-
16h35
Nền kinh tế mới - Nền kinh tế đám mây
"Microsoft đã thay đổi và thay đổi rất nhanh", đó là nhận định của ông Võ Trọng Đạo - Trưởng nhóm kiến trúc giải pháp của Tập đoàn Microsoft về bức tranh phát triển của Microsoft.
Đại diện Tập đoàn Microsoft tại Techday 2020 cho biết Microsoft dựa vào AI để kết nối, phân bổ và hiểu rõ data. Theo đó, Microsoft đã dùng chính sản phẩm của mình và đối thủ, khách hàng để đưa ra bức tranh sáng màu hơn. Trong đó, data chính là cốt lõi Microsoft đã dùng, phân tích bài toán, giải quyết các vấn đề mỗi ngày đồng thời mang đến những sản phẩm tốt nhất cho khách hàng.
Về chiến lược, ông Võ Trọng Đạo cho biết hành trình phát triển data bằng AI là một "cuộc đua F1" giữa các hãng công nghệ. Về mặt kinh doanh công nghệ, Microsoft cũng thay đổi từng ngày để tham gia vào cuộc đua này. Cụ thể, Microsoft đã sử dụng "data counter" trong doanh nghiệp, giúp nhân viên thấu hiểu và lãnh đạo đưa ra quyết định đúng đắn.
Về công nghệ, để phát triển các sản phẩm khác biệt với thị trường, Microsoft đưa ra giải pháp công nghệ, nền tảng giúp doanh nghiệp kết nối cấu trúc, dữ liệu data một cách tốt nhất.
-
16h30
Ông Bùi Đình Giáp - Giám đốc nền tảng RPA akaBot của FPT Software cũng chia sẻ, ở hai hướng tiếp theo là khai thác và phân tích dữ liệu, akaBot mong muốn mở rộng hợp tác. Khi bot chạy, có thể sẽ có nhiều biến số xuất hiện nằm ngoài kịch bản đã được xây dựng. Do đó doanh nghiệp cần cập nhật bot liên tục và cần trang bị khả năng tự động thích nghi với những thay đổi trong tương lai.
Ở FPT, nền tảng akaBot hiện là nền tảng RPA hàng đầu hiện nay. Nền tảng này vào Top 30 được đánh giá bởi Gartner. Trong 2021, FPT đặt mục tiêu đưa sản phẩm công nghệ Việt Nam sánh vai với các sản phẩm công nghệ trên thế giới, đưa akaBot vào danh mục ứng dụng trong các tập đoàn lớn toàn cầu.
Cuối cùng, ông Giáp chia sẻ một câu chuyện về một ngân hàng mỗi ngày xử lý 400 khoản vay. Trước đây, các chuyên viên phải xử lý hoàn toàn thủ công. Khi đưa giải pháp tự động hóa thông minh vào ứng dụng, các nhân viên kinh doanh chỉ cần chụp ảnh hồ sơ khách hàng, đưa vào website, akaBot tải về và chuyển đổi thành dữ liệu có cấu trúc. Sau đó, các chuyên viên chỉ cần vào hệ thống để duyệt khoản vay, thay vì nhập liệu thủ công. Sau khi duyệt, robot có thể truy cập CIC để kiểm tra lịch sử tín dụng, đi vào core banking để kiểm tra dữ liệu khách hàng 100%. Trên quy trình đó, robot cũng có thể gửi email để thông báo cho chuyên viên vào kiểm duyệt nếu có phát sinh. Đây là một trong những điển hình thành công của akaBot. Ngoài ra nền tảng này cũng có thể đọc fax để chuyển đổi sang dữ liệu có cấu trúc, đưa vào core banking.
"Chúng ta có AI, có RPA, nhưng vẫn cần có con người. Theo lời của cựu CIO của IBM, người và máy kết hợp sẽ cho ra hiệu suất tốt nhất chứ không chỉ người hay máy. Lịch sử cách mạng công nghiệp cho thấy, khi công nghệ mới ra đời có thể lấy đi công việc của con người nhưng về dài hạn, sẽ tiếp tục tạo ra những công việc mới", ông Bùi Đình Giáp khẳng định.
-
16h21
Tự động hóa thông minh trong ngành Tài chính – Ngân hàng
Trong phần này, ông Bùi Đình Giáp - Giám đốc nền tảng RPA akaBot - FPT Software trình bày về hợp lực giữa API giúp ngân hàng khai phá và tăng năng suất. Để dẫn chứng, ông Giáp đưa ra minh chứng về công nghệ robotic nằm trong Top 10 Technology Trend do Garner bình chọn.
Theo ông Giáp, ngày nay API được biến đổi, tiến hóa theo 3 bước gồm API đơn thuần, API kết hợp AI và API tự động hóa. Về mặt công nghệ, API sẽ gồm nhiều công nghệ bao quanh gồm AI, Machine Learning, Analytics... Tuy nhiên, API đơn thuần chỉ giải quyết được một phần dữ liệu phi cấu trúc.
-
16h16
Một bài toán khác với doanh nghiệp là tối ưu hóa vận hành, theo ông Lê Việt Thanh. Đơn cử doanh nghiệp viễn thông gặp khó khăn khi thiên tai xuất hiện như cột điện đổ, mất điện, các thiết bị hư hỏng, toàn bộ modem tắt nguồn. Doanh nghiệp phải xử lý trên diện rộng với rất nhiều khách hàng và địa điểm. Trong bài toán này, AI sẽ thu thập dữ liệu để dự báo chính xác đến 98% để định vị được nơi nào có thể gặp lỗi để có thể lên kế hoạch xử lý nhanh nhất có thể. Kết quả, thời gian trung bình giúp khách hàng khôi phục dịch vụ được giảm còn 16h so với 2017.
Năm 2017 Việt Nam hứng chịu một cơn bão lớn, số khách hàng bị ảnh hưởng là 9.000 khách hàng. Năm 2020, con số này tăng lên 52%. Trong khi đó tổng thời gian khắc phục sự cố đã giảm được rất nhiều nhờ ứng dụng AI.
"Để ứng dụng AI thành công, doanh nghiệp cần phải có data, có kiến trúc đầy đủ, 'làm nhỏ nhưng nghĩ lớn' để có cái nhìn bao quát toàn hệ thống", ông Lê Việt Thanh nhấn mạnh.
-
16h13
Thế giới của AI có một đặc điểm là rất nhiều dữ liệu xuất hiện ở khắp nơi. Nhu cầu của người dùng là tìm kiếm dữ liệu nhanh chóng, chính xác, chỉ trong một click thay vì vào từng ứng dụng và tìm kiếm thủ công. Kế đến, các ứng dụng tìm kiếm hiện tại của doanh nghiệp không cho phép tìm kiếm nội dung. Văn bản của các doanh nghiệp có rất nhiều nhưng công cụ hiện chỉ cho phép tìm kiếm thông tin cơ bản. Những thông tin quan trọng hơn như thẩm định giá trị hồ sơ cần được xác định rõ ràng hơn và cho phép doanh nghiệp tìm kiếm dễ dàng.
Công cụ tìm kiếm của AI có thể giải quyết được câu chuyện này, giúp doanh nghiệp tìm kiếm theo các tiêu chí nâng cao và phức tạp. Theo đó, AI có thể trả về và phân loại kết quả một cách chính xác, nhanh chóng. Công cụ này có thể ứng dụng tốt trong lĩnh vực ngân hàng vốn đòi hỏi lưu trữ và trích xuất dữ liệu theo nhiều tiêu chí phức tạp.
-
16h07
Ông Lê Việt Thanh còn lưu ý, quá trình trên thực tế đã có nhiều doanh nghiệp thành công. Nhưng không phải là người đi đầu. Điều quan trọng ở những doanh nghiệp đi sau phải đảm bảo được sự thành công. Kiến trúc sư trưởng Data Platform đưa ra 6 bước gồm xác định dữ liệu, thu thập, sử dụng dữ liệu để biến thành thông tin, sử dụng dữ liệu để xây dựng mô hình.
Đồng thời, ông Thanh chia sẻ dữ liệu có thể nằm ở nhiều nơi. Theo đó, nhu cầu của người dùng muốn tìm kiếm dữ liệu một cách nhanh chóng, đơn giản, tự động. Trong khi đó, việc tìm kiếm dữ liệu của doanh nghiệp thường bị hạn chế do các công cụ hiện tại vẫn còn hạn chế. Trong Big Data, công cụ Tìm kiếm sẽ giúp khách hàng giải quyết được vấn đề này, người dùng có thể mở ra được dữ liệu gốc trong phần tra xét.
-
15h59
Tận dụng sức mạnh dữ liệu trong doanh nghiệp
Ông Lê Việt Thanh - Kiến trúc sư trưởng Data Platform của FPT Information System bắt đầu phiên trình bày về Datalake - tận dụng sức mạnh của dữ liệu trong hoạt động doanh nghiệp. Ông Thanh chia sẻ, tất cả quy trình khai thác dữ liệu đều bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu sao cho phù hợp với bài toán phân tích, sau đó dữ liệu được đưa vào hệ thống phân tích để biến đổi từ dạng thô sang dữ liệu có nghĩa. Big Data Analytics còn giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng thông qua các mô hình học máy để dự báo xu hướng của khách hàng. Qua đó, giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất của nhân viên.
Big Data Analytics không chỉ phục vụ cho các nhà lãnh đạo cấp cao mà hỗ trợ cho toàn bộ thành viên trong doanh nghiệp, tất cả những ai trực tiếp tham gia quá trình sản xuất, cung cấp sản phẩm dịch vụ. Mô hình này được rất nhiều doanh nghiệp, trung tâm IT triển khai nhưng không phải ai cũng thành công. Nhiều doanh nghiệp gặp phải những trở ngại, trong đó lớn nhất là khi doanh nghiệp thu thập rất nhiều dữ liệu nhưng không tạo ra được giá trị, không tạo ra tri thức về khách hàng. Kế đến, tri thức đó không phù hợp để áp dụng vào công việc. Kế đến, những phân tích chuyên sâu không được đa chiều, không đáp ứng đủ và chính xác yêu cầu thực tế. Thứ tư, có sự khác biệt giữa các phòng ban trong việc am tường dữ liệu. Tất cả những trở ngại này khiến doanh nghiệp tốn nhiều công sức và chi phí nhưng không mang lại giá trị.
Ông Thanh tập trung vào việc cần hiểu rõ bản chất vấn đề. Việc tạo ra giá trị từ dữ liệu chính là trung tâm của việc chuyển đổi số. Trước hết, cần thu thập các dữ liệu giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng, thấu hiểu bản thân doanh nghiệp đang hoạt động như thế nào. Do đó dữ liệu chính xác cần thu thập phải ở hai vế: "hiểu khách hàng" và "hiểu doanh nghiệp". Ví dụ khách hàng là ai, kênh tiếp xúc với khách hàng là gì, sản phẩm nào là sản phẩm khách hàng yêu thích nhất, khách hàng phản hồi những gì. Ở mức độ cao hơn, cần thu thập dữ liệu về sự hài lòng, mức độ trung thành của khách hàng... Những thông tin này cần được tổng hợp và tính toán dựa trên AI, machine learning.
Ở vế thứ hai về dữ liệu là dữ liệu nội bộ giúp "hiểu doanh nghiệp". Mức thấp nhất là những dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu được hoạt động sản xuất kinh doanh đang diễn ra như thế nào, thể hiện qua báo cáo tác nghiệp, trả lời các câu hỏi các bộ phận đang hoạt động như thế nào. Mức độ cao hơn, cần trả lời câu hỏi trong quá khứ khi có sự cố, vì sao nó xảy ra, doanh nghiệp có thể biến nó thành cơ hội hay không... Độ trưởng thành của dữ liệu còn nằm ở việc giúp doanh nghiệp trả lời những câu hỏi của tương lai, ví dụ câu hỏi mức độ tăng trưởng doanh số của doanh nghiệp sẽ như thế nào trong tháng sau, năm sau...
-
15h57
Ông Tim Evans cũng chia sẻ, cứ mỗi 3-4 tháng, năng suất vận hành và nền tảng cần có cho AI được nâng cấp trong các doanh nghiệp. Một khảo sát của KPMG cho thấy doanh nghiệp khẳng định thế giới đang sống trong thời đại AI. Trong thời đại này, HSBC đã đưa AI vào vận hành để cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn.
-
15h50
Ông Tim Evans đưa ra giải pháp để thống nhất giữa con người và con người. Cụ thể trong ngành ngân hàng, công nghệ được đưa vào để phân tích cá nhân hóa hành vi của khách hàng, phân tích mong muốn cũng như khả năng chi tiêu của khách hàng. AI còn dùng hỗ trợ các dịch vụ của khách hàng như mua nhà.
Trong giai đoạn giao dịch trực tuyến lên ngôi, sự riêng tư của khách hàng cần được bảo vệ nên an ninh mạng trở thành yếu tố quan trọng và ưu tiên trong ngành ngân hàng giúp giảm bớt rủi ro về giải mạo danh tính.
Tuy nhiên theo Tim Evans, trái tim và cốt lõi của ngân hàng vẫn là chữ tín và HSBC đã dùng công nghệ để tăng cường trải nghiệm của khách hàng. Với HSBC, thông tin của khách hàng là những thông tin bảo mật. Vấn đề được đặt ra cho nhà băng này là bảo vệ thông tin dữ liệu của khách hàng như thế nào. Tim Evans cho rằng, những ngân hàng đột phá trong tương lai là ngân hàng tận dụng công nghệ song vẫn tối ưu quản lý rủi ro về dữ liệu cho khách hàng.
Bên cạnh đó, HSBC cũng ứng dụng công nghệ phân tích ngôn ngữ giúp tối ưu hóa chi phí, mang đến sự hài lòng khách hàng. HSBC hiện là ngân hàng lớn tại Việt Nam với 30% thị phần, cùng hàng triệu giao dịch thương mại, trong đó 70.000 giao dịch phải được theo dõi và kiểm duyệt.
Theo Tim Evans, trước đây HSBC mất 3-4 ngày để xử lý 70.000 giao dịch trên, song hiện nay khi sử dụng AI và Machine learning, thời gian này chỉ còn 5-7 phút. HSBC cũng là ngân hàng đã tổ chức thành công giao dịch Blockchain giữa Việt Nam và Hàn Quốc. Nhà băng này đã giảm chi phí, sai sót nhờ những hình thức giao dịch mới này.
-
15h40
Vai trò của AI trong việc duy trì sức khỏe kinh tế toàn cầu
Bắt đầu phần trình bày, ông Tim Evans - Tổng giám đốc Ngân hàng HSBC Việt Nam nhận định kinh tế Việt Nam đang tăng trưởng tốt. Ông cũng chia sẻ cá nhân ông không phải là "dân công nghệ" mà đã dành cả đời cho ngành tài chính ngân hàng. Ông bày tỏ sự biết ơn khi Chính phủ Việt Nam đã thấy trước những nguy cơ mà Covid-19 gây ra cho nền kinh tế và toàn xã hội. Bên cạnh đó, Covid-19 đã tăng tốc sự thay đổi trong nhiều lĩnh vực, từ việc thay đổi công nghệ, hành vi, cách làm việc, vận hành, cách thế giới suy nghĩ về sự bền vững của hành tinh. Covid-19 gần như là chất xúc tác thúc đẩy sự thay đổi, đặc biệt trong ngành ngân hàng.
Ngân hàng là một lĩnh vực không có nhiều sự sáng tạo hay phát kiến mới, đây là một ngành ổn định, là một chỗ dựa, một nơi được coi là an toàn với tài sản của mọi người. Tuy nhiên trong đại dịch, các ngân hàng đã buộc phải chuyển mình nhanh chóng. Đơn cử HSBC thời gian qua đã trang bị những công cụ ngân hàng số để tăng cường dịch vụ ngân hàng bán lẻ, đồng thời giúp nhân viên có môi trường làm việc tốt hơn.
Hiện 87% giao dịch bán lẻ của HSBC trên toàn cầu được thực hiện qua di động hoặc nền tảng online nói chung. Ngân hàng không còn nhu cầu mở những phòng giao dịch quy mô lớn. Tại Việt Nam hiện ngân hàng có hàng chục phòng giao dịch và trong tương lai con số này sẽ giảm dần. Trong tháng 3, nhà băng này cũng quyết định nhân viên sẽ làm việc tại nhà, ngay trước khi thực hiện giãn cách xã hội trên cả nước. Hiện nay, mô hình làm việc từ xa vẫn được vận hành hiệu quả và không gây ra gián đoạn nào trong việc cung cấp dịch vụ cho khách hàng. Hai năm trước, điều này không thể nhưng với tình hình hiện nay, ngân hàng này đã làm được.
Trong bối cảnh Việt Nam đã kiểm soát tốt dịch bệnh nhưng các quốc gia khác vẫn còn phong tỏa, ngân hàng này vẫn thực hiện được các giao dịch trực tuyến hiệu quả. Ông Tim Evans cho rằng cần tận dụng nền tảng tương tác số để đảm bảo duy trì tương tác giữa người với người hiệu quả. Với trí tuệ nhân tạo, những giao dịch phức tạp đều có thể thực hiện trực tuyến. Ngân hàng này cũng sở hữu lượng dữ liệu cực lớn trên toàn cầu và tận dụng AI để khai phá nguồn dữ liệu đó.
