10 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA VỀ LOGISTICS VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG VIỆT NAM LẦN THỨ 4 (CLSCM-2024) ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) ĐỂ ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ QUAN TRỌNG CỦA CÁC YẾU TỐ KHI XÂY DỰNG CHATBOT TẠI CÁC DOANH NGHIỆP LOGISTICS TRÊN ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HẢI PHÒNG APPLYING THE FUZZY ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (FAHP) METHOD TO ASSESS THE IMPORTANCE OF FACTORS ON BUILDING CHATBOT AT LOGISTICS ENTERPRISES IN HAI PHONG CITY NGUYỄN TRẦN BẰNG1 , HOÀNG THỊ NGỌC QUỲNH1 , NGÔ QUỐC KHÁNH1 , NGUYỄN THỊ LÊ HẰNG2* 1 Sinh viên Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam 2Giảng viên Khoa Kinh tế, Trường Đại học Hàng hải Việt Nam *Email liên hệ:
[email protected] Tóm tắt Bài báo nhằm tìm ra các yếu tố và đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố này khi xây dựng Chatbot tại các doanh nghiệp Logistics trên địa bàn thành phố Hải Phòng bằng phương pháp phân tích thứ bậc mờ (FAHP) dựa trên nguồn cơ sở dữ liệu thu thập trong năm 2024 từ đại diện các doanh nghiệp Logistics trên địa bàn thành phố Hải Phòng. Trong đó, có 5 yếu tố cần xem xét khi xây dựng Chatbot chính là Độ tin cậy, Thời gian phản hồi, Tính khả dụng, Khả năng sử dụng và Khả năng thích ứng. Kết quả phân tích trong nghiên cứu này chỉ ra yếu tố Độ tin cậy có mức độ quan trọng lớn nhất, từ đó cho thấy Độ tin cậy vẫn đang là mối quan tâm hàng đầu của các doanh nghiệp Logistics trên địa bàn thành phố Hải Phòng trong việc xây dựng Chatbot. Từ khóa: Các yếu tố, xây dựng Chatbot, FAHP. Abstract This article aims to identify and measure the significance of factors in building Chatbots for logistics businesses in Hai Phong city, using the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (FAHP) method based on a database collected in 2024 from representatives of logistics businesses in Hai Phong. Five key factors considered in building Chatbots are Reliability, Response Time, Usability, Availability, and Adaptability. The analysis results of this study indicate that Reliability is the most important factor, highlighting that Reliability remains a top concern for logistics businesses in Hai Phong when developing Chatbots. Keywords: Factors, building Chatbot, FAHP. 1. Giới thiệu Những tiến bộ của cuộc cách mạng công nghệ 4.0 đang thúc đẩy sự thay đổi mạnh mẽ trong ngành Logistics. Các hoạt động Logistics, từ phân phối đến lưu thông hàng hóa, đang được tái cấu trúc để đáp ứng yêu cầu của thị trường hiện đại. Việc tích hợp công nghệ tiên tiến như Blockchain, Trí tuệ nhân tạo (AI), Internet of Things (IoT), và các ứng dụng đặc thù như Logivan và cảng điện tử (ePort) không chỉ tối ưu hóa quy trình vận hành mà còn nâng cao hiệu suất và tính cạnh tranh của doanh nghiệp. Đặc biệt, cuối năm 2022 công cụ Chat Generative Pre-training Transformer (ChatGPT) ra đời như một sản phẩm tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo và học máy, tạo ra cuộc cách mạng trong ngành công nghệ thông tin, gây ảnh hưởng sâu rộng đến ngành khoa học máy tính nói riêng và toàn xã hội nói chung. ChatGPT là một dạng Chatbot thông minh đã mở ra kỷ nguyên mới cho các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là ngành Logistics. Với khả năng học và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, Chatbot có thể tự động hóa nhiều tác vụ lặp đi lặp lại, từ trả lời các câu hỏi của khách hàng về trạng thái đơn hàng đến tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển. Bằng cách tích hợp với hệ thống quản lý kho và ERP, Chatbot giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm lỗi và tiết kiệm chi phí đáng kể. Hải Phòng là thành phố biển, có lợi thế to lớn về phát triển lĩnh vực Logistics với hàng trăm doanh nghiệp hoạt động trong ngành Logistics và vận tải biển. Đối với doanh nghiệp Logistics, một số ích lợi của Chatbot phải kể tới như khả năng cập nhật theo thời gian thực về tình trạng vận chuyển, báo giá cước phí cho các lô hàng cụ thể. Tập đoàn Siemens, Công ty Gemadept, Hãng vận tải OOCL, Tập đoàn A.P. Moller-Maersk,.... là những điển hình tiên phong trong áp dụng Chatbot vào Logistics.
11 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA VỀ LOGISTICS VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG VIỆT NAM LẦN THỨ 4 (CLSCM-2024) Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ và sự ứng dụng rộng rãi của Chatbot, quyết định xây dựng Chatbot là rất cần thiết đối với các doanh nghiệp Logistics. Các nghiên cứu trước đây chủ yếu tập trung vào việc ứng dụng Chatbot trong dịch vụ khách hàng, thương mại điện tử, và chăm sóc sức khỏe. Các công trình như của Huang et al. (2021) đã xem xét khả năng tương tác của Chatbot trong việc tăng cường trải nghiệm khách hàng, trong khi nghiên cứu của Adamopoulou và Moussiades (2020) đi sâu vào phân tích ứng dụng Chatbot trong lĩnh vực giáo dục, robotics và thương mại dịch vụ. Nghiên cứu của Kamau et al. (2024) đã xem xét khả năng tự động hóa quy trình đàm phán giá cước vận tải tại Maersk Line, nhưng chỉ dừng lại ở khía cạnh tối ưu hóa quy trình. Ở Viêt Nam cũng chỉ có các công trình nghiên cứu về Chatbot nói chung mà chưa có nghiên cứu nào về Chatbot trong lĩnh vực Logistics. Bằng cách áp dụng phương pháp Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP), bài báo sẽ mang đến một cái nhìn toàn diện và chi tiết về yếu tố nào là quan trọng nhất đối với việc triển khai Chatbot trong lĩnh vực Logistics tại Hải Phòng, từ đó giúp cải thiện quá trình quản lý và cung cấp dịch vụ trong ngành này. 2. Cơ sở lý luận 2.1. Khái niệm Chatbot "Chat" đề cập đến việc trò chuyện hoặc đối thoại giữa người với người, trong khi "Bot" là một phần mềm do con người lập trình để thực hiện các tác vụ mà người dùng yêu cầu. Chatbot là một hệ cơ sở dữ liệu mã hóa dựa trên các nguyên tắc thuật toán, chúng được sắp xếp và hiển thị thông qua các mẫu hội thoại (Eleni Adamopoulou và Lefteris Moussiades, 2020). 2.2. Cấu trúc của Chatbot Chatbot bao gồm ba phần chính: Phần thứ nhất là Tầng ứng dụng, thứ hai là Cơ sở dữ liệu và phần cuối là Giao diện lập trình ứng dụng. Tầng ứng dụng (Application Layer): Điều phối các yêu cầu từ người dùng, thực hiện logic ứng dụng và cung cấp phản hồi dựa trên dữ liệu từ cơ sở dữ liệu và các dịch vụ khác. Cơ sở dữ liệu (Database): Lưu trữ thông tin như lịch sử trò chuyện, dữ liệu người dùng và bất kỳ thông tin nào cần thiết cho việc cung cấp phản hồi chính xác và cá nhân hóa. Giao diện lập trình ứng dụng (API): Cung cấp một danh sách các chức năng hoặc dữ liệu mà một ứng dụng hoặc hệ thống có thể cung cấp cho các ứng dụng khác. API đóng vai trò như một cầu nối, cho phép các ứng dụng khác nhau giao tiếp và trao đổi dữ liệu với nhau một cách hiệu quả. 2.3. Ứng dụng của Chatbot vào doanh nghiệp Logistics Dựa trên lịch sử hoạt động, Chatbot sẽ lưu trữ các dữ liệu về những tương tác trước đây của khách hàng và từ đó phản hồi lại logic hơn, đồng thời cung cấp các đề xuất mang tính cá nhân hóa về sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng nhu cầu cụ thể cho từng người. Căn cứ vào đó doanh nghiệp sẽ điều chỉnh các chiến lược của mình cho phù hợp nhất với mong muốn của người dùng. Hơn nữa, một số Chatbot nhờ vào công nghệ nhận diện quan điểm (Sentiment Analysis) mà có thể phân tích và hiểu được trạng thái cảm xúc dù là tích cực, trung tính hay tiêu cực, giúp tương tác trở nên linh hoạt và phù hợp với từng ngữ cảnh cụ thể. Trong bối cảnh các tuyến thương mại nổi tiếng khắp châu Á và châu Âu đang chịu ảnh hưởng và nguy cơ đứt gãy do các cuộc xung đột trên thế giới, tình trạng hàng hóa bị mắc kẹt, sự chậm trễ trong giao hàng, các khoản phí bảo hiểm ẩn và thiếu khả năng hiển thị tổng thể ngày càng trở nên nghiêm trọng. Hiện trạng vừa nêu được Chatbot xử lý một cách minh bạch và hiệu quả. Bên cạnh khả năng hiển thị tăng cường thông qua các phiên bản được cập nhật liên tục về hiện trạng quá trình vận chuyển, báo giá cước phí cho các lô hàng cụ thể, Chatbot còn thông báo cho người dùng về sự chậm trễ cũng như tỷ lệ vận chuyển thành công có thể xảy ra trên các phạm vi lãnh thổ khác nhau. Chuyển đổi số cho ngành Logistics trong thời đại cách mạng 4.0 trong lĩnh vực Logistics là một kế hoặch chi tiết nhằm số hóa quá trình cung ứng từ nơi sản xuất đến trung tâm phân phối và tới tay khách hàng cuối cùng. Để không bị Low Tech, chậm chân trong cuộc chạy đua tự động hóa và chuyển đổi số với thế giới trong xu hướng toàn cầu hóa ngày nay, các doanh nghiệp Logistics cần xây dựng một hệ thống công nghệ linh hoạt, có khả năng thích ứng với những thay đổi nhanh chóng của thị trường và đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng. 2.4. Các yếu tố ảnh hưởng tới việc xây dựng Chatbot Để một Chatbot thành công về mặt kỹ thuật phải đảm bảo 5 yếu tố sau: Thời gian phản hồi - Response time, Khả năng sử dụng - Usability, Độ tin cậy - Reliability, Tính khả dụng - Availability và Khả năng thích ứng - Adaptability (Cordero và cộng sự 2022; ThS. Nguyễn Phương Linh 2023). Theo nhóm tác giả này, Thời gian phản hồi đề cập đến khoảng thời gian cần chờ đợi để một tin nhắn được trả lời; Khả năng sử
12 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA VỀ LOGISTICS VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG VIỆT NAM LẦN THỨ 4 (CLSCM-2024) dụng đề cập đến tính dễ sử dụng của Chatbot; Độ tin cậy là khả năng hoạt động ổn định và cung cấp thông tin chính xác mọi thời gian trong mọi thời điểm của Chatbot; Tính khả dụng là người dùng cần phải cảm thấy sử dụng Chatbot là điều dễ dàng, với nhiều kênh giao tiếp để người dùng có thể dễ dàng tiếp cận và sử dụng dịch vụ; Khả năng thích ứng bao gồm khả năng cập nhật thông tin mới, cải tiến tính năng và điều chỉnh theo phản hồi từ người dùng. Tương tự, theo Chen và cộng sự (2021), để có thể vận hành hiệu quả Chatbot cần phải có những yếu tố sau: Khả năng sử dụng - Usability, Khả năng đáp ứng - Responsiveness, Các yếu tố bên ngoài - Extrinsic values và Các yếu tố bên trong - Intrinsic values. Trên cơ sở xác định các thành phần thang đo, nhóm nghiên cứu tiến hành thiết kế bảng hỏi định lượng và thực hiện phỏng vấn thử đối với một số doanh nghiệp điển hình nhằm thu thập thêm các ý kiến tham vấn từ người trả lời phỏng vấn, từ đó hiệu chỉnh lại thang đo lần cuối trước khi tiến hành điều tra chính thức. Trong quá trình phỏng vấn thử, nhóm nghiên cứu cũng đặt ra nhiều câu hỏi mở cho người tham gia trả lời phỏng vấn đánh giá, nhận xét và cho ý kiến về thang đo, trong đó có sử dụng câu hỏi: Đối với yếu tố “...” Anh (Chị) có nhận thấy sự bất hợp lý hay không? Có phù hợp với thực tiễn tại tỉnh Hải Phòng không?”. Với cách thức này, tác giả đã nhận được các ý kiến góp ý của doanh nghiệp về những yếu tố không hợp lý hoặc chưa phù hợp với thực tiễn tại địa bàn nghiên cứu, từ đó cấu trúc và hiệu chỉnh lại thang đó. Kết quả có 5 yếu tố như thể hiện ở Bảng 1. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Xây dựng thang đo đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố khi xây dựng Chatbot tại các doanh nghiệp Logistics trên địa bàn thành phố Hải Phòng Quá trình xây dựng thang đo đánh giá của của các yếu tố được thực hiện qua 2 bước: 1) Thu thập các tài liệu nghiên cứu, báo cáo liên quan đến việc xây dựng Chatbot trong lĩnh vực Logistics; Phân tích các thông tin từ tài liệu để đề xuất 5 yếu tố ảnh hưởng chính: Tính khả dụng, Độ tin cậy, Thời gian phản hồi, Khả năng thích ứng và Khả năng sử dụng. 2) Tiến hành khảo sát với đại diện một số doanh nghiệp Logistics trên địa bàn thành phố Hải Phòng, sau đó ghi chép, phân loại và sàng lọc các đánh giá để nhận diện các ý kiến nổi trội, cuối cùng là cấu trúc lại thang đo đánh giá 5 yếu tố ảnh hưởng theo quy ước Bảng 2. Hình 1. Yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng Chatbot Hình 2. Các yếu tố để vận hành Chatbot hiệu quả Bảng 1. Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng Yếu tố Nguồn 1. Thời gian phản hồi Cordero và cộng sự (2022) Nguyễn Phương Linh (2023) Chen và cộng sự (2021) 2. Khả năng sử dụng Cordero và cộng sự (2022) Nguyễn Phương Linh (2023) Chen và cộng sự (2021) 3. Độ tin cậy Cordero và cộng sự (2022) Nguyễn Phương Linh (2023) Chen và cộng sự (2021) 4. Tính khả dụng Cordero và cộng sự (2022) Nguyễn Phương Linh (2023) 5. Khả năng thích ứng Cordero và cộng sự (2022) Nguyễn Phương Linh (2023) Chen và cộng sự (2021) Bảng 2. Quy ước các yếu tố ảnh hưởng đến việc xây dựng Chabot A1 Thời gian phản hồi A2 Khả năng sử dụng A3 Độ tin cậy A4 Tính khả dụng A5 Khả năng thích ứng
13 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA VỀ LOGISTICS VÀ QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG VIỆT NAM LẦN THỨ 4 (CLSCM-2024) 3.2. Tổng quan về phương pháp FAHP Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) là sự kết hợp giữa phương pháp phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP) và lý thuyết mờ (Fuzzy Theory). Đây là một kỹ thuật hiệu quả để phân tích các đánh giá có tính mơ hồ và không chắc chắn. AHP bắt đầu bằng việc xây dựng một cấu trúc phân cấp gồm các mục tiêu chính, tiêu chí phụ, và các lựa chọn. Sau đó, người ra quyết định tiến hành so sánh cặp giữa các yếu tố để xác định tầm quan trọng tương đối của chúng. Lý thuyết mờ được áp dụng để xử lý sự không chắc chắn hoặc mơ hồ trong dữ liệu đầu vào và quyết định, thay vì sử dụng các giá trị cố định, lý thuyết mờ sử dụng các tập mờ (Fuzzy sets) và các hàm thuộc tính để mô tả mức độ của các giá trị trong một phạm vi nhất định. FAHP mang lại sự linh hoạt và chính xác hơn trong việc xử lý các vấn đề phức tạp mà AHP truyền thống có thể gặp khó khăn. Bằng cách kết hợp AHP và lý thuyết mờ, FAHP cung cấp một phương pháp tiếp cận toàn diện để quan sát mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau tới quyết định cuối cùng. 3.2.1. Tập mờ Theo Zadeh, một tập mờ (Fuzzy set) A trong không gian U được biểu diễn bởi một hàm μA: U ⟶ [0,1]. Hàm μA được gọi là hàm thuộc (hoặc hàm đặc trưng) của tập mờ A còn μA(x) được gọi là mức độ thuộc của x vào tập mờ A. Như vậy tập mờ là sự tổng quát hoá tập rõ bằng cách cho phép hàm thuộc lấy giá trị bất kỳ trong khoảng [0,1], trong khi hàm thuộc của tập rõ chỉ lấy hai giá trị 0 hoặc 1. Người ta biểu diễn tập mờ A trong không gian U bởi tập tất cả các cặp phần tử và mức độ thuộc của nó: A = {(x, μA(x))| x ∈ U} 3.2.2. Phương pháp phân tích mờ khoảng rộng Trong mô hình FAHP, ma trận đối sánh mờ giúp biểu diễn các đánh giá không chắc chắn và mang tính mơ hồ trong quyết định của chuyên gia, tạo cơ sở để phân tích trọng số. Dạng tổng quát của ma trận như sau: Ã = (ãij) nxn = [ (1,1,1) (l12, m12, u12) ⋯ (l1n, m1n, u1n) (l21, m21, u21) (1,1,1) ⋯ (l2n, m2n, u2n) ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ (ln1 , mn1 , un1) (ln2 , mn2 , un2) ⋯ (1,1,1) ] Trong đó: ãij = (lij, mij, uij) và ãij −1 = (1/uij, 1/ mij, 1/lij) Tính mơ hồ và không chắc chắn trong các quyết định sẽ được mô tả thông qua các biến ngôn ngữ và số mờ. Biến ngôn ngữ này được biểu diễn tương ứng với các mức độ đánh giá như thể hiện ở Bảng 3. Các bước phân tích mờ khoảng rộng trong Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) được tiến hành theo 3 bước: Bước 1: Tính tổng của từng hàng trong ma trận đối sánh và sử dụng phép toán số học mờ để tiêu chuẩn hóa các tổng vừa tính. S̃ i=( Σj=1 n lij ∑ ∑ ukj n j=1 n k=1 , Σj=1 n mij ∑ ∑ mkj n j=1 n k=1 , Σj=1 n uij ∑ ∑ lkj n j=1 n k=1 ) Bước 2: Tính toán độ đo khả năng. V(Sĩ ≥ Sj̃ )={ 1, mi ≥ mj ui−lj (ui−mi )+(mj−lj ) , lj ≤ ui i,j = 1, ... , n;i ≠ j 0, else Trong đó: Sĩ =(li,mi,ui) và Sj̃ =(lj,mj,uj) Bước 3: Ước lượng vector ưu tiên W = (w1,..., wn)T của ma trận đối sánh như sau: Wi = minV(sĩ≥sj̃|j=1,...,n;j≠i) ∑ minV(Sk̃≥ n k=1 Sj̃|j=1,...,n;j≠k) , i = 1, ... , n 4. Kết quả nghiên cứu Từ 20/2/2024 - 01/3/2024 khảo sát được gửi tới tới 18 chuyên gia trong lĩnh vực Logistics là cán bộ quản lý, nhân viên lâu năm tại các ty Logistics lớn và nhận được 15 mẫu hợp lệ, thỏa mãn. Xác minh tính nhất quán theo phương pháp Fuzzy Analytical Hierarchy Process (FAHP) cần thông qua các chỉ số RI (Random Bảng 3. Biến ngôn ngữ và số mờ tương ứng Biến ngôn ngữ Số mờ tam giác Vô cùng quan trọng hơn (5) (9,9,9) Rất quan trọng hơn (4) (6,7,8) Quan trọng hơn (3) (4,5,6) Quan trọng hơn vừa vừa (2) (2,3,4) Quan trọng như nhau (1) (1,1,1) Trung gian (7,8,9), (5,6,7), (3,4,5), (1,2,3) Hình 3. Độ đo khả năng V ( sĩ ≥ Sj̃)
Tiếng Việt