Sự kết hợp của Trí tuệ nhân tạo và Dữ liệu lớn mang lại những lợi ích gì?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã cho thấy sự ưu việt khi đưa vào triển khai ứng dụng trong cuộc sống. Khi kết hợp với dữ liệu lớn (Big data), 2 công nghệ này mang lại những lợi ích và sự thay đổi đáng kể đến cách cuộc sống vận hành.

Trong thập kỷ qua, các doanh nghiệp đã xây dựng kho lưu trữ thông tin khổng lồ liên quan đến mọi sự vật, hiện tượng, quá trình, sự kiện từ khâu sản xuất, bán hàng, chăm sóc khách hàng, lưu kho,... Đây là cuộc cách mạng dữ liệu lớn.

Tuy nhiên, chỉ lưu trữ và quản lý dữ liệu lớn là không đủ để các tổ chức thu thập được nhiều giá trị nhất từ những thông tin đó. Khi thành thạo việc quản lý dữ liệu lớn, doanh nghiệp, tổ chức có tư duy tiến bộ bắt đầu áp dụng nhiều hình thức phân tích thông minh, tiên tiến để trích xuất thêm giá trị từ thông tin sẵn có.

Cụ thể, họ áp dụng công nghệ máy học (ML - Machine learning), một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial Intelligence), có thể phát hiện mẫu và cung cấp khả năng nhận thức khối lượng dữ liệu khổng lồ. Từ thông tin thu thập được, các tổ chức áp dụng thêm những phương pháp phân tích cần thiết tiếp theo để trích xuất giá trị từ dữ liệu.

AI và Big data có liên quan như thế nào?

Sử dụng thuật toán học máy cho dữ liệu lớn là một bước phát triển hợp lý cho công ty nào đang tìm cách tối đa hóa tiềm năng của dữ liệu lớn.

Hệ thống máy học sử dụng thuật toán dựa trên dữ liệu và mô hình thống kê nhằm phân tích và tìm mẫu hiện có trong dữ liệu. Điều này khác với cách tiếp cận dựa trên quy tắc truyền thống, phải tuân theo hướng dẫn cụ thể, cố định.

Dữ liệu lớn cung cấp nguyên liệu thô để hệ thống máy học có thể rút ra hiểu biết sâu sắc. Nhiều tổ chức hiện đã và đang nhận ra lợi ích của việc kết hợp dữ liệu lớn và học máy. Tuy nhiên, để các công ty tận dụng hết sức mạnh của cả hai công nghệ này, điều quan trọng là phải hiểu được chúng có thể tự làm những gì.

Big data thể hiện ý tưởng trích xuất và phân tích thông tin từ lượng lớn dữ liệu. Tuy nhiên, số lượng hoặc khối lượng  dữ liệu chỉ là một trong những điều cần cân nhắc khi xử lý dữ thông tin.

Có nhiều yếu tố quan trọng khác của dữ liệu lớn mà doanh nghiệp cần xử lý, bao gồm khả năng xử lý tốc độ cao (Velocity), sự đa dạng (Variety), độ chính xác (Variability), mức độ giá trị của thông tin (Value),... - Ảnh: Internet

Học máy, nền tảng của các ứng dụng AI hiện đại, mang lại giá trị đáng kể cho ứng dụng dữ liệu lớn bằng cách rút ra hiểu biết sâu sắc ở cấp độ cao hơn từ kho lưu trữ thông tin.

Hệ thống máy học có thể học và thích nghi dần dần theo thời gian mà không cần tuân thủ chặt chẽ, cứng nhắc theo hướng dẫn sẵn có hoặc mã được lập trình. Những hệ thống máy học này sử dụng mô hình thống kê để phân tích và rút ra kết luận từ mẫu trong dữ liệu.

Trước đây, nhiều công ty đã xây dựng hệ thống phức tạp, dựa trên quy tắc nhất định nhằm phục vụ cho nhu cầu báo cáo.

Tuy nhiên, nhận thấy giải pháp này thiếu tính chắc chắn và không thể xử lý kịp thời nếu thay đổi liên tục, giờ đây, với sức mạnh của học máy và học sâu (Deep learning), các công ty có thể để hệ thống tự học hỏi trên dữ liệu lớn của họ. Từ đó góp phần cải thiện khả năng ra quyết định, phân tích dự đoán và nâng cao trí tuệ kinh doanh theo thời gian.

Lợi ích khi Trí tuệ nhân tạo kết hợp với Big data

AI kết hợp với Big data, đang tác động đến doanh nghiệp ở nhiều lĩnh vực, ngành nghề. Một số lợi ích bao gồm:

Góc nhìn 360 độ của khách hàng

Dấu chân kỹ thuật số (Digital footprints) đang phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc và các công ty đang sử dụng điều này làm lợi thế để cung cấp thông tin sản phẩm, dịch vụ chuyên sâu, phù hợp hơn tới từng cá nhân.

Những công ty đã từng sử dụng thông tin trong kho dữ liệu để xây dựng báo cáo thủ công thường mất nhiều thời gian, thậm chí lâu hơn khi muốn sửa đổi.

Giờ đây, các tổ chức tiên tiến biết cách ứng dụng công cụ phân tích thông minh, tự động và phân tán, được thiết kế để thu thập, tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau cùng một lúc.

Phân tích dữ liệu bằng AI góp phần lớn trong việc thay đổi cách doanh nghiệp tìm hiểu và thấu hiểu khách hàng của họ, có cái nhìn đa chiều, thực tế và chính xác hơn - Ảnh: Internet

Cải thiện dự báo và tối ưu giá bán

Trước đây, doanh nghiệp ước tính doanh số bán hàng của năm hiện tại dựa trên dữ liệu của năm trước đó. Tuy nhiên, do nhiều yếu tố như xu hướng thay đổi, đại dịch toàn cầu hoặc một số yếu tố bất ngờ khác, việc dự báo cũng như tối ưu giá bán có thể trở nên khó khăn hơn, dẫn đến mức độ chênh lệch cao so với thực tế.

Dữ liệu lớn trao cho doanh nghiệp khả năng phát hiện sớm xu hướng, tiềm năng thị trường, cũng như biết được xu hướng đó sẽ tác động như thế nào đến hiệu suất trong tương lai với xác suất chính xác cao hơn.

Doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu lớn và phương pháp tiếp cận dựa trên AI, đặc biệt là trong bán lẻ, có thể cải thiện dự báo theo từng thời điểm cụ thể.

Cải thiện việc thu hút và giữ chân khách hàng

Với Big data và AI, các tổ chức có thể cung cấp chính xác những gì khách hàng đang quan tâm, cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ đang được sử dụng và nắm bắt lý do tại sao khách hàng ngừng mua hoặc sử dụng dịch vụ của họ.

Sau đó, họ có thể áp dụng thông tin thu thập được để hoàn thiện sản phẩm, tăng tỉ lệ chuyển đổi, cải thiện lòng trung thành với thương hiệu, phát hiện xu hướng sớm hoặc tìm cách nâng cao mức độ hài lòng khách hàng.

Doanh nghiệp xác định chính xác hơn những gì khách hàng đang thực sự tìm kiếm thông qua quan sát mẫu hành vi - Ảnh: Internet

An ninh mạng và phòng chống gian lận

Xử lý gian lận, đánh cắp thông tin là cuộc chiến không hồi kết đối với doanh nghiệp thuộc mọi hình thức và quy mô. Các tổ chức sử dụng công cụ phân tích dựa trên dữ liệu lớn để xác định kiểu gian lận, sự bất thường xuất hiện trong hệ thống và ngăn chặn tác nhân xấu.

Hệ thống Big data có khả năng lọc qua lượng thông tin rất lớn từ dữ liệu nhật ký hoặc giao dịch, cơ sở dữ liệu và tệp để xác định, ngăn chặn, phát hiện cũng như giảm thiểu hành vi gian lận tiềm ẩn.

Hệ thống này cũng có thể kết hợp nhiều loại dữ liệu, bao gồm cả bên trong và bên ngoài để cảnh báo doanh nghiệp về mối đe dọa an ninh mạng. Nếu không có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu lớn, điều này là không thể.

Xác định và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn

Dự đoán, lập kế hoạch, ứng phó với những thay đổi và rủi ro liên tục là rất quan trọng đối với sự phát triển của bất kỳ doanh nghiệp nào.

Dữ liệu lớn kết hợp AI đang chứng minh giá trị của mình trong lĩnh vực quản lý rủi ro, mang đến khả năng dự báo sớm vấn đề tiềm ẩn, đồng thời định lượng mức độ rủi ro và tổn thất, hỗ trợ ra phương án xử lý và quyết định nhanh chóng.

Mô hình dựa trên Big data và AI cũng đang giúp doanh nghiệp, tổ chức xác định, giải quyết rủi ro đến từ khách hàng và thị trường, bên cạnh những thách thức nảy sinh bất ngờ từ sự kiện không thể đoán trước như thiên tai, từ đó phân bổ nguồn lực phù hợp nhằm giải quyết vấn đề hiệu quả.

Cách AI cải thiện cái nhìn sâu sắc về dữ liệu

Dữ liệu lớn và máy học là những khái niệm độc lập và không cạnh tranh. Khi được kết hợp với nhau, chúng mang lại cơ hội đạt được một số kết quả đáng kinh ngạc.

Các phương pháp tiếp cận dữ liệu lớn mới nổi đang mang lại cho doanh nghiệp phương pháp lưu trữ, quản lý, xử lý và đọc hiểu ý nghĩa của dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Hệ thống máy học sẽ “học” từ dữ liệu đó. Trên thực tế, việc xử lý thành công những yếu tố "V" khác nhau của công nghệ dữ liệu lớn làm cho mô hình học máy trở nên chính xác và mạnh mẽ hơn. Mô hình máy học học hỏi từ dữ liệu và chuyển đổi thông tin chi tiết thành công cụ giúp cải thiện hoạt động kinh doanh.

Tương tự như vậy, phương pháp quản lý dữ liệu lớn cải thiện hệ thống máy học bằng cách cung cấp cho mô hình này một lượng lớn dữ liệu liên quan, chất lượng cao.

Lượng dữ liệu được tạo ra liên tục tăng với tốc độ đáng kinh ngạc. Đến năm 2025, Công ty Dữ liệu Quốc tế IDC dự đoán rằng dữ liệu trên toàn thế giới sẽ tăng từ 61% lên 175 zettabyte và 75% dân số thế giới sẽ tương tác với dữ liệu hàng ngày.

Khi doanh nghiệp tiếp tục lưu trữ khối lượng dữ liệu khổng lồ, cách tối ưu hiện nay để họ có thể tận dụng hết giá trị của nó là nhờ đến sự trợ giúp của máy học. Quá trình học máy sẽ phụ thuộc nhiều vào khối lượng dữ liệu và các công ty không tận dụng học máy sẽ bị bỏ lại phía sau.

Ví dụ về AI và dữ liệu lớn

Nhiều tổ chức đã phát hiện ra sức mạnh của phân tích dữ liệu lớn được tăng cường bằng máy học và đang tận dụng sự kết hợp này theo nhiều cách khác nhau. Ví dụ như:

Netflix sử dụng thuật toán máy học để hiểu rõ về từng người dùng, cung cấp đề xuất được cá nhân hóa hơn. Điều này giữ chân người dùng trên nền tảng của họ lâu hơn và tạo ra trải nghiệm khách hàng tổng thể tích cực.

Google sử dụng máy học nhằm cung cấp cho người dùng trải nghiệm cá nhân hóa và có giá trị cao. Họ đang sử dụng công nghệ máy học trong nhiều sản phẩm khác nhau, bao gồm cung cấp văn bản tiên đoán trong email, chỉ đường đến một địa điểm được chỉ định, gợi ý nội dung trùng khớp với yêu cầu tìm kiếm,...

Starbucks đang sử dụng sức mạnh của Big data, AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp email được cá nhân hóa bằng cách sử dụng dữ liệu từ giao dịch mua trước đây của khách hàng.

Thay vì chỉ tạo vài chục email hàng tháng với ưu đãi dành chung cho phạm vi đối tượng quá rộng, Starbucks đang sử dụng "bánh đà kỹ thuật số" (digital flywheel) hỗ trợ AI, giúp tạo hơn 400.000 email cá nhân hàng tuần với chương trình khuyến mãi và ưu đãi khác nhau.

Các công ty sẽ tiếp tục kết hợp sức mạnh của máy học, dữ liệu lớn, công cụ trực quan hóa và mô hình phân tích để giúp đưa ra quyết định thông qua phân tích dữ liệu thô.

Trong những năm tới, không có gì ngạc nhiên khi nhưng doanh nghiệp chưa biết cách tận dụng sự kết hợp dữ liệu lớn và AI sẽ gặp phải khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu chuyển đổi kỹ thuật số và chiếm được lòng tin cũng như sự trung thành khách hàng.