Ngành tài chính là một trong những lĩnh vực đi đầu trong việc áp dụng AI tại Nga. Các ngân hàng và công ty tài chính sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu rủi ro và tăng cường trải nghiệm khách hàng. AI được áp dụng trong các quy trình như phân tích dự đoán, tự động hóa dịch vụ khách hàng và hỗ trợ quyết định đầu tư.

- Phân tích dự đoán: AI giúp các tổ chức tài chính phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng thị trường và tăng cường khả năng phát hiện gian lận. Thuật toán học máy có khả năng phát hiện các giao dịch bất thường, giảm thiểu rủi ro gian lận tài chính. Một ví dụ điển hình là Sberbank, ngân hàng lớn nhất Nga, đã triển khai AI để phân tích hành vi giao dịch của khách hàng nhằm phát hiện các dấu hiệu gian lận sớm hơn.

- Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Nhiều ngân hàng đã triển khai các chatbot và trợ lý ảo thông minh giúp tự động hóa các dịch vụ khách hàng. Điều này không chỉ giảm chi phí mà còn tăng cường sự hài lòng của khách hàng khi các yêu cầu được xử lý nhanh chóng và hiệu quả. Ví dụ, VTB Bank đã phát triển một chatbot có khả năng giải đáp thắc mắc của khách hàng 24/7, giúp tiết kiệm thời gian cho nhân viên ngân hàng.

Dự án nổi bật: Nga đang thử nghiệm đồng rúp kỹ thuật số (CBDC), một dự án quan trọng nhằm ứng dụng AI trong thanh toán điện tử và giao dịch tài chính. Ngân hàng Trung ương Nga đã lên kế hoạch cho một loạt thử nghiệm với sự tham gia của 9.000 người và 1.200 công ty vào năm 2025. Dự án này không chỉ cải thiện hiệu quả giao dịch mà còn mở ra cơ hội cho việc áp dụng AI trong quản lý rủi ro và bảo mật thông tin.

2. Ứng dụng AI trong Giáo dục

AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng giáo dục tại Nga. Công nghệ này giúp tạo ra môi trường học tập cá nhân hóa và hỗ trợ quản lý giáo dục hiệu quả hơn.

- Học tập cá nhân hóa: AI phân tích dữ liệu học tập của từng học sinh và điều chỉnh chương trình giảng dạy phù hợp với nhu cầu cá nhân. Các nền tảng học trực tuyến sử dụng AI để đánh giá khả năng của học sinh và gợi ý các nội dung học tập phù hợp. Một ví dụ nổi bật là nền tảng học trực tuyến Skyeng, nơi AI được sử dụng để tạo ra các bài học tùy chỉnh cho từng học viên dựa trên tiến độ học tập và sở thích cá nhân.

- Tối ưu hóa quản lý: Các trường học và đại học sử dụng AI để quản lý dữ liệu học sinh, sinh viên, cải thiện quy trình đăng ký và quản lý tài nguyên giáo dục. Dự án "Trí tuệ nhân tạo trong giáo dục" được triển khai bởi Bộ Giáo dục Nga nhằm tích hợp AI vào hệ thống quản lý giáo dục, giúp nâng cao hiệu quả trong việc theo dõi tiến độ học tập và phân tích dữ liệu.

Một trong những dự án đáng chú ý là "Dịch vụ giáo dục kỹ thuật số", nơi chính phủ Nga đang đầu tư vào việc phát triển các công cụ AI để hỗ trợ giáo viên trong việc giảng dạy và đánh giá học sinh. Dự án này không chỉ giúp cải thiện chất lượng giảng dạy mà còn tạo ra một hệ sinh thái giáo dục thông minh hơn.

3. Ứng dụng AI trong Nông nghiệp

Nông nghiệp chính xác là một xu hướng đang phát triển mạnh mẽ tại Nga nhờ vào sự hỗ trợ của AI. Công nghệ này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, nâng cao năng suất và bảo vệ môi trường.

- Quản lý cây trồng thông minh: AI kết hợp với cảm biến IoT và máy bay không người lái để theo dõi sức khỏe của cây trồng và dự báo nhu cầu về nước, phân bón. Điều này giúp tăng năng suất và giảm thiểu lãng phí tài nguyên. Một ví dụ tiêu biểu là hệ thống giám sát cây trồng do Rostelecom phát triển, cho phép theo dõi tình trạng cây trồng liên tục, từ đó ngăn chặn tình trạng trộm cắp nông sản và tối ưu hóa quy trình sản xuất.

- Phân tích dữ liệu nông nghiệp: Các công cụ phân tích dựa trên AI giúp nông dân dự đoán sản lượng và đưa ra quyết định hợp lý trong việc quản lý trang trại, từ đó tăng cường hiệu quả sản xuất. Dự án “Digital Hive” của Rostelecom là một minh chứng cho việc ứng dụng AI trong việc theo dõi sức khỏe đàn ong, giúp nông dân thu thập dữ liệu vi khí hậu bên trong tổ ong và thực hiện các biện pháp cần thiết khi các thông số vượt quá giới hạn cho phép.

Dự án nổi bật: Chính phủ Nga đã khởi động chương trình “Nông nghiệp kỹ thuật số”, nhằm hỗ trợ hiện đại hóa ngành nông nghiệp thông qua các khoản trợ cấp cho các công ty áp dụng công nghệ AI. Dự kiến, đến năm 2030, việc ứng dụng AI sẽ mang lại thêm 11.300 tỷ Ruble cho GDP của Nga. Hơn nữa, các công ty lớn trong ngành nông nghiệp như Miratorg đang đầu tư mạnh vào công nghệ tự động hóa và phân tích dữ liệu để tăng cường năng suất.

4. Ứng dụng AI trong ngành Chế tạo

AI đã góp phần hiện đại hóa các quy trình sản xuất tại Nga, giúp tăng cường hiệu suất và giảm thiểu lãng phí. Công nghiệp 4.0 với sự tích hợp của AI, IoT và dữ liệu lớn đang dần trở thành hiện thực trong ngành chế tạo.

Bảo trì dự đoán: AI phân tích dữ liệu thiết bị trong thời gian thực, dự báo các sự cố kỹ thuật trước khi chúng xảy ra, giúp giảm thiểu thời gian ngừng máy và tối ưu hóa hoạt động bảo trì. Một ví dụ điển hình là nhà máy sản xuất ô tô AvtoVAZ, nơi AI được sử dụng để giám sát tình trạng máy móc và thiết bị, từ đó tối ưu hóa lịch trình bảo trì và giảm thiểu rủi ro hỏng hóc. Hệ thống này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn cải thiện đáng kể hiệu suất sản xuất.

- Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: Công nghệ AI giúp các nhà sản xuất quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả hơn bằng cách dự đoán nhu cầu và điều chỉnh mức tồn kho kịp thời, từ đó tăng cường sự linh hoạt trong sản xuất. Dự án "Nền tảng Logistics Thông minh" của công ty Sberbank là một ví dụ nổi bật, cho phép các doanh nghiệp theo dõi và tối ưu hóa quy trình vận chuyển hàng hóa bằng cách sử dụng dữ liệu lớn và AI để dự đoán nhu cầu thị trường.

Dự án nổi bật: Chính phủ Nga đã triển khai dự án "Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất", trong đó khuyến khích các doanh nghiệp áp dụng công nghệ AI để cải thiện quy trình sản xuất. Theo dự báo, đến năm 2030, việc ứng dụng AI có thể đóng góp thêm 11.300 tỷ Ruble vào GDP của Nga. Dự án này bao gồm việc cung cấp tài trợ cho các công ty lớn có doanh thu trên 800 triệu Ruble/năm, nhằm thúc đẩy việc áp dụng công nghệ mới trong ngành chế tạo.

5. Ứng dụng AI trong Chăm sóc Sức khỏe

Trong ngành chăm sóc sức khỏe, AI đang thay đổi cách thức chẩn đoán, điều trị và quản lý bệnh nhân. Nga đã và đang phát triển nhiều ứng dụng AI tiên tiến nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ y tế.

- Chẩn đoán hình ảnh: AI được sử dụng để phân tích hình ảnh y khoa, giúp phát hiện sớm các bệnh lý như ung thư. Ví dụ, một dự án nổi bật là nền tảng AI do Bộ Y tế Nga phát triển, cho phép kết nối giữa các nhà phát triển giải pháp AI và cộng đồng y tế. Nền tảng này hỗ trợ bác sĩ trong việc xác định và ưu tiên các nhiệm vụ lâm sàng cần thiết cho hệ thống chăm sóc sức khỏe. Theo báo cáo, hơn 40% giải pháp công nghệ thông tin trong y tế tại Nga tích hợp AI, với khoảng 70 dự án đang được triển khai. Những công nghệ này không chỉ cải thiện tỷ lệ sống sót mà còn giảm thiểu chi phí điều trị cho bệnh nhân.

- Y học từ xa: Nhờ AI, các dịch vụ y học từ xa đã được triển khai rộng rãi, giúp bệnh nhân tiếp cận với các bác sĩ chuyên khoa từ xa, đặc biệt là ở các khu vực nông thôn và khó tiếp cận. Dự án "Healthcare" của chính phủ Nga tập trung vào việc phát triển một hệ thống thông tin y tế thống nhất, cho phép người dân dễ dàng truy cập thông tin và dịch vụ y tế từ xa. Sự phát triển này không chỉ giúp tăng cường khả năng tiếp cận dịch vụ y tế mà còn tối ưu hóa quy trình làm việc của các cơ sở y tế.

- Các ứng dụng khác: Ngoài ra, AI cũng được áp dụng trong việc dự đoán sự phát triển của bệnh tật và tối ưu hóa liều lượng thuốc. Một nghiên cứu cho thấy 85% bác sĩ Nga tin rằng AI sẽ trở thành công cụ hữu ích trong việc chẩn đoán và điều trị bệnh. Các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ y tế tại Nga đang chứng kiến sự tăng trưởng doanh thu vượt quá 35% mỗi năm nhờ vào việc áp dụng AI.

Những ứng dụng này minh chứng cho tiềm năng to lớn của AI trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ chăm sóc sức khỏe tại Nga.

6. Ứng dụng AI trong Bán lẻ

Ngành bán lẻ tại Nga đang chuyển mình mạnh mẽ nhờ vào các công nghệ AI, đặc biệt trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

- Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm: AI được sử dụng để gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm và sở thích của từng khách hàng, giúp tăng cường doanh số và giữ chân khách hàng. Một ví dụ điển hình là chuỗi siêu thị Magnit, nơi áp dụng hệ thống AI để phân tích dữ liệu khách hàng và cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi. Hệ thống này không chỉ giúp khách hàng nhận được những gợi ý sản phẩm phù hợp mà còn tăng cường sự trung thành của họ với thương hiệu. Ngoài ra, Yandex.Market cũng đã phát triển một nền tảng AI cho phép người tiêu dùng tìm kiếm sản phẩm theo nhu cầu và sở thích cá nhân, từ đó cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

- Tối ưu hóa quản lý kho hàng: AI giúp các nhà bán lẻ quản lý kho hàng hiệu quả hơn bằng cách dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa quy trình đặt hàng. Một trong những dự án nổi bật là hệ thống quản lý kho thông minh của X5 Retail Group, sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng và tự động điều chỉnh mức tồn kho. Điều này không chỉ giảm thiểu tình trạng hết hàng mà còn giúp tiết kiệm chi phí lưu kho. Hệ thống này đã chứng minh hiệu quả khi giảm thời gian giao hàng và tăng tốc độ phân phối sản phẩm cho các cửa hàng.

- Các ứng dụng khác: Ngoài ra, AI còn được áp dụng trong việc phân tích xu hướng tiêu dùng và tối ưu hóa giá cả. Ví dụ, chuỗi cửa hàng điện máy Eldorado sử dụng AI để điều chỉnh giá sản phẩm theo thời gian thực dựa trên dữ liệu thị trường và hành vi mua sắm của khách hàng. Điều này giúp họ duy trì tính cạnh tranh trong thị trường bán lẻ đang phát triển nhanh chóng.

Những ứng dụng này cho thấy tiềm năng to lớn của AI trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động bán lẻ tại Nga, từ việc nâng cao trải nghiệm khách hàng đến tối ưu hóa quy trình quản lý kho.

7. Ứng dụng AI trong Vận tải

Ngành vận tải tại Nga đang áp dụng các giải pháp AI nhằm cải thiện hiệu suất hoạt động và đảm bảo an toàn giao thông.

- Xe tự hành: Công nghệ xe tự lái đang được thử nghiệm tại các thành phố lớn như Moscow, giúp giảm thiểu tai nạn giao thông và nâng cao hiệu quả di chuyển. Một trong những dự án nổi bật là tàu điện không người lái, đã hoàn thành hơn 300 km thử nghiệm và thu thập dữ liệu để cải thiện hệ thống giao thông. Dự kiến, tàu điện này sẽ bắt đầu chở khách trong năm nay, tích hợp các hệ thống thông minh như tín hiệu giao thông và điều chỉnh tốc độ tự động. Ngoài ra, Moscow cũng đang phát triển xe buýt điện tự lái, một bước tiến quan trọng trong việc hiện đại hóa phương tiện giao thông công cộng.

- Quản lý giao thông thông minh: AI giúp tối ưu hóa lưu lượng giao thông bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến và hệ thống giám sát, từ đó điều chỉnh đèn tín hiệu và giảm tắc nghẽn giao thông. Hệ thống camera giám sát tại Moscow đã được nâng cấp để đảm bảo an ninh giao thông hiệu quả hơn, đồng thời triển khai hệ thống cứu hộ khẩn cấp để ứng phó với mọi tình huống bất ngờ. Dự án Moscow 2030 cũng thể hiện tầm nhìn về một hệ thống giao thông bền vững, với các mô hình phương tiện chạy bằng năng lượng điện và các giải pháp giao thông thân thiện với môi trường.

Những ứng dụng này không chỉ giúp cải thiện chất lượng dịch vụ vận tải mà còn góp phần tạo ra một môi trường giao thông an toàn và hiệu quả hơn cho người dân.

8. Ứng dụng AI trong Năng lượng

Trong lĩnh vực năng lượng, AI giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất và phân phối điện, đồng thời dự báo nhu cầu năng lượng một cách chính xác hơn.

- Dự báo nhu cầu năng lượng: AI phân tích dữ liệu lịch sử và mô hình thời tiết để dự báo nhu cầu năng lượng, giúp các nhà máy điện tối ưu hóa quy trình sản xuất và phân phối. Một ví dụ nổi bật là dự án của Tập đoàn Năng lượng Nga (Rosseti), nơi họ đã triển khai hệ thống AI để dự đoán nhu cầu tiêu thụ điện trong các khu vực khác nhau, từ đó điều chỉnh sản xuất điện cho phù hợp. Hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu lãng phí năng lượng mà còn cải thiện hiệu suất hoạt động của lưới điện. Ngoài ra, Tập đoàn Gazprom cũng đang phát triển các mô hình AI để dự báo nhu cầu khí đốt, nhằm tối ưu hóa việc cung cấp khí đốt cho các khách hàng công nghiệp và dân cư.

- Bảo trì dự đoán: Trong ngành dầu khí, AI được sử dụng để giám sát tình trạng thiết bị và dự báo các vấn đề bảo trì, giúp giảm chi phí và tránh các sự cố lớn. Dự án Siberian Oil đã áp dụng công nghệ AI để theo dõi và phân tích dữ liệu từ các thiết bị khai thác dầu, từ đó phát hiện sớm các dấu hiệu hỏng hóc. Việc này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí bảo trì mà còn tăng cường an toàn lao động. Hơn nữa, Rosneft, một trong những công ty dầu khí lớn nhất của Nga, đã triển khai hệ thống AI để tối ưu hóa quy trình khai thác và xử lý dầu mỏ, giúp nâng cao hiệu quả sản xuất.

Những ứng dụng này không chỉ mang lại lợi ích cho các công ty trong ngành năng lượng mà còn góp phần vào việc phát triển bền vững và an toàn hơn cho toàn bộ hệ thống năng lượng quốc gia.

9. Ứng dụng AI trong Viễn thông