1. Ví dụ về chuyển đổi số trong ngành Tài chính – Ngân hàng
Một ví dụ điển hìnhvềchuyển đổi sốtrongngân hàng phảinhắcđến JPMorgan Chase & Co. Đây là một ngân hàng đầu tư đa quốc gia củaHoa Kỳvà công ty cổ phần dịch vụ tài chính. Ngân hàng này được thành lập tại Delaware và có trụ sởgiao dịchtại Thành phố New York.
Tính đến 31 tháng 12 năm 2021, JPMorgan Chase được xếp hạng là:
Ngân hàng lớn nhấtMỹ.
Ngân hàng lớn nhất thế giới tính theotrị giávốn hoáthị trường chứng khoán.
Ngân hàng lớn thứ năm trên thế giớitheotổng tài sản, với tổng tài sảnđạtkhoảng3.831 nghìn tỷ đô la Mỹ.
Trước khibắt taythực hiệnchương trìnhchuyển đổi số:
Ngân hàng PMorgan Chase & Co. gặp không íttrở ngạiliên quan đến công việc vềluật phápvà tín dụng. Những công việc này chiếm nhiềuthời giờ,sức lựcnhưng không trực tiếp tạo ra doanh thu vàcó thểlàmsai lệchthông tin.
Một trong những điểmquan trọngtrongngànhpháp lýlàphân tíchdữ liệu, nơi các luật sưphảixem xétnhững khối dữ liệu lớn và sắp xếp vàdiễn giảitừngmụccần thiếtchogiao dịchvà khách hàng. Luật sư vàchuyên viêntín dụng của PMorgan Chase & Co.trung bìnhdành khoảng 360.000 giờ mỗi năm đểxử lýcác công việc, bao gồm cả việcsoạn thảocácthoả thuậncho vay thương mại.
Thực hiện chuyển đổi số:
Đểkhắc phụctình trạngtrên, JPMorgan đã triển khai một chương trình có tên COiN, viết tắt của nền tảng Contract Intelligencedùngmáy học không giám sát. Nền tảng này giúpgiảm thiểusựcan thiệpcủa con người vàoquy trìnhtriển khai một cáchtối ưu. Sự thành công của COiN là kết quả của sự đầu tưliên tụclâunămchocông nghệ vànhân sựcốt lõi.
– JPMorgan đã tìm kiếm vàthu hútnhữngtài năngcông nghệAI hàng đầu thế giới. Họ hy vọngrằngnhữngnhân tàiliên quanđếnlĩnh vựccông nghệ, hiểu biết về đạo đức,trách nhiệmvà tầm nhìn đểphát triểnmột thứ gì đó quan trọng hơn nhữngthứsẵncó.
– Vào năm 2017, tổng ngân sách công nghệ của JPMorgan là 9% doanh thudự báo– cao gấp đôitỷ lệtrung bình của ngành. Đến năm 2018, NH đầu tưhơn11 tỷ đôphát triểncông nghệ mới và 50 nghìn nhân sự công nghệ. Đến 2019, ngân hàng cũng đã công bố 350 triệu đô la triển khai một sáng kiến toàn cầutrong5 nămđểsẵn sàngcho tương lai của ngân hàng.
Kết quả sau chuyển đổi số:
Công ty đã thành công trong việcgiảm thiểuthời lượngdành cho việcdiễn giảicácthoả thuậncho vay thương mạichỉcònmột vàigiây bằngviệcáp dụngmáy học. Thuật toán sẽ có thể trích xuất khoảng 150 thuộc tínhquan trọngtừ cáchợp đồngtín dụng thương mạimỗinămchỉmột vàigiây so với 360.000 giờcủangườiphân tíchthủ công.
Bên cạnh việccắt giảmhàng nghìn giờ lao động, phần mềm mớicũngđược chứng minh làgiảmchi phí sản xuất,hiệu suấtcaovà ítmắcsai lầmhơn,giúpđemđến nhữngluồngdoanh thu mớivàsựcắt giảmđáng kểchi phí.
Tìm hiểu thêm: Chuyển đổi số trongngànhtài chính ngân hàng
2. Ví dụ về chuyển đổi số trong ngành sản xuất, bán lẻ: Walmart
Walmart là một tập đoàn bán lẻ đa quốc gia củaHoa Kỳvận hànhmột chuỗi siêu trung tâm, cửa hàng bách hoábán lẻvà cửa hàng tạp hoá từMỹ. Walmart có 10.593 cửa hàng ở 24 quốc gia,tồn tạidưới 48 tên khác nhau.
Khó khăn trước khi chuyển đổi số: Khi một đợt bùng phátdịch bệnhlây lanqua thực phẩm xảy ra, ngườitiêu dùngsẽcầnmột vàingày, nếu khôngsẽlàmột vàituần, đểnhìnthấynguồn gốccăn bệnh. Khả năng truy xuất nguồn gốcnhanhhơn có thể giúpcải thiệntỉ lệbệnh nhânđượccấp cứukịp thời. Các công ty đưa raquyết địnhkịp thờihơn,đảm bảosức khoẻcủangười dânbằngviệcchỉthu hồisản phẩm từ cácnông trạibịô nhiễm.
Giải pháp chuyển đổi số: Walmart cho rằng công nghệ blockchainrấtthích hợpvớichuỗicung ứngthực phẩm phi tập trung.
– Công ty đã tạo ra một hệ thống truy xuất nguồn gốc thực phẩm dựa trên Hyperledger Fabric. Walmart,kết hợpvới đối tác công nghệ IBM, đã chạy hai dự ánnhằmthử nghiệm hệ thống. Một dự ánnhằmtruy xuấttrái câyđược bán trong các cửa hàng của Walmart ởHoa Kỳvà dự án còn lạiđểtruy xuấtnguồn gốc thịtheođược bán trong các cửa hàng ở Trung Quốc.
– Hệ thống truy xuất nguồn gốc thực phẩm dựa trên blockchain Hyperledger Fabric đượcthiết kếtrênhai sản phẩm đã hoạt động. Đối với thịt lợn ở Trung Quốc, nó cho phép tải các chứng chỉdựatrênblockchain,đemlạicảm giáctin cậyhơnđối vớimột hệ thống từng là một vấn đề nghiêm trọng. Và đối với xoài ởHoa Kỳ, thời giantrung bìnhđể truy xuất nguồn gốc củaxoàitừ 7 ngày xuống còn 2,2 giây.
Kết quả sau chuyển đổi số: Walmart hiện có thể truy xuất nguồn gốc của hơn 25 sản phẩm từ 5 nhà cung cấp khác nhauthông quahệ thống được hỗ trợ bởi Hyperledger Fabric. Công ty đã có kế hoạch triển khai hệ thống vớiđa dạngsản phẩm và chủng loại hơn trong tương lai gần.
3. Ví dụ về chuyển đổi số ngành logistics: USCS
United States Cold Storage, Inc. (USCS), là nhà cung cấp hàng đầudịch vụkho lạnh công cộng (PRW) và các dịch vụ logistics liên quan tạiMỹ. Công ty cung cấp hơn 330 triệu feet khối nhà kho được kiểm soát nhiệt độ và không gian phân phối tại 43 cơ sởtoạ lạcở 13 tiểu bang. USCS là nhà cung cấp PRW Logistics lớn thứ ba ở Bắc Mỹ và là công ty con của John Swire & Sons Ltd. của Vương quốc Anh.
Những vấn đề về logistic mà USCS đang gặp phải:
– Thứ nhất, sự an toàn của phương tiện vận chuyển vàhiệu suấthành trình đóng vai trò tiên quyết. Tài xế xe tải ghinhật kýhơn 70 giờ lái xe mỗi tám ngày. USCS muốn chuẩn bịtốtnhất có thểvềviệc họđến nơiđểbốc dỡhàngmột cáchan toànvàtối ưu hoáthời gian phục vụ của họ.
– Thứ hai, sự an toàn của cácmặt hàngnông sảnđượcbảo quảnđông lạnhcủabạncũngvô cùngquan trọng. Do đó, việcvận chuyểnhàng hoátừ xe tải về khonhanh chónglàrấtquan trọng.
– Thứ ba, khi xe tải 18 bánh chạy không tải, nó tiêu thụ một gallon nhiên liệu – một điều khủng khiếp đối với môi trường.
– Cuối cùng, các nhà bán lẻkhổng lồnhư Walmart áp dụng khoản tiền phạtkhổng lồchonhữngnhân viênvận chuyển khôngđến nơiđúng giờ hoặc với đơn đặt hànghoàn chỉnhcủa họ.
Nhưng những thách thứcbao gồmcác vấn đề vềthời tiết,biến đổikhí hậu,giao nhậnhàng chậm trễ vàùn tắcgiao thông có thể khiến việc lên lịchxe tảicótínhrủi rocao,tiêutốnthời gian vàgia tăngchi phí sản xuấtvìdư thừanhân viêncó thểbịxử phạt. Vì vậy, USCS cần một hệ thốngkiểm soátdữ liệuđểgiúplên lịch các cuộc hẹn với nhà cung cấp dịch vụ với độ chính xác cao.
Giải pháp chuyển đổi số:
USCS đã hợp tác với Gramener, một công ty công nghệ,đểtạora một giải pháp dự đoán và thông minhđối vớicáccuộc gọi. Gramener đã phát triểnHệ thốngđặtlịch hẹn thông minh (IAS)thu thậpdữ liệu lịch sử vàđề xuấtcác cuộc hẹn của nhà cung cấp dịch vụ vớiđầy đủthông tinvàchính xáctrong việc lên lịch.
Giải pháp này sử dụng dữ liệu dự đoán đểxác địnhvàtự động hoálên lịch các cuộc hẹn. Nó đánh giá cáctham sốkhác nhaubao gồm:
Độdàicủathùnghàng.
Tải trọng trong kho.
Pallet vàkiệnhàng.
Độ trễ dự kiến khi kết thúc củaquá trìnhvận chuyển.
Vớidữ liệutrực quanhơncùngtính nănghọc máy, IAS phân tích đống dữ liệunhằmđưa ra cáckhuyến nghịdự đoánmột cáchthông minh.
Kết quả sau chuyển đổi số: Với giải pháp này, USCS đãcắt giảmđược 15% thời gian xếp hàngchờ đợi(turn time). Bên cạnh đó, hệ thống cũng giúp công tythực hiệnđược 650 cuộc hẹn (appointments) mỗi ngày. Hiện tại, hệ thống đã đượcáp dụngchính thứctại 26 cơ sở của USCS.
4. Ví dụ chuyển đổi số trong ngành dịch vụ: Netflix
Netflix, Inc. là một công ty sản xuất và dịch vụphimđãđăng ký củaHoa Kỳ. Khởi đầu từ mô hình cho thuê DVDbằngemail, Netflix là một trường hợp hiếm hoi thành côngkhixoá bỏtoàn bộmô hình kinh doanh cũ và chuyển đổi sốhoàn toànmô hìnhkinh doanhdướidạng thứccho thuê phimonlinevào năm 2007.
Sựchuyển đổinàykhông chỉkhắc phục được một nhược điểm lớn củacácmô hình cho thuêphimcũlàlệ thuộcnhiềuvàonguồncung ứngdịch vụlogisticsmà cònhạn chếlượngkhách hàngsử dụng dịch vụ. Đặc biệt lànhómkhách hàng tiềm năng bên ngoài lãnh thổMỹlúcbấy giờ,đãgiúp thuật toán phân tích dữ liệu củahãngNetflixtrở nênhiệu quảhơn bao giờ hếtkhiđượctiếp nhậnmột lượng thông tin khách hàng quốc tếngày mộtmở rộng.
Giải pháp chuyển đổi số:
Sự thành công của sự chuyển đổi mô hình kinh doanh số của Netflix dựa trên rất nhiềunền tảng, nhưngquan trọngnhấtchínhlàứng dụngcông nghệ thông tinvà phân tích dữ liệu khách hàng.
Về mặt công nghệ
Netflix đã hợp tác với Amazon nhằmxây dựngmột cơ sở hạ tầng back-end đẳng cấp thế giới. Hợp tác với Amazon Web Services, Netflix có thểdễ dàngtriển khai hàng nghìn máy chủ và terabyte dung lượng lưu trữ trong thời gian ngắn, cho khách hàng một trải nghiệm xem phimtuyệt vờinhất.
Tất nhiên, Amazon cũng có sẵn một nền tảng sản xuất dịch vụ pháttrực tiếpcủaNetflix(Amazon Prime), và Netflixdùlà đối thủ cạnh tranh nhưngvẫnxếpsau (second-best to) Amazon nhằmbảo đảmsựhài lòngcủa khách hàng.
Vềphương diệnphân tích dữ liệu
Netflix triển khai một hệ thống thuật toán nhằmdự đoándựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML). Dịch vụ thu thập một bộ dữ liệu liên quan đếnviệcngườitiêu dùngsử dụng dịch vụ. Tiếp theo đó, thuật toán học máy xử lý trênbộdữ liệu này. Thuật toán mới sau đó đượcphát triểndựa trêndữ liệusản xuấtsẵncó.
Thử nghiệm A/B giúpxác minhxemthuật toán mới cóhiệu quảthực sựhay không. Điều này đượctiến hànhbằngphương phápthử nghiệmgiống hệtnhau trên một tập hợp con ngẫu nhiên của các khách hàng. Các khách hàng nhóm A nhận được kinh nghiệm sản xuấtsẵncó, trong khi các khách hàng nhóm Bcóđược thuật toán mới.
Như đãnóiphía trên, việc đượctiếp cậnvới một lượng dữ liệu lớn khách hàng quốc tếđanggia tăngtừlâukhiến thuật toán nàytrở nênhữu íchvàđemtớicho Netflix những lợi thế cạnh tranh mang tính cách mạng trước các đối thủ của họ.
5. Ví dụ chuyển đổi số trong thương mại điện tử: Sephora
Sephora là nhà bán lẻ đa quốc gia của Pháp về các sản phẩm làm đẹp và chăm sóc cá nhân. Thông thường, trong ngành công nghiệp làm đẹp, các sản phẩm của ngành cần được tiếp thị trực tiếp với khách hàng nhằm thỏa mãn nhu cầu dùng thử, chạm, cảm nhận và quan sát qua gương, …. Tuy nhiên, với Sephora, sự số hóa kênh trải nghiệm vật lý của khách hàng thông qua kênh thương mại điện tử đã giúp công ty trở thành công ty đầu tiên trong ngành tận dụng nhiều công nghệ non trẻ để thúc đẩy hoạt động kinh doanh trên nhiều mặt.
Giải pháp chuyển đổi số:
Một trong những ứng dụng độc đáo nhất của công nghệ trong nền tảng Sephora là với thực tế tăng cường và trí tuệ nhân tạo. Sephora đã thành công phá bỏ rào cản giữa thế giới vật lý và thế giới kỹ thuật số với việc tích hợp Modiface vào sản phẩm của họ.
Modiface là một công ty công nghệ hình ảnh và phân tích khuôn mặt đã hợp tác với Sephora trong gần một thập kỷ. Thông qua quan hệ đối tác này, Modiface cho phép thực tế tăng cường “dùng thử kỹ thuật số” các sản phẩm của Sephora để người mua sắm có thể trải nghiệm các sản phẩm làm đẹp mà không cần phải đến cửa hàng.
Khi kết hợp với sản phẩm Sephora Visual Artist, khách hàng có thể tải lên ảnh của chính họ và khám phá các sản phẩm tương thích phù hợp với tông màu da độc đáo và vẻ ngoài mong muốn . Kể từ khi ra mắt, tính năng này đã có 8,5 triệu lượt truy cập với hơn 200 triệu sắc thái được thử trên 20.000 SKU (đơn vị lưu kho?), từ son môi đến bọng mắt và má hồng.
Sephora tận dụng trí tuệ nhân tạo để cung cấp các đề xuất sản phẩm cho các thành viên bằng khả năng trực quan hóa của nó. Công nghệ Color iQ độc quyền của Sephora có thể quét da của khách hàng để chỉ định số Color iQ duy nhất tương ứng với các loại mỹ phẩm khác nhau đáp ứng nhu cầu của từng cá nhân và đưa ra các đề xuất phù hợp, được cá nhân hóa.
Bên cạnh đó, với sự tương tác trên thiết bị di động và thông qua nhiều sáng kiến kỹ thuật số, Sephora cũng thu thập nhiều dữ liệu hữu ích về người mua sắm mà công ty khai thác để tiếp tục nâng cao hành trình của khách hàng. Thông qua việc quan sát xu hướng và thói quen mua sắm, Sephora có thể điều chỉnh nội dung tiếp thị, phân khúc đối tượng tốt hơn và cá nhân hóa quảng cáo cho từng cá nhân. Tận dụng các dịch vụ như Google Analytics 360 Suite, Sephora đối sánh khách hàng trên các kênh và theo dõi các yếu tố thúc đẩy doanh số bán hàng.
Có thể bạn quan tâm: Chuyển đổi số và thương mại điện tử
6. Ví dụ về chuyển đổi số trong ngành thực phẩm và dịch vụ ăn uống: Domino’s Pizza
Được thành lập vào năm 1960, Domino’s Pizza là công ty pizza lớn nhất trên thế giới dựa trên doanh số bán lẻ, với hoạt động kinh doanh đáng kể trong cả giao hàng và pizza mang đi. Nhãn hàng này được xếp hạng trong số các thương hiệu nhà hàng công cộng hàng đầu thế giới với 17.000 cửa hàng tại hơn 90 thị trường.
Trước khi chuyển đổi số: Trước đây, các dịch vụ giao hàng của bên thứ ba như DoorDash và UberEats đã có mặt trong lĩnh vực kinh doanh giao hàng của Domino. Theo TechCrunch, “Domino’s không bao giờ có thể cung cấp đủ tùy chọn menu để cạnh tranh với DoorDash hoặc UberEats, nhưng nó có thể cạnh tranh về dịch vụ và thời gian giao hàng.”
Giải pháp chuyển đổi số:
Dominos đã đầu tư vào hai cải tiến ưu tiên kỹ thuật số để giúp quá trình giao hàng trơn tru hơn (và luôn dẫn đầu đối thủ): giao hàng qua phương tiện tự động và giao hàng qua xe đạp điện. Những đổi mới đó đã dẫn đến doanh số bán hàng kỹ thuật số năm 2019 cao hơn một nửa tổng doanh số bán lẻ toàn cầu(2).
- Domino’s hợp tác với Ford để ra mắt dịch vụ giao hàng tự động (không người lái) vào năm 2019.
Chiếc xe có tên Nuro R2, di chuyển với tốc độ 25 dặm / giờ đến các khu vực giao hàng được chỉ định ở Houston, Texas. Khách hàng chọn phương thức giao hàng tự động sẽ được cấp một mã để nhập vào màn hình bên ngoài xe để nhận đơn đặt hàng của họ.
Trước đó, Domino’s cũng đã thí nghiệm sử dụng thiết bị bay không người lái (drone) nhằm giao pizza tại New Zealand. Giai đoạn một của cuộc thử nghiệm bắt đầu vào năm 2016 và lần đầu tiên, công ty hợp tác với SkyDrop, một nhà sản xuất drone của Mỹ, giao bánh pizza bằng máy bay không người lái từ cửa hàng Domino ở Whangaparaoa. Mới đây, vào đầu năm 2022, hai công ty đã đạt được thỏa thuận để bắt đầu giai đoạn hai của thử nghiệm vân tại New Zealand.
Theo thời gian, các phương tiện không người lái sẽ ít tốn kém hơn so với việc giao hàng bằng phương tiện chở khách. Kroger, chuỗi cửa hàng tạp hóa, cũng đang thử nghiệm và thấy thành công với việc giao hàng tạp hóa do Nuro cung cấp ở Arizona và Texas.
- Domino’s đã hợp tác với Rad Power Bikes vào năm 2019 để ra mắt dịch vụ phân phối bằng xe đạp điện.
Một chiếc xe đạp có thể chứa 12 chiếc pizza lớn và đạt vận tốc 20 dặm / giờ được hỗ trợ. Ở một số thị trường, như Seattle, việc giao xe đạp giúp giảm thiểu các vấn đề về đỗ xe — và hỗ trợ điện giúp người giao thông đẩy nhanh quá trình này.
- Ứng dụng AI trong quá trình đặt hàng cũng là yếu tố quan trọng giúp đẩy mạnh doanh thu của hãng.
Theo ước tính, với thực đơn của Domino’s, có 34 triệu cách tùy chỉnh (custom) pizza và sẽ rất khó để khách hàng có thể xem hết các lựa chọn trong thời gian ngắn. Tuy nhiên, công ty đã thiết kế ra DOM, một trí tuệ nhân tạo, nhằm đưa ra các đề xuất món cho khách hàng dựa trên dữ liệu tiêu dùng. Nhờ vậy, quá trình đặt hàng được rút ngắn xuống còn 17 giây.
Kết quả sau chuyển đổi số: Đặc biệt, hiện nay đa số các nhà hàng đều cung cấp dịch vụ giao hàng tận nơi, Domino’s sẵn sàng sáng tạo để vượt qua đối thủ, đặc biệt trong bối cảnh sự quan tâm của người tiêu dùng đối với việc mua mang đi và giao hàng đã tăng 148% so với mức trước đại dịch(1).
7. Ví dụ chuyển đổi số trong giáo dục: Tecnológico de Monterrey
Tecnológico de Monterrey, còn được gọi là Học viện Công nghệ và Giáo dục Đại học Monterrey, là một trường đại học tư thục lâu đời có trụ sở tại Monterrey, Mexico. Trường được công nhận rộng rãi là một trong những trường đại học danh tiếng nhất ở Châu Mỹ Latinh.
Vấn đề trước khi chuyển đổi số: Trường thường xuyên nhận được hơn 14.000 câu hỏi từ sinh viên trong thời gian đăng ký đại học của họ, yêu cầu một nhóm 10 người trả lời và hỗ trợ những câu hỏi này. Phân tích các cuộc trò chuyện từ đăng ký đại học từ tháng 8 đến tháng 12 năm 2020 cho thấy phần lớn các truy vấn này tập trung vào đăng ký nhập học.
Mặc dù chatbot hỏi đáp thế hệ đầu tiên đã hoạt động được hai năm, nhưng nó là một thiết kế Q&A đơn giản và không phản hồi nhanh hoặc không trực quan. Phản hồi của sinh viên chỉ ra rằng chatbot không thể trả lời các câu hỏi trừ khi chúng được hỏi theo những cách cụ thể và nó đưa ra các câu trả lời quá chung chung. Các phản hồi không ngay lập tức và chatbot không thể theo dõi các tương tác của nó với cùng một học sinh theo thời gian.
Giải pháp chuyển đổi số:
Nhằm giải quyết vấn đề này, chatbot thế hệ thứ 2 đã được ra mắt, được kết nối với Hệ thống thông tin sinh viên và hệ thống tài chính, cung cấp câu trả lời trong thời gian thực cho sinh viên dựa trên danh tính kỹ thuật số của họ. Trợ lý ảo này được truy cập thông qua cổng thông tin sinh viên, với dữ liệu được lấy từ một loạt hệ thống để cho phép các phản hồi được cá nhân hóa.
Để chọn công cụ xây dựng chatbot, trường đã xem xét các tùy chọn và chọn nền tảng Microsoft Azure AI, một hệ sinh thái end-to-end cho phép tích hợp các chiến lược cơ sở hạ tầng, dữ liệu và dịch vụ AI. Chức năng nền tảng đặc biệt quan trọng đối với ngôn ngữ (phân tích văn bản, hiểu ngôn ngữ tự nhiên), tầm nhìn (vision) (xác định và phân tích nội dung trong hình ảnh và video) và khả năng học hỏi từ các tương tác.
Kết quả sau chuyển đổi số: Tecnológico de Monterrey đã báo cáo mức tăng hiệu quả đáng kể khi triển khai trợ lý ảo này. Những công việc từng cần 10 người giờ đây chỉ có thể được quản lý bởi một cá nhân và phản hồi từ các sinh viên tham gia thiết kế chatbot là rất tích cực. Phản hồi của họ đặc biệt lưu ý rằng chatbot có thể trả lời những câu hỏi mà họ không mong đợi và kết nối với hệ thống thông tin để trả lời với thông tin chính xác. Đây cũng là tiền đề quan trọng giúp cho đại học này cân nhắc việc mở rộng chức năng chatbot sang các lĩnh vực như chương trình quốc tế, quản lý tài khoản và hỗ trợ công nghệ giáo dục(EdTech).
8. Ví dụ chuyển đổi số ngành chăm sóc sức khỏe: AccuHealth
AccuHealth là một công ty của Chile hoạt động vì lợi nhuận cung cấp cho các tổ chức chăm sóc sức khỏe và bệnh nhân một công nghệ y tế từ xa theo dõi tiến trình sức khỏe của bệnh nhân trong sự thoải mái tại nhà riêng của họ. Công nghệ này cho phép các nhà cung cấp dịch vụ y tế hầu như hỗ trợ bệnh nhân và truy cập dữ liệu bệnh nhân 24 giờ, 7 ngày một tuần.
Các bệnh mãn tính là nguyên nhân gây ra ước tính khoảng 41 triệu ca tử vong trên toàn thế giới. Chi phí điều trị cho những bệnh này là rất lớn. Tại Chile, quốc gia có gần 5 triệu người mắc bệnh mãn tính, AccuHealth đã áp dụng nhiều công nghệ hiện đại để tối ưu khả năng cứu chữa người bệnh.
Chiến lược chuyển đổi số:
AccuHealth sử dụng tính năng giám sát từ xa do AI hỗ trợ để giúp quản lý những bệnh nhân mãn tính. Không giống như các công ty quản lý bệnh truyền thống, AccuHealth thực hiện giám sát từ xa theo thời gian thực, vì AI của nó phân tầng bệnh nhân để đảm bảo rằng các huấn luyện viên sức khỏe tập trung vào những bệnh nhân có nguy cơ cao và những người cần can thiệp ngay lập tức.
Bộ dụng cụ của AccuHealth bao gồm các cảm biến và máy tính bảng hướng dẫn bệnh nhân thu thập dữ liệu sinh trắc học (huyết áp, mức đường huyết, cân nặng và các chỉ số khác) và các câu hỏi khảo sát nhanh. Bộ dụng cụ có thể được tùy chỉnh cho các tình trạng khác nhau (tiểu đường, tăng huyết áp, bệnh phổi tắc nghẽn mãn tính và thậm chí sau chăm sóc cấp tính) và sử dụng các thiết bị đã được kiểm chứng lâm sàng trên thị trường.
Được đào tạo dựa trên hồ sơ được xác minh của 2,4 triệu bệnh nhân Chile, 11 thuật toán của AccuHealth phân loại bệnh nhân dựa trên xu hướng sức khỏe và hồ sơ tâm lý và xã hội học để xác định những bệnh nhân có nguy cơ cao. Điều này cho phép các huấn luyện viên sức khỏe tập trung vào những người mà tác động của việc giám sát có thể là lớn nhất, giảm chi phí và nỗ lực liên quan đến việc quản lý bệnh nhân.
Kết quả sau chuyển đổi số: AccuHealth báo cáo giải pháp của họ đã giúp giảm 32% số bệnh nhân nội trú và giảm 15% số lần khám cấp cứu. Ngoài ra, giải pháp này giúp giảm 41% chi phí liên quan đến việc khám chữa bệnh. Trung bình, một bênh nhân sẽ tiết kiệm 35% từ giải pháp AccuHealth.
Thông qua các ví dụ về chuyển đổi số đã được phân tích ở trên, có thể thấy rằng, để phát triển nhanh chóng và mạnh mẽ thông qua chuyển đổi số, doanh nghiệp cần có mục tiêu và chiến lược rõ ràng. Tham khảo mô hình chuyển đổi số từ những doanh nghiệp đã thực hiện thành công để rút ra kinh nghiệp. bài học cho bản thân là điều mà doanh nghiệp có thể thực hiện trên hành trình chuyển đổi số.
Nguồn tham khảo:
(1) Yelp. 2020 Local Economic Impact Report
(2):Domino’s. 2020 Press Release
