NHỮNG NHÀ LÃNH ĐẠO E-LOGISTIC: TẠI SAO LẠI PHÍ THỜI GIAN VÀO NHỮNG ĐIỀU ĐÃ CÓ RỒI?

NHỮNG NHÀ LÃNH ĐẠO E-LOGISTIC: TẠI SAO LẠI PHÍ THỜI GIAN VÀO NHỮNG ĐIỀU ĐÃ CÓ RỒI?

Nguyên tắc thành công của dịch vụ hậu cần trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh thay đổi từng ngày từng giờ. Điều không đổi đó là khách hàng, cá nhân hay tổ chức luôn là trung tâm của chuỗi cung ứng. Khách hàng chính là điểm trọng tâm mà mọi quy trình vận hành chuỗi cung ứng phải tập trung giải quyết và đáp ứng.

Quan điểm “lấy khách hàng là trung tâm” thúc đẩy nhà sản xuất, nhà bán lẻ ở bất kể quy mô nào cũng phải xem xét lại chiến lược và năng lực của mình để thành công trong một thị trường năng động, cạnh tranh và rủi ro cao.

Tháng 3/2017, Walmart ngừng xây dựng trung tâm phân phối rộng hơn 11ha ở Merced, CA được khởi công năm 2015. Bà Delia Garcia, quản lý cấp cao về truyền thông của Walmart, cho biết: “Bản chất của ngành bán lẻ đã thay đổi so với 12 năm về trước. Chúng tôi đã cải tiến và đổi mới phương thức kinh doanh bằng việc đầu tư mạnh vào thương mại điện tử và năng lực thương mại điện tử.”

Bản chất ngành bán lẻ bắt đầu thay đổi từ năm 2005. Theo Bộ thương mại Mỹ, 12 năm trước, doanh thu từ thương mại điện tử là 91.4 tỷ đô chiếm 2.5% tổng doanh thu ngành bán lẻ toàn nước Mỹ. Năm 2016, doanh thu từ thương mại điện tử chạm mốc 394.9 tỷ đô chiếm 8.1% tổng doanh thu ngành bán lẻ. Tốc độ tăng trưởng của thương mại điện tử giai đoạn 2015 – 2016 là 15.1%, trong khi tốc độ tăng trưởng tổng ngành bán lẻ chỉ là 2.9%.

Tốc độ tăng trưởng đáng kể cộng với nhu cầu khách hàng ngày càng gia tăng (nhanh hơn, đáng tin cậy hơn, miễn phí giao hàng) bắt đầu tác động đến quy trình vận hành chuỗi cung ứng và logistic, mạng lưới, yêu cầu về công nghệ. Khách hàng mong đợi một dịch vụ nhanh hơn, tốt hơn và rẻ hơn làm cho việc cân đối giữa chi phí tồn kho, chi phí vận chuyển, chi phí nhân công phức tạp hơn bao giờ hết.

Doanh nghiệp phải tự đặt ra nhiều câu hỏi và yếu tố để lựa chọn chiến lược thương mại điện tửbán lẻ đa kênh đúng đắn. Ví dụ như:

– Chúng ta nên xây dựng những trung tâm phân phối (fulfillment center) dành riêng cho thương mại điện tử hay không?

Nhà sản xuất, nhà bán lẻ lúc ban đầu xây dựng trung tâm phân phối dùng chung cho cả thương mại điện tử và thương mại truyền thống. Sau đó, họ tách ra khi quy mô, phạm vi thay đổi. Trong nhiều trường hợp, việc tách ra là do sự gia tăng chi phí tồn kho (thừa hàng quá nhiều ở kho này nhưng thiếu hàng ở kho khác), gia tăng chi phí vận chuyển (quãng đường vận chuyển quá dài hoặc nhiều đợt giao hàng (shipment) chỉ cho một đơn hàng), chất lượng phục vụ thấp.

Trở về ví dụ của Walmart, họ thay đổi bằng cách xây dựng những trung tâm và kênh phân phối mới dành riêng cho thương mại điện tử. Theo báo cáo của Wall Street Journal, một đơn đặt hàng nhiều sản phẩm khác nhau từ Walmart có thể được soạn từ nhiều địa điểm cách biệt. Mục đích của Walmart là xây dựng những trung tâm phân phối với địa điểm riêng biệt cùng nguồn hàng đa dạng phục vụ cho việc soạn hàng, giao hàng nhanh chóng.

– Chúng ta có nên cộng tác với các nhà cung ứng bằng việc bán lẻ hàng hóa của họ với giá cao hơn mà không cần lưu kho hay vận chuyển (drop-shipping) hay không?

Một nghiên cứu được xuất bản tháng 01/2017 trên RSR (Retail System Research) cộng tác với SPS Thương mại điện tử cho thấy 40% số công ty trong tổng số 563 công ty được khảo sát (bao gồm nhà bán lẻ, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà cung cấp dịch vụ logistic) dự định sẽ tăng số lượng đối tác drop-shipping trong năm 2017. Đặc biệt, đối với nhà cung cấp dịch vụ logistic, họ mong đợi con số hợp tác lớn đáng kể trong kế hoạch 3 năm tới. Home Depot, Macy’s và Pier 1 Imports là ba trong số những nhà bán lẻ tích cực trong hoạt động drop-shipping.

– Và câu hỏi lớn nhất đặc biệt đối với các công ty mới gia nhập thị trường: Làm thế nào để thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh có thể nâng cao năng lực hoàn thành đơn hàng mà vẫn tối thiểu hóa rủi ro, chi phí, thời gian để đưa sản phẩm ra thị trường (time-to-market)?

Thay vì việc phí thời gian vào những thứ đã có rồi, để giải quyết vấn đề này, nhiều công ty tập trung tận dụng tối đa tiềm năng của mạng lưới, các nguồn lực và các mối quan hệ sẵn có, đặc biệt là mối quan hệ với các nhà cung cấp dịch vụ logistic.

Giải pháp cho thương mại điện tử đã có mặt trên thị trường

Tháng 09/2016, Prologis nhận định: “Vai trò của những nhà cung cấp dịch vụ logistic bên thứ 3 (3PL – Third-party logistic) đang dần trở nên quan trọng trong thương mại điện tử. Rất nhiều vấn đề vận hành logistic của khách hàng đang được thực hiện bởi bên thứ ba với tư cách là nhà bán lẻ, đặc biệt ở phân khúc khách hàng vừa và nhỏ. Vận hành các dịch vụ hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử (E-fulfillment) cần rất nhiều kỹ năng. Đối với những nhà bán lẻ trực tuyến, các trợ giúp chuyên môn từ 3PL là vô cùng cần thiết trong giai đoạn doanh nghiệp phát triển nhanh chóng.”

Vậy nên bắt đầu từ đâu? Hãy đồng hành cùng các đối tác 3PL vì họ sở hữu hai yếu tố then chốt của sự thành công: thứ nhất, bạn tin tưởng họ từ việc họ quản lý thành công các công tác hậu cần của công ty bạn trong quá khứ; thứ hai, họ đã rất quen thuộc với những sản phẩm và chuỗi cung ứng của công ty bạn cũng như những xu hướng phát triển, tiềm lực của thị trường này.

Mike Fahey, phó chủ tịch vận hành cho Haier America, cho rằng: “Chọn đối tác đúng, công việc sẽ suôn sẻ… Tôi luôn tin rằng hợp tác với đúng đối tác 3PL là chìa khóa của sự thành công. Tôi mong rằng công ty bạn cũng tìm ra được một đối tác 3PL có văn hóa và kinh nghiệm trong thị trường, biết chia sẻ những trách nhiệm trong quá trình vận hành. Chúng tôi cung cấp các giải pháp E-Com cho ngày càng nhiều công ty lớn khi nhu cầu của họ ngày càng tăng. Chúng tôi hợp tác với các đối tác 3PL trong việc cải tiến quy trình hoàn thành đơn hàng qua thương mại điện tử với mục đích giảm chi phí đồng thời giảm thời gian quay vòng đơn hàng (turnaround time). Thương mại điện tử càng phát triển, áp lực càng gia tăng, càng nhiều công ty sẽ tìm đến giải pháp này. Với những đối tác 3PL, chúng tôi sẽ học hỏi những công ty thành công trong vấn đề tự động hóa và cải tiến quy trình.”

Sẽ tốn hàng năm ròng để xây dựng niềm tin và chia sẻ kiến thức song phương. Vì vậy, thay vì bắt đầu từ con số 0 với một đối tác 3PL bạn chưa từng làm việc cùng, hãy tìm kiếm những đối tác sẵn có trong mạng lưới của bạn và xem họ có thỏa mãn những yêu cầu trong dịch vụ hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh của bạn hay không.

Một số yếu tố để xác định đối tác 3PL hiện tại của bạn có thể giúp bạn vượt qua thành công những thử thách thương mại điện tử hay không:

Công nghệ hiện đại và linh hoạt: Phần mềm và công nghệ đóng vai trò quan trọng trong dịch vụ hoàn thành đơn hàng nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh, bao gồm tầm nhìn chuỗi cung ứng (supply chain visibility) đặc biệt là trực quan hóa với dữ liệu thời gian thực trong quản lý tồn kho xuyên suốt mạng lưới; quản lý phân phối đơn hàng (DOM); quản lý vận chuyển (bao gồm cả drop shipping); tự động hóa và quản lý kho; phân tích kinh doanh và trí thông minh doanh nghiệp (BI). Dù cho hệ thống này có là của bạn hay được cung cấp bởi các đối tác 3PL, bắt buộc công nghệ phải hiện đại, linh hoạt để đáp ứng nhanh chóng với những thay đổi trong yêu cầu và quy trình của doanh nghiệp.

Sự phù hợp về chiến lược và văn hóa: Bạn và đối tác 3PL có chia sẻ những giá trị giống nhau và cam kết hợp tác vì những cải tiến liên tục? Liệu những chiến lược phát triển và đầu tư của đối tác 3PL có phù hợp với doanh nghiệp bạn, đặc biệt ở lĩnh vực hoàn thành đơn hàng nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh? Câu trả lời cho cả hai câu hỏi trên nên là “Có”. Mức lý tưởng, bạn và đối tác 3PL sẽ chia sẻ những tầm nhìn chung phù hợp với mục tiêu và mong muốn của khách hàng cuối cùng hoặc là người tiêu dùng cuối cùng trong nhiều trường hợp.

Chia sẻ rủi ro và lợi ích: khách hàng ngày một mong muốn một dịch vụ nhanh hơn, đối tác sẽ chịu nhiều rủi ro và trách nhiệm hơn trong quản lý chuỗi cung ứng, vì vậy doanh nghiệp cần phải lựa chọn đối tác 3PL đúng đắn và quản lý mối quan hệ này hợp lý. Tập trung xây dựng quan hệ dài hạn trên cơ sở sự tin tưởng, chia sẻ rủi ro và lợi ích từ cả hai phía.

Tư duy “hướng giải pháp”: Không có một giải pháp “bên ngoài chiếc hộp” dành cho việc hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh. Nhu cầu khách hàng ngày càng tăng nhanh, cách thức doanh nghiệp đáp ứng những nhu cầu này cũng phải nhanh chóng, linh hoạt và “hướng khách hàng” hơn. Vì vậy, 3PL cần phải hiểu rõ tầm quan trọng của “tốc độ lên kệ” (speed-to-shelf) và đưa ra những giải pháp phù hợp với thị trường đa dạng và độc đáo.

Đúng vậy, nguyên tắc thành công của dịch vụ hậu cần trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh thay đổi từng ngày. Tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể tối thiểu hóa chi phí, rủi ro trong việc phát triển doanh nghiệp và tiếp cận thị trường nhanh hơn bằng cách tận dụng tối đa lợi thế của mạng lưới, nguồn lực, các mối quan hệ có sẵn.

Nguồn: Legacy Supply Chain Service, 05/2018

Công nghệ in 3D và tương lai của chuỗi cung ứng

Công nghệ in 3D và tương lai của chuỗi cung ứng

Công ty tư vấn McKinsey ước tính rằng thị trường in 3D sẽ tăng lên từ 180 tỷ đô la đến 490 tỷ đô la vào năm 2025. Công nghệ in 3D là gì? Nó vận hành như thế nào? Công nghệ in 3D có thực sự làm thay đổi hoàn toàn quá trình sản xuất toàn cầu không? In 3D sẽ khiến các nhà máy sản xuất truyền thống lỗi thời? Và do đó, khối lượng logistics sẽ thay đổi lớn? .

Chúng ta hãy cùng đi tìm câu trả lời. (more…)

BẢNG XẾP HẠNG 25 CHUỖI CUNG ỨNG HÀNG ĐẦU THẾ GIỚI 2018 BỞI GARTNER

BẢNG XẾP HẠNG 25 CHUỖI CUNG ỨNG HÀNG ĐẦU THẾ GIỚI 2018 BỞI GARTNER

Hội nghị thường niên về Chuỗi cung ứng của Gartner Inc. vừa diễn ra tại Phoenix, AZ đã công bố bảng xếp hạng 25 chuỗi cung ứng hàng đầu thế giới được xem là “chuẩn đối sánh” (best practice) ngành.

Unilever lần thứ ba liên tiếp dẫn đầu bảng xếp hạng, theo sau đó là Inditex, Cisco, Cogate-Palmolive và Intel. Home Depot trở lại bảng xếp hạng sau ba năm vắng bóng. Novo Nordisk và Adidas là những cái tên mới trong lần công bố năm nay.

Ông Stan Aronow, phó chủ tịch nghiên cứu của Gartner, cho biết: “Bảng xếp hạng là những nhóm công ty dẫn đầu với nhiều bài học giá trị để chia sẻ, ngoài ra còn xuất hiện ba nhãn hàng mới đến từ ba nhóm ngành khoa học đời sống, kinh doanh bán lẻ, sản xuất sản phẩm tiêu dùng.

Với chuỗi cung ứng lâu đời đồng thời là á quân năm ngoái, McDonald’s đã được xếp vào nhóm “Master” cùng với các công ty như Apple, P&G, Amazon. Nhóm Master, được Gartner giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2015, là những công ty dẫn dầu trong Chuỗi cung ứng trong suốt hơn 10 năm qua.

Ông Guy Courtin, phó chủ tịch Chiến lược giải pháp và Ngành của công ty Infor Retail, là một trong những người tham dự sự kiện năm nay. Chủ đề Số hóa (Digitalization) thu hút ông nhiều nhất: “Tại thời điểm này, nhà bán lẻ hoặc là đã số hóa, hoặc là đã có kế hoạch chi tiết để số hóa. Bây giờ có lẽ đã là quá muộn cho những người chỉ mới bắt đầu.”

Guy Courtin còn chia sẻ về ngành dịch vụ ăn uống: “Sự thành công của McDonald’s nằm ở việc phối hợp nhịp nhàng với nhà cung cấp chiến lược, nhà cung cấp dịch vụ và hàng ngàn công ty, chủ cửa hàng nhượng quyền thương mại trên khắp thế giới của họ. Nhân viên có nhiều thời gian hơn dành cho khách hàng khi công ty tiến hành số hóa chuỗi cung ứng bằng việc thử nghiệm thực tế ảo tăng cường (Augemented Reality)”.

Thứ hạngTên công tyÝ kiến của chuyên gia1
(184 voters)
(25%)
Ý kiến của Gartner1
(42
voters)
(25%)
ROA 3 năm gần nhất (đã nhân với tỷ trọng)2
(20%)
Vòng quay hàng tồn kho3
(10%)
Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất4
(10%)
CSR5
(10%)
Điểm tổng6
1Unilever2,41366710.3%7.52.6%10.006.36
2Inditex1,25434516.5%3.910.9%10.004.85
3Cisco Systems7855417.9%13.1-0.4%10.004.41
4Colgate-Palmolive89832417.6%5.1-2.2%10.004.40
5Intel8314998.9%3.64.8%10.004.36
6Nike1,34927017.4%3.86.8%6.004.25
7Nestlé1,3264266.4%4.8-0.2%10.004.21
8PepsiCo1,0943917.3%8.8-0,6%10.003.99
9H&M76019318.1%2.87.8%10.003.96
10Starbucks1,04018620.4%11.89.2%4.003.85
113M78319814.0%4.11.4%10.003.56
12Schneider Electric7374104.8%5.2-0.5%10.003.55
13Novo Nordisk1214937.9%1.25.3%10.003.37
14HP Inc.3903547.3%8.40.2%10.003.30
15L’Oréal9992109.6%2.94.6%8.003.26
16Diageo6512279.2%1.07.6%10.003.25
17Samsung Electronics90711710.7%14.69.8%9.003.22
18Johnson & Johnson8803226.2%2.72.8%6.003.08
19BASF4702816.9%4.4-0.5%10.003.02
20Walmart1,4162566.2%8.31.6%3.002.98
21Kimberly-Clark61913313.6%6.7-1.6%8.002.96
22The Coca Cola Co.1,5582214.6%4.8-10.1%4.002.87
23Home Depot4317818.6%5.16.7%5.002.81
24Adidas8211156.8%2.913.5%7.002.58
25BMW6791184.1%4.26.0%10.002.45
  1. Ý kiến của chuyên gia và của Gartner: Dựa trên điểm theo hệ thống xếp hạng bắt buộc (forced ranking) của từng nhóm người đối với định nghĩa về “Sự phối hợp trong hoạt động Chuỗi cung ứng”
  2. ROA 3 năm gần nhất (đã nhân với tỷ trọng): Doanh thu ròng 2017/Tổng tài sản 2017)*50% + (Doanh thu ròng 2016/Tổng tài sản 2016)*30% + (Doanh thu ròng 2015/Tổng tài sản 2015)*20%
  3. Vòng quay hàng tồn kho: Chi phí bán hàng 2017/Hàng tồn kho bình quân hàng quý 2017
  4. Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất: (Tăng trưởng giai đoạn 2016 – 2017)*50% + (Tăng trưởng giai đoạn 2015 – 2016)*30% + (Tăng trưởng giai đoạn 2014 – 2015)*20%
  5. Điểm CSR: Chỉ số trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp được đo lường bằng sự cam kết, sự liêm chính và hiệu suất hoạt động.
  6. Điểm tổng: (Ý kiến chuyên gia*25%) + (Ý kiến của Gartner*25%) + (ROA 3 năm gần nhất*20%) + (Vòng quay hàng tồn kho*10%) + (Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất*10%) + (Điểm CSR*10%).

Nguồn: Gartner, 05/2018.

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (PHẦN 02)

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (PHẦN 02)

03. Đo lường giá trị tiềm năng của AI

Chúng tôi ước đoán công nghệ AI trong các tình huống nghiên cứu mang lại giá trị tiềm năng từ $3.5 đến $5.8 nghìn tỷ mỗi năm trong 09 bộ phận ở 19 lĩnh vực khác nhau. Và nó chiếm khoảng 40% tổng $9.5 đến $15.4 nghìn tỷ giá trị tiềm năng mỗi năm mà tất cả các công cụ phân tích mang lại.

Chúng tôi ước tính giá trị tiềm năng AI mang lại từ 1% đến 9% doanh thu 2016 tùy ngành. Giá trị này được đo lường bằng tỉ lệ doanh thu và nó biến thiên giữa các ngành, phụ thuộc vào tình huống ứng dụng, sự sẵn có của dữ liệu phù hợp, các quy chế và luật pháp liên quan.

Những con số này không phải là dự báo cho một giai đoạn cụ thể nào, chúng chỉ là các biến trỏ tiềm năng về mặt kinh tế đáng cân nhắc trong bối cảnh các công cụ phân tích phát triển mạnh mẽ.

Từ những tình huống nghiên cứu, chúng tôi nhận ra giá trị tiềm năng ứng dụng AI trong cả những bộ phận quan tâm đến dòng đầu báo cáo tài chính (doanh thu) như bán hàng hay marketing đến những bộ phận quan tâm đến dòng cuối (lợi nhuận) như quản trị chuỗi cung ứng hay sản xuất.

Các ngành hàng tiêu dùng như bán lẻ hay công nghệ cao thường đánh giá rất cao tiềm năng của AI trong marketing hay bán hàng vì tần suất tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng tạo được một lượng lớn dữ liệu sẵn sàng cho AI. Các nền tảng thương mại điện tử đã chuẩn bị sẵn để nhận các lợi ích AI mang lại. Bởi lẻ các nền tảng này có thể dễ dàng thu thập dữ liệu như dữ liệu bấm chuột của khách hàng, thời gian khách hàng trên web, từ đó, họ có thể tùy biến các quảng cáo, mức giá, và sản phẩm cho mỗi khách hàng tương ứng.

Dưới đây là 03 ví dụ ngắn gọn mà ở đó AI đã mang lại các tác động nhất định (hình 05):

  • Ở ngành bán lẻ, marketing và bán hàng là các lĩnh vực mà AI có nhiều tiềm năng khai thác rõ ràng nhất; và trong 02 bộ phận này, định giá, quảng cáo, và quản lý dịch vụ khách hàng là các khu vực cốt lõi, mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Các tình huống nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra ràng việc sử dụng dữ liệu khách hàng để tùy biến quảng cáo, như các quảng cáo phù hợp với mỗi cá nhân mỗi ngày có thể làm tăng 2-3% doanh thu chỉ riêng ở các cửa hàng (ngoại tuyến).
  • Trong ngành hàng tiêu dùng, quản trị chuỗi cung ứng là lĩnh vực chính có thể khai thác được AI. Trong nhiều tình huống, chúng tôi thấy được công cụ phân tích AI với phương thức dự báo dựa trên các biến thúc đẩy nhu cầu. Từ đó, độ chính xác của dự báo tăng thêm 10% đến 20%, và điều này cũng có nghĩa là 5% lượng tồn kho sẽ được giảm và 2-3% doanh thu sẽ được tăng.
  • Trong ngành ngân hàng, đặc biệt là dịch vụ bán lẻ tài chính, AI có tiềm năng đóng góp rất lớn trong marketing và bán hàng, tiềm năng này cũng lớn như ở ngành bán lẻ. Và vì tầm quan trọng của việc đánh giá và quản lý rủi ro (trong các khoản vay lớn hay phát hiện hồ sơ giả), AI đã có cơ hội khẳng định vai trò của mình.

04. LỘ TRÌNH TÁC ĐỘNG VÀ GIA TĂNG GIÁ TRỊ

Gần đây, AI đã đạt được nhiều đột phá đáng tự hào – tuy vậy, các thách thức lớn vẫn chờ đợi phía trước. Chuyên gia Michael Chui liệt kê 05 hạn chế lớn mà AI phải vượt qua.

Trí thông minh nhân tạo hiện đang thu hút nhiều doanh nghiệp đầu tư, và khi công nghệ phát triển đủ mạnh, ta có thể giải phóng được giá trị tiềm ẩn của nó. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20% doanh nghiệp nhận thức về AI hiện đang áp dụng công nghệ này vào thực tế vận hành ở quy mô lớn hay ở các bộ phận cốt lõi.

Với các hứa hẹn mà AI mang lại, trí thông minh nhân tạo cũng có nhiều hạn chế cần phải vượt qua. Ngoài một lượng lớn dữ liệu đã kể ở trên, chúng tôi còn nhận ra 05 hạn chế khác:

  • Đầu tiên là thách thức đặt tên cho dữ liệu đào tạo, hiện việc này vô cùng cần thiết cho mô hình học có giám sát và vẫn đang được thực hiện một cách rất thủ công. Nhiều kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ được phát triển để giải quyết việc này, như kĩ thuật học tăng chường hay học không giám sát.
  • Thứ hai là khó khăn để có được dữ liệu đủ lớn và đủ toàn diện để đào tạo hệ thống. Trong nhiều tình huống nghiên cứu, tạo hay có được dữ liệu lớn đôi khi rất khó khăn, như dữ liệu khám lâm sàn để chẩn đoán điều trị bệnh đủ chính xác.
  • Thứ ba là khả năng giải thích ngôn từ trong nhiều bối cảnh phức tạp và rộng lớn: tại sao ta có thể đạt được một quyết định phù hợp? Các chứng nhận sản phẩm trong ngành chăm sóc sức khỏe, sản xuất xe hơi và máy bay có thể là một rào cản. Luật pháp cũng thường muốn kiểm soát, các quy tắc và tiêu chí lựa chọn nên được giải thích rõ ràng.
  • Thứ tư là năng lực khái quát hóa: các mô hình AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn khi áp dụng các kinh nghiệm học được từ một tình huống này sang một tình huống khác. Điều này nghĩa là doanh nghiệp buộc phải cam kết các nguồn dữ liệu đầu vào để đào tạo mô hình mới phù hợp với các mô hình cũ. Chuyển giao đào tạo – cho phép mô hình AI được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ xác định và sau đó nhanh chóng áp dụng cho các nhiệm vụ khác tương tự – là một kĩ thuật hứa hẹn sẽ trả lời được cho thách thức này.
  • Hạn chế thứ 5 liên quan đến rủi ro sai lệch trong dữ liệu và thuật toán. Thật ra, các vấn đề liên quan đến hạn chế này ngày càng được xã hội quan tâm và cần nhiều bước tiến xa hơn nữa để giải quyết, như hiểu về quá trình thu thập dữ liệu có thể tác động đến mô hình được sử dụng để đào tạo. Như các thiên lệch không mong muốn có thể được xem là kết quả khi dữ liệu đào tạo không đại diện được cho tổng thể. Do đó, mô hình nhận diện gương mặt được đào tạo trên dữ liệu tổng thể phù hợp với đặc điểm nhân chủng học, và ắt hẳn các nhà phát triển phải dành nhiều tâm sức để đảm bảo sự phù hợp với những khu vực có đặc điểm nhận dạng đa dạng. Một nghiên cứu gần đây về việc lợi dụng AI để làm những điều xấu chỉ ra một loạt các nguy cơ về an ninh dữ liệu, từ việc hack các hệ thống tự động hóa phức tạp đến các chiến dịch chính trị sử dụng AI để phát tán các thông tin tùy biến với từng người bỏ phiếu.

Các thách thức về mặt tổ chức xoay quanh công nghệ, quy trình, và con người có thể làm chậm hay cản trở việc áp dụng AI

Nhiều tổ chức hiện đang dự định khai thác AI cần cân nhắc nhiều phương pháp áp dụng. Thật ra, ta có rất nhiều lựa chọn, ta có thể tự trang bị năng lực khai thác AI cho chính mình, ta cũng có thuê ngoài hay chọn giải pháp công nghệ AI như một phần mềm dịch vụ (Saas).

Dựa vào bối cảnh áp dụng, ta nên có kế hoạch xây dựng phù hợp. Doanh nghiệp cần thiết xây dựng một kế hoạch dữ liệu để mô hình có thể đưa ra các dự báo hay kết quả phù hợp, dữ liệu sẽ được sử dụng ở các giao diện được thiết kế để con người tương tác trên đó và ở hệ thống chuyển giao (transaction systems). Các thách thức chính về mặt kĩ thuật dữ liệu bao gồm việc tạo dữ liệu, truyền dữ liệu, tích hợp dữ liệu, và xây dựng các liên kết dữ liệu tương ứng. Trong bối cảnh có quá nhiều yêu cầu về mặt kĩ thuật điện toán, một vài doanh nghiệp duy trì trung tâm dữ liệu của họ vì các quy định của chính phủ và rủi ro an ninh dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí đầu tư nên được cân nhắc, đặc biệt là khi ta phải sử dụng phần cứng chuyên dụng. Dịch vụ đám mây cũng là một giải pháp.

Trừ khi doanh nghiệp đã mạnh ở mảng kĩ thuật số, quy trình khai thác cũng có thể dễ dàng trở thành rào cản khai thác AI thành công. Về mặt công nghệ, doanh nghiệp cần phải phát triển quy trình quản lý và bảo trì dữ liệu, và áp dụng các nguyên tắc chặt chẽ như Agile và DevOps. Thậm chí, về mặt quy mô, vấn đề “chặng cuối” còn thách thức hơn khi phải đảm bảo kết quả đề nghị của AI được xuất phát với các dữ liệu đầu vào phù hợp (phẩm chất nhà khoa học dữ liệu hay quy trình xây dựng/thu thập dữ liệu).

Về mặt con người, nhiều bộ phận cấu thành hay tối ưu của mạng lưới nơ rôn sâu vẫn còn ẩn chứa nhiều thách thức chờ đợi các chuyên gia giỏi mang lại các bước tiến dài trong hiệu quả vận hành. Nhu cầu cho những kĩ năng cần thiết này hiện tại đã vượt xa nguồn cung, theo một vài ước tính mà chúng tôi có được, hiện ít hơn 10,000 chuyên gia có đầy đủ kĩ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề nan giải ở AI. Và đây cũng là cuộc chiến của các ông lớn trong ngành công nghệ.

AI đôi khi cũng khó để cân nhắc áp dụng trong kinh doanh

Khi công nghệ AI và dữ liệu đã sẵn có, giá trị cũng đã được chứng minh rõ ràng, nhiều doanh nghiệp đã có thể nắm bắt được các cơ hội. Trong một số ngành lợi ích của AI đã được chứng minh, công nghệ này đã đủ mạnh và dữ liệu đã sẵn sàng, nhưng chi phí và sự phức tạp khi khai thác AI hiện vẫn chưa đủ đáng để họ thử. Như một hãng hàng không có thể sử dụng công cụ nhận diện gương mặt và những công nghệ nhận diện các chỉ số sinh học để vận hành quy trình điều phối khách hàng lên máy bay, tuy vậy lợi ích của việc này không đủ khi so với chi phí và các vấn đề xung quanh dữ liệu nhân thân cũng như quyền riêng tư của hành khách.

Tương tự, chúng ta cũng thấy được tiềm năng ứng dụng khi dữ liệu và công cụ đủ mạnh, nhưng giá trị vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Trong viễn cảnh dữ liệu (về cả mặt số lượng và chủng loại) hay công cụ quá mới và vẫn chưa được kiểm chứng các giá trị mà chúng có thể khai phóng được. Như trong ngành chăm sóc sức khỏe, nếu AI có thể xây dựng được một công cụ chẩn đoán chính xác với các phân tích tia X, các phương pháp đáng tin cậy hơn hay thậm chí các quy trình y tế tự động, giá trị mà AI mang lại sẽ là rất lớn. Tuy vậy, sự phức tạo và chi phí để đạt được là các rào cản lớn. Trong số các vấn đề phát sinh, quy trình vận hành hoàn hảo và giải quyết các hoạt động xấu/phi pháp trong bảo hiểm và luật pháp.

Các quan ngại của xã hội và quy định luật pháp cũng cản trở việc áp dụng AI. Các quy định luật pháp đặc biệt liên quan đến các tình huống có sử dụng dữ liệu nhận dạng cá nhân. Trong bối cảnh công chúng tranh luận ngày càng gay gắt về việc sử dụng và thương mai hóa dữ liệu cá nhân ở một vài nền tảng trực tuyến, việc sử dụng và lưu trữ thông tin cá nhận đặc biệt nhạy cảm trong một số ngành như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm và các ngành dịch vụ công. Để giải quyết các vấn đề này, doanh nghiệp và nhiều người dùng AI cần thiết phải phát triển mô hình hoạt động kinh doanh sử dụng dữ liệu phù hợp. Hơn nữa, các quy định và chế tài của luật pháp lại khác nhau ở từng quốc gia, từng ngành.

Quan hệ giữa các bên liên quan

Như những gì chúng ta đã thấy, chính năng lực vận hành của doanh nghiệp “chống lại” việc AI tạo ra giá trị chứ không phải do các rào cản kĩ thuật tự thân của AI. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi sẽ phát thảo mối quan hệ giữa các bên trong các tình huống nghiên cứu AI: nhà cung cấp công nghệ AI, doanh nghiệp áp dụng, nhà làm luật – người xác lập phạm vi cho cả hai.

  • Với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI: nhiều doanh nghiệp phát triển và cung cấp dịch vụ AI thường là các doanh nghiệp mạnh trong công nghệ và lực lượng các nhà khoa học dữ liệu đủ để khai thác được tiềm lực AI. Tuy vậy, họ thường thiếu các hiểu biết quan trọng về thị trường đích. Hiểu được giá trị tiềm năng của AI giữa các ngành và bộ phận có thể xác định được danh mục các doanh nghiệp AI. Họ được khuyến cáo không nên chỉ quá chú trọng vào bộ phận/lĩnh vực giàu tiềm năng nhất. Thay vào đó, họ nên kết hợp dữ liệu với các phân tích sâu về năng lực đối thủ, về những điểm mạnh, kiến thức về bộ phận/ngành nghề, và cả quan hệ với khách hàng để xây dựng danh mục đầu tư. Về mặt kĩ thuật, việc vạch ra tất cả các loại vấn đề và kĩ thuật ở các bộ phận/lĩnh vực tiềm năng có thể giúp doanh nghiệp định hướng những lĩnh vực chuyên môn xác đáng nên tập trung đầu tư trước.
  • Nhiều doanh nghiệp tìm kiếm cơ hội áp dụng AI vào trong thực tế vận hành đã bắt đầu áp dụng mô hình học máy hay thí điểm AI ở một số bộ phận. Trước khi bắt đầu với các nghiên cứu khả thi thay giải pháp thí điểm, doanh nghiệp được khuyến khích dành thời gian và chọn cách tiếp cận toàn diện vấn đề, rồi đến việc xây dựng tập danh mục ưu tiên các giải pháp trong doanh nghiệp (cả Ai và các công cụ phân tích khác). Đối với người dẫn đầu doanh nghiệp, để có một danh mục phù hợp, họ được khuyên là dành thời gian để hiểu về khả năng ứng dụng của AI và phạm vi ứng dụng nào có tiềm năng đem lại nhiều giá trị nhất cho doanh nghiệp cũng như công cụ phân tích hay loại AI nào phù hợp để khai thác được giá trị đó. Danh mục này cần thiết được thông báo, không chỉ trả lời giá trị tiềm năng của AI ở đâu mà còn công cụ đó khai thác tiềm năng như thế nào trên quy mô tổng thể doanh nghiệp. Câu hỏi công cụ phân tích khai thác tiềm năng đó như thế nào thật ra phụ thuộc rất ít vào năng lực công nghệ của giải pháp mà phần nhiều là ở kĩ năng, năng lực, và dữ liệu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần phải cân nhắc các nỗ lực từ những bước đi đầu tiên, đó chính là cách để có được và tổ chức được dữ liệu, tương tự cho bước cuối cùng về phương pháp để phối hợp kết quả mô hình AI đề xuất vào cách làm việc hiện nay từ clinical trial managers and sales force manager đến các nhân viên mua hàng. Các nghiên cứu trước đây của MGI chỉ ra rằng nhiều nhà tiên phong trong AI rất chú trọng vào bước đi đầu tiên và bước đi cuối cùng.
  • Các nhà làm luật cũng cần thiết cân bằng giữa ửng hộ việc phát triển công nghệ AI song song với việc quản lý rủi ro từ những “kẻ lợi dụng”. Họ quan tâm ủng hộ việc áp dụng rộng rải công nghệ AI vì AI có thể nâng cao năng suất lao động, phát triển kinh tế, và sự thịnh vượng cho cả xã hội. Họ làm điều đó bằng cách đầu tư vào nghiên cứu, phát triển và ủng hộ nhiều chương trình đào tạo, nuôi dưỡng nhân tài AI. Về vấn đề dữ liệu, chính phủ có thể thúc đẩy sự phát triển của các dữ liệu đào tạo trực tiếp thông qua các giải pháp dữ liệu mở. Mở một trung tâm dữ liệu công có thể thúc đẩy các công nghệ tiến bộ vượt bậc tư hay xây dựng các tiêu chuẩn dữ liệu chung cũng sẽ hưu ích. AI đã đặt cho các nhà làm luật nhiều câu hỏi mới để níu kéo các công cụ hay mô hình phân tích cũ không phù hợp. Do vậy, sự tiến bộ trong luật pháp là cần thiết để giải quyết với vấn đề đi liền cùng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Trong bối cảnh và quy mô lợi ích kinh tế và xã hội bị tác động, các mục tiêu nên được xác lập với tinh thần tránh gây thêm các phiền nhiễu trong việc áp dụng AI và khuyến khích khai thác tiềm lực AI một cách an toàn.

Nguồn: McKinsey, 2018

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (phần 01)

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (phần 01)

Đây là một nghiên cứu với hơn 400 tình huống ứng dụng AI ở hơn 19 ngành và 09 bộ phận khác nhau – một nghiên cứu thể hiện tiềm lực ứng dụng lớn và rộng của công nghệ AI hiện đại.

Trí thông minh nhân tạo – Artificial intelligence (AI) có thể được hiểu là một công nghệ thúc đẩy bước chuyển của thời đại, bước chuyển của thời kì kĩ thuật sốhiện nay; trong bối cảnh các tiềm lực ứng dụng của AI không ngừng được khai phá và lớn mạnh. Để biết thêm về điều này, bạn có thể đọc thêm Một số ghi chú khi đón đầu AI: những điều rút ra từ bên trong hàng trăm tình huống ứng dụng, ở bài viết ấy, chúng tôi chỉ rõ các công cụ phân tích truyền thống và công cụ “học sâu” (deep learning) với các vấn đề chúng có thể giải quyết trong hơn 400 tình huống ở nhiều doanh nghiệp/tổ chức. Dựa vào các nghiên cứu của McKinsey Global Institute và nhiều kinh nghiệm khai thác AI tại McKinsey Analytics, chúng tôi nhận định AI có tiềm năng lớn trong nhiều ngành nghề và nhiều lĩnh vực khác nhau. Bên cạnh việc chỉ ra tiềm lực ứng dụng trong nhiều tình huống cụ thể, ở bài viết này, chúng tôi còn muốn giúp bạn nhận diện được các hạn chế và rào cản khai thác AI nhằm mục tiêu hoàn thiện hơn công nghệ này. Hơn hết, giá trị của AI không chỉ ở mô hình của chúng, mà còn ở năng lực khai thác công nghệ của doanh nghiệp.

Ta cũng cần lưu ý rằng, thậm chí khi tiềm năng của AI là đã quá rõ ràng, các vấn đề về an ninh dữ liệu, quyền riêng tư/cá nhân, và sự sai lệch trong quá trình truyền dữ liệu nên được cân nhắc.

Ở chủ đề này, chúng ta sẽ đi qua bốn điểm, hai điểm đầu được trình bày trong phần này 01, hai điểm còn lại sẽ được trình bày trong phần 02.

  1. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào
  2. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI
  3. Đo lường giá trị tiềm năng của AI
  4. Lộ trình tác động và nâng cao giá trị

01. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào

Trí thông minh nhân tạo ngày càng được hoàn thiện, do vậy hiểu biết về trí thông minh nhân tạo cũng ngày càng rõ ràng hơn. Để tiện cho độc giả, chúng tôi sẽ sử dụng thuật ngữ AI để trỏ công nghệ học sâu nhờ vào mạng lưới nơ rôn nhân tạo. Chúng tôi cũng dành thời gian để “mổ xẻ” các công cụ Máy học và phân tích truyền thống.

 

 

Mạng nơ rôn là tên gọi một nhóm công nghệ machine learning, mà chúng tôi tạm dịch là máy học. Cốt yếu, chúng đều là công nghệ AI được xây dựng dựa trên việc mô phòng sự liên kết giữa các tế bào nơ rôn và sự tương tác giữa các tế bào nơ rôn trong não bộ con người. Mô hình máy tính đã lấy ý tưởng từ sự kết nối giữa các nơ rôn bắt đầu từ các nghiên cứu ở những năm 1940s, và được đề cao áp dụng trong công nghệ xử lý của máy tính sau đó. Cùng với các bộ dữ liệu lớn, công nghệ xử lý sớm đã phân tích thành công nhiều nguồn dữ liệu đầu vào như hình ảnh, video, và giọng nói. Nhiều doanh nghiệp thích gọi công nghệ này là “học sâu”, vì họ cho rằng, mạng lưới nơ rôn có nhiều lớp (“sâu”) do các siêu liên kết giữa các nơ rôn.

Chúng tôi sẽ phân tích tính ứng dụng và giá trị của 03 loại kĩ thuật mạng lưới nơ rôn bên dưới:

  • Mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống (Feed forward neural networks): đây là mô hình mạng lưới nơ rôn nhân tạo đơn giản nhất. Trong cấu trúc này, thông tin di chuyển theo một hướng duy nhất, từ lớp đầu vào, thông qua một số lớp “ẩn”, và đến lớp đầu ra. Không một vòng lặp nào tồn tại trong mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống. Mạng lưới này được đề xướng đầu tiên năm 1958 bởi Frank Rosenblatt – một nhà tiên phong trong công nghệ AI. Cấu trúc này phù hợp nhất khi xử lý những vấn đề lặp lại, không có bất kì một điều gì mới. Dựa vào công nghệ điện toán, thuật toán huấn luyện, và dữ liệu sẵn có, mô hình có thể nâng cao chất lượng kết quả đầu ra.
  • Mạng nơ rôn hồi quy (Recurrent neural networks – RNNs): là một dạng mạng lưới nơ rôn nhân tạo có nhiều vòng lặp trong liên kết giữa các nơ rôn, mô hình này rất phù hợp để xử lý một chuỗi nhiều đầu vào. Tháng 11.2016, các nhà nghiên cứu đại học Oxford công bố hệ thống trên nền tảng mạng lưới nơ rôn hồi quy đã đạt được 95% độ chính xác khi mô phỏng tiếng nói dựa trên khẩu hình miệng, và kết quả này cao hơn hẳn các chuyên gia đọc khẩu hình miệng (chỉ chính xác khoảng 52%)
  • Mạng nơ rôn tích chập (Convolutional neural networks – CNNs): là một mạng nơ rôn nhân tạo mà ở đó các lớp nơ rôn được xây dựng trên ý tưởng phương thức tổ chức/xử lý của vỏ não thị giác động vật, một phần não bộ chuyên xử lý hình ảnh, cũng rất phù hợp để giải quyết các bài toán trừu tượng.

Trong nghiên cứu về tính ứng AI này, chúng tôi cũng cân nhấn đến 02 kĩ thuật khác: (01) mạng lưới sinh mẫu – generative adversarial networks (GANs) và (02) học tăng cường – reinforcement learning, nhưng vẫn chưa đánh giá tiềm năng của 02 công nghệ này:

Mạng lưới sinh mẫu (Generative adversarial networks – GANs): gồm 02 mạng lưới nơ rôn thi nhau giải quyết vấn đề dựa trên mô hình trò chơi Tổng Bằng Không (Zero-sum game framework), GANs có thể học cách bắt chước nguồn dữ liệu đa dạng đầu vào (như chuỗi kí tự, kí âm, hay hình ảnh) và từ đó, GANs tạo ra các bộ dữ liệu khả dĩ hiện vẫn chưa tồn tại trong thực tế.

Học tăng cường (Reinforcement learning) là một bộ phận nhỏ của máy học, mà ở đó, hệ thống được đào tạo/huấn luyện bằng các phần thưởng hay hình phạt ảo, cốt lõi của mô hình này là học bằng phương pháp thử sai. Google DeepMind đã áp dụng công nghệ học tăng cường để phát triển hệ thống có thể chơi trò chơi, cả trò chơi điện tử và cờ (như cờ vây), và thậm chí còn giỏi hơn cả quán quân cờ vây của chúng ta.

02. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI

Chúng tôi đã thu thập và phân tích hơn 400 tình huống ứng của AI trong 19 lĩnh vực và 09 bộ phận kinh doanh. Các tình huống này cho thấy tiềm năng AI trong những quy phạm xác định, điều đáng trân trọng ở đây chính là việc chúng tôi cũng dành thời gian để so sánh AI với các công cụ phân tích truyền thống (hình 2), ở mức quy định về mặt dữ liệu – độ lớn, độ đa dạng, và độ linh hoạt – phù hợp để nhận định tiềm năng. Các tình huống khai thác AI của chúng tôi tuy đa dạng nhưng vẫn chưa phải là toàn diện, và do đó đôi khi, chúng tôi có thể đánh giá quá cao hay quá thấp tiềm năng của AI trong một số ngành. Chúng tôi không ngừng thu thập, chọn lựa và thêm vào “thư viện nghiên cứu ứng dụng AI” của mình để nâng cao tính khách quan khi đánh giá.

Một vài ví dụ ứng dụng AI để nâng cao hiện quả vận hành:

  • Bảo trì tiên phòng: một công cụ hữu hiệu để phát hiện các bất thường. Học sâu có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu đa chiều và có thể thay thế hệ thống bảo trì phòng ngừa hiện nay, nâng nó lên một tầm mới. Phân lớp dữ liệu, như dữ liệu âm thanh hay dữ liệu hình ảnh từ các cảm biến – có thể chỉ là các cảm biến rẻ tiền như microphones hay camera. Nhờ vậy mạng lưới nơ rôn có thể nâng cao được hệ thống bảo trì phòng ngừa cũ hay thậm chí là thay thế nó. AI có khả năng dự báo sai hỏng và tính toán hoạch định công tác bảo trì phù hợp để tối ưu hóa thời gian dừng máy, chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất sản xuất. Như AI có thể nâng cao tuổi thọ của một máy bay chở hàng, điều mà các công cụ phân tích truyền thống vẫn không làm tốt. AI kết hợp nhiều dữ liệu về mô hình máy bay, lịch sử bảo trì, cảm biến IoT để phát hiện các bất thường từ dữ liệu độ rung của động cớ, hình ảnh và video động cơ vận hành.
  • Công nghệ tối ưu hóa logistics trên nền tảng AI giúp giảm chi phí nhờ vào các dự báo thời gian thực và huấn luyện hành vi. AI có thể được sử dụng để ước tính liên tục chi phí logistics ở các bên liên quan; nó cũng có thể tối ưu hóa định tuyến phù hợp với tình trạng giao thông, từ đó cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu và thời gian giao hàng. Một doanh nghiệp vận tải ở Châu Âu đã giảm được 15% chi phí nhiên liệu bằng việc sử dụng các cảm biến theo dõi hiệu suất hoạt động của phương tiện vận tải và hành vi tài xế, tài xế nhận được các hướng dẫn thời gian thực về khi nào cần phải tăng tốc, khi nào cần phải giảm tốc. Nhờ vậy, họ tối ưu hóa được lượng nhiên liệu sử dụng và giảm được chi phí bảo trì thiết bị.
  • AI là một công cụ hữu ích để quản lý việc chăm sóc khách hàng và sẵn sàng cho thách thức “tùy biến sản phẩm”. Nhờ vào việc cải thiện năng lực nhận diện giọng nói và điều tiết cuộc gọi, AI đã mang lại cho khách hàng một dịch vụ hoàn hảo – và hiệu quả hơn bao giờ hết. Khó có từ ngữ nào có thể đặc tả được năng lực của AI trong các trung tâm chăm sóc khách hàng qua điện thoại. Công nghệ học sâu giúp phân tích âm thanh giọng nói của khách hàng để nhận biết cảm xúc hiện tại của họ, nếu khách hàng phản hồi một cách thiếu thiện cảm với hệ thống, thì ngay lập tức, hệ thống điều tiết sẽ chuyển cuộc gọi này đến với nhân viên chăm sóc khách hàng. Trong marketing và bán hàng, công nghệ AI cũng có những tác động lớn. Việc kết hợp đặc tính nhân chủng học của khách hàng, các giao dịch cũ, và dữ liệu mạng xã hội giúp thiết kế sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu khách hàng, từng khách hàng một. Công nghê dự báo “sản phẩm khách hàng sẽ mua kế tiếp” giúp xác định phân khúc khách hàng – các công ty như Amazon hay Netflix đã áp dụng thành công – có thể giúp doanh thu của doanh nghiệp tăng lên đến 2 lần.

2/3 số tình huống nghiên cứu áp dụng AI là vì họ muốn cải thiện hiệu quả công cụ phân tích hiện tại

69% các tình huống mà chúng tôi nghiên cứu, mạng lưới nơ rôn sâu được sử dụng nhằm nâng cao hiệu quả của các công cụ phân tích cũ. Những tình huống đầu tư mới cho AI hiện chỉ chiếm 16% tổng số tình huống. Và ở 15% số tình huống còn lại, AI vẫn chưa chứng minh được sự ưu việt của nó so với các công cụ phân tích hiện nay, sự hạn chế của dữ liệu là một trong số những nguyên nhân giải thích cho điều này.

 

Quản trị dịch vụ khách hàng là một ngành thu hút được nhiều đầu tư mới cho AI, như một số ngành khác, ngành này có nhiều dữ liệu giá trị và sát với phản ứng theo thời gian thực của con người. Ngoài ra, ngành y tế (chăm sóc sức khỏe) cũng nhận được nhiều đầu tư mới cho AI. Các công nghệ chẩn đoán bệnh hay cải thiện sức khỏe nhờ vào sự phong phú của thông tin hữu ích từ hình ảnh, âm thanh, MRIs đã hỗ trợ sự phát triển của AI trong ngành.

Các tình huống của chúng tôi chỉ ra AI có tiềm năng lớn để mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp hơn so với các công phụ phân tích truyền thông từ 30 đến 128%, tùy ngành.

Tuy nhiên, trong một vài tình huống nghiên cứu, cả AI và công cụ phân tích truyền thống đều đang đóng góp giá trị cho doanh nghiệp, như bảo hiểm, dược phẩm, truyền thông. Thật sự, AI vẫn chưa khẳng định được tiềm năng của mình một cách rõ ràng trong những ngành này. Nguyên nhân có thể giải thích cho điều này là phương pháp sử dụng dữ liệu trong ngành và rào cản quy định của nhà nước.

Các yêu cầu về mặt dữ liệu giúp học sâu có thể phát triển bền vững để chiếm được ưu thế hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Để các hệ thống mạng lưới nơ rôn phát triển hiệu quả đòi hỏi ta phải đưa vào một lượng lớn dữ liệu song song với việc truy cập kết để xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán phù hợp. Hơn nữa, các công cụ học sâu cần phải đủ mạnh để hiểu được các mô hình, các vấn đề từ nhiều loại dữ liệu phức tạp, đa chiều như hình ảnh, video, hay âm thanh.

AI cần một lượng rất lớn dữ liệu phù hợp. Andrew Ng, sáng lập viên Coursera, nhận định khi giải thích phương thức các công ty AI lấy, tổ chức, và sử dụng dữ liệu lớn để tạo nên giá trị.

Học sâu cần hàng nghìn quan sát để xây dựng mô hình, và từ đó phân loại các nhiệm vụ tương đối tốt. Trong một số tình huống, học sâu cần đến hàng triệu mẫu để có thể vận hành như con người. Với một ước tính trước đây của chúng tôi, một thuật toán học sâu nhìn chung sẽ vận hành đạt mức chấp nhận được khi được “học” khoảng 5000 mẫu dữ liệu phù hợp, nếu muốn mô hình vận hành hiệu quả như con người hay thậm chí vượt mặt con người, thì số mẫu dữ liệu phù hợp tối thiểu là 10 triệu. Ở một số tình huống các doanh nghiệp hiện đang áp dụng các công cụ phân tích bậc cao, dữ liệu đã sẵn có – vài triệu hay thậm chí vài tỷ – cho AI sử dụng, đây là phương thức “đào tạo”AI thích hợp nhất. Tuy nhiên, nếu ta không đáp ứng được lượng mẫu tối thiểu, AI sẽ không mang lại giá trị gì hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Thu thập hay xây dựng một lượng dữ liệu lớn có thể được xem là một khó khăn cho các doanh nghiệp trong nhiều tình huống nghiên cứu, và phân loại vẫn còn là một thách thức lớn. Hầu hết các mô hình AI hiện tại được đào tạo dưới dạng “học có giám sát”, đòi hỏi con người phải đặt tên và phân loại dữ liệu nguồn. Tuy vậy, các kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ giải quyết được điểm thắt cổ chai này, như học tăng cường, mạng lưới sinh mẫu, học chuyển giao (transfer learning), và học một lần (one-shot learning). Các kĩ thuật mới này cho phép AI học từng chủ đề với số lượng dữ liệu mẫu nhỏ hơn, hay thậm chí, chỉ có một.

Nhiều tổ chức phải chọn và áp dụng chiến lực cho phép họ thu thập và tổng hợp dữ liệu ở quy mô lớn. Thậm chí với một lượng lớn dữ liệu, họ còn phải đảm bảo dữ liệu tránh bị “quá sát” (overfitting) – khi mô hình đi quá sát với các điểm nhiễu hay các yếu tố ngẫu nhiên của bộ dữ liệu, làm cho kết quả thiếu tin cậy, hay tránh việc “không theo sát” – khi mô hình không nhận biết được tất cả các đặc điểm liên quan. Kết nối dữ liệu từ nhiều nhóm khách hàng khác nhau, thay vì lưu trữ dữ liệu độc lập, vô cùng quan trọng để tạo nên giá trị.

Để nhận diện được toàn bộ tiềm năng của AI đòi hỏi nguồn dữ liệu đầu vào phải đa dạng, gồm hình ảnh, video, và âm thanh

Các kĩ thuật mạng lưới nơ rôn của AI rất giỏi phân tích dữ liệu hình ảnh, video, và âm thanh – những nguồn dữ liệu được nhận định là rất phức tạp và đa chiều. Mạng lưới nơ rôn rất giỏi giải quyết các vấn đề đa chiều, khi nhiều lớp trong mạng lưới có thể học để đại diện cho nhiều đặc tính của dữ liệu. Như, với công nghệ nhận diện gương mặt, lớp đầu tiên của mạng lưới sẽ tập trung vào những điểm ảnh lớn, lớp kế tiếp sẽ tập trung vào các đường thẳng và đường cong, lớp kế nữa tập trung vào các điểm nhận dạng riêng biệt, và lớp cuối cùng có thể xác định được gương mặt. Khác với các công nghệ AI tiền nhiệm – đòi hỏi chuyên gia phải phân tích đặc điểm nhận dạng nhân chủng học, kĩ thuật mạng lưới nơ rôn này có thể tự học được những điểm nhận diện trên nhờ vào các mô phỏng trên mạng lưới trong suốt quá trình đào tạo.

Cùng với các vất đề về lượng và độ đa dạng của dữ liệu, tốc độ cũng cần thiết: công nghệ AI đòi hỏi mô hình cần thiết được đào tạo để phù hợp với các điều kiện không ngừng thay đổi, do vậy, các dữ liệu học hỏi nhất thường phải được củng cố thường xuyên. Trong 1/3 số tình huống, các mô hình cần phải được củng cố lại ít nhất là hằng tháng. Và gần như 1/4 số tình huống dữ liệu cần thiết phải được củng cố mỗi ngày, đó là các tình huống trong ngành marketing, bán hàng, sản xuất, và quản lý chuỗi cung ứng.

[Còn phần 02]

Nguồn: Mckinsey, 2018