Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp (phần 2)

Deep learning

Học sâu là một dạng AI tiên tiến giúp máy tính trở nên thực sự giỏi trong việc nhận dạng các mẫu phức tạp trong dữ liệu. Nó bắt chước cách bộ não của chúng ta hoạt động bằng cách sử dụng cái gọi là mạng lưới thần kinh phân lớp, trong đó mỗi lớp là một mẫu (như đặc điểm của động vật) sau đó cho phép bạn đưa ra dự đoán dựa trên các mẫu bạn đã học trước đó. Nó thực sự hữu ích cho những việc như nhận dạng hình ảnh, xử lý giọng nói và hiểu ngôn ngữ tự nhiên.
Ý nghĩa đối với khách hàng:  CRM hỗ trợ công nghệ học sâu tạo cơ hội cho sự tương tác chủ động. Nó có thể tăng cường bảo mật, giúp dịch vụ khách hàng hiệu quả hơn và cá nhân hóa trải nghiệm.
Ý nghĩa của nó đối với tổ chức:  Trong hệ thống CRM, Deep learning có thể được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng, hiểu phản hồi của khách hàng và cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm. Ví dụ: nếu có sự bùng nổ về doanh số bán hàng trong một phân khúc khách hàng cụ thể, thì CRM có khả năng học sâu có thể nhận ra mô hình này và đề xuất tăng chi tiêu tiếp thị để tiếp cận nhiều đối tượng hơn.
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp

Discriminator (in a GAN)

Trong Mạng đối thủ sáng tạo (GAN), người phân biệt đối xử giống như một thám tử. Khi nó hiển thị hình ảnh (hoặc dữ liệu khác), nó phải đoán cái nào là thật và cái nào là giả. Những bức ảnh “thật” là từ một tập dữ liệu, trong khi những bức ảnh “giả” được tạo bởi phần khác của GAN, được gọi là bộ tạo. Công việc của người phân biệt là phân biệt thật giả tốt hơn, trong khi người tạo ra cố gắng tạo ra hàng giả tốt hơn. Đây là phiên bản phần mềm liên tục xây dựng một cái bẫy chuột tốt hơn.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Discriminator (in a GAN) là một phần quan trọng trong quá trình phát hiện gian lận, do đó, việc sử dụng chúng sẽ mang lại trải nghiệm an toàn hơn cho khách hàng.
Ý nghĩa của tổ chức:  Discriminator (in a GAN) giúp nhóm của bạn đánh giá chất lượng của dữ liệu hoặc nội dung tổng hợp. Chúng hỗ trợ phát hiện gian lận và tiếp thị được cá nhân hóa.

Mô hình trưởng thành AI đúng và chuẩn như thế nào?

Khách hàng mong đợi bạn sử dụng AI một cách có trách nhiệm. Bạn cần triển khai thực hành AI đúng và chuẩn để phát triển và vận hành các nguyên tắc như tính minh bạch, công bằng, trách nhiệm, trách nhiệm giải trình và độ tin cậy. Đây là cách thực hiện.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Việc có sẵn một mô hình AI đúng và chuẩn sẽ giúp tạo dựng niềm tin và đảm bảo với khách hàng rằng bạn đang sử dụng dữ liệu của họ theo những cách có trách nhiệm.
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Thường xuyên đánh giá các hoạt động AI của bạn và luôn minh bạch về cách bạn sử dụng AI có thể giúp bạn luôn tuân thủ các cân nhắc về đạo đức và giá trị xã hội của công ty bạn.

Explainable AI (XAI)

Bạn có nhớ được yêu cầu trình bày bài làm của mình trong lớp toán không? Đó là những gì chúng tôi yêu cầu AI làm. AI có thể giải thích (XAI) sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về những gì ảnh hưởng đến kết quả của AI, điều này sẽ giúp người dùng diễn giải (và tin tưởng!) kết quả đầu ra của nó. Loại minh bạch này rất quan trọng khi xử lý các hệ thống nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính, nơi cần có sự giải thích để đảm bảo sự công bằng, trách nhiệm giải trình và trong một số trường hợp, tuân thủ quy định.
Ý nghĩa đối với khách hàng:  Nếu một hệ thống AI có thể giải thích các quyết định của mình theo cách màhách hàng hiểu, điều đó sẽ làm tăng độ tin cậy và độ tin cậy. Nó cũng làm tăng sự tin tưởng của người dùng, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm như chăm sóc sức khỏe hoặc tài chính.
Ý nghĩa của nó đối với tổ chức:  XAI có thể giúp nhân viên hiểu lý do tại sao một mô hình lại đưa ra một dự đoán nhất định. Điều này không chỉ làm tăng sự tin tưởng của họ vào hệ thống mà còn hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn và có thể giúp cải tiến hệ thống.
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp
Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp

Generative AI

Generative AI là lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung mới dựa trên dữ liệu hiện có. Đối với hệ thống CRM, AI tổng hợp có thể được sử dụng để tạo ra nhiều thứ hữu ích, từ viết nội dung tiếp thị được cá nhân hóa đến tạo dữ liệu tổng hợp để thử nghiệm các tính năng hoặc chiến lược mới.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Nội dung tiếp thị tốt hơn và được nhắm mục tiêu nhiều hơn, giúp họ có được chính xác thông tin họ cần và không hơn thế nữa. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Xây dựng chiến dịch tiếp thị và chuyển động bán hàng nhanh hơn, cộng với khả năng thử nghiệm nhiều chiến lược trên các tập dữ liệu tổng hợp và tối ưu hóa chúng trước khi mọi chiến lược đi vào hoạt động.

Mạng đối thủ sáng tạo (GAN)

Là một trong hai mô hình deep learning , GAN được tạo thành từ hai mạng lưới thần kinh: một mạng tạo và một mạng phân biệt đối xử. Hai mạng cạnh tranh với nhau, trong đó trình tạo tạo đầu ra dựa trên một số đầu vào và bộ phân biệt cố gắng xác định xem đầu ra là thật hay giả. Sau đó, trình tạo sẽ tinh chỉnh đầu ra của nó dựa trên phản hồi của bộ phân biệt và chu trình tiếp tục cho đến khi nó đánh bại được bộ phân biệt.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Chúng cho phép tiếp thị tùy chỉnh cao bằng cách sử dụng hình ảnh hoặc văn bản được cá nhân hóa – như hình ảnh quảng cáo tùy chỉnh cho mọi khách hàng. 
Ý nghĩa cho tổ chức:  Họ có thể giúp tổ chức phát triển tạo ra dữ liệu tổng hợp khi thiếu dữ liệu khách hàng. Đặc biệt hữu ích khi nảy sinh những lo ngại về quyền riêng tư xung quanh việc sử dụng dữ liệu khách hàng thực.

Chat GPT

GPT là họ mạng thần kinh được đào tạo để tạo nội dung. Các mô hình GPT được đào tạo trước về một lượng lớn dữ liệu văn bản, cho phép chúng tạo ra văn bản rõ ràng và phù hợp dựa trên lời nhắc hoặc truy vấn của người dùng.
Ý nghĩa đối với khách hàng:  Khách hàng có nhiều tương tác được cá nhân hóa hơn với công ty của bạn, tập trung vào nhu cầu cụ thể của họ. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  GPT có thể được sử dụng để tự động hóa việc tạo nội dung hướng tới khách hàng hoặc để phân tích phản hồi của khách hàng và rút ra thông tin chi tiết.

Generator

Trình tạo là một công cụ phần mềm dựa trên AI giúp tạo nội dung mới từ yêu cầu hoặc đầu vào. Nó sẽ học từ bất kỳ dữ liệu đào tạo nào được cung cấp, sau đó tạo ra thông tin mới bắt chước các mẫu và đặc điểm đó. ChatGPT của OpenAI là một ví dụ nổi tiếng về trình tạo dựa trên văn bản.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Bằng cách sử dụng trình tạo, có thể đào tạo các chatbot AI học hỏi từ các tương tác thực của khách hàng và liên tục tạo ra nội dung tốt hơn và hữu ích hơn. 
Ý nghĩa của nó đối với tổ chức:  Trình tạo có thể được sử dụng để tạo bộ dữ liệu thực tế cho mục đích thử nghiệm hoặc đào tạo. Điều này có thể giúp tổ chức của bạn tìm ra bất kỳ lỗi nào trong hệ thống trước khi hệ thống đi vào hoạt động và giúp những người mới được tuyển dụng bắt kịp tốc độ trong hệ thống của bạn mà không ảnh hưởng đến dữ liệu thực.

Hallucination

Hallucination xảy ra khi AI tổng quát phân tích nội dung chúng ta đưa ra nhưng lại đưa ra kết luận sai lầm và tạo ra nội dung mới không tương ứng với thực tế. Một ví dụ là một mô hình AI đã được đào tạo trên hàng nghìn bức ảnh về động vật. Khi được yêu cầu tạo ra một hình ảnh mới về một “con vật”, nó có thể kết hợp đầu của một con hươu cao cổ với thân của một con voi. Mặc dù chúng có thể thú vị nhưng Hallucination là kết quả không mong muốn và cho thấy có vấn đề trong kết quả đầu ra của mô hình sinh sản.
Ý nghĩa của nó đối với khách hàng:  Khi các công ty giám sát và giải quyết vấn đề này trong phần mềm của họ, trải nghiệm của khách hàng sẽ tốt hơn và đáng tin cậy hơn. 
Ý nghĩa đối với tổ chức:  Đảm bảo chất lượng vẫn sẽ là một phần quan trọng của nhóm AI. Giám sát và giải quyết ảo giác giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của hệ thống AI.
Xem thêm: 
- Thuật ngữ AI tổng quát dành cho các nhà lãnh đạo doanh nghiệp (phần 3)
Download