AI

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển với tốc độ chóng mặt, thay đổi cách chúng ta sống và làm việc. Một trong những tác động quan trọng nhất của AI là khả năng tạo ra các công việc mới. Bài viết này sẽ khám phá cách AI tạo ra công việc.

Xem thêm:

• Ví dụ về các khủng hoảng truyền thông mạng xã hội
• Bing AI Chatbot: Hướng dẫn sử dụng và tính năng
• Cách tải video từ Facebook về máy tính đơn giản

ChatGPT, chatbot của OpenAI, đã thu hút sự quan tâm lớn. Được xem là bước tiến lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và máy học. ChatGPT đánh dấu sự phát triển đáng kể.

Nó là một loại AI tổng quát, tập trung vào tạo nội dung và cuộc trò chuyện. Nó khác với AI truyền thống chú trọng vào phân loại dữ liệu hoặc ra quyết định. Công nghệ AI đã được tích hợp rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày. Từ Siri trên điện thoại Apple đến các dịch vụ cá nhân hóa của Netflix hay Amazon Prime.

ChatGPT chỉ là một trong số nhiều công cụ AI tổng hợp khác như Bing Chat và Google Bard. Các công nghệ khác như mã Alpha của DeepMind, Jasper hay DALL-E cũng đang phát triển mạnh mẽ. Chúng cho phép tạo ra nội dung và tác phẩm nghệ thuật từ mô tả. AI đã trở nên phổ biến và tin cậy hơn. Nhờ vào khả năng sáng tạo và dễ sử dụng của các công nghệ như ChatGPT.

AI tác động đến thị trường công việc như thế nào?

Theo Salesforce, hơn một nửa lãnh đạo CNTT tin rằng Generative AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc. Người dùng cuối cũng đánh giá cao tính tiện lợi và sáng tạo của AI.

Công nghệ AI như ChatGPT đang tạo ra nội dung chất lượng, vượt qua cả các bài phỏng vấn kỹ thuật của Google. Mặc dù một số công việc có thể bị thay thế bởi AI, nhưng đồng thời cũng sẽ tạo ra nhiều cơ hội mới trong tương lai.

Theo dự báo của Diễn đàn Kinh tế Thế giới, AI sẽ tạo ra 97 triệu việc làm mới vào năm 2025. Đặc biệt trong lĩnh vực phát triển và bảo trì AI. Các ngành như chăm sóc sức khỏe và vận tải tự động cũng sẽ được hưởng lợi từ sự phát triển của AI.

Các công việc AI tạo ra

Nhân viên Kỹ sư dữ liệu, Dữ liệu và Sản phẩm ML, Tập đoàn Adevinta, Amsterdam

Adevinta cần tuyển Kỹ sư dữ liệu để tham gia vào nhóm làm việc đa dạng và sáng tạo. Công việc của bạn sẽ là xây dựng, vận hành các sản phẩm dữ liệu và máy học trên quy mô lớn. Hợp tác với các chuyên gia khác để tạo ra các ứng dụng và trải nghiệm tốt cho người dùng. Yêu cầu làm quen với quy định về quyền riêng tư và tham gia vào các sáng kiến công nghệ.

AIML – Nhà phân tích chú thích, Thị trường Đức, Apple, Barcelona

Nhóm AIML của Apple muốn tìm Nhà phân tích chú thích năng động, yêu công nghệ và quan trọng là quan tâm đến trải nghiệm của khách hàng. Yêu cầu là thông thạo tiếng Đức, viết và đọc tiếng Anh tốt. Cần có kỹ năng lắng nghe và hiểu biết sâu sắc về ngôn ngữ.

Chủ sở hữu sản phẩm trí tuệ nhân tạo – M/F, BNP Paribas, Paris

Là Chủ sở hữu sản phẩm AI, bạn sẽ cải tiến công cụ khoa học dữ liệu để phục vụ nhóm một cách hiệu quả. Bạn sẽ tham gia vào các quy trình Agile và hỗ trợ các thành viên trong nhóm. Đồng thời, bạn cũng sẽ là chuyên gia về Jira và Confluence.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Lĩnh vực bất động sản ngày nay đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về thị trường. Ngoài ra còn đòi hỏi khả năng làm việc với dữ liệu khổng lồ. Với sự xuất hiện của AI, ngành này đã trải qua một cuộc cách mạng lớn. Mở ra cánh cửa cho việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Từ đó đem lại những thông tin quý giá chưa từng có trước đây. Bài viết này sẽ chia sẻ những cách mà AI đang thay đổi với marketing ngành bất động sản hiện nay.

Xem thêm:

• Marketing thương hiệu cao cấp: Phương pháp tiếp cận mới nhất
• TikTok Promote là gì? Cách tăng lượng khán giả trên TikTok
• Quy định livestream TikTok: Những điều cần lưu ý

Định giá tài sản tự động

Một trong các ứng dụng quan trọng của AI với marketing bất động sản là tự động hóa quy trình định giá tài sản. Các thuật toán tiên tiến phân tích xu hướng thị trường, các tài sản có thể so sánh và các yếu tố cụ thể của tài sản. Điều này để tạo ra định giá chính xác và cập nhật. Việc này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực. Đồng thời giúp giảm thiểu sai sót và tính chủ quan của con người trong quá trình định giá. Đảm bảo kết quả nhất quán và đáng tin cậy hơn.

Phân tích và dự đoán thị trường

Các hệ thống phân tích được hỗ trợ bởi AI có khả năng xử lý dữ liệu lớn để phát hiện mô hình, xu hướng và tín hiệu thị trường mà con người có thể khó hoặc không thể nhận biết. Bằng cách cung cấp cái nhìn tổng quan chi tiết về thị trường. Các công cụ AI giúp chuyên gia bất động sản đưa ra quyết định thông minh và vượt trội so với đối thủ.

Khuyến nghị về tài sản được cá nhân hóa

Thuật toán AI có khả năng phân tích sở thích, cách tìm kiếm và dữ liệu cá nhân của người dùng. Việc này để tạo ra đề xuất tài sản được cá nhân hóa. Sự tùy chỉnh này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tăng cơ hội giao dịch thành công. Từ đó mang lại lợi ích cho cả chuyên gia bất động sản và khách hàng của họ.

Đánh giá và giảm thiểu rủi ro

Sự hỗ trợ của AI trong việc phân tích có thể giúp nhà đầu tư và chuyên gia bất động sản nhận biết rủi ro tiềm ẩn. Từ đó đánh giá tổng thể lợi nhuận của danh mục đầu tư của họ một cách chính xác. Bằng cách cung cấp thông tin chi tiết về biến động thị trường, hiệu suất tài sản và các yếu tố quan trọng khác, các công cụ AI có thể hỗ trợ người dùng trong việc đưa ra quyết định thông minh và tối ưu hóa khoản đầu tư của họ.

Dịch vụ khách hàng nâng cao

Công nghệ AI đang có ảnh hưởng lớn đến với dịch vụ khách hàng trong marketing bất động sản. Những công cụ này không chỉ giúp trả lời câu hỏi, đặt lịch hẹn mà còn cung cấp thông tin về tài sản cho khách hàng mọi lúc mọi nơi. Điều này giúp tạo ra trải nghiệm khách hàng mượt mà, hiệu quả và không ngừng.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có sức ảnh hưởng rộng đối với nhiều lĩnh vực như: công nghệ, giáo dục hay tài chính,... Và lĩnh vực tiếp theo mà bài viết hôm nay sẽ chia sẻ đến người đọc đó là ngành sản xuất. Cùng tìm hiểu xem tương lai của việc ứng dụng AI vào sản xuất sẽ như thế nào nhé!

Xem thêm:

• Open AI ra mắt GPT Store cung cấp thêm trợ lý AI chuyên dụng
• 4C trong Marketing AI có nghĩa là gì?
• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế

AI được ứng dụng như nào trong ngành sản xuất?

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, trong đó có ngành sản xuất. AI mang lại nhiều lợi ích cho ngành sản xuất, bao gồm:

Tự động hóa

AI có thể tự động hóa các quy trình sản xuất, giúp giảm chi phí lao động và tăng năng suất.

Tối ưu hóa

Hầu hết tất cả những lĩnh vực khi tích hợp AI thì nó đều giúp tối ưu hóa các quy trình sản xuất, giúp giảm thiểu lãng phí và cải thiện hiệu quả.

Dự đoán

Bên cạnh đó AI còn có thể dự đoán các sự cố tiềm ẩn, giúp nhà sản xuất có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời.

Một số ứng dụng cụ thể của AI trong sản xuất

Kiểm soát chất lượng

AI có thể được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm, giúp phát hiện các sản phẩm lỗi và loại bỏ khỏi dây chuyền sản xuất.

Bảo trì dự đoán

AI còn được sử dụng để dự đoán thời điểm các thiết bị cần được bảo trì. Từ đó giúp giảm thiểu thời gian ngừng sản xuất.

Tự động hóa robot

Các robot trong dây chuyền sản xuất có thể dùng AI để tự điều khiển. Việc này giúp tự động hóa các nhiệm vụ nguy hiểm hoặc lặp đi lặp lại.

Thiết kế sản phẩm

AI có thể được sử dụng để thiết kế các sản phẩm mới, giúp cải thiện hiệu suất và giảm chi phí sản xuất.

Một số ví dụ cụ thể về việc ứng dụng AI trong sản xuất

• Hãng xe hơi Tesla sử dụng AI để tự động hóa dây chuyền sản xuất xe điện.
• Hãng sản xuất ô tô Ford sử dụng AI để dự đoán nhu cầu bán hàng và tối ưu hóa sản xuất.
• Hãng sản xuất đồ uống Coca-Cola sử dụng AI để cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng trong nhà máy.

Nhìn chung, AI đang có tiềm năng mang lại những thay đổi to lớn cho ngành sản xuất. Với sự phát triển của AI trong tương lai, ngành sản xuất sẽ trở nên hiệu quả và bền vững hơn.

Với những tiềm năng to lớn như vậy, AI chắc chắn sẽ là một công nghệ quan trọng trong ngành sản xuất trong tương lai.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu giúp cải thiện hiệu quả, độ chính xác và khả năng tự động hóa. Bài viết này sẽ giới thiệu những lợi ích của AI trong phân tích dữ liệu. Đồng thời giới thiệu các ứng dụng phổ biến của AI trong lĩnh vực này.

Xem thêm:

• Associate product manager là gì? Vai trò, nhiệm vụ và kỹ năng
• Instagram thông báo khi chụp màn hình: Có hay không?
• Xu hướng ứng dụng AI vào Content Marketing

AI trong phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu với AI là quá trình sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo để tìm ra thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn. Trong marketing, nó giúp trích xuất thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang web đánh giá và khảo sát. Việc này để giúp các nhóm chức năng thực hiện công việc hiệu quả hơn. Phân tích dữ liệu tự động hóa giúp loại bỏ sự phụ thuộc vào tác vụ thủ công. Làm tăng độ chính xác và tính kịp thời của báo cáo. Từ đó giải phóng thời gian cho nhân viên tập trung vào công việc chiến lược phức tạp hơn.

Phân tích dữ liệu bằng AI thay đổi phương thức phân tích truyền thống như thế nào?

Phân tích mô tả

Diễn giải hiệu suất dựa trên dữ liệu hiện có. Tập trung vào bảng báo cáo tóm tắt nhanh về thông tin chi tiết. Phân tích AI cung cấp báo cáo toàn diện hơn về hiệu suất liên tục. Bằng cách sử dụng phân tích xu hướng để cung cấp cái nhìn toàn diện về các yếu tố khác nhau và thay đổi theo thời gian.

Phân tích chẩn đoán

AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ các nguồn khác nhau. Điều này để tìm ra mô hình, xu hướng và điểm bất thường nhanh chóng và hiệu quả hơn.

Phân tích dự đoán

Sử dụng để dự đoán xu hướng và kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo. AI sử dụng học máy và học sâu để dự đoán xu hướng trong tương lai. Đưa ra dự báo nhanh hơn, chính xác hơn.

Phân tích theo quy định

Cung cấp hiểu biết sâu sắc từ phân tích dự đoán để cải thiện hiệu suất kinh doanh trong tương lai. AI cho phép phân tích dữ liệu theo thời gian thực để doanh nghiệp có thể theo dõi. Từ đó điều chỉnh chiến lược, chiến dịch kịp thời.

Những yếu tố quan trọng trong phân tích dữ liệu AI là gì?

Machine learning (Máy học)

Máy học giúp các công cụ phân tích tự động tìm ra các mẫu trong dữ liệu. Việc này để có thể tổng hợp chúng và đưa ra hiểu biết sâu sắc. Nó giúp xử lý dữ liệu lớn một cách hiệu quả để tìm ra các điểm dữ liệu quan trọng để dự đoán.

Natural language processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp công cụ phân tích hiểu và giải thích ngôn ngữ của con người. Điều này để tìm ra thông tin có ý nghĩa. NLP quan trọng trong việc phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, đánh giá của khách hàng, blog, bài báo và dữ liệu văn bản khác.

Neural networks (Mạng lưới thần kinh)

Mạng lưới thần kinh là các thuật toán được xây dựng để hiểu mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu bằng máy học. Chúng được lấy cảm hứng từ cách thức hoạt động của bộ não con người. Giúp công cụ AI trở nên thông minh hơn và chính xác hơn theo thời gian.

Deep learning (Học sâu)

Thuật toán học sâu là các mạng nơ-ron tiên tiến xử lý dữ liệu phức tạp bằng cách sử dụng nhiều lớp nút được kết nối với nhau. Điều này giúp nó thích ứng với nhiều loại dữ liệu và rút ra hiểu biết sâu sắc hơn. Việc này để phân tích phức tạp hơn so với phân tích dữ liệu truyền thống.

Lợi ích của việc ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu là gì?

Tự động hóa

Phân tích AI giúp tự động hóa các phép tính thống kê để theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) trên các nền tảng doanh nghiệp. Điều này tăng cường hiệu quả bằng cách giảm thời gian cho các nhiệm vụ và phân tích dữ liệu. Từ đó rút ra hiểu biết sâu sắc về thương hiệu và khách hàng. Tính năng tự động hóa dựa trên học máy (ML) này giúp tiết kiệm thời gian quý báu để tập trung vào việc lập kế hoạch và chiến lược. Đồng thời giảm bớt khối lượng công việc và cản trở trong quy trình làm việc.

Khả năng mở rộng

Phân tích AI giúp giảm bớt những thách thức trong việc mở rộng kinh doanh. Bằng cách hiệu quả xử lý các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chuyên sâu theo thời gian thực. Điều mà không thể thực hiện được với các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống.

Khi tích hợp với phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và phần mềm kinh doanh thông minh của công ty. Các công cụ như vậy sẽ tăng cường kết quả của những hiểu biết được nhắm mục tiêu bằng cách tham chiếu chéo các điểm dữ liệu. Xác định các mẫu trong hồ sơ khách hàng và các mẫu mua hàng. Do đó, mang lại cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của bạn.

Độ chính xác

Kết quả từ phân tích dữ liệu AI có độ chính xác cao hơn so với phương pháp phân tích dữ liệu thủ công. Điều này là do ít phạm vi xảy ra lỗi, thành kiến hoặc hạn chế của con người hơn. Chẳng hạn như loại trừ dữ liệu một cách chủ quan hoặc trong quá trình tính toán các số liệu phức tạp.

Công cụ ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu

Power BI

Power BI là một công cụ được thiết kế để phân tích dữ liệu và trực quan hóa thông tin chi tiết. Nó cung cấp cái nhìn toàn diện về thương hiệu. Bằng cách tạo ra biểu đồ từ hàng triệu điểm dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có độ phức tạp khác nhau. Đặc biệt hữu ích nếu bạn có kinh nghiệm sử dụng Microsoft Excel. Vì có thể dễ dàng tạo và chỉnh sửa báo cáo theo yêu cầu. Sau đó chia sẻ chúng với các nhóm. Để sử dụng hiệu quả, bạn cần phải có kiến thức về mã hóa. Vì bạn sẽ cần nó để hiểu các biểu thức phân tích dữ liệu (DAX) khi xây dựng mô hình dữ liệu và làm việc với mã M để chuyển đổi dữ liệu.

MonkeyLearn

MonkeyLearn là một công cụ phân tích văn bản sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu. Nó có thể được áp dụng để tự động hóa phản hồi từ khách hàng. Phân tích dữ liệu từ các cuộc khảo sát để xác định chủ đề liên quan đến đối tượng mục tiêu. Từ đó rút ra những thông tin hữu ích. Mặc dù được thiết kế để hỗ trợ quản lý trải nghiệm khách hàng. Công cụ này không hiệu quả trong việc xử lý số lượng lớn yêu cầu chăm sóc khách hàng. Điều này gây khó khăn cho việc mở rộng quy mô hoặc tích hợp với các nhu cầu hỗ trợ khách hàng.

Tableau

Tableau là một nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mà bạn sử dụng để hiểu dữ liệu của mình. Qua đó thu được những hiểu biết có ý nghĩa về thương hiệu. Cũng như tạo báo cáo trong thời gian thực. Tableau cung cấp khả năng kết nối mạnh mẽ với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nó đem lại cái nhìn thống nhất về dữ liệu cũng như thông tin chi tiết của bạn. Để tận dụng tối đa tiềm năng của nó, Tableau yêu cầu người dùng được đào tạo về nền tảng này.

Sisense

Sisense là một công cụ phân tích dữ liệu ứng dụng AI. Nó có khả năng truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu trực tuyến. Điều này để cung cấp thông tin chi tiết trong các báo cáo linh hoạt. Nó có thể được sử dụng bởi các nhóm không chuyên về kỹ thuật cao. Điều này để thực hiện phân tích dữ liệu sơ bộ cho các hoạt động kinh doanh thông minh. Công cụ này cũng có nhiều tính năng nâng cao nhưng người dùng cần được đào tạo trước khi có thể bắt đầu sử dụng chúng để hiểu rõ hơn.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Chatbots đang trở nên ngày càng phổ biến và có khả năng được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Chúng có thể cung cấp một cách hiệu quả để tương tác với máy tính và có thể cung cấp nhiều lợi ích cho người dùng. Tiếp nối thành công của ChatGPT và Google Bard, Bing AI đã cho ra đời chatbots của riêng mình. Bing AI Chatbot là một công cụ hữu ích có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Nó có thể giúp bạn tìm kiếm thông tin, giải trí và học tập. Cùng tìm hiểu sau hơn về nó nhé!

Xem thêm:

• Open AI ra mắt GPT Store cung cấp thêm trợ lý AI chuyên dụng
• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế
• Ứng dụng AI vào Email marketing: Tối ưu hóa thời gian

Tính năng của Bing AI Chatbot

Tìm kiếm thông tin

Bing AI Chatbot có thể giúp bạn tìm kiếm thông tin trên internet. Bạn có thể hỏi bất kỳ câu hỏi nào, chẳng hạn như "Thủ đô của Pháp là gì?" hoặc "Công thức nấu món cà ri gà là gì?". Bing AI Chatbot sẽ tìm kiếm thông tin và cung cấp cho bạn câu trả lời.

Giải trí

Bing AI Chatbot cũng có thể được sử dụng để giải trí. Bạn có thể hỏi các câu hỏi như "Câu nói nổi tiếng nhất là gì?" hoặc "Câu đố vui nhất là gì?". Nó sẽ cung cấp cho bạn câu trả lời hoặc câu đố.

Học tập

Bing AI Chatbot cũng có thể được sử dụng để học tập. Bạn có thể hỏi Chatbot các câu hỏi như "Lịch sử của nước Mỹ là gì?" hoặc "Cách giải phương trình bậc hai là gì?". Từ đó Bing sẽ cung cấp cho bạn thông tin và giải thích.

Cách sử dụng

Để sử dụng tính năng này của Bing, bạn có thể truy cập trang web Bing hoặc sử dụng ứng dụng Bing trên thiết bị di động của mình.

Khi bạn truy cập trang web Bing, hãy nhấp vào nút "Chat" ở góc dưới bên phải của trang.

Khi bạn sử dụng ứng dụng Bing, hãy nhấn vào biểu tượng "Chat" ở góc dưới bên trái của ứng dụng.

Sau đó, bạn có thể bắt đầu hỏi Bing AI Chatbot bất kỳ câu hỏi nào bạn muốn.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Một bộ lọc mới trên TikTok sử dụng AI để mở rộng ảnh của bạn và thêm hình nền giả. Bộ lọc này gợi nhớ đến công cụ Photoshop AI giúp lấp đầy các phần của hình ảnh hoặc mở rộng chúng hoàn toàn. Giờ đây bạn có thể sử dụng công nghệ tương tự trên TikTok để làm cho ảnh của mình trông đẹp hơn. Cùng tìm hiểu về cách sử dụng bộ lọc mở rộng ảnh AI trên TikTok qua bài viết này.

Xem thêm:

• Độ quan trọng của việc đóng gói hàng hóa trên TikTok Shop
• Mã khuyến mãi TikTok: Cách săn và sử dụng để tiết kiệm
• Đăng hàng loạt sản phẩm TikTok Shop: Hướng dẫn chi tiết

Bước 1: Tìm mẫu của bạn

Do công nghệ AI này đã được chia sẻ rộng rãi nên có rất nhiều mẫu trên CapCut và TikTok. Vì có nhiều mẫu nên các hình ảnh cũng như video gần như giống nhau. Bạn có thể sử dụng mẫu trên CapCut. Nếu muốn sử dụng mẫu chính xác mà bạn đã thấy trước đó, chỉ cần điều hướng đến video TikTok và tìm nội dung "'CapCut - Hãy thử Mẫu mở rộng AI" ở phía trên tên người dùng của họ. Nhấp vào đó và sau đó chọn "Sử dụng mẫu trong CapCut".

Bước 2: Sử dụng mẫu trong CapCut

Khi bạn đang sử dụng mẫu trên CapCut, hãy nhấp vào nút "Sử dụng mẫu" màu xanh lam. Sau đó sẽ hiển thị một yêu cầu cấp phép. Nếu bạn đồng ý, hãy nhấp vào "Cho phép" để cấp quyền truy cập vào tất cả ảnh của bạn cho CapCut.

Bước 3: Tải ảnh của bạn lên

Để sử dụng công nghệ mở rộng ảnh trên TikTok, bạn cần chọn tối thiểu sáu ảnh mà bạn muốn xem mở rộng. Hãy chắc chắn rằng các ảnh này đủ chất lượng để được mở rộng và không bị mờ hoặc nhoè. Bạn có thể chọn các ảnh từ thư viện của mình hoặc tải lên từ thiết bị của mình. Sau khi đã có đủ sáu ảnh, bạn có thể tiếp tục quá trình tạo video và sử dụng công nghệ mở rộng ảnh để tạo ra những video ấn tượng và độc đáo.

Bước 4: Xem trước video

Khi bạn đã chọn ảnh một cách hài lòng, hãy nhấp vào nút "Xem trước" ở góc dưới bên phải của video. Hành động này cũng sẽ tự động tải bản sao video xuống điện thoại của bạn.

Bước 5: Chuyển từ CapCut sang TikTok

Bây giờ, hãy nhấp vào "Thêm âm thanh trong TikTok" ở góc trên cùng bên phải. Hành động này sẽ tự động xuất video sang TikTok và thêm âm thanh theo xu hướng. Sau đó, bạn có thể chỉnh sửa video theo ý muốn và đăng lên ứng dụng. Kết quả là bạn sẽ tạo ra một video hình ảnh theo xu hướng một cách độc đáo.

Bài viết đã hướng dẫn bạn cách sử dụng hiệu ứng mở rộng ảnh AI trên TikTok một cách chi tiết và dễ hiểu. Hy vọng bài viết này sẽ giúp bạn tạo ra những video TikTok độc đáo và sáng tạo hơn.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những tác động sâu sắc đến nhiều lĩnh vực khác nhau, trong đó có lĩnh vực tài chính. AI được sử dụng để tự động hóa các tác vụ, phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định, giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính hoạt động hiệu quả hơn, đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng. Trong bài viết này, hãy cùng tìm hiểu xem ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong lĩnh vực tài chính đem lại những lợi ích gì nhé!

Xem thêm:

• Làm thế nào để xem ai chặn trên TikTok?
• Ứng dụng AI vào Logistics: Xu hướng của ngành công nghiệp 4.0
• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế

1/ Tự động hóa

Một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất trong lĩnh vực tài chính là tự động hóa các tác vụ thủ công. AI có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình như định danh khách hàng (KYC), phân tích tín dụng và xử lý giao dịch. Điều này có thể giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các ngân hàng và tổ chức tài chính.

Ví dụ, một số ngân hàng đang sử dụng AI để tự động hóa quy trình KYC. Điều này có thể giúp ngân hàng xác minh danh tính và địa chỉ của khách hàng nhanh hơn và chính xác hơn.

2/ Phân tích dữ liệu

AI cũng có thể được sử dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu tài chính. Điều này có thể giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính đưa ra quyết định sáng suốt hơn về các vấn đề như quản lý rủi ro, đầu tư và tiếp thị.

Ví dụ, các công ty chứng khoán đang sử dụng AI để phân tích dữ liệu thị trường và đưa ra các dự báo về giá cổ phiếu. Điều này có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn.

3/ Tư vấn tài chính

AI cũng có thể được sử dụng để cung cấp cho khách hàng các lời khuyên tài chính cá nhân. Giúp khách hàng đạt được các mục tiêu tài chính của mình một cách hiệu quả hơn.

Ví dụ, một số công ty tư vấn tài chính đang sử dụng AI để phân tích dữ liệu tài chính của khách hàng và đưa ra các khuyến nghị đầu tư phù hợp.

4/ Các ứng dụng AI cụ thể trong tài chính

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về cách AI đang được ứng dụng trong lĩnh vực tài chính:

Ngân hàng

Một số ngân hàng đang sử dụng AI để tự động hóa các quy trình định danh khách hàng. Công việc đó bao gồm xác minh danh tính và xác minh địa chỉ. Từ đó giúp ngân hàng giảm thiểu rủi ro gian lận và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Chứng khoán

Các công ty chứng khoán đang sử dụng AI để phân tích dữ liệu thị trường và đưa ra các dự báo về giá cổ phiếu. Điều này có thể giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt hơn.

Bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm đang sử dụng AI để đánh giá rủi ro và đưa ra các mức phí bảo hiểm hợp lý. Điều này có thể giúp các công ty bảo hiểm giảm thiểu rủi ro và cải thiện lợi nhuận.

Tạm kết

Ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính vẫn đang trong giai đoạn phát triển. Tuy nhiên nó có tiềm năng thay đổi đáng kể cách thức hoạt động của ngành này. AI có thể giúp các ngân hàng và tổ chức tài chính hoạt động hiệu quả hơn. Đồng thời đưa ra quyết định sáng suốt hơn và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có những tác động sâu sắc đến mọi lĩnh vực của đời sống, trong đó có cả lĩnh vực báo chí. AI có thể được ứng dụng trong báo chí để nâng cao hiệu quả hoạt động của các tòa soạn, cải thiện chất lượng nội dung và trải nghiệm của độc giả. Trong nội dung bài viết sau đây, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về những cơ hội và thách thức của AI trong báo chí nhé!

Xem thêm:

• Ứng dụng AI vào Logistics: Xu hướng của ngành công nghiệp 4.0
• Tổng hợp các công cụ thiết kế logo bằng AI
• Character AI là gì? Đâu là các tính năng nổi bật

Một số ứng dụng AI trong báo chí

Tự động hóa công việc lặp đi lặp lại

Những công việc lập đi lập lại như là biên tập, dịch thuật, viết tin tức,... AI có thể tự động hóa các công việc này dựa trên sự kiểm soát của con người. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cho các tòa soạn.

Phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng

AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như mạng xã hội, trang tin tức và diễn đàn để đưa ra thông tin chi tiết về các chủ đề đang "hot", tin tức nổi bật và sở thích của độc giả. Điều này giúp các tòa soạn đưa ra những nội dung phù hợp với nhu cầu của độc giả.

Tạo ra nội dung sáng tạo

AI có thể được sử dụng để tạo ra nội dung sáng tạo như video, infographic,... Điều này giúp nâng cao trải nghiệm của độc giả và thu hút sự chú ý của họ.

Tăng cường tương tác với độc giả

AI có thể được sử dụng để tạo ra các cuộc trò chuyện tự nhiên với độc giả, giúp tăng cường tương tác giữa tòa soạn và độc giả.

Những thách thức khi ứng dụng AI trong báo chí

Mặc dù AI có tiềm năng mang lại nhiều lợi ích cho báo chí, nhưng cũng có một số thách thức cần được giải quyết. Một trong những thách thức lớn nhất là vấn đề đạo đức. AI có thể được sử dụng để tạo ra những nội dung sai lệch hoặc gây hại. Vì vậy, cần có những quy định chặt chẽ để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách có trách nhiệm.

Ngoài ra, việc ứng dụng AI trong báo chí cũng đòi hỏi chi phí đầu tư lớn. Các tòa soạn nhỏ có thể gặp khó khăn trong việc tiếp cận và ứng dụng các công nghệ AI.

Tạm kết

AI đang trở thành một công cụ quan trọng trong báo chí. Việc ứng dụng AI một cách hiệu quả sẽ giúp các tòa soạn nâng cao chất lượng nội dung, cải thiện trải nghiệm của độc giả và tăng cường tính cạnh tranh.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Đến năm 2023, mức tiết kiệm chi phí ước tính cho các ngân hàng nhờ ứng dụng AI có thể lên tới 447 tỷ USD. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi các tổ chức tài chính đang khám phá những cách mới để sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các dịch vụ của họ. Từ quản lý rủi ro đến phát hiện gian lận và chống rửa tiền. Công nghệ này đang định hình lại cách thức hoạt động của các ngân hàng và mở đường cho một tương lai hiệu quả và an toàn hơn. Vậy cụ thể, AI đã có sự tác động nào trong quản trị rủi ro ngân hàng? Cùng tìm hiểu trong bài viết sau đây nhé!

Xem thêm:

• 4C trong Marketing AI có nghĩa là gì?
• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế
• Ứng dụng AI vào Email marketing: Tối ưu hóa thời gian

Trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị rủi ro ngân hàng

Quản lý rủi ro do AI cung cấp cho ngân hàng kết hợp nhiều khía cạnh khác nhau của trí tuệ nhân tạo. Bao gồm học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Cũng như các công nghệ khác để xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro một cách hiệu quả.

Trí tuệ nhân tạo (AI)

AI liên quan đến việc phát triển các hệ thống thông minh. Có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Các nhà quản lý rủi ro sử dụng công nghệ AI để tự động hóa. Đồng thời hợp lý hóa việc đánh giá mối nguy, phát hiện gian lận và giám sát tuân thủ.

Học máy (ML)

ML chủ yếu là đào tạo các thuật toán để học hỏi từ dữ liệ. Cũng như đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Những mô hình này được thiết kế để phát hiện các giao dịch gian lận. Hay đánh giá mức độ tín nhiệm của ai đó. Dự đoán xu hướng thị trường và xác định các vi phạm tuân thủ tiềm ẩn.

Deep Learing

Học sâu sử dụng mạng lưới thần kinh nhân tạo với nhiều lớp để trích xuất các tính năng cấp cao từ dữ liệu thô. Phân tích dữ liệu tài chính phức tạp và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa để phát hiện những điểm bất thường. Dự đoán biến động của thị trường hoặc xác định những rủi ro tiềm ẩn.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Kỹ thuật NLP giúp phân tích dữ liệu chưa được tổ chức từ phản hồi của khách hàng, tài liệu quy định và các bài báo. Nó giúp hiểu văn bản và tìm ra những hiểu biết có giá trị. Những rủi ro mới nổi, khiếu nại của khách hàng hoặc những thay đổi về quy định.

Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu lớn cho phép ngân hàng kết hợp nội bộ (hồ sơ giao dịch, hồ sơ khách hàng) với dữ liệu bên ngoài (dữ liệu thị trường, nguồn cấp dữ liệu truyền thông xã hội). Để có được cái nhìn toàn diện về rủi ro.

Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)

RPA cho phép ngân hàng tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại dựa trên quy tắc bằng cách sử dụng robot phần mềm hoặc "bot". Trong quản lý rủi ro, nó giúp hợp lý hóa việc nhập dữ liệu, xác thực dữ liệu. Đồng thời tạo báo cáo. Bằng cách tự động hóa các quy trình này, bạn sẽ giảm nguy cơ xảy ra lỗi thủ công và cải thiện hiệu quả hoạt động tổng thể.

Rủi ro nghiêm trọng trong ngành ngân hàng

Ngành ngân hàng đang sử dụng AI và ML để đối mặt với nhiều rủi ro khác nhau có thể có tác động đáng kể đến các tổ chức tài chính. Dưới đây là một số ví dụ:

Rủi ro tín dụng

Rủi ro tín dụng bao gồm nguy cơ vỡ nợ đối với các khoản vay, trái phiếu hoặc các công cụ tín dụng khác. Nó có thể là kết quả của sự bất ổn tài chính của người đi vay. Hay suy thoái kinh tế hoặc đánh giá và giám sát rủi ro không đầy đủ.

Ví dụ, vào năm 2022, số công ty mất khả năng thanh toán ở Anh đã cao hơn 76% so với cùng kỳ năm 2021. Đây là một trong những yếu tố thúc đẩy sự phát triển của AI trong quản lý rủi ro tín dụng.

Rủi ro thị trường

Rủi ro thị trường phát sinh từ những biến động bất lợi như lãi suất hoặc tỷ giá hối đoái. Cũng như giá cổ phiếu và hàng hóa. Các ngân hàng có thể gặp phải rủi ro này do các hoạt động giao dịch, đầu tư và nắm giữ các công cụ tài chính khác nhau của họ. Những rủi ro như vậy sẽ dẫn đến thua lỗ nếu vị thế không được quản lý hiệu quả.

Để đối phó với rủi ro thị trường, một ngân hàng đầu tư toàn cầu tập trung vào việc thiết kế lại mô hình vốn kinh tế, mô hình Giá trị rủi ro (VAR) và các khuôn khổ kiểm tra sức chịu đựng.

Rủi ro thanh khoản

Rủi ro thanh khoản đề cập đến việc ngân hàng không có khả năng đáp ứng các nghĩa vụ tài chính khi đến hạn mà không phát sinh chi phí hoặc thua lỗ quá mức. Nó xảy ra khi một công ty tài chính gặp khó khăn trong việc huy động vốn trên thị trường. Hoặc phải đối mặt với nhu cầu rút tiền đột ngột từ người gửi tiền. Quản lý thanh khoản không đầy đủ có thể đe dọa đến khả năng thanh toán. Cũng danh tiếng của ngân hàng.

Ngày nay, các ngân hàng đã giảm tỷ lệ đảm bảo thanh khoản (LCR) và tỷ lệ tài trợ ròng ổn định (NSFR) xuống 5-20%.

Rủi ro hoạt động

Rủi ro hoạt động bao gồm nguy cơ thua lỗ do các quy trình, hệ thống nội bộ không đầy đủ hoặc bị lỗi. Lỗi của con người hoặc các sự kiện bên ngoài. Nó bao gồm các mối nguy hiểm liên quan đến gian lận, tấn công mạng, lỗi công nghệ tuân thủ pháp luật và quy định cũng như sự gián đoạn trong hoạt động kinh doanh. Kết quả là, rủi ro hoạt động có thể dẫn đến tổn thất tài chính. Thiệt hại về danh tiếng và các tác động pháp lý.

Rủi ro tuân thủ và quy định

Các ngân hàng hoạt động trong một môi trường được quản lý chặt chẽ và việc không tuân thủ luật pháp cũng như các tiêu chuẩn ngành có thể gây ra những hậu quả đáng kể về tài chính và uy tín. Rủi ro về tuân thủ và quy định phát sinh do không tuân thủ các yêu cầu về chống rửa tiền (AML). Quy định bảo vệ dữ liệu, luật bảo vệ người tiêu dùng và các quy định hiện hành khác.

Rủi ro danh tiếng

Rủi ro danh tiếng là khả năng mất đi niềm tin của đối tác và khách hàng do nhận thức tiêu cực của công chúng. Phương tiện truyền thông đưa tin tiêu cực hoặc sự không hài lòng của khách hàng. Nó có thể phát sinh từ những mối nguy hiểm khác. Bao gồm gian lận, vi phạm dữ liệu, dịch vụ khách hàng kém hoặc hành vi phi đạo đức. Kết quả là, nó có tác động lâu dài đến hoạt động kinh doanh, mối quan hệ khách hàng và vị thế của ngân hàng.

Lợi ích của AI trong quản trị rủi ro ngân hàng

AI mang lại một số lợi ích cho việc quản lý rủi ro ngân hàng, bao gồm:

Cải thiện đánh giá rủi ro

Các thuật toán AI phân tích dữ liệu để đánh giá rủi ro chính xác và kịp thời hơn. Điều này giúp ngân hàng xác định các mối nguy tiềm ẩn. Đánh giá tác động của chúng và đưa ra quyết định sáng suốt để giảm thiểu chúng một cách hiệu quả.

Tăng cường phát hiện gian lận

AI trong thị trường ngân hàng phát hiện và ngăn chặn các hoạt động gian lận. Bằng cách nghiên cứu các mô hình, sự bất thường và hành vi bất thường trong thời gian thực. Điều này làm giảm tổn thất tài chính . Cũng như bảo vệ tiền cũng như thông tin nhạy cảm của khách hàng.

Giám sát thời gian thực

AI cho phép giám sát liên tục các giao dịch, hoạt động và dữ liệu thị trường. Cho phép các ngân hàng xác định và ứng phó kịp thời với các mối nguy hiểm mới nổi. Điều này giúp tăng cường khả năng quản lý rủi ro. Giúp ngăn ngừa các mối đe dọa tiềm ẩn.

Tự động hóa tuân thủ

Công nghệ AI tự động hóa các quy trình tuân thủ, đảm bảo tuân thủ các yêu cầu quy định như quy định chống rửa tiền (AML) và quy định về nhận biết khách hàng (KYC). Nó làm giảm nỗ lực thủ công, cải thiện độ chính xác và giảm thiểu rủi ro tuân thủ.

Phân tích dữ liệu hiệu quả

Các ngân hàng sử dụng AI để xử lý và phân tích khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Bao gồm báo cáo tài chính, xu hướng thị trường, dữ liệu khách hàng và văn bản quy định. Điều này cho phép các công ty có được những hiểu biết sâu sắc có giá trị để quản lý rủi ro và ra quyết định.

Hiệu quả hoạt động

Việc triển khai sử dụng AI trong ngân hàng đòi hỏi phải xem xét việc tự động hóa các quy trình thủ công. Chẳng hạn như nhập dữ liệu, phân tích tài liệu và các tác vụ lặp đi lặp lại. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động và giảm thiểu sai sót của con người, giải phóng nguồn lực để tập trung vào các hoạt động mang tính chiến lược hơn.

Tiết kiệm chi phí

Bằng cách tự động hóa các quy trình và giảm bớt nỗ lực thủ công, công nghệ AI giúp ngân hàng giảm chi phí hoạt động liên quan đến quản lý rủi ro. Nó cải thiện hiệu quả, độ chính xác và năng suất, dẫn đến tiết kiệm chi phí về lâu dài.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành một chủ đề nóng hổi trong thời gian gần đây. Nhiều người tin rằng AI sẽ sớm thay thế con người trong nhiều lĩnh vực, từ sản xuất, dịch vụ đến chăm sóc sức khỏe. Tuy nhiên, thực tế không phải vậy. AI vẫn còn có những hạn chế, khiến nó không thể thay thế con người mọi lúc. Nội dung bài viết sẽ chia sẻ cho bạn đọc 4 lý do chính mà AI không thể thay thế con người.

Xem thêm:

• Sử dụng AI an toàn trong lĩnh vực y tế
• Personal branding với AI: Công cụ hữu ích
• Sự khác biệt của Private AI là gì?

Dữ liệu đầu ra của AI có thể không đọc quyền

1 trong 4 lý do đầu tiên mà AI không thể thay thế con người đó là vấn đề đầu ra của dữ liệu. Văn phòng Bản quyền Hoa Kỳ gần đây đã quyết định rằng các tác phẩm do GenAI sản xuất không được bảo vệ bản quyền. Khi sản phẩm công việc là sản phẩm lai, chỉ những phần do con người thêm vào mới được bảo vệ.

Nhập nhiều lời nhắc là không đủ: Một tác phẩm do Midjourney sản xuất đã bị từ chối đăng ký mặc dù một người đã nhập 624 lời nhắc để tạo tác phẩm đó. Điều này sau đó đã được xác nhận tại Tòa án quận DC. Có những khó khăn tương tự trong việc cấp bằng sáng chế cho các phát minh do AI tạo ra.

AI không thể hiểu và phản ứng với cảm xúc

Con người là những sinh vật có cảm xúc, và cảm xúc đóng một vai trò quan trọng trong nhiều khía cạnh của cuộc sống. Bao gồm kinh doanh, y tế, giáo dục,... AI hiện nay vẫn chưa thể hiểu và phản ứng với cảm xúc một cách hoàn hảo. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu từ mạng xã hội để xác định xu hướng. Tuy nhiên nó không thể hiểu được ý nghĩa đằng sau những xu hướng đó.

AI không thể thích ứng với sự thay đổi

Thế giới luôn thay đổi, và con người cần phải thích ứng với những thay đổi đó. AI hiện nay vẫn chưa thể thích ứng với sự thay đổi một cách nhanh chóng và hiệu quả như con người. Ví dụ, AI có thể được sử dụng để điều khiển ô tô tự lái. Nhưng nó không thể xử lý các tình huống bất ngờ một cách tốt như con người.

AI không thể quyết định điều gì có giá trị

Hạn chế cuối cùng của GenAI cũng có thể là điều rõ ràng nhất. Nó đơn giản là sẽ không bao giờ là con người. Trong khi con người tập trung vào phía cung - AI có thể tạo ra những gì và không thể làm gì - ai thực sự quyết định giá trị cuối cùng của đầu ra?

Nó không phải là một chương trình máy tính đánh giá một cách khách quan mức độ phức tạp của một công việc. Thay vào đó là những con người có cảm xúc thất thường, dễ xúc động và thiên vị. Phía cầu, với nhiều đặc điểm và sắc thái khác nhau.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo đang thay đổi cách Marketing hoạt động. CRM và các nền tảng Marketing khác đang tích hợp AI để hỗ trợ các chức năng chính như đánh giá tâm lý khách hàng, đào tạo nhân viên và tự động tạo chiến dịch. Cùng tìm hiểu về cách CRM ứng dụng AI vào qui trình tự động hóa hoạt động Marketing như thế nào trong bài viết này.

Xem thêm:

• Hướng dẫn hoàn thiện về lập kế hoạch bán hàng
• Bật mí về 11 loại hình Copywriting
• Tổng hợp chức năng của các phím F1 đến F12 trên máy tính

Cách ứng dụng AI vào CRM

1. Tâm trạng của khách hàng

Một trong những cách mà CRM đang sử dụng AI để tự động hóa marketing là thông qua việc đánh giá tâm trạng của khách hàng. Với sự phát triển của công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các nền tảng CRM có thể phân tích những gì khách hàng nói trên các kênh truyền thông xã hội, email và các phương tiện trực tuyến khác để hiểu được cảm xúc của họ đối với thương hiệu và sản phẩm. Điều này giúp các doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược marketing phù hợp với tâm trạng của khách hàng. Từ đó tăng cường sự tương tác và tạo dựng lòng tin.

AI cũng có thể tự động phát hiện các bài viết hoặc bình luận tiêu cực về thương hiệu. Sau đó tự động gửi thông báo cho nhân viên liên quan để xử lý tình huống kịp thời. Điều này giúp doanh nghiệp có thể giải quyết các vấn đề tiêu cực nhanh chóng. Đồng thời duy trì mối quan hệ tốt với khách hàng.

2. Đào tạo nhân viên

Ứng dụng AI vào CRM cũng có thể được sử dụng để đào tạo nhân viên trong lĩnh vực marketing. Thông qua việc phân tích dữ liệu và học máy, AI có thể đưa ra các khuyến nghị về cách cải thiện hiệu suất của nhân viên. Từ đó giúp họ hoàn thành công việc một cách hiệu quả hơn. AI cũng có thể tự động tạo ra các bài học và kiểm tra để đánh giá năng lực của nhân viên. Sau đó đưa ra phản hồi để cải thiện kỹ năng.

Ví dụ, nếu một nhân viên marketing không thành công trong việc tạo ra các chiến dịch email hiệu quả. AI có thể đề xuất cho họ các khóa học hoặc tài liệu để cải thiện kỹ năng viết email. Điều này giúp nhân viên có thể phát triển và đóng góp tích cực vào các chiến dịch marketing của doanh nghiệp.

3. Đề xuất sản phẩm

Một trong những cách mà AI đang được ứng dụng vào CRM là đề xuất sản phẩm cho khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu về hành vi mua hàng của khách hàng. AI có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích và nhu cầu của từng khách hàng. Điều này giúp tăng cường trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng doanh số bán hàng cho doanh nghiệp.

Ngoài ra, AI cũng có thể tự động tạo ra các chiến dịch quảng cáo và đưa ra các đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm của khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp có thể tăng cường quảng cáo và đưa ra các đề xuất sản phẩm chính xác hơn. Từ đó thu hút được nhiều khách hàng tiềm năng hơn.

4. Làm giàu dữ liệu

Một trong những lợi ích lớn nhất của việc ứng dụng AI vào CRMs là làm giàu dữ liệu. Thông qua việc phân tích và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. AI có thể tạo ra các thông tin chi tiết về khách hàng. Từ đó giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về đối tượng khách hàng của mình. Điều này giúp tăng cường khả năng tiếp cận và tương tác với khách hàng. Qua đó doanh nghiệp có thể tăng doanh số bán hàng. Đồng thời xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách.

Ngoài ra, AI cũng có thể tự động cập nhật và làm sạch dữ liệu. Việc này để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của dữ liệu. Nó giúp doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra các chiến lược marketing và kinh doanh chính xác hơn.

5. Tự động tạo ra các chiến dịch với tính cá nhân sâu hơn

Một trong những cách mà AI đang được sử dụng để tự động hóa marketing là tạo ra các chiến dịch với tính cá nhân sâu hơn. AI tạo ra các chiến dịch nhắm mục tiêu với nội dung và thông điệp phù hợp với từng khách hàng cụ thể. Điều này giúp tăng cường tương tác và tạo dựng lòng tin với khách hàng. Từ đó tăng doanh số bán hàng cho doanh nghiệp.

AI tự động tối ưu hóa các chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu và kết quả thu được. Điều này giúp doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược marketing và đạt được hiệu quả cao hơn.

Tận dụng cơ hội của cuộc cách mạng tiếp theo trong marketing

AI đang ngày càng trở thành một yếu tố quan trọng trong hoạt động marketing. Tuy nhiên, để tận dụng được tối đa các cơ hội mà AI mang lại, doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng và đưa đội ngũ của mình vào cuộc cách mạng này.

Đầu tiên, doanh nghiệp cần phải hiểu rõ về các khả năng và ứng dụng của AI vào CRM. Điều này giúp doanh nghiệp có thể chọn ra những công nghệ phù hợp. Từ đó áp dụng chúng vào hoạt động marketing của mình.

Thứ hai, doanh nghiệp cần có một đội ngũ nhân viên có kiến thức và kỹ năng về AI, CRM. Điều này giúp đảm bảo việc triển khai và ứng dụng AI vào CRM diễn ra hiệu quả.

Doanh nghiệp cần liên tục theo dõi và đánh giá hiệu quả của việc sử dụng AI trong CRM. Điều này giúp doanh nghiệp có thể điều chỉnh và tối ưu hóa chiến lược marketing để đạt được kết quả tốt nhất.

Kết luận

Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và sự phát triển không ngừng của công nghệ. Việc ứng dụng AI vào CRM là một bước đi quan trọng. Nó dùng để doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu quả hoạt động marketing và đạt được kết quả kinh doanh tốt hơn. Với những ứng dụng đa dạng và tiềm năng lớn của AI trong CRM. Doanh nghiệp cần nhanh chóng đưa mình vào cuộc cách mạng này để không bị tụt lại trong cuộc đua với thời đại công nghệ 4.0.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey cho thấy chỉ có 10%–14% công ty triển khai liên tục AI sáng tạo trong các sáng kiến tiếp thị và bán hàng của họ. Tại sao, trong một chức năng dường như được hưởng lợi nhiều nhất từ AI tạo ra, việc áp dụng lại bị hạn chế đến vậy? Và làm thế nào các nhà tiếp thị có thể thu hẹp khoảng cách và khai thác triệt để tiềm năng này?

Có bốn lĩnh vực mà AI tạo ra có tiềm năng lớn nhất đối với các nhà tiếp thị. Đồng thời cũng là bốn lĩnh vực mà nó có tiềm năng rủi ro lớn nhất. Đó là Customization, Creativity, Connectivity and Cost of Cognition, hay còn gọi tắt là 4C trong Marketing AI. Trong bài viết này hãy đi vào chi tiết từng khái niệm này nhé!

Xem thêm:

• Ứng dụng AI trong bảo mật thông tin: Cơ hội và thách thức
• Sự khác biệt của Private AI là gì?
• Tổng quan về trí tuệ nhân tạo (AI)

Tìm hiểu về 4C trong Marketing AI

Customization (Cá nhân hóa cho từng khách hàng)

Yếu tố này tập trung vào việc sử dụng AI để xác định nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Sau đó phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng những nhu cầu đó. AI có thể được sử dụng để thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bao gồm dữ liệu khách hàng, dữ liệu thị trường và dữ liệu xã hội. Sau đó, dữ liệu này có thể được phân tích để xác định các xu hướng và nhu cầu mới.

Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu mua sắm của khách hàng để xác định các sản phẩm mà khách hàng quan tâm. Công ty sau đó có thể sử dụng thông tin này để phát triển các sản phẩm mới hoặc cải thiện các sản phẩm hiện có.

Creativity (Tính sáng tạo)

Con đường thứ hai để khai thác trí tuệ nhân tạo (AI) trong marketing là sự sáng tạo. Trong khi các cuộc tranh luận xung quanh việc liệu máy móc có thể sáng tạo hay không vẫn tiếp tục. Rõ ràng AI có thể tạo ra những kết quả đầu ra được coi là sáng tạo.

Lấy kết quả của một nghiên cứu gần đây làm ví dụ. Kết quả cho thấy ChatGPT4 đã vượt qua khả năng sáng tạo của các sinh viên đại học ưu tú trong việc lên ý tưởng sản phẩm mới. Phần lớn các ý tưởng nổi bật đều do AI tạo ra. Trên thực tế, sản phẩm như vậy thậm chí còn nhận được nhiều giải thưởng sáng tạo. Một hình ảnh do AI tạo ra đã giành được Giải thưởng Nhiếp ảnh Thế giới của Sony ở hạng mục ảnh sáng tạo.

Connectivity (Sự kết nối)

AI sáng tạo mang đến những con đường mới để các thương hiệu kết nối sâu sắc với khách hàng. Tạo điều kiện thuận lợi cho sự tương tác giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng. Đồng thời trao quyền cho người tiêu dùng có vai trò tích cực hơn trong các câu chuyện về thương hiệu.

Một tiềm năng thực sự nhưng tương đối ít được sử dụng của AI tạo ra là dân chủ hóa. Đặc biệt là việc tham gia vào các quy trình tiếp thị. Vì nó làm giảm các rào cản kỹ thuật cho người tiêu dùng. Nghĩa là, mọi người tiêu dùng giờ đây đều có thể trở thành nhà thiết kế, người kể chuyện và người có ảnh hưởng. Ví dụ: sử dụng mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh. Người tiêu dùng giờ đây có thể tạo ra hình ảnh mà không cần có chuyên môn về thiết kế đồ họa. Từ đó mở ra cánh cửa mới cho cơ hội đồng sáng tạo rộng hơn với người tiêu dùng.

Cost of Cognition (Chi phí nhận thức)

Một trong những tác động mang tính biến đổi nhất của AI tạo sinh là khả năng giảm đáng kể chi phí trí thông minh. Các nhà tiếp thị có thể đạt được nhiều thành tựu hơn với chi phí và thời gian ít hơn.

Tác động mang tính biến đổi này trải dài trên nhiều nhiệm vụ nhận thức. Từ việc tạo một bài đăng trên blog của công ty. Từ đó phân tích phản hồi chất lượng của người tiêu dùng đến thiết kế quảng cáo mới. Và tạo mã cho ứng dụng web mới, tầm ảnh hưởng tiềm năng của AI tổng hợp là rất lớn.

Một số nhà quảng cáo đã bắt đầu sử dụng công cụ này để tận dụng lợi ích về chi phí trong quảng cáo. Một trường hợp điển hình là WPP. Công ty quảng cáo lớn nhất thế giới, Giám đốc điều hành của công ty này lưu ý rằng khoản tiết kiệm được thông qua việc sử dụng AI tổng hợp trong quảng cáo có thể mang lại khoản tiết kiệm gấp 10 đến 20 lần.

4C rủi ro trong Marketing AI

Mặc dù AI mang lại những cơ hội chưa từng có. Tuy nhiên nó cũng ẩn chứa nhiều rủi ro. Bốn trong số đó đặc biệt cấp bách là: Confabulation, Consumer Reactance, Copyright, and Cybersecurity.

Confabulation (Sự nhầm lẫn)

AI sáng tạo được biết là có khả năng gây nhầm lẫn - hoặc tạo ra nội dung không chính xác. Thậm chí nó có thể thực hiện điều đó theo cách rất hấp dẫn. Nó cũng có thể tạo ra nội dung thiên vị hoặc không phù hợp với ngữ cảnh. Những kết quả đầu ra như vậy có thể gây ra những quyết định tiếp thị sai lệch. Hoặc tệ hơn là làm hoen ố hình ảnh của thương hiệu trong mắt người tiêu dùng.

Consumer Reactance (Phản ứng của người tiêu dùng)

Các công nghệ AI sáng tạo có thể dẫn đến phản ứng của người tiêu dùng. Đặc biệt là khi được sử dụng cho các kết quả Marketing mà người tiêu dùng trực tiếp trải nghiệm. Hãy nghĩ đến các chatbot dịch vụ khách hàng, tài liệu quảng cáo hoặc các sản phẩm do AI tạo ra. Mối quan tâm này rõ ràng hơn trong các lĩnh vực truyền thống phụ thuộc vào phẩm chất con người. Chẳng hạn như giao tiếp, tương tác xã hội hoặc bất kỳ lĩnh vực nào đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về cá nhân. Người tiêu dùng ít có khả năng phản đối hơn khi họ tin rằng động lực đằng sau giải pháp hỗ trợ AI là nâng cao trải nghiệm người dùng chứ không chỉ cắt giảm chi phí.

Copyright (Bản quyền)

AI sáng tạo có ý nghĩa gì đối với quyền sở hữu sáng tạo? Đây không chỉ là một câu hỏi triết học. Sản phẩm sáng tạo được tạo ra bằng AI tiềm ẩn những rủi ro bản quyền phức tạp. Có thể khiến thương hiệu gặp phải các vấn đề pháp lý. Tuy nhiên, việc giảm thiểu rủi ro này cũng có thể thực hiện được.

Chiến lược giảm thiểu rủi ro là tìm kiếm các đối tác có quan điểm chủ động trong việc giải quyết các mối lo ngại về bản quyền. Ví dụ: Getty Images đã phát triển một công cụ chuyển văn bản thành hình ảnh được đào tạo riêng trên thư viện sáng tạo của riêng mình. Họ cung cấp cho khách hàng giấy phép tiêu chuẩn miễn phí bản quyền. Cũng như bồi thường không giới hạn và quyền sử dụng vĩnh viễn, toàn cầu, không độc quyền. Các nhà phát triển mô hình lớn khác như Google và Open AI gần đây cũng đưa ra các chính sách bồi thường mới.

Cybersecurity (An ninh mạng)

AI sáng tạo mang đến những thách thức bảo mật mới. Nó không chỉ trang bị cho tội phạm mạng những công cụ mạnh mẽ để thực hiện các cuộc tấn công tinh vi mà còn khiến các thương hiệu gặp phải “các cuộc tấn công tiêm nhắc nhanh chóng” - nơi mọi người có thể lừa chatbot tiết lộ dữ liệu nhạy cảm hoặc tạo ra nội dung lừa đảo. Từ quan điểm tiếp thị, các mối đe dọa không chỉ thể hiện ở gánh nặng tài chính hữu hình - mặc dù điều đó cũng rất ghê gớm, gây thiệt hại trung bình toàn cầu là 4,45 triệu USD - mà nghiêm trọng hơn là gây thiệt hại lâu dài cho danh tiếng và niềm tin của thương hiệu.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ mạnh mẽ có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau. Từ việc cải thiện hiệu quả sản xuất đến phát triển các phương pháp điều trị y tế mới. Tuy nhiên, để sử dụng AI một cách an toàn, điều quan trọng là phải nhận thức được các rủi ro tiềm ẩn. Từ đó thực hiện các biện pháp phòng ngừa. Cùng tìm hiểu rõ hơn về vấn đề này trong bài viết dưới đây nhé!

Xem thêm:

• AI trong quản lý dự án: 7 phương pháp thực hành hiệu quả
• Lợi ích khi ứng dụng AI trong kết quả tìm kiếm
• Tại sao nên sử dụng tool AI chuyển nội dung thành video?

Sự xuất hiện thường xuyên của AI dẫn đến nhiều ảnh hưởng

Sự xuất hiện dường như liên tục của các công cụ trí tuệ nhân tạo trong bối cảnh chăm sóc sức khỏe đã khiến Hiệp hội Y khoa Hoa Kỳ công bố các hướng dẫn về công nghệ, nêu chi tiết các phương pháp hay nhất để hạn chế rủi ro cho cả bệnh nhân và bác sĩ lâm sàng.

Những lưu ý để sử dụng AI an toàn

Giám sát

Việc giám sát các công cụ AI, đặc biệt liên quan đến chăm sóc sức khỏe, phải được chính phủ giao cho các bệnh viện. Tuy nhiên, các bác sĩ lâm sàng cũng nên hiểu rằng nhiều tổ chức phi chính phủ sẽ góp tay vào việc định hình AI khi nói đến chăm sóc sức khỏe.

Tính minh bạch

Thông tin về thiết kế, triển khai, dữ liệu và đào tạo bất kỳ công cụ AI nào phải được chia sẻ một cách thích hợp và được quản lý bởi các luật tổng thể.

Tiết lộ và ghi chép

Nếu AI ảnh hưởng trực tiếp đến việc chăm sóc bệnh nhân. Việc ra quyết định y tế hoặc khả năng tiếp cận dịch vụ chăm sóc. Tổ chức AMA khuyến nghị nên cung cấp, truyền đạt và ghi lại thông tin đầy đủ về những chi tiết đó.

AI sáng tạo

Với những đổi mới nhanh chóng bắt nguồn từ AI sáng tạo. AMA khuyên các tổ chức chăm sóc sức khỏe nên bắt đầu chủ động xây dựng các chính sách về việc sử dụng công nghệ ngay bây giờ. Trước khi áp dụng bất kỳ công cụ nào sử dụng nó.

Quyền riêng tư

Việc triển khai các biện pháp bảo vệ liên quan đến bất kỳ công cụ AI nào mà hệ thống y tế áp dụng cũng là cần thiết để đảm bảo sự bảo vệ. Quyền riêng tư của bệnh nhân và truyền đạt những cơ chế đó là gì cũng như cách chúng hoạt động. Từ đó tạo dựng niềm tin với bệnh nhân.

Giảm thiểu thành kiến

Khi các công cụ AI được đào tạo trên bộ dữ liệu. Các bác sĩ lâm sàng nên ủng hộ các biện pháp bảo vệ có thể xác định. Từ đó giảm thiểu những thành kiến có thể đến từ quá trình đào tạo. Đồng thời nỗ lực nâng cao tính toàn diện.

Tạm kết

Việc sử dụng AI một cách an toàn là trách nhiệm của tất cả chúng ta. Bằng cách nhận thức được các rủi ro tiềm ẩn và thực hiện các biện pháp phòng ngừa. Chúng ta có thể giúp đảm bảo rằng AI được sử dụng cho lợi ích của con người chứ không phải cho mục đích độc hại.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang có tác động ngày càng lớn đến giáo dục. Các công cụ AI có thể được sử dụng để cải thiện hiệu quả giảng dạy, hỗ trợ học tập cá nhân hóa và cung cấp phản hồi kịp thời cho học sinh. Cùng tìm hiểu các công cụ AI đã giúp phần nào cải thiện giáo dục nhé!

Xem thêm:

• AI trong quản lý dự án: 7 phương pháp thực hành hiệu quả
• Trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành viễn thông
• Học máy là gì? Ứng dụng và vai trò trong cuộc sống

Một số cách mà giáo viên có thể sử dụng AI vào giáo dục

Chấm điểm

Các công cụ chấm điểm AI có thể được sử dụng để tự động chấm điểm bài tập, bài kiểm tra và bài luận. Điều này có thể giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và cung cấp phản hồi nhanh hơn cho học sinh.

Trợ lý giáo viên

Các công cụ trợ lý giáo viên AI có thể giúp giáo viên quản lý lớp học, theo dõi tiến độ học tập của học sinh và cung cấp hỗ trợ học tập.

Học tập cá nhân hóa

Các công cụ học tập cá nhân hóa AI có thể sử dụng dữ liệu về học sinh để tạo ra các kế hoạch học tập phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân. Điều này có thể giúp học sinh học tập hiệu quả hơn.

Giảng dạy

Các công cụ giảng dạy AI có thể được sử dụng để tạo ra các bài học hấp dẫn và tương tác hơn. Chúng cũng có thể được sử dụng để cung cấp phản hồi trực tiếp cho học sinh trong quá trình học tập.

Các lợi ích của việc sử dụng AI cho giáo viên

AI có tiềm năng cách mạng hóa giáo dục. Các công cụ AI có thể giúp giáo viên hiệu quả hơn, học sinh học tập hiệu quả hơn và làm cho giáo dục trở nên thú vị hơn.

Tăng hiệu quả giảng dạy

AI có thể giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời tập trung vào các nhiệm vụ giảng dạy quan trọng hơn.

Cải thiện học tập của học sinh

AI có thể giúp học sinh học tập hiệu quả hơn bằng cách cung cấp phản hồi kịp thời, hỗ trợ cá nhân hóa và tạo ra các bài học hấp dẫn hơn.

Tăng cường sự tham gia của học sinh

AI có thể giúp thu hút sự chú ý của học sinh và giữ cho họ tham gia trong lớp học.

Tương lai của AI trong giáo dục

AI sẽ được sử dụng để tạo ra các bài học và tài liệu học tập cá nhân hóa cho từng học sinh.

Trong tương lai, AI sẽ tiếp tục được cải thiện và có thể tạo ra các bài học và tài liệu học tập được cá nhân hóa một cách hoàn hảo cho từng học sinh. Điều này sẽ giúp học sinh học tập hiệu quả hơn và đạt được thành tích cao hơn.

AI sẽ được sử dụng để cung cấp phản hồi kịp thời và có liên quan cho học sinh.

AI có thể được sử dụng để tự động chấm điểm các bài tập và bài kiểm tra này. Giúp giáo viên tiết kiệm thời gian và cung cấp phản hồi kịp thời cho học sinh. Điều này sẽ giúp học sinh hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của mình. Từ đó cải thiện việc học của mình.

AI sẽ được sử dụng để tạo ra các trải nghiệm học tập tương tác và hấp dẫn hơn

AI có thể được sử dụng để tạo ra các bài học và tài liệu học tập tương tác hơn. Chẳng hạn như các trò chơi, mô phỏng và ứng dụng thực tế ảo. Điều này sẽ giúp học sinh học tập một cách thú vị và hiệu quả hơn.

Nhìn chung, AI có tiềm năng cách mạng hóa giáo dục. Các công cụ AI có thể giúp giáo dục trở nên hiệu quả hơn, thú vị hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của từng học sinh.

Adsplus.vn

Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất. Và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.

• Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
• Tham khảo các gói setup tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn