Sự giao thoa của Trí tuệ nhân tạo trên 6 Ngành công nghiệp chính: Khám phá các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo mới nhất từ góc độ kinh doanh

Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy việc khám phá các trường hợp sử dụng trong kinh doanh và các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trên nhiều ngành công nghiệp chính, chẳng hạn như chăm sóc sức khỏe, tài chính, công nghệ, bán hàng và tiếp thị, v.v. Việc sử dụng Trí tuệ nhân tạo đã đạt đến mức độ chưa từng có, với khoản đầu tư và nghiên cứu đáng kể được hướng đến việc cung cấp tự động hóa trong các kịch bản thế giới thực.

Theo Statista, giá trị thị trường Trí tuệ nhân tạo hiện tại khoảng 100 tỷ đô la Mỹ dự kiến sẽ tăng vọt lên gần hai nghìn tỷ đô la Mỹ vào năm 2030, cho thấy mức tăng 20 lần.

Hãy cùng khám phá các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo khác nhau trên 6 ngành công nghiệp chính, cùng với một số mẹo để bắt đầu với việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong tổ chức của bạn.

Trí tuệ nhân tạo có thể làm gì cho doanh nghiệp?

Trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ truyền thống đòi hỏi sự chú ý của con người nhưng lặp đi lặp lại. Nó có thể phân tích và diễn giải thông tin bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu và thuật toán, cho phép dự đoán chính xác và đưa ra quyết định sáng suốt.

Công cụ Trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, bao gồm;

• Tăng hiệu suất và năng suất bằng cách cho phép con người tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị cao hơn.
• Cho phép đưa ra quyết định kinh doanh nhanh chóng và hoạt động, cho phép chu kỳ phát triển ngắn hơn và ROI nhanh hơn trên đô la phát triển.
• Cung cấp khả năng linh hoạt và mở rộng mô hình kinh doanh, chẳng hạn như xác định các nguồn doanh thu mới.
• Giảm sai sót của con người và cải thiện chất lượng, chẳng hạn như cung cấp kết quả không có lỗi trong việc hòa giải tài chính.
• Cải thiện khả năng giám sát để ngăn chặn các sự cố tốn kém và gián đoạn.

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trên 6 Ngành công nghiệp chính

Trí tuệ nhân tạo cải thiện hoạt động, tối ưu hóa quy trình làm việc và nâng cao trải nghiệm khách hàng trên nhiều ngành công nghiệp. Hãy cùng khám phá một số ngành công nghiệp đó.

1. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Tiếp thị

Hình ảnh bởi airdone từ Adobe Stock

Thị trường Trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị dự kiến sẽ đạt $40,09 tỷ vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng hàng năm kép là 29,7% từ 2020 đến 2025.

Các công ty sử dụng Trí tuệ nhân tạo để cải thiện các chiến thuật tiếp thị và tăng cường tương tác của khách hàng, từ nội dung được tùy chỉnh và định giá động đến thời gian giao hàng email do Trí tuệ nhân tạo dẫn dắt và nhắm mục tiêu quảng cáo.

Dưới đây là một số ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị:

Nội dung được tùy chỉnh

Công nghệ Trí tuệ nhân tạo có thể đánh giá dữ liệu và dự đoán sở thích của người tiêu dùng bằng cách sử dụng thuật toán học máy, cho phép doanh nghiệp tùy chỉnh nội dung của họ cho từng yêu cầu và sở thích duy nhất của khách hàng. Ví dụ, BuzzFeed (BZFD ) là một công ty truyền thông sử dụng Trí tuệ nhân tạo để tùy chỉnh nội dung cho khán giả của họ.

Trí tuệ nhân tạo đối thoại

Trí tuệ nhân tạo đối thoại đề cập đến các công nghệ như rô-bốt trò chuyện và đại lý ảo cho phép người dùng giao tiếp thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Những công nghệ này sử dụng học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để mô phỏng các tương tác giống như con người. Do khả năng tùy chỉnh, mở rộng và giao tiếp hiệu quả với người dùng, Trí tuệ nhân tạo đối thoại cho phép doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm khách hàng liền mạch và năng động.

Nhắm mục tiêu quảng cáo

Trí tuệ nhân tạo đã có tác động đáng kể đến việc nhắm mục tiêu quảng cáo bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu để tạo ra các hồ sơ khách hàng toàn diện, cho phép nhà tiếp thị nhắm mục tiêu quảng cáo của họ một cách chính xác hơn. Do đó, nhà tiếp thị tận hưởng tỷ lệ chuyển đổi cao hơn, chi phí mỗi lần mua thấp hơn và ROI tốt hơn.

2. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Dịch vụ pháp lý

Hình ảnh bởi phonlamaiphoto từ Adobe Stock

Việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo đang đóng vai trò quan trọng trong việc biến đổi ngành công nghiệp pháp lý bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, giảm chi phí và cải thiện độ chính xác. Lên đến 60% trách nhiệm được thực hiện bởi các luật sư và trợ lý pháp lý có thể được tự động hóa, theo một báo cáo của Accenture.

Hãy cùng khám phá cách Trí tuệ nhân tạo đang cách mạng hóa ngành pháp lý.

Nghiên cứu pháp lý

Trí tuệ nhân tạo cung cấp các thuật toán tinh vi để giúp các chuyên gia pháp lý tiết kiệm thời gian và công sức khi tiến hành nghiên cứu pháp lý. Luật sư có thể nhanh chóng đánh giá và phân tích lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ nghiên cứu pháp lý do Trí tuệ nhân tạo cung cấp, giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn.

Ví dụ, ROSS Intelligence là một nền tảng do Trí tuệ nhân tạo cung cấp giúp nhiều công ty luật, như Dentons, tự động hóa các quy trình nghiên cứu và tăng năng suất.

Phát hiện điện tử

Tìm kiếm, thu thập và sản xuất thông tin được lưu trữ điện tử (ESI) để đáp ứng yêu cầu pháp lý được gọi là phát hiện điện tử. So với các phương pháp thủ công truyền thống, phát hiện điện tử có thể được thực hiện nhanh chóng, chính xác và tiết kiệm hơn với Trí tuệ nhân tạo. Với Relativity công nghệ do Trí tuệ nhân tạo cung cấp, các chuyên gia pháp lý có thể tối ưu hóa quy trình từ thu thập đến sản xuất.

Rô-bốt thẩm phán

Một lĩnh vực mà Trí tuệ nhân tạo đang thu hút sự chú ý là trong việc phát triển rô-bốt thẩm phán, những hệ thống do Trí tuệ nhân tạo cung cấp có thể giúp các thẩm phán đưa ra quyết định sáng suốt hơn dựa trên tiền lệ pháp lý và phân tích dữ liệu. Rô-bốt thẩm phán có thể cung cấp cho các thẩm phán một sự hiểu biết toàn diện hơn về các vấn đề pháp lý và giúp đưa ra quyết định chính xác và nhất quán hơn.

Trung Quốc đã triển khai rô-bốt thẩm phán đầu tiên, tên là Xiozhi, có khả năng xử lý hiệu quả một số vụ án dân sự thông qua việc xét xử.

3. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Bán hàng

Hình ảnh bởi Stanisic Vladimir từ Adobe Stock

Ngành bán hàng đang trải qua một sự chuyển đổi đáng kể vì Trí tuệ nhân tạo cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tăng hiệu suất trên cả việc tạo khách hàng tiềm năng và tương tác với khách hàng. Theo một báo cáo của McKinsey, các đội bán hàng sử dụng Trí tuệ nhân tạo cho việc tạo khách hàng tiềm năng và xác định cơ hội có thể tăng năng suất của họ lên đến 50%.

Dưới đây là một số ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong bán hàng.

Trí tuệ đối thoại

Trí tuệ đối thoại (CI) sử dụng Trí tuệ nhân tạo để ghi lại và phân tích giọng nói và trích xuất thông tin dựa trên dữ liệu từ các cuộc trò chuyện giữa các đại lý bán hàng và khách hàng. Doanh nghiệp có thể sử dụng trí tuệ đối thoại để thu thập thông tin chi tiết về hành vi và sở thích của khách hàng. Điều này cho phép họ tùy chỉnh chiến lược bán hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Bằng cách cung cấp thông tin về các mẫu giao tiếp của con người và xác định các điểm đau phổ biến, CI thông báo về việc thiết kế và phát triển các hệ thống Trí tuệ nhân tạo đối thoại để đáp ứng nhu cầu của khách hàng tốt hơn.

Trợ lý ảo Trí tuệ nhân tạo

Trợ lý ảo Trí tuệ nhân tạo là một trong những công nghệ Trí tuệ nhân tạo mới nhất đang gây ra sự chú ý trên thị trường. Đây là những trợ lý ảo cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng và hỗ trợ bán hàng được cá nhân hóa bằng cách sử dụng thuật toán học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Với sự giúp đỡ của Trợ lý ảo Trí tuệ nhân tạo, các đội bán hàng có thể tự động hóa các hoạt động lặp đi lặp lại để giải phóng thời gian cho các hoạt động kinh doanh quan trọng. Ví dụ, Synthesia.io là một nền tảng tạo video Trí tuệ nhân tạo cho phép bạn tạo Trợ lý ảo Trí tuệ nhân tạo cho các video chuyên nghiệp.

Tạo khách hàng tiềm năng

Một lĩnh vực khác mà Trí tuệ nhân tạo đã đạt được tiến bộ là tạo khách hàng tiềm năng. Bằng cách sử dụng thuật toán học máy và phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể xác định và ưu tiên các khách hàng tiềm năng chất lượng cao dựa trên khả năng chuyển đổi của họ.

Quy trình đánh giá khách hàng tiềm năng tự động có thể giải phóng thời gian quý giá cho nhân viên bán hàng, cho phép họ tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ có ý nghĩa với khách hàng tiềm năng. Điều này cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa nỗ lực bán hàng và tăng cơ hội chốt giao dịch đồng thời tối ưu hóa quy trình quản lý khách hàng tiềm năng.

Ví dụ, Leadzen.ai là một công cụ tạo khách hàng tiềm năng do Trí tuệ nhân tạo cung cấp cung cấp cập nhật thời gian thực cho doanh nghiệp trong quá trình tìm kiếm khách hàng tiềm năng.

4. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Công nghệ

Hình ảnh bởi Blue Planet Studio từ Adobe Stock

IDC dự đoán rằng vào năm 2024, thế giới sẽ chi 110 tỷ đô la cho Trí tuệ nhân tạo, với ngành công nghệ chiếm phần lớn chi tiêu.

Dưới đây là một số ứng dụng Trí tuệ nhân tạo mới nhất trong ngành công nghệ:

Phát triển phần mềm học máy

Phát triển phần mềm học máy đề cập đến việc phát triển các hệ thống thông minh có thể học hỏi từ dữ liệu và cải thiện theo thời gian. Điều này liên quan đến việc tự động hóa các hoạt động học máy (MLOps), phát triển backend, kỹ thuật dữ liệu và triển khai mô hình học máy.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) cho phép máy móc vượt ra ngoài việc đọc và đi vào lĩnh vực hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người. Bằng cách tận dụng sức mạnh của NLP, máy móc có khả năng trích xuất ý nghĩa từ văn bản hoặc giọng nói và thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, phân tích cảm xúc và tóm tắt văn bản tự động.

Trong NLP, việc phát triển GPT đề cập đến việc phát triển các mô hình tạo văn bản dựa trên GPT-3 và GPT-4. Điều này bao gồm việc huấn luyện mô hình tùy chỉnh và tối ưu hóa mô hình để giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ, tự động hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

5. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Chăm sóc sức khỏe

Hình ảnh bởi hasan từ Adobe Stock

Trí tuệ nhân tạo hỗ trợ ngành chăm sóc sức khỏe bằng cách cho phép chẩn đoán nhanh hơn và cải thiện kết quả cho bệnh nhân. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong chăm sóc sức khỏe.

Phát hiện thuốc

Các thử nghiệm lâm sàng cho mỗi loại thuốc có chi phí trung bình 1,3 tỷ đô la, và chỉ 10% thuốc được đưa ra thị trường. Tuy nhiên, Trí tuệ nhân tạo tăng tốc phát hiện thuốc bằng cách phân tích và dự đoán tác dụng phụ và hiệu quả của thuốc. Trí tuệ nhân tạo cũng giảm thời gian đưa thuốc ra thị trường.

Ví dụ, Therapeutics Data Commons là một nền tảng mở cho phép hợp tác và cung cấp dữ liệu và thiết kế thuật toán cho nhiều phương thức điều trị ở tất cả các giai đoạn phát triển thuốc.

Phẫu thuật robot hỗ trợ Trí tuệ nhân tạo

Rô-bốt trong các thủ tục phẫu thuật đang ngày càng phổ biến, với các bệnh viện dựa vào chúng cho các thủ tục xâm lấn tối thiểu và phẫu thuật tim mở. Phẫu thuật hỗ trợ rô-bốt đã dẫn đến ít biến chứng, giảm đau và hồi phục nhanh hơn.

Ví dụ, Mayo Clinic ở Mỹ sử dụng phẫu thuật hỗ trợ rô-bốt để cung cấp độ chính xác, linh hoạt và kiểm soát vượt quá khả năng của con người, cho phép bác sĩ thực hiện các thủ tục phức tạp một cách dễ dàng.

Dịch vụ trị liệu ảo do Trí tuệ nhân tạo cung cấp

Dịch vụ trị liệu ảo do Trí tuệ nhân tạo cung cấp mang lại một giải pháp sáng tạo cho các thách thức sức khỏe tâm thần hàng ngày bằng cách cung cấp quyền truy cập cải thiện vào chăm sóc sức khỏe và tương tác kỹ thuật số của bệnh nhân. Hơn nữa, rô-bốt trò chuyện chăm sóc sức khỏe có thể cộng tác với các nhà trị liệu con người trong thời gian thực để cung cấp phản hồi hoặc đề xuất.

6. Trí tuệ nhân tạo trong Tài chính

Hình ảnh bởi Have a nice day từ Adobe Stock

Trí tuệ nhân tạo đã làm gián đoạn nhiều ngành công nghiệp nhưng không giống như ngân hàng và tài chính. Theo một báo cáo của Dịch vụ tài chính, các ngân hàng có thể tiết kiệm 447 tỷ đô la vào năm 2023 bằng cách sử dụng các ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.

Hãy cùng khám phá một số ứng dụng của nó.

Ngân hàng được cá nhân hóa do Trí tuệ nhân tạo cung cấp

Ngân hàng được cá nhân hóa do Trí tuệ nhân tạo cung cấp đang cách mạng hóa ngành công nghiệp. Các thuật toán học máy tích hợp vào các ứng dụng ngân hàng di động giúp khách hàng đưa ra quyết định tài chính tốt hơn bằng cách xác định các mẫu chi tiêu và cung cấp lời khuyên hữu ích.

Ví dụ, Tally, một công ty fintech, giúp khách hàng trả nợ thẻ tín dụng bằng cách cung cấp hướng dẫn về nợ nào nên trả trước và khi nào.

Dự đoán đầu tư dựa trên hành vi

Dự đoán đầu tư dựa trên hành vi là các chiến lược đầu tư tận dụng các thuật toán học máy để dự đoán xu hướng thị trường dựa trên hành vi của nhà đầu tư. Những chiến lược này sử dụng sự kết hợp giữa dữ liệu tài chính và phi tài chính, chẳng hạn như bài viết trên báo, tâm lý xã hội và tâm lý của nhà đầu tư, để xác định các mẫu và xu hướng có thể được sử dụng để dự đoán chuyển động thị trường trong tương lai.

Các ứng dụng đầu tư vi mô như Acorns sử dụng Trí tuệ nhân tạo để phân tích các mẫu chi tiêu của người dùng để dự đoán khi nào họ có thể tiết kiệm hoặc đầu tư một lượng nhỏ tiền mà không ảnh hưởng đến chi tiêu hàng ngày.

Chống rửa tiền

Với sự giúp đỡ của Trí tuệ nhân tạo, các tổ chức tài chính hiện có thể phát hiện các hoạt động gian lận trong thời gian thực, giảm thiểu các kết quả sai và cải thiện việc xác định các giao dịch và hành vi đáng ngờ. Điều này là do các thuật toán Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu và phát hiện các mẫu mà con người có thể bỏ lỡ. Ví dụ, Feedzai là một phần mềm phát hiện gian lận giúp các ngân hàng quản lý rủi ro tài chính.

Áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh

Bắt đầu với việc áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong tổ chức của bạn có thể gây khó khăn. Dưới đây là ba mẹo để bắt đầu.

• Bắt đầu bằng cách xác định các vấn đề kinh doanh có thể được hưởng lợi từ các giải pháp Trí tuệ nhân tạo.
• Đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức để áp dụng Trí tuệ nhân tạo, bao gồm chất lượng dữ liệu, cơ sở hạ tầng công nghệ và kỹ năng của nhân viên.
• Thành lập một đội chức năng liên ngành với các đại diện CNTT, kinh doanh và khoa học dữ liệu để giám sát quá trình áp dụng Trí tuệ nhân tạo.

Truy cập Unite.ai để tìm hiểu thêm về các xu hướng và công nghệ mới nhất trong Trí tuệ nhân tạo.