HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
HỆ CHẤT LƯỢNG CAO

BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ
ỨNG DỤNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

NHÓM 7

HÀ NỘI - 12/2021


HỌC VIỆN NGÂN HÀNG
HỆ CHẤT LƯỢNG CAO

BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀ
ỨNG DỤNG TRONG THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ

Giáo viên hướng dẫn: Giang Thị Thu Huyền
Danh sách nhóm:
1. 24A4030776
Nguyễn Thị Cẩm Nhi
2. 24A4072623
Nguyễn Vũ Minh Trí
3. 24A4033067
Hy Hồng Hạnh
4. 24A4030752
Vũ Khánh Linh

5. 24A4030745
Trần Ngọc Linh

Hà Nội - 12/2021


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, nhóm 7 chúng em xin thể hiện lịng biết ơn sâu sắc của mình với cơ Giang
Thị Thu Huyền - giảng viên hướng dẫn vì đã tận tình giảng dạy, trang bị cho chúng em những
kiến thức nền tảng chuyên môn vững chắc và giải đáp mọi thắc mắc để chúng em có thể hồn
thành Bài tập lớn với kết quả tốt nhất!
Trong quá trình làm Bài tập lớn, do kinh nghiệm còn hạn chế nên bài viết của chúng em
vẫn còn tồn tại những thiếu sót. Nhóm em mong nhận được sự góp ý, đánh giá từ cơ để Bài
tập lớn trở nên hồn thiện và chỉn chu hơn nữa.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!


Áp dụng cho đào tạo trình độ và
phạm vi đánh giá:

Tên học phần/ Mã học
phần/ Tín chỉ

Số phần áp dụng
(chia theo yêu cầu đáp ứng
chuẩn đầu ra)

Áp dụng cho 01 bài kiểm tra tích
lũy học phần đối với đào tạo trình
độ đại học chính quy


Năng lực số ứng dụng
Mã:
Số tín chỉ: 03 tín chỉ

BÀI TẬP LỚN gồm 02
phần tương ứng với chuẩn
đầu ra học phần

Họ và tên sinh viên/ Nhóm sinh viên/ Mã sinh viên (có thể
ghi danh sách sinh viên nếu áp dụng bài tập nhóm) (*)
1. Nguyễn Thị Cẩm Nhi
1. 24A4030776
2. Nguyễn Vũ Minh Trí
2. 24A4072623
3. Hy Hồng Hạnh
3. 24A4033067
4. Vũ Khánh Linh
4. 24A4030752
5. Trần Ngọc Linh
5. 24A4030745

Tên người đánh giá/
giảng viên

Giang Thị Thu Huyền

Hạn nộp bài
Ngày sinh viên nhận yêu cầu của
Thời điểm nộp bài của

(Nếu
quá
hạn,
sinh
viên
chỉ
BÀI TẬP LỚN
sinh viên
đạt điểm tối đa là Đạt)
13/12/2021
Tiêu đề bài tập lớn

22/12/2021

22/12/2021

Trí tuệ nhân tạo và
ứng dụng trong thương mại điện tử

Xác nhận/ cam đoan của sinh viên:
Tôi xác nhận rằng tơi đã tự làm và hồn thành bài tập này. Bất cứ nguồn tài liệu tham khảo
được sử dụng trong bài tập này đã được tôi tham chiếu một cách rõ ràng.
Chữ ký xác nhận của sinh viên:
1. Nguyễn Thị Cẩm Nhi
2. Nguyễn Vũ Minh Trí
3. Hy Hồng Hạnh
4. Vũ Khánh Linh
5. Trần Ngọc Linh

Ngày 22 tháng 12 năm 2021



MỤC LỤC
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ AI .............................................................. 1
1.1.

Định nghĩa .................................................................................................................. 1

1.2.

Lược sử ngành trí tuệ nhân tạo................................................................................ 1

CHƯƠNG II: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG ĐỜI SỐNG ................................................ 4
2.1. Chatbot .......................................................................................................................... 4
1.2.1.

Định nghĩa Chatbot ............................................................................................... 4

1.2.2.

Nguyên tắc hoạt động của Chatbot ....................................................................... 4

1.2.3.

Ứng dụng của Chatbot .......................................................................................... 4

1.2.4.

Lợi ích của Chatbot .............................................................................................. 5


2.2. Back-office và công việc thủ công ............................................................................... 6
2.2.1. Định nghĩa Back-office và công việc thủ công ........................................................ 6
2.2.2. Ứng dụng TTNT trong back-office và công việc thủ cơng trong TMĐT ................ 6
2.2.3. Bài tốn thuận lợi/khó khăn trong việc sử dụng TTNT để giảm thiểu công việc
back-office và công việc thủ công ..................................................................................... 8
2.3. Tối ưu hóa đề xuất, tìm kiếm cho khách hàng ........................................................... 9
2.3.1. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa vào những khách hàng trong quá khứ ...... 10
2.3.2. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa trên hành vi và thói quen của khách hàng 10
2.3.3. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa trên việc phân tích đối thủ cạnh tranh ...... 11
2.3.4. TTNT giúp kiểm soát, chọn lọc những đánh giá từ khách hàng ............................ 11
2.3.5. Giao diện thay đổi phù hợp với người dùng .......................................................... 12


DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU

Sàn TMĐT Shopee

Sàn TMĐT Lazada

(Nguồn: Internet)

(Nguồn: Internet)


DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT
TTNT
CNTT
TMĐT
WTO
APEC

EDI
LSTM
IMS
WMS
ERP
RPA
GDP
BO

Trí tuệ nhân tạo
Cơng nghệ thơng tin
Thương mại điện tử
Tổ chức Thương mại thế giới (World Trade Organization)
Diễn đàn Hợp tác Kinh tế châu Á – Thái Bình Dương (Asia-Pacific
Economic Cooperation)
Trao đổi dữ liệu điện tử (Electronic Data Interchange - EDI)
Bộ nhớ dài-ngắn hạn (Long short-term memory networks)
Hệ thống quản lý tích hợp (Integrated Management System)
Hệ thống quản lý kho hàng (Warehouse Management System)
Hệ thống hoạch định doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning)
Tự động hóa quy trình bằng robot (robotic process automation)
Bình quân thu nhập đầu người (Gross Domestic Product)
Back-office


LỜI MỞ ĐẦU
Theo dòng chảy của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo - TTNT ngày cảng phổ biến và
được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống. TTNT là công nghệ sử dụng kỹ
thuật số có khả năng thực hiện những nhiệm vụ bình thường phải cần đến trí thơng minh của
con người với tốc độ cao và vô cùng chuẩn xác. Năng lực "tự học" là đặc trưng của cơng nghệ

này, bởi TTNT có thể tự phán đốn và phân tích dữ liệu, xây dựng thuật tốn, lập trình phần
mềm cơng nghệ,... nhờ được cơ sở dữ liệu lớn và tái lập trình trên cơ sở dữ liệu mới sinh ra.
Cứ như vậy, cấu trúc của TTNT ln ln thay đổi và thích nghi trong mọi hoàn cảnh, điều
kiện mới.
Dự báo đến năm 2030 của cơng ty kiểm tốn và tư vấn tài chính PwC, GDP tồn cầu có
thể tăng trưởng thêm 14% từ sự hỗ trợ của TTNT trong nhiều ngành, điển hình như: cung cấp
dịch vụ mua sắm ảo, ngân hàng trực tuyến, giảm chi phí đầu tư trong sản xuất hay hợp lý hóa
chẩn đốn trong chăm sóc sức khỏe. Chính bởi điều đó, chúng em đã chọn đề tài "Trí tuệ nhân
tạo và ứng dụng trong thương mại điện tử" để nghiên cứu về những ứng dụng của TTNT trong
đời sống nhằm đưa ra cái nhìn bao quát về TTNT.


CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ AI
1.1. Định nghĩa
“Trí tuệ nhân tạo” là một khái niệm được dùng rộng rãi trong cộng đồng CNTT. TTNT,
tiếng Anh là Artificial intelligence, cịn có thể hiểu là “thơng minh nhân tạo”, tức là sự thơng
minh của máy móc do con người tạo ra, đặc biệt tạo ra cho máy tính, robot, hay các máy móc
có các thành phần tính tốn điện tử,... Mục đích của TTNT nhằm tạo ra các hệ thống chuyên
gia - là các ứng dụng máy tính được phát triển để giải quyết các vấn đề phức tạp trong một
lĩnh vực cụ thể, ở mức độ thông minh và chun mơn của con người. TTNT thực hiện trí thơng
minh của con người trong máy móc để tạo ra các hệ thống có thể hiểu, suy nghĩ, học hỏi và
hành xử như con người.
Các tổ chức uy tín thế giới đã định nghĩa TMĐT như sau:
- Theo Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), "TMĐT bao gồm việc sản xuất, quảng cáo,
bán hàng và phân phối sản phẩm được mua bán và thanh toán trên mạng Internet, nhưng được
giao nhận một cách hữu hình, cả các sản phẩm giao nhận cũng như những thơng tin số hố
thơng qua mạng Internet".
- Theo Ủy ban Thương mại điện tử của Tổ chức Hợp tác kinh tế châu Á - Thái Bình
Dương (APEC) định nghĩa: "TMĐT liên quan đến các giao dịch thương mại trao đổi hàng hóa
và dịch vụ giữa các nhóm (cá nhân) mang tính điện tử chủ yếu thơng qua các hệ thống có nền

tảng dựa trên Internet." Các kỹ thuật thơng tin liên lạc có thể là email, EDI, Internet và
Extranet có thể được dùng để hỗ trợ thương mại điện tử.
- Theo Ủy ban châu Âu: "TMĐT có thể định nghĩa chung là sự mua bán, trao đổi hàng
hóa hay dịch vụ giữa các doanh nghiệp, gia đình, cá nhân, tổ chức tư nhân bằng các giao dịch
điện tử thơng qua mạng Internet hay các mạng máy tính trung gian (thông tin liên lạc trực
tuyến). Thuật ngữ bao gồm việc đặt hàng và dịch thông qua mạng máy tính, nhưng thanh tốn
và q trình vận chuyển hàng hay dịch vụ cuối cùng có thể thực hiện trực tuyến hoặc bằng
phương pháp thủ cơng.”
1.2. Lược sử ngành trí tuệ nhân tạo
Năm 1956, các nhà khoa học máy tính hàng đầu và các nhà tốn học bằng ngơn ngữ học
của Mỹ đã tập hợp cùng nhau thực hiện một dự án nghiên cứu. Tầm nhìn của họ là phát triển
hệ thống tự học có thể giải quyết các nhiệm vụ địi hỏi phải có trí thơng minh của con người.
Các nhà khoa học cũng đặt ra một thuật ngữ mới cho khả năng này, đó là: Trí tuệ nhân tạo.

1


Và chương trình TTNT đầu tiên đã có thể chứng minh các định lý tốn học. Khơng lâu sau
đó, ngơn ngữ lập trình xuất hiện để xử lý các cấu trúc biểu tượng.
Những người tiên phong những năm 1960 đã ước mơ tạo ra một siêu máy móc có thể
giải quyết những vấn đề mang tính tổng quát. Họ đã nghiên cứu cách dịch ngôn ngữ máy và
phát triển người máy tự động đầu tiên trên thế giới: Robot Shakey. Tuy nhiên, robot Shakey
chỉ có thể di chuyển xung quanh một cách thiếu linh hoạt và thực hiện các nhiệm vụ đơn giản
trong phịng thí nghiệm. Khơng những vậy cịn có Eliza - chatbot đầu tiên được phát triển bởi
nhà tiên phong máy tính người Mỹ gốc Đức Joseph Weizenbaum. Eliza đã mô phỏng các câu
trả lời của một nhà trị liệu tâm lý trong buổi tham vấn bệnh nhân và được một số người đánh
giá có sự tương tác rất chân thực. Mặc dù các phương pháp tiếp cận đầy hứa hẹn, nhưng các
nhà nghiên cứu vẫn kết luận rằng thế giới thực sẽ phức tạp hơn nhiều so với những vấn đề cụ
thể mà họ đã từng giải quyết. Sự nhiệt huyết bắt đầu nguội lạnh dần, các quỹ tài trợ nghiên
cứu lần lượt bị thu hồi, TTNT dần chìm vào quên lãng.

Phải đến những 70, các nhà khoa học đã đặt câu hỏi liệu các hệ thống TTNT thực sự trở
nên thông minh hay chỉ đơn thuần mơ phỏng trí thơng minh của con người. Tới tận đầu những
năm 80, người ta mới dần chuyển sự tập trung trở lại những vấn đề thực tiễn hơn. TTNT bắt
đầu biết kết hợp kiến thức của các chuyên gia trong từng lĩnh vực riêng biệt để đánh giá mức
độ hư hỏng của xe cộ, chẩn đoán bệnh hay giúp các du khách muốn mua vé, tìm kiếm lời
khun thơng qua chatbot. TTNT ngày càng được chú trọng tại Đức. Nền tảng này đã được
đặt để tiến hành những nghiên cứu định hướng ứng dụng nổi bật. Các nhà khoa học Đức đã
được vang danh qua việc xây dựng TTNT thơng hiểu hội thoại, xử lý hình ảnh và ứng dụng
vào người máy.
Vào năm 1995, xe không người lái được phát triển bởi Ernst Dickmans đã được ca ngợi
như một thành tựu tiên phong khi có thể tự di chuyển dọc theo đường cao tốc từ Munich đến
Copenhagen. Sau đó vào năm 1997, cả thế giới đã nín lặng khi TTNT đã đánh bại đương kim
kiện tướng cờ vua Gary Kasparov. Lần đầu tiên, các chuyên gia đã chứng minh được tính ưu
việt vượt trội hơn con người của TTNT. Khi được huấn luyện với nhiều dữ liệu hơn, các máy
móc cơng nghiệp và dịch vụ tích hợp TTNT ngày càng trở nên tự chủ và thích nghi hơn. Chúng
đang dần tiến hóa thành những cỗ máy tự học.
Kể từ năm 2010, chúng ta đang trải qua một cuộc bùng nổ cơng nghệ TTNT tồn cầu.
Điều này là do sức mạnh tính tốn và dung lượng lưu trữ đã phát triển theo cấp số nhân trong
suốt những thập kỷ qua. Chưa kể đến sự cải tiến của những phương pháp luận. Ví dụ, cơng
nghệ LSTM được phát triển bởi các nhà khoa học Đức, được coi là một thành phần quan trọng
của cơng nghệ nhận dạng giọng nói. Hơn thế nữa, Internet, phương tiện truyền thông xã hội
2


và cơng nghệ tích hợp cảm biến đã đột ngột cung cấp quyền truy cập vào một khối lượng dữ
liệu khổng lồ. Nhờ cải tiến các phương pháp AI và sức mạnh tính tốn, các kho báu phi cấu
trúc có thể được phân tích và xử lý nhanh chóng. Các ứng dụng nổi tiếng thế giới trong thời
gian ngắn đã xuất hiện liên tiếp. Trước hết, không thể không kể tới Watson - phần mềm TTNT
do IBM phát triển - đã chiến thắng chương trình đố vui kiến thức của Mỹ và đánh bại nhà
quán quân nhiều năm liền của chương trình. Bên cạnh đó nó cịn hỗ trợ trả lời câu hỏi, lên lịch

cuộc hẹn và thực hiện nhiệm vụ theo u cầu bằng giọng nói. Cịn có Alphago - chương trình
do DeepMind Technologies phát triển - đã đánh bại kỳ thủ hàng đầu trong bộ môn cờ vây,
một dạng cờ phức tạp hơn rất nhiều so với cờ vua.
Với những thành tựu vượt trội của TTNT ở thời kì bấy giờ đã đặt những nền móng vững
chắc cho sự phát triển của lĩnh vực thương mại điện tử sau này. Bước đột phá trong quá trình
hình thành và phát triển của thương mại điện tử phải kể đến sự xuất hiện của Amazon.com trang web mua bán trực tuyến và Ebay - trang web đấu giá trực tuyến vào năm 1995. Đây
được xem là hai doanh nghiệp đi tiên phong và thành công trong việc triển khai hoạt động
thương mại điện tử. Tính tới thời điểm hiện tại, việc ứng dụng TTNT vào TMĐT đã và đang
trở thành một xu hướng tồn cầu của khơng chỉ các ơng lớn trong ngành bán lẻ mà còn của
các các doanh nghiệp vừa và nhỏ nhằm tối ưu hóa cơng việc kinh doanh.

3


CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG ĐỜI SỐNG
2.1. Chatbot
Tất cả chúng ta đều đồng ý rằng chatbot đã xuất hiện được một thời gian. Sự e ngại ban
đầu mà mọi người có đối với khả năng sử dụng của chatbot đã biến mất. Chatbot đã trở thành
một điều cần thiết hơn bây giờ cho các công ty lớn và nhỏ để mở rộng quy mô hỗ trợ khách
hàng của họ và tự động hóa việc tạo khách hàng tiềm năng.
Theo một cuộc khảo sát của Facebook, hơn 50% người tiêu dùng chọn mua từ một cơng
ty mà họ có thể liên hệ qua trị chuyện. Chatbot đang nhanh chóng trở nên phổ biến với cả
thương hiệu và người tiêu dùng do dễ sử dụng và giảm thời gian chờ đợi.
Qua một vài những dẫn chứng trên, ta có thể thấy được tầm quan trọng của chatbot đối
với mọi doanh nghiệp.
1.2.1. Định nghĩa Chatbot:
Chatbot có thể được định nghĩa là một chương trình phát triển có khả năng thảo luận/ trị
chuyện với con người. Ví dụ, bất kỳ người dùng nào cũng có thể hỏi bot một câu hỏi hoặc đưa
ra tuyên bố và bot sẽ trả lời hoặc thực hiện hành động khi cần thiết. Chatbot giao tiếp tương
tự như nhắn tin tức thời.

Chatbot là phần mềm mô phỏng các cuộc trị chuyện của con người. Nó cho phép giao
tiếp giữa con người và máy móc, có thể dưới dạng tin nhắn hoặc lệnh thoại. Chatbot được
thiết kế để hoạt động mà không cần sự trợ giúp của người vận hành. Chatbot AI trả lời các câu
hỏi đặt ra cho nó bằng ngơn ngữ tự nhiên như thể nó là một người thực sự. Nó phản hồi bằng
cách sử dụng kết hợp các tập lệnh được lập trình sẵn và thuật toán học máy.
1.2.2. Nguyên tắc hoạt động của Chatbot:
Chatbot giao tiếp với khách hàng dựa theo một quy trình như sau:
- Translator: Thơng tin/ u cầu của người dùng sẽ được dịch lại bằng ngơn ngữ lập trình.
Máy tính sau đó có thể hiểu được các cơng việc cần thực hiện.
- Processor: Công nghệ AI tiến hành xử lý yêu cầu của người dùng.
- Respondent: Máy tính nhận output từ AI và gửi trả cho người dùng kết quả tương ứng
trên platform messenger.
1.2.3. Ứng dụng của Chatbot:
Ngày nay, chatbot được ứng dụng rất rộng rãi để thực hiện các công việc sau:
4


- Trợ lý cá nhân.
- Giới thiệu sản phẩm, bán hàng, đặt chỗ.
- Chăm sóc khách hàng.
- Đưa ra kết quả tìm kiếm, cập nhật tin tức.
Một ví dụ đơn giản cho 1 trong những đặc điểm kể trên đó là nền tảng tạo lập Chatbot
FPT.AI. Đây là nền tảng tạo lập chatbot Hỏi đáp miễn phí được xây dựng trên hệ thống trí tuệ
nhân tạo FPT.AI với thế mạnh xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bot được tạo trên nền tảng này có thể
hiểu chính xác câu hỏi và đưa ra câu trả lời dựa trên dữ liệu được cung cấp ban đầu và có thể
được người dùng “đào tạo” trở nên thông minh hơn.
Tại Việt Nam, chatbot được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực kinh doanh và có 3 cách cơ
bản để phân loại chatbot trên thị trường:
- Phân loại chatbot theo dịch vụ:
• Chatbot bán hàng.

• Chatbot chăm sóc khách hàng.
- Phân loại chatbot theo nền tảng: Theo một khảo sát của Chabottle tính đến năm 2017,
có hơn 860 trang web hỗ trợ tạo chatbot Facebook Messenger, 85 trang web hỗ trợ tạo chatbot
Skype, 206 trang hỗ trợ tạo chatbot trên Telegram và hàng ngàn trang web khác nói về chatbot.
- Phân loại chatbot theo trải nghiệm người dùng:
• Chatbot dựa theo kịch bản (dạng menu/ button).
• Chatbot nhận dạng từ khóa.
• Chatbot trị chuyện theo ngữ cảnh.
1.2.4. Lợi ích của Chatbot:
Cá nhân hóa trải nghiệm bán hàng của chatbot
Dựa trên các cơ sở dữ liệu thu thập được từ lịch sử giao dịch trước đó, Chatbot có khả
năng ghi nhớ mọi thơng tin cá nhân của khách hàng như: tên, tuổi, nghề nghiệp, sở thích,...
Như vậy, ngay từ khi nhận diện được yêu cầu từ khách hàng, Chatbot sẽ có thể trả lời chính
xác. Sau đó đưa ra các tư vấn mua sắm phù hợp cho từng cá nhân. Những tư vấn này dựa trên
những sở thích, xu hướng mà họ quan tâm.
Giảm thiểu chi phí
Chatbot có thể thay thế con người đảm nhận tồn bộ nhiệm vụ từ giới thiệu sản phẩm,
báo giá, đưa ra lời khuyên cho đến chốt đơn hàng, xin phản hồi, ... Từ đó, giúp bạn tiết kiệm
được khoản lớn chi phí trả cho nhân viên sale, chăm sóc khách hàng. Theo nghiên cứu Juniper
5


Research đến năm 2022, chatbot sẽ có thể giúp các công ty tiết kiệm được khoảng 8 tỷ USD
ngân sách dành cho việc chăm sóc khách hàng.
Phản hồi khách hàng nhanh chóng
Con người sẽ có lúc cần nghỉ ngơi nhưng chatbot thì khơng. Một chatbot có thể hoạt
động 24/7 xun suốt 365 ngày. Chatbot còn tiếp nhận và xử lý yêu cầu khách hàng tự động,
nhanh chóng. Điều này sẽ giúp tăng trải nghiệm mua sắm cho khách hàng và nâng cao tỷ lệ
chốt đơn. Từ đó tăng doanh số dễ dàng hơn.
Tự động hóa những cơng việc dễ gây nhàm chán

Mọi người có xu hướng làm việc kém hiệu quả khi được giao công việc hoặc làm việc
định kỳ. Con người thường cảm thấy buồn chán và đơn điệu khi làm điều tương tự lặp đi lặp
lại. Chatbot có thể tự động hóa các tác vụ để thực hiện thường xuyên và vào đúng thời điểm.
Chatbot tự động có thể giúp bạn không cần đến một thư ký hay một trợ lý trong cơng việc nữa.
Kích thích hành vi mua hàng và tăng hiệu quả bán hàng
Với việc tự động gửi các tin nhắn khuyến mãi, mời chào khách hàng, chatbot không chỉ
giúp tăng sự nhận diện thương hiệu mà còn tăng hiệu quả bán hàng bằng cách: Tạo động cơ
tiêu dùng bằng cách tăng cường mời chào và khuyến mãi; đưa ra câu trả lời và sự gợi ý đến
món hàng mà khách hàng quan tâm,... Và ưu điểm lớn nhất là có thể thực hiện thanh tốn trực
tiếp qua các hệ thống thanh toán đa dạng.
2.2. Back-office và công việc thủ công
2.2.1. Định nghĩa Back-office và công việc thủ công:
Back-office (BO), là một bộ phận rất quan trọng trong bất kỳ 1 tổ chức hay doanh nghiệp
nào, cịn được gọi là hậu cần hay hành chính văn phòng. Các bộ phận thường được sắp xếp
vào khối bộ phận back-office trong hoạt động TMĐT bao gồm: Hệ thống quản lý đơn hàng;
Hệ thống quản lý hàng tồn kho; Hệ thống quản lý kho hàng; Phần mềm hoạch định nguồn lực
doanh nghiệp.
Công việc thủ công là những công việc lao động sử dụng sức người như bê vác, dỡ và
vận chuyển hàng hóa, đóng gói sản phẩm.
2.2.2. Ứng dụng TTNT trong back-office và công việc thủ công trong TMĐT:
Hệ thống quản lý đơn hàng
6


Quản lý đơn hàng có nghĩa là xử lý đơn hàng từ thời điểm khách hàng hồn tất thanh
tốn cho đến khi họ nhận được hàng và đôi khi hàng bị hồn về. Có nghĩa là bộ phận backoffice sẽ phải quản lý các quy trình liên quan đến đơn đặt hàng và việc thực hiện chúng như:
phân bổ đơn đặt hàng đến kho thích hợp, xử lý đơn đặt hàng, cung cấp bản ghi dữ liệu về trạng
thái của các đơn đặt hàng. Như vậy, đối với các doanh nghiệp thì số lượng đơn hàng cần quản
lý là rất lớn, nên áp lực đè lên bộ phận back-office là khơng nhỏ và rất dễ bị q tải. TTNT
chính là chìa khóa cho những khó khăn này của back-office. Brightpearl đã thực hiện chia nhỏ

việc quản lý đơn hàng bằng Hệ thống quản lý đơn hàng (OMS).
Hệ thống Quản lý hàng tồn kho
Quản lý hàng tồn kho là theo dõi số lượng và vị trí sản phẩm của doanh nghiệp. Nó chiếm
tồn bộ vịng đời của sản phẩm – cho dù là đang ở trên kệ kho hàng với nhà phân phối, hiện
đang được hoàn thành hay đang trong quá trình được khách hàng trả lại. Đây là cơng việc tốn
nhiều thời gian, cơng sức và cần có sự tập trung cao để tránh những rủi ro như nhầm lẫn, thất
lạc hàng hóa hay thậm chí là rất dễ bị lỗi khi có nhiều người cùng tham gia. Vậy nên ở đây
TTNT – hệ thống quản lý hàng tồn kho (IMS) hồn tồn có thể thay thế cho bộ phận lao động
thủ công và back-office để quản lý hàng tồn kho với hiệu quả tối đa. Bởi khi quản lý hàng tồn
kho tốt thì sẽ có ít rủi ro hết hàng hơn, có thơng tin chi tiết hơn về các sản phẩm hiệu suất cao,
mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn và có thể ngăn chặn vấn đề trộm cắp. Ví dụ Shop
Ventory đều có thể dễ dàng tích hợp liền mạch với BigCommerce. Kết nối tự động này đặc
biệt thuận lợi để tiết kiệm thời gian nếu doanh nghiệp tích hợp nó vào nền tảng TMĐT hiện
có của họ.
Quản lý kho hàng:
Quản lý kho hàng là một yếu tố quan trọng trong chuỗi cung ứng để quản lý hàng tồn
kho, quy trình chọn hàng, báo cáo và kiểm tốn. Đây là q trình cần sự tập trung cao và đầu
tư nhiều thời gian bởi doanh nghiệp cần phải theo dõi các mặt hàng khi chúng di chuyển trong
suốt q trình lưu trữ, chọn và đóng gói. Vậy nên nếu doanh nghiệp áp dụng TTNT cụ thể là
hệ thống quản lý kho hàng (WMS), doanh nghiệp hồn tồn có thể giám sát nhiều kho hàng
và tập trung thông tin để tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân phối hàng hóa, giúp doanh
nghiệp tự động hóa quy trình lắp và đóng gói, có khả năng giúp tăng doanh số bán hàng của
doanh nghiệp. WMS gồm các thành phần cốt lõi:
- Xử lý việc nhận và trả hàng, đảm bảo doanh nghiệp có số dư hàng tồn kho phù hợp.
- Quản lý kho vận, nâng cao hiệu quả bằng cách giảm chi phí lao động.
7


- Tích hợp với cơng nghệ hiện có của doanh nghiệp cho phép xử lý đơn hàng liền mạch.
- Báo cáo và dự báo, giúp tối đa hóa khơng gian nhà kho của doanh nghiệp.

Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp
Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp là bao gồm thu thập, phân tích, lập kế hoạch về
nguồn lực: Tài chính, nhân lực, thương hiệu, quy trình hệ thống quản lý,… của doanh nghiệp.
Tuy nhiên, nếu hoạch định theo phương pháp thủ cơng thì sẽ tốn rất nhiều thời gian, cơng sức
cũng như chi phí của doanh nghiệp. TTNT chính là giải pháp cho những khó khăn ấy của
doanh nghiệp.
Ví dụ: Hệ thống hoạch định doanh nghiệp (ERP) hay còn gọi là hệ thống quản lý kinh
doanh, có thể quản lý nhiều lĩnh vực trong các hoạt động back-end TMĐT của doanh nghiệp.
ERP cung cấp mọi quy trình của back-office trong hoạt động TMĐT của doanh nghiệp, từ
hàng tồn kho và đơn đặt hàng cho đến thanh toán và hoạt động của kho hàng và cuối cùng có
thể trở thành nguồn trung thực duy nhất của doanh nghiệp.
2.2.3. Bài toán thuận lợi/ khó khăn trong việc sử dụng TTNT để giảm thiểu công việc backoffice và công việc thủ công:
Thuận lợi
- Tự động hóa quy trình bằng robot: RPA (robotic process automation) là một trong
những cách nhanh nhất để áp dụng cũng như tùy chỉnh giải pháp công nghệ. Bởi những công
việc của back-office cũng như những công việc thủ công thường có khối lượng lớn cũng như
dễ xảy ra lỗi nếu không tập trung, nên sử dụng TTNT để giảm thiểu khối lượng công việc cho
bộ phận back-office và công việc thủ cơng chính là giải pháp tốt. Robot được lập trình để có
thể xử lí các tác vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian, giảm thiểu lỗi thủ công và có thể đem lại kết
quả cơng việc nhanh hơn so với con người.
- Tự động hóa kho hàng có thể điều chỉnh theo mùa cao điểm hoặc những thay đổi mới
của thị trường giúp tối đa hóa năng suất, tăng thời gian hoạt động của kho hàng, tăng độ chính
xác với ít lỗi vận chuyển hơn. Bởi sức người là có hạn, con người khơng thể đảm bảo ln
ln năng suất 24/24. Nếu phải làm việc quá sức hay chỉ là làm việc trong 1 khoảng thời gian
dài không được nghỉ ngơi thì sẽ khơng tránh khỏi mệt mỏi và mất tập trung. Điều này dẫn đến
giảm năng suất, thời gian hoạt động của kho hàng, dễ xảy ra lỗi và sức khỏe con người hơn
hết bị giảm sút. Vì vậy áp dụng tự động hóa chính là giải pháp tốt cho các doanh nghiệp để
giảm số lượng nhân viên và cũng như cải thiện sự an toàn của nhân viên.
8



- Phân tích dữ liệu là một trong những cơng việc đặc trưng của bộ phận back-office. Đây
là công việc cần có sự đầu tư thời gian và cơng sức cũng yêu cầu nhân viên phải tập trung cao
độ. Thay vì thực hiện các cuộc khảo sát một cách thủ cơng thì doanh nghiệp có thể sử dụng
TTNT để trích xuất dữ liệu bằng cách quan sát người dùng qua những sản phẩm họ xem hay
những sản phẩm khách hàng tìm kiếm để từ đó xác định đc nhu cầu của khách hàng cũng như
khách hàng tiềm năng mà không tốn nhiều công sức như cách làm thủ công truyền thống.
Khó khăn
- Việc sử dụng TTNT có thể gây ra lỗi về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu. Bởi các mơ
hình học máy sâu được xây dựng dựa trên dữ liệu sẵn có từ hàng triệu người dùng trên tồn
cầu vậy nên vẫn có thể xảy ra khả năng những dữ liệu này sẽ bị sử dụng cho mục đích xấu.
Các cá nhân, doanh nghiệp chủ động thu thập thơng tin cá nhân của khách hàng, hình thành
kho dữ liệu cá nhân, phân tích, xử lý các loại dữ liệu đó để tiến hành kinh doanh, bn bán,…
mà chưa có sự cho phép của người dùng.
- Sử dụng TTNT để giảm thiểu công việc back-office và công việc thủ cơng có thể gây
ra tỷ lệ thất nghiệp cao. Các cơng nghệ tự động hóa và robot, Internet và TTNT tăng trưởng
một cách chóng mặt. Điều này khiến cho tốc độ các cơng việc biến mất nhanh hơn, có thể
chúng ta không kịp tạo ra những việc làm mới một cách kịp thời, vì thế nhiều người sẽ bị mất
việc làm. Khi máy móc có thể làm hầu hết những việc có tính lặp đi lặp lại, mang tính dây
chuyền, thao tác đơn giản, yêu cầu độ chính xác cao, dễ dàng thực hiện theo hướng dẫn thì
chắc chắn chúng sẽ thay thế những con người đang đảm nhận những vị trí đó.
- Việc sử dụng TTNT thay thế cho bộ phận back-office có thể dẫn đến nguy cơ cung cấp
dịch vụ khách hàng kém. Khi giao tiếp với khách hàng, đối với sử dụng TTNT sẽ khiến cho
khách hàng cảm thấy không được tin tưởng, trải nghiệm dịch vụ chưa được cao bởi khi giao
tiếp giữa người với người, doanh nghiệp sẽ có thể nắm bắt được biểu cảm, thái độ của khách
hàng để từ đó cung cấp trải nghiệm dịch vụ tốt hơn.
2.3. Tối ưu hóa đề xuất, tìm kiếm cho khách hàng
Khi mở một mơ hình kinh doanh, tiếp cận khách hàng là một công việc tối thiểu và cũng
khó nhằn nhất bởi những yêu cầu, khẩu vị của họ ngày càng được nâng cao theo sự phát triển
của xã hội. Các sàn TMĐT lên ngôi cũng là lúc nhiều nhà bán hàng cần phải thay đổi cách

tiếp cận khách hàng từ truyền thống đến hiện đại. Chủ doanh nghiệp cần phải đa nhiệm hơn,
đáp ứng được nhiều hơn yêu cầu của khách hàng mà vẫn có thể quản lý thật tốt nguồn vốn của
mình. Với thời đại 5.0 sắp diễn ra trong tương lai, ngoài nhân viên thông thương, chủ doanh
9


nghiệp hồn tồn có thể dựa vào TTNT để giúp cho việc tiếp cận khách hàng một cách dễ
dàng, nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn. Sau đây là một số những phương pháp mà các
doanh nghiệp có thể áp dụng TTNT để tiếp cận khách hàng một cách tốt hơn.
2.3.1. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa vào những khách hàng trong quá khứ:
Phương pháp này được dựa trên việc chúng ta vẫn khuyến nghị truyền miệng cho nhau
về các sản phẩm đời sống. Ví dụ, bà H đã từng sử dụng sản phẩm A. Bà K cũng từng dùng
sản phẩm A, nhưng dùng cùng sản phẩm B cho hiệu quả tốt, giới thiệu cho bà H. Bà H sẽ đi
tìm và sử dụng sản phẩm B với sản phẩm A. Áp dụng phương pháp này và cải tiến cùng với
TTNT, những đề xuất tốt nhất dựa vào kinh nghiệm của những khách hàng cũ. Cụ thể khi bà
khách hàng tìm kiếm một sản phẩm nào đó, TTNT sẽ tự động phân tích sản phẩm, khách hàng
cũ, những sản phẩm mà khách hàng cũ đã sử dụng và đánh giá tốt,... Sau đó sẽ đề xuất các
mặt hàng thường được mua cùng lên trang tìm kiếm của khách hàng.
Việc sử dụng phương pháp này giúp cho khách hàng có thể tiết kiệm thời gian tìm kiếm
sản phẩm. Đồng thời giúp cho nhà bán hàng có thể bán được nhiều sản phẩm hơn, tạo một
thống kê về sản phẩm thường xuyên được tìm kiếm và đưa ra những kế hoạch marketing sản
phẩm phù hợp.
2.3.2. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa trên hành vi và thói quen của khách hàng:
Với sự cho phép của khách hàng, TTNT có thể dựa trên những cài đặt, hành vi, thói quen
sử dụng những ứng dụng, những yêu cầu thường được chủ nhân đưa ra,... Từ đó phân tích dữ
liệu, đề xuất cho chủ nhân những mặt hàng cần thiết từ những trang TMĐT có liên kết.
Đối với doanh nghiệp, TTNT sau khi phân tích sẽ đưa ra cho nhà bán hàng danh sách
những khách hàng tiềm năng. Trên thực tế, có đến 33% khách hàng tiềm năng đang không
được quan tâm bởi đội ngũ bán hàng. Bằng cách ứng dụng TTNT, doanh nghiệp có thể kiểm
sốt tốt hơn lượng khách hàng tiềm năng và giữ chân họ với doanh nghiệp.

Nhà bán hàng cũng có thể dựa vào những thơng tin này để dự đốn doanh số bán hàng.
TTNT sau khi đã có được những thông tin của khách hàng sẽ đi đến phân tích xu hướng, trào
lưu hiện nay, cùng những sự kiện và sở thích của khách hàng. Từ đó tổng hợp dữ liệu và đề
xuất cho nhà bán hàng về mặt hàng đang được quan tâm, số lượng và dự đốn doanh số bán
hàng. Nhờ đó, nhà bán hàng có thể tiết kiệm thời gian việc phân tích xu hướng và tính tốn
doanh số tương lai.
Một trong những Trung tâm thương mại đầu tiên trên thế giới áp dụng công nghệ TTNT
trong trải nghiệm mua sắm của khách hàng chính là “Face recognition technology” - “Công
10


nghệ nhận diện khuôn mặt”. Cụ thể, khi bước vào TTTM, khách hàng sẽ quét khuôn mặt, máy
sẽ tự động đưa ra các chỉ số về sở thích, tính cách của khách hàng và đề xuất các mặt hàng
nên mua cùng với địa điểm của hàng và các chương trình giảm giá đặc biệt dành riêng. Khách
hàng cũng có thể sử dụng thông tin này trong hệ thống TTNT của từng cửa hàng trong việc
chọn món, kết hợp quần áo thời trang hay những lựa chọn giải trí phù hợp.
Khơng chỉ có thế, TTNT cũng có thể giúp nhà bán hàng phân tích khẩu vị khách hàng
trong từng khu vực, từ đó có thể dễ dàng tính tốn được các mặt hàng có thể bán chạy tại khu
vực của cửa hàng. Cửa hàng có thể điều chỉnh số lượng nhập để không bị hết hàng sớm hoặc
tồn đọng.
2.3.3. Phương pháp tiếp cận khách hàng dựa trên việc phân tích đối thủ cạnh tranh:
Bằng cách truy cập vào dữ liệu người dùng, TTNT phân tích những tìm kiếm của khách
hàng trên những sàn TMĐT đối thủ và quay trở lại sàn của mình tìm kiếm và đề xuất cho
khách hàng những mặt hàng tương tự và tốt hơn với một mức giá hợp lý, thậm chí là “hời”
hơn so với những mức giá của đối thủ. Đồng thời, gợi ý cho khách hàng những deal kết hợp
sản phẩm và những voucher giảm giá nếu khách hàng mua đủ số tiền nhất định. Không những
vậy, TTNT cũng sẽ chủ động đưa ra những cửa hàng có địa chỉ ở gần khách hàng nhất và đưa
ra thời gian dự kiến, để sản phẩm có thể đến tay khách hàng nhanh nhất có thể, nâng cao trải
nghiệm người dùng.
Với phương pháp này, khách hàng sẽ tiết kiệm thời gian cho việc tìm kiếm sản phẩm và

các voucher giảm giá. Đồng thời cũng cảm thấy bản thân được đối đãi tốt hơn khi có thể tìm
thấy sản phẩm một cách dễ dàng và nhanh chóng mà cịn tiết kiệm được tiền khi có thể sử
dụng các ưu đãi của nhà bán hàng.
Đối với doanh nghiệp, khi TTNT phân tích đối thủ cạnh tranh, sẽ cho ta thấy những điểm
mạnh và điểm yếu của đối thủ một cách chi tiết nhất thông qua những cảm nhận của người
dùng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tiết kiệm thời gian tìm các lỗ hổng tương đương và tiến
hành vào việc sửa chữa và phát triển.
2.3.4. TTNT giúp kiểm soát, chọn lọc những đánh giá từ khách hàng:
Những đánh giá từ khách hàng là một trong điều kiện then chốt để khách hàng có thể
nhận diện được mặt hàng đó có đáng tin tưởng hay khơng. Tuy nhiên, chủ hàng có thể rất dễ
bị nhận những đánh giá tiêu cực từ đối thủ, từ những khách hàng ý thức kém không đánh giá
đúng về sản phẩm. Với những phân tích như con người của TTNT, nó có thể giúp chủ hàng
nhận diện những đánh giá tiêu cực khơng chính xác về sản phẩm để có thể ẩn hoặc báo cáo.
11


Điều này khơng có nghĩa là chủ cửa hàng có thể xóa hoặc ẩn bất cứ đánh giá tiêu cực
nào mình muốn, mà phải thơng qua TTNT để nhận diện chính xác đánh giá đó có về sản phẩm
hay khơng, nếu đúng, đánh giá đó sẽ được giữ nguyên nhằm đảm bảo tính xác thực.
2.3.5. Giao diện thay đổi phù hợp với người dùng:
Trên thế giới, mỗi nước có một nền văn hóa khác nhau, vậy nên những con người sống
tại những đất nước khác nhau cũng sẽ có những sở thích, thói quen, nhu cầu khác nhau. Thay
vì phải ngồi phân tích nhiều tháng trời, TTNT với những thuật tốn xử lý nhanh chóng và
phân tích hành vi sẽ đưa cho ta một kết quả rõ ràng, chính xác nhất về những thói quen, nhu
cầu sử dụng của khách hàng từng khu vực. Từ đó nhà bán hàng có thể dễ dàng thiết kế nền
trang web, ứng dụng, thanh tìm kiếm có giao diện thu hút khách hàng. Một ứng dụng có giao
diện gọn gàng, đẹp mắt, dễ sử dụng và phù hợp với thói quen của khách hàng sẽ để lại ấn
tượng dài lâu cho khách hàng và khiến khách hàng nán lại lâu hơn khi sử dụng. Nhờ vậy,
lượng đơn hàng cũng sẽ tăng lên. Doanh nghiệp nhờ vào cách này cũng có thể giảm thiểu chi
phí thiết kế trang web, nhờ đó có thể tập trung hơn vào marketing.

Việt Nam hiện tại là một thị trường “béo bở” cho các doanh nghiệp phát triển thị trường
TMĐT, các sàn TMĐT thi nhau lập nên với những chính sách, quảng bá về những sản phẩm,
ưu đãi tốt nhất cho khách hàng. Trong đó ta khơng thể khơng nói đến cuộc chiến giữa 2 sàn
TMĐT nổi bật là Shopee và Lazada.

Về điểm chung, cả hai sàn đã áp dụng rất tốt những phương pháp marketing, giảm giá,
deal tốt cho khách hàng. Thậm chí Lazada đã làm tốt hơn Shopee về khoản tạo ra các mã giảm
giá, giúp khách chốt deal với một hóa đơn rất “hời”. Nhưng tại sao khách hàng vẫn đến với
Shopee ngày một nhiều dù sàn TMĐT này bán hàng có phần đắt hơn? Lý do chính là Shopee
đã biết lắng nghe khách hàng. Họ rất biết chăm chút cho ứng dụng của họ, nâng cấp giao diện
liên tục để đáp ứng với sự thuận tiện của khách hàng, luôn cố gắng thân thiện hơn với người
12


dùng. Đồng thời, họ ln đổi mới, trang trí trang web theo ngày khiến cho khách hàng cảm
thấy tò mò, mỗi ngày đều muốn vào xem thử xem hôm nay “chiếc TTTM” trong điện thoại
hôm nay như thế nào. Hơn nữa, Shopee đã làm rất tốt trong khoản chăm sóc khách hàng với
trung tâm trợ giúp hay “Tép thám tử” - một Chatbot của shopee. Lazada có lẽ nên lùi lại phía
sau để nhìn Shopee rõ hơn trong khoản này, vì có vẻ Lazada đã sai ngay từ đầu khi thiết kế
giao diện giống Alibaba, một sàn TMĐT thành công ở nước ngồi, mà khơng để ý đến thói
quen tiêu dùng của khách hàng ở Việt Nam.

13


KẾT LUẬN
Qua những ứng dụng của TTNT trong TMĐT, ta có thể thấy rằng cơng nghệ này đã
mang lại nhiều lợi ích to lớn cho mọi cả kinh tế và xã hội. TTNT được ứng dụng trong TMĐT
hiện nay đang chủ yếu tập trung vào trải nghiệm người dùng. Điều đó được thể hiện rất rõ
thơng qua việc sử dụng chatbot trực tuyến, nhằm thúc đẩy cuộc trò chuyện trong kỷ nguyên

số bởi đây là một cách hiệu quả để cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7 với chi phí thấp. Bên
cạnh đó cịn là việc ứng dụng TTNT trong Back-office và cơng việc thủ cơng. Nó sẽ đem đến
những dự đốn thơng minh và hiệu quả hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, đồng thời
đưa ra các đề xuất hữu ích và phù hợp.
Hiện nay, các công ty TMĐT vẫn đang tiếp tục cải tiến các công cụ AI phù hợp hơn với
nhu cầu thị trường. Trí tuệ nhân tạo trong TMĐT sẽ tác động đến các giao dịch, giữ chân
khách hàng, tạo sự hài lòng. Nắm bắt cơ hội ứng dụng AI, các doanh nghiệp đã triển khai và
hợp tác với các công ty đối tác, nhằm hợp nhất năng lực về AI, từ đó tạo ra các giải pháp tối
ưu hơn.

14


NGUỒN THAM KHẢO
1. AI for Beginner (2021), “Lịch sử hình thành Trí tuệ nhân tạo từ 1956 đến nay”, truy cập
ngày 12/12/2021. />2. Wikipedia(2021), “Thương mại điện tử”, truy cập ngày 12/12/2021.
/>BB%87n_t%E1%BB%AD#Kh%C3%A1i_ni%E1%BB%87m_th%C6%B0%C6%A1ng_m
%E1%BA%A1i_%C4%91i%E1%BB%87n_t%E1%BB%AD
3. Trung tâm Phân tích thơng tin (2016), “NGHIÊN CỨU VÀ PHÁT TRIỂN TRÍ TUỆ NHÂN
TẠO”. />4. Nghialagi.org, “Chatbot là gì? Những ý nghĩa của Chatbot”, truy cập ngày 10/12/2021.
Chatbot là gì? Những ý nghĩa của Chatbot - Nghialagi.org.
5. Cộng đồng chatbot (2018), “7 lợi ích của chatbot mang lại cho doanh nghiệp của bạn - Cộng
Đồng Chat Bot”, truy cập ngày 10/12/2021. />6. OnlineCRM (2021), “08 lợi ích của chatbot đối với doanh nghiệp”, truy cập ngày
11/12/2021. />7. Bhanu Prasad (2003), “INTELLIGENT TECHNIQUES FOR E-COMMERCE”, School of
Computer and Information Sciences Georgia Southwestern State University.
8. Go Academy (2021), “So sánh 3 sàn thương mại điện tử lớn nhất hiện nay Shopee, Lazada
và Tiki”, truy cập ngày 10/12/2021. />9. Intechgroup (2021), “Lợi ích của tự động hóa kho hàng”, truy cập ngày
10/12/2021. />10. Traveljob (2021), “Cách quản lý hoạt động thương mại điện tử back-office”, truy cập ngày
11/12/2021. />11. AIMultiple (2021), “42 Back Office Automation Examples with RPA, WLA, & AI / ML”,
truy cập ngày10/12/2021. />12. Upgrad (2021), “Top 7 Challenges inArtificial Intelligence in 2021”, truy cập ngày

10/12/2021. />
15


ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ THAM GIA XÂY DỰNG BÀI TẬP LỚN
Nhóm 1
STT
1

HỌ VÀ TÊN
Nguyễn Thị Cẩm Nhi

NỘI DUNG CƠNG VIỆC
- Giới thiệu tổng quan về AI – Định nghĩa
TTNT và TMĐT

TỈ LỆ
ĐÓNG GÓP
20%

- Chuẩn bị Power point

2

Vũ Khánh Linh

Ứng dụng AI trong đời sống – Tối ưu hóa

20%


đề xuất cho khách hàng

3

Trần Ngọc Linh

- Chuẩn bị Power point

20%

- Chuẩn bị file Word

4

Nguyễn Vũ Minh Trí

Ứng dụng AI trong đời sống – Chatbot

20%

5

Hy Hồng Hạnh

Ứng dụng AI trong đời sống – Back-office
và công việc thủ công

20%

16



TÓM TẮT KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ SINH VIÊN
Áp dụng cho đào tạo
trình độ
Tên học phần/ Mã
học phần/ Tín chỉ
Tiêu chí đánh giá của
từng chuẩn đầu ra

Họ tên người đánh
giá

Giang Thị Thu
Huyền

Năng lực số ứng
dụng

Họ tên sinh viên/
Nhóm sinh viên

Nhóm 7

Nội dung yêu cầu đối với các tiêu chí
đánh giá theo chuẩn đầu ra học phần

Chuẩn đầu ra 1

Nắm được khái niệm về TTNT và TMĐT


1.1

Trình bày khái niệm về TTNT và TMĐT

1.2

Hiểu bao quát về lược sử TTNT và TMĐT
Hiểu được ứng dụng của AI trong các lĩnh
vực: Chatbot; Back-office và cơng việc thủ
cơng; Tối ưu hóa đề xuất, tìm kiếm cho
khách hàng.

Chuẩn đầu ra 2

2.1

Hiểu tổng quan về Chatbot: định nghĩa,
nguyên tắc hoạt động, ứng dụng và lợi ích.

2.2

Nắm được khái quát về Back-office, công
việc thủ công: Khái niệm, ứng dụng trong
TMĐT, ưu/ nhược điểm.

2.3

Hiểu được các phương pháp tối ưu hóa đề
xuất, tìm kiếm cho khách hàng.


Mơ tả cấp độ
C:

ĐẠI HỌC

Đạt được ở cấp độ cao hơn (tham khảo mục 2)
Đã đạt được
Mô tả cấp độ
(tick)
A:

B:

17

Đạt/ Không đạt

Đã đạt được
(tick)