Ứng dụng học máy đổi mới biến đổi các ứng dụng kinh doanh

Học máy (ML) đang cách mạng hóa cách các doanh nghiệp vận hành, thúc đẩy đổi mới và mở khóa những khả năng mới trong các ngành. Bằng cách tận dụng lượng lớn dữ liệu và các thuật toán mạnh mẽ, ML cho phép các công ty tự động hóa quy trình, đưa ra các dự đoán chính xác và khám phá các mẫu ẩn để tối ưu hóa hiệu suất. Từ trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa đến bảo trì dự đoán và phát hiện gian lận nâng cao, tiềm năng của ML là vô hạn.

Học máy là một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo được sử dụng để phát triển các thuật toán và mô hình thống kê nhằm cho phép máy tính thực hiện các tác vụ cụ thể mà không cần hướng dẫn.

Các doanh nghiệp đã bắt đầu tích hợp các dịch vụ phát triển ứng dụng học máy và chức năng vào các quy trình, ứng dụng và hoạt động của họ để đảm bảo hiệu quả tối ưu. Bằng cách tận dụng các dịch vụ này, các công ty có thể tích hợp các khả năng học máy tiên tiến vào hoạt động của mình, cho phép tự động hóa, ra quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa hiệu suất. Việc tích hợp giúp các doanh nghiệp duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay bằng cách mở khóa những hiểu biết mới và hợp lý hóa các quy trình để hoạt động thông minh hơn, hiệu quả hơn.

Dưới đây chúng ta sẽ thảo luận về sự đổi mới trong học máy giúp chuyển đổi các ứng dụng kinh doanh.

Năm cách sáng tạo để sử dụng học máy trong doanh nghiệp

Thống kê về học máy đã chỉ ra rằng các ngành khác nhau có thể hưởng lợi từ việc sử dụng các phương pháp học máy đổi mới để vượt lên trong các quy trình kinh doanh.

1. Nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua học máy

Các doanh nghiệp phải nâng cao trải nghiệm khách hàng để xây dựng lòng trung thành và thúc đẩy sự tương tác. Hai chiến lược ML hiệu quả có thể được sử dụng để giúp nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Chatbot và trợ lý ảo: Những công cụ này có thể giúp chuyển đổi dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ 24/7 cho những khách hàng cần trợ giúp. Chúng có thể xử lý nhiều tác vụ khác nhau như trả lời câu hỏi và hỗ trợ các yêu cầu.

Một số lợi ích khi sử dụng các công nghệ học máy này bao gồm:

• Khả dụng 24/7: Chatbot luôn sẵn sàng phục vụ bất cứ lúc nào, vì vậy nhân viên không cần phải làm thêm ca hoặc làm việc vào ban đêm để luôn có mặt. Các hệ thống học máy không giám sát sử dụng mạng thần kinh nhân tạo để tiếp tục tương tác với khách hàng và giữ chân khách hàng hiện có.
• Tốc độ và hiệu quả: Chatbot và trợ lý ảo có thể xử lý thông tin nhanh hơn con người và loại bỏ thời gian chờ đợi cho khách hàng. Cung cấp dữ liệu huấn luyện và sử dụng khoa học dữ liệu sẽ cho phép chatbot giao tiếp với khách hàng.
• Khả năng mở rộng: Chatbot có thể được thay đổi và phát triển để xử lý nhiều tác vụ hơn, như xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc, và mang đến cho doanh nghiệp cơ hội sử dụng công nghệ mà không cần tăng cường nhân sự.
• Cá nhân hóa: Dựa trên dữ liệu khách hàng, chatbot và trợ lý ảo có thể cá nhân hóa tương tác với khách hàng như sử dụng tên thật, ghi nhớ các tương tác trước đây và cung cấp các phản hồi phù hợp với yêu cầu của khách hàng.

Đề xuất được cá nhân hóa: Sử dụng phân tích dữ liệu và học máy có thể điều chỉnh các gợi ý được cá nhân hóa cho khách hàng dựa trên các tương tác, hành vi và sở thích trong quá khứ.

Dưới đây là một số lợi ích của việc sử dụng các đề xuất được cá nhân hóa để cải thiện trải nghiệm mua sắm tổng thể.

• Tận dụng dữ liệu: Doanh nghiệp có thể xác định các mẫu và sở thích bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng. Ví dụ, một nền tảng thương mại điện tử có thể sử dụng lịch sử duyệt web của khách hàng để theo dõi sở thích của họ.
• Tăng cường tương tác: Việc tạo ra các đề xuất được cá nhân hóa sẽ tăng cường sự tương tác của người dùng. Các gợi ý được tùy chỉnh sẽ dẫn đến việc khách hàng mua hàng nhiều hơn, và điều này sẽ làm tăng thời gian của từng khách hàng trên nền tảng, giúp bạn hiểu được khách hàng cần và muốn gì.
• Lòng trung thành của khách hàng: Hiểu được những gì khách hàng muốn và thích sẽ tạo ra lòng trung thành của khách hàng vì khách hàng sẽ cảm thấy rằng nhu cầu và mong muốn của họ đang được công nhận và sẽ tiếp tục mua hàng từ doanh nghiệp.

2. Học máy tối ưu hóa hoạt động

Các doanh nghiệp cần tối ưu hóa các quy trình kinh doanh để nâng cao hiệu quả, cải thiện hiệu suất tổng thể và giảm chi phí. Đối với các quy trình tối ưu hóa, có hai lĩnh vực trọng tâm chính: quản lý chuỗi cung ứng và bảo trì dự đoán.

Quản lý chuỗi cung ứng: Chiến lược này tập trung vào việc cải thiện tính hiệu quả và hiệu suất của chuỗi cung ứng từ việc mua nguyên liệu thô đến sản phẩm hoàn chỉnh. Dưới đây là một số chiến lược chính có thể được sử dụng trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng:

• Dự báo nhu cầu: Phân tích nâng cao có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu của khách hàng chính xác hơn. Điều này sẽ giúp hoạt động kinh doanh bằng cách giảm chi phí liên quan đến hàng tồn kho dư thừa và điều chỉnh mức tồn kho phù hợp với doanh số bán hàng.
• Quản lý hàng tồn kho: Thực hiện các phương pháp quản lý hàng tồn kho sẽ giúp giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp và đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ hàng tồn kho khi cần. Quản lý có thể đạt được bằng cách sử dụng hệ thống theo dõi hàng tồn kho tự động.
• Hợp tác với nhà cung cấp: Hợp tác với các nhà cung cấp có thể giúp cải thiện giao tiếp và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn.
• Tối ưu hóa logistics: Các tuyến đường và phương thức vận chuyển có thể được phân tích để cải thiện thời gian giao hàng cho doanh nghiệp và tăng năng suất. Doanh nghiệp có thể sử dụng phát triển phần mềm để giúp tối ưu hóa và xem xét các phương thức vận chuyển thay thế.
• Tích hợp công nghệ: Sử dụng công nghệ trong kinh doanh có thể giúp đưa ra các quyết định kinh doanh như có nên sử dụng blockchain để minh bạch, tự động hóa để tăng hiệu quả và AI để phân tích dự đoán hay không.

Bảo trì dự đoán: Quá trình này bao gồm việc sử dụng học máy và phân tích dữ liệu để dự đoán khi nào một máy móc hoặc thiết bị có khả năng cần bảo trì hoặc sẽ hỏng. Dưới đây là một số yếu tố chính của bảo trì dự đoán:

• Phân tích dữ liệu: Các thuật toán học máy phân tích dữ liệu thu thập được để giúp dự đoán các kết quả như hỏng hóc máy móc. Điều này có thể giúp doanh nghiệp lên lịch bảo trì trước thời hạn để tránh mất mát sản xuất.
• Thu thập dữ liệu: Các quy trình thu thập dữ liệu sử dụng cảm biến và thiết bị IoT để thu thập dữ liệu thời gian thực từ máy móc như các chỉ số hiệu suất hoạt động, độ rung và nhiệt độ.
• Triển khai: Doanh nghiệp có thể lên lịch bảo trì máy móc trong giờ thấp điểm hoặc khi thiết bị ít được sử dụng nhất để giảm sự chậm trễ trong sản xuất.
• Cải tiến liên tục: Sử dụng hệ thống học máy có thể dẫn đến việc đưa ra các dự đoán chính xác hơn và giúp cải thiện chiến lược bảo trì cho các quy trình kinh doanh.

3. Ra quyết định dựa trên dữ liệu

Việc sử dụng phương pháp ra quyết định dựa trên dữ liệu cho các quyết định kinh doanh là một cách tiếp cận chiến lược sẽ giúp định hướng các quyết định kinh doanh. Các công ty có thể sử dụng thông tin kinh doanh (business intelligence), đổi mới tiếp thị, phân tích và quản lý rủi ro để nâng cao hiệu quả hoạt động của các ứng dụng kinh doanh của họ.

Dưới đây là cách mỗi thành phần sẽ thúc đẩy các quy trình của công ty.

Business intelligence (thông tin kinh doanh) và phân tích: Những thuật ngữ này đề cập đến các phương pháp và công nghệ được sử dụng để phân tích, thu thập và trình bày dữ liệu kinh doanh. Các khía cạnh chính của cách tiếp cận này bao gồm:

• Trực quan hóa dữ liệu: Business intelligence có thể giúp nhân viên hiểu các điểm dữ liệu phức tạp của doanh nghiệp trong các báo cáo trực quan và bằng cách cung cấp các bảng điều khiển nơi dữ liệu này dễ dàng truy cập.
• Phân tích mô tả: Sử dụng dữ liệu lịch sử để hiểu hiệu suất trong quá khứ của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng đến các quyết định trong tương lai bằng cách tạo ra một mô hình học máy, và các doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu để có sẵn các phân tích.
• Phân tích dự đoán: Sử dụng học máy cho các kỹ thuật kinh doanh và mô hình thống kê có thể giúp dự đoán kết quả cho doanh nghiệp.
• Phân tích đề xuất: Phân tích đề xuất sẽ khuyến nghị các hành động dựa trên những hiểu biết dự đoán.

Quản lý rủi ro: Sử dụng việc ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể hiệu quả cho việc quản lý rủi ro trong kinh doanh. Các phương pháp sau đây có thể được sử dụng để xác định, giảm thiểu và đánh giá rủi ro trong doanh nghiệp.

• Phân tích kịch bản: Các mô hình học máy có thể đại diện cho các kịch bản để chuẩn bị cho bất kỳ rủi ro nào có thể ảnh hưởng đến doanh nghiệp.
• Mô hình đánh giá rủi ro: Doanh nghiệp có thể sử dụng khả năng học máy để giúp phát triển các mô hình dự đoán và phân tích các rủi ro tiềm ẩn.
• Giám sát thời gian thực: Các ứng dụng học máy có thể giúp giám sát mọi rủi ro trong thời gian thực để có thể quản lý mọi rủi ro đối với doanh nghiệp.
• Giám sát tuân thủ và quy định: Hệ thống học máy có thể được sử dụng để giúp doanh nghiệp tuân thủ các quy định bằng cách liên tục giám sát các hoạt động kinh doanh.

Đổi mới tiếp thị có những hiểu biết sâu sắc cụ thể về cách các doanh nghiệp có thể quản lý rủi ro trong kinh doanh. Những đổi mới chính này bao gồm:

• Phân khúc khách hàng: Doanh nghiệp có thể phân khúc đối tượng khách hàng dựa trên sở thích, hành vi và nhân khẩu học của họ.
• Cá nhân hóa: Phân tích dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa bằng cách điều chỉnh các ưu đãi hoặc thông điệp để tăng cường tương tác với khách hàng.
• Thử nghiệm A/B: Doanh nghiệp có thể sử dụng thuật toán học máy để tiến hành thử nghiệm A/B cho các chiến dịch tiếp thị, sản phẩm và thiết kế trang web.
• Phân tích khách hàng dự đoán: Điều này có thể giúp doanh nghiệp dự đoán các mô hình mua hàng trong tương lai bằng cách sử dụng các đề xuất sản phẩm và khuyến mãi nhắm mục tiêu.

4. Chuyển đổi nguồn nhân lực

Các doanh nghiệp có thể chuyển đổi nguồn nhân lực như một chiến lược để nâng cao chức năng nhân sự và đảm bảo rằng chúng phù hợp với mục tiêu kinh doanh, đồng thời thích ứng với môi trường làm việc đang phát triển. Thu hút nhân tài và sự gắn kết của nhân viên là hai trong số các thành phần quan trọng được sử dụng trong quá trình chuyển đổi này.

Sự gắn kết của nhân viên có những yếu tố chính có thể thúc đẩy một lực lượng lao động tận tâm. Những yếu tố chính này bao gồm:

• Phản hồi và giao tiếp liên tục: Doanh nghiệp có thể sử dụng các mô hình học máy để nhận phản hồi từ nhân viên và thiết lập các hệ thống hỗ trợ việc kiểm tra định kỳ với nhân viên.
• Sức khỏe và hạnh phúc của nhân viên: Các chương trình chăm sóc sức khỏe có thể được triển khai để nâng cao sức khỏe và hạnh phúc của nhân viên.
• Cơ hội phát triển sự nghiệp: Sử dụng học máy, doanh nghiệp có thể cung cấp các chương trình đào tạo để nhân viên nâng cao kỹ năng của họ.

Thu hút nhân tài có thể kết hợp các công cụ trí tuệ nhân tạo để sàng lọc những ứng viên tốt nhất cho bất kỳ vị trí trống nào. Việc sử dụng hệ thống học máy để tìm kiếm các ứng viên phù hợp nhất sẽ loại bỏ nhu cầu về các phương pháp tuyển dụng truyền thống, đảm bảo rằng ứng viên có kinh nghiệm làm việc phù hợp, đồng thời giúp theo dõi các ứng viên bằng cách duy trì liên lạc và cải thiện quy trình tuyển dụng.

5. Ứng dụng theo ngành cụ thể

Sử dụng học máy trong các ứng dụng sẽ nâng cao hiệu quả, tính tuân thủ và khả năng cung cấp dịch vụ trong các ngành như tổ chức tài chính và chăm sóc sức khỏe.

Đối với các ứng dụng chăm sóc sức khỏe, thuật toán học máy được sử dụng theo những cách sau:

• Hồ sơ sức khỏe điện tử: Chăm sóc bệnh nhân có thể được hợp lý hóa bằng cách sử dụng các mô hình học máy để cung cấp cho nhân viên y tế quyền truy cập thông tin bệnh nhân một cách nhanh chóng.
• Y học từ xa (Telemedicine): Cho phép tư vấn từ xa cho những bệnh nhân không thể rời khỏi nhà hoặc những người sống ở vùng nông thôn nơi khó tiếp cận bác sĩ.
• Trao đổi thông tin sức khỏe: Cho phép chia sẻ thông tin bệnh nhân giữa các đồng nghiệp và các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe khác nhau để cải thiện việc điều trị bệnh nhân.

Đối với các ứng dụng tài chính:

• Hệ thống giao dịch tự động: Hệ thống học máy có thể giúp phân tích dữ liệu và xu hướng thị trường để giúp doanh nghiệp và khách hàng đưa ra các quyết định sáng suốt khi giao dịch.
• Công nghệ Blockchain: Thuật toán học máy cung cấp một sổ cái minh bạch và chống giả mạo, giảm chi phí dữ liệu giao dịch và tăng cường bảo mật.
• Robo-advisor: Đây là các dịch vụ quản lý đầu tư tự động cho phép người dùng nhận lời khuyên về cách đặt mục tiêu đầu tư và giảm thiểu rủi ro của họ.
• Hệ thống phát hiện gian lận: Để hỗ trợ phát hiện gian lận, hệ thống học máy giúp ngăn chặn tổn thất tài chính và bảo vệ dữ liệu khách hàng.

Xu hướng tương lai trong học máy

Sự tiến bộ của các công nghệ AI như học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và học tăng cường (reinforcement learning) sẽ dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong học máy.

Những tiến bộ này cũng sẽ tăng cường việc sử dụng của các doanh nghiệp thuộc mọi quy mô bằng cách cho phép tích hợp các công cụ mới vào các hoạt động kinh doanh hiện có, như sử dụng nền tảng dựa trên đám mây hoặc các framework mã nguồn mở để tận dụng các hệ thống học máy mà không yêu cầu chuyên môn kỹ thuật sâu rộng.

Để đổi mới trong các ngành khác nhau, hệ thống học máy có thể được triển khai để tối ưu hóa quy trình, phát triển các dịch vụ và sản phẩm mới, và xác định xu hướng.

Học máy sẽ phát triển cùng với sự tiến bộ của công nghệ và tương lai của các ứng dụng học máy sẽ đến rất nhanh. Các doanh nghiệp sẽ tăng năng suất bằng cách sử dụng AI để mở khóa các cơ hội mới nhằm nâng cao hoạt động của họ.