Trong thập kỷ qua, ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo AI (Artificial Intelligence) đã và đang phát triển mạnh. Đặc biệt là ứng dụng AI trong điện toán đám mây (ĐTĐM) (Cloud computing) được các doanh nghiệp (DN) trên thế giới sử dụng để chuyển đổi số (CĐS) rất thành công.
Ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực đạt được thành công nhất có thể kể đến như: bán lẻ, tài chính, sản xuất, nông nghiệp, giáo dục, ô tô, bán hàng B2B, ngân hàng, thương mại, bảo hiểm, khoa học đời sống và các dịch vụ tiện ích. AI đã giúp nhiều DN hoạt động trong lĩnh vực này thực hiện chuyển đổi số thành công với chi phí thấp, hiệu quả, sản xuất tự động nhiều hơn. Song song với các cơ hội mà AI mang lại thì AI cũng đem lại những thách thức không nhỏ đối với nhà quản lý DN.
Ứng dụng AI trong hầu hết mọi lĩnh vực
Cuộc cách mạng 4.0 hiện nay đã cho thấy công nghệ nhanh chóng trở nên thông minh hơn và mạnh hơn, nhỏ hơn, nhẹ hơn và rẻ hơn. Các công nghệ này bao gồm phần cứng của các thiết bị: robot vật lý, máy bay không người lái và phương tiện tự trị và các thành phần của chúng (ví dụ: bộ xử lý, cảm biến, camera, chip). Công nghệ có thể là mã hoặc phần mềm như: phần mềm Analytics, phần mềm xử lý giọng nói, phần mềm sinh trắc học, thực tế ảo, thực tế tăng cường, công nghệ đám mây, công nghệ di động, gắn thẻ địa lý, nền tảng mã thấp, tự động hóa quá trình robot (RPA) và học máy. AI sẽ làm thay đổi tất cả các ngành trong tất cả các lĩnh vực dịch vụ và tự động hóa như:
Trong quản lý nhân sự: AI kiểm soát quá trình lao động tại nơi làm việc, cho phép tối đa hóa năng suất và hiệu quả của con người tại nơi làm việc. Theo một báo cáo gần đây, hầu hết các tổ chức lớn đã xây dựng khả năng của AI, 70% giám đốc điều hành xem ứng dụng AI ưu tiên hàng đầu. Năm 2020 là một năm thuận lợi để các công ty bán phần mềm giám sát nhân viên.
Ví dụ, giải pháp “Công nhân Maximo” của IBM sử dụng AI để xử lý dữ liệu thời gian thực từ “camera, tín hiệu Bluetooth, điện thoại di động, thiết bị đeo có kết nối IoT và cảm biến môi trường” cho phép người quản lý giám sát nhân viên hiệu quả. Ngoài ra, AI hứa cho phép dự đoán và ngăn chặn sự vi phạm của trật tự được thiết lập trước khi chúng xảy ra.
Trong DN: Theo Alibaba, Chatbot AI đã giúp họ giảm tới 90% truy vấn đối với khách hàng và phục vụ hơn 3,5 triệu người dùng mỗi ngày. Trong một nghiên cứu gần đây liên quan đến 1.500 công ty trong 12 ngành công nghiệp, đã cho thấy các tổ chức có thể đạt được những cải tiến hiệu suất đáng kể nhất khi con người và máy móc làm việc cùng nhau.
Ví dụ, chatbot của chương trình Chương trình Thạc sĩ quản trị kinh doanh của Đại học Quốc gia Singapore (NUS MBA) đã xử lý 20.000 cuộc hội thoại mỗi tháng ngay sau khi khởi chạy và trả lời tất cả các câu hỏi thường ngày. Còn theo Google, hệ thống khuyến nghị AI Google đã giúp tiết kiệm năng lượng khoảng 30% tại các trung tâm dữ liệu của họ. Công nghệ robot có thể tăng cường khả năng trong việc kiểm tra hàng hóa. Công ty cũng có thể dùng AI để cải thiện việc kiểm tra và bảo trì, hay kiểm soát trên các chuỗi cung ứng.
Trong phân tích dữ liệu: Dữ liệu rất quan trọng đối với các DN để thực hiện các giải pháp AI nhằm cải thiện khả năng kinh doanh của DN. Nếu được lập trình một cách thích hợp, AI có thể tìm kiếm cơ sở dữ liệu rộng lớn cho các danh mục và từ khóa được xác định trước có liên quan, cũng như xây dựng các đề xuất về cách thông tin được thu thập có thể bổ sung mới vào các sản phẩm và dịch vụ hiện có.
Do đó, AI tăng cường quá trình sáng tạo bền bỉ hơn con người, nó vượt trội hơn trong lưu trữ và xử lý thông tin, cũng như khi AI tham gia vào các quy trình tìm kiếm có hệ thống và gia tăng các bộ dữ liệu lớn. Dữ liệu có giá trị nhất hiện đang được kiểm soát bởi các DN lớn như Google, Facebook, Alibaba, Tencent, v.v.. Đây là lý do tại sao hầu hết các câu chuyện thành công nổi tiếng về ứng dụng AI đến từ những DN lớn này trong 10 năm qua. Các DN lớn này có những đóng góp đáng kể để đưa các giải pháp AI vào cuộc sống hàng ngày.
Trong y tế: Liên quan đến phát hiện ung thư, trong hình ảnh của các tế bào hạch bạch huyết, Wang et al. (2016) phát hiện ra rằng một cách tiếp cận con người kết hợp với AI sẽ vượt trội hơn so với các quyết định chỉ có con người duy nhất. Tỷ lệ lỗi 0,5% khi kết hợp AI và con người trong việc ra quyết định, giảm tỷ lệ lỗi ít nhất ở mức 85% so với các phương pháp tiếp cận chỉ có con người và chỉ có AI.
Triển vọng rất lớn khi ứng dụng AI trong các dịch vụ y tế, bao gồm chăm sóc sức khỏe có khả năng sẽ trở nên có giá thấp hơn nhiều và chất lượng tốt hơn nhiều, và dẫn đến sự gia tăng mạnh mẽ trong tiêu chuẩn sống của chúng ta. Không những thế, Robot dịch vụ so sánh dữ liệu và triệu chứng của bệnh nhân và cung cấp một “danh sách hit” có thể xảy ra với một chỉ số phù hợp. Các bác sĩ đa khoa sau đó có thể làm việc trong danh sách và thảo luận với bệnh nhân (ví dụ: “Bạn đã ở vùng nhiệt đới trong hai tuần qua chưa?”) Và sau đó xác định chẩn đoán và kiểm tra nhiều khả năng nhất cho nó.
Trong các ngành dịch vụ và tự động hóa: Robot dịch vụ có thể phân tích khối lượng dữ liệu lớn, tích hợp thông tin nội bộ và bên ngoài, nhận dạng các mẫu liên quan đến các hồ sơ khách hàng. Trong vài phút, các robot này có thể đề xuất các giải pháp phù hợp nhất và đưa ra khuyến nghị. Các đội người-robot ngày càng mang lại các nhiệm vụ đòi hỏi kỹ năng nhận thức và cảm xúc cao.
Ví dụ, trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe, robot dịch vụ sẽ thực hiện công việc phân tích (phân tích các triệu chứng và so sánh chúng với cơ sở dữ liệu để chẩn đoán) và con người sẽ đưa ra các khuyến nghị và quyết định cuối cùng và đảm nhận các nhiệm vụ xã hội và cảm xúc (tư vấn và thuyết phục bệnh nhân).
Một robot bán vé sẽ không cho phép khách hàng bị mắc kẹt, vì nó có thể yêu cầu làm rõ các câu hỏi (“Chuyến đi trở về của bạn ngày hôm nay là chuyến nào?”, “Bạn có thể đi quá mức không?") và thậm chí có thể khôi phục lỗi khách hàng (ví dụ: sai nhấn nút, thông tin không chính xác làm cho đăng nhập hoặc thẻ tín dụng bị từ chối). Đối với hầu hết các dịch vụ tiêu chuẩn, khách hàng sẽ tương tác với các robot dịch vụ theo cách tương tự như với nhân viên phục vụ (“Tôi cần một vé khứ hồi cùng ngày và tôi có thể sử dụng Zalo Pay không?”).
Amazon gần đây đã sử dụng một hệ thống theo dõi Warehouse-Worker (nhân viên kho hàng chịu trách nhiệm thực hiện một loạt các nhiệm vụ như tiếp nhận và xử lý kho và nguyên vật liệu nhập vào, chọn và điền đơn hàng từ kho, đóng gói và vận chuyển đơn đặt hàng, hoặc quản lý, sắp xếp và truy xuất kho hàng và các hoạt động khác) có thể tự động làm việc mà không có sự tham gia giám sát của con người. Ví dụ này cho thấy rằng quản lý thuật toán, nơi các thuật toán có một mức độ tự chủ nhất định khi đưa ra quyết định, đang tăng lên trong các tổ chức.
Trong ngành thương mại và du lịch: Trí thông minh nhân tạo đang thay đổi cách mà những người kinh doanh làm việc, giúp khả năng thương mại hiệu quả, ít tốn kém và cạnh tranh. Mục tiêu thương mại chủ yếu là sự tuân thủ và kiểm soát cẩn thận, như cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra hồ sơ toàn diện của cá nhân hay DN tham gia giao dịch, dựa trên các khả năng tìm kiếm trên mạng Internet. Các ứng dụng tìm kiếm bất thường được ứng dụng AI.
Ví dụ sự khác biệt giữa giá cho mỗi đơn vị sản phẩm và giá trị hóa đơn cuối cùng. Thực hiện AI chắc chắn có giá trị, đặc biệt là phát triển những các ứng dụng điện tử đáng tin cậy, không cần văn bản giấy, kiểm tra danh tính (ID) nhanh hơn, chia sẻ dữ liệu và thủ tục lưu tài liệu theo tiêu chuẩn số hóa. Sự gia nhập của AI trong ngành thương mại sẽ yêu cầu phát triển một loạt các tiêu chuẩn mới, cho phép cải tiến quản lý kho hàng, dự đoán yêu cầu, và độ chính xác hơn trong việc chế tạo và vận chuyển đúng thời gian.
/2021_2_18_637492570197662839_cong-nghe-nhan-dien-khuon-mat.jpg)
Có lẽ sự đột phá lớn nhất trong công nghệ AI Trung Quốc nằm trong lĩnh vực hệ thống thanh toán thương mại và du lịch thông qua nhận dạng khuôn mặt. Ở Trung Quốc, thẻ tín dụng không được dùng phổ biến, nhưng việc thanh toán không dùng tiền mặt vẫn phổ biến, thậm chí nhiều cửa hàng không lấy tiền mặt. Người tiêu dùng Trung Quốc có thể trả tiền cho hàng hóa tại các siêu thị, nhà hàng ăn nhanh, trạm xăng và các cửa hàng bán lẻ khác chỉ với điện thoại di động của họ. Công nghệ nhận dạng khuôn mặt xác định người dùng trong 100 mili giây hoặc một phần mười giây. Khuôn mặt của họ được liên kết với hệ thống thanh toán số của họ và hàng hóa được mua mà không cần tiếp cận túi hay ví.
Alibaba gọi là cười để thanh toán, còn WeChat sử dụng hệ thống có tên Frog Pro thông qua nhận dạng sinh trắc học qua tàn nhang, tĩnh mạch, nốt ruồi, nếp nhăn và các đặc điểm khác. Thuật toán sinh trắc học so sánh các bức ảnh với các chi tiết về khuôn mặt của một cá nhân bao gồm kích thước, hình dạng và vị trí của mắt, mũi, gò má và hàm. Sinh trắc học khác tập trung vào hình dạng cơ thể của một người và dáng đi, những chuyển động mà anh ta hoặc cô ta làm khi đi bộ. Hệ thống sinh trắc học ghi lại các đặc điểm này với các cảm biến 3 chiều. Với các phương pháp nhận dạng chính xác này, các nhà bán lẻ Trung Quốc đang kiếm tiền mà không cần thẻ tín dụng.
Trong công nghệ điện toán đám mây: Hệ thống Alibaba Cloud có thể giúp DN hoạt động hiệu quả. Trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo của Alibaba hoạt động trên nền tảng đám mây đã hỗ trợ gần 800 triệu người tiêu dùng và các nhà bán lẻ trên toàn thế giới cùng tham gia vào cuộc thi lớn nhất hành tinh. Đó là sự kiện về lễ hội mua sắm trực tuyến Alibaba Global (còn được gọi là “Ngày độc thân”). Có tới 583.000 đơn đặt hàng mỗi giây được hưởng trải nghiệm mua sắm từ phần mềm được hỗ trợ AI, cho phép khắc phục lỗi bảo trì theo thời gian thực.
Dựa trên nền tảng đám mây, Alibaba Cloud đã xử lý hàng triệu đơn đặt hàng cho công ty chuyển phát STO Express của Trung Quốc cho phép công ty này cắt giảm chi phí CNTT tới 30% và giảm thời gian đồng bộ dữ liệu từ một giờ xuống còn ba phút. Alibaba Cloud cũng cung cấp các ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI cho phép DN có thể đưa ý tưởng hay các nghiên cứu và phát triển các giai đoạn mua sắm vào trong sản xuất.
Ví dụ: Công ty PrestoMall, hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử lớn nhất Malaysia nhờ sử dụng dữ liệu trên đám mây của Alibaba Cloud cho phép công ty này tăng trưởng ấn tượng, giảm chi phí hơn 40% sau khi di chuyển dữ liệu lên đám mây. Tại Nhật Bản, một công ty trò chơi có tên là ENISH, tận dụng giải pháp chơi game của Alibaba Cloud bắt đầu hoạt động từ năm 2020. Bây giờ ENISH có thể xây dựng một môi trường thử nghiệm cho trò chơi mới chỉ trong 10 ngày so với 20 ngày như trước đây và có thể xây dựng tạo mô hình game trong vòng 7 ngày, đây là một kết quả ấn tượng kể từ khi công ty này sử dụng dịch vụ của Alibaba Cloud.
Trong tài chính ngân hàng: AI có thể giúp giám sát dữ liệu theo thời gian thực, phát hiện những điều kỳ lạ để điều tra thêm và loại bỏ hoặc giảm sự xuất hiện của gian lận trong thanh toán do tội phạm mạng chuyên nghiệp thực hiện. Gian lận thanh toán hiện nay tinh vi hơn và thường vượt quá khả năng phát hiện của các hệ thống dựa trên quy tắc cũ. Ứng dụng AI cho phép chống gian lận, bảo mật gấp đôi so với giải pháp bảo mật thông thường do vậy lừa đảo được phát hiện gần ngay lập tức và thông tin thông báo sẽ được gửi đi kịp thời.
Do các công ty AI đang cạnh tranh nhau để cung cấp giải pháp nhanh hơn, tỉ lệ ứng dụng cho việc tính toán rủi ro đang tăng dần. Phân tích AI và kết hợp kĩ sư AI có thể tìm ra sự khác biệt trong các bộ dữ liệu lớn chỉ trong vài giây giúp nhân viên ngân hàng phân biệt lừa đảo và đúng luật pháp với độ chính xác hơn. Công nghệ Blockchain tích hợp AI có khả năng có thể được sử dụng để xây dựng một thị trường hợp tác, cho phép các DN vừa và nhỏ có thể hợp tác để vượt qua những thách thức về dữ liệu và tài năng và phát triển các giải pháp AI thành công.
Mới đây, tạp chí The Economist Intelligence Unit đã công bố báo cáo phân tích kết quả từ một cuộc khảo sát 200 giám đốc điều hành kinh doanh và các nhà quản lý cấp cao liên quan đến CNTT. Chủ đề là “Khảo sát công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) được ứng dụng trong ngành dịch vụ tài chính”, mục đích là đo lường sự thành công của AI, cơ hội và thách thức của các công nghệ AI này trong tương lai. Thông qua khảo sát và các cuộc phỏng vấn sâu với các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực AI để xác định cách những thay đổi sẽ định hình trong ngành tài chính trong những năm tới. Kết quả là:
• Nhiều ngân hàng, các nhà bán lẻ và các công ty bảo hiểm đang bắt đầu khảo sát các xu hướng ứng dụng AI làm sao cho hiệu quả. Do quy mô của AI, các ngân hàng đang vật lộn với một số thách thức về mức độ phức tạp và về quy mô lớn. Việc ứng dụng công nghệ tiên tiến AI đã đem lại hiệu quả to lớn trong các ngành này.
• Tại khu vực châu Á - Thái Bình Dương (APAC) gần 61% người trong APAC được hỏi đã báo cáo rằng công việc của họ được AI hỗ trợ một nửa hoặc nhiều hơn. Trong khi ở Bắc Mỹ và châu Âu con số này là 41%.
• Một loạt ứng dụng được thực hiện bởi AI trong các ngân hàng và các công ty bảo hiểm như trợ lý ảo, học máy và phân tích dự đoán cùng với với việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên NPL ở phía sau đã được sử dụng rộng rãi trong các danh mục “ứng dụng AI”.
• Mức độ hài lòng của khách hàng và các bên liên quan đã giúp AI thành công. Còn những người khác cho rằng ứng dụng AI chỉ để giảm chi phí vận hành và tăng lợi tức đầu tư là yếu tố quan trọng. Tuy nhiên, gần 10% số người được hỏi ở châu Âu không có số liệu để đo lường ứng dụng AI thành công.
• Hiệu quả của việc ứng dụng công nghệ AI này rất rõ ràng. Ví dụ, các nhiệm vụ thủ công trong những thập kỷ trước đây được thay bằng tự động hóa. Điều này đã dẫn đến một sự hợp lý hóa lực lượng lao động, với nhân sự có kỹ năng thực hiện các chức năng có giá trị cao hơn. Một lần nữa APAC dẫn đầu khu vực trong đầu tư vào các dự án có liên quan đến công nghệ AI.
