Machine learning là gì? Ứng dụng ML trong doanh nghiệp

Trí tuệ nhân tạo, machine learning, computer vision hay dữ liệu lớn là những thuật ngữ từng rất xa lạ, nhưng giờ đây đang dần trở thành những thuật ngữ quen thuộc trong các cuộc họp về chuyển đổi số của các doanh nghiệp.

Càng ngày, công nghệ dần trở thành đối tác đồng hành đáng tin cậy. Nó giúp con người phát huy năng lực tối đa.

Càng ngày, càng nhiều quy trình vận hành được số hóa. Những quyết định kinh doanh không còn dựa trên cảm tính như trước. Thay vào đó, doanh nghiệp dùng dữ liệu, dự đoán và nhận diện xu hướng để đưa ra lựa chọn.

Nhưng để đi xa hơn, chúng ta không nên chỉ ứng dụng công nghệ một cách mù mờ. Chúng ta cần phải hiểu rõ nó.

Vậy machine learning là gì? Nó hoạt động ra sao? Và liệu doanh nghiệp nên bắt đầu từ đâu để khai thác nó đúng cách? Cùng tìm hiểu nhé!

Machine learning là gì?

Machine learning là một nhánh quan trọng của trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép máy tính “học” từ dữ liệu để dự đoán và đưa ra quyết định mà không cần chương trình hóa cứng nhắc.

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu là nguồn nhiên liệu mới. Machine learning giúp doanh nghiệp biến dữ liệu thành các quyết định chính xác và hiệu quả. Từ đó, họ có thể tự động hóa quy trình, tối ưu chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Hãy hình dung bạn đang quản lý một chuỗi cửa hàng bán lẻ.
Thay vì đoán cảm tính, hệ thống machine learning phân tích lịch sử mua sắm của khách. Từ đó, nhận diện thói quen và gợi ý sản phẩm đúng thời điểm.

Không chỉ vậy, hệ thống còn cá nhân hóa khuyến mãi và đề xuất combo phù hợp. Nó cũng có thể nhắc khách quay lại mua sắm vào thời điểm thích hợp.

Machine learning hoạt động như thế nào?

Học máy vận hành dựa trên thuật toán phân tích dữ liệu và rút ra quy luật. Theo thời gian, hệ thống tự cải thiện mà không cần lập trình lại thủ công.

Ba phương pháp học phổ biến gồm:

Học có giám sát
Học không giám sát
Học tăng cường

1. Supervised learning – Học có giám sát

Tưởng tượng bạn hướng dẫn nhân viên mới bằng ví dụ và phản hồi đúng sai cụ thể. Máy học cũng vậy. Nó được cung cấp một tập dữ liệu đã có nhãn sẵn (ví dụ: ảnh + thông tin “đây là chó”, “đây là mèo”). Dựa vào đó, nó học cách phân loại các dữ liệu mới.

Trong supervised learning, mô hình học từ các cặp dữ liệu input–output có sẵn. Mục tiêu là tìm ra một hàm ánh xạ tối ưu từ input sang output để có thể dự đoán chính xác với dữ liệu mới. Các thuật toán tiêu biểu bao gồm Linear Regression, Decision Tree, Support Vector Machine, và Neural Network.

2. Unsupervised learning – Học không giám sát

Không có nhãn, không có đáp án mẫu. Máy học sẽ giống như bạn quan sát hành vi khách hàng mà không biết gì trước đó. Tuy nhiên, vẫn có thể nhận ra nhóm người có thói quen tương tự. Ví dụ: nhóm khách thường mua cà phê buổi sáng cũng hay mua bánh mì. Hệ thống sẽ tự động nhóm họ lại.

Unsupervised learning xử lý dữ liệu chưa gán nhãn. Nó tìm ra cấu trúc ẩn trong dữ liệu. Hệ thống có thể tự phân nhóm hoặc phát hiện mẫu lạ. Các thuật toán nổi bật gồm K-Means Clustering, PCA, Hierarchical Clustering và Autoencoder.

3. Reinforcement learning – Học tăng cường

Hãy tưởng tượng bạn chơi một trò chơi, nơi mỗi hành động đều có thưởng hoặc bị phạt.
Sau nhiều lần thử và sai, bạn bắt đầu hiểu cách để đạt điểm cao hơn.

Tương tự, học tăng cường cho phép máy học qua tương tác với môi trường xung quanh. Thông qua phản hồi liên tục, hệ thống dần điều chỉnh và tối ưu chiến lược hành động.

Reinforcement learning hoạt động dựa trên nguyên lý tác nhân tương tác với môi trường xung quanh. Thông qua mỗi hành động, hệ thống nhận về phần thưởng hoặc phạt tương ứng. Nhờ đó, mô hình dần học cách tối đa hoá tổng phần thưởng theo thời gian. Đồng thời, mỗi hành động dẫn đến một trạng thái mới trong môi trường. Từ chuỗi trạng thái này, mô hình học được chính sách hành vi tối ưu. Một số thuật toán phổ biến gồm Q-learning, Deep Q-Network (DQN) và Policy Gradient.

Lợi ích mà machine learning mang lại cho doanh nghiệp

Machine learning không chỉ là công nghệ, mà là công cụ chiến lược. Nó giúp doanh nghiệp vận hành thông minh hơn, nhanh hơn và hiệu quả hơn. Thay vì xử lý thủ công hoặc dựa vào cảm tính, doanh nghiệp nay có thể khai thác tối đa giá trị từ dữ liệu hiện có. Nhờ đó, họ có thể:

Tự động hóa quy trình:
Các tác vụ lặp lại như phân loại hồ sơ, kiểm tra hóa đơn hay xử lý yêu cầu đơn giản
có thể được tự động hoá gần như hoàn toàn. Việc này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và nguồn lực.
Dự đoán nhu cầu và xu hướng:
Bằng cách phân tích hành vi quá khứ hoặc biến động thị trường, hệ thống có thể cảnh báo sớm xu hướng tiêu dùng. Nhờ đó, doanh nghiệp lập kế hoạch chính xác và kịp thời hơn.
Phát hiện gian lận và rủi ro:
Machine learning nhận diện mẫu bất thường mà con người khó phát hiện. Từ đó, doanh nghiệp có thể phòng ngừa rủi ro trong vận hành, tài chính hoặc bảo mật.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng:
Hệ thống tự động gợi ý sản phẩm, thiết kế ưu đãi phù hợp cho từng nhóm khách. Mọi điều chỉnh đều diễn ra theo thời gian thực và mang tính cá nhân hoá cao.
Tối ưu marketing và bán hàng:
Phân tích hành vi giúp xác định kênh hiệu quả và thông điệp phù hợp. Từ đó, doanh nghiệp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí quảng cáo.

Machine learning ứng dụng ra sao trong doanh nghiệp Việt?

Tại Việt Nam, nhiều doanh nghiệp tiên phong đã và đang ứng dụng machine learning để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh, từ tài chính, nhân sự đến sản xuất và nông nghiệp. Dưới đây là một số ngành tiêu biểu:

1. Ngành tài chính

Ngành tài chính tại Việt Nam đang tích cực ứng dụng machine learning để nâng cao hiệu quả và bảo mật trong hoạt động kinh doanh.

Ứng dụng thực tế:

Dự đoán rủi ro tín dụng
Phát hiện giao dịch gian lận
Tối ưu danh mục đầu tư

Ví dụ thực tế:

Techcombank ứng dụng AI vào app Techcombank Mobile nhằm cá nhân hóa trải nghiệm tài chính. Hệ thống phân tích hành vi chi tiêu, từ đó đưa ra cảnh báo và lời khuyên phù hợp với từng người dùng. Ví dụ, khách thường chi tiêu nhiều cuối tháng sẽ nhận được nhắc nhở và gợi ý tiết kiệm kịp thời. Tính đến nay, AI đã tạo ra hơn 52 triệu lời khuyên tài chính cho hơn 4 triệu người dùng. Nhờ đó, khách hàng quản lý tài chính hiệu quả hơn và gắn bó hơn với ngân hàng. Không chỉ nâng cao trải nghiệm cá nhân, AI còn giúp ngân hàng tạo ra giá trị thực tế và bền vững.
(Nguồn: Techcombank Keynote 2024)

2. Ngành sản xuất

Trong lĩnh vực sản xuất, machine learning giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu suất và chất lượng sản phẩm.

Ứng dụng:

Bảo trì dự đoán
Quản lý chuỗi cung ứng
Kiểm soát chất lượng sản phẩm

Ví dụ thực tế:

Tại nhà máy sản xuất của Samsung, công nghệ AI được tích hợp vào quy trình phát triển các sản phẩm tiêu dùng thông minh như máy giặt Bespoke AI Laundry Combo™. Thiết bị này sử dụng AI Ecobubble™ để tự động điều chỉnh lượng nước và chất giặt tùy theo khối lượng và độ bẩn của quần áo, giúp tiết kiệm năng lượng và tối ưu hiệu suất. Bên cạnh đó, các sản phẩm như điều hòa WindFree™ hay hệ thống bảo mật Samsung Knox Matrix cho thấy Samsung không chỉ ứng dụng AI trong sản phẩm mà còn ngay từ khâu sản xuất và kiểm định, đảm bảo chất lượng, an toàn và trải nghiệm người dùng vượt trội.
(Nguồn: Chinhphu.vn)

3. Ngành thương mại điện tử

Không dừng lại ở vận hành nội bộ, machine learning còn góp phần làm thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với người tiêu dùng – đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại điện tử.

Ứng dụng:

Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm
Phân tích cảm xúc khách hàng
Dự đoán nhu cầu mới

Ví dụ thực tế:
Các nền tảng thương mại điện tử tại Việt Nam như Lazada đang sử dụng machine learning để cá nhân hóa trải nghiệm: từ gợi ý sản phẩm phù hợp với từng người dùng, đến sắp xếp giao diện hiển thị dựa trên hành vi mua sắm. Điều này giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.
(Nguồn: vneconomy.vn)

4. Ngành nông nghiệp

Ở một thái cực tưởng như ít liên quan đến công nghệ như nông nghiệp, machine learning lại đang chứng minh sức mạnh của mình khi biến những dữ liệu như thời tiết, thổ nhưỡng và sinh trưởng thành công cụ để tối ưu hóa mùa vụ.

Ứng dụng:

Dự báo sâu bệnh, thời tiết
Cải thiện quy trình canh tác
Quản lý chuỗi cung ứng nông sản

Ví dụ thực tế:
Nhiều mô hình nông nghiệp thông minh tại Việt Nam đã triển khai hệ thống theo dõi độ ẩm, nhiệt độ và dinh dưỡng đất bằng AI. Dữ liệu được phân tích liên tục giúp nông dân điều chỉnh tưới tiêu, phân bón hợp lý, đồng thời dự báo sớm nguy cơ dịch bệnh trên cây trồng.
(Nguồn: dantri.com.vn)

5. Ngành nhân sự

Bên cạnh các khâu vận hành và sản xuất, machine learning còn đóng vai trò quan trọng trong việc quản trị nguồn nhân lực – một trong những yếu tố sống còn của doanh nghiệp hiện đại.

Ứng dụng:

Tuyển dụng thông minh
Phân tích xu hướng nghỉ việc
Tối ưu hình thức đào tạo

Ví dụ thực tế:
Vietjet đã ứng dụng AI vào tuyển dụng bằng cách sử dụng hệ thống phỏng vấn tự động, đưa ra câu hỏi phù hợp với từng ứng viên dựa trên hồ sơ cá nhân. AI còn hỗ trợ đánh giá kỹ năng làm việc nhóm, ngoại ngữ và khả năng xử lý tình huống. Thậm chí, công nghệ này còn giúp kiểm tra ngoại hình, tác phong theo chuẩn tiếp viên. Nhờ AI, quy trình tuyển dụng trở nên nhanh gọn, minh bạch và không cần giấy tờ. Ứng viên cảm thấy thoải mái hơn, còn doanh nghiệp thì tiết kiệm được thời gian, chi phí. Đây là một bước đi hiện đại, hiệu quả và đầy nhân văn.
(Nguồn: thanhnien.vn)

Doanh nghiệp bắt đầu với machine learning như thế nào?

Việc triển khai machine learning không cần phải bắt đầu bằng một dự án quy mô lớn. Điều quan trọng là doanh nghiệp đi đúng hướng với tầm nhìn rõ ràng.

Xác định vấn đề mục tiêu
Đừng bắt tay ngay vào sử dụng công nghệ, mà hãy bắt đầu bằng câu hỏi: “Chúng ta muốn giải quyết vấn đề gì?”
Đó có thể là bài toán dự báo nhu cầu, phát hiện giao dịch gian lận hoặc giảm tỷ lệ nghỉ việc. Machine learning chỉ hiệu quả khi gắn liền với mục tiêu kinh doanh cụ thể.
Xây dựng kho dữ liệu đáng tin cậy
Machine learning hoạt động hiệu quả nhất khi có dữ liệu đầy đủ, đúng định dạng và được “làm sạch” kỹ lưỡng. Dữ liệu rời rạc, thiếu thống nhất sẽ khiến mô hình cho ra kết quả sai lệch.
Chọn đội ngũ hoặc đối tác chuyên môn
Bạn có thể xây dựng nhóm ML nội bộ hoặc hợp tác với bên thứ ba có kinh nghiệm triển khai thực tế. Quan trọng là họ không chỉ giỏi về kỹ thuật, mà còn thực sự hiểu bài toán kinh doanh của bạn.
Triển khai thí điểm và tối ưu dần
Thay vì làm toàn bộ cùng lúc, hãy chọn một phần nhỏ để thử nghiệm trước – như phân tích một nhóm khách hàng – rồi tối ưu dần dựa trên kết quả thực tế.

Gợi ý:

Nếu doanh nghiệp của bạn chưa xác định rõ nên bắt đầu từ đâu, đừng ngại liên hệ với ATIN. Đội ngũ chuyên gia của ATIN luôn sẵn sàng đồng hành và tư vấn rõ ràng. Chúng tôi sẽ giúp bạn xác định rõ mục tiêu, đánh giá dữ liệu và đề xuất lộ trình phù hợp.

Biến học máy thành hiệu quả kinh doanh thực thụ

Machine learning không còn là khái niệm dành riêng cho các công ty công nghệ. Ngày càng nhiều doanh nghiệp Việt đã bắt đầu áp dụng học máy vào vận hành thực tế.

Từ việc dự đoán nhu cầu đến cá nhân hóa trải nghiệm, machine learning đang thay đổi cuộc chơi. Bên cạnh đó, doanh nghiệp còn dùng Machine Learning để tự động kiểm tra lỗi và giảm sai sót. Nhờ vậy, nếu được triển khai đúng cách, học máy trở thành đòn bẩy tăng trưởng bền vững.

Cuối cùng, điều quan trọng không phải có công nghệ gì, mà là giải đúng bài toán hay chưa.

Machine learning là gì?