Chuyên gia CX Hoàng Anh Đức: Tái lập cuộc chơi quản trị trải nghiệm khách hàng với AI

Ông Hoàng Anh Đức, Chuyên gia quản trị trải nghiệm khách hàng quốc tế, Giám đốc Quản trị trải nghiệm và tối ưu quy trình tại Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam (MSB).

Năm 2017, Ngân hàng TMCP Hàng hải Việt Nam (MSB) thành lập bộ phận quản trị trải nghiệm khách hàng (CX), đến năm 2025 đổi tên thành phòng quản trị trải nghiệm và tối ưu quy trình, nơi đặt nền móng và triển khai tập trung các hoạt động CX tại ngân hàng này.

Từ 2025, hành trình này của MSB đạt bước ngoặt lớn với việc đầu tư xây dựng giải pháp Omni CXM Platform - hệ thống quản trị đa kênh tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) cho phép MSB theo dõi trải nghiệm khách hàng trên khoảng 30 điểm chạm và hành trình trải nghiệm của khách hàng, từ đó có cơ sở phân tích và cải thiện trải nghiệm xuyên suốt hành trình. Hệ thống thu thập phản hồi theo thời gian thực, gửi cảnh báo ngay lập tức đến cá nhân, phòng ban liên quan khi phát hiện phản hồi tiêu cực, giúp MSB nhanh chóng nhận diện và xử lý vấn đề của khách hàng.

Trao đổi với TheLEADER, ông Hoàng Anh Đức trên cương vị Giám đốc quản trị trải nghiệm và tối ưu quy trình tại MSB cho biết, việc đưa công nghệ vào vận hành thực tế chưa bao giờ là chặng đường dễ dàng. Khi khối lượng phản hồi đổ về liên tục trên nhiều kênh, việc phân tích dữ liệu chuyên sâu và duy trì tính đồng nhất trong xử lý sự cố đòi hỏi sự kết hợp chặt chẽ giữa hạ tầng công nghệ cùng quy trình phối hợp liên phòng ban.

Còn từ góc độ của chuyên gia CX đến từ Hiệp hội Chuyên gia CX toàn cầu (CXPA), ông Đức nhận định, đây không chỉ là câu chuyện riêng của MSB. Chia sẻ về chủ đề “AI thúc đẩy quản trị CX thế nào trong doanh nghiệp” tại sự kiện CX Vision 2025 do CXPA phối hợp với Filum.ai tổ chức, ông Đức cho rằng, bước sang giai đoạn mới, hầu hết doanh nghiệp Việt đều đối mặt với bài toán đưa AI đi sâu vào nhịp vận hành hàng ngày nhằm tạo ra hiệu quả có thể đo lường.

Vượt ‘bẫy thử nghiệm’

Qua quá trình triển khai thực tế và quan sát thị trường, ông đánh giá như thế nào về bức tranh đưa AI vào quản trị trải nghiệm khách hàng hiện nay?

Ông Hoàng Anh Đức: Bức tranh này phản ánh một thực trạng tương phản rõ rệt. Nghiên cứu từ Qualtrics XM Institute, chỉ ra, khoảng 89% doanh nghiệp đã bắt đầu khởi động các sáng kiến AI nhưng vỏn vẹn 12% thực sự xây dựng được chiến lược AI đồng bộ trên toàn tổ chức. Nhóm 12% này sở hữu chiến lược bài bản, ghi nhận khả năng tăng trưởng thị phần cao gấp 2,3 lần. Trong khi đó, phần lớn đơn vị vẫn đang loay hoay trong cái bẫy thử nghiệm khi triển khai nhiều dự án nhỏ lẻ mà chưa thể tạo ra tác động trên quy mô lớn.

Tại Việt Nam, độ mở và tính sẵn sàng ứng dụng AI của các doanh nghiệp nhìn chung vẫn còn hạn chế, đặc biệt trong mảng trải nghiệm khách hàng. Do trải nghiệm khách hàng là một lĩnh vực chuyên sâu, nhân sự phụ trách đòi hỏi phải chủ động trang bị thêm kiến thức công nghệ mới. Điều này tương tự việc đội ngũ ở mọi bộ phận khác đều cần tự nâng cao kỹ năng số để đáp ứng công việc.

Hiện tại, đa số đội ngũ mới dừng lại ở việc dùng AI làm công cụ hỗ trợ cá nhân cơ bản, chẳng hạn như sử dụng trợ lý AI nhúng sẵn để soạn thảo văn bản hay trả lời thư điện tử. Việc đưa AI vào quản trị trải nghiệm khách hàng một cách sâu rộng để chứng minh giá trị thực tế với lãnh đạo và các bộ phận liên quan vẫn là bài toán đầy thách thức.

Vấn đề trong việc triển khai AI chưa thực sự sâu rộng xuất phát từ tư duy của nhà quản trị hay năng lực của đội ngũ thực thi, thưa ông?

Ông Hoàng Anh Đức: Thách thức hiện hữu ở cả hai khía cạnh.

Xét ở góc độ lãnh đạo, quyết định đầu tư và nhân rộng bất kỳ công nghệ mới nào cũng đòi hỏi việc chứng minh giá trị thực tế mang lại. Các tập đoàn lớn đã đi qua giai đoạn nâng cao nhận thức và bước sang bước thử nghiệm các tình huống ứng dụng cụ thể. Họ có tầm nhìn chiến lược đi kèm nguồn ngân sách đủ lớn để triển khai các dự án thí điểm.

Chẳng hạn trong ngành ngân hàng, trung tâm chăm sóc khách hàng là nơi được ưu tiên ứng dụng AI đầu tiên nhằm chứng minh hiệu quả tối ưu. Lượng lớn các yêu cầu tra soát, phàn nàn hay khiếu nại được AI xử lý tự động, giúp giảm tải công việc vận hành và giải phóng nguồn lực tổng đài viên tập trung vào các nghiệp vụ tư vấn chuyên sâu. Những quy trình có lưu lượng giao dịch lớn như tự động hóa phê duyệt hồ sơ hay thẩm định khoản vay cũng được ưu tiên tích hợp AI.

Khác với các tập đoàn lớn, nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ thường có tâm lý e ngại chi phí cùng rủi ro thời gian. Họ mong muốn nhìn thấy những câu chuyện thành công rõ ràng trên thị trường trước khi xuống tiền đầu tư thay vì chủ động thử nghiệm.

Khoảng cách lớn nhất nằm ở khả năng biến AI thành năng lực vận hành. Nguồn: Qualtrics XM Institute

Xét ở góc độ đội ngũ thực thi, khó khăn lớn nhất đến từ rào cản nền tảng công nghệ. AI chỉ phát huy tác dụng khi xử lý lượng dữ liệu và giao dịch đủ lớn, đồng nghĩa nhân sự không thể thao tác bằng các phương thức thủ công. Đội ngũ chuyên trách chỉ triển khai hiệu quả khi tổ chức chấp nhận trang bị hệ thống phần mềm và bản quyền công cụ phù hợp.

Như tại MSB, bộ phận chuyên trách về trải nghiệm khách hàng được thành lập gần một thập kỷ trước nhằm hiện thực hóa tầm nhìn chiến lược của MSB về việc “trở thành ngân hàng ai cũng muốn tham gia, không ai muốn rời bỏ". Đó cũng là tiền đề cho những đầu tư bài bản về công nghệ sau này.

Việc đầu tư hạ tầng AI bài bản thường gắn liền với các tập đoàn lớn. Điều này có đồng nghĩa cơ hội ứng dụng AI trong quản trị trải nghiệm khách hàng đang vượt quá tầm tay của nhóm doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) hay không?

Ông Hoàng Anh Đức: Quan niệm chỉ doanh nghiệp lớn mới làm được AI trong quản trị trải nghiệm khách hàng là một rào cản tâm lý. Thị trường hiện nay cung cấp rất nhiều giải pháp đóng gói sẵn tích hợp AI với chi phí chỉ từ vài chục đến vài trăm triệu đồng, giúp doanh nghiệp SME tiếp cận công nghệ ngay lập tức mà không cần ngân sách tiền tỷ.

Tuy nhiên, bài toán thực sự của doanh nghiệp SME không nằm ở chi phí mua phần mềm mà nằm ở khối lượng dữ liệu. AI vận hành tương tự một đứa trẻ, muốn thông minh và hiểu khách hàng thì phải được nuôi bằng dữ liệu bối cảnh thực tế. Các tập đoàn lớn có sẵn kho dữ liệu khổng lồ giúp AI học rất nhanh, trong khi doanh nghiệp nhỏ lại gặp hạn chế về quy mô dữ liệu đầu vào.

Đây chính là điểm tạo ra mối quan hệ hợp tác song hành giữa doanh nghiệp SME và các nhà cung cấp giải pháp. Các nhà phát triển công nghệ chấp nhận đưa ra mức chi phí rất rẻ để đổi lấy môi trường huấn luyện thực tế cho mô hình AI của họ. Doanh nghiệp SME vừa sở hữu công nghệ phù hợp ngân sách, vừa từng bước nạp dữ liệu vận hành để "dạy" AI trưởng thành. Việc điều chỉnh kỳ vọng ban đầu kết hợp cùng lộ trình kiên trì tích lũy dữ liệu sẽ giúp các doanh nghiệp vừa và nhỏ khai thác AI hiệu quả trong quản trị trải nghiệm khách hàng.

Sự kiện CX Vision 2035 do Filum và ông Hoàng Anh Đức, đại diện được CXPA - Hiệp hội Chuyên gia CX toàn cầu uỷ quyền tại Việt Nam, phối hợp tổ chức vào ngày 2/10/2026. 

Tái lập cuộc chơi CX với AI

Nếu quản trị CX truyền thống vốn dựa vào nghiên cứu định kỳ và báo cáo tĩnh, thì sự xuất hiện của AI tái lập cuộc chơi này như thế nào, thưa ông?

Ông Hoàng Anh Đức: Sự xuất hiện của AI đánh dấu bước dịch chuyển căn bản từ đo lường trải nghiệm mang tính bị động sang kiến tạo trải nghiệm liên tục.

Phương pháp quản trị truyền thống khi thiếu vắng công nghệ thường vận hành theo chu kỳ ngắt quãng. Doanh nghiệp tiến hành nghiên cứu khách hàng định kỳ theo tháng, quý hoặc năm, sau đó thu thập dữ liệu rời rạc, phân tích nội bộ rồi mới xuất báo cáo và đề xuất hành động. Quy trình nhiều bước này khiến tốc độ phản ứng của tổ chức trở nên chậm chạp và khó mở rộng khi quy mô dữ liệu gia tăng.

Khi AI tham gia vào quy trình, bốn bước vận hành cốt lõi gồm nghiên cứu, phân tích, báo cáo và đề xuất giải pháp vẫn giữ nguyên bản chất nhưng phương thức hoạt động thay đổi hoàn toàn. Dữ liệu phản hồi của khách hàng từ bên ngoài kết hợp cùng dữ liệu nội bộ được thu thập liên tục theo thời gian thực.

AI đóng vai trò tương tự một chuyên gia chẩn đoán tự động. Công nghệ này tự nhận diện vấn đề, dựng mô hình phân tích và đưa ra các khuyến nghị hành động cụ thể cho từng giai đoạn. Thay vì chờ đợi các báo cáo định kỳ chậm trễ, bộ máy quản trị có thể chủ động ra quyết định và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng ngay tại thời điểm phát sinh nhu cầu.

Việc trao quyền cho AI tự phân tích và đề xuất giải pháp trong quản trị trải nghiệm khách hàng có tiềm ẩn rủi ro vận hành nào hay không?

Ông Hoàng Anh Đức: Ứng dụng AI luôn đi kèm bài toán quản trị rủi ro. Rủi ro lớn nhất đến từ việc AI đưa ra những khuyến nghị phân tích chưa chính xác hoặc cường điệu hóa vấn đề, bởi thuật toán về bản chất hoạt động dựa trên xác suất thống kê và cần thời gian học hỏi.

Doanh nghiệp cần duy trì sự song hành giữa đội ngũ chuyên môn và hệ thống AI trong khoảng thời gian từ 6 đến 24 tháng tùy thuộc quy mô dữ liệu. Khi AI kết hợp dữ liệu khách hàng với dữ liệu vận hành nội bộ để tự động cảnh báo sự cố và đề xuất giải pháp, nhân sự CX phải trực tiếp kiểm chứng lại tính chính xác trước khi ra quyết định. Việc phản hồi lại hệ thống, từ việc ghi nhận các phân tích đúng đến việc chỉ ra các lỗi sai về dữ liệu, đóng vai trò quyết định giúp AI hiểu đúng bối cảnh tổ chức và trưởng thành.

Rủi ro thứ hai nằm ở tính thiên vị và sự phụ thuộc vào tư duy của người ra lệnh. AI không hoạt động hoàn toàn trung lập mà chịu ảnh hưởng trực tiếp bởi cách thức người lãnh đạo định hướng và tư duy phân tích của đội ngũ thực thi.

Cùng một tập dữ liệu đầu vào về lưu lượng khách hàng hay mức độ hài lòng, nếu không có sự can thiệp của chuyên gia, AI chỉ đưa ra các báo cáo tiêu chuẩn chung chung. Khi nhân sự chuyên môn đưa ra các câu lệnh mang tính định hướng sâu như phân tích theo từng phân khúc khách hàng hay theo từng khung giờ vận hành, AI mới bắt đầu học và ghi nhớ gu phân tích đó.

Thực tế triển khai tại MSB cho thấy, sau một năm đầu tiên tập trung thu thập dữ liệu, hệ thống AI bước sang năm thứ hai mới bắt đầu tự động nhận diện chính xác các mẫu vấn đề theo đúng ý đồ quản trị. Các chủ đề chuyên sâu như độ trễ dịch vụ tại quầy hay các lỗi kỹ thuật phát sinh liên tục được AI tự động phân loại chuẩn xác mà không cần nhắc lại. Việc giám sát chặt chẽ kết hợp định hướng tư duy đúng đắn từ con người chính là yếu tố cốt lõi giúp loại bỏ rủi ro sai lệch khi ứng dụng AI.

Để đưa AI vào vận hành hiệu quả, ba nhóm năng lực AI mà ông từng chia sẻ gồm Analytical AI, Generative AI và Agentic AI giải quyết các bài toán trải nghiệm khách hàng theo những cấp độ khác nhau ra sao, thưa ông?

Ông Hoàng Anh Đức: Ba nhóm năng lực này đại diện cho ba bước phát triển về khả năng hỗ trợ của công nghệ, từ mức độ Hiểu, Hướng dẫn đến Hành động. Tùy thuộc vào trình độ của giải pháp tích hợp, doanh nghiệp có thể khai thác các tầng giá trị khác nhau trong chuỗi vận hành.

Năng lực phân tích (analytical AI) giúp các tổ chức hiểu rõ những gì đang diễn ra và lý do tại sao, thông qua việc tìm ra các mô thức và rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu. Chẳng hạn trong ngành hàng không, công nghệ ở cấp độ này dừng lại ở việc tổng hợp các chỉ số về tỷ lệ thất lạc hành lý hay các phàn nàn liên quan đến quy trình đổi vé trong một chu kỳ nhất định.

Năng lực tạo sinh (generative AI) giúp các tổ chức giao tiếp hiệu quả hơn trên quy mô lớn thông qua việc tạo ra nội dung phù hợp và các phản hồi mang tính ngữ cảnh. Khi phát sinh sự cố, thay vì phản hồi theo kịch bản đơ cứng, AI tạo sinh giao tiếp tự nhiên như người thật để thu thập thêm chi tiết thông tin. Tuy nhiên, giới hạn của cấp độ này vẫn chỉ dừng lại ở việc ghi nhận yêu cầu và chuyển tiếp sang cho đội ngũ nhân sự tiếp tục thụ lý.

Nhờ phát triển trợ lý AI trên nền tảng Azure OpenAI, hãng hàng không Air India đã xử lý khoảng 40.000 yêu cầu của khách hàng mỗi ngày, tương đương hơn 13 triệu lượt hội thoại. Mức độ xử lý thành công đạt tới 97%, chỉ 3% khối lượng công việc phức tạp cần chuyển giao cho đội ngũ tư vấn viên con người.

Bước ngoặt lớn nhất nằm ở năng lực tác nhân (agentic AI) giúp các tổ chức thực hiện hành động phối hợp thông qua việc điều phối các quy trình phức tạp trên nhiều hệ thống, nhằm đạt được những mục tiêu trải nghiệm cụ thể.

Điển hình cho năng lực này là Vivint, doanh nghiệp nhà thông minh tại Mỹ. Trợ lý AI AVA của Vivint trực tiếp thực thi tác vụ từ chẩn đoán lỗi thiết bị theo thời gian thực, tạo liên kết thanh toán đến tự động đổi lịch kỹ thuật viên trên hệ thống. Ứng dụng này giúp Vivint tự động xử lý 20% yêu cầu phức tạp, tăng 28% lưu lượng tương tác qua chat và ghi nhận chỉ số hài lòng khách hàng vượt trội.

Tương tự trong ngành ngân hàng, đối với các khiếu nại về hoàn tiền ưu đãi thẻ, agentic AI chủ động kiểm tra lịch sử giao dịch nội bộ, xác minh điều kiện chính sách và tự xuất lệnh hoàn tiền đến phòng ban chuyên trách mà không cần sự can thiệp trung gian của tổng đài viên.

Sự kết hợp đồng bộ cả ba nhóm năng lực giúp doanh nghiệp tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, tối ưu hóa thời gian xử lý sự cố theo chuẩn cam kết dịch vụ và giải phóng nguồn lực con người tập trung giải quyết các bài toán phức tạp hơn.

AI hỗ trợ doanh nghiệp chuyển từ việc đo lường trải nghiệm sang kiến tạo trải nghiệm - liên tục, chủ động và tạo giá trị thực. 

Từ góc nhìn của một chuyên gia được xếp hạng đứng đầu trong Top 25 chuyên gia thực hành tại Việt Nam năm 2026 bởi CX Hall of Fame - The Global CX Alliance Hoa Kỳ, ông dự báo đâu là những xu hướng công nghệ sẽ tái định hình hoàn toàn cách thức doanh nghiệp vận hành và tương tác với khách hàng trong 5 đến 10 năm tới?

Ông Hoàng Anh Đức: Bức tranh tương lai của quản trị trải nghiệm khách hàng sẽ chứng kiến sự trỗi dậy của ba xu hướng cốt lõi.

Xu hướng đầu tiên là mô hình trải nghiệm giữa các đại lý AI (agent-to-agent experience). Trong tương lai, mỗi người dùng sẽ sở hữu một trợ lý AI cá nhân am hiểu sâu sắc thói quen và nhu cầu riêng. Chẳng hạn khi người dùng phát sinh nhu cầu dịch vụ hay nghỉ dưỡng, trợ lý AI cá nhân sẽ trực tiếp tìm kiếm, đàm phán và thu thập các phương án từ hệ thống AI của các doanh nghiệp cung ứng trên thị trường.

Mô hình này đặt các doanh nghiệp trước một bài toán mới. Thay vì chỉ tập trung phục vụ trải nghiệm người dùng cuối là con người, doanh nghiệp phải thiết kế trải nghiệm tối ưu cho cả các đại lý AI. Khi trợ lý AI cá nhân đánh giá tích cực về chất lượng dịch vụ của doanh nghiệp, người chủ sở hữu mới đưa ra quyết định phê duyệt cuối cùng.

Xu hướng thứ hai là mô hình trải nghiệm tiên phong (anticipatory experience). Xu hướng này vượt qua khái niệm dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử thông thường để chủ động kiến tạo những lựa chọn trải nghiệm hoàn toàn mới. Khách hàng nhiều khi chỉ mơ hồ về mong muốn cốt lõi mà không biết chính xác giải pháp phù hợp. Bằng việc kết hợp nhu cầu bối cảnh cùng các xu hướng thị trường, AI sẽ đề xuất những lộ trình trải nghiệm vượt ngoài mong đợi ban đầu nhưng vẫn đáp ứng chính xác insight mục tiêu.

Xu hướng thứ ba là khung quản trị AI tự chủ (autonomous experience governance). Đây là yêu cầu cấp thiết về việc thể chế hóa các quy chuẩn đạo đức và ranh giới vận hành cho AI. Hiện nay, việc thiếu vắng các khung pháp lý cụ thể khiến đa số doanh nghiệp mới dừng lại ở các tình huống ứng dụng phi tài chính để đảm bảo an toàn.

Trong vài năm tới, việc xây dựng cơ chế quản trị minh bạch sẽ giúp AI được cấp quyền tự chủ vận hành và chịu trách nhiệm trong phạm vi cho phép, mở đường cho việc ứng dụng công nghệ sâu rộng vào các quy trình cốt lõi mang tính rủi ro cao.

Xin cảm ơn ông!

Đặng Hoa