Tuần trước, chúng tôi âm thầm ra mắt công nghệ mới quan trọng nhất trong danh mục agent chăm sóc khách hàng kể từ khi bắt đầu cách đây ba năm. Đây là một mô hình hoàn toàn mới cho Fin, được huấn luyện bởi nhóm AI của chúng tôi với tên gọi Apex — và nó hiện là model có hiệu suất cao nhất, nhanh nhất và rẻ nhất cho bài toán customer service. Nó vượt qua cả những model hàng đầu trong ngành như GPT-5.4 và Opus 4.5.
Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ về lần ra mắt này, tác động của nó đến lĩnh vực customer service agent, và quan trọng hơn, là những gì nó báo hiệu cho toàn bộ hệ sinh thái AI.
Tin tức
Fin vốn đã là agent mạnh nhất trong lĩnh vực customer service, thường xuyên đánh bại các đối thủ như Decagon hay Sierra với tỷ lệ thắng trung bình khoảng 70%. Hệ thống này hoạt động ở quy mô rất lớn, hiện xử lý gần 2 triệu yêu cầu khách hàng mỗi tuần và đang tăng trưởng theo cấp số nhân. Trong thời gian ngắn, nó đã đạt gần 100 triệu USD doanh thu định kỳ.
Tính đến tuần trước, gần như 100% các cuộc hội thoại khách hàng (tiếng Anh, chat và email) đã chạy trên Apex. Trước đây, Fin sử dụng kết hợp nhiều model, trong đó model trả lời chính thường là từ các phòng lab AI (như GPT hoặc Sonnet). Nhưng giờ đây, model lõi đó chính là Apex 1.0.
Model này cải thiện đáng kể khả năng giải quyết vấn đề so với bất kỳ model nào khác. Một khách hàng lớn trong ngành game đã tăng tỷ lệ xử lý thành công từ 68% lên 75% chỉ sau một đêm — tương đương giảm 22% các cuộc hội thoại chưa giải quyết.
Quan trọng hơn, Apex cũng nhanh hơn đáng kể, ít hallucination hơn, và rẻ hơn — những yếu tố then chốt khi triển khai ở quy mô lớn.
Đây là một thành tựu cực kỳ khó. Nó đến từ nghiên cứu nền tảng của đội ngũ AI gồm 60 người, kết hợp với dữ liệu độc quyền gồm hàng tỷ tương tác khách hàng. Hệ thống này tạo ra một vòng lặp cải tiến liên tục (flywheel), giúp model ngày càng tốt hơn theo thời gian.
Ý nghĩa với thị trường customer service
Customer service là một trong số rất ít lĩnh vực mà AI tạo sinh đã tạo ra tác động kinh tế thực sự (cùng với coding và có thể là legal).
Quy mô thị trường cực lớn khiến cạnh tranh trở nên khốc liệt. Và chúng tôi tin rằng những người chiến thắng sẽ là các công ty AI full-stack.
Khi việc xây dựng tính năng trở nên gần như miễn phí, yếu tố khác biệt sẽ nằm ở model AI bên dưới. Nếu bạn dùng cùng một model chung như mọi người, bạn sẽ không có lợi thế cạnh tranh bền vững.
Điều này đồng nghĩa các đối thủ cũng sẽ phải xây dựng model riêng. Nhưng hiện tại họ mới chỉ bắt đầu tuyển dụng nhân sự — trong khi chúng tôi đã đi trước ít nhất một năm.
Thú vị là vài năm trước, tôi từng nghĩ lợi thế sẽ nằm ở những gì xây dựng xung quanh model. Nhưng thực tế đã chứng minh điều ngược lại.
Ý nghĩa với toàn ngành AI
Trong một podcast gần đây, Andrej Karpathy đã nói:
Chúng ta sẽ thấy sự “phân hóa” của các loại trí tuệ. Không cần một model biết tất cả — mà sẽ có nhiều model nhỏ hơn, chuyên biệt cho từng nhiệm vụ.
Các frontier labs vẫn có model mạnh nhất, nhưng open-weight models đang tiến rất gần. Điều này khiến pre-training dần trở thành hàng hóa (commodity).
Cuộc chơi tiếp theo sẽ là post-training — tinh chỉnh model cho từng domain cụ thể.
Đây chính là điều chúng tôi đang làm với Apex, và cũng là xu hướng sẽ bùng nổ trong thời gian tới.
Các model tổng quát hiện tại đang “overkill” cho nhiều use case cụ thể. Trong khi đó, các model nhỏ hơn nhưng được huấn luyện chuyên sâu theo domain lại có thể vượt trội trong nhiệm vụ cụ thể — cả về hiệu suất lẫn chi phí.
Ví dụ trong customer service, các yếu tố mềm như judgment, sự thân thiện, khả năng lắng nghe… quan trọng không kém khả năng xử lý vấn đề.
Điều này tạo áp lực lớn lên các frontier labs. Họ sẽ phải tự “disrupt” chính mình bằng cách xây dựng các model chuyên biệt rẻ hơn.
Con đường duy nhất là sở hữu dữ liệu và hệ thống đánh giá (evals) đặc thù cho từng domain — thông qua partnership, M&A, hoặc tự xây dựng.
Chúng ta sẽ thấy cả ba hướng này cùng xảy ra.
Hiện tại, chúng tôi tự tin là đơn vị duy nhất trong lĩnh vực có model riêng vượt trội hoàn toàn so với phần còn lại. Và chúng tôi sẽ tiếp tục mở rộng triển khai để mang lại lợi ích cho khách hàng trên toàn cầu.