Sáng thứ Bảy 01/8/2026, trong khuôn khổ Triển lãm Quốc tế Logistics Việt Nam (VILOG 2026) tại SECC TP.HCM, Hiệp hội Doanh nghiệp Dịch vụ Logistics Việt Nam (VLA) tổ chức tọa đàm Smart & Green Logistics — Bài học từ các case study thực tiễn. AVI Logistics tham gia trình bày case study và ngồi phiên thảo luận đầu tiên: AI trong vận hành logistics. Bài viết này ghi lại nội dung AVI đã chia sẻ trên sân khấu, cùng những gì chúng tôi rút ra được.
Vì sao chủ đề là “case study”, không phải “tầm nhìn”
VILOG 2026 là kỳ triển lãm thứ tư, diễn ra từ 30/7 đến 01/8/2026 tại SECC, do VLA và VINEXAD đồng tổ chức dưới sự chỉ đạo của Bộ Công Thương, quy tụ khoảng 450 doanh nghiệp đến từ 22 quốc gia và vùng lãnh thổ trên hơn 550 gian hàng. Chủ đề của kỳ này là “Creating Smart and Sustainable Solutions”.
Điểm đáng chú ý nằm ở cách VLA đặt tên buổi tọa đàm: bài học từ các case study thực tiễn. Không phải “xu hướng AI”, không phải “tương lai ngành”. Đây là một tín hiệu về mức độ trưởng thành của thị trường — sau vài năm nói về chuyển đổi số, câu hỏi của doanh nghiệp logistics Việt Nam đã chuyển từ “AI là gì” sang “ai đã làm được, làm thế nào, và kết quả ra sao”.
Bối cảnh cần nhớ: chi phí logistics của Việt Nam hiện tương đương khoảng 16–18% GDP theo Báo cáo Logistics Việt Nam 2025 (Bộ Công Thương) và số liệu World Bank — cao hơn đáng kể so với Singapore (khoảng 8%) hay Malaysia (khoảng 11%).
Phần lớn cuộc thảo luận về việc giảm con số này tập trung vào hạ tầng cứng: cảng, đường, kho. Ít ai nói về phần chi phí nằm trong chính giờ công của đội ngũ vận hành.
Vấn đề cốt lõi: forwarding vận hành bằng giờ công lặp lại
Phần trình bày của AVI mở đầu bằng một quan sát không mấy hào nhoáng: Forwarding runs on human hours — most of them repetitive. Nghề giao nhận vận hành bằng giờ công của nhân sự, và phần lớn số giờ đó dành cho việc lặp lại.
Săn giá cước
Sales và pricing dò giá spot trên portal của từng hãng tàu, trong email, trong các nhóm chat. Cùng một tuyến, cùng một loại container, lặp lại mỗi tuần. Mỗi lần hỏi giá là một lần chờ.
Nhập lại dữ liệu
Cùng một dãy số đi qua báo giá, booking, rồi chứng từ. Người ta chép nó ba lần, ở ba nơi, bằng tay. Mỗi lần chép là một cơ hội để sai — và sai ở khâu chứng từ thì chi phí sửa không nằm ở thời gian, mà ở phí sửa B/L, phí lưu bãi, hoặc tệ hơn là một lô hàng kẹt ở cảng.
Đi hỏi trạng thái
Theo dõi ngoại lệ, đối soát, rồi trả lời khách “hàng em tới đâu rồi”. Đây là phần công việc tiêu tốn nhiều năng lượng nhất mà khách hàng lại đánh giá thấp nhất — vì với khách, biết được hàng đang ở đâu là chuyện đương nhiên phải có.
Kết luận của phần này rất thẳng: phần lớn thời gian trong một ngày của forwarder dành cho những việc khách hàng không bao giờ nhìn thấy. Đó không phải lỗi của ai. Đó là cách ngành này được thiết kế từ đầu.
Case study: từ “nhiều giờ” xuống “vài phút”
Case study được chọn không phải là một dự án chuyển đổi số quy mô lớn. Nó là một khách hàng, một thay đổi.
Tình huống: một nhà nhập khẩu Việt Nam có sản lượng container đều đặn, tuần nào cũng hỏi báo giá trên những tuyến quen thuộc. Và tuần nào cũng phải chờ — chờ đội pricing đi săn giá, tổng hợp, rồi gửi lại.
AVI đã làm gì: đưa các tuyến của khách vào Pricing AI và cổng AVI Quote, hợp nhất tài khoản khách hàng, tự động hóa luồng booking. Không thay đổi nhà cung cấp, không đàm phán lại hợp đồng, không đầu tư hạ tầng mới.
Kết quả: thời gian từ lúc khách yêu cầu đến lúc có một con số đủ tin cậy để ra quyết định rút từ nhiều giờ xuống còn vài phút.
Điều quan trọng nhất trong case study này lại là dòng chữ nhỏ ở cuối slide: không rẻ hơn — nhanh hơn, rõ hơn, đáng tin hơn.
AI không được dùng để phá giá. Nó được dùng để rút ngắn khoảng cách giữa lúc khách cần biết và lúc khách thực sự biết. Trong một thị trường mà giá cước biến động theo tuần, tốc độ ra quyết định có giá trị riêng của nó — thường lớn hơn vài chục USD chênh lệch trên một container.
AI ở AVI đang chạy thật ở bốn lớp
Phần cuối bài trình bày dành để trả lời câu hỏi mà bất kỳ ai ngồi dưới cũng sẽ nghĩ tới: cái này chạy thật hay chỉ là bản demo? Slide có tiêu đề thẳng thắn — This is AI at AVI — live, not a mockup — và liệt kê bốn lớp:
- Lớp khách hàng: AVI Assistant trên website tư vấn 24/7, trả lời câu hỏi về tuyến, thủ tục, chứng từ ngoài giờ hành chính.
- Lớp vận hành: mỗi booking phát sinh được AI agent tự đẩy vào hệ thống nội bộ và kênh Slack của đội vận hành — không ai phải chép lại.
- Lớp điều hành: AI cảnh báo theo ngưỡng và khuyến nghị hành động cho ban điều hành, thay vì gửi báo cáo định kỳ mà không ai đọc.
- Lớp phân tích: AI biến dữ liệu vận hành thành hành động cụ thể, không dừng ở dashboard.
Đây là điểm AVI muốn nhấn: giá trị không nằm ở việc có một con chatbot. Giá trị nằm ở chỗ bốn lớp này nối được với nhau trên cùng một dòng dữ liệu — từ lúc khách hỏi giá đến lúc ban điều hành nhìn thấy vấn đề.
Ba điều đọng lại sau phiên thảo luận
1. Bài toán khó không phải công nghệ, mà là dữ liệu sạch
Mô hình AI ngày nay là hàng hóa phổ thông — ai cũng mua được, giá gần như nhau. Thứ không mua được là dữ liệu vận hành sạch và có cấu trúc của chính doanh nghiệp: bảng giá được chuẩn hóa, mã phí thống nhất, hồ sơ khách hàng không trùng lặp. Doanh nghiệp nào chưa dọn được phần này thì AI chỉ giúp tạo ra kết quả sai nhanh hơn.
2. Bắt đầu từ việc lặp lại nhiều nhất, không phải việc khó nhất
Xu hướng phổ biến là chọn bài toán khó nhất để chứng minh năng lực công nghệ. Thực tế cho thấy hiệu quả đến nhanh hơn khi bắt đầu từ việc lặp lại nhiều nhất và ít rủi ro nhất — báo giá, nhập liệu, thông báo trạng thái. Thắng nhỏ nhưng thắng sớm mới tạo được đà cho các bước sau.
3. AI không thay người, nhưng đổi nội dung công việc
Những vị trí bị AI chạm vào không biến mất — chúng bị tái cấu trúc. Nhân sự pricing bớt thời gian dò giá và dành nhiều thời gian hơn cho đàm phán với hãng tàu. Nhân sự chứng từ bớt chép số và dành thời gian cho việc rà soát rủi ro. Doanh nghiệp nào không chuẩn bị phần đào tạo lại cho đội ngũ sẽ gặp vấn đề về con người trước khi gặp vấn đề về công nghệ.
Doanh nghiệp logistics nên bắt đầu từ đâu
Nếu công ty của bạn đang cân nhắc đưa AI vào vận hành, đây là thứ tự mà chúng tôi cho là hợp lý dựa trên chính quá trình AVI đã đi:
- Đo trước khi làm. Ghi lại một tuần: đội ngũ mất bao nhiêu giờ cho việc dò giá, nhập lại dữ liệu, trả lời câu hỏi trạng thái. Không có con số này thì sau đó không chứng minh được gì.
- Dọn dữ liệu. Chuẩn hóa bảng giá và mã phí. Hợp nhất hồ sơ khách hàng trùng lặp. Đây là phần chán nhất và cũng quyết định nhất.
- Chọn một quy trình, làm cho xong. Một quy trình chạy thật có giá trị hơn năm quy trình chạy thử.
- Gắn kết quả vào chỉ số kinh doanh. Thời gian phản hồi báo giá, tỷ lệ chuyển đổi từ báo giá sang booking, số lỗi chứng từ. Nếu không có chỉ số nào chuyển động, dự án chưa thành công dù công nghệ chạy tốt.
AVI Logistics là công ty giao nhận vận tải quốc tế tại Việt Nam, xây dựng vận hành trên nền tảng AI.
Tìm hiểu giải pháp AI logistics, dịch vụ giao nhận vận tải quốc tế (freight forwarding services Vietnam) và dịch vụ thông quan hải quan của chúng tôi.
Câu hỏi thường gặp
AI trong vận hành logistics là gì?
Là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các tác vụ vận hành hằng ngày của doanh nghiệp logistics: tổng hợp và so sánh giá cước, tự động hóa luồng booking, trích xuất dữ liệu từ chứng từ, cảnh báo ngoại lệ trong lô hàng và trả lời khách hàng ngoài giờ. Khác với các dự án AI mang tính nghiên cứu, AI trong vận hành được đo bằng thời gian tiết kiệm được và số lỗi giảm đi trên từng quy trình cụ thể.
Doanh nghiệp logistics nhỏ và vừa có áp dụng AI được không?
Được, và thường dễ hơn doanh nghiệp lớn vì quy trình ít phức tạp hơn. Điều kiện tiên quyết không phải ngân sách mà là dữ liệu có cấu trúc: bảng giá được chuẩn hóa, mã phí thống nhất, hồ sơ khách hàng không trùng lặp. Nên bắt đầu từ một quy trình lặp lại nhiều nhất — thường là báo giá — thay vì triển khai đồng loạt.
AI có thay thế nhân sự giao nhận không?
Trong thực tế triển khai tại AVI, AI xử lý phần việc lặp lại và không cần phán đoán: dò giá, nhập liệu, thông báo trạng thái. Phần cần kinh nghiệm ngành — xử lý hàng nguy hiểm, hàng lạnh, tình huống ngoại lệ tại cảng, đàm phán với hãng tàu — vẫn thuộc về con người. Kết quả là nội dung công việc thay đổi chứ không phải vị trí biến mất.
Mất bao lâu để thấy kết quả?
Tùy độ sạch của dữ liệu đầu vào. Nếu bảng giá và hồ sơ khách hàng đã được chuẩn hóa, một quy trình đơn lẻ như tự động hóa báo giá có thể cho kết quả đo được trong vài tuần. Nếu dữ liệu còn phân tán ở file Excel rời và email, phần lớn thời gian sẽ dành cho việc dọn dữ liệu — đây là giai đoạn hay bị đánh giá thấp nhất.
Bài viết ghi lại nội dung AVI Logistics trình bày tại tọa đàm “Smart & Green Logistics — Bài học từ các case study thực tiễn” do Hiệp hội Doanh nghiệp Dịch vụ Logistics Việt Nam (VLA) tổ chức ngày 01/8/2026 trong khuôn khổ VILOG 2026 tại SECC, TP.HCM. Các nhận định về xu hướng ngành là quan điểm của AVI Logistics, không đại diện cho quan điểm của ban tổ chức hay các diễn giả khác. Số liệu chi phí logistics trích từ Báo cáo Logistics Việt Nam 2025 (Bộ Công Thương) và World Bank.