By Jaime Tsao    Photo：CANVA

Giới thiệu

Dưới tác động của toàn cầu hóa và nền kinh tế số, ngành giao nhận vận tải quốc tế đang trải qua quá trình chuyển đổi sâu rộng từ mô hình vận hành thủ công truyền thống sang số hóa thông minh. Là đầu mối kết nối chủ hàng, hãng vận tải, cơ quan hải quan và nhiều bên liên quan khác, các doanh nghiệp giao nhận đang phải đối mặt với hàng loạt thách thức như chuỗi cung ứng ngày càng phức tạp, nhu cầu khách hàng đa dạng hơn và mức độ cạnh tranh trên thị trường ngày càng cao.

Trí tuệ nhân tạo (AI), với khả năng xử lý dữ liệu, nhận diện mẫu và hỗ trợ ra quyết định tự động, đang mở ra một hướng tiếp cận mới để giải quyết các điểm nghẽn trong ngành. Từ tự động hóa xử lý đơn hàng, tối ưu hóa tuyến vận chuyển, cảnh báo rủi ro chính xác đến cá nhân hóa dịch vụ khách hàng, AI đang dần thâm nhập vào hầu hết các khâu của hoạt động giao nhận vận tải quốc tế.

AI vì thế đang trở thành một trong những công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả vận hành, kiểm soát chi phí và tăng khả năng cạnh tranh. Bài viết này sẽ hệ thống hóa các nhóm công cụ AI có thể ứng dụng trong ngành giao nhận vận tải quốc tế, đồng thời phân tích các tình huống sử dụng, giá trị mang lại và xu hướng phát triển trong tương lai.

I. Công cụ xử lý chứng từ thông minh và tự động hóa

Hoạt động giao nhận vận tải quốc tế liên quan đến khối lượng chứng từ rất lớn, bao gồm booking note, vận đơn, tờ khai hải quan, hóa đơn và nhiều loại tài liệu khác. Việc nhập liệu thủ công theo phương thức truyền thống vừa tốn thời gian, vừa dễ xảy ra sai sót, từ đó trở thành một trong những điểm nghẽn ảnh hưởng đến tốc độ xử lý nghiệp vụ.

Các công cụ xử lý chứng từ thông minh sử dụng AI, kết hợp công nghệ nhận dạng ký tự quang học (OCR), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và machine learning, có thể tự động trích xuất, kiểm tra và nhập dữ liệu từ chứng từ, qua đó cải thiện đáng kể hiệu suất và độ chính xác trong xử lý nghiệp vụ.

1. OCR thông minh tích hợp công nghệ RAG

Các công cụ OCR thông minh được xây dựng trên công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG) không chỉ có khả năng nhận dạng chính xác nội dung từ nhiều định dạng như PDF, hình ảnh và tài liệu viết tay, mà còn có thể kết nối với cơ sở tri thức nội bộ của doanh nghiệp và cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn ngành để tự động kiểm tra tính đầy đủ và phù hợp của thông tin.

Ví dụ, khi xử lý một vận đơn có các điều khoản bằng nhiều ngôn ngữ, hệ thống có thể tự động nhận diện và dịch các nội dung quan trọng, đồng thời đối chiếu với cơ sở dữ liệu quy định của Tổ chức Hàng hải Quốc tế (IMO) để phát hiện điểm không nhất quán và đưa ra cảnh báo.

Theo trường hợp được nêu, sau khi triển khai công cụ này, một doanh nghiệp giao nhận hàng đầu đã nâng hiệu suất xử lý chứng từ thêm 70% và giảm tỷ lệ sai sót xuống dưới 0,1%.

2. Hệ thống tự động tạo và luân chuyển chứng từ

Hệ thống AI tự động tạo chứng từ có thể dựa trên thông tin đơn hàng và các quy tắc nghiệp vụ để tạo ra các chứng từ tiêu chuẩn đáp ứng yêu cầu của từng quốc gia và khu vực. Thông qua giao diện API, dữ liệu cũng có thể được đồng bộ theo thời gian thực với hệ thống của hãng tàu, hãng vận chuyển và cơ quan hải quan.

Ví dụ, trong quá trình lập tờ khai hải quan, hệ thống có thể tự động tổng hợp thông tin hàng hóa, điều kiện thương mại, dữ liệu người gửi và người nhận, hỗ trợ phân loại hàng hóa, tính thuế theo mã hải quan và tự động điền các trường dữ liệu cần thiết trên tờ khai.

Trong lĩnh vực giao nhận phục vụ thương mại điện tử xuyên biên giới, loại hệ thống này có thể xử lý hàng chục nghìn đơn hàng mỗi ngày, góp phần nâng cao tốc độ thông quan.

II. Công cụ AI cho quản lý vận tải và tối ưu hóa tuyến đường

Quản lý vận tải là một trong những mắt xích cốt lõi của hoạt động giao nhận quốc tế, bao gồm nhiều quyết định phức tạp như lựa chọn hãng vận tải, lập kế hoạch tuyến đường, đàm phán cước và theo dõi hàng hóa trong quá trình vận chuyển.

Bằng cách tích hợp dữ liệu giao thông theo thời gian thực, thông tin thời tiết, biến động giá cước thị trường và nhiều nguồn dữ liệu khác, các công cụ AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng phương án vận tải phù hợp hơn, cân bằng giữa chi phí, thời gian vận chuyển và chất lượng dịch vụ.

1. Hệ thống quản lý vận tải TMS phát triển theo hướng AI-native

Một ví dụ là Nuvo AI do Nuvocargo phát triển. Hệ thống TMS theo hướng AI-native này triển khai hơn 12 AI agent, bao phủ trên 70% các điểm tiếp xúc nghiệp vụ, từ điều phối đơn hàng đến quyết toán cước vận tải.

Dựa trên dữ liệu vận tải lịch sử và điều kiện thị trường theo thời gian thực, hệ thống có thể hỗ trợ lựa chọn hãng vận tải phù hợp, đàm phán giá cước và cung cấp khả năng hiển thị xuyên suốt quá trình vận chuyển thông qua dữ liệu GPS.

Theo trường hợp được đề cập, sau khi sử dụng hệ thống này, một doanh nghiệp sản xuất đã giảm 15% chi phí vận tải và tiết kiệm hơn 8 triệu USD chi phí phần mềm mỗi năm.

2. Công cụ lập kế hoạch tuyến đường và dự đoán ETA thông minh

Các công cụ lập kế hoạch tuyến đường bằng AI kết hợp thuật toán nghiên cứu vận hành và mô hình machine learning, có thể xem xét đồng thời nhiều yếu tố như khoảng cách vận chuyển, chi phí nhiên liệu, hiệu quả thông quan và rủi ro thời tiết để đề xuất tuyến đường phù hợp cho từng phương thức vận tải như đường biển, đường hàng không và đường bộ.

Trong lĩnh vực dự đoán ETA, giải pháp Smart ETA của DHL sử dụng AI tạo sinh để kết nối với cơ sở tri thức logistics toàn cầu, từ đó hỗ trợ dự báo thời gian đến dự kiến ở cả giai đoạn lập kế hoạch và trong quá trình vận chuyển. Điều này giúp doanh nghiệp giao nhận phát hiện sớm nguy cơ chậm trễ và điều chỉnh kế hoạch chuỗi cung ứng chủ động hơn.

III. Công cụ AI cho khả năng hiển thị chuỗi cung ứng và cảnh báo rủi ro

Toàn cầu hóa và mức độ phức tạp ngày càng cao của chuỗi cung ứng quốc tế khiến công tác quản trị rủi ro trở nên khó khăn hơn. Các sự kiện như thiên tai, xung đột địa chính trị hoặc ùn tắc cảng có thể bất ngờ làm kéo dài thời gian vận chuyển và gia tăng chi phí.

Các công cụ hiển thị chuỗi cung ứng và cảnh báo sớm dựa trên AI có thể thu thập, phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn theo thời gian thực, cung cấp cái nhìn tổng thể về chuỗi cung ứng và hỗ trợ doanh nghiệp chuyển từ phản ứng bị động sang quản trị rủi ro chủ động.

1. Nền tảng Supply Chain Control Tower

Nền tảng AI Supply Chain Control Tower tích hợp dữ liệu từ hệ thống nội bộ doanh nghiệp, hãng vận tải, nhà cung cấp dịch vụ logistics bên thứ ba và nhiều nguồn khác để xây dựng hệ thống giám sát trực quan xuyên suốt từ mua hàng, vận chuyển, kho bãi đến phân phối.

Thông qua các quy tắc cảnh báo được thiết lập trước và mô hình machine learning, nền tảng có thể nhận diện theo thời gian thực các sự kiện bất thường như ùn tắc cảng, hủy chuyến bay hoặc hư hỏng hàng hóa, sau đó tự động gửi cảnh báo và đề xuất phương án thay thế.

Theo trường hợp được nêu, nền tảng Control Tower của một doanh nghiệp giao nhận đa quốc gia có thể cảnh báo trước hơn 95% sự kiện rủi ro và giúp giảm 30% mức tổn thất trung bình do chậm trễ.

2. Công cụ dự báo và mô phỏng rủi ro thông minh

Các công cụ dự báo rủi ro sử dụng dữ liệu lớn và deep learning có thể phân tích các sự cố gián đoạn chuỗi cung ứng trong quá khứ kết hợp với biến động thị trường hiện tại để dự đoán loại rủi ro, xác suất xảy ra và phạm vi ảnh hưởng có thể phát sinh trong tương lai.

Các công cụ này còn hỗ trợ chức năng “what-if analysis”, cho phép doanh nghiệp mô phỏng nhiều kịch bản khác nhau, chẳng hạn như Kênh đào Suez bị tắc nghẽn hoặc thay đổi chính sách thương mại Trung Quốc - Hoa Kỳ, từ đó đánh giá ảnh hưởng đến chi phí và thời gian vận chuyển để xây dựng phương án ứng phó trước.

Trong cuộc khủng hoảng Biển Đỏ năm 2025, theo trường hợp được đề cập, một doanh nghiệp giao nhận đã sử dụng công cụ dạng này để điều chỉnh tuyến vận chuyển trước, tránh được thiệt hại tiềm tàng hơn 20 triệu USD.

IV. Công cụ AI cho dịch vụ khách hàng và hỗ trợ bán hàng

Trong bối cảnh nhu cầu khách hàng ngày càng đa dạng, doanh nghiệp giao nhận không chỉ cần cung cấp dịch vụ nhanh và cá nhân hóa hơn mà còn phải nâng cao khả năng tìm kiếm khách hàng và chuyển đổi cơ hội kinh doanh của đội ngũ sales.

Thông qua tương tác thông minh, phân tích hồ sơ khách hàng và dự báo bán hàng, AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng mô hình dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm, tăng mức độ gắn kết và nâng cao khả năng phát triển thị trường.

1. Chatbot dịch vụ khách hàng thông minh đa ngôn ngữ

Các chatbot đa ngôn ngữ tích hợp NLP và công nghệ dịch máy có thể hỗ trợ khách hàng 24/7, cung cấp các dịch vụ tiêu chuẩn như tra cứu giá cước, theo dõi lô hàng và kiểm tra trạng thái chứng từ.

Chatbot cũng có khả năng hiểu ngữ cảnh, từ đó đưa ra đề xuất cá nhân hóa dựa trên lịch sử trao đổi với từng khách hàng.

Theo thông tin được nêu, chatbot thông minh của CargoAi hỗ trợ 12 ngôn ngữ, có thể xử lý yêu cầu tra cứu giá cước của khách hàng trong vòng 30 giây và giúp mức độ hài lòng của khách hàng tăng 40%.

2. Trợ lý bán hàng AI và công cụ phân tích khách hàng

Trợ lý bán hàng AI có thể phân tích dữ liệu đơn hàng trong quá khứ, lịch sử tương tác và xu hướng thị trường để xây dựng hồ sơ khách hàng và đề xuất các cơ hội bán hàng phù hợp cho đội ngũ kinh doanh.

Công cụ cũng có thể tự động tạo phương án báo giá và đề xuất vận chuyển được cá nhân hóa, giúp nhân viên sales nâng cao hiệu quả đàm phán.

Theo một trường hợp ứng dụng trong doanh nghiệp giao nhận, trợ lý bán hàng AI đã giúp tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng tăng 25% và rút ngắn chu kỳ bán hàng trung bình 18%.

V. Công cụ AI chuyên biệt cho vận tải hàng không

Vận tải hàng không là một mảng quan trọng trong giao nhận vận tải quốc tế, có đặc điểm yêu cầu cao về thời gian, quy định phức tạp và giá trị hàng hóa tương đối lớn.

Các công cụ AI chuyên biệt do Hiệp hội Vận tải Hàng không Quốc tế (IATA) và các doanh nghiệp trong ngành phát triển đang cung cấp những giải pháp riêng cho các vấn đề đặc thù của hàng hóa hàng không.

1. Công cụ cơ sở tri thức IATA AI SME

Công cụ AI Subject Matter Expert (AI SME) do IATA phát triển hỗ trợ cả nền tảng web và thiết bị di động.

Nhân viên vận hành chỉ cần đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên để nhanh chóng truy xuất thông tin liên quan từ các tài liệu về hàng hóa và an toàn của IATA.

Hiện công cụ được áp dụng cho Dangerous Goods Regulations (DGR) và IATA Cargo Handling Manual (ICHM), có thể cung cấp câu trả lời trong vòng vài giây, qua đó hỗ trợ đội ngũ vận hành nâng cao hiệu quả quản lý tuân thủ và tốc độ ra quyết định.

2. Công cụ ghép nối tải cung ứng hàng không và tối ưu hóa giá cước

Các công cụ AI hỗ trợ ghép nối năng lực vận tải hàng không có thể tích hợp dữ liệu chuyến bay toàn cầu, tình trạng tải cung ứng và nhu cầu thị trường để cung cấp dịch vụ đặt chỗ và tối ưu hóa giá cước theo thời gian thực.

Dựa trên các mô hình machine learning, hệ thống còn có thể dự báo biến động cung cầu tải hàng, giúp doanh nghiệp lựa chọn thời điểm phù hợp để giữ chỗ và tiếp cận mức cước cạnh tranh hơn.

Theo trường hợp được đề cập, sau khi sử dụng công cụ này, một doanh nghiệp giao nhận hàng không đã tăng tỷ lệ đặt chỗ thành công thêm 30% và giảm chi phí vận tải trung bình 10%.

VI. Chiến lược triển khai và xu hướng tương lai của công cụ AI

Mặc dù AI có thể mang lại giá trị đáng kể cho ngành giao nhận vận tải quốc tế, doanh nghiệp vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong quá trình triển khai, bao gồm tích hợp dữ liệu, nguồn nhân lực và chuyển đổi tổ chức.

Để triển khai AI hiệu quả, doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược có hệ thống:

1. Ưu tiên quản trị dữ liệu: Xây dựng tiêu chuẩn dữ liệu thống nhất và nền tảng tích hợp để loại bỏ tình trạng dữ liệu bị phân mảnh giữa các bộ phận, bảo đảm công cụ AI có nguồn dữ liệu đầu vào chất lượng và được chuẩn hóa.
2. Phát triển và thu hút nhân lực: Đào tạo đội ngũ vừa hiểu nghiệp vụ giao nhận vận tải vừa có kiến thức về AI, đồng thời hợp tác với các trường đại học và doanh nghiệp công nghệ để bổ sung nguồn lực kỹ thuật bên ngoài.
3. Bắt đầu từ quy mô nhỏ và cải tiến nhanh: Ưu tiên triển khai thí điểm tại những khâu có vấn đề rõ ràng nhất, sau đó liên tục điều chỉnh và cải thiện công cụ dựa trên kết quả thực tế.
4. Xây dựng mô hình cộng tác giữa con người và AI: Xem AI là công cụ hỗ trợ con người, thiết kế quy trình làm việc kết hợp để tận dụng khả năng sáng tạo và phán đoán của con người cùng với lợi thế về tốc độ và xử lý dữ liệu của AI.

Trong tương lai, các công cụ AI trong ngành giao nhận vận tải quốc tế có thể phát triển theo những hướng sau:

• AI tạo sinh được ứng dụng sâu rộng hơn: Generative AI sẽ được sử dụng nhiều hơn trong tạo chứng từ, thiết kế phương án logistics và giao tiếp với khách hàng, mở rộng từ xử lý dữ liệu sang hỗ trợ tạo nội dung.
• Tích hợp AI đa phương thức: Các công cụ AI kết hợp văn bản, hình ảnh, video và dữ liệu cảm biến sẽ hỗ trợ nhận diện hàng hóa, đánh giá rủi ro và hiểu bối cảnh vận hành chính xác hơn.
• Sự phát triển của các mô hình AI chuyên ngành: Các mô hình AI chuyên biệt dành cho ngành giao nhận vận tải quốc tế sẽ tiếp tục xuất hiện, được đào tạo với kiến thức nghiệp vụ chuyên sâu và phù hợp hơn với các tình huống thực tế trong ngành.
• Kết hợp Blockchain và AI: Việc kết hợp công nghệ blockchain với AI có thể hỗ trợ chia sẻ dữ liệu chuỗi cung ứng đáng tin cậy và tự động thực thi hợp đồng thông minh, từ đó tăng tính minh bạch và hiệu quả phối hợp giữa các bên.

Kết luận

Trí tuệ nhân tạo đang từng bước định hình lại môi trường cạnh tranh của ngành giao nhận vận tải quốc tế và mở ra nhiều cơ hội phát triển mới cho doanh nghiệp.

Từ xử lý chứng từ cơ bản đến tối ưu hóa chuỗi cung ứng phức tạp, từ dịch vụ khách hàng tiêu chuẩn hóa đến quản trị rủi ro chủ động, AI đang trở thành một công cụ quan trọng giúp các doanh nghiệp giao nhận nâng cao năng lực cạnh tranh.

Tuy nhiên, giá trị của AI không thể được hiện thực hóa chỉ trong thời gian ngắn. Doanh nghiệp cần có sự chuẩn bị đồng bộ về quản trị dữ liệu, phát triển nhân lực và chuyển đổi mô hình tổ chức.

Trong tương lai, những doanh nghiệp có khả năng ứng dụng AI phù hợp với nghiệp vụ thực tế và xây dựng hiệu quả mô hình cộng tác giữa con người và công nghệ sẽ có nhiều lợi thế hơn trong cạnh tranh toàn cầu, đồng thời có thể cung cấp cho khách hàng các giải pháp giao nhận vận tải quốc tế hiệu quả, thông minh và đáng tin cậy hơn.

Chúng tôi rất cảm kích nếu bạn có thể chia sẻ blog của TGL với bạn bè của mình, những người quan tâm đến thông tin thị trường trực tiếp về ngành Logistics - Chuỗi cung ứng và các sự kiện kinh tế cập nhật khác.