Với sự gia tăng của các bot trò chuyện như #ChatGPT, , ngày càng có nhiều người nhận thức được sức mạnh của AI, đặc biệt là về cách nó liên quan đến #Web3.0
Ngày xửa ngày xưa, có một thế giới nơi mọi người dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định sáng suốt. Tuy nhiên, lượng dữ liệu tăng quá nhanh khiến con người ngày càng khó xử lý hết. Đó là lúc trí tuệ nhân tạo (AI) xuất hiện, mang đến hứa hẹn về khả năng xử lý dữ liệu và ra quyết định tự động.
AI ban đầu được sử dụng trong các ứng dụng biệt lập, nhưng khi nó ngày càng tiên tiến và linh hoạt hơn, nó bắt đầu thâm nhập ngày càng nhiều lĩnh vực hoạt động của con người. Với sự phát triển của Internet, AI đã sớm được đưa vào web, tạo ra sự kết hợp mạnh mẽ cho phép mọi người truy cập và phân tích dữ liệu từ khắp nơi trên thế giới.
Dữ liệu lớn là gì?
Dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng lớn dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc mà các tổ chức tạo ra và xử lý hàng ngày. Dữ liệu này đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như phương tiện truyền thông xã hội, hệ thống giao dịch, tương tác của khách hàng và dữ liệu do máy tạo ra.
Hơn nữa, lợi ích của dữ liệu lớn là rất nhiều và có thể được nhóm thành các loại sau:
Ưu điểm của dữ liệu lớn
Cải thiện việc ra quyết định: Dữ liệu lớn giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt và dựa trên dữ liệu bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu. Với sự trợ giúp của phân tích dữ liệu lớn, các tổ chức có thể nhanh chóng xác định các mô hình và xu hướng trong dữ liệu của họ và đưa ra quyết định dựa trên những hiểu biết sâu sắc thu được.
Trải nghiệm khách hàng nâng cao: Dữ liệu lớn giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, các tổ chức có thể cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ của mình để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng khách hàng, dẫn đến tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Tăng hiệu quả và tiết kiệm chi phí: Dữ liệu lớn giúp các tổ chức tối ưu hóa hoạt động và giảm chi phí bằng cách xác định sự thiếu hiệu quả và hợp lý hóa các quy trình. Ví dụ, bằng cách phân tích dữ liệu sản xuất, nhà sản xuất có thể xác định các điểm nghẽn và tối ưu hóa dây chuyền sản xuất của mình để giảm lãng phí và nâng cao hiệu quả.
Quản lý rủi ro tốt hơn: Phân tích dữ liệu lớn có thể giúp các tổ chức xác định các rủi ro và mối đe dọa tiềm ẩn đối với hoạt động kinh doanh của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, các tổ chức có thể xác định các mô hình và xu hướng cho thấy những rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như các hoạt động gian lận hoặc vi phạm bảo mật, đồng thời thực hiện các biện pháp chủ động để giảm thiểu chúng.
Các trường hợp sử dụng dữ liệu lớn
Chăm sóc sức khỏe: Để cải thiện kết quả của bệnh nhân, giảm chi phí và tăng cường quản lý sức khỏe dân số. Nó cũng đang được sử dụng để phân tích dữ liệu bệnh nhân, xác định các mô hình và xu hướng cũng như phát triển các kế hoạch điều trị được cá nhân hóa.
Bán lẻ: Cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng và tăng doanh số. Nó cũng đang được sử dụng để phân tích dữ liệu khách hàng, xác định mô hình và xu hướng mua hàng cũng như phát triển các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa.
Tài chính: Cải thiện quản lý rủi ro, phát hiện gian lận và dịch vụ khách hàng. Nó cũng đang được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính, xác định các mô hình và xu hướng cũng như phát triển các mô hình dự đoán để cải thiện việc ra quyết định.
Sản xuất: Nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình sản xuất. Nó cũng đang được sử dụng để phân tích dữ liệu sản xuất, xác định các điểm nghẽn và sự kém hiệu quả. Điều này tối ưu hóa dây chuyền sản xuất để giảm chất thải và nâng cao hiệu quả.
AI cung cấp dữ liệu, dữ liệu lớn hoặc biểu đồ tri thức
Dữ liệu lớn và AI (Trí tuệ nhân tạo) là các lĩnh vực có liên quan chặt chẽ và phụ thuộc lẫn nhau. Trên thực tế, chúng thường được coi là hai mặt của một đồng xu.
Tuy nhiên, sự kết hợp này vẫn còn bị hạn chế bởi tính chất tập trung của web. Hầu hết dữ liệu được kiểm soát bởi một số công ty hùng mạnh. Các công ty này đã sử dụng nó cho mục đích riêng của họ và bản thân dữ liệu thường bị cất giữ và khó truy cập.
Enter - Kỷ nguyên Web3
Tham gia Web3, một mô hình web mới hứa hẹn phân cấp dữ liệu và trao lại quyền kiểm soát cho các cá nhân. Web3 được xây dựng trên công nghệ blockchain, cho phép tạo ra một sổ cái thông tin phân tán và bất biến. Điều này có nghĩa là dữ liệu có thể được lưu trữ theo cách phi tập trung và được truy cập bởi bất kỳ ai có thông tin xác thực phù hợp.
Với Web3, mối quan hệ giữa AI, dữ liệu và web được thay đổi. AI giờ đây có thể truy cập vào nhiều nguồn dữ liệu rộng hơn và phân tích chúng theo thời gian thực để cung cấp những hiểu biết sâu sắc mà trước đây không thể thực hiện được. Và vì dữ liệu được phân cấp nên các cá nhân có thể kiểm soát dữ liệu của riêng mình và quyết định ai có quyền truy cập vào dữ liệu đó.
Trong thế giới mới này, AI và dữ liệu phối hợp với nhau để tạo ra một trang web phi tập trung và dân chủ hơn. Web3 cung cấp khuôn khổ cho mô hình mới này. Điều này tạo nên một thế giới nơi các cá nhân có thể kiểm soát dữ liệu của chính họ. Trong thế giới này, AI được sử dụng để cung cấp những hiểu biết sâu sắc và phân tích có lợi cho tất cả mọi người.
