Trợ lý giọng nói AI là gì?

1. Đầu vào giọng nói

Khách hàng nói vào một thiết bị, chẳng hạn như điện thoại thông minh hoặc đường dây tổng đài. Ví dụ, họ có thể hỏi, "Số dư trong tài khoản của tôi là bao nhiêu?" hoặc "Tôi có thể lên lịch lại việc giao hàng không?" Những lời nói của họ được chuyển thành tín hiệu âm thanh và gửi đến trợ lý giọng nói để xử lý.

2. Nhận dạng giọng nói 

Tín hiệu âm thanh được xử lý bởi hệ thống nhận dạng giọng nói tự động (ASR), hệ thống này chuyển đổi âm thanh thành văn bản. Hệ thống ASR đảm bảo bản ghi chính xác, ngay cả với các giọng hoặc phong cách nói khác nhau. Vì vậy, hệ thống ASR xử lý giọng nói nói rằng, 'Kiểm tra trạng thái đơn hàng của tôi' và chuyển đổi thành văn bản.

3. Hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Văn bản từ ASR được gửi đến hệ thống hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), một nhánh của NLP cho phép máy móc hiểu được ngôn ngữ của con người. 

Dựa trên thông tin đầu vào của khách hàng, 'Tôi còn bao nhiêu tiền trong tài khoản?', hệ thống NLU sẽ xác định ý định của khách hàng, chẳng hạn như 'kiểm tra số dư tài khoản của tôi' và xác định các thông tin chi tiết quan trọng, như 'số dư tài khoản có đuôi là 1234'. 

Tương tự như vậy, đối với các mục nhập như 'Lên lịch lại việc giao hàng', công cụ sẽ trích xuất ý định 'lên lịch lại việc giao hàng' và các chi tiết như 'giao hàng vào thứ sáu tuần này'.

4. Xử lý và ra quyết định

Các tác nhân giọng nói AI xác định hành động phù hợp bằng cách phân tích dữ liệu đầu vào của người dùng và truy cập dữ liệu có liên quan. 

Bước này được tăng cường bằng cách kết hợp thế hệ tăng cường truy xuất (RAG), cho phép các tác nhân giọng nói AI truy cập và sử dụng các nguồn kiến thức bên ngoài theo thời gian thực. Điều này dẫn đến kết quả chính xác hơn và phù hợp với ngữ cảnh hơn.

Vì vậy, khi khách hàng hỏi 'Số dư trong tài khoản của tôi còn bao nhiêu?', hệ thống, có thể sử dụng RAG, sẽ xác định mục đích (kiểm tra số dư tài khoản), truy xuất thông tin chi tiết (tài khoản có số cuối là 1234) và truy vấn cơ sở dữ liệu. 

Tương tự như vậy, đối với câu hỏi 'Tôi có thể đổi lịch giao hàng sang thứ Sáu tuần sau không?', hệ thống sẽ truy cập vào nền tảng lập lịch, cập nhật lịch giao hàng và cung cấp xác nhận theo thời gian thực cho khách hàng.

5. Tạo phản hồi

Sau khi phản hồi được xác định, hệ thống sử dụng một LLM để tạo ra câu trả lời. 

Các LLM đảm bảo phản hồi rõ ràng và chuyên nghiệp, chẳng hạn như 'Số dư tài khoản của bạn là 500 đô la' hoặc 'Thời gian giao hàng của bạn đã được lên lịch lại vào thứ Bảy'.

6. Chuyển văn bản thành giọng nói 

Câu trả lời dạng văn bản được chuyển thành giọng nói thông qua hệ thống chuyển văn bản thành giọng nói (TTS), đảm bảo tin nhắn nghe tự nhiên.  

7. Đầu ra giọng nói

Giọng nói tổng hợp được phát lại cho khách hàng thông qua loa của thiết bị, hoàn tất quá trình tương tác.

Vì vậy, người dùng có thể nghe điện thoại trả lời: 'Số dư tài khoản của bạn là 500,75 đô la tính đến 12:35 chiều nay'. 

Tương tự như vậy, đối với yêu cầu đổi lịch giao hàng, điện thoại có thể phản hồi: 'Việc giao hàng của bạn đã được đổi lịch thành công sang thứ Bảy, ngày 11 tháng 1.

Nâng cao trải nghiệm của khách hàng

Các trợ lý giọng nói AI luôn sẵn sàng 24/7 và do đó có thể trả lời ngay lập tức các câu hỏi của khách hàng mà không phải chờ đợi lâu. 

Sử dụng ngôn ngữ tự nhiên và các tín hiệu cảm xúc, chẳng hạn như sự thất vọng, các tác nhân giọng nói AI khiến các tương tác trở nên chân thực hơn. Chúng cũng thích ứng với giọng nói, ngôn ngữ và phong cách trò chuyện.

Và giống như bất kỳ chatbot hỗ trợ khách hàng tốt nào, các tác nhân giọng nói AI được đào tạo để chuyển các vấn đề phức tạp đến các tác nhân con người trong khi vẫn giữ nguyên toàn bộ bối cảnh.

Đơn giản hóa hoạt động

Các tác nhân giọng nói AI giúp loại bỏ các nhiệm vụ thường lệ, chẳng hạn như lên lịch hẹn, xử lý đơn hàng, cập nhật trạng thái, để các tác nhân con người có thể tập trung vào các tương tác có giá trị cao, tinh tế. Họ xử lý khối lượng cuộc gọi lớn mà không bỏ lỡ nhịp nào, duy trì dịch vụ nhất quán ngay cả trong giờ cao điểm. 

Bằng cách tích hợp với các hệ thống phụ trợ để truy cập dữ liệu thời gian thực, các tác nhân giọng nói AI cung cấp phản hồi chính xác, tức thời và giảm thiểu lỗi.

Mở rộng quy mô dễ dàng và giao tiếp toàn cầu

Được thiết kế để xử lý lượng cuộc gọi tăng đột biến, các tác nhân giọng nói AI giúp các doanh nghiệp đang trải qua giai đoạn tăng trưởng hoặc đột biến theo mùa. 

Bằng cách tích hợp với các hệ thống phụ trợ để truy cập dữ liệu thời gian thực, chúng cung cấp phản hồi chính xác, tức thời và giảm thiểu lỗi, một khía cạnh đặc biệt có giá trị đối với các doanh nghiệp đang phát triển.

Thu thập và phân tích dữ liệu

Các tác nhân giọng nói AI thu thập dữ liệu quan trọng về khách hàng trong quá trình tương tác, khám phá các mô hình và thông tin chi tiết có thể tinh chỉnh các chiến lược. 

Nếu nhiều khách hàng gọi điện phàn nàn về một tính năng mới, trợ lý giọng nói AI có thể phát hiện ngay sự gia tăng đột biến trong số lượng khiếu nại và cảnh báo doanh nghiệp. 

Bằng cách phân tích các xu hướng đang diễn ra từ các cuộc gọi điện thoại và các tương tác liên quan đến giọng nói khác, các tác nhân giọng nói AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Tăng khả năng tiếp cận

Bằng cách cho phép tương tác bằng giọng nói không yêu cầu đầu vào vật lý, các tác nhân giọng nói AI cung cấp hỗ trợ toàn diện cho nhiều loại người dùng. Điều này khiến chúng trở thành công cụ thiết yếu để phục vụ khách hàng khuyết tật.

Ngoài ra, khả năng đa ngôn ngữ của họ phá vỡ rào cản ngôn ngữ để phục vụ nhiều đối tượng khán giả trên toàn cầu. 

Lợi ích tài chính

1. Tiết kiệm chi phí
   • Các tác nhân giọng nói AI tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giảm nhu cầu về các nhóm dịch vụ khách hàng lớn và tiết kiệm đáng kể chi phí lao động.
   • Lợi tức đầu tư (ROI) dài hạn đến từ việc giảm chi phí hoạt động và cải thiện hiệu quả dịch vụ.
2. Tăng trưởng doanh thu
   • Sự tương tác chủ động, chẳng hạn như bán chéo hoặc bán thêm trong quá trình tương tác, có thể làm tăng giá trị đơn hàng trung bình và tổng doanh thu.
   • Tỷ lệ ngăn chặn cao cho thấy hệ thống AI có thể giải quyết hiệu quả các vấn đề thường gặp mà không cần sự can thiệp của con người, nâng cao hiệu quả hoạt động và giảm nhu cầu leo thang. 

‍

1. Cần có phần cứng hoặc cơ sở hạ tầng nào để hỗ trợ tác nhân giọng nói AI?

Không nhiều lắm. Hầu hết các trợ lý giọng nói AI đều dựa trên nền tảng đám mây, vì vậy bạn chỉ cần kết nối internet ổn định và một thiết bị (như điện thoại hoặc máy tính) để kết nối. Phần việc nặng nhọc được thực hiện ở phía sau.

2. Có thể tích hợp các tác nhân giọng nói AI vào hệ thống IVR hoặc CRM hiện có không?

Chắc chắn rồi. Hầu hết các nền tảng đều hỗ trợ tích hợp với các hệ thống CRM và IVR phổ biến, do đó, trợ lý giọng nói AI của bạn có thể phù hợp ngay với quy trình làm việc hiện tại mà không cần phải bắt đầu lại từ đầu.

3. Rủi ro của deepfake hoặc giả mạo trong AI giọng nói là gì và làm thế nào để giảm thiểu chúng?

Việc giả mạo giọng nói là mối lo ngại thực sự, nhưng hầu hết các hệ thống AI hiện nay đều bao gồm xác minh người nói, phát hiện bất thường và mã hóa để giúp ngăn chặn hành vi mạo danh và truy cập trái phép.

4. Các tác nhân giọng nói AI xử lý tiếng ồn xung quanh hoặc chất lượng âm thanh kém tốt như thế nào?

Họ làm việc này rất tốt. Các trợ lý giọng nói hiện đại sử dụng công nghệ khử tiếng ồn và tăng cường giọng nói tiên tiến để nhận ra những gì quan trọng, ngay cả trong môi trường ồn ào.

5. Họ có thể tự động thích nghi với các phương ngữ hoặc giọng vùng miền khác nhau không?

Có. Nhiều trợ lý giọng nói được đào tạo trên nhiều tập dữ liệu giọng nói khác nhau, do đó chúng có thể hiểu được nhiều giọng và phương ngữ khác nhau ngay từ đầu.