25/11/2020

Ba cách mà trí tuệ nhân tạo (AI) hỗ trợ chuyển đổi số

Chuyển đổi số và AI đã và đang nổi lên là những cụm từ lớn, được quan tâm nhiều nhất trong thế giời công nghệ. Theo báo cáo của International Data Corporation (IDC), thế giới sẽ chi cho công nghệ và dịch vụ cho phép chuyển đổi kỹ thuật số lên tới 1.97 nghìn tỉ đô la vào năm 2022 (https://www.telecomstechnews.com/news/2018/nov/23/digital-transformation-investment-will-reach-197-trillion). Gather’s chỉ ra rằng trong vòng bốn năm qua việc áp dụng công nghệ AI đã tăng trưởng lên hơn 270% (https://venturebeat.com/2019/01/21/gartner-enterprise-ai-implementation-grew-270-over-the-past-four-years/).

Mặc dù đạt được những con số ấn tượng như vậy, các tổ chức, doanh nghiệp không nhận ra việc kết hợp chuyển đổi số và AI sẽ giúp đạt được những thành tựu lớn hơn. Học máy (Machine learning) có thể rất có giá trị đối với một tổ chức đang tìm kiếm để mang lại sự chuyển đổi kỹ thuật số.

Theo một cuộc khảo sát của Indian IT (https://www.infosys.com/human-amplification/) đã chỉ ra 98% người sử dụng AI để trợ giúp các hoạt động tăng cường chuyển số đều có chung quan điểm là điều đó đã tạo thêm doanh thu cho tổ chức của họ cũng như lợi nhuận đã tăng lên ít nhất 15%. Cũng theo báo cáo đó, việc áp dụng học máy sẽ giúp giảm thời gian trung bình của việc thực hiện các hoạt động hàng ngày và có thể hỗ trợ đưa ra các quyết định sáng suốt và mang lại ít rủi ro hơn. Lý do nằm ở việc học máy có thể phân tích các dữ liệu phức tạp và đưa ra những quyết định chính xác dựa trên những dữ liệu đó. Cụ thể, chúng ta sẽ bàn tới một số áp dụng sẽ đạt hiệu quả cao khi áp dụng chuyển đổi số và học máy.

          Phân tích động (Dynamic Analytics)

Chúng ta biết rằng việc truy cập vào công cụ dữ liệu và phân tích phù hợp có thể góp phần nâng cao việc đưa ra quyết định. Học máy có thể xử lý 10 trong số 1000 điểm dữ liệu theo thời gian thực mà không cần tác động của con người. Ví dụ, một khách hàng đang mua sắm trực tuyến sẽ chỉ nhận được các ưu đãi liên quan đến những gì họ đang tìm kiếm tại thời điểm điểm đó, điều đó sẽ mang lại cho họ nhiều trải nghiệm cá nhân hơn.

Học máy cho phép các tổ chức xây dựng những mô hình phân tích dự đoán có thể kiểm tra và kiểm tra lại nhanh hơn nhiều so với khả năng của con người. Nó có thể mang lại nhiều hiệu quả trong quá trình tối ưu hóa chuyển đổi số, đặc biệt là khi nói đến khả năng khoa học dữ liệu bằng việc tự động hóa.

          Tiết kiệm chi phí (Driving Economies at Scale)

Các thuật toán học máy ‘học’ từ những mô hình và dữ liệu có sẵn với tốc độ nhanh có thể giúp nhân rộng các quy trình theo cách mà con người không thể làm được. Với một mô hình, các nhà phân tích dữ liệu có thể mất tới vài tháng trong khi các nền tảng học máy có thể làm điều đó trong vài phút.

          Quy trình trở nên nhanh hơn (Faster Processes)          

Bởi vì các thuật toán học máy có khả năng phân tích nhiều dữ liệu hơn con người, nên nó có thể giúp hiện thực hóa một số quy trình kỹ thuật số. Ngoài ra, học máy cũng có thể giúp khám phá những liên hệ khác trong bộ dữ liệu của bạn, thậm chí có thể giúp các doanh nghiệp tìm ra cơ hội để tăng doanh thu.

Share

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *