AI AGENT
AI Agent đang trở thành xu hướng tất yếu trong doanh nghiệp
Tổng quan về AI Agent – Nhân sự AI
AI Agent là gì?
-
AI Agent hay Nhân sự AI là một hệ thống phần mềm hoặc phần cứng được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động và độc lập, nhằm đạt được những mục tiêu nhất định.
-
AI Agent có khả năng tương tác với nhiều hệ thống khác nhau, cho phép tích hợp và đồng bộ hóa thông tin trên toàn bộ nền tảng công nghệ của doanh nghiệp.
-
So với các hệ thống AI khác, AI Agent lấy con người làm trọng tâm, có tính tương tác nhiều hơn, và tập trung vào việc phản hồi trực tiếp, có khả năng hiểu ngữ cách, với các yêu cầu của người dùng.
Hệ thống AI Agent
-
Hệ thống bao gồm nhiều AI agents với các chức năng khác nhau.
-
AI Agent có khả năng nắm bắt nhu cầu của người dùng, phân tích câu hỏi thành các phần riêng lẻ, và tự động xử lý từng phần bằng cách sử dụng các thuật toán và công cụ phù hợp. Phản hồi từ người dùng sẽ được hệ thống ghi nhận để không ngừng nâng cao chất lượng và độ chính xác của các giải pháp.
Mô hình hoạt động của hệ thống AI Agent
AI Agent đang trở thành xu hướng tất yếu trong doanh nghiệp
AI Agent đang trở thành công nghệ đột phá trong quá trình cách mạng hoá doanh nghiệp. Với tốc độ tăng trưởng hàng năm nhanh chóng, dự báo CAGR đạt 45,1% vào năm 2030, vượt trội 9% so với thị trường AI nói chung 
Những điểm đột phá của AI Agent so với AI truyền thống
4 loại AI Agent theo chức năng
Các công nghệ phía sau AI Agent
-
Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM – Large Langue Model) là những mô hình học sâu, sử dụng khối lượng dữ liệu lớn để huấn luyện.
-
Các mô hình như GPT-4 hay BERT đều có khả năng hiểu ngữ cảnh và tạo ra văn bản tự nhiên.
-
Cơ chế attention giúp giúp mô hình chú ý đến các phần quan trọng trong chuỗi dữ liệu, để dự đoán chính xác hơn.
-
Dùng mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – Natural Language Processing) để phân tích từ ngữ, cấu trúc câu, ngữ nghĩa để giúp agent hiểu, phân tích, và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên của con người.
-
Hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực (real-time data processing) bao gồm các chức năng tiếp nhận, xử lý các dòng dữ liệu liên tục như Apache Kafka, Apache Storm và chức năng kích hoạt hành động theo sự kiện như Apache Flink
-
Các khung ra quyết định (decision-making frameworks) để xác định hành động tốt nhất dựa trên dữ liệu hiện tại và mục tiêu dài hạn như MDP – Quá trình ra quyết định Markov; Reinforcement learning – Học tăng cường; Fuzzy logic – Hệ thống Logic mờ; Decision trees – Cây quyết định,…
-
Bộ nhớ ngắn hạn để duy trì ngữ cảnh giúp cuộc cuộc hội thoại trôi chảy hơn
-
Bộ nhớ dài hạn có khả năng lưu trữ ngữ cảnh và nội dung của nhiều cuộc hội thoại trước đó. Chẳng hạn AI Agent có thể nhớ lịch sử tìm kiếm để trả về cho người dùng những thông tin liên quan hơn.
-
Hệ thống quản lý dữ liệu cung cấp nền tảng lưu trữ, truy xuất và quản lý dữ liệu mà AI Agent cần để đưa ra quyết định.
-
Hệ thống quản lý các kênh giao tiếp với khách hàng
-
Các API để tích hợp với hệ thống công nghệ thông tin của doanh nghiệp
-
Các công cụ quản lý người dùng, các công cụ phân tích trực quan, quản lý lịch trình, v.v…
Hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực và khung ra quyết định
-
Hệ thống xử lý dữ liệu thời gian thực (real-time data processing bao gồm các chức năng tiếp nhận, xử lý các dòng dữ liệu liên tục như Apache Kafka, Apache Storm và chức năng kích hoạt hành động theo sự kiện như Apache Flink
-
Các khung ra quyết định (decision-making frameworks) để xác định hành động tốt nhất dựa trên dữ liệu hiện tại và mục tiêu dài hạn như MDP – Quá trình ra quyết định Markov; Reinforcement learning – Học tăng cường; Fuzzy logic – Hệ thống Logic mờ; Decision trees – Cây quyết định,…
Các hệ thống chức năng tích hợp tùy vào chức năng của Agent
-
Hệ thống quản lý dữ liệu cung cấp nền tảng lưu trữ, truy xuất và quản lý dữ liệu mà AI Agent cần để đưa ra quyết định.
-
Hệ thống quản lý các kênh giao tiếp với khách hàng
-
Các API để tích hợp với hệ thống công nghệ thông tin của doanh nghiệp
-
Các công cụ quản lý người dùng, các công cụ phân tích trực quan, quản lý lịch trình, v.v…
3 xu thế ứng dụng AI Agent trong doanh nghiệp
Những giá trị nhận được sớm ngay khi Ứng dụng AI Agent cho doanh nghiệp
AI Agent tác động sâu rộng tới nhiều lĩnh vực chức năng trong doanh nghiệp
-
Cá nhân hóa tiếp thị :
Phân tích dữ liệu hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó tạo ra các gợi ý sản phẩm/dịch vụ cá nhân hóa, phù hợp với từng người dung\giúp tăng hiệu quả tiếp thị và nâng cao tỷ lệ chuyển đổi khách hàng.
-
Chăm sóc khách hàng :
AI Agent có khả năng trả lời các câu hỏi thường gặp và xử lý các yêu cầu thông thường như tra cứu thông tin tài khoản, kiểm tra đơn hàng, hoặc giải đáp thắc mắc của khách hàng.
-
Hỗ trợ bán hàng :
Tư vấn sản phẩm, cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, hỗ trợ nhân viên bán hàng hoặc trực tiếp tương tác với khách hàng giúp tăng khả năng chuyển đổi khách hàng tiềm năng.
-
63% người dùng không nhận ra mình đang trò chuyện với AI khi sử dụng các dịch vụ như chatbot, điều này cho thấy AI ngày càng tự nhiên và hiệu quả trong việc giao tiếp với khách hàng.
-
Tối ưu hóa mã nguồn và số hoá tài liệu :
Các AI Agent được triển khai để phân tích mã nguồn cũ giúp chuyển đổi sang mã nguồn mới nhằm cải thiện logic kinh doanh của doanh nghiệp.
-
Kiểm soát chất lượng :
Thuật toán học máy và xử lý hình ảnh có thể kiểm tra và phát hiện lỗi sản phẩm dựa trên hình ảnh hoặc dữ liệu cảm biến từ dây chuyền sản xuất trong thời gian thực.
-
Xử lý giao dịch :
AI tự động phê duyệt và xử lý các đơn hàng từ lúc nhận đơn đến khi hoàn thành, bao gồm kiểm tra tồn kho, xác minh thông tin khách hàng, và xử lý thanh toán.
-
74% doanh nghiệp đã ứng dụng RPA và AI để tự động hóa quy trình xử lý đơn từ và hồ sơ, giúp giảm đến 50% thời gian và chi phí.
-
Thẩm định khoản vay :
Phân tích dữ liệu tín dụng, lịch sử tài chính, và các chỉ số rủi ro của khách hàng để đánh giá khả năng tín dụng giúp các tổ chức tài chính đưa ra quyết định cấp khoản vay nhanh chóng, chính xác và giảm thiểu rủi ro tín dụng.
-
Dựđoán nhu cầu :
AI Agent phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng tiêu dùng và các yếu tố thị trường khác để đưa ra các dự báo nhu cầu.
-
Phát hiện gian lận :
Thuật toán học máy và phân tích dữ liệu giúp giám sát các giao dịch tài chính theo thời gian thực, liên tục phân tích và đánh giá các hoạt động để phát hiện những hành vi bất thường có thể là dấu hiệu của gian lận.
-
Hơn 40% CEO cho biết họ sử dụng để hỗ trợ quá trình ra quyết định, giúp giảm 25% các quyết định không chính xác và góp phần tăng 35% doanh thu nhờ vào các đề xuất từ AI.
Đăng ký thông tin
ĐỂ NHẬN BÁO GIÁ & TƯ VẤN MIỄN PHÍ
