Giải pháp công nghệ nâng cao 25% năng suất lao động của doanh nghiệp Việt

Sự kiện đã đưa Vingroup trở thành một trong những đơn vị đầu tiên trên thế giới cung cấp giải pháp tối ưu hóa năng suất lao động thông qua thiết bị IoT (Internet vạn vật) cá nhân và trí tuệ nhân tạo (AI).

Công ty CP Giải pháp và Dịch vụ Công nghệ Vantix là một trong những công ty thuộc khối Công nghệ Vingroup, được thành lập từ tháng 2/2019. Vantix hội tụ các tài năng từ Microsoft, IBM, Facebook, Ebay, Intel... với năng lực triển khai công nghệ chuyên môn hóa cao về mảng trí tuệ nhân tạo/học máy/dữ liệu. Vantix không dừng lại ở nghiên cứu mà tập trung triển khai các ý tưởng và giải pháp đem lại giá trị thực cho doanh nghiệp.

Sử dụng mô hình học sâu 

VinHR sử dụng mô hình học sâu (deep learning) đặc thù để huấn luyện và tự động xác nhận các chuyển động của nhân viên qua giải pháp công nghệ hoàn chỉnh, bao gồm: thiết bị đeo tay thông minh, cơ sở hạ tầng sử dụng trí tuệ nhân tạo, phần mềm quản lý và tối ưu doanh nghiệp. Hệ thống đo lường thông minh sẽ cung cấp tầm nhìn toàn diện và chi tiết về hiệu quả hoạt động của lao động cho các nhà quản lý và chủ doanh nghiệp.

Cụ thể, VinHR thu nhận dữ liệu thao tác nghiệp vụ của nhân viên qua thiết bị đeo thông minh vBand. Khi nhân viên làm việc, dữ liệu sẽ được gửi liên tục về trung tâm xử lý. Với khả năng tiếp nhận hàng tỷ tín hiệu mỗi ngày, hệ thống đám mây của Vantix đảm bảo đo lường chính xác kết quả công việc của từng nhân viên, hỗ trợ đắc lực cho các nhà quản lý trong việc phát hiện các thiếu sót nghiệp vụ; đồng thời cung cấp tầm nhìn bao quát để phân chia công việc hiệu quả và xác định chính xác yêu cầu đào tạo.

Theo thử nghiệm của Vantix, giải pháp VinHR giúp tăng 25% năng suất lao động, đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp sử dụng lao động phổ thông, hoạt động theo quy trình định sẵn như dịch vụ du lịch, khách sạn, nhà máy sản xuất, vận hành....

Về chi phí đầu tư, do Vantix và VinSmart phối hợp phát triển - Vband chỉ có giá bằng 1/10 so với các thiết bị đeo thông minh trên thị trường.

Sẵn sàng thương mại hóa rộng rãi

Hiện Vantix đang tích cực hợp tác với chuyên gia quốc tế và giảng viên của trường Đại học Washington để đáp ứng các điều khoản về bảo mật an toàn thông tin dữ liệu người dùng theo tiêu chuẩn GDPR. Đây là quy định khắt khe của Liên minh châu Âu (EU) với nhiều điều khoản nhằm bảo vệ thông tin nhận dạng cá nhân của người dùng.

Ông Nguyễn Quang Huy, Tổng Giám đốc Công ty Giải pháp và Dịch vụ công nghệ Vantix - cho biết: "Vantix là một trong số ít đơn vị trên thế giới đi đầu ứng dụng và thương mại hoá công nghệ nhận diện hành vi con người nhằm nâng cao hiệu suất lao động. Do đó, mô hình máy học của chúng tôi có độ chính xác và ổn định cao tương đương, thậm chí vượt trội so với các Lab hàng đầu trên thế giới. Vantix tin tưởng VinHR không chỉ tối ưu hóa hiệu quả hoạt động; mà còn tạo thêm nhiều cơ hội và giá trị mới trong vận hành, góp phần nâng cao khả năng cạnh tranh cho các doanh nghiệp".

Bộ giải pháp VinHR đã được triển khai thử nghiệm tại Vinpearl từ tháng 5, tiếp đó là VinSmart và VinFast. Với kết quả thực tế tích cực, Vantix đã sẵn sàng thương mại hóa rộng rãi bộ giải pháp VinHR cho các doanh nghiệp trên thị trường.

VinHR là sản phẩm công nghệ ứng dụng mới nhất của Tập đoàn Vingroup sau khi công bố tập trung vào mảng công nghệ năm 2017. Trước đó, Công ty VinCSS của Vingroup đã đạt chứng chỉ FIDO2 cho sản phẩm khoá xác thực VinCSS FIDO2 Authenticator do Liên minh Xác thực trực tuyến thế giới chứng nhận. Viện VinAI Research của Vingroup cũng là một trong những đơn vị đầu tiên trên thế giới nghiên cứu thành công công nghệ nhận diện khuôn mặt khi đeo khẩu trang.

Có thể nói VinHR là một giải pháp mới nhất, góp phần vào sự thành công của chiến lược make in Vietnam, giúp hình thành chuỗi các sản phẩm công nghệ đầy sáng tạo, hữu dụng và có thể áp dụng vào thực tế của người Việt Nam. Tin rằng trong tương lai VinHR sẽ được ứng dụng tại nhiều doanh nghiệp, nhà máy, xí nghiệp tại Việt Nam, giúp phần nâng cao năng suất lao động, phát triển kinh tế đất nước.

Theo Wikipedia, học sâu là một chi của ngành máy học dựa trên một tập hợp các thuật toán để cố gắng mô hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp, hoặc bằng cách khác bao gồm nhiều biến đổi phi tuyến.

Học sâu là một phần của một họ các phương pháp học máy rộng hơn dựa trên đại diện học của dữ liệu. Một quan sát (ví dụ như, một hình ảnh) có thể được biểu diễn bằng nhiều cách như một vector của các giá trị cường độ cho mỗi điểm ảnh, hoặc một cách trừu tượng hơn như là một tập hợp các cạnh, các khu vực hình dạng cụ thể v.v... Một vài đại diện làm khiến việc học các nhiệm vụ dễ dàng hơn (ví dụ, nhận dạng khuôn mặt hoặc biểu hiện cảm xúc trên khuôn mặt) từ các ví dụ. Một trong những hứa hẹn của học sâu là thay thế các tính năng thủ công bằng các thuật toán hiệu quả đối với học không có giám sát hoặc nửa giám sát và tính năng phân cấp.

Nhiều kiến trúc học sâu khác nhau như mạng neuron sâu, mã mạng neuron tích chập sâu, mạng niềm tin sâu và mạng neuron tái phát đã được áp dụng cho các lĩnh vực như thị giác máy tính, tự động nhận dạng giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng âm thanh ngôn ngữ và tin sinh học, chúng đã được chứng minh là tạo ra các kết quả rất tốt đối với nhiều nhiệm vụ khác nhau.