№ 27
Agent AI đa ngôn ngữ hỗ trợ khách quốc tế tra cứu và lựa chọn dịch vụ Vinpearl/Vinwonder theo nhu cầu, ngân sách; đồng thời hướng dẫn xử lý sự cố thanh toán và tự động chuyển yêu cầu phức tạp đến nhân viên qua ticket.
Sự đa dạng trong hệ sinh thái dịch vụ Vinpearl tạo ra nguồn dữ liệu lớn về điểm đến, khách sạn, phòng nghỉ, vui chơi, tiện ích và chương trình ưu đãi. Tuy nhiên, đối với khách du lịch quốc tế, rào cản ngôn ngữ cùng việc phải xử lý quá nhiều thông tin khiến quá trình tìm kiếm, so sánh và lựa chọn dịch vụ trở nên phức tạp và mất nhiều thời gian. Vì vậy, khách hàng cần một phương thức tương tác tự nhiên thông qua hội thoại, nơi họ có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ của mình và nhanh chóng nhận được các gợi ý phù hợp từ hệ thống AI dựa trên nhu cầu cá nhân. Bên cạnh nhu cầu tư vấn du lịch, khách hàng còn có thể gặp các sự cố như thanh toán thất bại, giao dịch bị từ chối, bị trừ tiền nhiều lần, yêu cầu hoàn tiền, thay đổi hoặc hủy đặt chỗ. Những trường hợp liên quan đến giao dịch và thông tin cá nhân cần được nhận diện chính xác, hướng dẫn kịp thời hoặc chuyển đến nhân viên hỗ trợ.
Dự án xây dựng một AI Agent tư vấn du lịch và hỗ trợ thanh toán đa ngôn ngữ dành cho khách hàng Vinpearl. Hệ thống có khả năng tiếp nhận yêu cầu bằng nhiều ngôn ngữ, duy trì ngữ cảnh hội thoại và chủ động hỏi thêm khi khách chưa cung cấp đủ thông tin.
Agent hỗ trợ các nghiệp vụ chính:
Hệ thống được xây dựng theo kiến trúc frontend–backend:
Luồng xử lý chính của agent gồm:
Cơ sở tri thức của hệ thống đã được tổ chức theo nhiều nhóm nghiệp vụ:
Dữ liệu được truy xuất theo nội dung câu hỏi, địa điểm, nhu cầu và loại dịch vụ. Agent chỉ sử dụng thông tin có trong nguồn dữ liệu để trả lời, không bị ảo giác.
Giao diện hiện hỗ trợ năm ngôn ngữ chính:
Backend có khả năng nhận diện ngôn ngữ dựa trên nội dung của từng tin nhắn. Nếu khách thay đổi ngôn ngữ trong quá trình trò chuyện, agent sẽ điều chỉnh ngôn ngữ phản hồi theo yêu cầu hiện tại thay vì phụ thuộc hoàn toàn vào ngôn ngữ giao diện.
Hệ thống phân biệt giữa yêu cầu cung cấp thông tin và yêu cầu cần thao tác trên trường hợp cụ thể.
Đối với các vấn đề phổ biến, agent có thể cung cấp hướng dẫn tự xử lý dựa trên dữ liệu hiện có. Ví dụ:
Đối với trường hợp cần kiểm tra giao dịch hoặc hồ sơ cá nhân, agent không tự ý truy cập hay thay đổi dữ liệu của khách. Hệ thống sẽ chuyển yêu cầu thành ticket khi khách cần:
Để tạo ticket, hệ thống yêu cầu họ tên và ít nhất một phương thức liên hệ như email hoặc số điện thoại. Ticket lưu lại nội dung yêu cầu, lý do chuyển tiếp và lịch sử hội thoại để nhân viên có đủ thông tin tiếp nhận.
Dự án có tính khả thi cao vì các thành phần chính đã được triển khai, bao gồm:
Việc chia quy trình thành các node độc lập giúp hệ thống dễ kiểm thử, bảo trì và mở rộng. Kiến trúc hiện tại cũng cho phép bổ sung nguồn dữ liệu hoặc nghiệp vụ mới mà không phải xây dựng lại toàn bộ agent.
Trong tương lai (không phải phase 2), hệ thống có thể được mở rộng theo các hướng: