“Bất động sản và bán lẻ là hai lĩnh vực quan trọng đối với người dân nhưng chưa doanh nghiệp nào có lời giải toàn diện cho vấn đề này”,Đưatriệutạphoátruyềnthốnglênđờicôngnghệceara ce vs ông Đinh Việt Hưng, Giám đốc Khối CNTT (CIO) của One Mount cho biết vì sao tập đoàn này quyết định nghiên cứu và đưa ra giải pháp cho hai lĩnh vực thiết yếu của đại đa số người dân Việt Nam. Đây cũng là cách để One Mount hiện thực hóa mục tiêu phục vụ 75% hộ gia đình Việt, vào năm 2025, với OneHousing để giải câu chuyện về thị trường bất động sản và VinShop trong lĩnh vực bán lẻ. 

Đưa 1,4 triệu tạp hoá "vận hành bằng cơm" bước vào kỷ nguyên số 

70% hàng hóa bán lẻ vẫn được cung cấp bởi tiểu thương, và phục phụ tới 75% nhu cầu của người dân Việt Nam - theo Nielsen. Thực tế, những tiểu thương này vẫn buôn bán và dùng sổ sách giấy bút ghi lại hoạt động của mình theo cách truyền thống và vẫn nằm ngoài xu hướng 4.0. Vì thế, theo ông Đinh Việt Hưng, để tạo được cuộc “cách mạng” thay đổi lĩnh vực bán lẻ thì phải nhắm vào gần 2 triệu tiểu tương tại 1,4 triệu tạp hoá và 9.000 chợ truyền thống, giúp họ chuyển đổi bằng công nghệ nhưng vẫn duy trì được mô hình bán lẻ truyền thống vốn đã trở thành văn hóa cộng đồng tại Việt Nam.

Và VinShop đã giúp 10 vạn tạp hoá tại 22 tỉnh thành phố “lên đời công nghệ" để giải quyết bài toán lớn nhất của tiểu thương là nguồn hàng. Thông qua ứng dụng VinShop, chủ tạp hoá có thể chủ động nhập tới 4.000 mặt hàng mọi lúc, mọi nơi. Việc VinShop cắt giảm các khâu trung gian không cần thiết cũng giúp tiết kiệm các chi phí vận hành toàn chuỗi bán lẻ từ 10-15%, mang lại giá trị cho các thành phần tham gia bao gồm nhà sản xuất, nhà phân phối, tạp hoá và khách hàng cuối.

Trước khi ứng dụng công nghệ của One Mount thì chủ cửa hàng tạp hóa thường có một cuốn sổ để ghi các loại mặt hàng mà họ bán. Thế nhưng, mỗi loại mặt hàng này họ lại nhập từ vài ba nhà cung cấp khác nhau và giá cả các mặt hàng này cũng liên tục thay đổi họ phải cập nhật thường xuyên và không nắm hết được những mặt hàng nào đang có khuyến mại để chủ động nhập hàng. Công nghệ đã giúp họ giải những bài toán đó. Chủ tạp hoá chỉ cần lên ứng dụng VinShop có ngay danh sách nhà cung cấp, chọn nguồn hàng nhanh chóng chỉ bằng một chạm, thay vì tìm từng nhà cung cấp hàng hóa. VinShop cũng tận dụng lợi thế về dữ liệu, gợi ý mặt hàng nào bán chạy để các chủ đại lý lấy hàng ngay với giá cả minh bạch và cạnh tranh.

Bên cạnh đó, VinShop đã đưa ra tính năng nhận diện kệ hàng của các đại lý bằng cách, ngoài thông tin từ cửa hàng, sẽ lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Thông qua camera, sẽ phân tích được trên kệ mặt hàng nào bán chạy chứ không cần sổ sách.

Công nghệ có thể thay đổi vận hành hàng triệu cửa hàng tạp hoá. Tuy nhiên, theo ông Đinh Việt Hưng việc chuyển đổi số cho các chủ đại lý này cũng không hề đơn giản bởi phần lớn chủ đại lý là người cao tuổi, nên khó thích ứng với áp dụng công nghệ. Vì vậy, One Mount sẽ đến tìm hiểu xem đại lý bán gì, gặp khó khăn gì, và sau đó hướng dẫn họ sử dụng nền tảng. 

“Khi phát triển nền tảng VinShop, chúng tôi đã phải tính làm sao để các đại lý dễ sử dụng, chỉ một chạm là họ đã có thể liên hệ được đầu mối nhập hàng. One Mount sẽ phải làm để họ thấy được giá trị của ứng dụng công nghệ, giảm thiểu chi phí và hiệu quả với họ” ông Hưng cho biết.

Chuyển đổi số để minh bạch thị trường bất động sản

Bên cạnh nền tảng VinShop trong lĩnh vực bán lẻ, One Mount đưa ra nền tảng OneHousing để giải những “nỗi đau” cho người mua bán bất động sản. Nổi bật là công cụ định giá nhà, giúp người mua hoặc bán chỉ mất 1 chạm để có thể biết giá chính xác bất động sản tại thời điểm đó. Điều này giúp cho các giao dịch mua bán nhanh chóng, dễ dàng và minh bạch. 

Chia sẻ về giải pháp này, ông Nigel Butler, Giám đốc Phân tích dữ liệu của One Mount cho biết, OneHousing thu thập thông tin từ rất nhiều nguồn khác nhau như các giao dịch bán bất động sản, định giá ngân hàng… với quy mô mà chỉ có công nghệ làm được. Sau đó đến khâu xác thực để lọc nhiễu thông tin và kiểm tra chéo giữa các nguồn và ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) để đưa ra mô hình định giá. OneHousing không chỉ định giá bất động sản, mà còn xác định xu hướng thị trường như cần mấy phòng ngủ, phòng ngủ như thế nào, xu hướng nhà tầng cao và tầng thấp ra sao. 

“Người mua thường phải nghiên cứu rất lâu về giá và xu hướng bất động sản nhưng giờ đây chúng tôi đã giải bài toán đó cho họ. Chúng tôi sử dụng dữ liệu và dùng AI phân tích dữ liệu để đưa ra lời khuyên cho người mua nhà nếu là đầu tư thì nên thế nào, nếu mua để ở thì nên thế nào”, ông Nigel Butler nói.

Chia sẻ thêm về nền tảng này, ông Đinh Việt Hưng cho hay, sau khi OneHousing phân tích và đưa ra mức giá bất động sản thì các ngân hàng có thể sử dụng làm cơ sở để cho vay rất nhanh chóng vì không phải mất thời gian định giá như hiện nay. Thậm chí, các ngân hàng có thể cho khách hàng vay mua bất động sản online và rút ngắn thời gian xét duyệt.

Hơn nữa, việc định giá này do sử dụng AI phân tích nên sẽ giúp các ngân hàng giải được câu chuyện bắt tay giữa cán bộ tín dụng và người vay để nâng khống giá trị tài sản như đã từng xảy ra. Hiện Techcombank đã sử dụng OneHousing để làm cơ sở định giá cho khách hàng vay mua bất động sản. 

“OneHousing không thu phí người dùng để khuyến khích người mua, bán ứng dụng công nghệ thúc đẩy sự minh bạch của thị trường bất động sản. Nếu ngày càng nhiều người dùng lên thì hệ thống OneHousing đánh giá càng chính xác. Ngân hàng có thể duyệt vay tức thì trên hệ thống này”, ông Hưng cho hay.

Công cụ định giá nhà chỉ là một trong ba công cụ công nghệ từ OneHousing, bên cạnh công cụ phân tích thị trường và phê duyệt khoản vay. Bộ ba công cụ đột phá trong ngành bất động sản này sẽ trao quyền cho người dùng chủ động kiểm tra giá trị nhà, sử dụng phiếu tư vấn giá cho hồ sơ vay mua nhà tại ngân hàng, nắm rõ thông tin về dự án cũng như khu vực đang quan tâm. Thời gian, công sức, tiền bạc, thủ tục trong giao dịch bất động sản sẽ được rút ngắn và tiết kiệm tối đa cho mọi đối tượng tham gia. Xa hơn nữa, công nghệ sẽ thúc đẩy thị trường bất động sản tại Việt Nam phát triển lành mạnh hơn, bền vững và sôi động hơn.

Thái Khang 

(责任编辑：Cúp C2)