Phát biểu khai mạc "Tọa đàm ứng dụng trí tuệ nhân tạo - Phục hội hoạt động của doanh nghiệp trong bối cảnh Covid-19", ông Bùi Thế Duy, Thứ trưởng Bộ Khoa học và Công nghệ cho biết đây là chuỗi sự kiện thường niên, đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ngành AI Việt Nam. Năm nay, do ảnh hưởng kéo từ Covid-19, Bộ Khoa học và Công nghệ tổ chức online ở Hà Nội và trực tiếp tại TP HCM nhằm đảm bảo đúng quy định giãn cách.
"Đây là lần đầu tiên chúng tôi tổ chức sự kiện theo hình thức online nhưng vẫn thu hút rất đông người quan tâm qua các nền tảng trực tuyến. Mong rằng những phát kiến quan trọng, sáng tạo sẽ giúp cho các doanh nghiệp tìm ra hướng đi trong Covid-19", ông Bùi Thế Duy nhấn mạnh.
9h25
Trên thế giới AI đi vào ứng dụng gần gũi
Ở đầu cầu Canada, bà Joumana Ghosn - Giám đốc Nghiên cứu ứng dụng - Viện nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo Mila (Canada) chia sẻ, trí tuệ nhân tạo với những ứng dụng gần gũi, thực tiễn tại đất nước này.
Bà Joumana Ghosn mình họa bằng các dự án AI đầu tiên áp dụng trong một doanh nghiệp điều trị, thăm khám từ xa giúp cho các bệnh nhân giao tiếp, trao đổi với bác sỹ, sử dụng hệ thống hỏi đáp tự động băng ngôn ngữ tự nhiên.
Dự án thứ 2 ứng dụng AI tại Mila phối hợp với doanh nghiệp khai hoáng mỏ địa chất, tự động phân tích ảnh 3D khi khảo sát vùng mỏ.
Ứng dụng thứ 3 là tại công ty về năng lượng mặt trời. AI có thể dự đoán điều kiện thời tiết từ 0-6 giờ, sử dụng dữ liệu rất ít từ địa phương nhưng đưa ra các dự đoán thời tiết chính xác.
Liên quan đến Covid-19, Viện Mila đang hợp tác với Chính phủ Canada để xây dựng hệ thống giải đáp các câu hỏi từ người dân và doanh nghiệp về dịch bệnh. Phiên bản đầu tiên thực hiện trong 2 tháng rưỡi với nguồn dữ liệu, thông tin thu thập từ các chuyên gia.
Theo đại diện Mila, khó khăn khi triển khai dự án này đến từ bộ dữ liệu đưa vào cho hệ thống rất ít, có những câu hỏi không liên quan, hay thách thức từ việc phải dịch các ngôn ngữ khác nhau. Các dữ liệu này cũng thay đổi theo thời gian. Bộ câu hỏi từ tháng 4 đến 5 đã khác nhau tới hàng trăm câu.
Lời khuyên cho các doanh nghiệp ứng dụng AI, theo đại diện viện Mila, cần nhấn mạnh vai trò của các lãnh đạo cấp cao, trang bị đủ nguồn lực con người, sẵn sàng cho các rủi ro.
Các đại biểu tại đầu cầu Hà Nội. Ảnh: Giang Huy.
09h48
Doanh nghiệp làm AI cần kiên nhẫn
Để ứng dụng AI một cách hiệu quả, đại diện Viện AI - Mila liệt kê ra một loạt các điểm quan trọng mà hầu hết các doanh nghiệp hiện nay lúng túng trong quá trình cập nhật công nghệ.
Đầu tiên, hệ thống AI trong doanh nghiệp cần liên tục cải thiện. Với những lỗi sai, nên kiên nhân vì lỗi sai sẽ ngày càng giảm nhờ AI. Đây là quá trình tự học và hoàn thiện của công nghệ.
Ngoài ra, doanh nghiệp cần tiếp "nhiên liệu" là dữ liệu cho hệ thống trí tuệ nhân tạo. Phải có dữ liệu thì những hệ thống này mới tạo ra giá trị. Ngoài ra những máy chủ lớn cũng rất quan trọng cho việc đẩy nhanh tiến trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Chuyên gia công nghệ chất lượng sẽ giúp cải tiến những sản phẩm AI nhanh hơn. Do đó những nhân sự ngành này thường được săn đón bởi các tập đoàn lớn. Trí tuệ nhân tạo cũng biến động không ngừng với những bài toán mới đặt ra. Doanh nghiệp cần vận động theo chu kỳ chung này nếu muốn các sản phẩm luôn tạo ra hiệu quả tốt nhất.
Một trong những lí do chính khiến doanh nghiệp dễ thất bại trong việc ứng dụng AI là thời gian thực hiện và chi phí dự án. "Chúng tôi thường đưa ra lời khuyên là doanh nghiệp phải tính toán hai thành tố này dựa trên nguồn lực hiện có. Thời gian và chi phí nếu vượt quá điều kiện thực tế sẽ làm dự án AI thất bại nhanh chóng", bà Joumana Ghosn chia sẻ.
10h15
Dịch bệnh giúp doanh nghiệp 'trong cái khó ló cái khôn'
Phần 2 của sự kiện, đại diện các doanh nghiệp Việt, chuyên gia AI tại Việt Nam và quốc tế cùng thảo luận bàn tròn về chủ đề ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Các diễn giả có mặt tại hội trường, đồng thời được kết nối online đến các đầu cầu tại Canada, Australia.
Ông Trần Thế Trung, Viện trưởng Viện Nghiên cứu công nghệ FPT điều phối thảo luận tọa đàm. Ảnh: Giang Huy.
Ngân hàng là một trong những ngành chịu ảnh hưởng lớn bởi dịch Covid-19. Mở đầu phần thảo luận, điều phối viên đặt câu hỏi tới đại diện ngân hàng VietinBank: "Là một doanh nghiệp lớn và có độ "nhạy cảm" cao với nền kinh tế nói chung, VietinBank gặp những khó khăn gì trong quá trình hoạt động trong Covid19?"
Ông Trần Công Quỳnh Lân, Phó Tổng Giám đốc Ngân hàng Thương mại cổ phần Công Thương Việt Nam (VietinBank) cho biết, ngân hàng là một mắt xích quan trọng của nền kinh tế, do đó không nằm ngoài ảnh hưởng của dịch, đơn cử như về nợ xấu. Ngoài tình hình kinh doanh khó khăn của doanh nghiệp, hoạt động hàng ngày của ngân hàng cũng chịu hưởng, như việc gặp gỡ trực tiếp với khách hàng bị gián đoạn, khiến lượng giao dịch trầm lắng.
Ông Trần Công Quỳnh Lân chia sẻ kinh nghiệm ứng phó với đại dịch. Ảnh: Giang Huy.
VietinBank đã và đang triển khai nhiều biện pháp hỗ trợ như giảm lãi suất, giãn nợ... cho doanh nghiệp. Theo ông Lân, trong "cái khó ló cái khôn". Ngân hàng đẩy mạnh các sản phẩm công nghệ, làm việc từ xa, gặp mặt khách hàng trực tiếp từ xa. Nhiều khách hàng phản hồi rất thích vì họ giảm được chi phí đi lại, thời gian mà vẫn đạt hiệu quả.
Ngân hàng này cũng thúc đẩy triển khai ứng dụng online banking trong giao dịch, chỉ 6 tháng đầu năm, số lượng khách hàng mới của VietinBank tăng hơn nửa triệu khách hàng.
10h27
'Việt Nam còn nhiều khoảng trống cho AI'
Ông Trần Công Quỳnh Lân cho biết hiện VietinBank đang hợp tác với FPT triển khai ứng dụng chatbot để giải đáp các thắc mắc trong nghiệp vụ nội bộ của ngân hàng. Từ những tình huống hay gặp phải của nhân viên, hệ thống đào tạo để chabot hiểu và từ đó tự động trả lời cho nhân viên. Thay vì việc phải chờ sự giúp đỡ từ các bộ phận, nhân viên hoàn toàn có thể chat với chatbot để nhận được câu trả lời nhanh gọn.
Theo ông Nguyễn Xuân Phong, chuyên gia Nghiên cứu TTNT Viện nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Mila (Canada), ngoài những ứng dụng trong eKYC (định danh khách hàng điện tử) như trên, AI còn cho nhiều thành tựu trong lĩnh vực dịch vụ dịch thuật, thành phố thông minh, quản lý đô thị, giao thông.
"Hiện AI đã phát triển trên thế giới từ lâu, dẫn đầu là Bắc Mỹ với các công ty công nghệ lớn. Làn sóng tiếp theo từ Đức, Nhật Bản. Với Việt Nam, chúng ta còn nhiều khoảng trống cho AI. Trí tuệ nhân tạo có thể len lỏi mọi ngành. Điều quan trọng là cần có chiến lược mũi nhọn của quốc gia, chọn ra thế mạnh trong nông nghiệp, y tế, nông lâm thuỷ sản... để phát huy", vị chuyên gia khẳng định.
10h30
Phát triển AI giúp giảm chi phí thuê mua công nghệ từ nước ngoài
Là chuyên gia tham dự chương trình, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng, Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research (Tập đoàn Vingroup) chia sẻ nhiều kinh nghiệm trong nghiên cứu và phát triển công nghệ trí tuệ nhân tạo.
"Cách làm trí tuệ nhân tạo của VinAI Research không xa rời triết lý chung của Tập đoàn, đó là tốc độ", ông Lâm nói.
Ông Nguyễn Thành Lâm chia sẻ tại tòa đàm. Ảnh: Giang Huy.
Khi ra mắt mẫu Vsmart, VinAI Research đã chủ động sản xuất được công nghệ FaceID thay vì phải bỏ ra số tiền rất lớn để mua công nghệ này từ Mỹ hoặc Trung Quốc.
Theo ông, làm AI cần tốc độ, nhưng cũng phải quyết tâm. VinAI Research có những con người giỏi, tài năng và cả sức ép để hoàn thành nhiều sản phẩm. Tuy nhiên kinh phí vẫn là yếu tố rất quan trọng để cho ra đời những sản phẩm trí tuệ nhân tạo chất lượng.
Đồng tình quan điểm về tốc độ và tính kịp thời, phía đầu cầu Australia, Tiến sĩ Stefan Hajkowicz, Trưởng nhóm nghiên cứu nhóm chuyên gia kỹ thuật số của cơ quan khoa học quốc gia của Austrailia cho biết, AI hiện diện ở mọi lĩnh vực kinh tế, địa phương của nước này. Ngay lúc này, các chuyên gia hàng đầu của Austrailia đang dùng công nghệ phục vụ việc điều chế vaccine Covid-19.
"Chúng tôi nhận thấy công nghệ AI hỗ trợ rất tốt cho các bác sĩ, chuyên gia nghiên cứu. Đặc biệt là AI rút ngắn thời gian ở nhiều công đoạn điều chế vaccine", Tiến sĩ Stefan Hajkowicz nói.
11h00
Việt Nam cần xây dựng dữ liệu để phát triển AI
Một đại biểu đến từ viện ứng dụng công nghệ AI đặt câu hỏi cho các diễn giả: "Trên thế giới có các công ty cung cấp dữ liệu cho hệ thống AI, hiện ở Việt Nam có đơn vị nào chuyên về dữ liệu hay không, độ tin cậy ra sao?".
Theo Ông Trần Thế Trung (Điều phối), Viện trưởng Viện Nghiên cứu công nghệ FPT, dữ liệu Việt Nam vẫn là bức tranh màu xám vì hệ thống luật pháp còn chưa rõ ràng, gây trở ngại cho các doanh nghiệp khi tiếp cận dữ liệu.
Các chuyên gia trong phiên thảo luận. Ảnh: Giang Huy.
Còn đại diện VinGroup, ông Nguyễn Thành Lâm, Giám đốc Khối Sản phẩm ứng dụng
Viện Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo VinAI Research cho rằng, vấn đề nằm ở mặt cung cầu, dữ liệu ít người mua, người làm thì chưa có.
Ông Nguyễn Xuân Phong, chuyên gia Nghiên cứu TTNT Viện nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo Mila (Canada) đưa ra giải pháp, trong trường hợp doanh nghiệp không mua được trọn bộ, có thể dán nhán dữ liệu dán nhãn. Tại Việt Nam, một số công ty chuyên cung cấp dịch vụ dãn nhãn dữ liệu để dạy học cho hệ thống, ví dụ như FPT.
Vì vậy, các chuyên gia cho sằng, việc xây dựng hệ thống dữ liệu là cần thiết để Việt Nam có thể phát triển và ứng dụng AI nhiều hơn trong các ngành.
Theo VnExpress
