Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện diện trong hầu hết mọi hành trình của người tiêu dùng: từ nộp đơn vay vốn, nâng hạn mức tín dụng, xem gợi ý sản phẩm cho đến những nội dung cá nhân hóa trên bảng tin mạng xã hội. Với doanh nghiệp, đây là dấu hiệu của sự tiến bộ. Nhưng với người dùng, đó lại là nguồn cơn của những nỗi lo âu thầm lặng. Họ cảm thấy “hệ thống biết tuốt mọi thứ” nhưng chẳng bao giờ giải thích điều gì.

Tại Tanika, khi làm việc với các tổ chức trong lĩnh vực Fintech, thương mại điện tử và dịch vụ số, chúng tôi nhận thấy một quy luật ngày càng rõ nét: Rào cản lớn nhất không nằm ở việc AI có hoạt động hay không, mà là người dùng có đủ tin tưởng nó hay không. Đó là lý do tại sao AI có thể giải thích (Explainable AI – XAI) đang trở thành trụ cột cốt lõi trong cách chúng tôi thiết kế và triển khai các hệ thống AI cho sản phẩm B2C. Thách thức thực sự không chỉ là độ chính xác về mặt kỹ thuật; mà là làm sao để người dùng phổ thông hiểu đủ về cách AI vận hành, giúp họ cảm thấy mình được tôn trọng và nắm quyền kiểm soát.

1. Nguồn cơn thực sự của nỗi sợ
Đa số mọi người không sợ AI. Họ chỉ sợ những gì mình không hiểu.

Khi ai đó nói rằng họ sợ AI, hiếm khi họ sợ các mô hình toán học thuần túy. Cái họ sợ là những quyết định “vô hình” đang tác động trực tiếp đến ví tiền, cơ hội và trải nghiệm của họ mà không có một lời giải đáp “tại sao” thỏa đáng. Nỗi sợ này càng bị phóng đại trong bối cảnh tiêu dùng, nơi người dùng thường không có cơ hội thứ hai để thắc mắc hay thương lượng về kết quả.

Hãy thử nhìn vào vài tình huống đời thường: Một người dùng đăng ký thẻ tín dụng và bị từ chối chỉ sau vài giây với một thông báo chung chung. Một khách hàng thấy giá sản phẩm thay đổi xoành xoạch mà không hiểu liệu mô hình định giá đó có công bằng hay không. Một ứng viên ứng tuyển việc làm nhưng không bao giờ nhận được phản hồi sau bước lọc hồ sơ tự động. Những kịch bản này không hẳn là kết quả của một AI sai lệch, nhưng chúng tạo ra cảm giác về một “bức màn đen” thiếu minh bạch và không thể dự đoán.

Nghiên cứu tâm lý học đã chỉ ra rằng con người dễ dàng chấp nhận những kết quả tiêu cực hơn nếu họ hiểu được lý do đằng sau đó. Nói cách khác, một quyết định minh bạch thường được coi là công bằng hơn một quyết định có vẻ “tốt hơn” nhưng hoàn toàn mù mờ. Với doanh nghiệp, đây là một bài học đắt giá: Một hệ thống AI “hộp đen” có thể tối ưu hóa các chỉ số trong ngắn hạn, nhưng nó sẽ âm thầm bào mòn niềm tin, làm tăng lượng khiếu nại và đẩy khách hàng về phía những đối thủ minh bạch hơn.

2. AI có thể giải thích (XAI) thực sự thay đổi điều gì?
XAI không có nghĩa là phơi bày mã nguồn độc quyền hay mọi chi tiết kỹ thuật phức tạp. Nó đơn giản là cung cấp mức độ lập luận phù hợp cho từng đối tượng: từ người dùng cuối, đội ngũ hỗ trợ khách hàng cho đến các cơ quan quản lý. Trên thực tế, XAI tạo ra một lớp chuyển đổi quan trọng giữa kết quả thô của máy tính và sự thấu hiểu của con người.

Trong mô hình B2C, XAI giúp trả lời ba câu hỏi quan trọng nhất:

“Yếu tố nào quan trọng nhất dẫn đến quyết định này?”

“Tại sao hệ thống lại quyết định như vậy trong trường hợp cụ thể của tôi?”

“Tôi cần làm gì khác đi để có kết quả tốt hơn trong tương lai?”

Khi hệ thống có thể đưa ra câu trả lời rõ ràng, AI sẽ không còn giống như một “vị tiên tri” đầy bí ẩn mà trở thành một cộng sự minh bạch, làm việc dựa trên các quy tắc nhất định.

Ví dụ: Trong việc xét duyệt tín dụng, một mô hình AI truyền thống chỉ trả về kết quả “Từ chối”. Ngược lại, hệ thống tích hợp XAI có thể chỉ ra rằng: tỷ lệ nợ trên thu nhập cao và lịch sử tín dụng ngắn là hai nguyên nhân chính. Thậm chí, nó có thể gợi ý việc cải thiện các biến số này sẽ giúp tăng khả năng được phê duyệt. Kết quả vẫn vậy, nhưng trải nghiệm thì hoàn toàn khác biệt: Một bên để lại sự bối rối và bực bội; một bên đưa ra cho người dùng một lộ trình để hành động.

3. Giảm bớt lo âu thông qua sự minh bạch
Mục tiêu cốt lõi của XAI hướng tới con người là: giảm bớt lo âu bằng cách tăng cường sự thấu hiểu. Khi biết hệ thống đang làm gì và tại sao, con người cảm thấy mình có quyền kiểm soát hơn, ngay cả khi kết quả không như ý muốn.

Để đạt được điều này, có một vài nguyên tắc thiết kế quan trọng:

Ngôn ngữ đời thường: Các lời giải thích phải được viết bằng ngôn ngữ dễ hiểu, tránh thuật ngữ kỹ thuật. Thay vì nói “Mô hình Gradient-boosted đã chấm điểm dưới ngưỡng”, hãy nói rằng “Các khoản chậm thanh toán gần đây đã ảnh hưởng đáng kể đến điểm số của bạn”.

Tính hành động: Người dùng phản hồi tốt hơn khi họ biết mình có thể điều chỉnh điều gì. Trong tài chính, đó là gợi ý về tỷ lệ nợ; trong thương mại điện tử, đó là cho phép người dùng tùy chỉnh sở thích để thấy gợi ý thay đổi ra sao.

Tính nhất quán: Sự minh bạch không chỉ nằm ở trang Câu hỏi thường gặp (FAQ). Nó phải xuất hiện đồng bộ trên mọi điểm chạm: từ giao diện ứng dụng, email cho đến kịch bản của nhân viên hỗ trợ.

4. Từ “Hộp đen” đến “Hộp kính”
Đối với các doanh nghiệp B2C, AI không còn là một lựa chọn thêm thắt. Nó là động cơ vận hành việc xét duyệt tín dụng, cá nhân hóa và hỗ trợ khách hàng ở quy mô lớn. Câu hỏi chiến lược lúc này không phải là “có nên dùng AI hay không”, mà là “làm thế nào để AI trở nên đáng tin cậy”.

XAI chính là câu trả lời. Nó giúp doanh nghiệp giảm bớt những “ma sát ngầm” từ sự hoài nghi của khách hàng, đồng thời xây dựng một thương hiệu khác biệt dựa trên sự trách nhiệm và tôn trọng người dùng.

Với Tanika AI, chúng tôi tin rằng AI không nên là một bí ẩn mà khách hàng phải “cắn răng” chấp nhận. Nó phải là một phần thông minh, dễ hiểu của trải nghiệm mà con người có thể thực sự đặt niềm tin. Suy cho cùng, con đường dẫn đến AI có trách nhiệm không chỉ nằm ở những mô hình mạnh mẽ hơn, mà là làm cho chúng đủ dễ hiểu để người dùng cảm thấy an tâm khi chung sống cùng chúng mỗi ngày.