Trí tuệ nhân tạo phát triển nhanh và sâu, đào tạo nhân lực cần bắt kịp

Chiều ngày 22/9, ba phiên hội thảo trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2022 (AI4VN 2022), với các chủ đề về "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng", "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo" và "Tự động hóa trong sản xuất" đã diễn ra tại Hà Nội.

Tại các phiên hội thảo, các chuyên gia, học giả, doanh nghiệp đều khẳng định vai trò quan trọng của AI trong bối cảnh hiện nay. Tuy nhiên, một trong những khó khăn lớn nhất đó là vấn đề nhân lực trong khi AI đang phát triển rất nhanh và sâu.

Doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI

Trao đổi về giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc Giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel dẫn báo cáo gần nhất của Accenture công bố ngày 8/6/2022, cho thấy, hơn 60% công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính ngân hàng có đang thử nghiệm AI. Ngoài ra, doanh nghiệp thuộc các ngành nghề khác cũng đều tìm đến AI với phong thái thăm dò, thử nghiệm, trong đó, chỉ 12% sử dụng ở mức độ trưởng thành (ứng dụng bề mặt). Đặc biệt, các doanh nghiệp này đã có mức doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI.

"AI sẽ trở thành phương thức chính thức để khách hàng tương tác với các doanh nghiệp, đặc biệt là ngân hàng", ông Phạm Quang Vinh cho biết.

Ông Phạm Quang Vinh cũng đưa ra dữ liệu và nhìn nhận doanh thu của các doanh nghiệp ứng dụng AI trong ngành tài chính ngân hàng tăng trưởng rõ nét từ năm 2019. Một số ngân hàng quốc tế và Việt Nam ứng dụng AI như: JP Morgan, Tokyo, ING, TP Bank, MB Bank...

Dẫn câu chuyện thực tế của doanh nghiệp, ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc AI mảng Tăng trưởng kinh doanh của MoMo cho biết, hiện MoMo đang áp dụng AI trong 3 nhóm chính: Trải nghiệm khách hàng (eKYC, Chatbot...), phân phối sản phẩm và tín dụng.

Ngoài ra, MoMo sử dụng AI để tối ưu những vận hành nội bộ của công ty và app Momo, đánh giá tiềm năng khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng trên App.

Với công nghệ AI, MoMo cho phép người dùng mở tài khoản ngân hàng trực tiếp trên MoMo App, không cần gặp mặt. Ứng dụng AI được triển khai khắp các điểm chạm với người dùng như: Tìm kiếm, hiển thị dịch vụ, phân phối quảng cáo, khuyến mãi... để thúc đẩy tương tác và đem lại trải nghiệm đơn giản, tiện lợi hơn.

Nhờ đó, MoMo đạt được một số thành công nhất định khi áp dụng AI như: Tỉ lệ click tăng 16%; thời gian trung bình từ lúc người dùng tìm kiếm đến khi click giảm 7% thời gian; số lượng lịch vụ trung bình được mỗi người dùng khám phá qua màn hình tăng 15%...

Đề cập đến mối liên hệ giữa AI và tự động hóa trong sản xuất, TS. Đỗ Mạnh Cường, Phó Tổng thư ký Hội Tự động hóa Việt Nam cho rằng, tự động hoá là chìa khoá để ngành sản xuất tăng tốc tạo ra nhiều sản phẩm với cùng một mức đầu tư. Hiện nay, Việt Nam đang ở giai đoạn 3 của tự động hóa, là ứng dụng các công nghệ số gồm: Hoạt động dựa vào dữ liệu và kết nối tốc độ cao; tự động hoá thông minh dựa vào AI; sự kết hợp của OT và IT; tự ra quyết định/tự động hoá tiến tới tự chủ hoá.

Theo ông Đỗ Mạnh Cường, trên thế giới, đặc biệt là những tập đoàn lớn sử dụng dữ liệu, trí tuệ nhân tạo để tạo giá trị gia tăng, giúp doanh nghiệp giảm tổn thất, rủi ro, kéo dài hiệu quả đầu tư.

"AI là con đường chúng ta phải đi theo nếu không muốn bị loại ra khỏi cuộc chơi của toàn cầu hay bị loại trên sân nhà", ông Đỗ Mạnh Cường khẳng định.

Phó Tổng thư ký Hội Tự động hóa Việt Nam chia sẻ dự báo đến năm 2025, thị trường AI có khoảng 20 tỷ USD, đó là thị trường tiềm năng cho Việt Nam. AI giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng quản trị của doanh nghiệp. Đồng thời cũng là công cụ tốt, giúp dự báo được nhu cầu, đánh giá tổn thất, giúp doanh nghiệp đối phó nhanh, hiệu quả trước sự biến động của nền kinh tế.

Việt Nam thiếu hụt nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo 

Tuy nhiên khi AI đang dần trở thành một ngành công nghiệp thì khó khăn về nguồn lực là câu chuyện của cả thế giới không riêng Việt Nam.

Ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực Asean cho rằng, trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI. Tuy nhiên, khoảng cách giữa phát triển AI ở Việt Nam và đào tạo AI vẫn còn khá lớn, việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.

Theo ông Anissh Pandey, Việt Nam là quốc gia phát triển AI hàng đầu ở khu vực, tuy nhiên cơ sở hạ tầng còn nhiều hạn chế, dẫn đến việc khó thu hút nhân tài. Trong khi đó, các quốc gia khác như Singapore hay Thái Lan là những nước nằm trong 20 nước phát triển AI hàng đầu đều tập trung phát triển mạnh cơ sở hạ tầng, thu hút nhân tài AI.

Đồng quan điểm, ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam cũng cho rằng, hiện nay, sự thiếu hụt về nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo của Việt Nam khá lớn. Do việc phát triển nhanh và sâu, nên rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện. Việc xây dựng mô hình AI trên dữ liệu chỉ là công việc khá nhỏ trong cả một tiến trình. Để đưa AI trong thực tế gồm rất nhiều công đoạn, đòi hỏi kỹ năng, nghề nghiệp khác nhau.

Trong những năm qua, các đại học tại Việt Nam đào tạo nhiều chuyên ngành nhưng lượng học sinh, sinh viên đăng ký đào tạo trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu lại thấp nhất trong ngành khoa học công nghệ thông tin.

Ông Hoài đặt ra câu hỏi: "Phải chăng do chúng ta nói về nghề AI cao siêu, chung chung nên phụ huynh và học sinh khó có lựa chọn do đó thiếu càng thiếu?".

Đồng quan điểm, PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội cũng có nhiều trăn trở về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện nay.

Hiện nay, Bộ GD&ĐT đã đồng ý chính thức mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực từ ngày 22/7/2022. Một số trường đại học ở Việt Nam đã mở ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.

Theo ông Nguyễn Xuân Hoài, đào tạo AI đòi hỏi cơ sở hạ tầng và chi phí là khá lớn, cách thức duy nhất để các cơ sở đào tạo đại học của chúng ta giải quyết khó khăn này là bắt tay với các doanh nghiệp, vừa tận dụng nguồn lực cơ sở hạ tầng và định hướng của doanh nghiệp để đào tạo cho sát với thực tế.