Trợ lý AI giúp doanh nghiệp phát hiện vấn đề ẩn trong hàng triệu cuộc gọi

Từ kênh tiếp nhận cuộc gọi đến nguồn dữ liệu vận hành

Tổng đài không chỉ là nơi tiếp nhận cuộc gọi, mà đang trở thành nguồn dữ liệu vận hành. Mỗi cuộc gọi chứa thông tin về nhu cầu, bức xúc, lỗi quy trình và chất lượng xử lý của điện thoại viên. Vấn đề là trong mô hình truyền thống, doanh nghiệp chỉ có thể nghe lại một tỷ lệ nhỏ cuộc gọi để đánh giá chất lượng. Phần lớn dữ liệu hội thoại vì vậy chưa được khai thác đúng mức.

AI giải quyết điểm nghẽn này bằng cách chuyển giọng nói thành văn bản, phân tách người nói, nhận diện nội dung, phân tích cảm xúc, tóm tắt cuộc gọi và phát hiện các vấn đề lặp lại. Khi dữ liệu cuộc gọi được xử lý ở quy mô lớn, doanh nghiệp có thể biết vấn đề nào đang tăng, bước nghiệp vụ nào hay bị bỏ sót, nhóm khách hàng nào có nguy cơ khiếu nại và tổng đài viên cần được hỗ trợ ở đâu.

Hệ thống VNPT iSense đang được VinaPhone triển khai để giám sát và phân tích chất lượng dịch vụ trên 100% cuộc gọi, phục vụ quy mô hơn 30 triệu thuê bao. Hệ thống kết hợp các lớp công nghệ như nhận diện giọng nói, phân tách người nói, nhận diện cảm xúc và GenAI để tóm tắt hội thoại, phân loại chủ đề, theo dõi tuân thủ nghiệp vụ và phát hiện vấn đề lặp lại.

Trên nền tảng đó, công nghệ Generative AI (AI tạo sinh) được iSense ứng dụng để hiểu ngữ cảnh, tự động tóm tắt hội thoại, phân loại chủ đề trao đổi và tổng hợp các vấn đề có tính lặp lại từ dữ liệu cuộc gọi quy mô lớn. Theo đó, thay vì chỉ dừng ở việc ghi nhận thông tin, iSense giúp bộ phận vận hành nhận diện sớm các dấu hiệu bất thường trong dịch vụ, các điểm nghẽn trong quy trình chăm sóc khách hàng hoặc những vấn đề có nguy cơ phát sinh khiếu nại. Giải pháp đồng thời hỗ trợ gợi ý thông tin và tri thức theo ngữ cảnh hội thoại, giúp tổng đài viên rút ngắn thời gian tra cứu và xử lý tình huống ngay trong quá trình tương tác với khách hàng.

Điểm đáng chú ý là iSense không thay thế vai trò của con người, mà thay đổi cách con người kiểm soát chất lượng. Thay vì nghe lại cuộc gọi thủ công, đội ngũ vận hành có thể tập trung vào các trường hợp bất thường, cải thiện quy trình, đào tạo điện thoại viên và xử lý tình huống có rủi ro cao.

Vai trò của AI “bản địa” với tổng đài trong nước

Tại Việt Nam, thách thức lớn không chỉ là triển khai AI, mà là làm cho AI hiểu đúng tiếng Việt trong môi trường tổng đài thực tế. Khách hàng có thể nói nhanh, nói ngắt quãng, dùng từ địa phương, chen ngang hoặc thay đổi giọng điệu theo cảm xúc. Nhiễu âm, chất lượng đường truyền và khác biệt vùng miền cũng ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác nhận diện giọng nói. Nếu dữ liệu đầu vào sai, các bước phân tích phía sau như tóm tắt, phân loại chủ đề hay nhận diện cảm xúc đều có thể sai lệch.

Vì vậy, giải pháp tổng đài AI tại Việt Nam cần được tối ưu trên dữ liệu hội thoại thực tế, có khả năng xử lý tiếng Việt, tùy biến theo nghiệp vụ và bảo đảm kiểm soát dữ liệu. Đây là điểm khác biệt giữa một công cụ AI dùng chung và một hệ thống AI đủ khả năng tham gia vào vận hành tổng đài.

Để giải quyết bài toán này, iSense được xây dựng theo hướng kết hợp nhiều lớp công nghệ AI trong toàn bộ vòng đời hội thoại. Hệ thống tích hợp các công nghệ như speech recognition để chuyển giọng nói thành văn bản, speaker diarization để phân tách người nói, emotion detection để nhận diện cảm xúc qua đặc trưng âm thanh và Generative AI để thực hiện các tác vụ phức tạp hơn.

Nhóm phát triển cho biết các mô hình AI trong iSense được tối ưu trên môi trường tổng đài thực tế trong nhiều năm vận hành, phân tích dữ liệu với đa dạng vùng miền, ngữ điệu và tình huống nghiệp vụ khác nhau. Điều này giúp hệ thống tối ưu mạnh hơn cho tiếng Việt và các đặc thù giao tiếp thực tế của khách hàng trong nước.

Ở góc độ giải pháp, iSense cũng được thiết kế để có thể tùy biến linh hoạt theo từng nghiệp vụ, từng nhóm khách hàng và tiêu chí phân tích riêng của doanh nghiệp thay vì áp dụng một bộ tiêu chuẩn cố định cho mọi tổng đài. Đây là hướng lợi thế của các nền tảng AI có chủ quyền, khi doanh nghiệp có thể chủ động làm chủ dữ liệu, công nghệ và khả năng tùy biến hệ thống theo yêu cầu vận hành thực tế.

Nhìn từ xu hướng quốc tế đến thực tế Việt Nam, tổng đài AI không nên được xem là công cụ tự động hóa đơn lẻ. Giá trị chính nằm ở khả năng biến dữ liệu hội thoại thành dữ liệu vận hành. Khi được triển khai trên nền tảng hiểu tiếng Việt, có kiểm soát dữ liệu và gắn với nghiệp vụ, AI có thể giúp doanh nghiệp phát hiện vấn đề sớm hơn, giảm tải kiểm soát thủ công và nâng chất lượng chăm sóc khách hàng dựa trên dữ liệu.

D.V