Bộ Công Thương vừa phê duyệt Chương trình phát triển thị trường trong nước, kích cầu tiêu dùng và đẩy mạnh Cuộc vận động “Người Việt Nam ưu tiên dùng hàng Việt Nam” giai đoạn 2025 - 2027 với điểm nhấn là ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong toàn bộ hệ sinh thái hàng Việt.

Đây không chỉ là một chương trình hành động ngắn hạn nhằm thúc đẩy sức mua, mà thực chất là bước chuyển chiến lược để hiện đại hóa thương mại nội địa, chuẩn hóa dữ liệu, logistics, bán lẻ và nâng chất lượng tăng trưởng tiêu dùng trong nước. Quyết định số 2269/QĐ-BCT ban hành ngày 8/8/2025 là cơ sở pháp lý khởi động lộ trình này.

Chương trình của Bộ Công Thương đặt mục tiêu kích cầu tiêu dùng đồng thời xây dựng nền tảng thương mại hiện đại, giàu bản sắc và bao phủ toàn quốc, kết nối hạ tầng liên vùng và từng bước liên quốc gia. Nổi bật là ứng dụng AI trong hệ sinh thái hàng Việt, từ nghiên cứu thị trường, quản trị chuỗi cung ứng, vận hành bán lẻ, đến trải nghiệm người tiêu dùng. Một số sáng kiến đi kèm gồm ứng dụng di động “Vietnam Goods” để người dân kiểm chứng sản phẩm đạt chuẩn, đánh giá, nhận khuyến mại; các nền tảng B2B hiện đại kết nối nhà sản xuất, phân phối, bán lẻ.

AI dẫn dắt hiện đại hóa thương mại nội địa

Sức mua đang hồi phục nhưng cần động lực chất lượng hơn. Năm 2024, tổng mức bán lẻ hàng hoá và doanh thu dịch vụ tiêu dùng theo giá hiện +ành ước đạt 6.391 nghìn tỷ đồng, tăng 9,0% so với năm 2023; loại trừ yếu tố giá tăng 5,9%. Đà tăng tiếp tục trong 7 tháng năm 2025, khi quy mô bán lẻ, dịch vụ ước đạt 3.993,4 nghìn tỷ đồng, tăng 9,3% so với cùng kỳ. Những con số này cho thấy thị trường nội địa vẫn là trụ cột quan trọng của tăng trưởng, song biên độ tăng năng suất và chất lượng phục vụ người tiêu dùng mới là mục tiêu mà chính sách cần nhắm tới trong giai đoạn tới.

Việt Nam thuộc nhóm thị trường bán lẻ hấp dẫn nhất. Theo Kearney Global Retail Development Index, Việt Nam xếp thứ 6 trong nhóm thị trường bán lẻ giàu tiềm năng toàn cầu, một phần nhờ quy mô dân số lớn, đô thị hoá nhanh và môi trường đầu tư cởi mở. Tuy nhiên, để chuyển từ “tiềm năng” sang “lợi thế cạnh tranh bền vững”, Việt Nam cần hệ sinh thái dữ liệu dùng chung, logistics thông minh và nền tảng số giúp hàng Việt đi vào đúng phân khúc và tối ưu chi phí.

Bên cạnh đó, thương mại điện tử bứt tốc đặt ra yêu cầu “bản đồ số” cho hàng Việt. Bộ Công Thương cho biết, quy mô thương mại điện tử năm 2024 đạt trên 25 tỷ USD (khoảng 9% tổng bán lẻ), tăng 20% so với 2023; Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM) ước thị trường bán lẻ trực tuyến 2024 đạt khoảng 32 tỷ USD, tăng 27%. Tăng trưởng nhanh đòi hỏi chuẩn hoá dữ liệu sản phẩm, nhà cung ứng, tồn kho, phản hồi người tiêu dùng và đây chính là nơi AI phát huy hiệu quả.

Việc đưa AI vào chính sách phát triển thị trường trong nước cũng phù hợp với Chiến lược quốc gia về nghiên cứu, phát triển và ứng dụng trí tuệ nhân tạo đến năm 2030 (Quyết định 127/QĐ-TTg), cũng như Chương trình Chuyển đổi số quốc gia (Quyết định 749/QĐ-TTg). Nói cách khác, AI không chỉ là công nghệ, mà là hạ tầng mềm của thị trường trong giai đoạn mới.

Theo đó, có năm trụ cột AI cho hệ sinh thái hàng Việt. Một là, dữ liệu và chuẩn hoá thông tin sản phẩm. Chuẩn dữ liệu sản phẩm (mã số, mã vạch, phân loại, thuộc tính kỹ thuật, chứng nhận, nhãn sinh thái…) giúp AI học và so khớp hiệu quả. Hệ thống định danh nhà sản xuất, nhà phân phối, điểm bán thống nhất, liên thông với cơ sở dữ liệu đăng ký kinh doanh, an toàn thực phẩm, đo lường, chất lượng. Kho phản hồi người tiêu dùng (đánh giá, khiếu nại, chỉ số hài lòng) được gắn với hồ sơ sản phẩm theo thời gian thực; AI dùng để phát hiện xu hướng, cảnh báo rủi ro chất lượng, truy vết đợt hàng lỗi.

Hai là, nghiên cứu nhu cầu, dự báo sức mua theo thời gian thực. Học máy trên dòng hoá đơn, đơn hàng trực tuyến, điểm bán, tìm kiếm mạng xã hội để phân khúc nhu cầu theo địa bàn, thu nhập, mùa vụ. Dự báo đa biến (giá, khuyến mại, thời tiết, sự kiện) giúp lập kế hoạch cung ứng tinh gọn; giảm hết hàng (stockout) và tồn kho quá mức, qua đó giảm chi phí tài chính.

Ba là, chuỗi cung ứng, logistics thông minh. Tối ưu mạng lưới kho bãi, vận tải bằng thuật toán định tuyến động; gom đơn liên cửa hàng theo khu vực; phân bổ tồn kho theo xác suất tiêu thụ. Tác nghiệp cửa hàng: AI hỗ trợ bố trí quầy kệ, dự báo bán ra theo giờ, đề xuất lịch làm việc tối ưu.

Bốn là, trải nghiệm người tiêu dùng, tiếp thị tự động hoá. Hệ thống gợi ý (recommendation) theo hành vi, lịch sử mua sắm đa kênh; cá nhân hoá khuyến mại, tăng tỷ lệ chuyển đổi nhưng vẫn kiểm soát tần suất và cân bằng quyền riêng tư. Tổng đài ảo/Chatbot đa ngữ, hỗ trợ hậu mãi, hướng dẫn sử dụng, nhắc lịch bảo hành, bảo dưỡng.

Năm là, chống hàng giả, truy xuất nguồn gốc, bảo vệ thương hiệu hàng Việt. Thị giác máy tính nhận diện bao bì, tem chống giả; phát hiện bất thường (đánh giá ảo, gian lận khuyến mại). Chuỗi khối/QR liên thông để người dân scan kiểm tra xuất xứ, lộ trình vận chuyển, tiêu chuẩn chất lượng. AI đóng vai trò bộ lọc rủi ro hệ thống, nâng uy tín hàng Việt trong, ngoài nước.

Từ thí điểm tới nhân rộng toàn quốc

Ứng dụng AI có thể gia tăng sức mua đi kèm nâng chất lượng tiêu dùng. Thay vì chạy theo “khuyến mại dày đặc”, AI giúp định giá động hợp lý, cá nhân hoá ưu đãi để kích cầu đúng nơi, đúng lúc, hạn chế méo mó cung, cầu. Với mục tiêu tăng trưởng tiêu dùng năm 2025 kỳ vọng là 10,5 - 12%, việc điều phối cầu, cung bằng dữ liệu sẽ là chìa khoá để đạt được động lực tăng trưởng 8,3 - 8,5% mà Chính phủ đang phấn đấu.

Bên cạnh đó, AI giúp giảm chi phí chuỗi cung ứng, logistics: Thực hiện đồng bộ tối ưu tuyến, gom đơn, phân bổ kho có thể cắt đáng kể chi phí “last mile”, cải thiện biên lợi nhuận ròng cho bán lẻ truyền thống lẫn trực tuyến.

Ngoài ra, nó còn giúp nâng chuẩn minh bạch thị trường: Cơ chế truy xuất nguồn gốc, phản hồi, xử lý khiếu nại theo thời gian thực giúp bảo vệ người tiêu dùng, chống bán hàng giả, từ đó củng cố niềm tin vào hàng Việt. Đây là điều cốt tử của Cuộc vận động “Người Việt Nam ưu tiên dùng hàng Việt Nam” sau 15 năm triển khai.

Thúc đẩy đổi mới sáng tạo tại chỗ: Dữ liệu thị trường khổng lồ trở thành “phòng thí nghiệm sống” cho doanh nghiệp Việt cải tiến sản phẩm, giảm phụ thuộc vào nhập khẩu, nâng tỷ lệ nội địa hoá giá trị gia tăng.

Với lộ trình: Năm 2025 là chuẩn hoá, kết nối, thí điểm. Cụ thể, hoàn tất khung chuẩn dữ liệu sản phẩm, nhà cung ứng, điểm bán; thí điểm kho dữ liệu dùng chung giữa một số địa phương, hệ thống bán lẻ và sàn thương mại điện tử. Thí điểm AI dự báo nhu cầu tại các chuỗi bán lẻ có hệ thống ERP tương đối hoàn chỉnh; thử nghiệm định giá động cho một nhóm hàng thiết yếu có biên độ giá ổn định. Ra mắt hoặc thử nghiệm ứng dụng “Vietnam Goods” giúp người tiêu dùng xác thực sản phẩm đạt chuẩn, xem đánh giá tin cậy và nhận ưu đãi.

Năm 2026: Mở rộng, tối ưu, liên thông liên vùng. Mở rộng logistics thông minh (gom đơn liên cửa hàng/cụm dân cư), điểm nhận hàng cộng đồng tại các xã, phường; chuẩn hoá truy xuất nguồn gốc với mã QR thống nhất. Tăng tỷ trọng bán lẻ hiện đại và bán lẻ số trong tổng mạng lưới phân phối; đặt mục tiêu mức 25% bán lẻ hiện đại trở lại sau đại dịch và tiếp tục cải thiện.

Năm 2027: Nhân rộng, đánh giá, kết nối xuyên biên giới. Nhân rộng bộ công cụ AI cho doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) theo mô hình “dịch vụ dùng chung” (AI-as-a-service). Kết nối nền tảng dữ liệu sản phẩm, truy xuất với các chuẩn khu vực để hỗ trợ hàng Việt thâm nhập sâu hơn chuỗi bán lẻ quốc tế.

Để đạt được những điều trên cần thiết kế thể chế, chính sách để AI thực sự “chạy” trong thị trường. Theo đó, là hạ tầng số và dữ liệu dùng chung. Kho dữ liệu thị trường hàng Việt do cơ quan chuyên trách vận hành, kết nối hoá đơn điện tử, dữ liệu điểm bán, sàn thương mại điện tử, dữ liệu logistics, dữ liệu phản hồi người tiêu dùng. Bộ danh mục, chuẩn dữ liệu mở cho bán lẻ (tên chuẩn, thuộc tính, định dạng, API), cho phép chung sống giữa mô hình thương mại truyền thống và hiện đại.

Tiếp đến là xây dựng chuẩn mực minh bạch, bảo vệ người tiêu dùng. Khung đánh giá tin cậy (chống “đánh giá ảo”), cảnh báo sớm hàng kém chất lượng nhờ AI. Ràng buộc bảo vệ dữ liệu cá nhân khi cá nhân hoá tiếp thị; thiết kế cơ chế đồng ý minh bạch (opt-in) và quyền rút lại đồng ý (opt-out).

Công cụ hỗ trợ doanh nghiệp, nhất là SME. Quỹ đồng tài trợ chuyển đổi số cho SME bán lẻ/nhà sản xuất địa phương để triển khai 3 nhóm tối thiểu: hệ thống quản lý bán hàng, dữ liệu tồn kho, dự báo nhu cầu. Gói dịch vụ AI “dùng chung” (mô-đun dự báo, định giá, gợi ý sản phẩm, phát hiện gian lận) với chi phí thấp; hướng dẫn triển khai “no/low-code”.

Hơn hết, cơ chế phối hợp trung ương, địa phương, hiệp hội. Trung ương ban hành khung chuẩn, điều phối kho dữ liệu và giám sát thực thi; địa phương lựa chọn cụm ngành, sản phẩm chủ lực để thí điểm; hiệp hội xác nhận tiêu chuẩn ngành, đồng thời làm đầu mối đào tạo.

Chỉ số đánh giá kết quả (KPI): (i) Độ phủ dữ liệu chuẩn: tỷ lệ sản phẩm/điểm bán/nhà cung ứng được gắn định danh, mã chuẩn; (ii )Tối ưu vận hành: tỷ lệ hết hàng, vòng quay tồn kho, thời gian giao hàng “chặng cuối”; (iii) Minh bạch, niềm tin: tỷ lệ khiếu nại xử lý trong SLA, điểm hài lòng người tiêu dùng; (iv) Hiệu quả kích cầu: doanh số theo địa bàn/mùa vụ sau can thiệp AI so với nhóm đối chứng; (v) Chống hàng giả: số vụ phát hiện, thu hồi dựa trên tín hiệu AI; (vi) Bao trùm số: số SME truy cập gói AI “dùng chung”, tỷ lệ doanh thu số trong tổng doanh thu.

Khuyến nghị triển khai cho các nhóm chủ thể

Từ những lộ trình và giải pháp đưa ra giải pháp triển khai cho các nhóm chủ thể như sau:

Đối với địa phương: Chọn “cụm sản phẩm, cụm bán lẻ” ưu tiên (ví dụ: đặc sản OCOP, hàng công nghiệp chủ lực) để thí điểm truy xuất, dự báo, định giá động. Thiết lập trung tâm điều phối dữ liệu bán lẻ tại Sở Công Thương, làm đầu mối kết nối điểm bán, logistics, sàn thương mại điện tử.

Đối với doanh nghiệp sản xuất: Chuẩn hoá hồ sơ dữ liệu sản phẩm (chứng nhận, tiêu chuẩn, thuộc tính) ngay từ nhà máy; thử nghiệm R&D theo dữ liệu thị trường (co-creation với nhà bán lẻ). Xây dựng “sổ tay truy xuất số” cho mỗi dòng sản phẩm; làm chủ dòng dữ liệu phản hồi để cải tiến nhanh.

Đối với nhà bán lẻ - sàn thương mại điện tử: Kết nối API với kho dữ liệu dùng chung; áp dụng AI dự báo ở danh mục hàng có độ ổn định nhu cầu; triển khai định giá động có trách nhiệm (giới hạn biên độ, công khai nguyên tắc). Làm sạch hệ sinh thái đánh giá: xác thực mua thật, đánh giá thật, công bố định kỳ bản đồ hàng giả, hàng kém chất lượng do AI phát hiện.

Đối với đơn vị hạ tầng logistics: Mở dữ liệu năng lực tuyến, kho, chi phí dạng chuẩn để AI từ phía bán lẻ có thể đặt lịch, gom chuyến tự động; triển khai điểm nhận hàng cộng đồng giảm chi phí chặng cuối.

Đáng chú ý, quyền riêng tư và lạm dụng dữ liệu, cần thiết kế quyền riêng tư ngay từ đầu (privacy by design), ẩn danh, tổng hợp dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình; kiểm toán thuật toán định kỳ. Chệch thiên vị thuật toán, thiết lập bộ kiểm thử công bằng (fairness) cho khuyến nghị, định giá; đảm bảo tiếp cận công bằng với người tiêu dùng nhóm yếu thế. An ninh chuỗi cung ứng số, áp dụng tiêu chuẩn an toàn thông tin cho API, kho dữ liệu, thiết bị IoT tại cửa hàng, có kế hoạch dự phòng khi gián đoạn. Minh bạch và giải trình, công bố nguyên tắc sử dụng AI, phạm vi dữ liệu cá nhân, cơ chế khiếu nại, khắc phục khi thuật toán gây thiệt hại.

Một số “dự án mẫu” có thể triển khai ngay như: Bản đồ nhu cầu theo thời gian thực cấp tỉnh/thành: Tích hợp dữ liệu POS, thương mại điện tử, du lịch, sự kiện, thời tiết; AI dự báo theo xã/phường, nhóm hàng, tuần để nhà sản xuất lên kế hoạch. Nền tảng truy xuất “một mã, nhiều lợi ích”: Mỗi sản phẩm Việt có QR chuẩn gắn hồ sơ chất lượng, chứng nhận, phản hồi, ưu đãi; quét mã để nhận khuyến mại qua ứng dụng “Vietnam Goods”. Bộ công cụ AI “dùng chung” cho SME: Gồm dự báo nhu cầu cơ bản, phân khúc khách hàng, phát hiện gian lận, khuyến nghị danh mục; triển khai dạng đám mây với hướng dẫn “no/low-code”. Trung tâm thử nghiệm định giá có trách nhiệm: Thí điểm định giá động cho 5 - 7 nhóm hàng thiết yếu, có hội đồng độc lập giám sát biên độ, minh bạch.

Tóm lại, biến “động lực tiêu dùng” thành “lợi thế cạnh tranh dữ liệu”. Chương trình phát triển thị trường trong nước, kích cầu tiêu dùng và đẩy mạnh Cuộc vận động “Người Việt Nam ưu tiên dùng hàng Việt Nam” giai đoạn 2025 - 2027 của Bộ Công Thương đã đặt đúng trọng tâm vào AI như hạ tầng mềm của thị trường, giúp kích cầu tiêu dùng đi kèm nâng chuẩn phục vụ, minh bạch, hiệu quả chuỗi cung ứng.

Trong bối cảnh quy mô bán lẻ tiếp tục tăng và Việt Nam nằm trong nhóm thị trường hấp dẫn nhất thế giới, khả năng tổ chức dữ liệu và vận hành thông minh sẽ quyết định mức độ “nâng tầm” của hàng Việt, từ cạnh tranh bằng giá sang cạnh tranh bằng chất lượng, trải nghiệm và niềm tin. Triển khai tốt lộ trình chuẩn hoá dữ liệu, thí điểm AI, nhân rộng dịch vụ dùng chung, Việt Nam không chỉ đạt mục tiêu kích cầu ngắn hạn, mà còn xây nền dài hạn cho một hệ sinh thái hàng Việt hiện đại, bao trùm, và có sức cạnh tranh toàn cầu.

Theo Báo Công Thương