Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh – Đề 3

Mục tiêu ứng dụng AI trong kinh doanh nên hướng tới việc hỗ trợ và tăng cường khả năng của con người, không phải thay thế hoàn toàn con người. Việc loại bỏ hoàn toàn sự can thiệp của con người không thực tế và không mong muốn trong nhiều trường hợp, đặc biệt là khi cần sự sáng tạo, cảm xúc và phán đoán đạo đức.

Định nghĩa chính xác nhất về AI trong kinh doanh tập trung vào khả năng mô phỏng các quá trình trí tuệ của con người như học tập, suy luận và giải quyết vấn đề bằng máy tính, không chỉ giới hạn ở phần mềm đơn thuần hay tự động hóa vật lý.

Việc tích hợp AI vào các quy trình kinh doanh hiện có thường là một thách thức lớn, không hề dễ dàng. Các hệ thống hiện tại có thể không tương thích, dữ liệu có thể không được chuẩn bị tốt, và cần thay đổi quy trình làm việc để tận dụng AI hiệu quả.

Mặc dù AI có thể hỗ trợ con người trong một số khía cạnh sáng tạo, nhưng tự động hóa quy trình bằng AI chủ yếu tập trung vào các công việc lặp đi lặp lại, có tính quy trình. Sáng tạo vẫn là lĩnh vực mà con người vượt trội hơn AI ở nhiều khía cạnh.

Hệ thống giám sát và cảnh báo rủi ro theo thời gian thực, sử dụng AI để phân tích dữ liệu liên tục khi nó được tạo ra, giúp doanh nghiệp nhận biết và phản ứng nhanh chóng với các thay đổi, cơ hội và rủi ro trong môi trường kinh doanh năng động.

Khả năng giải thích của AI (AI Explainability) rất quan trọng, đặc biệt khi AI được sử dụng để đưa ra các quyết định có ảnh hưởng lớn. Doanh nghiệp cần hiểu lý do AI đưa ra quyết định đó để đảm bảo tính minh bạch, xác định và sửa lỗi (nếu có), xây dựng niềm tin và tuân thủ các quy định pháp lý.

AI trong tài chính phát hiện gian lận chủ yếu bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch lớn và phức tạp để tìm ra các mẫu hoặc hành vi khác thường so với chuẩn mực, những điều mà con người có thể bỏ sót. Đây là dấu hiệu cảnh báo sớm về gian lận.

Để huấn luyện mô hình AI hiệu quả, dữ liệu cần phải có cấu trúc (hoặc có thể cấu trúc hóa), liên quan đến vấn đề cần giải quyết và có chất lượng tốt. Dữ liệu ngẫu nhiên, không liên quan và không có cấu trúc sẽ không cung cấp thông tin hữu ích cho mô hình học tập.

Ưu điểm nổi bật nhất của AI trong phân tích dữ liệu là khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ (Big Data) với tốc độ và độ phức tạp vượt trội so với khả năng của con người, giúp phát hiện các xu hướng và thông tin giá trị ẩn sâu.

Trong chăm sóc khách hàng, AI được ứng dụng rộng rãi nhất để tự động hóa các tương tác lặp đi lặp lại như trả lời FAQs, giải phóng nhân viên cho các vấn đề phức tạp hơn. Các lựa chọn khác ít phổ biến hoặc không phải ứng dụng chính của AI trong CSKH.

Natural Language Processing (NLP) là lĩnh vực AI chuyên biệt về việc giúp máy tính có khả năng hiểu, diễn giải và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của con người, bao gồm cả văn bản và giọng nói.

Recurrent Neural Networks (RNNs) và đặc biệt là kiến trúc Transformer (như BERT, GPT) rất hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu chuỗi tuần tự như ngôn ngữ tự nhiên. Chúng được sử dụng rộng rãi để xây dựng chatbot vì khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra phản hồi tự nhiên, mạch lạc.

Deep Learning là một nhánh của Machine Learning, đặc trưng bởi việc sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo sâu (deep neural networks) với nhiều lớp ẩn. Cấu trúc này cho phép Deep Learning học được các đặc trưng phức tạp và trừu tượng từ dữ liệu, đặc biệt hiệu quả với dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và văn bản.

Ứng dụng AI mà không có chiến lược rõ ràng có thể dẫn đến nhiều vấn đề. Thiếu chiến lược có nghĩa là không có mục tiêu cụ thể, không hiểu rõ vấn đề cần giải quyết bằng AI, và không có kế hoạch triển khai và quản lý AI hiệu quả. Điều này dễ dẫn đến lãng phí nguồn lực và thất bại.

Bỏ qua giai đoạn kiểm thử và đánh giá mô hình AI là một sai lầm nghiêm trọng. Kiểm thử và đánh giá là bước quan trọng để đảm bảo mô hình hoạt động đúng như mong đợi, có độ chính xác chấp nhận được và không gây ra các vấn đề không mong muốn trong thực tế. Triển khai mô hình mà chưa kiểm thử kỹ lưỡng có thể dẫn đến rủi ro lớn.

Xu hướng tương lai trong ứng dụng AI vào kinh doanh là sự tích hợp ngày càng sâu rộng và toàn diện hơn. AI sẽ không chỉ giới hạn ở một số lĩnh vực mà sẽ渗透 vào mọi khía cạnh của doanh nghiệp. Đồng thời, xu hướng AI có trách nhiệm, đạo đức và dễ giải thích cũng sẽ ngày càng được chú trọng để đảm bảo sự phát triển bền vững và tin cậy của AI.

Reinforcement Learning (Học tăng cường) là một phương pháp học máy độc đáo, trong đó một 'agent' (tác nhân) học cách hành động trong một môi trường để tối đa hóa phần thưởng tích lũy. Agent học thông qua tương tác với môi trường, thử nghiệm các hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt, từ đó điều chỉnh chiến lược để đạt được mục tiêu.

Dữ liệu là yếu tố then chốt cho sự thành công của bất kỳ dự án AI nào. AI học hỏi và hoạt động dựa trên dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao, đầy đủ và phù hợp với mục tiêu kinh doanh là nền tảng để xây dựng các mô hình AI chính xác và hữu ích.

Rủi ro đạo đức lớn nhất trong AI tuyển dụng là sự thiên vị. Nếu dữ liệu huấn luyện AI phản ánh sự thiên vị sẵn có (ví dụ, lịch sử tuyển dụng thiên về một giới tính), AI có thể tái tạo và thậm chí khuếch đại sự thiên vị này, dẫn đến phân biệt đối xử.

AI, đặc biệt là Computer Vision và phân tích dữ liệu cảm biến, có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm một cách tự động và liên tục trong quá trình sản xuất. Điều này giúp phát hiện lỗi sớm hơn, đảm bảo chất lượng đồng đều và giảm thiểu sản phẩm lỗi.

AI, đặc biệt là các kỹ thuật dự báo, rất mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng để dự đoán nhu cầu hàng hóa trong tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp quản lý tồn kho hiệu quả hơn, giảm chi phí và đáp ứng nhu cầu thị trường kịp thời.

Quản lý kho hàng tự động, mặc dù có thể sử dụng AI trong một số trường hợp, nhưng điển hình thuộc về lĩnh vực quản lý vận hành (Operations) hơn là Marketing. Các lựa chọn còn lại đều là ứng dụng phổ biến của AI trong Marketing.

Machine Learning là một nhánh quan trọng của AI, tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu để cải thiện hiệu suất theo thời gian mà không cần lập trình trực tiếp cho từng tình huống cụ thể.

Thuật toán Clustering (phân cụm) được thiết kế đặc biệt để nhóm các điểm dữ liệu tương tự lại với nhau dựa trên các đặc điểm chung. Trong kinh doanh, nó hữu ích để phân khúc khách hàng, sản phẩm, hoặc các đối tượng khác thành các nhóm có ý nghĩa.

Để giảm thiểu thiên vị trong AI, cần chủ động kiểm tra, đánh giá mô hình thường xuyên để phát hiện các dấu hiệu thiên vị. Đồng thời, cần xử lý dữ liệu huấn luyện để làm sạch các nguồn gốc gây thiên vị và cân bằng dữ liệu giữa các nhóm khác nhau.

Computer Vision (Thị giác máy tính) là một lĩnh vực AI cho phép máy tính xử lý và phân tích thông tin từ hình ảnh và video, tương tự như cách con người sử dụng thị giác. Nó có ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành, từ y tế đến sản xuất và bán lẻ.

Đạo đức AI (AI ethics) là một lĩnh vực quan trọng, tập trung vào các vấn đề đạo đức, xã hội và pháp lý phát sinh từ sự phát triển và ứng dụng của AI. Nó bao gồm các nguyên tắc như công bằng, minh bạch, trách nhiệm và bảo vệ quyền riêng tư, nhằm đảm bảo AI được sử dụng vì lợi ích của con người và xã hội.

Feature engineering (kỹ thuật đặc trưng) là một giai đoạn quan trọng trong phát triển mô hình AI. Nó bao gồm việc chọn lọc, biến đổi và tạo ra các đặc trưng (features) từ dữ liệu thô. Các đặc trưng này là đầu vào cho mô hình và ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mô hình. Feature engineering tốt giúp mô hình học tập hiệu quả hơn.

AI đóng vai trò quan trọng trong an ninh mạng bằng cách tự động hóa việc phát hiện và phản ứng với các mối đe dọa. AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu về lưu lượng mạng và hành vi người dùng để phát hiện các mẫu tấn công hoặc hoạt động bất thường mà con người khó nhận ra kịp thời.

Chatbot tư vấn sản phẩm và hỗ trợ mua hàng trực tuyến trực tiếp cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ tức thì, cá nhân hóa và tiện lợi. Các lựa chọn khác có thể có lợi cho doanh nghiệp nhưng không trực tiếp tập trung vào trải nghiệm khách hàng.