AI Retention Agent

Biến tín hiệu hủy chuyến thành quyết định giữ chân có kiểm soát

Không chỉ dự báo ai có rủi ro rời bỏ — hệ thống xác định case nào có thể can thiệp, nên xử lý bằng cách nào và ai có quyền phê duyệt.

Evidence-first

Budget-aware

Human-in-the-loop

GROUP 085

•Lê Minh Khiêm • Đinh Huy Mạnh

•Nguyễn Trần Gia Phụng • Nguyễn Văn Quân

Vì sao tôi

hủy chuyến này?

Trong 100 chuyến được đặt, bao nhiêu chuyến kết thúc trước khi khách lên xe?

Doanh nghiệp có thể biết tỷ lệ hủy.

Nhưng còn một dữ liệu quan trọng hơn:

REVIA

Đó là nơi Revia bắt đầu.

Tài xế đến

quá lâu...

Không tìm

thấy tài xế...

Giá tăng

quá cao...

Hàng nghìn lý do.

Không thể đọc thủ công ở quy mô lớn.

Thanh toán

không được...

Không hiểu lý do hủy, doanh nghiệp dễ chi sai tiền

Lý do hủy chưa được hiểu ở quy mô lớn

01

Không biết nguyên nhân gốc

Không thể đọc được pattern đủ sớm đằng sau các lần hủy.

Ngân sách giữ chân thiếu cơ sở

Voucher / ưu đãi không được phân bổ đúng theo độ nhạy cảm hoặc quy tắc.

03

Không đo được ROI thật

Đã chi tiền nhưng không có baseline, outcome hoặc attribution phù hợp.

REVIA

Hiểu lý do thật sự. Giữ chân đúng người. Tăng trưởng bền vững.

02

Vấn đề không nằm ở việc thiếu dữ liệu.

Vấn đề là dữ liệu chưa được biến thành quyết định.

RIA – AI ASSISTANT

RIA

Revia + trợ lý AI Ria

Revia phân tích và đề xuất. Ria hỗ trợ tác vụ. Con người quyết định.

Hiểu

Hiểu lý do hủy

Dự đoán

Chấm điểm rủi ro + giải thích

Hành động

Gợi ý hành động giữ chân

Làm việc cùng Tiếp thị & Châm sóc khách hàng hàng

"Nếu tăng ngân sách giữ chân thì sao?"

Ria sử dụng sức mạnh của Revia

Mô phòng kịch bản

Soạn thảo

Soạn nội dung tin nhân

REVIA – DECISION ENGINE

1

2

3

Mô phỏng

Chuẩn bị

Chuẩn bị chiên dịch

HUMAN APPROVAL

AI để xuất – Con người xác nhận trước khi thực thi

Revia khác ở chỗ nào?

Không chỉ đọc chỉ số

Insight → quyết định → hành động

Chạy trên dữ liệu thật

Phân tích trực tiếp dữ liệu của doanh nghiệp

Đo được ROI

Theo dõi kết quả sau từng can thiệp

DỮ LIỆU

Dữ liệu thật

Gợi ý triển khai hành động

HÀNH ĐỘNG

KẾT QUẢ

Kết quả & ROI đo được

1

2

3

Một vòng lặp giữ chân có thể đo lường.

DEMO

VINUNI A120K BUILD PHASE

Classical ML tạo tín hiệu; rule/policy bảo vệ quyết định; LLM chỉ giải thích trên evidence đã được kiểm soát.

​

Kiến trúc mô-đun, dễ kiểm thử và thay thế theo từng lớp

REVIA

LAYER

TECHNOLOGY

ROLE

FRONTEND

React 19 · TypeScript · Vite · Tailwind

14 màn hình phân quyền theo vai trò và giao diện trợ lý Ria

BACKEND

FastAPI · Python · Pydantic

API có kiểu dữ liệu, RBAC, nhật ký kiểm toán và phản hồi an toàn

AGENT

Ria Orchestrator · Tool Calling · LLM Abstraction

LLM AbstractionPhân loại ý định, trả lời bám dữ liệu và chuẩn bị hành động

ML

Prototype ML · Deterministic Risk · SHAP

Tạo tín hiệu rủi ro và phân loại lý do hủy; chờ kiểm chứng trên dữ liệu thật

DECISION

Addressability · Routing · Action Policy

Kết nối tín hiệu với hành động kinh doanh thông qua các quy tắc kiểm soát

DỮ LIỆU

SQLite/PostgreSQL · Quy trình CSV · SQLAlchemy

Nạp, kiểm tra, tạo đặc trưng và lưu trữ dữ liệu

CHẤT LƯỢNG

pytest · Bảo vệ chống rò rỉ · Đánh giá theo thời gian

Kiểm thử mô hình, API, lưu trữ và an toàn quyết định

VẬN HÀNH

Docker · Alembic · GitHub Actions

Nền tảng triển khai; đang tiếp tục hoàn thiện cho môi trường thực tế

​

1

VINUNI AI20K BUILD PHASE

REVIA

AI Retention Agent

THANK YOU FOR LISTENING

From insight to action — with humans in control.

REVIA • AI for measurable, controlled retention