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 quan điểm kinh doanh

Sự trỗi dậy của Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy việc khám phá các trường hợp sử dụng kinh doanh và ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trên một loạt các 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 đầu tư và nghiên cứu đáng kể được chỉ đạo để cung cấp năng lượng 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 áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong tổ chức của bạn.

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

Trí tuệ nhân tạo cho phép máy móc thực hiện các nhiệm vụ truyền thống đòi hỏi sự chú ý của con người nhưng là lặp đi lặp lại. Nó có thể phân tích và giải thích thông tin bằng cách sử dụng số lượng lớn dữ liệu và thuật toán, cho phép đưa ra dự đoán chính xác và 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.
• Quyết định và hoạt động kinh doanh tốc độ cao, cho phép chu kỳ phát triển ngắn hơn và ROI nhanh hơn trên đô la phát triển.
• Khả năng 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 gián đoạn tốn kém và phá vỡ.

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 các ngành công nghiệp khác nhau. Hãy cùng khám phá một số ứng dụng dưới đây.

1. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong Tiếp thị

Hình ảnh bởi airdone từ Adobe Stock

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

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

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 cụ thể của khách hàng. Ví dụ, BuzzFeed 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 quy mô và giao tiếp hiệu quả với người dùng, Trí tuệ nhân tạo đối thoại cho phép doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm người dùng liền mạch và 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 số lượng lớn dữ liệu để tạo ra 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 thu hút 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 chuyển đổi ngành 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 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 phức tạp để giúp các chuyên gia pháp lý tiết kiệm thời gian và công sức khi thực hiện nghiên cứu pháp lý. Luật sư có thể nhanh chóng đánh giá và phân tích số lượng lớn dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ nghiên cứu pháp lý được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo, giúp họ đưa ra quyết định tốt hơn.

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

Phát hiện điện tử

Tìm, 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 hơn, chính xác hơn và tiết kiệm hơn với Trí tuệ nhân tạo. Với Relativity công nghệ được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo, 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 việc phát triển rô-bốt thẩm phán, những hệ thống được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo 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 hỗ trợ đưa ra quyết định chính xác và nhất quán hơn.

Trung Quốc đã triển khai rô-bốt thẩm phán đầu tiên của quốc gia, được gọi là Xiozhi, có khả năng xử lý hiệu quả một số vụ án dân sự thông qua 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 khi Trí tuệ nhân tạo cho phép họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và tăng hiệu suất trên cả việc tạo lead và tương tác khách hàng. Theo một báo cáo của McKinsey, các đội bán hàng sử dụng Trí tuệ nhân tạo cho việc tạo lead 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 nhân tạo trong cuộc trò chuyện

Trí tuệ nhân tạo trong cuộc trò chuyện 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 nhân tạo trong cuộc trò chuyện để thu thập thông tin sâu sắc về hành vi và sở thích của khách hàng. Điều này cho phép họ tùy chỉnh chiến lược bán hàng của mình để đáp ứng kỳ vọng 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, Trí tuệ nhân tạo trong cuộc trò chuyện thông báo về thiết kế và phát triển của 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 gây sự chú ý trên thị trường. Đây là những trợ lý ảo cung cấp dịch vụ 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 lead

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

Các quy trình chấm điểm lead 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 của họ và cải thiện cơ hội đóng giao dịch trong khi tối ưu hóa quy trình quản lý lead của họ.

Ví dụ, Leadzen.ai là một công cụ tạo lead được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo cung cấp cập nhật thời gian thực cho doanh nghiệp trong quá trình tìm kiếm khách hàng.

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 mới nhất của Trí tuệ nhân tạo 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 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 cho phép máy móc vượt ra ngoài việc đọc đơn thuần và đi vào lĩnh vực hiểu và diễn giải ngôn ngữ của con người. Bằng cách khai thác sức mạnh của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy móc có khả năng trích xuất ý nghĩa từ văn bản viết hoặc nói và thực hiện các nhiệm vụ như nhận dạng giọng nói, phân tích cảm xúc và tóm tắt văn bản tự động.

Trong Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, 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 đào tạo mô hình tùy chỉnh và tối ưu hóa mô hình để giúp doanh nghiệp cải thiện sản phẩm và dịch vụ của họ, 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 của thuốc và hiệu quả. 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 dịch vụ quản lý dữ liệu và thiết kế thuật toán cho nhiều phương thức điều trị ở tất cả các giai đoạn phát triển thuốc.

Phẫu thuật hỗ trợ bởi rô-bốt

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 bởi rô-bốt đã dẫn đến ít biến chứng, giảm đau và thời gian hồi phục nhanh hơn.

Ví dụ, Mayo Clinic ở Mỹ sử dụng phẫu thuật hỗ trợ bởi 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 được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo

Dịch vụ trị liệu ảo được hỗ trợ bởi Trí tuệ nhân tạo cung cấp một giải pháp sáng tạo cho các thách thức sức khỏe tâm lý hàng ngày bằng cách cung cấp quyền truy cập cải thiện vào chăm sóc sức khỏe và tương tác của bệnh nhân. Hơn nữa, rô-bốt chăm sóc sức khỏe có thể hợp 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 ứng dụng Trí tuệ nhân tạo.

Hãy cùng khám phá một số ứng dụng của nó.

Ngân hàng được tùy chỉnh bởi Trí tuệ nhân tạo

Ngân hàng được tùy chỉnh bởi Trí tuệ nhân tạo 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 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, cảm xúc trên mạng xã hội và cảm xúc 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 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 của họ.

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 dương tính giả và cải thiện việc xác định 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 áp dụng Trí tuệ nhân tạo trong tổ chức của bạn có thể gây choáng ngợp. 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 nhóm liên chức năng với các đại diện của IT, 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.