Cuộc cách mạng chuyển đổi số trong ngành Tài chính - Ngân hàng (BFSI) đang bước vào giai đoạn tăng tốc mạnh mẽ với sự chuyển dịch từ các hệ thống chatbot theo kịch bản đơn thuần sang các hệ thống tự chủ Agentic AI như Voice Agents.
Nếu thế hệ chatbot trước đây chủ yếu tiếp nhận câu hỏi và đưa ra phản hồi, Agentic AI có thể hiểu mục tiêu, truy xuất dữ liệu, sử dụng công cụ, phối hợp nhiều hệ thống và thực hiện một chuỗi tác vụ để hoàn thành công việc. Sự chuyển dịch này đặc biệt có ý nghĩa với tổng đài 24/7 – một trong những điểm chạm trọng tâm của ngành tài chính, nơi tổ chức vừa phải đáp ứng lượng lớn tương tác, vừa bảo đảm tốc độ, chất lượng và tuân thủ.
"Trong lĩnh vực tài chính, chúng ta không còn đặt câu hỏi 'Có ứng dụng AI hay không', mà câu chuyện là 'AI đóng vai trò thế nào' trong việc hỗ trợ người dân, hỗ trợ doanh nghiệp và tham gia vào quá trình vận hành, hỗ trợ ra quyết định để tạo ra những giá trị lớn hơn”, ông Nguyễn Văn Quang chia sẻ.
Giới hạn của tổng đài truyền thống
Khảo sát quốc tế chỉ ra rằng 66% tổ chức chăm sóc khách hàng (CSKH) đang sử dụng AI Agent trong năm 2026 và 62% đã tiến hành thử nghiệm. Việc ứng dụng AI Agent đã mang lại những kết quả đo lường ấn tượng: Klarna giảm 25% liên hệ lặp lại, DoorDash giảm 49% yêu cầu cần chuyển sang nhân viên hỗ trợ, Estafeta tăng 120% số cuộc gọi được giải quyết thành công và NBER nâng cao 15% năng suất tổng đài viên.
Xu hướng này bắt nguồn từ hai giới hạn lớn của tổng đài (Contact Center) truyền thống mà AI Agents có thể đáp ứng hiệu quả. Thứ nhất là khả năng mở rộng nguồn lực. Khi lưu lượng cuộc gọi tăng đột biến, tổ chức khó có thể tăng tương ứng số lượng điện thoại viên trong thời gian ngắn. Ngược lại, duy trì một lực lượng lớn chỉ để đáp ứng các giai đoạn cao điểm cũng tạo áp lực đáng kể lên chi phí vận hành.
Thứ hai là khả năng giám sát chất lượng. Với phương thức hậu kiểm thủ công, tổ chức thường chỉ có thể nghe lại khoảng 2% tổng số cuộc gọi. Điều đó đồng nghĩa phần lớn dữ liệu hội thoại, nơi có thể chứa dấu hiệu vi phạm quy trình, khiếu nại, cảm xúc tiêu cực hay nhu cầu chưa được đáp ứng, chưa được phân tích một cách hệ thống.
Từ Voicebot đến “đội ngũ” AI Agent
Từ bài toán đó, VNPT AI phát triển nền tảng iSense Agentic CX Platform với ba lớp năng lực xuyên suốt vòng đời tương tác qua tổng đài. Lớp năng lực thứ nhất, là AI Agent phục vụ khách hàng, có khả năng tự động hoá tiếp nhận các cuộc gọi đến (Inbound) và thực hiện các cuộc gọi ra (Outbound), xác thực thông tin và hỗ trợ thực thi một số quy trình nghiệp vụ. Thay vì chỉ đưa ra câu trả lời, AI có thể tham gia vào một chuỗi tác vụ để xử lý yêu cầu của khách hàng.
Lớp thứ hai là AI Agent phân tích và hiểu hội thoại, giúp chuyển đổi giọng nói thành văn bản, nhận diện nội dung, cảm xúc, chủ đề và tự động tóm tắt cuộc gọi. Toàn bộ dữ liệu hội thoại nhờ đó có thể trở thành nguồn thông tin có cấu trúc phục vụ phân tích và ra quyết định.
Lớp thứ ba là AI Agent vận hành và kiểm soát chất lượng, cho phép tự động chấm điểm mức độ tuân thủ, phát hiện các cuộc gọi có rủi ro và hỗ trợ phối hợp giữa AI với điện thoại viên trong quá trình phục vụ khách hàng.
Với khối tài chính công, giá trị của iSense Agentic CX Platform trước hết nằm ở khả năng mở rộng năng lực phục vụ người dân tại điểm chạm tổng đài tư vấn và tiếp nhận phản ánh, kiến nghị, giúp người dân tiếp cận thông tin nhanh hơn, giảm thời gian chờ và duy trì chất lượng phục vụ nhất quán ngay cả trong các giai đoạn cao điểm.
Từ bài toán tại khối tài chính công, mô hình này có thể mở rộng sang khu vực doanh nghiệp trong lĩnh vực như ngân hàng, bảo hiểm và các tổ chức tài chính, tham gia sâu hơn vào tư vấn khách hàng, hỗ trợ giao dịch, xác thực thông tin, xử lý hồ sơ, kiểm soát chất lượng dịch vụ và phối hợp với các hệ thống nghiệp vụ để hoàn thành tác vụ.
AI Agent cho tổng đài cần “nghe đúng”, phản hồi tự nhiên và đáng tin cậy
Để vận hành trong thực tế, AI Agent cho tổng đài không chỉ cần “nghe đúng” mà còn phải phản hồi tự nhiên và đáng tin cậy. Nền tảng cần xử lý được các tình huống như khách hàng ngắt lời, thay đổi ý định giữa cuộc hội thoại hay sử dụng cách diễn đạt khác nhau theo vùng miền, đồng thời tối ưu độ trễ để bảo đảm tính tự nhiên.
Đứng trước các thách thức đặc thù của giao tiếp thanh âm, nền tảng iSense Agentic CX Platform chú trọng xử lý ba tiêu chí sống còn: độ chính xác trong nhận diện giọng nói, tối ưu thời gian phản hồi ở mức giây để đảm bảo tính tự nhiên, cùng chất lượng giọng nói bản địa linh hoạt theo từng vùng miền. Bên cạnh đó, nguy cơ "bị ảo giác" (Hallucination) hay bịa thông tin của trí tuệ nhân tạo được kiểm soát nhờ cơ chế RAG dựa trên cơ sở tri thức đóng của doanh nghiệp.
Đặc biệt, khả năng hiểu tiếng Việt của nền tảng được xây dựng trên kho dữ liệu phát triển VNPT LLM chuyên biệt cho người Việt, gồm kiến thức văn hoá đa miền, kiến thức nền tảng và suy luận nâng cao đa bước.
Hiệu quả của iSense Agentic CX Platform đã được kiểm chứng trong thực tế triển khai tại VinaPhone. Với quy mô trung bình khoảng 100.000 cuộc gọi mỗi ngày, nền tảng iSense đã hỗ trợ phân tích và chấm điểm tự động 100% cuộc gọi, tương đương hơn 30 triệu cuộc mỗi năm. Theo số liệu triển khai, giải pháp giúp tối ưu khoảng 5,8 tỷ đồng chi phí vận hành trong năm 2025 và giảm tải khối lượng công việc cho khoảng 180 điện thoại viên. Nguồn lực con người nhờ đó có thể tập trung nhiều hơn vào những tình huống phức tạp, hoạt động chăm sóc khách hàng và các công việc tạo giá trị cao hơn.
Đưa AI Agent vào lĩnh vực BFSI: từ AI-First đến AI có chủ quyền
Đối với ngành tài chính - ngân hàng, mô hình iSense có thể mở rộng sang nhiều bài toán như tổng đài hỗ trợ người dân, tư vấn và chăm sóc khách hàng, hỗ trợ nhân viên, xác thực thông tin, xử lý hồ sơ, kiểm soát chất lượng dịch vụ và phối hợp với các hệ thống nghiệp vụ để thực hiện tác vụ.
Nếu AI-First đặt AI vào trung tâm của quá trình thiết kế và vận hành, thì AI có chủ quyền đặt ra yêu cầu tổ chức phải chủ động kiểm soát dữ liệu, mô hình, hạ tầng và phương thức triển khai. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng với ngành tài chính, nơi dữ liệu cá nhân, dữ liệu giao dịch và thông tin nhạy cảm đòi hỏi mức độ kiểm soát cao.
Theo đó, iSense Agentic CX Platform có thể triển khai trên Cloud, On-Premise hoặc Hybrid tùy theo yêu cầu quản trị dữ liệu của từng tổ chức. Hệ thống cũng có thể kết nối với PBX/IVR hiện hữu thông qua SIP Trunk, cho phép thử nghiệm và mở rộng mà không làm gián đoạn hạ tầng đang vận hành.
Cùng với đó, dữ liệu nhạy cảm cần được bảo vệ ngay trong quá trình xử lý; các cơ chế RAG, kiểm soát cơ sở tri thức và đánh giá độ tin cậy của mô hình giúp hạn chế phản hồi không có căn cứ. Khả năng chủ động về dữ liệu, mô hình và hạ tầng vì thế trở thành nền tảng để các tổ chức tài chính triển khai AI ở quy mô lớn mà vẫn bảo đảm an toàn và quyền kiểm soát.
Cuối cùng, để kết lại phần trình bày của đại diện VNPT AI tại Vietnam Digital Finance 2026, ông Nguyễn Văn Quang cho rằng sự xuất hiện của AI Agents trong trung tâm liên lạc không hướng tới việc thay thế con người, mà là tái cấu trúc lực lượng lao động theo mô hình thông minh hơn. AI hấp thụ các tác vụ lặp đi lặp lại để giải phóng con người, giúp cán bộ và tư vấn viên tập trung vào các bài toán phức tạp đòi hỏi sự thấu cảm và chuyên môn cao.
"AI không sinh ra để thay thế hoàn toàn con người, mà đóng vai trò đắp nguồn lực linh hoạt lúc cao điểm, hấp thụ các công việc lặp đi lặp lại để giải phóng tư vấn viên, giúp lực lượng lao động tập trung vào các tình huống phức tạp và các tác vụ mang lại giá trị cao hơn”, ông Nguyễn Văn Quang cho biết./
Vũ Hoàng
