Ngày nay, các mô hình AI như GPT, Claude, Gemini hay LLaMA không còn là công nghệ xa vời – chúng đã bắt đầu len lỏi vào từng bộ phận doanh nghiệp: từ marketing, chăm sóc khách hàng, đến hỗ trợ nội bộ. Nhưng để AI không chỉ “trả lời nhanh” mà còn “trả lời đúng theo phong cách doanh nghiệp bạn”, bạn phải huấn luyện nó trên chính dữ liệu của mình.
Tuy nhiên, trước khi bắt đầu fine-tuning hay tạo assistant riêng, điều doanh nghiệp cần làm không phải là chọn mô hình, mà là chuẩn bị dữ liệu, quy trình và mục tiêu một cách bài bản.
Xác định rõ mục tiêu sử dụng AI
Đây là bước bắt buộc. Nếu không biết rõ AI sẽ làm gì, bạn sẽ không biết cần chuẩn bị dữ liệu gì và huấn luyện theo hướng nào.
Câu hỏi cần trả lời:
– AI sẽ phục vụ bộ phận nào? (VD: CSKH, Marketing, Nhân sự…)
– AI sẽ đảm nhận tác vụ gì? (VD: trả lời email, viết nội dung, tạo báo cáo…)
– Mục tiêu mong muốn là gì? (Tiết kiệm thời gian? Nâng cao trải nghiệm khách hàng? Tự động hóa?)
Ví dụ:
Nếu mục tiêu là giúp AI trả lời phản hồi khách hàng, bạn sẽ cần dữ liệu về email CSKH, quy trình xử lý khiếu nại, tone giọng phù hợp.
Nếu mục tiêu là soạn email marketing đúng giọng điệu thương hiệu, bạn sẽ cần nội dung mẫu, chiến dịch cũ, guideline ngôn ngữ.
Thu thập và phân loại dữ liệu đầu vào
AI học từ dữ liệu. Nhưng không phải “nhiều dữ liệu” là đủ – mà phải là dữ liệu liên quan, nhất quán và có hệ thống.
Dữ liệu nào cần thu thập?
⦁ Email chăm sóc khách hàng (đã gửi – có phản hồi tốt)
⦁ Nội dung quảng cáo, bài đăng mạng xã hội
⦁ Tài liệu nội bộ: quy trình, SOP, hướng dẫn nhân sự
⦁ Các đoạn hội thoại chatbot, transcript cuộc gọi
⦁ Câu trả lời mẫu thường dùng trong xử lý tình huống
📌 Mẹo: Ưu tiên dữ liệu đã qua sử dụng thực tế (từng giúp mang lại phản hồi tốt từ khách hàng), không nên đưa vào dữ liệu chưa kiểm duyệt.
Cần phân loại dữ liệu theo:
⦁ Tác vụ: trả lời khiếu nại, chào hàng, nhắc hẹn…
⦁ Cảm xúc: xin lỗi, động viên, thúc đẩy, trung lập
⦁ Tông giọng: vui vẻ, trang trọng, chuyên nghiệp, thân thiện
Làm sạch và kiểm duyệt dữ liệu
Một sai lầm lớn của nhiều doanh nghiệp khi fine-tuning AI là nhập liệu “rác” vào mô hình: email lỗi chính tả, nội dung tiêu cực, hoặc dữ liệu trộn lẫn giọng cá nhân với giọng thương hiệu.
Bước chuẩn bị:
⦁ Xóa bỏ dữ liệu không liên quan, nội dung mang tính cá nhân
⦁ Chuẩn hóa chính tả, ngữ pháp
⦁ Loại bỏ thông tin nhạy cảm: số tài khoản, hợp đồng riêng…
⦁ Tách riêng nội dung phản ánh tone giọng thương hiệu
⚠️ Lưu ý: Nếu bạn không làm kỹ bước này, AI sau huấn luyện có thể “học sai” – ví dụ như trả lời thiếu lịch sự, dùng ngôn ngữ thiếu chuẩn mực.
Xây dựng hướng dẫn tông giọng và phong cách thương hiệu
Fine-tuning không chỉ giúp AI trả lời đúng thông tin, mà còn giúp nó trả lời đúng theo cách của bạn.
Để làm được điều đó, bạn cần biên soạn một bộ hướng dẫn ngôn ngữ rõ ràng:
🔤 Hướng dẫn nên có:
⦁ Tông giọng chủ đạo: vui vẻ – thân thiện – chuyên nghiệp – nghiêm túc?
⦁ Từ vựng nên dùng / tránh dùng
⦁ Cấu trúc trả lời mẫu (mở đầu – nội dung chính – kết thúc)
⦁ Ví dụ tốt và chưa tốt
💡 Gợi ý:Nếu bạn từng làm brand book về hình ảnh, thì đây là lúc nên làm một bản brand voice guideline cho AI học theo.
Chuẩn hóa quy trình nghiệp vụ để AI có thể tuân thủ
AI không chỉ tạo ra câu chữ – nó còn có thể hỗ trợ công việc như:
⦁ Lập báo cáo định kỳ
⦁ Gửi thông báo nhắc hẹn
⦁ Phân loại yêu cầu khách hàng
⦁ Để làm được điều này, bạn cần có quy trình rõ ràng để AI “làm theo”.
📌 Việc cần làm:
⦁ Ghi rõ các bước xử lý một công việc cụ thể
⦁ Nếu có mẫu báo cáo, form – tập hợp lại
⦁ Dạy AI cách đưa ra quyết định theo logic nội bộ
🔄 Ví dụ: Khi khách hàng khiếu nại về giao hàng trễ, AI cần biết:
1 – Xác nhận thông tin
2 – Xin lỗi với ngôn từ thương hiệu
3 – Gửi chính sách bồi thường hoặc liên hệ CSKH theo SOP”
Những sai lầm thường gặp khi chuẩn bị dữ liệu huấn luyện AI
| Sai lầm phổ biến | Hậu quả có thể xảy ra |
| Dữ liệu quá ít hoặc không đại diện | AI không học đủ để hiểu phong cách doanh nghiệp |
| Không phân loại dữ liệu | AI học nhầm tone, trả lời sai tình huống |
| Dữ liệu lỗi chính tả, cấu trúc kém | AI tạo nội dung thiếu chuyên nghiệp |
| Thiếu tài liệu định hướng tone giọng | Mất sự nhất quán trong phản hồi |
| Không kiểm tra lại kết quả sau huấn luyện | Không phát hiện lỗi sai hoặc lệch chuẩn |
Huấn luyện AI không bắt đầu bằng công nghệ, mà bắt đầu bằng sự hiểu rõ về chính doanh nghiệp bạn.
Khi dữ liệu được chuẩn hóa, quy trình được làm rõ, và tông giọng được xác định. Lúc đó, AI mới thật sự trở thành một “đồng đội thông minh, đúng gu”, không chỉ hỗ trợ mà còn nâng tầm trải nghiệm cho khách hàng và đội ngũ.
gumi Solutions – Công ty cung cấp dịch vụ phát triển phần mềm chất lượng Nhật Bản
gumi Solutions là công ty phát triển phần mềm có hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc với các doanh nghiệp Nhật Bản, Mỹ, Úc, Việt Nam,… Với sự phát triển không ngừng trên nhiều lĩnh vực nói chung và CNTT nói riêng tại Việt Nam, gumi Solutions tuân thủ các quy trình nghiêm ngặt và chất lượng ISO tiêu chuẩn, cam kết cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp, chất lượng được phục vụ bởi đội ngũ nhân viên giàu kinh nghiệm và nhiệt tình.
Hãy liên hệ ngay với gumi để thiết kế phần mềm lý tưởng nhất cho doanh nghiệp của bạn ngay hôm nay.
Thông tin liên lạc:
Fanpage: https://www.facebook.com/gumisolutions
Email: contact@gumisolutions.com
Hotline: 028 3620 6782
Địa chỉ: 290/26 Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Phường Võ Thị Sáu, Quận 3, TP.HCM
