Case study 04 · Service Design

Support Center tư vấn đấu thầu — kết hợp AI và chuyên gia

Chuyển hoạt động tư vấn từ luồng chuyển tiếp thủ công qua Sale thành một dịch vụ tập trung, có trạng thái, thời hạn phản hồi và đường lui khi AI trả lời sai.

Business AnalystĐang vận hànhRa mắt cho người dùng: 05/2024
Người dùngKhách hàng cần tư vấn
Nguồn hỗ trợAI, chuyên gia hoặc cả hai
Đầu raLuồng dịch vụ có kiểm soát
Phạm viKhông công khai dữ liệu khách hàng
01 · Bối cảnh

Câu hỏi qua nhiều trung gian và dễ bị bỏ sót

Khách hàng thường gửi câu hỏi cho Sale, Sale chuyển tiếp cho chuyên gia. Chuyên gia phải nghiên cứu thủ công, đôi khi bỏ quên câu hỏi và Sale phải nhắc lại. Quy trình chưa có cơ chế chi trả, thu phí hoặc dữ liệu có cấu trúc về nhu cầu khách hàng.

02 · Giải pháp

Một hành trình dịch vụ hoàn chỉnh, không chỉ là ô chat AI

Tạo yêu cầuChọn AI/chuyên giaThu điểmNhận câu trả lờiHỏi bổ sungĐánh giá/hoàn điểm

Tôi thiết kế trạng thái xử lý, lịch sử cập nhật, cảnh báo và cơ chế thu/hoàn điểm. Ticket mới được gắn người phụ trách, cảnh báo trên Slack và nhắc theo thời hạn để giảm nguy cơ bỏ sót.

Chi tiết yêu cầu AI Tư Vấn Đấu Thầu với lựa chọn AI Support, Chuyên gia, câu trả lời AI, quản lý điểm và trạng thái xử lý
Một yêu cầu AI Tư Vấn Đấu Thầu hoàn chỉnh: lựa chọn AI Support/chuyên gia, câu trả lời của AI, điểm đã chi tiêu và trạng thái xử lý. Ảnh chụp màn hình do tác giả cung cấp ngày 12/08/2026.

Đường lui khi AI sai

Chuyên gia có thể đánh dấu câu trả lời AI không có giá trị, bổ sung câu trả lời chính xác ngay trong mạch trao đổi và khách hàng không bị trừ thêm điểm. Dữ liệu lỗi được lưu vết để phân tích và cải tiến.

Câu trả lời AI Support được đánh dấu không có giá trị cùng nút gửi câu trả lời bổ sung thay cho AI
Cơ chế kiểm soát khi AI trả lời sai: chuyên gia đánh dấu câu trả lời không có giá trị và gửi câu trả lời bổ sung thay cho AI. Ảnh do tác giả cung cấp; nội dung AI trong ảnh không được dùng làm căn cứ chuyên môn.
Một dịch vụ AI chỉ vận hành được khi có phân công, thời hạn, thông báo, tính phí, hoàn điểm và cơ chế con người sửa sai.
03 · Vai trò

Tôi phụ trách phân tích và cải tiến nghiệp vụ xuyên suốt

  • Viết tài liệu yêu cầu và thiết kế hành trình AI/chuyên gia.
  • Mô tả thay đổi trên giao diện người dùng, Support Center và CRM.
  • Thiết kế thời hạn phản hồi, cảnh báo Slack và vòng kiểm soát chất lượng AI.
  • Đề xuất, kiểm thử việc thay mô hình AI cũ bằng mô hình đối tác qua API.
  • Kiểm thử dưới góc nhìn người dùng cuối và bổ sung yêu cầu khi vận hành.

Kỹ thuật phát triển tính năng và tích hợp API; tester kiểm thử chi tiết; chuyên gia đánh giá câu trả lời; Sale hỗ trợ điều phối. Tôi phụ trách yêu cầu nghiệp vụ, thiết kế luồng, kiểm thử trải nghiệm và điều phối cải tiến.

04 · Kết quả

Tư vấn đã trở thành một luồng có thể theo dõi và cải tiến

1 luồng tập trungAI và chuyên gia cùng phục vụ trong Support Center
24 giờYêu cầu phản hồi theo quy định thiết kế
Tối đa 4 cảnh báoLần tạo và tối đa ba lần nhắc sau mỗi 8 giờ
Không thu thêm điểmKhi chuyên gia sửa câu trả lời AI không có giá trị

Mô hình AI đối tác đã được tích hợp qua API và đưa lên DauThau.info; người dùng không phải thay đổi thao tác. Các phạm vi chức năng trong case hiện vẫn đang vận hành.

Chưa công bố: lượng ticket, doanh thu, tỷ lệ câu trả lời đúng và thời gian phản hồi thực tế vì chưa có tập số liệu đã làm sạch kèm mẫu số và kỳ đo.
05 · Bài học

Kiểm thử tích hợp khác với kiểm thử mô hình

Một mô hình có thể trả lời tốt ở hệ thống của đối tác nhưng vẫn phát sinh vấn đề khi đưa vào sản phẩm: tốc độ, xử lý bất đồng bộ, định dạng bảng, email, liên kết, thu điểm, hoàn điểm và lỗi kết nối. Vì vậy phải kiểm thử toàn bộ hành trình gần với sản phẩm thật.

06 · Tài liệu kiểm chứng

Nguồn công khai và tư liệu có thể đối chiếu

← Case trước: CPV–VSICXem tất cả dấu ấn