Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lí doanh nghiệp, thương mại điện tử và tài chính

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện nay đang được tích hợp mạnh mẽ trong ngành thương mại điện tử và tài chính – ngân hàng, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn, quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả và cải thiện hiệu suất hoạt động. Học máy (ML) và học sâu là những phương pháp AI được ưa chuộng, được áp dụng để kiểm soát chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa dịch vụ khách hàng và giảm chi phí. Các ứng dụng AI và ML trong thương mại điện tử và ngân hàng bao gồm tăng trưởng doanh số, dự báo doanh số, quản lý hàng tồn kho, bảo mật, phát hiện gian lận và quản lý danh mục đầu tư.

1. Giới thiệu về AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) là lĩnh vực nghiên cứu và mô phỏng quá trình sáng tạo của con người trên máy tính, nhằm phát triển hệ thống máy tính có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, và dịch ngôn ngữ. Nó là một ngành công nghệ chủ yếu tập trung vào việc tạo ra máy móc có khả năng hoạt động như con người, được mô tả bởi các chuyên gia là “kiến thức khoa học và kỹ thuật để phát triển các chương trình máy tính thông minh đặc biệt.”

Các tổ chức và doanh nghiệp, với ưu tiên là xây dựng phương pháp kiểm soát chất lượng sản phẩm tiêu chuẩn và hiệu quả, đang tích cực áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện trải nghiệm khách hàng, quản lý hiệu quả chuỗi cung ứng, tối ưu hóa hoạt động, và giảm chi phí đối tác.

2. Các kĩ thuật Machine Learning nổi bật

Machine Learning là một lĩnh vực nhỏ của khoa học máy tính, nó có khả năng tự học hỏi dựa trên dữ liệu đưa vào mà không cần phải được lập trình cụ thể.

Các kĩ thuật ML thường được chia thành hai loại: Kĩ thuật học có giám sát và không giám sát sử dụng dữ liệu đào tạo được gán nhãn để suy luận (phân loại, hồi quy), trong khi các kĩ thuật học không giám sát, sử dụng dữ liệu không được gán nhãn để xác định tìm cấu trúc của tập dữ liệu (phân cụm).

Phân loại là một bài toán trong đó dữ liệu đầu vào được gán vào các nhóm khác nhau. Ví dụ như Gmail đánh giá xem một email có phải là spam hay không, hoặc tổ chức tín dụng xác định khả năng thanh toán nợ của khách hàng. Các kỹ thuật phổ biến như Decision Tree (cây quyết định), Bayes (phân lớp), Artificial Neural Networks (mạng nơ-ron nhân tạo), Nearest Neighbor (hàng xóm gần nhất), Random Forest (rừng ngẫu nhiên), Support Vector Machines (máy vector hỗ trợ), Clustering (phân cụm) được sử dụng trong nhiều ứng dụng.

• Cây quyết định – một trong những kỹ thuật phân loại đơn giản nhất, được biểu diễn dưới dạng cây có cấu trúc. Mỗi nút trung gian của cây thực hiện kiểm tra một thuộc tính, với các nhánh tương ứng với các giá trị của thuộc tính hoặc kết quả kiểm tra. Nút lá của cây chứa nhãn phân loại cuối cùng. Để phân loại một ví dụ, ta đi từ gốc cây đến nút lá dựa trên giá trị thuộc tính tại mỗi nút. Quá trình này tiếp tục cho đến khi đạt được nút lá, và nhãn của nút lá được chọn là kết quả phân loại cho ví dụ đó.

• Phân lớp đối với một tập dữ liệu có thể đối mặt với thách thức khi sự không chắc chắn và nhiễu trong dữ liệu gây ra sự không xác định trong việc đánh giá các biến lớp. Ngay cả khi sử dụng giá trị thuộc tính đã được xác định, các biến lớp vẫn có thể không được định rõ. Ví dụ, trong dự đoán khả năng mắc bệnh tim dựa trên hoạt động hàng ngày, các yếu tố như hút thuốc, uống rượu và yếu tố di truyền có thể làm tăng sự không chắc chắn. Trong những tình huống như vậy, mô hình phân loại trở thành lựa chọn hữu ích để xử lý hiệu quả các biến lớp không xác định và mối tương quan phức tạp giữa thuộc tính và nhãn lớp.
• Mạng nơ-ron nhân tạo, dựa trên cấu trúc của mạng nơ-ron sinh học, được sử dụng để mô phỏng các chức năng của bộ não động vật. Còn được biết đến với tên gọi hệ thống kết nối, mạng nơ-ron nhân tạo được tạo thành từ các nút kết nối và liên kết có hướng. Mỗi liên kết mang theo một trọng số, chuyển động tín hiệu từ một nút đến nút khác. Khi một nút nhận tín hiệu, nó xử lý thông tin đó trước khi chuyển tiếp đến nút tiếp theo trong mạng.

• Bộ phân loại hàng xóm gần nhất xem mỗi mẫu dữ liệu như một điểm trong không gian chiều d, với d là số đặc trưng. Thuật toán đo khoảng cách giữa mẫu thử nghiệm và các điểm dữ liệu trong tập huấn luyện. Phương pháp phân loại không tham số này dựa trên nhãn lớp của các điểm láng giềng để xác định nhãn của mẫu thử nghiệm. Với k điểm gần nhất, nhãn được xác định bằng cách đếm số lượng điểm gần nhất thuộc từng nhãn. Thách thức là lựa chọn giá trị chính xác của k, với giá trị quá thấp có thể bị ảnh hưởng bởi nhiễu trong dữ liệu huấn luyện, trong khi giá trị quá cao có thể dẫn đến phân loại sai do kết hợp các lân cận gần nhất có thể chứa các điểm dữ liệu không đại diện.
• Rừng ngẫu nhiên là một phương pháp máy học có giám sát, kết hợp một loạt các cây quyết định được tạo ra thông qua việc sử dụng các vectơ ngẫu nhiên. Kỹ thuật này đề cập đến việc giải quyết cả các vấn đề phân loại và hồi quy. Hiệu suất của thuật toán rừng ngẫu nhiên phụ thuộc vào số lượng cây trong rừng, và có quy luật rằng khi tăng số lượng cây, khả năng đạt được độ chính xác cao hơn. Quan trọng nhất là nhận ra rằng quá trình cấu hình rừng ngẫu nhiên khác biệt so với việc tạo cây quyết định độc lập.
• Máy vector hỗ trợ là một mô hình học có giám sát được đánh giá cao trong phân loại. Mục tiêu của nó là tìm ra một siêu phẳng trong không gian N chiều (tương ứng với số đặc trưng) để phân chia dữ liệu thành hai phần, đặc trưng cho mỗi lớp. Máy vector hỗ trợ cũng có khả năng thực hiện phân loại phi tuyến bằng cách sử dụng kĩ thuật Kernel.

• Phân cụm, hay còn gọi là phân tích cụm, là quá trình tổ chức các đối tượng sao cho các thành phần trong một nhóm tương đồng hơn so với các thành phần trong nhóm khác. Đây là một khía cạnh quan trọng của khai thác dữ liệu và được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như xử lý hình ảnh, nén dữ liệu và đồ họa máy tính. Phân cụm thường được kết hợp với các kỹ thuật phân loại khác như phân loại, phân đoạn và phân vùng. So với phân loại, phân cụm là một dạng học không giám sát, không cần sự giám sát của nhãn lớp. Trong phân cụm, các mẫu mới được nhóm vào các lớp được xác định dựa trên sự tương đồng của chúng, không phụ thuộc vào các lớp đã biết trước như trong phân loại.

3. Ứng dụng AI trong quản lí doanh nghiệp, thương mại điện tử và tài chính – ngân hàng

Chatbot

Hiện nay, hầu hết các trang web thương mại điện tử và tài chính đang tích hợp Chatbot để cải thiện trải nghiệm của khách hàng và cung cấp dịch vụ nâng cao. Những Chatbot này, được xây dựng trên nền tảng trí tuệ nhân tạo và máy học, có khả năng tương tác như con người. Khả năng học tập của chúng dựa trên dữ liệu lịch sử, giúp chúng cung cấp các khuyến nghị tối ưu và tùy chỉnh cho từng khách hàng.

Hiện nay, rất nhiều ngân hàng trên thế giới và Việt Nam đã ứng dụng thành công Chatbot và nhận lại những lợi ích to lớn phải kể đến như:

• Bank of America (Mỹ): Sử dụng Chatbot Erica có khả năng giao tiếp bằng giọng nói và văn bản với khách hàng, cung cấp hướng dẫn tài chính cho hơn 45 triệu khách hàng.
• Commonwealth Bank (Úc): Commonwealth Bank đã tung ra một Chatbot có tên là Ceba để hỗ trợ khách hàng thực hiện hơn 200 tác vụ ngân hàng như kích hoạt thẻ, kiểm tra số dư tài khoản, thanh toán hoặc nhận tiền mặt không cần thẻ…
• Ngân hàng Thương mại cổ phần Tiên Phong (TPBank) tại Việt Nam đã sớm áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực ngân hàng số thông qua trợ lí ảo mang tên “T’Aio”. Với khả năng phản hồi tự động dưới 5 giây khi nhận được yêu cầu từ khách hàng, T’Aio hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi thông qua ứng dụng AI. Nhờ vào quá trình hỗ trợ khách hàng liên tục, T’Aio ngày càng trở nên thông minh và gần gũi với trải nghiệm giao tiếp con người.

Tìm kiếm bằng hình ảnh

Trong thế giới toàn cầu hóa, việc mua sắm trực tuyến từ mọi nơi trở nên phổ biến, tuy nhiên, rào cản ngôn ngữ thường khiến người dùng gặp khó khăn trong việc truy cập đến nguồn hàng. Gần đây, để giải quyết vấn đề này, một số website thương mại điện tử đã tích hợp công nghệ tìm kiếm bằng hình ảnh dựa trên trí tuệ nhân tạo. Điều này giúp khách hàng có thể dễ dàng tìm kiếm sản phẩm bằng cách sử dụng hình ảnh thay vì phải nhập từ khóa, tạo ra trải nghiệm mua sắm thuận tiện và hiệu quả.

Ứng dụng này đã thu hút sự quan tâm của khách hàng và gia tăng trải nghiệm khách hàng. Một số website thương mại điện tử tiêu biểu đã triển khai ứng dụng này đó là: Amazon, Taobao, Shopee…

Xử lí dữ liệu khách hàng

Thương mại điện tử tích hợp một lượng lớn dữ liệu có liên quan, và các thuật toán máy học có khả năng phân tích các dữ liệu này từ quá khứ về bán hàng, nguồn nhân lực, tiếp thị và thói quen mua hàng. Kết quả của quá trình phân tích giúp tối đa hóa lợi nhuận, tăng doanh số bán hàng và tối ưu hóa nguồn lực. Điều này giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử và tài chính cá nhân cung cấp sản phẩm phù hợp nhất cho từng đối tượng khách hàng cụ thể.

Hệ thống khuyến nghị

Các thuật toán máy học có khả năng phân tích lựa chọn và hành vi quá khứ của khách hàng, từ đó dự đoán hiệu quả các lựa chọn tương lai và đề xuất sản phẩm phù hợp nhất. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận các sản phẩm và dịch vụ mà họ quan tâm nhất. Các hệ thống khuyến nghị này đóng góp vào việc tăng cường doanh thu và sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực thương mại điện tử và tài chính.

Quản lí hàng tồn kho

Các thuật toán máy học có khả năng phân tích lựa chọn và hành vi quá khứ của khách hàng, từ đó dự đoán hiệu quả các lựa chọn tương lai và đề xuất sản phẩm phù hợp nhất. Điều này giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận các sản phẩm và dịch vụ mà họ quan tâm nhất. Các hệ thống khuyến nghị này đóng góp vào việc tăng cường doanh thu và sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực thương mại điện tử và tài chính.

An ninh mạng

Các thuật toán máy học không chỉ có khả năng phát hiện các lỗ hổng trong hệ thống mà còn cung cấp giải pháp bảo mật để bảo vệ nền tảng thương mại điện tử. Trí tuệ nhân tạo quét toàn bộ hệ thống, kiểm tra mọi mối đe dọa có thể xảy ra và sử dụng học máy để hiểu các rủi ro. Kết hợp thông tin về các mối đe dọa thông thường và sử dụng học máy để phân tích rủi ro tiềm ẩn tạo ra một hệ thống phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa mạnh mẽ. Hơn nữa, máy học có thể phát hiện các hành vi bất thường và lỗ hổng tiềm ẩn trong quá trình hoạt động bình thường, cảnh báo người dùng trước khi dữ liệu quan trọng bị đe dọa.

Các công ty tài chính cũng sử dụng máy học để phát hiện và ngăn chặn gian lận. AI có khả năng xem xét mô hình hành vi của khách hàng và người dùng, đặt bước thử và xác nhận lệnh ở mức độ bảo mật cao hơn khi có nghi ngờ về gian lận. Các biện pháp bảo mật này có thể bao gồm cả việc giữ chân giao dịch, khóa tài khoản, gửi cảnh báo đến người dùng hoặc hệ thống để ngăn chặn rủi ro gian lận.

Các mô hình thuật toán AI thường được sử dụng để đánh giá giao dịch là hợp pháp hay gian lận trong lĩnh vực ngân hàng là: Rừng ngẫu nhiên; mạng nơ-ron nhân tạo; cây quyết định; máy vector hỗ trợ; phân loại hàng xóm gần nhất; kĩ thuật phân cụm…

Quản lí quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management – CRM)

Trước đây, CRM sử dụng nhân viên để thu thập dữ liệu và phục vụ khách hàng. Tuy nhiên, ngày nay, AI có thể dự đoán khách hàng nào sẽ mua và làm cách nào để tương tác tốt hơn với họ. Các ứng dụng AI có thể được sử dụng để hỗ trợ xác định xu hướng và lập kế hoạch hoạt động dựa trên các xu hướng mới nhất. CRM nâng cao có thể học hỏi và cải thiện theo thời gian với sự hỗ trợ của các kĩ thuật ML.

Đánh giá rủi ro khoản vay và phân tích tín dụng

Các mô hình thống kê và thuật toán máy học được tích hợp để đánh giá rủi ro cho vay và quyết định tín dụng trong ngành tài chính. Thông tin cá nhân như tuổi, địa chỉ, thu nhập, và thời gian làm việc cùng với hành vi tiêu dùng được xem xét. Thuật toán máy học đánh giá những yếu tố này để tạo ra điểm tín dụng, cơ sở cho quyết định về cho vay. Trong quá trình bảo lãnh cho vay và phân tích tín dụng, trí tuệ nhân tạo sử dụng dữ liệu khách hàng để đánh giá rủi ro và xác định khả năng vỡ nợ. Điều này giúp tổ chức tài chính đưa ra quyết định chính xác hơn, phát triển chiến lược phân tích tín dụng hiệu quả, và quản lý rủi ro tài chính một cách thông minh.

Quản lí danh mục đầu tư

Các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo có thể tích hợp nhiều nguồn thông tin để thực hiện phân tích cơ bản, bao gồm cả phân tích văn bản và tối ưu hóa phân bổ tài sản trong danh mục đầu tư tài chính. So với phương pháp truyền thống, các kỹ thuật AI thường mang lại ước tính lợi nhuận và phương sai chính xác hơn. Các ước tính này có thể được áp dụng để tối ưu hóa danh mục đầu tư truyền thống, cung cấp một cách tiếp cận linh hoạt và chính xác hơn cho việc quản lý danh mục đầu tư. Đồng thời, trí tuệ nhân tạo cũng có thể được áp dụng trực tiếp vào quá trình phân bổ tài sản, giúp xây dựng danh mục đầu tư đáp ứng mục tiêu hiệu suất với sự chặt chẽ và hiệu quả cao hơn so với phương pháp truyền thống.

Nhân sự

Trong thời gian gần đây, quá trình tuyển dụng đã chịu sự biến động lớn do ảnh hưởng của nhiều yếu tố như đại dịch Covid-19 và sự mất cân đối cung cầu trên thị trường lao động. Đối mặt với những thách thức này, nhiều công ty đã chuyển đổi sang sử dụng công cụ tuyển dụng AI trong vòng phỏng vấn đầu tiên để cải thiện hiệu quả và tiết kiệm thời gian trong quá trình tuyển dụng.

Bán hàng

AI có thể đánh giá các mục tiêu của doanh nghiệp cùng với nhiều nguồn dữ liệu và sau đó, đề xuất các khả năng thu hút khách hàng phù hợp nhất. Tối ưu hóa giá với sự hỗ trợ của AI và ML cũng có thể giúp tối đa hóa lợi nhuận. AI và ML cũng có thể góp phần cải thiện các đề xuất của người tiêu dùng và phân tích thị trường để cải thiện doanh số bán hàng.

4. Kết luận và khuyến nghị

AI đang đóng một vai trò quan trọng trong ngành thương mại điện tử và tài chính, hướng tới việc cải thiện trải nghiệm khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng, hiệu quả hoạt động và giảm quy mô đối tác. Học sâu và Machine Learning (ML) đứng đầu danh sách các kỹ thuật AI được ứng dụng rộng rãi. Các tổ chức và doanh nghiệp sử dụng chúng để dự đoán và học từ dữ liệu, với mục tiêu chính là tối ưu hóa các quá trình kinh doanh. Bài viết đã trình bày một số ứng dụng chính của AI trong lĩnh vực này, bao gồm tăng trưởng doanh số, tối đa hóa lợi nhuận, dự báo doanh số, quản lý hàng tồn kho, bảo mật, phát hiện gian lận và quản lý danh mục đầu tư.

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành thương mại điện tử, quản lí kinh doanh và tài chính, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức khi ứng dụng trong thực tế như độ tin cậy của dữ liệu, vấn đề bảo mật, khả năng khai thác và xử lí dữ liệu, đào tạo và phát triển nhân lực… Để giải quyết các vấn đề này, sau đây là một số khuyến nghị:

• Đối với việc đào tạo, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc tìm và thu hút nhân sự chuyên về AI. Hợp tác với các cơ sở đào tạo và tập đoàn công nghệ có thể giúp xây dựng chính sách liên kết, cung cấp cơ hội thực tập và đào tạo chuyên sâu. Điều này giúp sinh viên có kinh nghiệm thực tế và sẵn sàng cho công việc ngay sau khi tốt nghiệp.
• Về mặt quản lý dữ liệu, tính minh bạch và trách nhiệm là quan trọng. Dữ liệu là yếu tố chính để AI hoạt động và việc sử dụng dữ liệu khách hàng đòi hỏi sự minh bạch. Đối với 85% khách hàng, kiểm soát cao hơn về thông tin cá nhân là quan trọng, trong khi chỉ có 10% tin tưởng vào khả năng bảo vệ thông tin của doanh nghiệp. Do đó, công ty cần áp dụng biện pháp để đảm bảo minh bạch về quy trình thu thập và bảo vệ dữ liệu, từ đó tăng cường niềm tin của khách hàng.

Vina Aspire là Công ty tư vấn, cung cấp các giải pháp, dịch vụ CNTT, An ninh mạng, bảo mật & an toàn thông tin tại Việt Nam. Đội ngũ của Vina Aspire gồm những chuyên gia, cộng tác viên giỏi, có trình độ, kinh nghiệm và uy tín cùng các nhà đầu tư, đối tác lớn trong và ngoài nước chung tay xây dựng.

Các Doanh nghiệp, tổ chức có nhu cầu liên hệ Công ty Vina Aspire theo thông tin sau:

Email: info@vina-aspire.com | Website: www.vina-aspire.com
Tel: +84 944 004 666 | Fax: +84 28 3535 0668

Vina Aspire – Vững bảo mật, trọn niềm tin