Base Technology ‘ấp ủ’ cách mạng hóa trải nghiệm khách hàng SEA với công cụ GenAI

Base Technology tạo khác biệt bằng cách sử dụng bộ dữ liệu huấn luyện từ Đông Nam Á, cho phép đa dạng hóa mạnh mẽ hơn và mang lại kết quả phù hợp với địa phương.

Trong bối cảnh công nghệ GenAI ngày càng phổ biến và có tiềm năng ứng dụng rộng rãi trong ngành hàng tiêu dùng nhanh, Base Technology, một startup đến từ Myanmar, đang tạo nên tiếng vang với giải pháp Magicsnap. Công nghệ này hướng đến mục tiêu biến đổi cách thức tương tác với khách hàng, tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa giúp các thương hiệu nổi bật trong một thị trường cạnh tranh gay gắt.

Trong một cuộc phỏng vấn với e27, Swan Htet Aung, Giám đốc Điều hành của Base Technology, đã chia sẻ về sứ mệnh của công ty: "Việc thu hút khách hàng đang ngày càng trở nên khó khăn và tốn kém hơn, khi các thương hiệu cạnh tranh nhau để giành được sự chú ý của khách hàng trong một thế giới ngày càng phân mảnh. Để đạt được sự ghi nhớ thương hiệu cao nhất, các nhà tiếp thị đang chuyển sang GenAI. Khả năng tạo nội dung từ các đoạn văn bản đơn giản và hình ảnh khác của công nghệ GenAI cho phép các nhà tiếp thị mang đến những trải nghiệm mới cho khách hàng."

Theo Gartner, 63% các nhà lãnh đạo marketing có kế hoạch đầu tư vào GenAI trong 24 tháng tới, và Base Technology đặt mục tiêu đi đầu trong xu hướng này. Sản phẩm chủ lực của họ, Magicsnap, là giải pháp GenAI cho phép khách hàng tạo avatar AI một cách dễ dàng từ một bức ảnh tự sướng. Công nghệ này vượt ra ngoài các tương tác trực tuyến cơ bản, biến khách hàng thành đại sứ thương hiệu trong các thế giới ảo khác nhau, chẳng hạn như bối cảnh lịch sử, anime và Hollywood.

Điểm nổi bật của Magicsnap là bộ dữ liệu huấn luyện độc đáo. Không giống như các mô hình AI hình ảnh khác được huấn luyện với các cảnh quay chung chung, Magicsnap được huấn luyện với 200.000 hình ảnh từ Đông Nam Á (SEA).

Cách tiếp cận này cho phép hệ thống xác định các sắc thái văn hóa, bao gồm trang phục truyền thống và các đặc điểm trên khuôn mặt, khiến nó trở thành đại diện văn hóa và nhạy bén với người tiêu dùng cuối. Magicsnap đã tạo ra khoảng 100.000 bộ trang phục truyền thống cho 40.000 người, cho thấy khả năng phục vụ các sở thích văn hóa đa dạng.

^{Ví dụ về hình ảnh được tạo bởi công cụ Magicsnap}

Aung chia sẻ một ví dụ về một chiến dịch thành công, nơi khách hàng có thể sử dụng Magicsnap để lựa chọn trang phục truyền thống phù hợp dựa trên đặc điểm khuôn mặt và tính chất của sự kiện họ dự định tham dự. Mô hình GenAI đã thành công trong việc khớp khách hàng với trang phục truyền thống của Myanmar và Campuchia, mang lại sự hài lòng cho khách hàng của khách hàng và thể hiện tính linh hoạt của công nghệ.

Kể từ khi ra mắt vào năm 2016, Base Technology đã phát triển hai sản phẩm thành công - Expa.AI, một mô hình ngôn ngữ lớn để xây dựng chatbot và Magicsnap. Công ty đã trao quyền cho hơn 1.000 doanh nghiệp nhỏ và hơn 30 doanh nghiệp lớn ở Đông Nam Á, thu hút hơn 4 triệu khách hàng thông qua 100 triệu cuộc trò chuyện.

Aung tuyên bố: "Điều này tạo ra hàng tỷ điểm dữ liệu và chúng tôi đang nỗ lực di chuyển dữ liệu của mình sang AWS để tận dụng danh mục giải pháp lưu trữ rộng lớn của AWS về độ tin cậy, bảo mật và hiệu suất."

Chỉ riêng Magicsnap đã tạo ra doanh thu hơn 40.000 USD trong hai tháng đầu tiên kể từ khi ra mắt vào tháng 7 năm 2023. Aung lưu ý về hiệu quả về chi phí đạt được kể từ khi chuyển sang AWS và đề cập đến việc hợp tác liên tục với các thương hiệu ở Campuchia, Lào, Thái Lan, Bangladesh và Myanmar.

Sự hợp tác của Base Technology với AWS đóng vai trò quan trọng trong thành công của họ. Aung chia sẻ về cách AWS SageMaker đã cho phép điều chỉnh nhanh hơn các mô hình khuếch tán 30% và giảm chi phí suy luận 40%. Hiệu quả này cho phép Base Technology đưa các giải pháp ra thị trường nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

Công ty cũng hưởng lợi từ chương trình AWS GenAI Reactor, nhận được tín dụng AWS và sự cố vấn về AI thế hệ mới từ các chuyên gia trong ngành.

Nhìn về phía trước, Base Technology đặt mục tiêu triển khai mô hình đa phương thức đầu tiên được đào tạo với các ngôn ngữ chính của SEA vào năm 2024.