AI nâng tầm chăm sóc khách hàng và thu hồi nợ

Trong vài năm gần đây, cùng với sự trưởng thành của các công nghệ nhận diện giọng nói, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu, hoạt động chăm sóc khách hàng và thu hồi nợ nằm trong nhóm lĩnh vực chịu tác động mạnh nhất từ chuyển đổi số. Tổng đài chăm sóc khách hàng (Call Center) - vốn được xem là một trong những bộ phận “thâm dụng nhân công” - đang chuyển dịch nhanh sang mô hình vận hành thông minh, trong đó AI đảm nhiệm phần lớn các tương tác đơn giản và hỗ trợ con người xử lý những tình huống phức tạp.

Ông Hồ Minh Tâm, Tổng giám đốc Viet Credit

Bối cảnh này đặc biệt rõ nét trong lĩnh vực tín dụng tiêu dùng, nơi số lượng khách hàng lớn, hành vi đa dạng và nhu cầu trao đổi qua điện thoại chiếm tỷ trọng cao. Sự kết hợp giữa áp lực chi phí, yêu cầu tuân thủ ngày càng chặt chẽ và kỳ vọng trải nghiệm tốt hơn từ phía khách hàng khiến việc ứng dụng AI không còn là lựa chọn, mà trở thành yêu cầu tất yếu.

Bốn nhóm công nghệ lõi ứng dụng AI

Ứng dụng AI trong Call Center và thu hồi nợ thường dựa trên bốn nhóm công nghệ chủ chốt:

Nhận diện giọng nói (ASR): chuyển đổi lời nói sang văn bản theo thời gian thực; hiện đạt độ chính xác cao ở nhiều ngôn ngữ, bao gồm tiếng Việt.

Hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU): phân tích mục đích và ngữ cảnh của người gọi để xác định chính xác yêu cầu.

Tổng hợp giọng nói (TTS): tạo ra giọng đọc tự nhiên, có thể tùy biến theo giới tính, độ tuổi, vùng miền.

Các mô hình dự đoán và công cụ ra quyết định: sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi, tối ưu thời điểm liên hệ hoặc đưa ra khuyến nghị xử lý phù hợp.

Bốn nhóm công nghệ này kết hợp tạo nên nền tảng cho các ứng dụng như voicebot, trợ lý thời gian thực cho điện thoại viên và các mô hình phân tích hành vi khách hàng.

AI đang định hình chuẩn mực mới trong chăm sóc khách hàng

Trong vài năm trở lại đây, sự phát triển của công nghệ học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tổng hợp giọng nói đã tạo nên cuộc chuyển đổi mạnh mẽ trong lĩnh vực chăm sóc khách hàng. Tại Mỹ, châu Âu, Nhật Bản hay Singapore, các doanh nghiệp dịch vụ - đặc biệt là ngân hàng và tài chính tiêu dùng - đang chuyển từ mô hình Call Center truyền thống sang mô hình AI-First Contact Center (chăm sóc khách hàng lấy AI làm nòng cốt).

Voicebot trong xử lý tác vụ tuyến đầu

Nhiều ngân hàng và định chế tài chính lớn đã triển khai voicebot để giải quyết các yêu cầu cơ bản như tra cứu số dư, hướng dẫn thanh toán, tra cứu phí, khóa/mở thẻ hoặc xác thực danh tính. Việc tự động hóa nhóm tác vụ này giúp giảm đáng kể khối lượng công việc chuyển cho điện thoại viên, đồng thời rút ngắn thời gian chờ và cải thiện mức độ hài lòng của khách hàng.

Trợ lý AI cho điện thoại viên

AI không chỉ thay thế một phần công việc mà còn đóng vai trò hỗ trợ. Trợ lý thời gian thực có thể ghi lại nội dung cuộc gọi, gợi ý câu trả lời dựa trên ngữ cảnh, hiển thị nhanh thông tin khách hàng hoặc cảnh báo rủi ro tuân thủ. Một số ngân hàng tại Nhật Bản ghi nhận công nghệ này giúp giảm đáng kể lỗi tác nghiệp và cải thiện tính nhất quán trong quá trình phục vụ.

Quản lý chất lượng cuộc gọi

Trong mô hình vận hành truyền thống, bộ phận kiểm soát chất lượng chỉ có thể nghe lại một phần rất nhỏ các cuộc gọi. Ứng dụng AI cho phép phân tích gần như 100% dữ liệu, từ đó nhận diện xu hướng khiếu nại, điểm nghẽn trong quy trình hoặc hành vi không phù hợp của nhân viên. Đây là cơ sở quan trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ và tuân thủ.

Tối ưu hóa thu hồi nợ tín chấp bằng mô hình AI - con người kết hợp

Việc ứng dụng các công nghệ như voicebot, nhận diện giọng nói hay mô hình dự báo đang mở ra cơ hội giảm chi phí, tăng hiệu quả cho các tổ chức tài chính tiêu dùng.

Nếu chăm sóc khách hàng là “địa hạt an toàn” cho AI, thì thu hồi nợ tín chấp là lĩnh vực nhạy cảm hơn nhưng đem lại giá trị kinh tế rõ rệt khi triển khai đúng cách. Tại các thị trường phát triển, AI được sử dụng theo ba hướng chính:

Xác định “nên gọi ai - gọi khi nào - nói gì”

Một trong những ứng dụng đem lại hiệu quả nổi bật là sử dụng AI để dự đoán khả năng khách hàng nghe máy và khả năng thanh toán. Dựa trên dữ liệu lịch sử, AI đề xuất thứ tự liên hệ, khung giờ tối ưu và nội dung phù hợp với từng phân khúc. Nhờ vậy, tỷ lệ thu hồi nợ sớm tăng 10 - 25% mà không cần tăng nhân sự.

Sử dụng voicebot trong nhắc nợ giai đoạn đầu

Ở giai đoạn trước và ngay sau ngày đến hạn, phần lớn khách hàng vẫn có thiện chí hợp tác. Voicebot giúp chuẩn hóa thông điệp, hạn chế sai sót và giảm tải đáng kể khối lượng công việc cho đội ngũ thu hồi nợ. Nhiều tổ chức ghi nhận tỷ lệ thu nợ thành công cao hơn khi áp dụng voicebot trong những ngày đầu trễ hạn, thậm chí vượt trội so với mô hình nhân viên trực tiếp gọi.

Nâng cao tuân thủ và giảm rủi ro pháp lý

Thu hồi nợ là lĩnh vực nhạy cảm, dễ phát sinh tranh chấp. AI có thể phát hiện dấu hiệu như lời nói gây áp lực, cam kết vượt thẩm quyền hoặc tiết lộ thông tin không được phép. Ở nhiều thị trường phát triển, đây là công cụ quan trọng để đảm bảo hoạt động thu hồi nợ tuân thủ quy định và bảo vệ quyền lợi người vay.

Những thông lệ tốt nhất từ các thị trường tiên tiến

Từ nghiên cứu các thị trường tiên tiến, có thể rút ra một số thông lệ nổi bật:

Mức độ tự động hóa hợp lý thường đạt 30 - 60%. Tự động hóa quá mức có thể làm giảm trải nghiệm và tạo cảm giác thiếu nhân văn; quá ít thì không mang lại hiệu quả kinh tế.

Mô hình kết hợp giữa AI và con người là tối ưu: AI xử lý tác vụ tiêu chuẩn, con người tập trung vào tình huống cần phán đoán và sự cảm thông.

Dữ liệu là yếu tố tiên quyết: AI phát huy giá trị đầy đủ khi dữ liệu lịch sử đầy đủ, sạch và chuẩn hóa.

Cá nhân hóa ở quy mô lớn là chìa khóa nâng cao hiệu quả: chiến lược liên hệ, âm điệu và nội dung cần được tùy chỉnh theo từng nhóm khách hàng dựa trên hành vi và khả năng chi trả.

Gợi ý triển khai tại các tổ chức tín dụng Việt Nam

Tính cấp thiết

Việt Nam đang có tốc độ tăng trưởng nhanh trong tín dụng tiêu dùng, kéo theo áp lực lớn về chăm sóc khách hàng và thu hồi nợ. Trong khi đó, chi phí nhân lực tăng, yêu cầu tuân thủ chặt chẽ hơn và kỳ vọng trải nghiệm của khách hàng cũng thay đổi. Đây là thời điểm phù hợp để áp dụng AI một cách bài bản.

Lộ trình triển khai đề xuất

Giai đoạn 1: tập trung vào các ứng dụng dễ triển khai và mang lại hiệu quả nhanh, như voicebot tra cứu thông tin, phân tích giọng nói và tối ưu lịch gọi.

Giai đoạn 2: mở rộng sang các ứng dụng nâng cao như trợ lý thời gian thực và voicebot nhắc nợ giai đoạn đầu.

Giai đoạn 3: tích hợp sâu AI vào mô hình quản trị rủi ro, dự báo hành vi và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Một lộ trình triển khai đúng hướng có thể giúp các tổ chức tín dụng giảm đáng kể chi phí vận hành, tăng tỷ lệ thu hồi giai đoạn sớm và xây dựng hình ảnh minh bạch, văn minh hơn trong mắt khách hàng.

Kết luận

AI đang mở ra giai đoạn phát triển mới cho hoạt động chăm sóc khách hàng và thu hồi nợ trong lĩnh vực tài chính tiêu dùng. Nếu được triển khai có kiểm soát và đặt con người vào trung tâm, AI không chỉ giúp các tổ chức tín dụng tối ưu chi phí mà còn nâng cao chất lượng phục vụ và giảm rủi ro. Đối với Việt Nam, đây là cơ hội để định hình lại chuẩn mực vận hành ngành trong bối cảnh chuyển đổi số; tổ chức nào triển khai sớm và bài bản sẽ có lợi thế cạnh tranh bền vững trong 5 - 10 năm tới.