Bước sang năm 2026, AI và phân tích dự báo trở thành công cụ vận hành cốt lõi, giúp freight forwarding chủ động lập kế hoạch, nâng độ chính xác ETA và giảm rủi ro chuỗi cung ứng.
Việc AI được đưa vào vận hành thực chất đặt ra thách thức lớn về chất lượng và quản trị dữ liệu, buộc các doanh nghiệp giao nhận phải đầu tư nghiêm túc vào hạ tầng số để duy trì năng lực cạnh tranh.
_____________
Khi năm 2026 bắt đầu, trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dự báo không còn là khái niệm thử nghiệm trong ngành freight forwarding. Các công cụ này đã trở thành nền tảng vận hành, hỗ trợ doanh nghiệp logistics chuyển từ cách làm mang tính đối phó sang lập kế hoạch chủ động dựa trên dữ liệu.
Thay vì dựa vào báo cáo truyền thống, nhiều hãng giao nhận toàn cầu đang đưa AI vào các khâu cốt lõi như dự báo thời gian giao hàng, tối ưu tuyến vận chuyển, đánh giá rủi ro và nhận diện sớm biến động nhu cầu. Cách tiếp cận này giúp doanh nghiệp chủ động phòng ngừa gián đoạn, nâng hiệu quả khai thác và kiểm soát chi phí tốt hơn trong môi trường chuỗi cung ứng ngày càng bất ổn.
Một thay đổi quan trọng mà AI mang lại là sự dịch chuyển từ vận hành phản ứng sang lập kế hoạch dự báo. Các mô hình phân tích nâng cao khai thác khối lượng dữ liệu logistics lớn để tạo ra cái nhìn không chỉ về hiện trạng mà còn về xu hướng sắp tới. Nhờ đó, freight forwarder có thể đưa ra quyết định sớm hơn, thay vì chờ sự cố xảy ra mới xử lý.
Trong vận tải biển, giá trị của AI thể hiện rõ rệt nhất. Sai lệch ETA trong thời gian dài đã khiến việc điều phối cảng, kho bãi và sản xuất hạ nguồn gặp nhiều khó khăn. Các công cụ dự báo dựa trên AI đang từng bước cải thiện độ tin cậy của thông tin thời gian đến, giúp các bên liên quan phối hợp hiệu quả hơn.
Một ví dụ tiêu biểu là giải pháp Smart ETA do DHL phát triển cho các lô hàng vận tải biển cảng–cảng. Ngay khi tàu rời cảng, hệ thống sử dụng dữ liệu lịch sử của hãng tàu trên tuyến để đưa ra dự báo ban đầu. Trong suốt hành trình, ETA được cập nhật liên tục thông qua dữ liệu định vị AIS và các nguồn dữ liệu đã được chuẩn hóa, hạn chế sự phụ thuộc vào lịch trình thiếu nhất quán.
Cách tiếp cận này giúp hình thành một nguồn dữ liệu thống nhất và đáng tin cậy về thời gian đến của lô hàng, qua đó nâng cao tính minh bạch và khả năng lập kế hoạch cho khách hàng. Ở phía sau, các thuật toán machine learning liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, giúp độ chính xác của dự báo được cải thiện theo thời gian.
Phân tích dự báo hiện không chỉ được áp dụng cho ETA mà còn mở rộng sang nhiều bài toán khác trong freight forwarding, như lựa chọn phương thức vận tải, dự báo tắc nghẽn, đánh giá rủi ro thời tiết hoặc hỗ trợ quyết định giảm phát thải khi chuỗi cung ứng ngày càng số hóa.
Tuy nhiên, hiệu quả của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Dữ liệu sạch, đầy đủ và được quản trị chặt chẽ là điều kiện tiên quyết để các mô hình dự báo phát huy tác dụng. Điều này đòi hỏi doanh nghiệp phải xây dựng khung quản trị dữ liệu vững chắc, tích hợp an toàn với hệ thống CNTT hiện có, đồng thời đảm bảo yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư.
Nếu nền tảng dữ liệu không đủ tốt, ngay cả những công cụ AI tiên tiến cũng khó mang lại giá trị thực tế. Do đó, đầu tư vào dữ liệu và quản trị dữ liệu đang trở thành bài toán chiến lược đối với các forwarder.
Trong định hướng phát triển tiếp theo, các giải pháp như Smart ETA không chỉ dừng ở dự báo một điểm đến mà hướng tới dự báo toàn bộ vòng đời lô hàng, bao gồm các điểm dừng cảng và khả năng đáp ứng lịch trình. Mục tiêu dài hạn là hỗ trợ lập kế hoạch end-to-end cho chuỗi cung ứng.
Song song với đó, việc thử nghiệm generative AI cũng được đặt ra. Trong tương lai gần, nhân sự freight forwarding có thể tạo báo cáo hoặc so sánh lô hàng bằng cách đặt câu hỏi trực tiếp qua chatbot, giảm đáng kể yêu cầu về kỹ năng phân tích chuyên sâu.
(Theo Air Cargo Week)
