Usecase áp dụng AI vào hệ thống thông tin

 

Usecase áp dụng AI vào hệ thống thông tin


Usecase đề xuất

Dựa trên các hoạt động của khối và quan sát các hoạt động vận hành chung của công ty, cộng với tham khảo các Usecase thành công, xu hướng trên thế giới đang áp dụng để tăng khả năng vận hành, năng suất lao động và phân tích dự đoán, đặc biệt tham khảo các Usecase của các đơn vị cùng ngành. Dx đưa ra danh sách các sáng kiến áp dụng AI dựa trên hệ thống thông tin hiện tại. Các sáng kiến sẽ được thu thập và tổng hợp trong thời gian tiếp theo với toàn bộ các bộ phận của công ty.


Danh mục
Usecase
Mô tả giải pháp
Thách thức/Vấn đề được giải quyết
Lợi ích

Nhu cầu

(1 thấp, 2 trung bình, 3 cao, 4 rất cao)

Giải pháp tham khảo

(Dịch vụ/Sản phẩm/Nhà cung cấp trên thị trường)

Mục tiêu

(Ngắn/Trung/Dài hạn)

Vận hành chungTrợ lý trong công việc

Áp dụng trợ lý ảo trong công việc. Sử dụng giải pháp AI hỗ trợ trực tiếp các công việc trong bộ giải pháp Office

  • Word viết, chỉnh sửa, tóm tắt và ở ngay bên cạnh người dùng khi họ làm việc.
  • PowerPoint đem lại sự sáng tạo bằng cách biến những ý tưởng thành một bản thuyết trình được thiết kế từ các lệnh ngôn ngữ tự nhiên.
  • Excel đưa ra những thông tin chi tiết, xác định xu hướng hoặc tạo trực quan hóa dữ liệu chỉ trong một khoảng thời gian ngắn.
  • Outlook giúp tổng hợp và quản lý hộp thư đến để người dùng có nhiều thời gian hơn cho việc giao tiếp thực sự.
  • Teams giúp các cuộc họp trở nên hiệu quả hơn với các bản tóm tắt theo thời gian thực và đưa ra các bước hành động ngay trong ngữ cảnh của cuộc hội thoại.
  • Business Chat tập hợp dữ liệu từ nhiều tài liệu, bản thuyết trình, email, lịch làm việc, ghi chú và danh bạ để giúp tóm tắt các cuộc trò chuyện, viết email, hoặc thậm chí viết kế hoạch dựa trên các tài liệu của dự án khác.


3Copilot for M365Ngắn
Vận hành chung

Coding


Gen AI để hỗ trợ coding:

  • Hoàn thiện code
  • Đánh giá code
  • Sửa lỗi
  • Tái cấu trúc code
  • Cải thiện việc tuân thủ quy tắc lập trình
Lập trình 80% chỉ là copy paste

Nhanh, chính xác, clean 

  • Sự hỗ trợ của AI tạo sinh trong trường hợp này giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót, đặc biệt đối với các tác vụ lặp đi lặp lại hàng ngày.
  • Tối ưu hóa nó bằng cách đề xuất cải tiến hoặc tạo code mới thay thế hiệu quả hơn hoặc dễ đọc hơn.
2

ChatGPT, Copilot


10 công cụ AI tạo sinh dành cho lập trình viên - vinbigdata 

Ngắn
Vận hành chungChatbot hỗ trợ nhân viênChatbot AI trả lời các câu hỏi phổ biến của nhân viên về quy trình làm việc, chế độ, các quy định và chính sách hoặc tìm kiếm đầu mối đơn vị phụ trách giải quyết vấn đề chính xác.
  • Khối lượng Quy trình - Quy định lớn.
  • Mô hình tổ chức và chức năng nhiệm vụ khá phức tạp và chuyên môn hoá.
  • Hệ thống quản lý QT-QĐ chưa đồng nhất

→ Nhân viên khó nắm bắt được quy trình làm việc. Việc tra cứu tìm kiếm khó khăn, mất nhiều thời gian hỏi nhân sự/đơn vị khác.

  • Gia tăng trải nghiệm của nhân viên, thông tin được cung cấp ngay lập tức mà không cần chờ đợi phản hồi từ các bộ phận.
  • Thông tin trao đổi chính xác giữa các đầu mối đơn vị. Giảm sự khó chịu với đầu mối không phụ trách.
4Chatbot, TeamsNgắn
Dữ liệu/Hệ thốngAI trong việc tra cứu, đánh giá hồ sơ

Tìm kiếm, thu thập thông tin Nhân viên, Ứng viên tuyển dụng phù hợp trên thị trường

Tự động bóc tách thông tin, phân loại và lưu trữ. Sẵn sàng cho việc khai thác thông tin.

Sàng lọc và suggest hồ sơ ứng viên phù hợp

  • Việc tra cứu phân loại nhân viên, cv ứng viên gặp khó khăn.
  • Tỷ lệ TOR cao, số lượng nhân sự cần tuyển dụng định kỳ hàng tháng lớn.
  • Số lượng CV hay mức độ phù hợp của CV phụ thuộc nhiều vào con người.

→ Dẫn tới việc tuyển dụng mất nhiều thời gian & nguồn lực, chất lượng tuyển dụng chưa cao.

  • Giảm thời gian tuyển dụng
  • Đánh giá khách quan hơn về ứng viên và nhân viên
3OCR, Data Analytic, NLPTrung
Dữ liệu/Hệ thốngỨng dụng GenAI tham gia quy trình phê duyệtBPA tự động hóa quy trình phê duyệt tài liệu và hợp đồng dựa trên các chính sách của doanh nghiệp.Tối ưu hóa hiệu suất công việc, giải phóng lao động ở một số công việc ở những công việc mang tính chất lặp đi lặp lại, có template, quyết định đơn giản...Giảm thiểu thời gian chờ đợi và tăng hiệu suất xử lý3RPA, Data AnalyticTrung
Dữ liệu/Hệ thốngPhân tích hiệu suất nhân viên và đề xuất chương trình đào tạoDựa trên dữ liệu hồ sơ nhân viên, JD và kết quả công việc để chủ động đề xuất kỹ năng yêu cầu, khoá học, đào tạo chuyên môn bổ sungCần có hệ thống phân tích và đưa ra chương trình đào tạo nâng cao kỹ năng nhân viên, tăng hiệu suất và hiệu quả công việcTăng hiệu suất và hiệu quả2Data AnalyticDài
Dữ liệu/Hệ thốngÁp dụng AI Hỗ trợ công tác phân tích dữ liệu
  • Vẽ báo cáo: Gợi ý chiều phân tích, biểu đồ thể hiện
  • Research: Tìm hiểu kiến thức chuyên ngành, hướng áp dụng
  • Đưa ra Insight và hỗ trợ ra quyết định
    • Chatbot, trợ lý ảo tương tác trực tiếp với người dùng hỗ trợ đưa ra các báo cáo, phân tích trực tiếp theo nhu cầu

Cần công cụ hỗ trợ đưa ra phân tích nhiều chiều tự động theo các Data Mart đã có. Thay thế linh động cho việc các Dashboard cố định hiện tại.


Khai thác linh hoạt dữ liệu và thông tin đang có.

Hỗ trợ ra quyết định với nhiều insight khác nhau.

2ChatGPT, Copilot Trung
Dữ liệu/Hệ thốngNhận định và đánh giá cơ hội tiềm năng

Phân tích dữ liệu và các yếu tố, thực hiện đánh giá mức độ thành công của cơ hội.

Phân tích và đưa ra các cơ hội từ profile khách hàng

Cần có những thông tin hỗ trợ ra quyết định trong việc theo các cơ hội bán hàng. Phân bổ nguồn lực, tối ưu chi phí và chiến thuật cho việc bán hàng.Tăng khả năng thành công và hiệu suất bán hàng3Data AnalyticTrung
Dữ liệu/Hệ thốngTối ưu hoá quản lý tài nguyên mạng lưới Connectivity
  • Phân tích và dự báo lưu lượng mạng theo thời gian thực.
  • Đưa ra cảnh báo và điều chỉnh tài nguyên mạng để đảm bảo chất lượng dịch vụ.
Hệ thống monitor và cảnh báo đã có xây dựng, tuy nhiên cần sự giám sát 24/7 của nhân sự. Mất nhiều thời gian tổng hợp dữ liệu & nhận định vấn đề khi có sự cố hoặc dấu hiệu. Dẫn tới có thể chậm chễ trong việc tìm phương án và thực hiện xử lý. Gây ảnh hưởng tới CLDV, trải nghiệm của KH.
  • Giảm thiểu tình trạng quá tải mạng trong giờ cao điểm hoặc khi có sự cố đột ngột.
  • Tối ưu chi phí vận hành và hiệu suất nhân sự.
3
Dài
Dữ liệu/Hệ thốngTương tác với Khách hàng với Chatbot Gen AI

ChatBot AI tích hợp vào ZOA (hoặc các kênh OTT) và các Portal (CMC Cloud, Website CMC Telecom) có thể tạo ra các phản hồi giống còn người:

  • Tư vấn các thông tin, thủ tục.
  • Kiểm tra thông tin công nợ.
  • Tiếp nhận, phân loại và tạo yêu cầu hỗ trợ dịch vụ
  • FAQ
  • DVKH có thể bị quá tải khi số lượng liên hệ tại thời điểm lớn. KH có thể bị miss call.
  • Không đảm bảo mức độ ưu tiên giữa KH bị sự cố và KH chỉ có nhu cầu giải đáp/kiểm tra thông tin.

→ Có thể dẫn tới trải nghiệm KH không tốt

  • Các yêu cầu đơn giản được giải quyết nhanh chóng.
  • Phân loại được yêu cầu dễ dàng để chuyển hướng xử lý.
  • Giảm tỷ lệ miss call.
  • Tránh việc các nhân sự trực bị quá tải & có thể tập trung xử lý các yêu cầu phức tạp
4ChatbotTrung
Dữ liệu/Hệ thốngRà soát thông tin hợp đồng và tính tuân thủ quy định trong biểu mẫu hồ sơ

Sử dụng GenAI để kiểm tra các hợp đồng, phụ lục và hồ sơ sau khi ký kết:

  • Tự động kiểm tra lại thông tin hồ sơ so với dữ liệu trên hệ thống.
  • Rà soát thông tin điều khoản so với biểu mẫu hiện hành, phát hiện gian lận và rủi ro.
  • Tự động báo cáo tính tuân thủ
  • Quy định công ty cho phép ký kết hồ sơ sau khi nhập & triển khai trên hệ thống → Phát sinh rủi ro v/v thông tin ký kết không đồng nhất với yêu cầu ban đầu → Dẫn tới dữ liệu sai lệch so với hợp đồng cam kết và ảnh hưởng tới kết quả nghiệp vụ liên quan & phân tích dữ liệu.
  • Tỷ lệ sai biểu mẫu là gần 10%, 100% hồ sơ cần PC review vẫn chưa kiểm soát được chặt chẽ việc phê duyệt, dẫn tới rủi ro về pháp lý hoặc lợi ích trong hợp đồng cho công ty.
  • Tăng tỷ lệ dữ liệu, thông tin chính xác.
  • Giảm tải các công việc thủ công, đối chiếu dữ liệu giữa hồ sơ và hệ thống. Gia tăng hiệu suất nhân sự
  • Gia tăng tính đảm bảo pháp lý trong các hợp đồng với KH.
3OCR, NLPTrung
Dữ liệu/Hệ thốngĐiều phối nhân sự triển khai & vận hành (CDD, OSP)

Sử dụng GenAI để tự động phân bổ và điều phối công việc onsite theo ticket được giao:

  • Tự động đánh giá khối lượng công việc đang cần xử lý của nhân sự.
  • Đánh giá theo vị trí của nhân sự so với vị trí cần xử lý.
  • Đánh giá theo mức độ ưu tiên hoặc phân loại sự cố,...
  • Giám sát công việc để chủ động cảnh báo hoặc escalate.
  • Công ty đang sử dụng hệ thống Fastwork trong việc quản lý vị trí làm việc onsite.
  • Việc điều phối phụ thuộc vào quản lý hoặc nhân sự admin.
  • Giảm tải giám sát và điều phối thủ công.
  • Phân bổ và điều phối công việc hiệu quả hơn, không phụ thuộc vào cảm tính.
  • Nâng cao hiệu suất công việc và trải nghiệm KH.
3GenAI, Data AnalyticTrung
Dữ liệu/Hệ thốngTheo dõi, phân tích và dự đoán thời gian bảo trì hạ tầng, thiết bị
  • Theo dõi hiệu suất của thiết bị, thời gian sử dụng, lịch sử bảo trì, lịch sử sự cố.
  • Dự đoán các sự cố có thể xảy ra

Theo dõi thủ công, cần có hệ thống hỗ trợ phân tích/dự đoán sự cố và ảnh hưởng từ các thiết bị.

Cần hệ thống theo dõi và lên lịch bảo trì thiết bị.

  • Chủ động trong hoạt động bảo trì
  • Giảm thời gian gián đoạn của dịch vụ
3Data AnalyticTrung
Dữ liệu/Hệ thốngKiểm soát chất lượng & hành vi tương tác với Khách hàng của các bộ phận
  • Phân tích các dữ liệu cuộc gọi, nhắn tin, email,  ticket,... để nhận định và phát hiện ra các tương tác KH có cảm xúc xấu hoặc thái độ chưa tốt của nhân viên.
  • Phân tích tỷ lệ, thời gian phản hồi, thời gian KH chờ.

Từ đó đề xuất các cuộc gọi cần lưu ý và kiểm tra lại chi tiết.

  • Công tác kiểm soát đang thực hiện bằng cách nghe lại ngẫu nhiên 1 tập ghi âm cuộc gọi.
  • Chưa có công cụ kiểm soát các kênh tương tác khác.
  • Nhiều trường hợp được xử lý sau khi có phản ánh gay gắt của Khách hàng
  • Quản lý, kiểm soát và nâng cao chất lượng tương tác với Khách hàng, nâng cao chất lượng đội ngũ nhân sự.
  • Gia tăng trải nghiệm Khách hàng.


3NLP, Data AnalyticTrung
Dữ liệu/Hệ thốngỨng dụng VoiceBot trong hoạt động tương tác với Khách hàng

Inbound

  • Tương tự như chatbot, apply trong các nghiệp vụ: Self Service, Khiếu nại, FAQ

Outbound

  • Welcome Khách hàng mới
  • Khảo sát mức độ hài lòng (CSAT)
  • Vấn an sau sự cố
  • DVKH có thể bị quá tải khi số lượng liên hệ tại thời điểm lớn. KH có thể bị miss call.
  • Không đảm bảo mức độ ưu tiên giữa KH bị sự cố và KH chỉ có nhu cầu giải đáp/kiểm tra thông tin.

→ Có thể dẫn tới trải nghiệm KH không tốt

  • Các yêu cầu đơn giản được giải quyết nhanh chóng.
  • Phân loại được yêu cầu dễ dàng để chuyển hướng xử lý.
  • Giảm tỷ lệ miss call.
  • Tránh việc các nhân sự trực bị quá tải & có thể tập trung xử lý các yêu cầu phức tạp
4NLP, ChatbotTrung

0 nhận xét:

Đăng nhận xét