Ứng dụng của AI Agent trong các lĩnh vực kinh doanh

Hãy cùng nhau tìm hiểu về các ứng dụng thực tế của AI Agent bằng cách khám phá các ví dụ từ chăm sóc sức khỏe, tài chính, bán hàng, v.v.

Các doanh nghiệp ngày càng chú ý đến ứng dụng AI Agent do sự gia tăng của các hệ thống đa tác nhân, tự động hóa tiên tiến và nhu cầu về thông tin chi tiết theo thời gian thực. Vì AI Agent có thể thúc đẩy năng suất của các doanh nghiệp ở mọi quy mô, nên chúng rất phù hợp cho cả các công ty khởi nghiệp đang tìm kiếm sự nhanh nhẹn và doanh nghiệp lớn muốn mở rộng quy mô hiệu quả.

Bài viết sẽ phân tích lợi thế & thách thức khi dùng AI Agent theo ngành trong nhiều lĩnh vực như tài chính, chăm sóc sức khỏe, giáo dục, v.v.

AI Agent trong tài chính

AI Agent có rất nhiều ứng dụng hữu ích trong lĩnh vực tài chính, chẳng hạn như:

• Tác nhân phát hiện gian lận
• Bot giao dịch tự động
• Trợ lý tích hợp khách hàng

Phát hiện gian lận là một thách thức lớn đối với các ngân hàng, vì các hệ thống truyền thống thường gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ và sự phức tạp của tội phạm mạng hiện đại. Các tác nhân AI giải quyết vấn đề này bằng cách liên tục theo dõi giao dịch, tìm hiểu hành vi của khách hàng và đánh dấu các bất thường theo thời gian thực, cho phép xác định hoạt động đáng ngờ nhanh và chính xác hơn.

Trong thị trường tài chính, việc quản lý rủi ro và thực hiện giao dịch nhanh chóng là rất quan trọng, nhưng nhà giao dịch con người có thể bị hạn chế bởi tốc độ và khả năng xử lý dữ liệu. Các bot giao dịch tự động được hỗ trợ bởi AI agent nhằm mục đích giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích dữ liệu thị trường, thực hiện giao dịch tự động và điều chỉnh các biện pháp kiểm soát rủi ro theo thời gian thực dựa trên các điều kiện đang thay đổi.

Nếu gần đây phải mở một tài khoản tài chính, bạn có thể biết rằng việc tiếp nhận khách hàng và tuân thủ KYC (Biết khách hàng của bạn) thường chậm và dễ xảy ra lỗi do phải kiểm tra tài liệu thủ công và đánh giá rủi ro. Các tác nhân AI có thể cải thiện quy trình này bằng cách xác minh ngay lập tức tài liệu, đánh giá hồ sơ rủi ro của khách hàng và tự động hóa các cuộc kiểm tra theo quy định, đồng thời vẫn duy trì độ chính xác cao.

AI Agent trong chăm sóc sức khỏe

Tiến bộ trong các tác nhân AI mang lại triển vọng đầy hứa hẹn cho nhiều ứng dụng chăm sóc sức khỏe, bao gồm:

• Lên lịch hẹn và phân loại triệu chứng
• Hỗ trợ chẩn đoán bằng cách tóm tắt dữ liệu EHR
• Các hệ thống đa tác nhân cho hậu cần bệnh viện

Các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe phải vật lộn với việc lên lịch hẹn không hiệu quả và đánh giá bệnh nhân ban đầu, dẫn đến gánh nặng hành chính và chăm sóc chậm trễ. AI Agent giải quyết vấn đề này bằng cách tự động hóa việc đặt lịch hẹn, thu thập thông tin bệnh nhân và thực hiện phân loại triệu chứng ban đầu thông qua giao diện đàm thoại hướng dẫn bệnh nhân và định tuyến họ đến các mức chăm sóc phù hợp.

Các bác sĩ lâm sàng phải đối mặt với tình trạng quá tải thông tin khi phân tích dữ liệu bệnh nhân, khiến việc xác định mô hình, bất thường hoặc đưa ra quyết định chẩn đoán kịp thời trở nên khó khăn. Những AI Agent chẩn đoán giải quyết thách thức này bằng cách phân tích một lượng lớn hồ sơ sức khỏe điện tử, hình ảnh y tế và kết quả xét nghiệm để xác định từng mô hình, đánh dấu bất thường và cung cấp hỗ trợ quyết định cho các nhà cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe.

Để cung cấp cho bạn một ví dụ thực tế: Tác nhân kiểm tra triệu chứng của Ada Health, được hàng triệu người trên toàn cầu sử dụng, sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cây logic y tế để đánh giá hơn 30.000 tình trạng bệnh lý và định tuyến người dùng đến dịch vụ y tế từ xa hoặc chăm sóc cấp cứu dựa trên tính cấp bách.

Quản lý hậu cần và tài nguyên bệnh viện cũng là những thách thức phức tạp, liên quan đến sự phối hợp giữa nhiều phòng ban. Để giải quyết tình trạng thiếu hiệu quả trong việc sử dụng thiết bị và phân bổ nhân viên, các hệ thống đa tác nhân tạo ra mạng lưới AI Agent chuyên biệt theo dõi tài sản, dự đoán nhu cầu bảo trì và tối ưu hóa việc phân bổ tài nguyên trên khắp các cơ sở bệnh viện.

AI Agent trong dịch vụ khách hàng

Các trường hợp sử dụng bao gồm:

• Tương tác với khách hàng
• Điều phối nhiều tác nhân
• Tác nhân nhận biết cảm xúc

Hỗ trợ truyền thống, là tuyến dịch vụ khách hàng đầu tiên xử lý các yêu cầu cơ bản, thường gặp khó khăn với các quy trình thủ công không hiệu quả, dẫn đến phản hồi chậm trễ và khách hàng thất vọng. Các tác nhân trò chuyện AI giải quyết vấn đề này bằng cách tự động hóa mọi yêu cầu thường lệ, phân loại vấn đề và chỉ chuyển tiếp thông minh các trường hợp phức tạp cần sự can thiệp của con người.

Các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức khi khách hàng có nhiều nhu cầu khác nhau đòi hỏi chuyên môn khác nhau, tạo ra các nút thắt và tình trạng kém hiệu quả trong quy trình hỗ trợ. Phối hợp nhiều tác nhân giải quyết vấn đề này bằng cách tạo ra các tác nhân AI chuyên biệt xử lý từng miền cụ thể như thanh toán hoặc hỗ trợ kỹ thuật, với sự chuyển giao hiệu quả giữa các tác nhân khi một truy vấn vượt qua ranh giới chuyên môn.

Tìm đúng tông giọng là chìa khóa khi giao dịch với khách hàng, nhưng các nhóm dịch vụ khách hàng thường gặp khó khăn trong việc quản lý các tương tác mang tính cảm xúc có thể làm hỏng mối quan hệ với khách hàng và dẫn đến tình trạng mất khách. Các tác nhân nhận thức được cảm xúc giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích tông giọng và ngôn ngữ của khách hàng theo thời gian thực, tự động điều chỉnh phong cách giao tiếp hoặc kích hoạt các kỹ thuật "giảm leo thang" khi phát hiện sự thất vọng hoặc tức giận.

AI Agent trong giáo dục

Một số ứng dụng thực tiễn :

• Các tác nhân gia sư được cá nhân hóa
• Trợ lý lớp học AI
• Các tác nhân học ngôn ngữ để trò chuyện theo thời gian thực

Giáo dục truyền thống gặp khó khăn trong việc thích ứng với nhiều phong cách và tốc độ học tập khác nhau, dẫn đến khoảng cách trong sự hiểu biết và sự mất tập trung của học sinh. AI Agent gia sư được cá nhân hóa giải quyết vấn đề này bằng cách liên tục phân tích dữ liệu về hiệu suất của học sinh và điều chỉnh động độ khó của nội dung, lộ trình học tập và phương pháp giảng dạy để phù hợp với phong cách học tập của từng cá nhân và giải quyết khoảng cách kiến ​​thức theo thời gian thực.

Giáo viên phải đối mặt với khối lượng công việc quá lớn với việc lập kế hoạch bài học, tạo nội dung và chấm điểm, khiến thời gian tương tác có ý nghĩa với học sinh bị hạn chế. Các trợ lý lớp học AI giải quyết thách thức này bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ hành chính, tạo kế hoạch bài học tùy chỉnh, tạo đánh giá và cung cấp điểm số khách quan với phản hồi chi tiết, giải phóng các nhà giáo dục để tập trung vào việc hỗ trợ trực tiếp cho học sinh.

Cơ hội thực hành hạn chế, phản hồi không nhất quán và lo lắng về việc mắc lỗi là những kẻ thù lớn của bất kỳ người học ngôn ngữ nào, cản trở sự tiến bộ và sự tự tin của họ. Các tác nhân học ngôn ngữ giải quyết những thách thức này bằng cách cung cấp quyền truy cập 24/7 vào chương trình thực hành hội thoại với AI giống con người, có khả năng thích ứng với trình độ của người học, đưa ra cách sửa lỗi ngay lập tức và tạo ra môi trường không áp lực, nơi lỗi sai trở thành cơ hội học tập.

AI trong hậu cần và chuỗi cung ứng

Trong lĩnh vực hậu cần, tất cả đều liên quan đến hiệu quả. Các trường hợp sử dụng cho các tác nhân AI bao gồm:

• Các tác nhân tối ưu hóa tuyến đường động
• Điều phối viên hàng tồn kho
• Các tác nhân đàm phán với nhà cung cấp

Các phương pháp lập kế hoạch tuyến đường truyền thống thường cố gắng tìm ra tuyến đường ngắn nhất hoặc nhanh nhất. Chúng thường không điều chỉnh theo các điều kiện thay đổi, gây ra sự chậm trễ khi phát sinh các chướng ngại vật bất ngờ, như tắc đường hoặc đóng đường. Các tác nhân tối ưu hóa tuyến đường AI giải quyết vấn đề về tuyến đường tĩnh này bằng cách liên tục phân tích dữ liệu thời gian thực từ các nguồn như GPS, cơ sở dữ liệu giao thông và dự báo thời tiết. Sau đó, chúng hiệu chỉnh lại các tuyến đường linh động với thông tin mới để tránh tắc nghẽn và tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng.

Các doanh nghiệp phải đối mặt với những thách thức đáng kể trong việc duy trì mức tồn kho tối ưu trên nhiều địa điểm, dẫn đến tình trạng hết hàng hoặc tồn kho dư thừa làm tắc nghẽn vốn và không gian kho. Các tác nhân AI quản lý hàng tồn kho giải quyết vấn đề này bằng cách phân tích một lượng lớn dữ liệu - bao gồm lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường và thậm chí cả các kiểu thời tiết, để dự đoán nhu cầu trong tương lai với độ chính xác chưa từng có, sau đó tự động điều chỉnh mức tồn kho và kích hoạt đơn đặt hàng lại trên khắp mạng lưới kho.

Các nhóm mua hàng phải vật lộn với những quy trình đàm phán kém hiệu quả, tốn thời gian, không nhất quán và thường bỏ lỡc cơ hội tiết kiệm chi phí do khả năng phân tích dữ liệu hạn chế. AI Agent đàm phán chuyển đổi quy trình này bằng cách tự động đánh giá giá thầu của nhà cung cấp bằng dữ liệu lịch sử như đề xuất, chiết khấu trước đây và các chỉ số kinh tế vĩ mô bên ngoài, sau đó tạo ra chiến lược đàm phán mạnh mẽ và trực tiếp với nhà cung cấp để đảm bảo các điều khoản tối ưu.