Page 56 - BC_Vietnam_CEO_2018_Vietnam_Report

KỈ NGUYÊN KINH TẾ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

Trí tuệ nhân tạo có thể khiến lưới điện thông minh (smart grid) trở nên
thông minh hơn và giảm thiểu các tiện ích cần cho các nhà máy điện

Máy học (machine learning) - Thiết bị bay không người lái
cho phép dự báo dự đoán các (Drone) và robot kích thước
đỉnh cung và cầu, và tối đa côn trùng xác định lỗi, dự
hóa việc sử dụng năng lượng đoán lỗi và kiểm tra nội dung
tái tạo liên tục mà không làm gián đoạn quá
trình sản xuất

Cảm biến và máy học Các dây thông minh kết hợp
(machine learning) cho phép với máy học (machine
điều chỉnh theo từng phút để learning) để cho phép điều
tối đa hóa hiệu quả phát điện, phối công suất thời gian thực
ví dụ bằng cách điều chỉnh và tối ưu hóa nó với lưới tải
thay đổi điều kiện gió hiện tại và danh mục đầu tư
tài sản của các tòa nhà

Chỉ cần rất ít kĩ thuật viên, và Các trợ lý ảo tự động hóa các
họ dành nhiều thời gian hơn trung tâm cuộc gọi (call
tìm cách giải quyết vấn đề; center) và tự động phân khúc
thay vì phải kiểm tra đăng người tiêu dùng dựa trên lịch
nhập bằng tay, các tài liệu sử dịch vụ; máy học cung cấp
được ghi lại tự động và định cảnh báo sớm về nợ xấu
tuyến

Nhân viên hiện trường nhận Dữ liệu đo thông minh và máy
được cập nhật theo thời gian học cho phép các tiện ích cung
thực để giảm thời gian phản cấp các dịch vụ dựa trên việc
hồi và giảm tác động của việc sử dụng, thời tiết và các yếu
mất điện tố khác

McKinsey Global Institute Artificial intelligence: The next digital frontier? 51

75