Bài Tập, Đề Thi Trắc Nghiệm Online – Môn Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Kinh Doanh – Đề 07

Câu 1: Doanh nghiệp A muốn cải thiện quy trình tuyển dụng bằng cách sử dụng AI để sàng lọc hồ sơ ứng viên. Giải pháp AI nào sau đây phù hợp nhất để tự động hóa việc phân loại và đánh giá mức độ phù hợp của ứng viên dựa trên mô tả công việc và tiêu chí đặt ra?

• A. Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)
• B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
• C. Thị giác máy tính (Computer Vision)
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu 2: Một công ty bán lẻ trực tuyến nhận thấy tỷ lệ khách hàng rời bỏ giỏ hàng trước khi thanh toán đang tăng cao. Để giảm thiểu tình trạng này, họ muốn sử dụng AI. Ứng dụng AI nào sau đây có thể giúp doanh nghiệp dự đoán khả năng khách hàng rời bỏ giỏ hàng và đưa ra các ưu đãi kịp thời để khuyến khích họ hoàn tất giao dịch?

• A. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
• B. Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation - RPA)
• C. Nhận dạng hình ảnh (Image Recognition)
• D. Hệ chuyên gia (Expert System)

Câu 3: Trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng chú trọng trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa, công nghệ AI nào cho phép phân tích dữ liệu hành vi, sở thích của từng khách hàng để tự động điều chỉnh nội dung website, email marketing và đề xuất sản phẩm phù hợp, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi?

• A. Học sâu (Deep Learning)
• B. Phân cụm dữ liệu (Data Clustering)
• C. Hệ thống khuyến nghị (Recommender System)
• D. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)

Câu 4: Để đánh giá hiệu quả của một mô hình học máy phân loại khách hàng tiềm năng (dựa trên lịch sử tương tác và thông tin nhân khẩu học), chỉ số đánh giá nào sau đây đo lường tỷ lệ dự đoán đúng khách hàng tiềm năng trong tổng số khách hàng được mô hình dự đoán là tiềm năng?

• A. Độ chính xác (Precision)
• B. ĐộRecall (Recall)
• C. Độ chính xác tổng thể (Accuracy)
• D. F1-score

Câu 5: Một nhà máy sản xuất sử dụng hệ thống AI để giám sát chất lượng sản phẩm trên dây chuyền. Camera AI phát hiện ra một sản phẩm bị lỗi. Hành động tiếp theo nào sau đây thể hiện ứng dụng của "vòng lặp AI" trong quy trình này?

• A. Ghi lại hình ảnh sản phẩm lỗi vào cơ sở dữ liệu.
• B. Báo cáo số lượng sản phẩm lỗi hàng ngày cho quản lý.
• C. Tự động loại bỏ sản phẩm lỗi khỏi dây chuyền và điều chỉnh thông số máy móc để giảm thiểu lỗi trong tương lai.
• D. Gửi cảnh báo cho kỹ thuật viên kiểm tra thủ công sản phẩm lỗi.

Câu 6: Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, chatbot AI thường được sử dụng để trả lời các câu hỏi thường gặp (FAQ). Để chatbot có thể hiểu và phản hồi chính xác các câu hỏi đa dạng của khách hàng, thành phần cốt lõi nào sau đây là quan trọng nhất?

• A. Cơ sở dữ liệu kiến thức (Knowledge Base)
• B. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP)
• C. Giao diện người dùng (User Interface)
• D. Quy trình định tuyến cuộc trò chuyện (Conversation Routing)

Câu 7: Doanh nghiệp X muốn triển khai AI để phân tích dữ liệu lớn từ mạng xã hội, website và các nguồn khác nhằm nắm bắt xu hướng thị trường và dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Loại hình phân tích AI nào sau đây phù hợp nhất với mục tiêu này?

• A. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
• B. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)
• C. Phân tích quy tắc kết hợp (Association Rule Mining)
• D. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Câu 8: Một công ty bảo hiểm sử dụng AI để phát hiện gian lận trong yêu cầu bồi thường. Mô hình AI sẽ phân tích các đặc điểm của yêu cầu (ví dụ: loại hình yêu cầu, lịch sử khách hàng, thông tin liên quan đến sự kiện) và đưa ra dự đoán về khả năng gian lận. Đây là ứng dụng của loại thuật toán học máy nào?

• A. Phân loại (Classification)
• B. Hồi quy (Regression)
• C. Phân cụm (Clustering)
• D. Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction)

Câu 9: Trong quá trình xây dựng mô hình học máy, tập dữ liệu nào được sử dụng để tinh chỉnh các siêu tham số (hyperparameters) của mô hình nhằm tối ưu hóa hiệu suất trên dữ liệu chưa từng thấy?

• A. Tập huấn luyện (Training set)
• B. Tập kiểm thử (Test set)
• C. Tập xác thực (Validation set)
• D. Toàn bộ tập dữ liệu (Entire dataset)

Câu 10: Khi triển khai hệ thống AI trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây đóng vai trò quan trọng nhất trong việc đảm bảo tính minh bạch và giải thích được của các quyết định do AI đưa ra, đặc biệt trong các lĩnh vực nhạy cảm như tài chính và y tế?

• A. Tốc độ xử lý dữ liệu của AI
• B. Khả năng giải thích của AI (Explainable AI - XAI)
• C. Độ chính xác của mô hình AI
• D. Khả năng mở rộng của hệ thống AI

Câu 11: Để xác định mức độ hài lòng của khách hàng về sản phẩm mới ra mắt, doanh nghiệp có thể sử dụng AI để phân tích bình luận và đánh giá của khách hàng trên mạng xã hội. Kỹ thuật AI nào sau đây phù hợp để tự động xác định xem một đoạn văn bản thể hiện cảm xúc tích cực, tiêu cực hay trung tính?

• A. Phân tích cảm xúc (Sentiment Analysis)
• B. Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER)
• C. Phân tích chủ đề (Topic Modeling)
• D. Dịch máy (Machine Translation)

Câu 12: Trong lĩnh vực Marketing, AI có thể giúp tự động hóa quy trình phân phối quảng cáo đến đúng đối tượng mục tiêu, vào đúng thời điểm và trên đúng kênh. Phương pháp AI nào sau đây thường được sử dụng để tối ưu hóa chi phí quảng cáo và tăng hiệu quả tiếp cận khách hàng?

• A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• B. Phân tích phương sai (ANOVA)
• C. Phân cụm K-means (K-means Clustering)
• D. Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Câu 13: Một doanh nghiệp logistics muốn tối ưu hóa lộ trình giao hàng để giảm chi phí nhiên liệu và thời gian vận chuyển. Ứng dụng AI nào sau đây có thể giúp lập kế hoạch lộ trình giao hàng hiệu quả nhất dựa trên dữ liệu về địa điểm, tình trạng giao thông và thời gian giao hàng?

• A. Hệ thống quản lý kho hàng thông minh (Smart Warehouse Management System)
• B. Chatbot hỗ trợ khách hàng (Customer Support Chatbot)
• C. Hệ thống tối ưu hóa lộ trình vận tải (Route Optimization System)
• D. Hệ thống dự báo nhu cầu vận chuyển (Transportation Demand Forecasting System)

Câu 14: Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, AI được ứng dụng để đánh giá rủi ro tín dụng khi xét duyệt khoản vay. Dữ liệu nào sau đây có thể được AI sử dụng để phân tích và dự đoán khả năng trả nợ của khách hàng?

• A. Thông tin thời tiết khu vực khách hàng sinh sống
• B. Lịch sử tín dụng và hành vi giao dịch tài chính của khách hàng
• C. Sở thích cá nhân và hoạt động mạng xã hội của khách hàng
• D. Thông tin về tình trạng hôn nhân và số con của khách hàng

Câu 15: Để xây dựng một mô hình học máy dự đoán giá nhà, thuật toán nào sau đây phù hợp nhất với bài toán hồi quy (dự đoán giá trị số)?

• A. Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• B. Cây quyết định (Decision Tree)
• C. Máy học véc tơ hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM) cho phân loại
• D. K-means (K-means) cho phân cụm

Câu 16: Trong quá trình triển khai dự án AI, vai trò nào sau đây chịu trách nhiệm chính trong việc hiểu rõ nghiệp vụ, xác định vấn đề cần giải quyết bằng AI và đảm bảo giải pháp AI phù hợp với nhu cầu kinh doanh?

• A. Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
• B. Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)
• C. Kỹ sư học máy (Machine Learning Engineer)
• D. Chuyên gia miền/nghiệp vụ (Domain Expert/Business Analyst)

Câu 17: Công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) có thể được ứng dụng trong lĩnh vực bán lẻ để thực hiện công việc nào sau đây tại cửa hàng truyền thống?

• A. Dự đoán xu hướng thời trang
• B. Tối ưu hóa chiến dịch email marketing
• C. Đếm số lượng khách hàng và nhận diện khuôn mặt khách hàng
• D. Tự động tạo mô tả sản phẩm trên website

Câu 18: Để cải thiện năng suất và hiệu quả làm việc của nhân viên văn phòng, công nghệ RPA (Robotic Process Automation) thường được sử dụng để tự động hóa các tác vụ nào?

• A. Đưa ra quyết định chiến lược phức tạp
• B. Các tác vụ lặp đi lặp lại, dựa trên quy tắc và thao tác với dữ liệu có cấu trúc
• C. Sáng tạo nội dung marketing độc đáo
• D. Tương tác và giao tiếp với khách hàng qua giọng nói

Câu 19: Phát biểu nào sau đây mô tả đúng nhất về sự khác biệt giữa "Trí tuệ nhân tạo mạnh" (Artificial General Intelligence - AGI) và "Trí tuệ nhân tạo yếu" (Artificial Narrow Intelligence - ANI)?

• A. AGI tập trung vào xử lý dữ liệu lớn, ANI tập trung vào xử lý dữ liệu nhỏ.
• B. AGI có khả năng học hỏi nhanh hơn ANI.
• C. AGI có khả năng thực hiện đa dạng các nhiệm vụ trí tuệ như con người, ANI chỉ giỏi trong một phạm vi nhiệm vụ cụ thể.
• D. AGI đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ hơn ANI.

Câu 20: Trong quá trình xây dựng mô hình phân loại, ma trận nhầm lẫn (Confusion Matrix) cung cấp thông tin gì quan trọng để đánh giá hiệu suất của mô hình?

• A. Độ chính xác tổng thể (Accuracy) của mô hình.
• B. Số lượng dự đoán đúng và sai cho từng lớp (True Positives, True Negatives, False Positives, False Negatives).
• C. Độ phức tạp tính toán của mô hình.
• D. Thời gian huấn luyện mô hình.

Câu 21: Doanh nghiệp nên ưu tiên xem xét khía cạnh đạo đức nào khi ứng dụng AI trong việc ra quyết định liên quan đến khách hàng (ví dụ: xét duyệt vay vốn, đánh giá hồ sơ bảo hiểm)?

• A. Tối ưu hóa lợi nhuận
• B. Tăng cường hiệu quả hoạt động
• C. Bảo mật dữ liệu
• D. Tính công bằng và tránh thiên vị (Fairness and Bias Mitigation)

Câu 22: Để triển khai thành công dự án AI trong doanh nghiệp, yếu tố nào sau đây về dữ liệu là quan trọng nhất?

• A. Chất lượng và sự phù hợp của dữ liệu (Data Quality and Relevance)
• B. Số lượng dữ liệu khổng lồ (Massive Data Volume)
• C. Tốc độ thu thập dữ liệu nhanh chóng (High Data Velocity)
• D. Sự đa dạng của nguồn dữ liệu (Data Variety)

Câu 23: Trong bối cảnh chuyển đổi số, AI đóng vai trò như thế nào trong việc tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp?

• A. Giảm chi phí nhân công
• B. Tăng cường quảng bá thương hiệu
• C. Tối ưu hóa quy trình, cá nhân hóa trải nghiệm và tạo ra sản phẩm/dịch vụ mới, khác biệt
• D. Tuân thủ các quy định pháp luật

Câu 24: Khi lựa chọn nền tảng đám mây (cloud platform) để triển khai các giải pháp AI, doanh nghiệp cần xem xét yếu tố nào sau đây để đảm bảo khả năng mở rộng linh hoạt và đáp ứng nhu cầu thay đổi của dự án AI?

• A. Giá thành rẻ
• B. Khả năng mở rộng (Scalability) và tính linh hoạt
• C. Giao diện người dùng thân thiện
• D. Hỗ trợ đa dạng ngôn ngữ lập trình

Câu 25: Để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo an toàn khi sử dụng hệ thống AI tự hành (ví dụ: xe tự lái, robot giao hàng), phương pháp kiểm thử và xác thực nào sau đây là quan trọng nhất?

• A. Kiểm thử đơn vị (Unit testing)
• B. Kiểm thử tích hợp (Integration testing)
• C. Kiểm thử trong môi trường mô phỏng đa dạng và kiểm thử thực tế (Simulation and Real-world Testing)
• D. Kiểm thử hiệu năng (Performance testing)

Câu 26: Trong mô hình cây quyết định (Decision Tree), tiêu chí phân tách nút (splitting criterion) nào sau đây thường được sử dụng để lựa chọn thuộc tính tốt nhất để phân chia dữ liệu tại mỗi nút?

• A. Entropy và Information Gain
• B. Độ chính xác (Accuracy)
• C. ĐộRecall (Recall)
• D. F1-score

Câu 27: Thuật toán K-means thường được sử dụng để giải quyết bài toán nào trong kinh doanh?

• A. Dự đoán giá cổ phiếu
• B. Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation)
• C. Phân loại email spam
• D. Nhận dạng chữ viết tay

Câu 28: Khi dữ liệu huấn luyện cho mô hình học máy bị "thiên vị" (biased), điều này có thể dẫn đến hậu quả gì về mặt đạo đức và kinh doanh?

• A. Mô hình hoạt động kém hiệu quả về mặt kỹ thuật.
• B. Chi phí triển khai AI tăng cao.
• C. Khó khăn trong việc giải thích quyết định của AI.
• D. Mô hình đưa ra quyết định không công bằng, phân biệt đối xử và gây tổn hại đến uy tín doanh nghiệp.

Câu 29: Để đảm bảo dự án AI mang lại giá trị thực tế cho doanh nghiệp, bước đầu tiên quan trọng nhất cần thực hiện là gì?

• A. Xác định rõ bài toán kinh doanh cần giải quyết và mục tiêu cụ thể của dự án AI.
• B. Thu thập và chuẩn bị dữ liệu huấn luyện chất lượng cao.
• C. Lựa chọn công nghệ và nền tảng AI phù hợp.
• D. Tuyển dụng đội ngũ chuyên gia AI giàu kinh nghiệm.

Câu 30: Trong kiến trúc mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Network), "tầng ẩn" (hidden layer) đóng vai trò gì quan trọng trong quá trình học?

• A. Tăng tốc độ tính toán của mạng.
• B. Cho phép mạng học các biểu diễn và đặc trưng phức tạp của dữ liệu.
• C. Giảm thiểu nguy cơ quá khớp (overfitting).
• D. Đơn giản hóa cấu trúc mạng.