Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong cá nhân hóa hành trình du lịch cho khách quốc tế tại Việt Nam

Trong số các công nghệ AI được khách du lịch trải nghiệm, chatbot và hệ thống gợi ý lịch trình là phổ biến nhất, chứng tỏ tính hữu dụng và mức độ triển khai rộng rãi hơn so với các công nghệ nâng cao như AI ngữ cảnh. Tỷ lệ khách đã sử dụng các công cụ gợi ý địa điểm cá nhân hóa còn ở mức thấp (39,4%), cho thấy tiềm năng phát triển mạnh mẽ nếu được tích hợp đúng cách trong các ứng dụng du lịch địa phương.

Rào cản khi triển khai AI trong cá nhân hóa hành trình

Qua phân tích dữ liệu, ba nhóm rào cản chính được xác định

Cơ sở hạ tầng công nghệ: 64,7% doanh nghiệp và 72,3% cán bộ quản lý cho rằng hạ tầng dữ liệu phân tán và thiếu tích hợp là trở ngại lớn nhất trong ứng dụng AI (Florido-Benítez, 2024; Londhe et al., 2024).

Thiếu kỹ năng công nghệ: Hơn 60% doanh nghiệp được khảo sát cho rằng nhân sự chưa có đủ hiểu biết và kỹ năng về AI để khai thác hiệu quả (Barua & Kaiser, 2024; Nguyen Hoang Tien et al., 2023).

Thiếu quy định pháp lý rõ ràng: 45,8% cán bộ quản lý đánh giá rằng việc thiếu khung pháp lý chuyên biệt cho AI trong du lịch cản trở việc triển khai đại trà (Vũ Hương Giang & Vũ Lệ Mỹ, 2022).

So sánh giữa các nhóm đối tượng

Bảng 3: So sánh mức độ nhận biết và sẵn sàng ứng dụng AI giữa các nhóm đối tượng khảo sát

Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả

Dữ liệu cho thấy doanh nghiệp và cơ quan quản lý có mức độ nhận biết AI cao hơn khách du lịch, nhưng mức độ sẵn sàng đầu tư của doanh nghiệp (52,3%) lại thấp hơn cả du khách (66,2%). Điều này phản ánh thực trạng thiếu nguồn lực hoặc lo ngại chi phí triển khai trong doanh nghiệp. Đáng chú ý, cán bộ quản lý có tỷ lệ nhận diện rào cản cao nhất (72,3%), thể hiện nhận thức sâu sắc về những khó khăn thể chế và kỹ thuật trong việc đưa AI vào thực tiễn.

Thảo luận

Kết quả nghiên cứu cho thấy Việt Nam có tiềm năng ứng dụng AI trong cá nhân hóa hành trình du lịch, đặc biệt tại thành phố trọng điểm như Đà Nẵng, nơi đã có những bước triển khai ban đầu về du lịch thông minh. Tuy nhiên, quá trình triển khai còn gặp nhiều thách thức về công nghệ, nhận thức người dùng và chính sách hỗ trợ.

Điều này phù hợp với nhận định của Nugroho et al. (2024) rằng các sáng kiến AI trong du lịch chỉ thực sự hiệu quả khi có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan và có chính sách hỗ trợ đồng bộ.

Việc áp dụng chatbot, hệ thống đề xuất lịch trình và phân tích hành vi theo thời gian thực đang được du khách quốc tế đón nhận tích cực. Tuy nhiên, để đạt đến mức cá nhân hóa sâu (hyper-personalization) như gợi ý của Florido-Benítez (2024), cần có chiến lược phát triển dữ liệu du lịch thống nhất và cơ chế chia sẻ thông tin minh bạch.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Thông qua phân tích tài liệu và khảo sát thực nghiệm tại thành phố Đà Nẵng – một trong những địa phương tiên phong trong triển khai du lịch thông minh tại Việt Nam – nghiên cứu đã làm rõ thực trạng và tiềm năng ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong cá nhân hóa hành trình du lịch cho khách quốc tế.

Thứ nhất, Đà Nẵng hiện đã bước đầu triển khai một số giải pháp du lịch thông minh có tích hợp yếu tố AI như chatbot tư vấn điểm đến, bản đồ du lịch số và hệ thống đề xuất địa điểm. Theo khảo sát, 63,8% khách quốc tế từng đến Đà Nẵng cho biết đã trải nghiệm ít nhất một tính năng AI trong chuyến đi của họ, chủ yếu là chatbot và gợi ý lịch trình (Hai Thanh Nguyen et al., 2023).

Thứ hai, các doanh nghiệp lữ hành và khách sạn tại Đà Nẵng thể hiện mức độ nhận thức cao về lợi ích của AI trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, chỉ 48,6% trong số họ đã áp dụng một cách cụ thể các giải pháp AI, chủ yếu do hạn chế về chi phí đầu tư ban đầu và thiếu nhân lực công nghệ thông tin chuyên sâu (Nguyen Hoang Tien et al., 2023; Londhe et al., 2024).

Thứ ba, phía cơ quan quản lý như Sở Du lịch và Trung tâm Xúc tiến Du lịch Đà Nẵng nhìn nhận rõ vai trò của AI trong chiến lược phát triển du lịch bền vững. Tuy nhiên, họ cũng thừa nhận còn thiếu khung chính sách riêng biệt để hỗ trợ doanh nghiệp tiếp cận công nghệ mới (Vũ Hương Giang & Vũ Lệ Mỹ, 2022).

Thứ tư, mức độ phối hợp giữa ba bên: khách du lịch, doanh nghiệp và cơ quan nhà nước còn chưa chặt chẽ, dẫn đến việc cá nhân hóa hành trình du lịch vẫn dừng ở mức “bán tự động”, chưa đạt được mức độ cá nhân hóa sâu (hyper-personalization) như mong đợi (Florido-Benítez, 2024; Sidiq & Sahman, 2025).

Kiến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu tại Đà Nẵng, nhóm tác giả đề xuất một số kiến nghị nhằm thúc đẩy hiệu quả ứng dụng AI trong cá nhân hóa hành trình du lịch cho khách quốc tế:

Đối với cơ quan quản lý nhà nước:

Cần xây dựng chiến lược phát triển du lịch thông minh cấp thành phố có tích hợp AI như một thành phần trung tâm trong cá nhân hóa dịch vụ.

Ban hành cơ chế hỗ trợ tài chính, thuế và đào tạo nhân lực cho doanh nghiệp ứng dụng AI.

Tăng cường vai trò trung gian kết nối giữa nhà cung cấp công nghệ và doanh nghiệp du lịch địa phương.

Đối với doanh nghiệp du lịch:

Chủ động đầu tư vào hệ thống gợi ý lịch trình, phân tích hành vi khách hàng và tích hợp chatbot thông minh trong các ứng dụng di động.

Liên kết chia sẻ dữ liệu phi cá nhân hóa với các đối tác để cải thiện chất lượng cá nhân hóa.

Tận dụng các nền tảng mã nguồn mở hoặc dịch vụ AI dạng SaaS (Software as a Service) để giảm chi phí triển khai.

Đối với tổ chức nghiên cứu và công nghệ:

Phát triển các mô hình AI phù hợp với đặc điểm hành vi tiêu dùng của du khách quốc tế tại Đà Nẵng.

Tư vấn chuyển giao công nghệ cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ trong ngành du lịch, vốn chiếm đa số tại địa phương (Nguyễn Đức Hoàng & Bùi Thị Vân Anh, 2017).

Đối với khách du lịch:

Cần được cung cấp thông tin rõ ràng về cách thức AI hỗ trợ hành trình, từ đó tăng cường sự chấp nhận và sử dụng lặp lại.

Khuyến khích người dùng phản hồi về trải nghiệm công nghệ, làm đầu vào cải tiến hệ thống AI.

Tài liệu tham khảo

1. Aggrawal, S., Teotia, D., Yash, Y., & Shukla, S. (2025). Travel Itinerary Generation using AI and Recommendation Systems. In 2025 2nd International Conference on Computational Intelligence, Communication Technology and Networking (CICTN), 498-502.

2. Barua, B., & Kaiser, M. S. (2024). Real-Time Performance Optimization of Travel Reservation Systems Using AI and Microservices. arXiv preprint arXiv:2412.06874.

3. Bronzin, T., Prole, B., Stipić, A., & Pap, K. (2021, September). Artificial Intelligence (AI) brings enhanced personalized user experience. In 2021 44th International Convention on Information, Communication and Electronic Technology (MIPRO) (pp. 1070-1075). IEEE.

4. Bulchand-Gidumal, J. (2022). Impact of artificial intelligence in travel, tourism, and hospitality. In Handbook of e-Tourism. Cham: Springer International Publishing, pp. 1943-1962.

5. Florido-Benítez, L. (2024). Generative artificial intelligence: a proactive and creative tool to achieve hyper-segmentation and hyper-personalization in the tourism industry. International Journal of Tourism Cities.

6. Hai Thanh Nguyen., Thien Thanh Tran., Phat Tan Nham., Nhi Uyen Bui Nguyen., & Anh 7. Duy Le. (2023). AI Chatbot for Tourist Recommendations: A Case Study in Vietnam. Appl. Comput. Syst., 28(2), 232-244.

7. Jeong, M., & Shin, H. H. (2020). Tourists’ experiences with smart tourism technology at smart destinations and their behavior intentions. Journal of Travel Research, 59(8), 1464-1477.

8. Khan, N., & Haroon, M. (2023). Trends and techniques used in tourist recommender system: A review.

9. Lim, K. H. (2016, July). Personalized Recommendation of Travel Itineraries based on Tourist Interests and Preferences. In UMAP (Extended Proceedings).

10. Limna, P. (2023). Artificial Intelligence (AI) in the hospitality industry: A review article. International Journal of Computing Sciences Research, 7, 1306-1317.

11. Londhe, K., Dharmadhikari, N., Zaveri, P., & Sakoglu, U. (2024). Enhanced travel experience using artificial intelligence: a data-driven approach. Procedia Computer Science, 235, 1920-1928.

12. Nugroho, I. S., Priyanto, D., & Purnama, Y. (2024). Exploring the Role of Artificial Intelligence (AI) in Designing and Optimizing Personalization Strategies to Enhance Customer Experience in the Tourism Industry. Technology and Society Perspectives (TACIT), 2(3), 292-298.

13. Ngo Mai Phuong. (2022). Opportunities and Challenges of Digital Transformation in Vietnam’s Tourism Industry. International Journal of Economics, Business and Management Research, 6(12), 17-29.

14. Nguyen Hoang Tien., Doan Van Trai., & Nguyen Xuan Quyet. (2023). The impact of digital transformation on tourism sustainable development: a case of SMEs in Vietnam.

15. Nguyễn Đức Hoàng, & Bùi Thị Vân Anh. (2017). SDES-Hệ thống hỗ trợ du lịch thông minh dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo. Viện Công nghệ Thông tin và Truyền thông CDIT, 89- 95.

16. Sidiq, Z. F., & Sahman, Z. (2025). The Role of Artificial Intelligence in Transforming Smart Tourism: Enhancing Customer Experience and Service Personalization. Journal of Sharia Economy and Islamic Tourism, 5(2), 82-98.

17. Vũ Hương Giang., & Vũ Lệ Mỹ. (2022). Kinh nghiệm quốc tế về phát triển du lịch thông minh và bài học cho việt nam. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Mở Hà Nội, 35-46.

18. Zhang, Z. (2024, September). Evaluation of the Effect of Tourism Recommendation System based on AI. In 2024 3rd International Conference on Artificial Intelligence and Computer Information Technology (AICIT), 1-4.