- AI trong mua sắm tự động hóa các công việc như soạn thảo RFP, phân loại chi tiêu và đối chiếu nhà cung cấp, giúp giảm công việc thủ công và rút ngắn thời gian xử lý.
- Machine learning dự đoán biến động nhu cầu và rủi ro từ nhà cung cấp, giúp đội ngũ chủ động ứng phó với gián đoạn hoặc chi phí tăng.
- Agentic AI có thể mô phỏng tác động khi thay đổi nhà cung cấp và thậm chí tự động thực hiện các bước tiếp theo như tạo đơn đặt hàng.
- Để ứng dụng AI thành công, cần bắt đầu với mục tiêu rõ ràng, dữ liệu sạch và lựa chọn công cụ phù hợp với hệ thống mua sắm hiện tại.
Trước đây tôi nghĩ mua sắm chỉ là đàm phán và quản lý nhà cung cấp, cho đến khi tôi dành cả mùa hè để sắp xếp hóa đơn và cập nhật bảng tính. Nói thật là không hề hào nhoáng như tưởng tượng.
Hóa ra tôi không phải người duy nhất trải qua điều đó. Theo KPMG, tự động hóa có thể xử lý hơn một nửa các công việc thường gặp trong mua sắm.
Ở nhiều ngành, AI đang giúp các đội ngũ làm việc hiệu quả hơn và giảm áp lực – mua sắm cũng không ngoại lệ. Các ví dụ thực tế về AI agent đã tạo ra tác động, từ tự động phê duyệt đến khai thác thông tin từ dữ liệu nhà cung cấp.
Bài viết này sẽ phân tích các loại AI đang được sử dụng trong mua sắm, các trường hợp ứng dụng và cách bạn có thể áp dụng thực tế mà không cần bằng cấp về khoa học máy tính.
AI cho mua sắm là gì?
AI cho mua sắm nghĩa là sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động hóa các công việc lặp lại, khai thác thông tin từ dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định nhanh, chính xác hơn trong toàn bộ quy trình mua sắm.
Các công nghệ AI giúp chuyên viên mua sắm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và quản lý nhà cung cấp hiệu quả hơn, từ đó quy trình mua sắm trở nên nhanh chóng và chính xác hơn.
Các loại AI được sử dụng trong mua sắm
AI tạo sinh
Generative AI, hay GenAI, là loại AI có thể tạo ra các nội dung như email, báo cáo hoặc toàn bộ RFP dựa trên dữ liệu đã được huấn luyện. Đây là một trong những dạng AI phổ biến nhất trong mua sắm, và lý do thì khá rõ ràng.
Trong mua sắm, GenAI có thể:
- Soạn thảo tài liệu như Statement of Work (SOW), tóm tắt nhà cung cấp hoặc RFP chỉ trong vài phút.
- Tóm tắt các cuộc họp với nhà cung cấp hoặc báo cáo hiệu suất dài, giúp bạn không phải đọc từng trang.
- Tự động viết và gửi email cho nhà cung cấp hoặc cập nhật trạng thái.
- Hỗ trợ tổ chức và gắn nhãn dữ liệu để phân tích dễ dàng hơn sau này.
Nói cách khác, GenAI xử lý phần lớn công việc soạn thảo và xử lý dữ liệu, giúp đội ngũ tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.
Machine learning
Machine learning (ML) học từ các xu hướng trước đó để nhận diện mẫu và dự đoán điều gì có thể xảy ra tiếp theo.
Thay vì phải lọc qua hàng loạt bảng tính hoặc dựa vào cảm tính, các công cụ ML có thể phân tích xu hướng mua sắm và hiệu suất nhà cung cấp trong quá khứ để giúp đội ngũ ra quyết định nhanh hơn.
Ví dụ, nếu một nhà cung cấp thường xuyên giao hàng trễ, ML có thể phát hiện ra xu hướng đó trước khi nó trở thành vấn đề lớn. Hoặc ML có thể cảnh báo về hóa đơn bất thường không phù hợp với hành vi chi tiêu thông thường. ML cũng có thể tự động phân loại chi tiêu qua hàng trăm giao dịch chỉ trong vài phút.
Càng được cung cấp nhiều dữ liệu, mô hình ML càng thông minh hơn, nghĩa là các phân tích sẽ ngày càng chính xác theo thời gian.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
RPA không cố gắng thông minh – nó không được thiết kế để ra quyết định hay tìm ra thông tin mới. Điều mà RPA làm rất tốt là thực hiện các tác vụ lặp lại, dựa trên quy tắc với khối lượng lớn trên nhiều hệ thống, không cần thao tác thủ công.
Là một phần cốt lõi của tự động hóa quy trình doanh nghiệp, RPA xử lý các công việc như nhập liệu, đối chiếu hóa đơn và xử lý đơn hàng mà không cần sự can thiệp của con người.
Dù nghe có vẻ đơn giản, việc loại bỏ các công việc lặp lại này giúp đội ngũ tập trung vào các phần chiến lược hơn của mua sắm. Mục tiêu là làm cho quy trình trơn tru hơn và giảm phụ thuộc vào thao tác thủ công.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
NLP giúp máy tính hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên – rất hữu ích khi làm việc với nội dung nhiều văn bản như hợp đồng, email hoặc phản hồi đề xuất (RFP).
Trong mua sắm, các công cụ NLP có thể:
- Trích xuất các điều khoản quan trọng từ hợp đồng
- Phân tích phản hồi của nhà cung cấp hoặc đánh giá trực tuyến để xác định cảm xúc, thái độ
- Lấy thông tin chính từ hóa đơn hoặc biên lai và chuyển thành dữ liệu có cấu trúc
- Hỗ trợ chatbot trả lời các câu hỏi thường gặp về mua sắm
NLP thường được tích hợp trong các nền tảng như phần mềm phân tích chi tiêu và hệ thống xử lý tài liệu. Đội ngũ cũng có thể sử dụng API như AWS Comprehend hoặc Google Cloud Natural Language để tích hợp vào quy trình làm việc.
Dù nghe có vẻ phức tạp, việc ứng dụng NLP thường chỉ đơn giản là bật một tính năng trong các công cụ mà đội ngũ đã sử dụng.
Agentic AI
Agentic AI là công nghệ mới nhất trong lĩnh vực này.
Agentic AI là các hệ thống có thể tự lên kế hoạch, hành động và thích nghi dựa trên mục tiêu hoặc điều kiện thay đổi mà không cần hướng dẫn chi tiết cho từng bước.
Trong khi đó, AI agent trong mua sắm không chỉ gửi cảnh báo. Chúng có thể mô phỏng tác động về chi phí hoặc thời gian của việc chuyển đổi, thậm chí tự động thực hiện các bước tiếp theo như soạn đơn đặt hàng hoặc cập nhật hồ sơ nhà cung cấp.
Điều này mở ra quy trình agentic AI: các quy trình động mà AI agent không chỉ đưa ra phân tích mà còn thực hiện các hành động tiếp theo trên nhiều hệ thống. Ví dụ, một agent có thể phát hiện rủi ro hết hàng, mô phỏng tác động khi đổi nhà cung cấp và tự động tạo đơn đặt hàng – tất cả trong một quy trình phối hợp.
Khi được kết nối với dữ liệu và công cụ phù hợp – như cơ sở dữ liệu nhà cung cấp hoặc phần mềm quản lý tồn kho – các agent này có thể hoạt động bán tự động trong phạm vi xác định, giúp đội ngũ làm việc nhanh hơn mà không cần phối hợp thủ công nhiều.
Lợi ích của AI trong mua sắm
Tối ưu quy trình
Các công cụ AI như RPA và hệ thống quy trình dựa trên ML giúp tự động hóa các công việc lặp lại ở quy mô lớn, giải phóng thời gian cho đội ngũ tập trung vào công việc chiến lược.
Ví dụ, RPA có thể tự động điền biểu mẫu yêu cầu mua hàng bằng cách lấy dữ liệu từ hệ thống danh mục, xác thực thông tin nhà cung cấp với dữ liệu gốc và chuyển yêu cầu đến đúng người phê duyệt dựa trên trung tâm chi phí, hạn mức chi tiêu và mức độ ưu tiên – tất cả đều không cần thao tác thủ công.
Giảm lỗi
Quy trình càng thủ công thì càng dễ bỏ sót, nhất là khi làm việc dưới áp lực.
AI hỗ trợ bằng cách kiểm tra và phát hiện bất thường theo thời gian thực trong toàn bộ quy trình.
Hãy tưởng tượng bạn gửi một hóa đơn không khớp với đơn đặt hàng ban đầu. Thay vì phải kiểm tra thủ công, mô hình machine learning sẽ phát hiện ra sự khác biệt ngay lập tức.
Dù là phát hiện mục nhập trùng lặp hay cảnh báo điều gì đó bất thường, AI mang lại sự nhất quán và chính xác cho những công việc dễ mắc lỗi khi đội ngũ làm việc nhanh.
Tiết kiệm chi phí
AI giúp giảm chi phí không chỉ nhờ tự động hóa các công việc lặp lại mà còn nhờ cải thiện quyết định và phát hiện các điểm chưa tối ưu tiềm ẩn.
Ví dụ, tác nhân AI có thể tính toán chi phí - lợi ích của việc thanh toán sớm cho nhà cung cấp để nhận chiết khấu 2%, sau đó tự động đề xuất những cơ hội tốt nhất.
Các tổ chức sử dụng AI để phân tích chi tiêu nâng cao đã tiết kiệm được tới 10% tổng chi phí nhờ siết chặt chiến lược mua sắm và giảm thất thoát giá trị.
Mở rộng quy mô mà không gặp khó khăn
Khi hoạt động mua sắm mở rộng, dữ liệu và độ phức tạp tăng lên nhưng AI giúp đội ngũ kiểm soát tốt mà không cần tăng nhân sự.
Từ tự động tổng hợp dữ liệu đến tối ưu phân tích hợp đồng và minh bạch chi tiêu, AI giúp doanh nghiệp phát triển thông minh hơn mà không gặp trở ngại lớn.
Dự báo rủi ro
Mua sắm vốn thường phản ứng bị động. AI thay đổi điều đó bằng cách cung cấp cảnh báo sớm và đề xuất trước khi vấn đề phát sinh.
Khả năng dự đoán này ngày càng trở nên thiết yếu. Thực tế, 70% lãnh đạo mua sắm cho biết rủi ro từ nhà cung cấp ngày càng tăng là mối quan tâm hàng đầu, và AI đang trở thành công cụ ưu tiên của họ.
Các mô hình AI quét dữ liệu nội bộ (như vấn đề giao hàng và tuân thủ hợp đồng) cùng với các tín hiệu bên ngoài (điểm tín dụng, xếp hạng ESG, tin tức) để tạo ra điểm rủi ro hiện tại và giúp đội ngũ hành động trước khi vấn đề leo thang.
8 Ứng dụng AI trong lĩnh vực mua sắm
1. Dự báo thông minh và kiểm soát chi phí
Machine learning giúp đội ngũ dự báo nhu cầu bằng cách học từ các mẫu mua hàng và hiệu suất nhà cung cấp trước đây. Nó có thể dự đoán thời điểm đặt hàng lại và số lượng cần mua, đồng thời tính đến các yếu tố như chậm trễ, biến động giá và cả yếu tố bên ngoài như thời tiết.
Các thuật toán ML phân tích khối lượng lớn dữ liệu mua sắm lịch sử và dữ liệu bên ngoài như giá hàng hóa, chậm trễ vận chuyển, lạm phát, thậm chí cả dự báo thời tiết. Tất cả kết hợp để xây dựng mô hình dự đoán nhu cầu mua sắm trong tương lai, thậm chí đến từng mã hàng.
Ví dụ, nếu một sự cố chậm tại cảng trùng với nhu cầu tăng đột biến cho một loại vật liệu đóng gói, mô hình ML có thể phát hiện xu hướng này trước khi nó trở nên rõ ràng và đề xuất đặt hàng sớm hơn hoặc chuyển sang nhà cung cấp khác.
Các mô hình ML cũng theo dõi dữ liệu thời gian thực như biến động giá thị trường. Nếu chi phí nguyên liệu bắt đầu tăng, hệ thống có thể đề xuất đàm phán lại hợp đồng hoặc mua nhanh để giữ giá thấp.
Dự báo này giúp đội ngũ:
- Tránh đặt hàng quá nhiều hoặc quá ít.
- Tối ưu chi phí lưu kho.
- Điều chỉnh chiến lược mua hàng trước khi vấn đề ảnh hưởng đến hoạt động.
- Ra quyết định ngân sách dựa trên thông tin cập nhật, có thể hành động.
2. Tự động hóa công việc mua sắm và xử lý dữ liệu
Các công việc thủ công như tìm kiếm nhà cung cấp, tạo RFP, nhập dữ liệu tốn rất nhiều thời gian.
AI giúp đơn giản hóa các công việc này bằng cách lấy hồ sơ nhà cung cấp từ nhiều nguồn, tự động điền mẫu RFP và đồng bộ dữ liệu quan trọng giữa các hệ thống mà không cần nhập tay. Nhờ đó, đội ngũ mua sắm có thể rút ngắn thời gian xử lý và tập trung vào các công việc chiến lược hơn như phát triển quan hệ nhà cung cấp hoặc phân tích hiệu suất.
MTN Group đã xây dựng một nền tảng gọi là Procurement Cockpit để tổng hợp dữ liệu mua sắm trên toàn tổ chức. Thay vì phải chuyển đổi giữa các hệ thống hoặc tìm kiếm thông tin, đội ngũ của họ có cái nhìn rõ ràng, thời gian thực về hoạt động mua sắm, hiệu suất nhà cung cấp và chi tiêu.
Đây là cách thông minh để tổ chức và tiết kiệm thời gian. Và kết quả đã được chứng minh: MTN đã nhận được giải thưởng ngành nhờ ứng dụng tự động hóa dựa trên AI.
3. Tối ưu hóa quy trình đặt hàng
Thực tế là, quản lý đơn đặt hàng thủ công vừa chậm, dễ sai sót, lại tốn công sức.
AI có thể tự động hóa các bước quan trọng trong quy trình mua sắm — từ tạo đơn đặt hàng đến theo dõi vận chuyển và xử lý ngoại lệ. Thay vì chỉ cảnh báo vấn đề, AI còn chủ động xử lý, như đặt lại hàng từ nhà cung cấp dự phòng hoặc báo cáo chậm trễ để xem xét.
Ví dụ, khi có yêu cầu mua hàng, AI có thể kiểm tra với các nhà cung cấp và giá đã được phê duyệt, sau đó tự động điền đơn đặt hàng. Tiếp theo, AI gửi đơn và cập nhật lịch giao hàng.
Nếu có xung đột, như vấn đề về thời gian giao hàng, AI có thể đề xuất lựa chọn thay thế dựa trên dữ liệu trước đó. Bảng điều khiển giúp các bên liên quan cập nhật thông tin, trong khi hệ thống tự động đối chiếu hóa đơn và biên nhận, đánh dấu các sai lệch để kiểm tra.
4. Trợ lý AI cho đội ngũ mua sắm
Trợ lý AI trong lĩnh vực mua sắm là các công cụ hỗ trợ đội ngũ bằng cách đảm nhận các công việc lặp lại, tốn thời gian. Chúng hoạt động song song với các hệ thống hiện có để tăng tốc ra quyết định và giảm thao tác thủ công trong quy trình hàng ngày.
Chúng không thay thế chuyên môn của con người, nhưng trợ lý AI chắc chắn giúp đội ngũ làm việc nhanh hơn và thông minh hơn.
Zycus cung cấp Merlin Intake, một trợ lý AI giúp người dùng tạo và theo dõi yêu cầu mua hàng. Công cụ này hướng dẫn người dùng qua từng bước và trả lời các câu hỏi, giảm thiểu trao đổi qua lại.
5. Phân tích chi tiêu thông minh
Đội ngũ mua sắm thường gặp khó khăn trong việc xác định dòng tiền đi đâu, nhất là khi dữ liệu phân tán ở nhiều hệ thống ERP và P2P. Khi dữ liệu bị phân tán, việc kiểm soát từng khoản chi trở nên khó khăn.
Các công cụ AI có thể tự động làm sạch và phân loại dữ liệu, giúp đội ngũ có cái nhìn tổng thể, chính xác về chi tiêu. Thuật toán machine learning phát hiện bất thường và tìm ra cơ hội tiết kiệm mà các công cụ truyền thống thường bỏ lỡ.
Ví dụ, AI có thể nhận diện các giao dịch mua lặp lại từ nhiều nhà cung cấp mà có thể gộp lại để được chiết khấu số lượng, hoặc phát hiện các khoản chi tăng đột biến trong một nhóm hàng cần được xem xét.
Mức độ phân tích này giúp đội ngũ:
- Cải thiện khả năng theo dõi chi tiêu theo nhóm hàng và nhà cung cấp
- Phát hiện các khoản chi không tuân thủ hoặc vượt quy định
- Nhận diện cơ hội gộp đơn hoặc đàm phán lại
- Ra quyết định ngân sách và mua hàng chính xác hơn
6. Quản lý rủi ro nhà cung cấp
Rủi ro từ nhà cung cấp ngày càng đáng lo ngại và AI giúp quản lý chủ động hơn bao giờ hết.
Các mô hình machine learning liên tục quét các tín hiệu nội bộ như vi phạm hợp đồng, sai lệch hóa đơn, cùng các chỉ số bên ngoài như điểm tín dụng, xếp hạng ESG, sự kiện địa chính trị, tin tức toàn cầu.
AI tổng hợp các dữ liệu này thành điểm rủi ro thời gian thực, giúp đội ngũ mua sắm ưu tiên nhà cung cấp dựa trên mức độ rủi ro và độ tin cậy. Một số công cụ còn có thể mô phỏng các kịch bản gián đoạn chuỗi cung ứng để xây dựng chiến lược ứng phó.
Ví dụ, nền tảng AI của Resilinc cho phép doanh nghiệp dự đoán nguy cơ chậm trễ bằng cách phân tích hiệu suất nhà cung cấp và các sự kiện bên ngoài. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể lường trước các gián đoạn, như bão ở Trung Quốc, trước khi xảy ra. Hệ thống sẽ cảnh báo sớm để đội ngũ điều hướng lại lô hàng, tránh mất doanh thu.
7. Phân tích hợp đồng thông minh
Hợp đồng mua sắm chứa nhiều thông tin quan trọng, nhưng việc kiểm tra và quản lý thủ công rất tốn thời gian.
Các công cụ NLP, như agent LLM, có thể trích xuất các điều khoản chính như điều kiện thanh toán, SLA từ hàng nghìn hợp đồng và đối chiếu với các tiêu chuẩn tuân thủ.
Giả sử đội ngũ của bạn cần rà soát 500 hợp đồng nhà cung cấp trước cuối năm. Thay vì kiểm tra từng hợp đồng thủ công, hệ thống AI sẽ quét tài liệu trong vài phút, đánh dấu hợp đồng sắp hết hạn, nổi bật hợp đồng thiếu điều khoản bảo vệ dữ liệu và nhóm các hợp đồng tương tự để dễ kiểm tra.
8. Kết nối nhà cung cấp linh hoạt
Việc tìm nhà cung cấp phù hợp trước đây chủ yếu dựa vào danh sách tĩnh hoặc nghiên cứu thủ công. AI thay đổi điều này bằng cách đề xuất nhà cung cấp dựa trên lịch sử hiệu suất, chứng nhận, giá cả và năng lực hiện tại.
Nhờ machine learning, hệ thống đánh giá cả dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc để gợi ý nhà cung cấp phù hợp nhất cho từng nhu cầu hoặc khu vực.
Đội ngũ mua sắm giờ đây có thể:
- Lập danh sách nhà cung cấp lý tưởng nhanh hơn
- Chọn nhà cung cấp phù hợp với tiêu chí chất lượng, chi phí và ESG
- Rút ngắn thời gian tích hợp và tăng khả năng thích ứng khi tìm nguồn cung
Cách triển khai AI trong lĩnh vực mua sắm
Không có một công thức chung cho việc áp dụng AI vào mua sắm. Lộ trình phù hợp phụ thuộc vào quy mô và mục tiêu của doanh nghiệp, nhưng bạn không nhất thiết phải tự phát triển từ đầu.
Phần này dành cho các quản lý mua sắm, chuyên viên tìm nguồn cung, chuyên gia chuỗi cung ứng và CPO đang tìm kiếm giải pháp thực tiễn để ứng dụng AI vào quy trình làm việc.
.webp)
1. Đặt mục tiêu rõ ràng
Đừng dùng AI chỉ vì nó nghe có vẻ hiện đại. Hãy xác định rõ vấn đề bạn muốn giải quyết.
Bạn muốn tự động hóa đơn đặt hàng? Cải thiện phân loại chi tiêu? Dự đoán rủi ro nguồn cung?
Mỗi mục tiêu này đòi hỏi các công cụ, mô hình dữ liệu và tích hợp khác nhau. Ví dụ, tự động hóa đơn đặt hàng có thể cần dùng RPA, trong khi cải thiện dự báo lại dựa vào ML.
Nếu không có mục tiêu rõ ràng, bạn có thể xây dựng một công cụ tốn kém mà không giải quyết được gì. Hãy bắt đầu từ điểm đau và để nó dẫn dắt quá trình triển khai AI.
2. Chọn nền tảng
Khi đã có mục tiêu, hãy tìm các công cụ hỗ trợ phù hợp.
Hãy bắt đầu với những gì bạn đang sử dụng. Nhiều hệ thống ERP và nền tảng mua sắm hiện nay đã tích hợp sẵn các tính năng AI như phân loại chi tiêu hoặc phân tích hợp đồng. Nếu nhu cầu của bạn đặc thù hơn, hãy xem xét các công cụ độc lập nhưng đảm bảo chúng tích hợp tốt với hệ thống của bạn.
Nền tảng tốt nhất là nền tảng phù hợp với hệ thống hiện tại và có thể mở rộng khi doanh nghiệp phát triển.
3. Chuẩn bị dữ liệu
AI chỉ thông minh như dữ liệu bạn cung cấp cho nó.
Trước khi bắt đầu, hãy kiểm tra lại những gì bạn đang có. Dọn dẹp dữ liệu lộn xộn, hợp nhất thông tin bị phân tán và áp dụng quản trị dữ liệu chặt chẽ. Điều này bao gồm chuẩn hóa định dạng và xác thực độ chính xác.
Các nhóm mua sắm không cần dữ liệu hoàn hảo mà cần dữ liệu có thể sử dụng. Hãy coi đây như việc chuẩn bị đất trước khi gieo trồng.
4. Hiện thực hóa giải pháp của bạn
Khi mục tiêu và nền tảng đã rõ ràng, dữ liệu đã sẵn sàng, đây là lúc biến giải pháp thành hiện thực.
Với hầu hết các nhóm mua sắm, điều này không có nghĩa là tự xây dựng công cụ AI từ đầu. Thay vào đó, hãy hợp tác với nhà cung cấp, đối tác hoặc đội ngũ IT nội bộ để cấu hình và triển khai công cụ phù hợp với nhu cầu.
Chọn phương án phù hợp với năng lực của đội nhóm và mức độ phức tạp của mục tiêu.
5. Trao quyền cho đội ngũ của bạn
Ngay cả công cụ AI tốt nhất cũng sẽ không mang lại kết quả nếu đội ngũ không biết sử dụng hoặc không tin tưởng vào nó.
Khi giải pháp đã đi vào hoạt động, hãy dành thời gian đào tạo và hướng dẫn sử dụng. Phối hợp với nhà cung cấp hoặc đối tác triển khai để đào tạo đội ngũ theo các tình huống thực tế, phù hợp với cách làm việc của chuyên viên mua sắm — không chỉ đơn thuần là cách sử dụng công cụ.
Tạo điều kiện cho thực hành thực tế, ghi lại các quy trình thường gặp và duy trì kênh phản hồi mở.
Công nghệ sẽ không mang lại kết quả nếu không ai biết sử dụng.
6. Đánh giá và cải tiến liên tục
Đừng chỉ cài đặt rồi bỏ mặc.
Theo dõi tác động của các công cụ AI bằng các chỉ số rõ ràng như giảm thời gian xử lý, tiết kiệm chi phí hoặc số sự cố rủi ro được ngăn chặn.
Nếu chatbot là một phần của triển khai, hãy xem phân tích chatbot để hiểu cách chúng được sử dụng, điểm mạnh và những nơi còn gây khó khăn. Đo lường lợi tức đầu tư của chatbot đặc biệt quan trọng để chứng minh hiệu quả và định hướng cải tiến sau này.
Và hãy trao đổi với người dùng. Điều gì đang hiệu quả? Điều gì còn bất tiện?
Hệ thống AI sẽ ngày càng tốt hơn, nhưng chỉ khi bạn liên tục điều chỉnh. Những giải pháp tốt nhất luôn phát triển theo nhu cầu thực tế.
Tạo AI Agent miễn phí
Nếu bạn đang tìm hiểu cách ứng dụng AI vào quy trình mua sắm, đây là thời điểm lý tưởng để bắt đầu học hỏi.
Botpress là nền tảng xây dựng AI agent dành cho mọi đối tượng, không phân biệt trình độ kỹ thuật. Thiết kế luồng trực quan, kiểm thử phản hồi với dữ liệu thực tế và kết nối với nguồn dữ liệu doanh nghiệp để luôn cập nhật thông tin mới nhất.
Dù bạn xây dựng agent để quản lý liên lạc với nhà cung cấp hay tự động phê duyệt đơn đặt hàng, Botpress giúp bạn dễ dàng hiện thực hóa tự động hóa mua sắm.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
Câu hỏi thường gặp
Triển khai công cụ AI trong mua sắm có tốn kém không?
Chi phí triển khai công cụ AI trong mua sắm rất đa dạng: các tính năng AI cơ bản tích hợp sẵn trong nền tảng có thể chỉ tốn vài trăm đô mỗi tháng, trong khi các giải pháp cấp doanh nghiệp như phân tích chi tiêu nâng cao hoặc agent tự động có thể lên đến hàng trăm nghìn đô mỗi năm. Tổng chi phí phụ thuộc vào độ phức tạp của quy trình và việc bạn chọn giải pháp có sẵn hay xây dựng AI tùy chỉnh.
Việc sử dụng AI trong mua sắm có rủi ro hoặc nhược điểm gì không?
Việc sử dụng AI trong mua sắm có thể gặp rủi ro như ra quyết định sai nếu dữ liệu không đầy đủ hoặc không chính xác, nguy cơ bị phụ thuộc vào nhà cung cấp AI độc quyền, và các vấn đề tuân thủ nếu dữ liệu nhạy cảm không được bảo mật đúng cách. Ngoài ra, công cụ AI đôi khi có thể tạo ra lỗi hoặc kết quả bất ngờ, đòi hỏi sự giám sát của con người để phát hiện và xử lý kịp thời trước khi gây ra hậu quả tốn kém.
Công cụ AI trong mua sắm có thay thế việc làm hay chỉ thay đổi cách làm việc?
Công cụ AI trong mua sắm thường không loại bỏ hoàn toàn việc làm mà thay đổi cách làm việc, bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập liệu, đối chiếu hóa đơn hoặc phân loại chi tiêu, giúp chuyên viên mua sắm tập trung vào các hoạt động chiến lược như quản lý nhà cung cấp, đàm phán và kiểm soát rủi ro. Tuy nhiên, vai trò công việc có thể chuyển sang các kỹ năng phân tích hoặc kỹ thuật hơn khi AI được tích hợp vào quy trình hàng ngày.
Doanh nghiệp nhỏ có thể hưởng lợi từ AI trong mua sắm không, hay chỉ dành cho doanh nghiệp lớn?
Doanh nghiệp nhỏ hoàn toàn có thể hưởng lợi từ AI trong mua sắm, đặc biệt thông qua các công cụ SaaS giá phải chăng với các tính năng như xử lý tài liệu tự động, kết nối nhà cung cấp hoặc phân tích chi tiêu cơ bản mà không cần đầu tư lớn ban đầu. Trong khi doanh nghiệp lớn thường triển khai các giải pháp AI phức tạp và tùy chỉnh, các doanh nghiệp nhỏ vẫn có thể tiết kiệm thời gian và ra quyết định tốt hơn với các công cụ AI nhẹ, dựa trên nền tảng đám mây.
Nhóm mua sắm cần kỹ năng gì để làm việc với công cụ AI?
Nhóm mua sắm không nhất thiết phải là lập trình viên để sử dụng công cụ AI, nhưng cần có kỹ năng hiểu dữ liệu để nắm được cách hoạt động của mô hình AI và phát hiện vấn đề về chất lượng dữ liệu. Sự quen thuộc với các công cụ phân tích và khả năng sử dụng nền tảng số là quan trọng, cùng với khả năng phối hợp với IT để tích hợp giải pháp AI vào quy trình mua sắm.
.webp)
