Cổng thông tin hội nhập kinh tế quốc tế thành phố Hồ Chí Minh

Tại Đông Nam Á, lĩnh vực trí thông minh nhân tạo (AI) vẫn đang còn trong giai đoạn chập chững. Việc ứng dụng một loại AI thông dụng nhất như “học máy” (machine learning), tức máy móc có khả năng tự học từ các dữ liệu thâu nạp, cũng chỉ vừa mới bắt đầu.

Nếu việc phát triển AI được phó mặc cho thị trường, thì các ngành như dịch vụ tài chính, viễn thông và công nghệ cao sẽ là những ngành ứng dụng sớm nhất để mở rộng ứng dụng công nghệ. Nhưng AI còn có giá trị sử dụng lớn hơn cho các ngành khác, chẳng hạn như bán lẻ và chăm sóc y tế, mà hiện nay vẫn chưa được khai thác nhiều.

Trong thời gian qua, AI đã thay đổi cách thức vận hành của ngành bán lẻ và chăm sóc y tế trong một vài khía cạnh: cách đáp ứng đơn hàng trên mạng, công đoạn sản xuất linh kiện và công đoạn lắp ráp, quyết định của y bác sĩ trong chiến đấu với bệnh tật. Và các thay đổi mà AI mang lại sẽ còn nhiều hơn nữa, nếu các nhân tố đầu vào được cải thiện: chi phí tính toán giảm xuống và cơ sở dữ liệu tăng lên.

Ở Đông Nam Á, các công ty trong những ngành sử dụng số hóa nhiều nhất (ngoài các công ty công nghệ) như ngân hàng và viễn thông, đã đưa ra nhiều sáng kiến ứng dụng AI, nhưng còn gặp khó khăn trong việc nhân rộng mô hình, do lực lượng lao động thiếu kỹ năng cốt lõi về khoa học dữ liệu và kỹ năng ứng dụng, hoặc do các công ty này thiếu dữ liệu đầu vào.

Các công ty làm về dịch vụ tài chính trong khu vực từ lâu cũng đã ứng dụng AI, chủ yếu để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Lấy ví dụ, ngân hàng Hong Leong ở Malaysia dùng AI để nhận diện cảm xúc của người gọi qua điện thoại. CompareAsiaGroup, một công ty khởi nghiệp ở Hong Kong, dùng “học máy” để giúp khách hàng của họ lựa chọn lựa mạng viễn thông hoặc dịch vụ tiện ích giữa 5 quốc gia ASEAN, một cách kinh tế nhất.

Để AI có thể tác động rộng rãi và lâu dài hơn, các ngân hàng ở khu vực Đông Nam Á nên ứng dụng AI nhiều hơn nữa vào các hoạt động chức năng của mình, như việc xếp hạng tín dụng, mô hình tính giá năng động hoặc mảng tiếp thị số.

Một vài ngân hàng ASEAN đã nhân rộng mô hình này

Để tận dụng lợi thế từ cơ hội này, các ngân hàng hiện tại cần phải phát triển kỹ năng mới cho nhân viên, và các đơn vị khởi nghiệp trong lĩnh vực fintech (công nghệ phục vụ hoạt động tài chính) phải không ngừng đổi mới.

AI cho phép nhà sản xuất quản lý nhà máy từ xa, tự ra quyết định theo thời gian thực và cải tiến năng suất. Tuy nhiên, việc này sẽ vẫn phụ thuộc vào dữ liệu thời gian thực đầu vào, được máy móc tiếp nhận thông qua các cảm biến và kết nối bằng công nghệ số qua Internet Vạn vật (Internet of Things).

Nghiên cứu của Viện McKinsey Global kết luận rằng, ứng dụng công nghệ dữ liệu vào lĩnh vực chăm sóc y tế có thể sinh lợi hơn 300 tỷ USD hàng năm cho toàn thế giới. Đồng thời, AI có thể cải thiện dịch vụ chăm sóc y tế, đặc biệt tại các quốc gia lớn có ít y bác sĩ và chuyên gia y tế. Ví dụ như Indonesia, đất nước 250 triệu dân, nhưng năm 2014 chỉ có 41 chuyên gia chữa trị ung thư bằng phương pháp chiếu xạ.

Mặc dù lợi ích rất rõ ràng, nhưng những việc sử dụng phổ biến AI trong công tác chăm sóc y tế vẫn chưa được các nước ASEAN chú trọng trong những năm qua. Nguyên nhân là do ASEAN chưa thu thập đủ cơ sở dữ liệu phục vụ cho việc phân tích. Các bệnh viên tuy có dữ liệu, nhưng thường năm trên sổ sách, và chưa được khuyến khích chia sẻ dữ liệu với nhau.

Hầu hết các quốc gia ASEAN đòi hỏi dữ liệu phải ở được quản lý trong nước, gây cản trở trong việc thiết lập tập hợp dữ liệu chung cho khu vực để cải thiện khả năng phân tích của AI.

Chính phủ cũng đóng một vai trò quan trọng. Chính sách và chiến lược quốc gia được xây dựng tốt sẽ giúp biến tiến bộ khoa học kỹ thuật thành động cơ tăng trưởng bền vững cho ASEAN trong dài hạn.

Nguồn: The New Paper – TQ

Từ khóa: ASEAN, AI, học máy, bán lẻ, y tế, ngân hàng, tài chính, dữ liệu