Nếu doanh nghiệp quan tâm đến trí tuệ nhân tạo (AI), chắc hẳn không thể bỏ qua Deep Learning, hay còn gọi là Học sâu, một công nghệ cho phép máy tính học tập, suy luận và đưa ra dự đoán bằng cách mô phỏng hoạt động não người. Vậy, Deep Learning là gì? Cơ chế hoạt động ra sao? Và nó mang đến những lợi ích, ứng dụng nào cho công việc lẫn đời sống? Hãy cùng Base.vn khám phá ngay sau đây. 1. Deep learning là gì? Deep Learning hay được hiểu là “Học sâu”, là một nhánh nhỏ của Machine Learning (Học máy). Nếu như học máy cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu để tự động đưa ra dự đoán, thì học sâu là bước tiến xa hơn khi nó giúp máy tính tự học từ các mẫu/ví dụ và thực hiện các tác vụ cụ thể, tương tự như cách con người tư duy từ kinh nghiệm thực tế. Giả sử, chúng ta muốn dạy máy tính nhận diện một con mèo. Thay vì lập trình cho máy cách nhận biết từng đặc điểm như tai nhọn, ria mép hay đuôi dài, chúng ta chỉ cần cho máy xem hàng nghìn bức ảnh về loài mèo trong thực tế. Qua đó, máy tính sẽ tự nhận ra những điểm giống nhau (mẫu chung) trong các bức ảnh đó, và học cách phân biệt mèo với các loài vật khác. Đó chính là bản chất của Deep Learning. Về mặt kỹ thuật, Deep Learning (DL) sử dụng một thứ gọi là mạng nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks), mô phỏng cấu trúc não bộ con người và cũng có khả năng phân tích, xử lý và hiểu thông tin. Cụ thể, các mạng nơ-ron này “bắt chước” cách hoạt động của các tế bào thần kinh trong bộ não, bao gồm các lớp nút (layers of nodes) được kết nối với nhau. Càng có nhiều

Từ việc rút ngắn thời gian xử lý giao dịch, ngăn chặn gian lận tài chính, đến đánh giá điểm tín dụng và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang tái định hình ngành ngân hàng trên quy mô toàn cầu. Việt Nam cũng không nằm ngoài xu thế đó, khi ngày càng nhiều tổ chức tài chính tích cực ứng dụng AI để tối ưu hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh. Vậy cụ thể, việc ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào? Những tổ chức nào đang dẫn đầu và tạo ra những đột phá đáng kể nhờ công nghệ này? Hãy cùng Base.vn khám phá toàn cảnh bức tranh ứng dụng AI trong ngành ngân hàng, từ các xu hướng nổi bật trên thế giới đến hiện trạng và tiềm năng tại Việt Nam. 1. Ứng dụng AI trong ngân hàng là như thế nào? AI trong ngân hàng đề cập đến việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học máy (Machine Learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Processing Language), để phân tích dữ liệu sâu hơn, tự động hóa tác vụ và hỗ trợ ra quyết định một cách nhanh chóng, chính xác. Qua đó, các ngân hàng và tổ chức tài chính có thể tăng tốc độ xử lý giao dịch, nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro, phát hiện và ngăn chặn gian lận kịp thời, cải thiện tương tác với khách hàng, và tối ưu hóa vận hành ở nhiều cấp độ. Nhìn chung, công nghệ AI đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành tài chính – ngân hàng, nơi mọi quyết định đều dựa trên dữ liệu theo thời gian thực, đem đến cho khách hàng trải nghiệm an toàn và thuận tiện hơn bao giờ hết. 2. Lợi ích, ứng dụng của AI trong ngành ngân

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra một kỷ nguyên mới cho ngành công nghiệp sản xuất. Không đơn thuần là tự động hóa quy trình, công nghệ này còn mang lại những giá trị rõ rệt về chất lượng, hiệu suất và chi phí vận hành. Điển hình như BMW đã tiết kiệm được 1 triệu USD mỗi năm nhờ triển khai robot được điều khiển bởi AI, trong khi PepsiCo tăng thêm 4.000 giờ công suất sản xuất mỗi năm thông qua hệ thống bảo trì dự đoán ứng dụng AI. Vậy, cụ thể hơn thì AI trong sản xuất là gì? Nó được ứng dụng vào những khía cạnh nào? Và để triển khai AI thì các nhà sản xuất nên bắt đầu từ đâu? Hãy cùng Base.vn tìm lời giải đáp trong nội dung sau. 1. AI trong sản xuất là gì? AI trong sản xuất là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để nâng cao hiệu quả hoạt động của nhà máy. Những công nghệ này giúp doanh nghiệp phân tích một lượng lớn dữ liệu thu thập từ cảm biến (sensor), thiết bị và dây chuyền sản xuất nhằm tối ưu hiệu suất, cải thiện chất lượng sản phẩm, giảm thiểu thời gian dừng máy và thích nghi trước những tình huống bất ngờ. Thay vì chỉ thực hiện các tác vụ cố định như các hệ thống tự động hóa truyền thống, AI có khả năng học hỏi từ dữ liệu, tự điều chỉnh theo thời gian thực và đưa ra quyết định phức tạp. Chẳng hạn, AI có thể phát hiện các mẫu bất thường trong dữ liệu sản xuất để dự đoán sự cố kỹ thuật trước khi chúng xảy ra – một ứng dụng được gọi là bảo trì dự đoán (predictive maintenance). Nhờ đó, doanh

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước thay đổi diện mạo của nhiều lĩnh vực, và y tế cũng không nằm ngoài xu hướng đó. Với khả năng hỗ trợ chẩn đoán bệnh chính xác hơn, nâng cao chất lượng điều trị và giảm tải áp lực cho đội ngũ nhân viên y tế, AI đang chứng minh vai trò thiết yếu trong hệ thống chăm sóc sức khỏe hiện đại. Vậy, AI trong y tế là gì? Công nghệ này đang được ứng dụng ra sao? Và liệu còn tồn tại những rủi ro hay thách thức nào cần lưu ý? Hãy cùng Base.vn khám phá chi tiết về vai trò, tiềm năng và giới hạn của AI trong lĩnh vực y tế qua nội dung sau. 1. AI trong y tế là gì? AI trong y tế là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo như học máy (machine learning), học sâu (deep learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và các thuật toán thông minh khác vào quá trình khám, điều trị và chăm sóc sức khỏe bệnh nhân. Cụ thể: – Học máy giúp các hệ thống AI học tập từ khối lượng dữ liệu y tế khổng lồ, từ đó cải thiện khả năng phân tích và đưa ra dự đoán chuẩn xác hơn. – Học sâu với các mạng nơ-ron (noron) nhiều tầng cho phép AI xử lý các dữ liệu phức tạp như hình ảnh y khoa, dữ liệu di truyền hay các chỉ số sinh học. – Xử lý ngôn ngữ tự nhiên lại đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu phi cấu trúc như ghi chú y tế hoặc tài liệu nghiên cứu, hỗ trợ việc ra quyết định lâm sàng và tối ưu hóa việc lưu trữ hồ sơ bệnh án. Nhờ khả năng mô phỏng tư duy logic, phân tích dữ

Khi tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo (AI) trên các kênh thông tin, chúng ta rất dễ bắt gặp thuật ngữ “Machine Learning” hay “Máy Học” với đôi dòng mô tả về khả năng học tập từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Vậy, thực chất thì Machine Learning là gì? Nó liên quan thế nào đến AI? Và ứng dụng ra sao trong tiếp thị, bán hàng hay chăm sóc khách hàng? Hãy cùng Base.vn khám phá cách máy móc “học tập và tư duy” trong nội dung sau. 1. Machine Learning là gì? Machine Learning (ML), hay còn gọi là Máy học hoặc Học máy, là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính tự học từ dữ liệu, tự cải thiện hiệu quả và độ chính xác theo thời gian, mà không cần được lập trình cho từng tình huống cụ thể. Hiểu một cách đơn giản, thay vì con người phải viết từng dòng lệnh hướng dẫn máy tính thực hiện một tác vụ, Machine Learning giúp máy “tự học” cách hoàn thành tác vụ đó thông qua: Thông thường, các bài toán trong Machine Learning được chia thành hai nhóm chính: Hiện nay, ML đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, tài chính, giải trí đến y tế. Ví dụ, trong y tế, các nhà khoa học có thể “huấn luyện” một hệ thống để chẩn đoán ung thư qua hình ảnh X-quang bằng cách cho máy học từ hàng triệu ảnh quét và chẩn đoán thực tế. Nhờ đó, hệ thống có thể phát hiện dấu hiệu bất thường một cách nhanh chóng và chính xác hơn. 2. Có những loại Machine Learning nào? Học máy (Machine Learning) được chia thành nhiều loại khác nhau, mỗi loại có những đặc điểm và ứng dụng riêng. Cụ thể có 4 loại chính: 2.1 Học có giám sát (Supervised Machine Learning) Học

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là kinh doanh. Việc ứng dụng AI không chỉ mở ra những cơ hội mới mà còn thay đổi cách doanh nghiệp hoạt động và tương tác với khách hàng. Vậy, công nghệ AI thực chất là gì? AI được ứng dụng như thế nào trong kinh doanh? Và doanh nghiệp cần làm gì để tích hợp AI vào mô hình hiện tại? Hãy cùng Base Blog tìm hiểu thông tin chi tiết trong nội dung sau đây. 1. Khái quát về công nghệ AI 1.1 Công nghệ AI là gì? AI (Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo) là công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người trên máy móc, giúp chúng có thể học hỏi, suy luận và tự động thực hiện các tác vụ. AI hiện diện trong nhiều lĩnh vực, từ trợ lý ảo, chatbot, phân tích dữ liệu đến tự động hóa quy trình doanh nghiệp. Công nghệ AI bao gồm nhiều nhánh như Machine Learning (học máy), Deep Learning (học sâu), Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), và Thị giác máy tính. Với sự phát triển mạnh mẽ, AI không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, ra quyết định chính xác hơn và mở ra nhiều cơ hội đổi mới sáng tạo. 1.2 Lịch sử hình thành và phát triển của công nghệ AI Thuật ngữ “Trí tuệ nhân tạo” lần đầu tiên được đề cập trong bài nghiên cứu “Máy tính và trí tuệ” của Alan Turing vào năm 1950. Tại thời điểm đó, AI vẫn chỉ là một khái niệm mang tính lý thuyết, đặt ra câu hỏi liệu máy móc có thể suy nghĩ như con người hay không. Trải qua nhiều thập kỷ nghiên cứu và phát triển, AI dần trở thành một

Từ cá nhân hóa trải nghiệm trên thiết bị thông minh đến tối ưu hóa quy trình vận hành trong doanh nghiệp, trợ lý ảo đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong mọi khía cạnh đời sống. Vậy, cụ thể hơn thì trợ lý ảo là gì? Chúng hoạt động như thế nào và và mang lại những lợi ích gì cho doanh nghiệp trong thời đại số? Hãy cùng Base.vn đi tìm câu trả lời trong nội dung sau đây. 1. Trợ lý ảo là gì? Trợ lý ảo, hay Virtual Assistant, là một phần mềm ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng thực hiện các tác vụ theo yêu cầu của người dùng thông qua giọng nói hoặc văn bản. Ban đầu, trợ lý ảo thường được dùng để hỗ trợ các hoạt động hàng ngày như gọi điện, gửi tin nhắn, bật nhạc,… Tuy nhiên, khả năng của chúng đã dần mở rộng sang các nhiệm vụ liên quan đến công việc như đọc email, sắp xếp lịch họp, giao tiếp với khách hàng, hoặc thậm chí là phân tích dữ liệu. Hiểu một cách đơn giản, những việc trước đây cần đến một trợ lý con người, thì giờ có thể được thực hiện nhanh chóng chỉ trong vài giây nhờ vào trợ lý ảo. Một số trợ lý ảo nổi tiếng hiện nay có thể kể đến như Alexa của Amazon, Siri của Apple và Google Assistant. Chúng có thể được tích hợp vào nhiều thiết bị khác nhau như điện thoại thông minh, đồng hồ thông minh, tai nghe không dây, và cả các thiết bị gia dụng như loa thông minh, TV,… Sức hấp dẫn của trợ lý ảo không chỉ nằm ở khả năng xử lý lệnh nhanh chóng, mà còn ở tính cá nhân hóa cao, chúng có thể học hỏi từ thói quen và sở thích của người dùng để phục vụ ngày càng

Generative AI là gì? Khác với các thế hệ AI trước đây vốn chỉ phản hồi dữ liệu đầu vào một cách giới hạn, Generative AI – hay còn gọi là “AI tạo sinh” – đánh dấu một bước tiến ngoạn mục trong khả năng sáng tạo của máy móc. Công nghệ này không chỉ hiểu thông tin đầu vào, mà còn tạo ra văn bản, âm thanh, video và cả đồ họa 3D một cách sống động, gần như mô phỏng tư duy của con người. Chính sự đột phá này đã mở ra những ứng dụng chưa từng có, đồng thời cũng kéo theo nhiều tranh luận về đạo đức, bản quyền và quyền sở hữu trí tuệ. Vậy, làm thế nào để khai thác sức mạnh của Generative AI một cách hiệu quả và có trách nhiệm? Trong nội dung sau, Base.vn sẽ giúp bạn đọc giải mã toàn diện về GenAI, từ khái niệm, các mô hình phổ biến, đến ứng dụng thực tiễn và những rủi ro cần lưu ý. 1. Generative AI là gì? Generative AI (AI tạo sinh) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào khả năng tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm thanh, mã lập trình, dựa trên các lời nhắc đầu vào (prompt). Nói một cách đơn giản, Generative AI (hay còn gọi là GenAI) giống như một “nghệ sĩ ảo”, nó học tập từ khối lượng dữ liệu khổng lồ (như sách, tài liệu khoa học, website công cộng,…) và từ đó sáng tạo ra những sản phẩm hoàn toàn mới, đôi khi rất phức tạp và chân thực đến mức khó phân biệt với tác phẩm do con người tạo ra. Hiện nay, GenAI có thể tạo ra nhiều loại nội dung khác nhau, bao gồm: Những đột phá gần đây, như ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer) hay công cụ tạo ảnh như Midjourney, đã đưa khả năng của GenAI lên

Base CRM là sản phẩm đúc kết những kinh nghiệm trong 10 năm chinh chiến trên thị trường Việt Nam, đưa Base từ con số 0 tới hơn 10,000 khách hàng. Tại sao Base CRM đến thời điểm này mới được ra mắt? Vì chỉ khi tích lũy đủ những bài học xương máu và tìm ra được phương pháp xây dựng nền tảng kinh doanh vững chắc, chúng tôi mới có quyền tự hào thông báo rằng “10 năm kinh nghiệm và 3 năm miệt mài xây dựng sản phẩm được đóng gói tại Base CRM”.  Là một sản phẩm được xây dựng từ những quan điểm kinh doanh rõ ràng, Base CRM giúp bạn có định hướng chiến lược trong quá trình tạo doanh thu. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu kiến trúc sản phẩm và triết lý cốt lõi của Base CRM. 1. Kiến trúc Platform – Nền tảng gồm các ứng dụng giải quyết từng tác vụ cụ thể Một ứng dụng không thể giải quyết tất cả bài toán kinh doanh. Để làm việc tốt, chúng ta cần biết mình đang làm gì và làm bằng cách nào. Vì vậy 1 ứng dụng sẽ giúp giải quyết sâu vấn đề đó. Base.vn đã thành công với kiến trúc platform (workflow để quản lý quy trình làm việc, request để tạo và xét duyệt đề xuất, meeting tổ chức cuộc họp, wiki để lưu trữ tri thức nội bộ,…), và kiến trúc platform này sẽ tiếp tục với Base CRM. Base CRM mang đến những ứng dụng và thực thể được hợp nhất và kết nối chặt chẽ. Sự hợp nhất và kết nối này được thể hiện qua những điểm sau: Trường hợp khác, bạn nhắn tin với một tài khoản Zalo. Nếu tài khoản Zalo này là của một liên hệ đã được ghi lại trên hệ thống, bạn có thể liên kết tài khoản Zalo của khách với liên hệ đó,