Hệ thống Phân Tích Cảm Xúc Tin Nhắn Khách Hàng để Tự Động Ưu Tiên Xử Lý Khiếu Nại

Tóm tắt

Trong bối cảnh các doanh nghiệp phải xử lý khối lượng lớn tin nhắn từ các kênh khác nhau như Facebook, Zalo, Website và Email, việc phân loại và phản hồi khiếu nại theo cách thủ công thường gây chậm trễ, sai sót và tăng chi phí vận hành. Bài báo này đề xuất một hệ thống thông tin tích hợp mô hình phân tích cảm xúc tiếng Việt nhằm tự động đánh giá mức độ cảm xúc của khách hàng và gán mức độ ưu tiên phù hợp cho từng tin nhắn. Phương pháp sử dụng mô hình phân tích cảm xúc dựa trên thư viện tiếng Việt Underthesea, kết hợp với bộ quy tắc ưu tiên (rule-based) dựa trên trọng số từ khóa như “khẩn cấp”, “bức xúc”, “hoàn tiền”, “khiếu nại”. Tập dữ liệu mô phỏng gồm 120 tin nhắn được xây dựng để kiểm thử hệ thống. Kết quả thử nghiệm cho thấy độ chính xác phân loại cảm xúc đạt 89%, hệ thống phân loại đúng 91% tin nhắn nguy cấp và giúp giảm thời gian phản hồi trung bình 35% trong mô phỏng. Hệ thống có ưu điểm chi phí thấp, dễ tích hợp vào quy trình CSKH hiện tại và phù hợp triển khai cho doanh nghiệp vừa và nhỏ.