Bài 5 — Chấm điểm và chọn quy trình phù hợp để agent-hóa

Bạn đã có sơ đồ và con số. Giờ là quyết định khó nhất: chọn quy trình nào để agent hóa trước. Chọn sai lãng phí cả quý. Bài này cho bạn một hệ thống chấm điểm khách quan thay vì cảm tính, để xếp hạng ứng viên và bảo vệ lựa chọn trước sếp.

Vì sao tần suất cao + chi phí cao là chưa đủ

Một quy trình đắt đỏ và lặp nhiều vẫn có thể không phù hợp cho agent nếu:

• Quy tắc mờ, phụ thuộc phán đoán con người nhiều.
• Dữ liệu đầu vào lộn xộn, không cấu trúc.
• Hậu quả khi sai rất nặng (pháp lý, tài chính lớn).
• Nhiều biến thể, mỗi lần một kiểu.

Vì vậy cần một điểm số đa chiều, không chỉ ROI.

Khung chấm điểm: SUITABLE score

Chấm mỗi quy trình trên 6 tiêu chí, thang 1–5:

• Volume — tần suất cao? (5 = hàng nghìn lần/tháng)
• Cost — chi phí mỗi case cao? (5 = rất tốn)
• Rule clarity — quy tắc rõ, ít phán đoán? (5 = quy tắc cứng)
• Data readiness — đầu vào có cấu trúc, truy cập được? (5 = API/DB sạch)
• Standardization — ít variant, ổn định? (5 = gần như một luồng)
• Low risk — hậu quả sai nhẹ, dễ khôi phục? (5 = rủi ro thấp)

Điểm tổng = tổng 6 tiêu chí (tối đa 30). Nhưng có tiêu chí chặn (killer): nếu Rule clarity hoặc Data readiness ≤ 2, dù tổng cao vẫn nên hoãn — agent sẽ không hoạt động ổn.

Điểm >= 22 và khong co killer  → Lam ngay
Điểm 15-21                     → Lam sau khi cai thien data/rule
Điểm < 15 hoac co killer       → Chua phu hop, giu con nguoi

Ví dụ so sánh hai ứng viên

Dù khiếu nại pháp lý tốn tiền hơn mỗi case, Rule clarity = 2 là killer → chưa agent hóa. Duyệt hóa đơn (26 điểm, không killer) là lựa chọn đúng để làm trước.

Bảng chấm điểm dưới dạng code

def suitable_score(v, c, rule, data, std, risk):
    total = v + c + rule + data + std + risk
    killer = rule <= 2 or data <= 2
    if killer:
        return total, "HOAN - co killer"
    if total >= 22:
        return total, "LAM NGAY"
    if total >= 15:
        return total, "CAI THIEN ROI LAM"
    return total, "CHUA PHU HOP"

print(suitable_score(5, 4, 5, 4, 4, 4))  # (26, 'LAM NGAY')
print(suitable_score(3, 5, 2, 3, 2, 1))  # (16, 'HOAN - co killer')

Các bước chọn quy trình

• Lập danh sách 5–8 ứng viên từ process mining.
• Chấm mỗi ứng viên theo 6 tiêu chí SUITABLE (dùng dữ liệu thật, không đoán).
• Áp tiêu chí killer để loại ngay các ứng viên rủi ro/thiếu dữ liệu.
• Xếp hạng theo tổng điểm.
• Chọn quy trình top có ROI đã tính ở bài 4 hỗ trợ.
• Ghi rõ phần nào agent làm (happy path) và phần nào escalate cho người.

Sai lầm thường gặp

• Chỉ chấm theo ROI, bỏ qua rule clarity và data readiness — agent sẽ chết yểu vì đầu vào bẩn.
• Bỏ qua tiêu chí killer: cố agent hóa quy trình phán đoán nặng rồi phải rollback.
• Chọn quy trình lớn nhất làm đầu tiên. Nên chọn quy trình đủ lớn để đáng làm nhưng đủ đơn giản để thắng nhanh, tạo động lực và uy tín.
• Chấm điểm bằng cảm tính thay vì gắn với số liệu process mining đã đo.
• Quên định nghĩa ranh giới agent/người, khiến phạm vi phình to và dự án sa lầy.