Doanh nghiệp đang phát triển nên ứng dụng tác nhân AI vào đâu trước để sớm thấy hiệu quả?

TL;DR: Tóm tắt nhanh

Theo thông tin từ báo cáo của Deloitte Access Economics về xu hướng ứng dụng AI tại khu vực APAC được tạp chí Kinh tế - Tài chính trích dẫn, 78% doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) đang sử dụng ít nhất một công cụ số tích hợp AI, trong khi 82% có kế hoạch tiếp tục ứng dụng thêm các công cụ này trong tương lai. Riêng tại Việt Nam, có đến 93% doanh nghiệp SMEs tham gia khảo sát cho biết đã ứng dụng AI trong các hoạt động kinh doanh.

Tuy nhiên, ứng dụng AI không đồng nghĩa với việc đã khai thác hết tiềm năng của công nghệ này. Với các SMEs, bài toán đặt ra là nên bắt đầu từ quy trình nào, ưu tiên công việc gì để AI thực sự giúp tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

Bài viết sẽ tập trung vào cách lựa chọn những quy trình phù hợp để triển khai AI, từ khâu thử nghiệm ban đầu đến đo lường hiệu quả và mở rộng ứng dụng.

Takeaway: Đừng bắt đầu từ những quy trình phức tạp nhất. Nên ưu tiên công việc có tính lặp lại cao, tốn nhiều thời gian xử lý, cho phép con người kiểm tra ở khâu cuối cùng. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp sớm nhận thấy hiệu quả của AI mà vẫn kiểm soát được rủi ro.

Bắt đầu từ nơi có nhiều tác vụ lặp lại, đầu ra có tiêu chí rõ ràng và dễ kiểm tra

Nút thắt thường xuất hiện khi doanh nghiệp tăng trưởng: tin nhắn vào nhiều hơn, người phụ trách phải đọc lặp lại cùng một kiểu câu hỏi, nhưng vẫn phải phản hồi nhanh. Lúc đó, câu hỏi không nên là “Nên sử dụng AI nào?”, mà là “Quy trình nào phù hợp để ứng dụng AI trước?”.

Cách chọn nhanh nhất là xếp quy trình theo 3 tiêu chí:

• Mức độ lặp lại: Công việc có thường xuyên phát sinh và lặp lại các thao tác tương tự không?
• Yêu cầu về độ chính xác: Đầu ra có thể được kiểm tra, chỉnh sửa hay bắt buộc phải chính xác ngay từ đầu?
• Khả năng kiểm soát đầu ra: Có dễ dàng kiểm tra và sửa lỗi trước khi sử dụng kết quả không?

Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể tham khảo một số tình huống vận hành phổ biến:

Nhìn chung, không nên vội áp dụng AI vào những công việc rất quan trọng hoặc có rủi ro cao. Thay vào đó, nên bắt đầu từ những công việc hỗ trợ như: đọc, gắn nhãn, đề xuất tuyến xử lý, soạn bản nháp, tóm tắt lịch sử trao đổi. Đây là những việc chiếm thời gian nhưng không trực tiếp quyết định kết quả cuối cùng, nên phù hợp để AI tham gia xử lý.

Trong các lĩnh vực như dịch vụ phần mềm, ngân hàng, bán lẻ…, yêu cầu từ khách hàng thường đến từ nhiều kênh như website, Messenger, email, chat nội bộ hoặc form đăng ký. Đây là nhóm quy trình phù hợp để ứng dụng AI ngay từ đầu, giúp giảm thao tác thủ công cho đội ngũ sales/chăm sóc khách hàng, rút ngắn thời gian xử lý và hạn chế bỏ sót yêu cầu.

Theo FPT Digital, nhiều doanh nghiệp Việt đã tích cực sử dụng các giải pháp như chatbot, tổng đài AI để giúp tự động hóa giao tiếp với khách hàng. Thời gian triển khai thường không quá dài (1-3 tháng), với mức chi phí hợp lý (~300-500 triệu đồng/năm), nhưng có thể tự động hóa tới 85% các yêu cầu lặp lại và tăng mức độ hài lòng của khách hàng.

Bảng điểm ưu tiên ứng dụng AI để sớm sinh lợi

Nhập email của bạn để nhận hướng dẫn chi tiết từng bước

Tôi xác nhận rằng tôi đã đọc và hiểu Chính sách quyền riêng tư Bitrix24

Xếp hạng 4 nhóm quy trình ưu tiên ứng dụng AI: Hỏi đáp Messenger và câu hỏi về trạng thái đơn hàng là hai ứng viên hàng đầu

Nếu phải xếp hạng để triển khai theo thứ tự, 4 nhóm quy trình nên thử trước là:

• Tiếp nhận, phản hồi và phân loại tin nhắn từ Messenger/chat
• Trả lời câu hỏi về trạng thái đơn hàng hoặc yêu cầu xử lý
• Tóm tắt và chuẩn bị cập nhật tiến độ định kỳ
• Soạn bản nháp phản hồi cho các yêu cầu thường gặp

Ưu tiên số 1 là tiếp nhận và phân loại tin nhắn. Đây thường là công việc có khối lượng lớn, nội dung tương đối lặp lại và đầu ra dễ kiểm tra. AI có thể xác định nội dung khách hàng đang quan tâm, mức độ khẩn cấp và thông tin liên quan, sau đó đề xuất người phụ trách. Với công ty phần mềm hay dịch vụ IT đang xử lý nhiều đầu mối, đây là điểm bắt đầu thực tế hơn việc để AI tự tư vấn sâu ngay từ đầu. Các đội vận hành theo hướng này thường cần nền tảng gom lịch sử trao đổi vào một phần mềm quản lý khách hàng (CRM), chẳng hạn như giải pháp CRM cho doanh nghiệp IT và phần mềm.

Thực tế, việc ứng dụng AI để tự động phản hồi tin nhắn khách hàng không còn xa lạ với doanh nghiệp Việt. Cũng theo một báo cáo của Deloitte Access Economics năm 2024, 65% doanh nghiệp Việt Nam sử dụng các công cụ nhắn tin tích hợp AI để tương tác với khách hàng, vượt các nước trong khu vực, lần lượt là 58% tại Indonesia, 52% tại Malaysia và 50% tại Thái Lan.

Ứng viên số 2 là câu hỏi về trạng thái đơn hàng, ticket hoặc yêu cầu xử lý. Khách thường hỏi “Đơn tới đâu rồi?”, “Ticket đã được xử lý chưa?”, “Bao giờ có phản hồi?”. Nếu đã có nguồn dữ liệu trạng thái rõ ràng, AI chỉ cần xác định đúng mã tham chiếu, truy xuất trạng thái hiện tại và trả lời trong phạm vi cho phép.

Ưu tiên số 3 là tóm tắt và chuẩn bị cập nhật tiến độ định kỳ. Nhân sự thường phải mất thời gian để tổng hợp thông tin từ ticket, biên bản họp và các cuộc trao đổi để viết báo cáo tuần hoặc cập nhật tiến độ dự án. Thay vào đó, AI có thể gom dữ kiện, nháp nội dung và nêu điểm cần xác nhận, sau đó người phụ trách chỉ cần rà soát, bổ sung trước khi gửi bản chốt.

Ưu tiên số 4 là soạn bản nháp phản hồi cho các yêu cầu thường gặp. Thông thường, nhân viên phải tự viết email để trả lời khách hàng. Quá trình này có thể mất thời gian và dễ xảy ra sai sót. Giờ đây, mỗi nhân viên có thể có một trợ lý ảo AI đồng hành trong công việc. Chẳng hạn, CoPilot của Bitrix24 hỗ trợ viết email và chuẩn bị nội dung dựa trên tài liệu hướng dẫn, thông tin sản phẩm và các câu trả lời đã được phê duyệt.

Tuy nhiên, quy trình này đòi hỏi AI hiểu đúng ngữ cảnh, nên cần được triển khai sau khi doanh nghiệp đã kiểm soát tốt việc phân loại yêu cầu và truy xuất dữ liệu.

"Chúng tôi hài lòng với sự tiện lợi của Bitrix24. Giao diện thân thiện và công cụ quản lý giúp dễ dàng theo dõi và phân phối công việc trong nhóm."

Trưởng phòng Phòng Đào tạo, Huỳnh Ngọc Thọ

VKU

Đăng ký miễn phí

Thiết kế luồng xử lý cho AI: Đọc, phân loại, đánh giá và đề xuất hướng xử lý

Với bài toán tiếp nhận và phân loại yêu cầu, doanh nghiệp cần thiết kế luồng xử lý cụ thể thay vì chỉ yêu cầu AI “trả lời khách hàng”. Đầu vào gồm nội dung tin nhắn, kênh tiếp nhận, thông tin người gửi, lịch sử trao đổi và dữ liệu liên quan như giai đoạn bán hàng, ticket đang mở hoặc báo giá trước đó.

Luồng AI xử lý sẽ gồm bốn bước: xác định mục đích, kiểm tra dữ kiện, đánh giá mức độ ưu tiên và đề xuất hướng xử lý. Ví dụ, tin nhắn “Bên mình cần demo gấp cho team 20 người tuần này” có thể được phân loại là yêu cầu từ lead mới, cần ưu tiên vì có thời hạn cụ thể. Trong khi đó, tin nhắn “Mã ticket 4587 sao chưa thấy ai gọi lại?” lại thuộc nhóm hỗ trợ đang chậm phản hồi, cần tuyến xử lý khác.

Tuy nhiên, không nên để AI quyết định toàn bộ logic xử lý. Các trường hợp có quy tắc rõ ràng nên được xử lý bằng điều kiện (rule-based). Chẳng hạn, các tin nhắn ngoài giờ hành chính có thể được đưa vào hàng đợi xử lý vào ngày hôm sau. Khách hàng VIP hoặc tài khoản có cam kết mức dịch vụ (SLA) riêng phải được ưu tiên xử lý.

AI nên tập trung vào những tác vụ mà quy tắc cố định khó xử lý hiệu quả: đọc hiểu cách diễn đạt tự do, tóm tắt ý chính, phát hiện yêu cầu chưa rõ ràng, xác định thông tin còn thiếu và gợi ý câu hỏi bổ sung. Nếu khách hỏi “Đơn bên em đến đâu rồi?” nhưng chưa cung cấp mã đơn, AI cần kiểm tra lịch sử trao đổi hoặc đề xuất hỏi lại, thay vì tự suy đoán trạng thái.

Hãy lấy một ví dụ: Một công ty phần mềm B2B, quy mô vài chục nhân sự. Tin nhắn đến từ fanpage, live chat trên website và email hỗ trợ. Vấn đề: Mỗi kênh do một người trực. Tin hỏi báo giá lẫn với tin khách cũ hỏi ticket.

Cách triển khai:

• Gom kênh: Kết nối các kênh chăm sóc khách hàng với một phần mềm CRM, chẳng hạn như Bitrix24.
• Phân loại và đánh giá: Với câu hỏi thông thường như “Báo giá sản phẩm X”, AI có thể đối chiếu dữ liệu để tự động trả lời. Với yêu cầu tư vấn phức tạp hơn như “Tôi cần tìm giải pháp nhân sự cho team 150 người”, hệ thống tự động tạo lead để nhân viên tiếp nhận.
• Tóm tắt: Với những cuộc trò chuyện dài hoặc có nhiều yêu cầu, CoPilot hỗ trợ tóm tắt thông tin đã trao đổi và điền thông tin lên hệ thống để nhân viên nhanh chóng nắm bắt tình hình.
• Cuối cùng, quản lý định kỳ kiểm tra chất lượng phản hồi, độ chính xác khi phân loại và hiệu quả xử lý để điều chỉnh quy tắc tự động hóa.

Với trường hợp nhạy cảm hoặc chưa đủ dữ liệu, AI chỉ nên đề xuất hướng xử lý để nhân viên kiểm tra trước khi phản hồi khách hàng.

Xác định ranh giới giữa AI tự xử lý và con người phê duyệt

Ranh giới vận hành cần được xác định trước khi triển khai. AI có thể tự trả lời các câu hỏi thuộc nhóm rõ ràng hoặc trạng thái đơn giản, với điều kiện dữ liệu nền chắc chắn. Ví dụ, xác nhận “yêu cầu đã được tiếp nhận”, “ticket đang ở bước kiểm tra”, hoặc “đã chuyển đến bộ phận phụ trách” là các phản hồi tương đối an toàn.

Ngược lại, các vấn đề liên quan đến khiếu nại, thương lượng phạm vi công việc, thay đổi hợp đồng hoặc cam kết thời hạn cần được con người phê duyệt. Trong những trường hợp này, AI chỉ nên hỗ trợ tổng hợp lịch sử trao đổi, tóm tắt vấn đề, đánh giá mức độ ưu tiên và soạn bản nháp phản hồi để nhân viên xem xét.

Quyết định có cho phép AI tự gửi câu trả lời hay không cần dựa trên hai yếu tố: độ tin cậy của kết quả (confidence) và mức độ rủi ro kinh doanh (business risk). Nếu thiếu dữ liệu xác thực, AI không được tự suy đoán. Nếu đã có dữ liệu nhưng câu trả lời mang tính cam kết về giá, thời hạn hay trách nhiệm xử lý, hệ thống chỉ nên tạo bản nháp chờ duyệt. Chỉ những trường hợp rõ ràng, đủ dữ liệu và có rủi ro thấp mới nên để AI tự động phản hồi.

Để tránh biến bước kiểm duyệt thành nút thắt mới, doanh nghiệp nên phân loại yêu cầu theo mức độ rủi ro. Nhóm rủi ro thấp có thể dùng mẫu phê duyệt nhanh: xem tóm tắt, kiểm tra câu trả lời nháp, bấm duyệt. Nhóm rủi ro cao cần được chuyển đến người phụ trách phù hợp. Đồng thời, các chỉnh sửa của nhân viên nên được sử dụng để cải thiện hướng dẫn cho AI và bổ sung quy tắc xử lý.

Xử lý các điểm dễ hỏng: Dữ liệu thiếu, hiểu sai ngữ cảnh, cập nhật chậm và trả lời quá tự tin

Khi tiếp nhận và phân loại yêu cầu, AI có thể hiểu sai mục đích liên hệ nếu tin nhắn quá ngắn hoặc thiếu ngữ cảnh. Chẳng hạn, câu “Báo mình giá gói đó” có thể đến từ khách hàng mới đang tìm hiểu sản phẩm, khách hàng hiện tại muốn nâng cấp gói hoặc khách đang hỏi lại báo giá cũ. Nếu không có lịch sử trao đổi, AI dễ phân loại sai và chuyển yêu cầu đến nhầm bộ phận.

Một lỗi khác là nhầm khách cũ với khách mới. Ví dụ, cùng một số điện thoại có thể gắn với nhiều lần liên hệ, trong khi trạng thái đơn hàng hoặc ticket có thể đã thay đổi nhưng chưa được đồng bộ lên hệ thống. Nếu AI dựa vào dữ liệu cũ, câu trả lời có thể không phản ánh đúng tình trạng thực tế.

Nguy hiểm hơn, AI có thể tạo ra câu trả lời nghe hợp lý nhưng không có đủ dữ liệu để xác thực. Vì vậy, hệ thống cần nhận diện các dấu hiệu rủi ro như thiếu mã đơn hoặc mã yêu cầu, độ tin cậy phân loại thấp, dữ liệu quá hạn cập nhật hoặc nội dung liên quan đến tranh chấp, hoàn tiền và hủy dịch vụ. Khi phát hiện các dấu hiệu này, AI cần hạn chế phạm vi xử lý và chuyển sang phương án an toàn hơn.

Cụ thể, mỗi tình huống cần có phương án riêng:

• Thiếu dữ liệu: AI hỏi lại khách hàng bằng câu hỏi ngắn, rõ ràng để bổ sung thông tin.
• Không xác định được đúng ngữ cảnh: Chuyển yêu cầu cho nhân viên phụ trách, kèm bản tóm tắt nội dung và thông tin đã xác minh.
• Trạng thái chưa được xác nhận: Chỉ phản hồi trong phạm vi chắc chắn, không tự khẳng định kết quả.
• Yêu cầu có rủi ro cao: Tạm dừng phản hồi tự động và chuyển cho nhân viên xử lý.

Việc thiết kế sẵn các phương án dự phòng giúp hạn chế phản hồi sai, tránh xử lý nhầm yêu cầu và duy trì quy trình vận hành ngay cả khi dữ liệu thiếu, không nhất quán hoặc cập nhật chậm.

Đo hiệu quả bằng thời gian xử lý, tỷ lệ chuyển đúng và chất lượng đầu ra được lưu ngay trong CRM

Nếu chỉ đếm số quy trình tự động hóa đã triển khai, doanh nghiệp có thể đánh giá quá cao hiệu quả thực tế, trong khi đội ngũ phía sau vẫn phải sửa tay gần như toàn bộ. Vì vậy, các chỉ số cần bám sát quy trình vận hành, bao gồm thời gian phản hồi đầu tiên, tỷ lệ phân loại đúng, tỷ lệ yêu cầu được xử lý tự động, số trường hợp phải chuyển cho nhân viên và mức độ hài lòng của khách hàng sau tương tác (nếu có dữ liệu).

Đo lường sẽ chính xác hơn khi thông tin được lưu trực tiếp trong CRM, thay vì phân tán giữa tin nhắn, email và ghi chú cá nhân. CRM cung cấp lịch sử tương tác để AI hiểu bối cảnh, như khách hàng đã hỏi gì, ticket nào đang mở và ai là người phụ trách, đồng thời là nơi lưu bản tóm tắt, bản nháp và quyết định cuối để rà soát chất lượng. Doanh nghiệp muốn thiết kế luồng kiểu này thường cần một CRM lưu lịch sử và đầu ra của AI ngay trong cùng quy trình làm việc.

Trong 2-4 tuần đầu, doanh nghiệp nên thử nghiệm trên một nhóm yêu cầu cụ thể, chẳng hạn tin nhắn đến từ Messenger hoặc câu hỏi về trạng thái ticket đã có mã tham chiếu. Một nhóm yêu cầu vẫn được xử lý thủ công nên được giữ lại để so sánh kết quả giữa hai cách làm. Hằng ngày, đội ngũ cần rà soát các lỗi để xác định AI gặp vấn đề ở bước nào: hiểu sai mục đích, thiếu dữ liệu, chuyển yêu cầu sai bộ phận hay tạo bản nháp chưa phù hợp.

Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh hướng dẫn cho AI (prompt), quy tắc xử lý và ngưỡng chuyển giao cho nhân viên. Trong giai đoạn đầu, mục tiêu không phải là tối đa hóa tỷ lệ tự động hóa, mà là xác định AI thực sự giúp giảm tải ở đâu.

Mở rộng sau giai đoạn đầu: Từ tiếp nhận yêu cầu sang cập nhật tiến độ và báo cáo định kỳ, không nhảy thẳng vào quyết định phức tạp

Khi AI đã xử lý ổn định việc phân loại yêu cầu và tra cứu trạng thái, doanh nghiệp có thể mở rộng sang các công việc liên quan như soạn nội dung cập nhật ticket, chuẩn bị báo cáo tiến độ, tổng hợp trao đổi nội bộ từ nhiều nguồn và soạn email theo dõi để quản lý duyệt trước khi gửi.

Những công việc này vẫn chủ yếu yêu cầu đọc, tổng hợp thông tin và chuẩn bị nội dung, nhưng cần AI hiểu sâu hơn về bối cảnh và diễn biến của từng công việc.

Không nên nhảy thẳng từ tiếp nhận yêu cầu sang quyết định phức tạp như đề xuất phương án thương mại, xử lý tranh chấp hay thay đổi phạm vi hợp đồng. Dù cùng là “trả lời khách hàng”, logic vận hành phía sau khác hẳn. Nếu mở rộng quá nhanh, doanh nghiệp có thể phải tăng cường can thiệp thủ công, làm giảm hiệu quả đã đạt được ở giai đoạn thí điểm.

Trước khi mở rộng, nên xem xét bốn yếu tố: nguồn dữ liệu có tương đồng với giai đoạn đầu hay không; quy trình phê duyệt có rõ ràng và nhất quán hay không; khối lượng công việc có đủ lớn để tự động hóa không; và hậu quả khi sai sót có nằm trong mức chấp nhận được hay không. Nếu đáp ứng được các điều kiện này, doanh nghiệp có thể mở rộng.

Cuối cùng, doanh nghiệp cần ghi nhớ rằng dù AI có thể đảm nhận ngày càng nhiều công việc, con người vẫn giữ vai trò quyết định trong việc đánh giá kết quả, xử lý các tình huống ngoại lệ và đưa ra những quyết định có ảnh hưởng đến khách hàng hoặc hoạt động kinh doanh. AI không nên thay thế hoàn toàn sự phán đoán và trách nhiệm của con người.

Kết luận

Để mở rộng ứng dụng AI hiệu quả, doanh nghiệp cần lựa chọn đúng quy trình thay vì tự động hóa càng nhiều càng tốt.

Để triển khai hiệu quả, cần kết hợp năng lực của AI với hệ thống quản lý công việc, quản lý khách hàng và dữ liệu tập trung, giúp AI tiếp cận thông tin liên quan, hỗ trợ xử lý các yêu cầu và phối hợp công việc theo quy trình. Đây là nền tảng để doanh nghiệp nâng cao năng suất, kiểm soát rủi ro và từng bước mở rộng ứng dụng AI một cách bền vững.