Dự án tiêu biểu
SavvyBot
SavvyBot giúp doanh nghiệp biến hội thoại khách hàng thành tư vấn có căn cứ, thông tin cần xử lý và bước tiếp theo có người chịu trách nhiệm.
SavvyBot không bắt đầu từ câu hỏi làm sao để AI trả lời hay hơn
Khi làm việc với bài toán tư vấn cho doanh nghiệp F&B, Thành nhận ra phần khó không nằm ở việc tạo ra một câu trả lời trôi chảy. Câu trả lời phải dựa trên thông tin doanh nghiệp đang sử dụng, không hứa điều đội ngũ không thể thực hiện và phải dẫn đến một bước tiếp theo rõ ràng khi khách hàng muốn mua, đặt lịch hoặc cần người hỗ trợ.
Một khách hàng có thể bắt đầu từ tiện ích trên website, Messenger hoặc Zalo. Họ không quan tâm hệ thống đang dùng kênh nào. Họ cần nhận đúng thông tin và không phải kể lại toàn bộ câu chuyện khi cuộc hội thoại được chuyển cho nhân viên.
SavvyBot được ZiniSoft xây dựng từ nhu cầu đó. F&B là case chính được trình bày công khai, còn nền tảng được thiết kế để có thể phục vụ nhiều bối cảnh vận hành của doanh nghiệp nhỏ và vừa.
Một cuộc hội thoại phải kết thúc bằng việc có thể xử lý
Trong vận hành thực tế, trả lời được câu hỏi chỉ là bước đầu. Khách có thể cần tư vấn từ danh mục sản phẩm, để lại thông tin, đặt lịch, tạo đơn hàng hoặc yêu cầu gặp nhân viên. Nếu hội thoại dừng ở một câu trả lời của AI nhưng không chuyển thành việc mà đội ngũ có thể tiếp tục xử lý, hệ thống vẫn chưa giúp quy trình khép kín.
Thông tin dùng để tư vấn cũng thay đổi theo hoạt động kinh doanh. Sản phẩm có thể tạm ngừng bán, chính sách có thể được cập nhật và một yêu cầu riêng có thể nằm ngoài điều AI được phép kết luận. Vì vậy, SavvyBot cần biết nguồn tri thức nào đang sẵn sàng, thông tin nào còn thiếu và khi nào phải bàn giao trách nhiệm cho con người.
Từ hội thoại rời rạc đến một luồng có người tiếp nhận
Trước khi được kết nối
Các câu hỏi lặp lại, thông tin khách hàng và yêu cầu đặt hàng thường được xử lý trực tiếp trong từng cuộc hội thoại. Chất lượng phản hồi phụ thuộc vào người đang trực, phần thông tin họ nhớ được và việc bối cảnh có đến đúng người phụ trách hay không.
Điều SavvyBot thay đổi
SavvyBot kết nối hội thoại với nguồn tri thức do doanh nghiệp chuẩn bị. AI có thể tìm thông tin phù hợp, trả lời trong phạm vi đó và thu thập phần dữ liệu còn thiếu. Khi đã đủ điều kiện, cuộc hội thoại có thể chuyển thành lead, lịch hẹn hoặc đơn hàng.
Nếu khách yêu cầu gặp nhân viên, tri thức hiện có chưa đủ hoặc tình huống cần phán đoán, hệ thống chuyển sang human handoff. Bàn giao không phải dấu hiệu chatbot thất bại. Đó là một kết quả được thiết kế để trách nhiệm đi đến đúng người.
Trạng thái hiện tại
SavvyBot có các live paid deployments từ đầu năm 2026 và được sử dụng trong hoạt động trường học nội bộ. Phạm vi đang vận hành gồm website widget, Messenger và Zalo. Mô hình sản phẩm đã được thử nghiệm trên bốn domain, trong đó F&B là case công khai chính.
Bằng chứng có thể công bố
- SavvyBot có live paid deployments nhưng không công bố số lượng hoặc danh tính khách hàng.
- Sản phẩm đang hỗ trợ hội thoại qua website widget, Messenger và Zalo.
- Workflow có thể kết nối tư vấn từ tri thức đã duyệt với thu lead, human handoff, booking và tạo đơn hàng.
- Nền tảng đã được thử nghiệm trên bốn domain và được sử dụng nội bộ trong vận hành trường học.
Thời gian xử lý, số bước thủ công và tỷ lệ hoàn thành chưa được đo theo tiêu chuẩn công bố của case này. Vì vậy, Thành không đưa ra tuyên bố cải thiện trước và sau.
Một cuộc hội thoại đi qua SavvyBot
- Khách hàng bắt đầu: câu hỏi hoặc yêu cầu đến từ một kênh đang được hỗ trợ.
- Hệ thống tìm tri thức: SavvyBot làm việc từ nguồn thông tin doanh nghiệp đã chuẩn bị cho trợ lý.
- AI tư vấn có giới hạn: hệ thống trả lời trong phạm vi tìm thấy và hỏi thêm khi thiếu dữ liệu.
- Ghi nhận bước tiếp theo: hội thoại có thể trở thành lead, lịch hẹn hoặc đơn hàng khi đủ thông tin.
- Nhân viên tiếp nhận: một người nhận lại cuộc hội thoại khi khách yêu cầu hoặc tình huống vượt ngoài phạm vi tự động.
Vai trò của Thành và đội ngũ
Thành chịu trách nhiệm về solution architecture và production operations của SavvyBot. Công việc của Thành là xác định cách kênh hội thoại, nguồn tri thức, hành động kinh doanh và human handoff kết nối thành một workflow có thể vận hành, quan sát và phục hồi khi có vấn đề.
Đội ngũ ZiniSoft thiết kế, xây dựng, kiểm thử và phát triển nền tảng. Người vận hành doanh nghiệp chịu trách nhiệm chuẩn bị nội dung, rà soát tri thức và xử lý những trường hợp cần phán đoán hoặc ảnh hưởng trực tiếp đến khách hàng.
AI có thể đề xuất và thực hiện những bước đã được giới hạn. Doanh nghiệp vẫn chịu trách nhiệm về thông tin mình cung cấp, các ngoại lệ được chấp nhận và kết quả cuối cùng của khách hàng.
Ba quyết định định hình sản phẩm
Tri thức có người chịu trách nhiệm trước câu trả lời mở
SavvyBot ưu tiên tư vấn từ nguồn nội dung doanh nghiệp đã chuẩn bị thay vì để mô hình trả lời tự do về mọi vấn đề. Cách này giới hạn độ rộng của câu trả lời, nhưng giúp người vận hành biết hệ thống đang dựa trên thông tin nào và cập nhật ở đâu khi nội dung thay đổi.
Một nền tảng chung, bối cảnh riêng cho từng domain
Bốn domain không dùng cùng một bộ câu hỏi, dữ liệu cần thu hoặc bước chuyển đổi. SavvyBot giữ một nền tảng chung nhưng cho phép từng bối cảnh xác định tri thức, thông tin cần lấy và hành động tiếp theo. Đánh đổi là mỗi domain cần được chuẩn bị và kiểm tra riêng trước khi đưa vào vận hành.
Human handoff là một phần của workflow
Một chatbot không nên cố giữ cuộc hội thoại bằng mọi giá. Khi thiếu căn cứ, khách yêu cầu hỗ trợ hoặc quyết định có thể ảnh hưởng đến đơn hàng và trải nghiệm, chuyển cho nhân viên là lựa chọn an toàn hơn. Đánh đổi là doanh nghiệp vẫn cần người trực và một quy trình tiếp nhận rõ ràng.
Điều SavvyBot đã dạy Thành
Một trợ lý AI không trở nên đáng tin chỉ vì trả lời tự nhiên. Giá trị nằm ở việc người vận hành có thể biết nội dung đến từ đâu, điều gì hệ thống được phép làm và ai sẽ tiếp nhận khi AI dừng lại.
SavvyBot cũng củng cố một nguyên tắc Thành sử dụng ở những sản phẩm khác: tự động hóa không kết thúc ở output của mô hình. Nó chỉ có ý nghĩa khi output đó đi vào một workflow thật, có trạng thái, người chịu trách nhiệm và đường xử lý ngoại lệ.
Phạm vi công bố
Case này cho thấy tri thức doanh nghiệp có thể được kết nối với hội thoại khách hàng, bước chuyển đổi và trách nhiệm của con người trong một hệ thống đang vận hành. Nội dung không chứng minh SavvyBot đã giảm thời gian phản hồi, giảm thao tác thủ công hoặc tăng tỷ lệ hoàn thành khi chưa có số liệu đo theo tiêu chuẩn công bố.
Trang không công bố tên khách hàng, dữ liệu hội thoại, số lượng triển khai, hạ tầng riêng tư hoặc kiến trúc nội bộ. Các hình ảnh sử dụng dữ liệu hư cấu và chỉ minh họa bề mặt sản phẩm công khai.