Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy
Khái niệm về Trí tuệ nhân tạo (AI) & Học máy (ML) không phải là mới. AI là một nhánh khoa học máy tính rộng lớn liên quan đến việc xây dựng các máy móc thông minh có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Tuy nhiên, ML là một ứng dụng của AI, mang lại khả năng cho các thiết bị học hỏi từ kinh nghiệm của chúng và tự cải thiện mà không cần thực hiện bất kỳ mã hóa nào. Với khối lượng dữ liệu ngày càng tăng, các tổ chức đang dựa vào các mô hình AI và ML để mở rộng quy mô hoạt động của họ, hỗ trợ nhân viên làm việc tốt hơn và nhanh hơn, khám phá những hiểu biết sâu sắc ẩn giấu từ dữ liệu, hoặc thậm chí xác nhận và thách thức các giả định cơ bản.
Tại sao AI và ML lại quan trọng?
Dữ liệu ngày càng trở thành một tài sản kinh doanh quan trọng, với lượng dữ liệu được tạo ra và lưu trữ trên toàn cầu tăng với tốc độ cấp số nhân. Theo Forbes, có 2,5 tỷ tỷ byte dữ liệu được tạo ra mỗi ngày với tốc độ hiện tại của chúng ta. Ngoài ra, việc thu thập dữ liệu sẽ vô ích nếu không có gì để làm với nó. Nhưng, những dòng lũ dữ liệu khổng lồ này đơn giản là không thể quản lý được nếu không có các hệ thống tự động hỗ trợ. Theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới, vào đầu năm 2020, số byte trong vũ trụ kỹ thuật số lớn hơn 40 lần so với số lượng các ngôi sao trong vũ trụ quan sát được.
Với những khả năng mới nổi liên tục, mối tương quan giữa AI và ML mang lại những lợi ích mạnh mẽ trong hầu hết mọi ngành công nghiệp. Hơn nữa, AI và ML cung cấp cho các tổ chức một cách để khai thác giá trị từ các kho dữ liệu mà họ thu thập, cung cấp thông tin chi tiết về kinh doanh, tự động hóa các tác vụ và nâng cao khả năng của hệ thống. AI/ML có tiềm năng chuyển đổi tất cả các khía cạnh của một doanh nghiệp bằng cách giúp họ đạt được các kết quả có thể đo lường được. Một số lợi ích hàng đầu mà các tổ chức đã chứng kiến:
• Nhiều nguồn dữ liệu đầu vào hơn: AI và học máy cho phép các công ty khám phá những hiểu biết giá trị trong một loạt các nguồn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc rộng hơn.
• Ra quyết định tốt hơn, nhanh hơn: Các công ty sử dụng học máy để cải thiện tính toàn vẹn của dữ liệu và sử dụng AI để giảm lỗi của con người - một sự kết hợp dẫn đến các quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu tốt hơn.
• Tăng hiệu quả hoạt động: Với AI và học máy, các công ty trở nên hiệu quả hơn thông qua tự động hóa quy trình, giúp giảm chi phí và giải phóng thời gian và nguồn lực cho các ưu tiên khác.
Một số lợi ích khác là:
• Tăng sự hài lòng của khách hàng
• Cung cấp các dịch vụ kỹ thuật số khác biệt
• Tối ưu hóa các dịch vụ kinh doanh hiện có
• Tự động hóa các hoạt động kinh doanh
Các ngành ứng dụng AI và ML:
Các tổ chức trong một số ngành công nghiệp đang xây dựng các ứng dụng tận dụng mối liên hệ giữa trí tuệ nhân tạo và học máy. Đây chỉ là một vài cách mà AI và học máy đang giúp các công ty chuyển đổi quy trình và sản phẩm của họ:
• Bán lẻ: Để tối ưu hóa hàng tồn kho, xây dựng các công cụ đề xuất và nâng cao trải nghiệm của khách hàng với tìm kiếm bằng hình ảnh.
• Chăm sóc sức khỏe: Để tăng hiệu quả lâm sàng, tăng tốc độ và độ chính xác chẩn đoán và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Ngoài ra, để sử dụng trong các ứng dụng như xử lý hình ảnh để cải thiện phát hiện ung thư và phân tích dự đoán cho nghiên cứu bộ gen.
• Bán hàng & Tiếp thị: Để có các ưu đãi được cá nhân hóa, tối ưu hóa chiến dịch, dự báo bán hàng, phân tích tình cảm và dự đoán sự rời bỏ của khách hàng
• Viễn thông: Để có được cái nhìn sâu sắc về hành vi của khách hàng, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa hiệu suất mạng 5G, cùng với những thứ khác.
• Dịch vụ khách hàng: Sử dụng chatbot và tìm kiếm nhận thức để trả lời các câu hỏi, đánh giá ý định của khách hàng và cung cấp hỗ trợ ảo.
• Bảo hiểm: để tự động hóa việc xử lý yêu cầu bồi thường và cung cấp các dịch vụ bảo hiểm dựa trên việc sử dụng.
• Dịch vụ tài chính: để hiện đại hóa và cải thiện các dịch vụ của họ, bao gồm cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, cải thiện phân tích rủi ro và phát hiện gian lận và rửa tiền tốt hơn.
• Ô tô: Giúp các công ty cải thiện hiệu quả các tuyến đường của họ và sử dụng phân tích dự đoán cho các mục đích như dự báo giao thông.
• Năng lượng: Để phát triển các nhà máy điện thông minh, tối ưu hóa mức tiêu thụ và chi phí, phát triển các mô hình bảo trì dự đoán, tối ưu hóa các hoạt động và an toàn tại hiện trường và cải thiện giao dịch năng lượng.
Chúng ta đang ở đâu ngày hôm nay với AI VÀ ML?
Các tổ chức trên toàn cầu đang sử dụng AI và ML để có được câu trả lời về doanh số, hàng tồn kho, giữ chân khách hàng, phát hiện gian lận và hơn thế nữa. Máy tính cũng khám phá ra những thông tin mà người ta chưa từng nghĩ đến. Nó cung cấp một bản tóm tắt tường thuật về dữ liệu và gợi ý những cách khác để phân tích nó. Một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng có tới 40% các công ty khởi nghiệp ở Châu Âu tuyên bố sử dụng AI đang nói dối hoặc phóng đại khả năng của họ. Trên thực tế, theo báo cáo State of Enterprise Open-Source, 66% các tổ chức viễn thông mong đợi sẽ sử dụng mã nguồn mở doanh nghiệp cho AI/ML trong vòng hai năm tới, so với chỉ 37% ngày nay vào đầu năm 2021.
Triển vọng năm 2021-2022
AI và ML đang thay đổi nhanh chóng hơn là lịch sử của nó có thể được viết, vì vậy những dự đoán về tương lai của nó cũng nhanh chóng trở nên lỗi thời. Các nhà lãnh đạo công nghệ như Google, Apple, IBM cùng với nhiều công ty khác đang khám phá sâu vào công nghệ này và đang đầu tư hàng triệu đô la. Khi AI & ML đảm nhận vai trò ngày càng quan trọng trong các ứng dụng kinh doanh, có khả năng lớn là các công nghệ này sẽ được cung cấp dưới dạng một dịch vụ dựa trên đám mây được gọi là Machine Learning-as-a-Service (MLaaS). Sẽ có một sự đổ xô lớn giữa các nhà cung cấp phần cứng để tăng cường sức mạnh CPU để chứa quá trình xử lý dữ liệu ML.
Tác giả:
Để biết thêm chi tiết Liên hệ:
UnivDatos Market Insights
C80B, Sector-8, Noida,
Uttar Pradesh 201301
Đối với các câu hỏi liên quan đến Bán hàng, vui lòng liên hệ với chúng tôi tại [email protected]