Các nghiên cứu gần đây dự báo, quy mô thị trường tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) toàn cầu dự kiến đạt 25,66 tỷ USD vào năm 2027 và tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm là 40,6% trong giai đoạn này. Nhu cầu cao hơn về việc quy trình tự động hóa để tiết kiệm thời gian và giảm chi phí vận hành đang thúc đẩy tăng trưởng thị trường trong giai đoạn dự báo.
Còn theo báo cáo từ Research and Markets, thị trường siêu tự động hóa (Hyperautomation) đang phát triển mạnh mẽ, dự kiến giá trị thị trường sẽ tăng từ 9,2 tỷ USD vào năm 2022 lên 26,0 tỷ USD vào năm 2027, với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) đạt 23,1%.
Cũng với dự đoán tương tự về thị trường Hyperautomation, các chuyên gia Zion Market Research định giá thị trường đạt 26,5 tỷ USD vào năm 2028 với tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm CAGR khoảng 23,5% trong giai đoạn 2022-2028.
DOANH NGHIỆP MỚI ĐANG Ở MỨC ĐỘ TỰ ĐỘNG HÓA MỘT PHẦN
Tại một tọa đàm mới đây, ông Đỗ Mạnh Cường, Phó Tổng thư ký Hội Tự động hóa Việt Nam, nhận định Việt Nam đang ở giai đoạn 3 của tự động hóa, đó là ứng dụng các công nghệ số gồm: hoạt động dựa vào dữ liệu và kết nối tốc độ cao; tự động hóa thông minh dựa vào AI; sự kết hợp của OT và IT; tự ra quyết định, tự động hóa tiến tới tự chủ hóa.
Theo Hội Tự động hóa Việt Nam, trong 7 cấp độ của tự động hóa, phần lớn các doanh nghiệp tại Việt Nam đang ở mức độ tự động hóa 3-4-5, tức là tự động hóa một phần. Do đó, việc ứng dụng công nghệ mới như AI cũng là thách thức lớn. Trong kỷ nguyên số, mô hình doanh nghiệp truyền thống sẽ bị thay thế bằng mô hình chuyển đổi số quản trị doanh nghiệp.
Việt Nam đang ở giai đoạn 3 của tự động hóa, ứng dụng các công nghệ số gồm: hoạt động dựa vào dữ liệu và kết nối tốc độ cao; tự động hóa thông minh dựa vào AI; sự kết hợp của OT và IT; tự ra quyết định, tự động hóa tiến tới tự chủ hóa.
Khẳng định nhà máy thông minh và doanh nghiệp số sẽ là xu hướng tất yếu, ông Cường cho rằng doanh nghiệp sẽ dựa vào thông tin dữ liệu và điện toán đám mây, trong đó IoT là chìa khóa của dữ liệu; dữ liệu lớn (Big Data) và AI sẽ là công cụ tối ưu để vận hành nhà máy trong tương lai.
Tuy nhiên, chia sẻ về việc ứng dụng tự động hóa trong sản xuất, ông Vũ Hồng Chiên, Giám đốc Trung tâm Nghiên cứu và ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI Quy Nhơn, cho rằng hầu hết việc ứng dụng AI trong nhà máy còn rất hạn chế và khó khăn. Cùng quan điểm này, đại diện một doanh nghiệp trong lĩnh vực máy lọc nước và không khí nhận xét, tính tự động hóa trong các doanh nghiệp, nhà máy ở Việt Nam còn thấp. Doanh nghiệp “khát” thông tin về tự động hóa, AI trong sản xuất.
Tài chính ngân hàng được coi là một trong những ngành đi đầu trong chuyển đổi số. Đến nay, nhiều ngân hàng Việt Nam đã nghiên cứu, triển khai ứng dụng các công nghệ mới như AI, máy học, Big Data… trong một số quy trình nghiệp vụ để nâng cao năng lực hoạt động, phân tích nhu cầu khách hàng, mở rộng hệ sinh thái số, mang lại cho người dân các dịch vụ ưu việt với chi phí hợp lý.
Về thực tế ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, tại một hội thảo mới đây, đại diện bộ phận giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel đánh giá các giải pháp AI hiện nay chỉ mới đáp ứng thử nghiệm và thăm dò, chưa ứng dụng triệt để vào nghiệp vụ của công ty ngân hàng. Các doanh nghiệp ngành tài chính ngân hàng có thể ứng dụng công nghệ chatbot, voicebot để thay thế các phương thức truyền thống.
Nội dung bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 44 phát hành ngày 31-10-2022 . Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:
https://postenp.phaha.vn/chi-tiet-toa-soan/27
Google translate