Việc kinh doanh

Các nhà phát triển và AI trong trang web: Thách thức, công cụ và phương pháp hay nhất: Góc nhìn quốc tế

Ý đang kẹt ở mức 8,2% ứng dụng AI (so với mức trung bình 13,5% của EU), trong khi trên toàn cầu, 40% công ty đã sử dụng AI trong vận hành—và những con số này cho thấy lý do tại sao khoảng cách này lại nghiêm trọng: chatbot của Amtrak tạo ra ROI 800%, GrandStay tiết kiệm 2,1 triệu đô la/năm bằng cách xử lý 72% yêu cầu một cách tự động, và Telenor tăng doanh thu 15%. Báo cáo này khám phá việc triển khai AI trên các trang web với các trường hợp thực tế (Lutech Brain cho đấu thầu, Netflix cho đề xuất, L'Oréal Beauty Gifter với mức tương tác gấp 27 lần so với email) và giải quyết các thách thức kỹ thuật trong thế giới thực: chất lượng dữ liệu, sai lệch thuật toán, tích hợp với các hệ thống cũ và xử lý thời gian thực. Từ các giải pháp—điện toán biên để giảm độ trễ, kiến ​​trúc mô-đun, chiến lược chống thiên vị—đến các vấn đề đạo đức (quyền riêng tư, bong bóng lọc, khả năng truy cập cho người dùng khuyết tật) cho đến các trường hợp của chính phủ (Helsinki với bản dịch AI đa ngôn ngữ), hãy khám phá cách các nhà phát triển web đang chuyển đổi từ lập trình viên sang chiến lược gia trải nghiệm người dùng và lý do tại sao những người điều hướng sự phát triển này ngày nay sẽ thống trị web trong tương lai.

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa việc phát triển và quản lý website trên toàn cầu. Công nghệ này không chỉ là một xu hướng nhất thời; nó đại diện cho một bước chuyển đổi mang tính đột phá, giúp cải thiện trải nghiệm người dùng, tối ưu hóa hiệu suất và thúc đẩy đổi mới sáng tạo trong nhiều ngành công nghiệp. Trong báo cáo này, chúng tôi phân tích tình hình triển khai AI trên website hiện nay, tập trung cụ thể vào tình hình tại Ý và góc nhìn quốc tế, bao gồm các ví dụ thực tế.

Xu hướng công nghệ hiện tại trong các trang web hỗ trợ AI

1. Phát triển trang web và quản lý nội dung bằng AI

AI đang tự động hóa nhiều khía cạnh của phát triển web, từ thiết kế giao diện người dùng đến chức năng back-end. Các tính năng của AI đang được tích hợp vào hệ thống quản lý nội dung (CMS) để hợp lý hóa quy trình làm việc, cải thiện giao diện trang web và tăng cường bảo mật.

Ví dụ thực tế : Tập đoàn Lutech, một công ty Ý, đã ra mắt "Lutech Brain", một giải pháp GenAI giúp cải thiện quản lý kiến thức doanh nghiệp và tối ưu hóa quy trình bán hàng. Giải pháp này cũng giúp quản lý thông tin cho các quy trình mua sắm công và nhân sự .

2. Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh và thậm chí cả âm nhạc.

Ví dụ thực tế : Netflix sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu xem và đề xuất nội dung cho người dùng, cải thiện sự tương tác và sự hài lòng của người dùng 2

3. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

NLP cho phép máy tính hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người, hỗ trợ trợ lý thông minh và chatbot.

Ví dụ thực tế : Bradesco, một ngân hàng Brazil, đã triển khai một chatbot AI giúp giảm đáng kể thời gian chờ đợi của khách hàng từ 10 phút xuống còn vài giây, cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng 3

4. Cá nhân hóa dựa trên AI

AI được sử dụng để tạo ra trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa trên các trang web.

Nghiên cứu điển hình : L'Oréal đã triển khai chatbot Beauty Gifter trên Facebook Messenger, cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa dựa trên sở thích của người dùng. Điều này dẫn đến mức độ tương tác cao gấp 27 lần so với email và 82% trải nghiệm người dùng tích cực .

Triển khai AI trên các trang web ở Ý

Bối cảnh AI hiện tại ở Ý

  1. Việc áp dụng và tăng trưởng : Việc áp dụng các công nghệ dựa trên AI trong các doanh nghiệp Ý đã tăng từ 5,0% vào năm 2023 lên 8,2% vào năm 2024, mặc dù con số này vẫn thấp hơn mức trung bình 13,5% của EU27 1 .
  1. Tiến bộ công nghệ : Các công ty Ý đang tập trung vào các thuật toán học máy, nhận dạng giọng nói và hình ảnh và tự động hóa quy trình.

Ví dụ thực tế : UniCredit, một ngân hàng hàng đầu của Ý, đang sử dụng AI để cải thiện hiệu quả hoạt động và khả năng sáng tạo. AI đang được sử dụng để đẩy nhanh quy trình và cải thiện dịch vụ khách hàng .

  1. An ninh mạng và Cơ sở hạ tầng : 32,2% công ty Ý đã triển khai nhiều công cụ an ninh mạng và tỷ lệ sử dụng băng thông rộng tốc độ cao đã tăng lên 88,8% trong số các doanh nghiệp 1 .

Quan điểm quốc tế về việc áp dụng AI vào các trang web

Xu hướng toàn cầu trong việc áp dụng AI

  1. Áp dụng AI nói chung : Tính đến năm 2024, 40% công ty toàn cầu báo cáo sử dụng AI trong hoạt động kinh doanh của họ 1 .
  1. Trí tuệ nhân tạo : Trí tuệ nhân tạo đang trở thành công nghệ doanh nghiệp chủ đạo, đặc biệt phổ biến trong các ngành như tiếp thị và dịch vụ khách hàng.

Ví dụ thực tế : Amazon sử dụng AI để đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa bằng cách phân tích lịch sử duyệt web và thói quen mua sắm của khách hàng. Hệ thống này đóng góp khoảng 35% doanh số của Amazon .

Thông tin chi tiết theo khu vực

  1. Châu Á - Thái Bình Dương : Việc áp dụng AI tạo sinh đang được thúc đẩy bởi những nhân viên và sinh viên trẻ, thường được gọi là "Thế hệ AI".

Ví dụ thực tế : Alibaba sử dụng trợ lý ảo AliMe hỗ trợ AI để cung cấp các đề xuất mua sắm được cá nhân hóa và hỗ trợ giải đáp thắc mắc của khách hàng, cải thiện sự hài lòng và tương tác của khách hàng 6

  1. Châu Âu : Châu Âu đã chủ động trong việc quản lý AI, với việc Liên minh Châu Âu thông qua luật AI toàn diện.
  1. Trung Đông : Tại các quốc gia Hội đồng hợp tác vùng Vịnh (GCC), 62% tổ chức sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh 1 .
  1. Bắc Mỹ : Tại Hoa Kỳ, 33% công ty đang sử dụng AI, trong đó các doanh nghiệp lớn có nhiều khả năng triển khai công nghệ AI nhất 1 .

Thách thức kỹ thuật và giải pháp sáng tạo

Những thách thức phức tạp

  1. Chất lượng và tính khả dụng của dữ liệu : Chất lượng dữ liệu rất quan trọng đối với hoạt động hiệu quả của các hệ thống AI.
  1. Sai lệch thuật toán : Thuật toán AI có thể vô tình duy trì hoặc khuếch đại sai lệch có trong dữ liệu đào tạo.
  1. Tích hợp với các hệ thống hiện có : Việc tích hợp công nghệ AI với cơ sở hạ tầng web hiện có có thể rất phức tạp.
  1. Xử lý thời gian thực : Các trang web sử dụng AI thường yêu cầu xử lý dữ liệu thời gian thực để mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa.

Giải pháp sáng tạo

  1. Kỹ thuật quản lý dữ liệu nâng cao : Các nhà phát triển đang sử dụng các kỹ thuật quản lý dữ liệu nâng cao, bao gồm làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa và tăng cường.
  1. Chiến lược giảm thiểu sai lệch : Các chiến lược phát hiện và giảm thiểu sai lệch được triển khai, bao gồm việc sử dụng nhiều tập dữ liệu đào tạo khác nhau.
  1. Kiến trúc AI mô-đun : Các nhà phát triển đang áp dụng kiến trúc AI mô-đun cho phép thêm hoặc xóa các thành phần AI mà không làm gián đoạn toàn bộ hệ thống.
  1. Điện toán biên : Điện toán biên được sử dụng để cải thiện khả năng xử lý thời gian thực, giảm độ trễ và cải thiện khả năng phản hồi của các trang web được hỗ trợ bởi AI.

Ví dụ thực tế về việc triển khai AI thành công

  1. Telenor (Viễn thông):
    • Chatbot AI của Telenor, Telmi, đã cải thiện sự hài lòng của khách hàng lên 20% và tăng doanh thu lên 15% 7 .
  1. Khách sạn GrandStay (Khách sạn):
    • Việc triển khai chatbot AI đã giúp giảm 28% thời gian xử lý cuộc gọi trung bình, giảm 55% tỷ lệ cuộc gọi bị hủy và cải thiện 15% khả năng giải quyết cuộc gọi đầu tiên. Chatbot đã xử lý 72% yêu cầu mà không cần sự hỗ trợ của nhân viên, tiết kiệm hơn 13.000 giờ làm việc của nhân viên mỗi năm và giảm chi phí dịch vụ khách hàng 2,1 triệu đô la mỗi năm.
  1. Amtrak (Vận tải):
    • Chatbot Julie của Amtrak đã tăng lượng đặt vé lên 25% và tạo ra doanh thu tăng 30% cho mỗi lần đặt vé. Chatbot này mang lại tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI) lên đến 800% cho Amtrak .
  1. Cover Girl (Bán lẻ):
    • Chatbot trên nền tảng Kik đã tạo ra lượng bình luận trên mỗi bài đăng nhiều hơn 14 lần, tỷ lệ nhấp chuột vào phiếu giảm giá là 51% và tỷ lệ tích cực là 91% 9 .

Khả năng tiếp cận AI trên các trang web của chính phủ

  1. Bản dịch ngôn ngữ:
    • Ví dụ thực tế : Trang web của Thành phố Helsinki sử dụng AI để cung cấp các tùy chọn ngôn ngữ, bao gồm tiếng Anh, tiếng Phần Lan và tiếng Thụy Điển, nhằm khuyến khích sự tham gia của công dân và cải thiện trải nghiệm của người dùng 10 .
  1. Trò chuyện AI:
    • Các chatbot AI được sử dụng rộng rãi trên các trang web của chính phủ để cung cấp hỗ trợ 24/7, trả lời các câu hỏi thường gặp và hỗ trợ người dùng điều hướng các quy trình phức tạp 11 .
  1. Nhận dạng giọng nói và chuyển văn bản thành giọng nói:
    • Các công nghệ AI như chuyển văn bản thành giọng nói (TTS) và nhận dạng giọng nói đang được triển khai để hỗ trợ người dùng khiếm thị hoặc những người thích điều hướng bằng giọng nói 12 .
  1. Khả năng truy cập tài liệu tự động:
    • AI được sử dụng để tự động hóa quá trình tạo tài liệu có thể truy cập được, bao gồm tạo văn bản thay thế cho hình ảnh và đảm bảo gắn thẻ chính xác cho trình đọc màn hình 13 .

Câu hỏi thường gặp

  1. H: AI đang thay đổi vai trò của các nhà phát triển web truyền thống như thế nào? Đ: AI đang chuyển đổi vai trò của các nhà phát triển web từ những lập trình viên đơn thuần thành các chiến lược gia và kiến trúc sư trải nghiệm người dùng. Các nhà phát triển giờ đây phải tập trung nhiều hơn vào việc thiết kế hệ thống AI, diễn giải dữ liệu và tạo ra trải nghiệm người dùng sáng tạo, thay vì phải tự tay viết mã mọi khía cạnh của trang web. Sự thay đổi này đòi hỏi phải đào tạo liên tục và thích nghi với các công nghệ AI mới.
  1. H: Những tác động đạo đức của việc sử dụng AI trên các trang web để thu thập và phân tích dữ liệu người dùng là gì ? Đ: Việc sử dụng AI trên các trang web đặt ra những vấn đề đạo đức quan trọng liên quan đến quyền riêng tư dữ liệu, sự đồng ý có hiểu biết và tính minh bạch của thuật toán. Các công ty phải cân bằng giữa mong muốn cá nhân hóa với việc tôn trọng quyền riêng tư của người dùng. Hơn nữa, có nguy cơ tạo ra "bong bóng lọc" hạn chế khả năng tiếp cận của người dùng với các góc nhìn khác nhau. Việc giải quyết những thách thức đạo đức này đòi hỏi quản trị AI có trách nhiệm và giao tiếp minh bạch với người dùng.
  1. H: AI đang tác động như thế nào đến khả năng truy cập trang web của người dùng khuyết tật? Đ: AI đang đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện khả năng truy cập trang web. Các công nghệ như nhận dạng giọng nói tiên tiến, mô tả hình ảnh tự động và điều chỉnh giao diện người dùng động đang giúp trang web dễ truy cập hơn đối với người dùng khuyết tật. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các thuật toán AI không tạo ra những rào cản mới hoặc sự phân biệt đối xử vô ý.
  1. H: AI tác động như thế nào đến bảo mật website và nó đang thay đổi cách tiếp cận an ninh mạng như thế nào? Đ: AI đang cách mạng hóa bảo mật website thông qua khả năng phát hiện mối đe dọa tiên tiến, phân tích hành vi và phản hồi sự cố tự động. Tuy nhiên, nó cũng tạo ra các lỗ hổng mới, chẳng hạn như các cuộc tấn công đối kháng nhằm đánh lừa hệ thống AI. Điều này dẫn đến một cách tiếp cận chủ động và thích ứng hơn đối với an ninh mạng, trong đó các hệ thống phòng thủ dựa trên AI phải liên tục phát triển để chống lại các mối đe dọa mới nổi.
  1. H: AI đang tác động như thế nào đến việc bản địa hóa và quốc tế hóa website? Đ: AI đang chuyển đổi quy trình bản địa hóa và quốc tế hóa website. Thông qua dịch máy tiên tiến và phân tích văn hóa, AI cho phép điều chỉnh linh hoạt nội dung, thiết kế và chức năng dựa trên vị trí địa lý và bối cảnh văn hóa của người dùng. Điều này không chỉ dừng lại ở việc dịch thuật đơn thuần mà còn bao gồm việc điều chỉnh hình ảnh, màu sắc và bố cục để phù hợp với các nền văn hóa khác nhau, cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng tổng thể.

Phần kết luận

Việc tích hợp AI vào phát triển website đang định hình lại bối cảnh kỹ thuật số trên toàn cầu. Từ việc tự động hóa quy trình phát triển đến cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua cá nhân hóa và tối ưu hóa, AI là động lực thúc đẩy sự phát triển của công nghệ web.

Tại Ý, mặc dù ban đầu còn chậm trễ, nhưng việc áp dụng và quan tâm đến các công nghệ này đang ngày càng tăng, đặc biệt chú trọng đến bảo mật dữ liệu và phát triển kỹ năng. Trên phạm vi quốc tế, việc áp dụng rất khác nhau, với một số khu vực dẫn đầu về đổi mới, trong khi những khu vực khác phải đối mặt với những thách thức về quy định và cơ sở hạ tầng. Các ví dụ thực tế được trình bày, từ Telenor đến Cover Girl, cho thấy tiềm năng chuyển đổi của AI trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động, sự gắn kết của khách hàng và kết quả tài chính.

Đồng thời, việc triển khai AI trên các trang web của chính phủ đang cải thiện khả năng truy cập và tính toàn diện cho tất cả công dân. Khi AI tiếp tục phát triển, nó sẽ tiếp tục chuyển đổi cách thức xây dựng và quản lý trang web, mang đến những cơ hội mới cho sự đổi mới và hiệu quả trong thế giới số. Tuy nhiên, sự chuyển đổi này cũng mang đến những thách thức đáng kể, bao gồm các vấn đề về đạo đức, quyền riêng tư và khả năng truy cập, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng và cách tiếp cận có trách nhiệm từ các nhà phát triển, doanh nghiệp và cơ quan quản lý. Tương lai của phát triển web sẽ được đặc trưng bởi sự kết hợp ngày càng chặt chẽ giữa sự sáng tạo của con người và trí tuệ nhân tạo, mở ra những ranh giới mới về trải nghiệm người dùng và hiệu quả vận hành.

Các công ty và nhà phát triển thành công trong quá trình phát triển này sẽ có vị thế độc nhất để khai thác hoàn toàn tiềm năng của AI nhằm định hình tương lai của web.

Tài nguyên cho sự phát triển kinh doanh

Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quy định về AI cho các ứng dụng tiêu dùng: Cách chuẩn bị cho các quy định mới năm 2025

Năm 2025 đánh dấu sự kết thúc của kỷ nguyên "Miền Tây Hoang dã" của AI: Đạo luật AI của EU có hiệu lực vào tháng 8 năm 2024, với các yêu cầu về kiến ​​thức AI từ ngày 2 tháng 2 năm 2025, và quản trị cùng GPAI từ ngày 2 tháng 8. California dẫn đầu với SB 243 (ra đời sau vụ tự tử của Sewell Setzer, một cậu bé 14 tuổi đã phát triển mối quan hệ tình cảm với chatbot), trong đó áp đặt lệnh cấm các hệ thống khen thưởng cưỡng chế, phát hiện ý định tự tử, nhắc nhở "Tôi không phải là người" ba giờ một lần, kiểm toán công khai độc lập và phạt 1.000 đô la cho mỗi vi phạm. SB 420 yêu cầu đánh giá tác động đối với "các quyết định tự động có rủi ro cao" với quyền kháng cáo lên cơ quan chức năng. Thực thi thực tế: Noom bị kiện vào năm 2022 vì bot đóng giả làm huấn luyện viên con người, một khoản bồi thường trị giá 56 triệu đô la. Xu hướng quốc gia: Alabama, Hawaii, Illinois, Maine và Massachusetts phân loại việc không thông báo cho chatbot AI là vi phạm UDAP. Phương pháp tiếp cận rủi ro ba cấp độ—các hệ thống quan trọng (y tế/giao thông/năng lượng), chứng nhận trước khi triển khai, công bố thông tin minh bạch hướng đến người tiêu dùng, đăng ký mục đích chung và kiểm tra bảo mật. Quy định chắp vá mà không có quyền ưu tiên của liên bang: các công ty đa quốc gia phải điều chỉnh các yêu cầu thay đổi. EU từ tháng 8 năm 2026: thông báo cho người dùng về tương tác AI trừ khi nội dung rõ ràng do AI tạo ra được gắn nhãn là có thể đọc được bằng máy.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Quản lý những thứ không được tạo ra: Liệu châu Âu có nguy cơ mất đi sự liên quan về mặt công nghệ không?

Châu Âu chỉ thu hút được một phần mười đầu tư toàn cầu vào AI, nhưng lại tuyên bố áp đặt các quy tắc toàn cầu. Đây chính là "Hiệu ứng Brussels" - áp đặt các quy định toàn cầu thông qua sức mạnh thị trường mà không thúc đẩy đổi mới. Đạo luật AI có hiệu lực theo lịch trình so le cho đến năm 2027, nhưng các tập đoàn công nghệ đa quốc gia đang phản ứng bằng các chiến lược né tránh sáng tạo: viện dẫn bí mật thương mại để tránh tiết lộ dữ liệu đào tạo, đưa ra các bản tóm tắt tuân thủ kỹ thuật nhưng khó hiểu, sử dụng phương pháp tự đánh giá để hạ cấp hệ thống từ "rủi ro cao" xuống "rủi ro tối thiểu" và tham gia vào việc mua bán diễn đàn bằng cách chọn các quốc gia thành viên có quy định kiểm soát ít nghiêm ngặt hơn. Nghịch lý về bản quyền ngoài lãnh thổ: EU yêu cầu OpenAI tuân thủ luật pháp châu Âu ngay cả đối với việc đào tạo bên ngoài châu Âu - một nguyên tắc chưa từng thấy trong luật pháp quốc tế. "Mô hình kép" xuất hiện: các phiên bản giới hạn của châu Âu so với các phiên bản toàn cầu tiên tiến của cùng một sản phẩm AI. Rủi ro thực sự: Châu Âu trở thành một "pháo đài kỹ thuật số" bị cô lập khỏi đổi mới toàn cầu, với công dân châu Âu tiếp cận các công nghệ kém hơn. Tòa án Công lý đã bác bỏ lời biện hộ "bí mật thương mại" trong vụ kiện chấm điểm tín dụng, nhưng sự không chắc chắn trong diễn giải vẫn còn rất lớn—chính xác thì "tóm tắt chi tiết đầy đủ" nghĩa là gì? Không ai biết. Câu hỏi cuối cùng chưa được trả lời: EU đang tạo ra một con đường thứ ba đạo đức giữa chủ nghĩa tư bản Hoa Kỳ và sự kiểm soát của nhà nước Trung Quốc, hay chỉ đơn giản là xuất khẩu bộ máy quan liêu sang một lĩnh vực mà nó không cạnh tranh? Hiện tại: một quốc gia dẫn đầu thế giới về quy định AI, nhưng đang trong giai đoạn phát triển. Một chương trình khổng lồ.
Ngày 9 tháng 11 năm 2025

Ngoại lệ: Nơi khoa học dữ liệu gặp gỡ những câu chuyện thành công

Khoa học dữ liệu đã đảo ngược mô hình: các giá trị ngoại lệ không còn là "lỗi cần loại bỏ" mà là thông tin giá trị cần được hiểu. Một giá trị ngoại lệ đơn lẻ có thể làm biến dạng hoàn toàn mô hình hồi quy tuyến tính - thay đổi độ dốc từ 2 thành 10 - nhưng việc loại bỏ nó có thể đồng nghĩa với việc mất đi tín hiệu quan trọng nhất trong tập dữ liệu. Học máy giới thiệu các công cụ tinh vi: Rừng Cô lập cô lập các giá trị ngoại lệ bằng cách xây dựng cây quyết định ngẫu nhiên, Hệ số Ngoại lệ Cục bộ phân tích mật độ cục bộ, và Bộ mã hóa Tự động tái tạo dữ liệu bình thường và đánh dấu những gì chúng không thể tái tạo. Có các giá trị ngoại lệ toàn cầu (nhiệt độ -10°C ở vùng nhiệt đới), các giá trị ngoại lệ theo ngữ cảnh (chi 1.000 euro ở một khu dân cư nghèo) và các giá trị tập thể (lưu lượng mạng đạt đỉnh đồng bộ cho thấy có tấn công). Một điểm tương đồng với Gladwell: "quy tắc 10.000 giờ" đang bị tranh cãi - Paul McCartney đã nói, "Nhiều ban nhạc đã biểu diễn 10.000 giờ ở Hamburg mà không thành công; lý thuyết này không phải là hoàn hảo." Thành công toán học châu Á không phải do di truyền mà do văn hóa: Hệ thống số trực quan hơn của Trung Quốc, canh tác lúa đòi hỏi sự cải tiến liên tục so với sự bành trướng lãnh thổ của nền nông nghiệp phương Tây. Ứng dụng thực tế: Các ngân hàng Anh thu hồi 18% tổn thất tiềm ẩn thông qua phát hiện bất thường theo thời gian thực, sản xuất phát hiện các lỗi vi mô mà kiểm tra thủ công có thể bỏ sót, chăm sóc sức khỏe xác thực dữ liệu thử nghiệm lâm sàng với độ nhạy phát hiện bất thường trên 85%. Bài học cuối cùng: Khi khoa học dữ liệu chuyển từ loại bỏ các giá trị ngoại lai sang hiểu rõ chúng, chúng ta phải xem những nghề nghiệp phi truyền thống không phải là những bất thường cần được khắc phục mà là những quỹ đạo giá trị cần được nghiên cứu.