Bức Tranh Tiêu Dùng F&B: Người Việt Chọn Gì?
Ngành F&B tại Việt Nam tiếp tục khẳng định sức hút mạnh mẽ dù nền kinh tế có nhiều biến động. Cùng với đó, thế hệ Gen Z nổi lên như động lực chính thúc đẩy thị trường, tác động đến các mô hình kinh doanh và định hình các phong cách ẩm thực mới. Sức hút bền vững của F&B Bất chấp những biến động của nền kinh tế, thói quen ăn uống của người Việt vẫn giữ vững phong độ. Thay vì cắt giảm hoàn toàn chi tiêu, người tiêu dùng có xu hướng điều chỉnh tần suất và lên kế hoạch chi tiết hơn cho việc ăn uống bên ngoài. Theo khảo sát của iPOS.vn, nhóm khách hàng trung thành với tần suất ăn ngoài cao (3-4 lần/tuần, hàng ngày) gần như không thay đổi so với năm 2023. Nhóm khách hàng ăn ngoài 1-2 lần/tuần tăng 4,1% so với năm trước, cho thấy nhiều người vẫn duy trì thói quen này nhưng với mức chi tiêu hợp lý hơn. Gen Z - Nhân tố định hình ngành F&B Lực lượng tiêu dùng chủ chốt Gen Z (sinh từ 1997 - 2012) chiếm một tỷ lệ lớn trong thị trường tiêu dùng F&B. Theo báo cáo của Vietnam Report, 67,4% Gen Z sẵn sàng chi từ 50.000-100.000 VND cho một lần đi uống trà sữa/cà phê, trong khi con số này ở thế hệ Gen X và Y chỉ là 26,6%. Ngoài ra, hơn 60,8% Gen Z sử dụng dịch vụ tại quán cà phê và nhà hàng trên 3 lần một tuần, trong khi tỷ lệ này ở các thế hệ khác chỉ 55,2%. Xu hướng ăn uống "xanh" lên ngôi Gen Z còn là thế hệ tiên phong trong việc lựa chọn thực phẩm có nguồn gốc thực vật. Theo khảo sát, 61,3% Gen Z đang tăng cường sử dụng các sản phẩm thực phẩm xanh vì lý do sức khỏe, trong khi 72,8% sẵn sàng trả giá cao hơn cho thực phẩm bền vững. Các sản phẩm như sữa hạt, protein thực vật, và thực phẩm không chứa động vật đang ngày càng phổ biến trong nhóm khách hàng này. Họ không chỉ quan tâm đến lợi ích sức khỏe mà còn ý thức được tác động môi trường của thực phẩm có nguồn gốc từ động vật. Lựa chọn khác biệt Gen Z đặc biệt yêu thích những trải nghiệm ẩm thực độc đáo, sáng tạo. Theo khảo sát của Vietnam Report, hơn 70% Gen Z bị thu hút bởi các món ăn và đồ uống mới lạ, sẵn sàng thử nghiệm những sản phẩm chưa từng có trên thị trường. Đặc biệt, mạng xã hội cũng chi phối mạnh mẽ quyết định ăn uống của người tiêu dùng. Xu hướng này đã thúc đẩy sự phát triển của những nhà hàng và quán cà phê có thiết kế ấn tượng, thực đơn sáng tạo và phù hợp để chia sẻ trên các nền tảng số. Một số xu hướng ăn uống độc đáo đang thu hút sự chú ý của khách hàng trẻ. Một ví dụ điển hình là trend "cà phê lúc 4 giờ sáng" đang được nhiều bạn trẻ hưởng ứng. Họ tìm đến các quán cà phê mở cửa sớm để tận hưởng bầu không khí trong lành, chụp ảnh với ánh sáng bình minh và trải nghiệm một phong cách sống mới lạ. Xu hướng này thể hiện nhu cầu trải nghiệm độc đáo của người tiêu dùng hiện đại. Có thể thấy, Gen Z không chỉ tìm kiếm một bữa ăn ngon, mà còn hướng đến các yếu tố như trải nghiệm mới lạ, sự cá nhân hóa và giá trị thương hiệu. Điều này đặt ra bài toán cho các doanh nghiệp F&B: Làm thế nào để thu hút và giữ chân thế hệ khách hàng khó tính nhưng chịu chi này? Các mô hình đang phát triển Chuỗi Cửa Hàng F&B Theo báo cáo của Cốc Cốc, 56% người tiêu dùng Việt Nam thường xuyên ghé thăm các chuỗi cửa hàng F&B. Đặc biệt, nhóm tuổi từ 18-34 đang chiếm tỷ trọng lớn trong lượng khách hàng của các chuỗi này. Cà phê, trà sữa và đồ ăn nhanh là những loại hình chuỗi phổ biến nhất, với khoảng 40% khách hàng ghé thăm hàng ngày hoặc hàng tuần. Lý do khiến chuỗi cửa hàng F&B ngày càng chiếm ưu thế: Sự đồng nhất về chất lượng và dịch vụ. Quy trình vận hành tối ưu, dễ dàng mở rộng. Đáp ứng nhu cầu tiện lợi của khách hàng. Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với bài toán giữ chân khách hàng trung thành, khi sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và khách hàng có xu hướng tìm kiếm trải nghiệm mới lạ hơn. Nhà hàng phân khúc trung cấp Theo khảo sát, 56% người Việt chi tiêu từ 201.000 - 500.000 VND/người cho một bữa ăn đặc biệt, tăng 41% so với 2023. Phân khúc nhà hàng 300.000 - 500.000 VND/suất ăn đang cạnh tranh gay gắt, trở thành "chiến trường" giữa các thương hiệu lớn và nhỏ. Trong khi đó, phân khúc dưới 200.000 VND đang có dấu hiệu sụt giảm mạnh. Ngân sách cho từng bữa ăn Tăng chi tiêu cho bữa trưa và tối Theo khảo sát của Decision Lab, người Việt đang chi tiêu nhiều hơn cho bữa trưa với mức giá phổ biến từ 31.000 - 50.000 đồng, tăng 13,7% so với năm 2023. Đồng thời, bữa tối cũng chứng kiến sự gia tăng mạnh về chi tiêu, với 20% người được khảo sát sẵn sàng chi hơn 100.000 đồng, tăng 5,1% so với năm trước và tỷ lệ người tiêu dùng chi từ 51.000 - 70.000 VND cho bữa tối tăng 5,7%, đạt 22,1%. Sự thay đổi này phản ánh nhu cầu nâng cao trải nghiệm ẩm thực, không chỉ dừng lại ở mức “ăn để no” mà hướng đến “ăn để tận hưởng”. Các nhà hàng, quán ăn đang đứng trước cơ hội nâng cấp menu, cải thiện không gian và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu mới này. Chi Tiêu Cho Cà Phê Giảm Mạnh Mức giá phổ biến 41.000 - 71.000 VND/ly tăng 11,5%, nhưng phân khúc cao cấp gặp khó khăn. Điều này thể hiện rõ khi tỷ lệ người sẵn sàng chi trên 100.000 VND/ly giảm mạnh từ 6% xuống còn 1,7%. Đặc biệt, 41,7% người tiêu dùng chỉ đi cà phê thỉnh thoảng, 32,3% duy trì tần suất 1-2 lần/tuần. Cơ hội hay thách thức? Mặc dù đam mê ẩm thực vẫn mạnh mẽ, nhưng theo Decision Lab, 84% người tiêu dùng đang kiểm soát chi tiêu chặt chẽ hơn. Đặc biệt, 49% Gen Z cho biết họ hạn chế ngân sách cho các hoạt động ăn uống bên ngoài. Điều này đặt ra bài toán lớn cho doanh nghiệp: Làm sao để giữ chân khách hàng trong bối cảnh họ ngày càng tính toán hơn trong chi tiêu? Câu trả lời nằm ở việc khách hàng vẫn sẵn sàng chi trả cho những trải nghiệm đáng giá. Vì vậy, các thương hiệu cần tập trung vào: Chất lượng và trải nghiệm khách hàng, thay vì chạy đua giảm giá. Ứng dụng công nghệ (CRM, Loyalty program) để cá nhân hóa dịch vụ. Sáng tạo và linh hoạt trong mô hình kinh doanh để bắt kịp xu hướng. Nói cách khác, chỉ những doanh nghiệp nắm bắt tốt xu hướng, tận dụng xu hướng và đổi mới sáng tạo mới có khả năng trở thành những người dẫn đầu cuộc chơi. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B
F&B 2024: Ai Còn Trụ Lại Trên Bản Đồ Kinh Doanh?
Năm 2024, ngành thực phẩm và đồ uống (F&B) tại Việt Nam tiếp tục đối mặt với nhiều biến động lớn. Sự sụt giảm số lượng nhà hàng, áp lực từ chi phí vận hành và mặt bằng gia tăng, cùng sự thay đổi trong hành vi tiêu dùng đã đặt không ít thương hiệu vào thế khó. Tuy nhiên, vẫn có những doanh nghiệp kiên trì bám trụ và tìm ra các giải pháp đổi mới để duy trì hoạt động. Câu chuyện phía sau những con số Số lượng cửa hàng giảm nhưng doanh thu tăng Với tổng số 304.700 cửa hàng F&B đang hoạt động tính đến hết tháng 6/2024, số lượng nhà hàng tại Việt Nam đã giảm 3,9% so với cùng kỳ năm trước. Đáng chú ý, tại TP. Hồ Chí Minh, mức giảm lên đến 5,97%, trong khi Hà Nội và một số thành phố khác duy trì mức giảm thấp hơn. Nguyên nhân chính của sự suy giảm này đến từ chi phí vận hành tăng cao, thay đổi trong xu hướng tiêu dùng và áp lực cạnh tranh từ các mô hình kinh doanh mới như cloud kitchen (bếp trung tâm phục vụ nhiều thương hiệu, chỉ bán online). [caption id="attachment_11007" align="aligncenter" width="1960"] Vô số nhà hàng, quán ăn phải đóng cửa[/caption] Dù số lượng cửa hàng giảm, doanh thu toàn ngành lại có sự tăng trưởng đáng kể. Trong nửa đầu năm 2024, doanh thu đạt 403,9 nghìn tỷ đồng, chiếm 68,46% tổng doanh thu cả năm trước. Dự báo, con số này sẽ tiếp tục tăng lên mức 720.000 tỷ đồng, tức là tăng trưởng 10,92% so với năm 2023. Đây là dấu hiệu tích cực cho thấy ngành F&B vẫn giữ được sức hút, đặc biệt là các doanh nghiệp có mô hình vận hành linh hoạt và biết tận dụng công nghệ. Áp lực từ bài toán vận hành Chi phí thuê mặt bằng leo thang Chi phí mặt bằng tiếp tục là thách thức lớn đối với ngành F&B. Theo The Saigon Times, chi phí thuê mặt bằng hiện chiếm 10-20% doanh thu của nhà hàng, con số này có thể lên đến 25% tại các thành phố lớn. Tại TP. Hồ Chí Minh, giá thuê mặt bằng nhà phố đã tăng 25-40% chỉ trong vòng 6 tháng đầu năm 2024. Áp lực này đã khiến nhiều nhà hàng phải thu hẹp quy mô hoặc di dời ra các khu vực xa trung tâm để tối ưu chi phí. Chi phí vận hành gia tăng [caption id="attachment_11004" align="aligncenter" width="1200"] Bài toán vận hành khiến nhiều doanh nghiệp lao đao[/caption] Ngoài chi phí mặt bằng, giá nguyên liệu đầu vào cũng tăng 10-15%, gây ảnh hưởng lớn đến biên lợi nhuận của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, tình trạng thiếu hụt lao động trong ngành cũng làm chi phí nhân sự tăng lên đáng kể. Các nhà hàng phải đối mặt với bài toán cân bằng giữa duy trì chất lượng dịch vụ và kiểm soát chi phí vận hành hợp lý. Khi món ăn không là yếu tố duy nhất Trước đây, chất lượng món ăn là yếu tố quan trọng nhất quyết định sự thành công của một nhà hàng. Điều đó không còn đúng trong bối cảnh hiện nay, khi chỉ dựa vào một thực đơn ngon không còn đủ để giữ chân khách hàng. Khách hàng mong muốn có trải nghiệm toàn diện hơn, từ không gian quán, tốc độ phục vụ, chương trình ưu đãi đến sự tiện lợi trong quá trình đặt món và thanh toán. Một ví dụ điển hình là các chuỗi cà phê lớn như Highlands Coffee hay The Coffee House. Không chỉ tập trung vào chất lượng đồ uống, các thương hiệu này còn chú trọng đến thiết kế không gian hiện đại, mang đến trải nghiệm thoải mái cho khách hàng. Hệ thống đặt hàng trước qua ứng dụng di động, chương trình khách hàng thân thiết hay dịch vụ giao hàng tận nơi cũng là những yếu tố giúp họ duy trì lợi thế cạnh tranh. [caption id="attachment_11008" align="aligncenter" width="1920"] Trải nghiệm khách hàng là thành tố quan trọng trong F&B[/caption] Bên cạnh đó, sự phát triển mạnh mẽ của mô hình cloud kitchen hay dark kitchen (bếp không phục vụ tại chỗ, chỉ giao hàng trực tuyến) cho thấy khách hàng ngày càng quan tâm nhiều hơn đến sự nhanh chóng và tiện lợi thay vì chỉ tập trung vào hương vị món ăn. Các doanh nghiệp F&B cần tận dụng điều này để mở rộng thị phần, bằng cách cải thiện quy trình giao nhận hay xây dựng kênh bán hàng trực tuyến riêng thay vì phụ thuộc vào các nền tảng trung gian. Điều này mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp không chỉ trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn tối ưu vận hành. Việc ứng dụng công nghệ để tăng tốc độ phục vụ, quản lý nhân sự hiệu quả hơn và tối ưu quy trình đặt món đang trở thành yếu tố sống còn giúp các doanh nghiệp F&B tồn tại và phát triển trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt. Từ bếp đến bàn ăn - Khi công nghệ lên ngôi Trong bức tranh tổng thể nhiều thử thách, việc ứng dụng công nghệ đang trở thành xu hướng tất yếu: AI và dữ liệu lớn (Big Data): AI giúp doanh nghiệp F&B thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn. Ví dụ, AI có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng, giúp nhà hàng điều chỉnh thực đơn phù hợp với nhu cầu khách hàng. Ngoài ra, hệ thống AI còn có thể phân tích hiệu suất làm việc của nhân viên, tối ưu lịch trình làm việc để tăng hiệu suất mà vẫn tiết kiệm chi phí. Hệ thống CloudPOS: Đây là giải pháp quản lý bán hàng và doanh thu theo thời gian thực. Thay vì phải kiểm tra sổ sách thủ công, CloudPOS giúp doanh nghiệp theo dõi số lượng đơn hàng, quản lý hàng tồn kho và tối ưu quy trình thanh toán. Hệ thống này cũng giúp đồng bộ dữ liệu giữa các chi nhánh, đảm bảo việc quản lý chuỗi cửa hàng trở nên dễ dàng hơn. [caption id="attachment_11012" align="aligncenter" width="726"] Phần mềm quản lý bán hàng giúp doanh nghiệp "nhẹ gánh"[/caption] Quản lý kho thông minh (Inventory Management): Với hệ thống quản lý kho hiện đại, doanh nghiệp có thể theo dõi chính xác lượng nguyên liệu, tránh tình trạng thiếu hoặc dư thừa hàng hóa. Hệ thống còn có thể tự động đưa ra cảnh báo khi hàng tồn kho xuống dưới mức an toàn, giúp doanh nghiệp chủ động trong việc nhập hàng và tối ưu chi phí vận hành. HRM - Quản lý nhân sự tối ưu: Phần mềm HRM tích hợp AI giúp quản lý ca làm việc linh hoạt hơn. Nhân viên có thể đăng ký ca làm việc trực tuyến, nhà quản lý có thể điều phối nhân sự theo nhu cầu thực tế. Điều này giúp giảm thiểu tình trạng thiếu nhân viên vào giờ cao điểm hoặc dư thừa nhân lực trong các khung giờ thấp điểm. Ai sẽ viết tiếp câu chuyện F&B? Ngành F&B năm 2024 đầy rẫy những thách thức nhưng cũng không thiếu cơ hội cho những doanh nghiệp biết cách thích nghi. Vận hành hiệu quả, kiểm soát chi phí và đặc biệt là tận dụng công nghệ để nâng cao trải nghiệm khách hàng sẽ là yếu tố quyết định ai sẽ trụ lại trên bản đồ kinh doanh. Những doanh nghiệp dám tiên phong, sẵn sàng ứng dụng các giải pháp công nghệ thông minh sẽ không chỉ sống sót mà còn vươn lên dẫn đầu, đón đầu xu hướng thị trường và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B
Hậu Tết: Thời Điểm Vàng Của Ngành F&B
Năm 2025, ngành F&B dự kiến tiếp tục đà tăng trưởng, được thúc đẩy bởi nhu cầu tiêu dùng ổn định và sự phục hồi của nền kinh tế. Việc áp dụng số hóa trong quản lý và vận hành ngay từ những ngày đầu năm giúp các doanh nghiệp tăng cường hiệu quả và lợi nhuận. 1. Bước Nhảy Vọt Sau Kỳ Nghỉ Sau kỳ nghỉ Tết Âm Lịch, ngành thực phẩm và đồ uống (F&B) tại Việt Nam bước vào giai đoạn sôi động nhất trong năm. Đây là thời điểm người tiêu dùng quay lại nhịp sống bình thường, tăng nhu cầu ăn uống bên ngoài, tụ họp bạn bè, đồng nghiệp và đẩy mạnh các hoạt động giải trí. Theo Báo Mới, thị trường mua bán dần sôi động trở lại sau ngày mùng 5 Tết khi nhiều gia đình chuẩn bị đi làm trở lại. [caption id="attachment_10981" align="aligncenter" width="598"] Ngành F&B dần sôi động sau mùa Lễ hội[/caption] 2. Những Xu Hướng Định Hình Cuộc Chơi Hành vi tiêu dùng trong ngành F&B đang có những chuyển biến rõ rệt. Đây là những cơ hội lớn để các doanh nghiệp tận dụng nhằm gia tăng doanh thu. 2.1. Sự Bùng Nổ Của Dịch Vụ Giao Hàng Dịch vụ giao hàng (delivery) tiếp tục là xu hướng chủ đạo trong ngành F&B. Theo Vietnam Report, lượng đơn hàng qua các nền tảng giao nhận tăng khoảng 30-40% so với thời điểm trước Tết. Đặc biệt, người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng các dịch vụ giao hàng nhanh và tiện lợi, tạo cơ hội cho các doanh nghiệp mở rộng thị phần. [caption id="attachment_10986" align="aligncenter" width="640"] Dịch vụ giao đồ ăn ngày càng trở nên không thể thiếu[/caption] 2.2. Xu Hướng Tiêu Dùng Xanh Và Lành Mạnh [caption id="attachment_10976" align="aligncenter" width="624"] Người tiêu dùng quan tâm hơn đến nguồn gốc, an toàn vệ sinh và lợi ích sức khỏe[/caption] Sau Tết, người tiêu dùng có xu hướng quan tâm hơn đến sức khỏe và chế độ ăn uống lành mạnh. Theo khảo sát của Nielsen, 65% người tiêu dùng Việt Nam sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho các sản phẩm tốt cho sức khỏe. Đây là cơ hội để các doanh nghiệp F&B phát triển các sản phẩm organic, ít đường, ít béo hoặc các món ăn chay. 2.3. Công nghệ và số hóa trở thành tiêu chuẩn mới Người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng các trải nghiệm số hóa, từ đặt bàn trực tuyến, thanh toán không tiền mặt đến tương tác với chatbot. Theo Google Trends, lượt tìm kiếm về "đặt bàn online" và "giao hàng tận nơi" tăng 50% trong tháng đầu năm. Điều này cho thấy sự chuyển dịch mạnh mẽ của người tiêu dùng sang các kênh số. [caption id="attachment_10978" align="aligncenter" width="608"] Thanh toán bằng QR Code trở nên phổ biến hơn bao giờ hết[/caption] 3. Thách Thức Nào Trong Giai Đoạn Bứt Phá? 3.1. Chi Phí Vận Hành Leo Thang Chi phí nguyên liệu, nhân công và vận hành thường tăng cao sau Tết. Nếu không có hệ thống quản lý hiệu quả, doanh nghiệp dễ rơi vào tình trạng thua lỗ. Đặc biệt, sau Tết, nhu cầu thuê mặt bằng thường tăng cao do nhiều doanh nghiệp mở rộng kinh doanh hoặc khởi nghiệp. Theo CBRE Vietnam, lượng giao dịch mặt bằng tại các thành phố lớn tăng khoảng 15-20% trong quý I hàng năm. Điều này dẫn đến áp lực cạnh tranh và đẩy giá thuê mặt bằng lên cao, đặc biệt là tại các khu vực có tiềm năng kinh doanh F&B. 3.2. Quản Lý Nhân Sự Sau Tết, nhiều nhân viên có xu hướng nghỉ việc hoặc thay đổi công việc, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nhân lực. Việc quản lý lịch làm việc và phân bổ nhân sự trở nên phức tạp hơn. [caption id="attachment_10969" align="aligncenter" width="635"] Bài toán nhân sự trở lại sau mỗi mùa Tết[/caption] 3.3. Đồng Bộ Dịch Vụ và Quản Lý Kho Với lượng đơn hàng tăng đột biến, nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý kho vận, dẫn đến tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa nguyên liệu. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà còn gây lãng phí chi phí. Trong khi đó, duy trì chất lượng món ăn và đảm bảo khâu chăm sóc khách hàng cũng là một thách thức đối với nhiều nhà hàng, quán ăn vào mùa cao điểm đầy cạnh tranh này. 4. Công Nghệ Sẽ Định Hình Cạnh Tranh? Công nghệ, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và các giải pháp quản lý vận hành thông minh, đang trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp F&B vượt qua những thách thức trên: Kênh bán hàng trực tuyến độc lập: Để dẫn đầu xu hướng giao đồ ăn trực tuyến, các doanh nghiệp F&B nên xây dựng nền tảng Website Order của riêng mình – tích hợp đặt bàn, đặt món, giao hàng tự động mà không phụ thuộc vào các nền tảng trung gian. Điều này giúp tối ưu chi phí, tăng quyền kiểm soát dữ liệu khách hàng và xây dựng trải nghiệm thương hiệu nhất quán hơn. AI trong phân tích hành vi khách hàng: Dữ liệu khách hàng được thu thập và phân tích để tối ưu hóa thực đơn, cá nhân hóa trải nghiệm và dự đoán nhu cầu tiêu dùng. Camera AI và hệ thống tự động hóa: Giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất làm việc của nhân viên, tối ưu hoá quy trình phục vụ và kiểm soát vệ sinh an toàn thực phẩm. Tích hợp AI vào quản lý kho vận & chuỗi cung ứng: Dự báo nhu cầu nguyên liệu, tối ưu hóa nhập hàng và giảm thất thoát hàng tồn kho. Ứng dụng AI trong tối ưu hóa nhân sự: Phân tích thời gian cao điểm, tự động điều phối ca làm việc để tiết kiệm chi phí nhân sự. 5. Đón Đầu Xu Hướng Hay Bị Bỏ Lại Phía Sau? [caption id="attachment_10987" align="aligncenter" width="632"] Với sức mạnh của công nghệ, doanh nghiệp F&B có thể tối ưu hóa mọi khía cạnh[/caption] Trong những năm tới, doanh nghiệp F&B không chỉ cạnh tranh về chất lượng món ăn hay dịch vụ mà còn ở khả năng ứng dụng công nghệ để nâng cao hiệu suất vận hành và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Việc chuyển đổi số và tận dụng sức mạnh của AI sẽ giúp doanh nghiệp linh hoạt hơn trong việc thích ứng với thị trường và phát triển bền vững. Để tận dụng tối đa cơ hội trong giai đoạn này, các doanh nghiệp F&B cần chuẩn bị kỹ lưỡng về nguồn cung ứng, nhân sự và chiến lược kinh doanh. Thời điểm hậu Tết không chỉ là cơ hội để tăng trưởng doanh thu mà còn là lúc để các doanh nghiệp F&B đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ, tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn và đặt nền móng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi 📌 Cuộc Cách Mạng Chatbots Trong Lĩnh Vực Dịch Vụ Khách Hàng
AI trong ngành F&B: Chìa khóa thay đổi cuộc chơi
Ngành Food and Beverage (F&B) đang bước vào kỷ nguyên công nghệ, nơi mà Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là công cụ mà còn là người bạn đồng hành giúp doanh nghiệp vượt qua mọi giới hạn, đặc biệt trong thị trường đầy cạnh tranh. Cá nhân hoá mọi điểm chạm khách hàng Trí tuệ nhân tạo giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng hơn bao giờ hết. Từ phân tích hành vi mua sắm đến gợi ý những món ăn ưa thích, AI mang lại những trải nghiệm đáng nhớ và độc bản. Theo Manfred Aben, Giám đốc khoa học và công nghệ của bộ phận nghiên cứu và phát triển dinh dưỡng và kem của Unilever, "Chúng tôi đã sử dụng các mô hình AI để dự đoán hương vị và mức độ yêu thích của người tiêu dùng ở các quốc gia nơi chúng tôi ra mắt sản phẩm, nhằm tạo ra một thiết kế tối ưu. Điều này giúp chúng tôi tiết kiệm được nhiều thử nghiệm trong phòng thí nghiệm và từ đó có thể đáp ứng nhanh hơn nhu cầu của người tiêu dùng." [caption id="" align="aligncenter" width="581"] "Ông lớn" Unilever phát triển các dòng sản phẩm mới nhờ AI[/caption] Không dừng ở đó, chatbot AI còn hỗ trợ xử lý nhanh chóng các thắc mắc, tự động hóa chăm sóc khách hàng 24/7. Quản lý vận hành: "Người trợ lý" không ngủ Trong ngành F&B đầy biến động, việc quản lý vận hành hiệu quả là yếu tố sống còn. Từ việc tự động xử lý đơn hàng, truyền tải thông tin đến khu vực bếp nhanh chóng, đến quản lý nguyên liệu và theo dõi tình trạng kho, AI giúp các nhà hàng vận hành trơn tru và hiệu quả hơn. Không chỉ cải thiện tốc độ phục vụ, công nghệ này còn giảm thiểu sai sót, mang lại sự hài lòng cho khách hàng. [caption id="" align="aligncenter" width="604"] AI mang đến đột phá trong quy trình phục vụ[/caption] Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ chủ doanh nghiệp thông qua các báo cáo chi tiết về doanh thu, chi phí và hiệu suất theo thời gian thực. Khả năng phân tích dữ liệu sâu rộng giúp dự đoán xu hướng kinh doanh và hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược. Với AI, các doanh nghiệp F&B có thể tối đa hóa hiệu quả hoạt động, nâng cao chất lượng phục vụ và sẵn sàng chinh phục thị trường vô cùng cạnh tranh. Giải quyết triệt để bài toán nhân sự Quy trình tuyển dụng, phân công ca làm và đánh giá hiệu suất làm việc - vốn tiêu tốn nhiều công sức của người tuyển dụng, nay đã được tự động hóa bởi AI. Thay vì phải dành hàng giờ để quản lý nhân viên, giờ đây, doanh nghiệp có thể tối ưu nguồn lực đó và đầu tư vào các chiến lược điều hành nhân lực dài hạn. Quản lý kho và kế toán: Chuẩn xác từng chi tiết Với mỗi mô hình riêng biệt, AI ứng dụng thuật toán phù hợp để dự đoán chính xác nhu cầu nguyên liệu, quản lý kho hàng và giảm thiểu lãng phí. [caption id="" align="aligncenter" width="602"] AI sử dụng dữ liệu để đưa ra đề xuất chính xác[/caption] Đặc biệt, trong kế toán, đây chính là công cụ đắc lực nhất khi tự động hoá mọi quy trình xử lý hóa đơn, cũng như phân tích báo cáo tài chính nhanh chóng. Kết luận Sự hỗ trợ từ AI như một bước nhảy vọt cho tương lai. Đặc biệt, trong lĩnh vực F&B vốn hiện hữu nhiều cạnh tranh và thách thức, AI sẽ không chỉ dừng lại ở tự động hoá mà còn khai mở những trải nghiệm khách hàng độc đáo cùng cơ hội tối đa hoá lợi nhuận. Đọc thêm các bài viết khác tại: 📌 Cuộc Cách Mạng Chatbots Trong Lĩnh Vực Dịch Vụ Khách Hàng 📌 AI và tương lai của L&D
Vượt ra ngoài mô hình AI đơn lẻ: Tại sao hệ thống AI Agent là Tương Lai?
Thế giới AI đang không ngừng phát triển, và một trong những bước tiến thú vị nhất chính là sự trỗi dậy của hệ thống AI Agent. Nếu bạn mới chỉ tiếp xúc với các mô hình AI đơn lẻ, bạn có thể tự hỏi tại sao chúng lại gây xôn xao đến vậy. Tin tôi đi, đây là một bước ngoặt thay đổi cuộc chơi. [caption id="attachment_10931" align="alignnone" width="1280"] Author(s): Prashant Kalepu[/caption] Hãy hình dung như thế này: thay vì chỉ có một mô hình AI thực hiện một nhiệm vụ duy nhất, bạn có cả một đội ngũ AI Agent làm việc cùng nhau. Mỗi AI Agent chuyên về một lĩnh vực khác nhau, và chúng giao tiếp và hợp tác để đạt được mục tiêu chung. Điều này mở ra một thế giới hoàn toàn mới với vô vàn khả năng! Tại sao bạn nên quan tâm đến hệ thống AI Agent? Độ phức tạp tăng lên: Các vấn đề trong thế giới thực hiếm khi đơn giản. Hệ thống AI Agent có thể giải quyết các nhiệm vụ phức tạp bằng cách chia nhỏ chúng thành các phần nhỏ hơn và phân phối chúng cho các AI Agent chuyên biệt. Ứng dụng trong thế giới thực: Từ tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản lý luồng giao thông đến giáo dục và chăm sóc sức khỏe được cá nhân hóa, hệ thống AI Agent có khả năng cách mạng hóa vô số ngành công nghiệp. Khả năng thích ứng: Khi môi trường thay đổi, các AI Agent có thể thích ứng và học hỏi, giúp hệ thống mạnh mẽ và linh hoạt hơn. Chúng hoạt động như thế nào? Nó giống như một đội ngũ phối hợp ăn ý. Mỗi AI Agent có vai trò và chuyên môn riêng, và chúng giao tiếp với nhau để chia sẻ thông tin và đưa ra quyết định. Điều này có thể bao gồm bất cứ điều gì, từ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và nhận dạng hình ảnh đến lập kế hoạch và ra quyết định. [caption id="attachment_10929" align="alignnone" width="1000"] Author(s): Prashant Kalepu[/caption] Cảm thấy choáng ngợp trước những thuật ngữ kỹ thuật? Lo lắng về việc làm thế nào để bắt đầu với AI Agent? Đừng lo lắng, bạn không đơn độc. Nhiều người cũng đang gặp khó khăn trong việc tiếp cận công nghệ mới này. Nhưng hãy yên tâm, với sự hỗ trợ đúng đắn, bạn hoàn toàn có thể khai thác sức mạnh của hệ thống AI Agent để giải quyết những vấn đề phức tạp và thúc đẩy sự đổi mới. Bạn có thể liên hệ với chuyên gia của chúng tôi qua: https://dxtech.jp/ ([email protected]) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.
4 cách mà generative AI giải quyết các thách thức của ngành sản xuất
Ngành công nghiệp sản xuất đang đóng một vai trò vô cùng quan trọng trong đời sống hàng ngày. Đối mặt với những áp lực liên tục của chi phí, sự biến động của chuỗi cung ứng và các công nghệ đột phá như in 3D và IoT, ngành công nghiệp này phải liên tục tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả và nâng cao hiệu quả tổng thể của các thiết bị. Cùng với đó, ngành sản xuất cũng đang phải đối mặt với làn sóng chuyển đổi năng lượng và bền vững rất lớn. Các nhà sản xuất đang được kêu gọi giảm lượng khí thải carbon, áp dụng các hoạt động kinh tế tuần hoàn và trở nên thân thiện với môi trường hơn. Và các nhà sản xuất cũng phải đối mặt với áp lực phải không ngừng đổi mới nhưng vẫn đảm bảo sự ổn định và an toàn. Dự đoán của AI không chính xác trong các chiến dịch marketing chỉ mang lại một vài phiền toái nhỏ, nhưng dự đoán AI mà không chính xác trong một phân xưởng sản xuất thì hoàn toàn có thể dẫn đến tử vong. Công nghệ và sự gián đoạn không phải là điều mới mẻ đối với các nhà sản xuất, nhưng vấn đề chính là những gì hoạt động tốt về mặt lý thuyết thường lại thất bại trong thực tế. Ví dụ: các nhà sản xuất tạo ra một cơ sở kiến thức, nhưng sẽ không ai có thể tìm thấy thứ gì nếu không mất hàng giờ tìm kiếm và duyệt qua nội dung. Hoặc họ tiếp tục thêm các ứng dụng mới, và nợ kỹ thuật (technical debt) của họ cũng dần tăng. Giải pháp nằm ở generative AI! 1. Tóm tắt Tóm tắt vẫn là trường hợp sử dụng hàng đầu cho công nghệ Generative AI (gen AI). Cùng với khả năng tìm kiếm và tương tác đa phương thức, gen AI sẽ trở thành một trợ lý tuyệt vời. Các nhà sản xuất sử dụng tóm tắt theo những cách khác nhau. Họ có thể sử dụng nó để thiết kế một cách tốt hơn để người vận hành truy xuất thông tin chính xác một cách nhanh chóng và hiệu quả từ kho lưu trữ khổng lồ gồm hướng dẫn vận hành, SOP, nhật ký, sự cố trong quá khứ, v.v. Điều này cho phép nhân viên tập trung hơn vào nhiệm vụ của mình và đạt được tiến bộ mà không có sự chậm trễ không cần thiết. Tóm tắt cũng giúp ích trong môi trường hoạt động khắc nghiệt. Nếu máy hoặc thiết bị bị lỗi, các kỹ sư bảo trì có thể sử dụng gen AI để chẩn đoán nhanh sự cố dựa trên hướng dẫn bảo trì và phân tích các thông số quy trình. 2. Hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh Hệ thống dữ liệu thường gây ra những vấn đề lớn trong các công ty sản xuất. Chúng thường khác nhau, tách biệt và đa phương thức. Nhiều sáng kiến khác nhau nhằm tạo ra biểu đồ tri thức của các hệ thống này chỉ thành công một phần do kiến thức kế thừa có chiều sâu, tài liệu chưa đầy đủ và nợ kỹ thuật phát sinh trong nhiều thập kỷ. IBM đã phát triển hệ thống Khám phá tri thức được hỗ trợ bởi AI, sử dụng AI tổng quát để mở khóa những hiểu biết mới và đẩy nhanh các quyết định dựa trên dữ liệu với dữ liệu công nghiệp theo ngữ cảnh. Ngoài ra, một công cụ tăng tốc cho kỹ thuật cũng đã được phát triển với tính năng nhận biết ngữ cảnh trong lĩnh vực công nghiệp. Điều này cho phép hiển thị theo thời gian thực các trạng thái của quy trình (bình thường/bất thường), giảm bớt các trở ngại thường gặp trong quy trình cũng như phát hiện và dự đoán lô vàng. Người vận hành và kỹ sư nhà máy đã có thể sử dụng một cố vấn lực lượng lao động sử dụng khả năng tóm tắt và hiểu dữ liệu theo ngữ cảnh với khả năng phát hiện ý định và tương tác đa phương thức để nhanh chóng tập trung vào khu vực có vấn đề. Người dùng có thể đặt câu hỏi bằng lời nói, văn bản và chỉ tay, và cố vấn AI thế hệ sẽ xử lý câu hỏi đó và đưa ra câu trả lời trong khi có nhận thức về ngữ cảnh. Điều này làm giảm gánh nặng nhận thức cho người dùng bằng cách giúp họ phân tích nguyên nhân gốc rễ nhanh hơn, do đó giảm thời gian và công sức của họ. 3. Hỗ trợ mã hóa Gen AI cũng hỗ trợ mã hóa, bao gồm tài liệu mã, hiện đại hóa mã và phát triển mã. Để làm ví dụ về cách thế hệ AI hỗ trợ hiện đại hóa CNTT, hãy xem xét trường hợp sử dụng của Water Corporation. Water Corporation đã áp dụng Watson Code Assistant để giúp họ chuyển đổi sang cơ sở hạ tầng SAP dựa trên đám mây. Công cụ này đã tăng tốc quá trình phát triển mã bằng cách sử dụng các đề xuất do AI tạo ra dựa trên đầu vào ngôn ngữ tự nhiên, giảm đáng kể thời gian triển khai và lao động thủ công. Với Watson Code Assistant, Water Corporation đã giảm được 30% nỗ lực phát triển và chi phí liên quan trong khi vẫn duy trì chất lượng và tính minh bạch của mã. 4. Quản lý tài sản Gen AI có khả năng chuyển đổi việc quản lý tài sản Gen AI có thể tạo ra các mô hình nền tảng cho tài sản khi phải dự đoán nhiều KPI trên cùng một quy trình hoặc có một nhóm tài sản tương tự. Tốt hơn là bạn nên phát triển một mô hình nền tảng của tài sản và tinh chỉnh nó nhiều lần. Gen AI cũng có thể đào tạo để bảo trì dự đoán. Các mô hình nền tảng rất hữu ích nếu dữ liệu lỗi khan hiếm. Các mô hình AI truyền thống cần nhiều nhãn để mang lại độ chính xác hợp lý. Tuy nhiên, trong các mô hình nền tảng, chúng ta có thể huấn luyện trước các mô hình mà không cần bất kỳ nhãn nào và tinh chỉnh với các nhãn giới hạn. Ngoài ra, AI tổng quát có thể cung cấp hỗ trợ và đào tạo kỹ thuật viên. Các nhà sản xuất có thể sử dụng công nghệ AI thế hệ mới để tạo ra một chương trình mô phỏng đào tạo cho người vận hành và kỹ thuật viên. Hơn nữa, trong quá trình sửa chữa, công nghệ AI thế hệ mới có thể cung cấp hướng dẫn và tạo ra quy trình sửa chữa tốt nhất. Xây dựng khả năng kỹ thuật số mới với generative AI Tính linh hoạt và khả năng mở rộng mà công nghệ AI mang lại sẽ đẩy nhanh đáng kể các sáng kiến số hóa trong ngành sản xuất. Generative AI trao quyền cho doanh nghiệp ở cốt lõi chiến lược trong hoạt động kinh doanh của họ. Trong vòng hai năm, các mô hình nền tảng sẽ cung cấp năng lượng cho khoảng 1/3 AI trong môi trường doanh nghiệp. Trong thời gian đầu khi áp dụng các mô hình nền tảng, thời gian định giá nhanh hơn tới 70% so với phương pháp AI truyền thống. Generative AI làm cho các công nghệ AI và phân tích khác dễ sử dụng hơn, giúp các doanh nghiệp sản xuất nhận ra giá trị đầu tư của họ. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: Tích hợp AI vào Quản lý hiệu suất tài sản 08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC Báo cáo về trải nghiệm người mua hàng mới nhất: 03 insights thú vị
08 kết luận rút ra từ NVIDIA GTC
GTC hàng năm vẫn luôn khởi đầu một cách thành công, mạnh mẽ với sự góp mặt của người đồng sáng lập và Giám đốc điều hành Jensen Huang. Họ sẽ cùng nhau trình bày chi tiết về công nghệ phần cứng và phần mềm mới trong “cuộc đua marathon 2 giờ” đầy tốc độ, dữ liệu và các bản demo ấn tượng. Sự kiện thường niên này đã thay đổi qua nhiều năm, từ một hội nghị về đồ họa, giờ đây nó đã trở thành một hội nghị với một loạt công nghệ điện toán tăng tốc đẳng cấp thế giới. Và năm nay cũng không ngoại lệ, Jensen đã có một bài phát biểu quan trọng, thú vị và tuyệt vời. Hội nghị sẽ tiếp tục diễn ra trong tuần này với nhiều bài thuyết trình chi tiết của các kỹ sư và nhà phát triển ứng dụng NVIDIA. NVIDIA tuyên bố đã tăng hiệu suất AI lên hàng triệu lần trong 10 năm qua. Key Takeaways: Hàng loạt công nghệ đã được giới thiệu trong buổi hội thảo này, tuy nhiên, để bạn không phải mất thời gian, Tanika đã liệt kê những ý chính, quan trọng nhất phía dưới đây: 1. Hôm nay thế giới thức dậy trước một bối cảnh thậm chí còn thách thức hơn đối với tất cả những người mới đến muốn giành lấy “một miếng bánh” của Jensen. Trong khi nhiều đối thủ có phần cứng rất tuyệt vời sẽ tìm được những ngôi nhà tốt, thì bộ phần mềm NVIDIA thực sự đã trở nên không thể chấp nhận được trong AI và HPC chính thống. Các đối thủ sẽ phải tìm ra một lợi thế duy nhất, như hiệu suất tiết kiệm năng lượng của Qualcomm, hiệu suất xử lý của con chip Cerebras Wafer Scale, cách tiếp cận cắm và chạy (plug and play) của Graphcore, và hiệu suất ấn tượng trong tính toán hiệu suất cao của AMD. Bạn cần phải tránh các cuộc đối đầu trực diện; tìm một phân khúc thích hợp, thống trị nó, sau đó tìm phân khúc tiếp theo. 2. Lưu ý rằng Jensen không bắt đầu bài phát biểu của mình bằng việc giới thiệu phần cứng mới; ông bắt đầu với phần mềm NVIDIA, phần mềm nắm giữ chìa khóa của vương quốc AI. Chi tiết như thế nào, chúng tôi sẽ viết thêm về điều đó sau. 3. Omniverse hiện diện ở khắp mọi nơi; trên thực tế, tất cả các bản demo và mô phỏng trưng bày đều được tạo bằng nền tảng metaverse của NVIDIA. Bản demo tối ưu hóa trung tâm phân phối bằng Omniverse của Amazon khá ấn tượng. Có thể Meta đã lấy tên đó; NVIDIA đang cung cấp các giải pháp thực tế dựa trên công nghệ và sự hợp tác của bản sao số và kỹ thuật số. 4. Hopper chứng tỏ sự chuyển đổi thành công của NVIDIA từ GPU cũng hỗ trợ AI sang bộ gia tốc điện toán cũng hỗ trợ Đồ họa. Transformer Engine mới là một ví dụ khác về khả năng tăng tốc đã bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores dành cho mạng thần kinh “truyền thống”. Bộ máy biến áp mới là một ví dụ khác về gia tốc bắt đầu từ hai thế hệ trước với TensorCores cho các mạng thần kinh nhân tạo (neural networks) "truyền thống". 5. CPU Grace dựa trên Arm, ra mắt vào năm 2023, là nhân tố thay đổi cuộc chơi, cả về hiệu suất trên mỗi ổ cắm và khả năng tích hợp CPU-GPU. Jensen thực sự đang hình dung lại trung tâm dữ liệu hiện đại ngay từ đầu. Theo cách nói của Jensen, trung tâm dữ liệu sau khi được tăng tốc sẽ trở thành một “nhà máy trí tuệ”. 6. Chiến lược Superchip của Jensen đã bắt đầu tìm cách tích hợp thiết kế hệ thống ở cấp độ cao hơn trên một gói để tối đa hóa hiệu suất, trong khi những người khác đang tích hợp các chiplet nhỏ để giảm chi phí. Cả hai cách tiếp cận đều có giá trị nhưng mục tiêu khác nhau. Và chỉ có NVIDIA và Cerebras đang theo đuổi con đường hiệu suất tối đa. 7. Trong một động thái mang tính chiến lược và đầy bất ngờ, Jensen đã thông báo rằng IP NVLink Chip2Chip thế hệ mới thứ 4 sẽ có sẵn cho những khách hàng đang tìm cách xây dựng các giải pháp silicon tùy chỉnh, kết nối CPU và GPU NVIDIA với chip do khách hàng thiết kế. Chúng tôi tin rằng NVIDIA sẽ không đi theo con đường này một cách chủ quan; một khách hàng rất lớn phải đứng đằng sau việc này. 8. Cuối cùng, chúng tôi tin rằng Jensen Huang đã trở thành người có tầm nhìn hàng đầu trong ngành công nghệ, dẫn đầu cuộc cách mạng điện toán toàn cầu đồng thời mang đến khả năng thực thi kỹ thuật gần như hoàn hảo. Như Steve Oberlin, NVIDIA’s Acceleration CTO, đã nói với chúng tôi, văn hóa của Jensen dựa trên tốc độ ánh sáng, so sánh kết quả kỹ thuật của mình với điều tốt nhất có thể, không phải là điều tốt nhất mà các đối thủ có thể đạt được.. Kho phần mềm của NVIDIA mở rộng tới gần chục kỹ năng, được tích hợp trên Omniverse và các thư viện AI GPU Hopper: Một lần nữa NVIDIA “tăng tiền cược” GPU thương mại nhanh nhất hiện nay dành cho AI là A100 dựa trên NVIDIA Ampere hai năm tuổi. AMD tuyên bố GPU MI200, bắt đầu xuất xưởng ngày hôm nay, sẽ nhanh hơn cho HPC, nhưng trong AI, NVIDIA lại thống trị. Trên thực tế, khi so sánh chip này với chip khácvới tất cả các chỉ số của bộ công cụ AI MLPerf, A100 vẫn là bộ khuếch đại AI nhanh nhất, không phải GPU hay ASIC. A100 đã mở rộng việc sử dụng công cụ tăng tốc NVIDIA TensorCore cho nhiều loại dữ liệu hơn và NVIDIA hiện đã giới thiệu một công cụ mới trong GPU mới nhất của mình. Như chúng tôi đã nói, GPU mới của NVIDIA giờ đây trông giống như một ASIC cũng làm đồ họa chứ không phải một chip đồ họa cũng làm AI. Với Hopper, dự kiến xuất xưởng vào quý tới, NVIDIA đã sử dụng năng lực kỹ thuật của mình để tăng tốc các mẫu Transformer, công nghệ AI “dựa trên sự chú ý” đã tạo ra một làn sóng ứng dụng mới kể từ khi Google phát minh ra mô hình này vào năm 2017. Transformers thực sự rất lớn, chứ không phải chỉ ở tác động đến thị trường mà ở quy mô khổng lồ của nhiều mẫu mã, được đo bằng hàng chục hoặc hàng trăm tỷ thông số. (Hãy coi các tham số của mô hình AI giống như các khớp thần kinh của não.) Mặc dù ban đầu được xây dựng để mô hình hóa các ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các máy biến áp hiện đang được sử dụng cho nhiều loại công việc AI, một phần vì chúng cực kỳ chính xác, nhưng cũng vì chúng có thể được đào tạo dễ dàng hơn mà không cần tập dữ liệu được dán nhãn lớn; GPT-3 được huấn luyện bằng cách cho nó ăn Wikipedia. Với Hopper, NVIDIA đang đặt cược rằng “Mô hình PR” như GPT-3 sẽ trở thành công cụ thiết thực và phổ biến hơn cho thế giới thực. Các mô hình Transformer hiện đang tìm kiếm các ứng dụng mới như thị giác máy tính, protein folding và phân đoạn Một ví dụ tuyệt vời là OpenAI CLIP, có thể được sử dụng để tạo ra tác phẩm nghệ thuật từ đầu vào đơn giản chỉ bằng một từ. Hãy xem tác phẩm nghệ thuật hấp dẫn do AI tạo ra tại đây của Alberto Romero. Nhưng vấn đề với máy biến áp, đặc biệt là máy biến áp lớn như GPT-3 của OpenAI, là phải mất hàng tuần để đào tạo các mô hình này với chi phí đáng kể hoặc thậm chí rất cao. Để giải quyết rào cản này đối với việc áp dụng rộng rãi hơn, NVIDIA đã tích hợp Transformer Engine vào GPU Hopper mới, tăng hiệu suất lên gấp sáu lần theo công ty. Vì vậy, thay vì mất một tuần, người ta có thể đào tạo một người mẫu trong một ngày. Phần lớn điều này được thực hiện thông qua việc triển khai độ chính xác động và cẩn thận bằng cách sử dụng định dạng dấu phẩy động 8 bit mới để bổ sung cho dấu phẩy động 16 bit. GPU cũng là GPU đầu tiên hỗ trợ HBM3 mới cho bộ nhớ cục bộ nhanh và I/O PCIe thế hệ 5. GPU hiếm khi được sử dụng riêng lẻ. Để giải quyết các vấn đề AI lớn, siêu máy tính sử dụng hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn GPU để giải quyết công việc. Để tăng tốc khả năng giao tiếp giữa các GPU, H100 dựa trên Hopper giới thiệu NVLink thế hệ thứ 4 mới, có băng thông cao hơn 50%. NVIDIA cũng đã giới thiệu bộ chuyển đổi NVLink, có thể kết nối tới 256 GPU Hopper. Trên thực tế, NVIDIA đã thông báo rằng họ đang xây dựng phiên bản kế nhiệm cho Selene, siêu máy tính Eos mới sẽ sử dụng để tăng tốc quá trình phát triển chip và tối ưu hóa mô hình của riêng NVIDIA. Ở quy mô nhỏ hơn nhiều, NVIDIA đã thông báo rằng NVLink hiện sẽ hỗ trợ liên lạc kết hợp bộ nhớ đệm Chip-to-Chip, như chúng ta sẽ thấy sau đây khi chúng ta sử dụng CPU Grace Arm. Và như chúng tôi đã nói, IP C2C sẽ có sẵn cho khách hàng để thiết kế tùy chỉnh. NVIDIA HGX100 mới Tất nhiên, nền tảng H100 mới sẽ có sẵn trong các máy chủ DGX, DGX Super Pods và bo mạch HGX từ hầu hết các nhà cung cấp máy chủ. Chúng tôi hy vọng gần như mọi nhà cung cấp dịch vụ đám mây sẽ hỗ trợ GPU Hopper vào cuối năm nay. Hiệu suất của H100 khá tuyệt vời, với thời gian đào tạo trên quy mô nhanh hơn tới sáu lần, tận dụng NVLink mới và thông lượng suy luận cao hơn 30 lần. NVIDIA tuyên bố đào tạo nhanh hơn tới 9 lần và hiệu suất suy luận nhanh hơn 30 lần so với GPU A100 Để giải quyết vấn đề xử lý suy luận của trung tâm dữ liệu, H100 hỗ trợ GPU đa phiên bản, A100 cũng vậy. NVIDIA tiết lộ rằng một phiên bản H100 MIG có thể hoạt động tốt hơn hai GPU suy luận NVIDIA T4. Lớn vào. Nhỏ ra. Vì vậy, chúng tôi không mong đợi sớm có H4, nếu có. Cuối cùng, NVIDIA đã thông báo rằng Hopper hỗ trợ Điện toán bí mật hoàn toàn, cung cấp sự cách ly và bảo mật cho dữ liệu, mã và mô hình, những điều quan trọng trong cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và đám mây dùng chung. Hopper hỗ trợ Transformer Engine, tính toán bảo mật và MIG Bước tiếp theo: Grace Năm ngoái, NVIDIA đã thông báo trước rằng họ đang xây dựng một CPU Arm cấp trung tâm dữ liệu có tên Grace để kích hoạt các yếu tố mạng và tính toán được tích hợp chặt chẽ có thể tạo thành khối xây dựng cho điện toán AI quy mô não. Mặc dù Grace vẫn chưa sẵn sàng ra mắt nhưng dự kiến vào nửa đầu năm 2023, Jensen đã thông báo rằng nền tảng này sẽ được xây dựng dưới dạng “SuperChips”, một gói Grace có GPU Hopper và một gói có CPU Grace thứ hai. Trên thực tế, cái sau có thể tăng gấp đôi hiệu suất của bất kỳ ổ cắm máy chủ Intel hoặc AMD nào, trong khi cái trước sẽ cho phép chia sẻ bộ nhớ và liên lạc GPU với CPU cực nhanh. Grace "Superchip" là bộ 2 vi mạch với 2 CPU Arm Grace hoặc 1 CPU & 1 GPU Hopper Chúng tôi khẳng định rằng cạnh tranh trực tiếp với các nhà cung cấp CPU không phải là mục đích chiến lược của NVIDIA; họ không mấy quan tâm đến việc trở thành nhà cung cấp CPU thương mại, một thị trường đang phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các nhà cung cấp Intel, AMD, Arm và ngày càng tăng từ kỳ lân RISC-V SiFive. Grace hướng đến việc cho phép các hệ thống CPU/GPU/DPU được tích hợp chặt chẽ để có thể giải quyết các vấn đề không thể giải quyết được bằng cấu trúc liên kết CPU/GPU truyền thống. Siêu chip Grace tạo thành nền tảng cho thế hệ hệ thống được tối ưu hóa tiếp theo của NVIDIA. Kết luận Như chúng tôi đã nói trước đây, NVIDIA không còn chỉ là nhà cung cấp chất bán dẫn nữa; họ là một công ty trung tâm dữ liệu tăng tốc. Chỉ cần xem xét hình ảnh dưới đây. NVIDIA không chỉ có phần cứng tuyệt vời mà còn có “Hệ điều hành” đầy đủ dành cho AI, trên đó họ đã xây dựng các kỹ năng để đẩy nhanh thời gian tiếp cận thị trường của khách hàng trong các lĩnh vực chính. Đối với chúng tôi, đây không giống một công ty chip và thể hiện chiều sâu và bề rộng của hào nước phần mềm bao quanh NVIDIA, vượt xa CUDA. Hệ điều hành AI của NVIDIA: Lợi thế cạnh tranh bền vững mà không công ty nào có thể chạm tới (Nguồn: Forbes) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: AI và tương lai của L&D Tương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.
3 ý tưởng marketing sáng tạo dành cho nhà cung cấp dịch vụ hưu trí
Thật là một điều may mắn vì thời kỳ marketing đại chúng đã qua đi và việc lãng phí tiền bạc và thời gian để thu hút những khách hàng ít tiềm năng sẽ không còn xảy ra nữa. May mắn thay, những tiến bộ về công nghệ đang cho phép các marketers: Xây dựng nhu cầu từ dưới lên (bottom up) Marketing tới các nhân viên tiềm năng Tập trung vào phạm vi đối tượng nhỏ hơn, phù hợp hơn: các công ty đã/đang có nhu cầu hoặc quan tâm đến các giải pháp lập kế hoạch nghỉ hưu Cải thiện phạm vi tiếp cận và giành được nhiều giao dịch hơn Hãy cùng Tanika tìm hiểu cụ thể hơn qua bài viết dưới đây nhé! Xây dựng nhu cầu giữa các nhân viên của khách hàng Bạn muốn tăng giá trị và thời hạn hợp đồng với khách hàng hoặc để đảm bảo rằng bạn có được nhân viên của họ cùng tham gia? Hãy phát triển nội dung có liên quan và giàu thông tin nhằm khuyến khích nhân viên đóng vai trò tích cực hơn trong kế hoạch nghỉ hưu của họ. Đặc biệt là hãy giải thích cho họ về những lợi ích. Khi nhắm mục tiêu vào các khách hàng mới, đừng chỉ nhắm tới C-Suite và giám đốc nhân sự. Hãy thử điều chỉnh các chiến dịch, hướng tới các nhân viên để nhấn mạnh những lợi ích mà họ lẽ ra sẽ nhận được từ các nhà cung cấp hiện tại, thúc đẩy họ xem xét lại các lựa chọn của mình một cách tinh tế nhưng mạnh mẽ. Tìm doanh nghiệp trong thị trường Bạn có biết rằng hiện chỉ có 10% công ty sẵn sàng cung cấp các giải pháp hưu trí cho nhân viên không? Hãy dành phần lớn ngân sách quảng cáo của bạn (khoảng 80%) vào phân khúc này để tối đa hóa tiềm năng cơ hội của mình. Với các công cụ phù hợp, bạn có thể khám phá intent data và “match" với các tài khoản cụ thể. Một số ví dụ về intent data có thể kể đến như là: Truy cập các trang có liên quan trên trang web của bạn Đọc các đánh giá trực tuyến về sản phẩm và dịch vụ của bạn Khi bạn biết được những doanh nghiệp trong thị trường và điều họ đang quan tâm là gì, bạn có thể bắt đầu tác động đến những người ra quyết định trong tổ chức. Sau khi bạn có được thông tin liên hệ, hãy sử dụng intent data và thông tin chi tiết về tính cách người mua để tạo thông điệp marketing. . Sử dụng dữ liệu để điều chỉnh và nhắm mục tiêu tốt hơn Cùng với các “tín hiệu” trong thị trường này, hãy sử dụng dữ liệu doanh nghiệp và dữ liệu khác để thu hẹp danh sách khách hàng tiềm năng của bạn thành các phân khúc đối tượng dễ quản lý hơn. Dữ liệu này có thể bao gồm quy mô, tốc độ tăng trưởng và các yếu tố được xác định khác. Các nền tảng marketing phân tích dự đoán lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để thông báo cho bộ phận bán hàng và marketing về: Những tài khoản nào đã sẵn sàng để tương tác Chủ đề nào là quan trọng nhất đối với những tài khoản đó Nơi các cá nhân trong tài khoản đang thực hiện nghiên cứu của họ …và sau đó sử dụng AI để tạo điều kiện cho cách tiếp cận tập trung hơn bằng thông điệp và khả năng tiếp cận được cá nhân hóa. Theo dõi hiệu suất theo thời gian để xác định xem chiến lược của bạn có đang thúc đẩy các tài khoản trong thị trường tương tác hay không. Kết luận Việc sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định marketing cho phép bạn xác định và tiếp cận các khách hàng tiềm năng cao. Với sự cạnh tranh khốc liệt, chiến thuật phù hợp sẽ tối ưu hóa nguồn lực và tác động lớn hơn đến doanh thu. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây:AI và tương lai của L&DTương Lai Ngành Du Lịch Với A.I.
Quản Trị Tài Chính Sẽ Cải Thiện Thế Nào Với A.I.?
Theo một khảo sát của KPMG với 200 lãnh đạo doanh nghiệp cho thấy 80% tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ làm thay đổi đáng kể lĩnh vực hoạt động của họ. Tuy nhiên, việc áp dụng A.I. có thể chưa được các CFO, các giám đốc tài chính hoàn toàn đón nhận. Suy cho cùng, thay đổi luôn đi đôi với rủi ro, và công việc của họ là giảm thiểu rủi ro đến với doanh nghiệp. Mặc dù vậy, quản trị tài chính lại chính là đất diễn màu mỡ cho A.I. thể hiện vai trò thúc đẩy tăng trưởng trong doanh nghiệp. Các CFO nắm bắt dữ liệu hoạt động của tất cả các phòng ban khác và có thể hỗ trợ lãnh đạo các phòng ban này đưa ra các quyết định vận hành minh triết hơn. Hỗ trợ quyết định chiến lược Dữ liệu đến từ các bộ phận làm việc trực tiếp với khách hàng - ví dụ như thông tin khoản phải thu từ phòng bán hàng, hay dữ liệu giá từ các điểm bán - thông qua phân tích có thể đưa ra dự đoán mối tương quan giữa các con số này và hành vi khách hàng. Việc nắm bắt dữ liệu từ nhiều điểm chạm với khách hàng giúp người quản trị tài chính đưa ra đề xuất giá tối ưu phù hợp với các thị trường và nhóm đối tượng khác nhau. Ngoài ra, A.I. khi xử lý dữ liệu vận hành cũng giúp các CFO tối ưu tồn kho, quản lý khấu hao, và quản lý vốn hiệu quả. Một trong những thách thức lớn nhất trong quản trị tài chính là định giá tài sản. Dung sai trong tính toán, đặc biệt trong các trường hợp cụ thể như nhập lượng tài sản hữu hình lớn, hay chuẩn bị báo cáo thuế, có thể tạo chênh lệch lớn tới con số cuối cùng. Một trong những phương pháp định giá hiệu quả là tham chiếu một lượng lớn các giao dịch độc lập có điểm tương đồng. Đây là nghiệp vụ mất nhiều công sức, nhưng là phạm trù A.I. có thể hỗ trợ. Nâng cao hiệu suất quản trị tài chính Một trong những đặc thù của bộ phận tài chính là việc xử lý rất nhiều các nghiệp vụ lặp đi lặp lại. Chúng tiêu tốn nhiều thời gian và nguồn lực của CFO và các cộng sự. Trợ lý A.I. có thể thay nhân sự thực hiện tất cả các nghiệp vụ đó với độ chính xác cao và thời gian rút gọn đáng kể, giúp người quản trị tài chính có thêm thời gian để tham gia vào các công việc chiến lược khác quan trọng hơn. AI có thể tự động hóa các hoạt động kế toán như điều chỉnh các bút toán, tinh giản giao tiếp với đối tác, biên soạn hợp đồng, tối ưu hóa quy trình thanh toán. Đặc biệt ở các công ty thương mại điện tử, với nhiều giao dịch phát sinh cùng lúc, việc tự động hóa sẽ giúp cho quá trình quản trị trơn tru và ít rủi ro. Chống tiêu cực, sai phạm Theo EY, sai phạm chi tiêu có thể gây thiệt hại 1.8 tỷ USD mỗi năm. Hầu như rất khó để luôn phát hiện sớm và kiểm soát các sai phạm. Việc phải xử lý chúng khiến cho nỗ lực của các CFO bị phân tán, nhưng nếu không kịp thời có thể để lại hậu quả lâu dài cho doanh nghiệp. A.I. có thể làm thay việc này khi xử lý các dữ liệu hóa đơn chứng từ, phát hiện các khoản bất thường. Ở mức độ cao hơn, A.I. giúp xây dựng mô hình hành vi chi tiêu cho từng vị trí trong doanh nghiệp, giúp lãnh đạo phát hiện các xu hướng bất thường từ trước khi nó xảy ra. Với khả năng học tập liên tục, các mô hình Generative A.I. luôn tiếp thu các bộ dữ liệu mới và nâng cao năng lực phát hiện tiêu cực, giúp doanh nghiệp tổ chức có sự chuẩn bị khi đối phó với những hình thức sai phạm ngày một tinh vi. CFO và sức mạnh từ tiên lượng Trong lịch sử, chức năng tài chính tập trung vào việc ghi lại quá khứ - ghi nhận doanh thu, kiểm toán chi phí hoặc giám sát việc tuân thủ. Trí tuệ nhân tạo có tính biến đổi vì nó đặt CFO vào tương lai với khả năng dự đoán dựa trên dữ liệu. Bộ phận Tài chính được trao quyền để dự đoán xem các đối thủ cạnh tranh sẽ phản ứng như thế nào, khách hàng sẽ phản ứng như thế nào và rủi ro sẽ xuất hiện ở đâu. Không chỉ đơn thuần là chuyển đổi số, A.I. chuyển đổi mạnh mẽ vài trò của CFO và nghiệp vụ quản trị tài chính - đặt vào trung tâm của doanh nghiệp nhiều hơn. CFO nắm bắt được các cơ hội của trí tuệ nhân tạo và học máy sẽ không chỉ thay đổi doanh nghiệp mà còn cả phạm vi, trách nhiệm và sức mạnh của chính công việc đó.
03 Cách A.I. Thúc Đẩy Doanh Thu Thương Mại Điện Tử
Những người tiêu dùng hiện đại hiểu rất rõ về nhu cầu của mình, họ thích được trả lời nhanh chóng và tránh sự rườm rà khi ra quyết định. Nếu khách hàng có thể tìm kiếm nội dung có thông tin mà họ cần trên trang thương mại điện tử, họ sẽ ưu tiên tra cứu nội dung đó trước khi bắt buộc phải gọi nhân viên hỗ trợ tổng đài. Bên cạnh đó, với bối cảnh cạnh tranh khốc liệt của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), người tiêu dùng mong đợi những trải nghiệm được cá nhân hóa giúp họ đưa ra quyết định nhanh hơn và các thương hiệu cần tạo ra các điểm chạm có tính tương tác cao để thúc đẩy việc hoàn tất quá trình mua sắm. Khách hàng cũng như nền tảng do đó có nhu cầu ngày một cao về giải pháp có thể sử dụng những dữ liệu mua sắm hay tương tác từ trước đến nay để cung cấp thông tin một cách thông minh, không bắt khách hàng phải lặp lại quá trình trao đổi thông tin khi họ cần sự hỗ trợ. Trên một trang thương mại điện tử truyền thống, khách hàng mải miết xem hết trang sản phẩm này qua trang sản phẩm khác, cố gắng đưa ra quyết định lựa chọn trong những danh mục hàng hóa khổng lồ. Với trợ lý ảo, khách hàng nhận được những hướng dẫn và đề xuất dành riêng cho mình, hỗ trợ họ ở mọi điểm chạm, xuyên suốt hành trình mua hàng. Mọi dữ liệu phát sinh trong quá trình tương tác với khách hàng được A.I. khai thác để đưa ra những ưu đãi, lời khuyên phù hợp nhất với từng khách hàng. Trong tương lai, việc trở thành một doanh nghiệp ứng dụng A.I. là mục tiêu và xu hướng mà bất cứ sàn thương mại điện tử nào cũng hướng tới. Trợ Lý Ảo Đồng Hành Cùng Thương Hiệu A.I. có thể đóng vai trò hỗ trợ khách hàng trong việc lựa chọn sản phẩm và ra quyết định mua hàng. Bằng cách hiểu rõ những yêu cầu và sở thích của người mua hàng thông qua việc đánh giá lịch sử mua sắm cũng như các dữ liệu tương tác của khách, trợ lý ảo đưa ra những đề xuất được thiết kế riêng cho khách hàng đó. Điều này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian, nhanh chóng đưa ra quyết định - tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch cho khách hàng cũng như tối ưu hóa chỉ số kinh doanh cho thương hiệu. Bên cạnh đó, trợ lý A.I. còn có khả năng thực hiện up-sell và cross-sell, với khả năng xác định các cơ hội, thời điểm phù hợp để đưa ra các đề xuất cho khách hàng trên quy mô lớn, dẫn tới khả năng tăng doanh thu trên từng khách hàng. Với quá trình chăm sóc khách hàng được tự động hóa hoàn toàn, A.I. giúp các thương hiệu và sàn thương mại điện tử triển khai trải nghiệm dịch vụ ở mức độ cao nhất, thúc đẩy sự gắn bó với thương hiệu cũng như hiệu suất bán hàng. Duy Trì Người Dùng & Xây Dựng Sự Gắn Kết Với Khách Hàng Vận hành một nền tảng thương mại điện tử đồng nghĩa với việc luôn có một khối lượng lớn tương tác và yêu cầu trao đổi thông tin diễn ra trên nền tảng. Trợ lý A.I. có thể thay thế những kịch bản chatbot khô khan, hay thậm chí chia sẻ gánh nặng của những nhân viên tổng đài với những yêu cầu hỗ trợ lặp lại của khách hàng, cũng như cung cấp thông tin sản phẩm, các lựa chọn kiểu dáng mẫu mã phù hợp với thông tin cá nhân của khách. Ứng dụng A.I. trong chăm sóc khách hàng mở ra khả năng hỗ trợ 24/7, mọi lúc mọi nơi, không lo chậm trễ trong việc phản hồi khách. Những dữ liệu từ tương tác với khách hàng giúp sàn thương mại điện tử cũng như các thương hiệu duy trì mối liên hệ với khách kể cả khi quá trình mua sắm hoàn tất, tạo điều kiện nâng cao khả năng chuyển đổi, từ đối tượng tiềm năng thành khách hàng, từ khách hàng thành khách hàng trung thành. Với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên ngày nay, trợ lý ảo có thể tạo ra những cuộc trò chuyện có ý nghĩa, khơi gợi cảm xúc, bóc tách đúng nhu cầu của khách hàng và nuôi dưỡng tiềm năng trong thời gian thực. Hầu hết khách hàng đều tìm kiếm những cơ hội chiết khấu hay giảm giá, nhưng không phải lúc nào họ cũng nhận được đúng những mã giảm giá mình cần hay những ưu đãi đủ hấp dẫn khi nền tảng hay thương hiệu chỉ có thể đưa ra những ưu đãi cho số đông - đó cũng là rào cản mà nhiều thương hiệu muốn phá bỏ trong quá trình cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. A.I. trên sàn thương mại điện tử biến sự đột phá mà nhà nhà mong muốn đó trở thành hiện thực với khả năng lựa chọn và cung cấp mã giảm giá, chương trình ưu đãi thiết kế riêng cho từng nhóm khách hàng khác nhau, hứa hẹn sẽ xác lập tiêu chuẩn mới về xây dựng sự gắn kết giữa khách hàng và thương hiệu. Hiện Diện Cùng Khách Hàng Mọi Lúc Mọi Nơi Trong môi trường cạnh tranh cao của ngành thương mại điện tử (E-Commerce), điều khiến khách hàng luôn đánh giá cao là mức độ hỗ trợ chu đáo ngay cả khi việc mua hàng đã hoàn tất. Điều này có mối liên hệ mật thiết với việc xây dựng lòng trung thành từ khách hàng cũng như khả năng phát sinh nhu cầu mua sắm về sau. Khả năng vận hành không ngừng nghỉ cũng như tùy biến đa dạng ngôn ngữ tạo ra trải nghiệm hỗ trợ suôn sẻ tối đa dành cho khách hàng. Không còn chờ đợi một tổng đài viên nào, khách hàng có thể nhận được thông tin họ cần một cách chính xác, tin cậy bất cứ lúc nào. Điều này cũng tác động trực tiếp với việc vận hành của nền tảng thương mại điện tử khi nguồn tài nguyên hệ thống dành cho hỗ trợ khách hàng, cũng như nỗ lực con người được giảm thiểu đáng kể, giúp tiết kiệm chi phí và gia tăng lợi nhuận cho nền tảng. Ngoài ra, các trường hợp áp dụng mới nhất cũng cho thấy A.I. giúp giảm tỉ lệ bỏ giỏ hàng (cart abandonment), tối ưu quy trình đổi trả, cũng như thu thập các dữ liệu có ý nghĩa khác để nền tảng thương mại điện tử có thể liên tục tối ưu khả năng cung cấp dịch vụ.
AI – Xu hướng 2024 và ứng dụng thực tế trong cuộc sống
Tanigo Blog xin chia sẻ đến độc giả một góc nhìn vô cùng thú vị về AI qua bài viết sau. Hy vọng bài viết sẽ cung cấp cho các bạn cái nhìn tổng quan nhất về AI trong năm qua và các xu hướng cho năm 2024! Nhìn lại năm 2023 Năm 2023 là sự khởi đầu bùng nổ của AI, hay phải nói đúng hơn là sự bùng nổ của ứng dụng AI đầu tiên đi thành công vào cuộc sống - ChatGPT ChatGPT - AI Chatbot thành công nhất hiện tại AI đã tồn tại hàng chục năm nay nhưng ứng dụng của nó hầu như chỉ trong phòng thí nghiệm, hoặc ẩn mình sau những tính năng mà các hãng công nghệ hay dùng bằng các từ “smart” hay “intelligent”. AI bản thân nó chưa bao giờ tự đứng một mình thành công như một ứng dụng độc lập. Thế nhưng ChatGPT lại chính là sản phẩm đầu tiên mà AI đứng như một ứng dụng độc lập. Mô tả chính xác cho ChatGPT phải là “một ứng dụng Chatbot có sử dụng AI”. ChatGPT làm mê hoặc mọi người bởi sự “dễ dùng” và “sự thông minh đáng kinh ngạc”, khiến định nghĩa AI trở thành tương đương với ChatGPT. Nói về AI, thứ đầu tiên hiện ra trong đầu người dùng chính là Chatbot ChatGPT. Điều này thực sự vừa hay lại vừa dở, hay khi khái niệm AI rất trừu tượng, không có hình dạng cụ thể nay đã có hình dạng là “một con chatbot, một khung chat siêu thông minh, hỏi gì cũng đáp được”, dở là khi khái niệm này sẽ đóng khung hiểu biết và cảm nhận của người dùng về AI, tạo ra một lối mòn mong chờ về AI, chúng ta sẽ tiếp tục mong chờ về các ứng dụng AI khác nhưng chỉ là dưới dạng Chatbot. Những người làm sản phẩm AI hay những hãng công nghệ đang tìm cách ứng dụng AI phần lớn cũng sẽ rơi vào cái bẫy nhận thức “AI - Chatbot” này, dẫn tới quanh quẩn tìm cách ứng dụng AI trong thực tế quanh khái niệm lối mòn đã hình thành này. 2024 và những xu hướng ứng dụng thực tế AI trong cuộc sống Năm 2024 sẽ là năm bùng nổ về AI Ứng Dụng, là năm thành công của “ứng dụng tiên phong”. ChatGPT của 2023 đã cuốn tất cả các tập đoàn công nghệ lớn phải đầu tư hàng chục tỉ đô la vào nền tảng AI, cuốn theo luôn hàng trăm công ty công nghệ lớn khác phải chạy theo ứng dụng công nghệ AI vì người dùng đã phát sinh nhu cầu “sử dụng AI”. Với tất cả số tiền khổng lồ đã đốt cho AI nền tảng, thì giờ họ phải kiếm tiền từ những Ứng Dụng AI - những Sản phẩm Ứng Dụng AI thực tế mà người dùng sẽ chi tiền để mua và sử dụng, theo đúng tinh thần của chủ nghĩa tư bản - đầu tư phải mang lại lợi nhuận. Thế nhưng như đã nói ở trên, cái lối mòn nhận thức “AI - Chatbot” mà ChatGPT tạo ra vừa lợi lại vừa hại, tất cả các sản phẩm ứng dụng AI hiện tại và xu hướng của những sản phẩm AI của năm nay đều quay quanh AI Chatbot, tất cả đều vẫn là các “khung chat có AI” hay xịn xò hơn thì là “mấy cái loa phát tiếng nói có AI - voice Assistant” vốn đã có từ 2010 - lúc Apple Siri ra đời. Tệ hơn thì là đám “AI giả cầy”, tức là đám tính năng mà các hãng trước đây vẫn hay gọi bằng mấy cái tên như “Smart”, “Intelligent”, “Thông minh”. Những tính năng này vốn không chứa hàm lượng “AI” nhiều lắm, chúng phần lớn là các chương trình được lập trình sẵn với những kết quả được định sẵn, ví dụ: cái máy giặt có tính năng tự cân trọng lượng đồ giặt và tính toán ra lượng nước, lượng bột giặt, thời gian giặt thích hợp, trước đây tính năng này được quảng cáo với cái tên có chữ “Smart” thì ngày nay các hãng lại đổi thành “AI” dù bản chất chẳng khác gì. Xu hướng này đơn giản sẽ là ngắn hạn khi các hãng công nghệ chưa thể làm ra được những thứ có hàm lượng “AI” cao hơn. Đối với xu hướng chính “AI Chatbot - Assistant” thì hiện các đại tập đoàn công nghệ vẫn đang loay hoay với các sản phẩm ứng dụng AI dạng này. Chúng ta sẽ đi qua vài Ứng dụng AI điển hình và bàn về xu hướng phát triển tiếp theo của Ứng dụng AI ấy. OpenAI ChatGPT (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Ông vua Ứng dụng Chatbot AI vẫn chưa bị lật đổ, vẫn là ứng dụng AI phổ dụng nhất, được dùng nhiều nhất và vẫn “hữu dụng” nhất. Nói ChatGPT “hữu dụng nhất” là vì ChatGPT vẫn đang liên tục được cải thiện, bổ sung các tính năng mới rất đột phá, giúp ChatGPT tiếp tục là một trong các ứng dụng AI thật sự rất có ích. OpenAI ChatGPT vẫn đang là người dẫn đầu các xu hướng AI Ứng Dụng mới thông qua các tính năng mới của họ: ChatGPT Code Interpreter (nay đổi tên thành ChatGPT Data Analysis - một sự đổi tên khó hiểu của OpenAI): đây là một tính năng rất đột phá mang tính định hướng cho AI ứng dụng, mà phải nói rằng chỉ những người rất có hiểu biết và tầm nhìn ứng dụng về AI mới nghĩ ra. Vì AI vốn rất giỏi trong việc viết và cực kì kém trong tính toán, AI kém trong mọi loại tính toán từ cộng trừ nhân chia cho tới suy luận logic, bạn đừng nghĩ là hỏi AI 1+1 và nó trả lời là 2 thì là nó biết tính toán, đơn giản là nó đã được đọc đâu đó trên internet có phép toán 1+1 là bằng 2 nên nó đơn giản là trả lời dựa trên thứ nó đã được học. Các thử nghiệm đã chứng minh ChatGPT 3.5 (bản AI không có Code Interpreter) làm sai 100% các phép toán có từ 6 chữ số trở lên, lí do là trên Internet sẽ không có kết quả cho mọi phép toán 2 số có 6 chữ số. Làm toán là quá trình tạo ra thứ vốn không có trước đó, rất khác so với viết văn là quá trình trình diễn thông tin vốn đã có trước đó, làm toán chính là dạng thức tư duy trừu tượng nhất của con người. AI làm được toán (hiểu toán và làm được toán thực sự) là mục tiêu của các nhà khoa học trên con đường tạo ra Trí tuệ nhân tạo toàn năng (AGI) dạng AI có thể tự tư duy trừu tượng như con người, thậm chí cách đây vài tháng tại OpenAI đã xảy ra một cuộc đảo chính (bất thành) của các nhà khoa học sau khi có bằng chứng là họ đã tạo ra được AI có khả năng hiểu toán và làm toán như học sinh cấp 3, khiến các nhà khoa học hoảng loạn và muốn ngăn chặn tốc độ phát triển của AI biết làm toán.Nói dài dòng là để giải thích cốt lõi của tính năng ChatGPT Code Interpreter này và tại sao nó quan trọng với tương lai phát triển AI Ứng Dụng trong ngắn hạn. Tính năng này lợi dụng khả năng viết văn và viết code xuất sắc của AI để hỗ trợ cho sự yếu kém trong khả năng làm toán và tư duy logic của AI. Ý tưởng của tính năng này rất đơn giản, AI sẽ dựa trên câu hỏi của người dùng, nếu câu hỏi đó đòi hỏi tư duy logic hoặc tính toán, ví dụ bạn hỏi AI rằng nếu tôi có mảnh vườn 678968 m2, tôi muốn chia cho 6958 người thì mỗi người có bao nhiêu m2 đất, AI sẽ viết một đoạn code - hay gọi là lập trình - một chương trình hẳn hoi chạy được (thường là bằng ngôn ngữ lập trình Python) để làm phép toán 678968 / 6958 rồi thực hiện chạy chương trình đó luôn để lấy kết quả tính toán rồi trả lời cho người dùng. Đây là một cách giải vấn đề rất thông minh, AI sẽ tư duy logic thông qua lập trình, dùng việc viết chương trình - thứ mà nó đã được học từ hàng tỉ dòng mã nguồn các loại chương trình trên internet - để giải mọi vấn đề logic hóc búa; mở ra cho AI khả năng tư duy, giải quyết vấn đề gần với con người hơn rất nhiều. ChatGPT Function Call: đây là một tính năng mà nhiều bên khác đang tìm cách bắt chước nhưng vẫn chưa thành. OpenAI dạy cho AI khả năng viết code và sử dụng các công cụ thông qua việc truy vấn các API (giao diện lập trình ứng dụng) có sẵn. Hiểu nôm na là tính năng này cho phép AI không còn chỉ hỏi và đáp nữa mà còn có thể tương tác, sử dụng các công cụ khác, ví dụ như hiện giờ AI có thể Search (ChatGPT dùng Bing thay vì Google để search), đọc file, truy cập website, truy cập các cơ sở dữ liệu, etc. Đây là tính năng mở khả năng cho AI trở thành các Trợ Lý (Assistant) thực thụ, giúp con người được vô vàn công việc thay cho các Assistant truyền thống như Apple Siri, Google Assistant, Amazon Alexa,… Multi-modal: Nhiều giác quan khác cho con AI, nhiều con AI trong một con AI. ChatGPT 4 hiện nay là con AI chứa nhiều con AI khác bên trong, mỗi con AI đảm nhiệm một nhiệm vụ, con AI nghe được - diễn giải âm thanh thành văn bản, con AI nhìn được - diễn giải hình ảnh nó nhận được thành văn bản, con AI làm toán được, con AI vẽ tranh tạo ảnh được, etc . Đây là tính năng mà nhiều bên làm AI khác bắt đầu triển khai GPTs: AI Agent - Nhân viên AI - đây là tính năng mà OpenAI đưa ra cho ChatGPT, cho phép người dùng tự phối hợp các tính năng đã nói ở trên cùng với dữ liệu riêng mà người dùng cung cấp, để tạo ra các con AI có thể làm những công việc chuyên biệt, ví dụ: con AI chuyên dạy trẻ con làm toán, con AI chuyên phân tích báo cáo tài chính doanh nghiệp, con AI chuyên tóm tắt nội dung video, etc. Tính năng này của OpenAI ChatGPT đã khởi đầu một xu hướng rất lớn mà rất nhiều công ty startup AI mới mọc ra đang nhắm tới miếng bánh thị trường trị giá hàng trăm tỉ đô này. Microsoft Copilot (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Microsoft hiện đang là đại gia bao nuôi cho OpenAI và bản thân của ứng dụng ChatGPT đình đám, Microsoft cung cấp toàn bộ hạ tầng máy chủ, phần cứng để chạy ChatGPT và các ứng dụng liên quan ChatGPT. Do đó các tính năng đột phá mà OpenAI phát triển cho ChatGPT thì Microsoft cũng đồng thời sở hữu và tích hợp vào các sản phẩm của đại gia công nghệ này. Điều này dẫn tới việc Microsoft tạo ra Microsoft Copilot. Microsoft Copilot có thể coi là phiên bản ChatGPT được tích hợp vào toàn bộ dải sản phẩm có sẵn của Microsoft đang cung cấp, mà Microsoft thì đang cung cấp phần mềm chống lưng cho mọi doanh nghiệp đang có trên thế giới, từ hệ điều hành Windows, tới bộ Microsoft Office, tới bộ công cụ lập trình Microsoft Visual Studio, trình duyệt EDGE, công cụ tìm kiếm Bing, hạ tầng máy chủ đám mây Azure,…, tất tần tật Microsoft đều gắn ChatGPT vào và nâng cấp chúng ngay lập tức lên thành Ứng Dụng Có AI Hỗ Trợ. Dĩ nhiên tầm nhìn của Microsoft là vậy, còn thực tế triển khai thì Microsoft Copilot phiên bản thử nghiệm hiện tại không khác ChatGPT là mấy, chỉ đơn giản là một cái khung chat gắn vào tất cả các sản phẩm đã có của Microsoft, vẫn chưa tự động điều khiển các ứng dụng phần mềm của Microsoft như trong mấy video demo mà hãng công bố (ví dụ: kêu AI tự tính toán lương nhân sự của công ty tháng này là nó tự mở Excel tự tính, không cần kế toán nữa). MS nổi tiếng với việc tạo ra những bản demo tuyệt vời, nhưng sản phẩm thì có lẽ sẽ phải chờ đợi rất lâu nữa. Google Bard (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Google vốn là tập đoàn dẫn đầu về AI cả chục năm nay, thực ra hãng đã tạo ra AI và tích hợp AI vào tất cả các sản phẩm của hãng từ rất lâu, hãng cũng là nhà cung cấp dịch vụ AI Đám Mây (Cloud AI Service) từ tận 2015, các sản phẩm từ Google Search, Google Translate, Google Maps dẫn đường, Android OS,… đều đã dày đặc các tính năng AI từ gần chục năm nay. Nhưng Google chưa bao giờ có một Ứng Dụng AI Riêng Lẻ nào hết, chưa bao giờ, nên nếu nói Google thua trong cuộc đua AI thì họ thua trong việc tạo ra AI Ứng Dụng. Sau thành công của ChatGPT, sản phẩm AI Ứng Dụng trực tiếp đe dọa tới Google Search, sản phẩm cốt lõi của tập đoàn Google, ngay từ khi có ChatGPT, người ta bắt đầu lười gõ vào khung tìm kiếm của Google rồi, thay vào đó người ta hỏi ChatGPT hay hỏi Microsoft Copilot để nhận được thông tin nhanh chóng thay vì phải lướt qua hàng chục kết quả tìm kiếm từ Google. Google thực sự bị buộc phải tất tay vào cuộc đua làm AI Ứng Dụng, vì sự sống còn của tập đoàn Google. Sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google là Google Bard, một sản phẩm Google phải làm rất vội vã trong 100 ngày, huy động toàn bộ các nhà khoa học AI hàng đầu của Google bao gồm cả nhà khoa học tiên phong sáng lập nên Google là Sergey Brin. Nhưng sản phẩm AI Ứng Dụng đầu tiên của Google - Google Bard này thực sự là tệ, tệ ngay trong tính năng cơ bản là chat hỏi và đáp, câu trả lời từ AI Bard rất kém chất lượng. Google phải dồn sức để gấp rút huấn luyện con AI đằng sau ứng dụng Google Bard, là con AI Google Gemini, đây là con AI mà Google kỳ vọng đấu ngang cơ với con AI GPT-3.5 và GPT-4 đằng sau ứng dụng ChatGPT. Cuối tháng 12.2023 vừa rồi, Google đã release được con AI Gemini, kết quả là con Google Bard đã khá hơn rất nhiều trong việc hỏi đáp, nhưng đáng tiếc là chỉ có vậy. Google vẫn chưa đuổi kịp OpenAI và Microsoft ở các tính năng AI cách mạng như: Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal, AI Agent. Google Bard hiện thiếu các khả năng truy cập hay tương tác với các hệ thống khác, trong khi Google với hệ sinh thái ứng dụng rộng lớn không thua gì Microsoft, đây thực sự là điều đáng tiếc. Chúng ta hãy cùng chờ tiếp xem Google sẽ cải thiện như thế nào ở đầu năm 2024 này vì họ hứa rằng sẽ cung cấp AI Gemini phiên bản Ultra có năng lực tương đương với GPT-4 của OpenAI & Microsoft. Midjourney (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây là một sản phẩm AI Ứng Dụng, mình nghĩ cũng cần đề cập vì đây vẫn là một AI Ứng Dụng thành công, và thành công của nó vẫn thuộc xu hướng “AI Chatbot - Assistant”. Đây là Ứng Dụng AI Tạo Ảnh, một xu hướng AI khác bên cạnh AI Chatbot của ChatGPT, thế nhưng con AI tạo ảnh này thực tế vẫn là AI Chatbot, chỉ là giao diện ứng dụng chat của nó không phải là một ứng dụng riêng lẻ mà được tích hợp bên trong ứng dụng chat đã có sẵn là Discord. Thông qua Discord, người dùng chat với con AI Chatbot Midjourney yêu cầu Tạo Ảnh của mình, và con AI này trả lại kết quả là hình ảnh được AI tạo ra. Chính giao diện Chat đã giúp Midjourney dễ dùng dễ tiếp cận với người dùng, qua đó tạo ra một AI Ứng Dụng độc đáo, một mô hình kinh doanh độc đáo thành công. Hiện tại, Midjourney là Ứng Dụng AI đầu tiên có lãi. Github Copilot (Hình ảnh minh hoạ được thêm bởi Tanika Blog) Đây cũng là một sản phẩm AI Ứng Dụng đã có từ trước ChatGPT, sử dụng mô hình AI GPT-3 tiền thân của ChatGPT, đây là sản phẩm AI khá chuyên biệt, tập trung hỗ trợ các lập trình viên trong việc lập trình. Tuy nhiên sản phẩm này cũng không hề phổ dụng cho đến khi xu hướng “AI Chatbot - Assistant" hình hành. Sau khi ChatGPT ra đời, Microsoft tích hợp khung chat AI của ChatGPT vào sản phẩm này và gắn lên công cụ lập trình Visual Studio Code thì sản phẩm này mới thực sự bùng nổ và giúp các lập trình viên tăng hiệu suất thông qua việc chat với AI và nhờ nó viết code. . Xu hướng AI Ứng Dụng 2024 Thông qua 4 sản phẩm AI Ứng Dụng Thực Tế điển hình ở trên, chúng ta có thể thấy xu hướng AI Ứng Dụng của năm 2024 đã hình thành, cơ bản nếu không có một startup nào có ý tưởng đột phá như cách ChatGPT đã làm thì các xu hướng này sẽ không bị phá vỡ mà vẫn tiếp tục xuyên suốt năm 2024 này: AI Chatbot sẽ vẫn là giao diện người dùng cuối (User Interface) chủ đạo, khung chat sẽ xuất hiện mọi nơi, mọi ứng dụng truyền thống muốn có AI sẽ đơn giản là tích hợp một khung chat vào, các startup AI mới cũng sẽ làm sản phẩm xoay quanh khung chat này. Về tính năng của các Ứng Dụng AI tựu chung sẽ tận dụng các tính năng đột phá mà OpenAI đã đưa ra ở nửa cuối năm 2023 như đã đề cập ở trên - Code Interpreter, Function Call, Multi-Modal để tiến tới việc tạo ra các Ứng Dụng AI Chuyên Biệt mà thuật ngữ ngành AI chúng tôi gọi là các AI Agent - mình đề xuất dịch là Nhân Viên AI - các Nhân Viên AI này sẽ được huấn luyện để trở thành chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể, có thể thực hiện các công việc thay cho con người chứ không chỉ dừng lại ở việc hỏi đáp. Ví dụ các Nhân Viên AI có thể là Chuyên Gia Phân Tích Số Liệu Kinh Doanh: bạn đưa cho Nhân Viên AI này một vài file excel hoặc word chứa các số liệu, tài liệu kinh doanh, nó sẽ tự động đọc tài liệu, phân tích dữ liệu trong các file mà bạn đưa, rồi tự tạo các báo cáo vẽ các biểu đồ dựa trên các thông tin mà nó phân tích được. Nhân Viên AI Thư Ký: quản lý tài liệu, hồ sơ, thông tin lịch hẹn, lịch họp, lịch trình công việc của cả tổ chức doanh nghiệp, thu thập quản lý các nội dung họp của cả tổ chức, khi cần bất kỳ ai trong doanh nghiệp cũng có thể hỏi thư ký này truy lục thông tin, hoặc có thể yêu cầu các nghiệp vụ thư ký khác như sắp xếp lịch họp, book phòng họp, viết thư mời, tổ chức họp, chuẩn bị tài liệu họp, etc Nhân Viên Sale AI: tự động tham gia các cuộc thảo luận trên mạng, tự lọc ra các khách hàng tiềm năng, chủ động liên lạc chào mời sản phẩm dịch vụ, giải đáp các thắc mắc của khách hàng về sản phẩm dịch vụ, kết nối khách hàng tiềm năng với nhân viên sale con người, etc. AI Agent hiện có thể thực hiện 5 / 7 bước bán hàng tiêu chuẩn. Nhân Viên Designer AI: tự động tìm kiếm hình ảnh từ internet, thiết kế hình ảnh marketing, tạo các hình ảnh, video sản phẩm theo yêu cầu, không giới hạn tùy chọn, làm việc 24/7. Ứng Dụng AI sẽ kết hợp với Tự Động Hóa: một xu hướng AI Ứng Dụng khác đang nổi lên phái sinh từ các tính năng mà OpenAI giới thiệu ở trên. AI đang được huấn luyện sử dụng các công cụ phần mềm đang có sẵn của con người. Cụ thể là các AI Agent đang được huấn luyện để có thể tự nó mở MS Excel, tự nó mở phần mềm kế toán, tự nó mở hệ thống quản lý đơn hàng, tự nó mở các ứng dụng cụ thể như ứng dụng book xe Grab, ứng dụng đặt phòng Airbnb, Shopee, hay ứng dụng đặt vé máy bay,… AI được dạy sử dụng các phần mềm này thay con người tức là AI đang kết hợp với Automation (tự động hóa) để vượt ra khỏi khung chat, AI sẽ kết hợp việc thao tác trên nhiều phần mềm khác nhau để thực hiện nhiệm vụ như là một Nhân Viên Con Người (Human Agent), ví dụ bạn chat với AI Agent Thư Ký (vẫn là Chatbot) yêu cầu nó đặt vé máy bay cho cuộc họp với team 9h sáng tuần sau tại Hà Nội, AI Agent sẽ tự động tra các trang web VietjetAir, VNAirlines, Bamboo, tìm ra giá vé tốt nhất ở khung thời gian mà bạn đi họp, book vé, thanh toán bằng thẻ của bạn, rồi mở ứng dụng Grab, book sẵn hai chuyến xe từ nhà bạn tới sân bay và từ sân bay tới địa điểm họp cho bạn. Đây là xu hướng Ứng Dụng AI mà mình cho rằng giúp AI đi vào cuộc sống thực tế nhất hiện nay, năm 2024 đây sẽ là xu hướng làm AI Ứng Dụng chủ đạo. Năm 2024 sẽ là năm AI Ứng Dụng bắt đầu với những thứ thực tế hơn, có ích với con người hơn. Dĩ nhiên chúng sẽ luôn đi cùng 2 mặt tốt và xấu, có những startup tập trung tạo ra AI Ứng Dụng phục vụ lợi ích của con người, nhưng cũng sẽ có những nhóm, những tổ chức tạo ra các AI Ứng Dụng đi lừa đảo đi khai thác các điểm yếu để kiếm lợi. Cái hộp pandora AI đã mở ra rồi, sẽ không có cách gì đảo ngược cuộc cách mạng mà AI đang kéo chúng ta đi, AI tốt hay xấu là do chúng ta phát triển và dạy nó cả. Nguồn bài viết: facebook Hong Phuc Nguyen(Link bài viết gốc của tác giả) Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: KHI TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GẶP TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG
HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: CÁ NHÂN HOÁ AI – TƯƠNG LAI CỦA MARKETING TINH TẾ?
Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào mà các nền tảng mạng xã hội luôn có thể hiển thị quảng cáo phản ánh chính xác những gì bạn đang tìm kiếm hoặc quan tâm? Nếu câu trả lời là có, hãy cùng Tanika đi tìm kiếm lời giải thích qua bài viết dưới đây nhé! Cá nhân hoá thông qua AI là gì? Trong thế giới ngày càng kỹ thuật số của chúng ta, khách hàng không chỉ mong đợi sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao mà còn mong muốn được trải nghiệm một cách cá nhân hóa. Cá nhân hóa đã không còn là một lựa chọn, mà là một yêu cầu cơ bản mà mọi doanh nghiệp cần đáp ứng để duy trì sự liên kết và trung thành của khách hàng. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới của cá nhân hóa, cung cấp những cách thức sáng tạo và hiệu quả để tạo ra trải nghiệm độc đáo cho từng người dùng. Cá nhân hoá thông qua AI là cách thức sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng dựa trên sở thích, lịch sử và hành vi của họ. Thông qua việc sử dụng học máy và phân tích dự đoán, Cá nhân hoá thông qua AI có thể nhận diện mô hình trong dữ liệu khách hàng và sử dụng thông tin này để cung cấp đề xuất, nội dung và giá cả cá nhân hóa. Điều này giúp các công ty tạo ra trải nghiệm hấp dẫn và liên quan hơn cho khách hàng, dẫn đến sự hài lòng và trung thành tăng lên. Để thực hiện cá nhân hóa AI hiệu quả, công ty cần thu thập dữ liệu từ khách hàng thông qua các nguồn khác nhau như phân tích trang web, tương tác trên mạng xã hội, lịch sử mua hàng và phản hồi của khách hàng. Dữ liệu này sau đó được phân tích để nhận diện mô hình và thông tin liên quan giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Các hệ thống đề xuất, chatbot, giá cả động và nội dung được cá nhân hóa là một số kỹ thuật cá nhân hóa mà công ty có thể sử dụng để thu hút khách hàng và cung cấp cho họ trải nghiệm độc đáo. Ví dụ, hệ thống đề xuất có thể gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng, trong khi chatbot có thể cung cấp hỗ trợ khách hàng tức thời và cá nhân hóa. Tầm quan trọng của cá nhân hóa trong trải nghiệm khách hàng: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Trải nghiệm cá nhân hóa làm cho khách hàng cảm thấy được trân trọng và hiểu rõ. Cải thiện tương tác và lòng trung thành: Bằng cách hiểu rõ sở thích của khách hàng, bạn có thể cung cấp nội dung và thông điệp cá nhân hóa phù hợp với họ. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hóa có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và giá trị đơn hàng trung bình cao hơn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một số quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực trong khi vẫn cung cấp trải nghiệm khách hàng tuyệt vời. Hiểu biết khách hàng của bạn: Thu thập dữ liệu: Quá trình thu thập thông tin về khách hàng của bạn, như sở thích, thích và không thích, và lịch sử mua hàng. Phân tích hành vi khách hàng: Nghiên cứu các hành động và hành vi của khách hàng để có cái nhìn sâu sắc về sở thích và nhu cầu của họ. Dự đoán hành vi tương lai: Sử dụng dữ liệu khách hàng để dự đoán những gì khách hàng có khả năng làm tiếp theo. Lợi ích của Cá nhân hoá thông qua AI: Tăng cường sự hài lòng của khách hàng: Cá nhân hoá thông qua AI cho phép công ty hiểu khách hàng của họ tốt hơn và phục vụ nhu cầu của họ một cách mục tiêu và hiệu quả hơn. Tăng cường tương tác và lòng trung thành: Bằng cách cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, bạn có thể xây dựng mối quan hệ mạnh mẽ hơn với khách hàng của bạn và tăng sự sẵn lòng của họ trong việc chi tiêu cho sản phẩm của bạn. Tăng doanh thu và doanh số: Cá nhân hoá thông qua AI có thể cải thiện tính liên quan và kịp thời của nỗ lực marketing và bán hàng của bạn. Tiết kiệm chi phí thông qua hiệu quả: Bằng cách tự động hóa một phần quá trình cá nhân hóa, bạn có thể tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Những thách thức và giải pháp: Khi quá trình cá nhân hóa AI thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng, điều này có thể gây ra những lo ngại về đạo đức và quyền riêng tư. Người tiêu dùng có thể lo lắng về cách dữ liệu của họ được sử dụng và liệu dữ liệu đó có được chia sẻ với bên thứ ba hay không. Điều quan trọng là phải thiết lập sự minh bạch với người tiêu dùng và đưa ra lời giải thích rõ ràng về cách dữ liệu của họ sẽ được sử dụng. Hơn nữa, các thuật toán AI có thể bị sai lệch, dẫn đến kết quả phân biệt đối xử. Điều này là do các tập dữ liệu được sử dụng để đào tạo các thuật toán AI, bản thân chúng có thể không đầy đủ hoặc sai lệch. Điều quan trọng là phải đảm bảo cung cấp đủ dữ liệu để đào tạo các mô hình này nhằm giảm thiểu bất kỳ sai lệch tiềm ẩn nào. Để giải quyết những lo ngại này, điều quan trọng là phải thiết lập các nguyên tắc đạo đức và quyền riêng tư rõ ràng cho việc cá nhân hóa AI. Các công ty phải đảm bảo rằng họ đang thu thập và sử dụng dữ liệu cá nhân một cách có đạo đức và có trách nhiệm. Điều này liên quan đến việc xử lý thích hợp dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như ẩn danh dữ liệu đã thu thập để bảo vệ danh tính người tiêu dùng trong khi vẫn học hỏi từ hành vi của họ. Cuối cùng, điều quan trọng là phải thực hiện tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong việc sử dụng AI để người tiêu dùng cảm thấy thoải mái. Bài học rút ra Cá nhân hóa thông qua AI ngày càng trở nên phổ biến trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu như lịch sử duyệt web, hoạt động truyền thông xã hội và các tương tác trước đó với công ty, thuật toán AI có thể tạo ra các đề xuất phù hợp cụ thể với sở thích và nhu cầu của khách hàng, đồng thời mang lại trải nghiệm mua sắm liền mạch và hiệu quả. Điều này dẫn đến sự hài lòng của khách hàng tăng lên và lòng trung thành với thương hiệu, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu cho công ty. Ngoài ra, AI cũng có thể hỗ trợ cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách cung cấp hỗ trợ kịp thời và phù hợp cũng như giảm thời gian phản hồi. Tuy nhiên, điều quan trọng là các công ty phải đạt được sự cân bằng giữa cá nhân hóa và quyền riêng tư dữ liệu, đảm bảo rằng dữ liệu của khách hàng được sử dụng một cách có đạo đức và được sự đồng ý của họ. Nhìn chung, cá nhân hóa AI có tiềm năng cách mạng hóa cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Đây cũng là một công cụ mạnh mẽ có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường tương tác và doanh số cho doanh nghiệp. Đây là xu hướng dự kiến sẽ tiếp tục phát triển khi các công ty tìm kiếm cách đổi mới sáng tạo để nổi bật trong thị trường cạnh tranh. Tìm đọc các bài viết khác cùng chủ đề tại đây: HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: SỨC MẠNH CỦA AI TRONG PHÂN ĐOẠN KHÁCH HÀNG HÀNH TRÌNH KHÁM PHÁ: AI TỐI ƯU HOÁ MARKETING BẰNG PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN