vi
en
ja
Công nghệ AI đang trở thành động lực cốt lõi giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất vận hành, tối ưu trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Từ tự động hóa quy trình, phân tích dữ liệu thông minh đến cá nhân hóa marketing và bán hàng, AI không còn là xu hướng tương lai mà đã và đang được ứng dụng sâu rộng trong nhiều lĩnh vực. Cùng FPT.AI tìm hiểu những công nghệ AI mới nhất, nhận được nhiều sự quan tâm hiện nay.
Machine Learning – Nền tảng học máy
Machine Learning (học máy) là một lĩnh vực cốt lõi của trí tuệ nhân tạo, cho phép hệ thống máy tính tự học từ dữ liệu và cải thiện khả năng ra quyết định mà không cần lập trình chi tiết cho từng tình huống. Công nghệ này dựa trên các thuật toán để phát hiện mẫu, rút ra quy luật và xây dựng mô hình dự đoán.
Trong quá trình huấn luyện, hệ thống được cung cấp dữ liệu có hoặc không gắn nhãn, sau đó phân tích, học hỏi và lưu trữ tri thức thu được. Khi tiếp nhận dữ liệu mới, mô hình sẽ áp dụng những hiểu biết đã học để đưa ra kết quả hoặc phản hồi phù hợp. Nhờ sự phát triển của thuật toán, dữ liệu lớn, API và các công cụ huấn luyện – triển khai, nền tảng học máy ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong nhiều hệ thống và sản phẩm AI hiện đại.
Deep Learning – Học sâu
Deep Learning (học sâu) là một nhánh AI tiên tiến của AI tạo sinh, sử dụng mạng nơ-ron nhiều lớp để tự động học và xử lý dữ liệu phi cấu trúc như hình ảnh, âm thanh và văn bản. Nhờ khả năng học trực tiếp từ dữ liệu thô, Deep Learning giúp trích xuất đặc trưng và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao.
Sự phát triển của Big Data và năng lực tính toán mạnh mẽ từ GPU đã thúc đẩy Deep Learning trở thành nền tảng cho nhiều ứng dụng quan trọng trong y tế, tài chính, giao thông và giải trí. Một mô hình tiêu biểu là Generative Adversarial Networks (GAN), cho phép tạo ra dữ liệu mới có độ chân thực cao thông qua cơ chế hai mạng nơ-ron đối kháng.
Natural Language Generation (NLG) – Sinh ngôn ngữ tự nhiên
Natural Language Generation (NLG) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo thuộc lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP). Công nghệ này cho phép hệ thống tự động tạo văn bản từ dữ liệu có cấu trúc hoặc bán cấu trúc như bảng số liệu, biểu đồ và dữ liệu thô. Thay vì chỉ thực hiện phân tích, NLG chuyển đổi dữ liệu thành nội dung ngôn ngữ rõ ràng, mạch lạc, giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt thông tin cốt lõi.
Trong tài chính và kinh doanh, NLG được ứng dụng để tự động hóa báo cáo từ dữ liệu số, vừa tiết kiệm thời gian vừa đảm bảo độ chính xác. Ở lĩnh vực thương mại điện tử và dịch vụ khách hàng, NLG hỗ trợ tạo mô tả sản phẩm, phản hồi chatbot và tóm tắt dữ liệu lớn, góp phần cá nhân hóa trải nghiệm và nâng cao hiệu quả ra quyết định.
Natural Language Understanding (NLU) – Hiểu ngôn ngữ tự nhiên
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU) là công nghệ AI cho phép máy móc hiểu và diễn giải ngôn ngữ con người, kể cả khi có lỗi phát âm, ngữ pháp hay chính tả. NLU phân tích từ ngữ, cú pháp, ngữ cảnh để xác định chính xác ý định người dùng. Không chỉ dừng ở nội dung câu chữ, Natural Language Understanding còn giúp máy hiểu các yếu tố sâu hơn như cảm xúc, mục tiêu và động lực trong giao tiếp, dựa trên thuật toán AI và dữ liệu lớn.
Speech – Công nghệ giọng nói
Công nghệ giọng nói (Speech) là công nghệ AI cho phép máy móc nhận diện, phân tích và hiểu lời nói của con người. Các công nghệ thông dụng như Speech to Text (STT) và Text to Speech (TTS), được ứng dụng rộng rãi trong trợ lý giọng nói trên điện thoại, loa thông minh và các thiết bị IoT.
Nhờ sự phát triển của AI, trợ lý giọng nói ngày càng chính xác và thông minh, cho phép người dùng tìm kiếm thông tin, điều khiển thiết bị và tương tác bằng giọng nói tự nhiên. Trong thực tế, TTS được dùng phổ biến để lồng tiếng video, thuyết minh, sách nói, báo nói, podcast. Còn các chatbot và tổng đài giọng nói AI lại được ứng dụng để hỗ trợ tư vấn, xử lý nhanh các yêu cầu lặp lại, giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng.
AI Conversation – Công nghệ hội thoại thông minh
Theo Brandessence Market Research, quy mô AI đàm thoại toàn cầu đạt 8,24 tỷ USD năm 2021 và dự kiến tăng lên 32,3 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) khoảng 21,5%.
Động lực tăng trưởng đến từ sự phát triển của các công nghệ cốt lõi như xử lý giọng nói (Speech to Text, Text to Speech) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), giúp doanh nghiệp triển khai các giải pháp hội thoại thông minh, hiệu quả hơn. Bên cạnh đó, nhu cầu tự động hóa chăm sóc khách hàng bằng AI và xu hướng triển khai mô hình tương tác đa kênh đang trở thành các yếu tố then chốt thúc đẩy thị trường AI đàm thoại.
Chatbot
Chi phí để thu hút một khách hàng mới trong lĩnh vực ngân hàng – bảo hiểm là tương đối cao, dao động từ 600 – 1.200 USD mỗi khách hàng (theo nghiên cứu của First Page Sage, 2020). Trước thực tế đó, nhiều doanh nghiệp đã chuyển sang ứng dụng chatbot AI nhằm tối ưu chi phí, nâng cao trải nghiệm và tương tác với khách hàng 24/7.
Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, chatbot hỗ trợ hiệu quả các tác vụ như trả lời câu hỏi thường gặp và xử lý giao dịch đơn giản, giúp khách hàng được phục vụ nhanh chóng. Gartner dự báo đến năm 2025, chatbot thông minh sẽ đảm nhiệm khoảng 30% khối lượng công việc tư vấn.
Tại Việt Nam, FPT.AI Conversation là nền tảng AI Chatbot nổi bật với khả năng xử lý tiếng Việt chuyên sâu, hiểu đúng ý định và ngữ cảnh, giúp doanh nghiệp tự động hóa hội thoại và nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng. Các thao tác xây dựng chatbot đơn giản với giao diện quản lý thân thiện, giúp bất kỳ nhà quản trị, nhân viên nào đều có thể tiếp nhận và sử dụng dễ dàng.
>>> XEM THÊM: Cách tạo chatbot đa kênh dễ dàng, thuận tiện bằng FPT AI Chat
Trợ lý ảo giọng nói
Theo dự báo của BCC Research, thị trường trợ lý ảo giọng nói toàn cầu dự kiến tăng từ 2,7 tỷ USD năm 2021 lên 7,6 tỷ USD vào năm 2026, với trọng tâm ứng dụng là dịch vụ khách hàng và tổng đài doanh nghiệp. Trợ lý ảo tổng đài (Voicebot) ứng dụng AI, kết hợp các công nghệ như Nhận diện giọng nói, Tổng hợp giọng nói và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống này cho phép tự động xử lý cuộc gọi theo kịch bản, giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, nhân sự và hiệu suất vận hành.
Chẳng hạn như Home Credit Việt Nam đã triển khai Trợ lý ảo tổng đài FPT.AI, xử lý khoảng 2 triệu cuộc hội thoại mỗi tháng và cải thiện 40% hiệu suất chỉ sau 3 tháng vận hành. Từ đó cho thấy tiềm năng lớn của Voicebot trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng.
Computer Vision – Thị giác máy tính
Thị giác máy tính (Computer Vision) là công nghệ cho phép máy tính “nhìn”, phân tích và hiểu hình ảnh hoặc video từ thế giới thực để chuyển đổi thành dữ liệu có ý nghĩa. Nếu AI giúp máy tính suy nghĩ, thì Computer Vision hỗ trợ máy tính quan sát và nhận thức môi trường tương tự thị giác con người. Kết hợp với Học sâu (Deep Learning), Computer Vision có khả năng phân tích khối lượng lớn dữ liệu hình ảnh trong thời gian ngắn, phát hiện lỗi và bất thường với độ chính xác vượt xa khả năng quan sát thủ công.
Theo Verified Market Research, thị trường AI trong lĩnh vực Thị giác máy tính đạt 7 tỷ USD năm 2020 và dự kiến tăng lên 18,13 tỷ USD vào năm 2028, với tốc độ tăng trưởng kép 14,07% mỗi năm. Hiện nay, công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong sản xuất, y tế, giao thông, bán lẻ và giải trí, khẳng định vai trò ngày càng quan trọng trong đời sống và kinh doanh.
Optical Character Recognition (OCR) – Số hóa tài liệu
OCR (Optical Character Recognition) là một nhánh của Thị giác máy tính, cho phép số hóa tài liệu từ hình ảnh hoặc file PDF sang dữ liệu số có thể chỉnh sửa và xử lý. Công nghệ này giúp trích xuất thông tin từ các tài liệu có độ phức tạp khác nhau một cách tự động và chính xác.
Doanh nghiệp ứng dụng OCR để số hóa nhiều loại hồ sơ như hợp đồng, sao kê ngân hàng, CCCD, hộ chiếu, giấy tờ xe hay chứng từ bảo hiểm. Từ đó rút ngắn thời gian xử lý và giảm phụ thuộc vào thao tác thủ công.
Tại Việt Nam, nền tảng FPT.AI phát triển giải pháp FPT AI Read với khả năng nhận diện và trích xuất dữ liệu trên hơn 30 loại giấy tờ, đạt độ chính xác lên tới 98%. Giải pháp này đã được nhiều doanh nghiệp bảo hiểm lớn như AIA triển khai, giúp tự động hóa quy trình thẩm định hồ sơ và nâng cao hiệu suất xử lý lên đến 60%.
eKYC – Định danh khách hàng điện tử
Ngành Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm toàn cầu đang đẩy mạnh triển khai eKYC nhờ khả năng số hóa quy trình định danh và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Theo FnF Research, thị trường eKYC toàn cầu đạt 257,23 triệu USD năm 2019 và dự kiến tăng lên 1.015,36 triệu USD vào năm 2026, với tốc độ tăng trưởng kép khoảng 22% mỗi năm.
Giải pháp FPT AI eKYC ứng dụng công nghệ Thị giác máy tính, cho phép xác minh danh tính khách hàng trực tuyến thông qua đối chiếu giấy tờ tùy thân, ảnh selfie và video ngắn. Khách hàng có thể mở tài khoản mọi lúc, mọi nơi chỉ với thiết bị di động thông minh, thay thế hoàn toàn quy trình xác minh trực tiếp tại quầy.
Nền tảng eKYC của FPT.AI tích hợp các công nghệ tiên tiến như OCR, so khớp khuôn mặt và phát hiện chuyển động đầu, đạt độ chính xác lên đến 90%. Giải pháp giúp ngân hàng giảm tải nghiệp vụ thủ công, tối ưu nguồn lực và tạo đột phá trong hiệu suất vận hành.
Giải pháp FPT AI eKYC hiện được triển khai tại nhiều tổ chức tài chính trong và ngoài nước như VPBank và SSI, mang lại hiệu quả rõ rệt trong vận hành. Hệ thống giúp rút ngắn thời gian xác minh khách hàng tới 70%, mỗi lượt định danh chỉ mất chưa đến 10 giây và giảm khoảng 25% sai sót nhập liệu. Riêng tại VPBank, sau 2 tháng triển khai eKYC đã ghi nhận gần 15.000 tài khoản mới, tương đương 50% kế hoạch cả năm 2020.
Việc kết hợp công nghệ nhận diện khuôn mặt với nhiều lớp xác thực giúp tăng cường bảo mật, mở ra khả năng giao dịch tại ATM thông minh hoặc kết nối trực tiếp ứng dụng ngân hàng với ATM tích hợp thị giác máy tính. Trong tương lai, eKYC được kỳ vọng có thể tự động xử lý hơn 90% các nghiệp vụ xác minh danh tính, từ giao dịch ATM đến thanh toán trực tuyến và các dịch vụ số khác.
Decision Management – Quản lý và tự động ra quyết định
Hệ thống quản lý quyết định (Decision Management) ứng dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán. Từ đó hỗ trợ tổ chức đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác hơn theo thời gian thực. Giải pháp này được triển khai rộng rãi trong doanh nghiệp nhằm tự động hóa quá trình ra quyết định, giúp cá nhân và tổ chức tối ưu hiệu quả vận hành và giảm phụ thuộc vào đánh giá thủ công.
Kết hợp Trí tuệ nhân tạo AI vào Tự động hóa quy trình robot (RPA)
RPA (Robotic Process Automation) là công nghệ phần mềm mô phỏng các thao tác lặp lại của con người như xử lý giao dịch, nhập liệu hay phản hồi email. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc mô phỏng khả năng tư duy và học hỏi của con người bằng máy móc.
FPT AI Read là giải pháp nhận diện và trích xuất dữ liệu từ hình ảnh tài liệu trên nền tảng FPT.AI. Khi kết hợp với RPA, hệ thống không chỉ đạt độ chính xác nhận dạng lên đến 98% mà còn tự động nhập dữ liệu vào hệ thống, tiết kiệm tới 90% thời gian xử lý và giảm thiểu sai sót do thao tác thủ công.
Sự kết hợp giữa AI và RPA mang lại hiệu quả rõ rệt trong việc tối ưu vận hành, giảm chi phí và phân bổ lại nguồn nhân lực cho các công việc có giá trị cao hơn. Theo Forrester Research, dù RPA có thể tác động đến một phần lực lượng lao động toàn cầu, công nghệ này cũng tạo ra nhiều vai trò mới phù hợp với nhu cầu của nền kinh tế số.
AIoT – Trí tuệ nhân tạo của vạn vật
AIoT (Artificial Intelligence of Things) là sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo (AI) và Internet vạn vật (IoT), cho phép các thiết bị không chỉ kết nối mà còn có khả năng học hỏi, phân tích hành vi và đưa ra dự đoán thông minh. Công nghệ này được kỳ vọng sẽ tạo tác động sâu rộng đến nhiều ngành công nghiệp như sản xuất, tài chính, y tế, hàng không và bán lẻ.
Nhờ AIoT, các thiết bị IoT trở nên thông minh và tự chủ hơn, hỗ trợ tự động hóa quy trình, tăng cường tương tác người – máy, giám sát vận hành theo thời gian thực và tối ưu chi phí. Từ đó góp phần nâng cao chất lượng cuộc sống và hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.
Generative AI – AI tạo sinh
Generative AI – AI tạo sinh là bước tiến nổi bật của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Khác với các hệ thống AI truyền thống chỉ tập trung vào phân tích và dự đoán, Generative AI có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video, âm thanh và mã lập trình.
Các mô hình tiêu biểu như Chat GPT, Claude, Gemini, Midjourney hay Runway đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, cụ thể:
- Trong truyền thông: Công nghệ này hỗ trợ sản xuất nội dung và video quảng cáo trong thời gian ngắn.
- Trong giáo dục: Generative AI giúp xây dựng bài giảng cá nhân hóa.
- Trong doanh nghiệp: AI được sử dụng để soạn thảo email, báo cáo, phân tích dữ liệu và tạo slide trình bày tự động.
Generative AI đang tái định hình quy trình sáng tạo và vận hành, giúp con người làm việc nhanh hơn, hiệu quả hơn và mở rộng đáng kể khả năng đổi mới.
Multimodal AI – AI đa phương thức
Multimodal AI là công nghệ cho phép trí tuệ nhân tạo tiếp nhận, phân tích và phản hồi đồng thời nhiều loại dữ liệu như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Nhờ đó, AI có thể hiểu ngữ cảnh toàn diện hơn so với các mô hình đơn phương thức.
Chẳng hạn, hệ thống có thể phân tích hình ảnh để nhận diện cảm xúc khuôn mặt, hoặc xử lý video thí nghiệm nhằm xác định hiện tượng và đưa ra giải thích phù hợp. Các mô hình tiên tiến như GPT-4o hay Gemini đang thúc đẩy Multimodal AI phát triển mạnh mẽ, hướng tới khả năng tương tác “nhìn – nghe – hiểu” gần với con người.
Explainable AI – Trí tuệ nhân tạo có thể giải thích
Một trong những thách thức lớn của AI hiện nay là độ chính xác cao nhưng thiếu minh bạch: hệ thống có thể đưa ra dự đoán đúng, song con người không hiểu rõ cơ sở của quyết định đó. Explainable AI (XAI) ra đời nhằm giải quyết vấn đề này, cho phép diễn giải cách AI vận hành và xác định các yếu tố tác động đến kết quả đầu ra. Nhờ đó, người dùng có thể kiểm soát, đánh giá và tin cậy hơn vào các hệ thống AI.
XAI đặc biệt quan trọng trong các lĩnh vực như tài chính (đánh giá rủi ro tín dụng), y tế (giải thích chẩn đoán từ dữ liệu hình ảnh) và pháp lý (đảm bảo tính công bằng, tuân thủ đạo đức). Không chỉ nâng cao độ tin cậy, XAI còn là nền tảng cho sự hợp tác bền vững giữa con người và trí tuệ nhân tạo.
Edge AI – Trí tuệ nhân tạo biên
Edge AI là công nghệ xử lý dữ liệu trực tiếp trên thiết bị đầu cuối thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào nền tảng đám mây. Cách tiếp cận này giúp hệ thống giảm độ trễ, tăng cường bảo mật và tối ưu hiệu suất vận hành.
Chẳng hạn nhờ Edge AI, camera giám sát có thể tự nhận diện khuôn mặt, phát hiện hành vi bất thường, trong khi xe tự lái phản ứng gần như tức thời mà không cần kết nối mạng liên tục. Đây chính là nền tảng giúp AI trở nên thông minh, linh hoạt và tự chủ ngay tại thiết bị.
BioAI – Trí tuệ nhân tạo trong sinh học
AI sinh học (BioAI) là lĩnh vực kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo, sinh học và y học, tập trung phân tích dữ liệu sinh học như ADN, protein và tế bào để khám phá cơ chế vận hành của sự sống.
Các đột phá như AlphaFold của DeepMind đã giúp dự đoán chính xác cấu trúc protein, rút ngắn đáng kể thời gian nghiên cứu thuốc. Trong khi đó, BioGPT hỗ trợ phân tích khối lượng lớn tài liệu y khoa nhằm nâng cao khả năng chẩn đoán. BioAI cho thấy AI không chỉ thúc đẩy chuyển đổi số, mà còn đóng vai trò then chốt trong việc giải mã sinh học và y học hiện đại.
Hệ sinh thái AI của Google – DeepMind, TensorFlow, Gemini
Khi nhắc đến AI, Google là một trong những tập đoàn tiên phong trên toàn cầu. Từ sớm, Google đã đầu tư chiến lược vào DeepMind, phát triển TensorFlow và gần đây là Gemini – nền tảng AI đa phương thức có khả năng xử lý đồng thời ngôn ngữ, hình ảnh và âm thanh.
AI của Google hiện diện sâu trong hệ sinh thái sản phẩm hằng ngày: Gmail hỗ trợ soạn và gợi ý phản hồi, Google Photos tự động nhận diện và phân loại hình ảnh, Google Maps dự đoán lộ trình dựa trên dữ liệu giao thông và điều kiện thời tiết theo thời gian thực. Điểm khác biệt của Google nằm ở định hướng phát triển AI có trách nhiệm, tập trung vào tính minh bạch, an toàn và giá trị dài hạn cho con người, thay vì chỉ tối ưu sức mạnh công nghệ.
Những câu hỏi thường gặp về công nghệ AI
Công nghệ AI là gì?
Trí tuệ nhân tạo (AI) là khả năng máy móc mô phỏng tư duy và hành vi của con người thông qua các thuật toán thông minh. AI được xây dựng trên nền tảng Machine Learning và Deep Learning, cho phép hệ thống học từ dữ liệu và giải quyết các bài toán cụ thể. Các mô hình AI được huấn luyện bằng khối lượng dữ liệu lớn, từ đó có thể phân tích, dự đoán và đưa ra quyết định hiệu quả.
Tại sao công nghệ AI phát triển nhanh hiện nay?
Công nghệ AI bứt phá nhanh nhờ 3 yếu tố cốt lõi sau:
- Dữ liệu bùng nổ: Internet, mạng xã hội, giao dịch số và IoT tạo ra khối lượng dữ liệu khổng lồ, trở thành “nhiên liệu” để AI học hỏi, suy luận và cải thiện độ chính xác liên tục.
- Sức mạnh tính toán vượt trội: GPU, TPU và các chip AI chuyên dụng cho phép xử lý hàng tỷ phép toán trong thời gian ngắn, giúp huấn luyện các mô hình cực lớn như GPT, Gemini hay Claude.
- Đột phá thuật toán: Deep Learning và kiến trúc Transformer giúp AI không chỉ phân tích dữ liệu mà còn hiểu ngữ cảnh, tự học và sáng tạo.
Sự cộng hưởng của dữ liệu, phần cứng và thuật toán đã tạo nền tảng vững chắc, khiến AI phát triển với tốc độ chưa từng có và nhanh chóng lan rộng sang mọi lĩnh vực.
Công nghệ AI được ứng dụng như thế nào?
Công nghệ AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhằm tự động hóa, nâng cao hiệu quả và cá nhân hóa trải nghiệm như:
- Trong chính phủ điện tử, AI hỗ trợ tự động xử lý hồ sơ và tối ưu quy trình hành chính.
- Trong ngân hàng – tài chính, AI được dùng để chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro.
- Với giáo dục thông minh, AI phân tích hành vi học tập để gợi ý lộ trình học phù hợp cho từng cá nhân.
Trên đây là các công nghệ AI mới nhất hiện nay mà FPT.AI tổng hợp và chia sẻ. Có thể thấy, công nghệ AI đang phát triển với tốc độ chưa từng có, len lỏi vào mọi lĩnh vực từ kinh doanh, tài chính, giáo dục đến đời sống hằng ngày. Không chỉ dừng lại ở tự động hóa, AI ngày nay còn biết sáng tạo, phân tích và hỗ trợ ra quyết định thông minh hơn con người. Trong tương lai gần, việc nắm bắt và ứng dụng đúng các công nghệ AI tiên tiến sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh then chốt của các tổ chức và cá nhân.
