• Menu
My Account Checkout

Các kiến thức về: Kiến thức OTA, Kiến thức du lịch, Kiến thức IT-CNTT, Kiến thức kinh doanh,

22 Th2

ChatGPT: 400 triệu người dùng & GPT-5 sắp ra mắt | OpenAI

Sự Bùng Nổ của ChatGPT: 400 Triệu Người Dùng Hàng Tuần và Sự Ra Mắt GPT-5

Giới thiệu về ChatGPT và sự phát triển vượt bậc

ChatGPT của OpenAI đã vượt qua con số 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, một cột mốc quan trọng thể hiện sự phát triển mạnh mẽ của công ty trên cả thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp. Thông tin này được Giám đốc điều hành Brad Lightcap chia sẻ trên X vào thứ Năm.

Sự tăng trưởng nhanh chóng này diễn ra trong bối cảnh OpenAI phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ như xAI của Elon Musk và DeepSeek của Trung Quốc, cả hai đều vừa ra mắt các mô hình hiệu suất cao nhằm thách thức sự thống trị của OpenAI. Mặc dù vậy, OpenAI đã chứng kiến sự tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực kinh doanh, với hơn hai triệu người dùng doanh nghiệp hiện đang sử dụng ChatGPT tại nơi làm việc – tăng gấp đôi so với tháng 9 năm 2024.

ChatGPT gần đây đã vượt qua 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần, chúng tôi cảm thấy rất may mắn khi được phục vụ 5% thế giới mỗi tuần, Lightcap viết. Ông cũng lưu ý rằng việc sử dụng API mô hình suy luận của OpenAI đã tăng gấp năm lần kể từ khi ra mắt mô hình o3 Mini, được thiết kế để tăng cường khả năng suy luận logic và giải quyết vấn đề có cấu trúc.

AI đang định hình lại nơi làm việc: 2 triệu doanh nghiệp hiện dựa vào ChatGPT

Sự gia tăng trong việc áp dụng doanh nghiệp thể hiện một sự xác nhận quan trọng về chiến lược của OpenAI trong việc định vị ChatGPT không chỉ là một chatbot cho các truy vấn thông thường, mà còn là một công cụ năng suất nghiêm túc cho các doanh nghiệp. Các công ty như Morgan Stanley, Uber và T-Mobile đã tích hợp các mô hình của OpenAI vào quy trình làm việc của họ, sử dụng AI để tạo báo cáo, tự động hóa dịch vụ khách hàng và hợp lý hóa việc ra quyết định.

Đáng chú ý, sự tiến bộ của OpenAI diễn ra trong bối cảnh sự giám sát ngày càng tăng về vai trò của AI tạo sinh trong các ứng dụng quan trọng trong kinh doanh. Công ty gần đây đã có được khách hàng là cơ quan liên bang đầu tiên của mình, USAID, cơ quan này đang triển khai ChatGPT Enterprise để giảm bớt gánh nặng hành chính và hợp lý hóa quan hệ đối tác. Việc mở rộng sang các hợp đồng của chính phủ cho thấy OpenAI đang thành công trong việc vượt qua các rào cản pháp lý đã làm chậm việc áp dụng AI trong các tổ chức khu vực công.

Đồng thời, OpenAI đang tăng cường sự hiện diện của mình tại Nhật Bản thông qua một liên doanh với SoftBank, có tên là SB OpenAI Japan. Sự hợp tác này, bao gồm khoản đầu tư hàng năm trị giá 3 tỷ đô la từ SoftBank, nhằm mục đích tích hợp công nghệ của OpenAI vào các doanh nghiệp lớn của Nhật Bản, với các triển khai ban đầu bên trong hệ sinh thái của SoftBank, bao gồm công ty con bán dẫn Arm và nền tảng thanh toán kỹ thuật số PayPay.

GPT-5 sắp ra mắt: Bước tiến tiếp theo của OpenAI trong trí tuệ nhân tạo

Lightcap cũng tiết lộ rằng OpenAI đang chuẩn bị ra mắt GPT-4.5 và GPT-5, trong đó GPT-5 sẽ hợp nhất các mô hình GPT và o-series của công ty thành một hệ thống duy nhất, mạnh mẽ hơn.

Chúng tôi sẽ sớm đưa GPT-4.5 và GPT-5 vào trò chuyện và API, với GPT-5 không giới hạn cho người dùng miễn phí (cộng với người dùng có thể chạy với trí thông minh cao hơn nữa), ông viết.

Động thái này báo hiệu tham vọng của OpenAI trong việc hợp nhất các dịch vụ AI của mình thành một mô hình thống nhất có thể xử lý cả các tác vụ AI đàm thoại chung và các ứng dụng dựa trên lý luận chuyên biệt hơn. Bằng cách tích hợp khả năng của các mô hình GPT hàng đầu của mình với khả năng giải quyết vấn đề có cấu trúc của o-series, OpenAI đang đặt cược rằng một cách tiếp cận “một mô hình thống trị tất cả” sẽ mang lại cho họ lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ vẫn đang phân khúc các dịch vụ AI của họ.

Thời điểm phát hành GPT-5 đặc biệt quan trọng. xAI của Musk gần đây đã giới thiệu Grok 3, một mô hình mà công ty tuyên bố vượt trội hơn GPT-4o của OpenAI trong một số tiêu chuẩn, bao gồm toán học, khoa học và mã hóa. Trong khi đó, sự trỗi dậy nhanh chóng của DeepSeek ở Trung Quốc đã làm tăng áp lực lên OpenAI để duy trì vị trí dẫn đầu về độ phức tạp và khả năng tiếp cận của AI.

Cuộc chiến AI: OpenAI, xAI và DeepSeek tranh giành sự thống trị toàn cầu

Sự mở rộng của OpenAI diễn ra vào thời điểm cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực AI, với các công ty đối thủ đang chạy đua để giành thị phần trong cả ứng dụng tiêu dùng và doanh nghiệp.

Musk, người đồng sáng lập OpenAI trước khi rời đi vào năm 2018, đã lên tiếng về những lo ngại của mình liên quan đến việc công ty chuyển sang mô hình vì lợi nhuận. Tỷ phú này gần đây đã đưa ra một lời đề nghị trị giá 97 tỷ đô la Mỹ để giành quyền kiểm soát OpenAI, một động thái đã bị hội đồng quản trị của công ty bác bỏ nhanh chóng. Kể từ đó, OpenAI đã định vị mình là người dẫn đầu trong việc triển khai AI doanh nghiệp, với sự hỗ trợ của Microsoft cung cấp cả sự ổn định tài chính và cơ sở hạ tầng đám mây.

Trong khi đó, DeepSeek đã làm gián đoạn thị trường với các mô hình AI mã nguồn mở, chi phí thấp, đã đạt được sức hút, đặc biệt là trong số các nhà phát triển cảnh giác với mô hình định giá của OpenAI. Công ty Trung Quốc này đã tuyên bố rằng họ đã đào tạo mô hình mới nhất của mình với chi phí dưới 6 triệu đô la – thấp hơn một bậc so với những gì OpenAI và xAI đang chi cho các hệ thống tương đương.

Điều gì tiếp theo cho OpenAI? Tương lai của AI trong kinh doanh và hơn thế nữa

Các số liệu người dùng mới nhất của OpenAI cho thấy rằng công ty vẫn đang mở rộng với tốc độ nhanh chóng mặc dù sự cạnh tranh ngày càng tăng. Bước nhảy vọt từ 300 triệu lên 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần chỉ trong ba tháng cho thấy rằng nhu cầu về các công cụ hỗ trợ AI tiếp tục tăng lên, với việc các doanh nghiệp ngày càng tích hợp chúng vào các hoạt động hàng ngày của họ.

Việc ra mắt GPT-5 sẽ là một bài kiểm tra quan trọng về khả năng duy trì vị trí dẫn đầu của OpenAI trong AI. Nếu mô hình đáp ứng được những lời hứa về khả năng lý luận cao hơn, cá nhân hóa tốt hơn và hiệu quả được cải thiện, nó có thể củng cố vị thế của OpenAI như là nhà cung cấp được lựa chọn cho cả ứng dụng AI tiêu dùng và doanh nghiệp.

Tuy nhiên, với các mô hình xAI, DeepSeek và Gemini của Google đều cạnh tranh để giành quyền thống trị, OpenAI không thể cho phép mình chậm lại. 12 tháng tới có thể sẽ xác định liệu nó có duy trì vị trí dẫn đầu không thể tranh cãi trong AI tạo sinh hay không, hoặc liệu một người chơi mới sẽ phá vỡ sự cân bằng quyền lực trong trí tuệ nhân tạo.

Tóm tắt các điểm chính

  • ChatGPT đạt 400 triệu người dùng hàng tuần, cho thấy sự tăng trưởng mạnh mẽ.
  • AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp hoạt động, với hơn 2 triệu doanh nghiệp sử dụng ChatGPT.
  • GPT-5 sắp ra mắt, hứa hẹn sẽ mang lại những cải tiến lớn về trí tuệ nhân tạo.
  • Cuộc cạnh tranh giữa OpenAI, xAI và DeepSeek đang diễn ra gay gắt để giành vị trí dẫn đầu.

Cơ hội và thách thức

Sự phát triển của ChatGPT mang lại nhiều cơ hội nhưng cũng đi kèm với không ít thách thức. Việc tích hợp AI vào các quy trình làm việc có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất và giảm chi phí, nhưng cũng đòi hỏi các doanh nghiệp phải đầu tư vào việc đào tạo nhân viên và đảm bảo an toàn dữ liệu. Đồng thời, OpenAI cần phải tiếp tục đổi mới và cải tiến để duy trì vị trí dẫn đầu trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.

Lời khuyên cho doanh nghiệp

Nếu bạn là một doanh nghiệp đang tìm kiếm cách để cải thiện năng suất và hiệu quả, hãy cân nhắc việc tích hợp ChatGPT vào các quy trình làm việc của bạn. Tuy nhiên, hãy đảm bảo rằng bạn đã chuẩn bị kỹ lưỡng và có một kế hoạch rõ ràng để đảm bảo sự thành công.

Lời kết

Sự bùng nổ của ChatGPT và sự ra mắt của GPT-5 là những dấu hiệu cho thấy AI sẽ tiếp tục đóng một vai trò quan trọng trong tương lai. Việc theo dõi các xu hướng mới nhất và chuẩn bị cho những thay đổi sắp tới là rất quan trọng để các doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa tiềm năng của AI.

Các từ khóa liên quan

  • ChatGPT
  • OpenAI
  • GPT-5
  • AI
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Người dùng hàng tuần
  • Doanh nghiệp
  • xAI
  • DeepSeek
  • Grok 3
22 Th2

Thử quần áo ảo với AI: Tạo người mẫu ảo bằng ComfyUI và IP Adapter

Tương Lai Của Thương Mại Điện Tử: Thử Quần Áo Ảo Với AI?

Giới Thiệu

Trong thế giới thương mại điện tử ngày càng phát triển, việc tìm ra những cách mới để nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến là vô cùng quan trọng. Một trong những xu hướng thú vị nhất hiện nay là sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra các “người mẫu ảo” và cho phép khách hàng
thử quần áo ảo. Bài viết này sẽ khám phá tương lai của thương mại điện tử với sự trợ giúp của AI, tập trung vào việc tạo ra một “agent” có khả năng thử quần áo ảo, giúp khách hàng hình dung rõ hơn về sản phẩm trước khi quyết định mua hàng.

Người mẫu AI mặc quần áo ảo

Sự Trỗi Dậy Của Người Mẫu AI

Năm ngoái, một chủ đề nóng hổi trong giới công nghệ là sự xuất hiện của các influencer do AI tạo ra. Nhiều công ty đã xây dựng những “người mẫu Instagram AI” có ngoại hình giống hệt người thật và đăng tải nội dung trên Instagram. Những người mẫu này trông hoàn toàn chân thực, nhưng thực tế lại không tồn tại trong thế giới thực. Thậm chí, nhiều người còn cho rằng đằng sau những AI model này là những kỹ sư prompt (prompt engineer) nam giới, điều khiển tất cả các mô hình AI thay vì một cô gái thực sự.

Một số tài khoản
AI model rõ ràng là giả mạo và được tạo ra bởi AI, nhưng vẫn thu hút được hàng chục, thậm chí hàng trăm nghìn người theo dõi trên Twitter. Rõ ràng, chúng đang tạo ra một nguồn doanh thu nhất định. Mặc dù nhiều người không hiểu tại sao lại muốn theo dõi một người mà họ biết là không có thật, nhưng nhu cầu này là có thật.

Ứng Dụng Thực Tế Của AI Model

Điều này đặt ra câu hỏi: AI model có thể mang lại giá trị kinh doanh thực tế nào? Gần đây, anh rể của tôi, người đang điều hành một doanh nghiệp nhỏ ở Trung Quốc chuyên bán quần áo trực tuyến, đã hỏi tôi liệu tôi có thể sử dụng AI để tạo ra 20-30 bài đăng trên mạng xã hội mỗi ngày, với hình ảnh người mặc quần áo của anh ấy hay không. Ban đầu, tôi thấy yêu cầu này khá kỳ lạ. Tại sao cần nhiều bài đăng mới mỗi ngày đến vậy?

Anh ấy giải thích rằng ở Trung Quốc, những người mua hàng trực tuyến thường tìm kiếm trên các nền tảng mạng xã hội như Red Book để xem đánh giá và hình ảnh của những người đã mua sản phẩm tương tự. Nếu ai đó tìm kiếm quần áo mà anh ấy đang bán, thì việc thấy nhiều người khác đã mua và đánh giá tốt sẽ giúp khách hàng tin tưởng hơn vào chất lượng sản phẩm. Tôi không chắc liệu chiến lược này có hiệu quả hay không, và tôi cũng không thích ý tưởng sử dụng AI để tạo ra các bài đăng trên mạng xã hội. Tuy nhiên, tôi tin rằng AI model có thể mang lại giá trị lớn cho ngành thời trang, đặc biệt là trong việc giúp mọi người hình dung quần áo sẽ trông như thế nào trên cơ thể họ, tốt hơn nhiều so với một hình ảnh tĩnh.

Ứng dụng AI trong thời trang

Các trang thương mại điện tử có thể tạo ra một lượng lớn hình ảnh sản phẩm cho nhiều loại khách hàng khác nhau. Đó là lý do tại sao trong vài ngày qua, tôi đã nghiên cứu về tạo ảnh bằng AI và xây dựng một “agent” có thể kết hợp các khuôn mặt, quần áo và thậm chí cả tư thế và môi trường khác nhau để tạo ra các bài đăng phổ biến trên mạng xã hội cho các thương hiệu thời trang. Tôi sẽ chia sẻ cách thực hiện, bởi vì tạo ảnh bằng AI thực sự rất thú vị.

Tìm Hiểu Về Tạo Ảnh Bằng AI

Trước khi đi sâu vào triển khai, có lẽ sẽ hữu ích nếu hiểu cách thức hoạt động của tạo ảnh bằng AI và làm thế nào để kiểm soát quá trình này tốt hơn. Để tạo ảnh bằng AI, chúng ta thường sử dụng các mô hình như Stable Diffusion hoặc DALL-E. Các mô hình này có khả năng biến một hình ảnh tĩnh nhiễu (noise) thành một hình ảnh có độ chân thực cao mà chúng ta mong muốn. Vậy, chúng hoạt động như thế nào?

Cách thức hoạt động thực sự khá thông minh và thú vị. Mặc dù việc biến một hình ảnh nhiễu ngẫu nhiên thành một hình ảnh chất lượng cao trong một bước duy nhất là rất khó, nhưng khi chia nhỏ thành các tác vụ nhỏ hơn, nó trở nên dễ quản lý hơn nhiều. Nếu bạn muốn giảm nhiễu cho hình ảnh này một chút và đưa nó đến trạng thái tiếp theo, tất cả những gì chúng ta cần làm là huấn luyện một mô hình AI có khả năng xác định lượng nhiễu cần loại bỏ giữa các hình ảnh. Sau đó, nó có thể chia nhỏ tác vụ lớn này thành các tác vụ nhỏ hơn và hoàn thành chúng một cách lặp đi lặp lại.

Để huấn luyện một mô hình AI như vậy, chúng ta cần một lượng lớn dữ liệu hình ảnh. Với mỗi hình ảnh, chúng ta cần thêm nhiều mức nhiễu khác nhau dựa trên một lịch trình. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu này để huấn luyện mô hình AI giảm nhiễu theo hướng ngược lại. Chúng ta có thể cung cấp cho mô hình AI này một hình ảnh nhiễu ngẫu nhiên như thế này và nói rằng đây là một hình ảnh đầy đủ nhiễu của một chú mèo dễ thương. Bây giờ, chúng ta không yêu cầu nó tạo ra hình ảnh gốc, mà hãy thử tìm ra lượng nhiễu cần loại bỏ để có được, chẳng hạn, năm khung hình tiếp theo của hình ảnh chú mèo ít nhiễu hơn này. Mô hình sẽ có thể đoán được lượng nhiễu cần loại bỏ và loại bỏ nhiễu đó, và bạn sẽ nhận được một cái gì đó như thế này, vẫn còn rất nhiều nhiễu và không rõ ràng đó là gì, và rất có thể không hoàn hảo. Nhưng điều chúng ta sẽ làm tiếp theo là chúng ta sẽ thêm một chút nhiễu vào hình ảnh mới này và đưa nó trở lại để thực hiện quy trình này một lần nữa. Lần này, chúng ta nói với mô hình rằng đây là hình ảnh ở thời điểm T trừ 1, bây giờ hãy thử đoán xem lượng nhiễu chúng ta nên giảm để đến được T cộng 6, và nó sẽ nhận được một hình ảnh mới, vẫn không hoàn hảo, nhưng có lẽ gần hơn một chút so với trước đây. Và nó sẽ lặp lại quá trình này nhiều lần cho đến khi chúng ta có được một hình ảnh có độ trung thực cao. Và đây, về bản chất, là cách mô hình khuếch tán hoạt động. Nó về cơ bản là một quá trình giảm nhiễu hình ảnh.

Nhưng bạn có thể có một câu hỏi, làm thế nào mô hình AI biết “chú mèo dễ thương” có nghĩa là gì? Bởi vì hai hình ảnh này về cơ bản chỉ là một loạt các pixel đối với mô hình AI. Điều này được thực hiện thông qua một quy trình gọi là tokenization. Về cơ bản, đối với mỗi hình ảnh trong tập dữ liệu huấn luyện, chúng ta sẽ cung cấp một số chú thích và mô tả về hình ảnh đó, ví dụ như hình ảnh bên trái là một con vật, mèo, dễ thương và có đôi mắt màu nâu, so với hình ảnh bên phải là nam, già và có đôi mắt màu xanh. Mỗi chú thích này gần giống như một cách đo lường và phân loại hình ảnh, mà chúng ta có thể sử dụng để hiểu mối quan hệ giữa hình ảnh cũng như văn bản. Mỗi dữ liệu hình ảnh có thể được vẽ trên một không gian như thế này. Vì vậy, lần tới khi chúng ta có một prompt văn bản như “một chú mèo dễ thương”, chúng ta sẽ biết hình ảnh cuối cùng nằm ở đâu trong không gian tiềm ẩn này và sử dụng nó như một tín hiệu để mô hình AI hiểu liệu chúng ta có đang tạo ra hình ảnh đúng hướng hay không. Tuy nhiên, nó không phải là một phép đo 2×2 đơn giản, mà có hàng ngàn kích thước khác nhau, cuối cùng tạo ra một không gian tiềm ẩn thực sự phức tạp, có thể kết nối các hình ảnh và văn bản khác nhau với nhau về mối quan hệ ngữ nghĩa. Điều này đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu huấn luyện, nhưng may mắn thay, đã có các mô hình nguồn mở mà chúng ta có thể sử dụng. Mô hình phổ biến nhất là mô hình CLIP của OpenAI. Với mô hình này, khi người dùng đưa ra một prompt văn bản như “chú mèo dễ thương”, nó sẽ tự động chuyển đổi văn bản này thành một vị trí cụ thể trong không gian tiềm ẩn này, để chúng ta sẽ biết hình ảnh cuối cùng nằm ở đâu về mặt không gian tiềm ẩn này, và chúng ta sẽ sử dụng điều này như một tín hiệu khi mô hình AI đang cố gắng giảm nhiễu hình ảnh để đảm bảo rằng nó đang tạo ra hình ảnh đúng hướng.

Tôi biết tôi đã nói rất nhiều khái niệm cho đến nay, hãy thử tạo một hình ảnh với các mô hình AI này. Để làm điều đó, chúng ta sẽ sử dụng ComfyUI. ComfyUI là một dự án nguồn mở cho phép bạn xây dựng các pipeline tạo ảnh rất phức tạp và linh hoạt, vì vậy bạn có thể chạy tất cả các loại mô hình tạo ảnh khác nhau trực tiếp trên máy tính của mình, và điều tuyệt vời nhất là bạn sẽ có thể xuất quy trình làm việc vào định dạng JSON và lưu trữ quy trình làm việc tạo ảnh đó ở đâu đó, để bạn có thể tạo cùng một hình ảnh vào lần sau. Thậm chí còn có các dịch vụ lưu trữ như Replicate cho phép bạn chỉ cần sao chép và dán toàn bộ quy trình làm việc và bắt đầu tạo ảnh trên GPU mạnh mẽ của họ.

Thử Quần Áo Ảo Với ComfyUI

ComfyUI là một công cụ mạnh mẽ để tạo ra các hình ảnh tùy chỉnh bằng AI. Nó cho phép người dùng xây dựng các quy trình làm việc phức tạp và linh hoạt, điều này đặc biệt hữu ích cho việc thử quần áo ảo. Với ComfyUI, bạn có thể tải lên hình ảnh của một người mẫu, hình ảnh của quần áo và sau đó sử dụng AI để “mặc” quần áo lên người mẫu.

Các Bước Cơ Bản

Để bắt đầu với ComfyUI, bạn cần tải xuống và cài đặt nó trên máy tính của mình. Nếu bạn đang sử dụng Windows, bạn có thể tải xuống từ Comfy Hub. Nếu bạn đang sử dụng Mac, bạn cần sao chép kho lưu trữ và cài đặt thủ công theo hướng dẫn. Sau khi cài đặt xong, bạn có thể mở thư mục và tìm hai tập lệnh: một cho CPU và một cho GPU. Nếu bạn có GPU Nvidia, bạn có thể nhấp đúp vào tập lệnh GPU. Nếu không, bạn có thể sử dụng CPU.

Sau khi khởi động ComfyUI, bạn sẽ thấy một giao diện người dùng. Theo mặc định, nó sử dụng mô hình v1.5, là mô hình Stable Diffusion v1.5. Bạn có thể tải xuống mô hình này từ Hugging Face và đặt nó vào thư mục “checkpoints” trong thư mục ComfyUI. Sau đó, bạn có thể kết nối mọi thứ lại với nhau, bao gồm cả các prompt văn bản dương tính và âm tính, và thêm một K Sampler. K Sampler được sử dụng để tạo ra hình ảnh thực tế trong không gian tiềm ẩn. Chúng ta sẽ sử dụng VA Decode để biến không gian tiềm ẩn thành hình ảnh thực tế.

Hãy thử một prompt văn bản: “một người phụ nữ mặc áo khoác màu xanh lam”. Sau đó, nhấp vào “Q prompt”. Bạn sẽ thấy một hình ảnh được tạo ra. Nhưng làm thế nào để tạo ra hình ảnh với khuôn mặt, quần áo và môi trường cụ thể mà chúng ta muốn? Để đạt được điều đó, có một vài cách.

Tích Hợp Các Yếu Tố Mới Vào Ảnh

Một cách dễ dàng là tích hợp các yếu tố mới, như quần áo, vào ảnh hiện có. Điều này hữu ích nếu bạn đã có một số hình ảnh người mẫu tốt mà bạn muốn sử dụng, nhưng bạn chỉ muốn thay đổi quần áo thành quần áo của riêng bạn. Có một vài mô hình khá hoàn thiện mà bạn có thể sử dụng ngay lập tức. Một trong số đó là mô hình được tạo bởi Alibaba, được gọi là An Door. Nó cho phép bạn tích hợp một vật phẩm mới vào ảnh hiện có. Bạn có thể tải lên ảnh hiện có, che (mask) đối tượng bạn muốn thay đổi và sau đó nó sẽ tạo ra một hình ảnh mới thay thế đối tượng ban đầu bằng đối tượng mới.

Tương tự, bạn có thể tải lên hình ảnh của một người mẫu, cũng như quần áo mới. Bạn có thể che vùng quần áo trong ảnh gốc và nó sẽ tạo ra một hình ảnh mới với cùng một người mẫu, nhưng mặc quần áo khác. Mặt khác, bạn cũng có thể sử dụng các mô hình như OOTDiffusion, một mô hình được thiết kế đặc biệt cho việc thử quần áo thời trang. Mô hình này có sẵn trên các nền tảng như Replicate, có nghĩa là bạn có thể gọi API của nó. Cách thức hoạt động là bạn tải lên hình ảnh của bất kỳ bộ quần áo nào bạn muốn người mẫu thử và nó sẽ có thể tạo ra một hình ảnh mới với bộ quần áo mới này.

Mô hình OOTDiffusion

Ví dụ: bạn có thể tải lên một hình ảnh không có thiết lập nền trắng và sau đó tải lên một hình ảnh quần áo ngẫu nhiên. Sau đó, nó sẽ tạo ra một hình ảnh mới về chàng trai thời trang này mặc một loại đồng phục an ninh, trông khá hài hước. Bạn có thể xây dựng một ứng dụng thú vị, nơi người dùng có thể chụp ảnh bản thân, tải nó lên, chọn bất kỳ bộ quần áo nào và sau đó bạn có thể gọi API này trên Replicate để tải lên cả ảnh của khách hàng và ảnh của quần áo để trộn chúng lại với nhau. Nó sẽ khá dễ sử dụng. Vì vậy, trong trường hợp bạn đã có một bức ảnh và bạn chỉ muốn đổi quần áo, tôi chắc chắn khuyên bạn nên sử dụng OOTDiffusion. Tôi đã đặt liên kết trong phần mô tả bên dưới để bạn có thể xem.

Tạo AI Model Tùy Chỉnh Hoàn Toàn

Trong trường hợp của chúng ta, tôi muốn tạo một AI model tùy chỉnh hoàn toàn, nơi tôi có thể tạo ra khuôn mặt của AI model từ đầu và cho nó mặc bất kỳ bộ quần áo nào, thậm chí cho nó một môi trường nhất định, để nó có thể tạo ra một bức ảnh rất độc đáo có thể được sử dụng cho các bài đăng trên mạng xã hội. Để làm điều đó, có một vài cách. Một là bạn có thể tinh chỉnh mô hình của riêng mình. Bạn có thể thu thập nhiều ảnh của cùng một người, tinh chỉnh mô hình với dữ liệu đó, vì vậy lần tới khi bạn nhận được một prompt, nó sẽ có thể tạo ra cùng một khuôn mặt. Nhờ các kỹ thuật như LoRA, chi phí tinh chỉnh đã giảm rất nhiều, nhưng bạn vẫn cần một lượng lớn dữ liệu huấn luyện để có thể thực hiện tinh chỉnh này. Mặt khác, có một phương pháp khác được phát triển bởi Tencent, được gọi là IP Adapter. Đây là một giải pháp cực kỳ nhẹ để bạn chèn một số yếu tố nhất định từ một ảnh tham khảo vào mô hình tạo ảnh. Phần tốt của việc sử dụng phương pháp này là nó không yêu cầu một lượng lớn dữ liệu huấn luyện. Tất cả những gì bạn cần chỉ là một bức ảnh để có thể tạo ra một bức ảnh mới dựa trên một khuôn mặt cụ thể.

Cách thức hoạt động là bạn có thể cung cấp cho nó một bức ảnh khuôn mặt của một người hoặc một bộ quần áo cụ thể. Sau đó, chúng ta có thể mã hóa hình ảnh này và trộn nó với prompt văn bản bạn đưa ra và sử dụng chúng làm prompt cuối cùng mà chúng ta sẽ gửi đến mô hình tạo ảnh. Nếu bạn muốn tạo ảnh với khuôn mặt và quần áo cụ thể, chúng ta có thể chỉ cần thay đổi hai IP Adapter cùng nhau, điều này sẽ tạo ra hình ảnh cuối cùng có cả hai yếu tố được xem xét. Bạn có thể xây dựng toàn bộ pipeline tạo ảnh với IP Adapter trong ComfyUI và tôi sẽ chỉ cho bạn cách bạn có thể làm điều đó.

Xây Dựng Pipeline Tạo Ảnh Với IP Adapter Trong ComfyUI

Trước khi bắt đầu, chúng ta cần cài đặt một thứ gọi là ComfyUI Manager. Điều này cho phép bạn cài đặt và quản lý các node tùy chỉnh và các chức năng bổ sung. Bạn có thể vào thư mục ComfyUI, nhấp chuột phải và mở trong terminal. Sau đó, chúng ta sẽ CD vào ComfyUI và sau đó sao chép kho lưu trữ này. Vậy là xong. Bạn có thể khởi động lại ComfyUI, sau đó sẽ có một nút mới có tên là Manager. Nhấp vào nút đó sẽ hiển thị nút UI mới này có tên là Install Custom. Bạn chỉ cần tìm kiếm bất kỳ node nào bạn muốn sử dụng. Đầu tiên, chúng ta cần cài đặt một vài node CMA, vì vậy tôi nhấp vào nút này và trước tiên hãy tìm kiếm IP Adapter. Chúng ta có thể cài đặt id91. Điều này sẽ cung cấp cho bạn các node IP Adapter. Tiếp theo, chúng ta sẽ tìm kiếm Impact và chúng ta sẽ cần cài đặt số hai, nó sẽ cung cấp cho bạn một vài node tùy chỉnh khác nhau mà bạn có thể sử dụng cho IP Adapter. Sau đó, chúng ta sẽ tìm kiếm Control và số sáu là node mà chúng ta sẽ sử dụng. Điều này sẽ cung cấp cho chúng ta các node mới cho ControlNet, là những thứ mà chúng ta có thể sử dụng để kiểm soát bổ sung, chẳng hạn như kiểm soát tư thế của AI Model. Sau đó, chúng ta cũng cần cài đặt mô hình. Một mô hình chúng ta sẽ sử dụng là CLIP Vision. Nếu bạn tìm kiếm CLIP Vision, đây là mô hình chúng ta sẽ sử dụng, được gọi là CLIP Vit-L-14 B/32. Đây là mô hình cơ bản mà chúng ta sẽ sử dụng để mã hóa một hình ảnh, để chúng ta có thể sử dụng nó làm tín hiệu bổ sung khi AI Model tạo hình ảnh, để chúng ta có thể biến một hình ảnh nhất định, như khuôn mặt hoặc quần áo, thành token có thể được sử dụng khi tạo hình ảnh. Vậy là xong cho các node tùy chỉnh.

Để chạy cái này, chúng ta cũng cần tải xuống mô hình IP Adapter. Bạn có thể vào Hugging Face, nơi tôi đã đăng một liên kết trong phần mô tả bên dưới cho IP Adapter Face ID. Tùy thuộc vào mô hình bạn đang sử dụng. Nếu bạn đang sử dụng mô hình Stable Diffusion 1.5, thì bạn có thể tải xuống hai tệp này. Nhưng nếu bạn đang sử dụng Stable Diffusion XL, mà tôi đang sử dụng, thì bạn có thể tải xuống hai tệp này. Mặt khác, cũng có một liên kết thứ hai có hai thư mục này bên dưới thư mục Models là nơi bạn cần lấy mọi thứ bạn cần nếu bạn đang sử dụng mô hình Stable Diffusion 1.5. Một lần nữa, trong trường hợp của tôi, tôi đang sử dụng các mô hình Stable Diffusion XL, vì vậy tôi nhấp vào bên trong mô hình này và chúng ta cần tải xuống hai tệp. Một là IP-Adapter-FaceID-plus_sdxl_vit-h.safetensors, hai là IP-Adapter-plus_sdxl_vit-h.safetensors. Vậy là gần như tất cả các mô hình thiết yếu mà chúng ta sẽ sử dụng.

Sau khi tải xuống, bạn có thể mở thư mục ComfyUI và vào thư mục Models. Bên trong đây là nơi bạn sẽ đặt tất cả các mô hình khác nhau cho các mục đích khác nhau. Trước tiên, tôi tìm kiếm thư mục LoRA và đặt tệp IP Adapter Face ID vào LoRA_SDXL. Về cơ bản, đặt tệp có tên LoRA vào thư mục này. Phần còn lại bạn cần đặt nó vào thư mục IP Adapter, và nếu bạn không có thư mục này, bạn có thể chỉ cần tạo thư mục này và đặt phần còn lại của tệp ở đây. Bước cuối cùng, nếu bạn vừa tạo thư mục IP Adapter, bạn cần mở tệp extra_model_paths.yaml và sau đó thêm thư mục IP Adapter vào đây. Vậy là xong. Chúng ta có thể bắt đầu xây dựng và bước cuối cùng là chúng ta thực sự muốn tải xuống một số mô hình Stable Diffusion được tinh chỉnh để tạo ra khuôn mặt người, ví dụ, hoặc hình ảnh chân thực hơn. Mô hình tôi sẽ sử dụng là Realism Engine SDXL, là một mô hình cụ thể được tinh chỉnh để tạo hình ảnh chân thực. Bạn có thể tải xuống mô hình này miễn phí trên Civitai. Trên trang web này có rất nhiều mô hình khác nhau, vì vậy bạn có thể tìm thấy một mô hình khác phù hợp hơn với nhu cầu của bạn. Nhưng cho mục đích minh họa cụ thể, tôi sẽ sử dụng mô hình này. Sau khi bạn tải xuống mô hình này, bạn sẽ đặt mô hình đó vào một trong các thư mục trong thư mục Models, đó là Checkpoints và đây là nơi tôi đặt RealismEngineSDXL. Vậy là xong. Chúng ta có thể bắt đầu xây dựng AI Model của riêng mình.

Nếu tôi quay lại ComfyUI, tôi có thể nhấp đúp và thêm một Checkpoint. Tôi có thể chọn mô hình tôi đang sử dụng, là RealismEngineSDXL. Sau đó, tôi sẽ thêm CLIP cho prompt dương tính và kết nối CLIP lại với nhau. Tôi cũng sẽ tìm kiếm KSampler và kết nối các prompt khác nhau lại với nhau, cũng như mô hình. Tôi sẽ thêm một Empty Latent Image để định cấu hình kích thước của hình ảnh. Vì tôi đang sử dụng mô hình SDXL, tôi sẽ thay đổi chiều rộng và chiều cao thành 1024. Nhưng nếu bạn đang sử dụng mô hình 1.5, bạn có thể giữ nó ở 512. Kết nối Latent với Latent Image. Sau đó, tôi sẽ cần thêm một node mới có tên là VAEDecode. Điều này sẽ giải mã Latent mà chúng ta đã tạo thành hình ảnh thực tế và chúng ta có thể xem trước hình ảnh. Tôi cũng sẽ thay đổi một số cấu hình ở đây, tôi sẽ tăng Stab lên 35. Nói chung, bạn càng có nhiều Stab, thì AI Model càng có nhiều thời gian để tạo ra mọi thứ, do đó chất lượng sẽ tốt hơn. Tôi sẽ thay đổi Sampler Name thành DPM++ 2M Karras, cũng như Scheduler thành Karras. Sampler Name và Scheduler về cơ bản là một số cấu hình bổ sung để bạn kiểm soát quá trình khử nhiễu trông như thế nào. Ví dụ: nó có nên chỉ thêm cùng một lượng nhiễu mỗi lần hay nó nên cố gắng khử nhiễu một bước rất lặp đi lặp lại ở

22 Th2

Xây dựng AI Agent thông minh với Azure AI Agent Service

Xây Dựng Các AI Agent Thông Minh Hơn với Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service

Giới thiệu về Azure AI Agent Service

Chào mọi người! Hy vọng tất cả các bạn đều khỏe mạnh. Hôm nay, chúng ta sẽ cùng nhau khám phá cách xây dựng các AI Agent thông minh hơn với Azure AI Agent Service. Đây là một chủ đề rất thú vị và hữu ích trong bối cảnh AI đang phát triển mạnh mẽ như hiện nay.

Tổng quan về AI Agent

Trước khi đi sâu vào chi tiết về Azure AI Agent Service, chúng ta hãy cùng nhau tìm hiểu về khái niệm AI Agent. AI Agent là một phần mềm thông minh kết hợp các mô hình AI tạo sinh với dữ liệu theo ngữ cảnh và có khả năng tự động hóa các tác vụ dựa trên đầu vào của người dùng và các yếu tố môi trường. Chúng được sử dụng để tự động hóa các tác vụ, quản lý quy trình kinh doanh và điều phối khối lượng công việc.

Có hai loại kịch bản AI Agent chính:

  • Kịch bản đơn tác nhân (Single Agent): Trong kịch bản này, một AI Agent duy nhất được sử dụng để thực hiện một tác vụ cụ thể. Ví dụ, một AI Agent có thể được tạo ra để hỗ trợ nhân viên với các yêu cầu bồi thường chi phí.
  • Kịch bản đa tác nhân (Multi-Agent): Trong kịch bản này, nhiều AI Agent tương tác với nhau để thực hiện một tác vụ phức tạp. Ví dụ, một AI Agent có thể xử lý việc đặt vé máy bay và khách sạn, và tự động gửi hóa đơn cho một AI Agent khác để xử lý chi phí.
Các lựa chọn phát triển AI Agent

Các lựa chọn để phát triển AI Agent

Để phát triển AI Agent, chúng ta có nhiều lựa chọn khác nhau, mỗi lựa chọn có những ưu điểm và hạn chế riêng. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến:

  • Azure AI Agent Service: Đây là một dịch vụ được quản lý trong Azure, cung cấp một framework để xây dựng, quản lý và triển khai AI Agent.
  • OpenAI Assistant API: API này cung cấp một tập hợp các tính năng giới hạn so với Azure AI Agent Service, nhưng nó cung cấp sự linh hoạt cao hơn và nhiều lựa chọn mô hình hơn.
  • Semantic Kernel: Đây là một bộ công cụ phát triển mã nguồn mở nhẹ, được sử dụng để xây dựng AI Agent và điều phối các giải pháp đa tác nhân.
  • AutoGen: Đây là một framework mã nguồn mở để phát triển AI Agent một cách nhanh chóng, đặc biệt hữu ích cho nghiên cứu và thử nghiệm.
  • Microsoft 365 Agent SDK: SDK này cho phép các nhà phát triển tạo ra các AI Agent tự lưu trữ, có thể được triển khai trên nhiều kênh khác nhau.
  • Microsoft Copilot Studio: Với Copilot Studio, chúng ta có thể tạo ra các AI Agent trong một nền tảng phát triển low-code, cung cấp một giao diện trực quan, lý tưởng cho người dùng không có nhiều kinh nghiệm lập trình.

Khi lựa chọn một phương pháp phát triển AI Agent, chúng ta nên xem xét các yếu tố như yêu cầu ứng dụng, kỹ năng của đội ngũ phát triển và mức độ kiểm soát mong muốn.

Azure AI Agent Service: Giải pháp toàn diện cho AI Agent

Azure AI Agent Service là một dịch vụ mạnh mẽ, cung cấp một framework toàn diện để xây dựng, quản lý và triển khai AI Agent. Nó cung cấp cả trải nghiệm phát triển trực quan thông qua cổng Azure AI Foundry và phương pháp tiếp cận dựa trên mã thông qua Azure Foundry SDK.

Các thành phần chính của Azure AI Agent Service

Dưới đây là các thành phần chính của Azure AI Agent Service:

  • Mô hình (Model): Các mô hình AI tạo sinh cung cấp sức mạnh cho lý luận và tạo phản hồi của AI Agent. Azure AI Agent Service hỗ trợ các mô hình OpenAI và nhiều mô hình khác từ danh mục mô hình Azure AI Foundry.
  • Kiến thức (Knowledge): Các nguồn dữ liệu cung cấp nền tảng ngữ cảnh cho các prompt của người dùng. Các nguồn dữ liệu này có thể bao gồm Microsoft Bing Search, Azure AI Search Index hoặc dữ liệu và tài liệu tùy chỉnh.
  • Tích hợp (Integration): Các công cụ cho phép AI Agent tương tác với các hệ thống và dịch vụ khác. Các công cụ này có thể bao gồm Bing Search Grounding Tools, Code Interpreter Tool, Azure Functions và Azure Logic Apps.

Các tính năng và khả năng của Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service cung cấp một loạt các tính năng và khả năng mạnh mẽ, giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai AI Agent. Dưới đây là một số tính năng chính:

  • Tích hợp mô hình nâng cao: Azure AI Agent Service tận dụng các mô hình AI mới nhất từ Microsoft, OpenAI, Meta và Mistral.
  • Tăng cường kiến thức: AI Agent có thể được tăng cường kiến thức từ Bing, dữ liệu riêng tư (SharePoint, Fabric, Azure AI Search, Azure Blob) và dữ liệu được cấp phép.
  • Tự động hóa: Azure AI Agent Service hỗ trợ tự động hóa thông qua Azure Logic Apps, Azure Functions, OpenAPI 3.0 và Code Interpreter.
  • Trải nghiệm phát triển: Dịch vụ cung cấp trải nghiệm phát triển trực quan và dựa trên mã thông qua Azure AI Foundry.
  • Kiểm soát dữ liệu: Người dùng có thể mang theo bộ nhớ và VPN riêng để tăng cường kiểm soát dữ liệu.
  • Quản lý truy cập an toàn: Azure AI Agent Service hỗ trợ tự động hóa thay mặt cho người dùng (on-behalf-of automation) để quản lý truy cập an toàn.
  • Khả năng quan sát nâng cao: Dịch vụ hỗ trợ khả năng quan sát AI Agent nâng cao thông qua đánh giá dựa trên Open Telemetry.
  • Phát triển và tự động hóa nhanh chóng: Azure AI Agent Service được thiết kế để cho phép phát triển AI Agent nhanh chóng, an toàn và đáng tin cậy.
  • Linh hoạt mô hình rộng: AI Agent có thể xử lý và kết hợp nhiều loại dữ liệu hiệu quả hơn.
  • Khả năng mở rộng: Azure AI Agent Service có thể mở rộng quy mô để đáp ứng nhu cầu của tổ chức.
  • Bảo mật và tuân thủ: Dịch vụ cung cấp các tính năng bảo mật và tuân thủ tích hợp.

Tích hợp với các dịch vụ Azure khác

Azure AI Agent Service tích hợp chặt chẽ với các dịch vụ Azure khác, cho phép chúng ta xây dựng các giải pháp AI Agent mạnh mẽ và linh hoạt. Dưới đây là một số tích hợp quan trọng:

  • Azure Logic Apps: Với hơn 1.400 trình kết nối Azure Logic Apps, chúng ta có thể mở rộng khả năng của AI Agent để tự động hóa các quy trình nghiệp vụ phức tạp mà không cần viết nhiều mã.
  • Azure Functions: AI Agent có thể thực thi các hành động thực tế bằng cách sử dụng Azure Functions, cho phép chúng ta gọi API, gửi yêu cầu không đồng bộ và xử lý các quy trình dựa trên sự kiện.
  • Code Interpreter: Với Code Interpreter, AI Agent có thể viết và thực thi mã Python, cho phép chúng ta thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao, tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu.
  • Llama Stack: Azure AI Agent Service tăng cường AI Agent Llama Stack bằng cách cung cấp các công cụ cấp doanh nghiệp dựa trên đám mây có thể mở rộng, đảm bảo khả năng tương thích liền mạch trong giao thức AI Agent được sử dụng trong SDK Llama Stack.
Kết nối với các nguồn kiến thức

Kết nối với các nguồn kiến thức

Để AI Agent có thể cung cấp thông tin chính xác và hữu ích, chúng ta cần kết nối chúng với các nguồn kiến thức phù hợp. Azure AI Agent Service hỗ trợ nhiều nguồn kiến thức khác nhau, bao gồm:

  • Microsoft Bing: Cung cấp kết quả tìm kiếm web theo thời gian thực để có kiến thức động.
  • Azure AI Search: Cung cấp khả năng lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu doanh nghiệp có cấu trúc và phi cấu trúc.
  • SharePoint và Microsoft Fabric: Cung cấp quyền truy cập vào các tài liệu và báo cáo kinh doanh.
  • Azure Blob Storage: Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc.
  • Dữ liệu độc quyền được cấp phép: Cho phép chúng ta kết nối với các nguồn dữ liệu độc quyền.

Ví dụ, chúng ta có thể sử dụng Bing Search để cung cấp cho AI Agent thông tin cập nhật mới nhất về tin tức, thể thao hoặc thị trường. Chúng ta cũng có thể kết nối AI Agent với SharePoint để cho phép chúng trả lời các câu hỏi về chính sách của công ty, lợi ích và hướng dẫn nghỉ phép.

Quản lý trạng thái hội thoại và lọc nội dung

Azure AI Agent Service cung cấp các tính năng mạnh mẽ để quản lý trạng thái hội thoại và lọc nội dung, đảm bảo rằng AI Agent tương tác với người dùng một cách an toàn và hiệu quả.

  • Quản lý trạng thái hội thoại tự động: Dịch vụ loại bỏ nhu cầu xây dựng các hệ thống lịch sử hội thoại tùy chỉnh, duy trì các trao đổi trước đó để cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa phù hợp.
  • Lọc nội dung: Azure AI Agent Service đảm bảo các tương tác AI an toàn và có đạo đức bằng cách kết hợp các biện pháp bảo vệ bảo mật và lọc nội dung.

Với khả năng quản lý trạng thái hội thoại, AI Agent có thể nhớ các cuộc trò chuyện trước đó, cho phép theo dõi liền mạch và cải thiện trải nghiệm người dùng. Tính năng lọc nội dung giúp phát hiện và chặn nội dung có hại, bảo vệ người dùng khỏi các đầu ra không phù hợp, thiên vị hoặc độc hại.

Demo: Xây dựng AI Agent với Azure AI Agent Service SDK

Để minh họa cách xây dựng AI Agent với Azure AI Agent Service, chúng ta sẽ cùng nhau xem một demo sử dụng Azure AI Agent Service SDK.

Trong demo này, chúng ta sẽ tạo ra một AI Agent có thể trả lời các câu hỏi về thời tiết hiện tại ở một thành phố cụ thể. Để làm điều này, chúng ta sẽ sử dụng Bing Tool để lấy dữ liệu thời tiết theo thời gian thực.

Đầu tiên, chúng ta cần tạo một tài nguyên Bing Search trong Azure portal. Lưu ý rằng để tạo tài nguyên Bing Search, chúng ta cần có đăng ký Pay-As-You-Go hoặc đăng ký Enterprise.

Sau khi chúng ta đã tạo tài nguyên Bing Search, chúng ta có thể lấy khóa API của nó và sử dụng khóa này để kết nối AI Agent của chúng ta với Bing Search.

Tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng Azure AI Agent Service SDK để tạo AI Agent. Chúng ta sẽ cung cấp cho AI Agent một tên, mô tả và hướng dẫn. Chúng ta cũng sẽ chỉ định rằng chúng ta muốn sử dụng Bing Tool.

Sau khi AI Agent đã được tạo, chúng ta có thể tạo một thread để giao tiếp với AI Agent. Chúng ta có thể gửi tin nhắn đến AI Agent và nhận phản hồi của AI Agent.

Ví dụ, chúng ta có thể gửi tin nhắn “Thời tiết ở Mumbai hôm nay thế nào?” AI Agent sẽ sử dụng Bing Tool để lấy dữ liệu thời tiết theo thời gian thực và trả lời tin nhắn bằng dữ liệu thời tiết.

Chúng ta cũng có thể tạo ra một hàm calculator trong Python để đánh giá một biểu thức và tuần tự hóa dữ liệu ở định dạng JSON. Sau đó, chúng ta sẽ tạo một đối tượng tool set và thêm cả Bing Tool và hàm calculator của chúng ta. Cuối cùng, chúng ta hướng dẫn AI Agent của mình quyết định tool nào sẽ được kích hoạt dựa trên đầu vào. Nếu đầu vào là một chuỗi như “Thời tiết ở London hôm nay thế nào?”, AI Agent sẽ sử dụng Bing Tool để lấy dữ liệu thời tiết trực tiếp. Tuy nhiên, nếu chúng ta cung cấp một biểu thức, AI Agent sẽ chỉ cần thực thi đánh giá biểu thức mà không cần truy cập Bing.

Demo này cho thấy cách chúng ta có thể sử dụng Azure AI Agent Service SDK để xây dựng các AI Agent mạnh mẽ và linh hoạt có thể tự động hóa các tác vụ và cung cấp thông tin hữu ích.

Bảo mật và tuân thủ

Azure AI Agent Service cung cấp một loạt các tính năng bảo mật và tuân thủ, đảm bảo rằng chúng ta có thể sử dụng dịch vụ một cách an toàn và tuân thủ các quy định hiện hành.

Một trong những tính năng bảo mật quan trọng nhất của Azure AI Agent Service là khả năng mang theo bộ nhớ riêng. Điều này cho phép chúng ta lưu trữ dữ liệu của mình trong một vị trí an toàn và kiểm soát và đảm bảo rằng không ai khác có thể truy cập vào dữ liệu của chúng ta.

Azure AI Agent Service cũng cung cấp hỗ trợ cho Mạng ảo (VPN). Điều này cho phép chúng ta kết nối AI Agent của mình với mạng riêng của chúng ta một cách an toàn.

Ngoài ra, Azure AI Agent Service hỗ trợ xác thực “thay mặt cho” (on-behalf-of authentication). Điều này có nghĩa là AI Agent của chúng ta sẽ chạy thay mặt cho người dùng, sử dụng quyền của người dùng đó.

Kết luận

Azure AI Agent Service là một dịch vụ mạnh mẽ và linh hoạt, cung cấp một framework toàn diện để xây dựng, quản lý và triển khai AI Agent. Với các tính năng và khả năng mạnh mẽ, Azure AI Agent Service giúp đơn giản hóa quá trình phát triển và triển khai AI Agent, cho phép chúng ta tự động hóa các tác vụ, cải thiện năng suất và cung cấp các dịch vụ khách hàng tốt hơn.

Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về Azure AI Agent Service và cách chúng ta có thể sử dụng nó để xây dựng các AI Agent thông minh hơn. Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng đặt câu hỏi. Cảm ơn bạn đã theo dõi!

22 Th2

Microsoft ra mắt 10 AI Agent mới: Tự động hóa doanh nghiệp

Microsoft Ra Mắt 10 AI Agents Mới: Bước Tiến Đột Phá trong Tự Động Hóa Doanh Nghiệp

Microsoft AI Agents

Giới Thiệu về AI Agents của Microsoft

Tuần này, Microsoft đã tổ chức hội nghị Ignite, và một trong những điểm nhấn quan trọng nhất là sự tập trung mạnh mẽ vào lĩnh vực AI Agents tự động. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá những thông báo quan trọng và cách Microsoft đang “tung ra những vũ khí hạng nặng” để cạnh tranh với các startup trong lĩnh vực này. Với động thái này, Microsoft có thể đang cạnh tranh trực tiếp với 20-30 startup đang cố gắng phát triển các phần riêng lẻ của giải pháp này.

Sự Thay Đổi Chiến Lược của Microsoft với AI Agents

Tháng trước, Microsoft đã công bố những cập nhật lớn cho Copilot Studio. Điểm mấu chốt ở đây là họ đang cố gắng tích hợp AI Agents vào quy trình làm việc hiện có. Một phần của sự tích hợp này là nỗ lực thoát khỏi giao diện người dùng dựa trên chat. Người ta bắt đầu nhận ra rằng thường thì bạn muốn các AI Agents được kích hoạt bởi những yếu tố không phải là giao diện chat.

Copilot Studio ban đầu được xây dựng xung quanh giao diện chat khi GPT-4 ra mắt. Tuy nhiên, Microsoft đang thực hiện một bước chuyển mình mạnh mẽ hướng tới các AI Agents tự động, thường được kích hoạt bởi nhiều yếu tố khác nhau, không chỉ là việc bạn trò chuyện với chúng trong một cửa sổ.

AI Agents Thay Đổi Chiến Lược

10 AI Agents Mới Dành Cho Dynamics 365: “Mỗi Agent Là Một Startup”

Thông báo mới nhất của Microsoft tập trung vào các AI Agents tự động, đặc biệt là trong Dynamics 365. Dynamics 365 là một bộ công cụ xoay quanh các lĩnh vực như CRM (quản lý quan hệ khách hàng), lập kế hoạch doanh nghiệp và tập trung vào các công ty lớn. Nó tương tự như hệ thống agent của Salesforce. Điểm nhấn lớn là Microsoft giới thiệu 10 AI Agents tự động mới. Mỗi agent này gần như là một startup hoàn chỉnh. Sự quyết liệt của Microsoft cho thấy họ đang rất tham vọng trong thị trường AI Agents.

Các Lĩnh Vực Chính Mà AI Agents Hướng Đến

Các AI Agents này được xây dựng cho các lĩnh vực kinh doanh chính:

  • Bán hàng: Hỗ trợ bán hàng, tạo khách hàng tiềm năng.
  • Dịch vụ: Hỗ trợ dịch vụ khách hàng, theo dõi.
  • Tài chính.
  • Chuỗi cung ứng.

Microsoft nhấn mạnh đây chỉ là sự khởi đầu. Điều này cho thấy sự phát triển từ Microsoft Research với các dự án như Magentic-One, hướng tới các agent tổng quát hơn. Microsoft đang tùy chỉnh các AI Agents này và tích hợp chúng vào phần mềm của họ, cả trên cloud và các nền tảng của bên thứ ba.

Lĩnh Vực Ứng Dụng AI Agents

Chi Tiết Về 10 AI Agents Mới Của Microsoft

Hãy cùng xem xét chi tiết từng AI Agent:

1. Sales Qualification Agent (Agent Đánh Giá Khách Hàng Tiềm Năng)

Agent này tự động hóa việc đánh giá và tạo khách hàng tiềm năng bằng cách nghiên cứu, ưu tiên các cơ hội tốt nhất và soạn thảo email tiếp cận cá nhân hóa. Mục tiêu là giúp đội ngũ bán hàng tập trung vào các khách hàng tiềm năng quan trọng nhất. Agent này tập trung vào khách hàng tiềm năng inbound, giúp các đội ngũ bán hàng hiệu quả hơn và ưu tiên công việc.

2. Sales Order Agent (Agent Xử Lý Đơn Hàng)

Agent này tự động hóa quy trình xử lý đơn hàng từ tiếp nhận đến xác nhận, tương tác với khách hàng và xử lý các vấn đề về giao hàng hoặc hàng tồn kho. Đây là một sản phẩm hoàn chỉnh mà nhiều startup đang xây dựng để giúp doanh nghiệp hiệu quả hơn trong quy trình đặt hàng.

3. Supplier Communications Agent (Agent Giao Tiếp Với Nhà Cung Cấp)

Agent này quản lý các tương tác với nhà cung cấp, xác nhận đơn hàng, xử lý chậm trễ và giảm thiểu rủi ro. Nó đặc biệt hữu ích cho các công ty có chuỗi cung ứng just-in-time hoặc phụ thuộc vào nhiều nhà cung cấp. Agent này theo dõi, tìm kiếm thông tin, liên hệ và đẩy nhanh quá trình khi cần thiết, đồng thời tổng hợp thông tin vào một dashboard.

4. Financial Reconciliation Agent (Agent Đối Chiếu Tài Chính)

Agent này giúp các công ty đối chiếu báo cáo tài chính, xác định sai lệch và đưa ra các khuyến nghị. Nó giảm bớt công việc thủ công, cải thiện độ chính xác và tăng tốc quy trình.

5. Account Reconciliation Agent (Agent Đối Chiếu Tài Khoản)

Agent này xây dựng trên các giải pháp tài chính hiện có. Microsoft nhận thấy nhu cầu từ khách hàng về việc hỗ trợ trong lĩnh vực này.

6. Time and Expense Agent (Agent Quản Lý Thời Gian và Chi Phí)

Agent này giúp theo dõi chi phí đi lại, công tác và các chi phí khác. Nhiều startup đã xây dựng các giải pháp xung quanh vấn đề này. Agent này đơn giản hóa kế toán dự án, giảm chi phí hành chính và đảm bảo thanh toán kịp thời.

7. Customer Intent Agent (Agent Xác Định Ý Định Khách Hàng)

Agent này xác định ý định của khách hàng khi họ liên hệ với công ty và chuyển họ đến đúng bộ phận (ví dụ: bán hàng, marketing). Nó phù hợp cho các công ty muốn có một địa chỉ email chung (ví dụ: hello@companyname.com) và cần phân loại các yêu cầu.

8. Customer Knowledge Management (Agent Quản Lý Kiến Thức Khách Hàng)

Agent này cập nhật các bài viết trong cơ sở kiến thức dựa trên tương tác của khách hàng. Nó có thể tích hợp với hệ thống điện thoại và CRM để tự động cập nhật thông tin. Agent này giúp đội ngũ dịch vụ có thông tin mới nhất khi tương tác với khách hàng.

9. Case Management Agent (Agent Quản Lý Trường Hợp)

Agent này quản lý các trường hợp dịch vụ khách hàng từ đầu đến cuối, bao gồm phân loại, gán và xác định loại vấn đề. Nó hợp lý hóa quy trình xử lý trường hợp và giảm thời gian giải quyết, giúp khách hàng hài lòng hơn.

10. Scheduling Operations Agent (Agent Lên Lịch Hoạt Động)

Agent này lên lịch hoạt động, gán người phù hợp và phân loại các yêu cầu. Nó giúp các công ty điều phối nhân viên đến hiện trường một cách hiệu quả, đảm bảo đúng người có chuyên môn phù hợp được cử đến giải quyết vấn đề.

AI Agents và Tự Động Hóa

Các Chủ Đề Chung Của 10 AI Agents

Nếu nhìn vào cả 10 AI Agents, bạn sẽ thấy các chủ đề chung:

  • Phân loại: Xác định mức độ ưu tiên của khách hàng tiềm năng dựa trên thông tin có sẵn.
  • Cá nhân hóa và tùy chỉnh: Đảm bảo thông điệp phù hợp được gửi đến đúng người.
  • Giảm can thiệp thủ công: Tự động hóa các tác vụ cần đọc và quyết định.

Nhìn chung, mỗi AI Agent này có tiềm năng trở thành một startup riêng biệt. Thị trường AI Agents đang phát triển theo cả chiều ngang (các giải pháp chung) và chiều dọc (các giải pháp chuyên biệt cho từng ngành).

Tác Động Của Microsoft Lên Thị Trường AI Agents và Các Startup

Điều thú vị là theo dõi cách Microsoft và các công ty lớn khác tham gia vào thị trường này. Họ đang cung cấp cho doanh nghiệp những gì họ cần để giảm chi phí, giảm thời gian và tăng hiệu quả.

Matt Marshall, người sáng lập VentureBeat, đã thảo luận về những thông báo của Microsoft, tác động của chúng đối với các startup. Hãy tìm đọc bài phỏng vấn trên VentureBeat để biết thêm chi tiết về chiến lược của Microsoft.

Câu Hỏi Mở Cho Cộng Đồng

Bạn nghĩ những AI Agents nào còn thiếu trong danh sách này? Những tính năng nào Microsoft sẽ bổ sung trong tương lai? Bạn cảm thấy thế nào về việc Microsoft cạnh tranh với các startup ở giai đoạn đầu của thị trường AI Agents?

22 Th2

Top 5 AI Model Tối Ưu Workflow Tự Động Hóa Trên n8n

Top 5 Mô Hình AI Tối Ưu Cho Workflow Tự Động Hóa Trên n8n

Các mô hình AI cho tự động hóa trên n8n

Giới Thiệu Chung về Ứng Dụng AI trong Tự Động Hóa

Trong kỷ nguyên số, tự động hóa quy trình làm việc (workflow automation) không chỉ là một xu hướng mà còn là yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất và giảm thiểu chi phí. Tuy nhiên, để đạt được hiệu quả tối đa, việc tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào các workflow này là vô cùng quan trọng. Bài viết này sẽ giới thiệu đến bạn top 5 mô hình AI hàng đầu, phù hợp để tối ưu hóa các quy trình tự động hóa trên nền tảng n8n, giúp bạn đưa ra lựa chọn thông minh và hiệu quả nhất.

1. Chat GPT – Mô Hình Ngôn Ngữ Đa Năng

Tổng Quan về Chat GPT

Chat GPT, sản phẩm của OpenAI, là một trong những mô hình ngôn ngữ nổi tiếng và mạnh mẽ nhất hiện nay. Với khả năng hiểu và tạo ra ngôn ngữ tự nhiên một cách sâu sắc, Chat GPT mở ra nhiều cơ hội ứng dụng trong các workflow tự động hóa.

Chat GPT cho tự động hóa

Ứng Dụng của Chat GPT trong Tự Động Hóa

Chat GPT đặc biệt phù hợp với các tác vụ liên quan đến xử lý ngôn ngữ, bao gồm:

  • Phân tích văn bản: Tự động phân tích và trích xuất thông tin quan trọng từ văn bản.
  • Tạo nội dung: Tạo ra các bài viết, email, báo cáo tự động.
  • Trả lời tự động: Xây dựng chatbot thông minh, có khả năng tương tác và trả lời câu hỏi của người dùng một cách tự nhiên.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Chat GPT để tự động phân tích phản hồi của khách hàng, tạo ra các báo cáo tổng hợp, hoặc xây dựng một chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7. Điều này giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Ưu Điểm Nổi Bật của Chat GPT

  • Khả năng hiểu ngôn ngữ sâu sắc: Chat GPT có thể hiểu và xử lý các sắc thái tinh tế của ngôn ngữ.
  • Tính linh hoạt cao: Dễ dàng tích hợp vào nhiều loại workflow khác nhau.
  • Khả năng tạo nội dung tự nhiên: Tạo ra các văn bản mạch lạc, dễ đọc và gần gũi với con người.

2. Perplexity AI – Chuyên Gia Tìm Kiếm và Thu Thập Thông Tin

Tổng Quan về Perplexity AI

Perplexity AI là một mô hình AI chuyên về tìm kiếm và thu thập thông tin từ internet. Với khả năng tìm kiếm nhanh chóng và chính xác, Perplexity AI là một công cụ đắc lực cho các workflow yêu cầu thu thập dữ liệu lớn.

Ứng Dụng của Perplexity AI trong Tự Động Hóa

Perplexity AI có thể được sử dụng để:

  • Tìm kiếm thông tin tự động: Tìm kiếm thông tin theo từ khóa hoặc chủ đề cụ thể.
  • Thu thập dữ liệu từ website: Tự động thu thập dữ liệu từ các trang web khác nhau, thay thế các công cụ scrapping và crawling truyền thống.
  • Phân tích nội dung website: Phân tích và trích xuất thông tin quan trọng từ nội dung website.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Perplexity AI để tự động tìm kiếm thông tin về đối thủ cạnh tranh, thu thập dữ liệu về giá cả sản phẩm, hoặc phân tích xu hướng thị trường.

Ưu Điểm Nổi Bật của Perplexity AI

  • Tốc độ tìm kiếm nhanh chóng: Tiết kiệm thời gian và công sức trong việc thu thập thông tin.
  • Độ chính xác cao: Đảm bảo thông tin thu thập được chính xác và đáng tin cậy.
  • Khả năng thay thế các công cụ scrapping: Giảm chi phí và phức tạp trong việc thu thập dữ liệu từ website.

3. Grok AI – “Thám Tử Mạng Xã Hội”

Tổng Quan về Grok AI

Grok AI là một mô hình AI độc đáo, chuyên về tìm kiếm, thu thập và phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, đặc biệt là Twitter (nay là X). Với Grok AI, bạn có thể theo dõi xu hướng, phân tích hashtag và nội dung bài đăng, giúp bạn đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên thông tin từ mạng xã hội.

Ứng Dụng của Grok AI trong Tự Động Hóa

Grok AI có thể được sử dụng để:

  • Theo dõi xu hướng trên mạng xã hội: Xác định các chủ đề và xu hướng đang thịnh hành trên mạng xã hội.
  • Phân tích hashtag: Phân tích hiệu quả của các hashtag và tìm kiếm các hashtag liên quan.
  • Phân tích nội dung bài đăng: Phân tích ý kiến, cảm xúc và phản hồi của người dùng về một chủ đề cụ thể.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Grok AI để theo dõi các bài đăng của những người có ảnh hưởng trong ngành, phân tích các hashtag liên quan đến sản phẩm của bạn, hoặc đánh giá phản hồi của khách hàng về các chiến dịch marketing.

Ưu Điểm Nổi Bật của Grok AI

  • Chuyên về phân tích mạng xã hội: Cung cấp thông tin chuyên sâu về xu hướng và ý kiến trên mạng xã hội.
  • Khả năng theo dõi người có ảnh hưởng: Giúp bạn cập nhật thông tin từ những người quan trọng trong ngành của bạn.
  • Hỗ trợ quản lý và phân tích xu hướng thị trường: Giúp bạn đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên thông tin từ mạng xã hội.

4. Claude – “Chuyên Gia Xử Lý Dữ Liệu”

Tổng Quan về Claude

Mặc dù không nổi tiếng về khả năng xử lý ngôn ngữ như Chat GPT, Claude lại là một mô hình AI mạnh mẽ trong việc quản lý và xử lý dữ liệu, đặc biệt là các tệp tin. Nếu workflow của bạn yêu cầu xử lý một lượng lớn dữ liệu, Claude là một lựa chọn tuyệt vời.

Ứng Dụng của Claude trong Tự Động Hóa

Claude có thể được sử dụng để:

  • Tự động tải tệp tin lên: Tự động tải các tệp tin lên hệ thống.
  • Phân tích và xử lý file PDF: Trích xuất thông tin từ các file PDF và chuyển đổi chúng sang các định dạng khác.
  • Quản lý và sắp xếp dữ liệu: Sắp xếp và quản lý dữ liệu một cách hiệu quả.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Claude để tự động xử lý các hóa đơn PDF, trích xuất thông tin quan trọng và lưu trữ chúng vào cơ sở dữ liệu.

Ưu Điểm Nổi Bật của Claude

  • Khả năng xử lý dữ liệu lớn: Xử lý hiệu quả các tệp tin và dữ liệu có dung lượng lớn.
  • Tiết kiệm chi phí: Thường có chi phí thấp hơn so với các mô hình khác khi xử lý dữ liệu.
  • Hỗ trợ nhiều định dạng tệp tin: Xử lý được nhiều loại tệp tin khác nhau, bao gồm PDF, CSV, Excel,…

5. Gemini (Google) – “Nhà Nghiên Cứu Thông Tin”

Tổng Quan về Gemini

Gemini, sản phẩm của Google, là một mô hình AI chuyên về tìm kiếm và nghiên cứu thông tin từ internet. Với sức mạnh của công cụ tìm kiếm Google, Gemini có thể tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau và tổng hợp chúng một cách chính xác.

Gemini AI

Ứng Dụng của Gemini trong Tự Động Hóa

Gemini có thể được sử dụng để:

  • Tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn: Tìm kiếm thông tin từ các trang web, báo, tạp chí và các nguồn khác.
  • Tổng hợp thông tin: Tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau thành một báo cáo hoặc bản tóm tắt.
  • Nghiên cứu thị trường: Nghiên cứu và phân tích thị trường dựa trên thông tin từ internet.

Ví dụ, bạn có thể sử dụng Gemini để tự động tìm kiếm thông tin về các sản phẩm mới, tổng hợp thông tin về đối thủ cạnh tranh, hoặc nghiên cứu xu hướng thị trường.

Ưu Điểm Nổi Bật của Gemini

  • Khả năng tìm kiếm thông tin mạnh mẽ: Tận dụng sức mạnh của công cụ tìm kiếm Google.
  • Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ: Tìm kiếm thông tin bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau và tổng hợp chúng về một ngôn ngữ duy nhất.
  • Hiệu quả và chính xác: Cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy.

Kết Luận

Việc lựa chọn mô hình AI phù hợp là yếu tố then chốt để tối ưu hóa các workflow tự động hóa trên n8n. Mỗi mô hình AI có những ưu điểm và ứng dụng riêng, vì vậy hãy cân nhắc kỹ nhu cầu của bạn để đưa ra lựa chọn tốt nhất. Hy vọng bài viết này đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích để bắt đầu hành trình tự động hóa của mình.

Lời Khuyên Cuối Cùng

Thế giới AI đang phát triển không ngừng, với nhiều mô hình mới được ra mắt mỗi ngày. Hãy luôn cập nhật kiến thức và thử nghiệm các mô hình khác nhau để tìm ra giải pháp phù hợp nhất cho doanh nghiệp của bạn.

Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào hoặc muốn chia sẻ kinh nghiệm của mình, đừng ngần ngại để lại bình luận bên dưới. Chúc bạn thành công!

22 Th2

7 Cách ứng dụng AI cho doanh nghiệp nhỏ hiệu quả nhất

Công Cụ AI Cho Doanh Nghiệp Nhỏ – 7 Cách Doanh Nghiệp Nhỏ Có Thể Sử Dụng AI Ngay Hôm Nay

Giới thiệu về AI và doanh nghiệp nhỏ

Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt và nguồn lực hạn chế, các doanh nghiệp nhỏ ngày nay phải đối mặt với những thách thức to lớn. Tuy nhiên, trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở ra những con đường mới và cơ hội để các doanh nghiệp này cạnh tranh hiệu quả hơn. AI không chỉ giúp cải thiện hoạt động marketing và xây dựng thương hiệu mà còn hỗ trợ trong việc đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.

Công cụ AI cho doanh nghiệp nhỏ

7 cách doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng AI

1. Sáng tạo nội dung

Sáng tạo nội dung là một lĩnh vực mà AI thể hiện sức mạnh vượt trội, đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp nhỏ có nguồn lực hạn chế. Các công cụ như Claude, Bard, Gemini, ChatGPT và Mistral Large có thể giúp:

  • Tạo bản nháp ban đầu
  • Đề xuất chủ đề dựa trên từ khóa thịnh hành
  • Viết bài báo và bài đăng dài
  • Đề xuất tiêu đề hấp dẫn để tăng tương tác

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng AI không hoàn hảo. Việc kiểm tra tính chính xác và chỉnh sửa để đảm bảo chất lượng, cũng như lồng ghép giọng văn và cá tính riêng của thương hiệu là rất quan trọng.

Sáng tạo nội dung với AI

2. Tối ưu hóa mạng xã hội

Mạng xã hội là một kênh tiềm năng để tương tác với khách hàng, nhưng đòi hỏi phải liên tục tạo nội dung và theo dõi các cuộc trò chuyện. Các công cụ phân tích dựa trên AI có thể:

  • Theo dõi mức độ tương tác
  • Đề xuất thời điểm đăng bài tốt nhất
  • Xác định những người theo dõi có ảnh hưởng nhất

Điều này giúp doanh nghiệp nhỏ xây dựng các chiến lược mạng xã hội hiệu quả hơn. Bạn cũng có thể so sánh hiệu quả hoạt động của mình với đối thủ cạnh tranh để tìm ra các loại video, hình ảnh hoặc nội dung có khả năng thu hút nhiều lượt xem, chia sẻ và theo dõi hơn.

Một số công cụ hữu ích:

  • Sprout Social: Nền tảng quản lý mạng xã hội thông minh, phân tích dữ liệu về đối tượng, tỷ lệ tương tác, thời gian đăng bài tối ưu và so sánh với đối thủ.
  • Hootsuite: Công cụ quản lý mạng xã hội tất cả trong một, tự động lên lịch đăng bài, cung cấp thông tin chi tiết về đối tượng và phân tích nội dung.
  • BuzzSumo: Công cụ khám phá và theo dõi nội dung dựa trên AI, giúp bạn tìm ra các xu hướng chia sẻ trên mạng xã hội và ý tưởng nội dung cá nhân hóa.

3. Cá nhân hóa email marketing

Email marketing vẫn là một trong những kênh mang lại lợi nhuận cao nhất cho doanh nghiệp nhỏ. Tuy nhiên, việc cá nhân hóa thông điệp ở quy mô lớn có thể gặp nhiều khó khăn. Các bộ công cụ email AI mới có thể:

  • Tìm hiểu về từng người đăng ký thông qua theo dõi tương tác trước đó
  • Phân khúc khách hàng thành các nhóm tương đồng dựa trên sở thích hoặc ý định mua hàng
  • Tối ưu hóa thời gian gửi, giọng văn, độ dài email và đề xuất sản phẩm cho từng người đăng ký

Điều này giúp tăng đáng kể tỷ lệ mở và nhấp chuột, đồng thời tác động trực tiếp đến giá trị trọn đời của khách hàng. Ngay cả những danh sách email nhỏ cũng có thể tăng doanh thu từ 20-40% nhờ cá nhân hóa dựa trên AI.

Một công cụ email marketing tất cả trong một dựa trên AI mà bạn nên xem xét là HighLevel. Nó tích hợp CRM, email marketing, trang đích, hợp đồng, đề xuất, SMS marketing và nhiều hơn nữa, với tính năng tự động hóa được hỗ trợ bởi AI.

Cá nhân hóa email marketing với AI

4. Khai thác thông tin chi tiết về khách hàng và đối thủ cạnh tranh

Việc hiểu rõ các sản phẩm, giá cả, chiến dịch và phương pháp tìm kiếm của đối thủ cạnh tranh là rất hữu ích, nhưng cũng tốn rất nhiều thời gian để thu thập thông tin. Các phần mềm theo dõi đối thủ cạnh tranh tận dụng AI để tự động khai thác dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Bạn có thể nhanh chóng nắm bắt:

  • Các chương trình khuyến mãi mới nhất
  • Chiến thuật SEO
  • Mức chi tiêu quảng cáo
  • Phản hồi của người mua

Một số công cụ AI bạn có thể sử dụng:

  • SEMrush: Bộ công cụ marketing kỹ thuật số có tính năng phân tích đối thủ cạnh tranh dựa trên AI, theo dõi các nỗ lực tìm kiếm có trả phí và tự nhiên, từ khóa hàng đầu, backlink, mức độ hiển thị trên mạng xã hội, lịch sử quảng cáo và hơn thế nữa.
  • Spyfu: Sử dụng AI để tự động tìm ra dữ liệu giá trị về từ khóa, quảng cáo PPC, xếp hạng tự nhiên, backlink, thay đổi trang web và chiến lược tối ưu hóa tìm kiếm của đối thủ.
  • Kompyte: Nền tảng thông tin bán hàng dựa trên AI, cung cấp thông tin chi tiết về các tài khoản mục tiêu, chu kỳ tin tức, sự kiện kích hoạt, liên hệ, sơ đồ tổ chức, công nghệ họ đang sử dụng và các tín hiệu khác.

Những công cụ này hoạt động theo hình thức đăng ký hàng tháng và có các gói phù hợp với doanh nghiệp nhỏ.

5. Tối ưu hóa tìm kiếm địa phương (Local SEO)

Xếp hạng cao trong kết quả tìm kiếm địa phương là rất quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nhỏ nào. Các công cụ AI có thể tự động:

  • Đăng bài
  • Trả lời đánh giá
  • Cập nhật danh sách
  • Phân tích số liệu cho các trang địa điểm của bạn

Điều này giúp bạn nổi bật so với đối thủ và tăng khả năng nhận diện cũng như chuyển đổi khách hàng trong khu vực địa lý của bạn. Moz Local là một công cụ tuyệt vời để cải thiện SEO địa phương của bạn.

Moz Local là một nền tảng quản lý công cụ tìm kiếm mạnh mẽ, sử dụng máy học để tối ưu hóa danh sách Google My Business, giúp bạn hiển thị tối đa trên tìm kiếm địa phương. Nó có các tính năng chính như:

  • Tự động thu thập dữ liệu từ các thư mục địa phương và cơ sở dữ liệu doanh nghiệp để giữ cho thông tin nhất quán và không có lỗi.
  • Phân phối danh sách thông minh đến hơn 100 cơ sở dữ liệu quốc gia và địa phương.

Moz Local giúp đơn giản hóa SEO địa phương, cho phép các thương hiệu nhỏ tập trung vào khách hàng thay vì danh sách, trong khi AI xử lý các tác vụ nặng nhọc để thúc đẩy nhiều chuyển đổi khách hàng lân cận hơn bằng cách tối ưu hóa khả năng được tìm thấy tại địa phương.

6. Sử dụng chatbot để tương tác với khách hàng

Ngày nay, mọi người mong đợi tương tác tức thì và cá nhân hóa, nhưng hầu hết các doanh nghiệp nhỏ không thể cung cấp hỗ trợ trung tâm cuộc gọi 24/7 hoặc trả lời SMS/tin nhắn ngay lập tức. Chatbot thông minh có thể:

  • Trả lời các câu hỏi thường gặp
  • Định tuyến các yêu cầu
  • Thu thập dữ liệu khách hàng hữu ích

Chúng tương tác với khách truy cập ngay lập tức trên trang web và qua các ứng dụng nhắn tin, 24/7 với chi phí thấp hơn nhiều so với hỗ trợ của con người.

Sử dụng chatbot AI

7. Biến khách truy cập thành người mua

Trung bình, chỉ có 2-3% khách truy cập trang web chuyển đổi thành khách hàng trả tiền. Phân tích hành vi khách truy cập dựa trên AI có thể:

  • Theo dõi các lượt nhấp duyệt web, vị trí địa lý và các tín hiệu tương tác khác trong thời gian thực
  • Xây dựng hồ sơ khách hàng ẩn danh
  • Xác định các chủ đề và sản phẩm thu hút khách truy cập

Điều này giúp cải thiện tìm kiếm trên trang web, đề xuất sản phẩm và lời kêu gọi hành động, thường giúp tăng gấp đôi hoặc thậm chí gấp ba tỷ lệ chuyển đổi. Hai công cụ phần mềm AI cụ thể mà các doanh nghiệp nhỏ có thể sử dụng:

  • Instapage: Trợ lý AI cung cấp bản ghi trực tiếp về khách truy cập trang web và bản đồ nhiệt để xác định các đường dẫn và điểm nghẽn của người dùng có cơ hội cao. Sau đó, AI đưa ra các đề xuất cụ thể về trang và nội dung để tối ưu hóa các nút thắt chuyển đổi.
  • UserMind: Nền tảng phân tích hành trình khách hàng xây dựng các mô hình máy học để dự đoán khách truy cập trang web nào có khả năng đủ điều kiện bán hàng cao nhất dựa trên các tín hiệu hành vi của họ. Sau đó, AI kích hoạt các thông báo đẩy và tin nhắn được điều chỉnh để hướng dẫn các khách hàng tiềm năng có điểm số cao vào các kênh chuyển đổi.

Instapage và UserMind khuếch đại các khả năng cho doanh nghiệp nhỏ; chúng phân tích và thực hiện cá nhân hóa cho lưu lượng truy cập ẩn danh mà giờ đây biến nó thành dựa trên dữ liệu thay vì phỏng đoán và luôn nâng cao tỷ lệ chuyển đổi.

Kết luận

Ngày nay, cơ hội cho các doanh nghiệp nhỏ ngày càng tươi sáng nhờ AI. Việc đón nhận các giải pháp AI sớm hơn đối thủ cạnh tranh có thể mang lại lợi thế lớn. Hãy làm việc thông minh hơn, không chỉ chăm chỉ hơn, để xây dựng thương hiệu thành công lâu dài. Mỗi cam kết nhỏ mà bạn thực hiện đối với các khả năng AI ngày hôm nay sẽ dẫn đến lợi nhuận lớn hơn vào ngày mai.

21 Th2

AI Agent: Giải pháp cải thiện trải nghiệm nhân viên hiệu quả

Làm thế nào Trí tuệ Nhân tạo (AI) có thể Cải thiện Trải nghiệm của Nhân viên?

Giới thiệu về Ứng dụng AI trong Cải thiện Trải nghiệm Nhân viên

Trong bối cảnh công nghệ phát triển nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần
chứng minh được vai trò quan trọng trong việc định hình lại cách thức hoạt
động của doanh nghiệp. Một trong những ứng dụng tiềm năng nhất của AI là cải
thiện trải nghiệm của nhân viên, giúp họ làm việc hiệu quả hơn, hài lòng hơn
và gắn bó hơn với công ty. Bài viết này sẽ đi sâu vào cách thức các
AI Agent có thể tạo ra sự khác biệt đáng kể trong trải nghiệm
của nhân viên, mang lại lợi ích cho cả cá nhân và tổ chức.

Ứng dụng AI trong cải thiện trải nghiệm nhân viên

AI Agent: Công cụ Thay đổi Cuộc chơi trong Nâng cao Trải
nghiệm Nhân viên

Định nghĩa
AI Agent và Vai trò của Chúng

AI Agent, hay còn gọi là tác nhân AI, là các chương trình máy
tính được thiết kế để tự động thực hiện các tác vụ, ra quyết định và tương tác
với môi trường xung quanh mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.
Trong bối cảnh cải thiện trải nghiệm nhân viên,
AI Agent có thể đóng vai trò như một trợ lý ảo, cung cấp thông
tin, hỗ trợ giải quyết vấn đề, tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại và
thậm chí là đưa ra các đề xuất dựa trên dữ liệu.

Định nghĩa AI Agent

AI Agent thay đổi trải nghiệm nhân viên như thế nào?

Các AI Agent có thể tác động đến trải nghiệm nhân viên theo
nhiều cách, bao gồm:

  • Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại:
    AI Agent có thể đảm nhận các công việc tốn thời gian và nhàm
    chán như nhập dữ liệu, tạo báo cáo và trả lời các câu hỏi thường gặp. Điều
    này giúp nhân viên giải phóng thời gian để tập trung vào các nhiệm vụ phức
    tạp hơn, đòi hỏi tư duy sáng tạo và kỹ năng chuyên môn.
  • Cung cấp hỗ trợ và thông tin theo yêu cầu: Thay vì phải tìm
    kiếm thông tin một cách thủ công hoặc chờ đợi sự hỗ trợ từ đồng nghiệp, nhân
    viên có thể sử dụng AI Agent để nhanh chóng tìm thấy câu trả
    lời cho các câu hỏi của họ, truy cập các tài liệu liên quan và nhận được
    hướng dẫn chi tiết.
  • Cá nhân hóa trải nghiệm làm việc:
    AI Agent có thể thu thập và phân tích dữ liệu về cách nhân
    viên làm việc, từ đó đưa ra các đề xuất phù hợp với nhu cầu và sở thích cá
    nhân của từng người. Ví dụ, AI Agent có thể gợi ý các khóa
    đào tạo kỹ năng, đề xuất các công cụ hỗ trợ công việc hoặc thậm chí là điều
    chỉnh lịch trình làm việc để phù hợp với nhịp sinh học của từng nhân viên.
  • Cải thiện giao tiếp và cộng tác:
    AI Agent có thể giúp nhân viên giao tiếp và cộng tác hiệu quả
    hơn bằng cách tự động dịch ngôn ngữ, tóm tắt nội dung cuộc họp và cung cấp
    thông tin chi tiết về các dự án đang thực hiện.

Ví dụ Thực tế về Ứng dụng AI Agent

Trợ lý ảo cho nhân viên bán hàng:

Một công ty công nghệ đã triển khai một
AI Agent để hỗ trợ đội ngũ bán hàng của mình.
AI Agent này có thể tự động tìm kiếm thông tin về khách hàng
tiềm năng, tạo bản thuyết trình bán hàng và gửi email theo lịch trình. Nhờ đó,
nhân viên bán hàng có thể tiết kiệm thời gian và tập trung vào việc xây dựng
mối quan hệ với khách hàng và chốt giao dịch.

AI Agent cho nhân viên bán hàng

Ví dụ, thay vì phải gọi điện đến trung tâm hỗ trợ để tìm kiếm thông tin về sản
phẩm, nhân viên bán hàng có thể yêu cầu
AI Agent tìm kiếm và cung cấp thông tin ngay lập tức. Thậm
chí, AI Agent có thể chủ động đẩy thông tin liên quan đến nền
tảng mà nhân viên bán hàng sử dụng hàng ngày.

Hệ thống hỗ trợ kỹ thuật tự động:

Một công ty phần mềm đã sử dụng AI Agent để xây dựng một hệ
thống hỗ trợ kỹ thuật tự động. Hệ thống này có thể trả lời các câu hỏi thường
gặp của khách hàng, hướng dẫn họ khắc phục sự cố và chuyển các vấn đề phức tạp
hơn cho nhân viên hỗ trợ kỹ thuật. Điều này giúp giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ
kỹ thuật và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Ứng dụng trong quản lý nhân sự:

AI Agent có thể được sử dụng để tự động hóa các quy trình quản
lý nhân sự như tuyển dụng, đào tạo và đánh giá hiệu suất. Ví dụ,
AI Agent có thể sàng lọc hồ sơ ứng viên, tổ chức phỏng vấn
trực tuyến và cung cấp phản hồi cho ứng viên. Điều này giúp giảm thiểu thời
gian và chi phí cho bộ phận nhân sự và đảm bảo quá trình tuyển dụng công bằng
và hiệu quả.

Những Thách thức và Lưu ý khi Triển khai
AI Agent

Đảm bảo tính minh bạch và công bằng:

Khi sử dụng AI Agent để ra quyết định, cần đảm bảo rằng các
quyết định này là minh bạch, công bằng và không phân biệt đối xử. Điều này đòi
hỏi việc lựa chọn dữ liệu đào tạo cẩn thận và kiểm tra thường xuyên các thuật
toán AI để phát hiện và khắc phục các lỗi.

Đào tạo và hỗ trợ nhân viên:

Để AI Agent được sử dụng hiệu quả, nhân viên cần được đào tạo
về cách sử dụng chúng và hiểu rõ về vai trò của chúng trong công việc. Ngoài
ra, cần có một hệ thống hỗ trợ để giải đáp các thắc mắc và giúp nhân viên khắc
phục các vấn đề khi sử dụng AI Agent.

Quản lý sự thay đổi:

Việc triển khai AI Agent có thể gây ra sự thay đổi lớn trong
cách thức làm việc của nhân viên. Do đó, cần có một kế hoạch quản lý sự thay
đổi hiệu quả để giúp nhân viên thích nghi với công nghệ mới và giảm thiểu sự
lo lắng hoặc phản đối.

Bảo mật dữ liệu:

AI Agent có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm, do đó cần
đảm bảo rằng dữ liệu này được bảo mật và bảo vệ khỏi các cuộc tấn công mạng.
Điều này đòi hỏi việc sử dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ các
quy định về bảo vệ dữ liệu.

Tương lai của AI Agent trong nâng cao trải nghiệm nhân viên

Tương lai của AI Agent

Trong tương lai, AI Agent sẽ ngày càng trở nên thông minh và
tinh vi hơn, có khả năng tương tác với con người một cách tự nhiên hơn và giải
quyết các vấn đề phức tạp hơn. Chúng sẽ đóng vai trò quan trọng hơn trong việc
cải thiện trải nghiệm của nhân viên, giúp họ làm việc hiệu quả hơn, sáng tạo
hơn và hài lòng hơn.

Xu hướng phát triển của AI Agent:

  • Tích hợp sâu hơn vào quy trình làm việc:
    AI Agent sẽ được tích hợp sâu hơn vào các ứng dụng và hệ
    thống mà nhân viên sử dụng hàng ngày, giúp họ thực hiện công việc một cách
    liền mạch và hiệu quả hơn.
  • Khả năng học hỏi và thích nghi:
    AI Agent sẽ có khả năng học hỏi từ kinh nghiệm và thích nghi
    với các thay đổi trong môi trường làm việc, giúp chúng trở nên hữu ích hơn
    theo thời gian.
  • Trí tuệ cảm xúc:
    AI Agent sẽ được trang bị trí tuệ cảm xúc, cho phép chúng hiểu
    và phản ứng với cảm xúc của con người, giúp chúng tương tác với nhân viên
    một cách tự nhiên và thấu cảm hơn.
  • Tự động hóa các quyết định phức tạp:
    AI Agent sẽ có khả năng tự động hóa các quyết định phức tạp
    hơn, giúp nhân viên giải phóng thời gian để tập trung vào các nhiệm vụ chiến
    lược hơn.

Kết luận

AI Agent có tiềm năng to lớn trong việc cải thiện trải nghiệm
của nhân viên. Bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cung cấp hỗ
trợ và thông tin theo yêu cầu, cá nhân hóa trải nghiệm làm việc và cải thiện
giao tiếp và cộng tác, AI Agent có thể giúp nhân viên làm việc
hiệu quả hơn, hài lòng hơn và gắn bó hơn với công ty. Tuy nhiên, việc triển
khai AI Agent cần được thực hiện một cách cẩn thận, đảm bảo
tính minh bạch, công bằng và bảo mật dữ liệu. Với sự phát triển không ngừng
của công nghệ AI, AI Agent sẽ ngày càng đóng vai trò quan
trọng trong việc định hình lại tương lai của công việc và cải thiện trải
nghiệm của nhân viên trên toàn thế giới.

21 Th2

AI Agents: Giải pháp toàn diện cho doanh nghiệp nhỏ

AI Agents: Giải Pháp Toàn Diện Cho Doanh Nghiệp Nhỏ – Chia Sẻ Từ Mark Zuckerberg

Giới Thiệu Về AI Agents và Tiềm Năng Khổng Lồ

Mark Zuckerberg tin rằng chúng ta đang tiến tới một thế giới nơi AI agents sẽ trở nên phổ biến rộng rãi, thậm chí có thể nhiều hơn cả số lượng người trên thế giới. Tầm nhìn của Meta là trao quyền cho mọi nhà sáng tạo nội dung và đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ, để họ có thể tạo ra các AI agents riêng, phục vụ cho nhu cầu cụ thể của mình. Điều này đồng nghĩa với việc bất kỳ ai sử dụng nền tảng của Meta đều có thể xây dựng AI agents mà họ muốn tương tác.

Hình ảnh minh họa về AI Agents

Tại Sao AI Agents Lại Quan Trọng Với Doanh Nghiệp Nhỏ?

Với hàng trăm triệu doanh nghiệp nhỏ trên toàn cầu, việc tiếp cận và ứng dụng công nghệ một cách hiệu quả là yếu tố then chốt để duy trì lợi thế cạnh tranh. Mark Zuckerberg nhấn mạnh rằng việc tạo ra một AI agent không cần quá phức tạp. Chỉ với một vài thao tác đơn giản, doanh nghiệp có thể nhanh chóng thiết lập một AI agent để hỗ trợ khách hàng, tăng doanh số và giao tiếp hiệu quả với khách hàng. Trong tương lai, AI agent sẽ trở thành một phần không thể thiếu của mỗi doanh nghiệp, tương tự như địa chỉ email, website hay sự hiện diện trên mạng xã hội ngày nay. Khách hàng sẽ có thể tương tác trực tiếp với AI agent của doanh nghiệp, nhận được sự hỗ trợ nhanh chóng và cá nhân hóa.

AI Agent cho doanh nghiệp nhỏ

Lợi Ích Vượt Trội Của AI Agents Đối Với Doanh Nghiệp Nhỏ

1. Hỗ Trợ Khách Hàng 24/7

Một trong những lợi ích lớn nhất của AI agents là khả năng cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, không giới hạn về thời gian và địa điểm. Khách hàng có thể nhận được câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp, giải quyết các vấn đề kỹ thuật đơn giản hoặc được hướng dẫn về sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp bất cứ lúc nào. Điều này giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng sự hài lòng.

2. Tăng Doanh Số và Tạo Ra Lead Chất Lượng

AI agents có thể được sử dụng để giới thiệu sản phẩm và dịch vụ, cung cấp thông tin chi tiết về các chương trình khuyến mãi và ưu đãi đặc biệt, và thậm chí là thực hiện các giao dịch bán hàng trực tiếp. Bằng cách thu thập thông tin về khách hàng và phân tích hành vi của họ, AI agents có thể đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp, giúp tăng doanh số và tạo ra các lead (khách hàng tiềm năng) chất lượng cao.

Tăng doanh số nhờ AI Agent

3. Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng

AI agents có khả năng học hỏi và thích ứng với từng khách hàng cụ thể. Dựa trên thông tin về lịch sử mua hàng, sở thích và nhu cầu của khách hàng, AI agents có thể cung cấp các trải nghiệm cá nhân hóa, từ việc đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp đến việc điều chỉnh giọng điệu và phong cách giao tiếp. Điều này giúp xây dựng mối quan hệ gắn bó với khách hàng và tăng lòng trung thành.

4. Tối Ưu Hóa Quy Trình Làm Việc

AI agents có thể tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giải phóng thời gian cho nhân viên để tập trung vào các công việc quan trọng hơn, chẳng hạn như xây dựng chiến lược kinh doanh, phát triển sản phẩm mới hoặc tương tác trực tiếp với khách hàng quan trọng. Việc tự động hóa các tác vụ này giúp tăng năng suất và hiệu quả làm việc của doanh nghiệp.

5. Thu Thập và Phân Tích Dữ Liệu

AI agents có khả năng thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu về khách hàng, thị trường và đối thủ cạnh tranh. Thông tin này có thể được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, chẳng hạn như xác định các xu hướng mới, điều chỉnh chiến lược marketing hoặc cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Ứng Dụng Thực Tế Của AI Agents Trong Doanh Nghiệp Nhỏ

1. Chatbot Hỗ Trợ Khách Hàng

Chatbot là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI agents trong doanh nghiệp nhỏ. Chatbot có thể trả lời các câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin về sản phẩm và dịch vụ, hướng dẫn khách hàng thực hiện các thao tác trên website hoặc ứng dụng, và thậm chí là xử lý các khiếu nại và phản hồi của khách hàng.

2. Trợ Lý Ảo Bán Hàng

Trợ lý ảo bán hàng có thể giúp doanh nghiệp giới thiệu sản phẩm và dịch vụ đến đúng đối tượng khách hàng, cung cấp thông tin chi tiết về các chương trình khuyến mãi và ưu đãi đặc biệt, và thậm chí là thực hiện các giao dịch bán hàng trực tiếp. Trợ lý ảo bán hàng có thể hoạt động trên nhiều kênh khác nhau, chẳng hạn như website, ứng dụng di động, mạng xã hội và email.

Ứng dụng AI Agent trong bán hàng

3. Ứng Dụng AI Agents Trong Marketing

AI agents có thể giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch marketing cá nhân hóa, nhắm mục tiêu chính xác đến từng đối tượng khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu về khách hàng và hành vi của họ, AI agents có thể xác định các thông điệp marketing phù hợp, lựa chọn các kênh truyền thông hiệu quả và tối ưu hóa thời điểm gửi thông điệp.

4. Ứng Dụng AI Agents Trong Quản Lý Quan Hệ Khách Hàng (CRM)

AI agents có thể giúp doanh nghiệp quản lý quan hệ khách hàng một cách hiệu quả hơn bằng cách tự động hóa các tác vụ như thu thập thông tin khách hàng, phân loại khách hàng, theo dõi lịch sử tương tác và gửi email hoặc tin nhắn cá nhân hóa. AI agents cũng có thể giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu của khách hàng và đưa ra các đề xuất phù hợp.

5. Ứng Dụng AI Agents Trong Nghiên Cứu Thị Trường

AI agents có thể giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu về thị trường và đối thủ cạnh tranh một cách nhanh chóng và hiệu quả. AI agents có thể theo dõi các xu hướng mới, phân tích phản hồi của khách hàng trên mạng xã hội, và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing của đối thủ cạnh tranh.

Lời Khuyên Để Triển Khai AI Agents Thành Công Trong Doanh Nghiệp Nhỏ

1. Xác Định Rõ Mục Tiêu

Trước khi bắt đầu triển khai AI agents, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu mà mình muốn đạt được. Ví dụ, doanh nghiệp có thể muốn cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng doanh số, giảm chi phí hoạt động hoặc thu thập thông tin về thị trường. Việc xác định rõ mục tiêu sẽ giúp doanh nghiệp lựa chọn các giải pháp AI agents phù hợp và đánh giá hiệu quả của việc triển khai.

2. Lựa Chọn Nền Tảng AI Agents Phù Hợp

Hiện nay có rất nhiều nền tảng AI agents khác nhau trên thị trường, mỗi nền tảng có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Doanh nghiệp cần lựa chọn nền tảng phù hợp với nhu cầu và ngân sách của mình. Một số yếu tố cần xem xét khi lựa chọn nền tảng AI agents bao gồm: khả năng tùy biến, khả năng tích hợp với các hệ thống hiện có, chi phí và hỗ trợ kỹ thuật.

3. Đào Tạo Nhân Viên

Việc triển khai AI agents không có nghĩa là thay thế hoàn toàn nhân viên. Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên để họ có thể sử dụng AI agents một cách hiệu quả và phối hợp với AI agents để cung cấp dịch vụ tốt nhất cho khách hàng. Nhân viên cần được đào tạo về cách quản lý AI agents, cách xử lý các tình huống phức tạp mà AI agents không thể giải quyết, và cách sử dụng thông tin do AI agents cung cấp để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt.

4. Theo Dõi và Đánh Giá Hiệu Quả

Sau khi triển khai AI agents, doanh nghiệp cần theo dõi và đánh giá hiệu quả của việc triển khai. Doanh nghiệp cần theo dõi các chỉ số quan trọng như: số lượng khách hàng được hỗ trợ, thời gian phản hồi trung bình, tỷ lệ hài lòng của khách hàng, doanh số bán hàng và chi phí hoạt động. Dựa trên kết quả đánh giá, doanh nghiệp có thể điều chỉnh chiến lược triển khai AI agents để đạt được hiệu quả tốt nhất.

5. Không Ngừng Học Hỏi và Cải Tiến

Công nghệ AI agents đang phát triển rất nhanh chóng. Doanh nghiệp cần không ngừng học hỏi và cập nhật các kiến thức mới về AI agents để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này. Doanh nghiệp cũng cần liên tục cải tiến các ứng dụng AI agents của mình để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Kết Luận

AI agents đang mở ra một kỷ nguyên mới cho doanh nghiệp nhỏ, mang đến những cơ hội to lớn để cải thiện dịch vụ khách hàng, tăng doanh số, giảm chi phí và tối ưu hóa quy trình làm việc. Tuy nhiên, để triển khai AI agents thành công, doanh nghiệp cần có một chiến lược rõ ràng, lựa chọn các giải pháp phù hợp, đào tạo nhân viên và không ngừng học hỏi và cải tiến. Với sự chuẩn bị kỹ lưỡng và sự quyết tâm cao, doanh nghiệp nhỏ có thể tận dụng tối đa tiềm năng của AI agents để đạt được thành công trong thị trường cạnh tranh ngày nay. Hãy nhớ rằng, AI agents không phải là một giải pháp thay thế con người, mà là một công cụ hỗ trợ đắc lực để giúp doanh nghiệp phục vụ khách hàng tốt hơn và phát triển bền vững. Trong tương lai gần, AI agents chắc chắn sẽ là một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh của mọi doanh nghiệp.

21 Th2

Chatbot AI: Tương tác tự nhiên với con người như thế nào?

Làm Thế Nào Để Chatbot AI Tương Tác Với Con Người Tốt Hơn?

Giới thiệu về Chatbot AI và Tương tác Người-Máy

Trong thời đại công nghệ số, chatbot AI đã trở thành một phần không thể thiếu trong nhiều lĩnh vực, từ dịch vụ khách hàng đến trợ lý cá nhân. Tuy nhiên, để chatbot thực sự hữu ích và được người dùng chấp nhận, chúng cần phải tương tác với con người một cách tự nhiên và hiệu quả hơn. Bài viết này sẽ đi sâu vào các yếu tố quan trọng giúp chatbot AI cải thiện khả năng tương tác, đồng thời giải quyết những thách thức hiện tại.

Chatbot AI tương tác với con người

Sự Phát Triển Của Giao Diện Hội Thoại

Giao diện hội thoại (conversational interface) đang ngày càng trở nên phổ biến. Chúng cho phép người dùng tương tác với các thiết bị và ứng dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên, giống như đang trò chuyện với một người thật. Từ những lệnh đơn giản đến các cuộc hội thoại phức tạp, chatbot AI đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối con người với công nghệ.

Ứng dụng Rộng Rãi Của Chatbot AI

Ngày nay, hầu hết các công ty công nghệ lớn đều sở hữu một hoặc nhiều trợ lý ảo thông minh (intelligent virtual assistant – IVA) như Google Assistant, Siri, Alexa hay Cortana. Chúng ta sử dụng chúng hàng ngày để kiểm tra thời tiết, điều khiển âm nhạc, đặt lịch hẹn, và thậm chí là điều khiển các thiết bị thông minh trong nhà.

Chatbot AI cũng đang dần thay thế con người trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, nhờ khả năng hoạt động 24/7, thái độ lịch sự và khả năng tiết kiệm chi phí. Một công ty bảo hiểm lớn đã báo cáo giảm 29% khối lượng chat trực tiếp chỉ sau 5 tháng triển khai IVA. Domino’s cũng đã cắt giảm thời gian đặt hàng xuống một nửa nhờ sử dụng IVA. Dự kiến đến năm 2026, IVA sẽ hoàn toàn thay thế con người trong các trung tâm liên lạc.

IVA còn có tính linh hoạt cao, có thể được sử dụng trên nhiều nền tảng khác nhau, từ website, smartphone, smartwatch đến các ứng dụng như Facebook, Twitter. Ví dụ, một IVA chuyên về lĩnh vực hàng không có thể giúp người dùng tra cứu thông tin về hành lý, đặt vé máy bay, hoặc giải đáp các thắc mắc liên quan đến quy định của hãng.

Cấu Trúc Bên Trong Của Một Chatbot AI

Vậy, một chatbot AI hoạt động như thế nào? Yếu tố then chốt là khả năng hiểu được ý định của người dùng. Ý định (intent) là sự giải thích của chatbot về câu nói hoặc câu hỏi của người dùng, từ đó đưa ra phản hồi phù hợp nhất.

Cấu trúc của chatbot AI

Các Thành Phần Chính

Một chatbot AI điển hình bao gồm các thành phần sau:

  • Nhận dạng giọng nói tự động (Automatic Speech Recognition – ASR): Chuyển đổi tín hiệu âm thanh thành văn bản.
  • Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Understanding – NLU): Phân tích văn bản để xác định ý định của người dùng.
  • Quản lý hội thoại (Dialog Management System): Đề xuất hành động dựa trên ý định của người dùng.
  • Tạo ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Generation – NLG): Tạo ra phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên.
  • Chuyển văn bản thành giọng nói (Text-to-Speech): Chuyển đổi văn bản thành tín hiệu âm thanh.

Ví dụ, nếu người dùng hỏi “Tình trạng chuyến bay của tôi thế nào?”, chatbot sẽ sử dụng NLU để xác định ý định là “kiểm tra tình trạng chuyến bay”. Sau đó, hệ thống quản lý hội thoại sẽ đề xuất hành động “tra cứu thông tin chuyến bay trong cơ sở dữ liệu”. Cuối cùng, NLG sẽ tạo ra một câu trả lời như “Chuyến bay của bạn đang khởi hành đúng giờ”.

Yếu Tố Con Người Trong Tương Tác Chatbot

Con người là những sinh vật có mối quan hệ xã hội. Chúng ta giao tiếp với nhau không chỉ để trao đổi thông tin mà còn để xây dựng mối quan hệ, thể hiện cảm xúc và đạt được mục tiêu cá nhân. Trong bối cảnh dịch vụ khách hàng, cả hai bên đều sử dụng các chiến lược tương tác để xây dựng lòng tin.

Tầm Quan Trọng Của Lòng Tin

Nhân viên dịch vụ khách hàng cần tin rằng khách hàng không cố gắng lừa đảo và nhu cầu của họ là chính đáng. Ngược lại, khách hàng cần tin rằng nhân viên dịch vụ có khả năng giải quyết vấn đề của họ và sẽ không lạm dụng thông tin cá nhân của họ. Nếu khách hàng cảm thấy không hài lòng, họ có thể yêu cầu được nói chuyện với quản lý hoặc chuyển sang một bộ phận khác.

Khách hàng thường cố gắng thuyết phục nhân viên dịch vụ đứng về phía mình, bằng cách đưa ra lý do, giải thích hoặc thậm chí là thao túng cảm xúc. Ví dụ, nếu điện thoại bị hỏng trong thời gian bảo hành, khách hàng sẽ cố gắng thuyết phục nhân viên rằng họ có quyền được thay thế điện thoại mới.

Vấn Đề Với Chatbot AI Hiện Tại

Khi tương tác với chatbot AI, người dùng thường vô thức sử dụng ngôn ngữ tương tác mà họ vẫn dùng khi nói chuyện với người thật. Tuy nhiên, điều này có thể gây ra những vấn đề sau:

  • Chatbot có thể hiểu sai ý định của người dùng do lẫn lộn giữa thông tin thực tế và thông tin tương tác.
  • Chatbot có thể bỏ qua những thông tin quan trọng do không được huấn luyện để xử lý ngôn ngữ tương tác.
  • Chatbot có thể đưa ra những phản hồi không phù hợp do không hiểu được ngữ cảnh và cảm xúc của người dùng.

Ví dụ, nếu người dùng nói “Tôi cần vé mới vì chó của tôi ăn mất vé cũ”, chatbot có thể hiểu nhầm rằng người dùng muốn mua vé cho chó của họ. Hoặc nếu người dùng nói “Tôi bị rơi điện thoại khi đi nghỉ mát tuần trước, giờ tôi muốn đổi SIM”, chatbot có thể hiểu nhầm rằng người dùng muốn mua bảo hiểm cho điện thoại.

Ngôn Ngữ Tương Tác: Các Loại Và Tác Động

Ý tưởng về việc chatbot tương tác với con người một cách tự nhiên không phải là mới. Eliza, chatbot đầu tiên ra đời vào những năm 1960, được thiết kế để mô phỏng một nhà trị liệu tâm lý. Tuy nhiên, sự khác biệt lớn giữa những chatbot đời đầu và IVA hiện đại là IVA được thiết kế để giúp người dùng thực hiện một nhiệm vụ cụ thể, chứ không phải để trò chuyện một cách vô nghĩa.

Ngôn ngữ tương tác trong chatbot

Các Loại Ngôn Ngữ Tương Tác

Dưới đây là một số loại ngôn ngữ tương tác phổ biến mà người dùng thường sử dụng khi tương tác với chatbot:

  • Lời chào: “Xin chào”, “Chào bạn”.
  • Lời cảm ơn: “Cảm ơn”, “Cảm ơn bạn”.
  • Thông tin nền: Giải thích lý do đưa ra câu hỏi.
  • Lý do: Giải thích tại sao chatbot nên hành động theo yêu cầu của người dùng.
  • Than phiền: Phàn nàn về trải nghiệm tiêu cực.
  • Thể hiện cảm xúc: Khen ngợi, chửi bới.

Ví dụ, nếu người dùng nói “Xin chào, bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm, hãng có hỗ trợ lên máy bay không?”, câu nói này bao gồm cả lời chào và thông tin nền. Nếu loại bỏ những phần này, ý định chính của người dùng vẫn không thay đổi: họ muốn hỏi về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay.

Nghiên Cứu Về Tác Động Của Ngôn Ngữ Tương Tác

Để đánh giá tác động của ngôn ngữ tương tác đến khả năng hoạt động của chatbot, một nhóm các nhà nghiên cứu đã thực hiện một nghiên cứu trên dữ liệu hội thoại giữa người dùng và IVA trong các lĩnh vực hàng không, viễn thông và đường sắt. Họ cũng so sánh dữ liệu này với dữ liệu hội thoại giữa người với người trên diễn đàn TripAdvisor.

Kết quả cho thấy rằng ngôn ngữ tương tác xuất hiện khá phổ biến trong cả hội thoại giữa người với người và hội thoại giữa người với IVA. Thông tin nền là loại ngôn ngữ tương tác phổ biến nhất, đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch. Ngoài ra, nghiên cứu cũng cho thấy rằng con người có xu hướng thể hiện cảm xúc nhiều hơn khi nói chuyện với người thật so với khi nói chuyện với IVA.

Để xác định xem ngôn ngữ tương tác có ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng giúp đỡ khách hàng của IVA hay không, các nhà nghiên cứu đã loại bỏ tất cả các đoạn ngôn ngữ tương tác khỏi dữ liệu hội thoại và so sánh phản hồi của IVA trước và sau khi loại bỏ. Kết quả cho thấy rằng IVA thường đưa ra phản hồi tốt hơn khi không có ngôn ngữ tương tác. Điều này cho thấy rằng ngôn ngữ tương tác có thể gây ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động của IVA.

Giải Pháp: Xử Lý Ngôn Ngữ Tương Tác

Vậy, chúng ta nên làm gì với ngôn ngữ tương tác? Có hai cách tiếp cận chính:

  1. Bỏ qua: Đơn giản là loại bỏ ngôn ngữ tương tác khỏi đầu vào của người dùng trước khi xác định ý định của họ.
  2. Xử lý: Xác định vị trí và loại ngôn ngữ tương tác, sau đó điều chỉnh phản hồi của chatbot cho phù hợp.

Bỏ Qua Ngôn Ngữ Tương Tác

Cách tiếp cận này có ưu điểm là đơn giản và hiệu quả. Bằng cách loại bỏ ngôn ngữ tương tác, chúng ta có thể giảm thiểu sự hiểu nhầm và cải thiện khả năng nhận diện ý định của chatbot. Tuy nhiên, cách tiếp cận này không giúp chatbot trở nên giống người hơn.

Xử Lý Ngôn Ngữ Tương Tác

Cách tiếp cận này phức tạp hơn, nhưng có tiềm năng tạo ra trải nghiệm tương tác tự nhiên và thú vị hơn. Để xử lý ngôn ngữ tương tác, chúng ta cần thực hiện các bước sau:

  1. Phân tích đầu vào của người dùng: Sử dụng NLU để xác định ý định chính của người dùng và các đoạn ngôn ngữ tương tác.
  2. Phân loại ngôn ngữ tương tác: Sử dụng một bộ phân loại riêng biệt để xác định loại ngôn ngữ tương tác (lời chào, thông tin nền, v.v.).
  3. Tạo phản hồi tùy chỉnh: Dựa trên loại ngôn ngữ tương tác, điều chỉnh phản hồi của chatbot cho phù hợp.

Ví dụ, nếu người dùng bắt đầu cuộc hội thoại bằng lời chào, chatbot có thể đáp lại bằng một lời chào tương tự. Nếu người dùng cung cấp thông tin nền, chatbot có thể thừa nhận thông tin này trong phản hồi của mình. Bằng cách này, chatbot có thể tạo ra một cuộc hội thoại tự nhiên và cá nhân hóa hơn.

Một Ví Dụ Cụ Thể

Giả sử người dùng nói “Xin chào, bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm, hãng có hỗ trợ lên máy bay không?”.

  1. Phân tích đầu vào: Chatbot xác định ý định chính của người dùng là hỏi về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay. Nó cũng xác định lời chào (“Xin chào”) và thông tin nền (“bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm”).
  2. Phân loại ngôn ngữ tương tác: Chatbot phân loại “Xin chào” là lời chào và “bố tôi đã già và đi máy bay rất chậm” là thông tin nền.
  3. Tạo phản hồi tùy chỉnh: Chatbot đáp lại “Chào bạn. Chúng tôi hoàn toàn có thể hỗ trợ bố bạn. Chúng tôi cung cấp dịch vụ hỗ trợ xe lăn đến khu vực lên máy bay hoặc chuyển đến và đi từ chỗ ngồi của bạn, cũng như vận chuyển các thiết bị di chuyển cá nhân.”

Phản hồi này không chỉ cung cấp thông tin về dịch vụ hỗ trợ lên máy bay mà còn thừa nhận lời chào và thông tin nền của người dùng, tạo ra một trải nghiệm tương tác cá nhân hóa hơn.

Ví dụ về chatbot AI

Kết Luận

Để chatbot AI tương tác với con người tốt hơn, chúng ta cần chú trọng đến việc xử lý ngôn ngữ tương tác. Bằng cách xác định và xử lý các loại ngôn ngữ tương tác khác nhau, chúng ta có thể tạo ra những chatbot không chỉ hiệu quả mà còn thân thiện và dễ sử dụng. Điều này sẽ giúp chatbot AI trở thành một công cụ hữu ích và được người dùng tin tưởng hơn.

Các bạn có thể tham khảo thêm thông tin chi tiết về nghiên cứu này trong bài báo khoa học được công bố tại #. Dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu cũng được công khai tại #, cho phép các nhà nghiên cứu khác tiếp tục phát triển các phương pháp xử lý ngôn ngữ tương tác hiệu quả hơn.

Cảm ơn các bạn đã lắng nghe! Nếu có bất kỳ câu hỏi nào, xin vui lòng đặt câu hỏi hoặc liên hệ với chúng tôi theo thông tin trên màn hình.

21 Th2

Chatbot và Live Chat: So sánh chi tiết và cách ứng dụng hiệu quả

Chatbot và Live Chat: Đâu Là Sự Khác Biệt?

Giới Thiệu

Trong thế giới kinh doanh hiện đại, việc tương tác với khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả là yếu tố then chốt để thành công. Hai công cụ phổ biến được sử dụng để đạt được mục tiêu này là Chatbot và Live Chat. Cả hai đều sử dụng tin nhắn tức thời để tạo điều kiện giao tiếp theo thời gian thực giữa khách hàng và doanh nghiệp, nhưng chúng hoạt động khác nhau và mang lại những lợi ích riêng biệt. Vậy, sự khác biệt giữa Chatbot và Live Chat là gì? Công cụ nào phù hợp hơn với doanh nghiệp của bạn? Hãy cùng tìm hiểu chi tiết.

Sự khác biệt giữa Chatbot và Live Chat

Chatbot: Trợ Lý Ảo Thông Minh

Chatbot là gì?

Chatbot là một công cụ nhắn tin tự động sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích và phản hồi ngay lập tức các cuộc trò chuyện của khách hàng trên trang web, ứng dụng di động hoặc nền tảng nhắn tin của doanh nghiệp. Không có nhân viên hỗ trợ trực tiếp nào tham gia vào tương tác Chatbot. Mục tiêu là tạo ra trải nghiệm khách hàng gần như không thể phân biệt được với cuộc trò chuyện hỗ trợ giữa người với người.

Cách thức hoạt động của Chatbot

Chatbot sử dụng học máy (machine learning) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing) để nhận biết các từ và cụm từ kích hoạt, từ đó đánh giá ý định của khách hàng và phản hồi bằng các câu trả lời được lập trình sẵn phù hợp nhất. Cho dù mục tiêu là thực hiện bán hàng hay giải quyết yêu cầu hỗ trợ, Chatbot sẽ tự động hướng dẫn khách hàng thông qua một luồng hội thoại được thiết lập sẵn, cung cấp mức độ tự phục vụ cao và loại bỏ thời gian chờ đợi của khách hàng. Chatbot thậm chí còn được sử dụng để thu thập thông tin liên hệ của khách hàng, giải quyết các yêu cầu hỗ trợ phổ biến, cung cấp thông tin cập nhật về vận chuyển đơn hàng và lên lịch hoặc hủy bỏ các cuộc hẹn.

Cách thức hoạt động của Chatbot

Lợi ích của Chatbot

Chatbot mang lại nhiều lợi ích cho cả khách hàng và doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn hoặc đang phát triển nhanh chóng, những doanh nghiệp cần một cách hiệu quả hơn để quản lý khối lượng liên hệ lớn:

  • Tự động hóa các quy trình kinh doanh lặp đi lặp lại: Chatbot có thể xử lý các tác vụ như trả lời câu hỏi thường gặp, cung cấp thông tin sản phẩm và thu thập thông tin liên hệ, giúp nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn.
  • Cung cấp dịch vụ khách hàng theo thời gian thực 24/7: Chatbot luôn sẵn sàng để hỗ trợ khách hàng bất kể thời gian nào, đảm bảo rằng khách hàng luôn nhận được phản hồi nhanh chóng.
  • Giảm số lượng yêu cầu mà nhân viên cần quản lý mỗi ngày: Chatbot có thể lọc ra các yêu cầu đơn giản và chỉ chuyển những yêu cầu phức tạp hơn cho nhân viên, giúp giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ.
  • Tiết kiệm thời gian và công sức cho đội ngũ bán hàng: Chatbot có thể cung cấp các đề xuất sản phẩm tự động, thu thập dữ liệu khách hàng tiềm năng quan trọng và chỉ chuyển khách hàng tiềm năng cho đại diện bán hàng khi họ ở giai đoạn mua hàng của kênh bán hàng.

Hạn chế của Chatbot

Mặc dù có nhiều lợi ích, Chatbot cũng có một số hạn chế cần xem xét:

  • Chỉ có thể cung cấp lời khuyên chung và trò chuyện về các chủ đề cụ thể: Chatbot chỉ có thể cung cấp thông tin dựa trên dữ liệu đã được lập trình sẵn, điều này có nghĩa là có một giới hạn về mức độ hỗ trợ mà chúng có thể cung cấp, đặc biệt nếu khách hàng có một yêu cầu phức tạp hơn.
  • Có thể gây khó chịu cho một số khách hàng: Một số khách hàng cảm thấy Chatbot thiếu tính cá nhân và gây bực bội, đặc biệt là khi Chatbot không thể bắt chước luồng trò chuyện tự nhiên của con người hoặc phản hồi phù hợp với cảm xúc của khách hàng.

Khi nào nên sử dụng Chatbot?

Chatbot hiệu quả nhất khi được sử dụng để lọc ra các yêu cầu của khách hàng thực sự cần sự hỗ trợ trực tiếp của nhân viên và để đánh giá khách hàng tiềm năng và kết nối nhân viên với các khách hàng tiềm năng chất lượng hàng đầu. Chúng nên được xem là một phần của quy trình bán hàng hoặc dịch vụ khách hàng, chứ không phải là toàn bộ quy trình.

Live Chat: Tương Tác Trực Tiếp Với Khách Hàng

Live Chat là gì?

Live Chat là một công cụ nhắn tin tức thời cho phép khách hàng trò chuyện với người thật từ đội ngũ hỗ trợ, bán hàng và dịch vụ khách hàng của bạn. Nói tóm lại, khách truy cập trang web, người dùng ứng dụng hoặc khách hàng tiềm năng trò chuyện với thương hiệu của bạn trên một nền tảng nhắn tin truyền thông xã hội sẽ có các cuộc trò chuyện theo thời gian thực với con người, chứ không phải Chatbot.

Cách thức hoạt động của Live Chat

Vì hệ thống Live Chat tích hợp với nền tảng CRM và các ứng dụng của bên thứ ba khác, nên nhân viên có thể dễ dàng cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu tài khoản của khách hàng, lịch sử đơn hàng, ghi chú từ các nhân viên khác, v.v. Mặc dù việc cung cấp hỗ trợ trò chuyện trực tiếp một đối một theo thời gian thực tốn thời gian, nhưng phần mềm Live Chat đi kèm với các tính năng như câu trả lời được soạn sẵn và kịch bản đã lưu, hỗ trợ nhân viên nhắn tin trực tiếp và quyền truy cập cơ sở kiến thức nội bộ để giữ cho cuộc trò chuyện luôn trôi chảy.

Cách thức hoạt động của Live Chat

Lợi ích của Live Chat

Lợi ích lớn nhất của phần mềm Live Chat là phương pháp tiếp cận dựa trên trò chuyện được cá nhân hóa để phục vụ và hỗ trợ khách hàng. Sự quan tâm cá nhân này khiến khách hàng cảm thấy được trân trọng và thấu hiểu, giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ và có khả năng tăng chi tiêu của khách hàng. Ngoài ra, Live Chat cung cấp một cơ hội duy nhất để tìm hiểu khách hàng của bạn sâu hơn thông qua cả các cuộc trò chuyện một đối một và bằng cách xem xét các phân tích và bản ghi trò chuyện.

Hạn chế của Live Chat

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, Live Chat cũng có một số hạn chế:

  • Tính khả dụng phụ thuộc vào lịch làm việc của nhân viên và số lượng nhân viên trực ca: Điều này có nghĩa là có khả năng thời gian chờ đợi hỗ trợ khách hàng kéo dài.
  • Đòi hỏi đầu tư ban đầu lớn hơn so với Chatbot: Đặc biệt nếu bạn cần thuê thêm nhân viên.
  • Không cung cấp mức độ tự phục vụ cho khách hàng như Chatbot: Điều này gây khó chịu cho những khách hàng đang tìm kiếm câu trả lời nhanh chóng và đơn giản.

Khi nào nên sử dụng Live Chat?

Live Chat phù hợp với các doanh nghiệp có quy mô vừa với số lượng yêu cầu hỗ trợ hàng ngày thấp hơn, các đội ngũ muốn cung cấp một kênh hỗ trợ hoặc bán hàng bổ sung và các công ty đặt dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa lên trên sự tiện lợi.

Khi nào nên sử dụng Live Chat

So Sánh Chi Tiết: Chatbot vs. Live Chat

Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa Chatbot và Live Chat, hãy xem xét bảng so sánh sau:

Tính năngChatbotLive Chat
Tính khả dụng24/7Phụ thuộc vào giờ làm việc của nhân viên
Chi phíThường thấp hơn (chủ yếu là chi phí thiết lập và bảo trì)Thường cao hơn (chi phí nhân viên, phần mềm)
Khả năng cá nhân hóaHạn chế (dựa trên các câu trả lời được lập trình sẵn)Cao (tương tác trực tiếp với nhân viên)
Khả năng giải quyết vấn đề phức tạpHạn chế (chỉ phù hợp với các vấn đề đơn giản)Cao (nhân viên có thể xử lý các vấn đề phức tạp hơn)
Thời gian phản hồiNgay lập tứcCó thể mất thời gian chờ đợi
Tự phục vụCao (khách hàng có thể tìm thấy câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến)Thấp (chủ yếu là tương tác trực tiếp với nhân viên)

Kết Hợp Sức Mạnh Của Chatbot và Live Chat

Việc lựa chọn giữa Chatbot và Live Chat phụ thuộc vào khối lượng dịch vụ khách hàng và các yêu cầu báo cáo của doanh nghiệp, số lượng nhân viên, loại sản phẩm và dịch vụ mà bạn cung cấp và quan trọng nhất là những gì bạn ưu tiên khi tương tác với khách hàng. Nếu bạn muốn cung cấp khả năng trò chuyện tức thì 24/7/365, giải phóng các nhân viên quá tải và tự động hóa các câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp của khách hàng hoặc các yêu cầu hỗ trợ, thì Chatbot là lựa chọn tốt nhất của bạn. Nếu bạn muốn tập trung vào việc cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng trực tiếp từ người đến người theo thời gian thực với mức độ cá nhân hóa cao, thì hãy chọn phần mềm Live Chat.

Tuy nhiên, tin tốt là không có lý do gì doanh nghiệp của bạn không thể sử dụng cả Chatbot và phần mềm Live Chat. Trên thực tế, hầu hết các nền tảng trò chuyện trực tuyến đều cung cấp sự kết hợp của cả hai. Bằng cách kết hợp cả hai công cụ, bạn có thể tận dụng tối đa lợi ích của từng công cụ và cung cấp trải nghiệm khách hàng toàn diện hơn.

Ví dụ về cách kết hợp Chatbot và Live Chat

  • Sử dụng Chatbot để sàng lọc các yêu cầu: Chatbot có thể được sử dụng để thu thập thông tin cơ bản từ khách hàng và xác định loại hỗ trợ mà họ cần. Nếu yêu cầu có thể được giải quyết bằng Chatbot, thì Chatbot sẽ cung cấp câu trả lời. Nếu không, Chatbot sẽ chuyển cuộc trò chuyện cho một nhân viên hỗ trợ trực tiếp.
  • Sử dụng Chatbot để trả lời các câu hỏi thường gặp: Chatbot có thể được lập trình để trả lời các câu hỏi thường gặp về sản phẩm, dịch vụ hoặc chính sách của bạn. Điều này giúp giảm tải cho đội ngũ hỗ trợ và cho phép họ tập trung vào các vấn đề phức tạp hơn.
  • Sử dụng Live Chat để cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa: Khi khách hàng cần hỗ trợ cụ thể hoặc có một vấn đề phức tạp cần giải quyết, Live Chat là một công cụ tuyệt vời để cung cấp hỗ trợ cá nhân hóa và đảm bảo rằng khách hàng cảm thấy được trân trọng và thấu hiểu.

Kết Luận

Trong bối cảnh kinh doanh ngày càng cạnh tranh, việc cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc là yếu tố then chốt để tạo dựng lòng trung thành của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng. Cả Chatbot và Live Chat đều là những công cụ mạnh mẽ có thể giúp bạn đạt được mục tiêu này. Bằng cách hiểu rõ sự khác biệt giữa hai công cụ này và tận dụng tối đa lợi ích của từng công cụ, bạn có thể cung cấp trải nghiệm khách hàng vượt trội và xây dựng một doanh nghiệp thành công.

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ hơn về sự khác biệt giữa Chatbot và Live Chat. Chúc bạn thành công trong việc lựa chọn công cụ phù hợp cho doanh nghiệp của mình!

Zalo
THÔNG BÁO: BẠN CÓ THỂ SỬ DỤNG NÚT "CHUYỂN/ SWITCHER" Ở PHÍA TRÊN ĐỂ LỰA CHỌN CHUYỂN ĐẾN CÁC WEBSITE THÀNH VIÊN CỦA OTAVN HOẶC NHẤN VÀO CÁC LIÊN KẾT Ở CUỐI TRANG ĐỂ TRUY CẬP NHANH HƠN.
------
ANNOUNCEMENT: YOU COULD USE "CHUYỂN/ SWITCHER" BUTTON IN ABOVE TO CHOOSE TO GO TO OTAVN'S MEMBER WEBSITES OR CLICK ON THE LINKS AT THE FOOTER OF THE PAGE FOR FASTER ACCESS.
Cảnh báo: Hiện nay có rất nhiều đơn vị SỬ DỤNG LẠI các THÔNG TIN NỘI DUNG ĐÀO TẠO của KHÓA HỌC SALE OTA TỪ OTAVN mà không đảm bảo chất lượng và hỗ trợ về sau. Các bạn muốn đăng ký học SALE OTA uy tín hãy liên hệ trực tiếp với OTA Việt Nam. OTAVN có xây dựng các hình thức đào tạo trực tiếp offline cho doanh nghiệp, đào tạo 1-1 từ xa và tự học online. Chúng tôi có 2 tên miền là: otavietnam.com và tranxuanloc.com (founder) có chia sẻ và đăng tải các thông tin liên quan về OTA/ Sale OTA/ Digital Marketing/ Thiết kế website... Với khách hàng/ đối tác đã sử dụng dịch vụ của OTAVN sẽ được HỖ TRỢ MIỄN PHÍ các vấn đề phát sinh, tư vấn giải đáp sau khi đã hoàn thành khóa học hoặc sau khi đã sử dụng dịch vụ trọn đời. Hotline:0934552325 (iMessage/ Zalo/ Whatsapp) - Email: info@scovietnam.com
Điều khoản sử dụng chung | Chính sách bảo vệ quyền riêng tư | Chính sách hoàn tiền học | Quy trình đặt hàng | Hình thức thanh toán

Nếu bạn chưa rõ về các khóa học Sale OTA hoặc cần thêm thông tin, hãy liên hệ với chúng tôi qua công cụ hỗ trợ trực tuyến hoặc form hỗ trợ.

Chú ý: Nội dung khóa học online có thể thay đổi mà không cần báo trước.