Đối với trợ lý ảo, hệ thống nhận dạng tiếng nói (voice recognition) dễ dàng bị lỗi khi gặp môi trường nhiều tiếng ồn. Để khắc phục điều này, cách đầu tiên và đơn giản nhất là điều chỉnh vị trí của microphone. Khi chỉ có một thiết bị microphone, kết quả tương tự như một người chỉ nghe cuộc trò chuyện bằng một tai. Hệ thống AI bằng giọng nói, với nhiều microphone, bắt chước khả năng của não người trong việc phân tách âm thanh phát ra từ các hướng khác nhau và tập trung vào âm thanh từ một nguồn duy nhất.

Tuy nhiên, thực tế có nhiều yếu tố khác nhau gây nhiễu và giải pháp kể trên không thể phù hợp với mọi trường hợp. Hệ thống giọng nói, nhìn chung, cần nhiều phương pháp khác để xử lý tiếng ồn.

Các loại tiếng ồn phổ biến cản trở hệ thống nhận dạng giọng nói

Nhiễu cộng (Additive noise)

Nhiễu cộng có thể là các tiếng ồn của quạt, máy hút bụi, máy điều hòa không khí hoặc tiếng trẻ con khóc. Chúng được gọi là tiếng ồn cộng thêm vì chúng kết hợp với tín hiệu giọng nói mục tiêu (ở mức tín hiệu sóng âm thì có thể hiểu đơn giản là nhiều nguồn tín hiệu bị chồng lấn lên nhau). Khi đó, hệ thống nhận dạng giọng nói sẽ cần trích xuất tín hiệu tiếng nói mục tiêu từ sự kết hợp kể trên.

Hợp âm (Convolutional noise)

Convolutional noise hoặc convolutional distortions đề cập đến âm vang được tạo ra trong không gian kín. Ở trường hợp này, sóng âm từ nguồn nói sẽ phản xạ lại khi gặp các bề mặt, chẳng hạn như tường. Kết quả là micro thu được các bản sao của tín hiệu từ nguồn phát âm, nhưng các bản sao này thường trễ về mặt pha so với tín hiệu gốc. Trong thực tế ta gọi hiện tượng này là tiếng vọng (echo). Không gian kín càng lớn, âm thanh thu được sẽ càng bị vọng.

Biến dạng phi tuyến (Nonlinear distortion)

Biến dạng phi tuyến xảy ra khi người nói ở quá gần microphone hoặc âm thanh trên thiết bị ở ngưỡng quá cao.

Các phương pháp cải thiện độ chính xác của hệ thống nhận dạng giọng nói

Đào tạo hệ thống nhận dạng giọng nói dựa trên bộ dữ liệu lớn – bao gồm dữ liệu các âm thanh giọng nói khác nhau, cũng như âm thanh trong các ngữ cảnh và môi trường khác nhau – có ý nghĩa rất quan trọng nhằm giúp trợ lý giọng nói phản hồi chính xác. Để hệ thống có thể xử lý tốt với nhiễu, cần kết hợp nhiều phương pháp. Dưới đây là 6 trong số những phương pháp phổ biến nhất!

Xác định môi trường của người sử dụng

Khi thiết kế hệ thống tương tác bằng giọng nói — chẳng hạn như loa thông minh hoặc các thiết bị điều khiển bằng giọng nói – cần để ý đến khoảng cách giữa người dùng và microphone. Cần xác định xem môi trường sử dụng của người dùng có thể là phòng kín hay không, khi đó hệ thống xét đến hiện tượng vọng của tín hiệu. 

Khi người dùng cách xa microphone, năng lượng âm thanh từ nguồn phát tới micro sẽ bị suy giảm. Việc tăng âm lượng tiếng nói trọng trường hợp này cũng khó có tác dụng tích cực, vì nó khiến hiện tượng phản xạ âm thanh càng mạnh hơn nếu trong phóng kín và hệ thống khó phân tách được tiếng nói mục tiêu. Do đó, cách đầu tiên và đơn giản nhất là điều chỉnh vị trí của microphone phù hợp giữa thiết bị và người dùng

Chọn microphone phù hợp

Để giảm thiểu tác động của tiếng ồn, hãy bắt đầu bằng việc chọn đúng microphone. Quan trọng nhất, microphone phải hướng tốt về phía người nói, nhằm giảm bớt các nguồn nhiễu và âm vang phát ra từ các góc khác.

Một số loại micrô analog truyền thống có khả năng định hướng tốt. Ngoài ra, thiết bị điện cơ vi mô (MED) thường được sử dụng trong điện thoại thông minh, máy tính xách tay và các thiết bị tương tự. Những micro này được sản xuất như một phần của chip silicon. Chúng rất nhỏ, nhẹ và khá rẻ. MED có tính đa hướng, có nghĩa là âm thanh có thể được truyền đến thiết bị từ mọi góc độ. Việc sử dụng một số micrô dạng này cho phép áp dụng các thuật toán để hệ thống tập trung vào một hướng duy nhất và giảm tiếng ồn phát ra từ tất cả các micrô khác.

Chọn các phương pháp giảm nhiễu tuyến tính

Nếu bạn muốn áp dụng các kỹ thuật  giảm nhiễu, hãy đảm bảo rằng đó là một phương pháp tuyến tính. Hệ thống giảm nhiễu phi tuyến có thể làm suy giảm khả năng của hệ thống nhận dạng giọng nói, khiến việc xử lý tín hiệu giọng nói thậm chí còn khó khăn hơn.

Khi áp dụng các kỹ thuật  giảm nhiễu, hai tác dụng phụ có thể xảy ra: giảm tín hiệu giọng nói hoặc xóa tín hiệu giọng nói.

Các trường hợp xóa tín hiệu giọng nói bao gồm sự biến mất ngẫu nhiên của một số tần số nhất định theo thời gian. Trong trường hợp xấu nhất, điều này hiểu tương tự như việc chỉ phát âm một số từ nhất định trong một câu, gây khó hiểu cho hệ thống nhận dạng giọng nói.

Thêm tính năng kiểm soát vùng và tách nguồn

Kỹ thuật tách giọng nói cho phép hệ thống phản hồi lệnh thoại từ nhiều nơi khác nhau trong phòng hoặc trong xe ô tô. Ví dụ: nếu đặt loa ở nhiều vị trí trong xe thì cả người lái, hành khách ngồi ghế trước hoặc ghế sau đều có quyền truy cập vào các chức năng của trợ lý ảo.

Khi người lái nói câu lệnh và cùng lúc hành khách ở phía sau cũng đang nói gì đó, thuật toán tách nguồn có thể tách các tín hiệu từ microphone nhằm nhận dạng rõ ràng nhất tín hiệu giọng nói của người lái.

Việc áp dụng các thuật toán phân tách cùng với nhiều microphone cho phép hệ thống kiểm soát được từng vùng trong không gian. Ví dụ, bất kỳ ai trong xe đều có thể nói, “Tôi lạnh” hoặc “Bật một vài bản nhạc” và lệnh này sẽ được thực hiện trong khu vực có người nói câu tương ứng. Đội ngũ phát triển cũng có thể áp dụng các cơ chế hạn chế vùng. Ví dụ, hạn chế hành khách ngồi phía sau mở cốp bằng giọng nói, trong khi người lái xe có thể thực hiện tác vụ này.

Bổ sung dữ liệu huấn luyện mô hình (training model)

Bổ sung nhiều dữ liệu hơn trong quá trình huấn luyện và đảm bảo rằng hệ thống đã học được đầy đủ các loại nhiễu có thể xảy ra trong thực tế chính là chìa khóa giúp tăng tính chính xác của hệ thống nhận dạng giọng nói. Đội ngũ phát triển có thể ghi âm lại giọng nói trong chính môi trường của người dùng nhằm cung cấp dữ liệu đào tạo cho mô hình AI.

Dữ liệu tiếng ồn được bổ sung phải đảm bảo tính đại diện cho môi trường thực tế và bao gồm một loạt các biến thể ngữ âm. Nếu bạn chỉ chọn một loại tiếng ồn cụ thể, mô hình có thể sẽ hoạt động rất tốt khi có tiếng ồn này, nhưng không thể nhận dạng và lọc các loại nhiễu khác.

Các thuật toán như giảm tiếng ồn (noise reduction), loại bỏ tiếng vang (echo cancellation), khử vang (dereverberation) và beamforming sẽ đưa vào hệ thống các yếu tố nhiễu nhân tạo. Để làm cho hệ thống giọng nói hoạt động tốt với những yếu tố này, hãy áp dụng các thuật toán xử lý tín hiệu cho dữ liệu huấn luyện và trong quá trình phát triển.

Cho phép “gián đoạn” và “chen ngang”

Một trong những trường hợp sử dụng phức tạp nhất đối với hệ thống nhận dạng giọng nói là khi người dùng làm gián đoạn hoặc chen ngang phản hồi của trợ lý ảo. Khi đó, giọng nói tổng hợp của hệ thống sẽ được ghi âm trở lại vào microphone và hệ thống sẽ luôn nghe thấy một phần nhỏ trong phản hồi của chính nó. 

Khi người dùng làm gián đoạn hệ thống, câu lệnh của họ sẽ chồng với phần phản hồi còn lại của hệ thống, gây nhầm lẫn cho trợ lý ảo. Để người dùng có thể yêu cầu chen ngang, trước tiên, hệ thống cần được tích hợp tính năng khử tiếng vọng. Tính năng này cho phép hệ thống nghe câu lệnh của người dùng ngay trong khi phát nhạc hoặc phản hồi.

Mục đích của việc loại bỏ tiếng vang trong trường hợp này là loại bỏ tín hiệu phát ra từ loa sau khi nó đã bị bóp méo (ví dụ như dội âm, biến dạng phi tuyến của loa) và truyền ngược trở lại micrô. 

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tính năng này không thể loại bỏ hoàn toàn tiếng vang. Nếu bạn muốn sử dụng bộ khử tiếng vang cho hệ thống nhận dạng giọng nói, hãy đảm bảo rằng nó đang sử dụng thuật toán xử lý tín hiệu tuyến tính.

Đội ngũ phát triển cũng cần tích hợp tính năng tự động ngắt kết nối để yêu cầu hệ thống ngừng nói khi phát hiện thấy người dùng thực hiện yêu cầu chen ngang. Hệ thống phải xác định xem một âm thanh được tạo ra có thực sự là câu lệnh chen ngang hay không, hay chỉ là tiếng ồn ngoài môi trường — nếu chỉ là tiếng ồn, hệ thống sẽ không dừng lại việc phản hồi.

Một tùy chọn khác là trợ lý ảo ngừng phản hồi khi phát hiện âm thanh chen ngang, nhưng sẽ tiếp tục phản hồi tại chính điểm dừng trước đó, nếu nó phát hiện ra rằng đó chỉ là tiếng ồn.

Tại sao trợ lý ảo vẫn có thể nhận dạng sai câu lệnh của người dùng?

Ngay cả khi đã áp dụng các thuật toán xử lý tín hiệu, cũng như đào tạo mô hình dựa trên tập dữ liệu âm thanh bổ sung tất cả các loại biến dạng và nhiễu, cuối cùng hệ thống có thể vẫn không cho ra hiệu suất tốt.

Tại sao vậy? Tiếng nói là vô cùng phức tạp. Để hiểu được ý nghĩa của tiếng nói, chúng ta cần đặt chúng vào ngữ cảnh. 

Hãy tưởng tượng một đứa trẻ khoảng tám tuổi có thể hiểu khá nhiều điều mà người lớn nói, nhưng không phải toàn bộ ý nghĩa. Ở độ tuổi đó, chúng chưa có được ý niệm về bối cảnh hoặc chủ đề đang được nói đến. Ví dụ, nếu cuộc trò chuyện là về chính trị, trẻ sẽ hiểu từng từ, nhưng không thể hiểu nghĩa của câu nói.

Điều tương tự cũng xảy ra với trợ lý ảo. Nếu hệ thống giọng nói thiếu kiến ​​thức về một lĩnh vực cụ thể, trợ lý sẽ không thể hiểu yêu cầu của người dùng. Nếu nó không có kiến thức về chủ đề và bối cảnh của nội dung đang được nói đến, hệ thống sẽ tạo ra các lỗi nhận dạng, từ đó dẫn đến phản hồi sai

Do đó, ngoài quá trình xử lý tín hiệu và đào tạo mô hình âm thanh — về nội dung, hệ thống cũng cần được trang bị kho kiến thức lớn thuộc đa lĩnh vực.

Theo Juniper Research, trong năm 2022, ứng dụng chatbot sẽ giúp các doanh nghiệp trên toàn cầu tiết kiệm đến 8 tỷ USD, tăng 20 triệu USD so với năm trước đó.

Trong nhiều ngành như ngân hàng, bảo hiểm và chăm sóc sức khỏe, chatbots đã làm thay đổi hoàn toàn cuộc chơi, giúp tiết kiệm trung bình hơn 4 phút cho mỗi phản hồi tới khách, đồng thời gia tăng tỷ lệ tương tác, chuyển đổi thành công. 

Tuy nhiên, không chỉ tiết kiệm thời gian và chi phí, chatbot còn là công cụ hữu hiệu giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu, “phác họa” chân dung khách hàng và “hứng lead” (tức thu hút và “nuôi dưỡng” tệp khách hàng tiềm năng). Liệu bạn đã nắm rõ về những lợi ích này của chatbot? Cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây. Hãy đọc đến cuối để có được một số gợi ý hữu ích giúp đảm bảo hiệu quả khi triển khai chatbot nhé!

Lợi ích của chatbot đối với doanh nghiệp

1. Tiết kiệm thời gian và chi phí 

Mặc dù việc triển khai chatbot đòi hỏi một khoản đầu tư nhất định, nhưng con số này thấp hơn đáng kể so với mô hình dịch vụ khách hàng truyền thống bao gồm cơ sở hạ tầng, tiền lương cho đội ngũ vận hành, chi phí đào tạo và nhiều nguồn lực khác.

Thực tế, nghiên cứu của Chatbots Life cho thấy các doanh nghiệp mỗi năm chi gần 1,3 nghìn tỷ USD để phục vụ gần 265 tỷ yêu cầu của khách hàng. Chatbot có thể giúp tiết kiệm tới 30% chi phí đó mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ. 

Bên cạnh đó, nhờ tự động hóa việc phản hồi các truy vấn, chatbot hỗ trợ giải phóng nguồn lực để đội ngũ nhân sự có thể dành nhiều thời gian hơn cho các vấn đề quan trọng, giảm đáng kể chi phí vận hành, thời gian và nhân lực.

2. Mang đến cho khách hàng sự hỗ trợ linh hoạt theo ngữ cảnh, dựa trên AI

Trái ngược với quan niệm phổ biến rằng chatbot chỉ trả lời các truy vấn và cung cấp thông tin có sẵn cho khách hàng, ngày nay, chatbot AI đang ngày càng thông minh, linh hoạt, có thể phản hồi theo ngữ cảnh và hướng tới mang đến những trải nghiệm cá nhân hóa cho người dùng. Những chatbot này không chỉ trả lời những câu hỏi được lập trình sẵn mà khách hàng sẽ tìm thấy những lựa chọn/phản hồi/gợi ý phù hợp nhất với nhu cầu cá nhân.

3. Phân tích dữ liệu khách hàng 

Với sự trợ giúp của công cụ phân tích trong chatbot, các doanh nghiệp có thể xử lý dữ liệu về cách thức vận hành của bot, kết quả kinh doanh cũng như phân tích, thống kê nhu cầu, chân dung khách hàng.

Ngoài ra, chatbot còn linh hoạt trong cách tiếp cận và cho phép các doanh nghiệp phục vụ khách hàng trên hầu hết mọi nền tảng. Việc áp dụng một chatbot vào các nền tảng khác nhau và tích hợp chúng vào cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin có sẵn là điều khá đơn giản và dễ dàng.

Với sản phẩm VinBot của VinBigData, người quản trị có thể phân tích dữ liệu và xuất các báo cáo thống kê, xem lịch sử hoạt động của chatbot, cũng như quản trị, tổng hợp và lưu trữ các thông tin, tin nhắn của khách hàng; thống kê và gửi tin nhắn hàng loạt…..

4. Thúc đẩy sự tương tác với khách hàng và doanh số bán hàng

Tương tác là một trong những yếu tố mấu chốt để giữ chân khách hàng và gia tăng doanh số. Nghiên cứu cho thấy việc tương tác thành công có thể làm tăng mức chi tiêu của khách hàng lên gần 20% đến 40%.

Cấu trúc linh hoạt của chatbots giúp chúng dễ dàng tích hợp với các hệ thống khác, đồng thời, tăng mức độ tương tác của khách hàng. Ví dụ, trong việc nhận đặt phòng trực tuyến, ngay sau khi khách hàng nhấn “bắt đầu” và thể hiện sự quan tâm, chatbot ngay lập tức sẽ tư vấn các thông tin cần thiết và dẫn họ đến trang đặt phòng để cố gắng chốt giao dịch.

5. “Hứng leads”, thu hút và nuôi dưỡng tệp khách hàng tiềm năng

Chatbot được xây dựng để phản hồi, thuyết phục khách hàng và nhanh chóng tạo ra khách hàng tiềm năng. Nó đảm bảo rằng luồng hội thoại đi đúng hướng để có được tỷ lệ chuyển đổi cao hơn.

Ngoài việc “hứng leads”, một lợi ích khác của chatbot là giúp đánh giá leads, tức đánh giá khách hàng tiềm năng thông qua các chỉ số về dòng thời gian, ngân sách, mức độ liên quan, tài nguyên sử dụng và hơn thế nữa, để đảm bảo sự đầu tư đúng mức và hợp lý cho tệp khách hàng này.

6. Hỗ trợ đa tác vụ, tối ưu vận hành doanh nghiệp

Ứng dụng của chatbot trong doanh nghiệp là không giới hạn, với một số trường hợp sử dụng phổ biến như sau:

• Marketing (tiếp thị): Chatbots có thể được sử dụng cho nhiều hoạt động marketing, bao gồm xây dựng tệp khách hàng tiềm năng, thu thập dữ liệu, thúc đẩy tương tác với khách hàng và tư vấn về sản phẩm.
• Bán hàng: Đánh giá và nuôi dưỡng tệp khách hàng tiềm năng, đồng thời hỗ trợ trong suốt kênh bán hàng.
• Dịch vụ khách hàng: Trả lời các câu hỏi thường gặp và hỗ trợ tận tình trong trường hợp xảy ra vấn đề.
• IT Service Helpdesk (Giải quyết sự cố CNTT): Hỗ trợ các dịch vụ nội bộ hoặc bên ngoài doanh nghiệp

Các yếu tố chính để xác định hiệu quả của chatbots

Dưới đây là một số KPI định lượng (chỉ số hiệu suất chính) cho phép bạn đánh giá hiệu quả của chatbot. Dựa vào các yếu tố này, bạn có thể quyết định cách triển khai chatbot sao cho phù hợp.

    1. Chọn đúng kênh

Chọn được đúng kênh là vô cùng quan trọng. Chọn sai kênh khiến doanh nghiệp có thể bỏ lỡ một lượng khách hàng nhất định và giảm hiệu quả của chatbot. Với VinBot của VinBigData, hệ thống chatbot AI dễ dàng được tích hợp trên các kênh khác nhau như trang web, ứng dụng, Facebook Messenger, Zalo, WhatsApp Business API, v.v.

    2. Tỷ lệ giữ chân và sự chấp nhận của người dùng (User Adoption & Retention Rate)

Tỷ lệ giữ chân và chấp nhận là hai trong số những thước đo quan trọng nhất trong việc xác định hiệu quả của chatbots. Chúng giúp bạn thống kê được có bao nhiêu phần trăm trong số lượt tương tác với chatbot là khách hàng ghé thăm lần đầu, bao nhiêu trong số họ quay lại sau lần truy cập đầu tiên và hơn thế nữa.

    3. Xây dựng cơ sở tri thức ngành

Điều cần thiết là xây dựng cơ sở tri thức đặc thù của ngành để đảm bảo rằng chatbot có thể trả lời đầy đủ, chính xác các truy vấn của khách hàng. Đối với cơ sở tri thức này, thông tin được đặt vào ngữ cảnh cụ thể nên mang một ý nghĩa đặc thù. Do đó, câu trả lời của chatbot càng trở nên hoàn chỉnh và tối ưu hơn. 

    4. Tỷ lệ thoát web (bounce rate)

Bounce rate thể hiện tỷ lệ khách truy cập vào kênh và sau đó rời đi thay vì tiếp tục trải nghiệm hoặc chốt đơn dịch vụ. Tỷ lệ này càng cao càng cho thấy kịch bản nghiệp vụ của chatbot chưa phù hợp và chatbot đang không đưa ra được những tư vấn hữu ích trong ngành. Khi đó, doanh nghiệp cần cập nhật lại nội dung chatbot hoặc hoạch định lại vị trí của nó trong luồng trải nghiệm khách hàng.

    5. Xây dựng chiến lược triển khai chatbot

Đầu tiên, phải xem xét mục đích của chatbot. Ví dụ chatbot giới thiệu sản phẩm hay hỗ trợ hỏi đáp chính sách hậu mãi, chatbot tư vấn hay bán hàng. Tốt nhất là chuẩn bị một danh sách các câu hỏi sau:

• Các tình huống cụ thể mà chatbot nên được sử dụng là gì?
• Chatbot có thể mang lại giá trị thực sự cho khách hàng và nhân viên ở điểm nào?
• Nhóm đối tượng mà chatbot hướng đến là gì?
• Những kênh nào nên sử dụng chatbot?

Hy vọng với những gợi ý trên, bạn có thể lên kế hoạch tích hợp chatbot một cách hiệu quả. 

VinBot là sản phẩm cung cấp nền tảng tạo lập, cấu hình, huấn luyện chatbot theo kịch bản nghiệp vụ của khách hàng, hỗ trợ tích hợp các kênh truyền thông như website, Facebook, Zalo… để tương tác với người dùng cuối. VinBot có thể xử lý 10,000 yêu cầu cùng lúc, với tốc độ phản hồi 0.1 giây và hoạt động ổn định 24/7.

Trợ lý ảo được đánh giá là xu hướng của tương lai, mang lại tiềm năng ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, hỗ trợ thực hiện các tác vụ nhanh chóng, hiệu quả và nâng cao trải nghiệm người dùng. Từ đó giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chu trình, giảm thiểu chi phí, gia tăng lợi nhuận. Hãy cùng VinBigData tìm hiểu một số ứng dụng của trợ lý ảo trong nhiều lĩnh vực thông qua bài viết dưới đây nhé!

Ứng dụng của trợ lý ảo trong chu trình vận hành doanh nghiệp 

Trợ lý văn phòng “ảo”

Theo Gartner, 50% nhân viên tri thức sẽ sử dụng trợ lý ảo mỗi ngày vào năm 2025, con số này chỉ là 2% vào năm 2019. Những trợ lý ảo bằng giọng nói có thể được tích hợp vào nhiều công cụ và phần mềm hiện tại các doanh nghiệp đang sử dụng, nhằm hỗ trợ thực hiện một số nhiệm vụ văn phòng, chẳng hạn như lên lịch họp, gửi email, ghi chép biên bản họp… Điều này giúp các doanh nghiệp cải thiện năng suất làm việc và tối ưu nguồn lực cho các công việc mang tính chuyên môn hơn.

Quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho

Đối với các doanh nghiệp có chuỗi cung ứng trên toàn cầu, công nghệ giọng nói có thể được sử dụng để truy cập dữ liệu liên quan nhanh hơn. Thay vì theo dõi lộ trình chi tiết và luồng email để phát hiện trạng thái mới nhất của một mặt hàng, doanh nghiệp có thể sử dụng các truy vấn thoại để tìm ra trạng thái vận chuyển hàng hóa hoặc vị trí đơn hàng.

Tại  văn phòng, công nghệ giọng nói cũng có thể được ứng dụng để đặt các thiết bị thiết yếu thay vì phải nhập liệu chi tiết trên máy tính hoặc thu thập thông tin theo cách thủ công. Việc tích hợp giọng nói với các hệ thống khác trong văn phòng sẽ cho phép các thiết bị tự quét mức tồn kho hiện tại để có số lượng đặt hàng tối ưu hơn.

Quản lý Quan hệ khách hàng & Nhân sự

Với công nghệ giọng nói, hệ thống có thể tự động cập nhật các bản ghi chứa thông tin liên quan và cung cấp cho những người đang tìm kiếm nó. Các trợ lý giọng nói này cũng có thể giúp các bộ phận nhân sự lên lịch đào tạo, đánh giá hiệu suất và thời gian nghỉ phép cho nhân viên tại văn phòng và hỗ trợ quản lý nhân viên làm việc từ xa.

Với sự phổ biến của các cuộc họp qua Zoom và các công cụ hội nghị truyền hình khác, công nghệ giọng nói có thể được sử dụng để ghi và chép lại cuộc họp, xác định người nói và gắn thẻ các khu vực chính để có thể tìm kiếm biên bản cuộc họp sau này. Những khả năng phiên âm này cũng có thể giúp các nhóm nhân sự tổ chức quá trình tuyển dụng cũng như dán nhãn các kỹ năng chính được liệt kê trong mô tả công việc trong các cuộc phỏng vấn video.

Ứng dụng của trợ lý ảo nâng tầm trải nghiệm khách hàng cá nhân 

Loa thông minh

Ngoài các ứng dụng phục vụ mục đích giải trí, trợ lý ảo giúp người dùng có nhiều trải nghiệm khác biệt với loa thông minh. Tự động phát nhạc, tìm kiếm thông tin, mua sắm trực tuyến… chỉ là một trong nhiều tính năng đột phá mà trợ lý ảo có thể đáp ứng người dùng thông qua loa thông minh. 

Thiết bị thông minh

Các thiết bị gia đình thông minh hỗ trợ giọng nói không chỉ giới hạn ở loa thông minh. Hệ thống an ninh gia đình, thiết bị nhà bếp, đèn chiếu sáng và thậm chí cả máy hút bụi sử dụng công nghệ giọng nói hiện đang được phát triển trên toàn cầu. Các thiết bị giặt là và nhà bếp được kích hoạt bằng giọng nói có thể bắt đầu quá trình nấu nướng và giặt là bằng các lệnh đơn giản, đồng thời giúp người dùng tiết kiệm thời gian trong khi thực hiện những việc khác trong nhà.

Trợ lý ảo thông minh trên ô tô

Tích hợp sâu với các tính năng cho phép điều khiển xe thông minh, điều hướng, dẫn đường, đảm bảo an ninh an toàn, hỗ trợ nhiều tiện ích gia đình & văn phòng, thực hiện mua sắm sản phẩm dịch vụ trực tuyến, cập nhật phần mềm từ xa…

Ứng dụng của trợ lý ảo cụ thể trong nhiều lĩnh vực 

Ứng dụng của trợ lý ảo trong ngành ngân hàng

Khách hàng tại các ngân hàng có thể nhận thông tin tài khoản như số dư và các giao dịch mới nhất của họ, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, thu thập thông tin lãi suất và tỷ giá hối đoái… cùng nhiều tiện ích khác thông qua trợ lý ảo. Chu trình xử lý thủ tục giờ đây nhanh chóng và thuận tiện hơn rất nhiều. 

Ứng dụng của trợ lý ảo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe

Một số ứng dụng bao gồm trợ lý sức khỏe cá nhân có thể hoạt động như huấn luyện viên cá nhân, giúp đặt lịch hẹn với bác sĩ, gọi y tá và nhận lời nhắc uống thuốc đúng giờ. Ngoài ra, những người mắc bệnh tiểu đường có thể sử dụng thang đo hỗ trợ giọng nói để theo dõi lượng đường trong máu.

Ứng dụng của trợ lý ảo trong ngành khách sạn

Ngành công nghiệp khách sạn cũng đã và đang áp dụng công nghệ giọng nói. Du khách có thể sử dụng lệnh thoại để vận hành các thiết bị, tìm các đề xuất về các điểm du lịch trong khu vực, đặt phương tiện đi lại, đặt dịch vụ phòng và truy vấn thông tin về khách sạn mong muốn.

Ứng dụng của trợ lý ảo trong các đại lý xe hơi

Công nghệ giọng nói không chỉ được sử dụng trên ô tô mà các đại lý cũng đang tận dụng công nghệ này để nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Người tiêu dùng có thể nhận được hỗ trợ bán hàng, đặt vé lái thử và các buổi trình chiếu cũng như nhận được lời nhắc dịch vụ và đặt lịch hẹn bằng công nghệ thoại.

Mặc dù trợ lý ảo đang là một mảng công nghệ được đầu tư phát triển mạnh mẽ, nhưng vẫn còn nhiều thách thức dành cho các đơn vị phát triển sản phẩm. Bởi nội dung giọng nói trong ngữ cảnh phức tạp hơn rất nhiều so với nội dung viết, có rất nhiều điều cần phải xem xét, từ âm lượng, sắc thái cảm xúc cho đến khác biệt trong văn hóa và sử dụng phương ngữ. Các nhà phát triển đang cố gắng nghiên cứu và hoàn thiện công nghệ, để có thể mang đến phiên bản tốt hơn của trợ lý ảo trong tương lai gần. 

Nguồn tham khảo: Storyblok