1. Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp
Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp
1.1. Dữ liệu là gì?
Dữ liệu là một tập hợp các thông tin, sự kiện, hoặc sự mô tả về các hiện tượng thực tế hoặc ảo được thu thập, tổ chức và lưu trữ để sử dụng cho mục đích nghiên cứu, phân tích, hoặc quản lý. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, số liệu, và nhiều hình thức khác.
Trong doanh nghiệp, dữ liệu là một tài nguyên quan trọng được sử dụng để hỗ trợ quá trình ra quyết định, tối ưu hóa hoạt động và tạo ra giá trị cho tổ chức. Dữ liệu trong doanh nghiệp có thể bao gồm các loại thông tin sau:
-
Dữ liệu Khách hàng: Bao gồm thông tin về khách hàng như tên, địa chỉ, thông tin liên lạc, lịch sử mua hàng, hành vi trên trang web, phản hồi và đánh giá sản phẩm/dịch vụ.
-
Dữ liệu Sản phẩm/Dịch vụ: Bao gồm thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp, bao gồm mô tả sản phẩm, giá cả, thông số kỹ thuật, số lượng tồn kho, lịch sử bán hàng và thông tin liên quan.
-
Dữ liệu Vận hành: Bao gồm thông tin về quá trình sản xuất, vận chuyển, lưu trữ và quản lý tồn kho, bao gồm thời gian hoạt động, hiệu suất, sự cố và bảo trì.
-
Dữ liệu Tài chính: Bao gồm thông tin về doanh thu, lợi nhuận, chi phí, nguồn lực tài chính, dự án đầu tư và tình hình tài chính tổng quát của doanh nghiệp.
-
Dữ liệu Marketing: Bao gồm thông tin về chiến lược tiếp thị, chiến dịch quảng cáo, kết quả từ các hoạt động tiếp thị trực tuyến và ngoại tuyến, thông tin về đối thủ và thị trường.
-
Dữ liệu Nhân sự: Bao gồm thông tin về nhân viên, bao gồm hồ sơ cá nhân, kỹ năng, trình độ học vấn, lương bổng, và hiệu suất làm việc.
-
Dữ liệu Pháp lý và Tuân thủ: Bao gồm thông tin về các quy định pháp lý, tuân thủ, bảo mật thông tin, quản lý rủi ro và bảo vệ quyền riêng tư.
Tổ chức và phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp giúp các nhà quản lý và nhân viên hiểu rõ hơn về hoạt động của tổ chức, từ đó đưa ra các quyết định thông minh và tối ưu hóa hiệu suất.
1.2. Trí tuệ nhân tạo là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính nhằm nghiên cứu và phát triển các hệ thống và công nghệ có khả năng tự thích nghi, tự học, và thực hiện các nhiệm vụ mà trước đây chỉ có con người mới có khả năng thực hiện. Mục tiêu của trí tuệ nhân tạo là tạo ra các hệ thống máy tính có khả năng tự động hóa các hoạt động thông minh mà trước đó đòi hỏi sự can thiệp của con người.
2. Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo sẽ giúp giải các bài toán cụ thể của doanh nghiệp
Dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết các bài toán cụ thể của doanh nghiệp bằng cách áp dụng các phương pháp và công nghệ trong lĩnh vực này. Dưới đây là một số ví dụ về cách dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề cụ thể của doanh nghiệp:
2.1. Dự đoán và tối ưu hóa lượng tồn kho
Sử dụng dữ liệu về lịch sử bán hàng, dữ liệu từ nguồn cung ứng và dữ liệu về xu hướng thị trường, trí tuệ nhân tạo có thể được sử dụng để dự đoán mức độ cần thiết của các sản phẩm trong tồn kho và đề xuất các phương án tối ưu hóa tồn kho để giảm thiểu lãng phí và tối đa hóa lợi nhuận.
2.2. Phân tích khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm
Bằng cách phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như hành vi trên trang web, mạng xã hội, email và giao dịch mua hàng, AI có thể tạo ra hồ sơ chi tiết về khách hàng và đề xuất các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa để tăng cường tương tác và tăng doanh số bán hàng.
2.3. Dự đoán và phân tích xu hướng thị trường
Sử dụng dữ liệu từ thị trường nội bộ và ngoại vi, AI có thể phân tích xu hướng thị trường, dự đoán sự thay đổi trong nhu cầu của khách hàng và đưa ra các chiến lược kinh doanh linh hoạt để đáp ứng nhanh chóng với sự biến động của thị trường.
2.4. Tối ưu hóa quá trình sản xuất
Dựa trên dữ liệu về hiệu suất sản xuất, thời gian hoạt động của máy móc và dữ liệu liên quan khác, AI có thể tối ưu hóa quá trình sản xuất bằng cách đề xuất các biện pháp cải tiến, dự đoán sự cố và nguy cơ, và tối ưu hóa lịch trình sản xuất.
2.5. Tự động hóa công việc lặp lại
AI có thể được sử dụng để tự động hóa các công việc lặp lại và tốn thời gian, như xử lý email, đặt lịch hẹn, và phản hồi tự động cho khách hàng, giúp giảm thiểu thời gian và công sức cho nhân viên.
Như vậy, dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể được áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau của doanh nghiệp để giải quyết các vấn đề cụ thể và tạo ra giá trị. Quan trọng nhất là cần phải có một chiến lược và phương pháp hiệu quả để thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu một cách hợp lý để đảm bảo rằng các giải pháp AI mang lại lợi ích tối đa cho doanh nghiệp.
4. Ví dụ về việc sử dụng dữ liệu và AI trong doanh nghiệp
4.1. Ứng dụng AI trong các doanh nghiệp trên thế giới
Nhiều tổ chức đã phát hiện ra sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn được tăng cường bằng máy học và đang tận dụng sự kết hợp này theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ như:
Netflix sử dụng thuật toán máy học để hiểu rõ về từng người dùng. Cung cấp đề xuất được cá nhân hóa hơn, điều này giữ chân người dùng trên nền tảng của họ lâu hơn và tạo ra trải nghiệm khách hàng tổng thể tích cực.
Google sử dụng máy học nhằm cung cấp cho người dùng trải nghiệm cá nhân hóa và có giá trị cao. Họ đang sử dụng công nghệ máy học trong nhiều sản phẩm khác nhau. Bao gồm cung cấp văn bản tiên đoán trong email, chỉ đường đến một địa điểm được chỉ định, gợi ý nội dung trùng khớp với yêu cầu tìm kiếm,...
Starbucks đang sử dụng sức mạnh của Big data, AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp email được cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu từ giao dịch mua trước đây của khách hàng.
4.2. Ứng dụng AI tại Việt Nam
TPBank đã triển khai công nghệ nhận dạng khuôn mặt vào kênh ngân hàng tự động LiveBank của mình, giúp tăng tính bảo mật và thuận tiện cho khách hàng. Ứng dụng AI này có khả năng phân tích 128 tiêu chí để xác định một người trong số hàng triệu người tiêu dùng mà không cần giấy tờ tùy thân.
Còn VietinBank sử dụng các ki-ốt nhận dạng FaceID để nhận dạng người tiêu dùng, giúp tiết kiệm 30% thời gian xử lý các giao dịch.
Nhiều ngân hàng lớn tại Việt Nam, bao gồm: VPBank, Techcombank, VIB và ACB, đã ứng dụng AI cho nhiều mục đích khác nhau như quản lý tài sản, bảo mật và chống gian lận cũng như sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng.
VinBigData (thuộc Vingroup) gần đây giới thiệu trợ lý ảo Vivi ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trên các mẫu xe điện VinFast. Trợ lý ảo này được đại diện VinBigData khẳng định là sản phẩm tâm đắc do chính tay người Việt làm ra để phục vụ cho người Việt. Điểm đặc biệt của công nghệ AI trên ViVi là khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Trợ lý này hiểu được 98% tiếng Việt (nhóm từ phổ thông), phân biệt và hiểu được giọng vùng miền, bóc tách được những yêu cầu, ý định của người dùng.
Sản phẩm ứng dụng AI hỗ trợ người lái xe thực hiện nhiều tác vụ rảnh tay khi đang di chuyển như điều khiển xe thông minh, điều hướng - dẫn đường, gọi điện - nhắn tin, âm nhạc - radio... Bên cạnh đó, trợ lý ảo còn có khả năng đối đáp với người lái trong nhiều ngữ cảnh khác nhau
5. Những thách thức của việc dùng trí tuệ nhân tạo hiện nay
5.1. Rủi ro về quyền riêng tư
Việc sử dụng AI có thể đối mặt với vấn đề liên quan đến quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu, đặc biệt là khi AI được sử dụng để thu thập và phân tích thông tin cá nhân của người dùng mà không có sự đồng ý của họ.
5.2. Nguy cơ đạo đức và trách nhiệm
AI có thể tạo ra quyết định tự động dựa trên dữ liệu, tuy nhiên, nó có thể gây ra những hậu quả không mong muốn hoặc không công bằng nếu không được kiểm soát cẩn thận. Điều này đặt ra câu hỏi về trách nhiệm đạo đức của những người phát triển và người sử dụng AI.
5.3. Thách thức về biểu đồ học
Khả năng gây thất nghiệp: Một trong những thách thức lớn nhất của việc sử dụng AI là khả năng thay thế các công việc truyền thống và gây ra thất nghiệp. Một số ngành nghề có thể bị ảnh hưởng mạnh bởi sự tự động hóa và thông minh hóa từ AI.
5.4. Khả năng tạo ra và gia tăng bất bình đẳng
Sự phát triển của AI có thể tạo ra hoặc gia tăng bất bình đẳng xã hội, khiến cho những người có kỹ năng và tài nguyên phong phú hơn càng trở nên giàu có và mạnh mẽ hơn trong khi những người thiếu kỹ năng có thể bị đào thải hoặc không có cơ hội phát triển.
5.5. Vấn đề về tính minh bạch và giải thích được
AI có thể tạo ra các mô hình phức tạp khó hiểu, gây khó khăn trong việc giải thích lý do một quyết định cụ thể được đưa ra. Điều này đặt ra câu hỏi về tính minh bạch và khả năng giải thích được của các hệ thống AI.
Những thách thức này yêu cầu cộng đồng AI và các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực công nghệ phải làm việc cùng nhau để tạo ra các giải pháp và chính sách phù hợp để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách đạo đức, minh bạch và công bằng.
AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để học và phát triển. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không được biểu đồ hóa đúng cách hoặc chứa các thiên lệch, có thể dẫn đến kết quả không chính xác hoặc các quyết định không thích hợp.
6. Kết luận
Sử dụng thuật toán học máy cho dữ liệu lớn là một bước phát triển hợp lý cho công ty nào đang tìm cách tối đa hóa tiềm năng của dữ liệu lớn. Bài viết trên đã phân tích cụ thể tầm quan trọng cũng như việc ứng dụng khối dữ liệu và trí tuệ nhân tạo để giải quyết những bài toán trong doanh nghiệp. Hy vọng sẽ cung cấp những thông tin bổ ích cho các bạn.