Với khả năng phân tích nhanh chóng lượng dữ liệu khổng lồ, các doanh nghiệp ngày nay có thể tăng cường tính tương tác của khách hàng và hướng đến tính hiệu quả của quy trình công việc.
Từ trợ lý hỗ trợ giọng nói đến nhận diện khuôn mặt, lắng nghe chủ động và thực tế ảo, ngành trí tuệ nhân tạo đang bùng nổ. Theo Tractia, một công ty phân tích thị trường chuyên tập trung vào tương tác của con người với công nghệ, doanh số trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo hàng năm trên thế giới sẽ tăng từ 3,2 tỷ USD năm 2016 lên 89,8 tỷ USD vào năm 2025.
Thiết bị khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) sử dụng các thuật toán học máy – machine learning để khai thác các tập dữ liệu đồ sộ. Các thiết bị sau đó được ra lệnh phân tích các dữ liệu đó để trả lời các câu hỏi. Ví dụ, nếu bạn tải một số hình ảnh vào một máy tính, một số trong số đó được đánh dấu rằng, <đây là một con mèo> và một số khác thì, <đây không phải là một con mèo>, sau đó bạn có thể tải một loạt các ảnh mới vào máy tính và quá trình xác định ảnh nào là mèo, ảnh nào không cứ thế tiếp tục.
Hệ thống học máy – machine learning – sau đó tiếp tục thêm vào bộ huấn luyện mẫu. Mọi bức ảnh mà máy tính xác định, dù đúng hay sai, đều được thêm vào. Chương trình sẽ ngày càng nâng cấp “trí thông minh” của mình sau mỗi lần hoàn thành nhiệm vụ theo thời gian.
10 trường hợp ứng dụng rộng rãi của AI
Nhiều chuyên gia công nghệ nhấn mạnh rằng khả năng AI vẫn chưa thể bắt kịp với kỹ năng của con người một sớm một chiều. Các trường hợp ứng dụng chính ở thời điểm 2018 sẽ liên quan đến việc giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định với các khối dữ liệu khổng lồ mà họ có được.
Dưới đây là 10 trường hợp sử dụng AI điển hình đã đóng vai trò quan trọng trong thế giới kinh doanh ngày nay:
Bảo mật CNTT: AI có thể phân tích hàng triệu file và xác định file nào chứa phần mềm độc hại. AI cũng có thể tìm kiếm các khuôn mẫu người dùng cuối trong cách họ truy cập vào đám mây để nhận ra sự bất thường và dự đoán các mối đe dọa về bảo mật.
Giao dịch tài chính: Dựa trên xu hướng lịch sử, AI có thể dự đoán khi nào mua và bán chứng khoán và sau đó thực hiện giao dịch ở tốc độ cao và khối lượng cao để nhà đầu tư có thể khóa giá mua và bán định trước của mình.
Chăm sóc sức khỏe: Thuật toán học máy có thể xử lý nhiều thông tin hơn và phát hiện nhiều mẫu hơn để hiểu các tác nhân và nguy cơ gây bệnh ở những quần thể dân cư rộng lớn.
Bảo hiểm: Các doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng bằng cách xác định các sự kiện trong cuộc sống và dự đoán các sự kiện đó tác động đến nhu cầu bảo hiểm như thế nào.
Tiếp thị: Ở lĩnh vực này AI đã được phát triển tốt và sẽ tiếp tục được mở rộng. Các công ty có thể phân phối các quảng cáo online được cá nhân hóa, email, thư trực tiếp và phiếu giảm giá, dựa trên hoạt động Internet của người dùng cuối.
Phát hiện gian lận: AI có thể phát hiện các trường hợp gian lận tiềm năng trong các loại giao dịch thẻ tín dụng trực tuyến khác nhau. Công nghệ sẽ so sánh hàng triệu giao dịch và tìm ra điểm khác biệt giữa hoạt động hợp pháp và gian lận.
Trợ lý cá nhân: Google, Amazon và trợ lý cá nhân của Apple đã được phổ biến trong nhà. Giao diện trò chuyện cũng sẽ trở nên ngày càng phổ biến khi tương tác với công nghệ trong môi trường kinh doanh khi tương tác hỗ trợ giọng nói được thêm vào trang tổng quan trên màn hình.
Dịch vụ khách hàng: Thuật toán học máy với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể thay thế các nhân viên phòng dịch vụ khách hàng, xác thực khách hàng bằng giọng nói của họ và nhanh chóng chuyển họ đến đúng thông tin họ cần hoặc một người hỗ trợ phù hợp.
Pháp lý: Hệ thống xử lý ngôn ngữ tự nhiên – natural language processing – có thể dịch các văn bản pháp lý thành ngôn ngữ thân thiện hơn cho khách hàng và giúp luật sư phân loại thông tin để chuẩn bị cho các phiên tòa.
Sản xuất: Wi-Fi và các thiết bị kết nối mạng có thể thu thập dữ liệu từ chuỗi cung ứng cũng như từ dữ liệu thiết kế sản phẩm, quá trình phát triển, sản xuất, phân phối và các điểm trải nghiệm sản phẩm – customer touch point – để xây dựng bộ cơ sở dữ liệu chi tiết nhằm cải thiện hiệu quả quy trình làm việc.
Muốn thành công với AI đòi hỏi phải có một chiến lược rõ ràng
Khi các trường hợp ứng dụng dữ liệu lớn tiếp tục mở rộng, nhiều doanh nghiệp đang bắt đầu đầu tư nghiêm túc vào việc phát triển và tích hợp AI. Công nghệ này đã phần nào bị thổi phồng trong năm 2017, nhưng năm 2018 chúng ta đã và sẽ tiếp tục thấy những bước tiến thực sự để khai thác hết tiềm năng của AI. Việc robot hóa các khâu thủ công của công nhân đã được cảm nhận rõ rệt trong ngành công nghiệp ô tô và tốc độ tăng trưởng của các hệ thống dựa trên AI được dự đoán sẽ tăng từ 8% trong năm 2015 lên 109% vào năm 2025.
Đồng thời, điều quan trọng cần nhận ra là AI sẽ không phải là chiếc “chén thanh” có thể giúp mọi doanh nghiệp chuyển mình ngay lập tức. Trong khi Amazon, Google, Apple, Facebook và ngành công nghiệp ô tô có thể khiến AI trông dễ dàng, các công ty không có kinh nghiệm và tài nguyên công nghệ sâu sẽ không thấy ngay kết quả tương tự.
Nhưng vào năm 2018, chúng ta sẽ bắt đầu nhìn thấy nhiều trường hợp ứng dụng sức mạnh của AI trong các doanh nghiệp nhỏ hơn. Khi nhiều tiền đổ vào các dự án AI và khi tốc độ thay đổi công nghệ tiếp tục tăng, nhiều lãnh đạo doanh nghiệp trong lĩnh vực liên quan bị buộc phải hành động với ưu tiên ngày càng cấp bách. Việc đi sau đối thủ cạnh tranh trong việc ứng dụng AI để mang lại giá trị cho khách hàng có thể là một yếu tố thúc đẩy mạnh mẽ!
Như những trường hợp của các công nghệ mới ra đời khá, một số dự án AI có thể sẽ thất bại. Ngoài những thách thức về mặt công nghệ, quy mô đầu tư và khả năng quản lý dữ liệu cung cấp cho AI sẽ ảnh hưởng lớn đến mức độ thành công mà một doanh nghiệp có thể đạt được. Các dự án có khả năng phát triển mạnh nhất là các dự án được hỗ trợ bởi chiến lược rõ ràng và kết quả đạt được phải nằm trong lộ trình đã vạch ra cụ thể.
