Trong những năm gần đây, AI chatbot như ChatGPT đang thu hút sự chú ý và ngày càng được các trung tâm liên lạc sử dụng rộng rãi. Nhiều công ty quan tâm đến việc triển khai Generative AI chatbot nhưng lại chưa tiến hành do thiếu know-how cụ thể.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ giải thích các đặc điểm cơ bản và các loại chatbot AI tổng hợp, đồng thời phân tích chi tiết những ưu điểm và nhược điểm khi triển khai chúng, cũng như những điểm cần lưu ý. Bài viết này cung cấp đầy đủ thông tin để giúp bạn quyết định liệu chatbot AI tổng hợp có phù hợp với công ty của bạn hay không.
Qua bài viết, bạn sẽ có được kiến thức cơ bản về các Generative AI chatbot. Từ đó, bạn có thể đánh giá mức độ tương thích với nhu cầu của công ty mình và cân nhắc kỹ lưỡng những ưu và nhược điểm của việc triển khai AI chatbot.
1. Generative AI Chatbot là gì?
Đầu tiên, ta hãy cùng tìm hiểu một số kiến thức cơ bản về chatbot.
1.1. Các loại chatbot truyền thống
- Loại kịch bản
Chatbot dựa trên kịch bản là chatbot giao tiếp với người dùng bằng cách tự động phản hồi theo các kịch bản đặt trước. Hướng dẫn sẽ được đưa ra theo mô hình lựa chọn đã định sẵn. Các câu hỏi thường gặp sẽ được chuyển đến mục FAQs và các câu hỏi có thể được trả lời theo cách tiêu chuẩn, ví dụ như giá cả, sẽ được trả lời tự động. Những câu hỏi không thể trả lời tự động có thể được chuyển cho nhân viên.
- Loại FAQ
Chatbot loại FAQ là loại chatbot tự động hiển thị nội dung phù hợp nhất cho thông tin đầu vào của người dùng bằng cách so sánh dữ liệu sử dụng trong quá khứ với các bài viết tích lũy. Về cơ bản, nó có cấu trúc đơn giản đáp ứng mọi thắc mắc với nội dung cụ thể được ghi lại trong hệ thống, tuy nhiên bằng cách chuẩn bị nội dung đa dạng, người dùng có thể lựa chọn nội dung phù hợp với nhu cầu của mình, có thể tham khảo và tự mình giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng.
1.2. Bối cảnh ra đời của Generative AI Chatbot
Sự ra đời của các chatbot AI tạo sinh đã được hỗ trợ rất nhiều bởi tiến bộ công nghệ. Sự phát triển của xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tăng cường tài nguyên tính toán đã cải thiện đáng kể khả năng tạo và hiểu văn bản. Việc sử dụng AI mã nguồn mở đã làm thay đổi hoàn toàn bối cảnh phát triển, khiến nó trở nên tương đối rẻ và dễ tiếp cận với mọi người. Điều này đã cho phép đáp ứng nhu cầu phản hồi tức thì và trải nghiệm cá nhân hóa của người dùng.
Hơn nữa, lợi ích từ góc độ quản lý cũng ngày càng lớn. Chatbot AI giúp giảm chi phí nhân công và vận hành, đồng thời cung cấp khả năng mở rộng để phục vụ nhiều người dùng cùng lúc. Ngoài ra, thông qua việc sử dụng dữ liệu lớn và phản hồi từ dữ liệu người dùng, nó có thể xây dựng các mô hình đối thoại chính xác cao và cho phép cải tiến liên tục.
Sự ra mắt của “Siri” và “IBM Watson” vào năm 2011 đã mở đường cho sự phổ biến của chatbot AI tạo sinh. Hơn nữa, vào năm 2016, Microsoft, Facebook và Google đã lần lượt công bố các dịch vụ và sản phẩm cho chatbot tại các sự kiện của họ, thu hút sự chú ý đáng kể đến công nghệ chatbot.
Năm 2014, các loa thông minh như “Amazon Alexa” của Amazon và “Google Home” của Google đã được bán ra, và kể từ đó, chatbot AI tạo sinh đã trở nên phổ biến rộng rãi trong các hộ gia đình.
Các yếu tố xã hội và văn hóa cũng thúc đẩy xu hướng này. Sự phát triển của chuyển đổi số và sự quan tâm ngày càng tăng đối với công nghệ AI đã đẩy nhanh sự phổ biến của chatbot AI tạo sinh. Ngoài ra, việc phân khúc nhu cầu khách hàng trên thị trường, yêu cầu ngày càng cao và nhu cầu cải thiện hiệu quả kinh doanh của các doanh nghiệp đã tạo ra nhiều thách thức mới mà cần phải giải quyết gấp bằng sức mạnh của công nghệ mới. Sự kết hợp của những yếu tố này đã khiến chatbot AI tạo sinh trở thành một phần không thể thiếu trong xã hội hiện đại.
Chatbot sử dụng AI đang được chú ý như một giải pháp cho những thách thức này. Các lĩnh vực mà chatbot AI tạo sinh có thể giải quyết rất đa dạng và đang nhận được nhiều kỳ vọng lớn. Ví dụ, tiềm năng của nó đang mở rộng trong nhiều tình huống khác nhau, như phản hồi nhanh chóng trong hỗ trợ khách hàng, cung cấp dịch vụ 24/7, tư vấn ban đầu và hỗ trợ chẩn đoán trong lĩnh vực y tế, hỗ trợ học tập cá nhân trong lĩnh vực giáo dục, và nhiều hơn nữa.
Như vậy, tầm quan trọng của chatbot AI tạo sinh ngày càng tăng lên như một công cụ đáp ứng nhu cầu xã hội cùng với sự phát triển của công nghệ.
1.3. Generative AI Chatbot là gì?
Generative AI Chatbot là các chương trình sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để thực hiện các cuộc hội thoại. Những chatbot này có thể hiểu ngôn ngữ của con người và đưa ra câu trả lời thích hợp. Các chatbot AI sáng tạo sử dụng các bộ dữ liệu và mô hình được đào tạo trước để tạo ra các cuộc hội thoại, nhờ đó chúng có thể trả lời những thông tin và câu hỏi mới. Vì vậy, nó được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau như hỗ trợ khách hàng, cung cấp thông tin và giải trí.
2. Tính năng và cơ chế của Generative AI chatbot
2.1. Các tính năng từ góc nhìn của người dùng
Các chatbot AI tổng quát tự động tạo ra câu trả lời dựa trên cả “lượng dữ liệu khổng lồ mà mô hình AI tổng quát đã học trước” và “dữ liệu được cung cấp khi nhập lời nhắc”. Do đó, nó được đặc trưng bởi khả năng trả lời linh hoạt các câu hỏi mà người vận hành không lường trước được.
Chatbot AI truyền thống chỉ có thể hiển thị các câu trả lời được chuẩn bị trước và không thể trả lời các câu hỏi không mong muốn. Mặt khác, với AI tổng quát, câu trả lời cho câu hỏi của người dùng được tạo ra dựa trên tất cả dữ liệu mà AI tổng quát có thể nhìn thấy.
Do đó, có thể tạo câu trả lời cho bất kỳ câu hỏi nào, điều này mang lại lợi ích lớn cho người dùng vì họ có thể giải quyết câu hỏi một cách nhanh chóng. Bạn cũng có thể trả lời một cách thông minh các câu hỏi dài, phức tạp hoặc có nhiều biến thể về chính tả của người dùng.
2.2. Cách thức hoạt động của Generative AI Chatbot
Các Generative AI chatbot có cơ chế tự động tạo ra các câu trả lời dựa trên thông tin đầu vào của người dùng. Quá trình này hoạt động như sau.
![Giải phóng sức mạnh của chatbot AI vào năm 2024! Tìm hiểu cách sử dụng chúng trong hoạt động của công ty bạn 6 Screenshot 2024 07 16 115003](https://miichisoft.com/wp-content/uploads/2024/07/Screenshot-2024-07-16-115003.png)
2.2.1. Input đầu vào từ người dùng
Đầu tiên, người dùng nhập câu hỏi và yêu cầu của họ bằng ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Đầu vào này không có hạn chế về định dạng hoặc nội dung, cho phép người dùng đặt câu hỏi một cách trực quan.
Ví dụ: “Xin vui lòng cho tôi biết cách sửa lốp ô tô của tôi” hoặc “Thời tiết tuần tới thế nào?”
2.2.2. Input của người dùng được chuyển đổi thành prompt (trên hệ thống người dùng)
Input của người dùng được dịch thành prompt trong hệ thống chatbot. Prompt là một đoạn văn bản được định dạng truyền đạt rõ ràng một câu hỏi hoặc hướng dẫn tới AI tổng hợp. Ở giai đoạn này, ngôn ngữ đầu vào tự nhiên của người dùng được định dạng theo cách mà AI tổng hợp có thể dễ dàng hiểu được.
2.2.3. Generative AI nhận prompt và tạo câu trả lời dựa trên dữ liệu đã học từ trước và dữ liệu đầu vào từ prompt
Khi Generative AI nhận được prompt, nó sẽ tham chiếu đến cơ sở dữ liệu khổng lồ gồm dữ liệu được đào tạo trước và tạo ra câu trả lời phù hợp nhất cho nội dung của prompt. Dữ liệu học tập bao gồm dữ liệu hội thoại trong quá khứ, kiến thức bách khoa và thông tin từ các lĩnh vực chuyên ngành, được sử dụng toàn diện để đưa ra câu trả lời tối ưu.
2.3. Các tính năng của Generative AI chatbot
Không giống như chatbot AI truyền thống,Generative AI chatbot không chỉ hiển thị các câu trả lời cố định, được kiểm tra trước mà còn có khả năng tạo ra câu trả lời mới cho câu hỏi của người dùng. Cụ thể nó có những đặc điểm sau.
2.3.1. Phản hồi linh hoạt
Các AI chatbot truyền thống dựa vào các kịch bản được lập trình sẵn và các mẫu câu trả lời cố định, khiến chúng không thể trả lời các câu hỏi không được lường trước tới. Tuy nhiên, các chatbot AI tổng quát có thể hiểu nhanh câu hỏi của người dùng và tạo ra câu trả lời thích hợp. Điều này cho phép chúng ta trả lời linh hoạt những câu hỏi bất ngờ.
2.3.2. Tạo câu trả lời dựa trên dữ liệu
AI tạo ra câu trả lời bằng cách tham khảo nhiều loại dữ liệu mà nó đã học trước, vì vậy bạn có thể mong đợi câu trả lời dựa trên lượng kiến thức phong phú. Điều này cho phép người dùng có được thông tin chính xác và hữu ích hơn.
2.3.3. Đáp ứng nhu cầu của người dùng
Các Generative AI chatbot có thể hiểu sâu sắc thông tin đầu vào của người dùng và đáp ứng chính xác nhu cầu của họ. Ví dụ: ngay cả khi câu hỏi của người dùng dài và phức tạp hoặc có nhiều biến thể về chính tả, AI vẫn có thể hiểu chính xác ý định của người dùng và đưa ra câu trả lời thích hợp.
Bằng cách này, các chatbot AI tổng hợp có tính linh hoạt và khả năng thích ứng mà các chatbot truyền thống thiếu, cho phép chúng đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Điều này được kỳ vọng sẽ cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động.
3. Hiệu quả của việc triển khai chatbot AI tạo sinh
Chatbot AI tạo sinh là một trong những công nghệ đang phát triển nhanh chóng trong những năm gần đây, và nhiều doanh nghiệp đang xem xét việc triển khai nó. Việc triển khai chatbot AI tạo sinh không chỉ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng mà còn hứa hẹn cải thiện hiệu quả hoạt động nội bộ và tăng cường khả năng cạnh tranh thông qua việc sử dụng dữ liệu. Bài viết này sẽ giải thích các hiệu quả cụ thể của việc triển khai chatbot AI tạo sinh từ hai góc độ sau:
3.1. Cải thiện trải nghiệm khách hàng
3.1.1. Nâng cao khả năng tự giải quyết vấn đề và sự hài lòng của khách hàng
Khách hàng có thể tự giải quyết các câu hỏi đơn giản mà không cần tương tác với nhân viên hỗ trợ khách hàng. Điều này cho phép nhân viên hỗ trợ khách hàng tập trung vào các yêu cầu phức tạp hơn mà chatbot khó xử lý, từ đó cải thiện chất lượng phản hồi đối với các vấn đề khó. Kết quả là khách hàng có thể giải quyết nhanh chóng các thắc mắc hoặc vấn đề của họ, dẫn đến sự hài lòng cao hơn.
Hơn nữa, khách hàng sẽ không còn ngần ngại khi gọi điện và có thể tránh bỏ sót câu hỏi. Điều này giúp giảm các khiếu nại về dịch vụ hỗ trợ như “không thể kết nối” hoặc “phản hồi chậm”, đồng thời góp phần nâng cao uy tín của doanh nghiệp. Hiệu quả tương tự cũng có thể đạt được với bộ phận hỗ trợ nội bộ.
Khi khách hàng có thể dễ dàng tham vấn, những câu hỏi nhỏ trước đây bị bỏ qua sẽ được đưa ra ánh sáng, và các ý kiến thiểu số sẽ được ghi lại dưới dạng dữ liệu. Ngoài ra, việc thu thập thông tin cá nhân, vốn khó thu thập trực tiếp từ các nhân viên điều hành, cũng trở nên khả thi, mở rộng phạm vi sử dụng dữ liệu hơn nữa.
3.1.2. Cải thiện hiệu quả và giảm gánh nặng cho bộ phận hỗ trợ khách hàng và trợ giúp
Chatbot AI tạo sinh có thể hoạt động 24/7, do đó khách hàng không còn cảm thấy không hài lòng khi nhân viên phụ trách vắng mặt. Khi nhu cầu của khách hàng ngày càng đa dạng, nội dung yêu cầu cũng trở nên phức tạp hơn. Trong nhiều trường hợp, việc hỗ trợ khách hàng đầy đủ trở nên khó khăn với phương pháp phản hồi dựa trên kịch bản sử dụng dữ liệu đã đăng ký trước. Tuy nhiên, chatbot AI tạo sinh tự động học hỏi để đưa ra câu trả lời tối ưu dựa trên dữ liệu tích lũy, cho phép đưa ra câu trả lời linh hoạt và phù hợp hơn so với phương pháp dựa trên kịch bản.
Điều này giúp cải thiện hiệu quả xử lý yêu cầu và giảm thời gian chờ đợi của khách hàng. Ngoài ra, việc trả lời nhanh chóng và chính xác giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng và có thể cải thiện lòng tin đối với doanh nghiệp. Đặc điểm nổi bật nhất của chatbot AI tạo sinh là khả năng cải thiện độ chính xác của câu trả lời thông qua việc học liên tục.
Chatbot dựa trên kịch bản có giới hạn về nội dung có thể trả lời. Trong trường hợp không thể xử lý, con người cần phải can thiệp và trả lời lại. Trong những trường hợp như vậy, lợi ích về giảm chi phí không được thực hiện. Tuy nhiên, với chatbot AI tạo sinh, có thể đưa ra câu trả lời tối ưu từ nhiều dữ liệu và có thể xử lý các yêu cầu mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này giúp giảm chi phí nhân lực.
3.2. Nâng cao nghiệp vụ và tăng cường khả năng cạnh tranh
3.2.1 Ứng dụng trong marketing
Hiểu khách hàng thông qua phân tích dữ liệu: Chatbot AI tạo sinh thu thập một lượng lớn dữ liệu thông qua các cuộc hội thoại với khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu này, có thể nắm bắt mô hình hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược marketing có mục tiêu.
Marketing cá nhân hóa: Có thể đưa ra đề xuất cá nhân hóa phù hợp với từng khách hàng. Điều này giúp tăng sự tương tác của khách hàng và tối đa hóa hiệu quả của các chiến dịch marketing.
Tối ưu hóa chiến dịch: Có thể tối ưu hóa các hoạt động marketing tiếp theo bằng cách phân tích dữ liệu từ các chiến dịch trước đó và xác định các phương pháp và thời điểm hiệu quả.
3.2.2 Tăng cường khả năng cạnh tranh thông qua tích lũy dữ liệu
Việc tích lũy nhật ký tương tác của chatbot AI tạo sinh như một nguồn dữ liệu dẫn đến việc cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng và tăng cường khả năng cạnh tranh của toàn công ty. Dữ liệu tích lũy được sử dụng như một cơ sở tri thức nội bộ, thúc đẩy việc chia sẻ kiến thức giữa các nhân viên. Điều này giúp nâng cao kỹ năng của toàn bộ tổ chức, dẫn đến việc tăng cường khả năng cạnh tranh.
Ngay cả khi chuyển giao cho nhân viên, việc phản hồi suôn sẻ vẫn có thể thực hiện được dựa trên nhật ký trước đó. Hơn nữa, việc sử dụng dữ liệu tương tác tích lũy trong các cuộc trò chuyện để cải thiện sản phẩm và nội dung hợp đồng, điều chỉnh hướng dẫn sử dụng và bao bì cũng dẫn đến việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
4. Giải pháp chatbot AI tạo sinh của Miichisoft
Chatbot AI tạo sinh “dxGAI Chatbot” của Miichisoft sử dụng công nghệ RAG (*) để tối đa hóa hiệu quả hỗ trợ và cải thiện hiệu suất trong nhiều khía cạnh như phát triển khách hàng tiềm năng và tương tác với người dùng.
Về RAG (Retrieval Augmented Generation) Retrieval Augmented Generation (RAG) là một kỹ thuật nhằm cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của mô hình tạo sinh AI bằng cách sử dụng dữ liệu thu thập từ các nguồn thông tin bên ngoài. RAG là sự kết hợp giữa tìm kiếm thông tin (Retrieval) và mô hình tạo văn bản (Generation). Nói cách khác, nó lấp đầy khoảng trống trong cách thức hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).
dxGAI Chatbot xây dựng cơ sở dữ liệu kiến thức bằng cách tải lên dữ liệu nội bộ ở nhiều định dạng khác nhau (pdf, csv, doc, v.v.). Bằng cách tận dụng lịch sử tương tác với khách hàng và nội bộ cùng với dữ liệu học tập, kết hợp với phản hồi của người vận hành thông qua nền tảng, chatbot tự động cập nhật và tối ưu hóa để cải thiện thời gian phản hồi và độ chính xác.
Ngoài ra, có thể thêm chức năng trò chuyện vào bất kỳ trang web nào bằng cách sử dụng mã nhúng đơn giản, và có thể tùy chỉnh giao diện của chatbot bằng cách điều chỉnh màu sắc, logo, nội dung, v.v. để tạo ấn tượng về thương hiệu. Cũng có thể kết nối chatbot với nhiều công cụ khác nhau trong doanh nghiệp như LINE, Slack, Notion, WhatsApp, Zapier, v.v.
Nếu bạn đang cân nhắc triển khai chatbot, vui lòng liên hệ với chúng tôi.
5. Ví dụ về ứng dụng chatbot AI theo ngành
Các doanh nghiệp đã tích cực triển khai chatbot AI tạo sinh.
5.1. Erica: Trợ lý tài chính ảo của Bank of America
Erica của Bank of America cách mạng hóa cách khách hàng quản lý tài chính bằng cách sử dụng dữ liệu cá nhân và phân tích. Erica cung cấp thông tin về số dư tài khoản mới nhất, báo cáo chi tiêu hàng tuần, thông tin điểm tín dụng và hỗ trợ 24/7 để giải quyết vấn đề nhanh chóng. Khách hàng có thể tương tác với Erica bằng giọng nói và văn bản.
Erica cung cấp các chức năng sau: Chủ động cung cấp thông tin chi tiết hữu ích được cá nhân hóa và đưa ra lời khuyên tài chính. Nó cũng thông báo cho khách hàng về ngày đáo hạn hóa đơn tiếp theo và lên lịch ngày thanh toán. Ngoài ra, nó còn trả lời các câu hỏi liên quan đến tài khoản.
Cách thức hoạt động: Erica chỉ có sẵn trong ứng dụng di động của Bank of America, có thể tải xuống miễn phí từ App Store và Google Play.
5.2. Edward: Người chủ trì ảo của Khách sạn Edwardian
Edward là chatbot AI SMS hỗ trợ khách của Khách sạn Edwardian. Edward sử dụng số điện thoại di động để truy cập thông tin chi tiết của khách và cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cao. Edward hiểu nhu cầu của khách và phản hồi chính xác cho hơn 1,200 chủ đề. Kết quả là, doanh số dịch vụ phòng của khách sạn đã tăng tới 50%.
Edward cung cấp các chức năng sau: Giới thiệu tiện nghi của khách sạn, cung cấp chỉ đường và lời khuyên đơn giản. Khi cần thiết, nó xử lý các khiếu nại về khách sạn, cung cấp thông tin về tình trạng phòng trống và nhận đặt phòng. Nó cũng xử lý thanh toán.
Cách thức hoạt động: Edward chỉ có sẵn cho khách của Khách sạn Edwardian. Khách nhận được một liên kết văn bản khi check-in và giao tiếp với Edward thông qua tin nhắn SMS.
5.3. Julie: Trợ lý du lịch ảo của Amtrak
Ask Julie là một hệ thống rất tiện lợi giúp hành khách của Amtrak nhận được câu trả lời cần thiết mà không cần gọi điện cho dịch vụ khách hàng. Kể từ khi triển khai Julie, Amtrak đã đạt được những kết quả đáng kinh ngạc, cụ thể là tăng tỷ suất lợi nhuận đầu tư lên 8 lần và giảm chi phí dịch vụ khách hàng 1 triệu đô la.
Hơn nữa, nhờ người dùng có thể dễ dàng tương tác thông qua Julie, tỷ lệ đặt chỗ của Amtrak đã tăng 25% và tạo ra doanh thu cao hơn 30% so với các kênh khác.
Các chức năng chính của Julie bao gồm:
Đầu tiên, hỗ trợ hành khách đặt vé. Bằng cách sử dụng Julie, hành khách có thể đặt vé dễ dàng và nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian.
Tiếp theo, hỗ trợ hành khách điền các biểu mẫu cần thiết. Việc điền các biểu mẫu liên quan đến chuyến đi cũng trở nên suôn sẻ hơn với hướng dẫn của Julie.
Cuối cùng, cung cấp thông tin về đặt chỗ, ga và tuyến đường. Julie cung cấp mọi thông tin cần thiết cho hành khách và hỗ trợ lập kế hoạch cho chuyến đi.
Julie có sẵn trên cả trang web và điện thoại của Amtrak, được thiết kế để hành khách có thể nhận thông tin một cách suôn sẻ và hiệu quả.
6. Câu hỏi thường gặp
Câu hỏi 1: Chatbot AI tạo sinh là gì?
Chatbot AI tạo sinh là một chatbot AI sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tạo ra câu trả lời theo thời gian thực dựa trên đầu vào của người dùng. Khác với chatbot dựa trên kịch bản hoặc FAQ truyền thống, nó tạo ra câu trả lời linh hoạt dựa trên dữ liệu đã học trước và đầu vào từ người dùng.
Câu hỏi 2: Lợi ích của chatbot AI tạo sinh là gì?
Những lợi ích chính của chatbot AI tạo sinh bao gồm:
+ Phản hồi linh hoạt: Có thể xử lý phù hợp các câu hỏi ngoài dự kiến.
+ Tạo câu trả lời dựa trên dữ liệu: Sử dụng cơ sở dữ liệu lớn để cung cấp thông tin chính xác và hữu ích.
+ Đáp ứng nhu cầu của người dùng: Xử lý được các câu hỏi phức tạp hoặc có lỗi chính tả, hiểu chính xác ý định của người dùng và trả lời.
Câu hỏi 3: Sự khác biệt giữa chatbot AI tạo sinh và chatbot truyền thống là gì?
Đặc điểm của chatbot AI tạo sinh là có tính linh hoạt và khả năng thích ứng cao hơn so với chatbot dựa trên kịch bản hoặc FAQ truyền thống, vì nó tạo ra câu trả lời theo thời gian thực bằng cách sử dụng dữ liệu đã học trước. Chatbot truyền thống phụ thuộc vào các kịch bản hoặc mẫu câu trả lời cố định được thiết lập trước, nên có thể gặp khó khăn khi xử lý các câu hỏi ngoài dự kiến.
7. Kết luận
Chúng tôi đã giải thích chi tiết về đặc điểm, cơ chế và hiệu quả triển khai của chatbot AI tạo sinh. So với chatbot dựa trên kịch bản hoặc FAQ truyền thống, chatbot AI tạo sinh có tính linh hoạt và khả năng thích ứng được cải thiện đáng kể, có thể đáp ứng nhu cầu đa dạng của người dùng. Việc triển khai có thể nâng cao chất lượng hỗ trợ khách hàng, cải thiện sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động. Ngoài ra, việc tích lũy và sử dụng dữ liệu cũng dẫn đến tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tăng cường khả năng cạnh tranh.
Việc triển khai chatbot AI tạo sinh vào hoạt động kinh doanh của công ty có thể mang lại hiệu quả công việc và sự hài lòng của khách hàng trong nhiều lĩnh vực, vì vậy rất đáng để xem xét. “dxGAI Chatbot” của Miichisoft sử dụng công nghệ RAG để cung cấp hỗ trợ hiệu quả và hiệu suất cao. Nếu bạn đang cân nhắc triển khai, vui lòng liên hệ với chúng tôi. Chúng tôi hy vọng rằng chatbot AI tạo sinh sẽ đóng góp vào việc cải thiện hoạt động kinh doanh và nâng cao sự hài lòng của khách hàng cho công ty bạn.