Page 52 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Exhibit 7

AI có thể nắm bắt được những lợi ích đáng kể trong chuỗi giá trị
Ví dụ về ảnh hưởng kinh doanh liên quan đến AI từ các trường hợp sử dụng hiện tại

Dự án Sản xuất Quảng bá Cung cấp
R & D được chứng ngộ, dự Vận hành với năng suất cao Sản phẩm và dịch vụ bán ở Trải nghiệm người dùng
báo thời gian thực và tìm hơn, chi phí thấp hơn và mức giá đúng, thông điệp phong phú, phù hợp và
nguồn cung ứng thông minh hiệu quả hơn truyền tải đúng và đúng thuận tiện
mục tiêu khách hàng

Bán lẻ § Cải thiện 1-2% EBIT (Thu nhập § Giảm 30% thời gian lưu trữ bằng § Cải thiện hiệu quả phân loại lên
trước lãi vay và thuế) bằng cách cách sử dụng xe tự hành trong kho 50%
sử dụng máy học dự đoán doanh số
bán rau củ quả § Tăng trưởng doanh thu từ 4-6%
bằng cách sử dụng mô hình không
§ Giảm 20% hàng tồn kho bằng gian địa lý nhằm cải thiện sức hấp
cách sử dụng học sâu để dự đoán dẫn của thị trường micromarket
lượng mua hàng thương mại điện tử
§ Tăng 30% doanh số bán hàng
§ Ít hơn 2 triệu sản phẩm trả về trực tuyến bằng cách sử dụng giá
mỗi năm cả và cá nhân hóa động
Điện § Mục tiêu cắt giảm 10% sử dụng § Tăng 20% lượng điện sản xuất § Tiết kiệm $10-$30 cho hóa đơn
tiện ích điện quốc gia bằng cách sử dụng bằng cách sử dụng machine điện hàng tháng bằng cách sử
deep learning (học sâu) để dự đoán learning (máy học) và cảm biến dụng machine learning (máy học)
nhu cầu và khả năng cung cấp điện thông minh nhằm tối ưu hóa lợi tự động chuyển các giao dịch cung
nhuận tài sản cấp điện
§ Cải thiện 10-20% EBIT bằng
cách sử dụng machine learning
(máy học) để tăng cường bảo trì dự
đoán, tự động dự đoán lỗi và tăng
năng suất vốn

Sản xuất § Cải thiện năng suất 10% cho các § Tăng 30% thời gian giao hàng § Cải thiện EBIT 13% bằng cách sử § Tiết kiệm 12% nhiên liệu cho
sản phẩm mạch tích hợp sử dụng bằng cách sử dụng machine dụng machine learning (máy học) khách hàng của nhà sản xuất, hãng
AI để cải tiến quy trình R&D learning (máy học) để xác định để dự đoán nguồn doanh thu dịch hàng không, bằng cách sử dụng
thời gian chuyển hàng vụ và tối ưu hóa nỗ lực bán hàng machine learning (máy học) để tối
§ Giảm 39% nhân viên CNTT bằng ưu hóa các tuyến bay
cách sử dụng AI để tự động hóa § Cải thiện năng suất sản xuất từ
hoàn toàn quy trình thu mua 3-5%

Y tế § 300 tỷ đô la có thể tiết kiệm tại § Cải thiện năng suất 30-50% cho § Giảm 5–9% chi tiêu y tế bằng § Tiết kiệm 2 nghìn - 10 nghìn tỷ
Hoa Kỳ bằng cách sử dụng các công các y tá hỗ trợ bởi công cụ AI cách sử dụng machine learrning đô la trên toàn cầu bằng cách điều
cụ machine learning (máy học) để (máy học) để điều chỉnh phương chỉnh thuốc và phương pháp điều trị
dự báo sức khỏe dân số § Tiết kiệm tới 2% GDP cho hiệu pháp điều trị và giữ cho bệnh nhân
quả hoạt động ở các nước phát tham gia § Tăng thêm 0,2–1,3 tuổi thọ
§ 3,3 tỷ bảng có thể tiết kiệm tại triển trung bình
Vương quốc Anh bằng cách sử
dụng AI để cung cấp dịch vụ chăm
sóc phòng ngừa và giảm nhập viện

Giáo dục § Trợ giảng ảo có thể trả lời 40% § Tăng 1% số người đăng ký học § 85% giống với cách đánh giá
câu hỏi thường lệ của học sinh bằng cách sử dụng trợ lý ảo để điểm của con người, sử dụng
theo dõi người đăng ký machine learning (máy học) và mô
hình tiên đoán

SOURCE: McKinsey Global Institute analysis 71

24 McKinsey Global Institute Artificial intelligence: The next digital frontier?