Chìa khóa để thành công trong các giải pháp Trí tuệ nhân tạo? Dữ liệu hành vi

Trong những năm gần đây, không có gì bí mật khi sự phổ biến của các đổi mới công nghệ đã làm thay đổi thế giới. Trí tuệ nhân tạo tạo ra, đặc biệt, đã trở nên ngày càng phổ biến, với các công cụ như ChatGPT đạt 100 triệu người dùng chỉ hai tháng sau khi ra mắt. Nhưng những giải pháp Trí tuệ nhân tạo tiên tiến này không có gì mà không có dữ liệu chất lượng, có ý nghĩa.

Thật không may, quá trình đạt được loại dữ liệu này không phải lúc nào cũng đơn giản – các công ty cần phải thu thập và xử lý dữ liệu theo cách loại bỏ偏见, và định dạng nó để dễ dàng được tiêu thụ bởi Trí tuệ nhân tạo. Đặc biệt là khi các công ty Trí tuệ nhân tạo như OpenAI và Anthropic bắt đầu cạn kiệt dữ liệu để đào tạo các mô hình Trí tuệ nhân tạo của họ, tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu có thể sử dụng và có ý nghĩa ngày càng tăng.

Khi thế giới của Trí tuệ nhân tạo mở rộng, các công ty phải hiểu tác động mà dữ liệu chất lượng so với dữ liệu kém chất lượng có trên các giải pháp Trí tuệ nhân tạo và vai trò quan trọng mà dữ liệu hành vi có thể đóng trong việc xây dựng, đào tạo và củng cố các công cụ được thúc đẩy bởi Trí tuệ nhân tạo.

Tác động của Dữ liệu Chất lượng so với Dữ liệu Kém Chất lượng trên các Giải pháp Trí tuệ nhân tạo

Các mô hình Trí tuệ nhân tạo dựa trên dữ liệu để học các mẫu, dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ. Nếu dữ liệu đào tạo bị tổn hại, không chính xác hoặc chứa lỗi, mô hình có thể tạo ra kết quả thiên vị và không đáng tin cậy, trải nghiệm người dùng kém, lỗ hổng bảo mật và rủi ro pháp lý. Trên thực tế, Gartner ước tính rằng chất lượng dữ liệu kém chỉ riêng nó đã khiến các tổ chức mất trung bình 12,9 triệu đô la mỗi năm.

Đào tạo các mô hình Trí tuệ nhân tạo trên dữ liệu chất lượng, mặt khác, cho phép các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn, thông minh hơn, thực hiện các quy trình đáng tin cậy, giảm thiểu các vấn đề về tuân thủ và tránh các hậu quả tốn kém. Nó cũng có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng và cổ đông tốt hơn, tăng doanh thu và thị phần, và giảm rủi ro. Nếu không có dữ liệu toàn diện, có ý nghĩa và chính xác, các công ty sẽ gặp khó khăn trong việc xây dựng và quản lý các ứng dụng và hệ thống Trí tuệ nhân tạo ngày càng phức tạp này.

Sự Phát triển của Dữ liệu Hành vi

Dữ liệu hành vi từ các tương tác sản phẩm và dịch vụ có thể giúp các công ty có được những hiểu biết sâu sắc cho các mô hình Trí tuệ nhân tạo. Trên thực tế, McKinsey & Company ước tính rằng các tổ chức tận dụng thông tin chi tiết về hành vi của khách hàng vượt trội hơn 85% về tăng trưởng doanh thu và hơn 25% về biên lợi nhuận gộp.

Dữ liệu hành vi mô tả các tương tác của người dùng với các môi trường kỹ thuật số, tiết lộ các sở thích và mẫu chi tiết. Nó đứng như một yếu tố cơ bản cho việc khám phá cảm xúc đằng sau các lần nhấp chuột của người dùng. Ví dụ, dữ liệu hành vi có thể tiết lộ các chỉ số quan trọng như thời gian phiên, thời gian hoạt động trên trang, số lượng thông báo lỗi hoặc nhấp chuột chết để cung cấp cho các công ty một bức tranh rõ ràng hơn về mức độ tương tác của người dùng, sở thích và điểm khó chịu.

Mặc dù dữ liệu này có thể giúp các doanh nghiệp xác định các khiếm khuyết và cải thiện trải nghiệm người dùng, nhưng nó cũng chứa các thông tin quan trọng cho các công ty để tận dụng các cơ hội mới cho các giải pháp Trí tuệ nhân tạo của họ, bao gồm dự báo tốt hơn, các biện pháp bảo mật được tăng cường và cá nhân hóa được cải thiện:

Dự báo

Với dữ liệu hành vi, các công ty có thể thu được những hiểu biết quý giá về hành vi của người dùng, mẫu, sở thích và điểm khó chịu, cho phép họ dự đoán hành vi trong tương lai một cách chính xác hơn và, từ đó, tạo ra những trải nghiệm tốt hơn. Ví dụ, lượt xem trang web, đăng ký nhận bản tin, hoạt động giỏ hàng và tương tác trên mạng xã hội không chỉ hoạt động như một dấu vết kỹ thuật số mà còn có thể là chỉ số của hành vi mua hàng trong tương lai. Với dữ liệu này, các công ty sẽ có một dấu hiệu tốt hơn về hành vi của người tiêu dùng, cho phép đưa ra quyết định chiến lược và dự đoán thông minh hơn.

Xác định các mối đe dọa

Các công ty có thể tận dụng dữ liệu hành vi để xác định các mối đe dọa khi phát triển các giải pháp Trí tuệ nhân tạo bằng cách phân tích các mẫu tương tác của người dùng để tìm kiếm các hoạt động bất thường hoặc đáng ngờ. Bằng cách theo dõi các chỉ số như thời gian phiên hoặc mẫu nhấp chuột, các công ty có thể phát hiện các sai lệch so với hành vi người dùng bình thường có thể chỉ ra các mối đe dọa hoặc điểm yếu tiềm ẩn. Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng dữ liệu hành vi để xem cách người dùng thường xuyên luân chuyển qua trang web và phân tích sự không nhất quán để xác định xem một hành vi hoặc mẫu cụ thể có phải là gian lận hay không. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các công ty giải quyết các vấn đề bảo mật một cách nhanh chóng, giảm thiểu rủi ro và bảo vệ các hệ thống Trí tuệ nhân tạo của họ.

Cá nhân hóa

Khi thế giới của Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, các trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cao sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn. Với dữ liệu hành vi, các đội kỹ sư có thể dự đoán hành vi và tùy chỉnh trải nghiệm người dùng. Các doanh nghiệp theo dõi lịch sử mua hàng của người tiêu dùng và phát triển các hồ sơ khách hàng chi tiết có thể xây dựng lòng trung thành với thương hiệu mạnh mẽ hơn. Với dữ liệu này, các nhà bán lẻ có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa nhiều hơn thông qua các ưu đãi được nhắm mục tiêu và cơ hội chéo bán hàng phù hợp. Ví dụ, dữ liệu hành vi có thể xác định những người mua sắm có nhiều khả năng sẽ bỏ giỏ hàng. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng thông tin này để cung cấp một ưu đãi được cá nhân hóa cho phân khúc mục tiêu, có khả năng chuyển đổi doanh thu bị mất thành chuyển đổi.

Dữ liệu Hành vi là Chìa khóa để Thành công

Trong một kỷ nguyên được đánh dấu bởi sự tiến bộ công nghệ nhanh chóng, sự thành công và hữu ích của các giải pháp Trí tuệ nhân tạo phụ thuộc vào dữ liệu có ý nghĩa và chính xác. Khi nhu cầu về dữ liệu chất lượng tăng cao, dữ liệu hành vi xuất hiện như một nguồn lực quan trọng cho sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo. Bằng cách tận dụng các thông tin chi tiết thu được từ các tương tác của người dùng, các công ty có thể dự đoán và dự báo hành vi của người dùng tốt hơn, xác định các mối đe dọa và bảo vệ các hệ thống, cũng như cung cấp các trải nghiệm được cá nhân hóa mà dự đoán và vượt quá mong đợi của người dùng.

Khi cảnh quan Trí tuệ nhân tạo tiếp tục phát triển, việc chấp nhận dữ liệu hành vi không chỉ đảm bảo hiệu quả của các giải pháp Trí tuệ nhân tạo mà còn mở ra con đường cho các trải nghiệm người dùng chuyển đổi và thú vị.