Hướng dẫn đầy đủ về Trợ lý tác nhân AI

Tăng năng suất

Bằng cách xử lý các nhiệm vụ hành chính lặp đi lặp lại như lập lịch trình và nhập dữ liệu, trợ lý AI có thêm thời gian để thực hiện các công việc mang tính chiến lược hơn. 

Ví dụ, người quản lý dự án có thể nhờ trợ lý để:

• Theo dõi thời hạn và mốc quan trọng của dự án
• Gửi lời nhắc tự động
• Giao nhiệm vụ dựa trên khả năng sẵn sàng của nhóm

Quyết định tốt hơn

Những trợ lý này phân tích khối lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực để cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động. Một nhóm bán hàng có thể sử dụng một trợ lý để ưu tiên khách hàng tiềm năng dựa trên lịch sử tương tác, trong khi một nhóm vận hành có thể tận dụng các dự báo do AI thúc đẩy để tối ưu hóa hậu cần chuỗi cung ứng.

Tăng doanh số và doanh thu

Trợ lý AI giúp thúc đẩy doanh số bằng cách tự động đánh giá khách hàng tiềm năng và đưa ra các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa. 

Một trong những thách thức lớn nhất trong thương mại điện tử là tình trạng bỏ giỏ hàng. Khoảng 70% giỏ hàng trực tuyến bị bỏ trên toàn cầu, với doanh số tiềm năng 260 tỷ đô la có thể phục hồi thông qua việc tối ưu hóa thanh toán tốt hơn. Trợ lý đại lý AI giúp thu hút lại những người mua còn do dự bằng cách theo dõi các lời nhắc hoặc các ưu đãi độc quyền phù hợp với hành vi duyệt web của họ. 

Họ có thể giải quyết những mối quan tâm chung, chẳng hạn như chi phí vận chuyển hoặc chính sách đổi trả, để giảm bớt sự do dự và khuyến khích thanh toán.

Trợ lý AI cũng hỗ trợ nhóm bán hàng bằng cách phân tích tương tác của khách hàng và xác định khách hàng tiềm năng có ý định cao. Bằng cách tự động theo dõi, họ cho phép nhóm bán hàng tập trung vào các cơ hội hứa hẹn nhất, tăng tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu.

Độ chính xác được nâng cao

Trợ lý tác nhân AI hoạt động với độ chính xác cao, giảm thiểu lỗi trong các tác vụ như nhập dữ liệu. Độ tin cậy này đảm bảo quy trình làm việc trôi chảy hơn và ngăn ngừa các lỗi tốn kém, đặc biệt là trong các lĩnh vực nhạy cảm với dữ liệu như tài chính.

Sai sót của con người gây tốn kém trong tài chính, và trợ lý AI hoàn toàn tránh được. Nhập dữ liệu thủ công có tỷ lệ lỗi là 1-5% , gây thiệt hại hàng tỷ đô la trên toàn thế giới mỗi năm. 

Các tác nhân tự động có thể thực hiện chính xác mọi lúc - không giống như một nhà phân tích tài chính mệt mỏi.

Tự động hóa hỗ trợ khách hàng

Trợ lý AI hợp lý hóa việc hỗ trợ khách hàng bằng cách tự động hóa các yêu cầu lặp đi lặp lại và cung cấp phản hồi tức thời, chính xác. 

Những trợ lý này, thường được triển khai dưới dạng chatbot dịch vụ khách hàng , sử dụng NLU để hiểu các thắc mắc của khách hàng và phản hồi chính xác theo thời gian thực.

Ví dụ, một công ty viễn thông sử dụng trợ lý AI để xử lý các câu hỏi thường gặp như 'Gói giá của bạn là gì?' hoặc 'Làm cách nào để đặt lại mật khẩu?' 

Trợ lý tự động tìm kiếm câu trả lời từ cơ sở kiến thức và cung cấp phản hồi ngay lập tức, hoạt động như một chatbot trả lời câu hỏi thường gặp và trợ lý AI do khả năng hoạt động thông minh và độc lập.

Lên lịch hẹn

Đã qua rồi cái thời phải qua lại liên tục để thiết lập các cuộc họp. Trợ lý AI đơn giản hóa và tự động hóa quy trình bằng cách phối hợp dựa trên tính khả dụng và thực hiện các điều chỉnh khi cần thiết.

Ví dụ, một công ty tư vấn sử dụng trợ lý tác nhân AI để điều phối các cuộc họp với khách hàng. Khi một cố vấn yêu cầu, 'Lên lịch họp với Khách hàng A vào tuần tới', trợ lý sẽ phân tích lịch của cố vấn và dựa trên sự sẵn có của khách hàng, đặt thời gian thuận tiện cho cả hai bên. Nó cũng gửi lời mời và lời nhắc lịch tự động cho cả hai bên.

Hỗ trợ thương mại điện tử

Trợ lý AI giúp đơn giản hóa hành trình mua sắm thông qua:

• Cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm.
• Trả lời thắc mắc của khách hàng.
• Hoạt động như chatbot cho thương mại điện tử trên nhiều nền tảng như trang web và mạng xã hội.

Ví dụ, trợ lý AI phân tích lịch sử duyệt web của khách hàng để đề xuất các sản phẩm có liên quan. Nếu khách hàng thường xuyên mua đồ tập thể dục, trợ lý có thể gợi ý thiết bị tập luyện hoặc trang phục mới trong khi trò chuyện.

Tự động hóa quy trình tuyển dụng

Quá trình tuyển dụng có thể được đơn giản hóa bằng cách sử dụng trợ lý AI, giúp hợp lý hóa các nhiệm vụ như sàng lọc sơ yếu lý lịch và lên lịch phỏng vấn. 

Ví dụ, một công ty tuyển dụng sử dụng trợ lý AI để quét sơ yếu lý lịch để tìm ra các trình độ cụ thể và xếp hạng ứng viên dựa trên mức độ phù hợp của họ. Một trợ lý AI khác sau đó có thể lên lịch phỏng vấn bằng cách phối hợp giữa ứng viên và người quản lý tuyển dụng.

Quản lý hậu cần và hàng tồn kho

Trợ lý AI có thể theo dõi lô hàng và quản lý hàng tồn kho. 

Ví dụ, một nhà kho có thể sử dụng trợ lý AI để theo dõi hàng tồn kho theo thời gian thực. Khi hàng tồn kho giảm xuống dưới ngưỡng được xác định trước, trợ lý sẽ tự động đặt lệnh bổ sung hàng để tránh hết hàng.

Khả năng bán hàng

Trợ lý tác nhân AI, bao gồm chatbot bán hàng , hỗ trợ nhóm bán hàng bằng cách tự động hóa việc quản lý khách hàng tiềm năng, lên lịch theo dõi và cung cấp thông tin chi tiết hữu ích.

Ví dụ, trợ lý AI sẽ đánh giá khách hàng tiềm năng bằng cách phân tích hành vi và dữ liệu tương tác của khách hàng, ưu tiên những cơ hội tốt nhất cho nhóm bán hàng.

Hợp tác nhóm nội bộ

Tại nơi làm việc, trợ lý AI hợp lý hóa sự cộng tác của nhóm bằng cách quản lý lịch trình và quy trình công việc. 

Người quản lý dự án có thể sử dụng trợ lý AI để phân công nhiệm vụ và theo dõi tiến độ giữa các nhóm. Trợ lý sẽ gửi lời nhắc tự động để mọi người luôn đúng tiến độ.

Hỗ trợ chăm sóc sức khỏe

Trợ lý AI, giống như chatbot chăm sóc sức khỏe , hỗ trợ các chuyên gia chăm sóc sức khỏe bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ hành chính và cung cấp dịch vụ chăm sóc bệnh nhân được cá nhân hóa.

Ví dụ, trợ lý AI của bác sĩ có thể ghi chép lại ghi chú của bệnh nhân trong quá trình khám bệnh và tự động cập nhật hồ sơ sức khỏe điện tử, giúp tiết kiệm thời gian.

1. Tiếp nhận đầu vào

Quá trình bắt đầu khi trợ lý tác nhân AI nhận được thông tin đầu vào từ người dùng hoặc hệ thống tích hợp. Thông tin đầu vào này có thể ở nhiều dạng khác nhau, bao gồm:

• Yêu cầu dựa trên văn bản – Tin nhắn được gửi qua các nền tảng trò chuyện như Slack , Microsoft Teams , hoặc WhatsApp .
• Lệnh thoại – Hướng dẫn bằng giọng nói được xử lý thông qua trợ lý ảo.
• Email và biểu mẫu gửi – Trợ lý có thể trích xuất các thông tin chi tiết quan trọng từ dữ liệu có cấu trúc, chẳng hạn như yêu cầu họp hoặc thắc mắc của khách hàng.
• Trình kích hoạt API và sự kiện hệ thống – Trợ lý AI có thể tự động hoạt động dựa trên các bản cập nhật hệ thống, chẳng hạn như phiếu được tạo trong nền tảng bộ phận trợ giúp CNTT.

2. NLU

Sau khi nhận được đầu vào, trợ lý tác nhân AI xử lý nó bằng NLU để hiểu ý nghĩa và ngữ cảnh. Nó phân tích yêu cầu và xác định các yếu tố chính như:

• Mục đích: Mục đích của yêu cầu (ví dụ: lên lịch họp).
• Người tham gia: Những cá nhân liên quan (John, Sarah, Alex).
• Khung thời gian: Khoảng thời gian cụ thể (tuần tới).

Trong yêu cầu 'Lên lịch họp với John, Sarah và Alex vào tuần tới', trợ lý có thể diễn giải những chi tiết này để thực hiện nhiệm vụ một cách hiệu quả.

3. Hiểu ngữ cảnh

Trợ lý AI sử dụng ngữ cảnh và dữ liệu lịch sử để cá nhân hóa phản hồi và đảm bảo giải pháp phù hợp nhất.

• Lịch trống – Kiểm tra lịch trình của John, Sarah và Alex để tìm các khoảng thời gian trống.
• Mẫu lặp lại – Nếu Sarah thích họp vào buổi sáng, trợ lý sẽ ưu tiên các khung giờ sớm khi lên lịch.
• Tùy chọn do người dùng xác định – Nếu Alex không tham gia họp vào thứ Hai, trợ lý sẽ tự động loại trừ ngày đó.
• Cân bằng khối lượng công việc – Cân nhắc xem người dùng có lịch trình dày đặc vào ngày hôm đó hay không và tránh các cuộc họp liên tiếp.
• Nhận biết vị trí – Nếu các thành viên trong nhóm ở các múi giờ khác nhau, tính năng này sẽ gợi ý thời gian phù hợp với mọi người.

4. Thực hiện nhiệm vụ

Trợ lý AI tự động thực hiện nhiệm vụ được yêu cầu, quản lý tất cả các chi tiết phức tạp. Trong giai đoạn này, nó:

• Lên lịch họp vào thời gian phù hợp nhất (ví dụ: Thứ Ba lúc 10 giờ sáng).
• Đặt phòng hội nghị để đảm bảo còn chỗ.
• Gửi lời mời lịch đến những người tham gia, bao gồm cả chỗ giữ chỗ cho chương trình nghị sự.

5. Tạo ra đầu ra

Trợ lý AI tạo ra phản hồi bằng cách sử dụng công nghệ tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG) và chia sẻ kết quả với người đứng đầu công ty.

Trợ lý gửi một Slack tin nhắn: 'Cuộc họp với John, Sarah và Alex đã được lên lịch vào thứ Ba lúc 10 giờ sáng tại phòng hội nghị.'

6. Học tập và cải thiện

Trợ lý AI liên tục học hỏi và thích nghi bằng cách quan sát hành vi của người dùng. Theo thời gian, nó tinh chỉnh việc ra quyết định dựa trên các mẫu sử dụng và phản hồi.

Ví dụ, nếu Sarah thường xuyên lên lịch lại các cuộc họp được đặt vào sáng Thứ Hai, trợ lý sẽ điều chỉnh lịch trình trong tương lai để tránh thời gian đó. Nó cũng phát hiện các xu hướng rộng hơn, chẳng hạn như thời lượng cuộc họp ưa thích hoặc xung đột phổ biến, cho phép đưa ra các khuyến nghị tốt hơn.

7. Sự leo thang

Nếu nhiệm vụ vượt quá khả năng của trợ lý, nó sẽ chuyển vấn đề lên một người có hiểu biết.

Ví dụ, nếu không có thời gian phù hợp nào vào tuần tới, trợ lý sẽ thông báo cho giám đốc công ty: 'Tôi không tìm được thời gian phù hợp cho tất cả người tham gia vào tuần tới. Bạn có muốn tôi đề xuất các tuần thay thế hoặc liên hệ trực tiếp với người tham gia để biết thêm thông tin không?'

Tự động hóa nhiệm vụ

Một trợ lý AI có năng lực có thể tự động quản lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như lên lịch hẹn hoặc gửi lời nhắc.

Tích hợp đa kênh

Để cung cấp hỗ trợ nhất quán, trợ lý AI cần hoạt động trên nhiều nền tảng như email, trò chuyện, mạng xã hội, ứng dụng di động và trợ lý giọng nói. 

Trợ lý AI thích ứng với hành vi của người dùng bằng cách phân tích các tương tác và sở thích trước đây.

Họ có thể gợi ý các sản phẩm có liên quan dựa trên lịch sử duyệt web hoặc các lần mua hàng trước đó.

Khả năng mở rộng

Trợ lý AI phải có khả năng phát triển cùng doanh nghiệp của bạn, xử lý khối lượng công việc tăng lên mà không làm giảm hiệu quả hoặc độ chính xác. 

Ví dụ, trong đợt bán hàng khuyến mại ngày lễ, hệ thống phải xử lý hàng nghìn yêu cầu của khách hàng cùng lúc.

Xử lý dữ liệu thời gian thực

Khả năng phân tích và xử lý thông tin ngay lập tức là rất quan trọng đối với trợ lý AI. Tính năng này cho phép đưa ra quyết định nhanh chóng và phản hồi chính xác. 

Ví dụ, trợ lý có thể cung cấp thông tin cập nhật theo dõi trực tiếp cho các lô hàng, nghĩa là khách hàng luôn có quyền truy cập vào thông tin theo thời gian thực.

Tích hợp với các công cụ hiện có

Tìm kiếm các công cụ tích hợp liền mạch với CRM và các hệ thống kinh doanh khác. 

Điều này bao gồm:

• Đồng bộ hóa với Google Calendar .
• Tích hợp với Salesforce.
• Kết nối với Slack .

Tự học và khả năng thích nghi

Trợ lý AI hiệu quả sẽ phát triển theo thời gian, sử dụng máy học để thích ứng và cải thiện hiệu suất của nó. Nó có thể:

• Học cách xử lý các loại yêu cầu mới của khách hàng, chẳng hạn như Câu hỏi thường gặp được cập nhật hoặc nhu cầu thay đổi của khách hàng.
• Thích ứng với xu hướng theo mùa, chẳng hạn như ưu tiên các truy vấn cụ thể theo ngày lễ.
• Cải thiện việc thực hiện tác vụ dựa trên phản hồi của người dùng.

Bảo mật và quyền riêng tư mạnh mẽ

Trợ lý tác nhân AI phải tuân thủ các biện pháp bảo mật tốt nhất cho chatbot để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm và duy trì lòng tin của người dùng. Điều này bao gồm triển khai mã hóa và đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành như GDPR hoặc HIPAA, tùy thuộc vào trường hợp sử dụng.

Ví dụ, trợ lý AI xử lý giao dịch của khách hàng phải xử lý thông tin thanh toán một cách an toàn, ngăn chặn truy cập trái phép và giảm rủi ro gian lận.

Khả năng leo thang

Trợ lý AI cần được trang bị khả năng leo thang để đảm bảo các nhiệm vụ phức tạp hoặc nhạy cảm được xử lý phù hợp trong khi vẫn duy trì tỷ lệ ngăn chặn cao đối với các tình huống đơn giản hơn.

Nếu khách hàng nêu vấn đề kỹ thuật, trợ lý có thể chuyển vấn đề đó đến nhân viên hỗ trợ, bao gồm cả bản tóm tắt về tương tác để việc chuyển giao diễn ra suôn sẻ.

1. Xác định nhu cầu kinh doanh chính

Trước khi triển khai trợ lý tác nhân AI, trước tiên hãy xác định các lĩnh vực trong doanh nghiệp của bạn mà các công cụ này có thể mang lại giá trị cao nhất. Bắt đầu bằng cách tập trung vào các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, tốn thời gian và không yêu cầu ra quyết định phức tạp.

Nếu bạn tập trung vào tự động hóa với mã hóa tối thiểu, Botpress cung cấp trình xây dựng trực quan và các Nút tự động cho phép trợ lý tác nhân AI quyết định khi nào tuân theo luồng có cấu trúc và khi nào sử dụng LLMs .

2. Chọn một nền tảng

Việc lựa chọn nền tảng chatbot AI tốt nhất cho trợ lý AI của bạn là một bước quan trọng để đảm bảo nó phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của bạn. 

Bắt đầu bằng cách xác định các tính năng quan trọng nhất cho trường hợp sử dụng của bạn, chẳng hạn như tự động hóa tác vụ, hỗ trợ đa kênh, khả năng tích hợp và khả năng mở rộng. Đánh giá các nền tảng phục vụ cụ thể cho ngành của bạn hoặc những thách thức bạn đang cố gắng giải quyết.

So sánh các tùy chọn dựa trên các yếu tố như chi phí và khả năng tùy chỉnh. Kiểm tra các phiên bản dùng thử và thu thập phản hồi từ các bên liên quan chính có thể giúp bạn quyết định.

3. Đào tạo trợ lý

Cung cấp cho trợ lý dữ liệu, quy trình làm việc và cơ sở kiến thức có liên quan bằng cách sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để đảm bảo trợ lý hoạt động chính xác. 

Ví dụ, đào tạo để xử lý các câu hỏi thường gặp, hiểu các tùy chọn lập lịch hoặc xử lý các mục nhập tài chính. Liên tục cập nhật đào tạo khi có các tình huống mới phát sinh, đảm bảo đào tạo vẫn hiệu quả và phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn.

4. Bắt đầu với một chương trình thí điểm

Triển khai trợ lý AI của bạn ở quy mô nhỏ trước khi triển khai toàn diện.

• Kiểm tra trong một bộ phận cụ thể (ví dụ: bộ phận hỗ trợ khách hàng hoặc lịch hẹn).
• Thu thập phản hồi của người dùng để cải thiện tương tác và giải quyết các điểm khó khăn.
• Theo dõi hiệu suất thực tế để đảm bảo độ chính xác và khả năng phản hồi.

Điều này cho phép thực hiện những điều chỉnh cần thiết trước khi mở rộng quy mô trên toàn doanh nghiệp.

5. Cấu hình quy trình làm việc và tích hợp

Trợ lý AI phải kết nối với các hệ thống hiện có để hoạt động hiệu quả.

• Đồng bộ hóa với CRM và các công cụ lập lịch.
• Sử dụng công nghệ phối hợp AI để tự động hóa quy trình làm việc nhiều bước (ví dụ: kéo lịch khả dụng trong khi đồng bộ hóa tùy chọn của khách hàng).
• Đảm bảo có thể truy xuất và cập nhật thông tin theo thời gian thực trên nhiều nền tảng.

6. Tối ưu hóa và tinh chỉnh thông qua việc sử dụng thực tế

Trợ lý AI phát triển thông qua tương tác. Liên tục cải thiện hiệu suất bằng cách phân tích phân tích chatbot và tinh chỉnh quy trình làm việc.

Các KPI cần theo dõi bao gồm:

• Tỷ lệ ngăn chặn.
• Tốc độ phản hồi.
• Tần suất xảy ra lỗi hoặc leo thang.
• Sự hài lòng của người dùng.

7. Mở rộng và mở rộng quy mô

Khi giai đoạn thử nghiệm thành công, hãy mở rộng năng lực của trợ lý.

• Giới thiệu các trường hợp sử dụng bổ sung, chẳng hạn như xác định khách hàng tiềm năng hoặc theo dõi đơn hàng.
• Triển khai nó trên nhiều phòng ban hoặc kênh tiếp cận khách hàng hơn.
• Điều chỉnh chức năng dựa trên nhu cầu kinh doanh đang thay đổi.

8. Đảm bảo tuân thủ an ninh

Khi trợ lý AI xử lý dữ liệu nhạy cảm, cần phải áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ.

• Triển khai mã hóa, kiểm soát truy cập và ẩn danh dữ liệu.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định như GDPR, HIPAA hoặc PCI DSS.
• Kiểm tra thường xuyên các chính sách bảo mật để duy trì tính toàn vẹn và quyền riêng tư của dữ liệu.

9. Giáo dục và thu hút nhóm của bạn

Để áp dụng thành công, nhân viên phải hiểu cách sử dụng trợ lý hiệu quả.

• Đào tạo các nhóm về các chức năng cốt lõi và các biện pháp thực hành tốt nhất.
• Cung cấp các ví dụ thực tế về cách đơn giản hóa quy trình làm việc.
• Khuyến khích phản hồi để tinh chỉnh câu trả lời và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

10. Liên tục phát triển và tối ưu hóa

Trợ lý tác nhân AI trở nên tốt hơn nhờ học tập liên tục. Cập nhật thường xuyên bằng dữ liệu mới, điều chỉnh quy trình làm việc dựa trên những gì đang hoạt động (hoặc không) và lắng nghe phản hồi của người dùng để cải thiện. 

Luôn cập nhật những tiến bộ mới nhất về AI để bạn có thể nâng cấp khả năng của AI và duy trì nó là một công cụ có giá trị khi doanh nghiệp của bạn phát triển và tiến hóa.

1. Trợ lý AI khác với chatbot truyền thống hoặc trợ lý ảo như Siri hoặc Alexa như thế nào?

Trợ lý AI tự động hơn nhiều. Chúng không chỉ phản hồi lệnh mà còn có thể làm nhiều việc cho bạn, chẳng hạn như sắp xếp lại lịch họp hoặc quản lý công việc từ đầu đến cuối mà không cần nhập liệu liên tục.

2. Những hạn chế của trợ lý AI hiện nay là gì?

Họ cực kỳ thông minh, nhưng không hoàn hảo. Khả năng suy luận phức tạp, thấu hiểu những cảm xúc tinh tế của con người và xử lý những tình huống bất ngờ đôi khi vẫn khiến họ vấp ngã.

3. Trợ lý AI có cần phải kết nối internet mọi lúc để hoạt động không?

Hầu hết đều như vậy vì chúng dựa vào các mô hình đám mây và truy cập dữ liệu thời gian thực, nhưng một số chức năng cơ bản có thể hoạt động ngoại tuyến nếu được thiết lập theo cách đó.

4. Làm thế nào để đào tạo trợ lý AI mà không cần truy cập vào các tập dữ liệu độc quyền lớn?

Bạn không cần bộ dữ liệu khổng lồ. Chỉ cần bắt đầu với Câu hỏi thường gặp, tài liệu của công ty và sử dụng các công cụ như tạo dữ liệu tăng cường truy xuất (RAG) để cung cấp thông tin liên quan khi cần.

5. Sự khác biệt giữa một quy tắc dựa trên và một LLM -trợ lý AI được hỗ trợ?

Trợ lý dựa trên quy tắc tuân theo các kịch bản nghiêm ngặt như "nếu thế này, thì thế kia", trong khi LLM -Những người được hỗ trợ linh hoạt hơn và có khả năng giao tiếp tốt hơn, họ hiểu được ngữ cảnh và có thể phản ứng một cách năng động ngay cả trong những tình huống lộn xộn, không có kịch bản.