AI Agent – hay “nhân viên AI” – ngày càng trở thành nền tảng trọng yếu trong chuyển đổi số doanh nghiệp, đặc biệt với chăm sóc khách hàng (CSKH). Để xây dựng giải pháp AI Agent hiệu quả, doanh nghiệp cần hiểu rõ đặc điểm của từng loại AI Agent cũng như các yếu tố phân loại liên quan đến chức năng, mức độ tự chủ và kiến trúc nội tại. Việc xác định và lựa chọn AI Agent phù hợp không chỉ nâng cao chất lượng trải nghiệm khách mà còn tối ưu chi phí, hiệu suất vận hành và năng lực cạnh tranh bền vững.
Vì sao doanh nghiệp cần phân loại AI Agent trong CSKH?
Trước khi đi sâu vào các loại AI Agent, điều quan trọng là phải hiểu tại sao việc phân loại chúng lại cần thiết, đặc biệt trong lĩnh vực CSKH. Việc nắm vững sự khác biệt giữa các loại AI Agent mang lại nhiều lợi ích chiến lược:
- Lựa chọn giải pháp AI Agent phù hợp nhất với bài toán CSKH cụ thể: Mỗi vấn đề trong CSKH (ví dụ: trả lời FAQ, xử lý khiếu nại, tư vấn sản phẩm) đòi hỏi một loại AI Agent với những khả năng khác nhau. Phân loại giúp bạn “chọn đúng công cụ cho đúng việc”.
- Định hình kỳ vọng thực tế về khả năng của AI Agent: Hiểu rõ AI Agent bạn đang xem xét thuộc loại nào sẽ giúp bạn đặt ra những kỳ vọng thực tế về những gì nó có thể và không thể làm, tránh những thất vọng không đáng có.
- Hỗ trợ việc thiết kế và tích hợp hệ thống AI Agent hiệu quả hơn: Khi bạn biết rõ đặc điểm của từng loại AI Agent, việc thiết kế luồng tương tác, tích hợp với các hệ thống hiện có (CRM, Knowledge Base) và xây dựng quy trình làm việc giữa AI và con người sẽ trở nên logic và tối ưu hơn.
- Tránh đầu tư lãng phí vào những công nghệ không cần thiết hoặc quá phức tạp: Không phải lúc nào một AI Agent “khủng” nhất cũng là lựa chọn tốt nhất. Đôi khi, một giải pháp đơn giản hơn lại phù hợp và mang lại ROI cao hơn cho một nhu cầu cụ thể.
- Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Bằng cách chọn đúng loại AI Agent, bạn có thể đảm bảo rằng khách hàng nhận được sự hỗ trợ phù hợp, nhanh chóng và chính xác nhất cho từng tình huống cụ thể, từ đó nâng cao sự hài lòng và kết nối của họ với thương hiệu.
Các loại AI Agent theo chức năng – Chọn đúng “nhân viên AI” cho từng tác vụ
Một trong những cách phổ biến nhất để phân loại AI Agent là dựa trên chức năng chính mà chúng được thiết kế để thực hiện. Trong bối cảnh CSKH, các chức năng này đặc biệt quan trọng:
Information Agent (Agent thông tin)
Tìm kiếm, thu thập, sàng lọc và trình bày thông tin một cách chính xác và nhanh chóng từ các nguồn dữ liệu đa dạng như Knowledge Base nội bộ, website, tài liệu sản phẩm, hoặc thậm chí là internet (với các biện pháp kiểm soát).
Ứng dụng phổ biến: Đây là “xương sống” của nhiều chatbot AI cơ bản, có nhiệm vụ tự động tra cứu và cung cấp thông tin về sản phẩm (tính năng, giá cả, thông số kỹ thuật), dịch vụ (điều khoản, chính sách đổi trả, hướng dẫn sử dụng), địa chỉ cửa hàng, giờ làm việc, hoặc trạng thái đơn hàng.
Ví dụ: Khi một khách hàng chat hỏi: “Chính sách bảo hành cho TV XYZ của tôi là gì?”, Information Agent sẽ nhanh chóng truy xuất thông tin từ Knowledge Base và hiển thị đúng chính sách bảo hành áp dụng cho sản phẩm đó.
Task-Oriented Agent (Agent hướng tác vụ)
Thực hiện các tác vụ hoặc quy trình cụ thể, thường bao gồm nhiều bước đã được định nghĩa rõ ràng, nhằm giúp khách hàng hoàn thành một mục tiêu nào đó.
Ứng dụng phổ biến: AI Agent loại này có thể hỗ trợ khách hàng thực hiện các tác vụ như đặt lại mật khẩu tài khoản, kiểm tra và cập nhật tình trạng đơn hàng, hủy đăng ký một dịch vụ không còn nhu cầu, đặt lịch hẹn với chuyên viên tư vấn, hoặc thậm chí là xử lý các yêu cầu hoàn tiền đơn giản.
Ví dụ: Khách hàng yêu cầu: “Tôi muốn đặt lại mật khẩu cho tài khoản của mình.” Task-Oriented Agent sẽ không chỉ cung cấp hướng dẫn mà còn có thể dẫn dắt khách hàng qua các bước xác thực danh tính và hoàn tất quy trình đặt lại mật khẩu ngay trong giao diện chat.
Learning Agent (Agent học hỏi)
Điểm đặc biệt của loại agent này là khả năng tự cải thiện hiệu suất hoạt động của mình theo thời gian thông qua việc “học” từ kinh nghiệm, dữ liệu tương tác mới và phản hồi từ người dùng hoặc người giám sát.
Ứng dụng phổ biến: Một Learning Agent có thể phân tích các cuộc trò chuyện thành công và không thành công trước đó để hiểu rõ hơn về sở thích giao tiếp, những vấn đề thường gặp của từng phân khúc khách hàng, từ đó cá nhân hóa phản hồi hoặc gợi ý sản phẩm ngày càng chính xác hơn. Nó cũng có thể học từ những lần nhân viên con người phải can thiệp để sửa lỗi hoặc cung cấp câu trả lời tốt hơn, từ đó tự hoàn thiện kiến thức của mình.
Ví dụ: Sau một vài lần tương tác, Learning Agent nhận ra rằng khách hàng A thích nhận thông tin dưới dạng gạch đầu dòng ngắn gọn, trong khi khách hàng B lại muốn những giải thích chi tiết hơn. AI sẽ tự động điều chỉnh cách trình bày thông tin cho phù hợp với từng người.
Decision/Recommender Agent (Agent quyết định/gợi ý)
Hỗ trợ con người (cả khách hàng và nhân viên CSKH) đưa ra quyết định tối ưu hơn bằng cách phân tích dữ liệu và đưa ra các lựa chọn, gợi ý hoặc khuyến nghị phù hợp.
Ứng dụng phổ biến: AI Agent có thể gợi ý những sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất dựa trên lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web và những thông tin mà khách hàng cung cấp về nhu cầu của họ. Hoặc, khi khách hàng gặp một vấn đề kỹ thuật, Decision Agent có thể phân tích các triệu chứng và đề xuất giải pháp khắc phục có khả năng thành công cao nhất dựa trên các trường hợp tương tự đã được ghi nhận.
Ví dụ: Khi khách hàng mô tả nhu cầu về một chiếc điện thoại mới (ví dụ: “Tôi cần điện thoại chụp ảnh đẹp, pin trâu”), Recommender Agent có thể phân tích và gợi ý: “Dựa trên nhu cầu của bạn, mẫu điện thoại Y có vẻ là lựa chọn tối ưu vì nó được trang bị camera 50MP và dung lượng pin 5000mAh, rất phù hợp cho việc chụp ảnh và sử dụng cả ngày dài.”
Collaborative Agent (Agent hợp tác đa năng)
Đây là những agent được thiết kế để làm việc cùng nhau, phối hợp và chia sẻ thông tin trong một hệ thống Multi-AI Agent nhằm giải quyết các vấn đề phức tạp đòi hỏi nhiều kỹ năng hoặc nguồn lực khác nhau.
Ứng dụng phổ biến: Trong một yêu cầu khiếu nại phức tạp của khách hàng, một Collaborative Agent có thể đảm nhận việc tiếp nhận và ghi nhận thông tin ban đầu, một agent khác chuyên về xác minh danh tính và lịch sử giao dịch, một agent thứ ba có thể tra cứu các chính sách liên quan, và một agent nữa có thể tổng hợp tất cả thông tin đó để đề xuất hướng giải quyết cho nhân viên con người hoặc tự động soạn thảo một phần phản hồi. (Chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về Multi-AI Agent trong bài viết khác của Filum.ai tại đây).
Các loại AI Agent theo mức độ tự chủ – Khả năng tự giải quyết và hỗ trợ
Mức độ tự chủ phản ánh khả năng AI Agent hoạt động độc lập và đưa ra quyết định mà không cần sự can thiệp liên tục của con người. Trong CSKH, mức độ tự chủ này có thể dao động từ việc chỉ đơn thuần cung cấp thông tin theo lệnh đến việc tự mình giải quyết toàn bộ vấn đề của khách hàng.
Simple Reflex Agents (Agent Phản Xạ Đơn Giản)
Đây là loại AI Agent cơ bản nhất, hoạt động dựa trên các quy tắc “nếu-thì” (if-then) đơn giản. Chúng chỉ phản ứng với nhận thức hiện tại mà không có bộ nhớ về quá khứ hay khả năng lập kế hoạch phức tạp. Trong CSKH, các chatbot trả lời theo từ khóa chính là một ví dụ.
Nếu khách hàng hỏi “giờ làm việc”, AI sẽ ngay lập tức hiển thị thông tin giờ làm việc đã được lập trình sẵn. Tuy nhiên, chúng rất hạn chế trong việc xử lý các câu hỏi không chứa từ khóa chính xác hoặc có nhiều ý nghĩa.
Model-Based Reflex Agents (Agent Phản Xạ Dựa Trên Mô Hình)
Loại agent này tiến bộ hơn một chút bằng cách duy trì một “mô hình nội bộ” về trạng thái của thế giới (hoặc ít nhất là của cuộc trò chuyện). Điều này cho phép chúng xử lý các tình huống mà cảm biến không cung cấp đầy đủ thông tin ngay lập tức.
Trong CSKH, một AI Agent loại này có thể nhớ một vài thông tin từ các lượt chat trước đó trong cùng một phiên để đưa ra câu trả lời phù hợp hơn. Ví dụ, nếu khách hàng hỏi “Còn TV X không?” và sau đó hỏi “Giá nó bao nhiêu?”, AI Agent có thể hiểu “nó” ở đây chính là chiếc TV X đã được đề cập.
Goal-Based Agents (Agent Dựa Trên Mục Tiêu)
Những agent này hành động để đạt được một mục tiêu cụ thể đã được xác định trước. Chúng có khả năng lập kế hoạch và lựa chọn một chuỗi các hành động tối ưu để dẫn đến mục tiêu đó.
Trong CSKH, một Goal-Based Agent có thể được giao mục tiêu là “giúp khách hàng hoàn tất việc đổi trả một sản phẩm”. Để đạt được mục tiêu này, AI sẽ chủ động đặt các câu hỏi cần thiết (mã đơn hàng, lý do đổi trả), kiểm tra điều kiện đổi trả, hướng dẫn khách hàng các bước tiếp theo, và xác nhận khi quy trình hoàn tất.
Utility-Based Agents (Agent Dựa Trên Lợi Ích/Tiện Ích)
Đây là một bước tiến xa hơn của Goal-Based Agent. Khi có nhiều cách khác nhau để đạt được một mục tiêu, Utility-Based Agent sẽ cố gắng chọn hành động mang lại “lợi ích” (utility) cao nhất. “Lợi ích” này có thể được định nghĩa theo nhiều cách, ví dụ như mức độ hài lòng của khách hàng, thời gian giải quyết vấn đề nhanh nhất, hoặc giải pháp tiết kiệm chi phí nhất cho cả khách hàng và doanh nghiệp.
Trong CSKH, khi khách hàng gặp sự cố, AI Agent này có thể phân tích và đề xuất giải pháp không chỉ giải quyết được vấn đề mà còn mang lại sự thuận tiện tối đa hoặc một ưu đãi nhỏ để xoa dịu khách hàng.
Learning Agents (Agent Học Hỏi)
Như đã đề cập ở phần chức năng, Learning Agent có khả năng tự cải thiện hành vi và quyết định của mình thông qua kinh nghiệm. Điều này cũng đồng nghĩa với việc mức độ tự chủ của chúng có thể tăng lên theo thời gian. Một AI Agent ban đầu có thể cần nhiều sự giám sát và can thiệp từ con người, nhưng sau khi “học” từ hàng ngàn tương tác, nó có thể trở nên tự tin và tự chủ hơn trong việc xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau, ít cần đến sự “chỉ bảo” hơn.
Các loại AI Agent theo kiến trúc – Nền tảng quyết định hiệu quả triển khai
Kiến trúc bên trong của AI Agent quyết định cách nó xử lý thông tin, lưu trữ kiến thức và đưa ra quyết định. Mặc dù đây là một khía cạnh kỹ thuật hơn, việc hiểu sơ bộ về các loại kiến trúc phổ biến cũng giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc hơn khi lựa chọn giải pháp.
Logic-Based Agents (Agent Dựa Trên Logic)
Các agent này sử dụng các hệ thống suy diễn logic (ví dụ: logic mệnh đề, logic vị từ) để biểu diễn kiến thức dưới dạng các quy tắc và sự kiện, sau đó suy luận để đưa ra quyết định. Chúng phù hợp với các hệ thống chuyên gia trong CSKH, nơi có nhiều quy tắc nghiệp vụ rõ ràng và cần độ chính xác cao, ví dụ như xác định xem một khách hàng có đủ điều kiện để nhận một chương trình khuyến mãi cụ thể hay không dựa trên các tiêu chí đã được định nghĩa.
Reactive Agents (Agent Phản ứng – tương tự Simple Reflex Agents)
Như đã đề cập, đây là kiến trúc của các chatbot đơn giản, phản hồi nhanh chóng với các kích thích đầu vào cơ bản thông qua các ánh xạ trực tiếp giữa nhận thức và hành động.
Belief-Desire-Intention (BDI) Agents (Agent Niềm Tin-Mong Muốn-Ý Định)
Kiến trúc BDI cố gắng mô phỏng quá trình tư duy thực tế của con người, với các thành phần đại diện cho những gì agent “tin” là đúng về thế giới (Beliefs), những gì nó “mong muốn” đạt được (Desires), và những “ý định” hay kế hoạch cụ thể mà nó sẽ thực hiện (Intentions).
Trong CSKH, kiến trúc này có tiềm năng tạo ra các AI Agent có hành vi giống người hơn, có khả năng đưa ra lời khuyên, đàm phán một cách linh hoạt hoặc giải quyết các tình huống phức tạp dựa trên việc cân nhắc nhiều yếu tố. Ví dụ, một BDI Agent “tin” rằng khách hàng đang rất thất vọng, “mong muốn” làm họ hài lòng trở lại, và từ đó “có ý định” đề xuất một giải pháp vượt trên cả chính sách thông thường.
Layered Architectures (Kiến trúc phân tầng)
Đây là một kiến trúc mạnh mẽ và linh hoạt, thường được sử dụng cho các AI Agent CSKH phức tạp. Hệ thống được chia thành nhiều tầng, mỗi tầng chịu trách nhiệm về một mức độ trừu tượng hoặc loại hành vi khác nhau. Ví dụ, tầng dưới cùng (reactive layer) có thể xử lý việc nhận diện ngôn ngữ và các phản hồi nhanh, đơn giản. Tầng giữa (deliberative layer) có thể chịu trách nhiệm lập kế hoạch cho các cuộc hội thoại dài hơn hoặc các tác vụ đa bước. Tầng trên cùng (social/cooperative layer) có thể quản lý các tương tác phức tạp hơn, học hỏi từ các tương tác hoặc phối hợp với các agent khác (trong hệ thống Multi-AI Agent).
Đồng hành xây dựng giải pháp AI Agent CSKH tối ưu cho doanh nghiệp Việt
Tại Filum.ai, chúng tôi thấu hiểu rằng không có một loại AI Agent “một kích cỡ vừa tất cả” nào có thể đáp ứng hoàn hảo mọi nhu cầu Chăm sóc Khách hàng của các doanh nghiệp khác nhau. Việc lựa chọn và triển khai một “nhân viên AI” hiệu quả đòi hỏi sự am hiểu sâu sắc về cả công nghệ lẫn bài toán kinh doanh cụ thể.
Chính vì vậy, chúng tôi không áp dụng một cách máy móc một loại AI Agent duy nhất cho mọi tình huống. Thay vào đó, đội ngũ chuyên gia của Filum.ai sẽ làm việc chặt chẽ với bạn để phân tích sâu sắc nhu cầu CSKH, nguồn dữ liệu hiện có, quy trình vận hành và mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp bạn. Dựa trên sự thấu hiểu đó, chúng tôi sẽ:
- Xác định những chức năng chính mà “nhân viên AI” của bạn cần phải thực hiện một cách xuất sắc – liệu đó chủ yếu là cung cấp thông tin nhanh chóng, thực hiện các tác vụ tự động phức tạp, hay cần khả năng học hỏi và cá nhân hóa ở mức độ cao?
- Quyết định mức độ tự chủ cần thiết cho AI Agent ở từng giai đoạn khác nhau trong hành trình khách hàng, đảm bảo sự cân bằng giữa tự động hóa và sự can thiệp của con người khi cần thiết.
- Lựa chọn và tùy chỉnh kiến trúc AI nền tảng phù hợp nhất để đảm bảo AI Agent không chỉ thông minh về mặt thuật toán mà còn hoạt động hiệu quả, ổn định, có khả năng mở rộng linh hoạt và mang lại độ tin cậy cao trong môi trường CSKH thực tế của bạn.
Lời kết
Phân loại AI Agent theo chức năng, mức độ tự chủ, kiến trúc chính là bước nền tảng để doanh nghiệp triển khai tự động hóa chăm sóc khách hàng hiệu quả. Việc thấu hiểu và lựa chọn đúng AI Agent sẽ giúp bạn tiết kiệm chi phí, tối ưu quy trình, gia tăng chỉ số hài lòng khách hàng và tạo ra giá trị thực bền vững trong mọi điểm chạm số hóa.
Để được tư vấn giải pháp AI Agent dành riêng cho bài toán CSKH doanh nghiệp, liên hệ Filum.ai để trải nghiệm demo, nhận lộ trình triển khai cũng như giải pháp tối ưu hóa chuyển đổi số đồng bộ.
Xem thêm:
