Kết quả đo được
Tóm tắt dự án
| Giải pháp | Xây dựng luồng thoại tự động trên Twilio, tự nghe 100% cuộc gọi đến, ghi âm và lưu lại lịch sử cuộc gọi để không còn cuộc nào bị mất dấu vết. |
|---|---|
| Công nghệ | Twilio Voice & SIP · Google Dialogflow · PostgreSQL · Google Cloud |
| Kết quả chính | Tỷ lệ tự động hoá: 100% · Cuộc gọi lỗi: 0 · Thời gian xử lý trung bình — phiên đo 1: 10.0sec |
Bối cảnh dự án
Cuộc gọi đến tổng đài 24/7 nếu không ai nghe máy ngoài giờ sẽ mất luôn, không để lại bản ghi nào để xử lý sau. Nhân viên trực ca phải đoán cuộc nào khẩn cấp trong vài giây, không có tiêu chí chung giữa các ca. VAON xây dựng PoC "TelAI": AI tự nghe máy, trò chuyện với người gọi, phân loại mức khẩn cấp ngay trong cuộc gọi, và đẩy lên dashboard theo thời gian thực. Trên bộ dữ liệu demo: tỷ lệ tự động hoá đạt 100%, 0 cuộc gọi lỗi, thời gian xử lý trung bình 10,0 giây và 33,0 giây ở hai phiên đo riêng biệt (ghi cả hai, không chọn số đẹp hơn). Một cuộc gọi thử qua Twilio Dev Phone xuất hiện trên dashboard ngay khi cuộc gọi còn đang diễn ra. Kịch bản minh hoạ: tổng đài kiểu phòng khám thú y, không phải khách hàng thật.
Thách thức
Cuộc gọi ngoài giờ không ai nghe sẽ mất hoàn toàn, không có bản ghi để xử lý sau
Tổng đài truyền thống ngoài giờ hành chính không có người trực sẽ bỏ lỡ cuộc gọi. Không có bản ghi âm, không có số điện thoại, không có gì để gọi lại hay đánh giá mức độ khẩn cấp sau đó.
Nhân viên trực phải đánh giá mức khẩn cấp trong vài giây, không có tiêu chí chung giữa các ca
Mỗi cuộc gọi, người trực phải tự quyết định đây là cấp cứu hay có thể chờ, dựa trên cảm tính. Tiêu chí đánh giá thay đổi theo từng người, từng ca trực, dẫn đến xử lý không nhất quán.
Không có số liệu vận hành: bao nhiêu cuộc gọi mỗi ngày, bao nhiêu cuộc lỗi, xử lý mất bao lâu
Không có cách nào biết tổng đài đang hoạt động tốt hay không nếu không có số liệu. Không rõ khối lượng cuộc gọi hàng ngày, tỷ lệ lỗi, hay thời gian xử lý trung bình để cải thiện.
Ca khẩn cấp chỉ được phát hiện muộn, khi có người mở lại log hoặc nghe lại bản ghi âm
Nếu không ai chủ động kiểm tra, một cuộc gọi khẩn cấp có thể nằm im trong hệ thống hàng giờ. Phát hiện muộn đồng nghĩa với phản hồi muộn, đúng lúc tốc độ phản hồi quan trọng nhất.
Giải pháp của VAON
Xây dựng luồng thoại tự động trên Twilio, tự nghe 100% cuộc gọi đến, ghi âm và lưu lại lịch sử cuộc gọi để không còn cuộc nào bị mất dấu vết.
Phân loại mức khẩn cấp ngay trong lúc gọi, gắn nhãn màu/icon tương ứng, hiển thị trực tiếp trên bảng nhật ký khẩn cấp để người trực không phải đoán.
Tính toán số liệu vận hành hàng ngày, hiển thị qua 4 thẻ dashboard: số cuộc gọi hôm nay, số cuộc gọi lỗi, thời gian xử lý trung bình, tỷ lệ tự động hoá.
Đẩy trạng thái cuộc gọi lên giao diện qua Server-Sent Events, bảng nhật ký cập nhật ngay khi cuộc gọi đang diễn ra, không cần tải lại trang.
Chọn Dialogflow làm bộ máy hội thoại và phân loại cho PoC này thay vì chờ so sánh với mô hình GPT: mục tiêu của PoC là chứng minh luồng đầu-cuối hoạt động (nghe máy, phân loại, hiển thị real-time), không phải benchmark mô hình. Dialogflow cho luồng ổn định và độ trễ dự đoán được, đủ để đo. So sánh với GPT là bước riêng, thực hiện sau, nằm ngoài phạm vi PoC này.
Giá trị mang lại
Tỷ lệ tự động hoá đạt 100% trên bộ dữ liệu demo
Thẻ số liệu "tỷ lệ tự động hoá" trên dashboard đọc 100% trong phiên đo cùng ngày với 3 cuộc gọi ghi nhận. Mọi cuộc gọi trong phiên này đều được AI xử lý trọn vẹn, không cần người can thiệp.
0 cuộc gọi lỗi trong cả hai phiên đo
Thẻ "số cuộc gọi lỗi" đọc 0 ở cả hai phiên đo được ghi lại. Không có cuộc gọi nào bị rớt hay xử lý sai trong dữ liệu demo hiện có.
Thời gian xử lý trung bình 10,0 giây và 33,0 giây mỗi cuộc
Thẻ "thời gian xử lý trung bình" ghi nhận hai con số khác nhau ở hai phiên đo riêng biệt: 10,0 giây và 33,0 giây. Cả hai được báo cáo đầy đủ, phản ánh đúng biến động thực tế thay vì chọn số thấp hơn.
Cập nhật thời gian thực được xác minh bằng một cuộc gọi thật
Ảnh chụp màn hình chia đôi cho thấy cuộc gọi qua Twilio Dev Phone đang diễn ra, song song với bảng trạng thái trên dashboard tự động điền số điện thoại, thời gian bắt đầu và nhãn khẩn cấp ngay lập tức.
Bảng kết quả & cách đo
| Chỉ số | Trước | Sau | Thay đổi | Cách đo |
|---|---|---|---|---|
| Tỷ lệ tự động hoá | — | 100% | — | Đọc trực tiếp từ thẻ "Tự động hoá" trên dashboard demo, trong phiên đo có 3 cuộc gọi ghi nhận trong ngày — không cuộc gọi nào cần người can thiệp. |
| Cuộc gọi lỗi | — | 0 | — | Thẻ "Cuộc gọi lỗi" trên dashboard demo đọc 0 ở cả hai phiên đo được ghi nhận — không cuộc gọi nào bị rớt hoặc xử lý sai. |
| Thời gian xử lý trung bình — phiên đo 1 | — | 10.0sec | — | Thẻ "Thời gian trung bình" trên dashboard demo, ở phiên đo có 1 cuộc gọi ghi nhận trong ngày. |
| Thời gian xử lý trung bình — phiên đo 2 | — | 33.0sec | — | Thẻ "Thời gian trung bình" trên dashboard demo, ở phiên đo có 3 cuộc gọi ghi nhận trong ngày. |
Giới hạn hiện tại
-
1
Khả năng đa ngôn ngữ chưa có bằng chứng demo. Thiết kế mô tả AI chào bằng tiếng Nhật mặc định, tự nhận diện ngôn ngữ từ câu trả lời đầu tiên, hỗ trợ tiếng Nhật/Anh/Việt, và quay về tiếng Nhật nếu không hỗ trợ — nhưng chưa có cuộc gọi ghi lại nào cho thấy việc chuyển ngôn ngữ thực tế. Đây là phạm vi thiết kế, chưa phải kết quả đã đo.
-
2
Chưa chạy so sánh Dialogflow với mô hình GPT. Việc này mới được ghi nhận trong kế hoạch nội bộ, chưa thực hiện, nên chưa có kết luận mô hình nào xử lý tốt hơn.
-
3
Tỷ lệ tự động hoá 100% dựa trên mẫu demo nhỏ (ba cuộc gọi trong một ngày), chưa phải SLA đã kiểm chứng trên lưu lượng sản xuất thật.
-
4
Phạm vi PoC là kịch bản tổng đài giả định, chưa triển khai vào môi trường sản xuất thật. Chưa có dữ liệu về khối lượng cuộc gọi giờ cao điểm, cuộc gọi đồng thời, hay âm thanh ồn của môi trường thực tế.
Công nghệ
Dự án liên quan
Doanh nghiệp bạn gặp bài toán tương tự?
Đặt lịch tư vấn 30 phút với đội kỹ thuật VAON, hoặc xem các dịch vụ liên quan tới case study này.