Hỗ trợ nâng cao cho từng lượt tương tác trên OpenAI

Nội dung này thuộc loạt bài giới thiệu cách OpenAI xây dựng các giải pháp của riêng mình dựa trên công nghệ của chúng tôi.

Trước đây, hỗ trợ thường đồng nghĩa với các hàng chờ, phiếu yêu cầu và thông lượng. Nhưng tại OpenAI, chừng đó là chưa đủ. Chúng tôi phục vụ hàng trăm triệu người dùng, xử lý hàng triệu yêu cầu mỗi năm, và chứng kiến khối lượng đó tăng theo cấp số nhân qua từng năm.

Nhiều tổ chức phải đối mặt với bài toán quy mô. Nhưng không nhiều tổ chức phải xử lý cả bài toán quy mô lẫn mô hình tăng trưởng nóng. Hầu như không có tổ chức nào vừa phải đối mặt với cả hai vấn đề trên; đồng thời lại phải phát triển chính công nghệ có thể làm thay đổi cục diện. Bài toán phức hợp đó đã tạo cho chúng tôi vị thế đặc biệt để tư duy lại về hệ thống hỗ trợ một cách toàn diện.

Vấn đề của dịch vụ hỗ trợ không nằm ở số lượng yêu cầu. Nó nằm ở thách thức về kỹ thuật và thiết kế vận hành. Vì vậy, chúng tôi đã xây dựng một yếu tố khác biệt: mô hình vận hành mà ở đó mỗi lượt tương tác đều sẽ góp phần cải thiện chất lượng lượt tương tác tiếp sau đó.

Nhóm Vận hành muốn đi xa hơn nhiều so với việc chỉ sử dụng chatbot để chuyển hướng các câu hỏi hỗ trợ. Tầm nhìn của nhóm là: tái định hình dịch vụ hỗ trợ thành một mô hình do AI vận hành, có khả năng liên tục học hỏi và cải thiện.

Ở trung tâm là ba khối nền tảng:

• Hình thức tương tác. Nơi người dùng tương tác với các hệ thống hỗ trợ. Chat, gửi email và gọi điện, nhưng mức độ hỗ trợ được tích hợp trực tiếp trong sản phẩm ngày càng tăng.
• Kiến thức. Không chỉ là các tài liệu tĩnh mà là các hướng dẫn sống động, liên tục được cải thiện dựa trên nội dung trò chuyện thực tế, các chính sách và ngữ cảnh.
• Công cụ đánh giá và bộ phân loại. Các định nghĩa chung về chất lượng được xây dựng bởi cả phần mềm lẫn con người, cùng với các công cụ để đo lường, cải thiện và làm rõ phản hồi.

Những cấu phần này không tồn tại tách biệt. Chúng tạo thành một vòng lặp. Một khuôn mẫu, khi được phát hiện trong các cuộc trò chuyện bối cảnh doanh nghiệp, có thể được dùng để xây dựng mục FAQ (Các câu hỏi thường gặp) cho lập trình viên. Nội dung đánh giá cho một trường hợp cụ thể sẽ tăng tính hữu ích của mô hình cho hàng nghìn trường hợp khác. Và bởi vì chính các yếu tố cơ bản đó là căn cứ cho mọi hình thức tương tác — chat, email, thoại — nên các nội dung cải tiến sẽ tự động được mở rộng trên tất cả các kênh.

Vai trò của nhân viên hỗ trợ đang thay đổi. Mục tiêu của chúng tôi là chuyển đổi mô hình từ chủ yếu xử lý công việc mang tính giao dịch sang trở thành một phần của quá trình xây dựng tổng thể. Họ có thể đóng góp vào kiến trúc, cả trực tiếp bằng cách triển khai thay đổi từ cấp cơ sở, lẫn gián tiếp thông qua các công việc hàng ngày.

Nhân viên hỗ trợ sẽ đánh dấu các lượt tương tác nên được sử dụng làm tình huống kiểm thử, đề xuất và triển khai bộ phân loại khi phát hiện mô hình mới, thậm chí tạo nguyên mẫu các quy trình tự động hóa đơn giản để khắc phục các lỗ hổng chu trình chỉ trong vài ngày. Việc huấn luyện cũng thay đổi, không chỉ xoay quanh các chính sách mà còn tập trung vào việc đánh giá các lượt tương tác, xác định những lỗ hổng trong cấu trúc và áp dụng trở lại các yếu tố cải tiến.

Cách tiếp cận mới hướng tới việc đảm bảo nhân viên hỗ trợ không chỉ là người phản hồi mà còn là những người kiến tạo.

Kết quả là một tổ chức hỗ trợ không còn được định nghĩa bởi khối lượng xử lý, mà bởi khả năng thích ứng và phát triển. Mỗi người không chỉ phục vụ người dùng mà còn chủ động cải thiện hệ thống phục vụ cho tất cả người dùng.

Việc xây dựng hệ thống hỗ trợ theo cách này chỉ khả thi nhờ sử dụng nền tảng của OpenAI.

• Thông qua SDK tác nhân, chúng tôi có thể mặc định quan sát và ghi lại mọi bước thực hiện. Chúng tôi có thể tái hiện các lượt chạy, kiểm tra lệnh gọi công cụ (tool call) và gỡ lỗi nguyên nhân gốc tức thì.
• API phản hồi giúp phân loại kiểm tra giọng điệu, độ chính xác và việc tuân thủ chính sách.
• API thời gian thực cho phép triển khai chức năng hỗ trợ bằng giọng nói.
• Bảng thông tin Đánh giá của OpenAI cho phép đo lường và dễ dàng trực quan hóa chất lượng theo thời gian.

Bởi vì các yếu tố cơ bản của nền tảng luôn sẵn sàng nên chúng tôi tiết kiệm được thời gian ghép nối các hệ thống và tập trung nhiều hơn vào công việc quan trọng: xác định tiêu chuẩn chất lượng, đo lường và cải thiện nó.

Chúng tôi đã bắt đầu với một hệ thống hỏi đáp đơn giản và nó hoạt động hiệu quả. Nhờ SDK tác nhân, chúng tôi nhanh chóng mở rộng sang các tác vụ linh hoạt như hoàn tiền, xuất hóa đơn, tra cứu sự cố. Khi các mô hình ngày càng được cải thiện nhờ ngữ cảnh rộng hơn, Nghiên cứu sâu, cùng các năng lực tự chủ của tác nhân mạnh mẽ hơn, chúng tôi có thể tận dụng kết quả cải tiến này ngay lập tức.

Các bản đánh giá biến các cuộc trò chuyện thông thường thành bài kiểm tra thực tế. Chúng xác định chuẩn mực của “xuất sắc” — không chỉ là giải quyết vấn đề, mà còn giải quyết vấn đề một cách lịch sự, rõ ràng và nhất quán. Nhân viên hỗ trợ đóng vai trò trực tiếp ở đây, đánh dấu các ví dụ tốt và kém để hoàn thành bài đánh giá, sau đó những bản đánh giá này được vận hành liên tục trong hệ thống để định hướng cách mô hình hoạt động.

“Thông thường khi gặp vấn đề, bạn chỉ muốn được trợ giúp càng nhanh càng tốt. Nhờ sử dụng các công cụ AI của mình, chúng tôi có thể nhận được phản hồi nhanh hơn rất nhiều, và quan trọng không kém đó là chúng tôi biết khi nào mô hình không nên trả lời”, Jay Patel, Kỹ sư Phần mềm, bộ phận Tự động hóa Dịch vụ Hỗ trợ, cho biết.

Việc học hỏi vẫn tiếp tục ngay cả sau khi đã xử lý xong sự cố. Các mô hình mẫu được đưa trở lại để cải thiện kiến thức, quy trình tự động hóa và thiết kế sản phẩm. Hệ thống tích lũy và cải thiện theo thời gian: trả lời người dùng nhanh hơn, cập nhật vòng phản hồi sâu sát hơn cho nhà phát triển, và liên tục nâng cao tiêu chuẩn chất lượng trên mọi hình thức hỗ trợ.

Và không chỉ có AI học hỏi. Tổ chức cũng học hỏi theo đó. Các chuyên gia nhận biết những điểm hạn chế của mô hình, xây dựng tiêu chí phân loại mới và đóng góp các bộ dữ liệu hỗ trợ việc tinh chỉnh. Bảng quan sát giúp đo lường chất lượng, cho biết mức độ cải thiện về hiệu suất theo thời gian.

Sự chuyển biến lớn nhất không nằm ở công nghệ, mà ở con người và cách thức tổ chức định nghĩa thành công. Nhân viên hỗ trợ được ghi nhận không chỉ nhờ khả năng xử lý sự cố, mà còn nhờ năng lực nâng cao kiến thức, cải thiện mô hình và phát triển hệ thống. Những nhà lãnh đạo đang tìm kiếm một kiểu đồng đội mới: một người vừa có sự thấu hiểu khi giao tiếp với khách hàng, vừa có khả năng thiết kế; kết hợp kỹ năng hỗ trợ với bản tính hiếu kỳ để giúp cải thiện hệ thống.

Và tầm nhìn của chúng tôi là dịch vụ hỗ trợ không còn là một nơi mà bạn phải tìm đến. Dịch vụ này trở thành hành động, được tích hợp vào mọi phần của sản phẩm. Người dùng không còn phải “mở một phiếu yêu cầu”. Họ đơn giản là sẽ được hỗ trợ đúng nhu cầu, ngay tại chỗ.

Khởi đầu chỉ như một giải pháp cho vấn đề tăng trưởng, giờ đây dịch vụ hỗ trợ đã trở thành mô hình chứng minh khả năng hợp tác giữa con người và AI: cùng nhau làm việc, thích ứng và không ngừng hoàn thiện.