Đầu số 0121 sẽ chuyển thành đầu số nào?

Báo cáo gần đây của Liên đoàn Công nghiệp Thái Lan (FTI) cho thấy, một số công việc ở Thái Lan dự kiến ​​sẽ tăng trưởng đáng kể, trong khi những việc làm khác có thể trở nên lỗi thời. FTI hiện đang xây dựng một kế hoạch toàn diện để chuẩn bị đào tạo lực lượng lao động địa phương, phục vụ cho nhu cầu thị trường lao động trong tương lai.

Theo báo cáo, 5 công việc hàng đầu có tiềm năng tăng trưởng lớn nhất bao gồm: Chuyên gia trí tuệ nhân tạo và máy học, chuyên gia phát triển bền vững, chuyên gia kinh doanh thông minh, nhà phân tích bảo mật dữ liệu và kỹ sư công nghệ tài chính.

Khi công nghệ tiến bộ, sẽ cần có các chuyên gia về trí tuệ nhân tạo và học máy để phát triển và hỗ trợ các hệ thống thông minh. Các chuyên gia về phát triển bền vững sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu các phương pháp thực hành thân thiện với môi trường trong các ngành công nghiệp.

Các chuyên gia kinh doanh thông minh và kỹ sư công nghệ tài chính rất cần thiết để quản lý sự phức tạp của ngành thương mại hiện đại. Các nhà phân tích bảo mật dữ liệu sẽ đảm bảo tính bảo mật của thông tin nhạy cảm trong môi trường kỹ thuật số ngày càng phát triển.

Mặt khác, báo cáo cũng nêu bật 5 ngành nghề dự kiến ​​sẽ 'biến mất' trong những năm tới. Trong đó bao gồm: Nhân viên dịch vụ ngân hàng, nhân viên hành chính bưu điện, giao dịch viên và người bán vé, nhân viên nhập dữ liệu cơ bản và thư ký riêng điều hành. Những công việc này có thể dễ dàng được thay thế bằng máy móc và hệ thống kỹ thuật số nhờ tự động hóa và tiến bộ công nghệ.

FTI hiện đang tích cực hợp tác với các thành viên, cũng như các tổ chức công và tư nhân có liên quan để xem xét dữ liệu và xây dựng kế hoạch toàn diện nhằm xây dựng, phát triển lực lượng lao động Thái Lan sẵn sàng cho tương lai.

Bằng cách xác định những ngành nghề dự kiến ​​sẽ phát triển và những ngành nghề có nguy cơ bị ảnh hưởng, thị trường lao động Thái Lan có thể thích ứng tốt hơn với bối cảnh kinh tế đang thay đổi.

(theo Finex)

Cụ thể, Sở Giao thông Vận tải tỉnh Bình Dương sử dụng thiết bị cân tải trọng xe tự động tại Trạm cân kiểm soát tải trọng xe trên đường ĐT.741 để xử phạt khi xe, người lái xe và chủ xe không còn ở hiện trường nơi phát hiện vi phạm - tương tự như mô hình được Cục Đường bộ Việt Nam triển khai tại Km78 của Quốc lộ 5. 

Sau khi xe di chuyển qua khu vực trạm cân, hệ thống sẽ ghi nhận và trả lại đầy đủ dữ liệu cần thiết bao gồm video, hình ảnh xe đi qua trạm cân; tải trọng trục, tải trọng tổng; biển số trước, biển số sau. 

Dựa vào biển số, hệ thống tự động truy vấn trực tuyến với dữ liệu đăng kiểm để tính toán và kết luận có quá tải trọng cho phép không, lập phiếu cân và chuyển cơ quan chức năng xử lý đối với trường hợp vi phạm.

Bên cạnh việc đáp ứng quy định về tiêu chuẩn kỹ thuật với độ chính xác f10 và độ tin cậy trên 99%, hệ thống cân tại đây cũng được lắp đặt các AI Camera. Nhờ đó, hệ thống có thể tự động phát hiện hành vi xe không che bạt/ có che bạt nhưng vẫn làm rơi vãi vật liệu ra đường, để cung cấp thông tin cho lực lượng chức năng xử lý kịp thời. 

Tháng 8/2023, Bộ Giao thông Vận tải đã có văn bản chấp thuận đề xuất của sở đưa trạm cân này vào thí điểm phạt nguội trong vòng 1 năm (kể từ ngày UBND tỉnh Bình Dương quyết định đưa trạm cân vào hoạt động).

Đại diện Sở Giao thông Vận tải tỉnh Bình Dương, ông Đoàn Quốc Thy - Trưởng phòng Quản lý giao thông chia sẻ: “Sau khi trạm cân chính thức xử phạt nguội không chỉ kiểm soát và xử lý toàn bộ các hành vi vi phạm quá tải trọng; mà còn tuyên truyền, nâng cao ý thức, hạn chế tối đa tình trạng cố tình chở quá tải trọng cho phép của các chủ phương tiện. Từ đó có thể xử lý dứt điểm tình trạng này trên địa bàn tỉnh, đảm bảo an toàn trật tự giao thông và bảo vệ kết cấu đường sá”.

Là một trong những tổ chức tài chính hàng đầu thế giới, Visa đã đầu tư vào AI từ năm 1993 với sự ra đời của mô hình VAA. Ông Guyenne gọi AI là nghệ thuật của việc thu thập đầu vào phức tạp để cung cấp đầu ra đơn giản. Từ dữ liệu rộng lớn, phi cấu trúc đến hành động cụ thể, AI đơn giản hóa việc tiêu thụ dữ liệu. Có ba nguyên tắc thiết kế chính để quản trị cách tiếp cận AI, đó là chính xác, hiệu quả, đổi mới.

Theo đại diện Visa, trí tuệ nhân tạocó thể dùng trong các trường hợp như phát hiện lừa đảo, phát hiện spam, nhận diện gương mặt, nhận diện giọng nói, chatbot… Bốn lĩnh vực AI đang đóng vai trò lớn trong ngành ngân hàng là tăng cường trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa (tư vấn tài chính và gợi ý sản phẩm được “may đo” riêng, tiếp thị mục tiêu thúc đẩy gắn bó cao hơn); cải thiện hoạt động phát hiện gian lận (phát hiện lừa đảo phishing, chấm điểm rủi ro); tối ưu hóa quản trị rủi ro; phát triển sản phẩm (chatbot AI chăm sóc 24/7, xử lý các câu hỏi thường gặp, giải phóng nhân lực).

Dù có ý nghĩa như vậy, ngân hàng đối mặt với nhiều thách thức khi triển khai và ứng dụng AI vào hoạt động của mình. Những khó khăn đó bao gồm dữ liệu (phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, ảnh hưởng đến tính chính xác của đầu ra; quyền riêng tư và an toàn; thiên kiến, đạo đức, tuân thủ), dùng sai mục đích (tạo ra nội dung gây hiểu nhầm như deepfake, fake ID, tin giả, spam), thiếu minh bạch (gây lo ngại về lòng tin, đạo đức, quản lý), thiếu tiêu chuẩn chung của ngành (thách thức với bảo đảm sử dụng có trách nhiệm, so sánh hiệu quả của các mô hình mà không có tiêu chuẩn).

Đối với các ngân hàng nói riêng và tổ chức nói chung muốn bắt đầu hành trinh AI của riêng mình, ông Guyenne chia sẻ việc đầu tiên cần phải làm là đánh giá sự sẵn sàng của tổ chức với AI về công nghệ, quy trình, nhân sự… Tiếp đến, xác định các trường hợp ưu tiên cần dùng AI và công nghệ cần thiết; phát triển và nâng cao năng lực; triển khai AI trong từng giai đoạn và cuối cùng là đo lường, cải thiện tính hiệu quả của AI. Ông cũng lưu ý, không nên đặt niềm tin mù quáng vào AI dẫn đến nhiều rủi ro tiềm ẩn.

Ứng dụng AItrong hoạt động ngân hàng là một xu hướng đang nổi lên và ngày càng rõ rệt trong thời gian qua, đặc biệt trong bối cảnh lạm phát, kinh tế không ổn định khiến lòng tin của người dùng suy giảm. Theo nghiên cứu của hãng tư vấn McKenzie, giá trị tiềm năng của AI và phân tích dữ liệu mang đến cho ngân hàng toàn cầu hàng năm có thể lên đến 1.000 tỷ USD. JPMorgan Chase kỳ vọng AI và phân tích dữ liệu trong năm 2023 sẽ mang lại tác động kinh doanh 5 tỷ USD thông qua 300 tình huống sử dụng thực tế.

Việc cung cấp các mô hình làm việc mới, thân thiện hơn, lấy khách hàng làm trung tâm vô cùng quan trọng. Gia tăng trải nghiệm khách hàng là ưu tiên số hai của ngân hàng, chỉ đứng sau chiến lược chuyển đổi số, theo báo cáo Digital Banking. Để làm được như vậy, ngân hàng cũng phải thay đổi quy trình, chiến lược.

Theo ông Trần Văn Tần, Phó Chủ tịch hội đồng, Hiệp hội Ngân hàng Việt Nam, gia tăng tiện ích và trải nghiệm khách hàng đang là xu thế tất yếu trong cuộc đua cạnh tranh của ngành ngân hàng, vừa mang đến cơ hội bứt phá, vừa đặt ra thách thức mới, đòi hỏi các ngân hàng phải hoạch định chiến lược, tận dụng hạ tầng công nghệ có sẵn hoặc liên kết, hợp tác bên thứ ba để triển khai hiệu quả.

Ông Lê Anh Dũng, Phó Vụ trưởng, Vụ Thanh toán, Ngân hàng Nhà nước thông tin, nhiều ngân hàng Việt Nam đang ứng dụng công nghệ mới như AI, điện toán đám mây, dữ liệu lớn, học máy… trong các nghiệp vụ cốt lõi như thanh toán, tín dụng, tiền gửi. Sự chủ động giúp họ cung ứng sản phẩm, dịch vụ an toàn, tiện lợi, dễ tiếp cận nhằm gia tăng trải nghiệm người dùng. Thông qua hợp tác với các công ty công nghệ lớn, fintech hay những đơn vị khác, ngân hàng có thể nâng cao hiệu quả vận hành, đồng thời cung cấp dịch vụ ngân hàng và phi ngân hàng một cách thuận tiện, tích hợp sâu vào hành trình số của khách hàng.

Trong thế giới ngày càng kết nối, việc đặt dữ liệu làm trọng tâm sẽ hỗ trợ và thúc đẩy các ngân hàng đưa ra những quyết định quan trọng, định hướng quy trình vận hành của ngân hàng, cũng như thúc đẩy quá trình tương tác giữa các ngân hàng với khách hàng.

Các chuyên gia nhận định rằng, thị trường Việt Nam đang ở thời điểm then chốt khi nhiều ngân hàng đẩy mạnh số hóa dữ liệu và các quy trình vận hành để phục vụ cho quá trình chuyển đổi số, cũng như cho một tương lai phát triển dựa trên dữ liệu.

Hầu hết các ngân hàng ở Việt Nam đang triển khai các chương trình chuyển đổi số, ở các mức độ khác nhau. Sự tương tác với khách hàng có thể coi là một trong những khâu có sự thay đổi mạnh mẽ và dễ nhận diện, bởi nhiều ngân hàng tại Việt Nam đã đầu tư đáng kể vào các ứng dụng công nghệ giúp nâng cao trải nghiệm số cho người dùng.

Các chuyên gia cũng thống nhất rằng, có nhiều động lực thúc đẩy các ngân hàng chuyển đổi số dựa vào dữ liệu. Đó là, Việt Nam có lượng người tiêu dùng trẻ và am hiểu công nghệ, vì thế, các ngân hàng cần phải nâng cao khả năng linh hoạt về số hoá để đáp ứng nhóm khách hàng này. Bên cạnh đó, hệ sinh thái công nghệ tài chính - Fintech tiếp tục có những bước phát triển mạnh, cung cấp các dịch vụ hiệu quả và có thể tích hợp trong chuỗi giá trị ngân hàng. Ngành ngân hàng cũng đang không ngừng kết nối với các ngành khác, đòi hỏi các ngân hàng phải có năng lực xử lý dữ liệu rất nhanh để có thể thu được lợi ích cụ thể từ bối cảnh kết nối này.

Tuy nhiên, việc đầu tư để xây dựng năng lực xử lý dữ liệu đang không đồng đều giữa các ngân hàng và nhiều ngân hàng đang tìm cách thức để sử dụng dữ liệu giống như một loại tài sản. Khi nhiều nền tảng dữ liệu và năng lực phân tích được triển khai trên diện rộng, sẽ có nhiều ngân hàng tại Việt Nam cần xem xét chiến lược dựa trên dữ liệu phức tạp hơn.

Khảo sát EY Tech Horizon 2022 của tổ chức EY toàn cầu cho thấy, doanh nghiệp đang phải đối mặt với nhiều rào cản trong việc áp dụng chiến lược dựa trên dữ liệu vào một số hoạt động: Khó thu thập và phân loại dữ liệu theo định dạng có thể sử dụng được; không có kiến ​​trúc dữ liệu được xây dựng một cách hợp lý; thiếu chiến lược dữ liệu; ít dữ liệu có chất lượng... Giải quyết các thách thức về dữ liệu được nhận định là vấn đề rất cấp thiết.

Khai phá sức mạnh AI để đẩy nhanh chuyển đổi số ngân hàng  

Các chuyên gia chỉ ra rằng, dữ liệu sẽ không thể là tài sản nếu thiếu sự hỗ trợ của các công nghệ mới, đặc biệt là AI. AI sử dụng đầu vào là dữ liệu của doanh nghiệp. Tuy vậy, AI chỉ phát huy tối đa sức mạnh khi doanh nghiệp thiết lập được hệ thống quản trị dữ liệu tiên tiến.

Ông Sayantan Choudhury, Phó Tổng giám đốc, Tư vấn Công nghệ của EY Consulting VN lưu ý đến sự chính xác và nguyên vẹn của dữ liệu là nền tảng để AI đưa ra các kết quả đáng tin cậy: "Để đảm bảo thuật toán AI tiếp tục tạo ra kết quả đáng tin cậy, dữ liệu cần được kiểm tra về độ chính xác một cách đều đặn. Để làm điều đó, các ngân hàng cần có thể chế và hệ thống quản trị dữ liệu mạnh mẽ”.

Ngoài các thách thức khi thực hiện chiến lược chuyển đổi số dựa trên dữ liệu, việc sử dụng AI và dữ liệu còn đi kèm nhiều vấn đề về yếu tố đạo đức và rủi ro tiềm ẩn cho các ngân hàng. Theo kinh nghiệm tư vấn của các chuyên gia EY cho các ngân hàng, một số rủi ro phổ biến có thể kể đến như sự đồng thuận và quyền riêng tư, tính toàn vẹn của dữ liệu để đảm bảo sự tin cậy và bảo mật dữ liệu, thể chế quản trị và sự thiên vị trong kết quả AI.

Nói rõ thêm về sự thiên vị trong kết quả AI, chuyên gia EY cho hay, các thuật toán AI có thể tạo ra kết quả có sự chênh lệch đáng kể theo thời gian, dẫn đến khả năng đưa ra quyết định sai lầm. Do vậy, các ngân hàng bắt buộc phải duy trì tính toàn vẹn của dữ liệu và theo dõi liên tục kết quả AI đưa ra.

Bà Nguyễn Thùy Dương, Chủ tịch Hội đồng quản trị EY Consulting VN nhấn mạnh, dữ liệu là chất xúc tác cho sự tăng trưởng. Các ngân hàng đã và đang dành không ít nguồn lực cho chuyển đổi số, gia tăng trải nghiệm khách hàng và các mục tiêu kinh doanh. Tuy nhiên, sự phát triển mạnh mẽ và bùng nổ của AI tạo sinh sẽ mở ra một kỷ nguyên hoàn toàn mới cho ‘cuộc chơi dữ liệu’.

“Đây là thời điểm các ngân hàng cần chuẩn bị thật tốt, bởi những ‘bộ não AI’ sẽ thay đổi cách thức mà chúng ta giao tiếp, phục vụ khách hàng và vận hành ngân hàng. Xa hơn, một số vị trí trong ngân hàng thậm chí có thể biến mất, được thay thế bằng những bộ não AI thông minh và có khả năng tổng hợp cực cao”, bà Nguyễn Thùy Dương nêu quan điểm

Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên của dữ liệu và phân tích dữ liệu khi rất nhiều quyết định, quy trình vận hành, và chiến lược kinh doanh của các ngân hàng được quyết định bởi dữ liệu, được thúc đẩy từ các công nghệ mới và AI. Các ngân hàng cần chuẩn bị thật tốt và ngay từ bây giờ nếu không muốn bị hụt hơi trước cuộc chơi mới.