Nghiên cứu hiệu quả của việc sử dụng chatbot và trợ lý ảo trong marketing dịch vụ tài chính

Tinh cấp thiết của vấn đề Trong thời đại số, khi khách hàng ngày cảng đòi hỏi sự nhanh chóng, tiện lợi và cá nhân hóa, việc ứng dụng chatbot đã trở thành một yêu tô không thể thiếu để cá

BO GIAO DUC VA DAO TAO NGAN HANG NHA NUOC VIET NAM TRUONG DAI HOC NGAN HANG TP HO CHI MINH

KHOA NGAN HANG -¬ [Ilfl

Môn học: MARKETI ICH VU TÀI CHÍNH

DE TAL:

NGHIEN CUU HIEU QUA CUA VIEC SU DUNG CHATBOT VA TRO

LY AO TRONG MARKETING DICH VU TAI CHINH

Giảng viên hướng dẫn: ThS PHẠM THANH NHẬT

Lớp học phần: MKE304_241_1_ D03 Nhóm sinh viên thực hiện: NHÓM 2

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 28 tháng 10 năm 2024 BANG PHAN CONG CONG VIEC

Mức độ hoàn

thành

MUC LUC 3

1.1 Tính cấp thiết của vấn đề s-s s- se ©cseExsezseExserseExsersereerkersersgksrssre 6

1.2 Mục tiêu nghiên CỨU - << <4 1 HH Họ T1 t 7 1.3 Đối tượng nghiên cứu - << s©Sse©+sEseExsEEseESzEEseEvserseTrs ke ae reseessek 7 1.4 Phạm vỉ nghiÊn CỨU - - << <4 SH Họ HH HH 01 0H 8 1.4.1 Ung dung cua chatbot trong cac hoat dong marketing: ccesssessescessens 8 1.4.2 Anh hưởng của chatbot đến hành vi khách hànG: su sex 8

;3919)8100016916:010 1900100022 .- 10 CHƯƠNG 1 TÔNG QUAN LÝ THUYÉTT 5 -s<<2Erxserrseerreerrrsrerree 10

1.1 Khái niệm công nghệ chatbot và trợ lý ảO - s- Ăn ng 1y, 10

1.1.2 Trợ lý áo có HH HH HH TH HH HH TH 010804 10 1.1.3 Điểm khác nhau giữa chatbot và trợ lý ảo là gÌ”? on 10 1.1.4 Nên sử dụng chatbot hay trợ lý Á0” co nọ ng pm ngư 11

1.3 Ứng dụng vào Marketing Dịch Vụ Tài Chính - «s5 s3 5x 14

1.3.3 Chatbot trong Ngành Tài Chính co < 0 ng ng kg 358 16 1.3.4 Những hình thức sử dụng chat boI - G0 HH ng vY 17 1.4 Các mô hình lý thuyết liên quan 5s sec sccsesevserseeserserseeseeersree 18

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG VẺ HIỆU QUÁ CỦA VIỆC SỬ DỤNG CHATBOT VÀ

TRỢ LY ÁO TRONG MARKETING DỊCH VỤ TÀI CHĨNH 19 2.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây -s-sccscseecserseerserseorssssrssre 19 2.1.1 M6 hình dựa trên luật (Rule-Based Models) - «75 2< << <<<s++ 19 2.1.2 Mô hình dựa trên hệ thống học máy (Machine Learning-based Models) 20 2.1.3 Mô hình dựa trên chuỗi tuần tw (Sequence-to-Sequence Models - Seq2Seq)20

2.1.4 Mô hình biến đỗi (Transformer-based Models) . 5c s5 se 21

2.1.5 Mô hình dựa trên ngữ cảnh (Contextual Chatbo$) «<< 5< << << <+ 22 2.1.6 Mô hình lai (Hybrid Mod ÌS) <- 5< 5 si ngư 22 2.2 Khoảng trồng nghiên cứu trước đây os- se se cssessesereersrsersesrerrsre 23

CHƯƠNG 3 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VẺ HIEU QUA CUA VIỆC SỬ DỤNG

CHATBOT VÀ TRỢ LÝ ẢO TRONG MARKETING DỊCH VỤ TÀI CHÍNH 26

3.1 Thiết kế nghiên cứu se +se©+ee+seSxeexSxAxE339 350348 4 14x24 ge 26 3.1.1 Thiết kế nghiên cứu định lượng: <-s£ ©secss se ses£sseseersesre 26

3.2 Đối tượng nghiên cứu se se se se xe+seExeeEseExeeEseTseErsersersers ke se rsere 26 3.2.1 Chiến lược chọn mẫu ° «se ©e£ <£xEESEEsseSxEE v.v re grerree 26 3.2.2 Xác định biến sỐ - (se se xtEEtExEExEEEE v.v ghe rrteerre re rrre 27

3.3 Công cụ thu thập dữ liệu d5 55 + S< se 3 9 93091 9514151510585 05 01 83 s3 27 3.3.1, Công cụ và kỹ thuật thu thập thông tỉn QG SG 1n se 27

3.3.3 Quy trình phân tích và xử lý đữ liệu -.< Q Ă ng ng ng 28

CHUONG 4 KẾT QUÁ NGHIÊN CỨU VÀ ĐÈ XUẤT NÂNG CAO HIỆU QUẢ30

4.1 Trình bày và phân tích đữ liệu - Q5 3 Ỳ HH YnH v9 re, 30 4.1.1 Ứng dung cua chatbot - trợ lý áo trong dịch vụ tài chính 30

4.1.3 Tần suất sử dụng chatbot - trợ lý Ã0 se se cscecrerseeersrsersrerrsre 32

4.2 Thảo luận kết quả 5-2 s2 s£ sEES£s£EseEsexeEEsExEEsEEsExeersersrsrssrerreree 39

4.2.1 Độ phố biến và nhu cầu sử dụng s- se s£ se seeerxexeeeecrerrrrsre 39

4.2.2 Ứng dụng trong dịch vụ tài Chính so < «n1 Yv, 40 4.2.3 Tần suất sử đỤNG G0 0 1 HT ng Tá TT H9 06 40

4.2.5 Mức độ an toàn và bảo mật thông fỉn 5< Ăn ng 40 4.2.6 Phù hợp với nhu cầu và tin tưởng vào thông tin cung cấp ` 4I

4.2.7 Thời gian phản hồi và tỷ lệ sử dụng lại .s- sec sccsecsccsecsessesee 41 4.2.8 Mức d6 hai long tong thé ccccscssssssesscssssssssesssssessssscsssescssssessssssssscsscssnsees 41

1 Tóm tắt nghiên cứu .- se s£ se xekxEExtErxgxgry the rreererersrrsre 42

1.2 Phương pháp nghiÊn CỨU -. << << HH TH HH HH HH HH th, 42

1.3 Kết quả nghiên cứu s-s << ©ss©ss€+sEExExEExE24E715350735130739034 229 srsee 42

2.2 Cải thiện tính cá nhân hóa - dc 09.9 TY 9 HH TH T9 ng n9 43

2.3 Cải thiện tốc độ phản hồi và xử lý - s2 5< se cescserseeersrsersrserersrs 44

2.5 Day mạnh hé tro cac dich vu tai chinh phic tapu ccsscssssesesessesessssesssesseeeees 44 2.6 Nâng cao độ tin cậy của thông tin va chat lượng tư vấn .- se c<c- 45

2.7 Phát triển hệ thống đo lường và thu thập phản hồi -. 5 5° 5s 45

3 Dong gop cita de taicccccccsssesscsssssessesssssessssssssssssssesssssssscsssssesscsssssessessssssssssssesessees 45

4 Han ché cia dé taicc.ccccccccssscsssssesscsssssessssssssessssssssssssssesssssssscssssssssssssesscsesescsssenssees 46 4.1 Dữ liệu và sự đối mới công ng hệ ¿s2 sex +sxeeeerersersrrsre 46

4.3 Yếu tố về con HUƯỜI G0 0 1 cọ H HT 0 0 04 T100 004 800 00 T04 0Á 044 8 08 47

TAL LIEU THAM KKHẢO ° 2-52 5£ 5£S2ESeS2ESSe S39 39 3 9223 Sex se2sexee 49

A MO DAU

1.1 Tinh cấp thiết của vấn đề

Trong thời đại số, khi khách hàng ngày cảng đòi hỏi sự nhanh chóng, tiện lợi và cá nhân hóa, việc ứng dụng chatbot đã trở thành một yêu tô không thể thiếu để các doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng, tôi ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng và đạt hiệu quả cao trong marketing trực tuyến Vậy tại sao việc sử dụng chatbot lại trở nên cấp

thiết đến vậy?

Thứ nhất, khách hàng mong đợi tương tác tức thời: Khách hàng hiện nay không muốn chờ đợi lâu để nhận được câu trả lời Chatbot có khả năng tương tác với khách hàng 24/7, cung cấp thông tin nhanh chóng và giải đáp thắc mắc ngay lập tức, đáp ứng nhu cầu cấp bách của khách hàng Thứ hai, khách hàng muốn được cá nhân hóa: Mỗi khách hàng đều có những nhu câu và sở thích khác nhau Chatbot có thê sử dụng đữ liệu đề phân tích hành vi của khách hàng, từ đó đưa ra những gợi ý sản phâm, địch vụ phù hợp, tạo cảm giác được quan tâm và nâng cao trải nghiệm mua sắm Thứ ba, chi phí vận hành giảm; So với việc thuê nhân viên chăm sóc khách hàng, chatbot giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí đáng kẻ Chatbot có thể xử lý đồng thời nhiều cuộc trò chuyện, giảm tải công việc cho nhân viên và tăng năng suất làm việc Thử tư, tăng cường tương tác với khách hàng: Chatbot tạo ra những cuộc trò chuyện tự nhiên, thân thiện, giúp doanh nghiệp xây dựng mỗi quan hệ bền vững với khách hàng Thông qua chatbot, doanh nghiệp có thê thu thập thông tin phản hồi của khách hàng, từ đó cải thiện sản phẩm và dịch vụ Thứ năm, tăng hiệu quả marketing:

Chatbot có thê được sử dụng để thực hiện các chiến địch marketing tự động, gửi tin nhắn chào hàng, khuyến mãi, thông báo sự kiện đến khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu

quả Thứ sáu, cạnh tranh ngày càng khốc liệt: Việc không ứng dụng chatbot đồng nghĩa với

việc doanh nghiệp đang bỏ lỡ cơ hội cạnh tranh với các đối thủ khác Chatbot đã trở thành

một công cụ không thể thiêu đề doanh nghiệp tạo ra sự khác biệt và thu hút khách hàng

Vi vay, việc ứng dụng chatbot không chỉ là một xu hướng mà còn là một yêu cầu cấp thiết để các doanh nghiệp có thê tồn tại và phát triển trong môi trường kinh doanh cạnh tranh hiện nay Bằng cách tận dụng những lợi ích mà chatbot mang lại, các doanh nghiệp có

thê nâng cao hiệu quả hoạt động, tôi wu hoa chi phí và tạo ra những trải nghiệm tuyệt vời cho khách hang [1]

1.2 Mục tiêu nghiên cứu

Đánh giá hiệu suất của chatbot trong việc cung cấp dịch vụ và hỗ trợ khách hàng: Chúng tôi sẽ đo lường các chỉ số về độ chính xác, tốc độ phản hồi và mức độ hải lòng của khách hàng đề đánh giá hiệu suất của chatbot

Nghiên cứu tương tác giữa chatbot và khách hàng đề hiểu cách chatbot có thé cai thiện chất lượng chăm sóc khách hàng: Chúng tôi sẽ theo dõi và phân tích cách chatbot tương tác với khách hàng, cung cấp thông tin và giải quyết vấn đề của họ

Đề xuất các biện pháp tối ưu hóa việc sử đụng chatbot trong môi trường chăm sóc khách hàng: Dựa trên kết quả nghiên cứu, chúng tôi sẽ đề xuất các cách đề tối ưu hóa việc triên khai và str dung chatbot trong cham sóc khách hàng

Phân tích dữ liệu khách hàng: Khám phá cách chatbot có thể thu thập thông tin về hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về thị trường

Đánh giá rủi ro và bảo mật: Phân tích các vấn đề liên quan đến bảo mật và rủi ro khi triển khai chatbot trong lĩnh vực tài chính, nhằm bảo vệ thông tin khách hàng

1.3 Đối tượng nghiên cứu

Khách hàng cá nhân: Người tiêu dùng sử dụng dịch vụ tài chính như tài khoản ngân hàng, vay tiêu dùng, và đầu tư Phân khúc theo độ tuôi, thu nhập, và nhu cầu tài chính

đề hiểu rõ hơn về hành vi và mong đợi

Khách hàng doanh nghiệp: Các doanh nghiệp nhỏ và vừa, cùng với nhu câu tài chính của họ như vay vốn, thanh toán và quản lý tài chính

Đội ngũ chăm sóc khách hàng: Nhân viên hỗ trợ và chăm sóc khách hàng trong ngành

tài chính, đề hiểu cách họ tương tác với chatbot và nhận phản hồi từ khách hàng

Nhà quản lý và nhà lãnh đạo doanh nghiệp: Những người ra quyết định trong các tô

chức tài chính, để hiểu cách triển khai chatbot có thể ảnh hưởng đến chiến lược

marketing và dịch vụ khách hàng

Chuyên gia công nghệ và phát triển chatbot: Các nhà phát triển và chuyên gia AI, đề nghiên cứu cách thiết kế và tối ưu hóa chafbot cho ngành tài chính

¢ Ngan hang va t6 chire tai chinh: Cac t6 chitc cung cap dich vy tai chính, từ ngân hàng lon dén cac céng ty fintech Nghién ctru cach ho trién khai chatbot trong cac chién lược marketing và chăm sóc khách hàng

® - Người tiêu dùng tiềm năng: Những người chưa sử dụng địch vụ tài chính nhưng có thê trở thành khách hàng trong tương lai, nhằm hiểu động lực và rào cản của họ

® Nhà nghiên cứu và học gia: Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực marketing, công nghệ thông tin và tài chính tìm hiểu về tác động của chatbot đến hành vi người tiêu dùng

Đánh giá hiệu quả của chatbot trong việc cải thiện dịch vụ và sự hài lòng của khách

hàng

1.4 Phạm vi nghiên cứu

Chatbot, với khả năng tương tác tự động, đang ngày càng trở thành một công cụ không

thể thiểu trong lĩnh vực marketing dịch vụ tài chính Phạm vi nghiên cứu về chatbot trong

lĩnh vực này vô cùng rộng mở, bao gôm:

1.4.1 Ứng dung cua chathot trong các hoạt động marketing:

+ Tương tác khách hàng 24/7: Chatbot có thê trả lời câu hỏi, giải đáp thắc mắc của khách hàng mọi lúc mọi nơi, kế cả ngoài giờ hành chính

+ Tu van san pham: Cung cấp thông tin chỉ tiết về các sản phẩm tài chính như thẻ tín dụng, vay vốn, bảo hiểm,

+ H6 tro giao dịch: Giúp khách hàng thực hiện các giao dịch đơn giản như chuyên khoản, thanh toán hóa đơn

+ Thu thập thông tin khách hàng: Đặt câu hỏi đề thu thập thông tin về nhu cầu, sở thích

của khách hàng nhằm mục đích cá nhân hóa dịch vụ

+ Marketing qua các kênh nhắn tin: Tích hợp vào các nền tảng nhắn tin phố biến như Facebook Messenger, Zalo, đề tiếp cận khách hàng một cách trực tiếp [2]

1.42 Ảnh hướng của chatbot đến hành vi khách hàng:

+ Tăng tương tác: Chatbot tạo ra trải nghiệm tương tác trực tiếp với khách hàng, tăng cường sự kết nỗi giữa doanh nghiệp và khách hàng

+ Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Giúp khách hàng tìm kiếm thông tin và giải quyết

van đề nhanh chóng, thuận tiện

+ Tăng độ tin cậy: Chatbot được thiết kế để cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy, từ đó tăng lòng tin của khách hàng đối với doanh nghiệp

+ Tang ty lệ chuyên đôi: Chatbot có thê thúc đây khách hàng thực hiện các hành động

mong muốn như đăng ký dịch vụ, mở tài khoản [3]

1.4.3 Công nghệ và thuật toán:

+ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Khả năng hiểu và trả lời các câu hỏi phức tạp của khách hàng

+ Học máy: Chatbot có khả năng học hỏi từ các tương tác với khách hàng đề cải thiện khả năng trả lời và tư vấn

+ Phân tích dữ liệu: Thu thập và phân tích đữ liệu từ các cuộc trò chuyện để tìm hiểu

hành vi và nhu cầu của khách hàng

1.4.4 Thách thức và cơ hội:

® Thách thức:

+ Độ phức tạp của ngôn ngữ: Chatbot cần phải hiểu được các sắc thái ngôn ngữ và các câu hỏi mở

+ Bảo mật thông tin: Bảo vệ thông tin khách hàng là một vẫn đề quan trọng

+ Chi phí triển khai và bảo trì: Chi phí xây dựng và duy trì một chafbot hiệu quả có thê khá cao

® Cơhội:

+ Cai thién hiệu quả hoạt động: Giảm tải công việc cho nhân viên, tăng năng suất + Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Cung cấp các địch vụ phù hợp với từng khách hàng

+ Mở rộng thị trường: Tiếp cận được nhiều khách hàng hơn

B NOI DUNG NGHIEN CUU CHUONG 1 TONG QUAN LY THUYET

1.1 Khái niệm công nghệ chatbot và trợ lý ảo

1.1.1, Chatbot

Chatbot là một chương trình máy tính được thiết kế đề tự động trả lời câu hỏi và tương tác với người dùng qua các cuộc trò chuyện Chúng có thể được tích hợp vào các nền tảng nhăn tin như Facebook Messenger, Zalo, Skype, và nhiều ứng dụng khác Chatbot hoạt

động dựa trên các thuật toán và công nghệ trí tuệ nhân tao (AI) để hiểu và phản hồi các câu

hỏi của người dùng Chúng có thé được lập trình để giải quyết các vấn đề cụ thê hoặc cung cấp thông tin về sản phẩm và dịch vụ của các tô chức tài chính Một số chatbot còn có khả năng học hỏi và cải thiện khả năng tương tác theo thời gian

1.12 Trợ lÿ do

Trợ lý ảo là một chương trình máy tính được phát triển để mô phỏng khả năng tương tác của con người Chúng có thê được tích hợp vào nhiều thiết bị, bao gồm điện thoại đi động, máy tính, và các nền tảng trò chuyện, nhằm cung cấp dịch vụ và hỗ trợ cho người dùng

Giống như chatbot, trợ lý ảo cũng sử dụng các thuật toán và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đề hiểu và phản hồi các yêu cầu của người dùng Tuy nhiên, điểm khác biệt nôi bật là trợ lý ảo có khả năng tương tác một cách tự nhiên hơn, nhờ vào việc sử dụng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên Điều này cho phép người dùng giao tiếp với trợ lý ảo giống như trò

chuyện với một người thật

Trợ lý ảo có thể được lập trình đề thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, chăng hạn như đặt

lịch hẹn, gọi điện thoại, hoặc tìm kiếm thông tm trên mfernet Sự linh hoạt và tính năng đa dạng này giúp nâng cao trải nghiệm người dùng, khiến trợ lý ảo trở thành một công cụ hữu ích trong cuộc sống hàng ngày

1.1.3 Điểm khác nhau giữa chatbot va trợ bp do la gì?

¢ Mac dù cả chatbot và trợ lý ảo đều là các chương trình máy tính nhằm tương tác với người dùng, nhưng chúng có một số khác biệt quan trọng như sau:

- Cách tương tác: Chatbot chủ yếu hoạt động qua các cuộc trò chuyện văn bản, trong khi trợ lý ảo có khả năng tương tác bằng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên Điều này giúp trợ lý ảo mang đến trải nghiệm tương tác tự nhiên hơn, khiến người dùng cảm

thay thoái mái hơn khi sử đụng

Phạm vi hoạt động: Chatbot thường chỉ hoạt động trên một nèn tảng nhắn tin cy thé như Facebook Messenger hay Zalo Ngược lại, trợ lý ảo có thê được tích hợp vào

nhiều thiết bị và nền tảng khác nhau, từ điện thoại di động và máy tính đến các thiết

bị thông mình như loa thông mình hoặc ô tô

Mức độ phức tạp: Chatbot thường được lập trình để giải quyết các vấn đề cụ thê hoặc cung cấp thông tin về sản phẩm và địch vụ của doanh nghiệp Trong khi đó, trợ lý ảo

có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm đặt lịch hẹn, gọi điện thoại,

tìm kiếm thông tin và điều khiển các thiết bị trong nhà

1.1.4 Nên sử dụng chatbot hay trợ ly do?

Chatbot thường được sử dụng trong các trường hợp sau:

Giải quyết các câu hỏi thường gặp: Chatbot được lập trình đề tự động trả lời các câu hỏi thường gặp từ khách hàng, chăng hạn như về chính sách bảo mật, điều kiện sử

dung dịch vụ, hoặc cách thức mở tài khoản Việc này g1úp tiết kiệm thời gian cho cả

khách hàng và tô chức tài chính, đồng thời giảm gánh nặng cho đội ngũ nhân viên CSKH Nhờ vào khả năng xử lý nhanh chóng, chatbot có thê cung cấp câu tra lời ngay lập tức, g1úp nâng cao trải nghiệm người dùng

Cung cấp thông tin về sản phẩm và dịch vụ: Chatbot có thể cung cấp thông tin chỉ tiết

về các sản phẩm và dịch vụ của tổ chức tài chính, giúp khách hàng hiểu rõ hơn về những gì đang được cung cấp Điều này bao gồm thông tin về lãi suất, phí dịch vụ, cũng như các chương trình khuyến mãi hiện có Bằng cách cung cấp thông tin một cách đễ dàng và nhanh chóng, chatbot giúp khách hàng đưa ra quyết định tốt hơn khi

lựa chọn sản phâm

Hỗ trợ bán hàng: Chatbot có thê được tích hợp vào các nên tảng trò chuyện như Facebook Messenger hoặc Zalo đề tương tác trực tiếp với khách hàng Chúng không chỉ giúp khách hàng tìm hiểu sản phẩm mà còn hỗ trợ trong quá trình mua sắm, như cung cấp các đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích cá nhân, hướng dẫn khách hàng qua các bước thanh toán, và thông báo về trạng thái đơn hàng Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm mua sắm mà còn thúc đây doanh số bán hàng

Tích hợp vào website: Chafbot có thể được cài đặt trực tiếp trên website của tổ chức

tài chính, đóng vai trò như một trợ lý ảo giúp khách hàng tìm kiếm thông tin và giải quyết các vấn đề liên quan đến sản phẩm và dịch vụ Chúng có thê hướng dẫn khách

hàng tìm kiếm thông tin cần thiết, như cách sử dụng dịch vụ, hoặc hỗ trợ trong việc

đăng ký tài khoản Với việc tích hợp này, chafbot tạo ra một kênh giao tiếp hiệu quả giữa tô chức tài chính và khách hàng, giúp cải thiện sự hài lòng và giữ chân khách hàng

Trợ lý ao thường được sử dụng trong các trường hợp sau:

Tương Tác Tự Nhiên với Khách Hàng: Một trong những điểm nỗi bật của trợ lý ảo là khả năng tương tác tự nhiên với khách hàng Thay vì chỉ sử dụng văn bản, trợ lý ảo

có thể giao tiếp bằng giọng nói và ngôn ngữ tự nhiên, tạo ra một trải nghiệm tương tác thoải mái và gần gũi hơn Khách hàng có thê trò chuyện một cách tự nhiên, giống như đang trò chuyện với một người thật, điều này giúp giảm bớt cảm giác ngượng ngùng hay khó xử khi sử dụng công nghệ Việc này không chỉ nâng cao sy hai long của khách hàng mà còn thúc đây lòng trung thành đối với thương hiệu, khi họ cảm thấy được lăng nghe và thầu hiểu

Thực Hiện Các Tác Vụ Phức Tạp: Trợ lý ảo còn có khả năng thực hiện các tác vụ phức tạp, mang lại sự tiện lợi và hiệu quả cho người dùng Chăng hạn, người dùng có

thé yêu cầu trợ ly ảo đặt lịch hẹn, gọi điện thoại, hoặc tìm kiếm thông tin trên Internet

mà không cần phải thao tác thủ công Điều này đặc biệt hữu ích trong những tình huống bận rộn, khi người dùng không có thời gian đề thực hiện từng thao tác một Nhờ vào khả năng xử lý thông tin và tự động hóa, trợ lý ảo giúp tiết kiệm thời gian

và công sức, đông thời nâng cao hiệu suât làm việc

năng tích hợp vào các thiết bị thông minh như loa thông minh, TV thông minh, và cả

xe hơi Khi được tích hợp vào những thiết bị này, trợ lý ảo có thê cung cấp các dịch

vụ và hỗ trợ ngay lập tức, bất kế khách hàng đang ở đâu Chăng hạn, trong xe hơi, người lái có thể yêu cầu trợ lý ảo chỉ đường, nghe nhạc, hoặc thực hiện cuộc gọi mà không cần phải rời tay khỏi vô lăng Sự tích hợp này không chỉ nâng cao tính tiện dụng mà còn mang lại trải nghiệm sống động và tiện lợi cho người dùng, góp phần

vào việc fạo ra một môi trường sống thông minh hơn

1.2 Khái niệm Marketing Dịch vụ Tài chính

Tiếp thị chatbot đã trở thành một khía cạnh thiết yếu cho các tổ chức tài chính trong

thời đại kỹ thuật số ngày nay Với sự phụ thuộc ngày càng tăng vào công nghệ, khách hàng

đã hình thành thói quen mới khi mua hàng và tìm kiếm sự hỗ trợ Họ mong đợi phản hồi nhanh chóng, trải nghiệm được cá nhân hóa và truy cập thông tin tức thì Bằng cách kết hợp chafbots Trong chiến lược tiếp thị của họ, các doanh nghiệp có thê đáp ứng những kỳ vọng này và cung cấp một hành trình khách hàng liền mạch

Chatbots có thể hỗ trợ khách hàng đặt hàng, theo dõi điểm khách hàng thân thiết, đổi

chiết khấu và mã phiêu giảm giá, thậm chí cung cấp thông tin cập nhật theo thời gian thực

về tình trạng vận chuyên Với khả năng xử lý nhiều truy vấn cùng một lúc, chatbots tiết

kiệm thời gian và nguồn lực cho cả khách hàng và nhóm hỗ trợ Họ cũng có thể lưu trữ

phản hồi và đầu vào của khách hàng đề cải thiện kỹ thuật tiếp thị và giải quyết bất kỳ vấn dé

hoặc mối quan tâm nảo kịp thời Bằng cách triển khai tiếp thị chatbot, các tô chức tài chính

có thê đi trước đối thủ cạnh tranh và đảm bảo trải nghiệm khách hàng tích cực

Một trong những lý đo chính tại sao tiếp thị chatbot là điều cần thiết cho các tổ chức tài chính là tiềm năng tăng lợi nhuận Chatbots có thể giúp thúc đây đoanh số bán hàng bằng cách đề xuất các sản phâm có liên quan, đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa và thông báo cho khách hàng về doanh số bán hàng và giá rẻ đang diễn ra Hơn nữa, việc sử dụng chatbots trên các trang web và nền tảng truyền thông xã hội có thể tạo cảm giác thuận tiện

khuyến khích khách hàng mua hàng.

Bang cach tich hop chatbot vao hé théng CRM, tổ chức tài chính có thê đễ dàng thu thập dữ liệu khách hàng, cung cấp hỗ trợ và cá nhân hóa các thông điệp tiếp thị dựa trên sở thích cá nhân Cách tiếp cận được nhắm mục tiêu này có thể dẫn đến tỷ lệ chuyên đôi cao hơn và mua hàng lặp lại Ngoài ra chatbots có thê hỗ trợ hỗ trợ sau bán hàng, chăng hạn như cung cấp thông tin về bảo hành, chính sách bảo hiểm hoặc trả lời bất kỳ câu hỏi nào khác của khách hàng Bằng cách cung cấp hỗ trợ nhanh chóng và chính xác, chatbot mang đến cho khách hàng sự an tâm và xây dựng lòng trung thành với thương hiệu

1.3 Ứng dụng vào Marketing Dịch Vụ Tài Chính

1.3.1 Chatbof trong ngân hàng

Chatbot được trang bị Trí tuệ nhân tạo AT và công nghệ xử lí ngôn ngữ tự nhiên NLP

để có thê tương tác với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên nhất Nhờ NLP, chatbot có khả năng hiểu ý định sau mỗi câu nói của người dùng và tự đông đưa ra phản hồi tương ứng Trong lĩnh vực ngân hàng, chatbot mang đến một giải pháp mới mẻ đề cải thiện dịch

vụ chăm sóc khách hàng Chúng cho phép ngân hàng hỗ trợ khách hàng nhanh hơn bằng

cách tự động hóa các câu trả lời, đặc biệt là các câu hỏi thường gặp

- _ Hỗ trợ khách hàng: Chatbot trong ngân hàng có khả năng tiếp nhận, phân loại và xử

lý các khiếu nại từ khách hàng, giảm thiểu nhu cầu đến trực tiếp các chỉ nhánh giao dịch hoặc gọi đến hotline Thông qua chatbot, khách hàng có thể thực hiện nhiều tác

vụ tự động như báo cáo mất thẻ, đăng ký hồ sơ vay, tham khảo các gói sản phẩm, hoặc giải đáp các thắc mắc liên quan đến thanh toán, giải ngân, và địch vụ sau vay

Điều này mang lại hai lợi ích chính cho ngân hàng Thứ nhất, khách hàng hài lòng

hơn khi nhận được câu trả lời nhanh chóng cho các câu hỏi của họ, từ đó các van dé được giải quyết ngay lập tức mà không cần phải chờ đợi Thứ hai, đội ngũ nhân viên ngân hàng có thê được tối ưu hóa đề tập trung vào việc xử lý những vấn đề cấp bách

và phức tạp hơn, giúp tiết kiệm thời gian và công sức

- _ Tự phục vụ: Với sự phát triên mạnh mẽ của các thiết bi di động thông minh, các ứng dụng ngân hàng ngày càng được cải tiễn với nhiều tiện ích hiện đại, giúp khách hàng kết nối nhanh chóng với tài khoản của họ Chatbot có thể thay thế vai trò của một tư

vấn viên, hỗ trợ khách hàng 24/ trên nền tảng công nghệ này Ngoài ra, chatbot cũng

có thê tích hợp trên nhiều kênh giao tiép phi truyén thong nhu Facebook Messenger, Zalo, cho phép khách hàng tương tác mọi lúc mọi nơi

Onboarding: Chatbot còn được sử dụng đề loại bỏ một số bước phức tạp mà khách

hàng mới thường gặp phải khi đăng ký dịch vụ Thay vì phải đến chỉ nhánh để mở tài

khoản, chatbot có thê giúp khách hàng thiết lập tài khoản mới ngay trong cuộc trò chuyện, từ đó giảm bớt sự bắt tiện và nâng cao hiệu suất làm việc của giao dịch viên Tại Việt Nam, nhiều ngân hàng đã áp dụng chatbot AI đê đơn giản hóa các tác vụ Ví

dụ, ngân hàng TPBank sử dụng chatbot để hỗ trợ khách hàng thực hiện các nhiệm vụ

như cấp lại mã PIN thẻ, báo lỗi trên eBank, và hướng dẫn sử dụng dịch vụ eBank Khách hàng có thể cung cấp thông tin cá nhân cho chatbot đề xác minh danh tính, sau

đó chatbot sẽ cấp lại mã PIN ngay lập tức mà không cần phải đến cây ATM hoặc quây giao dịch, giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho khách hàng

1.3.2 Chatbot trong Bảo hiểm

Trong ngành Bảo hiểm, chatbot được sử dụng dé tự động hóa các quy trình như: Cung cấp thông tin: Chatbot có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau tùy theo từng đối tượng khách hàng, bao gồm cung cấp thông tin về các chính sách và trả lời các câu hỏi thường gặp Điều này giúp khách hàng nhanh chóng nhận được thông tin cần thiết mà không cần phải tìm kiếm lâu

Mua và gia hạn bảo hiểm: Khách hàng có thể dễ đàng mua bảo hiểm hoặc gia hạn hợp đồng ngay trong cuộc trò chuyện với chatbot Tính năng này giúp đơn giản hóa quy trình và tiết kiệm thời gian cho người dùng, cho phép họ hoàn tất các giao dịch

mà không cần phái đến trực tiếp chi nhánh

Yêu cầu bồi thường và theo dõi tiến trình: Chafbot có thê được tích hợp với hệ thống quản lý khách hàng (CRM) để xử lý và xác nhận quyền sở hữu hợp đồng bảo hiểm Khi phát sinh vấn đề cần bồi thường, khách hàng có thê nhanh chóng cung cấp thông tin cho chatbot, giống như đang trò chuyện với một người bạn Điều này giúp giảm bớt căng thăng và rắc rồi trong quy trình bồi thường

- Khiếu nại: Khách hàng có thể gửi khiếu nại thông qua chatbot bất kỳ lúc nào, cho phép họ giải quyết các vấn đề nhanh chóng mà không cần liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng hoặc đến văn phòng giao dịch Hơn nữa, khách hàng có thê theo dõi tiến trình xử lý khiếu nại cho đến khi vấn đề được giải quyết, mang lại cảm giác an tâm

và thuận tiện Một trong những công ty bảo hiểm tiên phong trong việc triển khai chatbot để phục vụ khách hàng 24/7 là Bảo hiểm Vietinbank Chatbot này có khả năng thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, bao gồm mua và tra cứu các gói bảo hiểm,

yêu câu bồi thường, theo dõi tiến trình bồi thường, và gửi khiếu nại đến bộ phận

chăm sóc khách hàng Nhờ có chatbot, đội ngũ tư vấn viên sẽ được giảm tải khối

lượng công việc, vì chatbot có thê sảng lọc các vấn đề của khách hàng Điều này cho phép các tư vấn viên tập trung vào việc giải quyết những vấn đề phức tạp và đòi hỏi chuyên môn cao hơn

1.3.3 Chatbof trong Ngành Tài Chính

¢ Trong ngành tài chính, chatbot cũng đang được sử dụng rộng rãi để tiếp cận khách

hàng mới và hỗ trợ trong việc thực hiện các khoản vay

- Giới thiệu các gói sản phẩm: Tương tự như trong lĩnh vực ngân hàng và bảo hiểm, chatbot giúp các công ty tài chính giới thiệu thông tin chỉ tiết về các gói sản phâm một cách đây đủ và rõ ràng Khách hàng có thê đễ dàng hỏi chatbot đề được tư vấn

về những gói tài chính phù hợp với nhu cầu của họ Chatbot đơn giản hóa quy trình dài và phức tạp, từ đó tăng khá năng hoàn thành quá trình đăng ký ban đầu

- _ Sàảng lọc hồ sơ vay: Chatbot cũng có khả năng tiếp nhận thông tin cá nhân của người dùng để xây dựng hồ sơ khách hàng ban đầu Dựa trên những thông tin mà khách hàng cung cấp, đội ngũ tư vấn viên có thể phân loại và đánh giá khách hàng, từ đó đưa ra những bước tư vấn chuyên sâu nhằm hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng

và hiệu quả nhất

Ví dụ về Chatbot của Công Ty Tài Chính SHB: Chatbot của công ty tài chính SHB có khả năng tiếp nhận thông tin từ khách hàng như họ tên, ngày tháng năm sinh, số CMND, nơi cư trú và số điện thoại Điều này giúp tạo ra cái nhìn tông quan về khách hàng trước khi thông

tin được chuyên đến đội ngũ tư vấn viên Những khách hàng đăng ký thông tin qua chatbot thường là những người có nhu cầu thực sự, do đó, các nhân viên bán bảo hiểm có thê gọi điện tư vấn một cách chỉ tiết nhất, tránh tình trạng các công ty bảo hiểm “khủng bố” điện thoại tới những khách hàng không có nhu cầu

¢ Su Phé Bién cia Chatbot trong Dịch Vụ Tài Chính: Chatbot đã được chấp nhận rộng rãi trong các dịch vụ tài chính trên toàn cầu Tính năng đa kênh và khả năng hiệu ngôn ngữ tự nhiên cho phép chafbot cá nhân hóa trải nghiệm cho từng khách hàng trên nhiều nền tảng khác nhau Thông qua ứng dụng nhắn tin, khách hàng có thê dễ đàng tiếp cận dịch vụ mà trước đây chí có sẵn trong ứng dụng của ngân hàng Tương tác đa kênh không chỉ giúp khách hàng để dàng hơn trong việc giao tiếp với tô chức tài chính mà còn tăng cường khả năng truy cập vào các dịch vụ của tô chức đó

1.3.4 Những hình thức sử dụng chatbot

1.3.4.1 Hỗ trợ khách hàng

Chatbot hỗ trợ khách hàng được biết đến là đạng được sử dụng rộng rãi nhất Điều đầu

tiên khi ai đó nói từ “Chatbot” thì chúng ta thường liên tưởng ngay đến hình thức chatbot hỗ

trợ khách hàng Những loại Chatbot này được hiểu là dang Bot thực hiện các nhiệm vụ mà

đại diện hỗ trợ khách hàng sẽ làm

Các tính năng như sẵn sàng 24/7, trả lời tức thì và tiện nghi trò chuyện trực tiếp khiến

Chatbot trở thành công cụ lý tưởng dé cai thiện dịch vụ khách hàng Nó không chỉ cải thiện

giao tiếp giữa tô chức tài chính và khách hàng mà còn xây dựng mối quan hệ với họ đề có được lòng trung thành của khách hàng

1.3.4.2 Tiếp thị bán hàng

Tiếp thị và bán hàng là trường hợp sử dụng phô biến tiếp theo cua chatbot sau hỗ trợ khách hàng Các Chatbot thông minh có thê cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, có khả năng tương tác lớn hơn, tiếp cận đối tượng rộng hơn, phân tích phản hồi và đữ liệu của khách hàng, gửi thông báo liên quan và đi chuyển khách hàng một cách liền mạch Từ đó giúp nâng cao sự trải nghiệm khách hàng và tăng doanh thu đáng kể

1.3.4.3 Lên lịch cuộc hẹn, đặt chỗ

Các Chatbot lên lịch cuộc hẹn hoặc đặt chỗ là dạng mà bạn thường thay trong cac

ngành Du lịch, hàng không, chăm sóc sức khỏe, khách sạn Các Chatbot này có thê giúp

khách hàng đặt chỗ cho các tô chức tài chính mà họ liên lạc

Một số mẫu cụ thể của Chatbot lên lịch cuộc hẹn, đặt chỗ ta thường thay có thê kê đến như: Bot đặt lịch hẹn phỏng van

Bot đặt lịch hẹn chăm sóc sức khỏe

Bot hỗ trợ đặt vé máy bay, du lịch

Bot đặt phòng khách sạn

Bot đặt vé xem phim

1.4 Các mô hình lý thuyết liên quan

Mô hình dựa trên luật (Rule-Based Models)

M6 hinh dia trén hé théng hoc may (Machine Learning-based Models)

Mô hình dựa trên chuỗi tuần tự (Sequence-to-Sequence Models - Seq2Seq)

Mô hình biến đổi (Transformer-based Models)

Mô hình dựa trên ngữ cảnh (Contextual Chatbots)

Mô hình lai (Hybrid Models)

CHUONG 2 THUC TRANG VE HIEU QUA CUA VIEC SU DUNG CHATBOT VA TRO LY AO TRONG MARKETING DICH VU TÀI CHÍNH

2.1 Tổng quan các nghiên cứu trước đây

2.1.1 Mô hình dựa trên luật (Rule-Based Models)

® Nguyên lý:

- Mô hình chatbot dựa trên luật hoạt động dựa trên việc xây dựng trước các quy tắc,

hoặc luật do con người lập trình Cụ thể, khi người dùng gửi câu hỏi hoặc yêu cầu, chatbot sẽ so khớp các từ khóa hoặc cụm từ trong yêu cầu của người dùng với các mẫu

có sẵn trong hệ thống Mỗi mẫu này sẽ liên kết với một phản hồi cụ thê, đã được lập trình trước Do đó, chatbot không thực sự hiểu ngữ cảnh hoặc ý nghĩa sâu xa của câu

hỏi mà chỉ phản hồi theo các mẫu định sẵn

- _ Ví dụ, nếu người dùng hỏi "Giờ mở cửa của bạn là gì?" và nếu trong cơ sở đữ liệu của chatbot có mẫu câu tương tự, nó sẽ trả lời dựa trên thông tin được lập trình trước, chăng hạn "Chúng tôi mở cửa từ 9h sáng đến 5h chiều."

© Uudiém:

- Dễ kiểm soát: Với mô hình dựa trên luật, các nhà phát triển có thể kiểm soát hoàn toàn các phản hồi của chatbot Tất cả các tỉnh huống đều được dự đoán và lập trình

trước, do đó để dàng kiểm tra và kiểm soát lỗi

- Logic r6 rang: Mỗi luật, hoặc phản hồi, đều được liên kết rõ ràng với một mẫu câu

nhất định, do đó việc xử lý từng câu hỏi của người dùng trở nên rõ ràng và minh

hỏi sự can thiệp của nhà phát triển Điều này có thê trở nên phức tạp khi phải đối mặt với khôi lượng câu hỏi và ngữ cảnh đa dạng của người dùng

2.1.2 Mô hình dựa trên hệ thông học máy (Machine Learning-based Models) Nguyên lý:

Mô hình này sử dụng thuật toán học máy đề xây dựng chatbot có khả năng học hỏi từ

dữ liệu Thay vì dựa trên các mẫu cô định, chatbot học từ một tập dữ liệu lớn gồm các câu hỏi và câu trả lời có sẵn Bằng cách sử dụng các thuật toán phân loại văn bản

và mô hình học máy như hỏi quy logistic, mạng nơ-ron hoặc SVM, chatbot có thể dự đoán phản hỏi thích hợp dựa trên ngữ cảnh và nội dung mà người dùng nhập Các mô hình này cũng có thê sử dụng các phương pháp phân tích ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đề hiểu ngữ cảnh và tạo ra phản hồi tự động mà không cần phải dựa vào mẫu câu có sẵn

Ưu điểm:

Tính tự động hóa cao: Một khi đã được đảo tạo, chatbot có thê tự động đưa ra phản

hồi mà không cần sự can thiệp của cơn người trong từng tình huồng cụ thể

Khả năng mở rộng phạm vi xử lý ngôn ngữ: Hệ thống có thê mở rộng đề xử lý nhiều loại câu hỏi và ngữ cảnh khác nhau, miễn là được cung cấp đủ dữ liệu huấn luyện

Nó có thê giải quyết các câu hỏi không theo khuôn mẫu cô định và có khả năng linh

hoạt cao hơn

Nhược điểm:

Yêu cầu lượng dữ liệu lớn: Chatbot cần được huấn luyện trên một tập đữ liệu rất lớn

để có thê đưa ra phản hồi chính xác Nếu dữ liệu huấn luyện không đủ da dang, chatbot sẽ khó có khả năng dự đoán đúng trong các tình huống không gặp trước đó

Khó kiểm soát hành vi: Vì chatbot học từ đữ liệu và đưa ra phản hồi tự động, đôi khi

nó có thê trả lời không đúng hoặc thậm chí sai lệch, đặc biệt trong các tỉnh huống

phức tạp mà ngữ cảnh không rõ ràng

2.1.3 Mô hình dựa trên chuỗi tuần tự (Sequence-to-Sequence Model - Seq2Seq) Nguyên lý:

Mô hình Seq2Seq là một dạng của mạng nơ-ron hỏi tiếp (RNN), bao gồm hai thành phân chính: bộ mã hóa (encoder) và bộ giải mã (decoder) Bộ mã hóa nhận chuỗi đầu vào dưới dạng văn bản (câu hỏi của người dùng), và chuyền đôi thành một biểu diễn nội tại của ngữ cảnh Sau đó, bộ giải mã sẽ tạo ra chuỗi đầu ra (phản hồi) từ biểu điển này Các mô hình Seq2Seq thường sử dụng biến thê như LSTM (Long Short-Term Memory) hoặc GRU (Gated Recurrent Units) để có thê ghi nhớ và xử lý tốt hơn các

chuỗi đữ liệu dài

Ưu điểm:

Hiệu quả trong xử lý các cuộc hội thoại liên tiếp: Mô hình này có thể nhớ ngữ cảnh

của cuộc hội thoại trước đó, do đó có khá năng phán hồi tự nhiên hơn khi người dùng tiếp tục hỏi nhiều câu liên quan

Xử lý đa ngôn ngữ tốt: Seq2Seq đã được áp dụng thành công trong nhiều ngôn ngữ khác nhau và có thê mở rộng để xử lý các ngữ cảnh đa ngôn ngữ

Nhược điểm:

Mất tính chính xác khi hội thoại kéo dài: Mặc dù LSTM và GRU có khả năng nhớ thông tin trong một chuỗi đài, nhưng chúng có thê gặp khó khăn khi xử lý các chuỗi quá dài hoặc phức tạp, dẫn đến mất ngữ cảnh và giảm chất lượng phản hồi

2.1.4 Mô hình biến đổi (Transformer-based Models)

Nguyên lý:

Mô hình Transformer là một bước tiền lớn trong việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nôi bật voi cac m6 hinh GPT (Generative Pre-trained Transformer) va BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) Thay vì chỉ dựa vào các mối liên kết tuần tự như trong RNN, Transformer str dung co ché Attention dé tap trung vào các từ hoặc cụm từ quan trọng trong câu, giúp hiểu ngữ cảnh rộng hơn

Uu diém:

- Hiéu suat cao trong viéc hiéu ngit canh phitc tap: Nho co ché Attention, Transformer

có khả năng phân tích ngữ cảnh toàn điện hơn, từ đó tạo ra các phản hồi phù hợp với

các tỉnh huống hội thoại phức tạp

- _ Xử lý hội thoại mượt mà hơn: Do có khả năng nắm bắt ngữ cảnh tốt, chatbot sử dụng

mô hình Transformer thường đưa ra phản hồi tự nhiên và liên kết hơn trong hội thoại

Nhược điểm:

- _ Yêu câu tài nguyên tính toán lớn: Mô hình Transformer đòi hỏi khả năng tính toán

cao, đòi hỏi phan cứng mạnh mẽ và dung lượng bộ nhớ lớn để đào tạo và vận hành

- Có thể tạo ra câu trả lời không đứng: Trong một số trường hợp, mô hình Transformer có thể dự đoán câu trả lời sai hoặc không liên quan nếu đữ liệu huấn luyện không đủ chất lượng hoặc ngữ cảnh không rõ ràng

2.1.5 M6 hinh dwa trén ngit canh (Contextual Chathots)

Nguyên lý:

Contextual chatbot git lai thong tin từ các cuộc hội thoại trước đó dé phan hồi phủ hợp

hơn trong các câu hỏi liên tiếp Nó không chỉ phân tích từng câu hỏi riêng lẻ mà còn sử

dụng thông tin từ các câu trước đó đề hiểu rõ hơn mục tiêu hoặc vẫn đề mà người dùng

đang cô gắng giải quyết

Ưu điểm: Tạo cảm giác hội thoại tự nhiên hơn: Vì chatbot lưu giữ ngữ cảnh, nó có thé

xử lý tốt hơn các cuộc trò chuyện phức tạp hoặc đài hơi, giúp tạo cảm giác liền mạch

và tự nhiên hơn cho người dùng

Nhược điểm: Quản lý ngữ cảnh phức tạp: Việc duy trì ngữ cảnh qua nhiều lượt hội thoại có thể dẫn đến các vấn đề về quản lý bộ nhớ và đễ gặp lỗi nêu không được xử lý chính xác

2.1.6 M6 hinh lai (Hybrid Models)

Nguyên lý:

Mô hình lai kết hợp các yêu tố của cả mô hình dựa trên luật và mô hình học máy, tận dụng ưu điểm của cả hai Chang han, chatbot co thé sử dụng luật đề xử lý các câu hỏi đơn giản hoặc đã được dự đoán trước, trong khi dựa vào học máy để xử lý các câu hỏi phức tạp hơn

Ưu điểm:

Tăng độ chính xác: Chatbot có thể đưa ra các phản hồi chính xác cho cả những câu hỏi đơn giản và phức tạp bằng cách sử đụng các mô hình khác nhau tùy vào tình huống

Tính linh hoạt: Bằng cách kết hợp nhiều mô hình, chatbot có thể linh hoạt xử lý nhiều

loại câu hỏi và tình huống hơn

® _ Nhược điểm: Phức tạp trong thiết kế và bao tri

2.2 Khoảng trồng nghiên cứu trước đây

Một số khoảng trồng trong nghiên cứu chatbot:

Hiểu ngữ cảnh phức tạp và cảm xúc: Chatbot hiện tại thường gặp khó khăn trong việc hiểu và phản hồi các tình huỗng ngữ cảnh phức tạp hoặc hiều sâu sắc về cảm xúc và sắc thái trong hội thoại

Khả năng học từ người dùng: Mặc dù chatbot có thê được đào tạo từ lượng dữ liệu lớn, khả năng thích nghi và học từ tương tác thực tế với người dùng vẫn còn hạn chế Việc

xây dựng chatbot có khả năng tự học hỏi va cải thiện theo thời gian là một khoảng

trồng cần nghiên cứu thêm

Tương tác tự nhiên và không ràng buộc: Nhiều chatbot hiện tại chỉ hỗ trợ hội thoại dựa

trên các quy tắc cứng nhắc hoặc trong các ngữ cảnh hạn chế Việc phát triển chatbot co thể thực hiện các cuộc trò chuyện tự nhiên như con người, không bị hạn chế bởi các

Đạo đức và quyền riêng tư: Việc chatbot thu thập và xử lý dữ liệu cá nhân của người dùng vẫn còn nhiều lo ngại về quyền riêng tư và bảo mật Nghiên cứu vẻ các quy tắc đạo đức và cách bảo vệ quyền riêng tư trong các tương tác chatbot là một lĩnh vực chưa được nghiên cứu đầy đủ

Kha năng tích hợp đa ngôn ngữ: Mặc dù có nhiều chatbot hỗ trợ nhiều ngôn ngữ, nhưng khả năng hiểu và giao tiếp hiệu quả trong các ngôn ngữ không phải tiếng Anh hoặc trong các môi trường ngôn ngữ đa dạng vẫn còn nhiều hạn chế

Ứng dụng trong các lĩnh vực chuyên môn: Nhiều lĩnh vực chuyên môn như y tế, luật pháp, tài chính vẫn chưa có chatbot đủ thông minh và đáng tin cậy để hỗ trợ công việc chuyên môn phức tạp

2.3 Đóng góp của nghiên cứu trước đây

Trong lĩnh vực địch vụ tài chính, nghiên cứu về chatbot đã mang lại nhiều đóng góp quan trọng, giúp các tô chức tài chính nâng cao hiệu quả hoạt động và cung cấp trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng Một số đóng góp chính bao gồm:

Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Chatbots giúp xử lý các câu hỏi thường gặp liên

quan đến tài khoản, số dư, lịch sử giao dịch, và các dịch vụ ngân hàng cơ bản Điều

này giảm tải công việc cho nhân viên hỗ trợ và tăng cường tính hiệu quả trong việc giải quyết vẫn đề nhanh chóng cho khách hàng

Cải thiện khả năng tư vấn tài chính: Chatbots trong tài chính có thể cung cấp các đề

xuất, tư vấn đầu tư cá nhân hóa dựa trên hành vi và mục tiêu tài chính của khách hàng,

giúp họ ra quyết định tốt hơn Ví dụ, chatbot có thể đề xuất gói tiết kiệm hoặc đanh mục đầu tư phù hợp với hồ sơ rủi ro và nhu câu của khách hàng

Tiết kiệm chỉ phí và tăng hiệu quả vận hành: Với khá năng làm việc 24/7, chatbot giúp các ngân hàng và tô chức tài chính giảm chỉ phí nhân sự, tự động hóa nhiều quy trình

và xử lý nhiều yêu cầu cùng lúc mà không cần sự can thiệp của con người

Tăng cường bảo mật và phòng chống gian lận: Chatbots có thể giám sát hoạt động tài khoản đề phát hiện các giao địch bất thường và cảnh báo khách hàng về những rủi ro tiềm an Chung co thé hướng dẫn người dùng qua các bước bảo mật như xác thực 2

yếu tô và đảm bảo dữ liệu cá nhân được bảo vệ