Trong thời đại thông tin phát triển nhanh chóng hiện nay, quản lý tri thức một cách hiệu quả là chìa khóa cho sự thành công của mọi tổ chức. Tuy nhiên, doanh nghiệp đang phải vật lộn với thách thức của việc khai thác và tổ chức dữ liệu để tận dụng tối đa kiến thức trong bối cảnh thông tin ngày càng phong phú.
Thách thức lớn trong quản lý tri thức là việc thông tin bị phân mảnh trên nhiều nền tảng và cơ sở dữ liệu khác nhau, gây khó khăn cho việc hợp tác và chia sẻ kiến thức, cũng như làm giảm hiệu quả truy cập thông tin cần thiết. Sự gia tăng của dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu, email, và nội dung truyền thông xã hội cũng tạo ra rào cản trong việc trích xuất thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ. Đảm bảo tính chính xác và liên quan của thông tin cũng là một thách thức, vì thông tin lỗi thời hoặc sai lệch có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định và niềm tin vào kho tri thức.
Sự ra đời của trí tuệ nhân tạo thế hệ mới (genAI) đã mang lại một bước ngoặt trong cách thức quản lý tri thức. AI tạo sinh, với sự hỗ trợ của các thuật toán học máy tiên tiến, đang trở thành công cụ mạnh mẽ giúp giải quyết các thách thức của quản lý tri thức. Nhờ vào AI tạo sinh , các doanh nghiệp không chỉ cải thiện quy trình quản lý tri thức mà còn mở ra cơ hội mới cho hiệu quả, đổi mới và hiểu biết chiến lược.
AI tạo sinh đang trở thành một lực lượng biến đổi trong lĩnh vực quản lý tri thức, cung cấp cho các tổ chức những công cụ và khả năng cần thiết để đối mặt với thách thức của kỷ nguyên số một cách tự tin và linh hoạt. Với sức mạnh của AI tạo sinh, các doanh nghiệp có thể quản lý sự phức tạp của thời đại thông tin một cách hiệu quả.
Hiểu về quản lý tri thức (Knowledge Base Management)
Quản lý tri thức, hay quản lý cơ sở kiến thức, là quá trình thu thập, sắp xếp, bảo quản và phân phối kiến thức và thông tin trong một tổ chức để hỗ trợ việc học hỏi, đưa ra quyết định và sáng tạo. Điều này bao gồm việc phát triển các hệ thống và chiến lược để xác định, thu thập và chia sẻ tài nguyên tri thức, gồm cả kiến thức được biểu đạt rõ ràng (dữ liệu có thể nhìn thấy, được ghi chép như tài liệu, cơ sở dữ liệu và quy trình) và kiến thức ẩn (kiến thức không hữu hình, kinh nghiệm cá nhân).
Cốt lõi của quản lý tri thức là:
- Thu thập kiến thức: Đây là việc xác định và thu thập kiến thức, thông tin quý giá trong tổ chức, dù là dưới hình thức tài liệu, cơ sở dữ liệu, hay kỹ năng cá nhân.
- Sắp xếp kiến thức: Sau khi thu thập, kiến thức cần được sắp xếp một cách có tổ chức và dễ dàng truy cập. Điều này có thể liên quan đến việc phân loại thông tin, tạo danh mục và cấu trúc cơ sở dữ liệu để thuận tiện trong việc tìm kiếm.
- Bảo quản kiến thức: Cần bảo quản kiến thức một cách an toàn và đáng tin cậy để bảo đảm tính nguyên vẹn và khả năng truy cập lâu dài. Điều này có thể đòi hỏi việc sử dụng kho kiến thức, hệ thống quản lý tài liệu và các nền tảng hợp tác.
- Phân phối kiến thức: Mục đích cuối cùng là đảm bảo kiến thức có thể đến tay những người cần đến nó. Điều này đòi hỏi việc tạo điều kiện và nền tảng để phân phối kiến thức giữa các nhóm, bộ phận và địa điểm khác nhau.
- Ứng dụng kiến thức: Quản lý tri thức không chỉ giới hạn ở việc lưu trữ và phân phối thông tin mà còn bao gồm việc áp dụng kiến thức để cải thiện quyết định, giải quyết vấn đề và đổi mới trong tổ chức. Điều này yêu cầu kiến thức không chỉ dễ truy cập mà còn phải thực tiễn và phù hợp với nhu cầu của người sử dụng.
AI tạo sinh trong quản lý tri thức là gì?
AI tạo sinh trong quản lý tri thức liên quan đến việc tận dụng các thuật toán tiên tiến để tạo, phân tích và tối ưu hóa tài sản tri thức trong một tổ chức. Bằng cách khai thác các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, Generative AI biến đổi dữ liệu phi cấu trúc thành thông tin chi tiết có thể hành động, hợp lý hóa quy trình làm việc, tăng cường ra quyết định và tạo điều kiện cộng tác trên các lĩnh vực khác nhau.
Trong quản lý tri thức, AI có thể được sử dụng cho nhiều mục đích khác nhau:
- Quản lý nội dung: Các thuật toán AI tạo sinh có thể hỗ trợ tổ chức, phân loại và gắn thẻ các tài sản tri thức như tài liệu, bài viết và nội dung đa phương tiện. Điều này giúp truy xuất và sử dụng thông tin hiệu quả.
- Tìm kiếm và truy xuất: Các kỹ thuật AI tạo sinh như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể cải thiện khả năng tìm kiếm trong kho kiến thức. Các hệ thống này có thể hiểu các truy vấn của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên và truy xuất thông tin liên quan từ một lượng lớn dữ liệu.
- Khám phá kiến thức: GenAI có thể phân tích các bộ dữ liệu lớn để khám phá các mẫu, xu hướng và hiểu biết ẩn, do đó hỗ trợ khám phá kiến thức. Điều này có thể đặc biệt hữu ích để trích xuất thông tin chi tiết có thể hành động từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu văn bản, email và phương tiện truyền thông xã hội.
- Cá nhân hoá: Các hệ thống đề xuất được hỗ trợ bởi GenAI có thể cá nhân hóa việc cung cấp kiến thức dựa trên sở thích, vai trò và tương tác trong quá khứ của người dùng. Điều này nâng cao trải nghiệm người dùng và đảm bảo rằng các cá nhân nhận được thông tin phù hợp nhất.
- Tự động hóa: AI có thể tự động hóa các tác vụ quản lý tri thức lặp đi lặp lại như gắn thẻ, định tuyến và cập nhật nội dung, giải phóng nguồn nhân lực cho các hoạt động chiến lược hơn.
GenAI trong quản lý tri thức đại diện cho thế hệ công nghệ AI tiếp theo định hình lại cách các tổ chức nắm bắt, quản lý và tận dụng tài sản tri thức để thúc đẩy sự đổi mới và khả năng cạnh tranh.
Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh trong quản lý tri thức
AI tạo sinh cung cấp một số trường hợp sử dụng hấp dẫn trong quản lý tri thức:
Tạo nội dung: AI tạo sinh có thể sản xuất nội dung chất lượng cao như bài viết, báo cáo, tóm tắt và đoạn mã dựa trên các kho tri thức hiện có. Khả năng này giúp hợp lý hóa quy trình tạo nội dung và đảm bảo tính nhất quán về phong cách và giọng điệu trên nhiều tài liệu khác nhau.
Tóm tắt tri thức: AI tạo sinh có thể tự động tóm tắt các tài liệu dài, tài liệu nghiên cứu hoặc bài báo thành các định dạng ngắn gọn và dễ tiếp thu. Điều này giúp người dùng nhanh chóng nắm bắt các thông tin quan trọng mà không cần đọc qua toàn bộ tài liệu.
Hệ thống trả lời câu hỏi: Các mô hình AI tạo sinh có thể cung cấp năng lượng cho các hệ thống trả lời câu hỏi, nơi người dùng có thể đặt câu hỏi và nhận được câu trả lời liên quan từ cơ sở tri thức. Những hệ thống này tăng cường truy xuất thông tin và tạo điều kiện tiếp cận nhanh chóng với tri thức cần thiết.
Đề xuất cá nhân hóa: Các thuật toán AI tạo sinh có thể phân tích sở thích của người dùng, tương tác lịch sử và mô hình tiêu thụ tri thức để tạo ra các đề xuất cá nhân hóa. Điều này giúp người dùng khám phá nội dung phù hợp với sở thích và nhu cầu cụ thể của họ, cải thiện khả năng khám phá và lưu giữ tri thức.
Dịch ngôn ngữ: AI tạo sinh vượt trội trong các nhiệm vụ dịch ngôn ngữ, cho phép các tổ chức dịch các tài liệu tri thức, tài liệu và nội dung giao tiếp sang nhiều ngôn ngữ khác nhau một cách hiệu quả. Điều này tạo điều kiện chia sẻ tri thức trên các nền tảng ngôn ngữ đa dạng và mở rộng phạm vi tiếp cận thông tin.
Trợ lý ảo và chatbot: AI tạo sinh hỗ trợ các trợ lý ảo và chatbot có khả năng hiểu và trả lời các truy vấn của người dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên. Các trợ lý do AI điều khiển này có thể giúp người dùng điều hướng kho tri thức, tìm kiếm thông tin và thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, nâng cao năng suất và trải nghiệm người dùng.
Môi trường học tập tương tác: AI tạo sinh có thể tạo ra các môi trường học tập tương tác, nơi người dùng có thể tương tác với các kịch bản mô phỏng, cộng tác tạo nội dung và nhận phản hồi ngay lập tức. Điều này thúc đẩy học tập tích cực, khuyến khích khám phá và tăng cường lưu giữ tri thức thông qua kinh nghiệm thực hành.
Cá nhân hóa nội dung: AI tạo sinh có thể tự động cá nhân hóa nội dung dựa trên ngữ cảnh, sở thích và hành vi của người dùng. Bằng cách phân tích các tương tác và phản hồi của người dùng, các mô hình AI tạo sinh có thể tạo ra các đề xuất, tóm tắt và thông tin chi tiết cá nhân hóa, nâng cao mức độ tương tác và sự hài lòng của người dùng với các tài nguyên tri thức.
Kiểm soát phiên bản tài liệu: Trường hợp sử dụng này liên quan đến việc theo dõi các thay đổi được thực hiện đối với tài liệu theo thời gian, cho phép người dùng xem lại lịch sử sửa đổi, so sánh các phiên bản khác nhau và quay lại các phiên bản trước đó nếu cần. Việc thực hiện kiểm soát phiên bản tự động đảm bảo tính nhất quán, hợp tác và tuân thủ các tiêu chuẩn quản lý tài liệu.
Phân loại tài liệu tự động: Sử dụng các thuật toán học máy, tài liệu có thể được tự động phân loại thành các chủ đề hoặc nhóm chủ đề được xác định trước dựa trên nội dung, từ khóa hoặc siêu dữ liệu của chúng. Điều này hợp lý hóa các quy trình tổ chức và truy xuất, giúp người dùng dễ dàng xác định vị trí thông tin liên quan một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Trích xuất dữ liệu tự động: AI tạo sinh có thể phân tích các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như tài liệu, hình ảnh hoặc PDF và trích xuất thông tin có cấu trúc như văn bản, bảng hoặc thực thể. Dữ liệu được trích xuất này sau đó có thể được điền vào cơ sở dữ liệu hoặc nền tảng phân tích, cho phép các tổ chức rút ra thông tin chi tiết và đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Lập bản đồ khái niệm và trực quan hóa: AI tạo sinh có thể tạo ra các biểu diễn trực quan như bản đồ khái niệm hoặc sơ đồ để minh họa các mối quan hệ và hệ thống phân cấp trong các lĩnh vực tri thức. Điều này hỗ trợ việc hiểu các khái niệm phức tạp, xác định các mẫu và truyền đạt ý tưởng một cách hiệu quả, đặc biệt là trong các lĩnh vực mà biểu diễn trực quan rất quan trọng để hiểu.
Kiểm tra thông tin tự động: Bằng cách tận dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học máy, AI tạo sinh có thể tham chiếu chéo các tuyên bố hoặc phát biểu với các nguồn đáng tin cậy để xác minh tính chính xác của chúng. Điều này giúp chống lại thông tin sai lệch, cải thiện độ tin cậy của các nguồn thông tin và thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt trong các bối cảnh khác nhau như báo chí, truyền thông xã hội và nghiên cứu học thuật.
Phiên âm giọng nói thành văn bản: Sử dụng công nghệ nhận dạng giọng nói, AI tạo sinh chuyển đổi ngôn ngữ nói từ bản ghi âm hoặc cuộc họp thành văn bản viết. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các tác vụ lập chỉ mục, tìm kiếm và tham khảo, cho phép người dùng dễ dàng truy cập và phân tích nội dung của các cuộc hội thoại hoặc bài thuyết trình. Nó cũng tăng cường khả năng tiếp cận cho các cá nhân khiếm thính và tự động hóa các tác vụ như phiên âm cuộc họp và các ứng dụng điều khiển bằng giọng nói.
Bằng cách tận dụng các công nghệ AI tạo sinh , các tổ chức có thể chuyển đổi quy trình quản lý tri thức của họ, mở ra các khả năng mới để tạo, tóm tắt, truy xuất và cá nhân hóa nội dung.
Lợi ích của AI trong quản lý tri thức
Generative AI mang lại nhiều lợi ích đáng kể trong việc quản lý tri thức:
Tạo nội dung hiệu quả: Generative AI tự động hóa quá trình tạo nội dung, từ văn bản, hình ảnh chất lượng cao đến mã nguồn, dựa trên kho tri thức sẵn có. Điều này giúp giảm đáng kể thời gian và công sức cần thiết để sản xuất và cập nhật tài nguyên tri thức, nâng cao hiệu suất cho tổ chức.
Tóm tắt nội dung nâng cao: Generative AI có khả năng tóm tắt các tài liệu dài, báo cáo nghiên cứu hoặc bài viết thành các định dạng ngắn gọn và dễ hiểu. Nhờ vậy, người dùng có thể nhanh chóng truy cập vào những thông tin quan trọng mà không cần dành nhiều thời gian để đọc toàn bộ tài liệu.
Cải thiện khả năng truy xuất thông tin: Các hệ thống trả lời câu hỏi được hỗ trợ bởi AI có thể truy xuất thông tin liên quan từ cơ sở tri thức hoặc tạo câu trả lời nhanh chóng cho các truy vấn của người dùng. Điều này cải thiện hiệu quả và độ chính xác trong việc truy xuất thông tin, giúp người dùng dễ dàng tìm thấy thông tin cần thiết.
Tăng cường cộng tác và giao tiếp: Generative AI tạo điều kiện cho sự cộng tác và giao tiếp hiệu quả hơn bằng cách tạo ra các tài liệu, tóm tắt hoặc báo cáo dễ hiểu và dễ chia sẻ. Điều này thúc đẩy việc phổ biến tri thức và tăng cường sự hợp tác giữa các thành viên trong nhóm, bất kể vị trí địa lý hay múi giờ.
Tự động hóa các công việc thường ngày: Generative AI có thể tự động hóa các tác vụ quản lý tri thức thông thường như nhập dữ liệu, tạo tài liệu hoặc quản lý nội dung. Điều này giải phóng nguồn lực con người để tập trung vào các hoạt động chiến lược và mang lại giá trị cao hơn, từ đó nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể.
Hỗ trợ ra quyết định: Generative AI hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, tạo ra thông tin chi tiết và mô phỏng các kịch bản khác nhau. Nhờ vậy, các tổ chức có thể đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên sự hiểu biết toàn diện về tri thức và dữ liệu liên quan.
Không ngừng học hỏi và cải tiến: Các mô hình AI tạo sinh có thể được đào tạo trên các bộ dữ liệu lớn về tài nguyên tri thức để liên tục cải thiện hiệu suất và độ chính xác. Điều này giúp các tổ chức tận dụng những tiến bộ mới nhất trong công nghệ AI để nâng cao khả năng quản lý tri thức theo thời gian.
Khả năng mở rộng và hiệu quả chi phí: Các giải pháp AI tạo sinh có thể mở rộng quy mô để xử lý khối lượng lớn dữ liệu và tương tác người dùng, phù hợp với các tổ chức thuộc mọi quy mô. Ngoài ra, việc tự động hóa và tăng hiệu quả do AI mang lại giúp tiết kiệm chi phí về thời gian, tài nguyên và nhân lực.
Generative AI trong quản lý tri thức mang lại nhiều lợi ích vượt trội, từ việc cải thiện hiệu suất, khả năng mở rộng, đến việc tăng cường cộng tác, giao tiếp và ra quyết định.
Các lĩnh vực ứng dụng ví dụ về AI tạo sinh nâng cao kiến thức cho doanh nghiệp
Lợi ích của AI trong quản lý tri thức
Generative AI đang thâm nhập mạnh mẽ vào nhiều lĩnh vực, mở ra các ứng dụng tiềm năng trong quản lý tri thức doanh nghiệp:
Hỗ trợ khách hàng: Generative AI cải thiện chất lượng và hiệu quả dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Hệ thống này cung cấp phản hồi ngay lập tức và cá nhân hóa cho các yêu cầu phức tạp, bất kể ngôn ngữ hay vị trí của khách hàng. Nó cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm, hướng dẫn sử dụng và giá cả, giảm thời gian chờ đợi. AI còn hỗ trợ kỹ thuật bằng cách hướng dẫn khắc phục sự cố, dựa trên dữ liệu từ các trường hợp tương tự trước đó.
Nâng cao doanh số: Trong bán hàng, AI nâng cao hiệu suất và năng suất bằng cách đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ cá nhân hóa và xử lý các yêu cầu bán hàng thông thường. AI hiểu mối quan hệ ngữ nghĩa giữa các mặt hàng, giúp nhận ra sự kết nối và tương đồng giữa các sản phẩm, từ đó nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng và cải thiện kết quả bán hàng.
Thiết kế và cải tiến dịch vụ: AI tăng cường quá trình thiết kế và cải tiến dịch vụ bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng, xác định những nhu cầu chưa rõ ràng và đề xuất các cải tiến dựa trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, AI có thể đề xuất các yếu tố giá trị cho nhà hàng dựa trên báo cáo nghiên cứu ngành và các yếu tố thành công.
Phát triển kinh doanh: AI giúp xác định khoảng cách thị trường tiềm năng hoặc xu hướng tiêu dùng từ các nguồn dữ liệu như báo cáo thị trường, tâm lý truyền thông xã hội và hoạt động của đối thủ cạnh tranh. Những hiểu biết này giúp doanh nghiệp điều chỉnh dịch vụ và định vị hiệu quả khi bước vào thị trường mới. AI cũng hỗ trợ quá trình lên ý tưởng bằng cách phân tích thị trường và các mẫu mô hình kinh doanh hiện có.
Quy trình giới thiệu nhân viên: AI đóng vai trò là tài nguyên tương tác cho nhân viên mới, trả lời các câu hỏi về chính sách, thủ tục và văn hóa công ty. Hệ thống có thể tùy chỉnh nội dung giới thiệu và đào tạo cho vai trò cụ thể, đảm bảo nhân viên mới có kiến thức cần thiết cho vị trí của mình.
Quản lý kỹ năng và tìm kiếm chuyên gia: AI xác định các kỹ năng còn thiếu trong lực lượng lao động, từ đó giúp tập trung vào các sáng kiến đào tạo cần thiết. Ví dụ, nếu thiếu kỹ năng tiếp thị kỹ thuật số, AI có thể đề xuất chương trình đào tạo toàn công ty. Hệ thống cũng tìm kiếm các chuyên gia phù hợp cho các dự án cụ thể, ví dụ như xác định nhân viên có kỹ năng phân tích dữ liệu cho các dự án đòi hỏi chuyên môn này. AI cũng đề xuất các chương trình nâng cao kỹ năng, đảm bảo tổ chức luôn có đội ngũ nhân lực chất lượng cao.
Cách tiếp cận được đề xuất cho AI tạo nâng cao kiến thức cho doanh nghiệp được tóm tắt trong Hình 1.
Trang web realkm.com đã thực hiện một nghiên cứu so sánh về 100 công cụ Gen AI trong bối cảnh học tập và quản lý kiến thức đã dẫn đến một bộ quy trình 35 KM trong đó Gen AI đã tăng cường kinh nghiệm, triển khai và thực hiện của họ. Các giải pháp 100 KM tích hợp Gen AI được hiển thị ở trên.
Các giải pháp KM dựa trên AI đã phục vụ nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thông tin thị trường, dự đoán bán hàng, dịch vụ khách hàng và tìm kiếm thông minh đến học tập và phát triển nhân viên. Biểu đồ dưới đây cho thấy sự phân bố của 100 giải pháp KM dựa trên AI theo khu vực dịch vụ:
Ví dụ về AI trong công việc Lưu giữ và tái sử dụng kiến thức
Hỗ trợ tạo nội dung phong phú (wiki, KB, báo cáo)
Với sự trợ giúp của Gen AI , việc tạo nội dung và tóm tắt các chủ đề phức tạp có thể được tạo điều kiện và bán tự động. Các thuật toán AI có thể giúp viết các báo cáo theo miền cụ thể (tức là: tài chính), loại bỏ nguy cơ lỗi trong việc viết thủ công để đảm bảo tính chính xác, nhất quán và tuân thủ. AI có thể cho phép tạo nội dung được chia sẻ và quy trình biên tập cho phép quản lý hiệu quả về chi phí. Ví dụ: nó có thể tự động điền các mẫu cho nội dung nhất quán mà nhân viên dễ dàng chỉnh sửa và hoàn thành sau này. Một tính năng AI khác sẽ là “viết nó với tôi” – Một ý tưởng tự động hoàn thành tạo ra và bổ sung cho một ý tưởng với các lập luận và ví dụ hỗ trợ. Ví dụ: nhân viên cuộc gọi của khách hàng sẽ nhận được hỗ trợ tạo phản hồi yêu cầu mạnh mẽ chỉ bằng một cú nhấp chuột chỉ dựa trên một vài từ được nhập.
AI có thể đóng vai trò của người lập kế hoạch bài viết – khả năng lập kế hoạch cho các bài viết hỗ trợ mới và / hoặc bị thiếu dựa trên lịch sử các cuộc trò chuyện của khách hàng hoặc các cuộc thảo luận cộng đồng. AI cũng có thể tạo các bài báo từ các tệp âm thanh &; video, giúp chúng có thể chỉnh sửa, tìm kiếm và cộng tác, sau đó chúng có thể được nhập vào cơ sở kiến thức của công ty để tham khảo và sử dụng lại trong tương lai.
Phản hồi và bài học kinh nghiệm
Với sự trợ giúp của Gen AI , có thể thu thập đầu vào và phản ứng có liên quan sớm trong quá trình xem xét phản hồi. Những đầu vào và phản ứng này cung cấp thông tin cho phép giảm thiểu những sai lầm tốn kém sau này trong quá trình, cũng như tìm ra những cách mới để giải quyết vấn đề. Điều này thường phức tạp vì nó có thể ảnh hưởng đến những người cần tham gia vào công việc. Nó có nhiều đặc điểm của việc thiết kế bản đồ các bên liên quan hơn là chỉ nghiên cứu hành vi và dữ liệu. Các thuật toán AI có thể giúp xác định các bên liên quan có liên quan để xem xét và thu thập phản hồi sớm trong quá trình này. Nó cũng có thể giúp nhóm phản hồi tương tự thành các nhóm và chủ đề, có ý nghĩa của chúng để cải thiện thiết kế quy trình, tái thiết kế và ra quyết định.
Cung cấp nội dung & tích hợp nội tuyến
Cung cấp nội dung cộng đồng đề cập đến khả năng tự động chuyển và triển khai nội dung ở mọi nơi: trang web, mạng nội bộ hoặc nền tảng cộng tác với khách hàng. Với sự trợ giúp của AI tổng quát, nội dung cộng đồng có thể được tích hợp nội tuyến với quản lý trường hợp ảo, hệ thống bán vé hoặc bất kỳ hệ thống tổ chức nào. Ví dụ: Câu hỏi thường gặp từ diễn đàn cộng đồng có thể được nhúng vào cổng thông tin khách hàng tự phục vụ. Các thuật toán AI có thể phát triển khả năng Kiến thức được kết nối, trao quyền cho người tìm kiếm kiến thức tìm thấy câu trả lời họ cần trực tiếp trong tầm nhìn của họ trong khi xử lý các nhiệm vụ công việc của họ.
Ví dụ: nhân viên cuộc gọi của khách hàng có thể trực tiếp tham khảo các trường hợp được cộng đồng giải quyết trong cuộc gọi khách hàng hoặc hệ thống webchat của mình. Nhân viên cuộc gọi của khách hàng có thể cải thiện độ phân giải liên hệ đầu tiên của mình bằng cách phản chiếu và đồng duyệt nội dung từ các cộng đồng và nguồn dữ liệu khác nhau mà không cần phải làm gián đoạn luồng công việc.
Thông tin chi tiết và trích xuất câu trả lời tốt nhất / trực tiếp
Với sự trợ giúp của AI tổng quát, nhân viên có thể hiểu rõ hơn từ phân tích mẫu hoặc thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ về một vấn đề cụ thể để đưa ra quyết định sáng suốt. Ví dụ: “Tôi muốn khám phá thông tin chi tiết về việc giảm doanh số của sản phẩm A”. Các nhà khoa học nghiên cứu có thể tổng hợp thông tin từ hàng triệu tài liệu khoa học và thông cáo báo chí, cung cấp cho họ một cửa hàng hiệu quả, một cửa, nơi họ có thể khám phá những hiểu biết sâu sắc thúc đẩy nghiên cứu của họ. AI cũng có thể giúp các nhà quản lý sản phẩm tạo ra thông tin chi tiết từ so sánh sản phẩm, thảo luận cộng đồng thương hiệu, dữ liệu tài chính cập nhật, chính xác và nội dung được phê duyệt.
AI cũng có thể cung cấp câu trả lời trực tiếp bằng cách sử dụng hệ thống trả lời câu hỏi trích xuất (QA). Trong QA trích xuất, một phiên bản được đào tạo đặc biệt của BERT (mạng nơ-ron mã nguồn mở của Google được đào tạo để hiểu ngôn ngữ) giúp xác định các đoạn trích từ các tài liệu dài trả lời tốt nhất câu hỏi của người dùng. Nếu nó tìm thấy một câu trả lời tốt trong văn bản, thuật toán sẽ hiển thị nó dưới dạng một đoạn trích nổi bật. Những đoạn trích này cung cấp trải nghiệm tìm kiếm tuyệt vời và giúp người tìm kiếm tìm câu trả lời tốt nhất cho các truy vấn của họ, trong phần nội tuyến tập trung. Các thuật toán AI yêu cầu hướng dẫn và giám sát để xác định thông tin và dữ liệu nào là quan trọng nhất đối với các nhà quản lý để đặt nền tảng cho những hiểu biết có ý nghĩa và câu trả lời trực tiếp tốt nhất.
Cổng thông tin tri thức: phổ biến nội dung có thể tái sử dụng
Với sự trợ giúp của Gen AI , cổng thông tin kiến thức / trang chủ có thể được soạn thảo với bố cục và cấu trúc ban đầu để quản lý nội dung, blog, bản tin, sự kiện, nguồn cấp dữ liệu RSS hoặc bất kỳ chủ đề quan tâm nào. Cổng thông tin kiến thức tập trung quyền truy cập vào tài nguyên kiến thức từ nhiều kho lưu trữ khác nhau và cá nhân hóa trải nghiệm cho từng bộ phận và nhóm. Ví dụ: các thuật toán AI có thể giúp soạn thảo các cổng thông tin tự phục vụ cho kiến thức nhân sự và CNTT, vì vậy nhân viên có thể truy cập nội dung toàn doanh nghiệp ở một nơi. AI cũng có thể soạn thảo trang chủ cho mọi nhân viên, vì vậy các thông báo quan trọng và cập nhật theo thời gian thực về các chủ đề quan tâm được cá nhân hóa với nội dung do AI đề xuất cho mỗi người dùng. Tất cả các tương tác có liên quan đều có sẵn trong một chế độ xem, với khả năng tùy chỉnh và cổng thông tin thương hiệu cho các nhóm nội bộ cũng như khách hàng bên ngoài.
Ví dụ về các công cụ KM dựa trên AI để lưu giữ và tái sử dụng kiến thức: RightAnswers, Guru, Kyndi, InBenta, Yext, Textio.
Dịch vụ lấy tri thức làm trung tâm
Cuộc trò chuyện của khách hàng &; giải quyết yêu cầu
Không giống như quy trình giải quyết yêu cầu một chiều truyền thống, với sự trợ giúp của AI tổng quát, khách hàng có thể tham gia vào trải nghiệm trò chuyện để giải quyết yêu cầu của họ. Trải nghiệm dịch vụ khách hàng có thể được tăng cường với cuộc trò chuyện tự nhiên, phản hồi được cá nhân hóa và đề xuất để giải quyết truy vấn. Các đề xuất hoạt động trên nền tảng AI có thể được tích hợp trong bảng điều khiển bộ phận trợ giúp để cung cấp cho nhân viên các đề xuất bài viết có kiến thức tốt nhất dựa trên các từ khóa từ sự cố được gửi. Ngoài ra, đề xuất vé tương tự cung cấp một danh sách các câu trả lời dựa trên các yêu cầu tương tự, đã được giải quyết. Bảng điều khiển bộ phận trợ giúp sẽ hiển thị những người khác trong nhóm hỗ trợ đang xem và hành động trên yêu cầu trong thời gian thực để tránh xung đột và chồng chéo nhân viên.
Bảng điều khiển bộ phận trợ giúp nên tập trung các kênh hỗ trợ trong một luồng công việc duy nhất để xây dựng một hàng đợi trường hợp duy nhất với trang web, phương tiện truyền thông xã hội, diễn đàn thảo luận, trò chuyện trực tiếp và liên hệ qua email, cho phép nhân viên dịch vụ khách hàng theo dõi toàn bộ hành trình của khách hàng. Tất cả các yêu cầu đến được tự động sắp xếp thành các danh mục như hỗ trợ khách hàng, bán hàng, tiếp thị và thanh toán. AI sẽ giúp quản lý các cuộc trò chuyện của khách hàng từ nhiều kênh như email, mạng xã hội, trò chuyện và cuộc gọi điện thoại trong bộ phận trợ giúp đa kênh.
Công nghệ AI nhận thức cho phép người dùng giải quyết các thách thức liên quan đến hiệu quả (tự động định tuyến vé đến đúng nhân viên) và liên quan đến hiệu quả (nhận được câu trả lời đúng ngay lập tức). Với việc sử dụng các thuật toán AI, được hỗ trợ bởi khả năng nhận thức để hiểu các trường dữ liệu phi cấu trúc của các yêu cầu mới, mọi vé có thể được giải quyết với ít thời gian và công sức hơn. Ví dụ: trong quá trình thiết lập cuộc gọi, dữ liệu phản hồi bằng giọng nói tương tác (IVR) có thể được thu thập để điền trước các câu hỏi để tổng đài viên có thể bắt đầu chạy quy trình giải quyết vấn đề.
Các công nghệ AI nhận thức có thể cung cấp cho các nhân viên tầm nhìn vào hành trình kỹ thuật số của các chuyên gia trước khi cuộc gọi dịch vụ hoặc gửi yêu cầu. Nhân viên có thể xem nội dung mà các chuyên gia đã tương tác và có thể cá nhân hóa phản hồi.
Một số ví dụ về KPI dịch vụ khách hàng tiêu chuẩn là:
- Thời gian giải quyết trung bình 15 phút
- Thời gian chờ trung bình của khách hàng là 5 phút.
Cộng đồng thương hiệu & sự tham gia của khách hàng
Cộng đồng thương hiệu là không gian nơi khách hàng có thể tương tác trực tiếp với các đồng nghiệp và chuyên gia bất cứ lúc nào, cho bất kỳ chủ đề nào, ở quy mô lớn. Tổ chức các cuộc trò chuyện này giúp một thương hiệu thu hút phân khúc khách hàng mới và giữ cho những người hiện tại quay trở lại để biết thêm tin tức, cập nhật và phát hành về các sản phẩm / dịch vụ mới nhất. Khách hàng mong đợi câu trả lời gần như ngay lập tức và sự tham gia xác thực cho nhiều câu hỏi ngày càng tăng xung quanh sản phẩm / dịch vụ của họ. Với sự trợ giúp của các thuật toán AI, khách hàng có thể nhận được các đề xuất nhanh chóng và câu trả lời phù hợp cho câu hỏi của họ. Các thuật toán AI có thể thu hút khách hàng hơn nữa với các bản cập nhật được cá nhân hóa theo hành vi và ý định. Cho dù mục tiêu là tiếp cận và chuyển đổi khách hàng tiềm năng có giá trị cao hay cung cấp hỗ trợ chủ động cho khách hàng hiện tại. AI cũng có thể đề xuất những hiểu biết sâu sắc về sự tham gia của cộng đồng và đo lường sự trở lại của các mối quan hệ cho các sự kiện cộng đồng. Ví dụ: một người quản lý cộng đồng đã tổ chức hai sự kiện khác nhau: gặp gỡ &; chào hỏi và ăn trưa &; học hỏi. Anh ấy / cô ấy muốn biết cái nào có lợi nhuận cao hơn trên mối quan hệ để mở rộng và phát triển trên cộng đồng thương hiệu của họ.
Với sự trợ giúp của AI, các nhà lãnh đạo trải nghiệm khách hàng (CX) có thể nâng cao nhận thức về thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng. Ví dụ: AI có thể tăng cường trải nghiệm trò chơi hóa trong cộng đồng thương hiệu bằng cách đề xuất thông tin chi tiết có thể hành động để khách hàng thăng tiến trong các cấp thành viên. Bằng cách đó, khách hàng có thể mở khóa các phần thưởng mới, tài sản kỹ thuật số, hàng hóa độc quyền hoặc mã khuyến mại.
Các nhà lãnh đạo trải nghiệm khách hàng có thể dự đoán và ngăn chặn sự rời bỏ của khách hàng. Với sự trợ giúp của AI, CX có thể hiểu trải nghiệm của khách hàng bằng cách phân tích phản hồi Điểm quảng cáo ròng (NPS) kết thúc mở. Họ có thể khám phá và theo dõi tình cảm của khách hàng theo chủ đề theo thời gian. Chia nhỏ nhận xét NPS theo chủ đề sản phẩm cụ thể. Hiểu chính xác những lỗi hoặc tính năng mà khách hàng đề cập nhiều nhất. Sửa lỗi và thêm các tính năng vào lộ trình sản phẩm của họ để giành được nhiều Nhà quảng bá hơn. Các nhóm sản phẩm có thể tập trung vào các tính năng tạo ra lòng trung thành bằng cách sử dụng các phân tích dựa trên dữ liệu về các nhận xét NPS phi cấu trúc để nắm vững những gì Nhà tiếp thị yêu thích và giảm bớt những gì thụ động và gièm pha thấy thiếu.
Với sự trợ giúp của các thuật toán AI và sử dụng phân tích theo chủ đề, các nhà lãnh đạo trải nghiệm khách hàng có thể tạo ra những hiểu biết có thể hành động từ các mẫu quan trọng nhất trong phản hồi của khách hàng. Họ có thể lọc siêu dữ liệu và lưu các phân khúc khách hàng, chẳng hạn như vị trí hoặc giá trị của khách hàng, để đào sâu hơn vào các vấn đề hoặc cơ hội. Ví dụ: nếu nhóm phần mềm giải quyết ‘vấn đề đăng nhập’, nó sẽ cải thiện NPS lên 16,6%.
Cổng thông tin tự phục vụ và đề xuất Câu hỏi thường gặp
Với sự trợ giúp của AI tạo ra, nhân viên tự phục vụ bằng cách kết hợp thông minh các bài viết nhân sự và CNTT hiện có với câu hỏi của họ thông qua kết quả tìm kiếm có liên quan, đề xuất chủ động và chatbot thông minh. Chatbot AI gợi ý các câu hỏi thường gặp hàng đầu cung cấp giải pháp tiềm năng cho vấn đề mà khách hàng / nhân viên đưa ra.
Cổng thông tin tự phục vụ dựa trên AI có thể giúp khách hàng tránh phải chờ đợi hàng giờ hoặc hàng ngày để nhận được phản hồi biểu mẫu web. Khi họ bắt đầu điền vào biểu mẫu web yêu cầu, họ có thể nhận được các giải pháp được cá nhân hóa chỉ trong vài giây trong khi vẫn giữ cho quá trình gửi tương tác và hấp dẫn. AI sẽ tìm kiếm câu trả lời phù hợp và đầy đủ nhất dựa trên ngữ cảnh và dòng chủ đề của khách hàng.
Định tuyến tự động & hỗ trợ đại lý theo thời gian thực
Với sự trợ giúp của AI tổng quát được tăng cường với học máy, các cuộc trò chuyện của khách hàng có thể được tự động hóa và / hoặc tăng cường với sự hỗ trợ của con người. Yêu cầu có thể được định tuyến tự động dựa trên phân tích cuộc trò chuyện theo thời gian thực, sở thích của khách hàng và bối cảnh kinh doanh. Trợ lý ảo bot AI có quyền truy cập vào toàn bộ ngữ cảnh của cuộc trò chuyện và có thể chuyển sang trò chuyện có sự hỗ trợ của con người. Đối với một số trường hợp, có khả năng thực hiện chuyển đổi bước xuống trở lại trợ lý ảo. AI có thể hoạt động như một tác nhân tự động hóa hoàn toàn hoặc hỗ trợ tác nhân thời gian thực để soạn thảo phản hồi cho các tác nhân xác nhận hoặc chỉnh sửa.
AI bot có thể kết nối thông qua ứng dụng web và tích hợp với một danh mục dài các nền tảng của bên thứ ba, cho phép chuyển tiếp từ các cuộc trò chuyện thông tin sang các cuộc trò chuyện giao dịch – khả năng thực hiện các hành động và thực hiện quy trình công việc để trả lời các yêu cầu của khách hàng. Với đàm thoại giao dịch, bot AI có thể giúp tự động hóa các giao dịch, tạo điều kiện cho các yêu cầu giao dịch nhiều phần, tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, cắt giảm chi phí, miễn phí cho các đại lý dịch vụ khách hàng để tập trung vào các yêu cầu phức tạp và cuối cùng là cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Tùy chỉnh và tích hợp API với các hệ thống
Với sự trợ giúp của AI tổng quát, tùy chỉnh hình ảnh và giao diện có thể được bán tự động bao gồm chủ đề, logo, biểu tượng yêu thích, bố cục. Các thuật toán AI cũng có thể giúp tùy chỉnh nâng cao bằng cách tạo các phần tử và mã thiết kế sẵn sàng sử dụng trong HTML / CSS lỏng hoặc các ngôn ngữ lập trình khác.
Tích hợp hệ thống API là khả năng truy cập và tương tác với một hệ thống tri thức nhất định với các ứng dụng của bên thứ 3. Tích hợp API làm giảm rào cản tương tác với hệ thống tri thức bằng cách cung cấp nhiều trải nghiệm người dùng và chế độ tương tác được đề xuất bởi các ứng dụng của bên thứ 3. Ví dụ: khả năng tìm kiếm các bài viết wiki được lưu trữ trong Cơ sở Kiến thức từ hệ thống nhắn tin / trò chuyện. Bằng cách này, nó sẽ làm tăng sự chấp nhận và khả năng sử dụng của cơ sở kiến thức trung tâm.
