50% vẫn còn thờ ơ: Nói rất nhiều nhưng làm được bao nhiêu

Hiệu quả bất ngờ

Ưu điểm vượt trội nhất của hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng tự học hỏi và cải tiến liên tục thông qua quá trình hoạt động. Điều này giúp hệ thống ngày càng thông minh hơn, chính xác hơn. Khi ứng dụng vào sản xuất kinh doanh sẽ giúp mang lại hiệu quả cao cho các DN.

Không chỉ những công ty lớn và có thế mạnh về công nghệ mới áp dụng AI vào trong công việc kinh doanh, mà những công ty rất nhỏ, ít tên tuổi, không chuyên về công nghệ cũng có thể làm được.

Một đại lý của hãng xe Harley Davidson ở New York (Mỹ) trước khi sử dụng AI để bán hàng thường chỉ bán được từ 1-2 chiếc mô tô mỗi tuần. Nhưng sau khi sử dụng AI, ngay tuần đầu đại lý này đã bán được 15 chiếc. Số lượng người gọi điện hỏi về sản phẩm tăng từ 1 lên 40 người/ngày. Giám đốc của đại lý rất ngạc nhiên, bởi ông dự đoán số khách hàng tiềm năng chỉ chiếm khoảng 2% dân số New York. Nhưng AI đã chỉ ra rằng, lượng khách hàng tiềm năng còn nhiều hơn thế.

Nhờ trí tuệ nhân tạo, doanh thu năm 2016 của đại lý mô tô này tăng 300% so với năm 2015 mà không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người (ảnh minh họa).

Sau khi được cung cấp những dữ liệu đầu vào từ hệ thống quản lý khách hàng, AI bắt đầu phân tích để xác định ra những khách hàng tiềm năng của đại lý. AI sử dụng thông tin này tập trung vào một nhóm khách hàng nhỏ và chạy các chương trình thử nghiệm trước khi áp dụng rộng rãi. Từ dữ liệu thu được, AI đã xây dựng hàng ngàn phương án tối ưu cho những phân khúc khách hàng khác nhau. Khi xác định được cái gì hiệu quả, nó sẽ tự động phân bổ ngân sách cho từng kênh, đưa ra những đề xuất về nội dung marketing phù hợp.

Kết quả sau 3 tháng sử dụng AI, số lượng người gọi điện để hỏi về sản phẩm đã tăng lên 2.930%. Doanh thu năm 2016 của đại lý này tăng 300% so với năm 2015 mà không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Với ví dụ trên, AI đã tạo ra những chương trình marketing có tính chất cá nhân hóa cao, đánh đúng vào từng nhóm khách hàng mục tiêu và xác định những hành vi cho biết đâu là khách hàng tiềm năng thông qua việc phân tích bộ cơ sở dữ liệu được lưu giữ từ nhiều nguồn khác nhau.

Có thể nói, “làn sóng” ứng dụng AI vào sản xuất kinh doanh đang bùng nổ trên phạm vi toàn cầu. Bởi nó mang đến hiệu quả to lớn, là cơ hội để DN tạo nên sự khác biệt và vươn lên.

Phân tích dữ liệu khách hàng là một bước quan trọng khi ứng dụng AI

Đừng ngồi chờ rồi làm theo

Tại Việt Nam thời gian qua một số DN cũng đã ứng dụng AI phục vụ cho hoạt động kinh doanh.

TPBank đã sử dụng trợ lý ảo có tên TAio trên Facebook Fanpage từ cuối năm 2017 để nâng chất lượng dịch vụ phục vụ khách hàng. Khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, TAio sẽ phân tích các câu trả lời có sẵn trong hệ thống dữ liệu để phản hồi khách hàng và nếu dữ liệu không đủ, TAio sẽ kết nối với tư vấn viên. TAio có thể đáp ứng các câu hỏi liên quan đến tài khoản thanh toán, tiết kiệm, sản phẩm vay, eBank cũng như hướng dẫn khách hàng thực hiện một số chức năng như báo khóa thẻ, thẻ mở, mở tài khoản, đăng ký khoản vay. Ứng dụng này đang giúp TPBank phản hồi trên 1,5 triệu khách hàng tương tác trong cùng một thời điểm.

Ở lĩnh vực bán lẻ, các thương hiệu FPT Shop, Thế Giới Di Động, Lotte Mart,... cũng dùng AI để dự báo hành vi khách hàng nhằm tiếp cận khách hàng mục tiêu. AI sẽ phân tích dữ liệu của khách để nhận diện các nhóm khách hàng chỉ mua hàng khi có khuyến mãi, có khả năng mua hàng cao, ít mua hàng,...

Chuỗi siêu thị Nguyễn Kim đã ứng dụng chatbot (một chương trình máy tính, tương tác với người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên) để phản hồi nhanh, phân luồng để chăm sóc khách hàng, giải quyết khiếu nại, đặt chỗ, đặt trước sản phẩm. Cũng thông qua chatbot, Nguyễn Kim gửi tin khuyến mãi thích hợp cho từng khách hàng. Sử dụng chatbot giúp DN tiết kiệm rất nhiều so với dùng nhân viên chăm sóc khách hàng.

Tuy nhiên, số lượng các DN Việt Nam ứng dụng AI trong sản xuất kinh doanh vẫn còn rất ít và chủ yếu ứng dụng dạng đơn giản. Theo ông Nguyễn Anh Tuấn, Tổng  biên tập Diễn đàn Global toàn cầu, nguyên Tổng biên tập Báo VietNamNet, các DN Việt Nam vẫn có thói quen chờ người khác làm trước rồi làm theo, nhưng công nghệ đang thay đổi với tốc độ chóng mặt và không thể chờ đợi. Vì vậy, cần nhanh chóng nắm bắt lấy cơ hội. Những ngành có tập hợp khách hàng và tần suất hoạt động lớn như: y tế, bán lẻ, sản xuất,... dễ dàng áp dụng AI nhất.

Muốn AI hoạt động tốt phải có lượng thông tin dữ liệu đủ lớn

Ông Kazuo Yano, Kỹ sư trưởng Tập Đoàn Hitachi (Nhật Bản), cho rằng đây là thời điểm tốt nhất để bắt đầu và cần tích cực triển khai ứng dụng AI trong đời sống kinh tế. Thống kê cho thấy hiệu quả sản xuất được tăng lên nhờ ứng dụng trí tuệ nhân tạo, với nhiều ngành kinh tế là rất lớn. Nó giúp giảm thiểu chi phí vận hành, tăng năng suất và tạo ra những sản phẩm dịch vụ được cá nhân hóa với chất lượng cao. Tại Nhật Bản khi ngành bán lẻ ứng dụng AI đã giúp tăng 115% doanh số đối với mỗi khách hàng.

Theo số liệu khảo sát từ Top 500 DN lớn nhất Việt Nam năm 2018, do Công ty Cổ phần Báo cáo đánh giá (VietNam Report) thực hiện, chỉ có 13,6% DN cho biết đã đầu tư để đưa ứng dụng AI vào sản xuất kinh doanh, 18,2% đang nghiên cứu và 18,2% dự định sẽ đầu tư trong 2-3 năm tới. Còn lại có 40,9% chưa có dự định đầu tư và 9,1% không có ý định đầu tư. Bản thân nhiều DN Việt Nam vẫn chưa đổi mới mô hình sản xuất kinh doanh theo hướng kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo.

Trở ngại lớn nhất với các DN Việt Nam chính là nguồn dữ liệu. Muốn AI hoạt động tốt phải có lượng thông tin dữ liệu đủ lớn làm yếu tố đầu vào để nó tự học, tương tác với môi trường và ra quyết định. Thách thức của nguồn dữ liệu đầu vào, không chỉ là số lượng mà còn cả chất lượng. Lượng thông tin được thu thập tích lũy tại các DN hiện rất nhiều, nhưng không nhiều trong số đó được gắn mã phân loại và đưa vào phân tích. Không những thế, những dữ liệu thông tin không chính xác, hay bị phân loại sai, đang gây trở ngại cho các DN trong ứng dụng AI.

Cùng với đó là năng lực quản lý. Việc triển khai ứng dụng AI không phải là dự án ngắn, chỉ kéo dài 1 hay 2 năm mà phải có tầm nhìn tới 5-10 năm sau. Đòi hỏi lãnh đạo DN phải có nền tảng và khả năng vạch kế hoạch.

Trần Thủy