Bài tập lớn: Ứng dụng AI trong xuất nhập khẩu và quản lý chuỗi cung ứng môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ
DỰ ÁN KẾT THÚC HỌC PHẦN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG AI VÀO HOẠT ĐỘNG XUẤT NHẬP KHẨU
VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG
Giảng viên: TS.Triệu Thu Hương
Mã học phần: 241IS52A08
Lớp niên chế: K27KDQTA
Nhóm thực hiện: 11 Thành viên:
1. Hoàng Thị Hồng Hạnh 27A4052550 2. Đào Quỳnh Hoa 27A4052555
3. Nguyễn Thị Thanh Huyền 27A4052565 4. Nguyễn Thảo Nhi 27A4052611
5. Dư Thị Hồng Phúc 27A4052614 HÀ NỘI-12/2024
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
KHOA KINH DOANH QUỐC TẾ
DỰ ÁN KẾT THÚC HỌC PHẦN MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TÊN ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG AI VÀO HOẠT ĐỘNG XUẤT NHẬP KHẨU
VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG
Giảng viên: TS.Triệu Thu Hương
Mã học phần: 241IS52A08
Lớp niên chế: K27KDQTA
Nhóm thực hiện: 11
Đánh giá đóng góp của thành viên: Chữ ký STT Họ và tên Mã SV Tỉ lệ đóng góp (%) xác nhận 1
Hoàng Thị Hồng Hạnh 27A4052550 20% 2 Đào Quỳnh Hoa 27A4052555 20% 3
Nguyễn Thị Thanh Huyền 27A4052565 20% 4 Nguyễn Thảo Nhi 27A4052611 20% 5 Dư Thị Hồng Phúc 27A4052614 20%
BẢNG PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC VÀ ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN Tiến độ STT Họ và tên Mã SV Nhiệm vụ hoàn Chữ ký xác nhận thành Chương 2 1
Hoàng Thị Hồng Hạnh 27A4052550 (Phần II) 100% (Word, PPT, Thuyết trình) Chương 3 2 Đào Quỳnh Hoa 27A4052555 (Word, PPT, 100% Thuyết trình) Chương 2 3 Nguyễn Thị Thanh (Phần II) Huyền 27A4052565 (Word, PPT, 100% Thuyết trình) Chương 1 4 Nguyễn Thảo Nhi 27A4052611 (Word, PPT, 100% Thuyết trình) Chương 2 5 Dư Thị Hồng Phúc 27A4052614 (Phần I) 100% (Word, PPT, Thuyết trình) LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, chúng em xin cảm ơn trường Học viện Ngân hàng đã đưa bộ môn Năng
lực số ứng dụng vào chương trình đào tạo cũng như các thầy cô giảng dạy, những người đã
hướng dẫn và chỉ bảo phương pháp học tập, nghiên cứu, các kỹ năng quan trọng giúp chúng
em hoàn thành bài tập lớn này một cách tốt nhất.
Chúng em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới cô Trịnh Thu Hương, giảng viên môn Năng
lực số ứng dụng thuộc khoa Hệ thống thông tin quản lý, đã đồng hành cùng các bạn sinh viên
lớp K27KDQTA và tận tình hướng dẫn chúng em hoàn thành bài tập lớn kết thúc học phần
này. Do chưa có nhiều kinh nghiệm nên bản báo cáo sẽ không tránh được những thiếu sót,
kính mong cô nhận xét, góp ý để bản báo cáo của chúng em được hoàn thiện, đầy đủ hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 13/12/2024 Nhóm 11
Hoàng Thị Hồng Hạnh LỜI CAM ĐOAN
Chúng em xin cam đoan rằng những nội dung được trình bày trong bài tập lớn môn
Năng lực số ứng dụng này hoàn toàn là do bản thân chúng em thực hiện, tất cả các nội dung
đề tài là kết quả bởi việc tìm hiểu của chúng em và không phải là kết quả sao chép từ bất kì
bài tập lớn nào có trước đó.
Bài tập lớn được thực hiện với sự hỗ trợ và tham khảo từ các tài liệu, giáo trình liên
quan đến đề tài có trích nguồn rõ ràng. Trong quá trình thực hiện, chúng em vẫn còn có nhiều
thiếu sót nhưng những nội dung trình bày được trình bày dưới đây chính là biểu hiện kết quả
của chúng em đạt được dưới sự hướng dẫn của giảng viên Trịnh Thu Hương.
Hà Nội, ngày 13/12/2024 Nhóm 11
Hoàng Thị Hồng Hạnh MỤC LỤC
BẢNG PHÂN CÔNG CÔNG VIỆC VÀ ĐÁNH GIÁ THÀNH VIÊN . . . . . . . . . . . . . . . 3
LỜI CẢM ƠN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
LỜI CAM ĐOAN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
MỤC LỤC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
PHẦN MỞ ĐẦU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO . . . . . . . . . . . . . 9
I. Giới thiệu chung về công nghệ trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2. Phân loại công nghệ trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
II. Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . 10
III. Lợi ích và bất lợi của trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2. Bất lợi của trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
IV. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1. Ứng dụng của AI trong y tế và chăm sóc sức khỏe . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2. Ứng dụng của AI trong giáo dục . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
3. Ứng dụng của AI trong nông nghiệp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
4. Ứng dụng của AI trong dịch vụ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
5. Ứng dụng của AI trong sản xuất. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG HOẠT ĐỘNG XUẤT NHẬP KHẨU VÀ
QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
I. Tổng quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
1. Giới thiệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2. Lịch sử ứng dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
II. Thực trạng ứng dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
1. Trong nước . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
2. Quốc tế . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
III. Các công nghệ AI được ứng dụng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
1. Công nghệ ứng dụng AI trong hoạt động xuất nhập khẩu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2. Công nghệ ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3. Các lĩnh vực nổi bật ứng dụng AI trong hoạt động xuất nhập khẩu và quản lý chuỗi
cung ứng . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
4. Kết luận . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
CHƯƠNG 3: THÁCH THỨC VÀ GIẢI PHÁP ĐỂ NÂNG CAO HIỆU QUẢ ỨNG
DỤNG AI . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
I. Thách thức . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
1. Thiếu hụt nguồn dữ liệu chất lượng cao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
2. Chi phí đầu tư và duy trì hệ thống AI lớn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
3. Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35
4. Lo ngại về các vấn đề bảo mật và quyền riêng tư . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
5. Thiếu khung pháp lý liên quan đến trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
II. Giải pháp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
1. Cải thiện hệ thống dữ liệu . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2. Giảm chi phí đầu tư và duy trì . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
3. Cải thiện nguồn nhân lực . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38
4. Tăng cường bảo mật . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
5. Hoàn thiện khung pháp lý về trí tuệ nhân tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
KẾT LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
TÀI LIỆU THAM KHẢO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 PHẦN MỞ ĐẦU
Trước đây, trí tuệ vốn là định nghĩa liên quan đến con người, cho thấy khả năng suy
nghĩ và hành động dựa trên kiến thức, kinh nghiệm, hiểu biết, nhận thức chung cái nhìn sâu
sắc để chinh phục thế giới. Trí tuệ là sản phẩm kết tinh từ quá trình trao đổi hoạt động tri thức
dựa trên nền tảng của lý trí. Song hành với quá trình tiến hóa của ý thức, con người đã không
ngừng sáng tạo, tạo ra một dạng trí tuệ mới dựa trên nền tảng kiến thức tích lũy suốt chiều dài
lịch sử. Loại trí tuệ này được mang tên “Trí tuệ nhân tạo - Artificial Intelligence”.
Sự ra đời của AI đánh dấu một bước ngoặt quan trọng trong hành trình khám phá tri
thức của nhân loại.Bằng tốc độ phát triển bùng nổ của công nghệ thông tin ở thời kì 4.0 - thời
kỳ của kết nối vạn vật với Internet, cùng với đó là khả năng xử lý lượng dữ liệu khổng lồ, AI
đã trở thành trợ lý đắc lực, giúp chúng ta đưa ra những quyết định chính xác hơn trong mọi
lĩnh vực của cuộc sống.
Tesler đã từng nói rằng "AI là bất cứ điều gì chưa được thực hiện". AI xuất hiện như
cơn rung chấn trong giới công nghệ, mở ra một kỷ nguyên máy móc, hướng tới những khả
năng mới trong việc hỗ trợ và nâng cao hiệu quả công việc. Cùng với đó là mục tiêu từng
bước thay thế con người thực hiện những công việc từ đơn giản cho tới không tưởng.
Nhằm mục đích phổ biến và cung cấp thông tin, kiến thức về trí tuệ nhân tạo, nhóm 11
chúng em quyết định tiến hành đề tài nghiên cứu dựa trên đề tài “Công nghệ trí tuệ nhân tạo”.
CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
I. Giới thiệu chung về công nghệ trí tuệ nhân tạo
1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo còn được biết đến với cái tên trí thông minh nhân tạo (Artificial
Intelligence - viết tắt là AI) là công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính, "học hỏi"
và "suy nghĩ" như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn
ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí
tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
2. Phân loại công nghệ trí tuệ nhân tạo
Công nghệ AI là một thuật ngữ gồm mọi thứ từ quá trình tự động hóa robot đến người
máy thực tế. Công nghệ AI hiện nay được chia làm 4 loại chính.
2.1. Công nghệ phản ứng (Reactive Machine)
Công nghệ AI phản ứng có khả năng phân tích những động thái khả thi nhất của chính
mình và của đối thủ, từ đó, đưa ra được giải pháp tối ưu nhất.
Ví dụ điển hình nhất của công nghệ AI phản ứng là Deep Blue. Đây là một chương
trình chơi cờ vua tự động, được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thời
dự đoán những bước đi tiếp theo của đối thủ. Từ đó, Deep Blue đưa ra những nước đi thích hợp nhất.
2.2. Công nghệ bộ nhớ hạn chế (ANI)
Trí tuệ nhân tạo hẹp (ANI), còn được gọi là AI yếu hoặc AI hẹp. Đây là loại trí tuệ
nhân tạo duy nhất mà được công nhận là đã thành công cho đến nay. AI hẹp được thiết kế để
thực hiện các tác vụ đơn lẻ. Như là nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng giọng nói / trợ lý giọng
nói, lái xe ô tô hoặc tìm kiếm trên internet. AI này rất thông minh trong việc hoàn thành nhiệm
vụ cụ thể mà nó được lập trình để thực hiện.
Mặc dù những cỗ máy này có vẻ thông minh. Nhưng chúng hoạt động dưới một loạt
các ràng buộc và hạn chế. Đó chính là lý do tại sao loại này hay được gọi là AI yếu, AI hẹp
không bắt chước hoặc tái tạo trí thông minh của con người mà nó chỉ mô phỏng hành vi của
con người dựa trên thông số và bối cảnh hẹp.
2.3. Lý thuyết trí tuệ nhân tạo
Công nghệ tiên tiến này có khả năng tự suy nghĩ và học hỏi, từ đó áp dụng những kiến
thức đã tiếp thu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. Một ví dụ điển hình về lý thuyết trí tuệ
nhân tạo là hệ thống AI do Facebook phát triển, nhằm nâng cao trải nghiệm giao tiếp kỹ thuật
số. Mặc dù được lập trình chủ yếu để sử dụng tiếng Anh, giúp con người dễ dàng hiểu và
tương tác, nhưng trong quá trình phát triển, các AI này lại nhận thấy tiếng Anh là một ngôn
ngữ hạn chế. Do đó, chúng đã tự phát triển một ngôn ngữ mới dựa trên dữ liệu mà chúng đã học.
Điều thú vị là đội ngũ chuyên gia của Facebook không thể giải mã được ngôn ngữ mà
các AI này tạo ra, dẫn đến việc Facebook phải tạm dừng hoạt động của chúng để tránh tình
huống mất kiểm soát. Chính vì vậy, công nghệ AI này hiện vẫn chưa được xem là một giải pháp khả thi.
2.4. Tự nhận thức
Đây có thể coi là bước phát triển cao nhất của AI khi mà lúc này cả hệ thống AI có khả
năng tự ý thức và hành xử như con người. Không những thế, chúng thậm chí còn có cảm xúc
và hiểu được cảm xúc của những người khác. Và tất nhiên, loại công nghệ AI này vẫn chưa
khả thi ở thời điểm hiện tại do con người vẫn chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng.
II. Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo
- Năm 1950: Nhà toán học Alan Turing giới thiệu "Phép thử Turing" để đánh giá khả
năng máy móc bắt chước hành vi con người. Cùng năm, nhà văn Isaac Asimov đưa ra "Ba định luật Robot".
- Năm 1951: Chương trình máy tính AI đầu tiên được phát triển.
- Năm 1955: Phiên bản đầu tiên của trò chơi điện tử tự động ra đời.
- Năm 1959: Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) thành lập phòng thí nghiệm nghiên cứu AI.
- Năm 1961: Robot lắp ráp công nghiệp đầu tiên trên thế giới được chế tạo.
- Năm 1964: Phiên bản thử nghiệm đầu tiên của chương trình AI có khả năng hiểu ngôn
ngữ tự nhiên được giới thiệu.
- Năm 1965: Chatbot đầu tiên mang tên Eliza được phát minh, đánh dấu bước tiến lớn
trong việc tương tác giữa máy tính và con người bằng ngôn ngữ tự nhiên.
- Năm 1974: Phương tiện tự động đầu tiên được phát triển tại Phòng thí nghiệm AI của Đại học Stanford.
- Năm 1989: Đại học Carnegie Mellon ra mắt hệ thống lái xe tự động sử dụng mạng nơ- ron nhân tạo.
- Năm 1997: Máy tính Deep Blue của IBM đánh bại nhà vô địch cờ vua thế giới Garry
Kasparov, minh chứng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo.
- Năm 1999: Sony giới thiệu robot thông minh AIBO. Cùng năm, Phòng thí nghiệm AI
của MIT phát triển robot đầu tiên có khả năng biểu đạt cảm xúc.
- Năm 2009: Google khởi động dự án phát triển xe hơi tự lái.
- Năm 2010: Công nghệ AI của công ty Science được ứng dụng để viết báo cáo, mở ra
tiềm năng áp dụng AI trong lĩnh vực nội dung và báo chí.
- Năm 2011, phần mềm AI Watson do IBM phát triển đánh bại nhà vô địch trò chơi
Jeopardy (chương trình đố vui kiến thức). Cùng năm đó, ba ứng dụng trợ lý ảo Siri,
Google Now và Cortana bắt đầu trở nên phổ biến và được nhiều người dùng công nghệ quan tâm.
- Năm 2015, một nhóm các doanh nhân công nghệ trong đó có tỷ phú Elon Musk đã
sáng lập Open AI-một startup nghiên cứu trí tuệ nhân tạo có định hướng phi lợi nhuận,
có giá trị lên tới 1 tỷ USD.
III. Lợi ích và bất lợi của trí tuệ nhân tạo
1. Lợi ích của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) thực sự là một thành tựu xuất sắc của khoa học hiện đại. Nó không
chỉ đơn thuần là một phần mềm máy tính với khả năng logic mà còn mang trong mình những
yếu tố trí tuệ của con người. Với những tính năng nổi bật như khả năng suy nghĩ, lập luận để
giải quyết vấn đề và giao tiếp hiệu quả với con người, AI đang mang lại nhiều lợi ích đáng kể
cho nhân loại. Một số lợi ích tiêu biểu có thể kể đến là:
- Năng suất vượt trội: AI giúp tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại nhằm giải phóng
sức lao động của con người. Hệ thống còn có khả năng xử lý thông tin với tốc độ và
khối lượng khổng lồ, cùng với đó là khả năng hoạt động không ngừng nghỉ liên tục
24/7 mà không cần nghỉ ngơi.
- Độ chính xác cao: Nhờ giảm thiểu sai sót từ con người, các quyết định được đưa ra
dựa trên dữ liệu và thuật toán, hạn chế sự chi phối từ cảm xúc. Công nghệ còn có khả
năng phân tích các tập dữ liệu phức tạp để đưa ra những kết quả đáng tin cậy hơn.
- Khả năng sáng tạo: Không chỉ giúp con người trong các lĩnh vực nghệ thuật, âm nhạc
hay thiết kế, mà còn đưa ra những giải pháp đột phá cho các vấn đề phức tạp, thúc đẩy sự đổi mới.
- Cá nhân hóa trải nghiệm: Dựa trên sở thích và hành vi của từng người dùng, công nghệ
mang lại các sản phẩm và dịch vụ được cá nhân hóa, từ đó nâng cao trải nghiệm trong
nhiều lĩnh vực như mua sắm, giải trí và giáo dục.
- Giải quyết bài toán toàn cầu: Công nghệ được ứng dụng rộng rãi trong y tế, môi trường
và năng lượng để đối mặt với các vấn đề toàn cầu. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn,
nó còn có thể dự đoán và ngăn ngừa rủi ro hiệu quả.
2. Bất lợi của trí tuệ nhân tạo
- Nguy cơ mất việc làm: Việc tự động hóa có khả năng sẽ thay thế con người trong tương
lai, dẫn đến tình trạng thất nghiệp gia tăng. Điều này đòi hỏi người lao động phải liên
tục học hỏi, nâng cao kỹ năng để thích nghi với những yêu cầu mới của thị trường.
- Vấn đề đạo đức: Có nhiều mối lo ngại về việc AI có thể vượt ra ngoài tầm kiểm soát
của con người. Bên cạnh đó, việc lạm dụng AI cho các mục đích tiêu cực như phát
triển vũ khí tự động hay thao túng thông tin cũng đặt ra những thách thức lớn về đạo đức.
- Chi phí lớn: Để triển khai và vận hành một hệ thống AI, các doanh nghiệp phải đầu tư
khoản chi phí khổng lồ cho các thiết bị hiện đại, đồng thời đối mặt với chi phí bảo trì
và sửa chữa. Không chỉ vậy, các hệ thống AI cần được thường xuyên nâng cấp để đáp
ứng các yêu cầu cải tiến và sự thay đổi của môi trường công nghệ.
- Nguy cơ rò rỉ dữ liệu: Khi xử lý khối lượng lớn dữ liệu nhạy cảm, AI có thể làm tăng
nguy cơ bị rò rỉ thông tin cá nhân và các vấn đề liên quan đến bảo mật. Điều này sẽ
gây ra những hệ lụy rất nghiêm trọng.
- Hạn chế về tính linh hoạt: Các hệ thống AI thường gặp khó khăn trong việc thích nghi
với những tình huống mới hoặc không thể dự đoán trước. Điều này khiến chúng gặp
hạn chế trong các lĩnh vực đòi hỏi sự sáng tạo và khả năng ứng biến linh hoạt.
IV. Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong đời sống
1. Ứng dụng của AI trong y tế và chăm sóc sức khỏe
Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực y tế, mang lại
nhiều lợi ích trong thần kinh chữa bệnh, phân tích rủi ro nhân, điều trị và quản lý bệnh. Một
số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y tế là:
- Chẩn đoán bệnh: AI có thể phân tích hình ảnh y tế (như X-quang, MRI, CT scan) để
phát hiện các dấu hiệu bệnh tật, như ung thư, bệnh tim mạch, và nhiều bệnh khác. Các
hệ thống AI có thể đạt độ chính xác cao trong việc nhận diện các bất thường.
- Hỗ trợ điều trị: AI có thể giúp bác sĩ lựa chọn phương pháp điều trị tối ưu cho bệnh
nhân dựa trên dữ liệu cá nhân và các nghiên cứu lâm sàng.
- Quản lý bệnh án: AI có thể tự động hóa việc nhập liệu và quản lý hồ sơ bệnh án, giúp
giảm thiểu sai sót và tiết kiệm thời gian cho nhân viên y tế.
- Tích hợp vào các thiết bị đeo thông minh và các hệ thống giám sát y tế IoT: AI thu thập
dữ liệu quý giá liên quan bệnh nhân, như nhịp tim, huyết áp,… để các nhân viên y tế
có thể kiểm tra và theo dõi các tình trạng bệnh mãn tính hiệu quả hơn.
2. Ứng dụng của AI trong giáo dục
- Hệ thống hỗ trợ học tập thông minh: AI có thể cung cấp các hệ thống gia sư thông
minh giúp cá nhân hóa quá trình học tập, cung cấp phản hồi tự động và hỗ trợ học sinh
trong việc hiểu bài học
- Chấm điểm tự động: AI có thể tự động chấm điểm và đánh giá bài tập của học sinh,
giúp giảm tải công việc cho giáo viên và cung cấp phản hồi nhanh chóng
- Trợ lý ảo: Các trợ lý ảo dựa trên AI có thể hỗ trợ học sinh trong việc tìm kiếm thông
tin, giải đáp thắc mắc và hỗ trợ học tập mọi lúc, mọi nơi.
- Quản lý hành chính: AI có thể hỗ trợ trong việc quản lý hồ sơ, lịch học và các công
việc hành chính khác, giúp tăng hiệu quả quản lý
3. Ứng dụng của AI trong nông nghiệp
- Giám sát vụ mùa: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong nông nghiệp thông minh cho phép
nông dân phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định chính xác. Nhờ đó, họ có thể tối
ưu hóa hệ thống tưới tiêu, nâng cao hiệu quả bón phân và giảm thiểu lượng rác thải,
góp phần cải thiện năng suất và bảo vệ môi trường.
- Máy cày tự lái: Các cảm biến tiên tiến, GPS, và hệ thống điều khiển bằng trí tuệ nhân
tạo có thể thực hiện các tác vụ như cày, xới, gieo hạt, và phun nước/thuốc với độ chính xác và hiệu quả cao.
4. Ứng dụng của AI trong dịch vụ
- Chăm sóc khách hàng: Các trợ lý ảo và chatbot tích hợp AI giúp đơn giản hóa và hỗ
trợ quá trình tư vấn và trả lời câu hỏi của khách hàng một cách tức thì, xử lý yêu cầu
và giải quyết vấn đề mà không cần sự can thiệp của con người.
- Phân tích dữ liệu khách hàng: AI có thể phân tích dữ liệu từ hành vi và sở thích của
khách hàng để tạo ra các chiến lược tiếp thị cá nhân hóa, từ đó nâng cao khả năng
tương tác và giữ chân khách hàng.
- Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng: Tự động đề xuất sản phẩm, giới thiệu các
chương trình khuyến mãi, cũng như đưa ra các nội dung liên quan sản phẩm mà khách hàng quan tâm.
5. Ứng dụng của AI trong sản xuất
- Cải thiện quy trình sản xuất: Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng để xây dựng những quy
trình sản xuất tối ưu hơn. Công nghệ AI có khả năng phân tích cao, làm cơ sở định
hướng cho việc ra quyết định trong sản xuất.
- Tự động hóa quy trình: AI có thể điều khiển robot và hệ thống tự động trong nhà máy,
giúp thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại một cách hiệu quả và an toàn.
- Bảo trì và dự đoán: AI giúp dự đoán và phát hiện lỗi trong quá trình sản xuất, từ đó
giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.
- Kiểm tra chất lượng tự động: AI có thể sử dụng các hệ thống thị giác máy để kiểm tra
chất lượng sản phẩm trong quá trình sản xuất, phát hiện các lỗi và khuyết tật một cách nhanh chóng và chính xác.
- Phân tích dữ liệu lớn: AI có thể xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ các cảm
biến và thiết bị trong nhà máy, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn.
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG HOẠT ĐỘNG XUẤT NHẬP KHẨU VÀ
QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG I. Tổng quan
1. Giới thiệu
Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ cho phép máy móc, đặc biệt là máy tính, "học hỏi"
và "suy nghĩ" như con người. Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn
ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí
tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính.
Trong logistics và quản lý chuỗi cung ứng, phân tích và hỗ trợ bởi máy tính đã tồn tại trong nhiều thập kỷ.
2. Lịch sử ứng dụng
Quá trình đưa Trí tuệ nhân tạo (AI) vào quản lý chuỗi cung ứng đã thay đổi cuộc chơi,
thay đổi cách các công ty lập kế hoạch, điều hành và cải thiện hoạt động của mình. Sự thay
đổi này có thể bắt nguồn từ đầu những năm 2000 và hiện nay nó là một phần quan trọng của
hoạt động chuỗi cung ứng hiện đại.
2.1. Những năm 2000: Sự khởi đầu của phân tích dự đoán
Đầu những năm 2000, phân tích dự đoán bắt đầu được sử dụng trong quản lý chuỗi
cung ứng. Điều này tạo tiền đề cho các giải pháp chuỗi cung ứng dựa trên AI. Các công ty bắt
đầu sử dụng dữ liệu từ quá khứ để dự đoán nhu cầu, đảm bảo họ có đủ lượng hàng tồn kho và
đẩy nhanh quá trình tiếp thị. Những hệ thống AI ban đầu này rất đơn giản so với những gì
chúng ta có bây giờ nhưng chúng là một bước tiến lớn.
2.2. Từ năm 2000 đến đầu năm 2010: Học máy (Machine Learing) đã phát triển
Khi các thuật toán học máy trở nên tốt hơn, chúng trở nên quan trọng hơn đối với các
quy trình trong chuỗi cung ứng. Các thuật toán này có thể xem xét nhiều dữ liệu và đưa ra
những dự đoán chính xác hơn dựa trên những gì chúng tìm thấy. Ví dụ, các mô hình dự báo
nhu cầu ngày càng tốt hơn, giúp các công ty loại bỏ lượng hàng tồn kho dư thừa và thích ứng
tốt hơn với những thay đổi trên thị trường. Khi ra mắt vào năm 2010, Watson của IBM là một
trong những hệ thống AI đầu tiên nhận được nhiều sự chú ý vì có thể xử lý và phân tích dữ
liệu cho các hoạt động kinh doanh khác nhau, bao gồm cả quản lý chuỗi cung ứng.
2.3. Những năm 2010: Tầm nhìn về chuỗi cung ứng và tối ưu hóa theo thời gian thực
Trong những năm 2010, vai trò của AI trong chuỗi cung ứng đã tăng lên rất nhiều. AI
đã được các công ty sử dụng để cải thiện cái nhìn sâu sắc trong toàn bộ chuỗi cung ứng. Cảm
biến IoT và GPS được hỗ trợ bởi AI đã giúp hàng hóa và ô tô được theo dõi trong thời gian
thực trở nên phổ biến. Nhờ đó, các doanh nghiệp có thể giải quyết các vấn đề trước thời hạn
và hoạt động hiệu quả hơn.
Các thuật toán tối ưu hóa do AI điều khiển cũng trở thành công cụ quan trọng để lập
kế hoạch lộ trình, quản lý nguồn cung và dự đoán nhu cầu. Với những công nghệ này, các
doanh nghiệp có thể giảm chi phí vận chuyển, duy trì mức tồn kho ở mức thấp và cải thiện
hiệu suất tổng thể của chuỗi cung ứng. Ví dụ: việc Amazon sử dụng AI trong các trung tâm
xử lý đơn hàng của mình cho thấy robot do AI điều khiển có thể cải thiện hoạt động kho hàng như thế nào.
2.4. Cuối những năm 2010 đến đầu những năm 2020: Robot và tự động hóa
Vai trò của AI trong chuỗi cung ứng ngày càng tăng, bao gồm tự động hóa và robot
vào cuối những năm 2010 và đầu những năm 2020. Robot tự động và máy bay không người
lái đang ngày càng được các công ty sử dụng nhiều hơn để làm những việc như lấy hàng và
đóng gói trong các nhà máy. Với sự trợ giúp của hệ thống AI, những robot này có thể làm việc
cùng với con người để tăng tốc độ thực hiện đơn hàng và giảm thiểu sai sót.
2.5. Những năm 2020: Sự tích hợp giữa AI và Blockchain
Trong những năm gần đây, một thay đổi lớn trong chuỗi cung ứng là việc sử dụng công
nghệ AI và blockchain cùng nhau. Blockchain đảm bảo rằng dữ liệu trong chuỗi cung ứng là
chính xác và rõ ràng và AI sẽ phân tích dữ liệu này để đưa ra những hiểu biết hữu ích. Sự kết
hợp này giúp việc theo dõi mọi thứ dễ dàng hơn, giảm gian lận và làm cho chuỗi cung ứng
mạnh mẽ hơn. Điều đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp như dược phẩm là điều
quan trọng để biết sản phẩm đến từ đâu và như thế nào.
II. Thực trạng ứng dụng
1. Trong nước
Việt Nam hiện có khoảng 4.000 doanh nghiệp cung cấp dịch vụ logistics quốc tế và
nội địa; trong đó, khoảng 1.300 doanh nghiệp hoạt động tích cực, tuy nhiên, đa số là vừa và
nhỏ, chỉ 1% là doanh nghiệp lớn.Tuy nhiên, các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ logistics trong
nước ứng dụng công nghệ vào hoạt động kinh doanh còn ở trình độ thấp.
Theo báo cáo từ Logistics Việt Nam 2023 , có tới 88,6% công ty dịch vụ logistics tin
rằng Thương mại điện tử (E-commerce) sẽ giúp thúc đẩy chuyển đổi số (*). Đây là công nghệ
có tỷ lệ lựa chọn cao nhất, chứng tỏ vai trò quan trọng của các công ty dịch vụ logistics trong
việc bán hàng trực tuyến và thu hút khách hàng. Ngoài ra, các công nghệ quan trọng như Trí
tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) (50,6%) và Phân tích dữ liệu lớn ( Big data analytics)
(50,9%) đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định.
Lập kế hoạch thông minh và tối ưu hóa quy trình hậu cần lần lượt xếp thứ hai và thứ ba.
Internet vạn vật (Internet of Things) (48,1%) chủ yếu được sử dụng trong lĩnh vực hậu cần,
kho bãi, cảm biến sản phẩm và giúp ích trong cải thiện quy trình và bảo mật. Điện toán đám
mây (Cloud computing) (44,6%) cho phép doanh nghiệp chia sẻ và lưu trữ dữ liệu linh hoạt
và rẻ hơn.Chuỗi khối (Block chain) (38,4%) được sử dụng để cải thiện tính an ninh, minh
bạch trong quản lý chuỗi cung ứng và hỗ trợ theo dõi lịch sử, nguồn gốc hàng hóa.
2. Quốc tế
Kể từ khi có sự gián đoạn do đại dịch Covid-19 gây ra, các nhà lãnh đạo đã đau đầu
để tìm ra cách giảm thiểu rủi ro cho chuỗi cung ứng. Nghiên cứu đã tiết lộ cách các công ty
toàn cầu đang sử dụng các công nghệ AI tiên tiến để lập kế hoạch và thích ứng với sự gián
đoạn của chuỗi cung ứng.
Những công cụ này có nhiều ứng dụng khác nhau. Chúng có thể nâng cao tầm nhìn
của các công ty lớn về những gì đang xảy ra trong chuỗi cung ứng của họ, cho phép họ phản
ứng nhanh hơn trước sự gián đoạn, tăng cường mối quan hệ với các nhà cung cấp hiện tại
bằng cách mở rộng mua hàng các mặt hàng mới, cho phép họ khám phá và đánh giá các nhà
cung cấp mới trước các cuộc khủng hoảng tiềm ẩn, và thậm chí tự động hóa các cuộc đàm phán.
Cả Maersk (Tập đoàn dịch vụ vận tải đa quốc gia đến từ Đan Mạch) và Walmart (Tập
đoàn bán lẻ hàng đầu thế giới đến từ Mỹ ) đều sử dụng một sản phẩm phần mềm có tên Pactum
AI để tự động hóa các cuộc đàm phán. Maersk sử dụng chatbot của mình để tìm kiếm giá
cước vận chuyển trong các thỏa thuận hiện có nhanh hơn hoặc để bot tự động đảm bảo báo
giá nếu không có sẵn. Walmart, có hơn 100.000 nhà cung cấp, sử dụng nó để đàm phán với
những nhà cung cấp "cuối cùng" - những nhà cung cấp chiếm khoảng 20% chi tiêu của
Walmart cho các mặt hàng có giá trị thấp.
Unilever sử dụng ứng dụng và dịch vụ AI do công ty khởi nghiệp Scoutbee có trụ sở
tại Đức cung cấp để tìm nguồn cung ứng thay thế trong thời gian ngắn.
Các công ty con của Koch Industries, một trong những tập đoàn tư nhân lớn nhất nước
Mỹ đang tận dụng công cụ AI do Arkestro thiết kế để tối ưu hóa cơ sở nhà cung cấp của mình.
III. Các công nghệ AI được ứng dụng
1. Công nghệ ứng dụng AI trong hoạt động xuất nhập khẩu
1.1. Học máy (Machine Learning)
Học máy (Machine Learning) là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI), sử dụng để
phát triển các thuật toán và mô hình cho phép máy tính tự động học hỏi và cải thiện từ dữ liệu
mà không cần phải lập trình một cách rõ ràng cho từng nhiệm vụ cụ thể. Nói một cách đơn
giản, học máy cho phép các hệ thống máy tính "học" từ kinh nghiệm (dữ liệu) và tự động điều
chỉnh hành vi của mình để cải thiện khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà không cần phải được
lập trình lại hoàn toàn. (12)
Trong ngành xuất nhập khẩu, Machine Learning có ứng dụng là dự báo và phân tích
dữ liệu. Nó có khả năng phân tích những dữ liệu lớn thu thập được từ các nguồn khác nhau
để đưa ra các dự báo về lượng cầu của hàng hóa, dịch vụ. Cùng với đó, học máy cũng có khả
năng phân tích về các hành vi của người tiêu dùng trong thị trường và có những dự đoán về
tiềm năng, xu hướng của thị trường đó trong tương lai. Từ đó, các mô hình học máy giúp các
doanh nghiệp về ngành nghề xuất nhập khẩu có thể đưa ra những lựa chọn đúng đắn hơn về
các vấn đề như: vận chuyển, giảm thiểu hàng tồn kho hay các lịch trình giao – nhận hàng hóa
để hàng hóa được phân phối một cách hiệu quả hơn.
1.2. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP) là một lĩnh vực của
công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Tác dụng của NLP là nhằm nghiên cứu và phát triển các
phương pháp để làm cho máy tính có thể đọc hiểu, và từ đó phân tích những suy nghĩ và
tương tác với ngôn ngữ tự nhiên của con người. Mục tiêu của xử lý ngôn ngữ tự nhiên là giúp
máy tính có thể nhìn đọc, thấu hiểu và thậm chí sâu xa hơn là phân tích và đưa ra suy luận từ
văn bản hoặc lời nói giống như con người. (13)
Trong ngành xuất nhập khẩu, công nghệ Trí tuệ nhân tạo NLP giúp con người phân
tích và xử lý các loại tài liệu. Nó sẽ tự động đọc, hiểu và phân tích các từ ngữ trên văn bản
hoặc các tài liệu có liên quan đến xuất nhập khẩu từ hóa đơn xuất nhập khẩu, các loại chứng
từ hải quan, hợp đồng mua hoặc bán, đến tài liệu quan trọng và rất dễ nhầm lẫn như hóa đơn
thương mại... Công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể trích xuất ra các thông tin quan trọng
từ các tài liệu này, từ đó giúp con người tiết kiệm thời gian và giảm đi khả năng sai sót trong
quá trình khai báo cũng như xử lý các giấy tờ, đơn hàng có liên quan. Không những vậy, NLP
cũng có nhiệm vụ quan trọng trong các Chatbot để giao tiếp và hỗ trợ khách hàng. Nó có khả
năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của con người nên dễ đang giải đáp các thắc mắc về đơn hàng,
tình hình vận chuyển cũng như quy trình xuất nhập khẩu.
1.3. Nhận diện hình ảnh và nhận diện ký tự quang học (OCR)
Nhận diện hình ảnh là một lĩnh vực trong trí tuệ nhân tạo (AI) và thị giác máy tính
(Computer Vision). OCR có khả năng giúp máy tính và hệ thống nhận diện và phân loại các
thành phần, đối tượng, quang cảnh hoặc các đặc trưng trong hình ảnh hoặc video. Mục đích
của việc nhận diện hình ảnh này là giúp máy tính có thể "hiểu" được nội dung cũng như ý
nghĩa của hình ảnh, giống như cách con người có thể nhận thức và tư duy hình ảnh một cách
chủ quan từ thế giới khách quan xung quanh. (14)
Trong ngành xuất nhập khẩu, công nghệ nhận diện hình ảnh có vai trò rất quan trọng.
Nó có thể thay thế vai trò của con người trong các công việc như tự động nhận diện tài liệu
và các mã vạch. Công nghệ OCR này có thể nhận diện, phân tích và chuyển đổi các tài liệu
bản cứng, giấy tờ như hóa đơn, chứng từ và hợp đồng thành các văn bản mang định dạng số.
Điều này giúp tự động hóa quá trình nhập liệu và kiểm tra tính chính xác của các thông tin.
Chưa dừng lại ở đó, OCR cũng có thể giúp nhận diện các loại hình ảnh phức tạp như mã vạch,
mã QR được dán trên bao bì hoặc hàng hóa. Từ đó, đảm bảo tình trạng vận chuyển hàng hóa
và việc lưu trữ dữ liệu về hàng hóa được theo dõi một cách rõ ràng, chính xác và nhanh chóng
mà không cần tốn quá nhiều nhân lực.
1.4. Robot tự động và tự động hóa quy trình (RPA - Robotic Process Automation)
RPA là công nghệ tự động và tự động hóa các quy trình công việc thông qua việc sử
dụng phần mềm robot (còn gọi là bot). RPA được thiết kế với chức năng có thể tự động thực
hiện các tác vụ cần lặp đi lặp lại, tốn thời gian nếu được thực hiện bởi con người và dễ xảy ra
sai sót trong các quy trình nghiệp vụ hàng ngày mà con người thường làm. Điều này sẽ giúp
công ty tránh khỏi những nhầm lẫn không đáng có, tối ưu thời gian lao động của nhân lực và
hiệu quả công việc cũng được nâng cao đáng kể. (15)
Trong ngành xuất nhập khẩu, Robotic Process Automation có tác dụng giúp con người
trong việc tự động hóa các quy trình thủ công, làm cho các công việc đòi hỏi tốn thời gian
như nhập số liệu, xử lý đơn hàng , khai báo hải quan và các thủ tục giấy tờ liên quan đến việc
xuất nhập khẩu được tiến hành một cách thuận lợi, nhanh chóng và chính xác nhất. Đồng thời,
RPA cũng có các robot tự động để cải thiện quy trình vận chuyển, phân phối hàng hóa và xử
lý các vấn đề liên quan đến ngành này. Công nghệ này vì thế mà không chỉ dừng lại ở khả
năng giảm thiểu sai sót cho công ty, mà còn giúp tiết kiệm rất nhiều thời gian của nhân lực và
nâng cao hiệu quả công việc, đáp ứng thị trường cũng như như cầu ngày càng cao của khách hàng.
1.5. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) là công nghệ Trí tuệ nhân tạo sử dụng những
dữ liệu hiện đang có, những thuật toán liên quan đến thống kê, học máy (machine learning),
và các mô hình toán học để có thể phân tích và đưa ra những dự đoán kết quả có thể sẽ xảy ra
trong tương lai. Mục đích của quá trình phân tích dự đoán này là xác định các mẫu và xu
hướng có trong dữ liệu lịch sử, từ đó có thể đưa ra được dự đoán về các đặc điểm, sự kiện
hoặc hành vi trong tương lai một cách chính xác hơn. Phân tích dự đoán có thể sử dụng được
trong nhiều lĩnh vực như liên quan đến y tế, buôn bán, tiền tệ tài chính, hoạt động tiếp thị và sản xuất. (16)
Trong lĩnh vực xuất nhập khẩu, công nghệ phân tích dự đoán cũng đóng vai trò rất
quan trọng. Nó có thể giúp đưa ra những dự đoán mang tính chính xác khá cao về các nhân
tố có tác động và ảnh hưởng đến ngành xuất nhập khẩu. Vận hành dựa trên việc phân tích dự
đoán sử dụng các thuật toán học máy để có thể đưa ra những phán đoán về các yếu tố có liên
quan đặc biệt đến ngành này. Ví dụ như các yếu tố về giá cả nói chung, tỷ giá hối đoái, hay
thậm chí là các yếu tố khách quan khó nắm bắt được như thời tiết hoặc các biến động về chính
trị... Chính khả năng này của PA làm cho các doanh nghiệp có thể dễ dàng đưa ra được những
hướng đi và chiến lược đúng đắn, chính xác, giảm thiểu đến mức thấp nhất có thể những khó
khăn và rủi ro trong quá trình hoạt động. Chưa dùng lại ở khả năng phân tích để phán đoán
về các nhân tố này, PA còn là công nghệ AI có thể phân tích những dự liệu liên quan đến
khách hàng đã được cung cấp trước đó để có thể đưa ra những dự đoán chính xác nhất có thể
về mong muốn và những “cầu” của khách hàng. Từ đó có thể giúp các doanh nghiệp có những
hướng đi hợp lý để thu hút sự quan tâm cũng như là đồng hành của nhiều khách hàng trong tương lai.
1.6. Trí tuệ nhân tạo trong quản lý vận chuyển (AI in Transport Management)
Trí tuệ nhân tạo trong quản lý vận chuyển (AI in Transport Management) là việc ứng
dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (machine learning) trong việc tối ưu hóa,
giảm thiểu những khó khăn và nâng cao hiệu quả của các quy trình quản lý trong quá trình
vận chuyển. Bởi lẽ, các hệ thống vận chuyển hiện nay đang phải đối mặt với những thách
thức rất lớn như sự gia tăng nhu cầu người tiêu dùng, sự phức tạp của quy trình xuất nhập
khẩu với các khâu, thủ tục, và các yêu cầu về đảm bảo tính bền vững. Vì vậy, trí tuệ nhân tạo
đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề này, từ việc tối ưu hóa lộ trình vận
chuyển trong lĩnh vực xuất nhập khẩu đến dự đoán nhu cầu và giảm thiểu chi phí.
Trong lĩnh vực xuất nhập khẩu, AI in Transport Management có khả năng giúp doanh
nghiệp tối ưu hóa cũng như tiết kiệm phần lớn thời gian trong lộ trình vận chuyển. Như chúng
ta đã biết thì xuất nhập khẩu là ngành đòi hỏi khả năng vận dụng trí tuệ nhân tạo trong các
quy trình tương đối nhiều. Vì thế ở đây, trong quản lý vận chuyển, AI đóng vai trò như một