Home » 3 xu hướng công nghệ đang thay đổi diện mạo nền công nghệ Châu Á

3 xu hướng công nghệ đang thay đổi diện mạo nền công nghệ Châu Á

Đăng bởi GABBY
3 xu hướng công nghệ đang thay đổi diện mạo nền công nghệ Châu Á

Theo báo cáo năm 2017 từ McKinsey & Company, Đông Nam Á đã có những bước đi ấn tượng trong việc áp dụng trí tuệ nhân vào các lĩnh vực như công nghệ cao và viễn thông, vận tải và hậu cần, dịch vụ tài chính và chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, những ứng dụng công nghệ trên không chỉ giới hạn trong các ngành công nghiệp. Với bối cảnh hiện nay, những tiến bộ công nghệ này đang hỗ trợ con người trong mọi hoạt động cá nhân từ mua sắm đến xem truyền hình.

Thực tế này đã được nhà tăng tốc khởi nghiệp Roa Inocate Lab (Hàn Quốc) trình bày tại Startup Runway Demodays, diễn ra tại Bangkok và thành phố Hồ Chí Minh vào tháng 10. Tại sự kiện, tám công ty khởi nghiệp đã mang đến các nhìn khách quan về cách mà họ sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các sản phẩm và dịch vụ khác nhau. Ví dụ, Ứng dụng WeeklyThing đuợc phát triển bởi startup Things đã tích hợp trí tuệ nhân tạo để giúp người dùng nữ theo dõi chu kỳ kinh nguyệt, đồng thời nhận giao các sản phẩm cá nhân vào đúng thời điểm. Một ứng dụng khác, Okxe, tham gia vào một hoạt động phổ biến nhưng tốn thời gian ở Việt Nam: mua xe máy đã qua sử dụng. Thị trường trực tuyến Okxe sử dụng AI để xác định độ tin cậy của người bán và các mặt hàng, đồng thời xem xét dữ liệu liên quan đến người mua, nhà cung cấp và thị trường. Đây cũng là nền tảng giao dịch xe máy đã qua sử dụng đầu tiên trong nước.

Nhìn chung, những ứng dụng như trên và rất nhiều dịch vụ khác được trình bày trong sự kiện đã phản ánh ba xu hướng AI đang làm thay đổi bối cảnh công nghệ châu Á.

Các thuật toán đề xuất trong thương mại điện tử

mobile-ecommerce
Machine learning cloud solutions

Từ “gã khổng lồ” công nghệ Trung Quốc Alibaba đến nhà bán lẻ các sản phẩm làm đẹp nổi tiếng Sephora của Pháp, các doanh nghiệp thương mại điện tử ngày nay đang chuyển sang sử dụng thuật toán đề xuất để đưa ra những gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa cho người dùng. Chẳng hạn như ứng dụng WeeklyThing sử dụng thuật toán để đề xuất các sản phẩm có liên quan đến các chu kỳ của người sử dụng. Wonyuep Lee, CEO của Things cho biết, với AI, khách hàng có thể sử dụng các sản phẩm được đề xuất để tìm ra sản phẩm phù hợp nhất với sức khỏe sinh lý của họ.

Một startup thương mại điện tử khác, Star Secret Korea (SSK), chuyên đưa các sản phẩm làm của Hàn Quốc đến Đông Nam Á và đã bắt đầu với Myanmar. SSK sử dụng thuật toán đề xuất để cung cấp sản phẩm cho người dùng dựa trên dữ liệu người tiêu dùng Đông Nam Á, thông qua một chatbot. Sử dụng công cụ đề xuất do AI cung cấp sẽ mang lại lợi ích cho khách hàng bằng cách tạo ra trải nghiệm mua sắm dễ chịu và hiệu quả hơn, đồng thời mang đến tỷ lệ chuyển đổi mua hàng cao hơn. Trên thực tế, 35% của tất cả doanh số bán hàng trên Amazon được tạo ra bởi công cụ khuyến nghị khổng lồ của Mỹ.

Trong đợt bán hàng trực tuyến 24 giờ của Alibaba năm 2016, các thương nhân trên nền tảng này đã tạo ra khoảng 6,7 tỷ trang mua sắm được cá nhân hóa, mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn đến 20%.

Machine learning cloud

Học máy cho phép một công ty hiểu, phân loại và phân tích dữ liệu. Nó hỗ trợ xác định các mẫu và dự đoán các kết quả có thể có, hoặc phản ứng của người dùng trong các tình huống khác nhau.

Đó là những gì mà Favvrs hy vọng sẽ thực hiện được với nền tảng của mình: cho phép những người có tầm ảnh hưởng tới truyền thông kết nối ảnh Instagram với các trang web mua sắm. Với sự trợ giúp của Machine Learning, Favvrs cung cấp cho các doanh nghiệp insight về cách mà những người nổi tiếng thúc đẩy doanh số bán hàng. Nền tảng này cũng kiểm tra tỷ lệ mua lại của người dùng và đo lường phản ứng của người dùng đối với các sản phẩm cụ thể.

Taggers, một nhà cung cấp giải pháp tiếp thị, hoạt động trên cùng một mô hình. AI của nhà cung cấp này tập trung vào dữ liệu liên quan đến sản phẩm, chiến dịch tiếp thị và hành vi của người dùng để tăng cường khả năng học máy của các quảng cáo đề xuất sản phẩm trên Facebook, Instagram và Google. Về lâu dài, AI của Taggers có thể dự đoán khách hàng sẽ phản hồi như thế nào với quảng cáo và sản phẩm nào khiến họ yêu thích.

Trên thực tế, các công ty khởi nghiệp đang kết hợp khả năng đánh giá kết quả và dữ liệu người dùng của học máy với các giải pháp đám mây. Đây là một bước đi quan trọng giúp loại bỏ sự hạn chế của việc lưu trữ dữ liệu trên ổ cứng. Điều này còn cho phép các nhóm thuộc các quốc gia khác nhau được làm việc trên cùng một bộ dữ liệu. Cung cấp các giải pháp học máy qua đám mây cũng cho phép các dịch vụ dựa trên đăng ký hoạt động, chẳng hạn như dịch vụ nền tảng (platform-as-a-service hay PaaS) và giải pháp phần mềm dưới dạng dịch vụ (software-as-a-service haySaaS).

Neoflat là cổng thông tin cho thuê bất động sản chuyên cung cấp giải pháp PaaS cho khách hàng để phát triển các dịch vụ dựa trên vị trí. Để thuê nhà, người dùng sẽ có quyền truy cập vào các chức năng chatbot được điều chỉnh và tinh chỉnh thông qua học máy để tìm được căn nhà phù hợp với nhu cầu của họ.

Các thuật toán đề xuất cho cộng đồng và nội dung

AI cũng có thể nâng cao trải nghiệm của những cá nhân thích đọc nội dung trực tuyến hoặc tương tác với các cộng đồng ảo. Chẳng hạn, một nền tảng audiobook có thể xem xét kỹ lưỡng các tùy chọn chủ đề và thể loại của người dùng, sau đó đề xuất các chủ đề tương tự. Theo nghiên cứu năm 2017 của các nhà xuất bản tin tức trên toàn thế giới, khuyến nghị nội dung là cách sử dụng AI phổ biến nhất trong xuất bản. Ở Trung Quốc, các ứng dụng đọc sách đang sử dụng AI để cung cấp đăng ký dựa trên sở thích.

Cũng theo cách này, một ứng dụng hẹn hò có thể kết nối các cặp đôi với nhau dựa trên sở thích của họ, những người họ có xu hướng kết nối và lịch sử hành vi của họ trên nền tảng. Theo ông Junhwan Moon, CEO của Doongle, “công nghệ AI giúp tạo ra các mối quan hệ gần gũi hơn”. Với sự trợ giúp của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và AI, ứng dụng Doongle làm giảm các rào cản ngôn ngữ trong giao tiế, đồng thời cung cấp các mẹo khiến cuộc trò chuyện giữa những người dùng trở nên phong phú hơn.

Kết nối thông minh cũng có thể được ứng dụng trong các nền tảng tuyển dụng. Chẳng hạn, trong một nghiên cứu về 800 chuyên gia thu nhận tài năng trên toàn thế giới, 69% cho rằng AI giúp họ tìm được những ứng viên có chất lượng cao hơn.

Tkit cũng sử dụng kết nối thông minh để cho phép người dùng tạo vé điện tử và the dõi vé. Bằng cách phân tích dữ liệu và hành vi của người mua và người bán vé, Tkit không chỉ kết nối mà còn gợi ý các sự kiện cho những người tham dự tiềm năng.

Thay đổi toàn cảnh công nghệ châu Á

Trung Quốc hiện đang dẫn đầu về đổi mới và áp dụng trí tuệ nhân tạo ở châu Á, nhưng các quốc gia còn lại trong khu vực cũng đang đuổi theo sát nút. Hàn Quốc đã tuyên bố sẽ đầu tư 2 tỷ đô la Mỹ vào nghiên cứu và phát triển liên quan đến AI vào năm 2022, trong khi Singapore đã thành lập một hội đồng tư vấn đạo đức trong AI.

Khi hệ sinh thái khởi nghiệp trở nên sôi động hơn và sự hỗ trợ theo quy định tăng lên, những người chơi trong ngành cũng như các chuyên gia đều khẳng định rằng châu Á sẽ là biên giới tiếp theo cho sự phát triển AI. Khi hệ sinh thái khởi nghiệp ngày một sôi nổi và nhận được nhiều hỗ trợ hơn nữa, Châu Á chắc chắn sẽ là nhà tiêng phong tiếp theo trong công cuộc phát triển AI. Và các công ty đầu tư mạo hiểm, vườn ươm và các chương trình tăng tốc như Roa Inocate Lab, Rising X – cũng như các sáng kiến từ chính phủ, học viện và khu vực tư nhân – đều sẽ góp phần biến tiềm năng này thành hiện thực.

0 bình luận
0

Bài viết liên quan

Để lại bình luận