Mang dữ liệu của chính doanh nghiệp vào dự án cuối học kỳ, Nguyễn Hoài Nam, sinh viên FPT International Academy thuộc Cao đẳng FPT Polytechnic, lựa chọn một bài toán sát với công việc hằng ngày: ứng dụng Machine Learning để dự đoán nhu cầu khách hàng. Với Nam, học AI bắt đầu từ những câu hỏi rất thực tế: Khách hàng cần gì, sản phẩm nào sẽ bán chạy và công nghệ có thể hỗ trợ kinh doanh ra sao?
Vừa theo học, vừa điều hành doanh nghiệp cung cấp dụng cụ và quần áo cho vận động viên leo núi, Nguyễn Hoài Nam có cơ hội tiếp xúc thường xuyên với dữ liệu bán hàng. Đằng sau mỗi đơn hàng là những thông tin có thể giúp người kinh doanh hiểu hơn về thị trường: sản phẩm được quan tâm, lựa chọn của khách hàng và sự thay đổi nhu cầu theo từng thời điểm. Từ thực tế đó, Nam theo học lớp AI Agent và Data Science với mục tiêu phục vụ công việc kinh doanh, đồng thời hỗ trợ quản lý hệ thống bán hàng của công ty. Những dữ liệu phát sinh trong hoạt động hằng ngày trở thành chất liệu để Nam kết nối kiến thức trên lớp với bài toán của doanh nghiệp mình.
Đưa bài toán của doanh nghiệp vào lớp học
Trong buổi bảo vệ ý tưởng Project cuối học kỳ, Nam giới thiệu hướng xây dựng mô hình AI dự đoán nhu cầu khách hàng dựa trên dữ liệu của công ty. Trên màn hình trình chiếu là bảng dữ liệu sản phẩm với các mã hàng, tên gọi và nhiều biến thể quần áo theo màu sắc, kích cỡ — những thông tin quen thuộc trong hoạt động quản lý bán hàng. Với doanh nghiệp kinh doanh trang phục và dụng cụ leo núi, việc nhận biết nhu cầu theo mùa có ý nghĩa thiết thực. Hiểu được nhóm sản phẩm nào có thể được quan tâm trong thời gian tới sẽ tạo thêm cơ sở cho kế hoạch nhập hàng, chuẩn bị nguồn hàng và triển khai nội dung giới thiệu sản phẩm.
Dự án của Nam hướng đến việc khai thác dữ liệu đã có để hỗ trợ quá trình này. Thông qua Machine Learning, dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để tìm kiếm các quy luật và xây dựng dự báo cho những giai đoạn tiếp theo. Kết quả dự báo là một nguồn tham khảo để người quản lý cân nhắc cùng kinh nghiệm kinh doanh và diễn biến thực tế của thị trường. Điểm đáng chú ý trong lựa chọn của Nam là sự gắn kết giữa mục tiêu học tập và nhu cầu sử dụng. Bài toán xuất phát từ công việc đang làm, dữ liệu đến từ doanh nghiệp đang vận hành, còn hướng ứng dụng được đặt trong những quyết định kinh doanh cụ thể.
Muốn khai thác AI, cần bắt đầu từ dữ liệu
Dữ liệu bán hàng có thể cho biết nhiều hơn tổng doanh thu của một cửa hàng. Khi được tổ chức và phân tích phù hợp, dữ liệu giúp người kinh doanh quan sát sản phẩm bán chạy, nhận diện sự thay đổi trong lựa chọn của khách hàng và tìm hiểu những thời điểm nhu cầu tăng hoặc giảm. Tuy nhiên, để đưa dữ liệu vào mô hình học máy, việc chuẩn bị đầu vào là bước quan trọng. Thông tin sản phẩm cần được quản lý nhất quán; dữ liệu thiếu, trùng lặp hoặc sai lệch cần được kiểm tra trước khi phân tích. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến mức độ hữu ích của kết quả dự báo.
Với hướng đi của Nam, quá trình làm dự án cũng là cơ hội nhìn lại cách doanh nghiệp ghi nhận và sử dụng thông tin. Một bảng dữ liệu được tổ chức tốt có thể phục vụ đồng thời nhiều mục đích: theo dõi bán hàng, quản lý danh mục sản phẩm và tạo nền tảng cho các ứng dụng phân tích về sau. Từ đây, kiến thức Data Science trở nên gần gũi hơn với hoạt động kinh doanh. Người học có thể bắt đầu từ một câu hỏi cụ thể, xác định dữ liệu cần thiết và từng bước kiểm tra xem mô hình có hỗ trợ giải quyết được vấn đề đặt ra hay không.
Ứng dụng AI để làm mới hình ảnh sản phẩm
Bên cạnh bài toán dự đoán nhu cầu, Nam còn áp dụng AI vào việc tạo hình ảnh giới thiệu quần áo. Ứng dụng thử thay đồ online được Nam sử dụng để thay đổi các mẫu trang phục trên ảnh có sẵn, phục vụ quá trình làm mới hình ảnh cho sản phẩm. Với doanh nghiệp thường xuyên cập nhật mẫu quần áo, mỗi đợt ra mắt sản phẩm đều kéo theo nhu cầu chuẩn bị nội dung hình ảnh. Việc tổ chức một buổi chụp có thể cần nhiều công đoạn, từ lựa chọn người mẫu, trang phục đến bối cảnh và xử lý ảnh. Khả năng thay đổi trang phục bằng AI mở ra thêm một phương án để xây dựng các phiên bản hình ảnh từ nguồn ảnh ban đầu.
Theo hướng ứng dụng Nam lựa chọn, công nghệ có thể hỗ trợ giảm nhu cầu thuê mẫu, tổ chức chụp mới cho một số nội dung, đồng thời giúp thử nghiệm cách thể hiện các mẫu quần áo nhanh hơn. Hình ảnh tạo ra vẫn cần được đối chiếu với sản phẩm thực tế để bảo đảm màu sắc, kiểu dáng và chi tiết được giới thiệu phù hợp.
Hai hướng ứng dụng cho thấy cách Nam tiếp cận công nghệ từ nhiều khâu của hoạt động kinh doanh: dùng dữ liệu để tìm hiểu nhu cầu và dùng AI tạo hình để hỗ trợ nội dung sản phẩm. Mỗi công cụ được lựa chọn đều gắn với một công việc cụ thể của doanh nghiệp.
Trong học kỳ vừa qua, Nguyễn Hoài Nam đạt danh hiệu Sinh viên xuất sắc học kỳ Summer sau quá trình học tập và thực hiện dự án về Machine Learning. Thành tích này ghi nhận nỗ lực của Nam khi vừa theo học, vừa tìm cách đưa kiến thức vào công việc kinh doanh. Tại FPT International Academy, câu chuyện của Nam mang đến một góc nhìn gần gũi về việc học AI và Data Science: bắt đầu bằng vấn đề mình hiểu, tận dụng nguồn dữ liệu mình có và lựa chọn công nghệ phù hợp để từng bước giải quyết. Từ bảng dữ liệu bán hàng đến mô hình dự đoán nhu cầu, từ ảnh có sẵn đến những phiên bản trang phục mới, Nguyễn Hoài Nam đang tìm cách biến kiến thức trên lớp thành công cụ phục vụ doanh nghiệp. Đó cũng là động lực để mỗi dự án học tập có thêm giá trị: giải quyết một nhu cầu thực tế và mở ra hướng cải tiến cho chính công việc hằng ngày.
Giảng viên Nguyễn Duy Hoàng
| FPT Aptech trực thuộc Tổ chức Giáo dục FPT có hơn 25 năm kinh nghiệm đào tạo lập trình viên quốc tế tại Việt Nam, và luôn là sự lựa chọn ưu tiên của các sinh viên và nhà tuyển dụng. |
