Giải pháp AI Đa Nhiệm – Công cụ giúp tăng tốc phân tích và dự đoán chính xác - FPT Digital
Giải pháp AI Đa Nhiệm – Công cụ giúp tăng tốc phân tích và dự đoán chính xác
Artificial Intelligence

Giải pháp AI Đa Nhiệm – Công cụ giúp tăng tốc phân tích và dự đoán chính xác

Theo McKinsey, AI có thể tăng lợi nhuận doanh nghiệp toàn cầu lên đến 4,4 nghìn tỷ USD mỗi năm (1). Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và đưa ra dự đoán nhanh chóng, AI đa nhiệm đang thay đổi cục diện cạnh tranh, giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và nâng cao hiệu quả kinh doanh.

1. Thực trạng và thách thức khi sử dụng AI trong phân tích và dự đoán trước khi ứng dụng AI đa nhiệm

Trong lĩnh vực phân tích và dự đoán, AI đang dần trở thành công cụ không thể thiếu. Tuy nhiên, việc triển khai AI cũng đang gặp phải nhiều thách thức nhất định mà các doanh nghiệp cần phải giải quyết để có thể tận dụng tối đa công nghệ này.

Thách thức khi sử dụng AI trong phân tích và dự đoán
Hình 01: Thách thức khi sử dụng AI trong phân tích và dự đoán

1.1. Phân mảnh công cụ và thiếu tích hợp

Theo một nghiên cứu của Deloitte, 70% doanh nghiệp báo cáo rằng họ gặp khó khăn trong việc đồng bộ và quản lý các công cụ AI(2). Sự phân mảnh trong việc sử dụng nhiều hệ thống AI khác nhau không chỉ khiến chi phí vận hành tăng cao mà còn làm giảm hiệu quả tổng thể do những chồng chéo không cần thiết trong quy trình phân tíchquản lý dữ liệu. Điều này dẫn đến việc ra quyết định kinh doanh bị chậm trễ và kém hiệu quả, ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp trên thị trường.

1.2. Hạn chế về tốc độ và độ chính xác

AI đơn nhiệm thường không đủ nhanh để xử lý dữ liệu lớn trong thời gian thực, điều này làm giảm độ chính xác của các dự đoán. Học sâu (deep learning) rất hiệu quả trong việc học lượng lớn dữ liệu, nhưng lại gần như AI không thể hiểu được cách thức nó tạo ra các mô hình. Vấn đề này có thể trở nên phức tạp trong các ngành có quy định nghiêm ngặt như dịch vụ tài chính, các ngành nghề đòi hỏi sự rõ ràng(3).

1.3. Thiếu sự tương tác giữa các mô hình AI

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) thường hoạt động độc lậpkhông tương tác hay kết hợp với nhau, dẫn đến sự thiếu hụt góc nhìn toàn diện và dự đoán không đồng nhất giữa các bộ phận. Sự thiếu tương tác này cản trở khả năng phân tích sâu và tạo ra các giải pháp toàn diện từ dữ liệu thu thập được.

1.4. Khả năng cá nhân hóa thấp

Sự hạn chế này bắt nguồn từ khả năng thích ứng kém của AI đơn nhiệm với nhu cầu đặc thù của từng khách hàng hoặc dự án, khiến cho doanh nghiệp không thể cung cấp trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.

Các doanh nghiệp cần nỗ lực tích hợp các công cụ AI để đạt được hiệu quả tối ưu trong quy trình làm việc, tăng cường khả năng cá nhân hóa và cải thiện tốc độ cũng như độ chính xác của dữ liệu phân tích. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ nâng cao khả năng cạnh tranh mà còn cải thiện sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

Trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và dự đoán, AI đa nhiệm đang mở ra những cơ hội mới bằng cách tích hợp nhiều mô hình AI khác nhau, từ đó giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong quyết định kinh doanh.

2. Giải Pháp: Ứng Dụng AI Đa Nhiệm Trong Phân Tích và Dự Đoán

2.1. Tích Hợp Nhiều Mô Hình AI Để Tối Ưu Phân Tích

AI đa nhiệm không chỉ đơn thuần là sử dụng nhiều công cụ AI cùng một lúc, mà là sự tích hợp và phối hợp giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và công cụ phân tích dữ liệu để xử lý và phân tích thông tin một cách đồng bộ. Với khả năng này, doanh nghiệp có thể tiếp cận được các góc nhìn khác nhau và hiểu sâu sắc hơn về dữ liệu mà họ có, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

Khi tích hợp nhiều mô hình, doanh nghiệp có thể giảm thiểu sai sót trong phân tích bởi mỗi mô hình có thể bổ trợ và kiểm chứng lẫn nhau, từ đó tăng độ tin cậy của dữ liệu phân tích. Điều này cũng giúp doanh nghiệp đưa ra các giải pháp toàn diện hơn, xử lý được nhiều vấn đề phức tạp từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau.

2.2. Tăng Tốc Độ và Độ Chính Xác Trong Dự Đoán

AI đa nhiệm sử dụng các mô hình học sâu (deep learning) có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, điều này đặc biệt quan trọng trong các môi trường kinh doanh cần phải nhanh chóng phản ứng với thay đổi của thị trường. AI có thể phân tích nhanh các xu hướng thị trường, tối ưu hóa chuỗi cung ứng hoặc phân tích hành vi khách hàng một cách chính xác.

Trong ngành bán lẻ, việc dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng trong thời gian thực có thể giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất và tồn kho, từ đó tối ưu hóa chi phítăng doanh thu. Thông qua việc áp dụng AI đa nhiệm, doanh nghiệp có thể biến dữ liệu thành thông tin có giá trị, tạo ra lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

2.3. Case Study: Octopus AI – Tích Hợp Đa Mô Hình Để Phân Tích Và Dự Đoán Hiệu Quả

Mô hình AI đa nhiệm Octopus AI
Hình 02: Mô hình AI đa nhiệm Octopus AI

Octopus AI đại diện cho một giải pháp AI đa nhiệm đột phá, cho phép tích hợp và phân tích đa nguồn dữ liệu từ nhiều mô hình AI khác nhau như ChatGPT, Gemini, và Claude. Giải pháp này tăng cường khả năng phân tích dữ liệu đồng bộ, nâng cao tốc độ và độ chính xác trong ra quyết định.

Một ví dụ cụ thể về ứng dụng của Octopus AI là trong ngành tài chính, nơi mà một doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ này để tổng hợp và phân tích dữ liệu thị trường từ nhiều nguồn, giúp đưa ra các quyết định đầu tư chính xác hơn. Ngoài ra, Octopus AI còn hỗ trợ cá nhân hóa kết quả phân tích. AI có khả năng học hỏi từ thói quen và nhu cầu của người dùng để đưa ra dự đoán và phân tích sát với từng trường hợp cụ thể.

Về mặt hiệu suất công việc và tự động hóa, Octopus AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc độ phân tích dữ liệu và giảm thiểu sai sót, đồng thời hỗ trợ tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại. Trong ngành logistics, công cụ này có thể giúp dự đoán nhu cầu vận chuyển và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, làm giảm chi phí và cải thiện hiệu quả vận hành.

3. Lợi Ích Khi Triển Khai AI Đa Nhiệm

Việc triển khai AI đa nhiệm mang lại nhiều lợi ích to lớn cho doanh nghiệp, không chỉ trong việc tối ưu hóa quá trình làm việc mà còn trong việc cải thiện hiệu suất kinh doanh tổng thể. Dưới đây là một số lợi ích chính mà AI đa nhiệm đem lại:

03 lợi ích khi triển khai AI đa nhiệm
Hình 03: 03 lợi ích khi triển khai AI đa nhiệm

3.1. Tăng hiệu quả phân tích và dự đoán

AI đa nhiệm cho phép các doanh nghiệp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý dữ liệu thông qua việc tích hợp và sử dụng đồng thời nhiều mô hình và công cụ phân tích khác nhau. Điều này giúp máy học và các thuật toán phân tích có được cái nhìn toàn diện hơn về các dữ liệu, từ đó nâng cao khả năng dự đoán và ra quyết định chính xác.

Sự kết hợp các mô hình khác nhau cho phép phát hiện mối liên kết phức tạp và xu hướng mà một mô hình đơn lẻ có thể bỏ lỡ. Kết quả là quá trình phân tích nhanh hơn, chính xác hơn, giúp doanh nghiệp có thể nhanh chóng đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu một cách tin cậy.

3.2. Giảm chi phí công cụ

Bằng cách sử dụng một nền tảng tích hợp nhiều công nghệ AI, các doanh nghiệp có thể giảm bớt nhu cầu phải đầu tư vào nhiều công cụ và hệ thống riêng biệt. Điều này không chỉ giảm chi phí mua sắm và bảo trì phần mềm mà còn giảm chi phí đào tạo nhân viên để sử dụng và quản lý các công cụ khác nhau. AI đa nhiệm cũng giúp tự động hóa nhiều quy trình, giảm thiểu thời gian thực hiện và giúp tối ưu hóa nguồn nhân lực.

3.3. Dễ dàng mở rộng quy mô

AI đa nhiệm mang lại khả năng mở rộng linh hoạt, giúp doanh nghiệp áp dụng công nghệ này trong nhiều lĩnh vực và quy mô khác nhau. Điều này quan trọng cho các doanh nghiệp đang mở rộng hoặc muốn thâm nhập thị trường mới, cho phép họ thích ứng nhanh chóng với thách thức và cơ hội mà không cần đầu tư lớn vào hệ thống cơ sở. AI đa nhiệm cũng giúp doanh nghiệp duy trì và phát triển thị phần trong môi trường cạnh tranh, tận dụng dữ liệu hiệu quả để cải thiện kết quả kinh doanh và tạo giá trị bền vững.

Tổng kết lại, AI đa nhiệm đang trở thành công cụ không thể thiếu trong kỷ nguyên số hóa, giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành và khả năng cạnh tranh. Bằng cách tích hợp nhiều công cụ AI, doanh nghiệp có thể xử lý dữ liệu nhanh chóng, phân tích sâu rộng từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

Để không bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua công nghệ, việc áp dụng AI đa nhiệm là thiết yếu, không chỉ để tăng hiệu quả mà còn để chuẩn bị cho tương lai số. Đầu tư vào công nghệ tiên tiến và đào tạo nhân lực là cần thiết để doanh nghiệp có thể phát triển bền vững.

Reference:

  1. McKinsey & Company. (n.d.). AI could increase corporate profits by $4.4 trillion a year, according to new research.
  2. Deloitte. (2023). State of AI in the Enterprise, 5th Edition. Deloitte Insights.
  3. Harvard Business Review. (2018). Artificial intelligence for the real world. Harvard Business Review
Nghiên cứu nổi bật
01. Tìm kiếm giải pháp cho những hạn chế khi nuôi trồng thủy sản thủ công tại Việt Nam 02. Chuyển đổi số trong sản xuất, kinh doanh nông sản 03. Ứng dụng AI trí tuệ nhân tạo trong đào tạo: Thành công của Nhà Thuốc Long Châu 04. Mô hình tiếp cận phát triển kinh tế biển bền vững
FPT Digital
FPT Digital tổng hợp
FPT Digital là công ty tư vấn trực thuộc tập đoàn FPT, với hơn 30 năm kinh nghiệm tư vấn chuyển đổi số, đồng thời tiên phong trong lĩnh vực ESG và phát triển bền vững, chuyển đổi xanh và giảm phát thải.
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.

    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận