Đề thi, bài tập trắc nghiệm online Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh – Đề 8

AI có thể tự động hóa các tác vụ tốn thời gian trong tuyển dụng như sàng lọc hồ sơ ứng viên dựa trên tiêu chí định trước và tự động hóa việc lên lịch phỏng vấn, giúp chuyên viên HR tập trung vào các công việc chiến lược hơn. Các lựa chọn khác là phóng đại hoặc không thực tế về khả năng của AI trong tuyển dụng.

Phân khúc thị trường hiệu quả đòi hỏi việc xác định các nhóm khách hàng có đặc điểm và nhu cầu tương đồng. AI có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng (nhân khẩu học, hành vi mua hàng, sở thích) để tự động phân chia khách hàng thành các phân khúc có ý nghĩa, giúp marketing nhắm mục tiêu chính xác hơn. Các lựa chọn khác không trực tiếp giải thích cách AI giúp phân khúc thị trường hiệu quả hơn.

AI giúp phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố khác để dự báo nhu cầu chính xác hơn, từ đó tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả chuỗi cung ứng. Các lựa chọn khác không phải là ưu điểm chính hoặc không thực tế.

AI có khả năng phân tích dữ liệu khách hàng toàn diện (lịch sử giao dịch, thông tin cá nhân, hành vi trực tuyến) để hiểu rõ nhu cầu và tình hình tài chính của từng người. Dựa trên phân tích này, ngân hàng có thể đề xuất các sản phẩm tài chính (ví dụ: gói vay, sản phẩm đầu tư) được cá nhân hóa, phù hợp nhất với từng khách hàng. Các lựa chọn khác không trực tiếp liên quan đến cá nhân hóa dịch vụ.

Tính minh bạch của AI đòi hỏi doanh nghiệp phải giải thích rõ ràng cách thức hệ thống AI hoạt động, cơ chế ra quyết định và dữ liệu được sử dụng. Điều này giúp người dùng và các bên liên quan hiểu rõ hơn về AI, tăng cường niềm tin và trách nhiệm giải trình. Các lựa chọn khác đi ngược lại với nguyên tắc minh bạch.

Chatbot AI trong dịch vụ khách hàng chủ yếu giúp giảm chi phí nhân sự bằng cách tự động trả lời các câu hỏi thường gặp và cung cấp hỗ trợ liên tục 24/7, nâng cao trải nghiệm khách hàng. Các lựa chọn khác không phải là lợi ích chính hoặc không liên quan trực tiếp đến ứng dụng chatbot trong dịch vụ khách hàng.

Định nghĩa trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh tập trung vào việc ứng dụng các hệ thống máy tính có khả năng mô phỏng trí tuệ con người (học hỏi, suy luận, giải quyết vấn đề) để cải thiện và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh. Các lựa chọn khác mô tả các công nghệ hoặc ứng dụng hẹp hơn hoặc không liên quan trực tiếp đến AI.

Một thách thức đạo đức lớn của AI là nguy cơ tạo ra hoặc khuếch đại sự phân biệt đối xử và thiên vị. Điều này xảy ra khi dữ liệu đào tạo mô hình AI chứa đựng sự thiên vị, dẫn đến kết quả đầu ra của AI cũng bị thiên vị, gây bất công. Các lựa chọn khác là thách thức về mặt kỹ thuật hoặc kinh tế, không phải đạo đức.

AI, đặc biệt là học máy, có khả năng phân tích lượng lớn dữ liệu giao dịch để phát hiện các mẫu bất thường, từ đó dự đoán và ngăn chặn gian lận tài chính và rửa tiền hiệu quả hơn. Các lựa chọn khác không phải là ứng dụng chính hoặc không hoàn toàn chính xác về vai trò của AI trong quản lý rủi ro tài chính.

Mặc dù AI có thể tự động hóa nhiều quy trình trong nông nghiệp, ứng dụng chính tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật canh tác như tối ưu hóa tưới tiêu, bón phân, thu hoạch và dự đoán thời tiết. Tự động hóa quản lý nhân sự không phải là ứng dụng phổ biến hoặc trọng tâm của AI trong nông nghiệp. Các lựa chọn 1, 2, và 3 đều là các ứng dụng hiện hữu hoặc tiềm năng của AI trong nông nghiệp.

RNNs và LSTM networks là các mô hình mạng nơ-ron đặc biệt phù hợp với dữ liệu chuỗi thời gian, như dữ liệu thị trường chứng khoán. Chúng có khả năng ghi nhớ thông tin từ quá khứ và sử dụng nó để dự đoán tương lai, làm cho chúng hiệu quả trong việc dự đoán xu hướng thị trường chứng khoán. Các lựa chọn khác không phù hợp với loại dữ liệu chuỗi thời gian này.

AI đạo đức tập trung vào việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm, đảm bảo tính công bằng, minh bạch và tránh các hậu quả tiêu cực như phân biệt đối xử, xâm phạm quyền riêng tư hoặc gây mất việc làm hàng loạt. Các lựa chọn khác không phản ánh đúng bản chất của AI đạo đức.

Để triển khai AI thành công, quan trọng nhất là phải xác định rõ mục tiêu kinh doanh cụ thể và bài toán cần giải quyết. AI nên được xem là công cụ để đạt được mục tiêu kinh doanh, không phải là mục tiêu tự thân. Việc xác định rõ mục tiêu giúp doanh nghiệp tập trung nguồn lực và đánh giá hiệu quả của dự án AI. Các lựa chọn khác có thể hữu ích nhưng không phải là yếu tố quan trọng nhất.

Học máy (Machine Learning) là một nhánh của AI, tập trung vào việc phát triển các hệ thống có thể học hỏi và cải thiện hiệu suất dựa trên dữ liệu. Điểm cốt lõi là máy tính tự học từ dữ liệu, không cần lập trình rõ ràng cho mọi tình huống. Các lựa chọn khác mô tả các khái niệm khác nhau, không phải định nghĩa của Học máy.

Các mô hình AI, đặc biệt là học máy, cần được 'đào tạo' bằng dữ liệu để học các mẫu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Dữ liệu lịch sử giao dịch, dữ liệu khách hàng (nhân khẩu học, lịch sử mua hàng), và dữ liệu hành vi trực tuyến (lượt truy cập web, tương tác mạng xã hội) là những nguồn dữ liệu giá trị để đào tạo AI trong kinh doanh. Các lựa chọn khác không phù hợp hoặc không hiệu quả cho việc đào tạo mô hình AI.

Mô hình AI tạo sinh, đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) như GPT, được thiết kế để tạo ra nội dung mới, bao gồm cả văn bản. Chúng có thể được sử dụng để tạo mô tả sản phẩm, bài viết, email marketing và nhiều loại nội dung văn bản khác một cách tự động. Các lựa chọn khác không phù hợp với mục đích tạo nội dung văn bản.

Thị giác máy tính (Computer Vision) là lĩnh vực AI giúp máy tính 'nhìn' và 'hiểu' hình ảnh, tương tự như con người. Nhận diện khuôn mặt là một ứng dụng quan trọng của thị giác máy tính, được sử dụng trong an ninh (nhận diện tội phạm, kiểm soát truy cập) và marketing (phân tích nhân khẩu học khách hàng). Các lựa chọn khác không liên quan đến nhận diện hình ảnh.

AI có thể phân tích dữ liệu về tiêu thụ năng lượng, thời tiết và các yếu tố khác để dự đoán nhu cầu năng lượng trong tương lai. Dựa trên dự đoán này, hệ thống AI có thể tự động điều chỉnh việc cung cấp năng lượng, tối ưu hóa việc sử dụng và giảm lãng phí. Các lựa chọn khác không phải là cách AI trực tiếp tối ưu hóa việc sử dụng năng lượng.

AI có thể phân tích dữ liệu về giao thông, thời tiết, địa điểm giao hàng và nhiều yếu tố khác để lập kế hoạch tuyến đường vận chuyển tối ưu, giảm thời gian và chi phí, đồng thời dự đoán thời gian giao hàng chính xác hơn. Các lựa chọn khác là quá phóng đại hoặc chưa thực tế ở thời điểm hiện tại.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là lĩnh vực AI chuyên về khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ của con người. Phân tích cảm xúc từ văn bản là một ứng dụng quan trọng của NLP, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thái độ và cảm xúc của khách hàng. Các lựa chọn khác không phù hợp với mục đích này.

AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến bằng cách đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích và lịch sử mua hàng của từng khách hàng. Chatbot AI cũng cung cấp hỗ trợ tức thì, giải đáp thắc mắc và hướng dẫn khách hàng. Các lựa chọn khác có thể là lợi ích gián tiếp hoặc không phải là cách AI trực tiếp cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Mặc dù AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ marketing và hỗ trợ ra quyết định, mục tiêu hiện tại không phải là thay thế hoàn toàn con người. AI là công cụ hỗ trợ, không phải là sự thay thế hoàn toàn cho nhân viên marketing. Các lựa chọn 1, 2, và 3 đều là ứng dụng phổ biến của AI trong marketing.

AI có thể phân tích dữ liệu về tiến độ học tập, điểm mạnh, điểm yếu và phong cách học của từng học sinh để điều chỉnh tốc độ học, nội dung và phương pháp giảng dạy sao cho phù hợp nhất, tạo ra trải nghiệm học tập cá nhân hóa và hiệu quả hơn. Các lựa chọn khác là không thực tế hoặc không phản ánh đúng mục tiêu của AI trong giáo dục.

Phân tích rủi ro tín dụng sử dụng AI để đánh giá khả năng trả nợ của người vay vốn, dựa trên nhiều nguồn dữ liệu khác nhau (lịch sử tín dụng, thông tin tài chính, dữ liệu phi truyền thống). AI giúp đánh giá rủi ro chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống, giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định cho vay tốt hơn. Các lựa chọn khác không phải là ứng dụng chính của phân tích rủi ro tín dụng bằng AI.

Một trong những lo ngại lớn nhất về AI là khả năng tự động hóa nhiều công việc hiện tại do con người thực hiện, dẫn đến nguy cơ mất việc làm trên diện rộng. Đây là một vấn đề xã hội và kinh tế cần được cân nhắc và giải quyết khi ứng dụng AI. Các lựa chọn khác không phải là lo ngại hoặc không đúng về bản chất.

Đối với SMEs, chi phí đầu tư ban đầu cho hạ tầng AI, phần mềm và nhân lực có kỹ năng là một rào cản đáng kể. Thiếu hụt nhân lực có chuyên môn về AI cũng là một thách thức lớn. Các lựa chọn khác có thể là vấn đề, nhưng chi phí và nhân lực thường là những rào cản chính đối với SMEs.

AI, đặc biệt là thị giác máy tính và học máy, có khả năng phân tích hình ảnh y tế chi tiết và phát hiện các dấu hiệu bệnh mà đôi khi con người khó nhận ra. Điều này giúp bác sĩ đưa ra chẩn đoán nhanh chóng và chính xác hơn. Các lựa chọn khác là quá phóng đại hoặc chưa được phép áp dụng rộng rãi trong y tế.

AI có nhiều ứng dụng trong ngành game. Nó được sử dụng để tạo ra NPC thông minh, có hành vi và phản ứng tự nhiên hơn. AI cũng có thể hỗ trợ trong việc thiết kế game ở một mức độ nhất định và tự động hóa việc kiểm tra lỗi game. Vì vậy, tất cả các lựa chọn trên đều là ứng dụng của AI trong ngành game.

Lợi ích tiềm năng lớn nhất của AI là khả năng tăng cường năng suất và hiệu quả trong nhiều ngành nghề, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng con người để tập trung vào các công việc sáng tạo và chiến lược hơn. AI cũng có tiềm năng tạo ra các sản phẩm và dịch vụ hoàn toàn mới. Các lựa chọn khác là quá phóng đại hoặc không thực tế về khả năng và vai trò của AI.

Bảo trì dự đoán sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ cảm biến và hệ thống giám sát để dự đoán thời điểm máy móc hoặc thiết bị có thể hỏng hóc. Mục đích là lên kế hoạch bảo trì trước khi sự cố xảy ra, giảm thời gian ngừng hoạt động và chi phí sửa chữa. Các lựa chọn khác mô tả các ứng dụng khác của AI trong sản xuất, không phải bảo trì dự đoán.