Ứng dụng trí tuệ nhân tạo mang lại nhiều giá trị vô hình

Zalo AI Summit, diễn đàn về trí tuệ nhân tạo lớn nhất Việt Nam vừa được tổ chức lần thứ ba. Với chủ đề “đưa AI vào cuộc sống”, những diễn giả xuất hiện tại Zalo AI Summit 2019 đã chia sẻ cách mà bản thân họ và tổ chức đang sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo để ứng dụng vào các sản phẩm, giải pháp nhằm cải thiện kinh doanh, trải nghiệm của khách hàng.

Trong khuôn khổ sự kiện, các công ty nghiên cứu AI hàng đầu tại Việt Nam đã giới thiệu những sản phẩm và ứng dụng của AI vào thực tế. Nhiều sản phẩm được giới thiệu tại sự kiện đã có hàng triệu người dùng đến từ các công ty lớn như VNN AI, Aimesoft, Viettel Cyberspace Center và Zalo AI Lab.

Là diễn giả duy nhất đến từ một công ty viễn thông, ông Trần Mạnh Quân, Giám đốc sản phẩm AI của Trung tâm Không gian mạng Viettel (VTCC) đã có những chia sẻ về cách ứng dụng AI để tối ưu việc phục vụ khách hàng và các dịch vụ của Viettel.

Tại Zalo AI Summit 2019, kinh nghiệm về ứng dụng AI trong sản phẩm và khắc phục các khó khăn đã được những diễn giả chia sẻ. Ảnh: Quỳnh Trang.

Giá trị vô hình mà AI mang lại

Chúng tôi luôn cố gắng sử dụng công nghệ để tăng hiệu quả kinh doanh của công ty. Trong đó, AI là công nghệ được ứng dụng hiệu quả và giải quyết được nhiều vấn đề do công ty đặt ra, do vậy từ năm 2016 chúng tôi đã tập trung vào trí tuệ nhân tạo.

Một trong những vấn đề đầu tiên chúng tôi giải quyết được là ứng dụng AI để chặn tin nhắn rác. Sau khi dùng giải pháp do VTCC phát triển, Viettel đã giúp giảm tin nhắn rác cho khách hàng từ hàng triệu tin nhắn xuống còn khoảng vài chục nghìn mỗi ngày.

Một ví dụ khác là callbot. Chúng tôi có rất nhiều cuộc gọi đi tới các khách hàng trả sau. Gọi tới khách hàng thì có hiệu quả hơn khi thông báo về việc quá hạn mức cho khách, nhưng với số lượng khoảng 5 triệu thuê bao trả sau thì việc gọi điện cho khách hàng tốn rất nhiều nhân lực, khoảng 200 người mà vẫn không đủ. Nhờ áp dụng cuộc gọi bằng máy, chúng tôi sẽ tiết kiệm được rất nhiều chi phí nhân lực.

Hiệu quả sẽ tùy thuộc vào nhu cầu hay vấn đề cụ thể. Ví dụ với sản phẩm chatbot mà tôi giới thiệu hôm nay, chúng tôi dự đoán nó có thể tiết kiệm chi phí khoảng 30%, và được áp dụng cho 65-80% trường hợp chat với khách hàng.

Thực tế thì đến nay tỷ lệ chăm sóc khách hàng qua chatbot đạt 50%. Trong tương lai tỷ lệ này sẽ đạt được đến như kỳ vọng.

Nhìn chung có nhiều vấn đề sẽ hiệu quả khi khắc phục được những nhược điểm của con người. Với tính năng chat thông thường, chúng tôi thống kê có khoảng 20% số tin nhắn không được phản hồi vì nhiều lý do, có thể là người trả lời quá bận, không thể xử lý hết được. Tại Viettel chúng tôi cũng phải có khoảng 50 người chuyên trả lời tin nhắn, mỗi ngày trả lời khoảng 3.000 lượt trên website và trang xã hội.

Ông Trần Mạnh Quân, Giám đốc sản phẩm AI tại VTCC chia sẻ các khó khăn khi tạo ứng dụng chatbot để trả lời tin nhắn của khách hàng. Ảnh: Quỳnh Trang.

Đúng vậy. Góc nhìn của chúng tôi rất thực tế: AI có thể áp dụng được vào tất cả quy trình bán hàng, chăm sóc khách hàng hay những ứng dụng nội bộ. Dù chỉ là một ứng dụng rất nhỏ thôi, nếu có thể làm cho nó tốt hơn thì đó cũng là lợi ích của AI rồi.

Chúng tôi muốn dần dần đưa AI vào cuộc sống như vậy

AI cũng giải quyết được những thứ mà con người khó đảm bảo do giới hạn. Ví dụ như chúng tôi có những nhân viên chăm sóc khách hàng, và con người thì bao giờ cũng có cảm xúc. Có thể hôm nay bạn vui, nhưng mai bạn buồn, vậy thì điều đó có thể ảnh hưởng tới trải nghiệm khách hàng được chăm sóc.

Vậy thì làm thế nào để phân biệt nhân viên hôm đó đúng là bị ảnh hưởng bởi cảm xúc chứ không phải khả năng kém thật? Trước đây chúng tôi có hệ thống kiểm soát, sẽ có người nghe các cuộc gọi chăm sóc khách hàng để nhận xét về cách xử lý. Tuy nhiên dùng người thì chắc chỉ nghe được khoảng 1% số cuộc gọi hàng ngày.

Bây giờ chúng tôi có thể áp dụng công nghệ chuyển giọng nói thành văn bản (STT) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Áp dụng hai cái đó là có thể tìm ra được vấn đề nào bị phàn nàn nhiều, tỷ lệ tích cực hay tiêu cực như thế nào để vừa khắc phục vấn đề, vừa có thể điều chỉnh hành vi nhân viên chăm sóc nếu cần. Như vậy chỉ cần hai công nghệ đó là có thể giải quyết vấn đề.

Ngoài ra, cũng có những việc rất đơn giản nhưng có thể tối ưu với AI. Chúng tôi có hợp tác với VVN AI, đại diện của họ cũng có mặt tại Zalo AI Summit năm nay, để số hóa chứng minh thư hoặc căn cước của khách hàng nhanh nhất bằng cách chụp ảnh, thay vì phải nhập từng trường dữ liệu như trước. Việc này có thể chỉ giúp tiết kiệm được nửa phút cho mỗi giao dịch thôi, nhưng với quy mô của Viettel thì sẽ tiết kiệm rất nhiều.

Đây cũng là những ví dụ cho thấy ngoài giải quyết vấn đề, AI còn mang lại những giá trị vô hình. Khi khách hàng tiếp xúc, họ thấy được những công nghệ mà chúng tôi đang áp dụng, qua đó ấn tượng và càng tin tưởng hơn.

Còn khoảng cách giữa công nghệ và thực tế

Nói chung AI là công cụ, nhưng phải xác định hiệu quả đối với từng ngành nghề thì sẽ không giống nhau. Một số ngành hiệu quả có thể kể đến như ngành bán lẻ, viễn thông hoặc điện lực. Mỗi ngành sẽ có những đặc thù khác nhau, tri thức ngành riêng biệt do vậy hiệu quả cũng khác nhau. Một mô hình đã áp dụng tốt ở ngành này, khi sang ngành khác chưa chắc đã tối ưu.

Khi tư vấn cho khách hàng, chúng tôi cũng luôn phải nhắc lại rằng có khoảng cách giữa công nghệ và thực tế. Công việc của người làm sản phẩm là làm sao để sản phẩm của mình lấp được nhiều phần nhất trong khoảng cách đó. Tất nhiên, để làm được sản phẩm AI tốt thì cũng có nhiều thử thách phải vượt qua.

Đại diện của VTCC cho rằng giữa công nghệ và thực tế luôn có khoảng cách, và nhiệm vụ của người làm sản phẩm là cố gắng lấp đầy khoảng cách đó. Ảnh: Na Sơn.

Khi khách hàng nhắn tin, hành vi của họ rất khó lường. Họ có thể nhắn sai chính tả, không dấu, viết tắt hoặc thậm chí dùng teen code. Đó là cái chúng tôi phải lường trước, và phải huấn luyện AI để hiểu được khách hàng gõ cái gì giống như con người đọc được.

Trên dữ liệu thực tế chúng tôi gặp khoảng 15% tin nhắn là gõ sai. Do vậy chúng tôi phải xây dựng mô hình kiểm tra và sửa lỗi chính tả, ngoài những lỗi thông thường hay gặp thì chúng tôi bổ sung khoảng 70.000 mẫu câu hỏi đã dán nhãn, xây dựng bộ 200.000 từ khóa để xử lý. Hiện tại độ chính xác của chúng tôi đạt khoảng 90%.

Ngoài ra, một hành vi cũng rất hay gặp nữa của khách hàng là gửi hình hoặc sticker. Đó cũng là giới hạn của hệ thống khi hiện tại nó chưa nhận diện được những hình ảnh này. Với vấn đề này thì các hệ thống trí tuệ nhân tạo đa thể thức như có giới thiệu trong buổi hôm nay có thể giải quyết được.

Ở Viettel chúng tôi duy trì kênh chat đã lâu, do vậy việc xây dựng chatbot chắc chắn sẽ thuận tiện hơn. Với những đơn vị mới lần đầu làm sản phẩm chat, để làm ra một chatbot sẽ gặp nhiều khó khăn.

Tôi nghĩ có thể chia AI thành 3 mức. Mức đầu tiên là coi như thay cho các giác quan của con người như mắt nhìn, tai nghe và miệng nói. Hiện tại thì có thể coi “mắt” nó tốt hơn mình rồi, nhưng tai và miệng thì kém hơn một chút.

Mức thứ hai là hiểu. Hiểu nghĩa là tổng kết được từ dữ liệu theo ngành dọc, theo đúng những nhu cầu và mô hình mình áp dụng. Mức thứ ba là sáng tạo, tức là khi có tri thức rồi, có dữ liệu rồi, thì máy có thể sáng tạo, tự viết báo hay làm nhạc chẳng hạn.

Ở mức thứ ba thì những nghiên cứu cũng rất nhiều rồi, nhưng tính ứng dụng thì không cao. Kể cả ở mức thứ hai là hiểu, thì AI cũng chưa thay thế hoàn toàn được con người, mà chỉ thay thế phần nào thôi.

Hiện nay việc áp dụng AI sẽ có hiệu quả nhất cho các nghiệp vụ đơn giản, lặp lại và khối lượng xử lý lớn có thể thay thế cho con người như giải đáp tự động, gọi thông báo/xác nhận đơn hàng tự động, nhập liệu tự động từ hình ảnh/giọng nói.

Nhật Minh