# AI trong bán lẻ: Chuyển dịch từ thử nghiệm sang hiệu quả kinh doanh thực tế

- Nguồn: CafeF Kinh tế số
- Thời gian phát hành: 2026-09-24 13:29 (giờ Việt Nam)
- Điểm AI: 85/100
- Link AIHOT.vn: https://aihot.vn/items/60a6ddc7675d6ede
- Link gốc: https://cafef.vn/ai-trong-phan-phoi-ban-le-tu-bai-toan-thu-nghiem-den-gia-tri-do-dem-duoc-188260924132938371.chn

## Tóm tắt AI

Thay vì chỉ dừng lại ở các dự án thí điểm, AI trong bán lẻ cần được tích hợp vào quy trình vận hành quy mô lớn để tạo ra những giá trị kinh doanh đo lường được.

## Thân bài

Hàng trăm dự án AI đang được các doanh nghiệp thử nghiệm, nhưng chỉ khi công nghệ được đưa vào vận hành trên dữ liệu thực và các quy trình quy mô lớn, hiệu quả của AI mới có thể được kiểm chứng bằng những chỉ số kinh doanh cụ thể.

Trong bối cảnh doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), một câu hỏi đang ngày càng trở nên rõ ràng hơn: AI có thực sự tạo ra giá trị sau khi vận hành hay chỉ dừng lại ở các mô hình thử nghiệm?

Vừa qua, tại Hội thảo Chuyển đổi số trong sản xuất - phân phối - bán lẻ và ứng dụng AI do Tổng công ty Giải pháp doanh nghiệp Viettel (Viettel Solutions) tổ chức, câu chuyện chuyển từ “AI có thể làm gì” sang “AI đã tạo ra kết quả gì” đã nhận được sự quan tâm đặc biệt từ các doanh nghiệp và chuyên gia.

Theo chia sẻ tại hội thảo, một số thống kê trên thị trường cho thấy tỷ lệ dự án AI triển khai thành công vẫn ở mức thấp. Khoảng cách giữa một mô hình AI hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm và một hệ thống tạo ra giá trị trong vận hành thực tế vẫn là thách thức lớn đối với doanh nghiệp.

Trong lĩnh vực phân phối bán lẻ, khoảng cách này có thể được nhìn thấy qua những chỉ số rất cụ thể như lượng hàng tồn kho, độ chính xác trong nhận diện hình ảnh tại điểm bán, năng lực xử lý đơn hàng hay hiệu quả của đội ngũ bán hàng.

![](https://cafefcdn.com/203337114487263232/2026/9/24/ai-thuc-chien-thay-doi-nganh-ban-lehtml30497764-1790231343324-1790231344078288691319.jpg)

Đưa AI vào vận hành, bài toán không chỉ nằm ở công nghệ

Theo ông Trần Xuân An, Giám đốc Trung tâm Sản phẩm bán lẻ, Viettel Solutions, thách thức của doanh nghiệp không còn nằm ở việc xác định AI có thể làm gì, mà ở việc lựa chọn đúng bài toán, đánh giá mức độ sẵn sàng của dữ liệu và xác định vai trò phù hợp của AI trong quy trình vận hành.

Đặc biệt với lĩnh vực phân phối, bán lẻ, dữ liệu thường phân tán trên nhiều hệ thống như ERP, DMS, CRM và logistics. Nếu dữ liệu chưa được liên thông, chuẩn hóa, mô hình AI dù hoạt động tốt trong thử nghiệm vẫn có thể bị hạn chế khi triển khai thực tế.

Từ góc nhìn của một doanh nghiệp có nhiều năm triển khai các hệ thống công nghệ, ông Nguyễn Đức Hạnh, Giám đốc Công nghệ thông tin, Công ty cổ phần Tập đoàn Thiên Long đánh giá với các dự án chuyển đổi số và AI, tiêu chí không chỉ là hệ thống đã được triển khai, mà còn là giá trị kinh doanh mà hệ thống đó tạo ra.

![](https://cafefcdn.com/203337114487263232/2026/9/24/ai-thuc-chien-thay-doi-nganh-ban-lehtml48df17ac-1790231345000-17902313452112044635340.jpg)

Theo thông tin được chia sẻ tại hội nghị: khảo sát của Gartner với 782 lãnh đạo hạ tầng và vận hành công nghệ thông tin (I&O), chỉ 28% trường hợp ứng dụng AI trong lĩnh vực này thành công đầy đủ và đáp ứng kỳ vọng về tỷ suất hoàn vốn. Theo đó, một dự án AI chỉ có thể được xem là thành công khi kết quả ứng dụng công nghệ được chuyển hóa thành những cải thiện có thể đo lường trong vận hành hoặc kinh doanh.

Từ dự báo nhu cầu đến kiểm soát hàng tồn

Trong phân phối bán lẻ, quản trị hàng tồn là một trong những bài toán phản ánh khá rõ hiệu quả của AI.

Theo ông Trần Xuân An, AI được triển khai để dự báo nhu cầu và gợi ý đơn hàng, qua đó giúp doanh nghiệp hạn chế tình trạng đặt hàng hoặc sản xuất chênh lệch lớn so với nhu cầu thực tế.

Viettel đã triển khai AI dự báo nhu cầu và gợi ý đơn hàng cho các khách hàng, nhằm hạn chế tình trạng sản xuất hoặc đặt hàng lệch quá xa nhu cầu thực tế. Kết quả cho thấy mức “lệch tồn” có thể giảm khoảng 80-90%. Cùng với đó, với giải pháp Viettel DMS, doanh nghiệp giảm khoảng 30% lượng hàng tồn.

Những con số này cho thấy hướng ứng dụng AI trong phân phối đang dịch chuyển từ việc tạo ra các mô hình thử nghiệm sang giải quyết những bài toán trực tiếp gắn với dòng tiền và hiệu quả vận hành.

![](https://cafefcdn.com/203337114487263232/2026/9/24/ai-thuc-chien-thay-doi-nganh-ban-lehtmld6c44e7-1790231346101-17902313466311939556966.jpg)

AI “nhìn” điểm bán thay con người

Một bài toán khác cho thấy rõ hơn khả năng đo lường của AI là chấm ảnh trưng bày tại điểm bán.

Trong mô hình phân phối truyền thống, nhân viên hoặc đội ngũ giám sát phải kiểm tra hình ảnh trưng bày, đối chiếu với tiêu chuẩn và đánh giá mức độ thực hiện các chương trình bán hàng. Khi số lượng điểm bán lớn, quá trình này đòi hỏi nhiều nhân lực và thời gian.

Với công nghệ nhận diện hình ảnh, AI có thể tự động phân tích hình ảnh được gửi từ điểm bán và hỗ trợ đánh giá việc thực hiện các tiêu chuẩn trưng bày.

Theo số liệu được Viettel công bố tại hội thảo, giải pháp VIETTEL TESSEL.AI có độ chính xác trên 95%, với kết quả đo mới nhất đạt khoảng 98%.

Tại Công ty cổ phần Thực phẩm Cholimex, hệ thống Viettel DMS đã được đưa vào sử dụng từ năm 2018, tạo nền tảng dữ liệu cho hoạt động phân phối. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp tiếp tục ứng dụng AI trong phân tích hình ảnh và đánh giá việc triển khai các chương trình bán hàng tại điểm bán.

Điểm đáng chú ý ở đây là AI không hoạt động độc lập, mà được xây dựng trên nền dữ liệu và quy trình đã được số hóa trước đó.

Khi AI tham gia vào những “điểm nghẽn” của vận hành

Tại Công ty cổ phần Tập đoàn Thiên Long, hệ thống DMS được sử dụng như một nền tảng hỗ trợ số hóa và chuẩn hóa quy trình phân phối, đồng thời tạo dữ liệu phục vụ các ứng dụng AI.

Một trong những bài toán được triển khai là xử lý đơn hàng trong các đợt livestream và chương trình bán hàng quy mô lớn.

Khi kho phải xử lý hơn 30.000 đơn/ngày, AI phân tích các sản phẩm thường được mua cùng nhau để tối ưu đóng gói, giúp nâng công suất lên 36.000 đơn/ngày. Hệ thống cũng giám sát tồn kho theo thời gian thực và tự động ngắt đơn khi dự báo nguy cơ hết hàng.

![](https://cafefcdn.com/203337114487263232/2026/9/24/ai-thuc-chien-thay-doi-nganh-ban-lehtmlf662942a-1790231347560-17902313477681289664183.jpg)

Ở một mắt xích khác của hoạt động phân phối, AI được ứng dụng để tối ưu tuyến và lịch viếng thăm điểm bán.

Thay vì phân bổ lịch làm việc hoàn toàn dựa trên kinh nghiệm, dữ liệu về điểm bán, lịch sử đơn hàng và khả năng phát sinh nhu cầu có thể được sử dụng để hỗ trợ nhân viên bán hàng xác định những điểm cần ưu tiên.

Theo ông Trần Xuân An, tại một số khách hàng có quy mô xử lý khoảng 50.000-60.000 đơn hàng mỗi ngày, mức cải thiện hiệu quả được ghi nhận khoảng 2-5%, có thể tạo ra tác động đáng kể đối với tổng chi phí và doanh thu.

Từ “AI chạy được” đến “AI tạo giá trị”

Những trường hợp trên cho thấy một xu hướng đáng chú ý trong ứng dụng AI tại ngành phân phối bán lẻ: doanh nghiệp đang quan tâm nhiều hơn đến kết quả sau triển khai thay vì chỉ khả năng trình diễn của công nghệ.

Một mô hình có thể hoạt động tốt trong môi trường thử nghiệm, nhưng để tạo giá trị thực tế còn phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, khả năng tích hợp hệ thống và mức độ sẵn sàng của quy trình, người dùng.

Vì vậy, hiệu quả của AI không chỉ được đo bằng độ chính xác của mô hình hay việc hệ thống đã vận hành, mà bằng những kết quả cụ thể như giảm hàng tồn, tăng năng lực xử lý đơn hàng, tiết kiệm nguồn lực hay cải thiện hiệu quả bán hàng.

Khi những thay đổi đó có thể được đo lường bằng các chỉ số vận hành và kinh doanh, AI mới thực sự bước qua ranh giới giữa “công nghệ có thể làm được” và “công nghệ tạo ra giá trị”.