Báo cáo bài tập nhóm học phần tin học văn phòng tên đề tài chatbot

lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ - ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG BỘ MÔN: TIN HỌC QUẢN LÝ  BÁO CÁO BÀI TẬP NHÓM HỌC PHẦN TIN HỌC VĂN PHÒNG Tên đề tài CHATBOT Tên nhóm thực hiện: ROBOCON Lớp tín chỉ: MIS1001_46K12.2 Giảng viên hướng dẫn: Phan Đình Vấn Đà Nẵng, 2021 Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng MỤC LỤC I CHATBOT LÀ GÌ? II LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA CHATBOT III CÁC LOẠI CHATBOT HIỆN NAY Theo khía cạnh dịch vụ 2 Theo tảng đàm thoại: 3 Theo nguyên tắc hoạt động IV ỨNG DỤNG V NGUYÊN TẮC XÂY DỰNG CHATBOT Phát trùng khớp mẫu câu Sử dụng thuật toán Aritificial Neural Network: Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) Natural Language Understanding (NLU) 10 Natural Language Proccessing (NLP) 11 VI NGUYÊN TẮC HOẠT ĐỘNG CỦA CHATBOT 12 VII CHỈ SỐ QUAN TRỌNG THEO DÕI CHATBOT 13 Tỷ lệ hoạt động tương tác 13 Tỷ lệ tin nhắn gây nhầm lẫn cho Chatbot 13 Các bước trung bình trị chuyện 13 Số lượng hội thoại trung bình người dùng 13 Số ngày trì 13 VIII ƯU ĐIỂM CỦA CHATBOT 14 Đối với cá nhân 14 Đối với doanh nghiệp 14 So với ứng dụng khác 16 IX NHƯỢC ĐIỂM CỦA CHATBOT 16 X CÁCH KHẮC PHỤC NHƯỢC ĐIỂM CỦA CHATBOT 17 XI MỘT SỐ CHATBOT MIỄN PHÍ 18 XII MỘT SỐ NỀN TẢNH HỖ TRỢ CHATBOT 18 XIII XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN 20 Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình Chatbot gì? Hình Sơ đồ hình thành phát triển Chatbot Hình Phân loại Chatbot theo khía cạnh dịch vụ Hình How to build Facebook Messenger Chatbot? Hình Ví dụ Chatbot trị chuyện theo kịch Hình Machine Learning Hình Trí tuệ nhân tạo AI Hình Chatbot NLP to NLU Hình Chatbot ứng dụng nhiều sống Hình 10 Bạn có biết Chatbot hình thành nào? Hình 11 Thuật toán Multinational Native Bayes Hình 12 Mạng nơ-ron nhân tạo ANN Hình 13 What is NLU for chatbot? 10 Hình 14 Natural Language Proccessing 11 Hình 15 Nguyên tắc hoạt động Chatbot 12 Hình 16 Ưu điểm với cá nhân 14 Hình 17 Chatbot mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp 16 Hình 18 Một số Chatbot miễn phí 18 Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng I CHATBOT LÀ GÌ? Cắt nghĩa theo từ “Chatbot”: - Chat có nghĩa trị chuyện - Bot có nghĩa robot  Hiểu nôm na là: Chatbot robot thực chức trò chuyện với khách hàng Hình Chatbot gì? Định nghĩa xác đầy đủ Chatbot sau: “Chatbot chương trình máy tính mơ trị chuyện với người dùng qua giao diện trò chuyện âm Nó thay người trả lời tin nhắn, thắc mắc khách hàng thông qua câu hỏi cài đặt sẵn trí thơng minh robot, tương tự người trò chuyện với nhau.” II LỊCH SỬ PHÁT TRIỂN CỦA CHATBOT Thời điểm tại, chatbot không xa lạ với Tuy vậy, chatbot có bắt đầu xuất từ năm 1950 Nó xuất từ ý tưởng Turing đưa thiết bị thơng minh thay người việc tiến hành hội thoại Các phép thử Turing loạt phép thử dựa việc phân tích câu trả lời “máy tính” Chúng thực để xác định xem chương trình máy tính phân biệt máy tính với người trị chuyện có văn túy hay khơng? Ý tưởng giúp hình thành tảng cho cách mạng chatbot • Năm 1966: ELIZA- chương trình trị chuyện tạo ra, đóng vai trị bác sĩ tâm lý giao tiếp đơn giản, kích thích phát triển tâm lý bệnh nhân • Năm1972: chatbot PARRY(do bác sĩ Kenneth Colby) vai trò bệnh nhân tâm thần phân liệt hoang tưởng, đặc biệt tham gia thử nghiệm Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng bác sĩ không phân biệt hội thoại PARRY bệnh nhân tâm thần • Năm 1988: Chatbot Jabberwacky – bước tiến xa bước thử Turing lần chatbot phản hồi kết thơng qua giọng nói • Năm 1992: Dr SBAITSO – thực trò chuyện với người nhà tâm lý học • Năm 1995: ALICE – sử dụng lược đồ XML có tên AIML (Artificial Intelligence Markup Language) để xác định quy tắc trò chuyện heuristic • Năm 2001: SmarterChild – giúp truy cập liệu nhanh, cá nhân hố trị chuyện, kênh tiếp thị hiệu miễn phí cho nhà mạng • Năm 2006: IBM Watson – Watson truy cập 200 triệu trang liệu đáp ứng mục đích trả lời câu hỏi đưa ngơn ngữ tự nhiên • Năm 2010-2016: trợ lý ảo – Siri (2010), Google Now (2012), Alexa (2015), Cortana (2015) Google Assistant (2016); chúng có khả phân tích xử lý ngơn ngữ tự nhiên từ kết nối với dịch vụ web đáp ứng nhu cầu người tiêu dùng Hình Sơ đồ hình thành phát triển Chatbot Hiện Chatbot Messenger phổ biến III CÁC LOẠI CHATBOT HIỆN NAY Theo khía cạnh dịch vụ Chatbot chia thành loại chính: Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng - Chatbot bán hàng: Là cơng cụ hỗ trợ bán hàng hoạt động 24/24 Chatbot cập nhật liên tục, giúp người bán khơng bỏ sót đơn hàng khách Hình Phân loại Chatbot theo khía cạnh dịch vụ - Chatbot chăm sóc khách hàng Loại Chatbot thường sử dụng để trả lời câu hỏi thường gặp theo kịch liệu có sẵn Theo tảng đàm thoại: Hình How to build Facebook Messenger Chatbot? Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Chatbot có dạng chủ yếu là: Facebook Messenger, Telegram, Website, … Theo nguyên tắc hoạt động a Chatbot trò chuyện theo kịch Đây loại Chatbot phổ biến sử dụng nhiều nay, hoạt động dựa liệu lập trình sẵn Khi khách hàng đặt câu hỏi, Chatbot phản hồi lại cách đưa tùy chọn liên quan Khách hàng click vào để chọn nội dung mà thân cần giải đáp Hệ thống ghi nhận đưa câu trả lời liên quan với thông tin mà khách hàng vừa click vào Hình Ví dụ Chatbot trị chuyện theo kịch Ví dụ: Với tùy chọn gửi đến khách hàng bao gồm câu hỏi: “Sản phẩm có giá bao nhiêu? ” “Tôi muốn tư vấn thêm” để xem khách hàng cần trả lời nội dung Khách hàng click vào lựa chọn “Tôi muốn tư vấn thêm” Sau đó, Chatbot đưa phản hồi “Quý khách ơi, để tư vấn xác hiệu quả, Quý khách cho shop …” b Chatbot trò chuyện theo từ khóa Chatbot sử dụng Machine Learning (học máy), để linh hoạt xử lý liệu đầu vào từ người dùng, khơng phải rập khn Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Loại học để hiểu từ cụm từ liên quan đến câu hỏi định Khi gặp phải cụm từ robot hiểu mục đích người dùng trả kết phù hợp Ví dụ: Khi khách hàng nhập nội dung “mỹ phẩm” “làm đẹp” Chatbot hiểu trả kết liên quan đến sản phẩm chăm sóc sắc đẹp c Chatbot trị chuyện theo ngữ cảnh Loại Chatbot ghi nhớ lại bối cảnh, sở thích người dùng thơng qua trị chuyện trước để đưa câu trả lời phù hợp với khách hàng Ví dụ: Khi khách hàng đặt hàng qua messenger có tích hợp loại Chatbot này, lấy lại hệ thống lưu trữ trước thơng tin họ tên, địa chỉ, số điện thoại,… khách hàng trước Cho nên, khách hàng đặt đơn hàng Chatbot hỏi có muốn giao hàng địa thơng tin trước hay không Chatbot hoạt động dựa kết hợp Machine Learning (MLhọc máy), Artificial Intelligence (AI – trí tuệ nhân tạo) Natural Language Processing (NLP – Xử lý ngơn ngữ tự nhiên) Cụ thể: Hình Machine Learning Học máy dạy Chatbot số thông tin, liệu quen thuộc để trả lời cho câu hỏi chung, thường người dùng hỏi Trí tuệ nhân tạo giúp Chatbot ghi nhớ lại thông tin, liệu trước để phản hồi người dùng cách nhanh Hình Trí tuệ nhân tạo AI Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Xử lý ngơn ngữ tự nhiên giúp Chatbot hiểu phân tích câu hỏi mà khách hàng đặt để tìm câu trả lời xác đầy đủ Ngồi ra, NLP cịn cho tương tác người Chatbot trở nên tự nhiên nhất, người thoải mái đặt câu hỏi cho Chatbot Hình Chatbot NLP to NLU IV ỨNG DỤNG Hiện ứng dụng sâu rộng vào mặt sống kinh doanh Ví dụ: Thời trang: quần áo, trang sức, giày dép, phụ kiện… Làm đẹp: tiệm spa, hair salon, nail salon, … Ăn uống: nhà hàng, quán ăn, quán cafe… Giáo dục – Đào tạo: trường học, trung tâm ngoại ngữ, kỹ năng, dạy nghề, tuyển sinh, học online, … Các dịch vụ hỗ trợ: đặt phòng, đặt vé, dịch vụ giao thông vận tải, … Các dịch vụ bán hàng Online trực tuyến sàn thương mại điện tử: Amazon, Shopee, Lazada,… Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Hình Chatbot ứng dụng nhiều sống V NGUYÊN TẮC XÂY DỰNG CHATBOT *Được xây dựng dựa phương pháp sau: Hình 10 Bạn có biết Chatbot hình thành nào? Phát trùng khớp mẫu câu So sánh mức độ tương đồng trùng khớp mẫu câu đuợc đưa khách hàng mẫu câu lưu trữ sẵn hệ thống trước  Đưa câu trả lời với độ xác cao cho khách hàng Sử dụng thuật tốn Trong trường hợp có nhiều câu hỏi riêng biệt với ý định khác đến từ khách hàng, mà Chatbot phản hồi tất câu hỏi Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng thiết lập cho Chatbot với kịch đối thoại lưu trữ database Khi đó, phức tạp gia tăng Chatbot cố gắng kết nối mẫu câu tạo nên cấu trúc phân tầng hệ thống Vì nhà phát triển đưa thuật toán vào Chatbot để giảm việc phân loại nhiều câu hỏi (thay vào nhóm chúng lại theo điều kiện khác nhau) tạo cấu trúc dễ quản lý hơn, tăng độ xác cho phản hồi Chatbot đưa đến khách hàng, người dùng Thuật toán Multinational Native Bayes thuật toán phổ biến để phân loại loại text (văn bản) NLP (Natural language processing – lập trình ngơn ngữ tự nhiên) Ví dụ, giả sử tập hợp câu hỏi, tin nhắn tương tác khách hàng ý định, chủ đề (đã thống kê lại) lớp cụ thể gọi Class Tương tự có nhiều Class tạo Nếu khách hàng nhắn câu từ bất kỳ, Chatbot đối chiếu từ câu so với câu tập hợp Class Một từ giống cho điểm, Class nhiều điểm (Score) Chatbot tự hiểu câu thuộc Class đưa phản hồi xác đến khách hàng Hình 11 Thuật tốn Multinational Native Bayes mãi” Ví dụ: Ta tập hợp câu hỏi sau vào Class: “Hỏi chương trình khuyến “Cửa hàng có chương trình khuyến khơng?” “Chương trình khuyến áp dụng từ ngày mấy?” Ta tập hợp câu hỏi sau vào Class: “Hỏi thời gian mở cửa” “Cửa hàng mở cửa đến giờ?” “Cửa hàng mở cửa từ ngày mấy?” Giả sử có khách hỏi “Chương trình khuyến tháng ngày mấy?” Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Như câu có cụm từ “Chương trình khuyến mãi” khớp với từ câu Class “Hỏi chương trình khuyến mãi” Như Class Sorce điểm Cụm từ “ngày mấy” có từ khớp Class “Hỏi chương trình khuyến mãi” (2 điểm) “Hỏi thời gian mở cửa” (2 điểm) Vậy ta có tổng điểm Class score Class “Hỏi chương trình khuyến mãi” 6, Class Hỏi thời gian mở cửa” Do Chatbot hiểu câu hỏi “Chương trình khuyến tháng ngày mấy?” thuộc Class “Hỏi chương trình khuyến mãi” cung cấp thơng tin xác đến khách hàng Lưu ý: điểm số thể độ tin cậy, liên quan định câu hỏi, tin nhắn mà khách hàng đưa Class cụ thể khơng đảm bảo độ xác hoàn toàn Aritificial Neural Network: Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) Hình 12 Mạng nơ-ron nhân tạo ANN Là chuỗi thuật toán đưa để nỗ lực tìm kiếm mối quan hệ tập hợp liệu, thơng qua q trình bắt chước cách thức hoạt động não người Phương pháp tính tốn tỷ lệ xác để đưa liệu đầu (output) từ liệu đầu vào (input) cách tính tốn trọng số cho kết nối từ lần lặp lại “huấn luyện” liệu cho Chatbot Mỗi bước “huấn luyện” liệu cho Chatbot thay đổi trọng số dẫn đến liệu output xuất với độ xác cao Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Từng câu đưa vào chia nhỏ thành từ chatbot cố gắng tìm mối liên kết từ đó, từ lặp lại thời điểm tình khác Mỗi lần lặp đó, trọng số tăng độ xác cao Đây lý Chatbot “huấn luyện” hoàn thiện thời gian dài tăng khả “tự học”, tự phát triển phạm vi hiểu biết ý định người dùng độ xác, độ tin cậy ngày tăng phản hồi đưa ra.” Khi người dùng huấn luyện thường xuyên, Chatbot có khả phân tích nhiều câu hỏi, tin nhắn khác khách hàng dựa trọng số tính tốn trình huấn luyện hay gọi độ tin cậy, để xác định Class cho câu đưa phản hồi xác Natural Language Understanding (NLU) Là cách để giúp cho Chatbot hiểu câu lệnh đến từ người dùng mà không cần thông qua ngơn ngữ, câu thoại, cấu trúc có sẵn hệ thống từ đưa phản hồi nhanh chóng đến người dùng Hình 13 What is NLU for chatbot? - Thường sử dụng cho Chatbot nhận diện giọng nói - Những vấn đề thường gặp Chatbot là: làm để xử lý liệu đầu vào (input) mà khơng có cấu trúc cụ thể, khơng có định dạng rõ ràng, khơng có thuật tốn, quy tắc quản lý chặt chẽ để biến chúng thành nhóm cấu trúc định để hệ thống hiểu tương tác lại với người NLU giúp Chatbot hiểu ý định người dùng chí khơng cần “huấn luyện” từ trước, lập trình với khả hiểu ý nghĩa người dùng mà nội dung đưa vào đơi có lỗi phổ biến phát âm sai, không tả, từ địa phương, hay từ viết tắt… Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 10 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Natural Language Proccessing (NLP) Hình 14 Natural Language Proccessing Xử lý ngơn ngữ tự nhiên (NLP) đề cập đến tất hệ thống phối hợp với để xử lý tương tác hệ thống người ngôn ngữ người Nói cách khác, NLP cho phép người hệ thống nói chuyện với cách tự nhiên NLP phải sử dụng database có chứa liệu đối thoại lịch sử để làm sở nhận dạng, chuyển đổi liệu đầu vào người dùng thành liệu có cấu trúc tiến hành phân loại Một hệ thống NLP hiệu thu thập câu hỏi, tin nhắn người dùng, phân tích theo từ, nắm ý định người dùng, xác định hành động phù hợp phản hồi lại ngôn ngữ mà người dùng hiểu NLP Chatbot xử lý ngôn ngữ tự nhiên cách chuyển đổi lời nói văn người dùng thành liệu có cấu trúc đưa câu trả lời tương ứng Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 11 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng VI NGUYÊN TẮC HOẠT ĐỘNG CỦA CHATBOT Hình 15 Nguyên tắc hoạt động Chatbot Tùy vào mục đích sử dụng mà phần mềm Chatbot có cách hoạt động khác Tuy nhiên, Chatbot có chung quy trình hoạt động sau: Tiếp nhận thông tin từ khách hàng a Khi chưa có phần mềm Chatbot xuất Khách hàng có yêu cầu hay cần thơng tin nhắn tin trực tiếp hay gọi điện thoại cho phận chăm sóc khách hàng Nhân viên chăm sóc khách hàng người tiếp nhận xử lý thông tin Nếu nhân viên không kịp phản hồi lại khách hàng lượng lớn yêu cầu từ khách hàng bị ứ đọng b Khi có Chatbot Thơng tin khách hàng đưa vào hệ thống Chatbot liên tục nhận liệu không kể thời gian, tiếp nhận nhiều khách hàng lúc Chatbot nhận thông tin ngôn ngữ tự nhiên nhiều hình thức như: văn bản, giọng nói hình ảnh… Dịch ngơn ngữ máy tính Với thơng tin mà khách hàng đưa ra, máy khơng thể hiểu trực tiếp Vì thông tin từ khách hàng xử lý theo ngơn ngữ máy tính từ Chatbot hiểu Xử lý thơng tin Chatbot tìm kiếm câu hỏi gần tương tự với sở liệu mà doanh nghiệp cung cấp thông tin khơng gian mạng Sau lọc thơng tin đưa câu trả lời gần với yêu cầu khách hàng Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 12 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Vì lượng thơng tin cần cung cấp cho chatbot để hoạt động hiệu lớn Phản hồi thông tin cho khách hàng Các thông tin Chatbot chọn lọc đưa đến thông tin cho khách hàng Khi có câu hỏi từ khách hàng chatbot thực bước để câu trả lời cho khách hàng Quá trình kết thúc khách hàng khơng cịn thắc mắc VII CHỈ SỐ QUAN TRỌNG THEO DÕI CHATBOT Tỷ lệ hoạt động tương tác Trong tin nhắn, người nhận đọc tin nhắn mà hệ thống gửi cho gọi hoạt động Cịn người nhắn tin gọi tương tác Tỷ lệ hoạt động = 𝑆ố 𝑙ượ𝑛𝑔 ℎ𝑜ạ𝑡 độ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑑ù𝑛𝑔 Tỷ lệ tương tác = 𝑆ố 𝑙ượ𝑛𝑔 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑡á𝑐 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑑ù𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố ℎ𝑜ạ𝑡 độ𝑛𝑔 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑑ù𝑛𝑔 𝑇ổ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑡ươ𝑛𝑔 𝑡á𝑐 𝑐ủ𝑎 𝑛𝑔ườ𝑖 𝑑ù𝑛𝑔 Tỷ lệ tin nhắn gây nhầm lẫn cho Chatbot Người dùng cần biết nhiều thơng tin làm vượt lượng thông tin sở liệu Chatbot hiểu sai ý người dùng đưa phản hồi không sai lệch so với mong muốn người dùng Các bước trung bình trị chuyện Theo thống kê, tỷ lệ người dùng tương tác nói chuyện dài giảm Vì vấn đề đặt cho doanh nghiệp tối ưu lại thời gian trung bình trò chuyện với khách hàng mà nội dung cần khai thác từ họ lớn Từ nâng cao hiệu chăm sóc khách hàng mang lại trải nghiệm tốt Số lượng hội thoại trung bình người dùng Việc ý đến Số lượng hội thoại trung bình người dùng, giúp doanh nghiệp phát sai số để từ đưa biện pháp nhanh chóng khắc phục hệ thống Số ngày trì Số ngày trì thời gian mà doanh nghiệp cần tương tác lại với khách hàng tiềm Tùy theo ngành nghề lĩnh vực, số lượng ngày trì tương tác với khách hàng tiềm khác Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 13 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng VIII ƯU ĐIỂM CỦA CHATBOT Đối với cá nhân Tối ưu hóa cơng việc cá nhân Hình 16 Ưu điểm với cá nhân - Lên lịch họp, nhắc nhở: Chatbot giúp lên kế hoạch theo lịch trình gửi tin nhắn thông báo trước công việc mà thân cần làm - Kiểm tra thông tin: nhờ chatbot dễ dàng xem lại đơn hàng, lịch sử mua hàng, giao dịch nhanh chóng tiện dụng,… - Trợ lý cá nhân: giúp người việc làm cố vấn thời trang cá nhân cho lời khuyên quần áo, hỏi mẹo giao dịch từ bot tài chính, đề xuất địa điểm ghé thăm từ bot du lịch,… - Ngoài ra, chatbot nhớ tất lựa chọn người lịch sử đối thoại cung cấp cho họ lựa chọn có liên quan lần họ truy cập (Những xuất ra) Đối với doanh nghiệp a Làm đơn giản việc mua hàng khách hàng Trước đây, để đặt hàng phải cửa hàng, xem xét lựa chọn trước mua hàng với thời đại cơng nghệ 4.0 nay, làm việc thơng qua tin nhắn Với Chatbot, thông tin cần thiết người bán tiếp nhận qua mang lại cho khách hàng sản phẩm ưng ý Giúp khách hàng yên tâm qua tiến trình sản phẩm: xác nhận, chờ lấy hàng, giao hàng,… cơng đoạn q trình mua hàng thể rõ b Đưa cho khách hàng nhiều gợi ý đa dạng: Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 14 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Các sản phẩm liên quan đến nhu cầu khách hàng như: kiểu dáng, kích thước, giá cả, màu sắc, tính đặc biệt,… dựa nguồn liệu lớn lập trình sẵn trình tự học Chatbot Lưu ý: Các thông tin mà khách hàng đưa nên theo từ khóa tìm kiếm diễn nhanh xác sản phẩm ta c Tiết kiệm thời gian cho doanh nghiệp khách hàng đồng thời giảm chi phí cho doanh nghiệp Mỗi nhân viên trả lời tin nhắn cho khách hàng thời điểm Tuy nhiên chatbot thực điều cách đồng loạt nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian cho doanh nghiệp, khách hàng (vì khả xử lý thơng tin nhanh) Vì vậy, so với chi phí th nhân viên tư vấn sử dụng Chatbot tiết kiệm nhiều d Nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng Con người làm việc suốt ngày, đêm qua nhiều ngày liên tục chatbot có Vì khách hàng yêu cầu, chatbot thay mặt doanh nghiệp giải đáp Điều góp phần làm tăng trải nghiệm cho khách hàng dịch vụ Ví dụ, vào lúc nửa đêm, nhân viên ngồi canh tin nhắn để trả lời cho khách hàng Vì số khách hàng không chờ đợi lâu bỏ đến cửa hàng khác Nếu cửa hàng thứ hai mà khách hàng đến có sử dụng Chatbot, họ nhận câu trả lời hội để bán hàng cao Đồng thời, lúc cửa hàng vừa khách hàng tiềm Mặc khác, cảm xúc thứ kiểm soát Nên số trường hợp gặp phải khách hàng khó tính hay thơ lỗ hay chuyện riêng nhân viên, nhân viên dễ bị tác động làm cho tư vấn không mang lại hiệu Tuy nhiên, dù gặp khách hàng Chatbot “cư xử” đàng hoàng với tất người Ví dụ: Trong kinh doanh, nhân viên bắt gặp nhiều trường hợp khách hàng hỏi giá với thái độ “bao nhiêu”, “bn”, “giá”… nhiều tình làm bực khác Nếu nhân viên bất mãn với thái độ khách có khả trả lời với thái độ tương tự “300k” Nhưng dùng Chatbot trường hợp không xảy ra, Chatbot trả lời với thái độ thân thiện “Dạ, sản phẩm anh/ chị quan tâm có giá 300.000đ ạ!” e Tăng khả nhận diện khách hàng hiệu bán hàng Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 15 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Qua lần tiếp xúc với khách hàng khác nhau, chatbot ghi lại thông tin liên quan đến khách hàng tên, ngày sinh nhật, sở thích, tính cách, nghề nghiệp,… để từ có cách tiếp cận khách hàng tốt Việc thường xuyên gửi tin nhắn chăm sóc khách hàng, thơng điệp, thơng tin xác uy tín, tin nhắn khuyến vào dịp đặc biệt góp phần tạo ấn tượng tốt cho khách hàng từ kích thích nhu cầu mua hàng khách hàng, gia tăng doanh số bán hàng doanh nghiệp Tương tác lúc với số lượng khác hàng lớn hoạt động 24/24 Thay mặt doanh nghiệp trả lời câu hỏi có xu hướng lặp lại thơng dụng cách nhanh chóng f Độ xác: Những thơng tin xuất với mà người sử dụng thiết lập từ trước Hình 17 Chatbot mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp So với ứng dụng khác - Với SMS: Nội dung đơn giản, thể tính sáng tạo, đơn văn bản, giới hạn gửi kèm hình ảnh video Mà chi phí chữ soạn cao - Với email: Tỉ lệ người mở mail click để đọc thấp, mail gửi đến thư rác … IX NHƯỢC ĐIỂM CỦA CHATBOT Quá trình trải qua nhiều câu hỏi Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 16 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Q trình tìm kiếm thơng tin để hiểu mục đích người dùng phải trải qua nhiều câu hỏi Cho nên yêu cầu người dùng thường giải đáp chậm Nội dung trả lời có giới hạn - Khơng phải câu hỏi khách hàng Chatbot giải đáp hết cho khách hàng - Đôi lúc Chatbot hiểu ý đồ khách hàng thường đưa câu trả lời lòng vòng, gây thời gian cho khách hàng Việc lập trình để giải nhiều vấn đề “khó” khơng phải đơn giản Vì thuật tốn đưa câu trả lời Chatbot dựa từ khóa tương đồng nội dung khách hàng câu hỏi khách hàng tập hợp nhiều từ khóa cấu trúc khác Ngoài nhiều từ viết tắt, từ địa phương lỗi tả từ khách hàng gây trở ngại lớn trình giải mã Chatbot Việc thiết lập cao cho Chatbot địi hỏi phải bỏ chi phí lớn Cần thường xuyên cập nhật liệu từ người sử dụng Cấu trúc trả lời thường theo “kịch bản” có sẵn dễ gây nhàm chán cho khách hàng so với khách hàng tư vấn với nhân viên chăm sóc khách hàng X CÁCH KHẮC PHỤC NHƯỢC ĐIỂM CỦA CHATBOT - Người dùng nên lập kế hoạch cụ thể để chăm sóc bảo trì chatbot cách hiệu - Lập nhóm khách hàng khác để từ đưa kịch cho phù hợp với đối tượng khách hàng - Thường xuyên xem kiểm tra số liệu thống kê, tổng kết chatbot để điều chỉnh nội dung phù hợp, nghiên cứu kiến nghị, ý tưởng, góp ý khách hàng để hoàn thiện - Kết hợp việc sử dụng nhân viên chăm sóc khách hàng với chatbot để tạo cảm giác gần gũi khách hàng linh hoạt tình khác thay giao hết cho chatbot Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 17 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng XI MỘT SỐ CHATBOT MIỄN PHÍ Có thể kể đến: Bizfly Chat, Morph.ai, Recast, Flow XO, SnatchBot, Botsify, API.AI, Resume Bot, Manybot, Bottr, Chatfuel, Motion.ai, Chatbot Novaon, Hana Chatbot… Hình 18 Một số Chatbot miễn phí XII MỘT SỐ NỀN TẢNH HỖ TRỢ CHATBOT Dialogflow: framework cung cấp dịch vụ NLP/NLU (Natural Language Processing / Natural Language Understanding) – xử lí ngơn ngữ tự nhiên, cung cấp tích hợp cú nhấp chuột với hầu hết nên tảng nhắn tin phổ biến như: Facebook, Twitter, Telegram,… hỗ trợ trợ lý thoại Trợ lý Google Amazon Alexa Dialogflow cho phép tạo giao diện ngôn ngữ tự nhiên từ liệu đầu vào; tảng bao gồm: nhận dạng giọng nói, hiểu ngơn ngữ tự nhiên, học tập khả chuyển văn thành giọng nói Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 18 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Watson Conversation Service: xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến, truy xuất thông tin, trình bày tri thức, lý luận tự động công nghệ học máy cho lĩnh vực trả lời câu hỏi mở Microsoft’s LUIS: dịch vụ nâng cao hiểu biết bot thông qua AI, lưu trữ đoạn hội thoại tảng đám mây áp dụng trí thơng minh máy để tùy chỉnh vào văn bản, ngơn ngữ tự nhiên, cách trị chuyện người dùng để dự đoán ý nghĩa tổng thể, đưa thông tin chi tiết, liên quan, giúp q trình trị chuyện trở nên dễ dàng, tự nhiên, linh hoạt Google Natural Language API: tảng hỗ trợ tìm kiếm nghiên cứu Entity nội dung bạn, nhận diện Entity địa điểm, người, mốc thời gian, độ quan trọng, chuyên mục nội dung, cảm nghĩ người tạo nên nội dung,… từ cung cấp thông tin cho bot cách dễ dàng ngày hoàn thiện Amazon Lex: dịch vụ xây dựng giao diện hội thoại ứng dụng giọng nói văn bản; tạo bot để tăng suất trung tâm liên hệ, tự động hóa nhiệm vụ đơn giản thúc đẩy hiệu hoạt động doanh nghiệp Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 19 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng Wit.ai: giúp nhà phát triển dễ dàng xây dựng ứng dụng thiết bị mà người dùng nói nhắn tin Người dùng tạo mẫu sử dụng mẫu thư viện có sẵn đóng góp nhiều người dùng giới … XIII XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN - Sẽ ứng dụng nhiều loại chatbot không hoạt động dựa “kịch bản” lập trình sẵn mà chúng cịn kết hợp với trí tuệ nhân tạo bots có khả học tập mức độ cao tự phát triển sâu dựa tảng ban đầu - Sự kết hợp người máy móc tự động hóa diễn nhiều hơn: khách hàng tư vấn đồng thời song song người chatbot - Xu hướng sử dụng chatbot với tính đa dạng giải nhiều đòi hỏi từ người dùng sớm áp dụng rộng rãi tương lai gần: + Chatbot đàm thoại nói chuyện: Với tích hợp vào cơng nghệ giọng nói giao tiếp tự động giúp cho khách hàng cảm thấy gần gũi có cảm giác trị chuyện với nhân viên thay tin nhắn theo cấu trúc có sẵn + Chatbot tự động hóa tốn: Cho phép người dùng toán trực tiếp qua chat trực tiếp ứng dụng dựa công nghệ chatbot Điều giúp khách hàng thuận tiện trình mua sắm, tốn trực tiếp mà khơng cần chuyển qua trang tính tiền riêng biệt + Chatbot đa ngơn ngữ: Với xu hướng tồn cầu hóa tại, việc giao tiếp biết nhiều ngơn ngữ điều quan trọng Với chatbot đa ngôn ngữ giúp doanh nghiệp tiếp cận với nhiều nhóm khách hàng giới Khi hội thoại diễn ngôn ngữ gây thiện cảm cho khách hàng thay qua ngôn ngữ trung gian + Chatbot để sử dụng nội cho doanh nghiệp: Ứng dụng vào quy trình cơng việc nội giúp phận nhân trả lời câu hỏi truy vấn liên quan đến chế độ, sách, hướng phát triển, hoạt động cơng ty Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 20 lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Nhóm thực hiện: Robocon Downloaded by tran quang (quangsuphamhoak35@gmail.com) 21 ... triển Chatbot Hiện Chatbot Messenger phổ biến III CÁC LOẠI CHATBOT HIỆN NAY Theo khía cạnh dịch vụ Chatbot chia thành loại chính: Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng. .. hàng, mà Chatbot phản hồi tất câu hỏi Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phòng thiết lập cho Chatbot với kịch đối thoại lưu trữ database Khi đó, phức tạp gia tăng Chatbot. .. Lazada,… Nhóm thực hiện: Robocon lOMoARcPSD|9242611 Báo cáo tin học văn phịng Hình Chatbot ứng dụng nhiều sống V NGUYÊN TẮC XÂY DỰNG CHATBOT *Được xây dựng dựa phương pháp sau: Hình 10 Bạn có biết Chatbot