AI trên đám mây: Chuyển đổi doanh nghiệp ứng dụng như thế nào?

• “Người làm IT ai cũng nên học về Cloud computing” 
• Ưu điểm và hạn chế của cơ sở dữ liệu đám mây
• Machine learning trong các nền tảng bảo vệ ứng dụng đám mây
• Tìm hiểu về vai trò quan trọng của bảo mật trong quản lý Multicloud
• Điện toán tạm thời đối với sự phát triển của dịch vụ đám mây

Đến năm 2029, quy mô của thị trường AI trên nền tảng đám mây trên toàn thế giới được dự đoán sẽ đạt 395,8 tỷ USD , tăng trưởng với tốc độ CAGR là 38,4%. Làm nổi bật vai trò quan trọng của AI, AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp đám mây.

AI trên đám mây đã nổi lên như một nhân tố thay đổi cuộc chơi trong thời gian gần đây. Khi các doanh nghiệp tìm kiếm các giải pháp linh hoạt, việc kết hợp điện toán đám mây với AI mang lại tiềm năng rất lớn. Sự hội tụ năng động này dẫn đến các giải pháp đám mây AI đột phá, cách mạng hóa hoạt động.

Từ phân tích dự đoán đến các quy trình tự động, blog này tiết lộ tác động mang tính biến đổi của phản ứng tổng hợp này. Khám phá cách sự kết hợp giữa AI và đám mây nâng cao hiệu quả và khả năng mở rộng, đồng thời mở đường cho sự đổi mới, tạo tiền đề cho một kỷ nguyên nơi các doanh nghiệp phát triển nhờ những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu và chiến lược thích ứng.

1. Lợi ích hàng đầu của AI trên đám mây

1.1 Khả năng mở rộng và linh hoạt

Trong lĩnh vực chuyển đổi kinh doanh, lợi ích của AI dựa trên đám mây càng được nâng cao, vì AI trên đám mây mở ra một kỷ nguyên mới về nhiều khả năng. Một trong những lợi thế quan trọng là khả năng mở rộng và tính linh hoạt vô song của sự hợp nhất này. Ví dụn như kịch bản trong ngành bán lẻ dự đoán lượng đơn đặt hàng trực tuyến sẽ tăng đột biến trong mùa lễ. Bằng cách sử dụng điện toán đám mây với AI, công ty có thể phân bổ liền mạch các tài nguyên máy tính bổ sung để đáp ứng lượng đơn đặt hàng đột ngột, đảm bảo dịch vụ không bị gián đoạn và sự hài lòng của khách hàng.

1.2 Tiết kiệm chi phí

Trong bối cảnh phát triển của doanh nghiệp, việc khai thác lợi ích của AI dựa trên đám mây đã trở thành vấn đề then chốt, định hình lại cách thức hoạt động của các doanh nghiệp. Trong số những lợi thế này, tiết kiệm chi phí là biểu hiện của hiệu quả, dẫn đầu bằng việc đưa AI vào điện toán đám mây.

1.3 Năng suất tốt hơn

Việc đưa AI vào điện toán đám mây nổi lên như một chất xúc tác để nâng cao năng suất. Sự hội tụ của điện toán đám mây với AI mang đến một sự thay đổi mô hình, cung cấp các giải pháp đám mây AI giúp tăng cường hiệu quả hoạt động.

Hãy xem xét một nhóm tiếp thị nhằm tối ưu hóa các chiến lược chiến dịch. Bằng cách khai thác điện toán đám mây bằng trí tuệ nhân tạo, họ có quyền truy cập vào các phân tích dự đoán để xác định xu hướng và sở thích của khách hàng. Được trang bị những hiểu biết sâu sắc này, họ điều chỉnh chính xác các chiến dịch của mình, mang lại tỷ lệ tương tác và chuyển đổi cao hơn.

1.4 Cải thiện việc ra quyết định

Sự xuất hiện của AI trên đám mây đã mang lại một món quà mạnh mẽ: khả năng ra quyết định được cải thiện. Sự chuyển đổi này được thúc đẩy bởi sự tích hợp liền mạch của các dịch vụ đám mây AI với quy trình kinh doanh hiện tại, giúp trao quyền cho các doanh nghiệp những hiểu biết sâu sắc nhằm thúc đẩy các lựa chọn thông minh hơn.

Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, khả năng đám mây được tích hợp AI đang nâng cao khả năng ra quyết định lâm sàng. Các chuyên gia y tế tận dụng thuật toán AI để phân tích dữ liệu bệnh nhân, đưa ra chẩn đoán chính xác và đề xuất điều trị. Sự kết hợp công nghệ này đảm bảo rằng các quyết định quan trọng đều dựa trên những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.

1.5 Truy cập dữ liệu tốt hơn

Trong quá trình phát triển doanh nghiệp hiện đại, sự kết hợp giữa AI trên đám mây đã mở ra một lợi thế vô song: truy cập dữ liệu tốt hơn. Sự thay đổi mô hình này, được thúc đẩy bởi vai trò của trí tuệ nhân tạo trên đám mây, đang định hình lại cách các doanh nghiệp khai thác và tận dụng dữ liệu của họ.

Trong lĩnh vực tài chính, AI trên đám mây đang cách mạng hóa việc phân tích dữ liệu. Các ngân hàng sử dụng thuật toán AI để nhanh chóng xem xét kỹ lưỡng khối lượng lớn dữ liệu tài chính, cho phép đánh giá rủi ro nhanh hơn và chính xác hơn cho các khoản vay và đầu tư.

>>> Xem thêm: Số liệu thống kê trí tuệ nhân tạo hàng đầu bạn nên biết vào năm 2023

2. Những ứng dụng hàng đầu của AI trên đám mây

Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, việc tích hợp các ứng dụng AI vào điện toán đám mây đang thúc đẩy những thay đổi mang tính biến đổi trong các ngành công nghiệp. Khả năng là vô hạn, từ cách mạng hóa tương tác của khách hàng thông qua xử lý ngôn ngữ tự nhiên đến tối ưu hóa phân bổ nguồn lực bằng phân tích dự đoán. Hãy cùng tìm hiểu những cách đa dạng và có tác động mạnh mẽ mà AI định hình lại điện toán đám mây.

2.1 Xử lý khoản vay

Xử lý khoản vay là trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo chính trên đám mây. AI trên đám mây đã cách mạng hóa bối cảnh xử lý khoản vay. Với sự ra đời của AI dựa trên đám mây, các ngân hàng và tổ chức cho vay đang hợp lý hóa hoạt động của mình, thu được những lợi ích hiệu quả chưa từng có.

Hãy xem xét một ngân hàng xử lý một lượng lớn đơn xin vay vốn. Ngân hàng sử dụng thuật toán học máy để đánh giá mức độ tín nhiệm của người nộp đơn một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này đẩy nhanh quá trình ra quyết định và đảm bảo đánh giá công bằng thông qua những hiểu biết sâu sắc dựa trên dữ liệu.

Hơn nữa, các giải pháp đám mây AI cho phép các ngân hàng tự động hóa các tác vụ thường ngày trong quá trình xử lý khoản vay, chẳng hạn như xác minh tài liệu và đánh giá rủi ro. Điều này dẫn đến giảm thời gian xử lý và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

2.2 Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

AI trên đám mây đang tạo ra một con đường mới để tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Chuỗi cung ứng là trường hợp sử dụng trí tuệ nhân tạo hấp dẫn trên đám mây. Bằng cách sử dụng sức mạnh của AI, các doanh nghiệp đang xác định lại tính hiệu quả, khả năng đáp ứng và hiệu quả chi phí trong hoạt động chuỗi cung ứng của mình.

Với việc tích hợp AI vào điện toán đám mây, họ sử dụng các phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu, cho phép chủ động điều chỉnh mức tồn kho. Điều này giảm thiểu tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và giảm chi phí lưu kho.

Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo trong điện toán đám mây tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát lô hàng theo thời gian thực, theo dõi mọi thứ từ vị trí đến điều kiện môi trường. Điều này đảm bảo hàng hóa đến nơi nguyên sơ, nâng cao trách nhiệm giải trình trong toàn chuỗi cung ứng.

Những ví dụ về AI trong đám mây này minh họa cách tích hợp liền mạch giữa AI và công nghệ đám mây biến đổi việc quản lý chuỗi cung ứng , nhấn mạnh tiềm năng để các doanh nghiệp đạt được cấp độ mới về độ chính xác, tính linh hoạt và khả năng cạnh tranh.

>>> Xem thêm: Các công cụ trí tuệ nhân tạo AI tốt nhất để tăng năng suất vào năm 2023

2.3 Phân tích dự đoán và kinh doanh thông minh

Sức mạnh tổng hợp của điện toán đám mây với AI đã mở ra sức mạnh của phân tích dự đoán và kinh doanh thông minh. Sự hợp nhất năng động này cho phép các doanh nghiệp khai thác lượng lớn dữ liệu và biến nó thành những hiểu biết sâu sắc có thể hành động.

Hãy xem xét một gã khổng lồ thương mại điện tử đang điều hướng các xu hướng thị trường. Thông qua vai trò của trí tuệ nhân tạo trên đám mây, họ phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, hành vi của khách hàng và các yếu tố bên ngoài để dự đoán xu hướng sắp tới. 

2.4 Tự động hóa và đổi mới quy trình

AI trên đám mây thúc đẩy tự động hóa và đổi mới quy trình lên tầm cao mới. Sự kết hợp giữa RPA và tự động hóa được hỗ trợ bởi AI mang lại cách tiếp cận hai hướng để hợp lý hóa quy trình làm việc và cách mạng hóa hoạt động của doanh nghiệp.

Hình dung một nhà máy sản xuất áp dụng khái niệm tự động hóa. Với AI trên đám mây, họ tích hợp robot có khả năng AI để xử lý các nhiệm vụ lắp ráp lặp đi lặp lại. Điều này làm giảm sai sót của con người và nâng cao hiệu quả, cho phép nhân viên tập trung vào các khía cạnh chiến lược và sáng tạo hơn trong công việc của họ.

>>> Đăng ký tìm hiểu chi tiết các khóa học CNTT của FUNiX tại đây:

Tham khảo chuỗi bài viết liên quan:

5 Điểm đáng chú ý tại khóa học lập trình trực tuyến FPT – FUNiX

Từ A-Z chương trình học FUNiX – Mô hình đào tạo lập trình trực tuyến số 1 Việt Nam

Lý do phổ biến khiến học viên nước ngoài chọn FUNiX

5 Ứng dụng của machine learning quan trọng trong công cuộc chuyển đổi số

9 Xu hướng học máy hàng đầu tính đến 2025

Nguyễn Cúc

Nguồn tham khảo: startus-insights