Ba xu hướng lớn của trí tuệ nhân tạo 2017

27/12/2016 14:31 GMT+7
Trí tuệ nhân tạo ngày càng tham gia vào nhiều lĩnh vực hơn trong đời sống con người

TTO - Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể giúp các công ty dự báo trước hành vi của khách hàng, thậm chí trước khi họ nghĩ đến chuyện đó. 

Trí tuệ nhân tạo ngày càng tham gia vào nhiều lĩnh vực hơn trong đời sống con người - Ảnh: Shutterstock
Trí tuệ nhân tạo ngày càng tham gia vào nhiều lĩnh vực hơn trong đời sống con người - Ảnh: Shutterstock

Theo trang Venturebeat, những ước tính đó cho thấy một tiềm năng rất lớn của thời đại kết nối mọi thứ và khai thác hiệu quả của Dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI).

Người ta đã chứng kiến những bước tiến đáng kể trong việc sử dụng thông tin đặc thù của khách hàng để cá nhân hóa những trải nghiệm dịch vụ, và tận dụng tốt hơn thời gian cũng như sự quan tâm của mọi người.

Tuy nhiên, sự phù hợp (đúng người, đúng việc) là tiền bạc của nền kinh tế số. Do đó, việc cung cấp những trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa vẫn là chưa đủ. Những trải nghiệm đó cần thông minh hơn, nhanh hơn và phù hợp với bối cảnh hơn.

Ước tính tới năm 2020, toàn cầu có khoảng 6 tỉ điện thoại thông minh (smartphone) và 50 tỉ thiết bị điện tử hoạt động có kết nối
 

Trong những năm qua, nhờ các thành tựu tiến bộ sâu sắc trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và thuật toán machine learning, các ứng dụng AI mới đã được triển khai trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng và các lĩnh vực khác liên quan tới trải nghiệm khách hàng.

Trong năm tới, giới công nghệ dự đoán về ba xu hướng phát triển chính của AI.

1. Giúp khai phá những cơ hội tiềm ẩn trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng

Việc phân tích khối lượng dữ liệu đồ sộ thu thập hàng ngày từ các "tiếp điểm" (điểm mà ở đó người tiêu dùng được tiếp xúc với thương hiệu) đòi hỏi một công nghệ phức tạp mới có thể giải quyết.

Trong bối cảnh khối lượng và sự đa dạng của các nguồn dữ liệu tiếp tục gia tăng, nhu cầu phát triển các cách thức phân tích mới, trong đó bao gồm cả việc tạo ra những thuật toán và phương pháp mới cũng được mở rộng theo.

AI có thể tận dụng tính năng mở rộng linh hoạt của điện toán đám mây (cloud computing) và phương pháp phân tích dữ liệu phi truyền thống để xử lý và tổ chức việc thu thập các thông tin hữu dụng ngày càng nhiều hơn đó.

Thuật toán machine learning có thể tìm những mối quan hệ toán học sâu hơn mà các hệ thống khác không thể xem xét. Nó cũng có thể liên tục đánh giá lại các phát hiện để loại bỏ mọi phân tán, giúp tập trung vào những hành vi thực sự mới và quan trọng.

AI cũng có thể hỗ trợ các phân tích dữ liệu để giúp chúng ta tập trung hơn vào những vấn đề quan trọng. Từ đó dẫn tới những khía cạnh tác động như:

- Lấp đầy các khoảng trống nơi người tiêu dùng cần nhiều dịch vụ hơn.

- Chuyển đổi các nguồn tài nguyên để đạt hiệu quả lớn hơn.

- Thay đổi các quá trình để đáp ứng nhu cầu gia tăng theo dự tính.

2. Dự đoán trước hành vi khách hàng

Việc dự đoán tương lai là điều khó khăn, tuy nhiên AI có thể dự đoán hành vi khách hàng thông qua phân tích dữ liệu theo những cách khác nhau, và đánh giá các lựa chọn khác nhau, sau đó đề xuất một lộ trình kinh doanh tốt nhất cho các doanh nghiệp.

Bằng cách sử dụng hiệu quả dữ liệu của bạn trong việc tạo ra một mô hình các hành vi, hệ thống có thể đưa ra những dự đoán căn cứ vào các phản ứng trước đó của tổ chức của bạn với những điều kiện tương tự.

Bằng cách theo dõi kết quả đạt được so với dự đoán, AI sẽ tiếp tục giúp cho các mô hình đó tốt hơn và tin cậy hơn theo thời gian.

3. Mở rộng dữ liệu cho hệ thống trải nghiệm người dùng "siêu cá nhân hóa"

Với số lượng người tiêu dùng có kết nối lớn chưa từng thấy hiện nay, các công ty đang được cung cấp vô số cơ hội để có thể cung cấp một trải nghiệm được cá nhân hóa.

Những trải nghiệm có căn cứ vào bối cảnh cụ thể đưa sự cá nhân hóa này lên một cấp độ mới. Ví như chuyện biết rõ khách hàng của bạn đang ở đâu, họ đang làm gì tại một thời điểm nào đó, và theo đó đưa ra những thông điệp, chào mời hay tương tác phù hợp.

Các khách hàng cũng đang ngày càng kỳ vọng nhiều hơn ở các công ty về một trải nghiệm dịch vụ sâu sắc hơn, gần như có thể đoán biết. Và AI chắc chắn sẽ tham gia hỗ trợ trong nỗ lực đáp ứng các kỳ vọng đó.

Trong tương lai, người ta hy vọng hệ thống trải nghiệm người dùng cũng sẽ tinh vi và mang tính hợp tác như người. Chẳng hạn người ta có thể hình dung về một phần mềm có thể nhận diện một nhiệm vụ máy móc lặp lại và tham gia phụ giúp bạn hoàn thành nó. Hoặc phần mềm có thể đánh giá các phương pháp khác nhau để thực hiện một nhiệm vụ và tự động đề xuất một phương pháp hiệu quả nhất.

D. KIM THOA
Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận
    Bình luận Xem thêm
    Bình luận (0)
    Xem thêm bình luận