Phân Tích Ứng Dụng AI Trong CĐS Doanh Nghiệp | Bài thảo luận Chuyển đổi số trong kinh doanh

lOMoAR cPSD| 45470368
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI
KHOA HTTT KINH TẾ & TMĐT —— —— BÀI THẢO LUẬN
MÔN: CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG KINH DOANH ĐỀ TÀI:
PHÂN TÍCH VÀ TÍNH ỨNG DỤNG CỦA CÔNG NGHỆ TRÍ
TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO DOANH NGHIỆP HỖ TRỢ CHUYỂN ĐỔI SỐ
Giáo viên hướng dẫn
: Vũ Thị Hải Lý Nhóm thực hiện : 02 Lớp HP
: 242_PCOM1111_ 02 HÀ NỘI 2024- 2025 lOMoAR cPSD| 45470368 STT MSV HỌ VÀ TÊN NỘI DUNG ĐÁNH GIÁ NHIỆM VỤ 1 23D190009 NGUYỄN LỜI MỞ NGỌC ĐẠT ĐẦU-KẾT LUẬN 2 23D190010 NINH DUY CHƯƠNG ANH ĐỨC I:CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ GDP 3 23D190007 NGUYỄN VŨ CHƯƠNG TIẾN DŨNG II:ĐÁNH GIÁ VÀ PHÂN 4 23D190107 HOÀNG TÍCH THỰC ĐỨC TRẠNG GDP DƯƠNG 2020-2023 5 23D190155 NGUYỄN HỮU ĐẠT 6 23D190111 VŨ THỊ CHƯƠNG HƯƠNG III:PHƯƠNG GIANG HƯỚNG VÀ CÁC GIẢI 7 23D190059 NGUYỄN PHÁP PHÁT
THỊ THU HÀ TRIỂN BỀN VỮNG 8 23D190113 VŨ THU HÀ 9 23D190058 VŨ HOÀI CHỈNH SỬA GIANG WORD VÀ LÀM SLIDE 10 23D190157 ĐÀO THU HẢI lOMoAR cPSD| 45470368 MỤ ỤC L C
LỜI MỞ ĐẦU ............................................................................................................................................. 1
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN .......................................................................................................................... 1
1.1. KHÁI NIỆM VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG KINH DOANH .................................................................. 1
1.2. KHÁI NIỆM AI (TRÍ TUỆ NHÂN TẠO) ............................................................................................... 2
1.3. QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN CỦA AI .................................................................................................... 2
1.4 LỢI ÍCH CỦA AI ............................................................................................................................... 3
1.5 ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG ĐỜI SỐNG.......................................................................................... 4
CHƯƠNG 2: XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ ........................................................... 7
2.1. Trong chuyển đổi số ...................................................................................................................... 7
2.1.1. Quản trị tự động hóa thông minh (Intelligently Automating Administration) ....................... 7
2.1.2. Phát hiện sự bất thường (Detecting Anomalies) ................................................................... 7
2.1.3. Giúp đỡ trong quá trình đưa ra quyết định (Helping in the Decision-Making Process) ........ 8
2.2. Định hướng thúc đẩy AI tại Việt Nam của chính phủ .................................................................... 9
2.2.1. Xây dựng chính sách .............................................................................................................. 9
2.2.2. Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số .....................................................................................10
2.2.3. Trau dồi và nghiên cứu tài năng ...........................................................................................10
2.2.4. Hợp tác quốc tế ....................................................................................................................11
CHƯƠNG 3:Ứng dụng AI vào doanh nghiệp Viettel ...............................................................................13
3.1. ứng dụng công nghệ AI trong viettel ...........................................................................................13
3.1.1. ứng dụng AI trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên ........................................................................13
3.1.1.1 khái niệm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên ...........................................................................13
3.1.1.2 Các thành thần chính của NLP ( Natural Language Processing) ....................................13
3.1.1.3 Trong viettel ...................................................................................................................15
3.1.2. ứng dụng dữ liệu và đọc dữ liệu ..........................................................................................19
3.1.2.1 dữ liệu và quy trình đọc phân tích dữ liệu ....................................................................19
3.1.2.2 Viettel Big Data Analytics Platform................................................................................20
3.1.2.3 sử dụng OCR để quét từ đó chuẩn hóa thông tin khách hàng ......................................22
3.1.3 Nền tảng trợ lý ảo Viettel AI ..................................................................................................23
3.1.3.1 ứng dụng nền tảng trợ lý ảo ..........................................................................................23
3.1.3.2 Ứng dụng viettel cyberbot .............................................................................................24
3.2. Gen AI và khả năng cá nhân hóa nội dung ..................................................................................26
3.2.1. Tự động hóa nội dung trong marketing và chăm sóc khách hàng .......................................26
3.2.2. Cải thiện chatbot thông minh, nâng cao trải nghiệm khách hàng .......................................27
3.2.3. Ứng dụng Digital Human – Nâng cấp trải nghiệm tương tác ...............................................29 lOMoAR cPSD| 45470368
3.2.4. Tối ưu hóa dịch vụ và nâng cao sự hài lòng .........................................................................30
3.3. Digital Human và yếu tố trải nghiệm cảm xúc .............................................................................30
3.3.1. Digital Human – Nâng tầm tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp ...........................31
3.3.2. Ứng dụng Digital Human trong chăm sóc khách hàng .........................................................31
3.3.3.Tác động của Digital Human đến hiệu quả kinh doanh .........................................................32
3.4. Gen AI và Digital Human tạo ra sự thuận tiện và nâng cao nhận thức về công nghệ AI .............33
3.4.1. Tạo ra sự thuận tiện thông qua ứng dụng AI .......................................................................33
3.4.2. Nâng cao nhận thức về công nghệ AI trong đời sống ..........................................................34
CHƯƠNG 4:Kết luận ...............................................................................................................................35
4.1. Thách thức của doanh nghiệp Viettel khi ứng dụng AI ...............................................................35
4.2. Cơ hội của doanh nghiệp Viettel khi ứng dụng AI tại Việt Nam ..................................................36
4.3. Kiến nghị sử dụng công nghệ AI tại Việt Nam .............................................................................37
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................................................38 lOMoAR cPSD| 45470368 LỜI MỞ ĐẦU
Khoa học, công nghệ trở thành một phần thiết yếu không chỉ trong hoạt động sản
xuất mà trong cả đời sống của mỗi cá nhân. Dẫn đến sự ra đời của những phát minh về
xu hướng công nghệ: IoT, điện toán đám mây, Blockchains, công nghệ cảm biến, thực
tế ảo, trí tuệ nhân tạo,... qua cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư (hay còn gọi cách
khác là cuộc cuộc cách mạng công nghiệp 4.0). Có thể nói, sự phát triển này đã tác
động mạnh mẽ đến mọi quốc gia, chính phủ, doanh nghiệp, ngành nghề và những cá
nhân, tạo tiền đề cho kinh tế số thực sự khởi sắc.
Một trong những xu hướng công nghệ mang tính đột phá nhất của thời kỳ 4.0
chính là công nghệ trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence (viết tắt là AI). AI được tin
tưởng sử dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực và dưới nhiều dạng khác nhau như trong
công việc, học tập, nghiên cứu... Chính nhờ sự tiện lợi cũng như hiệu suất của trí thông
minh nhân tạo khiến nó được áp dụng rộng rãi, làm thay một số công việc cho con
người trong vô số các ngành nghề. Trong thời đại kinh tế số, người tiêu dùng có xu
hướng mua sắm trên nền tảng điện tử vì vậy công nghệ AI đóng một vai trò quan trọng
trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp bắt theo xu hướng trong môi trường chuyển đổi số liên tục
CHƯƠNG I: TỔNG QUAN
1.1. KHÁI NIỆM VỀ CHUYỂN ĐỔI SỐ TRONG KINH DOANH
Chuyển đổi số là quá trình thay đổi tổng thể và toàn diện của cá nhân, tổ chức về
cách sống, cách làm việc và phương thức sản xuất trên các công nghệ số.
Chuyển đổi số trong kinh doanh là việc sử dụng các công nghệ số để thay đổi
mô hình kinh doanh nhằm tạo ra những cơ hội, doanh thu và giá trị mới trong mối quan
hệ giữa các bên (Gather).
CĐS trong doanh nghiệp là việc tích hợp, áp dụng công nghệ số để nâng cao
hiệu quả kinh doanh, hiệu quả quản lý, nâng cao năng lực sức cạnh tranh của doanh
nghiệp và tạo ra các giá trị mới.
CĐS không chỉ là việc dùng công nghệ số vào công việc, mà quan trọng hơn là
việc dùng công nghệ số để thay đổi tổ chức. Đối với khách hàng, chuyển đổi số biến họ 1 lOMoAR cPSD| 45470368
thành khách hàng thân thiết, tối ưu hóa trải nghiệm nhưng vẫn giữ được giá trị cốt lõi
về mặt tổ chức và văn hóa. CĐS giúp các doanh nghiệp thay đổi hệ thống, cơ chế, quy
trình, bộ máy tổ chức để linh hoạt, bắt kịp xu thế. Vì vậy, CĐS không chỉ dành cho các
doanh nghiệp công nghệ lớn hay nhỏ mà chính các doanh nghiệp truyền thống để đi theo
sự phát triển của xã hội.
CĐS có nhiều cấp độ khác nhau, như ở cấp độ thấp thì mới chỉ là chuyển đổi
sang các thiết bị lưu trữ trên máy tính, còn ở cấp độ cao nhất CĐS sẽ là chuyển đổi toàn
bộ về mọi mặt cả cách làm việc, tổ chức hay phương thức sản xuất... sang môi trường
số với các công nghệ hiện đại, giúp doanh nghiệp tại cấu trúc kinh doanh, tạo ra hệ thống
làm việc hoàn toàn mới.
1.2. KHÁI NIỆM AI (TRÍ TUỆ NHÂN TẠO)
Trí tuệ nhân tạo (hay Artificial Intelligence – AI), công nghệ mô phỏng những
suy nghĩ và quá trình tiếp thu kiến thức của con người cho máy móc, đặc biệt là hệ thống
máy tính. Các quá trình này bao gồm việc học tập (thu thập thông tin và các quy tắc sử
dụng thông tin), lập luận (sử dụng các quy tắc để đạt được kết luận gần đúng hoặc xác
định), và tự sửa lỗi.
1.3. QUÁ TRÌNH PHÁT TRIỂN CỦA AI
Năm 1950, Nhà toán học Alan Turing lần đầu tiên đưa ra phép thử Turing (Phép
thử Turing là bài kiểm tra khả năng thể hiện hành vi trí tuệ của máy tính ). Cùng năm
đó, giáo sư Isaac Asimov giới thiệu “Ba định luật Robot nổi tiếng”. Đến năm 1951,
chương trình máy tính AI đầu tiên được tạo ra và 4 năm sau chương trình chơi game tự
động đầu tiên ra đời.
Năm 1959, Viện công nghệ Massachusetts thành lập phòng thí nghiệm AI.
Năm 1961, robot lắp đặt công nghệ đầu tiên trên thế giới được chế tạo. Năm
1964, phiên bản thử nghiệm đầu tiên của một chương trình AI có thể hiểu được ngôn
ngữ tự nhiên sau đó 1 năm thì chatbot đầu tiên có tên là Eliza được phát minh.
Năm 1974, phương tiện tự động đầu tiên được tạo ra tại phòng thí nghiệm AI của đại học Stanford.
Năm 1989, Đại học Carnegie Mellon phát triển phương tiện tự trị đầu tiên sử
dụng mạng neuron nhân tạo. 2 lOMoAR cPSD| 45470368
Năm 1997, máy tính chơi cờ vua Deep Blue do IBM phát triển đánh bại nhà
vô địch thế giới Garry KKasparo.
Năm 1999, Sony giới thiệu robot thông minh AIBO. Cùng năm đó, phòng thí
nghiệm AI của MIT lần đầu tiên phát triển robot có khả năng thể hiện cảm xúc.
Năm 2009, Google bắt đầu phát triển xe hơi tự lái.
Năm 2010, công nghệ AI của Science có khả năng viết báo cáo.
Năm 2011, phần mềm AI của 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 trở nên phổ biến.
Năm 2015, tỷ phú Elon Musk cùng các CEO khác sáng lập startup phi lợi nhuận
Open AI, có giá trị lên đến 1 tỷ USD.
Năm 2016, phần mềm AlphaGo do Google Deepmind phát triển đánh bại nhà
vô địch cờ vây thế giới người Hàn Quốc. Cùng năm đó, Đại học Stanford phát hành
Nghiên cứu 100 năm về AA.
1.4 LỢI ÍCH CỦA AI
Phát hiện rủi ro: Trong các ngành như tài chính và bảo hiểm, AI có khả năng phân
tích dữ liệu lớn, phát hiện các xu hướng và mô hình có thể dẫn đến rủi ro. Điều này giúp
các tổ chức đưa ra các biện pháp phòng ngừa hợp lý, giảm thiểu thiệt hại và bảo vệ hoạt động kinh doanh.
Tiết kiệm sức lao động: AI có thể thay thế con người trong các công việc lặp đi
lặp lại, giảm bớt sự phụ thuộc vào lao động thủ công, từ đó giảm chi phí và nâng cao hiệu quả sản xuất.
Kích thích sự sáng tạo: AI hỗ trợ con người trong việc phát triển ý tưởng sáng
tạo thông qua phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin hữu ích. Điều này giúp con người
tập trung vào việc phát triển các giải pháp sáng tạo và các ý tưởng đột phá.
Xóa nhòa khoảng cách ngôn ngữ: Công nghệ AI, đặc biệt là dịch máy và xử lý
ngôn ngữ tự nhiên, giúp loại bỏ các rào cản ngôn ngữ, hỗ trợ giao tiếp và hợp tác toàn
cầu, tạo điều kiện thuận lợi cho thương mại quốc tế và giao lưu văn hóa.
Cá nhân hóa dữ liệu người dùng: AI cho phép doanh nghiệp phân tích và hiểu
rõ hơn về hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng. Từ đó, các công ty có thể cung cấp 3 lOMoAR cPSD| 45470368
các dịch vụ, sản phẩm phù hợp và cá nhân hóa, nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.
1.5 ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG ĐỜI SỐNG
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của cuộc
sống, mang lại những lợi ích to lớn cho con người. AI đang trở thành yếu tố quan trọng
thúc đẩy sự phát triển của xã hội và nền kinh tế. Theo một nghiên cứu từ Accenture, AI
có thể giúp tăng gấp đôi tốc độ tăng trưởng kinh tế và cải thiện năng suất lao động lên
đến 40% tại các quốc gia phát triển vào năm 2035. Đồng thời, AI đang được ứng dụng
để tạo ra những bước tiến quan trọng trong nhiều lĩnh vực. Cụ thể:
- Trong lĩnh vực y tế: AI đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng
chăm sóc sức khỏe. AI có thể phân tích dữ liệu bệnh nhân, hỗ trợ trong việc chẩn đoán
và điều trị các bệnh. Nhờ vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu và học máy, AI có thể đề
xuất phương pháp điều trị tối ưu và cải thiện quy trình chăm sóc sức khỏe. Ngoài ra,
AI còn giúp phát triển các thiết bị y tế thông minh, theo dõi và điều chỉnh các chỉ số
sức khỏe của người sử dụng. AI cũng đóng góp vào việc nghiên cứu và phát triển các
loại thuốc và vắc xin mới. Chẳng hạn, công cụ DeepVariant của Google AI có thể phân
tích dữ liệu gen để phát hiện các biến thể gen, trong khi hệ thống IBM Watson Health
hỗ trợ chẩn đoán hình ảnh y tế và nhận diện các dấu hiệu bệnh lý trong các xét nghiệm X-quang, MRI và CT.
- Trong ngành vận tải: AI giúp cải thiện sự an toàn và hiệu quả trong các hoạt
động vận tải. Công nghệ này được sử dụng để tối ưu hóa các lộ trình vận chuyển, giảm
thời gian giao hàng và đề xuất các chiến lược vận hành hiệu quả. AI cũng hỗ trợ việc
điều khiển và giám sát các phương tiện tự lái như ô tô tự lái và máy bay không người
lái. Thêm vào đó, AI có thể phân tích tình hình giao thông và dự báo các tình huống,
đưa ra các lộ trình tối ưu và phương án vận chuyển hợp lý.
- Trong ngành dịch vụ: AI đang được sử dụng để nâng cao chất lượng và hiệu
quả trong các dịch vụ đa dạng. Ví dụ, trong các dịch vụ như chăm sóc khách hàng, tài
chính, du lịch, AI giúp tối ưu hóa quy trình phục vụ. Các chatbot và trợ lý ảo được tích
hợp để hỗ trợ khách hàng, giải đáp thắc mắc và đề xuất các sản phẩm, dịch vụ phù
hợp. AI cũng có khả năng phân tích và dự báo xu hướng thị trường, hành vi tiêu dùng
của khách hàng, từ đó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược kinh doanh và 4 lOMoAR cPSD| 45470368
marketing. Hơn nữa, AI có thể phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra các đề xuất về
sản phẩm và dịch vụ mới, mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho người tiêu dùng.
- Trong ngành truyền thông: AI giúp tạo ra nội dung và phân tích mức độ tương
tác của khách hàng, qua đó đề xuất các chiến lược truyền thông hiệu quả. AI có thể
được sử dụng để biên tập và phát triển các bài viết tự động, dựa trên thông tin từ nhiều
nguồn khác nhau để tạo ra nội dung mới mẻ, hấp dẫn, từ tin tức, video đến âm thanh
và hình ảnh. AI còn có khả năng tạo ra các video và hình ảnh sinh động, chân thực
bằng các kỹ thuật xử lý hình ảnh chuyên nghiệp và độc đáo. Thêm vào đó, AI có thể
sáng tác nhạc và bài hát mới bằng cách sử dụng các thuật toán học máy và phân tích
âm thanh, mở ra những hướng đi sáng tạo trong nghệ thuật.
- Trong ngành sản xuất: AI được ứng dụng để tối ưu hóa các quy trình sản xuất,
nâng cao chất lượng sản phẩm và rút ngắn thời gian sản xuất. Công nghệ này giúp điều
khiển và giám sát máy móc trong suốt quá trình sản xuất, phát hiện và xử lý sự cố kịp
thời. AI cũng có thể hỗ trợ trong việc thiết kế và lắp ráp sản phẩm với độ chính xác
cao, tăng cường tốc độ và hiệu quả. Thêm vào đó, AI giúp kiểm tra và đánh giá chất
lượng sản phẩm bằng các kỹ thuật nhận diện hình ảnh và âm thanh, đảm bảo các sản
phẩm đạt tiêu chuẩn cao nhất.
- Trong ngành giáo dục: Trí tuệ nhân tạo đang giúp nâng cao chất lượng và hiệu
quả giáo dục, học tập. AI sử dụng các thuật toán để đưa ra các đề xuất học tập phù hợp
cho từng cá nhân, cung cấp phản hồi tức thì và phân tích dữ liệu học tập để hỗ trợ quá
trình học tập hiệu quả hơn. Công nghệ này cũng giúp xây dựng các hệ thống giáo dục
thông minh, phân tích năng lực và nhu cầu của từng học viên, từ đó thiết kế các bài
giảng, bài tập phù hợp. AI còn có thể tự động hóa một số công việc giáo dục như chấm
điểm, giao bài tập và tạo ra các trò chơi hoặc phần mềm học tập thú vị, giúp tăng
cường sự hứng thú cho học viên. Ví dụ, các nền tảng như Coursera và Khan Academy
đang sử dụng AI để cung cấp các khóa học được cá nhân hóa cho người học.
- Trong ngành tài chính: AI đã trở thành công cụ quan trọng giúp ngân hàng và
các công ty bảo hiểm nâng cao hiệu quả hoạt động và cung cấp dịch vụ chất lượng hơn
cho khách hàng. Các ngân hàng ứng dụng chatbot AI để trả lời ngay lập tức các câu
hỏi của khách hàng, giảm thiểu thời gian chờ đợi và cải thiện trải nghiệm của người
dùng. AI còn giúp phân tích hàng triệu giao dịch, phát hiện các hành vi bất thường có 5 lOMoAR cPSD| 45470368
thể liên quan đến gian lận, và tự động hóa các quy trình như nhập liệu, phê duyệt
khoản vay, xử lý thanh toán, từ đó giảm thiểu thời gian và chi phí. Bên cạnh đó, AI còn
hỗ trợ theo dõi và đánh giá rủi ro trong thời gian thực, giúp ngân hàng và công ty bảo
hiểm đưa ra quyết định nhanh chóng. Các robo-advisor sử dụng AI để tư vấn đầu tư tự
động, dựa trên mục tiêu và mức độ chịu đựng rủi ro của khách hàng.
- Trong ngành nông nghiệp: AI đang làm thay đổi mạnh mẽ ngành nông nghiệp,
giúp nông dân tối ưu hóa quy trình sản xuất, quản lý nguồn lực hiệu quả và gia tăng
năng suất cây trồng. Các cảm biến thông minh có khả năng thu thập dữ liệu về các yếu
tố môi trường như nhiệt độ, độ ẩm, pH của đất và nồng độ dinh dưỡng, từ đó giúp
nông dân đưa ra các quyết định chăm sóc cây trồng dựa trên dữ liệu chính xác. AI còn
hỗ trợ trong việc phân tích đặc tính đất và dự đoán nhu cầu tưới tiêu, giúp các hệ thống
tưới tự động cung cấp lượng nước chính xác, tránh lãng phí. Các drones trang bị cảm
biến có thể giám sát cánh đồng và thực hiện các công việc như phun thuốc trừ sâu
hoặc phân bón một cách chính xác và hiệu quả. Bên cạnh đó, AI còn có khả năng phân
tích hình ảnh từ drones hoặc vệ tinh để đánh giá sức khỏe cây trồng, phát hiện sâu
bệnh và đánh giá năng suất, giúp nông dân theo dõi tình hình mùa vụ và có biện pháp can thiệp kịp thời.
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng
trong nhiều lĩnh vực của đời sống, từ y tế, giáo dục, tài chính, đến sản xuất và nông
nghiệp. AI không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình, nâng cao hiệu quả công việc mà còn
tạo ra những bước tiến đáng kể trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ và sản phẩm.
Bằng cách sử dụng các công nghệ như học máy, phân tích dữ liệu lớn, và tự động hóa,
AI mang lại lợi ích rõ rệt trong việc tăng năng suất, giảm chi phí và cải thiện trải
nghiệm của người dùng. Sự phát triển mạnh mẽ của AI hứa hẹn sẽ tiếp tục là động lực
quan trọng thúc đẩy sự tiến bộ và đổi mới trong nhiều ngành công nghiệp, góp phần
vào sự phát triển bền vững của xã hội và nền kinh tế toàn cầu. 6 lOMoAR cPSD| 45470368
CHƯƠNG 2: XU HƯỚNG ỨNG DỤNG AI TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ
2.1. Trong chuyển đổi số
2.1.1. Quản trị tự động hóa thông minh (Intelligently Automating Administration)
Quản trị tự động hóa thông minh hiện đang thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt
động bằng cách tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa các quy trình quản trị.
Việc ứng dụng AI trong lĩnh vực này không chỉ giúp giảm thiểu sự can thiệp của con
người mà còn nâng cao đáng kể hiệu suất công việc. AI cho phép thực hiện các quy
trình làm việc một cách liền mạch từ đầu đến cuối mà không cần sự chuyển giao giữa
con người và máy móc, từ đó đạt được sự hiệu quả cao và tốc độ xử lý vượt trội.
Một trong những lợi ích nổi bật của AI trong quản trị tự động hóa là khả năng đọc
và xác nhận tài liệu một cách thông minh. AI có thể hiểu và kiểm tra thông tin chính
xác, giúp giảm thiểu sai sót do con người gây ra, đồng thời tăng tốc độ xử lý dữ liệu.
Điều này đặc biệt quan trọng trong các ngành như tài chính, kế toán, quản lý nhân sự
hay pháp lý, nơi mà khối lượng tài liệu cần xử lý hàng ngày là rất lớn.
Ngoài ra, AI còn đóng vai trò quan trọng trong quản lý trường hợp thông minh.
Các hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu, học hỏi từ kinh nghiệm trước đó, và từ đó
đưa ra các quyết định tối ưu, giúp cải thiện quy trình làm việc và nâng cao hiệu suất.
Chẳng hạn, trong ngành bảo hiểm, AI có thể phân tích hồ sơ yêu cầu bồi thường và tự
động quyết định mức độ chi trả dựa trên các dữ liệu đã được thu thập. Sự kết hợp giữa
khả năng tự học và tự động hóa không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí vận
hành mà còn mở ra một kỷ nguyên mới, nơi mà máy móc không chỉ thực hiện công
việc một cách tự động mà còn liên tục cải tiến dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm thu thập được.
2.1.2. Phát hiện sự bất thường (Detecting Anomalies)
Trong lĩnh vực an ninh và an toàn, AI đã trở thành công cụ mạnh mẽ trong việc
phát hiện sự bất thường và tình huống nguy hiểm. Các hệ thống giám sát thông minh
sử dụng AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như camera giám sát,
cảm biến IoT, dữ liệu giao dịch tài chính, để nhận diện các mô hình hành vi bất
thường. Điều này giúp phát hiện sớm các tình huống có thể đe dọa tính mạng hoặc tài
sản, từ đó kích hoạt các cơ chế phản ứng nhanh chóng và hiệu quả.
Bên cạnh đó, AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện gian lận và các
hoạt động tội phạm. Bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu và xác định các dấu hiệu
bất thường, AI có thể nhận diện các giao dịch tài chính đáng ngờ, cảnh báo nguy cơ
lừa đảo trong ngân hàng hoặc bảo hiểm, cũng như giúp các cơ quan chức năng phát
hiện hành vi rửa tiền. Chẳng hạn, các thuật toán AI có thể theo dõi các giao dịch ngân 7 lOMoAR cPSD| 45470368
hàng theo thời gian thực và phát hiện những khoản tiền chuyển bất thường so với hành
vi giao dịch trước đó, từ đó cảnh báo kịp thời để ngăn chặn các hoạt động gian lận.
Một trong những ưu điểm nổi bật của AI trong phát hiện sự bất thường là khả
năng hoạt động liên tục 24/7 mà không bị gián đoạn bởi khung giờ làm việc truyền
thống. AI có thể xử lý dữ liệu theo thời gian thực và đưa ra cảnh báo ngay lập tức khi
có dấu hiệu bất thường, giúp giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu quả giám sát. Nhờ đó,
AI không chỉ giúp tăng cường bảo mật mà còn đảm bảo an toàn cho doanh nghiệp và cộng đồng.
2.1.3. Giúp đỡ trong quá trình đưa ra quyết định (Helping in the Decision-Making Process)
Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách con người đưa ra quyết định bằng
cách hỗ trợ phân tích và xử lý thông tin một cách hiệu quả. AI giúp hình thành những
quyết định dựa trên dữ liệu chi tiết và có tính chính xác cao, từ đó giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa kết quả.
Trong lĩnh vực quản trị tự động hóa thông minh, AI kết hợp với Robotic Process
Automation (RPA), công nghệ nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tối
ưu hóa các quy trình kinh doanh. Các hệ thống này có thể tự động hóa nhiều nhiệm vụ
từ đơn giản đến phức tạp, chẳng hạn như xử lý hóa đơn, phân loại email, hay thậm chí
hỗ trợ trong việc tuyển dụng nhân sự bằng cách sàng lọc và đánh giá hồ sơ ứng viên.
Nhờ vậy, các tổ chức có thể giảm bớt sự phụ thuộc vào lao động thủ công, giúp tiết
kiệm thời gian và nguồn lực.
Ngoài ra, AI còn có khả năng đọc hiểu và xác minh thông tin từ các tài liệu phức
tạp, chẳng hạn như hợp đồng, báo cáo tài chính hay hồ sơ y tế. Nhờ vào khả năng này,
AI giúp giảm thiểu rủi ro sai sót và nâng cao tốc độ xử lý, đảm bảo độ chính xác cao
hơn so với việc xử lý thủ công.
Trong quản lý trường hợp thông minh, AI sử dụng dữ liệu lớn để phân tích, dự
đoán và đưa ra quyết định, giúp xử lý các tình huống phức tạp một cách hiệu quả.
Chẳng hạn, trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng, AI có thể phân tích lịch sử tương tác
của khách hàng, dự đoán vấn đề họ có thể gặp phải và đề xuất các giải pháp phù hợp.
Điều này giúp doanh nghiệp không chỉ cải thiện trải nghiệm khách hàng mà còn tối ưu
hóa các chiến lược kinh doanh.
Sự tích hợp AI vào các quy trình ra quyết định không chỉ giúp nâng cao tốc độ và
chất lượng quyết định mà còn hướng đến một tương lai nơi quản trị doanh nghiệp trở
nên thông minh và linh hoạt hơn. AI không chỉ hỗ trợ con người trong việc ra quyết
định mà còn có khả năng học hỏi, thích nghi và cải tiến liên tục dựa trên dữ liệu thu
thập được, giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh bền vững trong thời đại số. 8 lOMoAR cPSD| 45470368
2.2. Định hướng thúc đẩy AI tại Việt Nam của chính phủ
2.2.1. Xây dựng chính sách
Nhằm thiết lập kịp thời khung pháp lý và chính sách toàn diện để thúc đẩy phát
triển AI trong thời đại mới, bao gồm quy định về đạo đức AI, bảo mật dữ liệu, và ưu đãi đầu tư.
Chính phủ Việt Nam đã xác định trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực công nghệ
quan trọng, đóng vai trò then chốt trong chiến lược phát triển kinh tế - xã hội của đất
nước. Để thúc đẩy nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, chính phủ đã triển khai một
loạt chính sách và hành động cụ thể như sau:
Nghị quyết số 23-NQ/TW, ban hành ngày 22/3/2018 bởi Bộ Chính trị, đặt ra định
hướng phát triển công nghiệp quốc gia của Việt Nam đến năm 2030, tầm nhìn đến năm
2045. Mặc dù trong văn bản này, khái niệm "trí tuệ nhân tạo" (AI) chưa được đề cập cụ
thể, nhưng nghị quyết đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển công nghệ thông
tin và viễn thông, công nghiệp điện tử ở trình độ tiên tiến, đáp ứng yêu cầu của cuộc
Cách mạng công nghiệp lần thứ tư. Điều này tạo nền tảng cho sự phát triển và ứng dụng
AI trong các ngành công nghiệp khác. Nghị quyết cũng đặt mục tiêu đến năm 2030, tỷ
trọng công nghiệp trong GDP đạt trên 40%, trong đó công nghiệp chế biến, chế tạo
chiếm khoảng 30%. Để đạt được mục tiêu này, việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến
như AI được xem là yếu tố then chốt, giúp nâng cao năng suất và hiệu quả sản xuất. Tuy
nhiên, để thúc đẩy mạnh mẽ hơn việc nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI, cần có
những chính sách và chiến lược cụ thể hơn.
Nghị quyết số 52-NQ/TW, ban hành ngày 27/9/2019 bởi Bộ Chính trị, đề ra một
số chủ trương và chính sách nhằm chủ động tham gia cuộc Cách mạng công nghiệp lần
thứ tư. Mặc dù không đề cập cụ thể đến trí tuệ nhân tạo (AI), nghị quyết nhấn mạnh tầm
quan trọng của việc phát triển khoa học, công nghệ và đổi mới sáng tạo trên tất cả các
ngành, lĩnh vực, đồng thời thúc đẩy chuyển đổi số quốc gia, tập trung vào phát triển kinh
tế số, xây dựng đô thị thông minh và chính quyền điện tử, tiến tới chính quyền số.
Nghị quyết đặt ra mục tiêu đến năm 2025, Việt Nam duy trì xếp hạng chỉ số đổi
mới sáng tạo toàn cầu (GII) thuộc nhóm 3 nước dẫn đầu ASEAN. Để đạt được mục tiêu
này, việc ứng dụng và phát triển các công nghệ tiên tiến như AI được xem là yếu tố then 9 lOMoAR cPSD| 45470368
chốt, giúp nâng cao năng suất lao động, hiệu quả và sức cạnh tranh của nền kinh tế. (Thư Viện Pháp Luật)
Để cụ thể hóa các chủ trương trong Nghị quyết 52-NQ/TW, Chính phủ đã ban hành
Nghị quyết số 50/NQ-CP ngày 17/4/2020, thông qua Chương trình hành động thực hiện
Nghị quyết 52-NQ/TW, trong đó giao nhiệm vụ cho các bộ, ngành nghiên cứu, đề xuất
hoàn thiện khung pháp lý liên quan đến các lĩnh vực công nghệ mới, bao gồm AI. Vì
vậy, đây là lần đầu tiên chính phủ nhắc đến khái niệm "trí tuệ nhân tạo" và xác định đây
là lĩnh vực cần ưu tiên phát triển.
Do đó, vào năm 2021, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành Quyết định số
127/QĐTTg về Chiến lược quốc gia nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo
đến năm 2030, nhằm tạo hành lang pháp lý và cơ chế thuận lợi cho lĩnh vực này phát
triển. Với mục tiêu xây dựng hệ thống văn bản pháp luật và hành lang pháp lý thuận lợi
cho AI, đồng thời đảm bảo việc ứng dụng AI lấy con người và doanh nghiệp làm trung
tâm. ( Tạp Chí Cộng Sản).
2.2.2. Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số
Việt Nam đã xác định hạ tầng kỹ thuật số là nền tảng quan trọng cho chuyển đổi
số quốc gia, bao gồm chính phủ số, kinh tế số và xã hội số. Hạ tầng này bao gồm các cơ
sở vật chất, công nghệ và nền tảng công nghệ thông tin phục vụ cho việc thu thập, truyền
tải, lưu trữ, quản lý và xử lý dữ liệu trong môi trường số. ( Bộ Công Thương)
Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, định hướng đến năm 2030,
đặt mục tiêu phổ cập dịch vụ Internet băng rộng cáp quang, triển khai mạng di động 5G
và phát triển hạ tầng số cho chính phủ số. Từ đó nhằm tạo cơ sở hạ tầng kỹ thuật số
thuận lợi nhằm phát triển AI tại Việt Nam. Với tham vọng tới năm 2030, Việt Nam sẽ
nằm trong top 4 quốc gia dẫn đầu ASEAN và top 50 thế giới về nghiên cứu, phát triển
và ứng dụng AI. Từ đó biến Việt Nam trở thành trung tâm đổi mới sáng tạo về AI.
2.2.3. Trau dồi và nghiên cứu tài năng
Để hoàn thành được kế hoạch dài hạn đã đề ra từ trước, Chính phủ chú trọng đào
tạo nguồn nhân lực chất lượng cao trong lĩnh vực AI, đặc biệt trong khu vực công. Việc
này bao gồm nâng cao kỹ năng cho cán bộ, công chức và viên chức để đáp ứng yêu cầu
của cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0. Để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về nhân lực
AI và công nghiệp bán dẫn, Chính phủ đã mở rộng phạm vi Đề án phát triển nguồn nhân 10 lOMoAR cPSD| 45470368
lực, bao gồm cả lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, với mục tiêu đào tạo đội ngũ chuyên gia và kỹ
sư có trình độ cao với mục tiêu đến năm 2030, đào tạo 50.000 kỹ sư nhằm đáp ứng với
nhu cầu ngày càng tăng về nhân lực trong các ngành công nghệ cao. Và phải có được ít
nhất 5.000 kỹ sư chuyên sâu về AI phục vụ ngành công nghiệp bán dẫn.
Do đó, Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) phối hợp với Google tổ chức
hội thảo "Kiến tạo tương lai AI cho Việt Nam" vào ngày 15/11/2024, nhằm khai thác
tiềm năng AI và thảo luận về cơ chế chính sách phát triển AI tại Việt Nam.
2.2.4. Hợp tác quốc tế
Việt Nam đang tích cực thúc đẩy sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) thông qua
nhiều hoạt động và hợp tác quốc tế quan trọng. Dưới đây là một số sự kiện và hợp tác nổi bật:
Hợp tác với NVIDIA: •
Tháng 12/2024, Chính phủ Việt Nam và NVIDIA ký kết thỏa thuận thành lập
Trung tâm Nghiên cứu và Phát triển AI (VRDC) và Trung tâm Dữ liệu AI tại
Việt Nam. Sự hợp tác này nhằm nâng cao năng lực nghiên cứu, ứng dụng AI và
thúc đẩy ngành công nghiệp công nghệ cao trong nước. Nhân Dân
Hội thảo AI Connect lần thứ II: •
Từ ngày 22-24/4/2024, Bộ Ngoại giao Hoa Kỳ và Hội đồng Đại Tây Dương
phối hợp với Bộ Khoa học và Công nghệ Việt Nam tổ chức Hội thảo AI
Connect lần thứ II tại Thành phố Hồ Chí Minh. Sự kiện tập trung vào việc thúc
đẩy chính sách quản lý và phát triển AI có trách nhiệm trong khu vực Châu Á - Thái Bình Dương.
Bộ Khoa học và Công nghệ
Hợp tác giữa Viettel và G42 (UAE): •
Tháng 10/2024, Tập đoàn Viettel ký kết thỏa thuận hợp tác với G42 từ UAE.
Hai bên sẽ cùng phát triển AI tạo sinh, giải pháp AI cho thành phố thông minh,
phân tích dữ liệu lớn và đào tạo nguồn nhân lực AI.
Đảng Cộng sản Việt Nam
Hội thảo quốc tế về AI trong hành chính công: 11 lOMoAR cPSD| 45470368 •
Ngày 18/12/2024, Sở Khoa học và Công nghệ TP.HCM tổ chức Hội thảo khoa
học quốc tế với chủ đề "Thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực hành
chính công tại Thành phố Hồ Chí Minh". Sự kiện nhằm định hướng nghiên cứu
và ứng dụng AI, góp phần xây dựng thành phố thông minh và hiện đại. Sở
Giao thông Vận tải TP.HCM
Liên hiệp Hợp tác và Phát triển Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam: •
Tháng 8/2019, trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam (AI4VN),
Liên hiệp Hợp tác và Phát triển Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam chính thức ra mắt.
Tổ chức này tập hợp các chuyên gia, nhà nghiên cứu và doanh nghiệp nhằm
thúc đẩy nghiên cứu, ứng dụng AI và hợp tác quốc tế trong lĩnh vực này. An toàn thông tin
Những hoạt động và hợp tác quốc tế này cho thấy cam kết mạnh mẽ của Việt Nam
trong việc phát triển AI, đồng thời mở ra cơ hội hợp tác, đầu tư và nâng cao năng lực
công nghệ cho đất nước. 12 lOMoAR cPSD| 45470368
CHƯƠNG 3:Ứng dụng AI vào doanh nghiệp Viettel
3.1. ứng dụng công nghệ AI trong viettel.
3.1.1. ứng dụng AI trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên
3.1.1.1 khái niệm về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) là một lĩnh vực
thuộc trí tuệ nhân tạo (AI) chuyên nghiên cứu cách thức máy tính tương tác với ngôn
ngữ con người. NLP tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình giúp máy
tính có thể hiểu, phân tích, tạo ra và phản hồi ngôn ngữ tự nhiên của con người. Từ việc
hiểu các lệnh thoại trong trợ lý ảo như Siri và Google Assistant, đến dịch ngôn ngữ tự
động qua các công cụ như Google Dịch, hay phân tích cảm xúc và ý kiến từ các bài viết
trên mạng xã hội, NLP đang trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống và công việc hiện đại.
3.1.1.2 Các thành thần chính của NLP ( Natural Language Processing)
* Phân tích cú pháp là quá trình xác định cấu trúc ngữ pháp của câu, đảm bảo rằng câuđó
tuân thủ các quy tắc ngữ pháp của ngôn ngữ. Bước này thường bao gồm:
Xác định các thành phần của câu : Chủ ngữ, động từ, tân ngữ, v.v.
*Phân tích cấu trúc cây (parse tree)
Cấu trúc cây biểu diễn cách các từ trong câu kết hợp với nhau dựa trên ngữ pháp. Ví dụ:
Câu “Con mèo bắt con chuột” sẽ được phân tích cú pháp thành một cây, trong đó “Con
mèo” là chủ ngữ, “bắt” là động từ, và “con chuột” là tân ngữ.
Ý nghĩa : Phân tích cú pháp giúp hiểu cấu trúc ngữ pháp của câu và đóng vai trò quan
trọng trong việc tạo ra các hệ thống dịch thuật tự động hoặc sinh văn bản.
* Phân tích ngữ nghĩa (Semantic Analysis)
Phân tích ngữ nghĩa là quá trình hiểu ý nghĩa của các từ và câu trong ngữ cảnh cụ thể.
Nó tập trung vào việc làm rõ các khái niệm, thực thể và quan hệ trong câu.
Ngữ nghĩa từ vựng: Hiểu nghĩa của từ trong câu dựa trên từ điển hoặc các mô hình từ (word embeddings).
Ngữ nghĩa câu: Kết hợp các từ trong câu để hiểu toàn bộ ý nghĩa của câu. Ví dụ, câu
“Con mèo ăn cá” có nghĩa là một con mèo đang tiêu thụ thức ăn là cá.
Ý nghĩa: Phân tích ngữ nghĩa giúp mô hình NLP hiểu sâu hơn về nội dung và ý nghĩa
tổng thể của văn bản, thay vì chỉ nhận dạng từ ngữ đơn lẻ. 13 lOMoAR cPSD| 45470368
*Phân tích ngữ cảnh (Contextual Analysis)
Phân tích ngữ cảnh là việc hiểu nội dung của từ và câu trong bối cảnh cụ thể. Một từ có
thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ngữ cảnh, và phân tích ngữ cảnh giúp
xác định nghĩa đúng của từ trong câu. Ví dụ : Từ “đá” trong câu “anh ấy đá bóng” có
nghĩa là hành động, nhưng trong câu “cục đá nằm trên mặt đất”, từ “đá” lại mang nghĩa là một vật thể. •
Cơ chế chú ý (Attention Mechanism): Trong các mô hình hiện đại như
Transformer, cơ chế này giúp máy học tập trung vào các từ quan trọng trong
ngữ cảnh, đồng thời hiểu rõ mối liên hệ giữa các từ trong một câu dài hoặc một đoạn văn.
Ý nghĩa: Phân tích ngữ cảnh giúp mô hình NLP hiểu được ý nghĩa của từ dựa trên câu
hoặc đoạn văn xung quanh, nâng cao độ chính xác trong các tác vụ như dịch thuật hoặc trả lời câu hỏi.
*Phân đoạn văn bản (Text Segmentation): Phân đoạn văn bản là quá trình chia nhỏ văn
bản thành các phần có ý nghĩa như từ, câu hoặc đoạn văn. •
Phân đoạn từ (Tokenization): Tách văn bản thành các đơn vị nhỏ hơn gọi là từ
(tokens). Ví dụ: câu “Tôi thích học máy” có thể được tách thành các từ “Tôi”,
“thích”, “học”, “máy”. •
Phân đoạn câu (Sentence Segmentation): Tách văn bản thành các câu rời rạc.
Điều này rất quan trọng trong các ứng dụng như phân tích cảm xúc hay tóm tắt văn bản.
Ý nghĩa: Phân đoạn văn bản là bước quan trọng đầu tiên trong nhiều hệ thống NLP, giúp
các mô hình xử lý và phân tích văn bản dễ dàng hơn.
* Nhận dạng thực thể (Named Entity Recognition – NER)
Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition – NER) là quá trình xác định và
phân loại các thực thể trong văn bản, như tên người, địa điểm, tổ chức, hoặc các số liệu cụ thể.
Ví dụ: Trong câu “Bill Gates thành lập Microsoft tại Hoa Kỳ”, NER sẽ xác định “Bill
Gates” là một người, “Microsoft” là tổ chức, và “Hoa Kỳ” là địa điểm.
Các loại thực thể phổ biến: •
Tên người (Person): Ví dụ, Elon Musk, Barack Obama. •
Địa điểm (Location): Ví dụ, Hà Nội, New York. •
Tổ chức (Organization): Ví dụ, Apple, Google. 14 lOMoAR cPSD| 45470368 •
Ngày tháng (Date): Ví dụ, 2023, tháng 9.
Ý nghĩa: NER giúp trích xuất các thông tin quan trọng từ văn bản và là một phần quan
trọng trong các hệ thống phân tích dữ liệu lớn, tìm kiếm thông tin và trợ lý ảo.
3.1.1.3 Trong viettel.
Ở ứng dụng này, đồng chí Ngọc Linh lấy hai use case cơ bản: Callbot call out và
callbot call in. Đồng chí Ngọc Linh khiến hội trường sôi động khi đưa ví dụ Callbot
Call in trên My Viettel. Ứng dụng giúp khách hàng chuyển đổi điểm My Viettel sang số
phút gọi mượt mà, không lỗi với giọng nói chân thật.
Sử dụng ngôn ngữ của con người để giao tiếp giữa các hệ thống thông minh và NLP
đóng một vai trò quan trọng trong các hệ thống khác nhau.
Ví dụ:Một robot có thể sử dụng để thực hiện theo hướng dẫn của bạn. Đầu vào và đầu
ra của một hệ thống NLP có thể là: - Phát biểu của bạn - Văn bản viết tay Các thành phần của NLP
Về cơ bản, có hai thành phần chính bên trong một hệ thống NLP, gồm:
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding - NLU)
Trong phần này, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu về các chủ đề cơ bản:
- Ánh xạ tới đầu vào đã biến ngôn ngữ tự nhiên thành các biểu diễn hữu ích - Phân
tích các khía cạnh khác nhau của ngôn ngữ.
Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation - NLG)
Chúng ta phải tạo ra các cụm từ và câu có nghĩa, dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên từ biểu diễn bên trong. Quá trình này bao gồm:
- Lập kế hoạch văn bản: Trong quá trình này, chúng ta phải tìm kiếm và truy xuất các
nội dung liên quan từ cơ sở tri thức.
- Lập kế hoạch về câu: Chúng ta phải chọn những câu từ cần thiết để thiết lập giọng điệu của câu.
- Hiện thực hóa văn bản: Về cơ bản, đây là quá trình ánh xạ kế hoạch các câu riêng lẻ thành cấu trúc câu. 15 lOMoAR cPSD| 45470368
Có thể bạn chưa biết, NLU sẽ khó hơn NLG rất nhiều.
Những khó khăn trong NLU (Natural Language Understanding)
Sự mơ hồ về ngữ nghĩa: Các ngữ nghĩa, câu từ được xác định trước ở cấp độ rất sơ khai.
Mức độ cú pháp không rõ ràng: Theo cách này, chúng ta có thể định nghĩa một câu
theo cách phân tích cú pháp theo nhiều hướng khác nhau.
Tham chiếu không rõ ràng: Sự mơ hồ về quy chiếu đồng nghĩa rằng chúng ta phải chỉ
ra một cái gì đó bằng cách sử dụng đại từ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên - Thuật ngữ
Âm vị học: Đây là các nghiên cứu về tổ chức âm thanh.
Hình thái học : Về cơ bản, đây là các nghiên cứu về việc xây dựng các câu từ dựa vào
các đơn vị có nghĩa ban đầu.
Morpheme : Như chúng ta có thể nói ở phần trước, dưới đây là các đơn vị nguyên thủy trong một ngôn ngữ:
- Cú pháp: Trong cú pháp, chúng ta phải sắp xếp các từ để tạo thành một câu. Ngoàira,
liên quan đến việc xác định vai trò cấu trúc của từ, đó là trong câu và trong các cụm từ.
- Ngữ nghĩa học: Phần này giúp xác định nghĩa của từ, giúp hệ thống biết cách làm thế
nào để kết hợp các từ thành các cụm từ và câu có nghĩa
- Ngữ dụng học: Phần này đề cập đến việc sử dụng và khả năng am hiểu ngữ cảnh của
các câu, biết nên đặt câu này trong tình huống nào.
- Kiến thức thế giới: Chúng bao gồm những kiến thức chung về thế giới. Các bước trong NLP
Lexical Analysis : Chúng ta phải phân tích cấu trúc của từ. Các tập hợp gồm các từ và
cụm từ trong một ngôn ngữ được gọi là một bộ từ vựng của một ngôn ngữ.
Phân tích cú pháp (Syntactic Analysis): Chúng ta sẽ sử dụng phân tích cú pháp để
phân tích các từ và cụm từ. Điều này đồng nghĩa với việc bạn phải sắp xếp các từ theo
một cách cụ thể, trong đó, các từ phải có mối quan hệ với nhau. 16