ศูนย์บริการลูกค้าลดการตรวจสอบด้วยตนเองลง 70% ด้วยเทคโนโลยี GenAI

VHO - ประสิทธิภาพนี้ได้รับการสังเกตเห็นที่ VinaPhone นับตั้งแต่การนำระบบวิเคราะห์การโทร iSense มาใช้ ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มที่ผสานรวมเทคโนโลยี AI และ Generative AI หลายชั้นตามมาตรฐานสากล เพื่อวิเคราะห์บทสนทนา ตรวจสอบการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้า และตรวจจับความผิดปกติได้ตั้งแต่เนิ่นๆ

ศูนย์บริการลูกค้าสัมพันธ์ติดต่อกับลูกค้าหลายหมื่นรายต่อวัน แต่เป็นเวลานานแล้วที่ข้อมูลส่วนใหญ่เหล่านี้ยังไม่ได้ถูกนำมาใช้ประโยชน์ในการตรวจจับปัญหาการดำเนินงานในระยะเริ่มต้น นี่เป็นข้อจำกัดทั่วไปของแบบจำลองการควบคุมศูนย์บริการลูกค้าแบบดั้งเดิม ซึ่งธุรกิจสามารถตรวจสอบได้เพียงเปอร์เซ็นต์เล็กน้อยของสายเรียกเข้าเพื่อประเมินคุณภาพการบริการเท่านั้น

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามามีส่วนร่วมโดยตรงในการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้า

ปัจจุบันศูนย์บริการลูกค้าของ VinaPhone ใช้ระบบวิเคราะห์การโทรที่ขับเคลื่อนด้วย AI ชื่อ VNPT iSense เพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์คุณภาพการบริการในการโทรทั้งหมด 100% ซึ่งให้บริการด้านการดูแลลูกค้าแก่ผู้ใช้บริการกว่า 30 ล้านราย

นายหวู่ ซวน หนาน หัวหน้าฝ่ายเทคโนโลยีของศูนย์บริการลูกค้าวินาโฟน กล่าวว่า iSense มีส่วนร่วมโดยตรงในการดำเนินงานของศูนย์บริการลูกค้าผ่านชั้นการประมวลผลต่างๆ เช่น การแปลงเสียงเป็นข้อความ การวิเคราะห์เนื้อหาการสนทนา การจดจำอารมณ์ของผู้พูด และการตรวจสอบระดับการปฏิบัติตามกฎระเบียบของเจ้าหน้าที่ศูนย์บริการลูกค้าในแต่ละสาย

VinaPhone ใช้แอปพลิเคชัน iSense เพื่อตรวจสอบและวิเคราะห์คุณภาพของการโทรบริการลูกค้า

บนพื้นฐานดังกล่าว iSense นำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) มาใช้เพื่อทำความเข้าใจบริบท สรุปบทสนทนาโดยอัตโนมัติ จัดประเภทหัวข้อสนทนา และสังเคราะห์ประเด็นที่เกิดขึ้นซ้ำๆ จากข้อมูลการโทรจำนวนมาก

ดังนั้น แทนที่จะบันทึกข้อมูลเพียงอย่างเดียว iSense ช่วยให้ฝ่ายปฏิบัติการระบุสัญญาณเริ่มต้นของความผิดปกติในการบริการ ปัญหาคอขวดในกระบวนการบริการลูกค้า หรือปัญหาที่อาจนำไปสู่การร้องเรียนได้ นอกจากนี้ โซลูชันยังสนับสนุนการแนะนำข้อมูลและความรู้ตามบริบทของการสนทนา ช่วยให้เจ้าหน้าที่ศูนย์บริการลูกค้าลดเวลาที่ใช้ในการค้นหาและแก้ไขสถานการณ์ระหว่างการโต้ตอบกับลูกค้า

เพื่อให้ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์ (Generative AI) เข้าใจบริบทการสนทนาได้อย่างแม่นยำ ข้อมูลป้อนเข้าจำเป็นต้องมีความแม่นยำสูงในการรู้จำเสียงพูด แนวทางเทคโนโลยีใหม่นี้เพิ่งได้รับการนำเสนอโดย VNPT AI ซึ่งเป็นทีมพัฒนา iSense ในงาน ICASSP 2026 ซึ่งเป็นการประชุมระดับนานาชาติชั้นนำด้านการประมวลผลสัญญาณและเสียงพูดของ IEEE (บาร์เซโลนา ประเทศสเปน) เมื่อวันที่ 6 พฤษภาคมที่ผ่านมา

ระหว่างการประชุมเชิงปฏิบัติการร่วมกับองค์กรและมหาวิทยาลัยต่างๆ รวมถึงสถาบันเทคโนโลยีแมสซาชูเซตส์ (MIT) มหาวิทยาลัยชิงหัว และ Ant Group (Alibaba) บริษัท VNPT AI ได้แบ่งปันและวิเคราะห์ประสิทธิภาพของวิธีการใหม่ ซึ่งช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพและเพิ่มความแม่นยำเมื่อเทียบกับวิธีการเดิม วิธีการนี้ได้รับความสนใจอย่างมากจากชุมชน วิทยาศาสตร์ ระดับนานาชาติ

VNPT AI นำเสนอแนวทางใหม่ในการปรับปรุงความแม่นยำของ GenAI ในการวิเคราะห์ตามบริบท ในงาน ICASSP 2026

นายหนานยังเน้นย้ำว่า การเปลี่ยนแปลงที่ยิ่งใหญ่ที่สุดหลังจากนำ AI มาใช้ ไม่ใช่การแทนที่มนุษย์ แต่คือความสามารถในการขยายขอบเขตการตรวจสอบคุณภาพในวงกว้าง

“ในศูนย์บริการลูกค้าขนาดใหญ่ การฟังและประเมินผลการโทรทั้งหมดด้วยตนเองนั้นแทบเป็นไปไม่ได้เลย ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ช่วยจัดการงานซ้ำซากจำนวนมาก เพื่อให้ทีมควบคุมคุณภาพสามารถมุ่งเน้นไปที่กรณีที่ต้องการการประเมินอย่างมืออาชีพได้มากขึ้น” เขากล่าว

ภายในปี 2025 iSense จะตรวจสอบและวิเคราะห์การโทรมากกว่า 30 ล้านครั้ง ระบบนี้ช่วยลดภาระงานการตรวจสอบด้วยตนเองของหัวหน้างานศูนย์บริการลูกค้าได้ประมาณ 70% ในขณะเดียวกันก็ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้านบุคลากรภายนอกที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมคุณภาพของศูนย์บริการลูกค้าได้ประมาณ 21%

ตัวแทนจาก VinaPhone กล่าวว่า เมื่อแผนกควบคุมคุณภาพไม่ต้องเสียเวลาส่วนใหญ่ไปกับการฟังบันทึกการโทรด้วยตนเองอีกต่อไป พวกเขาก็จะสามารถมุ่งเน้นไปที่ประเด็นการดำเนินงานเชิงปฏิบัติมากขึ้น เช่น การรับมือกับสถานการณ์ผิดปกติ การปรับปรุงกระบวนการบริการลูกค้า หรือการฝึกอบรมพนักงานศูนย์บริการลูกค้า

AI มี ศักยภาพ ในการแก้ปัญหาศูนย์บริการลูกค้าที่ใช้ภาษาเวียดนามได้ด้วยตนเอง

เพื่อให้ AI ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพในสภาพแวดล้อมศูนย์บริการลูกค้าที่ใช้ภาษาเวียดนาม ปัจจัยสำคัญอยู่ที่การควบคุมข้อมูล โมเดล และการปรับแต่งเทคโนโลยีให้เหมาะสมกับสภาพความเป็นจริงในการดำเนินงานในเวียดนาม

หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดในการนำ AI มาใช้ในศูนย์บริการลูกค้าในเวียดนาม คือลักษณะเฉพาะของภาษาเวียดนามในสภาพแวดล้อมการสนทนาจริง ลูกค้าอาจพูดเร็ว หยุดพูด ขัดจังหวะ ใช้สำเนียงท้องถิ่น หรือเปลี่ยนระดับเสียงอยู่ตลอดเวลา ขึ้นอยู่กับภูมิภาคและอารมณ์ของพวกเขา

เพื่อแก้ไขปัญหาดังกล่าว iSense จึงถูกสร้างขึ้นเพื่อผสานรวมเทคโนโลยี AI หลายระดับตลอดวงจรการสนทนาทั้งหมด ระบบนี้รวมเอาเทคโนโลยีต่างๆ เช่น การรู้จำเสียงพูดเพื่อแปลงเสียงพูดเป็นข้อความ การจำแนกผู้พูดเพื่อแยกผู้พูดแต่ละคน การตรวจจับอารมณ์เพื่อระบุอารมณ์ผ่านลักษณะน้ำเสียง และ AI แบบสร้างสรรค์เพื่อทำงานที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น

VNPT AI นำเสนอแนวทางใหม่ในการปรับปรุงความแม่นยำของ GenAI ในการวิเคราะห์ตามบริบท ในงาน ICASSP 2026

เป้าหมายของระบบนี้ไม่ใช่แค่การระบุว่าลูกค้าพูดอะไร แต่ยังช่วยให้ธุรกิจระบุปัญหา วิธีที่เจ้าหน้าที่ศูนย์บริการลูกค้าควรจัดการ และขั้นตอนต่อไปที่ต้องดำเนินการอีกด้วย

ทีมพัฒนา iSense ระบุว่า โมเดล AI ใน iSense ได้รับการปรับให้เหมาะสมในสภาพแวดล้อมศูนย์บริการลูกค้าในโลกแห่งความเป็นจริงมานานหลายปี โดยวิเคราะห์ข้อมูลจากภูมิภาค สำเนียง และสถานการณ์ทางธุรกิจที่หลากหลาย ทำให้ระบบสามารถปรับให้เหมาะสมกับภาษาเวียดนามและลักษณะการสื่อสารเฉพาะของลูกค้าในประเทศได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ในแง่ของโซลูชัน iSense ได้รับการออกแบบให้สามารถปรับแต่งได้อย่างยืดหยุ่นให้เข้ากับแต่ละฟังก์ชันทางธุรกิจ กลุ่มลูกค้า และเกณฑ์การวิเคราะห์เฉพาะ แทนที่จะใช้ชุดมาตรฐานที่ตายตัวกับศูนย์บริการลูกค้าทุกแห่ง

ทีมพัฒนาชี้ว่า นี่คือข้อได้เปรียบของแพลตฟอร์ม AI ที่เป็นอิสระ เนื่องจากธุรกิจต่างๆ สามารถควบคุมข้อมูล เทคโนโลยี และปรับแต่งระบบให้ตรงตามความต้องการในการดำเนินงานจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ที่มา: https://baovanhoa.vn/kinh-te/tong-dai-giam-70-viec-giam-sat-thu-cong-nho-genai-229753.html