Ứng dụng AI vào chuỗi thương mại nội địa, tạo lợi thế cạnh tranh cho hàng Việt

AI được xác định là công cụ trung tâm để xử lý khối lượng dữ liệu về sản phẩm, nhà cung cấp, tồn kho, phản hồi người dùng và logistics. Đồ họa: TT

Xây dựng hệ sinh thái thương mại nội địa hiện đại

Theo Bộ Công Thương, Chương trình không chỉ tập trung vào các biện pháp ngắn hạn để thúc đẩy sức mua mà còn hướng tới xây dựng một nền tảng thương mại hiện đại, chuẩn hóa dữ liệu và tăng năng suất tiêu dùng bền vững.

Cụ thể, năm 2025: Chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm, điểm bán, nhà cung cấp; thử nghiệm kho dữ liệu dùng chung giữa các địa phương và nền tảng TMĐT. Triển khai ứng dụng “Vietnam Goods” cho người dùng kiểm tra sản phẩm, nhận khuyến mãi và đánh giá.

Năm 2026: Mở rộng logistics thông minh, thiết lập điểm nhận hàng cộng đồng, chuẩn hóa truy xuất nguồn gốc với mã QR thống nhất. Tăng tỷ trọng bán lẻ hiện đại trở lại mốc 25% sau đại dịch.

Năm 2027: Nhân rộng bộ công cụ AI dưới mô hình “dịch vụ dùng chung” cho doanh nghiệp vừa và nhỏ. Kết nối chuẩn dữ liệu với các hệ thống quốc tế để đưa hàng Việt tiếp cận chuỗi bán lẻ toàn cầu.

Với định hướng trên, hệ sinh thái thương mại nội địa hiện đại dự kiến sẽ được vận hành trên 5 trụ cột sau:

Một là, chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm và nhà cung ứng: Hệ thống định danh sản phẩm, nhà sản xuất, điểm bán sẽ được đồng bộ với dữ liệu đăng ký kinh doanh, chất lượng sản phẩm, đo lường an toàn thực phẩm. AI sẽ dựa trên dữ liệu này để phát hiện xu hướng, cảnh báo rủi ro và theo dõi hàng lỗi.

Hai là, dự báo nhu cầu theo thời gian thực: Trí tuệ nhân tạo sẽ phân tích hóa đơn, đơn hàng online, tìm kiếm mạng xã hội để nhận diện xu hướng tiêu dùng theo địa phương, thu nhập và mùa vụ. Các thuật toán học máy giúp tối ưu cung ứng, giảm tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức.

Ba là, chuỗi cung ứng và logistics thông minh: AI được dùng để tối ưu hóa vận chuyển, phân bổ hàng hóa, bố trí kệ hàng và lên lịch làm việc tại cửa hàng nhằm tăng hiệu quả vận hành, giảm chi phí vận tải chặng cuối.

Bốn là, cá nhân hóa trải nghiệm người tiêu dùng: Các hệ thống gợi ý sản phẩm, khuyến mại cá nhân hóa, chatbot đa ngữ sẽ giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi mua sắm, đồng thời bảo đảm quyền riêng tư và minh bạch.

Năm là, chống hàng giả và truy xuất nguồn gốc: Công nghệ thị giác máy tính kết hợp blockchain giúp nhận diện hàng giả, phát hiện gian lận khuyến mãi. Mỗi sản phẩm có thể được truy xuất qua QR code, giúp người tiêu dùng kiểm tra nguồn gốc, chất lượng và lộ trình vận chuyển.

Chương trình cũng đặt ra tiêu chuẩn cao về quyền riêng tư và an toàn thông tin nguyên tắc sử dụng AI, dữ liệu cá nhân, cơ chế khiếu nại khi có lỗi thuật toán gây thiệt hại…

Giải pháp đối với từng nhóm chủ thể

Theo Bộ Công Thương, nhằm đạt mục tiêu tăng trưởng tiêu dùng 10,5 - 12% trong năm 2025, việc sử dụng dữ liệu để cân đối cung cầu, giảm chi phí logistics và tối ưu hệ thống bán lẻ sẽ là chìa khóa thúc đẩy kinh tế nội địa. Một số dự án mẫu có thể triển khai ngay như:

Thiết lập bản đồ nhu cầu tiêu dùng theo thời gian thực. Cụ thể là tích hợp dữ liệu POS, TMĐT, du lịch, thời tiết để dự báo nhu cầu tại từng phường, xã.

Xây dựng nền tảng truy xuất, QR chuẩn trên từng sản phẩm liên kết hồ sơ chất lượng, phản hồi và ưu đãi. Xây dựng bộ công cụ AI dùng chung cho doanh nghiệp nhỏ và vừa, gồm các mô-đun dự báo, gợi ý sản phẩm, phát hiện gian lận; triển khai dưới dạng cloud với hướng dẫn đơn giản.

Hình thành trung tâm thử nghiệm định giá có trách nhiệm. Thí điểm định giá động với 5 - 7 nhóm hàng thiết yếu, có hội đồng giám sát và minh bạch về biên độ giá.

Theo các chuyên gia, để triển khai thành công các dự án mẫu và Chương trình, một số khuyến nghị, đề xuất được đưa ra, cụ thể như: Các địa phương cần chọn cụm sản phẩm ưu tiên (như sản phẩm OCOP) để thí điểm truy xuất, dự báo, định giá động. Sở Công Thương thiết lập trung tâm điều phối dữ liệu, kết nối logistics và điểm bán.

Đối với doanh nghiệp sản xuất, thì cần chuẩn hóa dữ liệu sản phẩm ngay từ nhà máy; sử dụng dữ liệu phản hồi để cải tiến sản phẩm; xây dựng “sổ tay truy xuất số”.

Nhà bán lẻ và sàn TMĐT cũng cần kết nối API với kho dữ liệu, áp dụng AI dự báo nhu cầu, triển khai định giá động có kiểm soát. Làm sạch hệ thống đánh giá bằng xác minh giao dịch và đánh giá thật. Tương tự, các đơn vị logistics cần chú trọng đầu tư mở dữ liệu tuyến, kho để AI từ phía bán lẻ có thể lên kế hoạch gom chuyến; phát triển điểm nhận hàng cộng đồng để giảm chi phí vận chuyển chặng cuối.