Conversational AI

Trong số những sản phẩm mà Got It đang xây dựng, Conversational AI (CAI) là sản phẩm có tuổi đời trẻ nhất, chưa có nhiều khách hàng nhất. Tuy nhiên, đây lại là sản phẩm phức tạp nhất và được kỳ vọng lớn nhất trong chiến lược phát triển của công ty.

Tại sao lại như vậy? CAI có gì đặc biệt? Hãy cùng mình tìm hiểu trong bài viết hôm nay nhé!

1. Sản phẩm CAI

“Một ứng dụng no-code, áp dụng công nghệ của tương lai – AI và giúp cho các doanh nghiệp phục vụ thượng đế của họ với chi phí tiết kiệm nhất.”

Sản phẩm CAI (Conversational Artificial Intelligence) có tiền thân là QuerychatAI, được ra đời vào những ngày giữa năm 2019. Trải qua nhiều giai đoạn phát triển, đổi mới và cải tiến sản phẩm, QuerychatAI đã thay đổi rất nhiều so với những phiên bản đầu tiên cả về định hướng lẫn tính năng. Đến tháng 11 năm 2020, sản phẩm đã được đổi tên thành CAI. 

Cái tên nói lên tất cả. Conversational (hội thoại) chính là vấn đề mà CAI giải quyết. Artificial Intelligence (trí thông minh nhân tạo) là công nghệ mà CAI sử dụng. Chúng ta cùng tìm hiểu sâu hơn xem thực sự CAI là gì nhé!

CAI là động cơ chính
Nếu ví Got It như một cỗ máy du hành tương lai, thì CAI sẽ là động cơ chính.

2. Vấn đề cần giải quyết

2.1. Ví dụ

Câu hỏi mà rất nhiều người sẽ đặt ra khi đọc đến đây đó là, sản phẩm CAI đang và sẽ giải quyết vấn đề gì? Để cho bạn dễ hình dung, mình sẽ lấy một ví dụ như sau.

Giả sử, bạn là một người tiêu dùng. Bạn rất thích xem phim Marvel. Bỗng một hôm khi đang lướt Facebook thì bạn thấy có một cửa hàng rao bán sản phẩm “áo giáp Ironman”. Sản phẩm quá đẹp và bạn quyết định đặt ngay lấy một chiếc để dịp Halloween tới còn “lên mặt” với bạn bè. Cửa hàng nói với bạn là hàng sẽ được ship đến nhà bạn vào đâu đó thứ hai tuần sau. Nhưng rồi thứ hai tuần sau đã đến, áo giáp chưa thấy đâu trong khi tiền thì đã được trả trước. Bạn sốt ruột nên liền nhắn tin hỏi cửa hàng.

Bạn đợi 1 phút, không thấy ai xem tin nhắn, rồi 1 giờ, 1 ngày, cũng chẳng thấy ai trả lời. Đúng đến ngày hôm sau thì cửa hàng mới hồi âm. Hoá ra vì số lượng đặt hàng quá lớn, nên đội ngũ chăm sóc khách hàng phải mất tới hơn một ngày để xử lý các tin nhắn được gửi trước đó.

2.2. Vấn đề rút ra

Chúng ta dễ thấy trong ví dụ trên có hai vấn đề lớn. 

Vấn đề thứ nhất: Khách hàng không được phục vụ một cách tốt nhất. Khách hàng là thượng đế. Mọi thứ một sản phẩm làm đều là để làm hài lòng khách hàng. Do đó, việc để thời gian phản hồi quá lâu là một điều khó chấp nhận. 

Vấn đề thứ hai: Công ty phải bỏ ra chi phí không hề rẻ để thuê nhân viên chăm sóc khách hàng (customer support). Nếu là doanh nghiệp nhỏ như trong ví dụ trên, có thể sẽ chỉ phải thuê 1-5 nhân viên. Nhưng nếu là một công ty lớn cỡ như Zendesk, Indiegogo,… thì con số là khổng lồ.

Ngoài hai vấn đề chính kể trên thì còn một số nhược điểm khác mà các hệ thống chăm sóc khách hàng truyền thống đang gặp phải như: không có các chức năng liên quan đến phân tích số liệu (statistics), phân tích cảm xúc (sentiment analytics), etc.

Bạn thấy đấy, có những thứ tưởng chừng quen thuộc, đơn giản như conversation (cuộc hội thoại) nhưng cũng sẽ có rất nhiều vấn đề cần phải giải quyết. Vậy CAI làm thế nào để giải quyết được những vấn đề này?

3. Ý tưởng sản phẩm CAI

Từ những vấn đề nêu ở trên, team CAI chúng mình suy nghĩ và đưa ra rất nhiều ý tưởng. Cuối cùng team đi đến một giải pháp và cũng là một xu thế chung của thế giới phần mềm hiện nay. Đó là xây dựng một no-code platform. 

CAI là một ứng dụng no-code/low-code điển hình

Một ứng dụng no-code/low-code là ứng dụng mà người dùng không cần biết nhiều hoặc chỉ cần biết rất ít về phát triển phần mềm vẫn có thể sử dụng để tạo ra một công cụ với đầy đủ các chức năng phục vụ nhu cầu của doanh nghiệp.

Với lý tưởng phát triển sản phẩm theo cách “Sáng tạo và Đơn giản hoá”, team Got It đã nghĩ rằng: Tại sao không tạo ra một ứng dụng mà ở đó những doanh nghiệp chỉ cần cung cấp một số dữ liệu đầu vào là họ có thể tạo ra một ứng dụng của riêng mình? Trong ứng dụng đó, thay vì phải cần nhân viên túc trực 24/7, tại sao không sử dụng AI để giúp quá trình chăm sóc khách hàng trở nên nhanh chóng và hữu ích?

Vậy là CAI ra đời, một ứng dụng no-code, áp dụng công nghệ của tương lai – AI giúp cho các doanh nghiệp phục vụ thượng đế của họ với chi phí tiết kiệm nhất.

Hệ thống chăm sóc khách hàng sẽ được CAI hỗ trợ hiệu quả
Giả sử doanh nghiệp của bạn có 3 nhân viên chăm sóc khách hàng, mỗi nhân viên hưởng lương khoảng 15tr/tháng, và tổng số yêu cầu cả năm của khách hàng là khoảng 10 ngàn yêu cầu. Với sự giúp đỡ của CAI, công ty bạn sẽ tiết kiệm được số tiền hơn 80 triệu đồng, và quan trọng hơn là tăng 20% tính tự động. 
(Tính toán chỉ mang tính tương đối)

4. Kiến trúc và công nghệ

4.1. Kiến trúc sản phẩm

Giờ sẽ là phần dành cho những ai quan tâm đến kiến trúc và công nghệ được CAI sử dụng. Nếu bạn không muốn đi sâu vào chi tiết, thì bạn có thể skip phần này và đọc phần tiếp theo. Mình có chuẩn bị một bản video demo để cho bạn thấy CAI đã “chăm sóc” khách hàng hộ “Xứ sở đồ chơi Marvel” như thế nào.

Sự kết hợp giữa Got It Automate và Got It Discovery sẽ giúp các doanh nghiệp có hệ thống chăm sóc khách hàng hiệu quả, tiết kiệm
Sự kết hợp giữa Got It Automate và Got It Discovery sẽ giúp các doanh nghiệp có hệ thống chăm sóc khách hàng hiệu quả, tiết kiệm.

Cùng quay lại với kiến trúc của CAI. Như đã nói ở phần giới thiệu, CAI là một hệ thống phức tạp với nhiều thành phần, trong đó có hai phần chính là: Got It DiscoverGot It Automate. Đầu vào của hệ thống là dữ liệu lịch sử các cuộc hội thoại (historical conversation logs) giữa nhân viên chăm sóc và khách hàng. Đầu ra của hệ thống là một con bot đã “hiểu” được cách “chăm sóc” khách hàng và được tích hợp vào các hệ thống mà doanh nghiệp đang dùng để tiếp nhận yêu cầu từ khách hàng như CRM (customer relationship management), Ticketing.

hức năng của hai thành phần Got It Discover và Got It Automate trong CAI
Bảng miêu tả chức năng của hai thành phần: Got It Discover và Got It Automate.

4.2. Công nghệ được sử dụng

Dưới đây là một số công nghệ mà team CAI đang sử dụng:

  • Rasa là một machine learning framework mã nguồn mở dùng cho việc xử lý các cuộc hội thoại bằng văn bản hoặc giọng nói.
  • GPT-3 là một mô hình tạo văn bản do công ty OpenAI của tỷ phú Elon Musk phát triển. Mô hình này chứa tới 175 tỉ tham số và được đánh giá là một trong những mô hình xử lý văn bản tốt nhất hiện nay.
  • BERT là một kỹ thuật machine learning được sử dụng phục vụ cho việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. BERT được phát triển bởi Google và lần đầu được giới thiệu với công chúng vào năm 2018.

5. Demo CAI

Sẽ có rất nhiều bạn đang mong đợi phần demo để xem thực sự CAI hoạt động như thế nào phải không? Chúng mình cũng rất háo hức được giới thiệu với bạn!

Sau đây mình sẽ demo cho các bạn thấy nếu sử dụng CAI thì công việc chăm sóc khách hàng sẽ gọn nhẹ như thế nào nhé.

6. Kết luận

Bên cạnh những ưu điểm kể trên, sản phẩm CAI vẫn còn đó một số bài toán cần phải giải quyết trong thời gian tới, chẳng hạn như các vấn đề liên quan đến độ chính xác, hiệu năng. Dẫu vậy, xu hướng thì vẫn là xu hướng. CAI vẫn đang trên con đường được hứa hẹn là sẽ làm thay đổi phần lớn ngành công nghiệp chăm sóc khách hàng.

PS: CAI là một sản phẩm đang trong quá trình phát triển nên sẽ có rất nhiều cải tiến và thay đổi trong tương lai, những gì được đề cập trong bài viết này có thể sẽ chỉ đúng cho thời điểm viết bài. Do đó, nếu bạn yêu thích CAI và muốn tham gia vào quá trình đặt những viên gạch đầu tiên cho hệ thống, thì hãy tham gia cùng team chúng mình nhé.

PPS: Bạn có thể đọc thêm về chia sẻ của các team member của CAI:
Chandra Khatri – Chief Scientist, Head of CAI
Thang Tran – Front-end Lead of CAI

(Bài viết bởi Jerry – Software Engineer, team CAI tại Got It Vietnam)

7. Tham khảo

Nếu bạn quan tâm, hãy xem các vị trí đang tuyển dụng của Got It tại: bit.ly/gotit-hanoi và đọc thêm về quy trình tuyển dụng tại đây.

https://d1iv5z3ivlqga1.cloudfront.net/wp-content/uploads/2021/04/29235048/1_QAG9RXQyyMAY7i9OYo84FA.png
Got It Vietnam
May 28, 2021
Share this post to:
Tags:
0 Comments
Inline Feedbacks
View all comments
Các bài viết liên quan
PhotoStudy Stack Transition – Hành trình “đập đi xây lại” cho một hệ thống 10 năm tuổi

PhotoStudy Stack Transition – Hành trình “đập đi xây lại” cho một hệ thống 10 năm tuổi

Theo số liệu mới nhất từ Esomar và Appinventiv, cứ mỗi 24 giờ trôi qua, Apple App Store và Google Play Store sẽ chào đón sự ra đời của hơn 5,000 mobile app mới. Nhưng, tiếc là, cùng thời điểm đó, người ta cũng chứng kiến hơn 4,000 “đứa con tinh thần” của các nhà […]
Khi con gái làm IT (2): Tỏa sáng theo cách của riêng mình

Khi con gái làm IT (2): Tỏa sáng theo cách của riêng mình

Hãy cùng tìm hiểu những “sắc màu cá tính” của Got It Girls qua những câu chuyện của chúng mình trong Got It E-Magazine số hôm nay và đạp đổ những định kiến về con gái làm IT nhé! Tốt nghiệp chuyên Tin, trường THPT Chuyên Hà Nội – Amsterdam, Hương nối dài hành trình […]
Những kiến thức cần thiết để trở thành nhà phát triển Web

Những kiến thức cần thiết để trở thành nhà phát triển Web

Trở thành những nhà phát triển web là mong muốn của rất nhiều các bạn trẻ theo đuổi lĩnh vực công nghệ thông tin. Vậy đâu là những kiến thức quan trọng nhất mà một web developer cần phải “nằm lòng”? Tất cả sẽ được Got It giải đáp trong bài viết sau đây!  Mục […]
Thung lũng Silicon: 5 sự thật có thể bạn chưa biết

Thung lũng Silicon: 5 sự thật có thể bạn chưa biết

Chắc hẳn, nếu là người đam mê và theo đuổi lĩnh vực công nghệ, bạn đã ít nhất một lần nghe đến cái tên “thung lũng Silicon”. Tuy nhiên, bên cạnh những sự hào nhoáng đi liền với thành công của những cái tên như Google, Apple, Facebook, vẫn có những sự thật bất ngờ […]
Conversational AI

Conversational AI

Trong số những sản phẩm mà Got It đang xây dựng, Conversational AI (CAI) là sản phẩm có tuổi đời trẻ nhất, chưa có nhiều khách hàng nhất. Tuy nhiên, đây lại là sản phẩm phức tạp nhất và được kỳ vọng lớn nhất trong chiến lược phát triển của công ty. Tại sao lại […]
Chandra Khatri – Hành trình xây dựng các sản phẩm AI từ Ebay, Amazon, Uber đến Got It

Chandra Khatri – Hành trình xây dựng các sản phẩm AI từ Ebay, Amazon, Uber đến Got It

Năm 2018, Amazon Alexa Prize ghi dấu thị trường khi phát triển cho Alexa khả năng trò chuyện tự nhiên không khác biệt mấy so với một người bình thường. Đằng sau bước đột phá đó là Chandra Khatri, khi ấy làm Lead Artificial Intelligence Scientist tại Amazon Alexa. Từ Ebay, Amazon, đến Uber, Chandra […]