Công ty Cổ phần RightTouch

・Hồ Incident

Công ty Cổ phần RightTouch là một công ty khởi nghiệp đầy tiềm năng, chuyên cung cấp nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) cho các doanh nghiệp quy mô lớn và hướng tới việc cách mạng hóa lĩnh vực trung tâm liên lạc.Công ty này từng phải đối mặt với những thách thức như sự thiếu hụt nguồn lực để xử lý sự cố do sự tăng trưởng nhanh chóng, cũng như việc điều tra nguyên nhân sự cố tốn nhiều thời gian do hệ thống ngày càng phức tạp. Do đó, công ty đã quyết định triển khai nền tảng đại lý AI “Incident Lake” của SIGQ. Thông qua việc tổng hợp thông tin và lập báo cáo tự động vượt qua rào cản giữa các bộ phận, công ty hướng tới việc loại bỏ sự phụ thuộc vào cá nhân trong việc xử lý sự cố, đồng thời xây dựng một cơ chế tạo ra giá trị cao hơn với nguồn lực hạn chế.

■Những thách thức trước khi triển khai

• Khi xảy ra sự cố, các kỹ sư hỗ trợ khách hàng phải dành rất nhiều thời gian và công sức để tổng hợp thông tin kỹ thuật đồng thời báo cáo cho khách hàng

• Chất lượng báo cáo khi xảy ra sự cố phụ thuộc vào kỹ năng và tình trạng cá nhân của từng nhân viên, dẫn đến sự không đồng nhất về mức độ chi tiết và cách diễn đạt trong nội dung báo cáo

• Hệ thống cơ sở hạ tầng và kho lưu trữ của công ty chúng tôi và các công ty thành viên trong tập đoàn được sử dụng song song, khiến cho việc xác định nguyên nhân khi xảy ra sự cố trở nên phức tạp hơn

■Hiệu quả mong đợi từ việc triển khai

• Nhờ tính năng tổng hợp thông tin và lập báo cáo tự động của Incident Lake, chúng ta có thể giảm bớt thời gian và công sức dành cho việc phân tích các thông tin kỹ thuật phân tán cũng như soạn thảo văn bản, từ đó xây dựng một cơ chế cho phép tập trung vào các công việc mang lại giá trị gia tăng cao hơn.

• Thông qua việc chuẩn hóa bằng trí tuệ nhân tạo (AI), chúng tôi thống nhất định dạng và cách diễn đạt trong báo cáo, từ đó tạo điều kiện để có thể nhanh chóng lập các báo cáo sự cố chất lượng cao mà không phụ thuộc vào cá nhân.

• Cơ sở kiến thức xuyên suốt các bộ phận của Incident Lake giúp xóa bỏ tình trạng cô lập thông tin, cấu trúc hóa thông tin hệ thống phức tạp, từ đó tạo điều kiện thuận lợi cho việc điều tra nguyên nhân sự cố và ra quyết định nhanh chóng
  

Đằng sau sự phát triển nhanh chóng của dịch vụ hỗ trợ khách hàng bằng trí tuệ nhân tạo (AI), áp lực xử lý sự cố đang tăng vọt

Công ty Cổ phần RightTouch là một công ty khởi nghiệp được thành lập vào tháng 12 năm 2021 thông qua việc tách ra từ PLAID. Với nền tảng hỗ trợ web “QANT Web” làm trung tâm, công ty đang phát triển các sản phẩm nhằm chuyển đổi trung tâm liên lạc bằng cách tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm “QANT VoC” – giải pháp cải thiện dịch vụ khách hàng dựa trên VoC (Voice of Customer) – và “QANT Speak” – hệ thống tổng đài viên giọng nói AI.

Hạ tầng hệ thống của công ty này áp dụng cấu trúc đa đám mây GCP+AWS. Do xuất phát từ việc tách ra từ PLAID, hạ tầng này được chia thành hai lớp chính.

Thứ nhất là nền tảng KARTE do PLAID cung cấp. Chúng tôi sử dụng nền tảng KARTE này để theo dõi hành vi trực tuyến của người dùng cuối trên nền tảng hỗ trợ web.

Thứ hai là nền tảng do chính RightTouch tự phát triển. Các dữ liệu hỗ trợ khách hàng liên quan đến yêu cầu tư vấn – chẳng hạn như nội dung VoC trong các cuộc gọi điện thoại, bối cảnh của yêu cầu tư vấn hay chi tiết trao đổi – tức là những dữ liệu không thể đo lường được qua hành vi trên web, đều được lưu trữ tại đây. Về mặt ứng dụng, một đặc điểm nổi bật trong cấu trúc công nghệ của công ty là sự tồn tại song song giữa các ứng dụng chạy trên nền tảng KARTE và các ứng dụng chạy trên hạ tầng riêng của công ty.

Ngoài ra, công ty này còn tiếp tục triển khai các sáng kiến tiên tiến trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm việc tích hợp mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) vào các sản phẩm chủ chốt như Gemini, ứng dụng AI vào phân tích dữ liệu như VoC, cũng như phát triển các sản phẩm mới dựa trên nền tảng AI ngay từ ban đầu.

Cùng với sự phát triển nhanh chóng của hoạt động kinh doanh, công ty này đã phải đối mặt với hai thách thức là tình trạng thiếu hụt nguồn lực trong việc xử lý sự cố và tình trạng phân mảnh do hệ thống quá phức tạp.

Thứ nhất là tình trạng thiếu hụt nguồn lực để xử lý sự cố. Khi sự cố xảy ra, kỹ sư hỗ trợ khách hàng sẽ đóng vai trò chủ chốt, phối hợp với đội ngũ sản phẩm và đội ngũ kinh doanh để giải quyết sự cố và hỗ trợ khách hàng. Tuy nhiên, do số lượng kỹ sư hỗ trợ khách hàng có hạn, việc phải xử lý các sự cố phát sinh đột ngột song song với việc hỗ trợ các sản phẩm khác đã gây ra áp lực rất lớn.Đặc biệt, việc tốn nhiều thời gian nhất là phải phân tích thông tin kỹ thuật được chia sẻ qua nhiều kênh khác nhau, lựa chọn những thông tin cần thiết, rồi sau đó báo cáo lại cho khách hàng bằng ngôn ngữ dễ hiểu. Kết quả là, do nguồn lực bị quá tải, chúng tôi đã rơi vào một vòng luẩn quẩn, trong đó việc hỗ trợ khách hàng một cách chủ động và việc xây dựng hệ thống cung cấp dịch vụ nhằm mở rộng quy mô đều bị gác lại.

Thứ hai là tình trạng phân mảnh do sự phức tạp của hệ thống. Như đã đề cập ở trên, hệ thống của công ty này có cấu trúc trải rộng trên nhiều nền tảng, trong đó kho lưu trữ mã nguồn và các kênh Slack cũng được phân tán giữa nhiều bộ phận. Do đó, việc xác định nguyên nhân khi xảy ra sự cố rất tốn thời gian, và có những trường hợp phải mất nhiều thời gian để giải quyết nếu không có thành viên nào có kinh nghiệm làm việc cả tại PLAID lẫn công ty này.Sự phức tạp cả về mặt hệ thống lẫn tổ chức đã cản trở việc chia sẻ thông tin và dẫn đến tình trạng việc xử lý sự cố phụ thuộc quá nhiều vào cá nhân.

Trước những thách thức này, ông Haruki Kawashita, Kỹ sư Dịch vụ Khách hàng của công ty, đã chia sẻ như sau về mô hình vận hành mà công ty nên hướng tới.

“Kỹ sư hỗ trợ khách hàng là những nhân tài hiếm có, đóng vai trò cầu nối giữa công nghệ và kinh doanh. Để tối đa hóa nguồn lực hạn chế, chúng ta cần thúc đẩy tự động hóa hoạt động vận hành, từ đó tập trung vào những lĩnh vực cần sự can thiệp của con người, đồng thời chú trọng vào việc hỗ trợ tối ưu hóa các sản phẩm AI và mang lại giá trị cho khách hàng.”

Tổng hợp các thông tin phân tán và báo cáo bằng ngôn ngữ dễ hiểu đối với khách hàng

Để giải quyết những thách thức này, RightTouch đã quyết định triển khai nền tảng đại lý AI “Incident Lake” của SIGQ.

Ông Kawashita đặt kỳ vọng vào Incident Lake ở 4 điểm sau đây.

• Tổng hợp thông tin kỹ thuật đang phân tán ở nhiều nơi và trên nhiều kênh khác nhau, đồng thời chọn lọc chính xác các thông tin thực tế

• Dựa trên thực tế đó, cần lập báo cáo bằng ngôn ngữ mà khách hàng có thể dễ dàng hiểu được

• Tránh những tình huống phụ thuộc vào cá nhân, trong đó không thể xác định nguyên nhân nếu không nhờ đến một người cụ thể

• Đảm bảo thực hiện đánh giá sau sự cố một cách chắc chắn để ngăn ngừa sự cố tái diễn

“Hiện tại, chúng tôi đang tốn rất nhiều thời gian cho việc tổng hợp thông tin và báo cáo cho khách hàng. Từ góc độ độ tin cậy, việc có thể rút ngắn thời gian đăng tải lên trang trạng thái và liên hệ ban đầu với khách hàng đến mức nào, cũng như làm thế nào để đảm bảo tính chính xác của những thông tin đó, là điều cực kỳ quan trọng” (ông Kawashita)

Incident Lake sẽ đáp ứng những kỳ vọng này như thế nào?

Incident Lake sở hữu cơ chế nhóm các nguồn dữ liệu từ nhiều tổ chức lại với nhau, thiết lập quyền truy cập, sau đó tự động thu thập và chia sẻ chỉ những thông tin liên quan đến sự cố cụ thể. Nhờ đó, nền tảng này vừa đảm bảo việc tổng hợp thông tin vượt ra ngoài rào cản phân mảnh giữa các tổ chức, vừa thực hiện quản lý quyền truy cập để chỉ những thông tin cần thiết mới được chuyển đến các bên liên quan. Kết quả là, ngay cả trong trường hợp các không gian làm việc trên Slack hay kho lưu trữ trên GitHub được phân chia giữa các tổ chức, nền tảng này vẫn có thể tổng hợp thông tin một cách hiệu quả và xóa bỏ tình trạng phân mảnh.

Một đặc điểm quan trọng khác là việc cấu trúc hóa và tích lũy kiến thức thông qua cơ sở kiến thức.Hệ thống này được trang bị cơ chế cho phép AI tự động thu thập kiến thức ngầm mang tính cá nhân và chuyển đổi thành kiến thức rõ ràng, mà không cần con người phải viết tài liệu thủ công. Ví dụ, có thể lưu trữ kiến thức trực tiếp qua Claude Code MCP, hoặc thiết lập cơ chế cập nhật định kỳ kiến thức đã lưu trữ bằng GitHub Actions. Như vậy, việc có thể tự động hóa việc quản lý kiến thức mà không cần sự can thiệp của con người chính là lợi thế lớn của Incident Lake.

Công ty này đang vạch ra kế hoạch từng bước cải cách quy trình xử lý sự cố thông qua việc triển khai Incident Lake. Ông Kawashita cho biết, trước tiên, công ty sẽ nhập các kiến thức cần thiết và thông tin về các sự cố trong quá khứ vào hệ thống, đồng thời liên tục tinh chỉnh để áp dụng Incident Lake vào việc xử lý sự cố thực tế. Bên cạnh đó, công ty cũng có kế hoạch tập trung vào việc chuẩn hóa chất lượng báo cáo nhờ trí tuệ nhân tạo (AI) và đẩy nhanh quá trình ra quyết định trong giai đoạn ứng phó ban đầu.

“Mục tiêu lý tưởng của chúng tôi là tận dụng Incident Lake trong toàn bộ quy trình xử lý sự cố, để ngay cả những thành viên mới gia nhập cũng có thể xử lý sự cố một cách trơn tru chỉ thông qua việc tương tác với hệ thống AI của Incident Lake, mà không cần phải tra cứu riêng lẻ các tài liệu ở từng bộ phận” (ông Kawashita)

Vượt qua cám dỗ của việc “tự tay làm”

Tại RightTouch, trước khi triển khai Incident Lake, chúng tôi cũng đã xem xét khả năng tự phát triển giải pháp nội bộ. Lý do là vì trong công ty đã có một đội ngũ gồm vài kỹ sư AI, và chúng tôi đã và đang tiến hành tối ưu hóa công việc bằng cách ứng dụng AI, chẳng hạn như xây dựng cơ chế cho phép lấy mã nguồn từ GitHub và dễ dàng đặt câu hỏi qua Slack.

Tuy nhiên, ông Kawashita đã giải thích lý do tại sao công ty không chọn phương án tự sản xuất như sau:

“Ngay cả khi có thể tự phát triển các công cụ nhờ vào phát triển dựa trên AI, nếu không tiến hành điều chỉnh liên tục sau đó, chúng sẽ không thể đáp ứng được yêu cầu thực tế. Hơn nữa, để phát triển các chức năng mà bộ phận vận hành yêu cầu, kinh nghiệm thực tế trong việc xử lý sự cố cũng là điều không thể thiếu. Kết quả là, thời gian làm việc của các kỹ sư có thể bị chiếm dụng đáng kể” (ông Kawashita)

Ông Kawashita nhìn lại và cho biết, yếu tố quyết định việc triển khai Incident Lake là việc công ty đã nhận định rằng, thay vì tốn thời gian và nhân lực để phát triển các công cụ đáp ứng yêu cầu thực tiễn, việc áp dụng sản phẩm đã được các doanh nghiệp chuyên môn – những đơn vị có kinh nghiệm xử lý sự cố – hoàn thiện sẽ mang lại hiệu quả chi phí cao hơn.

Khả năng mở rộng vô hạn hỗ trợ tổ chức nhỏ nhưng tinh nhuệ

Ông Kawashita chia sẻ về triển vọng tương lai của đội ngũ kỹ sư hỗ trợ khách hàng tại công ty rằng ông muốn tập trung vào việc cung cấp sự hỗ trợ chuyên sâu nhằm mang lại giá trị của các sản phẩm AI cho khách hàng.Cụ thể, các chuyên viên có hiểu biết sâu sắc về hoạt động thực tiễn của khách hàng sẽ tiến hành điều chỉnh tối ưu cho từng khách hàng, từ đó hỗ trợ họ khai thác tối đa giá trị của các sản phẩm AI. Mục tiêu lý tưởng mà ông Kawashita vạch ra là không chỉ góp phần vào sự tăng trưởng của doanh nghiệp mà còn góp phần hoàn thiện sản phẩm. Để đạt được điều đó, ông Kawashita bày tỏ nguyện vọng sẽ tập trung vào việc tuyển dụng những nhân tài cao cấp, những người am hiểu cả về kinh doanh lẫn công nghệ, dù nguồn nhân lực này rất khan hiếm.

Cuối cùng, ông Kawashita đưa ra lời khuyên dành cho các doanh nghiệp đang đối mặt với những thách thức tương tự.

“Cảm nhận thẳng thắn của tôi là thay vì tự mày mò thử nghiệm việc vận hành, tốt hơn hết là nên tận dụng SaaS mà không cần đắn đo. Tôi cho rằng quy trình xử lý sự cố có nhiều điểm chung ở bất kỳ doanh nghiệp nào. Việc điều chỉnh phương pháp của công ty mình sao cho phù hợp với các phương pháp hay nhất – vốn có thể mang lại hiệu suất ổn định – sẽ hiệu quả hơn và cũng hứa hẹn mang lại kết quả cao hơn” (ông Kawashita)

Sự gia tăng nhân lực và sự phát triển của doanh nghiệp không nhất thiết phải tỷ lệ thuận với nhau. Đặc biệt, đối với các công ty khởi nghiệp có tốc độ tăng trưởng theo cấp số nhân, SaaS – với khả năng mở rộng vô hạn – sẽ trở thành một vũ khí quan trọng trong việc giải quyết tình trạng thiếu hụt nhân lực. SIGQ sẽ tiếp tục hỗ trợ các sản phẩm đang phát triển nhanh chóng của công ty này thông qua Incident Lake.