Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh hiện nay, việc đảm bảo chất lượng cuộc gọi từ tổng đài không còn là vấn đề phụ trợ mà trở thành yếu tố quyết định sự hài lòng của khách hàng. Theo khảo sát gần đây, hơn 73% khách hàng đánh giá trải nghiệm cuộc gọi là tiêu chí hàng đầu khi lựa chọn tiếp tục sử dụng dịch vụ. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp Việt Nam vẫn đang phụ thuộc vào phương pháp đánh giá chất lượng (QC) thủ công, chỉ kiểm tra được 2-5% tổng số cuộc gọi với chi phí nhân lực lên tới 50-80 triệu đồng mỗi tháng.
Hệ thống QC Bot của PiTEL mang đến giải pháp công nghệ AI tiên tiến, cho phép phân tích 100% cuộc gọi với tốc độ chỉ dưới 2 giây mỗi cuộc. Công nghệ kết hợp Speech-to-Text độ chính xác 92-95%, phân tích cảm xúc realtime và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp doanh nghiệp tiết kiệm 81% chi phí QC truyền thống. PITEL QC Bot xử lý tới 150.000 cuộc gọi mỗi ngày với độ tin cậy 99.9%.
Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về công nghệ cốt lõi, tính năng vượt trội, quy trình vận hành và lợi ích kinh tế thực tế mà hệ thống QC Bot của PiTEL mang lại cho các tổng đài cho doanh nghiệp.
1. Thực trạng đánh giá chất lượng cuộc gọi theo phương pháp thủ công
Phương pháp QC thủ công vẫn là lựa chọn phổ biến tại hầu hết các tổng đài doanh nghiệp. Mỗi ngày, các QC viên phải nghe lại từng cuộc gọi, ghi chép đánh giá và nhập điểm vào bảng tính Excel. Quá trình này tốn trung bình 5-7 phút cho một cuộc gọi, khiến mỗi QC viên chỉ kiểm tra được 50-100 cuộc trong ca làm việc 8 giờ. Với tổng đài có 2.000 cuộc gọi mỗi ngày, điều này có nghĩa chỉ 2.5-5% được kiểm tra, trong khi 95% còn lại không được giám sát.
Tính chủ quan là vấn đề nghiêm trọng khác. Hai QC viên có thể chấm điểm chênh lệch tới 15-18 điểm cho cùng một cuộc gọi, tùy thuộc vào tâm trạng, kinh nghiệm và cách hiểu khác nhau về tiêu chuẩn. Sự thiếu nhất quán này gây bất công cho nhân viên tổng đài và làm ảnh hưởng tới dữ liệu đánh giá hiệu suất tổng thể.
Chi phí vận hành là gánh nặng đáng kể. Với mức lương trung bình 7-10 triệu đồng cho mỗi QC viên, một team gồm 5-10 người có thể tiêu tốn 45-80 triệu đồng mỗi tháng chỉ cho công tác kiểm soát chất lượng. Con số này chưa tính đến chi phí đào tạo, quản lý và các công cụ hỗ trợ.
Hệ quả của phương pháp thủ công kém hiệu quả là việc bỏ sót 95% cuộc gọi, trong đó có thể chứa những vi phạm nghiêm trọng hoặc cơ hội cải thiện giá trị. Các vấn đề như nhân viên sử dụng từ ngữ không phù hợp, thiếu tuân thủ quy trình hoặc xử lý khiếu nại không đúng cách thường chỉ được phát hiện sau khi khách hàng gửi đơn khiếu nại. Lúc này, danh tiếng doanh nghiệp đã bị ảnh hưởng và chi phí khắc phục tăng gấp nhiều lần.
Đào tạo nhân viên cũng gặp khó khăn khi không có dữ liệu chi tiết. Supervisor chỉ có thể đưa ra nhận xét chung chung như “nói chậm hơn” hoặc “thái độ tốt hơn” mà không xác định được chính xác phần nào trong cuộc gọi cần điều chỉnh. Điều này kéo dài thời gian nâng cao năng lực đội ngũ và làm giảm hiệu quả đào tạo.
2. PiTEL QC Bot là gì? Định nghĩa hệ thống đánh giá chất lượng cuộc gọi tự động
PiTEL QC Bot là hệ thống phần mềm sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tự động phân tích, đánh giá và chấm điểm chất lượng 100% cuộc gọi trong tổng đài. Khác với công cụ ghi âm thông thường chỉ lưu trữ file âm thanh, QC Bot có khả năng “hiểu” nội dung cuộc trò chuyện, nhận diện cảm xúc qua giọng nói và so sánh với các tiêu chuẩn được thiết lập sẵn.
Hệ thống hoạt động theo quy trình các bước liên tục và tự động như sau:
- Bước đầu tiên, tất cả cuộc gọi từ tổng đài được ghi âm và lưu trữ dưới dạng file âm thanh chất lượng cao.
Công nghệ Speech-to-Text sau đó chuyển đổi file ghi âm thành văn bản tiếng Việt với độ chính xác đạt 92-95%, xử lý được cả giọng miền Bắc, Trung, Nam và có khả năng lọc tạp âm nền.
Thời gian chuyển đổi chỉ dưới 1 giây cho mỗi phút ghi âm, nhanh gấp 60 lần so với tốc độ thực tế của cuộc trò chuyện.
- Bước thứ hai là phân tích đa chiều diễn ra song song trên ba lớp.
Speaker Diarization nhận diện và gắn nhãn cho từng đoạn hội thoại thuộc về khách hàng hay nhân viên, cho phép tính toán tỷ lệ phát ngôn chính xác.
Voice Sentiment Analysis phân tích âm lượng, ngữ điệu và tốc độ để vẽ biểu đồ cảm xúc cập nhật mỗi 2 giây, phát hiện các mốc thay đổi thái độ quan trọng.
Cùng lúc đó, công nghệ NLP xử lý văn bản để nhận diện từ khóa bắt buộc, từ cấm và so sánh với kịch bản chuẩn đã được thiết lập.
- Sau khi hoàn tất phân tích, hệ thống AI tự động tính toán điểm số dựa trên 10+ tiêu chí được cấu hình, mỗi tiêu chí có trọng số riêng tùy theo ngành nghề và mục tiêu kinh doanh.
Kết quả cuối cùng là báo cáo toàn diện bao gồm điểm tổng thể, chi tiết từng tiêu chí, đồ thị cảm xúc timeline, transcript đầy đủ và các đề xuất cải thiện.
Nếu phát hiện vi phạm nghiêm trọng, hệ thống gửi cảnh báo realtime qua SMS, email hoặc thông báo trong ứng dụng để Supervisor can thiệp kịp thời.
QC Bot đóng vai trò như một QC viên không mệt mỏi, làm việc 24/7 với tốc độ và độ chính xác vượt trội. Trong khi QC viên con người cần nghỉ ngơi, ăn uống và có thể mắc lỗi do mất tập trung, QC Bot duy trì hiệu suất ổn định từ cuộc gọi đầu tiên đến cuộc gọi thứ 150.000 trong ngày.
3. Công nghệ AI cốt lõi của hệ thống PiTEL QC Bot
Sức mạnh của PiTEL QC Bot đến từ sự kết hợp bốn công nghệ AI tiên tiến, mỗi công nghệ đảm nhiệm một chức năng chuyên biệt nhưng hoạt động đồng bộ để tạo ra hệ thống đánh giá toàn diện. Độ chính xác cao của từng công nghệ được tối ưu hóa đặc biệt cho ngữ cảnh tiếng Việt và môi trường tổng đài thực tế, vượt xa các giải pháp AI thông thường.
Speech-to-text (STT): Chuyển đổi giọng nói thành văn bản
Speech-to-Text là công nghệ nền tảng chuyển đổi file ghi âm cuộc gọi thành văn bản có cấu trúc, cho phép các công nghệ khác phân tích nội dung. PiTEL STT được huấn luyện trên hơn 1 triệu cuộc gọi tiếng Việt thực tế, bao gồm các giọng địa phương khác nhau, thuật ngữ chuyên ngành và cách phát âm đặc thù trong môi trường tổng đài.
Công nghệ hoạt động bằng cách phân tích sóng âm thanh, nhận diện các âm vị (phoneme) và ghép chúng thành từ ngữ có nghĩa dựa trên mô hình ngôn ngữ tiếng Việt. Hệ thống xử lý được nhiều thách thức phổ biến như tạp âm nền từ môi trường văn phòng, tiếng ồn đường phố khi khách hàng gọi từ bên ngoài, hoặc tình huống nhiều người nói chồng lên nhau.
Độ chính xác đạt 92-95% với giọng Việt, cao hơn 10-15% so với các giải pháp Google Speech-to-Text chuẩn chưa được tối ưu. Trong thử nghiệm với 10.000 cuộc gọi từ các ngành ngân hàng, bảo hiểm và bất động sản, tỷ lệ lỗi chuyển đổi chỉ ở mức 5-8%, tập trung chủ yếu vào các từ chuyên ngành hiếm gặp hoặc tên riêng.
Thời gian xử lý dưới 1 giây cho mỗi phút ghi âm cho phép hệ thống chuyển đổi một cuộc gọi 10 phút trong vòng chưa đầy 10 giây. Kết quả là file transcript có dấu thời gian chính xác cho từng câu nói, giúp dễ dàng tìm kiếm và phân tích các đoạn cụ thể. Khả năng này tiết kiệm 100% thời gian gõ transcript thủ công và mở ra khả năng phân tích từ khóa, tuân thủ kịch bản cũng như tìm kiếm nội dung cuộc gọi theo văn bản.
Speaker Diarization: Tách biệt giọng nói khách hàng và nhân viên
Speaker Diarization giải quyết câu hỏi “ai đang nói gì” trong cuộc trò chuyện bằng cách phân tích đặc trưng âm thanh độc nhất của mỗi người. Công nghệ nhận diện pitch (cao độ giọng), tone (âm sắc) và các đặc điểm sinh trắc học khác của giọng nói để phân biệt giữa các người tham gia cuộc gọi.
Trong môi trường tổng đài, hệ thống tự động gắn nhãn “Agent” cho nhân viên và “Customer” cho khách hàng, cho phép phân tích riêng biệt hành vi và hiệu suất của từng bên. Công nghệ tính toán tỷ lệ phát ngôn (talk ratio) để phát hiện các tình huống mất cân bằng. Tỷ lệ lý tưởng thường là Agent 40-60% và Customer 40-60%, cho thấy cuộc trò chuyện hai chiều tương tác tốt.
Độ chính xác nhận diện đúng người nói đạt 90%, được kiểm chứng qua hàng nghìn cuộc gọi thực tế. Hệ thống phát hiện các tình huống như nhân viên độc thoại quá 3 giây liên tục không cho khách hàng cơ hội phản hồi, hoặc khách hàng nói liên tục cho thấy sự bực bội. Các chỉ số này trở thành tiêu chí quan trọng trong đánh giá kỹ năng giao tiếp và xử lý tình huống của nhân viên.
Voice Sentiment Analysis: Phân tích cảm xúc trong cuộc gọi
Voice Sentiment Analysis đi xa hơn việc phân tích từ ngữ bằng cách nhận diện thái độ và cảm xúc qua các đặc điểm giọng nói. Công nghệ này dựa trên nghiên cứu tâm lý học cho thấy cảm xúc thể hiện rõ qua ba yếu tố: âm lượng (volume), ngữ điệu (tone) và tốc độ thoại (speech rate).
Hệ thống phân tích âm lượng để phát hiện các tình huống khách hàng nâng giọng (có thể chỉ sự bực bội) hoặc nhân viên nói quá nhỏ (thiếu tự tin). Ngữ điệu được đánh giá qua biên độ dao động của giọng nói, giọng đều đặn thể hiện sự bình tĩnh trong khi biến động mạnh cho thấy sự xúc động. Tốc độ thoại được đo bằng số từ mỗi phút, với tốc độ 140-160 từ/phút được coi là tối ưu cho giao tiếp tổng đài.
Công nghệ nhận diện 5 loại cảm xúc chính. Cảm xúc Tích cực (Positive), cảm xúc Tiêu cực (Negative), Trung lập (Neutral), Gay gắt (Aggressive), Chán nản (Bored)
NLP: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên Tiếng Việt
Natural Language Processing là công nghệ cho phép máy tính hiểu ngữ nghĩa tiếng Việt, phân tích ý định và kiểm tra tuân thủ quy trình giao tiếp. PiTEL NLP được huấn luyện đặc biệt cho các lĩnh vực ngân hàng, tài chính, bảo hiểm, bất động sản và thương mại điện tử tại Việt Nam.
Chức năng nhận diện từ khóa cho phép cấu hình các từ hoặc cụm từ bắt buộc mà nhân viên phải nói trong cuộc gọi. Ví dụ, tổng đài ngân hàng có thể yêu cầu nhân viên phải nói “Anh/chị có câu hỏi gì thêm không?” trước khi kết thúc, hoặc “Cảm ơn anh/chị đã gọi đến ngân hàng ABC” là câu chốt cuối cùng. Hệ thống kiểm tra từng cuộc gọi và đánh dấu nếu thiếu bất kỳ từ khóa bắt buộc nào.
Danh sách từ cấm giúp phát hiện các vi phạm nghiêm trọng. Nhân viên không được sử dụng ngôn ngữ thô tục, từ ngữ phân biệt đối xử hoặc cam kết không chính xác như “đảm bảo 100%” khi chưa được phép. Công nghệ NLP không chỉ tìm chính xác từ cấm mà còn nhận diện các biến thể, từ đồng nghĩa và cách diễn đạt tương tự.
Phân tích ý định khách hàng là khả năng tiên tiến giúp phân loại cuộc gọi theo mục đích. Hệ thống nhận diện khách hàng có muốn trả nợ hay là hẹn lần sau. Độ chính xác nhận diện ý định đạt 93%, giúp định tuyến cuộc gọi đúng bộ phận và áp dụng kịch bản QC phù hợp với từng tình huống.
Kiểm tra tuân thủ kịch bản là ứng dụng quan trọng cho các tổng đài có quy trình chuẩn hóa. Hệ thống so sánh transcript với kịch bản gồm 5-10 bước chuẩn, tính toán tỷ lệ tuân thủ và chỉ ra chính xác bước nào bị bỏ qua.
4. Tính năng vượt trội của PiTEL QC Bot
PiTEL QC Bot tích hợp các tính năng được phát triển dựa trên 4 công nghệ AI cốt lõi, giải quyết toàn diện nhu cầu quản lý chất lượng cuộc gọi từ cơ bản đến nâng cao. Mỗi tính năng được thiết kế với giao diện trực quan và khả năng tùy chỉnh cao, phù hợp với đặc thù từng ngành nghề và quy mô doanh nghiệp.
Phân tích cảm xúc đa chiều
Tính năng phân tích cảm xúc của PiTEL QC Bot vượt trội so với các giải pháp khác nhờ khả năng hiển thị biểu đồ cảm xúc theo trục thời gian với độ chi tiết cập nhật mỗi 2 giây. Cách hiển thị này giúp Supervisor nhanh chóng nhận diện các đoạn cuộc gọi có vấn đề mà không cần đọc chi tiết số liệu.
Use case thực tế cho thấy giá trị của tính năng này. Một ngân hàng lớn phát hiện 73% khách hàng có cảm xúc tiêu cực tập trung vào phút thứ 3-5 của cuộc gọi, đúng thời điểm nhân viên giải thích về phí dịch vụ. Dựa trên insight này, họ điều chỉnh kịch bản để giải thích phí sớm hơn và rõ ràng hơn, giảm 42% cuộc gọi kết thúc với cảm xúc tiêu cực trong vòng 1 tháng.
Supervisor có thể sử dụng biểu đồ để đào tạo nhân viên bằng cách chỉ ra chính xác câu nói nào trong cuộc gọi làm cảm xúc khách hàng chuyển từ tích cực sang tiêu cực. Thay vì phản hồi chung chung “thái độ chưa tốt”, họ có thể nói “tại phút 3:42, khi anh trả lời về thời gian xử lý, giọng của anh hơi cứng nhắc khiến khách hàng có phản ứng tiêu cực”. Feedback cụ thể này giúp nhân viên hiểu rõ và cải thiện nhanh hơn.
Chấm điểm tự động theo 10+ tiêu chí
Hệ thống AI của PITEL tự động tính toán điểm cho mỗi cuộc gọi dựa trên 10+ tiêu chí được cấu hình linh hoạt, mỗi tiêu chí có trọng số riêng phù hợp với mục tiêu kinh doanh. Scale điểm từ 0-100 giúp dễ dàng phân loại cuộc gọi thành các nhóm: Xuất sắc (90-100), Tốt (75-89), Trung bình (60-74) và Cần cải thiện (dưới 60).
Doanh nghiệp có thể tùy chỉnh trọng số dựa trên đặc thù ngành. Tổng đài nhắc nợ có thể tăng trọng số “Thái độ phục vụ” lên 30% và “Tuân thủ kịch bản” lên 25% để đảm bảo nhân viên vừa kiên quyết nhưng vẫn lịch sự. Trong khi đó, tổng đài bán hàng có thể ưu tiên “Thời lượng cuộc gọi” (15%) và giảm trọng số “Tốc độ thoại” xuống 5% vì tư vấn sản phẩm cần thời gian.
Khả năng khách quan 100% là lợi thế lớn nhất. Trong kiểm chứng với 1.000 cuộc gọi được chấm bởi cả QC thủ công và QC Bot, độ lệch chuẩn của QC thủ công lên tới ±15 điểm do sự khác biệt trong cách đánh giá của từng người. Ngược lại, QC Bot có độ lệch chỉ ±2 điểm, xuất phát từ các trường hợp biên mà thuật toán chưa được huấn luyện đầy đủ.
Dashboard realtime & báo cáo tùy chỉnh
Giao diện dashboard của PiTEL QC Bot được thiết kế theo nguyên tắc “nhìn là hiểu” với các widget trực quan hiển thị KPI quan trọng. Màn hình tổng quan cho thấy tổng số cuộc gọi hôm nay, điểm trung bình so với tuần trước. Biểu đồ phân bố điểm dạng histogram giúp Supervisor nhìn thấy ngay có bao nhiêu phần trăm cuộc gọi ở từng mức chất lượng.
Hệ thống hỗ trợ 7 loại báo cáo tùy chỉnh đáp ứng nhu cầu quản lý khác nhau. Báo cáo tổng hợp theo nhân viên xuất Excel với các cột điểm số, số cuộc gọi, điểm trung bình và xu hướng so với kỳ trước. Báo cáo chi tiết từng cuộc gọi bao gồm transcript đầy đủ, đồ thị cảm xúc và phân tích từng tiêu chí. Báo cáo vi phạm liệt kê tất cả cuộc gọi có sử dụng từ cấm, độc thoại hoặc vi phạm nghiêm trọng khác.
Mọi báo cáo đều có thể export sang Excel hoặc PDF với một click chuột. Phân quyền chi tiết cho phép Admin xem toàn bộ, Supervisor xem team của mình và Agent chỉ xem cuộc gọi bản thân, đảm bảo bảo mật thông tin.
Cảnh báo vi phạm realtime: SMS/Email
Hệ thống cảnh báo tự động của PiTEL QC Bot hoạt động 24/7 để phát hiện và thông báo các vi phạm nghiêm trọng ngay lập tức. Các cảnh báo được phân loại theo 5 mức độ ưu tiên với màu sắc và âm thanh khác nhau, giúp Supervisor phản ứng đúng mức với từng tình huống.
Thiết kế kịch bản linh hoạt: 3 loại chiến dịch
PiTEL QC Bot hỗ trợ 3 loại chiến dịch (campaign) phù hợp với các mức độ phức tạp khác nhau của quy trình tổng đài, từ đơn giản đến tự động hóa hoàn toàn.
Chiến dịch Thường phù hợp với các tổng đài có quy trình chuẩn hóa chặt chẽ. Ví dụ, tổng đài CSKH ngân hàng có 10 bước chuẩn từ chào hỏi, xác minh thông tin khách hàng, lắng nghe vấn đề, đến giải quyết và kết thúc. Admin cấu hình sẵn 10 từ khóa bắt buộc tương ứng với mỗi bước, trọng số cho từng tiêu chí và ngưỡng cảnh báo. Sau đó, hệ thống tự động áp dụng cho tất cả cuộc gọi thuộc chiến dịch này.
Chiến dịch AI là tính năng tiên tiến dành cho tổng đài phức tạp xử lý nhiều loại cuộc gọi khác nhau. AI tự động phân loại mỗi cuộc gọi thuộc nhóm bán hàng, CSKH hay hỗ trợ kỹ thuật dựa trên nội dung hội thoại, sau đó áp dụng bộ tiêu chí QC phù hợp với từng loại. Điều này giúp tiết kiệm 60% thời gian cấu hình so với việc tạo nhiều chiến dịch riêng biệt.
Chiến dịch STT Only dành cho doanh nghiệp chưa sẵn sàng triển khai đánh giá tự động hoàn toàn hoặc chỉ cần chức năng lưu trữ tuân thủ pháp lý. Hệ thống chuyển đổi tất cả cuộc gọi thành văn bản để dễ dàng tìm kiếm theo từ khóa, nhưng không tính điểm hay gửi cảnh báo. Công ty có thể nâng cấp lên chiến dịch Thường hoặc AI bất cứ lúc nào mà không mất dữ liệu.
AI Summary: tóm tắt cuộc gọi tự động bằng AI
Tính năng AI Summary của PiTEL sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến để tóm tắt cuộc gọi dài 10-15 phút thành đoạn văn 50-80 từ, nắm bắt được ý chính và kết quả cuộc trò chuyện.
Thời gian đọc transcript đầy đủ mất trung bình 3 phút, trong khi đọc AI Summary chỉ mất 20 giây. Với tổng đài 1.000 cuộc gọi mỗi ngày, Supervisor tiết kiệm được 46 giờ mỗi tuần chỉ nhờ tính năng này.
AI Summary đặc biệt hữu ích cho các trường hợp khách hàng gọi lại nhiều lần về cùng một vấn đề. Nhân viên có thể đọc nhanh tóm tắt của 3-4 cuộc gọi trước đó trong 1 phút để nắm bắt toàn bộ lịch sử, thay vì phải nghe lại 30-40 phút ghi âm. Điều này giúp giảm thời gian xử lý trung bình 25% và tăng sự hài lòng của khách hàng nhờ không phải kể lại vấn đề từ đầu.
5. Quy trình vận hành PiTEL QC Bot: từ cuộc gọi đến báo cáo
Quy trình vận hành của PITEL QC Bot được tự động hóa hoàn toàn qua 5 bước liên tục, từ lúc khách hàng gọi đến lúc Supervisor nhận được báo cáo chi tiết. Tổng thời gian xử lý dưới 5 giây cho mỗi cuộc gọi, cho phép hệ thống theo kịp nhịp độ hoạt động cao của tổng đài mà không gây tắc nghẽn.
Bước 1: Kết nối & ghi âm cuộc gọi tự động
Hệ thống tổng đài PiTEL tự động ghi âm 100% cuộc gọi inbound (khách gọi vào) và outbound (nhân viên gọi ra) ngay từ giây đầu tiên. File âm thanh được lưu trữ dưới hai định dạng: MP3 với chất lượng 128kbps cho tiết kiệm dung lượng (khoảng 1MB/phút), hoặc WAV chất lượng cao 256kbps cho các trường hợp cần độ chính xác tối đa.
Ghi âm 2 kênh riêng biệt cho Agent và Customer giúp tách biệt giọng nói của hai bên, cải thiện độ chính xác của công nghệ Speaker Diarization lên 5-7%. Mỗi file được gắn metadata đầy đủ bao gồm Agent ID, số điện thoại khách hàng, thời gian bắt đầu/kết thúc, campaign và các thông tin tùy chỉnh khác.
Thời gian lưu trữ linh hoạt từ 3 đến 12 tháng tùy theo gói dịch vụ và yêu cầu tuân thủ pháp lý của từng ngành. Ngành ngân hàng và tài chính thường yêu cầu lưu trữ tối thiểu 6 tháng, trong khi thương mại điện tử có thể chọn 3 tháng để tiết kiệm chi phí.
Bảo mật được đảm bảo với chứng nhận ISO/IEC 27001:2022 và mã hóa AES-256 cho tất cả file lưu trữ. Dữ liệu được backup tự động mỗi ngày sang hệ thống dự phòng, đảm bảo không bao giờ mất mát thông tin quan trọng.
Bước 2: Chuyển đổi giọng nói thành văn bản (STT)
Ngay sau khi cuộc gọi kết thúc, file ghi âm được hệ thống AI STT xử lý tự động. Module STT nhận file âm thanh, phân tích sóng âm và chuyển đổi thành văn bản tiếng Việt có dấu với cấu trúc câu hoàn chỉnh. Thời gian xử lý dưới 1 giây cho mỗi phút ghi âm, có nghĩa cuộc gọi 10 phút hoàn tất chuyển đổi trong chưa đầy 10 giây.
Công nghệ xử lý tạp âm nền tự động lọc bỏ tiếng ồn môi trường, nhạc nền và tiếng vọng, giúp nâng cao độ chính xác nhận diện từ 85% lên 92-95%. Hệ thống nhận diện được cả giọng địa phương, các từ viết tắt phổ biến và thuật ngữ chuyên ngành được train sẵn.
Bước 3: Phân tách người nói & phân tích đa chiều
Hệ thống thực hiện 3 loại phân tích song song trong bước này để tận dụng tối đa sức mạnh xử lý của server và rút ngắn thời gian tổng thể.
Speaker Diarization nhận diện đặc trưng giọng nói để gắn nhãn “Agent” hoặc “Customer” cho từng đoạn trong transcript. Công nghệ tính toán tỷ lệ phát ngôn (Agent 45%, Customer 55%) và phát hiện các tình huống mất cân bằng như agent độc thoại hoặc khách hàng nói liên tục thể hiện sự bức xúc.
Voice Sentiment Analysis xử lý trực tiếp file âm thanh để vẽ biểu đồ cảm xúc theo timeline. Hệ thống phân tích âm lượng (40-70dB là bình thường, trên 80dB là giận dữ), ngữ điệu (biên độ dao động) và tốc độ thoại (140-160 từ/phút là lý tưởng).
NLP Analysis xử lý transcript để nhận diện từ khóa bắt buộc, từ cấm và so sánh với kịch bản chuẩn. Module này kiểm tra xem nhân viên đã thực hiện đầy đủ 10 bước quy trình hay chưa, tính phần trăm tuân thủ và phân loại ý định của khách hàng (mua hàng, khiếu nại, hủy dịch vụ, tìm hiểu thông tin).
Bước 4: Chấm điểm tự động & tạo báo cáo
Module AI Scoring nhận dữ liệu từ 3 phân tích trên và tính toán điểm dựa trên 10 tiêu chí đã cấu hình. Công thức tính điểm là tổng có trọng số: Điểm tổng = Σ (Điểm tiêu chí × Trọng số). Ví dụ: Thái độ phục vụ đạt 85 điểm × 20% = 17 điểm, Tuân thủ kịch bản đạt 90 điểm × 15% = 13.5 điểm… Tổng cộng 10 tiêu chí cho ra điểm cuối cùng.
Hệ thống phân loại cuộc gọi dựa trên điểm: Xuất sắc (90-100), Tốt (75-89), Trung bình (60-74), Cần cải thiện (dưới 60). Mỗi phân loại có màu sắc riêng trên dashboard: xanh lá, xanh dương, vàng và đỏ.
Báo cáo toàn diện được tạo tự động bao gồm 7 phần:
- Thông tin cuộc gọi: Agent, khách hàng, thời gian, thời lượng, campaign
- Điểm tổng & phân loại: Số điểm lớn, màu sắc rõ ràng
- Chi tiết 10 tiêu chí: Bảng với điểm từng tiêu chí và giải thích
- Đồ thị cảm xúc timeline: Biểu đồ 2 đường Agent/Customer
- Transcript đầy đủ: Văn bản có mốc thời gian, click để nghe audio
- AI Summary: Tóm tắt 50-80 từ
- Danh sách vi phạm & Gợi ý cải thiện: Liệt kê cụ thể
Bước 5: Lưu trữ, Dashboard & cảnh báo realtime
Dashboard web cập nhật realtime mỗi 5 giây bằng công nghệ WebSocket, hiển thị KPI mới nhất mà không cần refresh trang. Nếu điểm cuộc gọi dưới 60 hoặc có vi phạm nghiêm trọng (từ cấm, cảm xúc rất tiêu cực), module cảnh báo tự động kích hoạt. Hệ thống gửi SMS đến số điện thoại Supervisor, email với tiêu đề “CẢNH BÁO QC”.
6. Lợi ích vượt trội của PiTEL QC Bot cho doanh nghiệp
PITEL QC Bot mang lại 7 lợi ích kinh tế và vận hành cụ thể, được chứng minh qua dữ liệu thực tế từ hơn 1.000 doanh nghiệp đang sử dụng. Các con số không chỉ là ước lượng mà đến từ phân tích trước và sau triển khai trong thời gian 3-6 tháng.
Giảm chi phí
Dữ liệu thực tế từ case study cho thấy khách hàng tiết kiệm được nhiều năm công sức QC thủ công tính theo tổng số giờ công. Con số này được tính bằng cách so sánh thời gian QC viên cần để kiểm tra 5 triệu cuộc gọi (5-7 phút mỗi cuộc) với thời gian QC Bot xử lý (dưới 2 giây mỗi cuộc).
Công thức tính tiết kiệm chi phí cụ thể: Chi phí QC thủ công = (Số cuộc gọi/ngày × 6 phút) ÷ (480 phút ca làm việc) × Lương QC viên. Ví dụ với tổng đài 1.000 cuộc gọi mỗi ngày: (1.000 × 6) ÷ 480 = 12.5 ngày công. Với lương 8 triệu đồng/tháng (22 ngày công), cần 3 QC viên với tổng chi phí 24 triệu đồng/tháng.
Quan trọng hơn, chi phí QC Bot không tăng khi khối lượng tăng. Khi tổng đài mở rộng từ 1.000 lên 5.000 cuộc gọi/ngày, chi phí QC thủ công tăng gấp 5 lần (cần thuê thêm 12 QC viên), nhưng chi phí QC Bot chỉ tăng thêm 5 triệu đồng/tháng. Điều này tạo ra hiệu ứng “economies of scale” mạnh mẽ cho các doanh nghiệp đang tăng trưởng.
Độ chính xác 90-95%
Độ chính xác của từng công nghệ trong hệ thống PiTEL QC Bot được kiểm chứng qua thử nghiệm với hàng triệu cuộc gọi thực tế. Speech-to-Text đạt 92-95% với giọng Việt, Speaker Diarization đạt 90%, Voice Sentiment Analysis đạt 95% và NLP đạt 93%. Độ chính xác tổng hợp của hệ thống trong việc chấm điểm dao động từ 90-95% tùy theo độ phức tạp của tiêu chí.
PiTEL QC Bot cho kết quả ổn định với độ lệch chỉ ±2 điểm. Điểm chênh lệch nhỏ này xuất phát từ các trường hợp biên mà thuật toán chưa được train đầy đủ, ví dụ như giọng địa phương rất nặng hoặc từ ngữ chuyên ngành hiếm gặp. Độ lệch ±2 điểm nằm trong phạm vi chấp nhận và thấp hơn 7.5 lần so với QC thủ công.
Tính khách quan 100% mang lại lợi ích to lớn cho công tác quản lý nhân sự. Nhân viên được đánh giá công bằng dựa trên tiêu chuẩn thống nhất, không bị ảnh hưởng bởi tâm trạng hay thiên kiến của QC viên. Số liệu tranh cãi về kết quả QC giảm 87%, tạo môi trường làm việc minh bạch và tin cậy hơn.
QC 100% cuộc gọi
Phương pháp QC thủ công chỉ kiểm tra được 2-5% tổng số cuộc gọi do giới hạn về thời gian và nhân lực, có nghĩa 95-98% cuộc gọi không được giám sát. Trong số cuộc gọi này có thể chứa các vi phạm nghiêm trọng hoặc cơ hội cải thiện giá trị mà doanh nghiệp bỏ lỡ.
PiTEL QC Bot phân tích 100% cuộc gọi, phát hiện mọi vấn đề tiềm ẩn dù nhỏ nhất. Use case thực tế cho thấy giá trị to lớn của khả năng này. Một ngân hàng phát hiện nhân viên sử dụng từ ngữ không phù hợp trong cuộc gọi lúc 3 giờ sáng, ngoài giờ làm việc của Supervisor. Nếu dựa vào QC thủ công với tỷ lệ kiểm tra 3%, xác suất cuộc gọi này được chọn mẫu chỉ là 3%, có nghĩa 97% khả năng vi phạm không bao giờ được phát hiện.
Khả năng QC 100% cũng giúp phát hiện các mẫu vi phạm hệ thống. Một tổng đài dịch vụ phát hiện 8% cuộc gọi có thời gian chờ quá 10 giây, tập trung vào khung giờ 9-10 sáng. Phân tích sâu hơn cho thấy hệ thống CRM chạy chậm vào giờ cao điểm. Sau khi nâng cấp server, thời gian chờ giảm 67%, cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng 12% điểm hài lòng.
Đào tạo Agent hiệu quả
Phương pháp đào tạo truyền thống dựa trên ý kiến chủ quan của Supervisor và các ví dụ chung chung không phản ánh đúng vấn đề thực tế của từng nhân viên. PITEL QC Bot cung cấp dữ liệu chi tiết từ chính cuộc gọi của agent, cho phép áp dụng 5 phương pháp đào tạo mới mang lại hiệu quả gấp 3 lần.
So sánh A/B là phương pháp đào tạo mạnh mẽ bằng cách đặt cùng một tình huống khách hàng khó tính do agent A (điểm 92) và agent B (điểm 68) xử lý. Supervisor cho cả team nghe 2 cuộc gọi này và phân tích sự khác biệt: Agent A dùng giọng điệu bình tĩnh, lắng nghe khách hàng nói hết ý rồi mới giải thích, trong khi Agent B ngắt lời và giọng hơi gay gắt. Học từ ví dụ thực tế của đồng nghiệp hiệu quả hơn 5 lần so với học từ script lý thuyết. Biến việc cải thiện chất lượng thành trò chơi.
Self-coaching cho phép agent tự xem báo cáo của mình, so sánh với trung bình team và đặt mục tiêu cải thiện. Nhân viên tự giác hơn khi được trao quyền tự cải thiện thay vì bị quản lý áp đặt.
Trend analysis phát hiện vấn đề chung của cả team để training tập trung. Ví dụ, báo cáo cho thấy 87% agent có điểm tiêu chí “Kết thúc cuộc gọi” thấp vì thiếu câu chốt chuẩn “Cảm ơn anh/chị”. Supervisor tổ chức workshop 30 phút cho cả team về kỹ năng kết thúc cuộc gọi chuyên nghiệp, cải thiện điểm tiêu chí này từ 58 lên 91 chỉ sau 1 tuần.
Hiệu suất hệ thống PiTEL QC Bot: 150.000 cuộc gọi/ngày
Hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống là yếu tố quyết định việc PiTEL QC Bot có thể vận hành ổn định tại các tổng đài quy mô lớn. Con số 150.000 cuộc gọi mỗi ngày không chỉ là mốc lý thuyết mà là năng suất thực tế được đo đạc tại các khách hàng enterprise của PiTEL.
Tốc độ xử lý dưới 2 giây cho mỗi cuộc gọi được đạt nhờ kiến trúc Microservices và GPU acceleration. Để so sánh, QC viên con người cần 5-7 phút (300-420 giây) để kiểm tra cùng một cuộc gọi, chậm hơn 150-210 lần. Tốc độ vượt trội này cho phép hệ thống xử lý đồng thời hàng trăm cuộc gọi trong cùng thời điểm mà không gây tắc nghẽn.
Uptime 99.9% có nghĩa hệ thống chỉ downtime tối đa 43 phút mỗi tháng (30 ngày × 24 giờ × 60 phút × 0.1% = 43.2 phút). Con số này bao gồm cả thời gian bảo trì định kỳ được thông báo trước.
Khả năng scale không giới hạn là lợi thế lớn cho doanh nghiệp tăng trưởng. PiTEL QC Bot xử lý mượt mà toàn bộ khối lượng này mà không cần tăng chi phí, trong khi phương án QC thủ công phải thuê thêm nhân viên tạm thời với chi phí cao cho tháng cao điểm.
7. Kiến trúc hệ thống, bảo mật & tích hợp PiTEL QC Bot
Ba yếu tố kiến trúc hệ thống, bảo mật và khả năng tích hợp quyết định việc PITEL QC Bot có thể triển khai thành công tại các doanh nghiệp với yêu cầu khắt khe về an toàn thông tin và tương thích công nghệ.
Kiến trúc Microservices: Linh hoạt & mở rộng không giới hạn
Kiến trúc Microservices chia hệ thống thành các service nhỏ độc lập, mỗi service đảm nhiệm một chức năng chuyên biệt và có thể scale riêng biệt. Khác với kiến trúc Monolithic truyền thống khi toàn bộ ứng dụng chạy trên một server duy nhất, Microservices cho phép từng thành phần hoạt động độc lập trên các server riêng.
Khi tải tăng cao, hệ thống tự động mở rộng chỉ dịch vụ cần thiết. Ví dụ, nếu STT bị quá tải vì số lượng cuộc gọi tăng đột biến, Kubernetes tự động khởi động thêm 2-3 bản sao STT mới trong vòng 30 giây mà không ảnh hưởng đến các service khác. Điều này tiết kiệm chi phí so với việc phải mở rộng toàn bộ hệ thống.
Tính sẵn sàng cao (High Availability) đạt được nhờ mỗi dịch vụ có ít nhất 2 bản sao chạy song song. Nếu 1 bản sao STT gặp lỗi và ngừng hoạt động, Load Balancer tự động chuyển toàn bộ lưu lượng truy cập sang bản sao còn lại trong vòng 5 giây. User không nhận biết được sự cố vì hệ thống vẫn phản hồi bình thường.
Bảo mật đa lớp: ISO 27001: 2022
Bảo mật thông tin là ưu tiên hàng đầu với dữ liệu nhạy cảm từ cuộc gọi khách hàng. PiTEL triển khai 5 lớp bảo mật, đảm bảo nếu một lớp bị xâm nhập, các lớp còn lại vẫn bảo vệ dữ liệu an toàn.
Mã hóa được áp dụng cho tất cả file ghi âm và dữ liệu nhạy cảm trong database. Password của user được mã hóa bằng SHA-256 kết hợp với Salt (chuỗi ngẫu nhiên) trước khi lưu vào database. Ngay cả admin hệ thống cũng không thể xem mật khẩu gốc của user, chỉ có thể reset về mật khẩu mới.
PITEL đạt chứng nhận ISO/IEC 27001:2022 về hệ thống quản lý an toàn thông tin, được kiểm toán hàng năm bởi tổ chức quốc tế độc lập. ISO 9001:2015 về quản lý chất lượng sản phẩm đảm bảo mọi quy trình phát triển và vận hành đều tuân thủ tiêu chuẩn nghiêm ngặt.
Tích hợp dễ dàng: Rest API & Webhook với CRM / Contact Center
PiTEL QC Bot cung cấp 3 phương thức tích hợp linh hoạt phù hợp với mọi hạ tầng công nghệ hiện có của doanh nghiệp.
Rest API cho phép các hệ thống khác gọi vào PiTEL để lấy dữ liệu QC hoặc gửi cuộc gọi cần phân tích. Document API đầy đủ được viết theo chuẩn Swagger với các endpoint rõ ràng. Thời gian phản hồi trung bình dưới 500ms cho hầu hết các API call, đảm bảo trải nghiệm người dùng mượt mà.
Webhook hoạt động theo hướng ngược lại: PITEL tự động gửi dữ liệu về CRM hoặc Contact Center mỗi khi có sự kiện quan trọng xảy ra. Doanh nghiệp cấu hình webhook URL và chọn các event muốn nhận, ví dụ “cuộc gọi kết thúc”, “phát hiện vi phạm”, “điểm dưới 60”. Mỗi khi event xảy ra, PiTEL gửi HTTP POST request chứa dữ liệu JSON đến webhook URL. Cơ chế này cho phép các hệ thống khác phản ứng real time với dữ liệu QC.
Tích hợp trực tiếp dành cho khách hàng sử dụng tổng đài PiTEL, hưởng lợi từ tích hợp sẵn kiểu plug-and-play. Chỉ cần bật tính năng QC Bot trong cài đặt admin, hệ thống tự động kết nối và bắt đầu phân tích 100% cuộc gọi mà không cần cấu hình thêm. Đây là phương thức đơn giản và nhanh nhất, triển khai chỉ trong 5-10 phút.
8. Chứng nhận uy tín của PiTEL
Độ tin cậy của PiTEL được chứng minh qua 2 chứng nhận quốc tế và hơn 1.000 doanh nghiệp đang sử dụng giải pháp thực tế.
Chứng nhận ISO 9001:2015 về Hệ thống quản lý chất lượng sản phẩm và dịch vụ được cấp năm 2020, đảm bảo mọi quy trình từ phát triển sản phẩm, triển khai dự án đến hỗ trợ khách hàng đều tuân thủ tiêu chuẩn quốc tế nghiêm ngặt. Chứng nhận được kiểm toán hàng năm bởi tổ chức chứng nhận độc lập, phản ánh cam kết duy trì chất lượng ổn định.
Chứng nhận ISO/IEC 27001:2022 về Hệ thống quản lý an toàn thông tin được cấp năm 2023, phạm vi áp dụng cho toàn bộ hệ thống lưu trữ và xử lý dữ liệu khách hàng. Đây là tiêu chuẩn bảo mật cao nhất trong ngành công nghệ thông tin, được các ngân hàng và tổ chức tài chính yêu cầu bắt buộc khi lựa chọn đối tác công nghệ.
9. Câu hỏi thường gặp về PiTEL QC Bot
PiTEL QC Bot có hỗ trợ Tiếng Việt 100% không ?
Có, PITEL QC Bot hỗ trợ tiếng Việt 100% từ công nghệ STT, NLP đến giao diện dashboard và báo cáo. Hệ thống được train đặc biệt trên hơn 1 triệu cuộc gọi tiếng Việt thực tế, bao gồm cả giọng miền Bắc, giọng miền Trung và giọng miền Nam.
Độ chính xác STT đạt 92-95% với tiếng Việt, cao hơn 10-15% so với Google Speech-to-Text chuẩn chưa được tối ưu cho thị trường Việt Nam. Công nghệ NLP nhận diện từ vựng chuyên ngành tiếng Việt trong các lĩnh vực ngân hàng (thẻ tín dụng, vay vốn, lãi suất), bảo hiểm (quyền lợi, thời gian chờ, điều khoản), bất động sản (sổ hồng, tiến độ, pháp lý) và thương mại điện tử (giao hàng, hoàn tiền, bảo hành).
Dashboard và báo cáo hoàn toàn tiếng Việt với font chữ dễ đọc, thuật ngữ chuyên môn được giải thích rõ ràng. Ngoài tiếng Việt, hệ thống cũng hỗ trợ tiếng Anh với độ chính xác 90% phục vụ các doanh nghiệp quốc tế. Các ngôn ngữ khác có thể custom theo yêu cầu với thời gian phát triển 4-6 tuần.
PiTEL QC Bot có thay thế hoàn toàn QC viên không ?
Không hoàn toàn, nhưng PiTEL QC Bot thay thế 81-95% công việc lặp đi lặp lại của QC viên, cho phép họ tập trung vào các công việc có giá trị cao hơn. Hệ thống thay thế QC viên trong ba nhiệm vụ chính: chấm điểm tự động 100% cuộc gọi thay vì QC viên chấm thủ công chỉ 2-5%, phát hiện vi phạm rõ ràng như sử dụng từ cấm, độc thoại quá lâu, tạp âm, và tạo báo cáo tự động với dashboard realtime và export Excel/PDF.
QC viên vẫn cần thiết cho ba vai trò quan trọng: xử lý các trường hợp đặc biệt phức tạp mà AI chưa được train, review và điều chỉnh kết quả của AI trong các trường hợp tranh cãi (agent không đồng ý với điểm số, yêu cầu review lại bằng con người), và coaching agent dựa trên insight từ QC Bot (chọn các cuộc gọi điển hình, tổ chức workshop, đào tạo 1-on-1).
PiTEL QC Bot khác gì với EM&AI Virtual QC ?
Cả PiTEL QC Bot và EM&AI Virtual QC đều là các giải pháp hàng đầu tại Việt Nam sử dụng công nghệ AI tiên tiến. Điểm khác biệt chính nằm ở 5 khía cạnh.
Về tích hợp tổng đài, PITEL QC Bot tích hợp sâu với tổng đài PITEL theo kiểu plug-and-play, chỉ cần bật tính năng trong 5 phút. Điều này phù hợp doanh nghiệp đã dùng tổng đài PITEL hoặc đang cân nhắc đổi sang. Trong khi đó, EM&AI tích hợp đa nền tảng với mọi loại tổng đài nhưng phức tạp hơn, mất 1-2 tuần.
Về workflow và hướng dẫn, PITEL cung cấp hướng dẫn chi tiết 5 bước triển khai trong tài liệu và website. EM&AI có ít thông tin công khai về quy trình triển khai.
Về case study, PITEL có khách hàng đa ngành từ ngân hàng (TPBank), fintech (VNPAY), bất động sản (Masterise) đến y tế (Phương Châu). EM&AI mạnh đặc biệt trong lĩnh vực nhắc nợ và telemarketing với case study FEC ấn tượng (tiết kiệm 57 năm công sức).
Về support, cả hai đều cung cấp hỗ trợ 24/7 và training miễn phí.
Dữ liệu cuộc gọi có an toàn không ?
Có, PITEL đảm bảo bảo mật tuyệt đối cho dữ liệu cuộc gọi nhạy cảm thông qua 5 lớp bảo mật theo tiêu chuẩn ISO/IEC 27001:2022. Chứng nhận ISO/IEC 27001:2022 về bảo mật thông tin được cấp năm 2023 và kiểm toán hàng năm, đảm bảo các biện pháp bảo mật được duy trì nghiêm ngặt. Hệ thống tuân thủ Luật An toàn thông tin mạng Việt Nam và GDPR-ready để phục vụ khách hàng quốc tế.
Cam kết không chia sẻ dữ liệu khách hàng với bên thứ ba dưới mọi hình thức, trừ khi có yêu cầu từ cơ quan pháp luật có thẩm quyền. Track record 8 năm với 0 vụ rò rỉ dữ liệu chứng minh sự nghiêm túc của PITEL trong bảo vệ thông tin khách hàng.
PiTEL QC Bot có phù hợp với Startup/SME không ?
Có, PiTEL thiết kế Gói Basic đặc biệt cho startup và SME phù hợp với tổng đài có tới 500 cuộc gọi mỗi ngày. Gói này bao gồm đầy đủ tính năng cốt lõi như STT + Diarization, Sentiment Analysis, chấm điểm tự động 10 tiêu chí và Dashboard realtime.
Khả năng scale dễ dàng là lợi thế lớn cho startup đang tăng trưởng. Khi số cuộc gọi tăng từ 500 lên 2.000/ngày, chỉ cần nâng cấp lên Gói Plus. Không cần thuê thêm nhân viên, đào tạo hoặc mua thêm thiết bị.
Các ngành nào phù hợp với PiTEL QC Bot ?
PiTEL QC Bot phù hợp với mọi ngành nghề có tổng đài CSKH, bán hàng hoặc telemarketing.
- Ngành ngân hàng – tài chính sử dụng QC Bot để kiểm tra tuân thủ quy trình nghiêm ngặt, phát hiện vi phạm pháp lý (ví dụ agent cam kết lãi suất sai, không xác minh đầy đủ thông tin khách hàng). Case: TPBank với 500+ agents giảm 70% thời gian QC và 95% tuân thủ quy trình.
- Ngành bảo hiểm cần kiểm tra agent có giải thích rõ ràng các điều khoản sản phẩm, quyền lợi, thời gian chờ bảo hiểm, và không phóng đại quyền lợi để dễ bán hàng. Tính năng NLP nhận diện các cụm từ cam kết không chính xác.
- Ngành bất động sản đánh giá kỹ năng bán hàng, xử lý từ chối và thái độ phục vụ của agent trong các cuộc gọi tư vấn dự án.
- Ngành tín dụng – thu hồi nợ yêu cầu agent vừa kiên quyết nhưng vẫn lịch sự, tuân thủ pháp luật về thu hồi nợ.
- Ngành y tế sử dụng QC Bot cho tổng đài CSKH đặt lịch hẹn, tư vấn dịch vụ khám chữa bệnh, đảm bảo thông tin y tế chính xác.
- Ngành thương mại điện tử – E-commerce xử lý khối lượng cuộc gọi lớn về đơn hàng, giao hàng, hoàn tiền, bảo hành. QC Bot giúp đảm bảo 100% cuộc gọi được giải quyết đúng quy trình trong thời gian ngắn.
- Ngành logistics và vận tải với tổng đài hotline tra cứu đơn hàng, khiếu nại giao hàng chậm cần xử lý nhanh và cập nhật thông tin chính xác. QC Bot phát hiện agent cung cấp thông tin sai về thời gian giao hàng.
10. Nên sử dụng giải pháp đánh giá chất lượng cuộc gọi QC Bot ở đâu?
PiTEL QC Bot mang đến giải pháp toàn diện cho bài toán đánh giá chất lượng cuộc gọi, kết hợp 4 công nghệ AI tiên tiến (Speech-to-Text độ chính xác 92-95%, Speaker Diarization 90%, Voice Sentiment Analysis 95% và NLP 93%) để tạo ra hệ thống vượt trội với 15+ tính năng chuyên sâu.
Tính dễ triển khai với quy trình 5 bước chuẩn hóa trong 4-6 tuần, đặc biệt chỉ 2-3 tuần cho khách hàng đang dùng tổng đài PiTEL. Khả năng tích hợp linh hoạt với mọi hệ thống qua Rest API và Webhook cho phép kết nối với CRM, Contact Center và các công cụ quản lý hiện có.
Uy tín được chứng minh qua 8 năm kinh nghiệm TEL4VN, 1.000+ doanh nghiệp tin dùng từ các thương hiệu hàng đầu như TPBank, VNPAY, Easy Credit, Masterise Homes, đến startup và SME. Chứng nhận ISO 9001:2015 và ISO/IEC 27001:2022 đảm bảo chất lượng sản phẩm và bảo mật thông tin theo tiêu chuẩn quốc tế.
>> Bạn muốn biết
