Softwear Chatbot OCR: từ “đọc được” đến “hiểu đúng” trong CSKH

[nguyenminhhoang]

Một use-case mình rất thích: cách tạo chatbot cho CSKH có thêm công nghệ ocr. Người dùng gửi ảnh hóa đơn/phiếu gửi hàng → OCR bóc text → bot tự điền mã đơn, tên khách, ngày mua → hỏi lại xác nhận rồi tra cứu hệ thống. Google Vision API hỗ trợ trích xuất text từ ảnh, nên phần “đọc ảnh” có thể triển khai khá nhanh; cái khó nằm ở chuẩn hóa dữ liệu và thiết kế hội thoại để giảm sai sót.
Điểm then chốt để use-case này chạy mượt không nằm ở khả năng OCR hay truy vấn hệ thống, mà ở trải nghiệm hội thoại được thiết kế xoay quanh sai số. Thay vì coi OCR là nguồn dữ liệu “đúng”, bot nên chủ động xem đó là dữ liệu đề xuất (candidate data): tự điền các trường quan trọng, nhưng luôn phản hồi lại người dùng theo dạng xác nhận từng bước hoặc xác nhận gộp (“Mình đọc được mã đơn là X, ngày mua Y, đúng không?”). Ngoài ra, có thể tận dụng ngữ cảnh hội thoại để sửa lỗi OCR: nếu người dùng chỉnh lại mã đơn, bot có thể suy ra pattern đúng cho các lần sau. Khi kết hợp chuẩn hóa dữ liệu (format ngày, mã, tên riêng) với flow hỏi–đáp ngắn gọn, chatbot không chỉ giảm tải cho CSKH mà còn tạo cảm giác “hiểu việc”, dù phía sau vẫn là chuỗi OCR + xử lý xác suất.