Call Center là một phần không thể thiếu được trong công tác chăm sóc khách hàng của nhiều ngành công nghiệp, dịch vụ, có tác động tích cực đến doanh nghiệp trong các lĩnh vực như:
· Ngân hàng: Giúp tăng sự hài lòng của khách hàng, tăng doanh thu và lợi nhuận. Giảm thiểu rủi ro và chi phí khách quan.
· Bảo hiểm: Giúp tăng sự hài lòng của khách hàng, giảm chi phí khách quan và tăng doanh thu bán bảo hiểm.
· Tài chính: Giúp cung cấp thông tin nhanh chóng, chính xác cho khách hàng, tăng chất lượng dịch vụ và tăng lòng trung thành của khách hàng.
· Viễn thông, điện, nước: Giúp khách hàng được hỗ trợ kịp thời, giảm chi phí khắc phục sự cố, tăng sự hài lòng của khách hàng.
· Bán lẻ: Giúp khách hàng tiếp cận thông tin nhanh chóng, tăng trải nghiệm mua sắm, tăng doanh thu bán hàng.
Nhiệm vụ chính của Call Center có thể liệt kê như tiếp nhận cuộc gọi từ khách hàng và hỗ trợ khách hàng giải quyết các vấn đề, thắc mắc của họ; Giải đáp thắc mắc, hỗ trợ khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của công ty; Đăng ký thông tin khách hàng, ghi nhận phản ánh, góp ý của khách hàng; Chuyển cuộc gọi đến đúng nhân viên, bộ phận có thẩm quyền giải quyết; Thống kê và báo cáo các thông tin về cuộc gọi, yêu cầu của khách hàng để đánh giá chất lượng dịch vụ và cải tiến quy trình làm việc.
Trong hai năm qua, nhu cầu về các Call Center đã tăng lên khi nhiều doanh nghiệp chuyển sang hoạt động trực tuyến, thay đổi cách các thương hiệu giao tiếp với khách hàng của họ. Sau đại dịch, các doanh nghiệp tiếp tục chuyển đổi cách thức hoạt động, đặc biệt là cách thức mang lại trải nghiệm cho khách hàng (CX).
Nghiên cứu mới cho thấy 93% khách hàng có kỳ vọng cao hơn về CX so với trước đây và theo một nghiên cứu năm 2021 của Salesforce, có tới 82% khách hàng mong muốn tiếp tục liên hệ với các Call Center sau đại dịch.
Với sự lên ngôi của các sản phẩm Generative AI như ChatGPT và các dịch vụ sắp ra mắt Bing Chat, Google Bard, Anthropic Claude, các Call Center cũng dần dần được trang bị thêm các tính năng hỗ trợ AI để xử lý các cuộc gọi nhằm tiết kiệm nhân công, nâng cao chất lược dịch vụ, phân tích cuộc gọi, tạo cơ hội gia tăng giá trị lợi nhuận cho khách hàng.
Các Call center trước đây trang bị công nghệ IVR ((Interactive Voice Response), hệ thống trả lời tự động bằng giọng nói. Người gọi vào sẽ gặp được trả lời:
- Nhấn phím 1, trả lời thắc mắc a,
- Nhấn phím 2, cung cấp dịch vụ b,
- Nhấn phím 0, gặp tổng đài viên.
Đó là hình thức tự động theo quy tắc (rule-based automation), không uyển chuyển. Hệ thống Call Center mới đây được trang bị công nghệ Conversational Voice AI. Người gọi có thể tương tác với AI Robot. Robot có thể "hiểu" ý định (intent) người đối thoại và trả lời phù hợp với mục tiêu được thiết lập. Tất nhiên, con người vẫn có thể kiểm soát các công đoạn để gia tăng hiệu quả và xử lý các vấn đề câu hỏi phức tạp, mơ hồ mà máy chưa thể thực hiện hiệu quả.
Convesation AI dựa trên 3 cấu thành chính:
- Nhận diện giọng nói (Automatic Speech Recognition-ASR) chuyển giọng nói thành các văn bản (Speech to Text)
- Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding-NLU): phân loại, hiểu ý định người đối thoại (intent management).
- Tạo ra câu trả lời (Natural Language Generation-NLG) và chuyển những trả lời dạng văn bản thành giọng nói (Text to Speech- TTS)
Phát triển Convesation AI cho các ngôn ngữ khác nhau có những thách thức chính như:
Độ phức tạp của ngôn ngữ: Mỗi ngôn ngữ đều có ngữ pháp, cú pháp và từ vựng riêng. Phát triển Conversation AI có thể hiểu chính xác và tạo ra ngôn ngữ ở tất cả mức độ phức tạp của nó là một thách thức đáng kể.
Tính sẵn có của dữ liệu: Việc phát triển các mô hình AI hội thoại hiệu quả đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu đào tạo. Tuy nhiên, ở một số ngôn ngữ, số lượng dữ liệu đào tạo chất lượng cao có sẵn có thể bị hạn chế, gây khó khăn cho việc phát triển các mô hình chính xác. Ví dụ ChatGPT được đào tạo với bộ dữ liệu chiếm đến 92% tổng số dữ liệu được huấn luyện và như vậy tính chính xác của một ngôn ngữ sẽ phụ thuộc lớn vào các tập dữ liệu ngôn ngữ này
Sự khác biệt về văn hóa: Các ngôn ngữ khác nhau thường gắn liền với các nền văn hóa khác nhau, điều này có thể ảnh hưởng đến cách mọi người sử dụng ngôn ngữ. Phát triển Conversation AI nhạy cảm về mặt văn hóa và phù hợp với các đối tượng khác nhau là một thách thức đang diễn ra. Các mô hình ngôn ngữ lớn hiện nay được các quốc gia phương Tây huấn luyện là một trở ngại khi áp dụng các mô hình này vào các quốc gia phương Đông, Hồi giáo,
Đa ngôn ngữ: Nhiều người trên thế giới là đa ngôn ngữ, có nghĩa là họ nói nhiều hơn một ngôn ngữ. Conversation AI có thể chuyển đổi liền mạch giữa các ngôn ngữ, hiểu chính xác và tạo ra ngôn ngữ trong các ngữ cảnh khác nhau là một thách thức đáng kể.
Phương ngữ và trọng âm: Trong các ngôn ngữ, có thể có những biến thể đa dạng về phương ngữ và trọng âm. Conversation AI có thể hiểu chính xác và tạo ngôn ngữ bằng các phương ngữ và giọng điệu khác nhau là một thách thức. Ví dụ như cùng tiếng Việt nhưng người miền Bắc, miền Trung, miền Nam phát âm khác nhau, điều này ảnh hưởng đến mức độ nhận diện ngôn ngữ (speech recognition) đáng kể.
Có khá nhiều Voice AI đang phát triển hiện nay và rất nhiều các ngân hàng, bảo hiểm, tổ chức tài chính, viễn thông đang ráo riết nghiên cứu và tiến tới triển khai các giải pháp Voice AI cho doanh nghiệp mình nhằm phục vụ công tác chăm sóc khách hàng, tele marketing, giải đáp thắc mắc, hỗ trợ nhân viên,... Việc lựa chọn sản phẩm cho Khách hàng Doanh nghiệp rất khó khăn.
Sáng 10/03/2023, một hội thảo giới thiệu công nghệ AI dùng cho các trung tâm cuộc gọi (Call Center). Call Center đã được tổ chức tại Tòa nhà Liên hiệp các Hội Khoa học kỹ thuật TPHCM nằm ở địa chỉ 224 Điện Biên Phủ, P7, Quận 3, Ho Chi Minh City.
Sản phẩm được giới thiệu là AI Rudder của một doanh nghiệp khởi nghiệp (startup) có trụ sở ở Singapore, thành lập cách đây gần 4 năm và đã cung cấp cho 200 khách hàng trên thế giới với 20 ngôn ngữ khác nhau trong đó có tiếng Việt, theo tài liệu của AI Rudder.
Trong buổi giới thiệu, chuyên gia Nick Ma của AI Rudder cũng đã trình diễn (demo) sản phẩm gọi ra nhắc nợ khách hàng, nhận lời nhắn, xác nhận nợ khá ấn tượng. AI Rudder nhận diện khá tốt nếu giọng nói là của người miền Bắc nhưng một người tham dự nói giọng miền Nam thì kết quả không tốt bằng. Như tất cả các AI robot, khả năng hiểu ngôn ngữ phụ thuộc vào lượng dữ liệu được huấn luyện.
Cuối buổi hội thảo là việc ký kết hợp tác giữa AI Rudder và một công ty địa phương HSG, chuyên về lĩnh vực cung cấp sản phẩm phần cứng, phầm mềm về tổng đài, Call Center.
 |
Đại diện AI Rudder trao giấy chứng nhận nhà phân phối chính thức tại Việt Nam cho công ty công nghệ HSG |
Và AI Rudder có thể là một sản phẩm phù hợp với điều kiện nâng cao chất lượng xử lý bằng tiếng Việt. Đó cũng là nhiệm vụ của công ty địa phương HSG.
Các Call Center đóng một vai trò quan trọng trong các ngành công nghiệp khác nhau bằng cách cải thiện sự hài lòng của khách hàng, tăng doanh thu và giảm chi phí. Với sự gia tăng của các sản phẩm Generative AI như ChatGPT và các dịch vụ sắp ra mắt Bing Chat, Google Bard, Anthropic Claude, các Call Center đang dần được trang bị các tính năng hỗ trợ AI để xử lý cuộc gọi và cải thiện chất lượng dịch vụ.
Phát triển Conversation AI cho các ngôn ngữ khác nhau đưa ra những thách thức như độ phức tạp của ngôn ngữ, dữ liệu sẵn có, sự khác biệt về văn hóa, đa ngôn ngữ và phương ngữ/giọng. AI Rudder, một sản phẩm hỗ trợ AI dành cho tổng đài có thể nhận dạng giọng nói bằng 20 ngôn ngữ, bao gồm cả tiếng Việt. AI Rudder có thể là một lựa chọn của các doanh nghiệp đang muốn đột phát (disruption) công tác chăm sóc khách hàng với Call Center trang bị công nghệ AI.
