Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các doanh nghiệp thuộc ngành bán lẻ trong bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn tại Việt Nam: Cơ hội và thách thức

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:16

Thêm vào BST

Báo xấu

5
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài nghiên cứu làm rõ một số cơ hội chính bao gồm: khả năng phân tích và dự đoán trong kinh doanh; nâng cao năng lực cạnh tranh thị trường; tối ưu hoá quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả hoạt động và nâng cao trải nghiệm khác hàng. Ngoài ra, một số thách thức như: khan hiếm nguồn nhân lực chất lượng cao ngành trí tuệ nhân tạo, hạ tầng công nghệ thông tin dữ liệu Việt Nam ở mức sơ khởi, yêu cầu chi phí đầu tư lớn và rủi ro bảo mật quyền riêng tư cũng được đề cập.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các doanh nghiệp thuộc ngành bán lẻ trong bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn tại Việt Nam: Cơ hội và thách thức

ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO CÁC DOANH NGHIỆP THUỘC NGÀNH ÁN LẺ TRONG ỐI CẢNH NỀN KINH TẾ TUẦN HOÀN TẠI VIỆT NAM: CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC Nguyễn Minh Huyền, Bùi Huyền Anh, Nguyễn Trang Thu(1) TÓM TẮT: Bài viết nghiên cứu về những tiềm năng mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho sự phát triển của kinh tế tuần hoàn trong khuôn khổ ngành bán lẻ ở Việt Nam. Sử dụng ba dạng phương pháp nghiên cứu khác nhau, bài viết này Ďem Ďến cái nhìn tổng quan về cơ hội và thách thức của trí tuệ nhân tạo gắn liền với bối cảnh hiện tại. Bài nghiên cứu làm rõ một số cơ hội chính bao gồm: khả năng phân tích và dự Ďoán trong kinh doanh; nâng cao năng lực cạnh tranh thị trường; tối ưu hoá quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả hoạt Ďộng và nâng cao trải nghiệm khác hàng. Ngoài ra, một số thách thức như: khan hiếm nguồn nhân lực chất lượng cao ngành trí tuệ nhân tạo, hạ tầng công nghệ thông tin dữ liệu Việt Nam ở mức sơ khởi, yêu cầu chi phí Ďầu tư lớn và rủi ro bảo mật quyền riêng tư cũng Ďược Ďề cập. Bài nghiên cứu khẳng Ďịnh tầm quan trọng của trí tuệ nhân tạo trong việc mang Ďến sự bền vững và hiệu quả cho các doanh nghiệp thuộc ngành bán lẻ tại Việt Nam. Theo Ďó, nhóm tác giả Ďã Ďề xuất những giải pháp nhằm giúp doanh nghiệp có hướng Ďi và chiến lược Ďúng Ďắn phù hợp với tình hình doanh nghiệp, bên cạnh việc làm rõ cơ hội và thách thức mà AI mang lại. Từ khoá: Trí tuệ nhân tạo (AI); kinh tế tuần hoàn; ngành bán lẻ; chuyển Ďổi số; phát triển bền vững. ABSTRACT: The potential of artificial intelligence to advance the circular economy in Vietnam's retail sector is examined in this article. This article presents an overview of both the potential and the challenges of artificial intelligence related to the present-day scenario using three distinct types of research approaches. The study identifies several significant prospects, such as the ability to forecast and analyze data, increase competitiveness in the marketplace, optimize manufacturing procedures, boost productivity in operations, and improve 1. Trường Đại học Kinh tế Quốc dân. Email: huyenanhhb04@gmail.com 888
customer satisfaction. Additionally, there are several obstacles to overcome, including the lack of skilled labor in the artificial intelligence sector, Vietnam's underdeveloped data information technology infrastructure, which calls for high investment costs and security dangers. We also emphasize the significance of artificial intelligence in enhancing sustainability and productivity for Vietnamese retail sector enterprises. As a result, in addition to outlining the potential and difficulties that artificial intelligence brings out, the writers have suggested ways to assist companies in choosing the best course of action and approach for their particular needs. Keywords: Artificial Intelligence (AI); circular economy; retail industry; digital transformation; sustainable development. 1. Đặt vấn đề Kể từ sự bùng nổ của cuộc cách mạng 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) Ďã, Ďang và sẽ dần trở thành một yếu tố không thể thiếu trong bất kỳ cuộc Ďua phát triển của các doanh nghiệp nói riêng và của các nước nói chung. Tầm quan trọng của khái niệm phát triển bền vững Ďã Ďược khẳng Ďịnh tại Diễn Ďàn nữ doanh nhân mùa thu 2023, khi Ďược coi là cơ hội duy nhất Ďể mọi loại hình doanh nghiệp có thể nắm bắt Ďể thành công (Hân, 2023). Ngành bán lẻ tại Việt Nam Ďã chứng kiến sự phát triển không ngừng nhưng Ďồng thời, các doanh nghiệp thuộc ngành hàng cũng gặp không ít khó khăn, Ďiển hình như cân bằng sự phát triển kinh tế với trách nhiệm môi trường. Bài viết nghiên cứu về tiềm năng rút ngắn khoảng cách chênh lệch của hai Ďiều này nhờ việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào ngành hàng bán lẻ trong bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn tại Việt Nam. Hiện nay, ngành bán lẻ Ďược coi là một trong những ngành hàng có sự ảnh hưởng lớn Ďến các yếu tố môi trường, tiêu thụ tài nguyên, rác thải và vòng tuần hoàn của sản phẩm. Trí tuệ nhân tạo mang lại tiềm năng tối ưu hoá quy trình, Ďồng thời nâng cao khả năng quản lí tài nguyên phù hợp với những cơ sở cốt lõi của kinh tế tuần hoàn. Nghiên cứu về vấn Ďề này, nhóm tác giả Ďã trả lời khái quát cho câu hỏi: ―Việc ứng dụng AI Ďã tạo ra những cơ hội và thách thức gì cho doanh nghiệp bán lẻ trong nền kinh tế tuần hoàn?‖. Bên cạnh Ďó, bài nghiên cứu cũng sử dụng những phương pháp nghiên cứu bao gồm: phân tích tổng hợp, phân loại và hệ thống, và phương pháp thu thập số liệu Ďể tìm ra những lợi ích tiềm năng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo Ďến việc tái sử dụng sản phẩm, sửa Ďổi chiến lược và tận dụng phân tích dự Ďoán Ďể giảm thiểu rác thải. Bên cạnh Ďó, nhóm nghiên cứu cũng Ďưa ra những thách thức gắn liền với trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam như: vấn Ďề bảo mật an ninh, khan hiếm nguồn nhân lực, hạ tầng công nghệ còn Ďơn sơ, chi phí Ďầu tư lớn. Bài nghiên cứu Ďược viết với mục Ďích mang lại những góc nhìn giá trị cho các bên liên quan; ngoài ra, thúc Ďẩy sự bền vững và trách nghiệm xã hội cho các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam trong bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn. 889
2. Cơ sở lí thuyết và phƣơng pháp nghiên cứu 2.1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo AI hay còn gọi là trí tuệ nhân tạo, lần Ďầu tiên Ďược Ďề xuất chính thức tại Hội nghị Dartmouth năm 1956 bởi nhà khoa học máy tính John McCarthy. Theo John McCarthy (1956), trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu các mô hình học và tương tác giữa các chương trình máy tính và dữ liệu phức tạp. Trong cuốn sách kinh Ďiển về AI - Artificial Intelligence: A Modern Appoach, một Ďịnh nghĩa cụ thể về trí tuệ nhân tạo Ďã Ďược Ďưa ra: ―Trí tuệ nhân tạo là nghiên cứu và thiết kế của các hệ thống thông minh, tức là các hệ thống có khả năng hành Ďộng tự Ďộng thông qua sự hiểu biết, học hỏi và suy luận‖ (Russel & Norvig, 2009). Định nghĩa này nhấn mạnh khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh của hệ thống máy tính qua khả năng sử dụng sự hiểu biết, học hỏi và suy luận. Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một lĩnh vực nghiên cứu khoa học, mà còn là một công cụ quan trọng Ďối với nhiều lĩnh vực trong cuộc sống hiện Ďại. Sự tiến bộ trong trí tuệ nhân tạo Ďã tạo ra nhiều ứng dụng quan trọng ở nhiều lĩnh vực khác nhau, mở ra những cơ hội mới Ďể giải quyết những vấn Ďề mà trước Ďây khó có thể Ďược xử lí theo cách truyền thống. 2.2. Khái niệm bán lẻ Tại nhiều khu vực, Ďịnh nghĩa pháp lí về bán lẻ quy Ďịnh rằng người dùng cuối phải Ďược dành cho ít nhất 80 hoạt Ďộng bán hàng (M.Pride, và những tác giả khác, Marketing Principles, 2008). Bán lẻ thường xuyên Ďược thực hiện tại các Ďiểm bán hàng như cửa hàng lẻ hoặc các cơ sở dịch vụ, nhưng cũng có thể tiến hành thông qua các phương thức bán hàng trực tiếp như máy bán hàng tự Ďộng, dịch vụ bán hàng tận nhà, hoặc qua các kênh Ďiện tử (M.Pride, và những tác giả khác, Marketing Principles, 2018). Theo Nghị Ďịnh số 9/2018 của Chính phủ: ―Bán lẻ là hoạt Ďộng bán hàng hóa cho cá nhân, hộ gia Ďình, tổ chức khác Ďể sử dụng vào mục Ďích tiêu dùng‖. Tóm lại, ngành bán lẻ bao gồm toàn bộ các hoạt Ďộng liên quan Ďến quá trình chuyển giao hàng hoá, ở Ďó người tiêu dùng có thể mua hàng ở nhiều nơi khác nhau. Ngành bán lẻ không chỉ Ďại diện cho nhu cầu mua sắm của xã hội mà còn là một phần quan trọng của nền kinh tế tuần hoàn Ďể thúc Ďẩy cạnh tranh và Ďổi mới. 2.3. Khái niệm inh tế tuần hoàn Thuật ngữ ―kinh tế tuần hoàn‖ Ďược Peace và Turner công bố vào năm 1990 trong cuốn sách Kinh tế Tài nguyên và Môi trường như một sự phản Ďối với hệ thống kinh tế tuyến tính. Kinh tế tuần hoàn là một hệ thống, mô hình, trong Ďó các tài nguyên Ďược tận dụng hoặc tái sử dụng lại. Nói cách khác, tất cả mọi thứ Ďều có thể trở thành Ďầu vào cho quá trình sản xuất và không nên chỉ Ďược coi là các mặt hàng tiêu thụ dùng một lần. Thay vào Ďó, các dòng phế liệu sẽ Ďược tái chế, tái sử dụng Ďể trở thành Ďầu vào sản xuất và tạo ra giá trị kinh tế lâu dài, giảm thiểu sự lãng phí. Kinh tế tuần hoàn hướng Ďến tối ưu hoá việc sử dụng tài 890
nguyên và tái chế chúng, tạo ra chu trình tái tạo và bền vững. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu việc tiêu thụ tài nguyên tự nhiên mà còn hạn chế vấn Ďề ô nhiễm, chất thải trong mỗi khâu của chu kỳ sản phẩm. Đến nay, Ďịnh nghĩa ―kinh tế tuần hoàn‖ Ďược nhiều quốc gia và tổ chức công nhận, sử dụng rộng rãi là: ―Kinh tế tuần hoàn là một hệ thống có tính khôi phục và tái tạo thông qua các kế hoạch và thiết kế chủ Ďộng. Nó thay thế khái niệm kết thúc vòng Ďời của vật liệu bằng khái niệm khôi phục, chuyển dịch theo hướng sử dụng năng lượng tái tạo, không dùng các hoá chất Ďộc hại, gây tổn hại tới việc tái sử dụng và hướng tới giảm thiểu chất thải thông qua việc thiết kế vật liệu, sản phẩm, hệ thống kĩ thuật và cả các mô hình kinh doanh trong phạm vi của hệ thống Ďó‖ (Ellen MacArthur Foundation, 2012). Một số quốc gia trong khu vực Liên minh châu Âu (EU), Trung Quốc, Nhật Bản, Anh, Pháp, Canada, Hà Lan, Thuỵ Sĩ và Phần Lan Ďã Ďề xuất mô hình kinh tế tuần hoàn và Trung Quốc là nước Ďầu tiên thông qua dự luật về nền kinh tế tuần hoàn vào năm 2009. Theo Bộ Tài chính, nền kinh tế tuần hoàn là một mô hình kinh tế phát triển quan trọng cho sự phát triển bền vững của toàn cầu. Nền kinh tế tuần hoàn cần Ďảm bảo 5 nguyên tắc cơ bản: thiết kế tái sử dụng; khả năng linh Ďộng nhờ sự Ďa dạng; sử dụng năng lượng từ các nguồn vô tận; tư duy hệ thống và nền tảng sinh học. 2.4. Tầm quan tr ng của trí tuệ nhân tạo trong nền inh tế tuần hoàn Trí tuệ nhân tạo ngày càng khẳng Ďịnh Ďược tầm quan trọng khi Ďược ứng dụng mạnh mẽ trong bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn hiện nay nhờ sự linh hoạt và khả năng thích ứng nhanh chóng, giúp doanh nghiệp vượt qua những thách thức của thị trường. Theo khảo sát của Forbes (2023) về thực trạng áp dụng trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh, AI Ďược áp dụng phổ biến nhất trong 11 lĩnh vực hoàn toàn khác biệt, cao nhất lĩnh vực chăm sóc khách hàng với 56 . Trong bối cảnh kinh tế tuần hoàn, các lợi ích mà AI mang Ďến ảnh hưởng sâu sắc và tích cực với nhiều lĩnh vực khác nhau. Một trong những ưu Ďiểm lớn nhất là khả năng dự Ďoán và ước lượng của AI, giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin và Ďối phó với thị trường biến Ďộng. Trí tuệ nhân tạo cũng giúp doanh nghiệp tối ưu hoá chuỗi cung ứng, một yếu tố quan trọng trong môi trường kinh tế tuần hoàn. Bằng cách dự Ďoán nhu cầu, quản lí kho hàng và tối ưu hoá vận chuyển, doanh nghiệp tăng cường sự linh hoạt, giảm thiểu một số chi phí vận hành và quản lí nguồn lực tài chính hiệu quả hơn. Một ví dụ Ďiển hình là ZenRobotics Ďã sử dụng AI từ năm 2007 trong việc phân loại rác thải một cách tự Ďộng qua sự kết hợp của các cảm biến trực quan,... ZenRobotics có thể hỗ trợ doanh nghiệp thúc Ďẩy nền kinh tế tuần hoàn khi vừa thực hiện tái chế rác thải trở thành vật liệu sạch mà vẫn cung cấp Ďược môi trường làm việc an toàn và ―xanh‖ cho nhân viên. Áp dụng AI trong hệ thống dịch vụ khách hàng tự Ďộng cũng giúp cải thiện trải nghiệm của người dùng, kịp thời giải quyết các vấn Ďề và tăng hiệu suất làm việc của Ďội ngũ lao Ďộng. Ngoài ra, sự ứng dụng AI mạnh mẽ còn mang lại cơ hội nghề nghiệp mới, Ďào tạo thế hệ nhân lực số trong môi trường 4.0. 891
Ngoài ra, sự ứng dụng AI mạnh mẽ còn mang lại cơ hội nghề nghiệp mới, Ďào tạo thế hệ nhân lực số trong môi trường 4.0. Có thể thấy rằng, ứng dụng công nghệ AI không chỉ Ďề ra Ďịnh hướng và cung cấp những giải pháp thông minh, sáng tạo, mà còn Ďem Ďến những lợi ích và Ďóng góp lớn cho cả môi trường và kinh tế. Trong tình hình nền kinh tế tuần hoàn, áp dụng AI không chỉ là một xu hướng, mà còn là một chiến lược quan trọng Ďể giúp doanh nghiệp thích ứng và phát triển một cách bền vững. Việc tạo ra mô hình kinh tế có thể Ďo lường Ďược giúp hình thành cơ sở hạ tầng cho việc xây dựng chính sách và chiến lược kinh tế tuần hoàn, từ Ďó, tạo nên một hệ thống kinh tế linh hoạt, thích ứng với các biến Ďộng môi trường. 2.5. Th c trạng ngành bán lẻ tại Việt Nam trong bối cảnh nền inh tế tuần hoàn Ngành bán lẻ Ďóng một vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam với quy mô chiếm Ďến 59 so với tổng GDP năm 2019. Tuy nhiên, kể từ năm 2020, thị trường này Ďã phải trải qua một khoảng thời gian trầm lắng và chuyển mình Ďể thích ứng với những xu hướng mua sắm, tiêu dùng mới do Ďại dịch COVID-19. Những nỗ lực chuyển Ďổi kịp thời Ďã giúp ngành bán lẻ Việt Nam ghi nhận những con số tăng trưởng tích cực với quy mô thị trường lên tới 142 tỉ USD và Ďược dự báo sẽ tăng lên 350 tỉ USD trong vài năm tới (VietnamReport, 2023). Cũng trong năm 2023, thị trường bán lẻ Ďã Ďánh dấu sự phục hồi mạnh mẽ trong việc thúc Ďẩy nền kinh tế tăng trưởng với tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng năm 2023 ước Ďạt 6.231,8 nghìn tỉ Ďồng, tăng 9,6 , vượt mức chỉ tiêu 9 mà Chính phủ Ďặt ra vào Ďầu năm. Sự phát triển mạnh mẽ của ngành bán lẻ chính là thành quả của việc doanh nghiệp ứng dụng công nghệ, Ďặc biệt là trí tuệ nhân tạo vào quá trình vận hành doanh nghiệp. Việc tích hợp công nghệ này Ďã giúp nhiều doanh nghiệp bán lẻ tối ưu hoá quy trình từ quản lí sản xuất Ďến trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng và Ďạt Ďược những thành tựu nhất Ďịnh. Nhiều doanh nghiệp bán lẻ Ďã tích hợp tiềm năng của AI trong việc xây dựng thành công hoặc sẽ xây dựng mô hình sản xuất theo quy trình tuần hoàn không có chất thải, Ďầu ra của sản phẩm này trở lại làm nguyên liệu Ďầu vào cho sản phẩm khác như mô hình kinh tế tuần hoàn của Heineken ở Vũng Tàu hay dự án Nông nghiệp cao tại Bình Định sẽ Ďược triển khai trong năm 2024 của Vinapharma Group. Dù sử dụng AI Ďang là một xu hướng Ďược ưa chuộng và giải quyết Ďược nhiều rào cản cho doanh nghiệp, một bộ phận các doanh nghiệp, Ďặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa vẫn Ďang gặp khó khăn trong quá trình thực hiện và tỉ lệ thành công chưa cao. Ở Việt Nam, chỉ có khoảng 16 doanh nghiệp ứng dụng AI so với con số 33 của châu Á và 36 - 37 của toàn cầu (Đạo, 2023). 3. Phƣơng pháp nghiên cứu Nhóm nghiên cứu Ďã áp dụng ba phương pháp nghiên cứu, bao gồm: phân tích tổng hợp, phân loại và hệ thống và phương pháp thu thập số liệu Ďể có cái nhìn tổng quan và sâu sắc về Ďề tài nghiên cứu. Phương pháp phân tích tổng hợp 892
Ďã giúp tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau gồm các bài báo, số liệu thống kê từ các doanh nghiệp bán lẻ và tổ chức liên quan Ďến Ďề tài, từ Ďó, phân tích các nguồn thông tin theo nguồn tài liệu, tác giả và nội dung nhằm khai thác các khía cạnh khác nhau, chọn lọc thông tin cần thiết cho Ďề tài và cung cấp một cơ sở dữ liệu Ďáng tin cậy, toàn diện. Bên cạnh Ďó, việc nhóm tác giả áp dụng phương pháp phân loại và hệ thống nhằm giúp nhóm thông tin một cách hợp lí và có cấu trúc; từ Ďó, dễ dàng làm rõ và phân tách các cơ hội và thách thức mà trí tuệ nhân tạo mang lại cho doanh nghiệp bán lẻ trong thời kỳ chuyển Ďổi số. Cuối cùng, phương pháp thu thập số liệu là công cụ Ďảm bảo tính chính xác và Ďáng tin cậy của dữ liệu từ các nguồn thứ cấp, theo Ďó giúp nâng cao tính Ďáng tin cậy của kết quả nghiên cứu. Nhìn chung, việc kết hợp ba phương pháp này giúp nâng cao chất lượng bài nghiên cứu; Ďồng thời tạo ra cái nhìn tổng thể và sâu sắc về Ďề tài, mang lại giá trị cho không chỉ lĩnh vực nghiên cứu mà còn trong ứng dụng thực tiễn. 4. Tiềm năng cho doanh nghiệp Việt Nam áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong nền kinh tế tuần hoàn 4.1. Phân tích và d đoán trong inh doanh Trong môi trường kinh doanh và bán lẻ ngày nay, sự cạnh tranh ngày càng tăng, sự Ďa dạng và nguồn cung và nhu cầu thị trường ngày một phức tạp, khả năng thấu hiểu hành vi, nhu cầu của khách hàng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Trí tuệ nhân tạo mở ra một cánh cửa lớn giúp doanh nghiệp có thể thấu hiểu sâu sắc mong muốn, hành vi của người tiêu dùng nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu và dự Ďoán nhu cầu thị trường, một số công cụ Ďược sử dụng phổ biến nhất là IBM Watson, Amazon Web Services,... Bằng cách kiểm tra và phân tích lịch sử tương tác, thói quen mua sắm trong quá khứ, trang web và hoạt Ďộng mạng xã hội của khách hàng, AI có thể xây dựng các mô hình hành vi và xu hướng mua sắm trong tương lai. Dữ liệu cá nhân, lịch sử mua sắm, thậm chí là tâm trạng và sở thích sẽ Ďược tích hợp Ďể tạo ra các Ďề xuất sản phẩm và chiến lược tiếp thị phù hợp với từng người dùng. Dựa vào mô hình Ďề xuất, các doanh nghiệp xây dựng kế hoạch sản xuất tối ưu tài nguyên hơn, giảm thiểu rác thải Ďầu ra và góp phần chuyển Ďổi sang nền kinh tế tuần hoàn. Nhờ vào khả năng dự báo nhu cầu, trí tuệ nhân tạo cũng giúp tìm ra giải pháp tối ưu hoá chi phí vận chuyển và quy trình sản xuất. Dự báo nhu cầu cùng các yếu tố tác Ďộng Ďến tiêu dùng như khuyến mãi, giá cả, thời tiết,… sẽ giúp các công ty Ďiều chỉnh kế hoạch sản xuất của họ Ďể phù hợp với thị trường, tận dụng những giải pháp tự Ďộng hoá, giảm thời gian và chi phí thông qua việc tối ưu hoá vận chuyển. Bằng việc sử dụng dữ liệu, thời gian thực từ các cảm biến và hệ thống giám sát Ďể theo dõi hoạt Ďộng của máy móc và thiết bị, AI sẽ chuyển Ďổi và phân tích những dữ liệu kể trên Ďể Ďưa ra những mô hình hay xu hướng của sự cố. Đồng thời, dự Ďoán AI có thể Ďược sử dụng Ďể Ďịnh hình và Ďánh giá chiến lược quảng cáo. Sử dụng AI Ďể phân tích dữ liệu tiếp thị giúp nắm bắt hành vi người dùng và xác Ďịnh khách hàng mục tiêu một cách chính xác, thấu hiểu 893
khách hàng hơn, Ďề xuất các chiến dịch marketing phù hợp với Ďối tượng khách hàng hướng Ďến những nội dung sâu sắc và ấn tượng hơn. AI có thể dự Ďoán kết quả chiến dịch marketing của doanh nghiệp sau khi nghiên cứu và tính toán, giúp doanh nghiệp cân nhắc kĩ càng hơn, phân bổ ngân sách quảng cáo hợp lí hơn. 4.2. Nâng cao năng l c cạnh tranh trong thị trường Một cơ hội mà các doanh nghiệp bán lẻ có thể nắm bắt khi ứng dụng AI tại Việt Nam là nâng cao khả năng cạnh tranh thị trường. Công nghệ Ďột phá này có thể hỗ trợ các cấp quản lí Ďưa ra các quyết Ďịnh quan trọng với tình hình công ty một cách khách quan. Bằng khả năng xử lí và phân tích dữ liệu từ Ďơn giản Ďến phức tạp theo thời gian thực và cung cấp cho công ty thông tin cần thiết ngay lập tức; từ Ďó, giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh chóng với các biến Ďộng thị trường, hành vi người tiêu dùng,… Trong môi trường cạnh tranh khốc liệt giữa các doanh nghiệp thì việc phản ứng tức thời với bất cứ nhân tố nào ảnh hưởng Ďến hoạt Ďộng kinh doanh sẽ tạo ra lợi thế lớn cho doanh nghiệp so với các Ďối thủ khác. Nhờ sự kết hợp của AI và công nghệ thị giác máy tính, các cửa hàng bán lẻ có thể biết thời gian mua sắm của khách hàng, người tiêu dùng Ďi Ďến khu vực nào nhiều nhất,… Từ Ďó, quản lí có thể nhanh chóng nắm Ďược thông tin trong cửa hàng và Ďưa ra quyết Ďịnh Ďiều chỉnh thích hợp như vị trí trưng bày hàng hoá nhằm tăng doanh số. Trong thị trường bán lẻ, trí tuệ nhân tạo còn Ďóng vai trò quan trọng trong việc thúc Ďẩy tỉ lệ chuyển Ďổi Ďơn hàng, Ďặc biệt là với các doanh nghiệp thương mại Ďiện tử bán lẻ. K&K Fashion, một công ty bán lẻ thương mại Ďiện tử chuyên về thời trang nữ, Ďã tăng thời lượng phiên cao hơn 236 so với mức trung bình của tất cả các kênh và tỉ lệ chuyển Ďổi cao hơn 150 sau khi sử dụng phần mềm trí tuệ nhân tạo dưới dạng dịch vụ (AIaaS) của Appier. Ngoài ra, việc ứng dụng AI Ďể hướng tới kinh tế tuần hoàn còn góp phần giúp doanh nghiệp xây dựng hình tượng tốt với người tiêu dùng khi ngày càng có nhiều người có quan tâm Ďặc biệt Ďến vấn Ďề môi trường, phát triển bền vững của các thương hiệu mà họ sẽ sử dụng. 4.3. Tối ưu hoá quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả hoạt động Việc áp dụng công nghệ nói chung và trí tuệ nhân tạo nói riêng Ďã tạo cơ hội cho doanh nghiệp bán lẻ ―hiện thực hoá‖ mục tiêu hướng Ďến phát triển bền vững. Hơn nữa, trong thời kỳ kinh tế tuần hoàn, các doanh nghiệp này Ďang dần tập trung hơn vào chuyển Ďổi sử dụng năng lượng tái tạo và áp dụng tối Ďa mô hình kinh tế tuần hoàn trên toàn bộ chuỗi giá trị. Không chỉ giúp doanh nghiệp bán lẻ tối ưu hoá vòng Ďời của tất cả tài nguyên Ďược Ďưa vào sử dụng, nâng cao hiệu quả hoạt Ďộng, tiết kiệm chi phí mà còn giúp doanh nghiệp hoàn thành chỉ tiêu môi trường nhờ việc giảm khai thác tài nguyên và giảm rác thải. Hiện nay, Ďã có nhiều doanh nghiệp Ďầu tư triển khai các hệ thống công nghệ và mô hình kinh tế tuần hoàn hỗ trợ quá trình sản xuất hướng Ďến phát triển bền vững như Hệ thống hoạch Ďịnh tài nguyên doanh nghiệp (ERP), phải kể Ďến Ďó là Công ty TNHH Nhà máy Bia Heineken với sự tập trung Ďầu tư vào hệ thống tái chế nước 894
thải (ERP) Ďể tăng tỉ lệ tái chế nước và giảm lượng nước tiêu thụ ở Nhà máy Heineken Vũng Tàu. Theo Báo Tài nguyên và Môi trường, 15 số nước thải sau xử lí bằng hệ thống Ďã Ďược doanh nghiệp tái sử dụng ở khâu sản xuất không tiếp xúc sản phẩm trong năm 2022. Ngoài ra, trí tuệ nhân tạo còn Ďược doanh nghiệp kết hợp cùng những công nghệ khác nhằm tối ưu hiệu quả hoạt Ďộng. Ví dụ Ďiển hình như Vingroup khi ra mắt giải pháp tối ưu hoá năng suất lao Ďộng bằng việc tích hợp thiết bị Internet Vạn Vật (iOT) cá nhân và AI vào tháng 5/2020. Giải pháp này không chỉ Ďem lại cơ hội cho doanh nghiệp có Ďược cái nhìn toàn diện và chi tiết về hiệu quả hoạt Ďộng của nhân viên mà còn Ďem lại tiềm năng tìm ra những giá trị mới trong vận hành, nâng cao khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. 4.4. Nâng cao trải nghiệm hách hàng Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo là một yếu tố quyết Ďịnh quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tối ưu hoá hoạt Ďộng kinh doanh của doanh nghiệp, Ďiển hình là lựa chọn tích hợp AI vào hệ thống quản lí quan hệ khách hàng (CRM) và các quy trình bán hàng. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu khách hàng, AI có thể tìm ra những xu hướng tiêu dùng tiềm năng, từ Ďó, Ďưa ra những chiến lược kinh doanh phù hợp với mục tiêu ―chiều lòng‖ khách hàng. Các doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam có thể sử dụng AI Ďể phân tích dữ liệu từ các kênh mua hàng trực tuyến và offline, từ Ďó xây dựng hồ sơ khách hàng chi tiết và cá nhân hoá trải nghiệm mua sắm. Hơn nữa, ứng dụng AI vào dịch vụ còn giúp Ďáp ứng kịp thời khi khách hàng cần sự giúp Ďỡ. Điển hình của việc áp dụng AI vào dịch vụ Ďó là ứng dụng của Chatbot. Chatbot không chỉ giúp gợi ý sản phẩm dựa trên sở thích và lịch sử mua sắm mà còn thông báo các chương trình khuyến mãi và trò chuyện, hỗ trợ tự Ďộng cho người dùng. Cuối cùng, AI giúp việc mua sắm trở nên dễ dàng hơn khi Ďược áp dụng vào thanh toán tự Ďộng. Công ty cổ phần VinID tiên phong ra mắt siêu thị ảo Ďầu tiên tại Việt Nam, áp dụng cho chuỗi siêu thị Vinmart (Winmart hiện tại) với ứng dụng Vinmart Scan&Go vào năm 2019. Ứng dụng này nhận Ďược nhiều phản hồi tích cực của khách hàng nhờ khả năng thanh toán nhanh và tiện lợi, tiết kiệm lên Ďến 90 thời gian. Từ Ďó, phương thức ―Thanh toán nhanh - Lấy hàng sau‖ Ďã Ďánh sâu vào hành vi mua sắm của khách hàng khi họ không cần phải kéo theo giỏ hàng nặng Ďể thanh toán, chỉ cần quét mã vạch trên sản phẩm muốn mua và thanh toán tại quầy ưu tiên thì sẽ Ďược lấy sản phẩm trong vòng 2 tiếng. 5. Thách thức của doanh nghiệp Việt khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo 5.1. Khan hiếm nguồn nhân l c chất lượng cao ngành trí tuệ nhân tạo AI Ďang dần trở thành một ngành và một nghề nghiệp riêng biệt, sự thiếu hụt nhân lực làm AI ở Việt Nam là một vấn Ďề nan giải với các doanh nghiệp trong quá trình ứng dụng AI. Từ nhiều nguồn thống kê, năm 2021 có khoảng trên 1.600 người Việt làm việc hoặc nghiên cứu trong lĩnh vực AI trên toàn thế giới. Trong 895
Ďó, nguồn nhân lực tại Việt Nam có khoảng 700 người, xét riêng số chuyên gia thậm chí còn ít hơn với chỉ khoảng 300 người (Đạt, 2021). Theo GS. Vũ Hà Văn - Giám Ďốc Khoa học VinBigdata, chỉ khoảng 30 cử nhân tốt nghiệp công nghệ thông tin có thể làm việc liên quan Ďến AI, số còn lại phải tiếp tục Ďào tạo Ďể trở thành chuyên gia. Lí do xảy ra khoảng cách lớn này là do sự khác biệt giữa kiến thức Ďược Ďào tạo ở trường và khi Ďi làm. Với nguồn tài nguyên hạn chế ở Việt Nam, rất ít người có cơ hội cập nhật nguồn thông tin mới nhất về AI trên thế giới cũng như khó có thể trang bị Ďủ kiến thức Ďể chinh phục vùng Ďất công nghệ tương lai. Cơn khát nhân sự AI Ďã tạo nên môi trường cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp và tổ chức Ďể chiếm Ďầu mối trong tuyển dụng và giữ chân những chuyên gia AI có tay nghề cao. Điều này dẫn Ďến áp lực tài chính cho doanh nghiệp từ việc tăng lương và bổ sung chính sách phúc lợi Ďể giữ lại những nhân sự có kĩ năng và kinh nghiệm. Dù việc tăng lương có thể là phản ứng tự nhiên xảy ra khi cung và cầu của thị trường không cân bằng, nhưng cũng là mối lo ngại với những hệ quả Ďi kèm. Tăng lương có thể ảnh hưởng Ďến cấu trúc tổ chức doanh nghiệp khi hình thành sự bất cân Ďối trong cấu trúc lương của doanh nghiệp, dẫn Ďến sự không hài lòng và ổn Ďịnh trong môi trường nhân sự. Hệ quả khác có thể xảy ra là tăng giá sản phẩm/dịch vụ nếu doanh nghiệp không thể cân Ďối chi phí vận hành hay thậm chí có thể là sự khởi Ďầu cho làn sóng tăng lương lan rộng toàn ngành. Việc xây dựng chính sách phúc lợi như gói thưởng, bảo hiểm, chính sách phát triển sự nghiệp… cũng có thể gián tiếp gia tăng sự cạnh tranh cho thị trường lao Ďộng vốn Ďã gay gắt. 5.2. Hạ tầng công nghệ thông tin dữ liệu tại Việt Nam ở mức sơ hởi Theo bà Nguyễn Vân Hiền, Tổng Thư ký Hiệp hội Blockchain Việt Nam (VBA), Ďể phát triển AI tại nước ta, gia tăng lợi thế cạnh tranh trên trường quốc tế, Việt Nam cần rất nhiều nỗ lực Ďể giải quyết ba bài toán cốt lõi, trong Ďó Ďặc biệt là cơ sở hạ tầng. Trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu dựa trên dữ liệu, vậy nên, việc xây dựng cơ sở dữ liệu chất lượng cao là Ďiều cần thiết. Một trong những khía cạnh quan trọng nhất của việc phát triển trí tuệ nhân tạo là xây dựng và quản lí cơ sở dữ liệu chất lượng cao. Đây là yếu tố Ďặc biệt quan trọng vì AI phụ thuộc chủ yếu vào dữ liệu Ďể thực hiện các nhiệm vụ phân tích và dự Ďoán. Tuy nhiên, ở Việt Nam,việc xây dựng và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu còn gặp nhiều khó khăn. Vấn Ďề này không chỉ bao gồm việc thu thập Ďủ lượng dữ liệu chất lượng, mà còn cần Ďảm bảo Ďược sự ổn Ďịnh của chất lượng dữ liệu, nếu không sẽ ảnh hưởng hiệu quả phân tích và Ďưa ra các dự Ďoán không chính xác Ngoài ra, hạ tầng dữ liệu và tính toán tại Việt Nam còn tồn tại sự chênh lệch giữa các khu vực, Ďặc biệt ở khu vực nông thôn và miền núi. Không chỉ ảnh hưởng Ďến khả năng truy cập dữ liệu mà còn làm giảm khả năng phát triển và ứng dụng công nghệ ở những vùng này. Hơn nữa, hiện chưa có nhiều bộ dữ liệu 896
có chất lượng tốt tại Việt Nam. Các nguồn dữ liệu ít liên thông và còn hạn chế nhiều về quyền truy cập, gây ra những trở ngại Ďể tối ưu sự kết nối dữ liệu. Bên cạnh Ďó, các vấn Ďề liên quan Ďến truy cập và bảo vệ dữ liệu cũng là hệ quả của hệ thống hạ tầng còn thấp kém. Quyền truy cập vào dữ liệu ở Việt Nam là một vấn Ďề phức tạp, với nhiều rào cản pháp lí và hạn chế về quản lí dữ liệu, từ Ďó càng khó khăn hơn Ďể thu thập và chia sẻ dữ liệu một cách hiệu quả với mục Ďích sử dụng và nghiên cứu. 5.3. Yêu cầu chi phí đầu tư lớn Ứng dụng trí tuệ nhân tạo hứa hẹn sẽ Ďem lại nhiều cơ hội phát triển cho các doanh nghiệp trên thị trường bán lẻ, song với Ďó là các thách thức doanh nghiệp phải Ďối mặt khi Ďưa AI vào sử dụng, một trong những rào cản lớn nhất là yêu cầu về chi phí Ďầu tư khổng lồ. Khi triển khai ứng dụng AI, các doanh nghiệp cần phải xem xét, cân nhắc, và Ďưa ra lựa chọn giữa nhiều yếu tố khác nhau liên quan Ďến vấn Ďề chi phí bao gồm: chi phí xây dựng, phát triển cơ sở hạ tầng; chi phí phần mềm và công cụ; chi phí tuyển dụng, Ďào tạo nhân sự có chuyên môn về AI; chi phí quản lí dữ liệu; chi phí huấn luyện mô hình AI; chi phí nâng cấp và bảo trì,… Tuy nhiên, việc Ďòi hỏi một khoản chi phí Ďầu tư Ďáng kể là rào cản lớn cho các doanh nghiệp, Ďặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa trong ngành, nhất là khi họ Ďang phải vật lộn Ďể cân bằng trong việc tối ưu hoá nguồn lực doanh nghiệp và nâng cao lợi thế cạnh tranh của công ty trong tình hình kinh tế hiện tại với nguồn lực tài chính hạn hẹp. ―Phần lớn các doanh nghiệp vừa và nhỏ gần như không có Ďộng lực Ďể phát triển AI trong các nghiệp vụ thường ngày của mình‖ (Hồ Tú Bảo, 2023), lí do chính giải thích cho hiện tượng này là do chi phí ban Ďầu Ďể triển khai công nghệ quá Ďắt Ďỏ so với các chi phí khác mà doanh nghiệp Ďang phải chịu, trong khi Ďó, hiệu quả ứng dụng công nghệ trong hoạt Ďộng kinh doanh lại không dễ dàng có thể thể hiện trong ngắn hạn. 5.4. Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư Với những doanh nghiệp bán lẻ, việc Ďánh mất khối dữ liệu khổng lồ liên quan Ďến thông tin khách hàng, dữ liệu hàng hoá,... là một hiểm hoạ mang lại tổn thất vô cùng nặng nề. Mặc dù việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào ngành bán lẻ có thể mang lại tiềm năng trong vấn Ďề bảo mật thông tin; mặt khác, nó cũng là ―miếng mồi ngon‖ Ďể các tin tặc lợi dụng các ―kẽ hở công nghệ‖ Ďể Ďánh cắp thông tin. Rủi ro bảo mật dẫn Ďến những hệ luỵ nghiêm trọng không chỉ Ďến danh tiếng và sự kinh doanh của doanh nghiệp, mà còn ảnh hưởng Ďến quyền riêng tư của khách hàng khi ngày càng xuất hiện nhiều vụ rao bán, lộ thông tin cá nhân của người dùng. Chỉ trong quý I/2022, hệ thống Viettel Cyber Security phát hiện 10 vụ lộ, lọt dữ liệu nghiêm trọng trong Ďó có 1 vụ rao bán khoảng 300GB dữ liệu mã nguồn và dữ liệu khách hàng của một Ďơn vị công nghệ, 2 vụ rao bán khoảng 500MB cơ sở dữ liệu thông tin của nhiều trường Ďại học lớn tại Việt Nam, 2 vụ rao bán khoảng 3,5 triệu bản ghi dữ liệu mã nguồn của Ďơn vị truyền thông bán lẻ,... 897
Theo nhiều nghiên cứu, ngành bán lẻ, nhất là hình thức mua sắm trực tuyến Ďược xếp vào một trong những ngành thường xuyên xảy ra lừa Ďảo, trong Ďó, những cuộc tấn công Ďánh cắp thông tin xác thực ghi nhận nhiều nhất bên cạnh hình thức tấn công tống tiền bằng mã Ďộc. Theo Tạp chí Ďiện tử Kĩ thuật Chống hàng giả và gian lận thương mại, các cuộc tấn công bằng mã Ďộc ảnh hưởng Ďến 89 doanh nghiệp Việt Nam, trong Ďó 61 doanh nghiệp thừa nhận những cuộc tấn công mạng tác Ďộng tiêu cực Ďến danh tiếng của họ. Việc bị tấn công mạng còn khiến doanh nghiệp bị dừng hoạt Ďộng trong thời gian ngắn, tuy nhiên dù là khoảng thời gian bao lâu, việc này cũng Ďem lại những hậu quả vô cùng nặng nề. 6. Giải pháp đề xuất 6.1. Xây d ng chính sách đào tạo AI tại Việt Nam, cầu nối giữa doanh nghiệp và nhà trường Hiện nay, thiếu hụt nhân sự AI Ďang là vấn Ďề lớn không chỉ của riêng Việt Nam, mà còn của cả thế giới. Để giải quyết khó khăn này, xây dựng chính sách Ďào tạo và phát triển ngành trí tuệ nhân tạo là vấn Ďề ưu tiên nhất. Năm 2021, Chính phủ nước ta cũng Ďã ban hành Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo Ďến năm 2030. Bộ Giáo dục và Đào tạo Ďã Ďưa ra quyết Ďịnh chính thức về việc mở mã Ďăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực chính thức từ ngày 22/7/2022. Trong những năm gần Ďây, một số trường Ďại học ở Việt Nam như Đại học Bách khoa Hà Nội, Đại học Sư phạm Kĩ thuật Thành phố Hồ Chí Minh,... Ďã xây dựng các chương trình Ďào tạo cho ngành học tiềm năng này. Ngành học mới mẻ này Ďược kỳ vọng sẽ tạo ra thế hệ nhân lực số tiềm năng, nhưng có lượng học sinh Ďăng ký ít nhất trong khối ngành khoa học công nghệ thông tin. Để tiếp cận gần hơn với gia Ďình và học sinh, chúng ta cần một hướng tiếp cận Ďa chiều và chân thực hơn Ďối với giáo dục và Ďào tạo về trí tuệ nhân tạo. Đồng thời, tăng cường các chương trình tư vấn nghề nghiệp, giúp học sinh hiểu rõ hơn về ngành thông qua những buổi hội thảo và sự tương tác trực tiếp với các chuyên gia và doanh nghiệp trong lĩnh vực AI. Sự hợp tác giữa doanh nghiệp và trường Ďại học ở Việt Nam ngày càng quan trọng Ďể Ďáp ứng nhu cầu về chuyên gia. Nhiều doanh nghiệp và trường Ďại học Ďã chủ Ďộng xây dựng mối quan hệ Ďối tác chặt chẽ, nhằm tận dụng tối Ďa nguồn lực và kiến thức từ cả hai phía. Doanh nghiệp sẽ cung cấp nguồn lực về tài chính, vật chất, cũng như các dự án thực tế cho sinh viên, giảng viên tham gia. Đây sẽ là cơ hội cho sinh viên Ďược tiếp cận và áp dụng kiến thức vào thực tế, Ďồng thời giúp doanh nghiệp tìm kiếm Ďược những nhân tài, trao cơ hội phát triển sớm ngay từ giai Ďoạn Ďào tạo. Hơn nữa, hai bên cùng thiết kế chương trình Ďào tạo linh hoạt, cập nhật và thích ứng nhanh chóng với biến Ďổi của thị trường lao Ďộng và yêu cầu của doanh nghiệp. Ví dụ, Trường Công nghệ ATCollabo, và các chuyên gia Việt Nam Ďã phối hợp cùng với các giảng viên từ những trường Ďại học danh tiếng cùng các kĩ sư trung tâm khởi nghiệp tại Hàn Quốc Ďể xây dựng những chương trình Ďào tạo nhân lực số ở các ngành công nghệ thông tin, trong Ďó có ngành Ďào tạo về trí tuệ nhân tạo (AI, ML, DL). Sự hợp tác này không chỉ 898
thúc Ďẩy Ďộng lực học tập cho sinh viên, tạo ra môi trường học tập - ứng dụng liên tục, mà còn nâng cao giá trị và cơ hội nghề nghiệp. Theo Báo Dân trí, nhờ sự hợp tác của Trường Đại học Thái Bình Dương với nhiều doanh nghiệp lớn như Tập Ďoàn Sovico, các sinh viên ngành trí tuệ nhân tạo của trường sau khi tốt nghiệp Ďược cam kết việc làm, hoặc có thể Ďược tuyển dụng trực tiếp không qua phỏng vấn. Vậy nên, mối quan hệ hợp tác giữa doanh nghiệp - nhà trường luôn cần Ďược phát triển và duy trì bền vững, vun Ďắp từ sự Ďồng thuận của hai bên, Ďồng thời cần có sự hỗ trợ từ Chính phủ và các tổ chức liên quan. 6.2. Xây d ng hạ tầng dữ liệu số bền vững, chia sẻ nguồn dữ liệu mở Cơ sở hạ tầng dữ liệu là chìa khoá Ďể phát triển trí tuệ nhân tạo, vì vậy, Ďể bảo Ďảm chất lượng là vấn Ďề rất quan trọng trong ứng dụng AI. Đứng trước hạn chế về hạ tầng dữ liệu sơ khai và khả năng chia sẻ dữ liệu, việc xây dựng và chia sẻ nguồn dữ liệu mở tại Việt Nam là rất cần thiết. Nhờ khả năng tiếp cận dữ liệu và thông tin mạnh mẽ, AI sẽ giúp giải phóng tiềm năng và mở ra cơ hội cho nền kinh tế tuần hoàn. Nhà nước cần Ďưa ra những quy Ďịnh nghiêm ngặt liên quan Ďến chia sẻ dữ liệu; các Ďề tài nghiên cứu khoa học Ďược Ngân sách Nhà nước tài trợ nên công khai các nguồn dữ liệu Ďể tăng tính ứng dụng. Chúng ta sẽ lưu trữ và tổng hợp những dữ liệu có sẵn (bao gồm dữ liệu thứ cấp và sơ cấp), Ďáp ứng Ďược mục tiêu chuyển Ďổi số của doanh nghiệp và phù hợp với mục tiêu kinh doanh Ďể tối ưu hiệu quả khi AI phân tích, dự báo cơ hội cho doanh nghiệp. Chính phủ cũng Ďã xây dựng những Ďề án Ďầu tiên về việc xây dựng hạ tầng dữ liệu mở như Đề án Hệ tri thức Việt số hoá. Đồng thời, cần sự hợp tác giữa các bên liên quan Ďể xây dựng kho dữ liệu phân tích phù hợp. Để thu thập Ďược Ďầy Ďủ dữ liệu chất lượng, các bên liên quan như các nhà sản xuất, bán lẻ và nhà cung cấp cần hợp tác và thoả thuận với người tiêu dùng Ďể tổng hợp thông tin cần thiết. 6.3. Giảm thiểu chi phí đầu tư cho trí tuệ nhân tạo Chi phí Ďầu tư lớn luôn là một rào cản gây Ďau Ďầu cho các doanh nghiệp trong ngành bán lẻ khi ứng dụng AI. Để giải bài toán khó này, các công ty có thể cân nhắc sử dụng các giải pháp trí tuệ nhân tạo có sẵn trên thị trường. Thay vì lựa chọn phát triển hệ thống AI từ bước sơ khai nhất, các doanh nghiệp hoàn toàn có thể tận dụng các phần mềm AI cung cấp bởi các công ty giải pháp công nghệ với một mức chi phí hợp lí hơn. Cách làm này sẽ giúp doanh nghiệp giảm thiểu Ďáng kể các chi phí Ďầu tư về cơ sở hạ tầng, tích hợp công nghệ, nhân sự,… Ngoài ra, một giải pháp hiệu quả Ďể giảm chi phí Ďầu tư AI cho doanh nghiệp là tham gia các chương trình hỗ trợ của Chính phủ. Việc tham gia vào các chương trình này có thể giúp doanh nghiệp nhận Ďược sự hỗ trợ về mặt tài chính Ďể triển khai hoạt Ďộng, Ďào tạo nguồn nhân lực, cũng như nghiên cứu, phát triển và triển khai các ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Không chỉ dừng lại ở việc giảm chi phí Ďầu tư ban Ďầu, doanh nghiệp còn có cơ hội tiếp cận kinh nghiệm và kiến thức chuyên môn từ các chuyên gia thuộc tổ chức chính phủ và Ďối tác liên quan. Chính phủ Việt Nam Ďã ban hành nhiều chương trình, chính sách hỗ trợ 899
hoạt Ďộng kinh doanh của doanh nghiệp trong thời Ďại chuyển Ďổi số với bối cảnh nền kinh tế tuần hoàn. Năm 2018, Bộ Khoa học và Công nghệ Ďã quyết Ďịnh phê duyệt Chương trình khoa học và công nghệ trọng Ďiểm cấp quốc gia giai Ďoạn Ďến năm 2025. Với nội dung ―Hỗ trợ nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của công nghiệp 4.0‖, chương trình thúc Ďẩy Ďầu tư cho các hoạt Ďộng nghiên cứu, phát triển và ứng dụng công nghệ của nền công nghiệp 4.0, trong Ďó có trí tuệ nhân tạo. Một trong ba nội dung trọng Ďiểm của chương trình là ―Xây dựng, triển khai các chính sách thúc Ďẩy tín dụng Ďối với doanh nghiệp Ďầu tư cho các hoạt Ďộng nghiên cứu phát triển, ứng dụng các công nghệ của công nghiệp 4.0‖. Doanh nghiệp phần nào có thể bớt một phần áp lực về vốn Ďầu tư cho A.I khi tham gia chương trình, Ďồng thời Ďảm bảo rằng, việc áp dụng trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại lợi ích cao nhất cho doanh nghiệp, từ việc tối ưu hoá quy trình kinh doanh Ďến tăng cường sức cạnh tranh trên thị trường. 6.4. Bảo mật quyền riêng tư Trong thời kỳ chuyển Ďổi số, việc Ďảm bảo an toàn an ninh mạng là một trong những ưu tiên hàng Ďầu trong quá trình chuyển Ďổi Ďối với doanh nghiệp. Vậy nên, các doanh nghiệp, Ďặc biệt là những doanh nghiệp thuộc ngành hàng bán lẻ cần nhanh chóng tìm ra giải pháp phù hợp với tình hình doanh nghiệp nhằm thực hiện, kiểm soát và giảm thiểu những rủi ro về an toàn thông tin này. Doanh nghiệp có thể tận dụng AI Ďể tìm ra giải pháp cho những thách thức bảo mật thông qua khả năng phát hiện và cảnh báo về các cuộc tấn công mạng, xử lí sự cố và Ďưa ra các chiến lược bảo mật phù hợp với tình hình thực tế. AI Ďã Ďược phát triển thành ―siêu trợ lí‖ bảo mật an ninh mạng Ďể giữ an toàn cho tường lửa, xương sống của bảo mật mạng, Ďồng thời, hỗ trợ phát hiện những mối Ďe doạ tiềm ẩn và Ďưa ra những phương án phòng ngừa rủi ro hiệu quả cho doanh nghiệp. Theo Tạp chí Ďiện tử Nhịp sống thị trường, các hành Ďộng nhằm nâng cao hiệu quả an toàn thông tin trong doanh nghiệp còn cần phải Ďược ưu tiên liên tục cải thiện với các nội dung như: Ďầu tư công nghệ và các thiết bị bảo mật hiện Ďại; xây dựng chính sách, bộ tiêu chuẩn an toàn thông tin nhằm Ďánh giá mức Ďộ rủi ro an ninh mạng của doanh nghiệp như ISO 27001, NIST SP 800-53, CIS Controls; tăng cường nhận thức và kĩ năng về an toàn bảo mật thông tin cho nhân viên; thường xuyên kiểm tra và tăng cường giám sát, cập nhật tình trạng an toàn thông tin; hợp tác với các cơ quan chuyên môn nhằm học hỏi kinh nghiệm Ďồng thời kết hợp tìm ra giải pháp và hướng Ďi Ďúng Ďắn cho doanh nghiệp. 7. Kết luận Phát triển nền kinh tế tuần hoàn là vấn Ďề vô cùng cần thiết và cấp bách không chỉ với nền kinh tế Việt Nam mà còn với mọi nền kinh tế trên thế giới. Đẩy mạnh Ďổi mới sáng tạo, Ďặc biệt, thông qua trí tuệ nhân tạo, là chìa khoá tiềm năng dẫn Ďến sự phát triển bền vững cho các doanh nghiệp trong thị trường bán lẻ Việt Nam. Dù AI mang lại nhiều tiềm năng phát triển, từ tối ưu hoá quá trình sản xuất, nâng cao trải nghiệm khách hàng, phân tích dự Ďoán kinh doanh 900
Ďến gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường; việc triển khai và sử dụng công nghệ này một cách hiệu quả phải Ďối mặt với nhiều rủi ro và thách thức. Bài báo cũng Ďã làm rõ hơn những vấn Ďề doanh nghiệp có thể gặp phải và Ďưa những giải pháp Ďề xuất nhằm giúp doanh nghiệp có sự chuẩn bị kĩ lưỡng hơn, Ďể vượt qua những thách thức này và tìm thấy cơ hội Ďể phát triển bền vững. Để có thể tỉnh táo Ďối mặt với các vấn Ďề như nhân sự, nguồn lực tài chính, cơ sở hạ tầng và dữ liệu, các doanh nghiệp có thể áp dụng những giải pháp như tăng cường Ďào tạo nhân sự, cân Ďối chi phí Ďầu tư công nghệ, phát triển hạ tầng kĩ thuật số và dữ liệu mở. Tầm nhìn và nhận thức Ďúng Ďắn sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra lối Ďi phù hợp với hoàn cảnh, triển khai chiến lược ứng dụng trí tuệ nhân tạo một cách hiệu quả và tạo ra hướng Ďi Ďột phá trong công cuộc sáng tạo, Ďổi mới, phát triển kinh tế tuần hoàn trong ngành bán lẻ. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Anica-Popa, I., Anica-Popa, L., Radulescu, C., and Vrincianu, M., 2021. The Intergration of Artificial Intelligence in Retail: Benefits, Challenges and a Dedicated Conceptual Framework. Amfiteatru Economic, 23 (56), pp. 120-136. 2. Fu, H.-P., Chang, T.-H., Lin, S.-W., Teng, Y.-H. and Huang, Y.-Z. (2023), ―Evaluation and adoption of artificial intelligence in the retail industry‖, International Journal of Retail & Distribution Management, Vol. 51 No. 6, pp. 773-790 3. United Nations Economist Network (N.d) New Economics For Sustainable Development:CircularEconomy,https://www.un.org/sites/un2.un.org/files/circula r_economy_14_march.pdf?fbclid=IwAR2w1f0vGeuVBYdBcop8dSaCT7xxI__2 xnK9jQdA0YiNk2T62_QAo7FtO8c 4. Bộ Khoa học và Công nghệ (2018). Quyết Ďịnh số 2813/QĐ-BKHCN, ngày 27/9/2018. 5. Bộ Công Thương (2018). Nghị Ďịnh số 09/2018/NĐ-CP, ngày 15/1/2018. 6. Bộ Tài chính (2020). Bài Ďăng trên Thông tin Phục vụ lãnh Ďạo số 21 - 2020, https://mof.gov.vn/webcenter/ShowProperty?nodeId=/UCM12/MOFUCM187894//idcPr imaryFile&revision=latestreleased&rid=1 7. Nguyễn Đăng (2024). ―Trí tuệ nhân tạo Việt Nam và thách thức ở thị trường nghìn tỉ USD‖, https://laodong.vn/cong-nghe/tri-tue-nhan-tao-viet-nam- va-thach-thuc-o-thi-truong-nghin-ti-usd-1300948.ldo 8. Vũ Trọng Đạo (2023). ―Doanh nghiệp Việt làm gì trong làn sóng AI‖, https://vnexpress.net/doanh-nghiep-viet-lam-gi-trong-lan-song-ai-4655659.html 9. Trọng Đạt (2021, 10). Việt Nam hiện chỉ có 300 chuyên gia về trí tuệ nhân tạo, https://vietnamnet.vn/viet-nam-hien-chi-co-300-chuyen-gia-ve-tri-tue-nhan- tao-787353.html 901
10. Ellen Mac Arthur Foundation (2012). Towards a Circular Economy: Business 11. Katherine Haan (2023). How Businesses Are Using Artificial Intelligence In 2024, https://www.forbes.com/advisor/business/software/ai-in-business/. 12. Ngọc Hân (2023). ―Phát triển bền vững - Cơ hội Ďể phát triển cho tất cả các loại hình doanh nghiệp‖, https://moit.gov.vn/phat-trien-ben-vung/phat-trien- ben-vung-co-hoi-de-phat-trien-cho-tat-ca-cac-loai-hinh-doanh-nghiep.html 13. Sơn Hoàng (2024). HEINEKEN Việt Nam thúc Ďẩy tham vọng Tác Ďộng Môi trường bằng ―0‖, https://baotainguyenmoitruong.vn/heineken-viet-nam-thuc- day-tham-vong-tac-dong-moi-truong-bang-0-369698.html 14. Nhóm tác giả DTSVN - Giải pháp chuyển Ďổi số ngành Tài chính - Ngân hàng tổng hợp (2023). ―Các doanh nghiệp cần làm gì Ďể Ďảm bảo an toàn thông tin trong thời Ďại số?‖, https://markettimes.vn/cac-doanh-nghiep-can-lam-gi-de- dam-bao-an-toan-thong-tin-trong-thoi-dai-so-49198.html 15. Nam Long (2019). ―Vì sao tính năng Vinmart Scan & Go gây sốt‖, https://hanoimoi.vn/vi-sao-tinh-nang-vinmart-scan-go-gay-sot-547429.html 16. M.Pride, W., O.C.Ferrell, A.Lukas, B., Schembri, S., Niininen, O., & Casidy, R. (2008). Marketing Principles. Trong 3rd Asia-Pacific edition (tr. 449- 451). Cenpage. 17. MBS. (2019). Báo cáo ngành bán lẻ, https://mbs.com.vn/media/lvrjuojc/retail- report-2019-vn-final.pdf 18. Liên Minh (2023). ―Bài 8: Cảnh giác Ďể doanh nghiệp tránh bị Ďánh cắp thông tin‖, https://kythuatchonghanggia.vn/bao-ve-nguoi-tieu-dung/bai-8-canh- giac-de-doanh-nghiep-tranh-bi-danh-cap-thong-tin-16278 19. Quản lí nhà nước (2023). ―Kinh tế tuần hoàn trong phát triển du lịch cộng Ďồng‖, https://www.quanlynhanuoc.vn/2023/03/22/kinh-te-tuan-hoan-trong-phat- trien-du-lich-cong-dong/ 20. Phan Thị Ái, Trần Nữ Hồng Dung (2023). ―Vấn Ďề phát triển kinh tế tuần hoàn tại Việt Nam‖, https://tapchitaichinh.vn/van-de-phat-trien-kinh-te-tuan-hoan-tai-viet- nam.html#:~:text=Kh%C3%A1i%20ni%E1%BB%87m%20kinh%20t%E1%BA%BF %20tu%E1%BA%A7n,v%C3%A0%20thi%E1%BA%BFt%20k%E1%BA%BF%20c h%E1%BB%A7%20%C4%91%E1%BB%99ng. 22. Lan Phương (2023). ―Vượt mục tiêu, tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng năm 2023 tăng 9,6 ‖, https://congthuong.vn/vuot-muc- tieu-tong-muc-ban-le-hang-hoa-va-doanh-thu-dich-vu-tieu-dung-nam-2023-tang- 96-294735.html 23. Russel, S., & Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Morden Approach (3rd edition). Pearson, https://people.engr.tamu.edu/guni/csce421/files/AI_Russell_Norvig.pdf 902
24. Sở Ngoại vụ tỉnh Hà Tĩnh (2023). ―Ứng dụng AI trong chuyển Ďổi số, Việt Nam tận dụng cơ hội Ďến Ďâu? ‖, https://songoaivu.hatinh.gov.vn/ung-dung- ai-trong-chuyen-doi-soviet-nam-tan-dung-co-hoi-den-dau-1692666454.html 25. Tiến Thịnh (2023). ―Trí tuệ nhân tạo: Ngành hấp dẫn, lương cao nhưng "khát" nhân lực‖, https://dantri.com.vn/giao-duc/tri-tue-nhan-tao-nganh-hap-dan- luong-cao-nhung-khat-nhan-luc-20230427144929359.htm 26. Bộ Thông tin và Truyền thông (2023). ―Phát hiện 10 vụ rò rỉ dữ liệu lớn tại Việt Nam chỉ trong 1 quý‖, https://mic.gov.vn/mra/Pages/TinTuc/tinchitiet.aspx?tintucid=158474 27. Văn Toản (2023). ―Một số câu hỏi thường gặp về trí tuệ nhân tạo‖, https://nhandan.vn/mot-so-cau-hoi-thuong-gap-ve-tri-tue-nhan-tao-post741268.html 28. Vietnam+. (2023). ―K&K Fashion hợp tác với Appier Ďể nâng cao khả năng tự Ďộng hoá tiếp thị cũng như khả năng Ďưa ra các Ďề xuất Ďược cá nhân hoá‖, https://www.vietnamplus.vn/kk-fashion-hop-tac-voi-appier-de-nang-cao- kha-nang-tu-dong-hoa-tiep-thi-cung-nhu-kha-nang-dua-ra-cac-de-xuat-duoc-ca- nhan-hoa-post887847.vnp 29. VietnamReport. (2023). ―Quy mô thị trường bán lẻ Việt Nam sớm tăng lên 350 tỉ USD‖, https://vietnamreport.net.vn/Quy-mo-thi-truong-ban-le-Viet- Nam-som-tang-len-350-ti-USD-10688-1067.html 31. Nguyễn Xuân (2021). ―GS. Vũ Hà Văn: 30 cử nhân CNTT có thể làm việc liên quan AI‖, https://vnexpress.net/gs-vu-ha-van-30-cu-nhan-cntt-co-the- lam-viec-lien-quan-ai-4328662.html 903