Nền tảng AI điều phối hội thoại khách hàng, vận hành trên tri thức kiểm chứng được.
AI chỉ tạo ra giá trị khi nó mở rộng năng lực nhận thức và hành động của con người, chứ không thu hẹp vai trò của con người.
Kiến tạo một hạ tầng tri thức cho quan hệ khách hàng, trong đó mỗi tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng được thấu hiểu, định lượng và tối ưu một cách có hệ thống. Ở đó, AI đóng vai trò khuếch đại năng lực nhận thức của con người (human-in-the-loop), không thay thế phán đoán của con người.
Chuyển hoá dữ liệu hội thoại phi cấu trúc, phân tán trên nhiều kênh, thành tri thức có cấu trúc và kiểm chứng được. Trang bị cho doanh nghiệp Việt Nam các hệ thống AI vận hành theo ba nguyên tắc: minh bạch về nguồn gốc dữ liệu (data provenance), giải trình được cho từng quyết định tự động (explainability), và đặt con người ở trung tâm của mọi quy trình.
Mỗi kênh một giao thức, một định dạng, một nhịp độ. Không bộ phận nào nhìn thấy toàn cảnh.
Mỗi kênh có giao thức, định dạng và nhịp độ tương tác riêng. SmileBot chuẩn hoá chúng về một lược đồ dữ liệu hội thoại chung (unified schema), tạo nên một nguồn dữ liệu duy nhất và nhất quán (single source of truth) cho mọi phân tích phía sau.
SmileBot được thiết kế theo kiến trúc mô-đun gồm bốn tầng chuyên biệt, cùng vận hành trên một tầng dữ liệu hội thoại hợp nhất. Mỗi tầng đảm nhận một chức năng nhận thức riêng: tiếp nhận, mô hình hoá, truy xuất và đánh giá. Đầu ra có cấu trúc của tầng trước là đầu vào của tầng kế tiếp, tạo thành một pipeline dữ liệu khép kín.
Chuẩn hoá tin nhắn đa kênh vào một hàng đợi hợp nhất, phân loại ý định bằng NLP và định tuyến theo ngưỡng tự động hoá.
Đầu vào Tin nhắn đa kênh
Đầu ra Hội thoại đã phân loại
Tổng hợp hội thoại, giao dịch và hồ sơ thành các chỉ báo hành vi: giá trị vòng đời khách hàng (CLV), nguy cơ rời bỏ (churn) và cơ hội bán thêm.
Đầu vào Hội thoại và giao dịch
Đầu ra Chỉ báo và đề xuất hành động
Truy xuất tài liệu nội bộ theo kiến trúc RAG, truy vấn hệ thống nội bộ qua MCP và dịch vụ bên ngoài qua API để hỗ trợ chuyên viên; mỗi câu trả lời kèm trích dẫn nguồn.
Đầu vào Câu hỏi, tài liệu và dữ liệu hệ thống
Đầu ra Câu trả lời có trích nguồn
Chấm điểm hội thoại theo bộ tiêu chí có trọng số, tạo cơ sở định lượng cho đào tạo và cải tiến quy trình vận hành.
Đầu vào Hội thoại đã xử lý
Đầu ra Điểm chất lượng theo tiêu chí
Vòng phản hồi khép kín. Điểm chất lượng của Prism và các chỉ báo của Atlas là căn cứ để hiệu chỉnh kịch bản của Pulse và kho tri thức của Mira. Nhờ đó, hệ thống được tối ưu liên tục dựa trên bằng chứng thực nghiệm thay vì giả định.
Điều phối hội thoại
Phân loại ý định bằng NLP, định tuyến theo quy tắc.
Pulse tiếp nhận tin nhắn từ mọi kênh vào một hàng đợi hợp nhất, nhận diện ý định bằng mô hình ngôn ngữ, phản hồi theo kịch bản đã cấu hình và chuyển giao cho chuyên viên khi vượt ngưỡng tự động hoá, kèm lý do và toàn bộ ngữ cảnh.
Phân tích khách hàng
Mô hình hoá khách hàng từ dữ liệu tương tác.
Atlas kết hợp hội thoại, giao dịch và hồ sơ để ước tính giá trị vòng đời khách hàng (CLV), dự báo nguy cơ rời bỏ và đề xuất hành động tiếp theo (next best action). Mỗi đề xuất đều truy vết được về nguồn dữ liệu làm căn cứ.
Trợ lý tri thức và tác vụ
Từ câu trả lời có kiểm chứng đến tác vụ được thực thi.
Mira trả lời câu hỏi của nhân viên theo kiến trúc RAG và trích dẫn mục nguồn tương ứng. Vượt khỏi vai trò hỏi đáp, Mira tự thực hiện công việc trên SmileBot qua MCP (Model Context Protocol): mọi tính năng của hệ thống đều được công bố thành công cụ mà Mira gọi được, từ lập báo cáo, tra cứu và cập nhật hồ sơ khách hàng đến điều phối hội thoại. Mỗi thao tác tuân theo phân quyền của người yêu cầu và được ghi nhật ký để truy vết.
Đánh giá chất lượng
Đánh giá định lượng theo tiêu chí có trọng số.
Prism chấm điểm từng hội thoại theo bộ tiêu chí và trọng số do doanh nghiệp định nghĩa, cung cấp phân phối điểm và phân tích so sánh theo nhân viên, nhóm, làm cơ sở định lượng cho đào tạo.
Một giải pháp chỉ nên được chấp nhận khi đã được kiểm chứng trong bối cảnh thực. Chúng tôi đề xuất một quy trình đánh giá gồm ba bước:
MiraTrợ lý SmileBot
Mình có thể đưa bạn tới: