Khoảng trống trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam

Vừa qua, Tọa đàm "Ứng dụng AI phục hồi hoạt động của doanh nghiệp trong bối cảnh Covid-19" đã được tổ chức để các chuyên gia trong nước, quốc tế về trí tuệ nhân tạo (AI) cùng chia sẻ giải pháp tháo gỡ khó khăn giúp doanh nghiệp từng bước ứng dụng AI vào hoạt động sản xuất, kinh doanh phục hồi trong bối cảnh dịch Covid-19.

Góp mặt tại buổi Tọa đàm, bà Joumana Ghosn, Giám đốc Nghiên cứu ứng dụng - Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila (Canada) chia sẻ, trí tuệ nhân tạo được ứng dụng rất gần gũi trong cuộc sống.

Chẳng hạn tại Canada, ứng dụng AI tại đơn vị điều trị, thăm khám từ xa giúp cho các bệnh nhân giao tiếp, trao đổi với bác sỹ, sử dụng hệ thống hỏi đáp tự động băng ngôn ngữ tự nhiên.

Hay lĩnh vực mỏ địa chất, AI tự động phân tích ảnh 3D khi khảo sát vùng mỏ. Khi Covid-19 bùng phát, doanh nghiệp đã hợp tác với Chính phủ Canada để xây dựng hệ thống giải đáp các câu hỏi từ người dân và doanh nghiệp về dịch bệnh.

Phiên bản đầu tiên thực hiện trong 2 tháng rưỡi với nguồn dữ liệu, thông tin thu thập từ các chuyên gia. Theo đại diện Mila, khó khăn khi triển khai dự án này đến từ bộ dữ liệu đưa vào cho hệ thống rất ít, có những câu hỏi không liên quan, hay thách thức từ việc phải dịch các ngôn ngữ khác nhau. Các dữ liệu này cũng thay đổi theo thời gian.

Do đó, đối với các doanh nghiệp, ứng dụng AI là cần thiết, song cần nhấn mạnh vai trò của các lãnh đạo, trang bị đủ nguồn lực con người, sẵn sàng cho các rủi ro.

Tuy nhiên, hầu hết các doanh nghiệp hiện nay lúng túng trong quá trình cập nhật công nghệ. Với AI khi ứng dụng doanh nghiệp cần liên tục cải thiện và kiên nhân với những lỗi sai vì đây là quá trình tự học và hoàn thiện của công nghệ.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần tiếp "nhiên liệu" là dữ liệu cho hệ thống AI. Phải có dữ liệu thì những hệ thống này mới tạo ra giá trị.

Tương tự với ngành ngân hàng, khi dịch bùng phát, hoạt động hàng ngày của ngân hàng cũng chịu hưởng, như việc gặp gỡ trực tiếp với khách hàng bị gián đoạn, khiến lượng giao dịch trầm lắng.

Thế nhưng trong lúc khó khăn, ngân hàng đẩy mạnh các sản phẩm công nghệ, làm việc từ xa, gặp mặt khách hàng trực tiếp từ xa. Nhiều khách hàng phản hồi rất thích vì họ giảm được chi phí đi lại, thời gian mà vẫn đạt hiệu quả.

Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc Vietinbank cho biết, hiện nay VietinBank đang hợp tác với FPT triển khai ứng dụng chatbot để giải đáp các thắc mắc trong nghiệp vụ nội bộ của ngân hàng. Từ những tình huống hay gặp phải của nhân viên, hệ thống đào tạo để chabot hiểu và từ đó tự động trả lời cho nhân viên. 

Đại diện VietinBank chia sẻ ứng dụng AI tại ngân hàng này với chatbot hỗ trợ giải đáp các thắc mắc trong đào tạo nhân viên. Chatbot còn được ứng dụng trong hỗ trợ khách hàng. Ông Lân lấy ví dụ một tình huống điển hình là khi khách hàng mất thẻ phải gọi lên tổng đài, không phải lúc nào cũng gặp nhân viên tư vấn vì đường dây đang bận, trong khi đó nhiều người lại không biết đến hỗ trợ từ mobile banking.

Thay vì việc phải chờ sự giúp đỡ từ các bộ phận, nhân viên hoàn toàn có thể chat với chatbot để nhận được câu trả lời nhanh gọn. Ngân hàng này cũng thúc đẩy triển khai ứng dụng online banking trong giao dịch, chỉ 6 tháng đầu năm, số lượng khách hàng online mới của VietinBank tăng hơn nửa triệu.

Góp mặt tại Tọa đàm, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng, Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research trong ứng dụng AI chia sẻ, triết lý chung mà đơn vị này theo đuổi đó là tốc độ và quyết tâm.

Khi ra mắt mẫu Vsmart, VinAI Research đã chủ động sản xuất được công nghệ FaceID thay vì phải bỏ ra số tiền rất lớn để mua công nghệ này từ Mỹ hoặc Trung Quốc. VinAI Research có những con người giỏi, tài năng và cả sức ép để hoàn thành nhiều sản phẩm. Tuy nhiên để cho ra đời những sản phẩm trí tuệ nhân tạo chất lượng thì doanh nghiệp vẫn cần phải cần nguồn kinh phí lớn.

Ông Nguyễn Xuân Phong, chuyên gia nghiên cứu trí tuệ nhân tạo Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Mila (Canada) cho biết, tại Việt Nam, còn nhiều khoảng trống cho AI. Trí tuệ nhân tạo có thể len lỏi mọi ngành. Điều quan trọng là cần có chiến lược mũi nhọn của quốc gia, chọn ra thế mạnh trong nông nghiệp, y tế, nông lâm thuỷ sản... để phát huy.

Bên cạnh đó, các chuyên gia cho rằng dữ liệu vẫn là vấn đề lớn vì hệ thống luật pháp còn chưa rõ ràng, gây trở ngại cho các doanh nghiệp khi tiếp cận dữ liệu. Vấn đề còn nằm ở mặt cung cầu, dữ liệu ít người mua, ít người làm. Do đó, việc xây dựng hệ thống dữ liệu là cần thiết để Việt Nam có thể phát triển và ứng dụng AI nhiều hơn trong các ngành.