AI Trong Tự Động Hóa Trên Thị Trường Nhật Bản

AI không còn là công nghệ của tương lai – nó đã trở thành hiện tại, và Nhật Bản đang dẫn đầu trong sự chuyển mình này. Hãy cùng khám phá cách AI đang định hình lại tự động hóa trên thị trường Nhật Bản, nêu bật các trường hợp ứng dụng cụ thể và phân tích cách xu hướng này dự kiến sẽ phát triển từ năm 2025 đến 2030.

Tình trạng ứng dụng AI trên thị trường Nhật Bản

Trước khi đi sâu vào các trường hợp ứng dụng cụ thể, hãy cùng tìm hiểu về sự phát triển của AI trên thị trường Nhật Bản.

Hỗ trợ mạnh mẽ từ các chính sách công nghệ

Theo The Diplomat, các chính sách công nghệ của Nhật Bản tập trung vào việc triển khai AI một cách toàn diện, với mục tiêu đưa quốc gia này trở thành người dẫn đầu trong công nghệ thế hệ tiếp theo. Bên cạnh đó, một nghiên cứu của GLOCOM cho thấy Gen-AI có thể mở ra năng lực sản xuất trị giá 148,7 nghìn tỷ yen, chiếm hơn 20% GDP hiện tại của Nhật Bản, nhấn mạnh tiềm năng lớn của AI trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế. Để tận dụng cơ hội này, Nhật Bản đang đầu tư mạnh vào việc trợ cấp cho ngành AI và công nghiệp bán dẫn, nhằm hướng tới tự chủ công nghệ lớn hơn và gia tăng ảnh hưởng của mình tại các thị trường mới nổi toàn cầu.

Tăng trưởng trong số lượng đơn đăng ký bằng sáng chế

Cục Sáng chế Nhật Bản báo cáo sự gia tăng đáng kể trong số lượng đơn đăng ký sáng chế liên quan đến AI, với khoảng 10.300 sáng chế được nộp chỉ trong năm 2022. Xu hướng này đã duy trì ổn định từ năm 2014, phản ánh sự quan tâm ngày càng tăng đối với công nghệ AI trên nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong học sâu (deep learning). Sự gia tăng trong số lượng đơn đăng ký sáng chế này nhấn mạnh cam kết mạnh mẽ của Nhật Bản trong việc thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong AI và tiềm năng của nó trong việc thúc đẩy các phát triển công nghệ trong tương lai.

Tự động hóa với AI trở thành xu hướng phát triển

Với sự ứng dụng rộng rãi của AI, tự động hóa sử dụng AI đang thu hút sự chú ý đáng kể trên thị trường Nhật Bản. Nhật Bản từ lâu đã thành thạo trong việc vượt qua các thách thức do nguồn lực hạn chế, đặc biệt là lao động, và luôn là một quốc gia tiên phong trong đổi mới công nghệ. Tự động hóa và robot là những giải pháp tự nhiên cho Nhật Bản, khi chúng có thể nâng cao năng suất lao động và giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động.

Trên thực tế, tự động hóa quy trình robot (RPA) ở Nhật Bản dự kiến sẽ phát triển mạnh mẽ, với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR) 40,9% được kỳ vọng từ năm 2024 đến 2030 (Grand View Research). Khi AI tiếp tục phát triển, sự tăng trưởng này được dự báo sẽ tăng tốc mạnh mẽ hơn nữa, nhờ vào nhu cầu ngày càng tăng của Nhật Bản đối với các giải pháp tự động hóa tiên tiến.

Các trường hợp sử dụng AI và tự động hóa

Tự động hóa thông minh (IA) kết hợp tự động hóa truyền thống với AI để nâng cao hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng tự động hóa thông minh đáng chú ý, được phân loại theo ngành:

Sản xuất

• Bảo trì dự báo: Hệ thống IA giám sát tình trạng thiết bị theo thời gian thực để dự đoán các sự cố trước khi chúng xảy ra, giúp bảo trì kịp thời và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động.
• Kiểm tra chất lượng: Hệ thống kiểm tra hình ảnh tự động sử dụng AI để phát hiện các lỗi trong sản phẩm, nâng cao chất lượng kiểm soát và giảm thiểu lãng phí.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: IA cải thiện quản lý tồn kho, dự báo nhu cầu và vận hành logistics, mang lại tiết kiệm chi phí và chuỗi cung ứng hiệu quả hơn.

Bán lẻ

• Quản lý tồn kho: IA dự báo mức tồn kho tối ưu dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử, giúp các nhà bán lẻ tránh tình trạng hết hàng hoặc thừa hàng.
• Dịch vụ khách hàng: Chatbot hỗ trợ khách hàng giải đáp thắc mắc và gợi ý sản phẩm, nâng cao trải nghiệm mua sắm.
• Xử lý trả hàng: IA đ ơn giản hóa quy trình trả hàng bằng cách hướng dẫn khách hàng qua các bước và cập nhật hệ thống tồn kho tương ứng.

Tài chính

• Phát hiện gian lận: Các thuật toán học máy phân tích các mô hình giao dịch theo thời gian thực để phát hiện hoạt động gian lận và nâng cao bảo mật.
• Quy trình KYC: Các tổ chức tài chính tự động hóa các công việc Know Your Customer (KYC) bằng cách trích xuất và xác nhận dữ liệu khách hàng, cải thiện tuân thủ và hiệu quả.
• Xử lý vay: Các bot thông minh tối ưu hóa quy trình nộp đơn vay bằng cách tự động hóa việc trích xuất dữ liệu và đánh giá tín dụng, giảm thiểu thủ tục giấy tờ thủ công.

Bảo hiểm

• Xử lý yêu cầu bồi thường: IA tăng tốc quy trình xử lý yêu cầu bồi thường bằng cách tự động xác minh tài liệu và đối chiếu với các điều khoản của hợp đồng bảo hiểm, cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
• Định giá bảo hiểm: Tự động hóa giúp các công ty bảo hiểm xác định giá trị rủi ro chính xác hơn bằng cách tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra quyết định tốt hơn.
• Phát hiện gian lận: Các thuật toán AI phân tích dữ liệu yêu cầu bồi thường để phát hiện các hoạt động gian lận hiệu quả.

Dược phẩm

• Quản lý hóa đơn tự động: IA tự động hóa việc trích xuất, xác nhận và xử lý hóa đơn, giảm thiểu lỗi nhập liệu thủ công và tăng tốc chu trình phê duyệt, giúp thanh toán nhanh chóng cho nhà cung cấp và cải thiện quản lý dòng tiền.
• Quản lý đơn hàng hiệu quả: IA tối ưu hóa quy trình đơn hàng bằng cách tự động hóa việc nhập đơn, theo dõi và thực hiện giao hàng, giảm thời gian chu trình và nâng cao độ chính xác trong việc giao hàng, từ đó cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
• Quản lý tồn kho: IA giúp quản lý mức tồn kho bằng cách dự đoán nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử, đảm bảo các công ty dược phẩm duy trì mức tồn kho tối ưu mà không bị thừa hoặc thiếu hàng.

Dự báo xu hướng AI trong tự động hóa từ 2025 – 2030

Khi AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi những gì trong tương lai gần? Dưới đây là một số xu hướng quan trọng về tự động hóa AI trong những năm tới.

Tác nhân AI

Theo McKinsey, tác nhân AI đại diện cho công nghệ tiếp theo của AI tạo sinh, phát triển từ các công cụ tự động hóa dựa trên tri thức sang các hệ thống có khả năng thực thi các quy trình công việc phức tạp, nhiều bước. Các đại lý thông minh này có thể tự thực hiện các nhiệm vụ phức tạp, đưa ra quyết định và thích ứng với những thách thức mới mà không cần sự giám sát của con người. Xu hướng này dự kiến sẽ giúp các tổ chức tự động hóa các quy trình tinh vi hơn trong nhiều lĩnh vực, nâng cao hiệu quả hoạt động đồng thời giảm sự phụ thuộc vào can thiệp của con người.

Mô hình AI độc quyền

Khi việc áp dụng AI tiến triển, các công ty đang chuyển từ việc sử dụng các mô hình AI chung chung sang phát triển các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs) độc quyền, được tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu cụ thể của mình. Bằng cách tận dụng dữ liệu nội bộ độc đáo, các giải pháp AI tùy chỉnh này được thiết kế để tự động hóa quy trình công việc hiệu quả hơn, tinh chỉnh các mô hình dựa trên dữ liệu chuyên ngành để cải thiện khả năng thực thi và kết quả công việc.

Nhiều công ty đã bắt đầu áp dụng xu hướng này. Ví dụ, JPMorgan Chase và Bloomberg đang xây dựng các LLM dựa trên dữ liệu nội bộ của họ để nâng cao hiệu quả và quyết định, cung cấp những cái nhìn độc đáo và báo cáo chính xác hơn.

Siêu máy tính

Sự phát triển của điện toán biên sẽ bổ sung cho các ứng dụng AI bằng cách cho phép xử lý dữ liệu thời gian thực gần nguồn phát sinh. Sự tích hợp này đặc biệt quan trọng đối với các ứng dụng yêu cầu quyết định nhanh chóng, chẳng hạn như xe tự lái và các hệ thống IoT công nghiệp. Điều này đặc biệt quan trọng khi Nhật Bản đang thực hiện dự án siêu máy tính “Zeta-class”, dự kiến sẽ nhanh gấp 1.000 lần so với các hệ thống hiện tại. Dự án này phản ánh cam kết của Nhật Bản trong việc nâng cao sức mạnh tính toán, khẳng định vị thế của quốc gia này trong các công nghệ AI và điện toán biên thế hệ tiếp theo.

Kết luận

Tự động hóa và AI đang phát triển với tốc độ chưa từng có, đặc biệt là trong một thị trường đầy hứa hẹn như Nhật Bản. Đối với các doanh nghiệp, chìa khóa để duy trì sự cạnh tranh là theo kịp tiến trình nhanh chóng này bằng cách luôn cập nhật thông tin và triển khai nhanh chóng các công nghệ này để tối ưu hóa hoạt động và duy trì lợi thế cạnh tranh.