Hotline : Tel: +84 24 35742022 | Fax: +84 24 35742020

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp tăng doanh thu của doanh nghiệp

Thứ tư, 20-06-2018 | 15:22:00 PM GMT+7 Bản in
(TBTCO) - Ngày 19/6, tại TP.HCM, Công ty Tư vấn PricewaterhouseCoopers (PwC) Việt Nam cùng với sự hỗ trợ của Eurocham và Microsoft đã tổ chức Hội thảo “Làm thế nào để phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo có thể tăng doanh thu cho doanh nghiệp (DN)”.
.
AI

Tại hội thảo, các chuyên gia hàng đầu trong khu vực đến từ PwC và Microsoft đã chia sẻ những xu hướng mới nhất trong phân tích dữ liệu (data analytics) và trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence - AI), cũng như cách thức hai công nghệ này có thể giúp phân tích các thông tin nội bộ và bên ngoài doanh nghiệp (DN).

Giao dịch bán hàng, tương tác với khách hàng và những hoạt động kinh doanh khác của DN tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ chưa được cấu trúc. Theo số liệu của Tập đoàn Dữ liệu quốc tế (IDC), dung lượng dữ liệu được dự báo sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 2 năm trong thập kỷ tới. Tuy nhiên, chỉ có 0,5% trong tổng số dữ liệu được phân tích và sử dụng. Mục tiêu của việc phân tích dữ liệu là nhằm tìm ra những thông tin đáng giá, bổ trợ cho quá trình ra quyết định của lãnh đạo DN, qua đó nâng cao hiệu suất hoạt động tương lai của DN.

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, hậu cần, vận tải, đến tài chính, ngân hàng, v.v… Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ DN tự động hóa những quy trình mang lại giá trị thấp, giúp xác định các gian lận trong yêu cầu bồi thường và hóa đơn, điều khiển xe tự lái trong vận tải, hay thúc đẩy sự tương tác với khách hàng qua các kênh di động.

Ngoài ra, DN hoạt động trong lĩnh vực năng lượng, hàng hải, bất động sản và khai thác mỏ có thể áp dụng công nghệ phân tích video để phát hiện các xâm nhập bất thường, xác định những đối tượng bị bỏ lại, đánh giá mật độ di chuyển giao thông, nhận diện khuôn mặt và danh tính.

Theo ông Scott Albin, lãnh đạo dịch vụ phân tích dữ liệu của PwC khu vực Đông Nam Á, công nghệ có thể giúp các tổ chức giảm thời gian “chết” của hệ thống máy móc, từ đó cải thiện hiệu quả thiết bị, và tối ưu hóa chuỗi cung cấp. Các giải pháp phân tích dữ liệu cũng giúp tăng lợi nhuận trên toàn bộ chuỗi giá trị, đặc biệt trong ngành hàng tiêu dùng nhanh và bán lẻ.

Tuy nhiên, có một khoảng cách lớn giữa nhu cầu phân tích dữ liệu để tìm ra thông tin và khả năng chuyển hóa các thông tin này thành hành động. 74% người tham gia khảo sát cho biết DN của họ không có khả năng phân tích dữ liệu chuyên sâu và chỉ 14% cho biết DN của họ có bộ phận phân tích dữ liệu riêng phục vụ cho nhiều phòng ban khác nhau.

Ông Scott Albin cho rằng các DN nên bắt đầu áp dụng phân tích dữ liệu vào tổ chức của mình theo một lộ trình gồm 4 giai đoạn. Đầu tiên, DN cần đánh giá lại giá trị hiện có của dữ liệu thu thập được và đảm bảo dữ liệu này đáng tin cậy. DN cũng cần tập trung xác định những thông tin hữu ích ẩn giấu từ nguồn dữ liệu này.

Thứ hai, DN phải chứng minh được những thông tin này có thể biến thành các sáng kiến, thay đổi có thể thực hiện được và mang lại lợi ích rõ ràng.

Thứ ba, lãnh đạo DN phải đảm bảo thông tin này được đưa đến đúng đối tượng và đúng thời điểm bằng cách tự động hóa và tích hợp hệ thống phân tích dữ liệu lên các công việc hàng ngày.

Cuối cùng, lặp lại quy trình trên, bởi phân tích dữ liệu có thể áp dụng được cho các lĩnh vực, phòng ban khác để phát triển những sáng kiến mới nhằm nâng tầm cả tổ chức./.

Theo D.A(Thời báo tài chính)
Ý kiến bạn đọc (0)