Chatbot AI là phần mềm trò chuyện tự động dùng mô hình ngôn ngữ để hiểu câu hỏi viết tự do của người dùng rồi tạo ra câu trả lời, thay vì chọn câu trả lời từ một danh sách dựng sẵn. Khác với chatbot kịch bản, thứ chỉ phản hồi đúng các mẫu câu đã lập trình trước, chatbot AI xử lý được cả những cách hỏi mà người viết kịch bản chưa từng nghĩ tới.
Bài này phân biệt hai loại chatbot, nêu những câu hỏi chatbot AI trả lời được và không trả lời được, chỉ ra các giới hạn riêng với tiếng Việt, và đưa ra cách kiểm tra trước khi quyết định mua.
Chatbot AI khác chatbot kịch bản ở điểm nào?
Điểm khác nhau nằm ở cách sinh ra câu trả lời. Chatbot kịch bản tra bảng, còn chatbot AI đọc hiểu rồi diễn đạt lại. Hệ quả kéo theo khá nhiều và ảnh hưởng tới cả cách vận hành lẫn cách kiểm soát rủi ro.
| Tiêu chí | Chatbot kịch bản | Chatbot AI |
|---|---|---|
| Cách hiểu câu hỏi | So khớp từ khoá hoặc nút bấm đã định sẵn | Hiểu ý định kể cả khi diễn đạt khác hẳn mẫu đã có |
| Câu trả lời | Lấy nguyên văn từ danh sách soạn trước | Được tạo ra dựa trên tài liệu và ngữ cảnh cuộc trò chuyện |
| Khi gặp câu lạ | Trả lời sai chủ đề hoặc báo không hiểu | Thường vẫn bám được chủ đề, nhưng có nguy cơ trả lời tự tin mà sai |
| Công sức chuẩn bị | Viết từng nhánh hội thoại, nhiều và lâu | Chuẩn bị tài liệu nguồn, ít nhánh hơn nhưng cần kiểm duyệt kỹ |
| Kiểm soát | Biết chắc mọi câu nó sẽ nói | Cần đặt giới hạn và kiểm tra bằng mẫu, không liệt kê hết được |
Cột cuối là điểm đáng lưu ý nhất khi chọn. Với nội dung có ràng buộc chặt như điều khoản, chính sách bảo hành hay cam kết giá, một câu trả lời soạn sẵn đôi khi vẫn là lựa chọn đúng, kể cả khi bạn đã có hệ thống thông minh hơn.
Chatbot AI hoạt động theo nguyên lý nào?
Về cơ bản, hệ thống chuyển câu hỏi của người dùng thành dạng máy xử lý được, tìm trong kho tài liệu của doanh nghiệp những đoạn liên quan nhất, rồi đưa cả câu hỏi lẫn các đoạn đó cho mô hình ngôn ngữ để viết ra câu trả lời.
Cách làm này quan trọng vì nó quyết định chất lượng đầu ra. Mô hình không tự biết chính sách đổi trả của doanh nghiệp bạn. Nó chỉ biết những gì bạn đưa vào kho tài liệu, nên chất lượng câu trả lời phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng tài liệu nguồn.
Ba việc quyết định kết quả nhiều hơn cả việc chọn mô hình nào:
- Tài liệu nguồn phải đúng và mới. Một bảng giá cũ nằm trong kho sẽ được trả lời lại y như thật. Hệ thống không phân biệt được tài liệu nào đã lỗi thời.
- Tài liệu phải được chia nhỏ hợp lý. Một tệp dài không có tiêu đề rõ ràng sẽ khiến việc tìm đoạn liên quan kém chính xác.
- Phải có ranh giới rõ. Cần nói cho hệ thống biết chủ đề nào được trả lời, chủ đề nào phải chuyển cho người, và khi không tìm thấy thông tin thì nói không biết thay vì đoán.
Chatbot AI trả lời tốt những loại câu hỏi nào?
Không phải mọi việc đều hợp. Bốn nhóm dưới đây là nơi hệ thống mang lại lợi ích rõ nhất, vì chúng lặp lại nhiều, có câu trả lời xác định và sai sót nhỏ không gây hậu quả nghiêm trọng.
- Câu hỏi về thông tin cố định. Giờ mở cửa, địa chỉ, chính sách đổi trả, cách sử dụng cơ bản. Đây là nhóm chiếm phần lớn tin nhắn đến ở hầu hết doanh nghiệp.
- Tra cứu trạng thái. Kiểm tra tình trạng đơn hàng hoặc lịch hẹn, với điều kiện hệ thống được nối vào đúng nguồn dữ liệu.
- Hướng dẫn theo bước. Dẫn người dùng qua một quy trình có thứ tự rõ ràng, như cách kích hoạt tài khoản hay cách gửi yêu cầu bảo hành.
- Tiếp nhận ngoài giờ. Ghi lại nhu cầu, hỏi các thông tin cơ bản, hẹn thời gian nhân viên liên hệ lại. Việc này giữ được khách thay vì để họ rời đi trong đêm.
Ngược lại, có ba nhóm nên chuyển thẳng cho người: thương lượng giá và điều khoản, xử lý khiếu nại khi khách đang bực, và mọi tình huống liên quan tới sức khoẻ, pháp lý hay tài chính cá nhân. Đây không phải giới hạn kỹ thuật mà là ranh giới trách nhiệm.
Khi mục đích chính là bán hàng chứ không chỉ hỗ trợ, phần việc quan trọng nhất lại là hỏi đúng câu sàng lọc rồi chuyển cho người bán đúng lúc khách còn quan tâm. Cách một chatbot bán hàng phối hợp với đội kinh doanh được trình bày riêng, kèm luồng bàn giao giữa máy và người.
Chatbot AI gặp khó gì với tiếng Việt?
Chất lượng xử lý tiếng Việt đã tiến khá xa, nhưng vẫn còn bốn chỗ hay gây lỗi mà bạn nên thử trước khi triển khai rộng.
- Viết không dấu và viết tắt. Nhiều khách gõ nhanh không dấu, hoặc dùng từ viết tắt riêng của ngành. Đây là nguồn hiểu sai phổ biến nhất trong thực tế.
- Xưng hô. Tiếng Việt đòi hỏi chọn đúng cách xưng hô theo tuổi và vai vế, trong khi hệ thống không biết người đang nhắn là ai. Nên chọn một cách xưng hô trung tính và giữ nhất quán.
- Từ địa phương và tên riêng. Tên sản phẩm, tên địa danh và cách gọi riêng theo vùng dễ bị hiểu nhầm hoặc viết sai trong câu trả lời.
- Câu hỏi nhiều ý trong một tin nhắn. Khách thường gộp ba câu hỏi vào một dòng. Hệ thống hay chỉ trả lời ý đầu và bỏ sót phần còn lại.
Cách thử đơn giản trước khi quyết định: lấy khoảng ba mươi tin nhắn thật mà khách đã gửi cho bạn trong tháng trước, kể cả những tin viết tắt và sai chính tả, rồi đưa vào hệ thống. Kết quả trên chính ngôn ngữ khách của bạn đáng tin hơn mọi bản trình diễn được chuẩn bị sẵn.
Rủi ro lớn nhất khi dùng chatbot AI là gì?
Rủi ro lớn nhất không phải việc hệ thống trả lời không biết, mà là việc nó trả lời sai bằng giọng điệu chắc chắn. Người nhận không có cách nào phân biệt câu đúng với câu bịa nếu chỉ đọc.
Bốn biện pháp giảm rủi ro nên có ngay từ đầu:
- Bắt buộc dẫn nguồn. Hệ thống chỉ trả lời dựa trên tài liệu đã nạp, và với thông tin quan trọng thì kèm liên kết tới trang gốc để khách tự kiểm.
- Lập danh sách chủ đề cấm. Những chủ đề hệ thống không được tự trả lời, gặp là chuyển người ngay, không thương lượng.
- Nói rõ đây là trợ lý tự động. Vừa là phép lịch sự, vừa giúp khách tự điều chỉnh mức độ tin tưởng.
- Luôn có đường thoát sang người thật. Hiển thị rõ, không giấu sau nhiều lớp. Việc ép khách nói chuyện với máy khi họ đã muốn gặp người là nguyên nhân gây bực bội thường gặp nhất.
Nên kiểm tra gì trước khi mua chatbot AI?
Bản trình diễn của nhà cung cấp luôn chạy tốt vì nó được chuẩn bị cho đúng những câu hỏi đó. Sáu câu hỏi dưới đây giúp bạn nhìn ra bức tranh thật.
- Hệ thống trả lời dựa trên tài liệu nào của tôi, và ai cập nhật khi tài liệu đổi?
- Khi không tìm thấy thông tin thì nó làm gì? Câu trả lời đúng là nói không biết và chuyển người, không phải cố đoán.
- Chuyển sang người thật diễn ra thế nào, và nhân viên có nhận được nội dung đã trao đổi không?
- Tôi xem lại được toàn bộ hội thoại chứ? Không xem được thì không cải thiện được.
- Dữ liệu khách hàng được lưu ở đâu và ai truy cập được?
- Tôi lấy lại được dữ liệu hội thoại khi ngừng dùng chứ?
Nên yêu cầu chạy thử trên dữ liệu thật của bạn trong một khoảng thời gian giới hạn, với một nhóm khách nhỏ, trước khi mở rộng. Nếu nhà cung cấp không cho thử theo cách này, đó tự nó đã là một thông tin.
Triển khai chatbot AI nên bắt đầu từ đâu?
Đừng bắt đầu bằng việc phủ mọi kênh và mọi chủ đề. Bốn giai đoạn dưới đây trải trong khoảng hai tháng và giữ cho rủi ro luôn ở mức kiểm soát được.
- Đếm câu hỏi thật. Lấy tin nhắn của một tháng, nhóm lại theo chủ đề. Thường một số ít chủ đề chiếm phần lớn số tin, và đó chính là nơi nên bắt đầu.
- Chuẩn bị tài liệu cho nhóm chủ đề lớn nhất. Viết lại cho rõ ràng, chia mục có tiêu đề. Bước này tốn công nhất và quyết định nhiều nhất.
- Chạy thử trên một kênh duy nhất. Đọc lại toàn bộ hội thoại mỗi ngày trong hai tuần đầu, sửa tài liệu theo những chỗ trả lời sai.
- Mở rộng dần theo chủ đề. Thêm nhóm chủ đề thứ hai chỉ khi nhóm thứ nhất đã ổn định.
Phần kỹ thuật của việc nối vào website, Zalo và các kênh nhắn tin được trình bày chi tiết trong bài về cách tạo chatbot cho từng kênh.
Nếu nhu cầu của bạn thiên về hỗ trợ nội bộ và thao tác trên nhiều hệ thống khác nhau chứ không chỉ trả lời câu hỏi, khái niệm phù hợp hơn có thể là trợ lý ảo. Hai thứ này hay bị dùng lẫn nhưng phạm vi công việc khác nhau rõ rệt.
Chatbot AI tốn bao nhiêu và tính theo cách nào?
Chi phí của một hệ thống chatbot AI thường gồm ba phần, và phần lớn doanh nghiệp chỉ nhìn phần đầu nên hay bị vượt dự tính ở giai đoạn vận hành.
| Khoản | Gồm những gì | Điều cần hỏi trước |
|---|---|---|
| Khởi tạo | Chuẩn bị tài liệu, nối vào các kênh, dựng luồng chuyển người | Khoản này trả một lần hay lặp lại khi thêm kênh mới |
| Định kỳ | Phí thuê bao theo tháng hoặc theo số hội thoại | Vượt hạn mức thì tính thế nào, có chặn hay tính thêm |
| Vận hành | Người đọc lại hội thoại và cập nhật tài liệu | Ai làm việc này, mất bao nhiêu giờ mỗi tuần |
Khoản thứ ba là khoản hay bị bỏ quên. Một hệ thống không được cập nhật tài liệu sẽ kém dần theo thời gian, vì chính sách và sản phẩm thay đổi còn kho tài liệu thì đứng yên. Nên tính sẵn thời gian của một người cho việc này ngay từ đầu.
Cách ước lượng giá trị để so với chi phí: đếm số tin nhắn lặp lại trong một tháng, nhân với thời gian trung bình nhân viên bỏ ra cho mỗi tin. Con số giờ thu được là phần công việc hệ thống có thể gánh bớt, và bạn quy ra chi phí nhân sự của chính mình để so.
Trước khi đưa dữ liệu khách hàng vào bất kỳ công cụ nào thuộc nhóm này, nên rà phần chính sách lưu trữ và huấn luyện của nhà cung cấp. Bảy câu hỏi cần đặt ra được liệt kê trong bài agent AI làm lộ dữ liệu.
Khi chatbot được trao thêm quyền gọi các hệ thống khác và tự chia một yêu cầu thành nhiều bước, nó trở thành một AI Agent. Bài AI Agent là gì giải thích khác biệt này và khi nào nên dùng.
Bước tiếp theo nên làm gì?
Nếu bạn đã đếm được các nhóm câu hỏi lặp lại và thấy chúng chiếm phần lớn thời gian của đội, việc còn lại là thử trên chính dữ liệu của mình thay vì đánh giá qua bản trình diễn dựng sẵn. Một phép thử trên ba mươi tin nhắn thật cho biết nhiều hơn mọi bảng so sánh tính năng.
Đội ngũ InCard có thể nạp thử tài liệu của bạn và chạy lại đúng những tin nhắn khách đã gửi, để bạn thấy tỷ lệ trả lời đúng trên ngôn ngữ thật của khách mình. Bạn có thể đặt lịch demo để cùng chạy phép thử này trước khi quyết định bất cứ điều gì.
