Đẩy mạnh ứng dụng AI ngay bây giờ

Thứ hai - 26/02/2024 10:24 198 0
Năm 2023 đã được Thủ tướng Chính phủ - Chủ tịch của Ủy ban quốc gia về CĐS xác định là Năm Dữ liệu số quốc gia để thúc đẩy phát triển dữ liệu tận dụng hiệu quả sự bùng nổ dữ liệu trên các nền tảng số Việt Nam, đặc biệt, tập trung cụ thể vào các nội dung: Phát triển dữ liệu mở; phát triển cơ sở dữ liệu (CSDL); Phát triển, thúc đẩy sử dụng các nền tảng số sử dụng thống nhất trên toàn quốc hoặc trong phạm vi mỗi địa phương; Nâng cao năng lực quản trị dữ liệu, an toàn, bảo mật dữ liệu.
Theo Báo cáo Chỉ số sẵn sàng về Trí tuệ nhân tạo (AI) của Chính phủ năm 2022 do Oxford Insights (Vương quốc Anh) thực hiện, Việt Nam đứng ở vị trí thứ 6 trong số 10 quốc gia thành viên ASEAN và thứ 55 toàn cầu, tăng 7 bậc so với năm 2021.

Để phát huy những giá trị từ khai thác dữ liệu và AI, TS. Nguyễn Tuấn Khang, Giám đốc Khối Phần mềm, IBM Việt Nam đã có những chia sẻ với Tạp chí TT&TT về sự phát triển của dữ liệu, ứng dụng AI tăng năng suất và các đề xuất liên quan.
1
Ông Nguyễn Tuấn Khang.

Dữ liệu là yếu tố quan trọng để thúc đẩy nhanh hơn nữa việc chuyển đổi công nghệ để hiện thực hóa các bài toán cụ thể trong các lĩnh vực

Chiến lược CĐS quốc gia nêu ra ba mũi nhọn cần phát triển gồm công nghệ, hạ tầng và dữ liệu, như vậy phát triển dữ liệu là một yếu tố quan trọng để thúc đẩy nhanh hơn nữa việc chuyển đổi công nghệ để hiện thực hóa các bài toán nghiệp vụ cụ thể trong các lĩnh vực khác nhau. Định hướng quản lý dữ liệu cần có lộ trình và mục tiêu cụ thể trong từng giai đoạn cũng như đảm bảo tuân thủ một số quy định và nghị định mới của chính phủ về bảo vệ dữ liệu cho các cá nhân và tổ chức.

Khi phân chia chiến lược dữ liệu thành nhiều giai đoạn, cần tạo ra một bộ nguyên tắc hướng dẫn cụ thể nhằm giúp doanh nghiệp (DN) đơn giản hóa và tự động hóa quy trình chuyển đổi dữ liệu thành thông tin có giá trị thông qua việc hợp nhất quá trình thu thập, sắp xếp và phân tích dữ liệu.

Với góc nhìn đó, IBM đưa ra một bộ khung để hỗ trợ các DN trong quá trình định hướng phát triển chiến lược dữ liệu gọi là “Nấc thang AI” (AI Ladder):

Thu thập dữ liệu: Quá trình đơn giản hóa tích hợp dữ liệu, giúp dữ liệu trở nên dễ tiếp cận hơn. Thu thập nhiều loại dữ liệu, mang lại sự linh hoạt trong bối cảnh các nguồn dữ liệu liên tục thay đổi.

Tổ chức và quản trị dữ liệu (governance): Quá trình tạo tiền đề trước khi DN tiến hành phân tích dữ liệu. DN cần sắp xếp dữ liệu vào một nền tảng đáng tin cậy tích hợp tính năng quản trị, bảo vệ và tuân thủ.

Phân tích dữ liệu: Quá trình xây dựng và mở rộng quy mô AI, đòi hỏi độ tin cậy và tính minh bạch. Việc phân tích dữ liệu một cách thông minh và ứng dụng các mô hình AI đem đến cho doanh nghiệp những hiểu biết mới, từ đó đưa ra các quyết định hiệu quả hơn.

Ứng dụng: Ứng dụng AI trong toàn bộ quy trình vận hành của doanh nghiệp. Áp dụng AI trên quy mô toàn doanh nghiệp, trong các bộ phận và quy trình khác nhau dựa trên khả năng dự đoán, tự động hóa và tối ưu hóa.

Khả năng, lợi thế của Việt Nam về AI

Việt Nam đứng ở vị trí thứ 6 trong số 10 quốc gia thành viên ASEAN và thứ 55 toàn cầu trong Báo cáo Chỉ số sẵn sàng về Trí tuệ nhân tạo của Chính phủ năm 2022, tăng 7 bậc so với năm 2021, theo báo cáo của Oxford Insights (Anh). Đáng chú ý, Chính phủ Việt Nam đã phê duyệt Chương trình CĐS quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030, nhằm đẩy mạnh CĐS trong hoạt động quản lý, điều hành của Chính phủ, hoạt động sản xuất kinh doanh của DN, phương thức sống, làm việc của người dân một cách rộng rãi hơn, đồng thời thúc đẩy các DN công nghệ số Việt Nam có năng lực đi ra toàn cầu.

Những cam kết và lợi thế này đã tạo điều kiện thúc đẩy môi trường khởi nghiệp công nghệ, và số lượng các công ty kỳ lân sẽ tiếp tục tăng trưởng. Mặc dù Việt Nam là một thị trường mới, số lượng DN kỳ lân có giá trị hơn 1 tỷ USD đã tăng gấp đôi trong trong thời kỳ COVID-19.

Với những thay đổi tích cực về pháp lý và hạ tầng, cùng với sự hỗ trợ từ Chính phủ, DN và các công ty công nghệ, hệ sinh thái AI đang phát triển và đã đạt được một số thành tựu, như việc sử dụng AI để tự động hóa các công việc thủ công cũng như trong quản lý chuỗi cung ứng và vận tải hàng hóa, giúp tối ưu hóa quy trình, giảm lãng phí và nâng cao hiệu suất. Đặc biệt, trong lĩnh vực tài chính, các hệ thống phát hiện gian lận được trang bị AI đang trở nên ngày càng phổ biến, hỗ trợ tăng cường an ninh và ngăn chặn hành vi vi phạm trong lĩnh vực tài chính...
 
2

Đề xuất thúc đẩy dữ liệu số, AI trong năm 2024

Để công nhận dữ liệu như một tài sản DN hoặc chuyển đổi sang văn hóa dựa trên dữ liệu, dưới đây là một số đề xuất để thúc đẩy dữ liệu số và AI trong năm 2024:

Tài sản dữ liệu phải là ưu tiên hàng đầu

Phát triển quy trình và văn hóa xung quanh dữ liệu cho phép tiêu chuẩn hóa, tái sử dụng, di động, tăng tốc độ thực hiện và giảm rủi ro trong suốt vòng đời dữ liệu. Từ việc xác định các trường hợp sử dụng đến phát triển, triển khai, vận hành và mở rộng quy mô tài sản, chiến lược dữ liệu của DN phải được hỗ trợ bởi các công nghệ và nền tảng phù hợp, tạo điều kiện để các giải pháp hoạt động và đạt hiệu quả tối đa.

Phạm vi và cách tiếp cận quản trị dữ liệu

Trong thời đại dữ liệu số, các chức năng, quy trình và công nghệ quản trị dữ liệu cần được xem xét liên tục để quản lý chất lượng dữ liệu, siêu dữ liệu, danh mục dữ liệu, truy cập dữ liệu tự phục vụ, bảo mật và tuân thủ trong toàn bộ chu kỳ của dữ liệu và phân tích của DN. DN cần mở rộng quản trị dữ liệu để nâng cao niềm tin vào dữ liệu bằng cách tạo ra sự minh bạch, loại bỏ sự thiên vị và đảm bảo khả năng giải thích cho dữ liệu cũng như thông tin chi tiết được thúc đẩy bởi máy học và AI.

Đẩy mạnh ứng dụng AI ngay bây giờ

Tích hợp AI trong các hoạt động vận hành bắt đầu bằng việc xác định các nền tảng AI, mô hình cơ sở, AI tạo sinh và máy học có thể triển khai như thế nào để phù hợp với các mục tiêu chính của DN. Các DN có xu hướng đánh giá quá cao tác động của AI và đánh giá thấp sự phức tạp, điều này đòi hỏi các chuyên gia về dữ liệu và phân tích phải điều chỉnh kỳ vọng và đề phòng các rủi ro thất bại của dự án.

IBM hiểu rằng các DN sẽ có những yêu cầu đặc biệt khi sử dụng AI. Cụ thể, các DN cần nền tảng AI chính xác, linh hoạt và có thể đáp ứng toàn bộ quy trình công việc, quy trình kinh doanh và vận hành. Do đó, IBM đã giới thiệu nền tảng Watsonx để đáp ứng các yêu cầu này của DN.

Watsonx là một nền tảng AI toàn diện nhằm giải quyết thách thức trong việc mở rộng quy mô và vận hành AI, đồng thời thu hẹp khoảng cách giữa công nghệ AI và kết quả kinh doanh trong khi vẫn tuân thủ các quy định chung của ngành.

Các DN tại Việt Nam có thể sử dụng Watsonx để thúc đẩy sự sáng tạo của con người và đẩy mạnh đổi mới thông qua nâng cao hiệu suất vận hành, như tăng năng suất của nhân viên bằng AI và tự động hóa, trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, tối ưu hóa hoạt động và hiệu quả, cũng như phát hiện gian lận và đảm bảo an ninh mạng.
 
3

Những xu thế nào về dữ liệu và AI cần được chú trọng trong năm 2024

Bước vào năm 2024, chúng ta có thể nhận thấy 5 xu hướng sẽ định hình bức tranh kinh doanh trong thời gian tới, bao gồm:

Các DN chuyển từ “cộng AI” sang “AI cộng”. AI cộng có nghĩa là thiết kế để phù hợp với AI là ưu tiên hàng đầu, không phải là bổ sung sau cùng.

Nhân lực có thể làm việc cùng AI sẽ thay thế nhân lực không có khả năng sử dụng AI. Trong năm 2024, AI tạo sinh sẽ tạo ảnh hưởng đến tất cả các vị trí và cấp bậc trong doanh nghiệp. AI đang mở đường cho thời đại của lực lượng lao động tiên tiến, nơi con người và máy móc sẽ cùng hợp tác nhằm nâng cao năng suất lao động và thúc đẩy mạnh mẽ giá trị kinh doanh.

Câu chuyện dữ liệu không còn là vấn đề của khối CNTT mà còn ảnh hưởng tới việc điều hành của các cấp lãnh đạo. Dữ liệu là huyết mạch của mọi tổ chức. Dữ liệu xuất hiện ở khắp nơi để cung cấp các thông tin về chiến lược, quyết định vận hành và định hướng đổi mới. Việc tin tưởng dữ liệu đóng vai trò tối quan trọng, nhưng không giới hạn ở độ chính xác của dữ liệu. Chúng ta cần tin tưởng rằng mọi dữ liệu được truyền tải qua các hệ thống ảo đều an toàn và được bảo vệ.

Các mô hình hoạt động cần linh hoạt để trụ vững. Những giải pháp công nghệ hiện đại như AI và phân tích giúp doanh nghiệp dịch chuyển sang các mô hình linh hoạt hơn nhằm thích ứng và phát triển theo các sự kiện toàn cầu.

Hệ sinh thái không chỉ là một phần của chiến lược mà chính là chiến lược. Năm 2024, các hệ sinh thái sẽ phát triển, không còn chỉ là tập hợp các tổ chức riêng lẻ mà sẽ liên kết chặt chẽ với nhau hơn nhằm đạt được các mục tiêu riêng biệt trong sự thống nhất. Sự hợp tác giữa các hệ sinh thái cũng sẽ tạo ra đổi mới mạnh mẽ hơn.

Khai thác dữ liệu và AI để phục vụ các hoạt động

Trong năm 2024, AI tạo sinh đang thay đổi trò chơi kinh doanh. Như đã đề cập trước đó, chúng ta nhận thấy những xu hướng sử dụng dữ liệu và AI trong năm 2024. Nghiên cứu CEO toàn cầu của IBM Institute for Business Value (Viện Nghiên cứu Giá trị DN thuộc Tập đoàn IBM - IBV), một nửa số CEO được khảo sát nhận định năng suất lao động là ưu tiên hàng đầu của họ trong kinh doanh.

Đa số CEO nhận thức rằng hiện đại hóa công nghệ là chìa khóa để đạt được mục tiêu năng suất của họ. Bên cạnh đó, 75% CEO tin rằng các DN được trang bị AI tạo sinh tiên tiến nhất sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể để phát triển và dẫn đầu trong một nền kinh tế số.

Các DN tại Việt Nam có thể tận dụng AI tạo sinh để tăng cường sự sáng tạo của con người và thúc đẩy đổi mới thông qua việc nâng cao hiệu quả vận hành:

Tăng cường năng suất của nhân sự thông qua AI và tự động hóa: Năng suất tức là nhận lại nhiều hơn những gì bỏ ra, tuy nhiên, nhân sự hiện nay thường xuyên bị quá tải, bởi họ phải xử lý nhiều ứng dụng công nghệ trong khi các đầu việc khác vẫn duy trì ở dạng thủ công. Các giải pháp AI và tự động hóa hỗ trợ đồng thời việc nâng cao năng suất và giảm thiểu chi phí. Với IBM Watson Orchestrate, nhân viên có thể tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và dành thêm thời gian cho các công việc chiến lược giúp nâng cao hiệu quả.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là yếu tố trụ cột tạo nên các doanh nghiệp thành công. AI tạo sinh đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích một lượng lớn dữ liệu liên quan đến khách hàng để giúp các lãnh đạo hiểu rõ sở thích, hành vi và xu hướng của họ.

Tối ưu hóa vận hành và hiệu quả: AI tạo sinh có thể tăng cường hiệu quả vận hành bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ đòi hỏi nhiều thời gian và lặp đi lặp lại. Ví dụ, trong bộ phận nhân sự, AI của IBM Watson Orchestrate có thể giúp giảm áp lực cho các nhân viên của bộ phận này bằng cách đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán như sắp xếp cuộc họp và tạo yêu cầu tuyển dụng, để họ có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn như phỏng vấn ứng viên.

Phát hiện gian lận và an ninh mạng: Áp dụng AI tạo sinh vào hoạt động an ninh mạng sẽ là yếu tố thúc đẩy kinh doanh. AI tạo sinh có thể tự động phát hiện, điều tra mối đe dọa, nhận biết hình mẫu và sự bất thường, và học từ các sự cố trước đó để điều chỉnh chiến lược phản ứng của tổ chức theo thời gian thực. Nó cũng có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tốn thời gian, giúp các nhóm tập trung vào các khía cạnh chiến lược và phức tạp hơn về bảo mật.

AI cho mã nguồn: Watson Code Assistant sử dụng mô hình nền tảng Watsonx hỗ trợ các nhà phát triển bằng cách tạo mã thông qua giao diện ngôn ngữ tự nhiên cho nền tảng Red Hat Ansible Automation. Công nghệ này cung cấp giải pháp tự động vừa đơn giản, vừa có sức mạnh đáng kể, tăng cường và cải thiện năng suất của nhà phát triển.

Tại Việt Nam, IBM hợp tác với nhiều tổ chức trong các lĩnh vực khác nhau để triển khai ứng dụng AI, có thể kể đến như dự án thử nghiệm nền tảng AI tạo sinh IBM Watsonx đầu tiên được triển khai tại Ngân hàng TMCP Quân đội (MB). Qua nền tảng IBM Watsonx, ngân hàng MB sẽ có quyền truy cập vào bộ công cụ, hệ thống công nghệ, cơ sở hạ tầng và dịch vụ tư vấn chuyên môn để xây dựng và điều chỉnh các mô hình AI truyền thống và AI tạo sinh của ngân hàng, triển khai chúng ở quy mô lớn trong một môi trường mở và đáng tin cậy, đồng thời đưa AI vào mọi ngóc ngách để thúc đẩy sự thành công trong hoạt động kinh doanh.
 
4

Ngân hàng TMCP Quốc tế Việt Nam (VIB) sử dụng AI để đánh giá tín dụng, tạo ra 50% thẻ mới được bán trực tuyến. Ngoài ra, VIB triển khai AI trong tổng đài Ảo (Virtual Call Center) để chăm sóc khách hàng và cung cấp dịch vụ thu nợ.

Càng ứng dụng AI, ngân hàng VIB càng nhận ra sự cần thiết của việc quản lý dữ liệu. Với tầm nhìn trở thành ngân hàng tập trung vào khách hàng và sáng tạo nhất tại Việt Nam, VIB đã nhận thức được tầm quan trọng cực kỳ lớn của dữ liệu khách hàng. Tuy nhiên, thách thức về việc thu thập dữ liệu vẫn tồn tại và yêu cầu một phần mềm có khả năng thu thập dữ liệu theo cách hệ thống và thông minh, hỗ trợ ngân hàng trong việc sắp xếp, chọn lọc và đánh giá dữ liệu chính xác nhất có thể. Với những suy nghĩ này, VIB đã lựa chọn sử dụng hệ thống Master Data Management (MDM) của IBM để giám sát toàn diện dữ liệu khách hàng của VIB.

Ngân hàng TMCP Đại Chúng Việt Nam (PVcomBank) sử dụng nền tảng tích hợp của IBM, một giải pháp vô cùng toàn diện với các giải pháp ESB và Open API. PVcomBank hợp tác với IBM để mở rộng danh mục sản phẩm tự động hóa cũng như bảo vệ tài sản số của ngân hàng thông qua các giải pháp quản lý định danh và quyền truy cập IAM và đang lên kế hoạch hợp tác chặt chẽ hơn nữa cùng IBM cho mảng quản trị dữ liệu (data governance). Điều này giúp tăng cường phát triển, thúc đẩy tăng tốc, và cung cấp trải nghiệm người dùng an toàn và riêng tư.

Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) đã chọn IBM API Connect® làm nền tảng API mở để tối đa hóa trải nghiệm ngân hàng số cho khách hàng của mình. Cụ thể, BIDV có thể triển khai một mạng tích hợp mà từ đó ngân hàng có thể cung cấp dịch vụ API cho các công ty fintech và nhanh chóng thiết lập kết nối để cung cấp các dịch vụ mới cho khách hàng của mình. Kiến trúc hỗ trợ API cho phép BIDV mở rộng hệ sinh thái cho nhiều loại khách hàng khác nhau như người tiêu dùng bán lẻ, doanh nghiệp lớn hoặc DN nhỏ và vừa thông qua hệ thống Open API. Nhờ vậy, Ngân hàng có thể dễ dàng trao đổi thông tin với các đối tác và cung cấp các dịch vụ ngày càng hoàn thiện hơn cho khách hàng.

Dữ liệu là huyết mạch của mọi tổ chức. Dữ liệu xuất hiện ở khắp nơi để cung cấp các thông tin về chiến lược, quyết định vận hành và định hướng đổi mới. Đây là lí do các tổ chức tại Việt Nam cần tận dụng AI trong các hoạt động kinh doanh để góp phần tăng cường hiệu suất và nâng cao giá trị.

Tác giả: Quỳnh Anh (thực hiện)

Nguồn tin: Tạp chí điện tử Thông tin và Truyền thông

 Tags: AI, Đẩy mạnh
Bạn đã không sử dụng Site, Bấm vào đây để duy trì trạng thái đăng nhập. Thời gian chờ: 60 giây