Sierra ra mắt Context Engine: Nâng tầm khả năng tự ra quyết định cho AI doanh nghiệp

Cuộc tranh luận trong lĩnh vực phần mềm doanh nghiệp đã chuyển dịch từ "Tôi có thể làm gì với AI?" sang "Lợi thế cạnh tranh của tôi nằm ở đâu?". Hay như cách Satya Nadella, CEO của Microsoft, đã đặt vấn đề vào tháng 6: Làm thế nào để các công ty tránh việc "nhượng lại giá trị" cho một vài mô hình AI nhất định?

Câu trả lời của chúng tôi rất đơn giản: Lợi thế cạnh tranh của bạn nằm ở mối quan hệ với khách hàng và bối cảnh mà họ tạo ra. Những người đăng ký nào sắp rời bỏ dịch vụ chỉ vì một trải nghiệm tồi tệ, và điều gì có khả năng giữ chân họ nhất. Những thông tin nào mà người vay đã gửi, và làm thế nào để thúc đẩy hồ sơ đó tiến triển. Tại sao bệnh nhân không đặt lịch hẹn với bác sĩ chuyên khoa mà họ được giới thiệu. Không giống như trí tuệ nhân tạo – thứ mà bất kỳ công ty nào cũng có thể thuê được – bối cảnh này là độc nhất vô nhị của riêng bạn.

Hãy làm quen với Context Engine, công cụ biến mối quan hệ khách hàng thành lợi thế cạnh tranh của bạn. Nó vận hành các Horizon agents hoạt động lâu dài, theo đuổi các kết quả kinh doanh trong nhiều ngày, nhiều tuần hoặc nhiều tháng, với mỗi tương tác đều bổ sung thêm bối cảnh và làm cho tương tác tiếp theo trở nên thông minh hơn.

Từ dữ liệu rời rạc đến những tín hiệu hữu ích

Khi một khách hàng gọi điện để hủy dịch vụ, bối cảnh bạn cần để đưa ra đề nghị phù hợp có lẽ đã tồn tại ở đâu đó trong doanh nghiệp của bạn. Vấn đề là liệu agent của bạn có thể tìm thấy nó trong 30 giây quan trọng đó hay không. Bối cảnh đó đến từ hai nguồn:

Có quyền truy cập không có nghĩa là có bối cảnh. Nếu bạn đưa cho một agent mọi hồ sơ trong doanh nghiệp, bạn chỉ mới đẩy vấn đề đến gần khách hàng hơn một bước mà thôi. Hầu hết dữ liệu đều vô nghĩa nếu đứng độc lập. Dữ liệu đo từ xa (telemetry) của thiết bị chỉ là một tín hiệu báo trạng thái cho đến khi nó được kết nối với đơn hàng đã vận chuyển thiết bị đó, khách hàng đã mua nó và phiếu yêu cầu thiết lập vẫn còn đang mở. Khi đó, nó mới trở thành thời điểm thích hợp để agent can thiệp.

Với tất cả thông tin này, việc biết điều gì quan trọng vào lúc nào là vấn đề khó khăn nhất. Mỗi doanh nghiệp có hàng triệu mối quan hệ tiềm năng giữa khách hàng, sản phẩm, giao dịch và tương tác. Context Engine học cách xác định những mảnh ghép bối cảnh nào quan trọng cho những quyết định nào, sử dụng kết quả của mỗi tương tác để cải thiện khả năng làm nổi bật những điều quan trọng theo thời gian.

Một vòng lặp tích lũy

Bối cảnh cho agent biết điều gì là sự thật, nhưng không cho nó biết điều gì sẽ hiệu quả. Ví dụ, một dịch vụ đăng ký phải phát hiện ý định hủy dịch vụ đang gia tăng — như việc tăng giá đi kèm với sự sụt giảm mức độ tương tác — và quyết định nên đưa ra đề nghị giữ chân nào, hoặc liệu khách hàng có cần đề nghị đó hay không.

Một nhà bán lẻ phải quyết định nên gợi ý sản phẩm gì, khi nào nên giữ lại, và khi nào một lời xin lỗi sẽ có tác dụng hơn là giảm giá. Những câu trả lời đó đến từ kết quả thực tế. Mọi quyết định mà một agent được xây dựng trên nền tảng Sierra đưa ra đều trở thành bằng chứng về việc điều gì đã hiệu quả, với khách hàng nào, trong tình huống nào.

Context Engine coi mỗi quyết định là một thử nghiệm. Hầu hết các quyết định dựa trên những gì đã hiệu quả nhất với các khách hàng tương tự trong các tình huống tương tự. Nhưng một số ít quyết định sẽ chủ động khám phá các phương án thay thế đầy hứa hẹn, bởi vì cách duy nhất để khám phá điều mới mẻ là phải thử. Việc khám phá có thể tốn kém một chút tại thời điểm đó, nhưng đó cũng là điều giúp agent tiếp tục học hỏi thay vì hài lòng với câu trả lời tạm ổn đầu tiên.

Vòng lặp tự cải thiện tìm kiếm cơ hội tiếp theo để nâng cao kết quả. Đôi khi điều đó có nghĩa là khám phá ra bối cảnh mới. Ví dụ, những khách hàng có số dư điểm thưởng lớn chưa sử dụng thường từ chối các ưu đãi giảm giá và vẫn rời bỏ dịch vụ. Trực giác có thể cho rằng số dư tăng dần là dấu hiệu của lòng trung thành, nhưng bằng chứng lại cho thấy đó là dấu hiệu của sự thiếu gắn kết. Vì vậy, agent học một quy tắc mới: ưu tiên tái gắn kết thay vì giảm giá.

Những cải tiến khác mang tính thống kê. Khi ngày càng có nhiều bằng chứng tích lũy, Context Engine có thể huấn luyện các mô hình giúp agent đưa ra quyết định tốt hơn: dự đoán khách hàng nào có khả năng rời bỏ, ưu đãi nào dễ được chấp nhận nhất, hoặc khách hàng tiềm năng nào có khả năng chuyển đổi cao nhất.

Doanh nghiệp quyết định các kết quả quan trọng: giữ chân khách hàng, giá trị vòng đời khách hàng, khách hàng tiềm năng chất lượng. Context Engine làm phần còn lại. Đến sáng hôm sau, nó đã hiểu thêm một chút về điều gì giúp giữ chân khách hàng của bạn so với đêm hôm trước.

Đó là "quả cầu tuyết" của bạn

Các mô hình nền tảng (foundation models) không thể là lợi thế của bạn. Vì là sản phẩm có sẵn, chúng giống hệt với những gì đối thủ cạnh tranh gần nhất của bạn đang có, và cả hai bạn đều sẽ nhận được bản cập nhật tiếp theo như nhau.

Điều độc nhất đối với doanh nghiệp của bạn — và là thứ bạn sở hữu hoàn toàn — chính là những quan sát mà các agent của bạn thu thập được, bằng chứng về những gì hiệu quả và cho ai, cùng các quyết định dẫn đến kết quả tốt hơn. Hồ sơ đó chính là "hào nước" bảo vệ bạn, thứ mà đối thủ không thể mua hay đi đường tắt để có được. Tất cả những gì họ có thể làm là bắt đầu xây dựng hào nước của riêng họ, từng kết quả một.

Theo thời gian, nó làm cho mọi bộ phận trong doanh nghiệp của bạn trở nên thông minh hơn, mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn, kết quả cải thiện và tăng trưởng mạnh mẽ hơn. Đó là lợi thế mà các Horizon agents tận dụng — biến những gì Context Engine biết thành các kết quả được theo đuổi trong nhiều ngày, nhiều tuần và nhiều tháng.