(Chatbot SAVI – Chatbot Gen AI đầu tiên của VPBank, là Frontline Assistant cho CBBH SME)

Giả thiết hình thành:

1. Bối cảnh:

• Ngân hàng nhà nước, thị trường ngành ngân hàng và bản thân chính VPBank đang đẩy mạnh số hóa và ứng dụng công nghệ AI nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, giảm thủ công và cải thiện trải nghiệm khác hàng.
• Lượng thông tin nghiệp vụ, quy trình, hướng dẫn nội bộ ngày càng lớn, thường xuyên thay đổi và phân tán ở nhiều kênh (email, văn bản, drive, cổng thông tin…).
• Áp lực tối ưu nguồn lực, nâng cao năng suất và giảm sai sót trong xử lý nghiệp vụ ngày càng gia tăng.

1. Nhu cầu thiết yếu của người dùng về chatbot AI:

• Tìm kiếm thông tin nghiệp vụ nhanh chóng, không phụ thuộc người hỗ trợ.
• Hỏi đáp mọi lúc, mọi nơi, kể cả ngoài giờ hành chính (qua chatbot).
• Dễ cập nhật nội dung mới, đặc biệt với đơn vị nghiệp vụ thường xuyên thay đổi chính sách, hướng dẫn.
• Mong muốn có một trợ lý nội bộ thông minh, giúp giảm sai sót, tiết kiệm thời gian và tăng hiệu quả làm việc cá nhân.

• Phân khúc: Cán bộ bán hàng và Cán bộ quản lý sản phẩm/danh mục Khối KHDN vừa và nhỏ, Cán bộ nhân viên hỗ trợ tại khối Vận hành.
• Sản phẩm: Thẩm định phê duyệt SME, Thực địa, Tài trợ thương mại, Hỗ trợ tín dụng lưu động (MBCA), Xử lý tín dụng SME (CSO), Quản lý và tối ưu kinh doanh (BMO), các nghiệp vụ phi tín dụng
• Đơn vị áp dụng: Toàn hàng.

• Nhiều đơn vị đã có tài liệu Q&A nội bộ nhưng không có công cụ tích hợp để khai thác hiệu quả.
• Năm 2023, VPBank đã phát triển chatbot truyền thống theo bộ câu hỏi cố định để giúp các cán bộ bán hàng SME tra cứu các thông tin về quy trình, nghiệp vụ, nhưng hiệu quả còn hạn chế.

Nhân sự nghiệp vụ mất nhiều thời gian để tra cứu thông tin, hỏi các đầu mối chuyên trách, hoặc tìm tài liệu không thống nhất do Chat bot truyền thống chỉ có thể nhận diện các câu hỏi và trả lời theo kịch bản có sẵn, với các câu hỏi khác mẫu (có ý nghĩa tương tự) bot không tự động nhận diện và trả lời được, người dùng sẽ phải hỏi lại câu hỏi khác hoặc thực hiện lựa chọn các box theo hướng dẫn 🡪 nội dung câu hỏi và trả lời hạn chế, bất cập cho người sử dụng.

1. Xây dựng BRD: hình thành ý tưởng từ tháng 2/2024 và làm rõ yêu cầu thống nhất giải pháp triển khai với IT vào tháng 5/2024.
2. Triển khai: Phân tích nghiệp vụ, Chuẩn hóa nguồn dữ liệu, xây dựng và kiểm thử training, chatbot từ tháng 5-6/2024.
3. Golive và pilot từ 1/7/2024, áp dụng toàn hàng từ 31/7/2024. Tiếp tục nâng cấp đến 12/2024.
4. Khó khăn/thách thức và cách khắc phục: thời gian triển khai rất ngắn trong khi ứng dụng công nghệ mới và là use case đầu tiên, đòi hỏi cả team nghiệp vụ và IT triển khai đều phải rất tích cực sát sao, phối hợp chặt chẽ để xây dựng các nội dung, kịch bản triển khai, kiểm thử và golive.

• 1. Tiết kiệm thời gian: tiết kiệm ~ 5 phút cho mỗi yêu cầu của Đơn vị truy vấn so với trước đây, tiết kiệm ~ 7 phút cho mỗi yêu cầu của Đơn vị phản hồi thông tin. Trung bình mỗi tháng có khoảng 400 yêu cầu truy vấn, tương đương tiết kiệm ~ 100 triệu mỗi năm cho việc hỏi và trả lời của các Đơn vị. Với nhu cầu mở rộng các phạm vi hỏi và trả lời đa dạng các loại nghiệp vụ trong tương lai, hiệu quả mang lại dự kiến ít nhất gấp 10 lần so với hiện tại ~ 1 tỷ /năm.
  2. Giảm sai sót trong xử lý nghiệp vụ: Chatbot AI truy vấn theo nội dung cập nhật, chính xác, đồng nhất, giảm 15% các sai sót về các lỗi phổ biến.
  3. Tăng tốc độ đào tạo nhân viên: Chatbot AI như một kênh đào tạo nghiệp vụ giúp các cán bộ nhân viên hỏi – đáp nghiệp vụ tức thì, hỗ trợ học chủ động. Rút ngắn 30–50% thời gian onboarding, CBNV mới có thể chủ động tự đào tạo mà không cần phụ thuộc các khóa học theo chương trình. Tăng tốc độ tiếp cận và xử lý công việc cho CBNV mới, tiết kiệm chi phí đào tạo cho Ngân hàng.
  4. Tăng hiệu suất tổng thể và trải nghiệm nhân viên: nhân viên giải phóng thời gian khỏi những công việc đơn giản lặp lại, tập trung vào công việc có giá trị cao hơn. Tăng trải nghiệm nhân viên khi tương tác với chatbot AI: hỏi đáp linh hoạt với ngôn ngữ tự nhiên, không cần theo kịch bản câu hỏi cố định có sẵn, thông tin được phản hồi nhanh, tự nhiên, 24/7. Tăng năng suất cá nhân 5-15%. Tạo trải nghiệm làm việc tốt hơn, tăng khả năng giữ chân nhân sự, giảm áp lực nghỉ việc do áp lực khó khăn về nghiệp vụ ~1 %. Tiết kiệm chi phí đào tạo và tuyển dụng.
  5. Tăng năng lực phục vụ: Có thể phục vụ cùng lúc >2000 CBBH SME, tăng 20 lần so với việc phụ thuộc vào tư vấn của nhân sự tư vấn thực tế.
  6. Tăng uy tín, hình ảnh của VPBank tiên phong trong lĩnh vực đổi mới sáng tạo ứng dụng công nghệ mới – Gen AI, thu hút Khách hàng và các nhà đầu tư.

1. Tiền đề chatbot AI có khả năng mở rộng linh hoạt theo từng nghiệp vụ, mở rộng phạm vi nguồn kiến thức cho bot học hỏi từ toàn văn bản, ngoài văn bản. Ngân hàng có nhiều khối/nghiệp vụ (RB, SME, Vận hành, Tín dụng, HR, Pháp chế, Tài chính, CNTT…) với khoảng >2000 quy trình, chính sách, hướng dẫn. Mỗi đơn vị đều có những bộ câu hỏi – trả lời lặp đi lặp lại từ cán bộ nội bộ hoặc người mới.
2. Tính mở rộng theo chiều dọc (nghiệp vụ) và chiều ngang (mục đích): phát triển các chatbot tư vấn hỏi đáp theo từng mảng nghiệp vụ, hoặc theo hướng trợ lý cho người dùng. Có khả năng sẵn sàng kết nối API với các hệ thống trong ngoài ngân hàng để mở rộng nguồn kiến thức, dữ liệu, cơ sở dữ liệu để đưa ra phản hồi theo thời gian thực, khi phát triển mở rộng có thể tích hợp thành một chatbot tổng hợp đa nhiệm và sử dụng như một trợ lý cho người dùng.
3. Lợi ích khi nhân rộng: Tăng tốc lan tỏa tri thức nội bộ; Giảm tải hỗ trợ người – người; Chuẩn hóa chất lượng câu trả lời, tránh rủi ro trả lời sai hoặc không cập nhật. Là nền tảng dữ liệu để tiếp tục triển khai các ứng dụng AI cấp cao (như phân tích hành vi, đề xuất tự động, tổng hợp tri thức đa nguồn…).