Khóa Luận Tốt Nghiệp: Thái Độ Của Khách Hàng Đối Với Chatbot Của Học Viện Đào Tạo Quốc Tế ANI

Khám phá thái độ của khách hàng đối với chatbot tại học viện đào tạo quốc tế Ani, từ đó nâng cao trải nghiệm dịch vụ và hiệu quả giao tiếp.

• Tác giả: Phan Thị Thu Trang
• Người hướng dẫn: ThS. Nguyễn Thị Thúy Đạt
• Trường học: Đại học Huế
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Thái Độ Khách Hàng Đối Với Chatbot Tại Học Viện Đào Tạo Quốc Tế ANI
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Huế

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về Chatbot
• 1.2. Phân loại và các thành phần cơ bản của hệ thống Chatbot
• 1.3. Một số đặc điểm của Chatbot
• 1.4. Lợi ích và hạn chế của Chatbot
• 1.5. Lĩnh vực ứng dụng của Chatbot và một số Chatbot nổi tiếng
• 1.6. Một số kết quả nghiên cứu liên quan
• 1.7. Đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
• 1.7.1. Mô hình nghiên cứu
• 1.7.2. Các giả thuyết nghiên cứu
• 1.7.3. Xây dựng thang đo
• 2. CHƯƠNG 2: THÁI ĐỘ CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI CHATBOT CỦA HỌC VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ ANI
• 2.1. Tổng quan về Học viện Đào tạo Quốc tế ANI
• 2.1.1. Khái quát về quá trình hình thành và phát triển
• 2.1.2. Cơ cấu tổ chức và chức năng của từng bộ phận
• 2.1.3. Các dịch vụ tại Học Viện Đào Tạo Quốc Tế ANI
• 2.1.4. Các yếu nguồn lực của Học viện Đào tạo Quốc tế ANI
• 2.1.5. Tình hình hoạt động kinh doanh của Học viện Đào tạo Quốc tế ANI trong giai đoạn từ năm 2019 – 2021
• 2.2. Kết quả nghiên cứu về thái độ của khách hàng đối với Chatbot của Học viện Đào tạo Quốc tế ANI
• 2.2.1. Mô tả mẫu nghiên cứu
• 2.2.2. Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
• 2.2.3. Phân tích nhân tố khám phá Exploratory Factor Analysic (EFA)
• 2.2.4. Phân tích tương quan Pearson
• 2.2.5. Phân tích hồi quy
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM THÁI ĐỘ CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI CHATBOT CỦA HỌC VIỆN ĐÀO TẠO QUỐC TẾ ANI
• 3.1. Cơ sở đề xuất giải pháp
• 3.1.1. Định hướng phát triển của Học Viện Đào Tạo Quốc Tế ANI
• 3.1.2. Định hướng phát triển hệ thống Chatbot của Học viện Đào tạo Quốc tế ANI
• 3.2. Giải pháp để thái độ của khách hàng đối với Chatbot của học viện đào tạo quốc tế ANI
• 3.2.1. Giải pháp liên quan đến sự hữu ích cảm nhận và tính dễ sử dụng
• 3.2.2. Giải pháp liên quan đến rủi ro cảm nhận
• 3.2.3. Giải pháp liên quan đến mức độ hấp dẫn
• 3.2.4. Giải pháp liên quan đến và thái độ đối với việc sử dụng Chatbot
• PHẦN III: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 3.3. Một số kiến nghị
• 3.4. Hạn chế của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Chatbot ANI Khái Niệm Lợi Ích Ứng Dụng

Trong bối cảnh kinh tế hội nhập và phát triển, chatbot nổi lên như một công cụ trí tuệ nhân tạo đầy tiềm năng. Chatbot mô phỏng cuộc trò chuyện, trả lời câu hỏi và xử lý tình huống thông qua văn bản, âm thanh hoặc cảm ứng. Nhiều hãng công nghệ lớn như Google, Facebook, Microsoft đã tham gia vào lĩnh vực này, tạo nên một làn sóng công nghệ mới. Tại Việt Nam, chatbot được ứng dụng trong chăm sóc khách hàng, mua sắm trực tuyến, ngân hàng, và y tế. Chatbot giúp doanh nghiệp giảm chi phí dịch vụ khách hàng và xử lý nhiều yêu cầu đồng thời. Tuy nhiên, trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt là các trung tâm ngoại ngữ như Học viện Đào tạo Quốc tế ANI, việc ứng dụng chatbot còn hạn chế. Việc triển khai chatbot hiệu quả có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh và nâng cao chất lượng dịch vụ. Theo Zumstein & Hundertmark, chatbot là "một chương trình máy tính, mô phỏng ngôn ngữ của con người với sự hỗ trợ của hệ thống đối thoại dựa trên văn bản".

1.1. Định nghĩa Chatbot và các thành phần cơ bản

Chatbot là một chương trình máy tính mô phỏng cuộc trò chuyện với người dùng thông qua văn bản hoặc giọng nói. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để hiểu và phản hồi các câu hỏi. Các thành phần cơ bản của chatbot bao gồm: Natural Language Understanding (NLU) để hiểu ý định của người dùng, Dialog Management (DM) để quản lý luồng hội thoại, và Natural Language Generation (NLG) để tạo ra phản hồi tự nhiên. Chatbot có thể được phân loại dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm kiến trúc, phương pháp học và mục đích sử dụng. Richad and Emil R. Kaburuan định nghĩa Chatbot là một chương trình máy tính bắt chước các cuộc trò chuyện của con người một cách tự nhiên định dạng bao gồm văn bản hoặc ngôn ngữ nói sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như Natural Language Processing.

1.2. Lợi ích và hạn chế của việc sử dụng chatbot

Chatbot mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp và người dùng. Lợi ích bao gồm: hỗ trợ 24/7, giảm chi phí nhân sự, cải thiện trải nghiệm người dùng, và tăng cường tương tác với khách hàng. Tuy nhiên, chatbot cũng có những hạn chế. Một số hạn chế bao gồm: khả năng hiểu ngôn ngữ hạn chế, thiếu khả năng xử lý các tình huống phức tạp, và yêu cầu bảo trì và cập nhật liên tục. Việc hiểu rõ những lợi ích và hạn chế này là quan trọng để triển khai chatbot hiệu quả. Chatbot giúp doanh nghiệp giảm chi phí dịch vụ khách hàng và xử lý nhiều yêu cầu đồng thời, tạo ra hiệu quả hoạt động tốt hơn.

II. Vấn Đề Nghiên Cứu Thách Thức Triển Khai Chatbot Tại ANI

Việc triển khai chatbot trong lĩnh vực giáo dục, đặc biệt tại Học viện Đào tạo Quốc tế ANI, đặt ra nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là làm thế nào để chatbot hiểu và đáp ứng nhu cầu đa dạng của học viên. Chatbot cần có khả năng trả lời các câu hỏi liên quan đến khóa học, lịch học, học phí, và các dịch vụ hỗ trợ khác. Ngoài ra, chatbot cần có khả năng tương tác một cách tự nhiên và thân thiện, tạo cảm giác thoải mái cho người dùng. Theo khóa luận, hệ thống chatbot hiện tại của ANI còn đơn giản, chỉ dừng lại ở việc chào hỏi và cung cấp thông tin cơ bản về các khóa học. Cần phải nâng cấp hệ thống để nó có thể trở thành một trợ lý ảo thực sự, hỗ trợ học viên 24/7 và cung cấp các dịch vụ tiếp thị quảng cáo cho trung tâm.

2.1. Đánh giá hiệu quả của chatbot ANI hiện tại

Hệ thống chatbot hiện tại của ANI có những ưu điểm và nhược điểm nhất định. Ưu điểm bao gồm: cung cấp thông tin cơ bản về các khóa học, hỗ trợ đăng ký học, và kết nối với đội ngũ tư vấn. Nhược điểm bao gồm: khả năng trả lời câu hỏi hạn chế, thiếu tính tương tác, và chưa đáp ứng được nhu cầu đa dạng của học viên. Việc đánh giá hiệu quả của chatbot hiện tại là quan trọng để xác định những điểm cần cải thiện và nâng cấp. Phản hồi của khách hàng về chatbot ANI cho thấy sự cần thiết của việc cải thiện khả năng tương tác và cung cấp thông tin chi tiết hơn.

2.2. Những yêu cầu và mong đợi của học viên về chatbot

Học viên có những yêu cầu và mong đợi nhất định về chatbot. Họ mong muốn chatbot có thể cung cấp thông tin nhanh chóng và chính xác về các khóa học, lịch học, học phí, và các dịch vụ hỗ trợ khác. Họ cũng mong muốn chatbot có thể tương tác một cách tự nhiên và thân thiện, tạo cảm giác thoải mái và dễ chịu. Ngoài ra, họ mong muốn chatbot có thể giải quyết các vấn đề của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả. Hiểu rõ những yêu cầu và mong đợi này là quan trọng để thiết kế và triển khai chatbot đáp ứng nhu cầu của học viên.

III. Giải Pháp Cải Thiện Trải Nghiệm Chatbot ANI cho Học Viên

Để cải thiện trải nghiệm người dùng chatbot ANI, cần tập trung vào việc nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ, tăng cường tính tương tác, và cung cấp thông tin đầy đủ và chính xác. Một trong những giải pháp quan trọng là sử dụng các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến để chatbot có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi phức tạp. Ngoài ra, cần thiết kế giao diện chatbot thân thiện và dễ sử dụng, tạo cảm giác thoải mái cho người dùng. Theo nghiên cứu, việc cá nhân hóa trải nghiệm chatbot có thể tăng cường mức độ hài lòng của người dùng. Bên cạnh đó, việc tích hợp chatbot với các hệ thống khác của ANI, như hệ thống quản lý học viên và hệ thống thanh toán, có thể giúp chatbot cung cấp thông tin và dịch vụ một cách toàn diện.

3.1. Nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của chatbot

Việc nâng cao khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên của chatbot là yếu tố then chốt để cải thiện trải nghiệm người dùng. Cần sử dụng các mô hình ngôn ngữ tiên tiến và đào tạo chatbot với lượng dữ liệu lớn để nó có thể hiểu và phản hồi các câu hỏi phức tạp. Ngoài ra, cần tích hợp chatbot với các công cụ phân tích ngữ nghĩa để nó có thể hiểu ý định của người dùng một cách chính xác. Việc sử dụng các thuật toán học máy có thể giúp chatbot tự động cải thiện khả năng hiểu ngôn ngữ theo thời gian.

3.2. Thiết kế giao diện chatbot thân thiện và dễ sử dụng

Giao diện chatbot cần được thiết kế một cách thân thiện và dễ sử dụng. Cần sử dụng các biểu tượng, hình ảnh, và màu sắc hấp dẫn để tạo cảm giác thoải mái cho người dùng. Ngoài ra, cần cung cấp các hướng dẫn rõ ràng và dễ hiểu về cách sử dụng chatbot. Việc thử nghiệm và thu thập phản hồi từ người dùng có thể giúp cải thiện giao diện chatbot một cách hiệu quả. Tương tác với chatbot tại ANI cần được thiết kế sao cho trực quan và dễ dàng.

3.3. Tích hợp chatbot với các hệ thống khác của ANI

Việc tích hợp chatbot với các hệ thống khác của ANI, như hệ thống quản lý học viên và hệ thống thanh toán, có thể giúp chatbot cung cấp thông tin và dịch vụ một cách toàn diện. Ví dụ, chatbot có thể cung cấp thông tin về lịch học, học phí, và các khoản thanh toán. Nó cũng có thể hỗ trợ học viên đăng ký khóa học, thanh toán học phí, và đặt lịch hẹn với giáo viên. Chatbot ANI và hỗ trợ học viên sẽ hiệu quả hơn khi tích hợp với các hệ thống liên quan.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Đo Lường Thái Độ Khách Hàng với Chatbot

Việc đo lường thái độ khách hàng đối với chatbot là quan trọng để đánh giá hiệu quả của chatbot và xác định những điểm cần cải thiện. Có nhiều phương pháp để đo lường thái độ khách hàng, bao gồm khảo sát, phỏng vấn, và phân tích dữ liệu sử dụng. Kết quả khảo sát có thể cung cấp thông tin về mức độ hài lòng với chatbot, khả năng sử dụng chatbot, và những lợi ích mà khách hàng nhận được từ chatbot. Dữ liệu sử dụng, như số lượng tương tác và thời gian sử dụng, có thể cung cấp thông tin về mức độ quan tâm và tin tưởng của khách hàng đối với chatbot. Các cuộc phỏng vấn chuyên sâu giúp hiểu rõ hơn về trải nghiệm người dùng và những khó khăn mà khách hàng gặp phải khi sử dụng chatbot.

4.1. Phương pháp khảo sát thái độ khách hàng về chatbot

Phương pháp khảo sát là một công cụ hiệu quả để thu thập thông tin về thái độ khách hàng đối với chatbot. Khảo sát có thể được thực hiện trực tuyến hoặc qua điện thoại. Các câu hỏi khảo sát nên tập trung vào các khía cạnh quan trọng của chatbot, như khả năng hiểu ngôn ngữ, tính tương tác, và khả năng cung cấp thông tin. Kết quả khảo sát có thể được sử dụng để xác định những điểm cần cải thiện và nâng cấp chatbot. Các câu hỏi nên đánh giá đánh giá chatbot ANI về tính hữu ích, dễ sử dụng và độ tin cậy.

4.2. Phân tích dữ liệu sử dụng chatbot để đánh giá hiệu quả

Phân tích dữ liệu sử dụng chatbot có thể cung cấp thông tin quý giá về hiệu quả của chatbot. Các dữ liệu cần phân tích bao gồm số lượng tương tác, thời gian sử dụng, các câu hỏi thường gặp, và tỷ lệ chuyển đổi. Kết quả phân tích có thể được sử dụng để xác định những nội dung cần cải thiện và những tính năng cần bổ sung. Chatbot ANI có hiệu quả không? Câu trả lời nằm trong việc phân tích dữ liệu sử dụng.

V. Kết Luận Xu Hướng và Tương Lai của Chatbot trong Giáo Dục

Chatbot đang trở thành một công cụ ngày càng quan trọng trong lĩnh vực giáo dục. Với sự phát triển của công nghệ trí tuệ nhân tạo và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, chatbot có tiềm năng cách mạng hóa cách học viên tương tác với các trung tâm đào tạo. Chatbot có thể cung cấp hỗ trợ 24/7, cá nhân hóa trải nghiệm học tập, và tự động hóa các tác vụ quản lý. Xu hướng sử dụng chatbot trong giáo dục ngày càng tăng, và các trung tâm đào tạo cần nắm bắt cơ hội này để nâng cao chất lượng dịch vụ và cải thiện trải nghiệm người dùng. Việc so sánh chatbot với phương pháp hỗ trợ truyền thống tại ANI cho thấy chatbot có nhiều ưu điểm vượt trội về tốc độ và khả năng đáp ứng.

5.1. Tầm quan trọng của chatbot trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ

Chatbot đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chất lượng dịch vụ của các trung tâm đào tạo. Chatbot có thể cung cấp hỗ trợ nhanh chóng và hiệu quả, giải đáp các thắc mắc của học viên, và giúp họ tiếp cận thông tin một cách dễ dàng. Ngoài ra, chatbot có thể thu thập phản hồi từ học viên và sử dụng phản hồi này để cải thiện chất lượng dịch vụ. Tác động của chatbot đến chất lượng dịch vụ ANI là rất lớn, giúp trung tâm nâng cao uy tín và thu hút học viên.

5.2. Dự đoán xu hướng phát triển của chatbot trong lĩnh vực giáo dục

Các chuyên gia dự đoán rằng chatbot sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực giáo dục. Chatbot sẽ trở nên thông minh hơn, có khả năng hiểu và phản hồi các câu hỏi phức tạp hơn. Chatbot cũng sẽ được tích hợp với các công nghệ khác, như thực tế ảo và thực tế tăng cường, để tạo ra trải nghiệm học tập phong phú và hấp dẫn hơn. Công nghệ chatbot trong giáo dục tại ANI sẽ ngày càng được ứng dụng rộng rãi, mang lại nhiều lợi ích cho học viên và trung tâm.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan về Chatbot 1.1 Định nghĩa Chatbot được định nghĩa là “Một chương trình máy tính, mô phỏng ngôn ngữ của con người với sự hỗ trợ của hệ thống đối thoại dựa trên văn bản” (Zumstein & Hundertmark, 2017, trang 98). S (2015) Chatbot là một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng một cuộc trò chuyện thông minh với một hoặc nhiều người dùng thông qua phương pháp thính giác hoặc văn bản. Chatbot có thể được lập trình để nói chuyện nhỏ hoặc cũng có thể đóng vai trò như một phương tiện tương tác với người dùng, cung cấp cho họ câu trả lời dựa trên các câu hỏi thông thường. Chatbot hiểu ngữ cảnh và đưa ra phản hồi dựa trên thông điệp được đưa cho nó.

Theo Wang & Petrina (2013) Chatbot được sử dụng cho một chương trình máy tính, mô phỏng ngôn ngữ của con người với sự hỗ trợ của hệ thống đối thoại dựa trên văn bản. Chatbot chứa một mô hình đầu vào và đầu ra văn bản, cho phép người dùng di động giao tiếp với phần mềm đằng sau họ, mang lại cho họ cảm giác đang trò chuyện với một người thực. Theo Araujo (2018) Chatbot là một giải pháp kỹ thuật số với tiềm năng phát triển lớn được thiết kế để nâng cao quy trình thương mại điện tử bằng cách mô phỏng một cuộc trò chuyện thông minh với khách hàng thông qua phương pháp thính giác hoặc bằng văn bản. Theo Richad and Emil R.

Kaburuan Chatbot là một chương trình máy tính bắt chước các cuộc trò chuyện của con người một cách tự nhiên định dạng bao gồm văn bản hoặc ngôn ngữ nói sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo như Natural Language Processing. Xử lý ngôn ngữ (NLP), xử lý hình ảnh và video và phân tích âm thanh. Chatbot cho phép người dùng giao tiếp với nó để tạo thành một giao tiếp thông minh 15 SVTH: Phan Thị Thu Trang Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Ths. Nguyễn Thị Thúy Đạt cùng với việc cung cấp kết quả hoặc nhiệm vụ đã hoàn thành như người dùng đã hướng dẫn.

Từ những định nghĩa trên, hiểu một cách tổng quát Chatbot là một chương trình máy tính được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện một hoặc nhiều người thường được trao đổi thông qua hình thức tin nhắn hoặc âm thanh. Do được thiết kế để mô phỏng cách trò chuyện với con người các hệ thống Chatbot thường phải điều chỉnh và thử nghiệm liên tục. Chatbot thường được sử dụng trong các hệ thống hội thoại cho các mục đích khác nhau bao gồm dịch vụ khách hàng, định tuyến yêu cầu hoặc để thu thập thông tin. Mặc dù một số ứng dụng Chatbot sử dụng các phương pháp phân loại từ (wordclassification), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và trí tuệ nhân tạo (AI), một số ứng dụng khác chỉ cần quét các từ khóa chung và tạo phản hồi bằng các cụm từ phổ biến thu được từ thư viện hoặc cơ sở dữ liệu liên quan.

Ngày nay, hầu hết các Chatbot được truy cập trực tuyến thông qua các cửa sổ popup của trang web hoặc thông qua các trợ lý ảo như Google Assistant, Amazon Alexa hoặc các ứng dụng nhắn tin như Facebook Messenger hoặc Wechat.2 Lịch sử ra đời Dưới đây là tóm tắt lịch sử ngắn gọn về lịch sử hình thành của Chatbot. Năm 1950, phép thử Turing là một phương pháp để xác định xem một cỗ máy có thể chứng minh trí thông minh của nó giống với não người hay không. Các phép thử được thực hiện hiện để xác định xem một chương trình máy tính có thể phân biệt được máy tính với con người trong một cuộc trò chuyện chỉ có văn bản thuần túy hay không. Bằng cách gõ câu hỏi cho cả hai đối tượng thử nghiệm, người thẩm vấn sẽ cố gắng xác định đối tượng nào là máy tính và đối tượng nào là con người.

Máy tính sẽ vượt qua phép thử Turing nếu người thẩm vấn không thể nói sự khác biệt giữa chủ thể con người và máy tính. Năm 1966, Chatbot đầu tiên ra đời năm 1960, tên là Eliza, và là một chương trình máy tính của Joseph Weizenbaum (Viện Công nghệ Massachusetts, Mỹ). Chương trình được thiết kế theo cách bắt chước cuộc trò chuyện của con người. Chatbot Eliza hoạt động bằng cách chuyển các từ mà người dùng đã nhập vào máy tính và sau đó ghép nối chúng vào danh sách các câu trả lời có kịch bản.

Nó sử dụng một kịch bản mô phỏng một nhà tâm lý trị liệu. 16 SVTH: Phan Thị Thu Trang Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Ths. Nguyễn Thị Thúy Đạt Năm 1972, Parry được xây dựng bởi bác sĩ tâm thần người Mỹ Kenneth Colby vào năm 1972. Chương trình bắt chước một bệnh nhân tâm thần phân liệt.

Nó là một chương trình ngôn ngữ tự nhiên tương tự như suy nghĩ của một cá nhân. Parry hoạt động thông qua một hệ thống phức tạp các giả định, phân bổ và “phản ứng cảm xúc” được kích hoạt bằng cách thay đổi trọng số được gán cho các đầu vào bằng lời nói. Trong cùng năm đó, Parry và Eliza đã “gặp” và “nói chuyện” với nhau tại Hội nghị Quốc tế về Truyền thông Máy tính ở Washington DC. Sau đó, Parry cũng đã vượt qua một phiên bản của Turing Test.

Năm 1981, được phát triển vào những năm 1980 và phát hành trực tuyến vào năm 1997, chatbot Jabberwacky được thiết kế để “mô phỏng trò chuyện của con người tự nhiên theo cách thú vị và hài hước”. Mục đích ban đầu của dự án Chatbot Jabberwacky là tạo ra một trí tuệ nhân tạo có khả năng vượt qua các phép thử Turing. Nó được thiết kế để bắt chước tương tác của con người và thực hiện các cuộc hội thoại với người dùng. Mục đích cuối cùng của chương trình là chuyển từ một hệ thống dựa trên văn bản sang toàn bộ hoạt động bằng giọng nói.

Năm 1992, được tạo ra bởi Creative Labs vào đầu những năm 1990, Dr SBAITSO là từ viết tắt của Sound Blaster Artificial Intelligent Text to Speech Operator. SBAITSO “trò chuyện” với người dùng như thể nó là một nhà tâm lý học. Năm 1995, ALICE được xây dựng trên cùng một kỹ thuật được sử dụng để tạo nên ELIZA. ALICE ban đầu được sáng tạo bởi Richard Wallace, ra đời vào ngày 23 tháng 11 năm 1995.

Chương trình được viết lại bằng ngôn ngữ Java vào năm 1998. ALICEBOT sử dụng một lược đồ XML có tên AIML (Artificial Intelligence Markup Language Ngôn ngữ đánh dấu trí thông minh nhân tạo) để xác định các quy tắc trò chuyện heuristic. Tuy nhiên, nó lại không thể vượt qua Các phép thử Turing. Năm 2001, SmarterChild là một Chatbot có sẵn trên mạng AOL Instant Messenger và Windows Live Messenger (trước đây là MSN Messenger).

AOL Instant Messenger là một chương trình tin nhắn tức thời và hiện diện do AOL tạo ra, sử dụng giao thức nhắn tin tức thời OSCAR độc quyền và giao thức TOC để cho phép người dùng đăng ký giao tiếp trong thời gian thực, đóng vai trò giới thiệu cho việc truy cập dữ liệu nhanh và cuộc trò chuyện được cá nhân hóa thú vị. 17 SVTH: Phan Thị Thu Trang Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Ths. Nguyễn Thị Thúy Đạt Năm 2006, IBM Watson được tạo ra với mục tiêu vượt lên và chiến thắng các thí sinh tham dự cuộc thi Jeopardy! Với khả năng chạy hàng trăm thuật toán phân tích ngôn ngữ cùng một lúc, IBM Watson sở hữu một sự thông minh ngôn ngữ đáng ngạc nhiên. IBM thiết lập cho Watson có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu khổng lồ về thông tin.

Watson có thể nhanh chóng truy cập 200 triệu trang dữ liệu, làm cho nó trở thành một máy trả lời câu hỏi lý tưởng. Từ năm 2010 – 2016, thời kỳ bùng nổ các trợ lý ảo như Siri Siri (2010), Google Now (2012), Alexa (2015), Cortana (2015) và Google Assistant (2016). Với khả năng phân tích và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, các trợ lý ảo này kết nối với các dịch vụ web để trả lời các câu hỏi và đáp ứng các yêu cầu của người dùng. Từ năm 2016 đến nay, Facebook - mạng xã hội lớn nhất thế giới giới thiệu Messenger Platform.

Một nền tảng thân thiện hơn và cho phép bất kỳ ai cũng có thể tạo cho mình một chatbot. Ngay sau đó, các ứng dụng chat khác như LINE, WhatsApp, Telegram hay Twitter cũng đưa ra các hô trợ hoặc các API cho phép người dùng tạo các Chatbot trên ứng dụng nhắn tin.2 Phân loại và các thành phần cơ bản của hệ thống Chatbot 1.1 Phân loại của hệ thống Chatbot Chatbot có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau dựa trên một số tiêu chí. Các phân loại có thể được thực hiện dựa trên các tiêu chí sau : Hình 1: Phân loại Chatbot 18 SVTH: Phan Thị Thu Trang Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Ths. Nguyễn Thị Thúy Đạt Bảng 1: Phân loại Chatbot Tiêu chí Phân loại Theo chế độ tương tác Dựa trên văn bản ( Text – Based) ( Interact Mode ) Dựa trên giọng nói ( Voice- Based ) Theo miền ( Domain ) Miền đóng/ miền cụ thể (Closed Domain): Phạm vi của Chatbot chỉ giải quyết một số vấn trong phạm vi nhất định.

Miền mở ( Open Domain ) : Loại này là mục tiêu của trí tuệ nhân tạo. Một Chatbot biết mọi thứ và có thể trả lời mọi vấn đề. Theo mục tiêu ( Goals) Các Chatbot hướng nhiệm vụ ( Task-Oriented) : Được thiết kế cho một nhiệm vụ cụ thể và được thiết lập để có thời gian ngắn các cuộc hội thoại, thường là trong một miền đóng. Các Chatbot không hướng nhiệm vụ ( Non Task- Oriented ): có thể mô phỏng cuộc trò chuyện với một người và thường thực hiện chat cho mục đích giải trí trong các miền mở.

Theo phương pháp thiết Dựa theo luật ( Rule- Based) : Loại Chatbot này khả kế ( Design Approach ) năng rất hạn chế 19 SVTH: Phan Thị Thu Trang Khóa luận tốt nghiệp GVHD: Ths. Nguyễn Thị Thúy Đạt Dựa theo trí tuệ nhân tạo ( AI): Loại này có khả năng ‘ hiểu’ ngôn ngữ 1.2 Các thành phần cơ bản của hệ thống Chatbot Bước đầu tiên trong việc thiết kế bất kỳ hệ thống nào là chia nó thành các bộ phận cấu thành theo một tiêu chuẩn để có thể tuân theo cách tiếp cận phát triển mô đun. Trong hình dưới giới thiệu một kiến trúc Chatbot chung của Chatbot.