Tác giả: Scott Voigt, Giám đốc điều hành và Đồng sáng lập Fullstory
ngày 24 tháng 7 năm 2024

Trong những năm gần đây, không có gì bí mật rằng sự phát triển mạnh mẽ của các đổi mới công nghệ đã làm cho thế giới phải chao đảo. Đặc biệt, trí tuệ nhân tạo sinh ra (Generative AI) ngày càng trở nên phổ biến, với các công cụ như ChatGPT đạt 100 triệu người dùng chỉ trong hai tháng sau khi ra mắt. Nhưng những giải pháp AI tiên tiến này không có ý nghĩa gì nếu không có dữ liệu chất lượng và có ý nghĩa.

Thật không may, quá trình đạt được loại dữ liệu này không phải lúc nào cũng đơn giản – các công ty cần phải thu thập và xử lý dữ liệu theo cách loại bỏ thiên lệch, và định dạng nó để AI có thể dễ dàng tiêu thụ. Đặc biệt khi các công ty AI như OpenAI và Anthropic bắt đầu cạn kiệt dữ liệu để đào tạo các mô hình AI của họ, tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu có thể sử dụng và có ý nghĩa ngày càng gia tăng.

Khi thế giới AI mở rộng, các công ty phải hiểu tác động của dữ liệu chất lượng so với dữ liệu kém đến các giải pháp AI và vai trò quan trọng của dữ liệu hành vi trong việc xây dựng, đào tạo và củng cố các công cụ dựa trên AI.

Tác Động Của Dữ Liệu Chất Lượng So Với Dữ Liệu Kém Đến Các Giải Pháp AI

Các mô hình AI dựa vào dữ liệu để học các mẫu, đưa ra dự đoán và thực hiện các nhiệm vụ. Nếu dữ liệu đào tạo bị tổn hại, không chính xác hoặc đầy lỗi, mô hình có thể tạo ra các kết quả thiên lệch và không đáng tin cậy, trải nghiệm người dùng kém, lỗ hổng bảo mật và rủi ro pháp lý. Thực tế, Gartner ước tính rằng chỉ riêng chất lượng dữ liệu kém đã tốn kém cho các tổ chức trung bình 12,9 triệu đô la hàng năm.

Ngược lại, đào tạo các mô hình AI trên dữ liệu chất lượng cho phép các tổ chức đưa ra quyết định tốt hơn, thông tin hơn, triển khai các quy trình đáng tin cậy, giảm các vấn đề tuân thủ và tránh các hậu quả tốn kém. Nó cũng có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng và cổ đông tốt hơn, doanh thu và thị phần tăng lên, và rủi ro giảm. Nếu không có dữ liệu toàn diện, có ý nghĩa và chính xác, các công ty sẽ gặp khó khăn trong việc xây dựng và quản lý các ứng dụng và hệ sinh thái AI ngày càng phức tạp này.

Sự Gia Tăng Của Dữ Liệu Hành Vi

Dữ liệu hành vi từ các tương tác với sản phẩm và dịch vụ có thể giúp các công ty có được cái nhìn sâu sắc cho các mô hình AI. Thực tế, McKinsey & Company ước tính rằng các tổ chức tận dụng những hiểu biết về hành vi của khách hàng vượt trội hơn so với các đối thủ cùng ngành tới 85% về tăng trưởng doanh số và hơn 25% về biên lợi nhuận gộp.

Dữ liệu hành vi mô tả các tương tác của người dùng với các môi trường kỹ thuật số, tiết lộ các sở thích và mẫu hành vi chi tiết. Nó là yếu tố nền tảng để khám phá cảm xúc ẩn sau những cú nhấp chuột của người dùng. Ví dụ, dữ liệu hành vi có thể tiết lộ các chỉ số quan trọng như thời gian phiên làm việc, thời gian hoạt động trên trang, số lượng thông báo lỗi, hoặc các cú nhấp chuột không hiệu quả để cung cấp cho các công ty cái nhìn rõ hơn về mức độ tương tác, sở thích và điểm gây khó chịu của người dùng.

Mặc dù dữ liệu này có thể giúp các doanh nghiệp phát hiện lỗi và cải thiện trải nghiệm của người dùng, nó cũng chứa những thông tin quan trọng để các công ty tận dụng các khả năng mới cho các giải pháp AI của họ, bao gồm dự đoán chính xác hơn, các biện pháp bảo mật nâng cao và cá nhân hóa tốt hơn.

Dự Đoán

Với dữ liệu hành vi, các công ty có thể thu được những hiểu biết quý giá về hành vi, mẫu hành vi, sở thích và điểm gây khó chịu của người dùng, cho phép họ dự đoán hành vi trong tương lai một cách chính xác hơn và từ đó tạo ra những trải nghiệm tốt hơn. Ví dụ, lượt xem trang web, đăng ký nhận bản tin, hoạt động trong giỏ hàng và tương tác trên mạng xã hội không chỉ đóng vai trò như một dấu vết kỹ thuật số, mà còn có thể là chỉ số của hành vi mua sắm trong tương lai. Với dữ liệu này trong tay, các công ty sẽ có cái nhìn rõ hơn về hành vi của người tiêu dùng, cho phép dự đoán chính xác hơn và ra quyết định chiến lược tốt hơn.

Xác Định Mối Đe Dọa

Các công ty có thể tận dụng dữ liệu hành vi để xác định các mối đe dọa khi phát triển các giải pháp AI bằng cách phân tích mẫu hành vi của người dùng để tìm các bất thường hoặc hoạt động nghi ngờ. Bằng cách theo dõi các chỉ số như thời gian phiên của người dùng hoặc mẫu nhấp chuột, các công ty có thể phát hiện sự sai lệch so với hành vi bình thường của người dùng, có thể chỉ ra các mối đe dọa hoặc lỗ hổng tiềm ẩn. Ví dụ, một công ty dịch vụ tài chính có thể sử dụng dữ liệu hành vi để xem cách người dùng thường xuyên di chuyển qua trang web và phân tích sự khác biệt để xác định liệu một hành vi hoặc mẫu hành vi cụ thể có phải là gian lận hay không. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các công ty nhanh chóng giải quyết các mối quan ngại về bảo mật, giảm thiểu rủi ro và bảo vệ hệ thống AI của họ.

Cá Nhân Hóa

Khi sự phát triển nhanh chóng của AI định hình lại thế giới của chúng ta, trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa sâu sẽ sớm trở thành tiêu chuẩn. Với dữ liệu hành vi, các nhóm kỹ thuật có thể dự đoán hành vi và tùy chỉnh trải nghiệm người dùng. Các doanh nghiệp theo dõi lịch sử mua hàng của người tiêu dùng và phát triển hồ sơ khách hàng chi tiết có thể xây dựng lòng trung thành với thương hiệu mạnh mẽ hơn. Trang bị với dữ liệu này, các nhà bán lẻ có thể cung cấp những trải nghiệm cá nhân hóa hơn thông qua các ưu đãi mục tiêu và cơ hội bán chéo liên quan. Ví dụ, dữ liệu hành vi có thể xác định những người mua sắm có khả năng từ bỏ giỏ hàng của họ. Các nhà bán lẻ có thể sử dụng thông tin này để cung cấp một ưu đãi cá nhân hóa cho nhóm mục tiêu, có khả năng biến doanh số bị mất thành doanh thu chuyển đổi.

Dữ Liệu Hành Vi Là Chìa Khóa Thành Công

Trong kỷ nguyên đánh dấu sự tiến bộ công nghệ nhanh chóng, sự thành công và hiệu quả của các giải pháp AI phụ thuộc vào dữ liệu có ý nghĩa và chính xác. Khi nhu cầu về dữ liệu chất lượng gia tăng, dữ liệu hành vi nổi lên như một nguồn tài nguyên quan trọng cho sự phát triển AI. Bằng cách tận dụng những hiểu biết từ các tương tác của người dùng, các công ty có thể dự đoán và dự báo hành vi người dùng tốt hơn, phát hiện mối đe dọa và bảo vệ hệ thống, cũng như cung cấp những trải nghiệm cá nhân hóa dự đoán và vượt qua mong đợi của người dùng.

Khi cảnh quan AI tiếp tục phát triển, việc áp dụng dữ liệu hành vi không chỉ đảm bảo hiệu quả của các giải pháp AI mà còn mở đường cho những trải nghiệm người dùng chuyển mình và tuyệt vời.