« Comment les entreprises vietnamiennes doivent-elles gérer l'IA ? » était le sujet d’un colloque sur l’application de l'intelligence artificielle et la science des données liées à la consommation et à la vente au détail, organisé le 27 novembre par le groupe Masan et le fonds de capital-risque américain 8VC.
Masan a initialement appliqué l’IA à son écosystème de consommation dans plus de 3 600 points de vente au détail.
Ainsi, avec les données de 10 millions de clients, ce groupe a appliqué l’IA pour analyser leur comportement et identifier leurs profils de consommation numérique afin d’augmenter l'efficacité du marketing.
Danny Le, directeur général de Masan, a déclaré que son groupe avait effectué plusieurs tests sur chacun des 100 clients dont il avait établi le profil de consommation numérique, et qu’il avait envoyé à chaque groupe des offres distinctes différentes, et avait enregistré un taux de conversion allant jusqu'à 15 %.
Ce chiffre est plus élevé que les autres méthodes de marketing, a-t-il souligné.
Selon certaines études internationales, 46 % des organisations déclarent pouvoir augmenter leur budget jusqu'à 25 % pour investir dans des applications liées à l'IA générative.
Depuis le début de cette année, le montant des investissements dans les entreprises d’IA a augmenté régulièrement, atteignant actuellement plus de 28 milliards de dollars.
Les investisseurs apprécient grandement le potentiel du marché vietnamien, notamment en termes de ressources humaines.
Joe Lonsdale, fondateur de 8VC Fund, a déclaré que les applications d'intelligence artificielle pouvaient aider les entreprises à mieux servir leurs clients et à réduire leurs coûts.
Selon luo, cette technologie aide les entreprises à améliorer leur productivité.
Le Vietnam possède de nombreux talents technologiques, et cela apportera donc de nombreux avantages aux entreprises vietnamiennes, a-t-il indiqué.
Les experts estiment que le grand défi pour les entreprises appliquant l’IA est la capacité à utiliser les données pour créer des solutions pratiques.
Si les données sont collectées uniquement à des fins d’analyse théorique, sans application pratique, elles sont loin d’être efficaces.
