Bạn có bao giờ tự hỏi làm thế nào Netflix có thể đề xuất các bộ phim truyền hình phù hợp với sở thích của bạn hoặc làm thế nào Amazon đề xuất các sản phẩm được cá nhân hóa, do đó thúc giục bạn mua, sử dụng nhiều hơn? Tất cả những tính năng này đều có thể thực hiện nhờ vào công nghệ Trí tuệ nhân tạo và máy học.
Ngày nay, các ứng dụng kinh doanh của Trí tuệ nhân tạo (AI) nói riêng có thể bao gồm từ một chatbot đơn giản đến những thuật toán phức tạp, tất cả đều nhằm phục vụ mục đích tận dụng tối đa giá trị dữ liệu mà các doanh nghiệp đang sở hữu.
Doanh nghiệp có thể hưởng lợi đến mức nào từ sức mạnh của A.I. và dữ liệu? Tại sao doanh nghiệp nên đầu tư vào các giải pháp AI?
1. Tuân thủ dữ liệu
Tuân thủ dữ liệu là quy trình mà các doanh nghiệp phải tuân theo các quy định do luật bảo vệ dữ liệu đặt ra để đảm bảo rằng thông tin cá nhân của khách hàng luôn được giữ an toàn trước các hành vi sai trái hoặc rủi ro an ninh mạng. Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) quy định rằng người dùng cần có quyền biết các tổ chức dữ liệu đang sử dụng những thông tin gì về họ.
Các tổ chức cần có phần mềm phù hợp để xác định xem thông tin có trong tay thuộc về khách hàng hay nhân viên. Đây được gọi là Yêu cầu truy cập Chủ thể dữ liệu (Data Subject Access Request – DSAR), nơi một cá nhân có thể hỏi một tổ chức về những thông tin cá nhân mà họ sở hữu.
Một tổ chức phải được chuẩn bị để thực hiện theo luật và phải khai báo tất cả thông tin họ có nếu có DSAR. Nếu không, họ có thể phải đối mặt với những khoản phạt nặng hoặc hành động pháp lý.
Một nghiên cứu gần đây được thực hiện bởi Macro 4 chỉ ra rằng “khoảng 40% tổ chức trong cuộc khảo sát không hoàn toàn tuân thủ các quy tắc GDPR để xử lý DSAR, với 14% doanh nghiệp mất nhiều thời gian hơn một tháng cho phép để cung cấp dữ liệu cá nhân được yêu cầu”. Điều này có thể gây tổn hại đến danh tiếng của tổ chức vì nó dẫn đến sự hài lòng của khách hàng thấp hơn và cuối cùng dẫn đến việc không tuân thủ theo góc nhìn pháp lý.
2. Chuyển đổi dữ liệu
Dữ liệu có thể có nhiều hình dạng, kích thước, cùng những định dạng khác nhau. Sẽ không quá lời khi nói rằng dữ liệu là nguồn tài nguyên mới mới vì nó cho phép các tổ chức đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Do đó, các tổ chức cần phải hiểu biết về tất cả các tài sản dữ liệu và cách họ có thể sử dụng dữ liệu của mình để mang lại lợi ích.
Điều thú vị là lượng dữ liệu phi cấu trúc trên toàn thế giới được dự báo sẽ đạt 80% vào năm 2025. Điều này có ý nghĩa gì đối với các tổ chức? Nó có nghĩa là họ chỉ xem xét 20% dữ liệu có sẵn thuận tiện cho họ và 80% còn lại không được sử dụng.
Các tổ chức cần đầu tư vào quy trình thu thập dữ liệu hỗ trợ AI để lập các chỉ mục dữ liệu và lưu trữ chúng trong một kho lưu trữ an toàn, chẳng hạn như các hồ dữ liệu (Data Lake), để bảo vệ tài sản quan trọng nhất mà doanh nghiệp có.
Ngoài ra, trình thu thập dữ liệu hỗ trợ AI còn có thể tìm kiếm toàn bộ cơ sở dữ liệu tại chỗ hoặc cơ sở dữ liệu đám mây và giúp các tổ chức phân loại tất cả thông tin từ đó đánh dấu các lỗi hoặc trùng lặp.
3. An ninh mạng
Khách hàng đặt niềm tin vào tổ chức trong việc bảo mật thông tin cá nhân của họ, do đó, các tổ chức nên giữ vững niềm tin này bằng cách đầu tư vào khả năng bảo mật thông tin của doanh nghiệp.
Báo cáo vi phạm dữ liệu 2020 chỉ ra rằng “tổng thiệt hại trung bình của một cuộc tấn công dữ liệu là 3,86 triệu USD và mất trung bình 280 ngày để xác định và ngăn chặn vi phạm”.
Các tổ chức cần chủ động và đầu tư vào công nghệ AI để tránh gặp phải những sự cố an ninh. Việc thêm Malops (Malicious Operations – Hoạt động độc hại hay thời gian tin tặc xâm nhập và đạt được mục tiêu của chúng) vào nội dung dữ liệu có thể giúp xác định kịp thời các vi phạm dữ liệu tiềm ẩn so với 280 ngày sau đó.
Điều quan trọng đối với các tổ chức là không chỉ bảo vệ tài sản dữ liệu của họ mà còn phải biết độ nhạy cảm của hệ thống dữ liệu. Những nội dung dữ liệu có độ nhạy cảm cao hơn nên được ưu tiên bảo mật.
4. Cải thiện hiệu suất
AI có thể giúp các tổ chức tiết kiệm thời gian tìm kiếm hoặc đối chiếu dữ liệu cho báo cáo. Tại sao một nhân viên phải dành hàng giờ để tìm kiếm thông tin khi trình thu thập dữ liệu hỗ trợ AI có thể giải quyết tác vụ này chỉ trong vòng vài giây?
Đặc biệt, ngành Bảo hiểm lưu trữ một lượng dữ liệu vô tận và dữ liệu này phải luôn chính xác khi xác định giá trị của hợp đồng hoặc yêu cầu bồi thường. Đầu tư vào công nghệ AI có thể giúp các công ty bảo hiểm giảm thiểu sự không chính xác và đưa ra phản ánh trung thực hơn về giá trị của các hợp đồng hoặc các khiếu nại tranh chấp.
Hơn nữa, khả năng dự đoán của AI còn có thể giúp nhân viên quản lý khối lượng công việc và vận hành trơn tru nhất có thể, do đó, cải thiện hiệu suất. Ví dụ: nếu Người lái xe tải đang vận chuyển hàng hóa từ Điểm A đến Điểm B, anh ta cần phải lưu ý về điều kiện thời tiết, tắc nghẽn, tai nạn đường bộ hoặc liệu anh ta có cần giảm tốc độ hay không,…
5. Định giá dữ liệu
Bạn có dữ liệu của doanh nghiệp đáng giá bao nhiêu không? Có ba cách tiếp cận để xác định dữ liệu của doanh nghiệp đáng giá bao nhiêu.
Phương pháp tiếp cận số 1 – Phương pháp tiếp cận chi phí
Sẽ tốn nhiêu để thay thế hoặc sao chép dữ liệu kinh doanh bị mất?
Phương pháp tiếp cận số 2 – Phương pháp tiếp cận thu nhập
Nếu daonh nghiệp bị mất dữ liệu thì họ sẽ mất bao nhiêu doanh thu? Nếu doanh nghiệp không thể tiếp cận với khách hàng của mình, làm thế nào bạn có thể tiến hành kinh doanh?
Phương pháp tiếp cận số 3 – Phương pháp tiếp cận thị trường
Khi ước tính giá trị dữ liệu của bạn, hãy luôn thận trọng. Dữ liệu có thể dễ xảy ra lỗi, trùng lặp, không chính xác và không đầy đủ.
Do đó, điều tối quan trọng đối với các tổ chức là sử dụng phần mềm để rà soát, phân loại, lập chỉ mục và xác định giá trị của dữ liệu để biết những gì họ có trong tay, những gì họ không có và những gì họ có thể cần trong tương lai.
