Làm Cùng Long.
Quay lại Automation Lab
CSKH / Call Analytics Case note Đã dùng trong team

AI Voice Transcript & Call Classification

Hệ thống tự động chuyển ghi âm cuộc gọi thành văn bản và phân loại chất lượng cuộc gọi bằng AI.

Bài toán thực tế

Không thể nghe lại hàng trăm cuộc gọi mỗi ngày của sales để đánh giá chất lượng phục vụ và phân nhóm nhu cầu khách hàng.

Sơ đồ luồng

graph TD A[Thu thập dữ liệu] --> B[Xử lý & Phân tích] B --> C[Báo cáo & Hành động]

Luồng hoạt động

  1. 1

    Quét các file ghi âm cuộc gọi mới trong thư mục lưu trữ

  2. 2

    Gọi API OpenAI Whisper (hoặc dịch vụ Speech-to-Text nội địa) để chuyển audio thành văn bản tiếng Việt

  3. 3

    Dùng LLM phân tích transcript: xác định thái độ sales, vấn đề của khách, kết quả cuộc gọi (thành công/thất bại)

  4. 4

    Tự động gắn tag phân loại cuộc gọi (Hỏi giá, Khiếu nại sản phẩm, Tư vấn kỹ thuật, Spam)

  5. 5

    Đẩy kết quả đánh giá chi tiết lên Google Sheets để team QA rà soát

Dữ liệu đầu vào

  • • File ghi âm cuộc gọi (.wav/.mp3)
  • • Whisper API / Speech-to-Text API
  • • Prompt hướng dẫn chấm điểm & phân loại cuộc gọi

Kết quả đầu ra

  • • Bản dịch văn bản cuộc gọi (Transcript)
  • • Bảng chấm điểm chất lượng sales và phân loại nhu cầu khách hàng

Công cụ & tích hợp

n8nOpenAI Whisper APIGPT-4o APIGoogle Sheets

Guardrail & bảo mật

  • • Bắt buộc lọc bỏ các chuỗi số giống số thẻ tín dụng hoặc mật khẩu trước khi gửi đến LLM
  • • Chỉ lưu trữ transcript trong hệ thống bảo mật nội bộ

Bài học vận hành đã ghi nhận

  • Whisper hoạt động rất tốt với tiếng Việt giọng miền Nam và miền Bắc, nhưng cần tối ưu Prompt để AI hiểu đúng các từ ngữ chuyên ngành bán lẻ.

Ghi chú vận hành

Giúp tự động hóa khâu đánh giá chất lượng cuộc gọi (Call QA), phát hiện nhanh các trường hợp sales tư vấn sai quy chuẩn.

Có một workflow tương tự cần chẩn đoán?

Gửi bối cảnh, nguồn dữ liệu, bước đang tốn thời gian và output mong muốn. Long sẽ ưu tiên tìm bottleneck trước khi đề xuất thêm automation.

Gửi brief workflow →