Công nghệ học máy (ML - Machine learning) đang tăng cường hiệu quả và cải thiện độ chính xác của các chức năng kinh doanh, từ ra quyết định, bảo trì đến cung cấp dịch vụ.

Nhà điều hành ở mọi lĩnh vực kinh doanh đã và đang đầu tư đáng kể vào máy học. Điều đó cho thấy công nghệ này đóng vai trò quan trọng để tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trong nền kinh tế kỹ thuật số phát triển nhanh chóng ngày nay.

Học máy được cho là công nghệ “xương sống” của hoạt động kinh doanh ngày nay. Nó biến dữ liệu thành thông tin chi tiết và cung cấp đầu vào hữu ích, nâng cao khả năng dự đoán chính xác, hỗ trợ ra quyết định và hành động. Những lợi ích vô cùng thiết thực này đang thúc đẩy việc áp dụng máy học rộng rãi.

Lợi ích của học máy

Học máy - một tập hợp con của trí tuệ nhân tạo AI, bao gồm các hệ thống phần mềm có khả năng phân tích dữ liệu, mang đến hiểu biết sâu sắc, từ đó hành động dựa trên phân tích đó.

Trong quá trình phân tích dữ liệu, máy học cũng liên tục “học” thêm để cải thiện mức độ chính xác theo thời gian.

Xem thêm bài viết: Công nghệ Máy học (Machine Learning) là gì? Ứng dụng công nghệ máy học trong thực tiễn

Học máy là một công nghệ mạnh mẽ, đa dạng, hỗ trợ nhiều dịch vụ hàng ngày, từ đề xuất sản phẩm trực tuyến đến chatbot dịch vụ chăm khách hàng. Trên thực tế, chuyên gia cho biết, nhiều công cụ AI được doanh nghiệp sử dụng ngày nay có liên quan cụ thể đến học máy.

Lợi ích của học máy được nhóm thành bốn loại chính sau:

• Tăng năng suất hoặc tối ưu hóa quy trình.

• Cải thiện chất lượng công việc.

• Giúp người lao động, khách hàng và các bên liên quan khác có sự tương tác tổng thể tốt hơn.

• Tạo ra sản phẩm, dịch vụ và cơ hội thị trường mới.

Theo "Báo cáo nghiên cứu máy học và AI năm 2023" (The 2023 AI and Machine Learning Research Report) của Rackspace Technology, 72% trong số hơn 1.400 người tham gia khảo sát cho biết, AI và máy học đã trở thành một phần trong chiến lược kinh doanh và công nghệ thông tin (CNTT) của họ. Khoảng 69% số người được hỏi mô tả AI/ML là công nghệ có mức độ ưu tiên sử dụng cao.

Những công ty đã áp dụng công nghệ này báo cáo rằng họ sử dụng nó để cải thiện quy trình hiện có (67%), dự đoán hiệu quả kinh doanh và xu hướng của ngành (60%) cũng như giảm thiểu rủi ro (53%).

Trong tương lai, các công ty sẽ tiếp tục đầu tư và triển khai công nghệ học máy nhằm hỗ trợ khối lượng công việc ngày càng tăng với chi phí tối ưu.

12 Ứng dụng của machine learning phổ biến hiện nay

Mặc dù có vô số trường hợp sử dụng học máy trong thực tiễn, nhưng chuyên gia nhấn mạnh 12 trường hợp sau đây là ứng dụng hàng đầu của học máy trong kinh doanh hiện nay.

1. Chatbot

Phần lớn mọi người đã tương tác trực tiếp với machine learning dưới dạng chatbot. Loại chương trình phần mềm này sử dụng máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để bắt chước cuộc trò chuyện của con người.

Chúng xử lý tập lệnh đã được lập trình nhằm thu hút các cá nhân và trả lời câu hỏi của họ bằng cách truy cập cơ sở dữ liệu có sẵn, tìm ra câu trả lời cho những truy vấn đó.

Thế hệ chatbot đầu tiên tuân theo quy tắc đã được thiết lập, thực hiện những hành động cần thiết dựa trên từ khóa. Tuy nhiên, ML cho phép chatbot tương tác với người dùng hiệu quả hơn.

Ngày nay, chatbot đáp ứng tốt hơn nhu cầu của người dùng, phản hồi chính xác và mang lại cảm giác giống con người hơn trong cuộc trò chuyện.

2. Công cụ đề xuất

Ứng dụng học máy hỗ trợ công cụ đề xuất được sử dụng phổ biến nhất trong các dịch vụ phát trực tuyến (livestream) và bán lẻ trực tuyến.

Tại đây, các thuật toán xử lý dữ liệu - chẳng hạn như giao dịch mua hàng trước đây của người tiêu dùng, thông tin hàng tồn kho hiện tại của công ty - xác định sản phẩm hoặc dịch vụ nào sẽ phù hợp để giới thiệu cho khách hàng.

Công cụ đề xuất cho phép cá nhân hóa trải nghiệm, giữ chân khách hàng và giúp doanh nghiệp tăng doanh số bằng cách cung cấp sản phẩm, dịch vụ phù hợp, chính xác hơn với những gì mỗi khách hàng yêu thích và mong muốn.

Công nghệ máy học Facebook đã tận dụng hỗ trợ tối ưu cho việc phân phối quảng cáo cũng như những nội dung phù hợp với người dùng - Ảnh: Internet

3. Định giá linh hoạt

Học máy cho phép điều chỉnh mức giá người bán tính cho sản phẩm và dịch vụ trong thời gian gần như thực tế dựa trên sự thay đổi của điều kiện thị trường. Phương pháp này được gọi là định giá linh hoạt.

Các hệ thống máy học thường sử dụng nhiều bộ dữ liệu, chẳng hạn như dữ liệu truyền thông xã hội và kinh tế vĩ mô, để tính toán và đặt lại giá.

Điều này thường được thực hiện đối với vé máy bay, giá phòng khách sạn và giá vé đi chung xe. Giá sẽ tăng khi nhu cầu tăng và ngược lại là một ví dụ nổi bật về cách doanh nghiệp sử dụng thuật toán ML để điều chỉnh giá khi hoàn cảnh thay đổi.

4. Hỗ trợ hoạt động tiếp thị, bán hàng

Trong nhiều tổ chức, đội ngũ bán hàng và tiếp thị là những người sử dụng máy học nhiều nhất. Công nghệ này hỗ trợ phần lớn hoạt động hàng ngày của họ. ML thường được tích hợp vào phần mềm hỗ trợ, chẳng hạn như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng.

Mô hình hóa sự rời bỏ khách hàng

Công nghệ máy học được sử dụng để xác định những khách hàng nào có thể không hài lòng với sản phẩm, khi nào điều đó xảy ra và cách xoay chuyển tình huống như vậy.

Để làm được điều đó, thuật toán phải xác định chính xác các mẫu trong khối lượng lớn dữ liệu lịch sử, nhân khẩu học và bán hàng để hiểu lý do tại sao người tiêu dùng không quay trở lại.

Sau đó, học máy tiếp tục phân tích hành vi của khách hàng hiện tại, đưa ra cảnh báo những khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ cao, xác định lý do và gợi ý một số bước cần thực hiện để giữ chân họ.

Phân khúc khách hàng

Công ty phân loại khách hàng thành các phân khúc cụ thể dựa trên đặc điểm chung như độ tuổi, thu nhập hoặc trình độ học vấn. Điều này cho phép bộ phận tiếp thị và bán hàng điều chỉnh dịch vụ, sản phẩm, quảng cáo và thông điệp sao cho phù hợp với từng phân khúc.

Ngoài ra, học máy hỗ trợ việc bán hàng bằng cách giúp khách hàng mua được sản phẩm với mức giá tối ưu, đồng thời đảm bảo họ cung cấp đúng sản phẩm và dịch vụ, đúng lúc, đúng nơi thông qua lập kế hoạch dự trữ hàng tồn kho và phân khúc khách hàng.

5. Phát hiện gian lận

Ứng dụng machine learning phát hiện gian lận thường được sử dụng cho dịch vụ tài chính ngân hàng, nơi các tổ chức sử dụng công nghệ này để cảnh báo khách hàng về khả năng gian lận thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ của họ.

Khả năng đọc hiểu mẫu của máy học và ngay lập tức phát hiện những điểm bất thường nằm ngoài mẫu đã có khiến machine learning trở thành công cụ có giá trị để phát hiện hoạt động gian lận.

Nhà khoa học dữ liệu sử dụng máy học để hiểu hành vi điển hình của từng khách hàng, chẳng hạn như thời điểm và địa điểm khách hàng sử dụng thẻ tín dụng. Máy học lấy thông tin đó cùng với những dữ liệu khác để xác định chính xác chỉ trong mili giây giao dịch nào nằm trong và ngoài phạm vi bình thường.

Bên cạnh dịch vụ tài chính, ứng dụng máy học này cũng được áp dụng trong tổ chức du lịch, công ty trò chơi và nhà bán lẻ - Ảnh: Internet

6. Phát hiện mối đe dọa mạng

Khả năng phân tích mẫu phức tạp của học máy trong khối lượng lớn hoạt động giúp xác định các hành vi bình thường và bất thường, từ đó phát hiện mối đe dọa mạng.

Hơn nữa, khả năng học hỏi của học máy cho phép nó liên tục cải tiến sự hiểu biết của mình về môi trường CNTT, lưu lượng truy cập mạng và mô hình sử dụng của tổ chức.

Vì vậy, ngay cả khi môi trường CNTT mở rộng và các cuộc tấn công mạng gia tăng cả về số lượng và độ phức tạp, thuật toán ML vẫn liên tục cải thiện khả năng phát hiện hoạt động bất thường, chỉ ra sự xâm nhập hoặc mối đe dọa, tăng cường an ninh mạng.

7. Tối ưu hóa

Nhờ các thuật toán học máy, doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu và chạy mô phỏng để xác định giải pháp tối ưu, hỗ trợ ra quyết định và hành động.

ML được sử dụng để tối ưu hóa trên tất cả lĩnh vực hoạt động của doanh nghiệp, từ tài chính đến phát triển phần mềm, đặc biệt là trong chuỗi cung ứng, sản xuất và hậu cần, giúp tăng tốc công việc và giảm thiểu lỗi từ con người.

8. Hỗ trợ quyết định

Trong đánh giá mức độ những lợi ích mà ML mang lại, khả năng ra quyết định được xếp thứ tư sau cải tiến đổi mới, giảm chi phí và nâng cao hiệu suất. Trong đó, hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS - Decision Support System) cũng giúp cắt giảm chi phí và nâng cao hiệu suất.

Để thực hiện chức năng này, thuật toán ML được đào tạo dựa trên tập dữ liệu lịch sử và dữ liệu liên quan khác, cho phép phân tích thông tin mới và xem xét nhiều tình huống có khả năng xảy ra ở quy mô và tốc độ mà con người không thể sánh kịp. Sau đó, thuật toán đưa ra khuyến nghị về các hành động tốt nhất nên thực hiện.

9. Bảo trì dự đoán

Hỗ trợ bảo trì dự đoán là một cách sử dụng lâu dài khác của máy học. Hệ thống máy học của công ty lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Dữ liệu vận hành trước đây, dữ liệu hiệu suất đến từ thiết bị IoT, dữ liệu chuỗi cung ứng, thông tin thị trường,...) nhằm dự đoán thời điểm tối ưu để thực hiện bảo trì thiết bị.

Bảo trì dự đoán khác với bảo trì phòng ngừa ở chỗ bảo trì dự đoán có thể xác định chính xác việc bảo trì nào nên được thực hiện vào thời điểm nào dựa trên nhiều yếu tố.

Điều này giảm thiểu ảnh hưởng của thời gian ngừng hoạt động thiết bị, đồng thời tối đa hóa khoản đầu tư vào thiết bị bằng cách hủy lịch bảo trì, sử dụng thiết bị không cần thiết.

10. Giám sát và đảm bảo chất lượng

Máy học có khả năng hiểu và phân biệt mẫu dữ liệu ở quy mô, tốc độ và mức độ mà con người không thể so sánh được, điều này đặc biệt hữu ích trong việc giám sát nhu cầu và đảm bảo chất lượng.

Máy học được ứng dụng nhằm giám sát hoạt động của chuỗi cung ứng. Ngoài ra, các loại công nghệ ML như học sâu, mạng lưới thần kinh và thị giác máy tính có thể được sử dụng để giám sát dây chuyền sản xuất và những kết quả đầu ra khác hiệu quả hơn, nhằm đảm bảo sản phẩm đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng đã thiết lập.

11. Phân tích tình cảm

Ở ứng dụng này, mô hình học máy sẽ quét và phân tích ngôn ngữ của con người để xác định cảm xúc được thể hiện là tích cực, tiêu cực hay trung tính. Mô hình ML cũng có thể được lập trình để đánh giá cảm tính theo thang điểm cụ thể.

Các công ty thường sử dụng công cụ phân tích tình cảm để phân tích nội dung đánh giá từ khách hàng khi họ tương tác với công ty. Nhờ đó, công ty cũng biết cách phản ứng phù hợp hơn với nhu cầu của người tiêu dùng.

Máy học có khả năng phân tích cảm xúc hiệu quả - Ảnh: Internet

12. Khai thác thông tin

Hệ thống truy xuất và trích xuất thông tin - được xây dựng bằng công nghệ ML như NLP, nhận dạng ký tự quang học và nhận dạng ký tự thông minh - tự động xác định những phần chính của dữ liệu có cấu trúc từ tài liệu ngay cả khi thông tin được lưu giữ ở định dạng phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc.

Công nghệ này cũng có thể được sử dụng với quy trình chuyển đổi giọng nói thành văn bản.

Việc sử dụng học máy trong trường hợp này mang lại hiệu quả cao hơn và cải thiện độ chính xác cho việc xử lý tài liệu. Nó cũng giải phóng con người khỏi những công việc nhàm chán, lặp đi lặp lại.

Ngoài những ứng dụng phổ biến nêu trên, ML còn được đưa vào giải quyết rất nhiều vấn đề khác trong kinh doanh và sẽ mang lại nhiều lợi ích thiết thực hơn nữa trong thời gian sắp tới.

Nguồn tham khảo:

https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/feature/10-common-uses-for-machine-learning-applications-in-business