Xây Dựng Mô Hình Bán Hàng Tự Động Trên Internet - Luận Văn Thạc Sĩ Công Nghệ Thông Tin

Luận văn thạc sĩ VNU UET trình bày mô hình bán hàng tự động trên internet, ứng dụng công nghệ thông tin trong lĩnh vực thương mại điện tử.

• Tác giả: Nguyễn Văn Quyền
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Văn Nam
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: Công Nghệ Thông Tin
• Đề tài: Xây Dựng Mô Hình Bán Hàng Tự Động Trên Internet
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sĩ
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU CHUNG
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG
• 2.1. Các mô hình trả lời bán hàng tiêu biểu
• 2.2. Các vấn đề cần giải quyết và cải tiến
• 3. CHƯƠNG 3: MẠNG NƠ-RON VÀ PHƯƠNG PHÁP SEQ2SEQ
• 3.1. Kiến thức tổng quan
• 3.2. Lý thuyết mạng nơ-ron
• 3.2.1. Mạng nơ-ron nhân tạo ANN
• 3.2.2. Mạng nơ-ron tái phát RNN
• 3.2.3. Mạng Long Short Term Memory LSTM
• 3.3. Phương pháp học chuỗi Seq2Seq
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐỀ XUẤT ISALES
• 4.1. Giải pháp đề xuất
• 4.2. Nguồn dữ liệu huấn luyện
• 4.3. Xây dựng mô hình iSales
• 4.3.1. Pha thu thập dữ liệu
• 4.3.2. Pha tiền xử lý dữ liệu
• 4.3.3. Pha phân mảnh dữ liệu
• 4.3.4. Pha huấn luyện dữ liệu
• 4.3.5. Pha sinh câu trả lời
• 5. CHƯƠNG 5: THỬ NGHIỆM, ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
• 5.1. Phát biểu usecase
• 5.2. Thử nghiệm iSales
• 5.3. Đánh giá kết quả
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về mô hình bán hàng tự động trên Internet

Mô hình bán hàng tự động trên Internet đang trở thành xu hướng quan trọng trong thương mại điện tử. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, việc tự động hóa quy trình bán hàng không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao hiệu quả kinh doanh. Mô hình này cho phép người bán hàng tương tác với khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn, từ đó gia tăng doanh thu và cải thiện trải nghiệm người dùng.

1.1. Khái niệm mô hình bán hàng tự động

Mô hình bán hàng tự động là hệ thống cho phép người bán hàng tự động trả lời các câu hỏi của khách hàng mà không cần sự can thiệp của nhân viên. Điều này giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

1.2. Lợi ích của mô hình bán hàng tự động

Mô hình này mang lại nhiều lợi ích như tiết kiệm chi phí nhân sự, tăng cường khả năng phục vụ khách hàng 24/7 và cải thiện quy trình bán hàng. Nhờ vào việc tự động hóa, doanh nghiệp có thể tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn.

II. Vấn đề và thách thức trong mô hình bán hàng tự động

Mặc dù mô hình bán hàng tự động mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng tồn tại không ít thách thức. Các vấn đề như khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, sự chính xác trong việc trả lời câu hỏi và khả năng xử lý tình huống phức tạp vẫn là những thách thức lớn.

2.1. Khó khăn trong việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên

Một trong những thách thức lớn nhất là khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của hệ thống. Nhiều khách hàng có thể sử dụng ngôn ngữ không chuẩn hoặc có những câu hỏi phức tạp mà hệ thống không thể xử lý.

2.2. Giải quyết tình huống phức tạp

Hệ thống cần có khả năng xử lý các tình huống phức tạp, chẳng hạn như khi khách hàng yêu cầu thông tin không có trong cơ sở dữ liệu. Điều này đòi hỏi hệ thống phải có khả năng học hỏi và cải thiện liên tục.

III. Phương pháp xây dựng mô hình bán hàng tự động hiệu quả

Để xây dựng một mô hình bán hàng tự động hiệu quả, cần áp dụng các phương pháp công nghệ tiên tiến như mạng nơ-ron và phương pháp học máy. Những công nghệ này giúp hệ thống có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện khả năng tương tác với khách hàng.

3.1. Sử dụng mạng nơ ron trong mô hình

Mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có thể được sử dụng để phân tích và hiểu các câu hỏi từ khách hàng. Điều này giúp hệ thống cải thiện khả năng trả lời và tương tác.

3.2. Phương pháp học chuỗi Seq2Seq

Phương pháp học chuỗi Seq2Seq cho phép mô hình học hỏi từ các đoạn hội thoại trước đó, từ đó tạo ra câu trả lời tự động phù hợp với ngữ cảnh.

IV. Ứng dụng thực tiễn của mô hình bán hàng tự động

Mô hình bán hàng tự động đã được áp dụng thành công trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ thương mại điện tử đến dịch vụ khách hàng. Các doanh nghiệp đã ghi nhận sự gia tăng đáng kể trong doanh thu và sự hài lòng của khách hàng.

4.1. Ví dụ về ứng dụng trong thương mại điện tử

Nhiều trang web thương mại điện tử đã tích hợp mô hình bán hàng tự động để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng. Hệ thống tự động trả lời các câu hỏi thường gặp giúp giảm tải cho nhân viên.

4.2. Kết quả nghiên cứu và đánh giá

Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình bán hàng tự động không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn tăng cường khả năng tương tác với khách hàng, từ đó nâng cao doanh thu cho doanh nghiệp.

V. Kết luận và tương lai của mô hình bán hàng tự động

Mô hình bán hàng tự động trên Internet đang ngày càng trở nên phổ biến và có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Với sự tiến bộ của công nghệ, khả năng tương tác và hiểu biết của hệ thống sẽ ngày càng được cải thiện.

5.1. Xu hướng phát triển trong tương lai

Trong tương lai, mô hình bán hàng tự động sẽ tiếp tục phát triển với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo và học máy, giúp cải thiện khả năng phục vụ khách hàng.

5.2. Tầm quan trọng của việc cải tiến mô hình

Việc liên tục cải tiến và cập nhật mô hình bán hàng tự động sẽ giúp doanh nghiệp duy trì lợi thế cạnh tranh và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Thương mại điện tử tại Việt Nam bắt đầu phát triển mạnh mẽ từ năm 2010 và bước vào giai đoạn bùng nổ từ năm 2012, kéo theo sự gia tăng đột biến về nhu cầu tư vấn trực tuyến của người tiêu dùng. Theo thống kê thực tế từ nền tảng hỗ trợ bán hàng uhChat, việc ứng dụng các công cụ tương tác trực tiếp giúp lưu lượng giao tiếp giữa khách hàng và quản trị viên tăng trưởng ấn tượng tới 6500%, tức gấp 65 lần so với phương thức truyền thống. Đồng thời, trên mạng xã hội Facebook, mỗi ngày có khoảng 2,7 tỷ lượt tương tác và hơn 500 TB dữ liệu mới được xử lý, biến nơi đây thành kênh bán hàng trực tuyến sôi động nhất.

Tuy nhiên, các giải pháp tư vấn hiện hữu đang bộc lộ những rào cản lớn. Mô hình chat truyền thống qua Messenger phụ thuộc hoàn toàn 100% vào nhân lực túc trực, dễ dẫn đến tình trạng bỏ lỡ khách hàng tiềm năng khi nhân viên vắng mặt hoặc quá tải vào giờ cao điểm. Trong khi đó, các hệ thống bán tự động như Subiz chủ yếu dựa vào thư viện mẫu câu cố định, còn chatbot trích xuất như Skype PizzaBot ra mắt tại sự kiện Build 2016 chỉ giới hạn ở các lựa chọn ngắn và chưa hỗ trợ xử lý ngôn ngữ tiếng Việt.

Trước thực trạng đó, đề tài luận văn thạc sĩ chuyên ngành Hệ thống thông tin (mã số 60480104) của học viên Nguyễn Văn Quyền tại Trường Đại học Công nghệ – Đại học Quốc gia Hà Nội năm 2016 đã tập trung giải quyết bài toán: Xây dựng mô hình bán hàng tự động trên Internet mang tên iSales. Mục tiêu nghiên cứu là ứng dụng công nghệ học sâu (Deep Learning) để xây dựng hệ thống có khả năng tự học từ dữ liệu hội thoại thực tế, hiểu ngữ cảnh tiếng Việt và tự động sinh câu trả lời linh hoạt. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa to lớn trong việc giảm thiểu tối đa chi phí nhân sự, loại bỏ độ trễ phản hồi và nâng cao năng lực cạnh tranh cho các doanh nghiệp thương mại điện tử.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) được khởi xướng bởi Warren McCulloch và Walter Pitts năm 1943, kết hợp với các bước tiến hiện đại của mạng nơ-ron tái phát (RNN) trong xử lý chuỗi văn bản. Để khắc phục triệt để vấn đề suy giảm đạo hàm (vanishing gradient) khi xử lý các câu hội thoại dài, đề tài áp dụng kiến trúc mạng Long Short-Term Memory (LSTM) do Hochreiter và Schmidhuber đề xuất năm 1997. Mỗi mô-đun lặp của LSTM chứa 4 lớp nơ-ron tương tác qua 3 cổng chức năng: cổng quên (forget gate), cổng vào (input gate) và cổng ra (output gate), giúp duy trì trạng thái bộ nhớ (cell state) ổn định xuyên suốt chiều dài chuỗi dữ liệu.

Mô hình lõi của hệ thống ứng dụng phương pháp học chuỗi liên tiếp (Sequence to Sequence - Seq2Seq), bao gồm hai khối mạng RNN riêng biệt: khối mã hóa (Encoder) làm nhiệm vụ nén câu hỏi đầu vào thành một vector ngữ cảnh cố định, và khối giải mã (Decoder) kết hợp trạng thái ẩn để sinh từng từ tiếp theo cho câu trả lời thông qua hàm xác suất Softmax trên không gian từ vựng lên đến hơn 20.000 từ. Bên cạnh đó, các khái niệm bổ trợ then chốt gồm có: cơ chế nhúng từ (Word Embedding) giúp chuyển đổi từ vựng sang không gian vector liên tục, kỹ thuật đệm (Padding) với các ký hiệu đặc biệt như PAD, GO, EOS, UNK, và phương pháp phân xô (Bucketing) với các kích thước tiêu chuẩn như (5, 10), (10, 15), (20, 25), (40, 50) nhằm tối ưu hóa việc phân bố độ dài câu.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của nghiên cứu được thu thập từ các trang thương mại điện tử và Fanpage bán hàng trên mạng xã hội Facebook thông qua giao diện lập trình ứng dụng Facebook GraphAPI từ phiên bản v2.6 đến v2.8. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm hơn 10.000 cặp câu hỏi và phản hồi bình luận thực tế. Phương pháp chọn mẫu là chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling), tập trung vào 3 ngành hàng có tần suất trao đổi cao: thời trang, mỹ phẩm và thiết bị công nghệ.

Về phương pháp phân tích và công cụ triển khai, quy trình xử lý được xây dựng qua 5 pha nghiệp vụ rõ ràng: thu thập dữ liệu bằng NodeJS, tiền xử lý và làm sạch dữ liệu với bộ công cụ VNTK, phân mảnh từ tiếng Việt bằng thư viện Dongdu của Lưu Tuấn Anh, huấn luyện mô hình thông qua framework TensorFlow của Google trên ngôn ngữ Python, và cuối cùng là pha sinh câu trả lời tự động. Lý do lựa chọn mô hình học máy Seq2Seq kết hợp LSTM thay vì phương pháp so khớp Heuristic truyền thống là vì Seq2Seq có khả năng tự tổng hợp tri thức, hiểu cấu trúc ngữ pháp phức tạp và tự sinh ra các câu trả lời mới nằm ngoài tập dữ liệu mẫu cố định. Toàn bộ quá trình thu thập, tinh chỉnh và huấn luyện được thực hiện liên tục trong khoảng thời gian 6 tháng nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình thử nghiệm mô hình bán hàng tự động iSales đã mang lại 4 phát hiện thực nghiệm quan trọng:

Thứ nhất, việc áp dụng pha phân mảnh từ tiếng Việt đóng vai trò quyết định đến chất lượng câu trả lời. Với câu hỏi thử nghiệm "Thiết bị truyền dẫn giá bao nhiêu tiền?", khi không phân mảnh, mô hình xử lý 8 từ đơn lẻ và sinh ra câu trả lời sai ngữ nghĩa như "Truyền bị dẫn giá thiết 120,000". Ngược lại, khi qua bộ tách từ Dongdu, câu hỏi được cấu trúc thành 5 từ ghép ("Thiết_bị", "truyền_dẫn", "giá", "bao_nhiêu", "tiền"), giúp mô hình sinh ra phản hồi chuẩn xác "Thiết_bị truyền_dẫn giá 120,000.", nâng độ mạch lạc ngữ nghĩa lên hơn 85%.

Thứ hai, kỹ thuật Bucketing đã giải quyết triệt để hiện tượng lu mờ thông tin. Khi phân bổ dữ liệu vào các xô kích thước linh hoạt, hệ thống cắt giảm được hơn 90% các ký tự đệm PAD dư thừa so với phương pháp cố định độ dài 100 từ, đồng thời giúp tăng tốc độ hội tụ trong quá trình huấn luyện lên gấp 2,5 lần.

Thứ ba, mô hình sinh ngôn ngữ tự động iSales thể hiện sự vượt trội rõ rệt khi đạt tỷ lệ phản hồi hợp lý trên 60% đối với các câu hỏi mới nằm ngoài tập dữ liệu mẫu, trong khi các mô hình trích xuất truyền thống như Skype PizzaBot hoàn toàn thất bại (0%) khi gặp biến thể từ vựng mới.

Thứ tư, nền tảng TensorFlow kết hợp bộ xử lý GPU cho phép hệ thống làm chủ không gian từ vựng 20.000 từ, tối ưu hóa thời gian tính toán và xuất câu trả lời với độ trễ trung bình dưới 0,5 giây cho mỗi truy vấn.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân tạo nên sự thành công của mô hình iSales nằm ở khả năng lưu giữ ngữ cảnh dài hạn của các cổng trạng thái trong mạng LSTM, kết hợp với cơ chế ánh xạ liên tục của bộ mã hóa Encoder trong Seq2Seq. So sánh với các mô hình phổ biến trên thị trường: Messenger đòi hỏi 100% can thiệp thủ công từ tư vấn viên, Subiz hoạt động bán tự động theo cơ chế mapping từ khóa cứng nhắc, trong khi iSales vận hành hoàn toàn tự động nhờ việc tích lũy tri thức từ kho dữ liệu lớn.

Để minh chứng cho hiệu quả của hệ thống, kết quả thực nghiệm có thể được biểu diễn trực quan qua biểu đồ đường thể hiện hàm mất mát (Loss function) giảm dần từ giá trị 4.5 xuống dưới mức 1.2 sau 50.000 bước huấn luyện. Đồng thời, bảng đánh giá định lượng cho thấy điểm số tương đồng ngữ nghĩa (BLEU score) của mô hình có phân mảnh từ đạt mức 78,5%, vượt trội hoàn toàn so với mức 38,2% của mô hình không qua bước phân mảnh. Điều này khẳng định quy trình 5 pha đề xuất đã giải quyết toàn diện đặc thù ngôn ngữ đơn lập của tiếng Việt trong bài toán thương mại điện tử.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu của luận văn, 4 giải pháp và khuyến nghị hành động cụ thể được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng bán hàng tự động:

1. Nâng cấp kiến trúc mô hình bằng cơ chế tập trung (Attention Mechanism): Đội ngũ nghiên cứu và phát triển AI cần triển khai tích hợp cơ chế Attention vào khối giải mã Decoder trong vòng 3 đến 6 tháng tới. Mục tiêu là nâng cao độ chính xác khi xử lý các đoạn hội thoại có độ dài trên 30 từ lên mức trên 90%, giúp hệ thống nắm bắt chính xác trọng tâm câu hỏi của khách hàng.

2. Mở rộng và chuẩn hóa tập dữ liệu hội thoại chuyên ngành: Các doanh nghiệp bán lẻ trực tuyến cần phối hợp với chuyên gia xử lý ngôn ngữ tự nhiên thu thập và chuẩn hóa kho ngữ liệu đạt quy mô tối thiểu 50.000 cặp câu hỏi - đáp chuyên sâu cho từng ngành hàng cụ thể. Thời gian thực hiện dự kiến trong 6 tháng nhằm giảm tỷ lệ sinh từ không xác định (UNK) xuống dưới mức 2%.

3. Tích hợp đa nền tảng thông qua hệ thống API mở: Bộ phận kỹ thuật phần mềm cần đóng gói mô hình iSales thành các Web Service và RESTful API trong thời hạn 2 tháng. Giải pháp này cho phép kết nối linh hoạt với Facebook GraphAPI, Zalo, livechat website, đảm bảo duy trì thời gian phản hồi tức thì dưới 200 mili-giây trên mọi kênh bán hàng.

4. Thiết lập quy trình tái huấn luyện định kỳ (Continuous Learning): Quản trị viên hệ thống cần vận hành cơ chế thu thập tự động các đoạn hội thoại mới phát sinh hàng tuần để đưa vào kho dữ liệu huấn luyện bổ sung. Quy trình này giúp mô hình tự cập nhật các từ lóng, thuật ngữ mua sắm mới của giới trẻ với độ phủ từ vựng đạt trên 95%.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

1. Học viên cao học và sinh viên ngành Công nghệ thông tin, Hệ thống thông tin: Đây là tài liệu tham khảo mẫu mực về quy trình nghiên cứu khoa học, từ xây dựng khung lý thuyết mạng nơ-ron (ANN, RNN, LSTM), phương pháp học chuỗi Seq2Seq cho đến việc thực nghiệm trên framework TensorFlow.

2. Kỹ sư phát triển phần mềm và chuyên gia Trí tuệ nhân tạo (AI Engineer): Cung cấp hướng dẫn chi tiết về kỹ thuật xử lý dữ liệu tiếng Việt, cơ chế phân xô Bucketing, kỹ thuật đệm Padding và cách thức nhúng vector từ vựng Word Embedding vào bài toán hội thoại thực tế.

3. Doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh thương mại điện tử: Tài liệu cung cấp cơ sở chuyển đổi số toàn diện, giúp nhà quản lý hiểu rõ lộ trình tự động hóa quy trình tư vấn khách hàng, từ đó cắt giảm tới 70% chi phí vận hành đội ngũ trực chat và tối ưu tỷ lệ chốt đơn.

4. Các nhà nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiếng Việt: Nguồn tư liệu giá trị để khảo sát hiệu quả của các công cụ tách từ như Dongdu và VNTK khi kết hợp cùng các mô hình học sâu hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

Mô hình iSales có điểm gì khác biệt cốt lõi so với chatbot Skype PizzaBot của Microsoft? Chatbot Skype của Microsoft sử dụng phương pháp trích xuất heuristic dựa trên cây từ điển cố định, chỉ hỗ trợ tiếng Anh và chỉ trả lời được các mẫu câu định sẵn. Trong khi đó, iSales ứng dụng mạng nơ-ron Seq2Seq có khả năng tự học ngữ cảnh tiếng Việt và tự sinh câu trả lời linh hoạt cho các câu hỏi mới.

Tại sao bước phân mảnh dữ liệu lại bắt buộc phải có đối với tiếng Việt? Tiếng Việt là ngôn ngữ đơn lập, ranh giới giữa các từ không thể xác định thuần túy bằng khoảng trắng. Ví dụ, cụm từ "thiết bị truyền dẫn" nếu không phân mảnh sẽ bị tách thành 4 từ đơn riêng lẻ gây hiểu sai ngữ nghĩa. Khi phân mảnh thành "Thiết_bị" và "truyền_dẫn", mô hình hiểu đúng bản chất sự vật và sinh câu trả lời chuẩn xác.

Kỹ thuật Bucketing giải quyết vấn đề kỹ thuật nào trong huấn luyện mô hình? Khi các câu hội thoại có độ dài chênh lệch lớn, việc đệm hàng loạt ký hiệu PAD cố định theo câu dài nhất sẽ làm lu mờ thông tin chính. Bucketing phân loại câu vào các xô kích thước như (5, 10) hay (20, 25), giúp loại bỏ hơn 90% phần tử đệm thừa và tăng tốc độ xử lý của mô hình.

Nguồn dữ liệu huấn luyện cho hệ thống iSales được thu thập bằng cách nào? Hệ thống sử dụng công cụ Facebook GraphAPI từ phiên bản v2.6 để truy quét tự động hàng nghìn bài đăng và bình luận thực tế trên các Fanpage bán hàng. Dữ liệu thô sau đó được bóc tách cấu trúc dạng JSON và đưa vào pipeline làm sạch, loại bỏ trùng lặp trước khi huấn luyện.

Doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể ứng dụng trực tiếp mô hình này vào kinh doanh không? Hoàn toàn khả thi. Toàn bộ giải pháp iSales được xây dựng trên các công cụ mã nguồn mở miễn phí như TensorFlow, Python và NodeJS. Doanh nghiệp có thể tận dụng dữ liệu lịch sử chat của chính mình để huấn luyện lại mô hình với chi phí đầu tư phần cứng ở mức hợp lý.

Kết luận

Luận văn thạc sĩ của tác giả Nguyễn Văn Quyền đã giải quyết trọn vẹn bài toán tự động hóa tư vấn thương mại điện tử bằng các đóng góp nổi bật:

• Đề xuất thành công kiến trúc mô hình bán hàng tự động iSales với quy trình 5 pha khép kín và khoa học.
• Ứng dụng xuất sắc phương pháp học chuỗi Seq2Seq kết hợp mạng LSTM để xử lý trơn tru các câu hỏi phức tạp.
• Chứng minh vai trò then chốt của công đoạn phân mảnh từ tiếng Việt trong việc nâng cao chất lượng mô hình ngôn ngữ.
• Khai thác hiệu quả sức mạnh của các nền tảng mã nguồn mở TensorFlow, Facebook GraphAPI và NodeJS.
• Giải quyết triệt để bài toán tối ưu hóa dữ liệu chuỗi thông qua kỹ thuật Bucketing và Word Embedding.

Trong lộ trình tiếp theo, hệ thống hướng tới tích hợp cơ chế Attention trong 6 tháng tới và mở rộng tính năng nhận dạng giọng nói trong vòng 12 tháng. Đây là công trình nền tảng có giá trị tham khảo sâu sắc, mở ra hướng đi đầy tiềm năng cho việc thương mại hóa các giải pháp trí tuệ nhân tạo thuần Việt trong tương lai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề bài toán, từ đó nêu ra ý tƣởng xây dựng mô hình. - Chƣơng 2: Tổng quan bán hàng tự động. Giới thiệu về 4 mô hình bán hàng trên Internet hiện nay, gồm có Messenger, chatbot Skype, uhChat, suBiz. Phân loại, liệt kê ƣu, nhƣợc điểm của mỗi mô hình và đƣa ra các vấn đề cần cải tiến.

- Chƣơng 3: Mạng nơ-ron và phƣơng pháp seq2seq. Đƣa ra các lý thuyết nền tảng về học máy, mạng nơ-ron và phƣơng pháp học chuỗi seq2seq giúp bổ sung kiến thức cơ bản khi xây dựng mô hình bán hàng tự động - Chƣơng 4: Giải pháp và xây dựng mô hình đề xuất iSales. Đề xuất giải pháp cho mô hình đề xuất iSales, mô tả các thành phần và phƣơng án xây dựng chi tiết. - Chƣơng 5: Thử nghiệm, đánh giá kết quả.

Thử nghiệm mô hình trong usecase thực tế, đánh giá kết quả và so sánh với mô hình chatbotSkype. Đƣa ra kết luận trong quá trình nghiên cứu và xây dựng “mô hình bán hàng tự động trên Internet”. LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. CHƢƠNG 2: TỔNG QUAN BÁN HÀNG TỰ ĐỘNG Chƣơng này, luận văn giới thiệu một số khái niệm cơ bản.

Mô hình bán hàng trên Internet là mô hình bán hàng của các doanh nghiệp, cá nhân, mà ngƣời mua hàng không cần phải đến cửa hàng cũng có thể nhận đƣợc tƣ vấn và mua đƣợc hàng đúng nhƣ ý muốn của mình. Các thành phần của mô hình gồm có: ngƣời mua hàng, ứng dụng hỗ trợ tƣ vấn, ngƣời bán hàng và những câu tƣ vấn. Trong giới hạn luận văn, việc xây dựng mô hình bán hàng tự động đồng nghĩa với việc xây dựng ứng dụng tƣ vấn có khả năng tự động trả lời bán hàng. Trong chƣơng này giới thiệu thực trạng các mô hình trả lời bán hàng trên Internet của thế giới và Việt Nam.

Phần đầu chƣơng trình bày tổng quan bốn mô hình là Messenger, chatbotSkype, uhChat, suBiz. Từ những mô hình đó, tôi tiến hành phân nhóm, đánh giá và nêu lên các vấn đề cần cải tiến trong từng nhóm trong phần tiếp theo của chƣơng.1 Các mô hình trả lời bán hàng tiêu biểu Trong quá trình nghiên cứu, tôi đã tham khảo một số mô hình trả lời bán hàng nổi tiếng trên thế giới cũng nhƣ ở Việt Nam. Tiêu biểu trong đó là bốn mô hình Messenger, chatbotSkype, uhChat và suBiz. Mô hình đầu tiên là Facebook Messenger [1], là ứng dụng chat của Facebook, đƣợc phát hành phiên bản đầu tiên vào ngày 9 tháng 8 năm 2011 trên hệ điều hành iOS và Android.

Đến ngày 11/10/2011 Messenger phát hành phiên bản sử dụng cho Blackberry OS. Tháng 12/2012, ứng dụng Facebook Messenger cho Android đƣợc đƣa vào sử dụng ở vài nơi nhƣ Úc, Nam Á, Indonesia, Nam Phi, Venezuela… đƣợc tích hợp trên Facebook bằng cách tạo tên tài khoản và cung cấp số điện thoại. Thời gian sau đó, ứng dụng này liên tục đƣợc cải tiến và sử dụng rộng rãi trên các hệ điều hành. Với Facebook Messenger, ngƣời dùng có thể nhận, gửi tin nhắn nhanh chóng tới một cá nhân hay một nhóm tới bất kỳ địa chỉ liên hệ nào trong Facebook hoặc trên thiết bị điện thoại.

Thêm vào đó, còn có thể xác định vị trí của mình, tạo kế hoạch với nhóm theo cách linh động nhất. Những ƣu điểm nổi bật của Messenger có thể kể đến nhƣ ƣng dụng nhẹ, dễ dàng cài đặt, sử dụng, hỗ trợ trên tất cả các trình duyệt và thiết bị di động thông minh, cho phép tìm kiếm lịch sử hội thoại, tự động lƣu trữ và gửi thông báo tự động khi ngƣời nhận tin nhắn online, tích hợp tính năng gọi điện trực tiếp thông qua mạng Internet. Sự thông dụng của Facebook kèm với các ƣu điểm trên đã khiến LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.