Người dùng chỉ thấy vài thao tác đơn giản trên ứng dụng gọi xe, nhưng phía sau trải nghiệm là cả một hệ thống AI liên tục học hỏi hành vi, ghi nhớ thói quen và dự đoán nhu cầu.

Ba năm kể từ ngày được tỷ phú Phạm Nhật Vượng thành lập, hãng gọi xe điện Xanh SM (nay là Green SM - GSM) đã có mặt trên 6 thị trường: Việt Nam, Lào, Indonesia, Philippines, Ấn Độ, Kazakhstan. Hệ sinh thái này đang vận hành với hơn 250.000 Bác Tài Xanh, hoàn thành gần 1,8 triệu chuyến/ngày với tổng quãng đường di chuyển xanh đạt 4,2 tỷ km, góp phần cắt giảm khoảng 580.000 tấn CO2.

Tại Việt Nam, Green SM cũng nhanh chóng trở thành một trong những nền tảng gọi xe công nghệ lớn trên thị trường, cạnh tranh trực tiếp với những doanh nghiệp đã có nhiều năm kinh nghiệm. Để làm được điều này, công nghệ được xem là một trong những yếu tố then chốt giúp Green SM xây dựng trải nghiệm khác biệt và thiện cảm từ người dùng.

Chia sẻ với Tri Thức - Znews, lãnh đạo công nghệ Green SM cho biết phía sau giao diện đặt xe tối giản là hệ thống điều phối với khối lượng dữ liệu và thuật toán phức tạp, từ tối ưu lộ trình tài xế, dự đoán nhu cầu di chuyển đến đảm bảo hệ thống vận hành ổn định trong giờ cao điểm. Mục tiêu của nền tảng không đơn thuần chỉ là xây dựng một ứng dụng gọi xe, mà đang phát triển một nền tảng có khả năng thấu hiểu người dùng.

- Thưa ông, khi nói đến việc “thấu hiểu” thói quen, ứng dụng Green SM đang học từ những hành vi cụ thể nào của người dùng?

- Green SM tin rằng một ứng dụng thông minh chỉ thật sự hữu ích khi có khả năng hiểu người dùng đủ sâu để hỗ trợ đúng lúc, đúng cách và đúng nhu cầu.

Sự thấu hiểu này bao gồm cả thói quen và cảm xúc. Thấu hiểu thói quen là việc hệ thống học hỏi từ thời gian, địa điểm, dịch vụ yêu thích của người dùng. Còn thấu hiểu cảm xúc là cách hệ thống nhận diện các tín hiệu từ hành vi và cả cách họ phản ứng với các sự kiện thực tế, từ đó đưa ra hỗ trợ phù hợp với từng ngữ cảnh cụ thể. Chẳng hạn, hệ thống có thể nhận ra một người cuối tuần thường di chuyển đến một khu vực quen thuộc để ăn uống hay gặp gỡ bạn bè để khuyến nghị địa điểm di chuyển phù hợp; hoặc thường đặt xe đi làm vào buổi sáng, buổi chiều khi đặt cuốc quay về nhà, hệ thống sẽ có chính sách giảm giá tương ứng.

Không chỉ dừng ở việc tối ưu trải nghiệm, Green SM cũng ứng dụng công nghệ để nâng cao mức độ an toàn cho cả khách hàng và tài xế. Điển hình là hệ thống S2S (Secure to Safe) với camera giám sát, cảm biến thông minh và AI phân tích bất thường theo thời gian thực, giúp hệ thống có thể phát hiện sớm các tình huống rủi ro và hỗ trợ xử lý nhanh chóng khi cần thiết.

Mục tiêu cuối cùng là giúp Green SM có thể đồng hành với người dùng một cách tự nhiên và liền mạch, mang lại cảm giác thuận tiện và dễ chịu trong cuộc sống hàng ngày.

- Green SM đang sở hữu đội xe lên tới 186.000 ôtô và xe máy điện. Từ góc độ vận hành, ông có thể chia sẻ những bài toán lớn nhất mà Green SM phải giải quyết trong hoạt động điều phối xe hiện nay?

- Bài toán ở đây không đơn thuần là tính toán xe di chuyển từ điểm A đến điểm B mất 30 phút. Điều khó hơn nhiều là giải quyết song song bài toán hạ tầng, phải tối ưu đồng thời cả hệ thống phía sau để đảm bảo trải nghiệm luôn ổn định và liền mạch cho khách hàng.

Ví dụ, hệ thống không chỉ điều phối xe dựa trên quãng đường di chuyển mà còn phải tính đến trạng thái pin hiện tại, vị trí trạm sạc phù hợp, thời gian sạc và mật độ phương tiện tại từng khu vực. Các yếu tố thực tế như thời tiết, tình trạng giao thông hay nhu cầu tăng đột biến vào giờ cao điểm cũng đều được tính toán để tối ưu khả năng điều phối.

Ở khung giờ cao điểm, ưu tiên lớn nhất của Green SM là sự tin cậy, nghĩa là khi khách hàng mở ứng dụng và đặt xe, họ có thể tin tưởng rằng sẽ luôn có phương tiện sẵn sàng phục vụ trong thời gian hợp lý.

Bên cạnh đó, chúng tôi cũng ưu tiên sự tin cậy của tài xế thông qua việc ưu tiên phân bổ những cuốc xe phù hợp về khoảng cách, thời gian và hiệu quả vận hành để đảm bảo thu nhập và lợi ích của các bác tài.

Cân bằng trải nghiệm tổng thể giữa khách hàng và tài xế nhằm đảm bảo vận hành bền vững lâu dài. Bởi chỉ khi cả khách hàng và tài xế đều cảm thấy tin tưởng vào hệ thống, trải nghiệm “chạm là đi” mới có thể vận hành một cách ổn định ở quy mô lớn.

- Hiện nay, AI tạo sinh đang thay đổi cách người dùng tương tác với mọi ứng dụng. Green SM đang chuẩn bị gì cho làn sóng này, và làm thế nào để cân bằng giữa sức mạnh AI với quyền riêng tư của người dùng?

- Công nghệ AI tự học của Green SM có khả năng liên tục học và tự cải thiện từ toàn bộ dữ liệu vận hành và hành vi thực tế diễn ra trên hệ thống mỗi ngày, bao gồm hành vi di chuyển, thói quen sử dụng dịch vụ, thời điểm đặt xe, khu vực nhu cầu tăng cao, cách người dùng lựa chọn dịch vụ…

Quan trọng hơn, hệ thống không chỉ nhìn vào dữ liệu của ngày hôm qua, mà còn liên tục cập nhật từ những tín hiệu rất gần theo thời gian thực, thậm chí là dữ liệu một phút trước đó.

Điều thú vị nhất là cách người dùng sẽ tương tác với ứng dụng khác đi. Trước đây, người dùng phải gõ đúng địa chỉ. Nhưng trong tương lai, họ có thể chỉ cần nói “Đặt xe đến quán phở quen ở Đống Đa”, hệ thống sẽ tự hiểu đó là địa điểm nào, còn mở cửa hay không, đường đi nào phù hợp nhất. Đó không còn là tìm kiếm đơn thuần, mà là khả năng hiểu ngữ cảnh. Green SM đang phát triển trợ lý AI hội thoại theo hướng đó, kết hợp mô hình ngôn ngữ với dữ liệu địa điểm và lịch sử sử dụng thực tế.

Nhưng dù AI mạnh đến đâu, nó phải đi cùng trách nhiệm. Chúng tôi vận hành theo Nghị định 13/2023 về bảo vệ dữ liệu cá nhân. Người dùng có quyền biết dữ liệu của mình đang được dùng để làm gì, có quyền rút lại sự đồng ý, và được đảm bảo rằng dữ liệu chỉ phục vụ đúng dịch vụ họ đang sử dụng.

Trong các trường hợp liên quan tới tài sản có giá trị cao, Green SM hiện triển khai quy trình xử lý theo 3 bước gồm xác minh thông tin, phối hợp tìm kiếm và hoàn trả tài sản.

Tuy nhiên, bước quan trọng nhất lại là khâu xác minh ban đầu. Vì trong nhiều tình huống, khách hàng không nhớ chính xác thông tin chuyến đi hoặc cung cấp dữ liệu chưa đầy đủ. Nếu bước xác minh đầu tiên xảy ra sai sót, toàn bộ quá trình phía sau có thể bị ảnh hưởng.

Điều đáng chú ý là ngay cả khi AI đã tham gia khá sâu vào quy trình vận hành, những quyết định nhạy cảm nhất vẫn phải do con người đảm nhận.

Trong thực tế, vẫn có nhiều tình huống mà tổng đài viên phải đưa ra quyết định khác với gợi ý từ hệ thống. Những tình huống đó thường xuất phát từ việc dữ liệu chưa phản ánh đầy đủ bối cảnh thực tế, hoặc tồn tại những yếu tố cảm xúc mà AI khó đánh giá chính xác hoàn toàn.

“Cùng một tình huống nhưng cách giao tiếp của khách hàng, mức độ khẩn cấp hay những dấu hiệu bất thường trong quá trình xác minh đôi khi chỉ con người mới nhận ra được qua kinh nghiệm thực tế”, anh Đức chia sẻ.

- Thưa ông, một người dùng mới cần khoảng thời gian bao lâu để hệ thống có thể cá nhân hóa ở mức đủ hữu ích, thay vì chỉ dừng ở các gợi ý mang tính ngẫu nhiên?

- Nhiều người nghĩ rằng cá nhân hóa là một thứ gì đó phải chờ rất lâu mới có, nhưng thực tế không phải vậy. Với Green SM, ngay từ khi bạn mở ứng dụng, chúng tôi đã bắt đầu lắng nghe bạn. Nền tảng thu thập những tín hiệu rất tự nhiên, như thời điểm đặt xe, vị trí đón, điểm đến, và từ đó bắt đầu xây dựng một bức tranh toàn cảnh về thói quen di chuyển của mỗi người.

Trung bình, chỉ sau khoảng 1-2 lần đặt xe, đặt đồ ăn hay chỉ đơn giản là 5-10 phút thao tác khám phá trên ứng dụng, hệ thống đã phần nào hiểu hành vi người dùng và có thể đưa ra những gợi ý thực sự hữu ích, không chỉ đơn giản là những gợi ý mang tính ngẫu nhiên.

Trong giới sản phẩm, đây là bài toán cold-start: Làm sao để một người dùng mới cảm thấy sản phẩm có ích ngay từ giây đầu tiên dù hệ thống chưa biết gì về họ. Chúng tôi giải bằng cách kết hợp tín hiệu cá nhân và tín hiệu cộng đồng. Khi chưa có hoặc chưa đủ dữ liệu về lịch sử hoạt động, hệ thống sẽ tự động tăng trọng số của dữ liệu cộng đồng và xu hướng tại khu vực hiện tại. Nghĩa là bạn vẫn sẽ thấy những gợi ý có ý nghĩa, ví dụ như các quán ăn đang được yêu thích gần bạn, các món đang phổ biến trong khung giờ đó, hoặc các điểm đến được nhiều người lựa chọn tại khu vực bạn đang sinh sống. Bạn chưa có thói quen trên ứng dụng, nhưng cộng đồng xung quanh bạn thì có, và hệ thống biết cách tận dụng điều này.

Tôi hay nói với đội ngũ của mình rằng công nghệ tốt là công nghệ không bắt người ta phải chờ đợi, nó phải hữu ích ngay từ những giây đầu tiên.

- Ông có thể ước tính tỷ lệ các chuyến xe hiện nay đến từ gợi ý sẵn của hệ thống so với việc người dùng tự nhập điểm đến?

- Hiện tại, hơn 1/3 các chuyến xe trên Green SM được thực hiện thông qua gợi ý của hệ thống, nghĩa là người dùng không cần nhập điểm đến mà chỉ cần nhấn xác nhận để đặt xe. Với tính năng gợi ý thông minh, cứ 4 trên 10 người dùng lựa chọn các gợi ý sẵn để đặt xe hoặc đặt đồ ăn ngay trên trang chủ. Những con số này cho thấy Green SM đang dần tạo ra một phản xạ mới cho người dùng: Mở ứng dụng, chạm và đi.

Để làm được điều đó, hệ thống gợi ý của Green SM được xây dựng dựa trên 3 lớp dữ liệu, gồm hành vi sử dụng trước đây, ngữ cảnh thời gian và ngữ cảnh vị trí.

Điều quan trọng không chỉ là biết gợi ý, mà là gợi ý đúng vào thời điểm người dùng cần nhất. Ví dụ, một người thường đi xe máy vào buổi sáng nhưng khi trời mưa lớn, hệ thống có thể chủ động đề xuất ôtô để đảm bảo an toàn hơn. Đó là lúc công nghệ không chỉ tiện lợi mà còn tạo cảm giác được thấu hiểu.

Green SM cũng đang phát triển trải nghiệm tương tác bằng AI hội thoại thông qua tính năng Trợ lý Green. Thay vì chỉ nhận gợi ý một chiều, người dùng có thể trò chuyện trực tiếp với AI để tìm quán ăn, địa điểm phù hợp hoặc đưa phản hồi để hệ thống tiếp tục học hỏi và cá nhân hóa tốt hơn.

- So với các nền tảng đối thủ nhiều kinh nghiệm, ông đánh giá điểm khác biệt cốt lõi trong cách Green SM xây dựng sản phẩm là gì?

- Khi nói về đối thủ, tôi luôn tôn trọng những gì họ đã xây dựng. Họ có nhiều năm kinh nghiệm và đã định hình thị trường theo cách riêng. Nhưng lợi thế của Green SM là có thể bắt đầu từ một câu hỏi rất đơn giản: Hôm nay người dùng Việt Nam thực sự cần gì?

Điểm khác biệt của chúng tôi không nằm ở một tính năng cụ thể, mà ở cách xây dựng sản phẩm. Nhiều nền tảng bắt đầu từ công nghệ rồi tìm cách áp vào người dùng, còn Green SM bắt đầu từ hành vi người dùng rồi mới phát triển công nghệ để phục vụ hành vi đó.

Triết lý của Green SM là giữ sản phẩm tối giản. Mỗi tính năng hay nút bấm đều phải trả lời được câu hỏi rằng điều này có giúp người dùng di chuyển nhanh và thuận tiện hơn không. Nếu không, chúng tôi sẵn sàng lược bỏ.

Tôi tin rằng trong ngành gọi xe, lợi thế bền vững không nằm ở việc có nhiều tính năng nhất, mà ở khả năng hiểu người dùng sâu sắc nhất. Khi người dùng không còn phải suy nghĩ quá nhiều để đặt xe, đó là lúc công nghệ thực sự phục vụ con người.

- Nếu cần đo lường “mức độ thấu hiểu người dùng” bằng một chỉ số quan trọng nhất, Green SM sẽ lựa chọn tiêu chí nào?

- Có rất nhiều chỉ số mà đội ngũ theo dõi mỗi ngày, từ tỷ lệ hoàn thành chuyến, mức độ hài lòng đến tốc độ phản hồi hệ thống. Nhưng nếu chỉ chọn một, tôi sẽ nhìn vào thời gian từ lúc người dùng mở ứng dụng đến khi xác nhận chuyến đi. Với chúng tôi, đó là chỉ số phản ánh rõ nhất mức độ hệ thống hiểu người dùng.

Trước đây, quá trình này thường mất hơn 2 phút. Nhưng hiện tại, nhờ hệ thống gợi ý thông minh và khả năng dự đoán điểm đến, phần lớn người dùng có thể hoàn tất đặt xe trong chưa đầy 1 phút. Với những người thường xuyên sử dụng gợi ý của hệ thống, thời gian này chỉ còn tính bằng giây.

Tất nhiên, một chỉ số không thể kể toàn bộ câu chuyện. Green SM vẫn theo dõi thêm tỷ lệ hoàn thành chuyến, tỷ lệ huỷ và mức độ hài lòng sau chuyến đi. Nhưng mục tiêu lớn nhất vẫn là liên tục rút ngắn thời gian ra quyết định, để ứng dụng không chỉ là công cụ gọi xe, mà trở thành một trợ lý đã hiểu sẵn người dùng cần gì.

Tôi hay nói với đội ngũ của mình tại Green SM: “Nếu người dùng phải suy nghĩ quá lâu trước khi hành động, nghĩa là chúng ta chưa làm đủ tốt. Trải nghiệm tốt chính là trải nghiệm giúp người dùng thao tác mà không cần phải đắn đo quá nhiều. Công nghệ tốt là công nghệ vô hình, bạn không thấy nó, nhưng bạn cảm nhận được nó đang phục vụ mình”.