Trí tuệ nhân tạo – kỷ nguyên mới cho thương mại điện tử Việt Nam

TÓM TẮT:

Trong kỷ nguyên kinh tế số, Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn trở thành động lực chiến lược, thúc đẩy sự thay đổi sâu rộng trong ngành thương mại điện tử (e-commerce – TMĐT). Dù tiềm năng phát triển rất lớn, việc ứng dụng AI tại các doanh nghiệp TMĐT Việt Nam vẫn đối mặt với nhiều thách thức. Bài viết này phân tích cơ hội, thách thức mà AI mang lại và đề xuất các giải pháp giúp doanh nghiệp khai thác hiệu quả tiềm năng này.

Từ khóa: trí tuệ nhân tạo, thương mại điện tử.

1. Đặt vấn đề

Trong bối cảnh nền kinh tế số đang phát triển mạnh mẽ, trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng khẳng định vị trí trung tâm và tạo ra những bước đột phá quan trọng trong việc nâng cao hiệu suất vận hành, cũng như tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực thương mại điện tử (TMĐT) (Nguyen và Le, 2024). Việt Nam đang kiên định mục tiêu trở thành một cường quốc AI hàng đầu tại châu Á thông qua Chương trình Chuyển đổi số Quốc gia, với kế hoạch hoàn thành vào năm 2025 (Statista, 2024). Các công nghệ AI như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) đang được ứng dụng rộng rãi để cải thiện khả năng phân tích hành vi người tiêu dùng, cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm và tối ưu hóa các quy trình trong quản lý chuỗi cung ứng (Pham, Tran và Vu, 2024; Tran, 2024).

Tại Việt Nam, thương mại điện tử (TMĐT) đã và đang trở thành một ngành công nghiệp chủ chốt trong nền kinh tế số, với sự tăng trưởng nhanh chóng về số lượng người tiêu dùng trực tuyến và sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng TMĐT (Le, Nguyen và Tran, 2024). Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là động lực thúc đẩy quá trình chuyển đổi số sâu rộng trong các doanh nghiệp, mà còn đóng vai trò quyết định trong việc tái cấu trúc cách thức tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng, song song đó tạo ra những cơ hội phát triển mới và thách thức không nhỏ cho các doanh nghiệp nội địa (Hoang và Vu, 2024). Cụ thể, AI hỗ trợ doanh nghiệp tăng cường năng lực cạnh tranh, tối ưu hóa các quy trình vận hành, linh hoạt đáp ứng nhu cầu ngày càng đa dạng của khách hàng, đồng thời nâng cao chất lượng trải nghiệm người dùng, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả tổng thể của tổ chức (Nguyen, Pham và Tran, 2024).

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào TMĐT giúp cải thiện các chiến lược tiếp thị và bán hàng, song song giảm thiểu những vấn đề liên quan đến quản lý kho bãi và chuỗi cung ứng (Pham, Tran và Vu, 2024). Trong khi đó, các chính sách và sáng kiến của Nhà nước đã tạo ra cơ hội thuận lợi cho sự phát triển của ngành TMĐT, đặc biệt trong việc đẩy mạnh chuyển đổi số và áp dụng công nghệ mới như AI (Minh, 2024; Vu, Hoang và Nguyen, 2024).

2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong thương mại điện tử (TMĐT) Việt Nam

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành động lực cốt lõi thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử (TMĐT), đặc biệt trong bối cảnh nền kinh tế số toàn cầu ngày càng hội nhập và cạnh tranh. Với khả năng vượt trội trong việc phân tích dữ liệu, dự báo xu hướng và tối ưu hóa quy trình, AI mở ra nhiều cơ hội đột phá cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, đồng thời tạo ra những chuẩn mực công nghệ mới (Nguyen và Pham, 2024; Li và Wang, 2024). Theo dự báo của VnEconomy (2024), tại Việt Nam, tới năm 2032, thị trường AI sẽ đạt tốc độ tăng trưởng ấn tượng chạm ngưỡng 2,06 tỷ USD.

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: AI cho phép các nền tảng TMĐT phân tích dữ liệu lớn (Big Data) từ hành vi người tiêu dùng, bao gồm lịch sử tìm kiếm, lượt truy cập và các giao dịch trước đó. Từ đó, hệ thống AI xây dựng hồ sơ cá nhân hóa, cung cấp gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ sát với nhu cầu từng khách hàng. Ngoài ra, AI không chỉ cải thiện tỷ lệ chuyển đổi (conversion rate) mà còn tăng giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value) nhờ khả năng tạo ra trải nghiệm liền mạch và đáng nhớ. Khách hàng có trải nghiệm được cá nhân hóa có xu hướng chi tiêu nhiều hơn 30% và quay lại mua hàng thường xuyên hơn (Hoang và Tran, 2024).

Tự động hóa dịch vụ khách hàng: Trong TMĐT, sự hài lòng của khách hàng không chỉ đến từ chất lượng sản phẩm mà còn từ trải nghiệm dịch vụ. AI đã đóng vai trò chủ chốt trong việc tự động hóa các quy trình chăm sóc khách hàng thông qua các công cụ như chatbot, trợ lý ảo, và hệ thống phản hồi tự động (Pham và Le, 2024). Các chatbot hiện đại ứng dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) không chỉ trả lời các câu hỏi cơ bản mà còn giải quyết các vấn đề phức tạp hơn bằng cách học hỏi liên tục từ các tương tác trước đó (Tran và Vu, 2024). Theo Vu và Hoang (2024), việc áp dụng chatbot giảm 35% chi phí chăm sóc khách hàng, cùng lúc đó tăng mức độ hài lòng của khách hàng lên 20%. Ngoài ra, các công cụ này hỗ trợ cung cấp thông tin sản phẩm, hướng dẫn mua sắm và cập nhật trạng thái đơn hàng một cách nhanh chóng, giúp doanh nghiệp duy trì sự hiện diện 24/7 và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng (Nguyen và Le, 2024).

Quản lý chuỗi cung ứng và hàng tồn kho: AI đang cách mạng hóa quản lý chuỗi cung ứng (SCM) nhờ khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và dự đoán chính xác nhu cầu thị trường. Các thuật toán học máy (machine learning) giúp doanh nghiệp tiên liệu chính xác các xu hướng tiêu dùng, từ đó tối ưu hóa việc nhập hàng, quản lý tồn kho và điều phối logistics (hậu cần) (Minh và Vu, 2024; Tran và Vu, 2024). Việc ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng giúp giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa, tiết kiệm đến 25% chi phí vận hành, và giảm thời gian giao hàng tới 50% (Wang, Li và Pham, 2024). Hơn thế, công nghệ này còn hỗ trợ nâng cao tính minh bạch trong chuỗi cung ứng, đảm bảo sản phẩm đến tay người tiêu dùng nhanh chóng và đáng tin cậy hơn (Pham & Le, 2024).

Định giá thông minh và chiến lược tiếp thị: AI đang thay đổi cách thức định giá sản phẩm trên các nền tảng TMĐT bằng cách sử dụng các mô hình định giá động (dynamic pricing). Theo Tomiţa, Ibrahimli và Herm (2024), việc sử dụng AI trong định giá động giúp các doanh nghiệp TMĐT tối ưu hóa giá cả dựa trên dự đoán nhu cầu và hành vi của khách hàng. Bên cạnh đó, Nguyen và Pham (2024) cũng tuyên bố rằng, thông qua phân tích dữ liệu thị trường, mức độ cạnh tranh và hành vi tiêu dùng, AI giúp doanh nghiệp đưa ra mức giá tối ưu trong từng thời điểm, từ đó tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận. Ngoài ra, các chiến lược tiếp thị dựa trên AI, như quảng cáo theo ngữ cảnh (contextual advertising) và tiếp thị tự động hóa (marketing automation) đã chứng minh hiệu quả cao trong việc tiếp cận khách hàng mục tiêu. Các chiến dịch tiếp thị ứng dụng AI đạt tỷ lệ tương tác cao hơn 25% so với cách tiếp cận truyền thống (Wang, Li và Pham, 2024).

Tăng cường bảo mật và chống gian lận: Trong bối cảnh giao dịch trực tuyến ngày càng gia tăng, vấn đề an ninh mạng trở thành một thách thức lớn đối với ngành TMĐT. AI hỗ trợ các doanh nghiệp phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận trong thời gian thực thông qua các mô hình học máy (Huang & Rust, 2024). Các hệ thống này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro tài chính mà còn bảo vệ uy tín của doanh nghiệp trên thị trường (Nguyen và Pham, 2024). Các giải pháp AI đã giảm tỷ lệ gian lận trực tuyến tới 60%, cùng lúc đó nâng cao lòng tin của người tiêu dùng (Tran và Vu, 2024).

3. Tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đến thị trường thương mại điện tử (TMĐT) Việt Nam

Việt Nam được dự đoán trở thành một trung tâm TMĐT hàng đầu trong khu vực, khẳng định sức mạnh và tiềm năng vượt trội trong kỷ nguyên kinh tế số, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 28% trong giai đoạn từ 2025 đến 2033 (Báo điện tử Đảng Cộng sản Việt Nam, 2024; VnEconomy, 2024; Nguyen và Tran, 2024). Sự phát triển này được thúc đẩy bởi 3 yếu tố chủ chốt: sự gia tăng mạnh mẽ trong việc sử dụng internet, thiết bị di động và thanh toán kỹ thuật số, cùng với các chính sách số hóa đầy tham vọng từ Chính phủ (Huang, Li và Tan, 2024; Smith và Li, 2024).

Hơn cả, việc ứng dụng AI trong TMĐT đã tạo ra những bước tiến đáng kể, đặc biệt trong việc cải thiện khả năng cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng. AI cho phép phân tích hành vi người tiêu dùng ở mức độ chi tiết, từ đó cung cấp các gợi ý mua sắm được cá nhân hóa và dự đoán nhu cầu một cách chính xác. Điều này không chỉ làm tăng tỷ lệ chuyển đổi mà còn thúc đẩy sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng (Wang và Zhang, 2024; Lee và Cho, 2024).

Ngoài ra, AI đang dần trở thành công cụ quan trọng trong tự động hóa dịch vụ khách hàng thông qua các chatbot và trợ lý ảo, cho phép các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ 24/7 với hiệu suất cao hơn và chi phí thấp hơn. Các nền tảng AI cũng giúp doanh nghiệp tiên đoán nhu cầu thị trường, qua đó tối ưu hóa chuỗi cung ứng và giảm thiểu lãng phí (Liu, Zhang và Chen, 2024; Dung và Minh, 2024). Việc áp dụng AI có thể giảm chi phí quản lý hàng tồn kho lên đến 30%, song song đó rút ngắn thời gian giao hàng (Chang và Park, 2024; Chan, Le và Dao, 2024).

Việt Nam, sở hữu nguồn nhân lực trẻ dồi dào, chi phí cạnh tranh và sự hỗ trợ mạnh mẽ từ chính sách công, đang sở hữu những lợi thế vượt trội để khai thác tối đa tiềm năng của công nghệ AI trong lĩnh vực thương mại điện tử (Pham và Nguyen, 2024). Thật vậy, để thực sự phát huy tiềm năng này, các doanh nghiệp cần phải đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại, cùng lúc tăng cường hợp tác với các tổ chức nghiên cứu và đối tác quốc tế nhằm tích hợp những giải pháp AI tiên tiến (Nguyen và Hoang, 2024; Phan và Nguyen, 2024). Điều này sẽ không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình hoạt động mà còn đảm bảo sự phát triển bền vững trong ngành. AI đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng và quản lý hàng tồn kho, điều này đặc biệt quan trọng trong ngành TMĐT khi nhu cầu về tốc độ và độ chính xác cao (Bui và Le, 2024; Vu và Dao, 2024).

4. Thách thức và giải pháp trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) vào thương mại điện tử (TMĐT) Việt Nam

4.1. Thách thức

Dù rằng trí tuệ nhân tạo (AI) mang lại nhiều tiềm năng cho sự phát triển của ngành thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam, quá trình triển khai vẫn đối mặt với vô vàn thách thức, điển hình là:

Chi phí đầu tư ban đầu để áp dụng AI vào các hoạt động kinh doanh là khá cao, đặc biệt đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs), nhóm chiếm thị phần đông đảo trong thị trường TMĐT quốc nội. Việc triển khai các công nghệ AI tiên tiến đòi hỏi nguồn vốn đáng kể để tích hợp hệ thống phần mềm, cơ sở hạ tầng và dữ liệu. Điều này đòi hỏi các doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược tài chính dài hạn và khả thi (Nguyen, Dao và Le, 2024; Tran và Le, 2024).

Thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao, đặc biệt là các chuyên gia về AI và kỹ sư công nghệ thông tin. Nhu cầu về nhân sự chuyên môn cao trong lĩnh vực AI đang tăng mạnh trên toàn cầu, tạo áp lực cạnh tranh lên thị trường lao động của các quốc gia đang phát triển như Việt Nam. Sự thiếu hụt này không chỉ cản trở việc xây dựng và vận hành các giải pháp AI mà còn làm giảm hiệu quả và tiềm năng phát triển của các doanh nghiệp (Pham, 2024; Vo và Tran, 2024).

Cơ sở hạ tầng công nghệ tại Việt Nam thời điểm này vẫn chưa đồng bộ và còn nhiều hạn chế. Do đó, gây khó khăn trong việc triển khai các công nghệ AI phức tạp đòi hỏi dung lượng lưu trữ lớn, băng thông cao và bảo mật mạnh mẽ. Cơ sở hạ tầng hiện đại là điều kiện tiên quyết để đảm bảo tính ổn định và hiệu quả của các ứng dụng AI trong TMĐT (Nguyen và Dao, 2024; Luu và Nguyen, 2024).

4.2. Giải pháp đề xuất

Để vượt qua những thách thức này và phát huy tiềm năng của trí tuệ nhân tạo trong ngành Thương mại điện tử tại Việt Nam, các doanh nghiệp cần áp dụng các chiến lược cụ thể và toàn diện như sau:

Đầu tư vào giáo dục và đào tạo nguồn nhân lực: Dù có lực lượng lao động IT vững mạnh, 300 chuyên gia AI là số liệu hiện có của Việt Nam (Vietnam.net, 2024) Thực vậy, nhu cầu chuyên gia AI vẫn đang gia tăng. Các doanh nghiệp cần hợp tác với các tổ chức giáo dục và viện nghiên cứu để phát triển chương trình đào tạo chuyên sâu về AI và công nghệ thông tin, nhằm nâng cao năng lực đội ngũ nội bộ và giảm tình trạng thiếu hụt chuyên gia. Việc này không chỉ thúc đẩy sáng tạo mà còn tăng cường khả năng áp dụng AI vào hoạt động kinh doanh, từ đó duy trì lợi thế cạnh tranh của các doanh nghiệp Việt Nam trên trận địa quốc tế (Nguyen và Pham, 2024; Tran và Phan, 2024; Le, Nguyen và Pham, 2024).

Hợp tác với đối tác công nghệ uy tín: Để tận dụng tối đa tiềm năng AI, các doanh nghiệp TMĐT tại Việt Nam cần hợp tác với các công ty công nghệ lớn và các đối tác quốc tế. Sự hợp tác này giúp giảm thiểu chi phí, triển khai nhanh chóng và tối ưu hóa các giải pháp AI (Nguyen và Pham, 2024). Các đối tác công nghệ không chỉ cung cấp phần mềm, mà còn chia sẻ kinh nghiệm quý báu trong việc triển khai công nghệ, giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu suất vận hành và mở rộng thị trường quốc tế. VNPay và OKXE là hai công ty khởi nghiệp điển hình về việc ứng dụng thành công AI trong các ngành dịch vụ thanh toán và TMĐT (Statista, 2024).

Nâng cấp cơ sở hạ tầng công nghệ: Đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ hiện đại là yếu tố then chốt để đảm bảo tính ổn định và khả năng mở rộng của các ứng dụng AI. Theo báo cáo của Bộ Công Thương (2024), thị trường TMĐT B2C đã tăng trưởng 18-20%, đạt mục tiêu Nhà nước đề ra, năm 2025 quy mô thị trường dự kiến vượt mốc 25 tỷ USD (Báo Điện tử Chính phủ, 2024). Các doanh nghiệp cần nâng cấp hệ thống máy chủ, mạng và bảo mật, đồng thời tận dụng điện toán đám mây và công nghệ lưu trữ tiên tiến để tối ưu hóa chi phí và hiệu quả vận hành. Việc nâng cấp này không chỉ giúp tăng khả năng mở rộng mà còn cải thiện hiệu suất, tạo ra môi trường thuận lợi cho sự phát triển bền vững của AI trong ngành TMĐT tại Việt Nam (Statista, 2024; Nguyen và Pham, 2024).

Thúc đẩy chính sách hỗ trợ từ Chính phủ: Chính phủ cần tiếp tục triển khai các chính sách hỗ trợ ngành công nghệ, đặc biệt là nghiên cứu và phát triển AI. Các chính sách như ưu đãi thuế, hỗ trợ tài chính cho các dự án công nghệ mới và phát triển các khu công nghiệp công nghệ cao hỗ trợ giảm gánh nặng tài chính cho các doanh nghiệp khởi nghiệp và SMEs, cùng lúc tạo ra môi trường thuận lợi để áp dụng AI vào kinh doanh. Những chính sách này sẽ thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của ngành công nghệ, biến Việt Nam trở thành điểm đến lý tưởng của các nhà đầu tư trong lĩnh vực AI, với sự hiện diện mới đây nhất – “gã khổng lồ” NVIDIA (Nguyen và Pham, 2024; VnEconomy, 2024; Le, Nguyen và Pham, 2024).

Khuyến khích sáng tạo và đổi mới sáng tạo: Để duy trì lợi thế cạnh tranh, các doanh nghiệp cần khuyến khích sự sáng tạo và đổi mới sáng tạo trong nội bộ. Các chương trình R&D tập trung vào AI, hackathon và các sáng kiến đổi mới sẽ giúp phát triển sản phẩm mới và sáng tạo giải pháp AI tiên tiến. VNPay, OKXE và Edmicro Education – ba minh chứng thành công trong việc ứng dụng AI trong thanh toán kỹ thuật số, TMĐT và giáo dục trực tuyến, là những mô hình sáng tạo có thể học hỏi (Statista, 2024; Tran và Phan, 2024; Le, Nguyen và Pham, 2024).

Với các chiến lược đã được đề xuất, các doanh nghiệp TMĐT tại Việt Nam có thể tối ưu hóa quá trình triển khai AI, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động, cải tiến trải nghiệm khách hàng và tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững trên thị trường quốc tế.

5. Kết luận

Trong kỷ nguyên kinh tế số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một yếu tố không thể thiếu trong việc thúc đẩy sự phát triển của ngành thương mại điện tử (TMĐT). Nguồn nhân lực trẻ và chi phí cạnh tranh, Việt Nam đang có vô vàn cơ hội để tận dụng công nghệ AI, mở ra tiềm năng lớn trong việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, việc triển khai AI tại các doanh nghiệp TMĐT Việt Nam còn gặp nhiều cản trở, đặc biệt về chi phí đầu tư, thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao và hạ tầng công nghệ chưa đồng bộ. Để giải quyết những vấn đề này, các doanh nghiệp cần thực hiện các chiến lược đầu tư dài hạn vào giáo dục và đào tạo nguồn nhân lực, đồng thời hợp tác với các đối tác công nghệ uy tín và nâng cấp cơ sở hạ tầng công nghệ. Việc tận dụng AI không chỉ giúp các doanh nghiệp tăng cường năng lực cạnh tranh mà còn mở rộng cơ hội để Việt Nam trở thành một trung tâm thương mại điện tử mạnh mẽ trong khu vực Đông Nam Á. Với sự hỗ trợ của Chính phủ và sự hợp tác giữa các doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu, AI sẽ là móc xích đòn bẩy, là “phượng hoàng cách mạng số” hỗ trợ ngành TMĐT Việt Nam đạt được sự phát triển thịnh vượng bền vững và vươn lên mạnh mẽ trên bản đồ thương mại toàn cầu.

Tài liệu tham khảo:

Bảo Bình. (2024). Vietnam’s AI future: a promising outlook. Tạp chí điện tử VnEconomy. Truy cập tại https://vneconomy.vn/vietnams-ai-future-a-promising-outlook.htm?fbclid=IwY2xjawHlhblleHRuA2FlbQIxMQABHeg4q8Ay10R2elBe1NikEFB7FT6-49s7UjuujTma1oNtFKrvzoOj6SpevA_aem_aJPxodOFnG5wHYJRVyap6Q

Báo Điện tử Chính phủ. (2024). Thương mại điện tử tăng trưởng 20% trong năm 2024. Truy cập tại https://baochinhphu.vn/thuong-mai-dien-tu-tang-truong-20-trong-nam-2024-102241210113636003.htm

Báo Tin Tức. (2024). Giải pháp thúc đẩy thương mại điện tử bằng công nghệ AI. Khoa học công nghệ. Truy cập tại https://baotintuc.vn/khoa-hoc-cong-nghe/giai-phap-thuc-day-thuong-mai-dien-tu-bang-cong-nghe-ai-20241119144444996.htm

Tạp chí Công Thương  (2023). Thực trạng và giải pháp phát triển thương mại điện tử ở Việt Nam. Truy cập tại https://tapchicongthuong.vn/thuc-trang-va-giai-phap-phat-trien-thuong-mai-dien-tu-o-viet-nam-109074.htm

Tạp chí Công Thương . (2023). Xu hướng hành vi mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng Việt Nam. Truy cập tại https://tapchicongthuong.vn/xu-huong-hanh-vi-mua-hang-truc-tuyen-cua-nguoi-tieu-dung-viet-nam-104014.htm

Vietnam.net. (2024). Việt Nam hiện chỉ có 300 chuyên gia về trí tuệ nhân tạo. Truy cập tại:

VnEconomy. (2024). Việt Nam được dự báo trở thành “con rồng” Đông Nam Á về thương mại điện tử. Truy cập tại https://vneconomy.vn/viet-nam-duoc-du-bao-tro-thanh-con-rong-dong-nam-a-ve-thuong-mai-dien-tu.htm

Bui, T., & Le, M. (2024). Application of AI in e-commerce logistics optimization. Journal of Digital Transformation, 12(3), 45-67.

Chang, Y., & Park, J. (2024). Artificial intelligence in supply chain management and inventory control. International Journal of Supply Chain Innovation, 23(1), 98-115.

Communist Party of Vietnam Online Newspaper. (2024). Vietnam to lead Southeast Asia’s e-commerce revolution: IMARC report. Truy cập tại https://en.dangcongsan.vn/vietnam-in-foreigners-eyes/vietnam-to-lead-southeast-asia-s-e-commerce-revolution-imarc-report-20005403.html

Dung, N., & Minh, T. (2024). Leveraging AI to enhance customer experience in Vietnamese e-commerce. Asian E-Commerce Review, 18(2), 134-150.

Hoang, T., & Tran, P. (2024). Personalized AI-driven customer experiences in e-commerce. Journal of Consumer Technology Advances, 12(1), 45-60.

Hoang, T., & Vu, N. (2024). Artificial intelligence in reshaping customer engagement: The case of Vietnam’s e-commerce industry. Journal of Business and Technology Research, 45(2), 67-82.

Huang, R., & Rust, R. (2024). AI’s impact on customer service automation: A longitudinal study. Journal of Service Research, 28(3), 210-225.

Huang, Y., Li, Z., & Tan, Q. (2024). Digital transformation in Southeast Asia: The role of AI in e-commerce growth. Journal of Asian Business and Technology, 20(1), 23-44.

Le, D. T., Nguyen, P., & Tran, Q. T. (2024). The rise of e-commerce in Vietnam: Opportunities and challenges. Asian Digital Transformation Journal, 30(3), 98-112.

Le, H. D., Nguyen, M. T., & Pham, T. V. (2024). AI-driven business transformation in Vietnam: A study of e-commerce and financial services. International Journal of Business and Technology, 22(4), 229-247.

Lee, S., & Cho, H. (2024). The impact of AI on consumer behavior prediction and sales conversion in e-commerce. Journal of Marketing Technology, 31(4), 56-78.

Li, D., & Wang, T. (2024). Dynamic pricing and AI applications in retail. Emerging Markets Digital Transformation Journal, 33(2), 87-105.

Liu, J., Zhang, L., & Chen, P. (2024). AI-driven customer service automation in online retail. E-Commerce Journal, 10(1), 112-130.

Luu, M. T., & Nguyen, T. L. (2024). Building modern technological infrastructure for AI in Vietnam’s digital economy. Journal of Tech Development and Policy, 14(2), 18-33.

Minh Ngoc Nguyen. (2024). Artificial Intelligence (AI) in Vietnam – statistics and facts. Statista. Truy cập tại https://www.statista.com/topics/10631/artificial-intelligence-ai-in-vietnam/?fbclid=IwY2xjawHlhzJleHRuA2FlbQIxMQABHRy-1IQr-YUeWQLK_4VYEKhw1iDgnW5pDjKat6q6y0j5-NxS1qJepZZaMw_aem_NlFR2ALCfFSJvKvKXAjDcQ#topFacts

Minh, N. Q. (2024). Government policies fostering AI integration in Vietnam’s digital economy. Public Administration and Policy Review, 12(4), 45-61.

Minh, N. Q., & Vu, L. P. (2024). AI in supply chain optimization: A Vietnam perspective. Logistics and Technology Review, 29(4), 115-132.

Nguyen, H. D., & Dao, S. M. (2024). Infrastructure challenges for AI in e-commerce in developing countries. International Journal of Digital Infrastructure, 13(1), 56-67.

Nguyen, H. T., & Le, M. T. (2024). AI and e-commerce: Driving forces behind consumer behavior analysis. Journal of Computational Business Applications, 39(1), 33-48.

Nguyen, H. T., & Le, M. T. (2024). Enhancing customer satisfaction through AI-powered tools in e-commerce. Journal of Business and AI Applications, 21(2), 33-48.

Nguyen, M., & Hoang, A. (2024). Building sustainable infrastructure for AI in e-commerce. International Journal of Technology and Commerce, 22(3), 67-83.

Nguyen, T. H., Dao, H. Q., & Le, P. T. (2024). Challenges and opportunities in AI adoption in Vietnam’s e-commerce sector. Journal of Digital Transformation, 12(1), 30-42.

Nguyen, T. P., Pham, K., & Tran, H. (2024). The impact of AI-powered solutions on supply chain optimization. International Journal of Logistics Management, 28(2), 75-90.

Nguyen, T. T., & Pham, L. H. (2024). The impact of AI on the Vietnamese economy and the role of education in developing AI talent. Journal of Technology and Innovation, 15(3), 123-145.

Nguyen, T., & Pham, K. (2024). Fraud prevention in e-commerce using AI. Cybersecurity and AI Review, 8(1), 50-68.

Nguyen, T., & Tran, P. (2024). AI and the rise of Vietnam’s e-commerce market. Journal of Economic Development, 16(2), 22-41.

Pham, D. X. (2024). Human resource gaps in AI-driven digital economies: The case of Vietnam. Journal of Business and Technology Studies, 8(3), 80-95.

Pham, L. H., & Le, Q. P. (2024). AI-enabled transparency in supply chains. Asian Journal of Supply Chain Management, 14(3), 75-90.

Pham, L. H., Tran, P., & Vu, T. Q. (2024). Big data analytics in e-commerce: A case study from Southeast Asia. Data Science and Applications Journal, 22(1), 15-28.

Phạm Long. (2024). Vietnam has everything to develop AI industry: NVIDIA CEO Jensen Huang. Tạp chí điện tử VnEconomy. Truy cập tại: https://vneconomy.vn/vietnam-has-everything-to-develop-ai-industry-nvidia-ceo-jensen-huang.htm

Pham, T., & Nguyen, D. (2024). AI as a key enabler of e-commerce competitiveness in Southeast Asia. Journal of Digital Economy, 19(3), 34-50.

Tomiţa, C., Ibrahimli, U., & Herm, L.-V. (2024). AI-Based Methods of Dynamic Pricing in E-Commerce: A Systematization of Literature. ECIS 2024 Proceedings. Truy cập tại https://aisel.aisnet.org/ecis2024/track03_ai/track03_ai/6

Tran, D. P., & Phan, L. T. (2024). Challenges and opportunities in AI adoption in Southeast Asia: A case study of Vietnam. AI and Digital Economy Review, 18(1), 67-84.

Tran, D. T. (2024). Natural language processing for personalized shopping experiences. Artificial Intelligence and Consumer Studies, 10(2), 120-135.

Tran, D., Le, P., & Dao, H. (2024). AI in inventory and supply chain management in Vietnam’s e-commerce sector. Logistics and Supply Chain Review, 25(2), 89-105.

Tran, Q. T., & Vu, T. P. (2024). AI-driven advertising: Trends and future directions. Marketing Science Review, 39(1), 120-140.

Tran, T. N., & Le, H. A. (2024). The impact of AI on small and medium enterprises in Southeast Asia. International Journal of Technology and Business, 9(2), 122-136.

Vo, M. T., & Tran, T. D. (2024). Addressing the skills shortage in artificial intelligence in Vietnam’s tech industry. Vietnamese Economic Review, 10(4), 210-223.

Vu, P. T., & Hoang, T. T. (2024). Natural language processing in e-commerce customer support. Journal of Applied NLP in Business, 7(4), 95-110.

Vu, P. T., Hoang, T. T., & Nguyen, H. T. (2024). Digital transformation in Vietnam’s retail sector: The role of AI. Emerging Markets Technology Review, 34(3), 200-215.

Vu, T., & Dao, H. (2024). AI-driven solutions for sustainable growth in Vietnamese e-commerce. Journal of Business and Technology, 14(4), 112-129.

https://vietnamnet.vn/viet-nam-hien-chi-co-300-chuyen-gia-ve-tri-tue-nhan-tao-787353.html

Wang, C., & Zhang, W. (2024). AI-based personalization and consumer loyalty in e-commerce. Journal of Retail Innovation, 20(1), 55-72.

Wang, T., Li, Y., & Pham, D. (2024). Optimizing customer retention with AI tools. Customer Relationship Management Journal, 26(2), 140-157.

Artificial Intelligence – A new era for Vietnamese e-commerce

Master. Nguyen Phuong Nhung

Research Institute for Design and Manufacturing of Agricultural Machinery, Ministry of Industry and Trade

Abstract:

In the era of the digital economy, artificial intelligence (AI) is not merely a supportive tool but a strategic driver fostering transformative changes within the e-commerce sector. While AI offers significant potential for development, its adoption among Vietnamese e-commerce enterprises continues to encounter numerous challenges. This study examines both the opportunities and obstacles associated with AI integration in Vietnam’s e-commerce landscape. Based on the analysis, the study proposes a set of solutions aimed at enabling enterprises to effectively leverage AI’s potential, thereby enhancing competitiveness and promoting sustainable growth.

Keywords: artificial intelligence, e-commerce.

[Tạp chí Công Thương – Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 10 năm 2025]