Vai trò của AI trong Contact Center BFSI: Từ tự động hóa cuộc gọi đến tối ưu vận hành

Trong ngành Tài chính – Ngân hàng – Bảo hiểm (BFSI), Contact Center đang đứng trước một bài toán lớn hơn việc xử lý nhiều cuộc gọi. Khách hàng kỳ vọng được hỗ trợ nhanh, liền mạch và thuận tiện hơn. Doanh nghiệp đồng thời phải kiểm soát chi phí, chất lượng dịch vụ, dữ liệu, bảo mật và các yêu cầu tuân thủ ngày càng cao.

Vì vậy, câu hỏi không còn đơn giản là: “Làm sao xử lý nhiều cuộc gọi hơn?”, mà là: “Làm sao xử lý nhiều tương tác hơn với chi phí hợp lý, trải nghiệm nhất quán và vẫn đảm bảo chất lượng, tuân thủ?” Đây là lý do AI đang được đưa vào Contact Center theo nhiều lớp: từ tự động hóa và phục vụ tự động, hỗ trợ tổng đài viên, kiểm soát chất lượng đến phân tích dữ liệu và chăm sóc khách hàng chủ động.

Nhưng AI chỉ tạo ra giá trị khi được đặt đúng vào bài toán vận hành.

1. Contact Center BFSI đang đứng trước một bài toán mới

Một Contact Center không hoạt động độc lập. Đằng sau mỗi cuộc gọi là dữ liệu khách hàng, hệ thống nghiệp vụ, quy trình xử lý và nhiều bộ phận cùng tham gia.

Khách hàng gọi lại nhiều lần không nhất thiết vì tổng đài viên xử lý chậm. Nguyên nhân có thể nằm ở dữ liệu chưa đồng bộ, quy trình chưa rõ, thông tin trên các kênh không nhất quán hoặc vấn đề chưa được giải quyết từ gốc.

Theo Khảo sát Contact Center Toàn cầu 2026 của Deloitte (Deloitte’s 2026 Global Contact Center Survey), được thực hiện với khách hàng và lãnh đạo ngân hàng tại Mỹ, 71% khách hàng ngân hàng được khảo sát cho biết khả năng giải quyết vấn đề dễ dàng nằm trong ba yếu tố quan trọng nhất khi nhận hỗ trợ, cao hơn tỷ lệ 63% coi tốc độ phản hồi là yếu tố quan trọng. Kết quả này gợi ra một vấn đề đáng quan tâm với các doanh nghiệp BFSI tại Việt Nam: khách hàng không chỉ cần được phản hồi nhanh; họ cần vấn đề được giải quyết.

Trong khi đó, Contact Center BFSI phải xử lý khối lượng tương tác lớn trên nhiều kênh, kết nối với các hệ thống hiện hữu và đáp ứng yêu cầu cao về bảo mật, quản trị rủi ro và tuân thủ. Deloitte cũng ghi nhận việc tích hợp công nghệ mới với hệ thống hiện hữu là một trong những thách thức đối với các lãnh đạo ngân hàng Mỹ. Vì vậy, trước khi hỏi “Có thể đưa AI vào đâu?”, doanh nghiệp cần xác định: “Điểm nghẽn thực sự đang nằm ở đâu?”

2. Từ Contact Center là “trung tâm chi phí” đến “trung tâm tạo giá trị”

Contact Center truyền thống thường được nhìn qua những chỉ số như số lượng cuộc gọi, thời gian xử lý hoặc chi phí nhân sự. Nhưng nếu chỉ tập trung vào giảm chi phí, doanh nghiệp có thể bỏ qua một nguồn giá trị lớn hơn: dữ liệu và những thông tin phát sinh từ hàng triệu tương tác với khách hàng.

Một Contact Center có thể tạo giá trị theo nhiều lớp: 

Cost → Productivity → Experience → Customer Value 

(Chi phí →Năng suất →Trải nghiệm →Giá trị khách hàng)

• Chi phí: giảm những tác vụ và tương tác không cần thiết.
• Năng suất: giúp AI và con người xử lý đúng loại công việc.
• Trải nghiệm: giải quyết vấn đề nhanh hơn, nhất quán hơn.
• Giá trị khách hàng: hiểu nhu cầu, chăm sóc chủ động, hỗ trợ bán thêm và giữ chân khách hàng.

Khi đó, Contact Center không còn chỉ là nơi tiếp nhận và xử lý yêu cầu. Dữ liệu từ các tương tác có thể giúp doanh nghiệp nhìn thấy vấn đề trong sản phẩm, quy trình và hành trình khách hàng.

Đây cũng là góc nhìn MPT về việc chuyển Contact Center từ trung tâm chi phí sang trung tâm tạo giá trị, trong đó công nghệ, con người, dữ liệu và vận hành cùng tham gia tạo ra kết quả.

3. AI đang thay đổi Contact Center BFSI ở đâu?

AI không chỉ có một vai trò là Voicebot. Tùy vào điểm nghẽn trong bài toán doanh nghiệp, AI có thể tham gia ở nhiều lớp khác nhau trong Contact Center.

3.1. Tự động hóa cuộc gọi và phục vụ tự động

Những tác vụ có quy trình rõ ràng, tần suất cao và ít yêu cầu phán đoán thường là điểm bắt đầu phù hợp để ứng dụng AI.

Với OmiBOT, doanh nghiệp có thể tự động hóa các luồng cuộc gọi đến, cuộc gọi ra và nhiều tác vụ có tính lặp lại như: nhắc thanh toán; nhắc lịch; xác nhận thông tin; khảo sát; chăm sóc khách hàng; thông báo; lọc và phân loại nhu cầu.

Với công ty tài chính, đây có thể là hướng phù hợp cho những hoạt động gọi ra có khối lượng lớn. AI thực hiện phần tương tác theo kịch bản, trong khi các trường hợp cần tư vấn hoặc xử lý sâu được chuyển sang nhân sự phù hợp.

Điểm quan trọng không phải là tự động hóa càng nhiều càng tốt, mà là phân bổ đúng công việc cho AI và con người.

3.2. AI hỗ trợ tổng đài viên trong thời gian thực

Không phải mọi tương tác đều phù hợp để tự động hóa.

Trong các nghiệp vụ BFSI phức tạp, tổng đài viên có thể phải đồng thời lắng nghe khách hàng, tra cứu chính sách, tìm lịch sử tương tác, ghi nhận thông tin và chuẩn bị bước xử lý tiếp theo. AI hỗ trợ tổng đài viên (Agent Assist) có thể tham gia vào phần việc này thông qua tra cứu thông tin, hỗ trợ tìm kiếm tri thức, ghi nhận nội dung và gợi ý xử lý theo ngữ cảnh.

Agent Assist được tích hợp trong nền tảng tổng đài đa kênh OmiCX, hỗ trợ tổng đài viên trong thời gian thực. OmiCX có các năng lực như tra cứu, gợi ý câu trả lời, ghi nhận nội dung và tạo nhiệm vụ follow-up.

Với những tình huống phức tạp, đây có thể là hướng tiếp cận thực tế hơn so với việc cố gắng tự động hóa toàn bộ cuộc hội thoại. AI không thay thế con người, AI giúp con người xử lý tốt hơn những tương tác mà con người chịu trách nhiệm.

3.3. Kiểm soát chất lượng 100% tương tác

Trong mô hình truyền thống, đội ngũ kiểm soát chất lượng thường phải nghe và chấm điểm một phần cuộc gọi. Khi số lượng tương tác tăng, phạm vi kiểm tra trở nên khó khăn. Một số lỗi tư vấn, vi phạm kịch bản hoặc tín hiệu khách hàng không hài lòng có thể bị bỏ sót.

AI có thể mở rộng phạm vi kiểm tra sang toàn bộ dữ liệu cuộc gọi. OmiQC của MPT được thiết kế cho bài toán tự động giám sát và chấm điểm 100% cuộc gọi, hỗ trợ phân tích nội dung, cảm xúc, từ khóa và các dấu hiệu cần kiểm soát theo tiêu chí được thiết lập.

Khi dữ liệu hội thoại được phân tích ở quy mô lớn, kiểm soát chất lượng không còn chỉ trả lời: “Tổng đài viên nào đạt điểm bao nhiêu?”, mà còn có thể giúp doanh nghiệp nhận diện: Kịch bản nào thường phát sinh lỗi? Vấn đề nào khiến khách hàng không hài lòng? Quy trình nào tạo ra nhiều khiếu nại? Nhóm nhân sự nào cần được đào tạo thêm? Từ đây, dữ liệu cuộc gọi bắt đầu trở thành dữ liệu phục vụ vận hành.

3.4. Biến dữ liệu tương tác thành insight vận hành

Mỗi cuộc gọi đều chứa thông tin về nhu cầu, vấn đề và trải nghiệm của khách hàng. Khi dữ liệu này được phân tích ở quy mô lớn, Contact Center có thể trở thành nguồn thông tin giúp doanh nghiệp nhìn lại hoạt động vận hành.

Thay vì chỉ biết có bao nhiêu cuộc gọi, doanh nghiệp có thể tìm hiểu: Vì sao khách hàng gọi nhiều? Điểm nào khiến khách hàng phải gọi lại? Nhóm vấn đề nào làm tăng thời gian xử lý? Kịch bản nào thường dẫn đến khiếu nại? Nhân sự nào cần được đào tạo thêm?

Khi đó: Cuộc gọi → Dữ liệu → Insight → Hành động

AI không chỉ giúp Contact Center xử lý tương tác, mà còn giúp doanh nghiệp hiểu điều gì đang xảy ra trong các tương tác đó để cải thiện quy trình, sản phẩm và trải nghiệm khách hàng.

3.5. Từ chăm sóc phản ứng sang chăm sóc chủ động

Một bước tiến xa hơn là sử dụng dữ liệu để không chỉ trả lời khách hàng khi họ gọi, mà chủ động xử lý trước khi vấn đề phát sinh thành một cuộc gọi. Ví dụ: nhắc thanh toán; cập nhật tình trạng xử lý; nhắc hồ sơ; thông báo chủ động; khảo sát sau giao dịch; cảnh báo hoặc hướng dẫn khách hàng khi có vấn đề cần xử lý.

Deloitte cho thấy khách hàng coi trọng khả năng giải quyết vấn đề, trải nghiệm hỗ trợ và khả năng theo dõi sau tương tác, trong khi doanh nghiệp vẫn còn khoảng cách giữa cách lãnh đạo đánh giá chất lượng dịch vụ và trải nghiệm thực tế của khách hàng.

Với công ty tài chính, đó có thể là nhắc thanh toán theo hành trình khoản vay. Với bảo hiểm, có thể là nhắc phí hoặc cập nhật hồ sơ. Với ngân hàng, có thể là cập nhật trạng thái giao dịch hoặc hướng dẫn khách hàng thực hiện bước tiếp theo.

Mục tiêu không phải là gọi cho khách hàng nhiều hơn, mà là giảm những lần khách hàng phải chủ động liên hệ vì một vấn đề doanh nghiệp có thể dự đoán và xử lý trước.

4. Nhưng AI không tự tạo ra ROI

Phân tích năm 2026 của McKinsey về AI trong chăm sóc khách hàng ngân hàng cho thấy: nhiều ngân hàng chưa tạo được giá trị như kỳ vọng không phải vì công nghệ yếu, mà vì AI được đặt lên những quy trình và mô hình vận hành cũ. Khi quy trình chưa được thiết kế lại, AI có thể chỉ tự động hóa một phần của vấn đề thay vì giải quyết nguyên nhân gốc.

Vì vậy, trước khi triển khai AI, doanh nghiệp cần đảm bảo ba điều kiện:

1. Quy trình đúng: Quy trình cần đủ rõ, được chuẩn hóa và xác định được các trường hợp ngoại lệ trước khi tự động hóa.
2. Dữ liệu đủ tin cậy: AI cần dữ liệu khách hàng, lịch sử tương tác, kho tri thức và dữ liệu nghiệp vụ phù hợp để đưa ra phản hồi có giá trị.
3. KPI rõ ràng: Doanh nghiệp cần xác định trước kết quả muốn cải thiện và cách đo lường. 

Có thể theo dõi các chỉ số như thời gian xử lý trung bình (AHT), tỷ lệ giải quyết ngay lần đầu (FCR), mức cam kết chất lượng dịch vụ (SLA), chi phí trên mỗi lượt tương tác, mức độ hài lòng của khách hàng (CSAT), tỷ lệ khách hàng được phục vụ tự động và tỷ lệ chuyển tiếp sang tổng đài viên.

Nếu không xác định rõ ràng hiện trạng và KPI từ đầu, doanh nghiệp rất khó chứng minh AI thực sự tạo ra ROI.

5. Doanh nghiệp BFSI nên bắt đầu từ use case nào?

Không phải mọi tương tác đều nên tự động hóa. Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng 4 bước:

• Bước 1 – Xác định điểm nghẽn: Bài toán kinh doanh cần giải là gì?  Doanh nghiệp đang tốn chi phí hoặc mất hiệu quả ở đâu?
• Bước 2 – Xác định mức độ lặp lại: Công việc có quy trình rõ và lặp lại đủ nhiều để tự động hóa không?
• Bước 3 – Xác định mức độ rủi ro: Tương tác có yêu cầu phán đoán, bảo mật, tuân thủ, cảm xúc hoặc nghiệp vụ phức tạp không?
• Bước 4 – Xác định KPI: Nếu triển khai AI, chỉ số nào cần cải thiện và mức cải thiện được kỳ vọng là bao nhiêu?

Từ đó mới lựa chọn lớp giải pháp phù hợp.

Tự động hóa và phục vụ tự động → Hỗ trợ tổng đài viên → Kiểm soát chất lượng → Chăm sóc chủ động. Cách tiếp cận này phù hợp với nguyên tắc MPT: bắt đầu từ bài toán vận hành, sau đó mới lựa chọn công nghệ và sản phẩm.

6. Mỗi lĩnh vực thuộc nhóm BFSI nên bắt đầu từ đâu?

7. MPT có thể đáp ứng bài toán này như thế nào?

Các giải pháp cần được lựa chọn theo điểm nghẽn và mục tiêu vận hành cụ thể, thay vì triển khai đồng thời chỉ vì doanh nghiệp muốn “có AI”. 

8. AI Contact Center không phải một dự án công nghệ đơn lẻ

Một Contact Center sẵn sàng cho AI không bắt đầu từ việc mua một công cụ. Nó bắt đầu từ:

Bài toán → Quy trình → Dữ liệu → Công nghệ → Con người → KPI → Cải tiến liên tục

Trong đó:

Con người (People) cần thiết ở những tương tác đòi hỏi phán đoán, đồng cảm và trách nhiệm.

Quy trình (Process) cần được chuẩn hóa để AI có thể thực hiện đúng phần việc được giao.

Công nghệ (Technology) cần kết nối được các điểm chạm và hệ thống hiện hữu.

Dữ liệu (Data) phải đủ tin cậy để AI có đúng bối cảnh khi xử lý tương tác.

Và AI phát huy giá trị khi được đặt đúng vào những công việc mà nó có thể làm tốt hơn, nhanh hơn hoặc ở quy mô lớn hơn.

Vì vậy, chuyển đổi Contact Center bằng AI không phải một dự án triển khai xong là kết thúc. Đây là quá trình liên tục thử nghiệm, đo lường và điều chỉnh theo kết quả vận hành.

9. Kết luận: 

Contact Center BFSI đang chuyển từ nơi tiếp nhận cuộc gọi thành một phần của năng lực vận hành và tạo giá trị từ tương tác khách hàng. Ngân hàng có thể cần ưu tiên hỗ trợ tổng đài viên, kết nối dữ liệu và giảm liên hệ lại. Công ty tài chính có thể bắt đầu từ các tác vụ gọi ra có tính lặp lại. Bảo hiểm có thể ưu tiên kiểm soát chất lượng, tuân thủ và chăm sóc theo hành trình.

AI cũng không tạo giá trị vì được triển khai ở nhiều công đoạn hơn. Không có một công thức AI giống nhau cho mọi doanh nghiệp. Điểm quan trọng là AI được đặt vào đâu, giải quyết vấn đề gì và tạo ra kết quả nào.

Đó cũng là cách MPT tiếp cận bài toán AI Contact Center: bắt đầu từ bài toán vận hành, xác định use case phù hợp, lựa chọn giải pháp và từng bước đo lường hiệu quả trước khi mở rộng. Nếu doanh nghiệp đang tìm hướng ứng dụng AI cho Contact Center, hãy liên hệ MPT để cùng đánh giá hiện trạng, xác định use case và lựa chọn hướng triển khai phù hợp với mục tiêu vận hành.