Mở bài

Trong thời đại chuyển đổi số, công nghệ phát triển vượt bậc. Tích hợp AI và dữ liệu lớn trở thành yếu tố quyết định sự phát triển của doanh nghiệp vì nó có khả năng phân tích chuyên sâu, tối ưu hóa hoạt động và đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. 

StringeeX sẽ hướng dẫn bạn cách tận dụng hiệu quả hai công nghệ này để đón đầu năm 2025 với những cơ hội vượt trội.

Tầm quan trọng của AI và Big Data trong năm 2025

Nguồn: Internet

Các dự báo về thị trường AI (đạt 407 tỷ USD vào năm 2027) và mức độ ứng dụng AI trong doanh nghiệp (64% toàn cầu) minh chứng cho tác động to lớn của trí tuệ nhân tạo trong việc định hình tương lai công nghệ. Cụ thể, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán lặp đi lặp lại để tiết kiệm thời gian cho các công việc đòi hỏi sự sáng tạo.

Khi kết hợp với Big Data, chúng còn giúp con người cá nhân hóa, hỗ trợ ra quyết định và thúc đẩy sự sáng tạo bằng cách thu thập, phân tích và ứng dụng dữ liệu theo cách chuyên sâu, tạo ra những trải nghiệm riêng biệt cho từng cá nhân. 

Lợi ích khi tích hợp AI và Big Data cho doanh nghiệp

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Nguồn: Internet

Trong thời đại kỹ thuật số, mọi người sẽ để lại ít nhiều thông tin khi truy cập website, mua sắm trực tuyến, sử dụng mạng xã hội hoặc tải ứng dụng. 

Những “dấu vết” này trở thành một nguồn dữ liệu phong phú giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng của họ. Ví dụ, lịch sử tìm kiếm, các bài viết hoặc nội dung người dùng quan tâm trên mạng xã hội giúp công ty xác định sở thích cá nhân của khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng.

Cải thiện dự báo kinh doanh và tối ưu giá bán

Nguồn: Internet

Trước đây, doanh nghiệp thường dự báo doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử (năm trước) nhưng nhiều biến cố làm kết quả thiếu chính xác thậm chí là sai lệch lớn so với thực tế. 

Chẳng hạn như xu hướng thay đổi nhanh chóng, tác động của đại dịch và các biến cố bất ngờ khác. Trở ngại này dẫn đến khó khăn trong việc tối ưu giá bán và quản lý hiệu quả kinh doanh.

Hiện nay, sự hỗ trợ của AI và Big Data đã tạo nên một sự thay đổi lớn. Big Data có thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu phức tạp để nhận diện sớm xu hướng thị trường, hàng vi khách hàng và những cơ hội kinh doanh tiềm năng. AI dự báo hiệu suất kinh doanh với độ chính xác cao, đồng thời hiểu rõ cách các xu hướng sẽ ảnh hưởng đến doanh số hoặc lợi nhuận. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh giá linh hoạt, đảm bảo vừa cạnh tranh vừa tối ưu lợi nhuận.

Cải thiện việc thu hút và giữ chân khách hàng

Nguồn: Internet

Big Data và AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng đang tìm kiếm và quan tâm về cái gì. Từ đó, họ có thể điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ của mình để phù hợp với mong đợi của người dùng.

Đặc biệt những công nghệ này còn phát hiện được lý do khách hàng ngừng mua hoặc không hài lòng với những gì bạn cung cấp. Đó có thể là giá cao, chất lượng dịch vụ hoặc trải nghiệm kém.

Sau khi xác định vấn đề, công ty có thể đưa ra các giải pháp phù hợp để cải tiến sản phẩm, dịch vụ, chiến lược marketing, biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng trung thành.

Bảo mật an ninh mạng

Cho dù doanh nghiệp của bạn lớn hay nhỏ, kinh doanh trong lĩnh vực nào, bạn cũng sẽ phải đối mặt với cuộc chiến chống gian lận và đánh cắp thông tin.

Hãy để Big Data giúp bạn phân tích lượng thông tin khổng lồ từ các nguồn như nhật ký giao dịch, cơ sở dữ liệu hoặc lịch sử truy cập hệ thống. Nó phát hiện được giao dịch bất thường, hành vi trái phép trong hệ thống hoặc truy cập bất hợp pháp để ngăn chặn kịp thời trước khi chúng gây ra thiệt hại nghiêm trọng.

Xác định và giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn

Dữ liệu lớn kết hợp với trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán và lập kế hoạch ứng phó với các rủi ro và thay đổi trong hoạt động kinh doanh. Bên cạnh đó, các mô hình AI và Big Data còn hỗ trợ doanh nghiệp ứng phó với rủi ro không thể đoán trước như thiên tai và biến động thị trường.

Cách AI và Big Data kết hợp với nhau như thế nào?

AI và Big Data thường đi chung với nhau nhưng chúng không giống nhau. Hai công nghệ này bổ trợ cho nhau để đạt hiệu suất tối ưu. 

Hãy hình dung dữ liệu lớn là tập hợp một nguồn thông tin khổng lồ. Trí tuệ nhân tạo là công cụ để xử lý và khai thác những thông tin hữu ích từ nguồn dữ liệu này. 

Các doanh nghiệp đã tích hợp AI và dữ liệu lớn thành công

IBM’s Watson

IBM’s Watson là ví dụ điển hình về việc áp dụng AI trong ngành chăm sóc sức khỏe. 

Watson của IBM sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy để hỗ trợ bác sĩ chẩn đoán các bệnh phức tạp và đề xuất các phương pháp điều trị cá nhân hóa. 

Công nghệ này cung cấp cho các chuyên gia y tế một nguồn tri thức y khoa phong phú, giúp đưa ra các quyết định chính xác hơn, cải thiện kết quả điều trị cho bệnh nhân và giảm thiểu sai sót.

Amazon

“Gã khổng lồ” Amazon đã cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng bằng các thuật toán AI. 

Họ sử dụng các hệ thống ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp các gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa cao thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng như lịch sử mua sắm, hành vi duyệt web và nhân khẩu học. Sự cá nhân hóa này không chỉ tăng cường sự gắn kết của khách hàng mà còn thúc đẩy doanh số bán hàng, xây dựng lòng trung thành dài hạn và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng.

Uber & Lyft

Các công ty cung cấp dịch vụ gọi xe như Uber & Lyft đã ứng dụng thuật toán AI để tối ưu hóa việc đón khách, lựa chọn lộ trình, dự đoán tình hình giao thông và phân tích hành vi tài xế. Sự tích hợp này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn cải thiện trải nghiệm người dùng.

Netflix

Netflix sử dụng các thuật toán học máy để hiểu từng cá nhân người dùng. Từ đó, họ đưa ra các gợi ý nội dung được cá nhân hóa. 

Cách tiếp cận này giúp giữ chân người dùng, kéo dài thời gian sử dụng nền tảng và nâng cao trải nghiệm khách hàng tổng thể.

Starbucks

Starbucks tận dụng tối đa khả năng của dữ liệu lớn, AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo các email cá nhân hóa dựa trên lịch sử mua sắm của khách hàng. 

Thay vì các ưu đãi chung chung, Starbucks tạo ra hơn 400.000 email được tùy chỉnh hàng tuần với các chương trình khuyến mãi khác nhau một cách liên tục và tự động.

Tesla & Ford

Ford và Tesla tiên phong phát triển xe tự lái bằng cách sử dụng “bộ não” AI được đào tạo qua các mô phỏng và nền tảng đám mây dữ liệu lớn. Loại xe này sử dụng bản đồ số hóa để xác định vị trí và hướng đi, kết hợp với dữ liệu thời gian thực từ cảm biến trên xe (như camera, radar, LIDAR) để nhận biết tình hình giao thông và môi trường xung quanh.

Kết bài

Nếu doanh nghiệp biết cách tích hợp AI và dữ liệu lớn vào kinh doanh, họ có thể vươn xa hơn trong thời kỳ số này. Hãy bắt đầu xây dựng chiến lược tích hợp ngay hôm nay để sẵn sàng nắm bắt các cơ hội mới trong năm 2025.