Giải pháp xây dựng chatbot thông minh không mã cho doanh nghiệp

ThS. Nguyễn Thị Thanh (tác giả liên hệ)

Khoa Kỹ thuật Cơ - Điện và Máy tính, Trường Đại học Văn Lang

69/68 Đặng Thùy Trâm, Phường Bình Lợi Trung, TP. Hồ Chí Minh

Email: thanh.nguyen@vlu.edu.vn

Đỗ Đức Bích Ngân

Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Ngoại ngữ - Tin học Thành phố Hồ Chí Minh

Email: nganddb@huflit.edu.vn

Tóm tắt

Trong bối cảnh chuyển đổi số đang trở thành xu hướng tất yếu của nền kinh tế, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động tương tác với khách hàng, đặc biệt là thông qua các hệ thống chatbot đang được nhiều doanh nghiệp quan tâm. Tuy nhiên, quá trình xây dựng và vận hành chatbot truyền thống đòi hỏi chi phí cao và nguồn nhân lực chuyên môn sâu, gây khó khăn cho phần lớn doanh nghiệp nhỏ và vừa. Nghiên cứu đề xuất giải pháp xây dựng chatbot thông minh không mã (no-code), một xu hướng công nghệ mới cho phép thiết kế và triển khai chatbot mà không cần lập trình, giúp tiết kiệm chi phí và rút ngắn thời gian triển khai.

Từ khóa: Chatbot, trí tuệ nhân tạo, chatbot thông minh, no-code, nền tảng không mã, xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Summary

In the context of digital transformation becoming an inevitable trend in the economy, the application of artificial intelligence in customer interaction activities, particularly through chatbot systems, is receiving increasing attention from businesses. However, building and operating traditional chatbots requires high costs and specialized human resources, posing challenges for most small and medium-sized enterprises. This study proposes a solution for developing intelligent no-code chatbots, a new technological trend that allows for chatbot design and deployment without programming. This approach helps reduce costs and shortens implementation time.

Keywords: Chatbot, artificial intelligence, intelligent chatbot, no-code, no-code platform, natural language processing (NLP)

GIỚI THIỆU

Sự thay đổi trong hành vi người tiêu dùng và kỳ vọng được phục vụ nhanh chóng đã thúc đẩy các doanh nghiệp tìm kiếm những giải pháp công nghệ linh hoạt và hiệu quả hơn trong hoạt động chăm sóc khách hàng. Trong xu hướng đó, trợ lý ảo thông minh (chatbot) đã và đang trở thành một công cụ đắc lực, không chỉ giúp doanh nghiệp cắt giảm chi phí nhân sự, mà còn đảm nhận vai trò của một “nhân sự số” hoạt động liên tục 24/7, luôn sẵn sàng phản hồi khách hàng một cách nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa trải nghiệm, nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng. Phần lớn các giải pháp chatbot truyền thống hiện nay đều yêu cầu đội ngũ công nghệ thông tin chuyên sâu, am hiểu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), tích hợp hệ thống và bảo trì. Điều này đặt ra thách thức lớn cho các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Để khắc phục rào cản này, các nền tảng xây dựng chatbot không mã (no-code chatbot platforms) đã ra đời, cho phép người dùng thiết kế và vận hành chatbot thông qua giao diện kéo thả trực quan, mà không cần viết bất kỳ dòng mã lệnh nào. Đây được xem là một bước tiến quan trọng trong quá trình làm chủ công nghệ, tạo điều kiện cho nhiều doanh nghiệp tiếp cận và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hoạt động vận hành một cách hiệu quả.

Nghiên cứu này tập trung phân tích và đề xuất giải pháp xây dựng chatbot thông minh không mã phù hợp với nhu cầu và điều kiện của nhiều doanh nghiệp Việt Nam, bao gồm các nội dung liên quan đến kiến trúc tổng quan của chatbot thông minh, lợi ích thiết thực mà giải pháp này mang lại, các nền tảng chatbot no-code tiêu biểu trên thị trường hiện nay, cũng như thách thức và định hướng phát triển trong bối cảnh chuyển đổi số doanh nghiệp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Chatbot (viết tắt của “chat robot”) là một phần mềm ứng dụng được thiết kế để mô phỏng cuộc trò chuyện của con người thông qua giao diện văn bản hoặc giọng nói. Theo tác giả Adamopoulou và Moussiades (2020), chatbot được định nghĩa là “một hệ thống giao tiếp tự động có khả năng hiểu, xử lý và phản hồi thông điệp của người dùng trong thời gian thực”. Có nhiều loại chatbot khác nhau, phân loại theo mức độ thông minh và công nghệ sử dụng.

Chatbot thông minh (intelligent chatbot) là phiên bản nâng cao của chatbot truyền thống, được tích hợp công nghệ AI, có khả năng hiểu ngôn ngữ tự nhiên (NLU), học hỏi từ dữ liệu đầu vào và phản hồi theo ngữ cảnh cụ thể. Khác với chatbot truyền thống chỉ phản hồi dựa trên từ khóa định sẵn, chatbot thông minh có thể sử dụng các mô hình học máy để suy luận, cá nhân hóa và xử lý tình huống đa dạng.

Chatbot thông minh thường kết hợp nhiều công nghệ, như: NLP, NLU, học máy và kiến trúc đối thoại nhiều bước. Những chatbot này có thể áp dụng trong chăm sóc khách hàng tự động, trợ lý ảo doanh nghiệp, quản lý bán hàng và cả lĩnh vực giáo dục (Caldarini và cộng sự, 2022). Các nền tảng chatbot thông minh tiêu biểu như: Google Dialogflow, IBM Watson hay Rasa cho phép lập trình viên và doanh nghiệp xây dựng chatbot tích hợp dễ dàng với các hệ thống web và ứng dụng di động (Google Cloud, 2023).

Nền tảng không mã (No-code platform) là mô hình phát triển phần mềm hỗ trợ khả năng tự động hóa dành cho người không chuyên, cho phép tạo ứng dụng mà không cần viết mã lập trình. Người dùng chỉ cần thao tác kéo thả, cấu hình khối chức năng qua giao diện đồ họa. Theo Gartner (2023), thị trường toàn cầu về công nghệ phát triển low-code (bao gồm cả no-code) dự kiến đạt 26,9 tỷ USD vào năm 2023, tăng 19,6% so với năm trước. Mức tăng trưởng này phản ánh sự gia tăng mạnh mẽ trong nhu cầu về các giải pháp tự động hóa quy trình và mô hình doanh nghiệp linh hoạt, nơi nền tảng no-code/low-code đóng vai trò chủ đạo

Chatbot thông minh không mã là giao điểm của AI và No-code, kết hợp giữa khả năng học hỏi của AI và sự tiện dụng của nền tảng không mã, là giải pháp hợp nhất giữa AI và trải nghiệm người dùng. Đây là mô hình chatbot tích hợp sẵn các mô-đun NLP, học máy, quản lý hội thoại và phân tích dữ liệu, đồng thời cho phép người dùng tùy biến cấu trúc hội thoại mà không phải lập trình. Mô hình này giúp rút ngắn thời gian xây dựng chatbot, giảm chi phí kỹ thuật và tăng khả năng chủ động cho các bộ phận phi kỹ thuật như marketing, chăm sóc khách hàng, bán hàng… Từ đó, góp phần thúc đẩy chuyển đổi số trong doanh nghiệp với mức đầu tư hợp lý.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tổng hợp nhằm làm rõ tính khả thi, lợi ích và ứng dụng của chatbot thông minh không mã trong bối cảnh thực tiễn của doanh nghiệp Việt Nam. Phương pháp tổng quan tài liệu được dùng để thu thập và phân tích các công trình khoa học, báo cáo công nghệ, tài liệu kỹ thuật của các nền tảng chatbot phổ biến như: Chatfuel, Landbot, Dialogflow, Botpress… Phương pháp phân tích so sánh được dùng để so sánh hiệu quả giữa các mô hình chatbot có mã và không mã, giữa chatbot truyền thống và chatbot thông minh. Phương pháp phân tích tình huống điển hình (case study) để tổng hợp một số ví dụ triển khai chatbot không mã tại các doanh nghiệp trong nước và quốc tế, từ đó đề xuất mô hình áp dụng khả thi phù hợp với doanh nghiệp Việt Nam.

VAI TRÒ CỦA CHATBOT KHÔNG MÃ

Trước áp lực cạnh tranh và kỳ vọng ngày càng cao từ khách hàng, các doanh nghiệp đang nỗ lực cải tiến quy trình tương tác và nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng số. Việc triển khai chatbot không mã trở thành lựa chọn hấp dẫn, đặc biệt đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa - nhóm đối tượng thường gặp hạn chế về nguồn lực kỹ thuật và ngân sách. Công nghệ này không chỉ giúp giảm thiểu chi phí vận hành, mà còn rút ngắn thời gian triển khai và nâng cao tính linh hoạt trong quản lý dịch vụ khách hàng, đồng thời mang lại nhiều lợi ích vượt trội như:

Thứ nhất, giúp rút ngắn thời gian triển khai và tiết kiệm chi phí. Với nền tảng no-code, doanh nghiệp có thể xây dựng chatbot trong vài giờ hoặc vài ngày thay vì vài tuần hoặc vài tháng như trước đây. Nhờ giao diện kéo thả trực quan, người dùng không cần kỹ năng lập trình vẫn có thể dễ dàng thiết kế các kịch bản hội thoại phù hợp với hoạt động chăm sóc khách hàng, bán hàng, thu thập phản hồi… Điều này giúp giảm chi phí thuê lập trình viên, chi phí bảo trì và chi phí đào tạo nhân sự kỹ thuật (Adamopoulou và Moussiades, 2020).

Thứ hai, tăng cường khả năng tự động hóa và phản hồi 24/7. Chatbot không mã có thể tích hợp với các nền tảng như: Facebook Messenger, Zalo OA, website… để phản hồi khách hàng tự động theo kịch bản đã thiết lập. Tính năng phản hồi tức thời không chỉ nâng cao sự hài lòng của khách hàng, mà còn giúp giảm tải cho bộ phận chăm sóc khách hàng, nhất là vào giờ cao điểm hoặc ngoài giờ hành chính.

Thứ ba, dễ dàng mở rộng và linh hoạt theo nhu cầu doanh nghiệp. Với công cụ no-code, doanh nghiệp có thể dễ dàng chỉnh sửa nội dung chatbot, cập nhật kịch bản, hoặc thêm tính năng mới mà không phụ thuộc vào đội ngũ IT. Ngoài ra, nhiều nền tảng no-code hiện nay còn tích hợp sẵn công cụ phân tích dữ liệu (data analytics) để đo lường hiệu quả tương tác, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược nội dung và quy trình tương tác.

Thứ tư, hỗ trợ chuyển đổi số nhanh và bình đẳng trong tiếp cận công nghệ. Theo Đại Kim (2024), các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam vốn gặp nhiều giới hạn từ chi phí kỹ thuật đến nhân lực, thường xem AI là “miền đất khó tiếp cận". Tuy nhiên, sự phổ biến của các nền tảng không mã đã làm thay đổi hoàn toàn cục diện. Giờ đây, chỉ cần một gói đăng ký chi phí vừa phải, ai cũng có thể dùng ChatGPT hay các chatbot AI để tự động hóa marketing, chăm sóc khách hàng, viết nội dung… Điều này minh chứng rằng, doanh nghiệp nhỏ giờ đây có điều kiện tiếp cận các giải pháp AI, vốn trước đây chỉ dành cho doanh nghiệp lớn.

KIẾN TRÚC CỦA CHATBOT THÔNG MINH KHÔNG MÃ

Kiến trúc của một chatbot thông minh không mã thường bao gồm 2 lớp chính: lớp thiết kế không mã (no-code builder), lớp xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và tích hợp hệ thống.

Hình: Sơ đồ kiến trúc tổng quan của chatbot thông minh không mã

Nguồn: https://blog.qburst.com/wp-content/uploads/2020/09/Conversation-AI-Architecture-1024x435.png

Lớp thiết kế không mã

Lớp thiết kế không mã là thành phần giao diện chính, cho phép người dùng phi kỹ thuật (non-developer) dễ dàng xây dựng và quản lý chatbot mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào. Nền tảng này thường sử dụng giao diện kéo thả (drag and drop) để tạo các kịch bản hội thoại, thiết lập các luồng tương tác và điều kiện rẽ nhánh một cách trực quan.

Chức năng Lưu biến (variable storing) cho phép chatbot ghi nhớ các thông tin người dùng đã nhập trong cuộc hội thoại, chẳng hạn như: tên, email… Các giá trị này được lưu vào biến để sử dụng trong các bước sau của cuộc trò chuyện, tạo trải nghiệm cá nhân hóa và mạch lạc hơn. Ví dụ, nếu người dùng nhập “Tôi tên là Nam”, chatbot có thể lưu “Nam” vào biến {username} và dùng lại trong câu “Chào anh Nam, anh cần hỗ trợ gì hôm nay?”.

Chức năng Cấu hình luồng tương tác (conversation flow configuration) hỗ trợ người dùng xây dựng trình tự hội thoại theo logic đã xác định, bao gồm: (i) Thiết lập các điều kiện rẽ nhánh (if-else), ví dụ: nếu người dùng chọn “Mua hàng” thì chuyển đến kịch bản thanh toán, nếu chọn “Tư vấn” thì chuyển đến nhân viên hỗ trợ; (ii) Thiết lập luồng hội thoại có điều kiện, lặp lại vòng lặp hoặc kết thúc sớm khi mục tiêu đã đạt được; (iii) Tích hợp các thao tác điều khiển như gọi API, gửi email, hiển thị nút lựa chọn, hoặc kết nối với hệ thống CRM.

Lớp xử lý AI/NLP và tích hợp hệ thống

Lớp này là “bộ não” của chatbot thông minh không mã, chịu trách nhiệm phân tích, hiểu và phản hồi các tương tác từ người dùng một cách tự nhiên, chính xác và có ngữ cảnh. Bên cạnh đó, lớp này còn đảm nhiệm việc tích hợp với các hệ thống doanh nghiệp như: CRM, ERP, email hoặc API bên ngoài, nhằm đảm bảo chatbot không chỉ trả lời thông minh, mà còn thực hiện được các tác vụ nghiệp vụ. Các thành phần cơ bản của lớp xử lý AI/NLP bao gồm:

NLU: Là thành phần đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Nhiệm vụ chính của NLU là phân tích ý định (intent) và trích xuất thực thể (entity) từ câu nói của người dùng. Các nền tảng chatbot no-code hiện nay thường tích hợp sẵn các engine NLU như: Dialogflow, Rasa NLU, Microsoft LUIS hoặc sử dụng mô hình AI do nhà cung cấp nền tảng phát triển, cho phép người dùng huấn luyện tập dữ liệu mà không cần lập trình.

Quản lý hội thoại (Dialogue Management): Sau khi hiểu được ý định, hệ thống sẽ điều phối hội thoại thông qua trình quản lý luồng đối thoại. Phần này thường được hiển thị dưới dạng luồng kéo thả hoặc biểu đồ logic, giúp người dùng thiết kế hội thoại linh hoạt và có điều kiện mà không cần viết code.

Tăng cường truy xuất (FAQ/RAG - Retrieval-Augmented Generation): Đối với các câu hỏi thuộc nhóm kiến thức tĩnh (FAQ), chatbot có thể dùng phương pháp FAQ matching để so khớp câu hỏi với một danh sách câu hỏi mẫu và trả về câu trả lời tương ứng, hoặc dùng kết hợp tìm kiếm và sinh phản hồi (RAG) để truy xuất đoạn văn liên quan từ kho dữ liệu, sau đó sử dụng mô hình AI để sinh câu trả lời từ đoạn văn. Các nền tảng tiên tiến như ChatGPT API và RAG plugin, Pinecone và OpenAI hoặc Haystack hiện đang hỗ trợ kiểu kiến trúc này.

AI tạo sinh (Generative AI): Khác với các hệ thống dựa vào kịch bản cứng nhắc, chatbot sử dụng AI tạo sinh có thể tạo ra câu trả lời linh hoạt, tự nhiên và cá nhân hóa hơn. Công nghệ này thường sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như: OpenAI GPT, Google Gemini, Anthropic Claude…, được ứng dụng trong các tình huống như: trả lời email tự động, soạn phản hồi linh hoạt theo ngữ cảnh người dùng, viết mô tả sản phẩm… Các nền tảng chatbot không mã hiện nay như Botpress, Chatlayer.ai, Kore.ai đã tích hợp khả năng gọi API AI tạo sinh từ OpenAI hoặc Google.

Tích hợp hệ thống (API Connectors): Để giúp chatbot không chỉ trò chuyện, mà còn thực thi hành động, cần có các kết nối đến hệ thống bên ngoài như: gọi API để lấy thông tin đơn hàng, gửi OTP, cập nhật dữ liệu CRM…

Nhận diện, đánh giá và mô tả các vòng phản hồi (Analytics and Feedback Loop): Một hệ thống chatbot hiệu quả cần khả năng theo dõi, đo lường và tối ưu nhằm cải tiến chatbot liên tục.

Một số nền tảng chatbot không mã phổ biến

Trên thị trường hiện nay có rất nhiều nền tảng chatbot không mã giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai trợ lý ảo mà không cần đội ngũ kỹ thuật chuyên sâu. Những nền tảng này thường cung cấp giao diện kéo thả trực quan, hỗ trợ tích hợp đa kênh cũng như tăng cường các công nghệ AI như NLP, RAG và khả năng kết nối API linh hoạt.

Tại Việt Nam, các nền tảng được sử dụng phổ biến như: (1) FPT.AI Conversation: nền tảng chatbot tiếng Việt do FPT phát triển, hỗ trợ tiếng Việt tốt, dễ tích hợp với hệ thống nội bộ doanh nghiệp và các kênh như Zalo, Website. (2) Landbot và Tidio: được nhiều doanh nghiệp tại Việt Nam lựa chọn nhờ tính đơn giản, tích hợp nhanh vào website, tuy nhiên còn hạn chế về tiếng Việt và khả năng tùy biến NLP. (3) CustomGPT.ai: có thế mạnh tạo chatbot dựa trên dữ liệu nội bộ của doanh nghiệp, ứng dụng công nghệ RAG và GPT-4. (4) Dialogflow: mạnh về NLP, phù hợp với doanh nghiệp lớn có đội ngũ kỹ thuật, tuy nhiên không phải nền tảng hoàn toàn no-code.

Bảng: So sánh một số nền tảng chatbot không mã phổ biến

Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả

Quy trình triển khai chatbot thông minh không mã

Để chatbot thực sự phát huy hiệu quả và mang lại giá trị thiết thực, các tổ chức và doanh nghiệp cần triển khai theo một quy trình rõ ràng và có hệ thống. Quy trình gồm 7 bước cơ bản: (1) Xác định mục tiêu và phạm vi ứng dụng của chatbot; (2) Lựa chọn nền tảng no-code phù hợp; (3) Thiết kế kịch bản hội thoại và logic tương tác; (4) Huấn luyện các thành phần NLP/NLU để chatbot hiểu đúng ngữ nghĩa người dùng; (5) Tích hợp hệ thống và kết nối API với CRM hoặc cơ sở dữ liệu doanh nghiệp; (6) Kiểm thử toàn diện các kịch bản; và (7) Triển khai chính thức kết hợp theo dõi và cải tiến dựa trên phản hồi người dùng (CustomGPT.ai, 2025).

MỘT SỐ THÁCH THỨC VÀ ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP

Mặc dù chatbot không mã mở ra cơ hội lớn giúp doanh nghiệp nhanh chóng ứng dụng công nghệ AI vào hoạt động tương tác với khách hàng, quá trình triển khai thực tế vẫn đối mặt với nhiều khó khăn. Trên cơ sở đó, nhóm tác giả xác định một số thách thức và đề xuất giải pháp tương ứng như sau:

Một là, thách thức về ngôn ngữ và khả năng hiểu ngữ cảnh: Các nền tảng no-code đa phần hỗ trợ tiếng Anh tốt, nhưng khả năng xử lý ngôn ngữ tiếng Việt vẫn còn hạn chế, đặc biệt trong các trường hợp đa nghĩa và ngữ cảnh phức tạp hoặc câu nói mang tính cảm xúc và châm biếm. Do đó, cần lựa chọn các nền tảng có NLP tiếng Việt chuyên sâu như: FPT.AI, Zalo AI, hoặc tích hợp mô hình ngôn ngữ Việt từ bên thứ ba như PhoBERT. Sử dụng cơ chế huấn luyện mô hình riêng theo ngữ cảnh doanh nghiệp, kết hợp với tập dữ liệu hội thoại thực tế.

Hai là, thiếu liên kết chặt chẽ giữa thiết kế không mã và xử lý AI: Một số nền tảng no-code chỉ hỗ trợ các logic đơn giản theo dạng kịch bản (rule-based), không đủ linh hoạt để xử lý ngữ cảnh phức tạp hoặc chuyển đổi hội thoại theo thời gian thực. Do đó, nên ưu tiên chọn nền tảng có hỗ trợ hybrid model (rule-based + AI-based). Tích hợp các dịch vụ NLP mở rộng như: Dialogflow, Rasa, hoặc CustomGPT.ai thông qua API. Sử dụng kiến trúc tách lớp (modular): giao diện thiết kế (UI) và xử lý AI được phân tách rõ, giúp dễ bảo trì và mở rộng.

Ba là, khó khăn trong tích hợp hệ thống nội bộ doanh nghiệp: Việc kết nối chatbot với các hệ thống quản trị nội bộ (CRM, ERP, đơn hàng, kho hàng…) thường yêu cầu kỹ năng kỹ thuật, trong khi mục tiêu no-code là giảm phụ thuộc lập trình. Do đó, có thể sử dụng các nền tảng có hỗ trợ API Connector dạng no-code (như Zapier, Make). Với hệ thống nội bộ phức tạp, nên chuẩn hóa API trước rồi kết nối vào nền tảng chatbot. Cân nhắc triển khai mô hình “low-code” trong trường hợp cần tùy biến nâng cao.

Bốn là, khó khăn trong việc đánh giá hiệu quả và tối ưu hóa: Doanh nghiệp thường thiếu công cụ theo dõi, phân tích hiệu quả tương tác của chatbot để đưa ra điều chỉnh phù hợp. Do đó, nên ưu tiên chọn nền tảng có dashboard phân tích trực quan: số lượng người dùng, tỷ lệ phản hồi đúng, điểm hài lòng. Áp dụng mô hình feedback loop: liên tục huấn luyện lại mô hình dựa trên lịch sử tương tác và phản hồi người dùng.

Tài liệu tham khảo:

1. Adamopoulou E. and Moussiades L. (2020). Chatbots: History, Technology, and Applications, Machine Learning with Applications, 2, 100006.

2. Caldarini, G. et al. (2022). A Literature Survey of Recent Advances in Chatbots, Information, 13(1), Article 41.

3. CustomGPT.ai (2025). How to Create a No-Code Chatbot. https://customgpt.ai/how-to-create-a-no-code-chatbot/.

4. Đại Kim (2024). Doanh nghiệp nhỏ và vừa tận dụng trí tuệ nhân tạo. https://nhandan.vn/doanh-nghiep-nho-va-vua-tan-dung-tri-tue-nhan-tao-post822274.html?utm_source=chatgpt.com.

5. Gartner (2023). Magic Quadrant for Enterprise Low-Code Application Platforms. https://www.blaze.tech/post/gartners-low-code-projections-for-2023-blaze?utm_source=chatgpt.com.

6. Google Cloud (2023). Dialogflow documentation – Natural language understanding for building conversational interfaces. https://cloud.google.com/dialogflow/docs.