ ứng viên.th a

• Có sự tham gia của con người trong bước đánh giá lại: Mặc dù với những tính

năng cải tiến, Grow vẫn không thể thay thế hoàn toàn con người vì máy móc không thể có tư duy, khả năng sáng tạo như con người Vì thế, cần có một bước đánh giá những ứng viên mà Grow đã xét chọn được thực hiện bởi những nhà tuyển dụng để đánh giá một cách khách quan, chính xác hơn

C PHÂN TÍCH THỊ TRƯỜNG

Áp dụng mô hình SWOT để ến hành phân tích thị titrường

• Grow mang lại hiệu quả cao trong công việc: Grow đã giúp các doanh nghiệp

rút ngắn quá trình tuyển dụng một nhân viên mới, thay vì sàng lọ ứng viên theo c cách truyền thống được thực hiện hoàn toàn bởi con người Bằng cách sử dụng Grow, nó đã thay thế vai trò của con người trong việc sàng lọc hồ sơ, lựa chọn ứng viên tiềm năng cho vòng phỏng vấn, từ đó tiết kiệm nguồn lực cả về nhân sự hay chi phí Đồng thời, Grow cũng giúp các ứng viên hiểu thêm về khả năng, trình độ của bản thân để lựa chọn những vị trí ứng tuyển phù hợp trong tương lai• Tiên phong: Là ứng dụng đầu tiên cung cấp dịch vụ này, Grow đã có độ nhận

diện cao với người dùng và chiếm vị trí nh t đấ ịnh trong thị trường• Nền tảng thân thiện với người dùng: Chỉ cần sử dụng một thiế ị t b điện tử có kết

nối với Internet, người dùng hoàn toàn có thể truy cập vào giao diện của Grow, nó đã được tối ưu trên mọi thiết bị điện tử Bên cạnh đó, Grow rất dễ sử dụng chỉ với một vài thao tác

• Khách quan trong việc đánh giá ứng viên: Máy móc khác với con ngườ ở i chỗ, chúng không có tư duy, tình cảm, vì thể việc ứng dụng Grow vào việc tuyển dụng sẽ ngăn chặn tình trạng nhà tuyển dụng thiên vị các ứng viên có mối quan hệ quen biết với họ

• Tính xác thực của thông tin: Vì mong muốn được tuyển dụng vào công ty, các

ứng viên có thể giả mạo thông tin, không trung thực khi đánh giá năng lực của bản thân Điều này làm các doanh nghiệp có thể bỏ lỡ những ứng viên tiềm năng và giảm hiệu suất làm việc họ

• Tập trung vào một vài đối tượng nhất định: Nhiều vị trí tuyển dụng yêu cầu kinh

nghiệm nhiều năm trong ngành, thường là những ứng viên có độ tuổi trung niên Grow phần lớn chỉ ếp cận đến người dùng thế hệ ẻ, am hiểu công nghệ và ti trdành nhiều thời gian cho những thiết bị điện tử Hoặc nếu những ứng viên ở độ tuổi trung niên sử dụng ứng dụng, sẽ tốn nhiều thời gian để họ có thể làm quen với công nghệ Từ đó, gây ra việc họ sẽ đánh giá không chính xác năng lực của bản thân và khiến doanh nghiệp loạ ồ sơ của những ứng viên phù hợp.i h➢ OPPORTUNITIES

• Sự bùng nổ của thời đại công nghệ số: Với sự phát triển của thời kì 4.0, việ ứng c dụng AI trong cuộc sống sẽ rất có tiềm năng và có điều kiện thuận lợi để phát triển

• Sự quan tâm rộng rãi của người dùng: Con người hiện nay đang sử dụng một cách rộng rãi các thiết bị công nghệ và tầm quan trọng của AI đang dần chiếm lĩnh nhận thức của họ, vì thế sự ra đời của Grow sẽ thu hút được sự quan tâm và sử dụng của một lượng lớn người dùng

• Thiếu sự tương tác với con người: Nên xem máy móc là công cụ bổ ợ giúp cho trcông việc của con người trở nên hiệu quả hơn Việc lạm dụng máy móc quá nhiều sẽ khiến con người ngày càng lười biếng và thiếu sự tương tác với nhau• Sao chép ý tưởng: Với bối cảnh lúc bấy giờ, thị trường công nghệ đang ngày

càng phát triển và càng có nhiều đối thủ gia nhập ngành Từ đó, dẫn đến sự canh tranh gay gắt giữa các đối thủ với nhau, xuất hiện những biểu hiện cạnh tranh không lành mạnh Đặc biệt, Grow là ứng dụng đầu tiên trong việ ứng dụng AI c trong quá trình tuyển dụng, vì thế sẽ khó tránh khỏi việc các đối thủ cạnh tranh sao chép ý tưởng, giao diện ứng dụng,