AI trong mua sắm: Lợi ích chính, trường hợp sử dụng và xu hướng tương lai

Tìm hiểu AI trong mua sắm

Trí tuệ nhân tạo là một lĩnh vực con của khoa học máy tính, tập trung vào việc tạo ra các tác tử thông minh có thể thực hiện những nhiệm vụ thường đòi hỏi mức độ thông minh của con người. Những nhiệm vụ này bao gồm giải quyết vấn đề, nhận dạng giọng nói và ra quyết định, cùng nhiều tác vụ khác.

Trong bối cảnh mua sắm, AI được coi là công nghệ mang tính chiến lược có thể tự động hóa và nâng cao các quy trình mua sắm như đàm phán hợp đồng và tìm nguồn. Đồng thời, AI có thể mang lại các cải thiện lớn về hiệu suất, cắt giảm chi phí mua sắm và nâng cao chất lượng ra quyết định trong kinh doanh. Cuối cùng, các công nghệ AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giảm rủi ro liên quan đến mua sắm và xây dựng chuỗi cung ứng vững chắc.

Dưới đây là danh sách một số công nghệ AI liên quan nhất cho hoạt động mua sắm:

Học máy

Một trong những chủ đề quan trọng nhất trong AI là học máy, lĩnh vực con tập trung vào cách máy tính có thể học từ dữ liệu và đưa ra quyết định mà không cần được lập trình tường minh. Hãy hình dung đó là việc dạy máy tính học từ kinh nghiệm, tương tự như con người. Về bản chất, học máy là phương thức giúp AI có được phần "trí tuệ" trong tên gọi. Bạn có thể tìm hiểu thêm trong khóa học Understanding Machine Learning của chúng tôi.

Học sâu

Một lĩnh vực quan trọng khác trong AI là học sâu. Học sâu là một dạng học máy tập trung vào mạng nơ-ron, mô phỏng cách bộ não của chúng ta hoạt động. Mạng nơ-ron cho phép máy tính học từ kinh nghiệm và hiểu thế giới theo hệ thống phân cấp khái niệm. Nhờ mạng nơ-ron, các nhà nghiên cứu đã giải được một số bài toán phức tạp nhất, bao gồm xử lý hình ảnh và video. Tương tự, một loại mạng nơ-ron gọi là transformer là chìa khóa để hiểu sự phát triển và bùng nổ của AI sinh tạo.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)

Một lĩnh vực của AI tập trung vào tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Mục tiêu tối thượng của NLP là giúp máy tính hiểu, diễn giải và tạo sinh ngôn ngữ của con người theo cách có ý nghĩa và hữu ích. Hãy xem khóa học Introduction to Natural Language Processing in Python của chúng tôi để tìm hiểu thêm.

Robot

AI là chìa khóa cho sự phát triển của robot. Các công nghệ AI có thể được tích hợp vào cái gọi là RPA (tự động hóa quy trình bằng robot) để nâng cao năng lực và cho phép thực hiện các nhiệm vụ phức tạp hơn. AI trong robot cho phép robot học từ kinh nghiệm, thích ứng với tình huống mới và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu từ cảm biến.

AI sinh tạo trong mua sắm

Khi nói về AI cho mua sắm, chúng ta phải nhắc đến AI sinh tạo. Các hệ thống AI sinh tạo như ChatGPT hay Google Gemini có thể gia tăng đáng kể năng suất và hiệu quả trong quy trình kinh doanh (hãy nghe cuộc trò chuyện với Bernard Marr trong podcast DataFramed của chúng tôi để biết AI sinh tạo đang thay đổi kinh doanh và xã hội như thế nào). Trong bối cảnh mua sắm, AI có thể được dùng trong nhiều tình huống, bao gồm:

• Tự động hóa soạn thảo và rà soát hợp đồng. Nhờ khả năng tạo văn bản, AI sinh tạo có thể nhanh chóng tạo bản nháp hợp đồng mua sắm, cũng như kiểm tra tài liệu pháp lý để bảo đảm tính chính xác và phát hiện rủi ro hay vấn đề không tuân thủ. 
• Tạo báo cáo và thông tin chuyên sâu về mua sắm. Các công cụ này có thể phân tích liền mạch lượng dữ liệu khổng lồ và tóm tắt tài liệu dài để tạo ra thông tin hữu ích dưới dạng báo cáo, bản tóm lược hoặc bài thuyết trình.
• Tăng cường đàm phán với nhà cung cấp thông qua mô phỏng kịch bản. AI sinh tạo cũng có thể mô phỏng việc ra quyết định giống con người, xây dựng chiến lược đàm phán và tạo phản hồi sát với chiến thuật của một nhà đàm phán dày dạn. Ví dụ, gen AI có thể đóng nhiều vai trong các cuộc đàm phán giả lập để lập kế hoạch chiến lược bằng cách xem xét lập luận và phản biện.

Các trường hợp sử dụng AI trong mua sắm

Trong các phần sau, chúng tôi sẽ đề cập đến một số trường hợp sử dụng hứa hẹn nhất của AI trong mua sắm.

Đàm phán mua sắm

Trong tìm nguồn, các cuộc đàm phán mua sắm truyền thống thường đồng nghĩa với các tác vụ lặp lại, tốn thời gian, phân tích nặng dữ liệu và vô số tương tác giữa nhà cung cấp và đội ngũ mua sắm để đạt được thỏa thuận phù hợp.

AI, đặc biệt là AI sinh tạo, đang nhanh chóng thay đổi cách các chuyên gia mua sắm xử lý các cuộc đàm phán này. Các công cụ như ChatGPT có thể được dùng để tự động hóa đánh giá đề xuất, trích xuất insight quan trọng từ khối lượng dữ liệu lớn và truy xuất thông tin phù hợp, cập nhật để chuẩn bị cho đàm phán.

Nếu được thiết kế tốt, trợ lý chạy bằng AI thậm chí có thể tiến hành đàm phán tự động với nhà cung cấp dựa trên dữ liệu lịch sử và các tham số xác định trước. Trên thực tế, trợ lý AI sinh tạo có thể tăng cường mối quan hệ nội bộ và bên ngoài bằng cách loại bỏ ma sát do khác biệt múi giờ, lịch trình bận rộn và dữ liệu quá tải. Thay vào đó, công cụ hỗ trợ cuộc trò chuyện bằng các điểm thảo luận phản ánh tốt hơn ưu tiên của bên đối tác. 

Tổng hợp lại, những ứng dụng này giúp các cuộc đàm phán mua sắm trở nên có thông tin hơn, hiệu quả và linh hoạt hơn, giảm đáng kể công sức thủ công trong quá trình đàm phán.

Phân tích và tối ưu hóa chi tiêu

Phân tích chi tiêu là quá trình phân tích dữ liệu chi tiêu để tìm mẫu, xác định điểm nghẽn và cơ hội tiết kiệm chi phí, cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa chiến lược mua sắm. AI và học máy có thể giúp tự động hóa và tăng tốc mọi bước của phân tích chi tiêu, từ thu thập và làm sạch dữ liệu từ nhiều nguồn đến phân loại và phân tích dữ liệu để trích xuất insight giá trị.

Đánh giá và quản lý rủi ro nhà cung cấp

Một trong những trường hợp sử dụng minh họa nhất của AI trong mua sắm là đánh giá hồ sơ rủi ro của nhà cung cấp. Các mô hình học máy và học sâu được dùng để tạo các nhóm nhà cung cấp chi tiết và dự đoán kết quả dựa trên dữ liệu như kiểm soát an ninh và quyền riêng tư, tài chính, thực hành ESG, chính sách doanh nghiệp, chương trình ứng phó sự cố, quan hệ với bên thứ ba và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến tính liên tục và khả năng chống chịu của nhà cung cấp.

Dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho

Một ứng dụng giá trị khác của AI là quản lý tồn kho. Các mô hình học máy phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng khách hàng và các yếu tố khác để dự đoán nhu cầu tương lai và giảm thiểu rủi ro tồn kho dư thừa. Tương tự, AI có thể dự báo nhu cầu khách hàng dựa trên hồ sơ trước đây, xu hướng thị trường và thậm chí cả thông tin theo thời gian thực.

Phát hiện gian lận trong mua sắm

AI cũng đang nâng cao khả năng phát hiện và ngăn ngừa gian lận trong quy trình mua sắm. Bằng cách tận dụng hồ sơ dữ liệu lịch sử của nhà cung cấp, các mô hình học máy có thể phân tích hàng triệu giao dịch để phát hiện các mẫu tinh vi cho thấy dấu hiệu gian lận nhanh hơn và chính xác hơn con người. Doanh nghiệp có thể sử dụng các phân tích này để phát hiện giao dịch gian lận theo thời gian thực, giảm tổn thất do gian lận.

Nghiên cứu điển hình về AI trong tìm nguồn và mua sắm

Các công ty trên toàn thế giới đang bắt đầu triển khai giải pháp AI để cải thiện hoạt động mua sắm của họ. Dưới đây là hai trường hợp sử dụng từ các công ty ở những ngành khác nhau:

Zara

Zara là nhà bán lẻ thời trang quốc tế có trụ sở tại Tây Ban Nha. Công ty đã tích hợp AI vào nhiều khía cạnh của hoạt động kinh doanh. Điều đó không chỉ bao gồm hành vi người tiêu dùng mà còn cả mua sắm. Cụ thể, họ áp dụng cách tiếp cận tổng thể, sử dụng AI ở mọi bước của chuỗi cung ứng.

Có lẽ ví dụ đổi mới nhất của cách tiếp cận này là việc sử dụng vi mạch trong thẻ an ninh của tất cả sản phẩm thời trang. Các vi mạch này cho phép theo dõi thời gian thực toàn bộ sản phẩm, từ sản xuất đến bán hàng, giúp Zara có cái nhìn toàn diện và chính xác về tình trạng tồn kho. 

Nhờ đó, Zara có thể kiểm soát chính xác mức tồn kho, giảm dư thừa và thiếu hụt, đồng thời tăng hiệu quả vận hành. Chẳng hạn, Zara có thể ngay lập tức xác định một mặt hàng đang sắp hết tại một cửa hàng cụ thể và nhanh chóng bổ sung từ kho hoặc cửa hàng khác.

Coca-Cola

Gần đây Coca-Cola đã hợp tác với Microsoft để tận dụng năng lực đám mây và AI nhằm tối ưu hóa chuỗi cung ứng. 

Bằng cách khai thác Azure OpenAI Service của Microsoft, Coca-Cola tập trung tối ưu hóa nhiều quy trình trong chuỗi cung ứng. Đặc biệt, với quan hệ hợp tác này, công ty đặt mục tiêu dự báo nhu cầu, cải thiện quản lý tồn kho và tinh gọn hậu cần phân phối. Tất cả nâng cấp này sẽ giúp Coca-Cola giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả tổng thể của chuỗi cung ứng.

Những thách thức và cân nhắc

Dù lợi ích của AI trong mua sắm là rõ ràng, triển khai một giải pháp AI thành công không phải lúc nào cũng dễ dàng, đặc biệt trong các lĩnh vực như bảo hiểm, nơi có nhiều dữ liệu nhạy cảm. Hãy phân tích những thách thức quan trọng nhất.

Thách thức đạo đức và quy định

Bất chấp các khả năng độc đáo của AI, điều quan trọng là cân nhắc rủi ro tiềm ẩn và mối quan ngại về quy định trong mua sắm. Với AI sinh tạo, dù hứa hẹn lớn, công nghệ này cũng mang đến rủi ro mới như thông tin sai lệch và khả năng lừa đảo trong mua sắm. 

Ngoài ra, việc tuân thủ bối cảnh pháp lý đang thay đổi nhanh chóng là bắt buộc đối với chuyên gia mua sắm để bảo đảm bảo vệ dữ liệu và sử dụng AI công bằng, an toàn. Một ví dụ điển hình về tương lai của tuân thủ là Đạo luật AI của EU vừa được thông qua, một quy định toàn diện yêu cầu các công ty, bao gồm cả hãng bảo hiểm, tuân thủ các biện pháp quản lý nghiêm ngặt. 

Hãy xem lộ trình kỹ năng EU AI Act Fundamentals để tìm hiểu về quy định đổi mới và tham vọng này cũng như cách duy trì tuân thủ.

Tích hợp và khả năng mở rộng

Cách tích hợp giải pháp AI với hệ thống hiện có và giúp chúng mở rộng quy mô có thể phức tạp và đòi hỏi hạ tầng hiện đại, điều mà nhiều công ty còn thiếu. Thay vào đó, đa số công ty thường dựa vào thực tiễn và phần mềm mua sắm kế thừa, có thể không dễ dàng kết nối với các công cụ AI tiên tiến. 

Kết hợp công nghệ học máy và trí tuệ nhân tạo vào các quy trình đã thiết lập cần lên kế hoạch cẩn thận và tùy biến để tránh gián đoạn. Các công ty bảo hiểm cần đánh giá hạ tầng hiện tại, xác định thách thức tích hợp tiềm ẩn và đầu tư vào các nâng cấp cần thiết để đảm bảo cả hai hệ thống hoạt động hài hòa với công nghệ hiện có.

Nếu bạn muốn biết thêm về cách triển khai công cụ AI vào ngăn xếp công nghệ của mình, chúng tôi khuyến nghị bạn đọc hướng dẫn riêng về Tích hợp AI.

Nâng cao kỹ năng cho đội ngũ

Xây dựng chiến lược AI thành công đòi hỏi nỗ lực và nguồn lực đáng kể, nhưng ngay cả các công ty dư dả tài chính cũng có thể thất bại khi triển khai giải pháp AI. Vì sao? Bởi họ thiếu đủ nhân sự có năng lực AI. 

Theo một khảo sát của McKinsey, các công ty dẫn đầu bố trí 22% nhân sự mua sắm vào các nhóm phân tích. Điều này cho thấy các công ty sẽ cần đầu tư và tăng số lượng hồ sơ dữ liệu sẵn có để mở rộng quy mô, thông qua tuyển dụng bên ngoài các hồ sơ am hiểu dữ liệu hoặc đào tạo lại đội ngũ hiện tại.

Tuy nhiên, việc tuyển và giữ chân nhân tài với bộ kỹ năng phù hợp có thể là thách thức, đặc biệt trong thị trường cạnh tranh cho chuyên gia công nghệ. Đầu tư vào nâng cao và đào tạo lại kỹ năng cho nhân sự hiện có cũng có thể giúp thu hẹp khoảng cách kỹ năng và đảm bảo tổ chức tận dụng tối đa năng lực AI. 

May mắn thay, DataCamp sẵn sàng hỗ trợ các đội ngũ mua sắm. Với giải pháp DataCamp for Business, chúng tôi có thể giúp công ty bạn thông thạo dữ liệu và AI. Với giải pháp có thể mở rộng cho đội ngũ mọi quy mô, cùng lộ trình học tập tùy chỉnh và báo cáo chi tiết, DataCamp for Business có thể giúp bạn chuyển đổi doanh nghiệp và sẵn sàng cho AI. 

Xu hướng tương lai của AI và mua sắm

Nhìn về tương lai, tầm quan trọng của AI trong mua sắm sẽ tăng theo cấp số nhân. 

Theo nghiên cứu của Gartner công bố tháng 1/2024, hơn một nửa các tổ chức chuỗi cung ứng có kế hoạch triển khai Gen AI trong năm tới. Xu hướng này có khả năng tiếp diễn trong những năm tới khi các công cụ AI hiện tại trở nên mạnh mẽ hơn và những giải pháp chuyên biệt cho mua sắm xuất hiện trên thị trường.

Sự quan tâm gia tăng của các lãnh đạo mua sắm đối với AI không chỉ vì hiệu quả vận hành; đó còn là vấn đề bền vững và nghĩa vụ tuân thủ. Khi ngày càng nhiều chính phủ muốn thúc đẩy mục tiêu bền vững thông qua quy định về mua sắm, AI được xem là công cụ then chốt để hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí môi trường, xã hội và quản trị (ESG), đảm bảo phương thức mua sắm phù hợp với mục tiêu bền vững.

Tuy vậy, cùng báo cáo của Gartner cho thấy chỉ 14% lãnh đạo mua sắm được khảo sát tự tin vào khả năng của đội ngũ trong việc tích hợp AI vào quy trình mua sắm. Chúng ta đã biết lý do. Như chúng tôi nêu trong Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024, khoảng cách kỹ năng về năng lực AI rất nghiêm trọng trên nhiều lĩnh vực, với 62% lãnh đạo được khảo sát tin rằng tổ chức của họ có khoảng cách kỹ năng về năng lực AI. 

Đó là lý do năng lực AI sẽ đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy và tăng tốc tích hợp AI trong mua sắm. DataCamp for Business có thể giúp doanh nghiệp bạn thu hẹp khoảng cách kỹ năng AI, với các lộ trình học tập có thể tùy chỉnh, mở rộng, phù hợp cho tổ chức mọi quy mô. Bắt đầu ngay hôm nay bằng cách yêu cầu một bản demo.

Kết luận

AI là một trong những động lực chính thúc đẩy thay đổi trong lĩnh vực mua sắm. Việc ứng dụng AI và học máy trong mua sắm có tiềm năng tự động hóa nhiều tác vụ tốn thời gian, cắt giảm chi phí vận hành, làm cho chuỗi cung ứng vững chắc hơn và củng cố mối quan hệ mua sắm.

Khi các hệ thống này ngày càng thông minh hơn, các đội ngũ mua sắm nắm vững nền tảng AI sẽ có lợi thế đáng kể so với đối thủ. Chúng tôi sẽ chia sẻ thêm về tầm quan trọng của văn hóa dữ liệu và AI vững chắc trong hội thảo trực tuyến sắp tới Nâng cao mức độ trưởng thành về dữ liệu và AI của tổ chức bạn

Yêu cầu bản demo để tìm hiểu cách DataCamp có thể hướng dẫn bạn nâng cao kỹ năng cho toàn bộ đội ngũ và xây dựng văn hóa tích cực về dữ liệu. Trong lúc chờ đợi, hãy xem các tài liệu chuyên đề về AI của chúng tôi:

• Lộ trình kỹ năng AI Business Fundamentals 
• Cách học AI từ con số 0 vào năm 2025: Hướng dẫn đầy đủ từ chuyên gia
• EU AI Act Fundamentals
• Năng lực AI là gì? Hướng dẫn toàn diện cho người mới bắt đầu
• Giới thiệu Báo cáo Năng lực Dữ liệu & AI 2024 
• Cẩm nang về năng lực AI dành cho nhà lãnh đạo học tập
• Nền tảng dẫn đầu về năng lực AI cho toàn bộ doanh nghiệp của bạn