Ứng dụng Chatbot AI vào hoạt động của ngân hàng thương mại

Tóm tắt: Ngân hàng là một trong những ngành ứng dụng nhiều công nghệ tiên tiến nhất vào xử lí và tự động hoá hệ thống, bởi ngân hàng có bộ máy hoạt động cùng khối lượng công việc vô cùng lớn. Việc ứng dụng Chatbot AI trong ngân hàng đang là xu thế dẫn đầu trong dịch vụ chăm sóc khách hàng, nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ một cách nhanh chóng của khách hàng. Bài viết phân tích về Chatbot AI, đánh giá thực trạng ứng dụng Chatbot AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng và những lợi ích mà nó mang lại. Đồng thời, tác giả cũng đề xuất những yêu cầu cần có trong một Chatbot AI nhằm mang lại trải nghiệm tối ưu nhất cho khách hàng.

Từ khóa: Chatbot AI, trải nghiệm khách hàng, ứng dụng trí tuệ nhân tạo,…

Applying Chatbot AI in banking operation

Abstract: Banking is one of the industries that apply the most advanced technologies to process and automate the system because banks have an giant operating apparatus and an extremely large workload. The application of Chatbot AI in banking is a leading trend in customer care services, in order to meet the needs of customers quickly. The article gives analysis on AI Chatbot, along with the current status of AI Chatbot application in the finance - banking and the benefits it brings. At the same time, the authors also propose requirements needed in an AI Chatbot to bring the best experience to customers.

1. GIỚI THIỆU

Chatbot đang là giải pháp hữu hiệu được nhiều nhà điều hành vận dụng để nâng cao chất lượng hoạt động của ngân hàng. Mục đích chính của Chatbot trong ngân hàng là cung cấp trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Tuy nhiên, Chatbot cũng giúp các nhân viên ngăn ngừa các tình huống căng thẳng phát sinh từ việc giao tiếp trực tiếp với khách hàng, từ đó mang lại những tác động tích cực cho ngân hàng.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHATBOT AI

Chatbot là một chương trình máy tính cho phép con người tương tác với công nghệ bằng nhiều phương thức nhập liệu chẳng hạn như giọng nói, văn bản, cử chỉ và chạm, 24/7 365. Chatbot được xây dựng dựa trên nền tảng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI, artificial intelligence), học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) và dữ liệu lớn (big data).

Chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng qua một giao diện trò chuyện hoặc bằng âm thanh (như Siri, Google Assistant…). Nó có thể thay thế con người trả lời các tin nhắn, thắc mắc của khách hàng thông qua bộ câu hỏi đã được cài đặt sẵn hoặc trí thông minh của robot, tương tự như con người đang trò chuyện với nhau.

Được biết đến với nhiều tên khác nhau như bot đàm thoại AI, trợ lý AI, trợ lý ảo thông minh, trợ lý khách hàng ảo, trợ lý kỹ thuật số và hơn thế nữa, chatbot đang ngày càng phổ biến.

Chatbot AI được trang bị thêm công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), công nghệ máy học (machine learning) giúp Chatbot có khả năng tự học từ những cuộc trò chuyện thực tế với người dùng để trở nên thông minh hơn theo thời gian. Công nghệ xử lí ngôn ngữ tự nhiên (NLP) giúp Chatbot AI hiểu ý định trong câu nói của người dùng và đưa ra những phản hồi chính xác. Người dùng không phải nhập những câu dập khuôn ‘máy móc’ để giao tiếp với Chatbot mà hoàn toàn có thể diễn tả ý định theo cách của riêng mình. Nhờ xác định các từ khóa, các biến trong câu nói của người dùng mà Chatbot AI hiểu và đối đáp linh hoạt với người dùng.

Bên cạnh đó, Chatbot AI có khả năng tích hợp nhiều tính năng tiện ích bổ sung, nhằm giải quyết đa dạng các vấn đề của doanh nghiệp. Chatbot không những có thể tư vấn, cung cấp thông tin về các sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp, mà còn có thể thực hiện nhiều tác vụ như thu thập thông tin khách hàng, đặt hàng, đặt lịch hẹn.

3. THỰC TRẠNG ỨNG DỤNG CHATBOT AI

3.1. Ứng dụng Chatbot AI vào hoạt động ngân hàng trên thế giới

Theo báo cáo của Conversocial, 2020, 71% người tiêu dùng sẽ sẵn lòng sử dụng nếu nó có thể cải thiện trải nghiệm khách hàng. 41% người tiêu dùng tin rằng Chatbot có thể cung cấp trải nghiệm và dịch vụ khách hàng tốt hơn, hiệu quả hơn.

Báo cáo từ Drift, 2020, đại đa số (87,2%) người tiêu dùng có trải nghiệm trung lập hoặc tích cực với chatbot. Thống kê cho thấy, người tiêu dùng vào năm 2021 dễ tiếp thu hơn nhiều đối với các tương tác Chatbot. Chỉ một phần nhỏ (12,8%) báo cáo những trải nghiệm tiêu cực với họ. Chatbot là kênh truyền thông thương hiệu phát triển nhanh nhất, việc sử dụng Chatbot như một kênh truyền thông thương hiệu đã tăng lên tới 92% kể từ năm 2019. 24,9% người mua đã sử dụng Chatbot để giao tiếp với các doanh nghiệp vào năm 2020, tăng so với mức 13% của năm trước.

Những năm gần đây, Chatbot không chỉ được sử dụng trong môi trường dịch vụ chăm sóc khách hàng mà còn được sử dụng với vai trò khác nhau trong doanh nghiệp để cải thiện trải nghiệm khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh, trong đó phải kể đến lĩnh vực tài chính – ngân hàng.

Kỳ vọng của khách hàng trong ngành Ngân hàng liên tục phát triển trong thời gian gần đây. Mặc dù có tiện ích của ngân hàng kỹ thuật số và dựa trên ứng dụng hoặc ngân hàng trực tuyến, khách hàng vẫn muốn nhiều hơn nữa để loại bỏ mâu thuẫn với ngân hàng hàng ngày. Nhiều ngân hàng đang tìm cách đưa ra chiến lược đối thoại để mang lại trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng. Và Chatbot có thể giúp ích rất nhiều bằng cách làm cho dịch vụ khách hàng nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Theo Aurelie & Luis, 2020, 2/3 các công ty dịch vụ tài chính toàn cầu hàng đầu đã triển khai việc sử dụng Chatbot cho các ứng dụng của họ kể từ khi đại dịch COVID-19 bắt đầu.

Các ngân hàng hàng đầu ứng dụng thành công Chatbot AI và nhận lại những lợi ích to lớn phải kể đến như:

Bank Of America (Mỹ)

Là một trong những ngân hàng lớn nhất ở Mỹ, Bank of America (BoA) đang đi theo làn sóng áp dụng Chatbot AI trong lĩnh vực tài chính.

Ngân hàng này đã giới thiệu Erica, một Chatbot giao tiếp bằng giọng nói và văn bản với khách hàng. Erica là sự kết hợp trí thông minh nhân tạo vào dịch vụ ngân hàng di động, qua đó giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn. Chatbot tận dụng “phân tích tiên đoán và nhắn tin nhận thức” để cung cấp hướng dẫn tài chính cho hơn 45 triệu khách hàng của chính ngân hàng này. Là một thành phần tích hợp của trải nghiệm ngân hàng di động, Erica được thiết kế để khách hàng có thể truy cập 24/7 và thực hiện “giao dịch hàng ngày” ngoài dự đoán nhu cầu tài chính riêng của từng khách hàng và giúp họ đạt được mục tiêu tài chính của mình cung cấp các khuyến nghị thông minh. Erica giúp khách hàng quản lý các nhu cầu ngân hàng đơn giản và hiệu quả hơn.

Wells Fargo (Mỹ)

Wells Fargo thử nghiệm một “Chatbot” thông qua nền tảng Facebook Messenger với “vài trăm nhân viên”. Trợ lý ảo này liên lạc với người dùng để cung cấp thông tin tài khoản và giúp khách hàng đặt lại mật khẩu của họ. Công nghệ AI cho phép Wells Fargo có một trải nghiệm và biến nó thành một cuộc trò chuyện đơn giản trong môi trường thân thiện. Đó là tiện ích tiết kiệm thời gian rất lớn cho những khách hàng bận rộn hoặc khách hàng thường dùng của Messenger.

JPMorgan Chase(Mỹ)

Mặc dù Chatbot thường được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, JPMorgan, ngân hàng lớn nhất Mỹ lại sử dụng các bot để sắp xếp các hoạt động văn phòng. Gần đây họ đã ra mắt COIN, một bot có thể phân tích các hợp đồng pháp luật phức tạp nhanh hơn và thành thạo hơn các luật sư. Kể từ khi ra mắt cách đây một năm, bot đã giúp JPMorgan tiết kiệm hơn 360.000 giờ lao động.

Chatbot này sử dụng công nghệ để phân tích cú pháp tin nhắn cho nhân viên, cho phép truy cập vào các hệ thống phần mềm và xử lý các yêu cầu cơ bản về CNTT như đặt lại mật khẩu. Sau đó, ngân hàng dự định sẽ tiếp tục sử dụng bot để tìm nguồn thu nhập mới, giảm chi phí và giảm rủi ro.

Capital One (Mỹ)

Capital One có Eno, Chatbot từng đoạt giải thưởng ở Skandinaviska Enskilda Banken (SEB), hỗ trợ khách hàng xử lý tiền qua điện thoại di động. Khách hàng có thể nhận thông tin từ chatbot về số dư tài khoản, lịch sử giao dịch và hạn mức tín dụng của họ dưới dạng tin nhắn. Chatbot này thậm chí có thể cho phép khách hàng thanh toán hóa đơn thẻ tín dụng của họ ngay tức thì.

Eno là Chatbot thứ hai trong số các trợ lý ảo của Capital One sau khi tổ chức này ra mắt Amazon Alexa cách đây một năm. Alexa là một trợ lý ảo chấp nhận đầu vào dưới dạng lệnh thoại. Bot này cho phép khách hàng Capital One biết về các khoản thanh toán sắp tới, kiểm tra số dư tài khoản và thanh toán hóa đơn thẻ tín dụng bằng giọng nói. Khách hàng thậm chí có thể biết lịch sử giao dịch, để họ có thể quản lý chi tiêu tốt hơn trong tương lai.

Không giống như các phương thức ngân hàng truyền thống, Chatbot có thể mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn và nhanh hơn, cung cấp dịch vụ khách hàng thông minh 24/7. Chatbot giúp tinh giản các hoạt động, tự động hóa hỗ trợ khách hàng, và cung cấp cho khách hàng trải nghiệm thuận tiện và thú vị hơn. Thiết lập tối giản, tích hợp dễ dàng và khả năng truy cập thông qua môi trường hội thoại là những điểm tối ưu nhất khi dùng Chatbot.

Ally Bank (Mỹ)

Ally Bank là một trong những ngân hàng đầu tiên triển khai Chatbot, với sự ra mắt của Ally Assist vào năm 2015. Ally Assist là một trợ lý ảo trong ứng dụng Ally Mobile Banking. Ally Assist có thể được truy cập thông qua giọng nói hoặc văn bản để thực hiện các chức năng như thanh toán, chuyển khoản, giao dịch P2P và gửi tiền. Khách hàng cũng có thể yêu cầu tóm tắt tài khoản hoặc lịch sử giao dịch cũng như theo dõi các hình thức tiết kiệm và chi tiêu. Thông qua học máy, Ally Assist có thể dự đoán nhu cầu của khách hàng bằng cách phân tích tài khoản và giao dịch để đưa ra các chủ đề và thông điệp trợ giúp có liên quan. Trợ lý cũng sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để giải quyết các truy vấn dịch vụ khách hàng phổ biến.

HSBC (Hồng Kông, Trung Quốc)

Amy là một nền tảng phục vụ khách hàng dưới dạng một Chatbot trợ lý ảo dành cho ngân hàng doanh nghiệp tại HSBC Hồng Kông. Amy có thể hỗ trợ tức thì cho các thắc mắc của khách hàng trên cơ sở 24 × 7. Có sẵn trên máy tính để bàn và thiết bị di động bằng tiếng Anh, tiếng Trung Phồn thể truyền thống và tiếng Trung giản thể, Amy hiện bao gồm một số trang sản phẩm và phạm vi của nó sẽ được mở rộng hơn nữa. Cơ chế phản hồi của khách hàng được nhúng sẽ cho phép Amy học hỏi và làm giàu kiến thức của mình theo thời gian để có thể ứng phó với các truy vấn ngày càng rộng. Các giai đoạn phân phối tiếp theo sẽ thấy Amy tích hợp với trò chuyện trực tiếp để cho phép con người can thiệp liền mạch vào các truy vấn phức tạp hơn và cải thiện quy trình học tập của Amy bằng công nghệ AI mới nhất.

Commonwealth Bank (Úc)

Ngân hàng Commonwealth đã tung ra một chatbot có tên là Ceba để hỗ trợ khách hàng thực hiện hơn 200 tác vụ ngân hàng như kích hoạt thẻ, kiểm tra số dư tài khoản, thanh toán hoặc nhận tiền mặt không cần thẻ. Trong vòng một năm, CBA dự kiến sẽ hiểu 500.000 cách khách hàng, có thể yêu cầu đối với 500 hoạt động ngân hàng khác nhau. Tổng Giám đốc Điều hành Ngân hàng Commonwealth Digital, Pete Steel, cho biết trí tuệ nhân tạo sẽ ngày càng đóng vai trò quan trọng khi ngân hàng kỹ thuật số vượt ra ngoài việc chỉ cho phép các giao dịch liền mạch. “Các ngân hàng đang hướng tới việc cung cấp trải nghiệm ngân hàng trực tuyến được cá nhân hóa và sâu sắc cho khách hàng của chúng tôi, và trí tuệ nhân tạo cùng với công nghệ mạnh mẽ đằng sau nó là trung tâm của sự thay đổi này.

3.2. Ứng dụng Chatbot AI vào hoạt động ngân hàng tại Việt Nam

Tại Việt Nam, các ngân hàng cũng đang đẩy mạnh việc ứng dụng Chatbot như:

Shinhanbank Việt Nam

Shinhanbank Việt Nam (ngân hàng 100% vốn Hàn Quốc) tiếp tục chứng tỏ sự nhanh nhạy của mình khi bắt tay với Zalo (một trong những đơn vị tiên phong trong lĩnh vực AI tại Việt Nam) vào tháng 6/2018. Mục đích nhằm ứng dụng công nghệ hiện đại vào lĩnh vực tài chính, mang lại tiện ích tối đa cho người dùng như: Tra cứu và cập nhật được những thông tin số dư tài khoản, mở thẻ tín dụng, vay vốn tiêu dùng, vay mua nhà/xe và nhiều dịch vụ điện tử khác sẽ được mở rộng hơn nữa trong tương lai; Giải đáp và cung cấp thông tin cho khách hàng mọi lúc mọi nơi, kịp thời và hoàn toàn miễn phí...

TPBank

TPBank đã bắt đầu ứng dụng AI để phục vụ khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng số với trợ lý ảo có tên gọi là “T’Aio” trên Facebook Fanpage từ tháng 7/2017. Ứng dụng AI này có tác dụng sau: Phản hồi tự động khi nhận được đề nghị giao tiếp thông tin từ khách hàng chưa tới 5 giây; hoạt động 24/7 và liên tục học hỏi; hoàn thiện qua những lần hỗ trợ khách hàng để dần trở nên thông minh và giống con người hơn nhờ ứng dụng trí thông minh nhân tạo. Khi nhận được câu hỏi từ khách hàng, T’Aio sẽ phân tích câu trả lời có sẵn trong hệ thống dữ liệu và điểm mức độ tự tin có thể trả lời (confidence level). Trong trường điểm tự tin cao và vượt qua mức có thể trả lời, T’Aio sẽ phản hồi khách hàng.

VietABank

Trên trang Fanpage VietABank đã cập nhật thành công Chatbot đáp ứng nhu cầu phục vụ khách hàng 24/7. Cụ thể: tư vấn khách hàng các thông tin về lãi suất, tỷ giá, sản phẩm, biểu phí…; giải đáp các thắc mắc về địa điểm, phí giao dịch, quy trình mở thẻ; tốc độ giải đáp thông tin cho khách hàng chưa tới 5 giây cùng các khả năng kể trên, Chatbot đã thay thế nhân viên chăm sóc khách hàng để tư vấn các giao dịch phi tài chính.

4. ĐÁNH GIÁ ỨNG DỤNG CHATBOT AI TRONG NGÂN HÀNG

4.1. Những lợi ích mang lại

Công nghệ AI mang lại nhiều lợi thế cho bất kỳ ngành nào triển khai chúng. Những lợi ích đáng chú ý nhất của Chatbot ngân hàng được trình bày dưới đây (Alexander & Anastasia, 2020):

Giao tiếp tốc độ nhanh: Điều này đặc biệt đúng trong trường hợp của Chatbot bằng giọng nói. Một số người nhận thấy rằng các cuộc gọi điện thoại với người quản lý trực tiếp quá chậm và mang lại trải nghiệm khó chịu. Giao tiếp trực tiếp cũng có thể gây căng thẳng cho nhân viên dịch vụ khách hàng vì họ phải đối phó với những khách hàng giận dữ. Hơn nữa, họ phải làm điều đó hàng ngày và tuân thủ quy trình, bất kể người gọi có ngớ ngẩn, tức giận hay khó chịu đến mức nào. Chatbot được lập trình phù hợp luôn lịch sự. Hành vi của họ không phụ thuộc vào tâm trạng, họ phản hồi ngay lập tức và không quên mọi thứ.

Hỗ trợ suốt ngày đêm: Chatbot cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, vì vậy khách hàng hiện tại và tiềm năng có thể thử và giải quyết các vấn đề ngân hàng của họ sau giờ làm việc và vào cuối tuần. Điều này cuối cùng cũng dẫn đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn.

Nâng cao năng suất của nhân viên ngân hàng: Không phải tất cả các vấn đề của khách hàng đều cần đến sự trợ giúp của nhân viên. Trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết thành công các vấn đề nhỏ, chỉ để lại những trường hợp khẩn cấp và phức tạp nhất cho “phương pháp tiếp cận con người”. Vì vậy, việc sử dụng Chatbot sẽ giải phóng một phần thời gian của nhân viên và nâng cao hiệu quả hỗ trợ khách hàng. Việc sử dụng như vậy cũng cho phép các công ty tập trung sự chú ý và nỗ lực của các chuyên gia lành nghề vào những việc quan trọng mà Chatbot AI không thể giải quyết được.

Phương thức giao tiếp thuận tiện hơn: Chatbot có thể kết hợp nhiều chức năng khác nhau để tạo sự thuận tiện cho khách hàng ở các nhóm tuổi khác nhau. Về mặt tâm lý, những người thuộc thế hệ trẻ thích nhắn tin nhanh qua giao tiếp bằng giọng nói, vì vậy Chatbot có thể đáp ứng yêu cầu này. Mặt khác, người cao tuổi có thể gặp khó khăn khi nhập các yêu cầu của họ, vì vậy Chatbot giọng nói có thể phù hợp với nhu cầu của họ hơn.

Cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cho khách hàng: Chatbot có quyền truy cập vào thông tin đầy đủ về khách hàng hiện tại ngay cả trước khi họ bắt đầu quá trình trò chuyện. Chúng tự động nhận dạng và xác minh khách hàng dựa trên số điện thoại, thông tin đăng nhập / mật khẩu, mã thông báo ủy quyền hoặc các phương tiện nhận dạng an toàn và đáng tin cậy khác. Bằng cách này, họ có thể chào hỏi khách hàng bằng tên, giao tiếp bằng ngôn ngữ ưa thích của khách, đề xuất các ưu đãi và khuyến mại tùy chỉnh,...

Truy vấn ngân hàng tự động: Các ngân hàng có thể tận dụng bot để tự động hóa các truy vấn phổ biến liên quan đến sản phẩm, dịch vụ, ưu đãi và các khía cạnh chính khác của họ. Khi các truy vấn được tự động hóa, phản hồi luôn nhanh chóng và điều này giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Giảm chi phí hỗ trợ khách hàng: Chatbot có thể giúp các ngân hàng tự động hóa rất nhiều hệ thống và quy trình cũng như giải quyết rất nhiều truy vấn trong thời gian nhanh chóng. Điều này có thể tiết kiệm chi phí hỗ trợ khách hàng vì sẽ có ít yêu cầu về nguồn nhân lực hơn để thực hiện các nhiệm vụ ngân hàng.

4.2. Những bất cập trong ứng dụng

Bất chấp tất cả những lợi thế hiện có và có thể có, vẫn còn nhiều vấn đề cần cải thiện trong lĩnh vực trợ lý AI. Trong khi trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học không ngừng phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc, vẫn có một số lỗi khiến người dùng phải bận tâm. Cuộc khảo sát do Spiceworks, 2018, thực hiện cho thấy:

59% người dùng Chatbot phàn nàn về các vấn đề hiểu lầm khác nhau nảy sinh trong quá trình giao tiếp với AI.

30% người đã trả lời gặp phải tình trạng thực thi các lệnh không chính xác.

Công nghệ nhận dạng giọng nói vẫn còn nhiều sai sót. 29% số người nhận thấy rằng các Chatbot AI gặp khó khăn khi hiểu trọng âm. 23% phàn nàn rằng trợ lý thông minh không thể phân biệt giọng nói của chủ nhân.

Các mối quan tâm khác liên quan đến việc triển khai trợ lý AI là chi phí, cũng như các vấn đề bảo mật có thể xảy ra. Điều này đặc biệt đúng đối với ngành Ngân hàng, nơi bảo vệ dữ liệu được ưu tiên hàng đầu.

Theo Jim Marous, 2018, với bất kỳ sự đổi mới kỹ thuật số nào sử dụng máy học và trí tuệ nhân tạo, những lợi ích và hạn chế của việc sử dụng Chatbot sẽ thay đổi theo thời gian khi ngày càng có nhiều tổ chức phát triển các trường hợp sử dụng và tiếp tục mở rộng chức năng của công nghệ. Những hạn chế dưới đây về bản chất là không phải mọi Chatbot đều có những hạn chế này: 1.) Khả năng đối thoại có thể bị giới hạn trong một tập hợp hoặc định dạng câu hỏi rất cụ thể do nhóm phát triển Chatbot thiết lập. Hạn chế này nhanh chóng giảm bớt khi công nghệ này đang được thử nghiệm và triển khai; 2.) Chatbot có những hạn chế đáng kể dựa trên trọng âm và ngôn ngữ. Đối với các tổ chức ở các khu vực đa ngôn ngữ, hạn chế này trở thành một rào cản đáng kể hơn; 3.) Chatbot không thể trả lời nhiều câu hỏi cùng một lúc; 4.) Không phải tất cả người tiêu dùng đều quen thuộc hoặc cảm thấy thoải mái với chatbot vì sự hiểu biết hạn chế của họ; 5.) Việc mở rộng khả năng của Chatbot bị hạn chế bởi khả năng thuê các nhóm được đào tạo hoặc hợp tác với các tổ chức quen thuộc với công nghệ khá mới này.

5. KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ ĐỀ XUẤT

Với sự phát triển của cách mạng công nghiệp 4.0, việc ứng dụng AI vào hoạt động của các ngân hàng thương mại đang là xu thế, tuy nhiên việc vận dụng Chatbot AI chưa được ứng dụng rộng rãi tại các ngân hàng thương mại tại Việt Nam. Chính vì vậy, đòi hỏi các nhà điều hành cần có những đánh giá khách quan, xác đáng hơn về ứng dụng Chatbot AI, kịp thời triển khai, nâng cấp hệ thống, áp dụng mạnh mẽ, tận dụng triệt để lợi thế mà Chatbot AI mang lại.

Dựa trên báo cáo của Artificial Solutions, 2019, để xây dựng Chatbot phù hợp và mang lại những trải nghiệm tối ưu, Chatbot cần có những đặc điểm như sau:

Cuộc hội thoại thực sự

Xây dựng giao diện người dùng càng giống như cuộc trò chuyện giữa người với người càng tốt. Một Chatbot trò chuyện phải hiểu ý định người dùng, bất kể câu phức tạp đến mức nào; và có thể đặt câu hỏi đáp lại để loại bỏ sự mơ hồ hoặc đơn giản là để khám phá thêm về người dùng. Nó cần một bộ nhớ trong để sử dụng lại các phần thông tin quan trọng trong suốt cuộc trò chuyện cho mục đích ngữ cảnh hoặc cá nhân hóa và có thể đưa cuộc trò chuyện trở lại đúng hướng khi người dùng đặt câu hỏi lạc đề.

Kiểm soát phát triển

Rất khó lường trước cách mọi người có thể sử dụng hoặc lạm dụng một ứng dụng AI. Việc thiết kế giám sát hành vi đối với các công cụ phát triển dựa trên AI là cần thiết. Bằng cách đảm bảo mức độ kiểm soát trong ứng dụng, doanh nghiệp không chỉ tránh được những sai lầm khó xử mà còn cung cấp “mạng lưới an toàn” để quản lý các trường hợp ngoại lệ không mong muốn trong cuộc trò chuyện, luôn đảm bảo một trải nghiệm khách hàng.

Giải pháp cấp doanh nghiệp

Rất ít nền tảng phát triển Chatbot được xây dựng trên tâm thế của doanh nghiệp. Do đó, các tính năng được mong đợi như mặc định chẳng hạn: kiểm soát phiên bản, quay trở lại chức năng hoặc vai trò của người dùng để quản lý sự thiếu hợp tác giữa các nhóm khác nhau. Ngoài ra, cần có các tính năng hỗ trợ tốc độ phát triển bao gồm mã hóa tự động, kết nối web để cho phép tích hợp linh hoạt với các hệ thống bên ngoài và dễ dàng chuyển sang các dịch vụ, thiết bị và ngôn ngữ mới.

Mô hình kết hợp

Hầu hết các công cụ phát triển nền tảng Chatbot ngày nay đều là thuần túy ngôn ngữ hoặc mô hình máy học. Cả hai đều có mặt hạn chế. Một phương pháp kết hợp kết hợp ngôn ngữ và mô hình máy học là tốt nhất và cho phép doanh nghiệp nhanh chóng xây dựng các ứng dụng AI bất kể điểm xuất phát là với hoặc không có dữ liệu - và sau đó sử dụng đầu vào thực tế để tối ưu hóa ứng dụng. Ngoài ra, phương pháp này đảm bảo rằng hệ thống duy trì một tính cách nhất quán và đúng đắn và hành vi phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

Cá nhân hóa

Cá nhân hóa một cuộc trò chuyện tự động, không chỉ mang lại phản hồi chính xác hơn, mà còn gia tăng sự tham gia của khách hàng. Một số thông tin có thể được học một cách ‘rõ ràng’ (chẳng hạn như khách hàng chọn một tùy chọn từ danh sách các tính năng), đó là quá trình học tập tự động thông qua các phương thức "ngầm định" (như thông tin thu thập được từ tương tác trước đó) thực sự hữu ích cho việc phát huy khả năng của Chatbot AI. Điều này sau đó có thể được kết hợp với các nguồn thông tin và dữ liệu khác như vị trí địa lý, lịch sử mua hàng, thậm chí cả thời gian trong ngày, để cá nhân hóa cuộc trò chuyện thậm chí xa hơn.

Quyền sở hữu dữ liệu và phân tích

Một trong những cân nhắc chính khi chọn một nền tảng Chatbot là dữ liệu. Mọi người tiết lộ một lượng lớn thông tin trong các cuộc trò chuyện hàng ngày. Sở thích cá nhân, quan điểm, ý kiến, cảm xúc, khuynh hướng và nhiều hơn nữa là tất cả các phần của cuộc trò chuyện. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để cung cấp lại cho trò chuyện để tăng mức độ tương tác, đào tạo, duy trì cuộc trò chuyện Chatbot AI và có thể được phân tích để cung cấp dữ liệu hành động của doanh nghiệp. Đó là lý do tại sao doanh nghiệp phải duy trì quyền sở hữu dữ liệu của họ. Cùng với quyền sở hữu dữ liệu, cần xem xét gói phân tích dữ liệu được cung cấp như một phần của nền tảng, bao gồm sự linh hoạt trong việc đào sâu thông tin và hiểu bối cảnh của các cuộc trò chuyện, cũng như mức độ chi tiết được cung cấp.

Nền tảng chéo

Các ứng dụng trò chuyện đang dần xâm nhập vào tất cả các khía cạnh của cuộc sống hàng ngày, vì vậy cần đảm bảo rằng các ứng dụng đàm thoại có thể dễ dàng chuyển sang các ứng dụng hiện có và các thiết bị trong tương lai. Cần kiểm tra xem có thể sử dụng lại bao nhiêu phần trăm của phiên bản ban đầu ngay từ đầu khi chạy trên nhiều nền tảng hoặc dịch vụ khác nhau, có thể tiết kiệm tài nguyên đáng kể về lâu dài. Xem xét cách ứng dụng sẽ hỗ trợ người dùng khi họ hoán đổi từ thiết bị này sang thiết bị khác trong ngày cũng cần được chú trọng. Sự bền bỉ liền mạch của các cuộc trò chuyện tăng lên sự tương tác và sự hài lòng của khách hàng.

Bảo mật dữ liệu

Bảo mật dữ liệu là yếu tố quan trọng cần cân nhắc đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, đặc biệt là khi xử lý các quy định trong khuôn khổ và thông tin cá nhân của khách hàng. Tính linh hoạt là điều cần thiết trong nền tảng Chatbot AI để đáp ứng điều kiện an ninh, trên nhiều vùng địa lý và các yêu cầu pháp lý ngày nay.

Sự khác biệt hóa thương hiệu

Bằng cách thêm giao diện người dùng trò chuyện thông minh vào ứng dụng dành cho thiết bị di động, đồng hồ thông minh, loa và hơn thế nữa. Các tổ chức có thể thực sự khác biệt với các đối thủ cạnh tranh mà vẫn tăng hiệu quả.

Công nghệ đã được kiểm chứng

Cuối cùng, ứng dụng Chatbot phải được thử nghiệm với khách hàng thực. Doanh nghiệp phải hiểu cách họ phát triển và xây dựng các giải pháp; cách chuyển sang các ngôn ngữ hoặc dịch vụ mới; cách mở rộng sang các kênh hoặc thiết bị mới. Doanh nghiệp thấy lợi ích mà ứng dụng mang lại và tin rằng cuộc trò chuyện trên nền tảng Chatbot AI sẽ thúc đẩy chiến lược kỹ thuật số của họ trong tương lai.

Tài liệu tham khảo:

- Alexander R. & Anastasia K. 2020. Potential use cases and real-life examples of chatbots in the banking industry. Truy cập ngày: 10/8/2021, từ https://light-it.net/blog/chatbots-in-banking-indu...

- Artificial Solutions. 2020. Chatbots: The Definitive Guide (2020).

- Aurelie, L. & Luis, D. 2020. COVID-19 Stokes The Chatbot Hype In Financial Services. Truy cập ngày: 8/8/2021, từ https://go.forrester.com/blogs/covid-19-stokes-the...

- Conversocial. 2020. The state of customer experience trends report 2020 – Fourth edition. Truy cập ngày: 12/8/2021, từ https://www.conversocial.com/white-papers-and-repo...

- Drift. 2020. The State of Conversational Marketing. Truy cập ngày: 9/8/2021, từ https://www.drift.com/blog/chatbots-report/.

- Jim, M. 2018. Meet 11 of the Most Interesting Chatbots in Banking. Truy cập ngày: 10/8/2021, từ https://thefinancialbrand.com/71251/chatbots-banki...

- Peter. 2018. Data snapshot: AI Chatbots and Intelligent Assistants in the Workplace. Truy cập ngày: 10/8/2021, từ https://community.spiceworks.com/blog/2964-data-sn...

Bài đăng trên Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ số 21 năm 2021