Trí tuệ nhân tạo (AI) - Ứng dụng cho bài toán đánh giá năng lực chuyển đổi số của doanh nghiệp

Các tác giả

  • Nguyen Thi Thanh Huong
  • Tran Quang Huy

Từ khóa:

Máy học, Chuyển đổi số, Doanh nghiệp

Tóm tắt

Chúng ta đang sống trong thời kỳ chuyển đổi số, trong cuộc Cách mạng công nghiệp 4.0, thời đại thông tin phát triển như vũ bão, các tập đoàn, doanh nghiệp không còn khai thác những lợi thế cạnh tranh bền vững nếu chỉ dựa vào việc áp dụng công nghệ trên các tài sản hữu hình mà việc khai thác và huy động các tài sản vô hình ngày càng trở thành yếu tố có tính quyết định hơn. Chuyển đổi số là xu thế tất yếu, góp phần thúc đẩy tăng trưởng kinh tế, nâng cao năng suất lao động, năng lực cạnh tranh, hiệu quả sản xuất, kinh doanh, hạ giá thành sản phẩm, giảm thủ tục hành chính, thời gian, giảm chi phí cho doanh nghiệp. Để đánh giá năng lực chuyển đổi số của các doanh nghiệp, những thước đo truyền thống dựa trên các chỉ số tài chính không còn đủ mạnh và không phù hợp để kiểm soát, đánh giá chính xác hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp trong tình hình mới. Các doanh nghiệp cần một công cụ mới, có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đưa ra một cái nhìn cân đối về tất cả các nhân tố ảnh hưởng định tính và xác định các tham số năng lực có tính quyết định trong một doanh nghiệp phù hợp hơn và thông minh hơn. Bài viết này tổng quan về các quan điểm chuyển đổi số và năng lực chuyển đổi số doanh nghiệp, các nhân tố ảnh hưởng đến năng lực chuyển đổi số, nghiên cứu ứng dụng các thuật toán học máy dựa trên ngôn ngữ onlogy và fuzzy logic để đánh giá năng lực chuyển đổi số của các doanh nghiệp.

Mã số: 24020101

Tải xuống

Dữ liệu tải xuống chưa có sẵn.

Tài liệu tham khảo

Bộ Kế hoạch và Đầu tư (2020). Sách trắng Doanh nghiệp Việt Nam 2020. <https://www.gso.gov.vn/wp-content/uploads/2020/04/Ruot-sach-trang-2020.pdf>.

Bộ Thông tin và Truyền thông (2023). Bộ chỉ số đánh giá mức độ chuyển đổi số của doanh nghiệp. <https://dbi.gov.vn/?AspxAutoDetectCookieSupport=1>

Nguyễn Thị Kim Ánh (2022). “Các nhân tố ảnh hưởng đến chuyển đổi số doanh nghiệp: Mô hình nghiên cứu và thang đo”. Tạp chí Tài chính doanh nghiệp, số 10/2022.

Ethem Alpaydın (2014). Introduction to Machine Learning, 3rd ed., The MIT Press, Cambridge, Massachusetts, London, England.

L.A Phuong, T.D.Khang, N.V.Trung (2015). “New Approach to Mining Fuzzy Association Rule with Linguistic Threshold Based on Hedge Algebras”. Proceedings of the 2nd International Workshop on Semantic Technologies.

Irene Solaiman, Zeerak Talat, et all (2023). “Evaluating the Social Impact of Generative AI Systems in Systems and Society”, in arXiv:2306.05949v1 [cs.CY] 9 Jun 2023. .

Tải xuống

Đã Xuất bản

05-04-2024

Cách trích dẫn

Nguyen Thi Thanh Huong, & Tran Quang Huy. (2024). Trí tuệ nhân tạo (AI) - Ứng dụng cho bài toán đánh giá năng lực chuyển đổi số của doanh nghiệp . Journal SCIENCE AND TECHNOLOGY POLICIES AND MANAGEMENT, 13(1), 34–45. Truy vấn từ https://vietnamstijournal.net/index.php/JSTPM/article/view/526

Số

Chuyên mục

NGHIÊN CỨU VỀ CHÍNH SÁCH VÀ QUẢN LÝ