Hệ thống thông minh giúp ngăn chặn “thảm họa truyền thông” cho các doanh nghiệp

Trong thời đại mà Internet và mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của nhiều người, trong đó hơn 1/3 dân số Việt Nam đang sở hữu ít nhất một tài khoản Facebook, thì việc giám sát những thông tin liên quan đến tổ chức, doanh nghiệp, cá nhân dần trở thành một nhiệm vụ sống còn trong quy trình kiểm soát và xử lý khủng hoảng truyền thông.

Khi mà ai cũng có thể đưa thông tin lên mạng, nguy cơ nảy sinh khủng hoảng truyền thông luôn thường trực trên đầu mọi tổ chức, doanh nghiệp, cá nhân, tương quan với mức độ nổi tiếng của các tổ chức, doanh nghiệp, cá nhân trong xã hội.

SMCC giúp các doanh nghiệp biết được khách hàng đang nói gì về mình trên các phương tiện truyền thông để có chính sách hợp lý

Khủng hoàng truyền thông xảy ra đồng nghĩa với việc sụt giảm doanh thu, giảm giá trị vốn hóa công ty trên thị trường chứng khoán, và giảm niềm tin của khách hàng. Việc nhận diện sớm các rủi ro khủng hoảng sẽ giúp các doanh nghiệp kịp thời đưa ra các kịch bản ứng phó kịp thời, với chi phí thấp hơn nhiều lần so với chi phí xử lý khủng hoảng truyền thông...

Để giảm thiểu tối đa những rủi ro có thể xảy ra, đồng thời vạch ra trước các phương thức phản ứng, bất cứ tổ chức, doanh nghiệp, cá nhân nào có tương tác truyền thông tới xã hội cũng cần một kế hoạch quản lý hình ảnh, danh tiếng trực tuyến rõ ràng và chi tiết. Hệ thống SMCC của Công ty CP Công nghệ chọn lọc thông tin (InfoRe) ra đời để giải quyết vấn đề này.

SMCC là hệ thống phân tích thống kê thông tin trên mạng xã hội duy nhất ở Việt Nam có đầy đủ chức năng của một hệ thống phần mềm dịch vụ SaaS (Software as a Service) và là hệ thống duy nhất sử dụng các kĩ thuật Deep Learning tiên tiến để xử lý văn bản Tiếng Việt.

SMCC tự động thu thập thông tin mới từ các nguồn xuất bản nội dung đều đặn như báo - trang tin điện tử, diễn đàn mạng, các blog và mạng xã hội. Riêng với mạng xã hội, SMCC khai thác chủ yếu dữ liệu từ Facebook.com, mạng xã hội được sử dụng phổ biến nhất hiện nay tại Việt Nam. Từng nội dung từ các nguồn thông tin này được thu thập và phân tích ngữ nghĩa để phân loại, thống kê nội dung ấy đề cập tới đối tượng (nhân vật, thương hiệu, địa danh...) nào, với sắc thái tình cảm ra sao (rất tích cực, tương đối tích cực, rất tiêu cực, tương đối tiêu cực hay trung tính)...

Cuối cùng, các thông tin được lưu trữ song song trên một hệ thống máy tìm kiếm tốc độ cao và một cơ sở dữ liệu cỡ lớn, phục vụ mọi mục đích truy xuất, tìm hiểu, theo dõi, giám sát thông tin của người sử dụng, làm nền tảng dữ liệu cho các phép toán thống kê trong hệ thống SMCC và hỗ trợ tích hợp dữ liệu với các hệ thống khác. Dữ liệu được Hệ thống quản trị trích xuất từ máy tìm kiếm với các yêu cầu tùy ý, cho phép cung cấp dịch vụ cho trên 10 nghìn người sử dụng với các nhu cầu phân tích thông tin không hạn chế.

Được xây dựng theo tiêu chuẩn phần mềm dịch vụ SaaS nên SMCC đáp ứng được với mọi quy mô tổ chức, doanh nghiệp. Từ các doanh nghiệp SME tới các tổng công ty, tập đoàn lớn sử dụng SMCC để phục vụ trong tiếp thị, quan hệ công chúng, quản trị thương hiệu – khủng hoảng, chăm sóc khách hàng; hay các tổ chức, đơn vị nhà nước sử dụng trong công tác hành chính, và an ninh quốc phòng.

Tuy nhiên, một hạn chế mà SMCC vẫn còn gặp phải, đó là mặc dù công nghệ Deep Learning được sử dụng trong SMCC để phân tích ngữ nghĩa tiếng Việt dù là hiện đại nhất về công nghệ, nhưng độ chính xác của kết quả phân tích vẫn chỉ đạt ở mức độ trên 80%, một phần do sự phức tạp và đa dạng của ngôn ngữ tiếng Việt.

Trong tương lai gần, nhóm tác giả sẽ tiếp tục mở rộng hệ thống phân tích SMCC sang các ngôn ngữ khác như tiếng Thái, Indonesia, và Malaysia để đưa SMCC ra quốc tế.

Trước những ưu điểm và nhận thấy tiềm năng của Hệ thống phân tích ngữ nghĩa và quản trị tương tác mạng xã hội SMCC, Hội đồng Giám khảo Giải thưởng Nhân tài Đất Việt đã chọn đây là một trong 10 sản phẩm “Công nghệ Thông tin triển vọng” để lọt vào vòng Chung khảo của Giải thưởng Nhân tài Đất Việt năm nay, để cùng các sản phẩm khác tranh tài vào ngày 19/11 tới đây.