10 vấn đề thực tế AI có thể giải quyết cho doanh nghiệp

Các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Machine Learning (ML) đang dần trở thành một phần trong hoạt động thường nhật. Bạn có tin không?

Có tới 64% chủ doanh nghiệp tin rằng AI sẽ giúp cải thiện mối quan hệ với khách hàng. Tuy nhiên, đó không phải là lĩnh vực duy nhất mà công nghệ này mang lại hiệu quả; AI đang giúp giải quyết các vấn đề thực tế tại ít nhất 10 bộ phận khác nhau trong doanh nghiệp.

Bài viết này sẽ cùng tìm hiểu về các bộ phận đó cũng như cách AI hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao chất lượng mối quan hệ với khách hàng.

1. Tiếp thị (Marketing)

Tiếp thị là một lĩnh vực trong doanh nghiệp có thể ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) và ML () để đơn giản hóa và đẩy nhanh quy trình làm việc. Có ba cách chính để tận dụng công nghệ này:

• Phân tích dựa trên AI
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
• Generative AI

Doanh nghiệp có thể thu thập những thông tin giá trị về sở thích và hành vi của khách hàng, đồng thời đẩy nhanh tiến độ các công việc tốn nhiều thời gian.

Phân tích dựa trên AI giúp đưa ra quyết định sáng suốt

Trước khi có AI, các nhà tiếp thị phải tự mình sàng lọc dữ liệu để xác định hiệu quả của chiến dịch, những xu hướng đang diễn ra và hành vi khách hàng. Các công cụ phân tích dựa trên AI trao quyền cho nhà tiếp thị tạo ra những chiến dịch nhắm mục tiêu và các đề xuất được cá nhân hóa dựa trên những thông tin chi tiết và hữu ích.

Nike đã ứng dụng AI trong chiến dịch "By You" mới nhất của mình, cho phép người tiêu dùng tự tùy chỉnh giày thông qua sức mạnh của công nghệ AI.

Bằng cách phân tích hiệu quả dữ liệu khách hàng, AI có thể nhận diện các mô hình hành vi để xây dựng thông điệp phù hợp với từng khách hàng cụ thể. Ví dụ, nếu một khách hàng liên tục quan tâm đến một nhóm sản phẩm nhất định, AI có thể phát hiện điều này và cung cấp mã giảm giá áp dụng cho các loại sản phẩm đó.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích cảm xúc

NLP có thể phân tích cảm xúc để giúp doanh nghiệp hiểu phản hồi của khách hàng và hoàn thiện thương hiệu của mình. Chẳng hạn, các hệ thống AI này sẽ xem xét nội dung của bạn và đề xuất những cách cải thiện để tăng tỷ lệ tương tác.

NLP cũng có thể theo dõi các kênh mạng xã hội để nắm bắt cảm xúc khách hàng và cung cấp thông tin theo thời gian thực về cách thị trường mục tiêu phản ứng với sản phẩm của bạn.

Generative AI để sáng tạo và nội dung

Generative AI là một nhánh của ) chuyên tạo ra nội dung hoàn toàn mới, chẳng hạn như hình ảnh, âm thanh và văn bản. ChatGPT là một ví dụ về Generative AI; tuy nhiên, do những hạn chế của ChatGPT, bạn nên đầu tư vào phần mềm AI sử dụng dữ liệu huấn luyện của riêng mình - hoặc huấn luyện ChatGPT bằng dữ liệu kinh doanh của doanh nghiệp. Các nhà tiếp thị sử dụng Generative AI để viết nội dung blog, bài đăng mạng xã hội, nội dung trang web và nhiều loại nội dung khác.

2. Bán hàng (Sales)

Bộ phận bán hàng thường phải phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ để xác định khách hàng tiềm năng và thúc đẩy doanh số. Với AI, doanh nghiệp có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và tìm ra những khách hàng tiềm năng chất lượng nhất thông qua các mô hình Machine Learning khác nhau.

Tạo và chấm điểm khách hàng tiềm năng

Các hệ thống chấm điểm khách hàng tiềm năng tự động và trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa giúp đội ngũ bán hàng xây dựng mối quan hệ tốt hơn với khách hàng. AI cung cấp khả năng làm giàu dữ liệu, mang lại cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng sau khi phân tích các tương tác và chấm điểm họ dựa trên những tiêu chí đã định sẵn.

Các mô hình dự báo doanh số

Sai sót là điều khó tránh khỏi, đặc biệt là khi con người tự thực hiện công việc. Các dự báo dựa trên AI giúp tăng độ chính xác bằng cách phân tích dữ liệu để nhận diện các xu hướng trong những chỉ số quan trọng như tỷ lệ rời bỏ, doanh số mới và tỷ lệ gia hạn trong một khoảng thời gian.

Trợ lý bán hàng AI giúp hóa tác vụ

AI có thể tự động hóa các công việc tẻ nhạt, giúp nhân viên kinh doanh dành thời gian cho những nhiệm vụ đòi hỏi sự tương tác giữa người với người. Bạn có thể tự động hóa các hoạt động theo dõi, phân khúc khách hàng và tận dụng chatbot để tối ưu hóa những công việc hàng ngày này.

3. Nhân sự (HR)

Nhiều nhiệm vụ nhân sự đòi hỏi sự tương tác trực tiếp của con người, nhưng bạn có thể tối ưu hóa quy trình bằng cách sử dụng tự động hóa - ví dụ như trong quy trình tuyển dụng và tiếp nhận nhân viên mới. Nhân viên có sự gắn kết cao mang lại lợi nhuận lớn hơn 21%, vì vậy hãy luôn đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu để mang lại lợi ích cho nhân viên của bạn.

Quy trình tuyển dụng hỗ trợ bởi AI

Việc tuyển dụng nhân viên mới thường tiêu tốn nhiều thời gian quý báu của bộ phận nhân sự. Hãy giao phó các phần việc sau cho AI:

• Sàng lọc hồ sơ ứng viên
• Đánh giá ứng viên
• Gửi tin nhắn được cá nhân hóa

Điều này giúp quy trình tuyển dụng nhân viên toàn thời gian và freelancer trở nên hiệu quả hơn.

Chatbot AI hỗ trợ tiếp nhận nhân viên mới

Chatbot không chỉ hữu ích khi tương tác với khách hàng. Việc xây dựng chatbot AI để tối ưu hóa quy trình tiếp nhận nhân viên mới có thể giúp họ cảm thấy thoải mái hơn, vì họ có một trợ lý ảo để đặt câu hỏi bất cứ lúc nào. Chatbot cũng có thể nhắc nhở các nhân sự mới về thời hạn nộp giấy tờ cần thiết và cung cấp cho họ các tài nguyên mà bạn đã chuẩn bị sẵn.

Phân tích cảm xúc để đo lường mức độ hài lòng của nhân viên

Nhân viên hạnh phúc đồng nghĩa với doanh nghiệp phát triển tốt, nhưng vào năm 2022, McKinsey báo cáo rằng cứ 4 nhân viên thì có một người gặp các triệu chứng kiệt sức. AI có thể giải quyết vấn đề này thông qua việc phân tích cảm xúc từ các phản hồi của nhân viên, giúp bộ phận nhân sự đánh giá mức độ hài lòng và xác định các khía cạnh cần cải thiện.

4. Tài chính

Ngành tài chính đang ứng dụng công nghệ AI, tận dụng sức mạnh của nó để tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt và tối ưu hóa quy trình ra quyết định. Các thuật toán AI có thể tinh gọn quy trình ghi chép sổ sách và chi phí, phát hiện gian lận cũng như lập những dự báo tài chính chính xác. Hãy để đội ngũ kế toán xử lý những vấn đề phức tạp và để AI lo phần còn lại.

Thuật toán AI phát hiện gian lận

Việc phát hiện gian lận cho phép các công ty nhận diện những giao dịch đáng ngờ trước khi chúng trở thành vấn đề nghiêm trọng. Các thuật toán AI được huấn luyện trên những tập dữ liệu lớn về các hành vi gian lận trong quá khứ để phát hiện những điểm bất thường theo thời gian thực, từ đó giảm thiểu thiệt hại tiềm tàng do gian lận tài chính gây ra.

Tự động hóa ghi chép sổ sách và quản lý chi phí

Sẽ thế nào nếu nhân viên kế toán của bạn không bao giờ mắc lỗi và hoàn thành công việc chỉ trong một nửa thời gian? Phần mềm quản lý chi phí tích hợp AI có thể cung cấp những thông tin tài chính chuyên sâu và phát hiện các mô hình dữ liệu mà mắt thường có thể bỏ sót.

Phân tích dự báo cho công tác dự báo tài chính

Các mô hình AI cũng cung cấp khả năng phân tích dự báo, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn về lập ngân sách và dự báo. AI phân tích các mô hình trong dữ liệu - như xu hướng thị trường, hành vi khách hàng và những chỉ số hiệu suất trong quá khứ - để mang lại nhiều thông tin giá trị về tương lai tài chính của tổ chức.

5. Vận hành

Nếu không có khâu vận hành, sản phẩm sẽ không bao giờ đến được tay khách hàng. Các công việc hậu cần phía sau như quản lý hàng tồn kho, chuỗi cung ứng và dự báo nhu cầu có thể là thách thức lớn đối với những công ty khởi nghiệp nhỏ - và thậm chí cả các tập đoàn lớn. Các thuật toán AI mạnh mẽ có thể giúp doanh nghiệp tìm kiếm nhà cung cấp tốt hơn, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và bảo trì thiết bị hiệu quả hơn.

Dự báo nhu cầu bằng AI

Việc ước tính lượng hàng tồn kho cần thiết và phân bổ nguồn lực ở đâu thường rất phức tạp. Với AI, doanh nghiệp không cần phải phỏng đoán. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng và mô hình nhu cầu để điều chỉnh mức độ sản xuất cho phù hợp - giúp công ty tối đa hóa sản lượng đồng thời tránh tình trạng sản xuất dư thừa.

) cho bảo trì dự đoán

Các thuật toán Machine Learning giúp giảm thiểu lãng phí và phát hiện lỗi thiết bị trước khi chúng thực sự xảy ra. Khả năng giải quyết vấn đề này giúp doanh nghiệp luôn duy trì thiết bị trong tình trạng hoạt động tốt, từ đó giảm thiểu sự chậm trễ và các lỗi sản phẩm, đồng thời mang lại trải nghiệm tốt hơn cho người dùng.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng AI

AI mang lại cho doanh nghiệp khả năng kiểm soát tốt hơn đối với toàn bộ quy trình tối ưu hóa chuỗi cung ứng. UPS, một trong những công ty chuyển phát bưu kiện lớn nhất thế giới, đã triển khai toàn diện trí tuệ nhân tạo (AI) vào năm 2016 để tối ưu hóa lộ trình giao hàng. Khoản đầu tư này đã mang lại hiệu quả rõ rệt, giúp UPS tiết kiệm khoảng 100 triệu dặm đường di chuyển và 10 triệu gallon nhiên liệu mỗi năm. Đây là một ví dụ điển hình cho thấy các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình giao hàng, đồng thời góp phần bảo vệ môi trường.

6. Dịch vụ khách hàng

Các doanh nghiệp đang tận dụng khả năng của AI để mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Khách hàng mong đợi sự hỗ trợ tức thì; 62% người tiêu dùng thà trò chuyện với chatbot còn hơn phải chờ đợi 15 phút để nhận phản hồi từ nhân viên con người.

Chatbot AI hỗ trợ 24/7

Khách hàng mong đợi doanh nghiệp cung cấp dịch vụ hỗ trợ tức thì. Nếu không có đủ nguồn lực để bố trí nhân viên túc trực giải đáp thắc mắc 24/7, bạn có thể sử dụng chatbot hội thoại để duy trì sự hài lòng của khách hàng. Hãy cân nhắc sử dụng phần mềm nhận dạng giọng nói để khách hàng có thể giao tiếp trực tiếp bằng lời nói với chatbot của bạn.

Đề xuất riêng biệt mang lại trải nghiệm cá nhân hóa

Theo Zendesk, 70% người tiêu dùng chi tiêu nhiều hơn cho các công ty mang lại trải nghiệm khách hàng liền mạch, cá nhân hóa và trôi chảy. Một cách để đạt được điều này là tận dụng công nghệ AI để phân tích lịch sử mua hàng và sở thích của khách hàng, từ đó đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp riêng với từng người.

Phân tích dự đoán để nắm bắt nhu cầu khách hàng

Bạn không thể làm hài lòng tất cả mọi người mọi lúc, nhưng AI có thể giúp bạn nỗ lực tối đa để đạt được điều đó. Hãy cho phép các thuật toán Machine Learning (ML) truy cập dữ liệu khách hàng để phân tích những vấn đề quan tâm, mô hình hành vi và tâm lý chung của khách hàng. Điều này giúp bạn nắm bắt được mức độ hài lòng chung của khách hàng trước khi các vấn đề trở nên mất kiểm soát.

7. Bảo mật

Công nghệ AI cung cấp nhiều giải pháp để bảo vệ doanh nghiệp khỏi các tác nhân xấu.

Phát hiện mối đe dọa nhờ AI

Trong khi con người vượt trội về khả năng sáng tạo, AI lại chứng tỏ hiệu quả và độ chính xác cao hơn trong việc sàng lọc các tập dữ liệu khổng lồ. Điều này cho phép phần mềm AI phát hiện các mối đe dọa theo thời gian thực và cảnh báo cho viên trước khi thiệt hại xảy ra.

AI có thể phát hiện các mối đe dọa như:

• Gian lận tài chính
• Thư rác (spam)
• Giả mạo danh tính
• Tấn công giả mạo (phishing)
• Phần mềm độc hại (malware)

Giám sát hoạt động người dùng để phát hiện hành vi đáng ngờ

AI có thể theo dõi hoạt động trực tuyến của người dùng trên nhiều nền tảng và cảnh báo quản trị viên khi có bất kỳ điều gì bất thường xảy ra. Ví dụ, các thuật toán AI sử dụng công nghệ Deep Learning có thể phát hiện những mô hình lạ cho thấy hành vi độc hại hoặc nỗ lực truy cập trái phép.

Các báo cáo sự cố bảo mật do AI tạo ra cũng cung cấp thông tin chi tiết về cuộc tấn công và những bước tiềm năng để ngăn chặn các cuộc tấn công trong tương lai.

) để ngăn chặn hành vi giả mạo

Các hệ thống thường dễ bị tổn thương trước nhiều mối đe dọa. AI có khả năng nhận biết nhạy bén những chi tiết nhỏ trong chữ ký, sự sai lệch về bố cục và phông chữ tài liệu, cũng như các mô hình chi tiêu bất thường. Điều này cho phép AI phát hiện hành vi giả mạo một cách dễ dàng. Ví dụ, AI sẽ phát hiện những kẻ xấu upload lên giấy tờ tùy thân giả, do hệ thống phát hiện gian lận đã được huấn luyện dựa trên các tài liệu giả mạo khác.

8. Kiểm soát chất lượng

Các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI vào quy trình kiểm soát chất lượng để sớm phát hiện những vấn đề tiềm ẩn và đảm bảo sản phẩm đạt tiêu chuẩn cao nhất. AI cũng có thể đề xuất các phương thức làm việc thông minh hơn.

Nhận diện hình ảnh để phát hiện lỗi

Các thuật toán nhận diện hình ảnh có khả năng phát hiện lỗi trên sản phẩm và vật liệu với độ chính xác cao. Công nghệ này giúp nhận diện các khiếm khuyết hoặc điểm bất thường của sản phẩm trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nó đặc biệt phổ biến trong ngành hàng không, nơi máy bay tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ.

Thuật toán AI giúp tinh gọn quy trình làm việc

Các thuật toán có thể phát hiện những khâu cần cải thiện trong hệ thống, đồng thời đề xuất phương án mới nhằm tối ưu hóa năng suất và cắt giảm chi phí. Những thông tin chi tiết thu được từ các thuật toán này giúp doanh nghiệp nhận diện rủi ro tiềm ẩn cũng như những cơ hội để cải tiến hoặc mở rộng quy mô.

9. Sản xuất

Việc lên ý tưởng sản phẩm và hiện thực hóa chúng không phải là điều dễ dàng. Các doanh nghiệp còn hạn chế ở khâu sản xuất có thể cân nhắc tận dụng AI cho cả giai đoạn lên ý tưởng lẫn quy trình chế tạo.

Generative AI trong thiết kế sản phẩm

Các nhà thiết kế có thể phối hợp với Generative AI để thử nghiệm những ý tưởng sản phẩm mới. Sau khi nhập các thông số và ngân sách, AI sẽ tạo ra nhiều bản thiết kế để nhà thiết kế đánh giá; quy trình này giúp đẩy nhanh tiến độ sản xuất, đồng thời thúc đẩy sự sáng tạo và đổi mới.

Robot trong sản xuất

Việc đưa robot vào quy trình sản xuất không còn là ý tưởng mới lạ, nhưng việc tích hợp AI sẽ giúp chúng trở nên thông minh và hiệu quả hơn. Chúng không ngừng hoàn thiện và thực hiện các tác vụ với độ chính xác cao hơn so với con người.

10. Công nghệ thông tin (IT)

Nhiều chuyên gia CNTT sử dụng AI để tinh gọn các công việc hàng ngày. AI và Machine Learning (ML) có thể hỗ trợ quy trình viết code và thậm chí giúp phát triển phần mềm AI của riêng bạn.

Công cụ hỗ trợ viết code bằng AI trong phát triển phần mềm

Do được huấn luyện trên khối lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ lập trình, các công cụ AI này có khả năng "hiểu" và sử dụng thành thạo ngôn ngữ của lập trình viên. Nhiều lập trình viên sử dụng chúng để tự động hoàn thiện, phân tích code và nhiều tác vụ khác. Hãy tham khảo thêm: TOP công cụ AI hỗ trợ lập trình tốt nhất này để tăng cường năng suất làm việc của bạn.