Ứng dụng AI trong định giá sản phẩm: Câu chuyện của Grab

Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, trí tuệ nhân tạo (AI) không còn là khái niệm xa vời mà đã trở thành công cụ thiết yếu trong mọi lĩnh vực kinh doanh. Một trong những ứng dụng nổi bật nhất là AI trong định giá sản phẩm và dịch vụ, nơi các thuật toán thông minh giúp doanh nghiệp đưa ra mức giá “linh hoạt” và “biết nghĩ”.
Câu chuyện của Grab – nền tảng gọi xe và giao hàng lớn nhất Đông Nam Á – là ví dụ điển hình về cách AI có thể thay đổi hoàn toàn cách doanh nghiệp vận hành mô hình định giá.

Từ bảng giá cố định đến “giá linh hoạt”

Khi Grab ra mắt tại Việt Nam năm 2014, giá cước được áp dụng theo mô hình truyền thống: giá cố định cho từng km. Tuy nhiên, cách tính này sớm bộc lộ nhiều hạn chế. Trong giờ cao điểm, mưa lớn hoặc dịp lễ, nhu cầu tăng mạnh khiến hành khách khó đặt xe, trong khi tài xế lại không được khuyến khích ra đường vì kẹt xe hoặc thu nhập không tương xứng.

Để giải quyết tình trạng mất cân đối này, Grab đã chuyển sang mô hình định giá động (dynamic pricing), sử dụng AI để tự động điều chỉnh giá theo thời gian thực. Cốt lõi của mô hình này là hệ thống GrabBrain – “bộ não” AI có khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ hàng triệu chuyến xe mỗi ngày.

GrabBrain – Bộ não AI đứng sau mỗi con số giá

1/ Phân tích dữ liệu thời gian thực

Mỗi khi người dùng mở ứng dụng, GrabBrain ngay lập tức truy cập và xử lý dữ liệu từ hàng chục yếu tố khác nhau:

Vị trí GPS của hành khách và tài xế xung quanh;
Thời tiết hiện tại (mưa, nắng, bão,...);
Thời gian trong ngày (giờ cao điểm, giờ nghỉ trưa, buổi tối,...);
Các sự kiện địa phương như trận bóng đá, lễ hội, hoặc kẹt xe diện rộng;
Lịch sử hành vi người dùng – ví dụ tần suất đặt xe, tỷ lệ hủy chuyến, khả năng chấp nhận giá cao.

Tất cả dữ liệu này được phân tích trong vài phần nghìn giây để đưa ra mức giá cá nhân hóa theo thời điểm và vị trí.

2/ Cách thức định giá dựa vào AI – Một số ví dụ cụ thể

Ví dụ 1: Giờ cao điểm và phân bố tài xế

Giả sử vào 17h30 tại quận 1 (TP.HCM), hàng nghìn người cùng đặt Grab để về nhà, trong khi lượng tài xế quanh khu vực chỉ bằng 40% so với nhu cầu. Hệ thống AI của GrabBrain ngay lập tức phát hiện mất cân đối cung – cầu, tự động tăng giá 1,5–2,5 lần so với mức cơ bản.

Việc tăng giá này khuyến khích tài xế ở khu vực khác di chuyển đến vùng có nhu cầu cao, đồng thời giảm lượng đặt xe không cần thiết từ người dùng sẵn sàng chờ thêm.

Ví dụ 2: Ảnh hưởng của thời tiết

Khi hệ thống AI phát hiện mưa lớn hoặc ngập cục bộ thông qua dữ liệu thời tiết liên kết từ các API thời gian thực, giá cước sẽ tăng nhẹ từ 10–30%, tùy cường độ mưa và mật độ xe.

Theo Grab, thời tiết là một trong những biến số quan trọng nhất vì nó làm giảm nguồn cung – nhiều tài xế tạm nghỉ – nhưng lại tăng nhu cầu đặt xe từ người dùng ngại đi bộ hoặc đi xe máy.

Ví dụ 3: Dự báo nhu cầu theo sự kiện

AI của Grab có khả năng dự đoán nhu cầu trước khi sự kiện diễn ra.
Ví dụ, vào các đêm chung kết bóng đá hoặc lễ hội âm nhạc lớn ở sân vận động Mỹ Đình, hệ thống dựa trên dữ liệu lịch sử để dự đoán thời điểm nhu cầu tăng mạnh (khoảng 22h–23h).

Trước giờ đó, AI điều chỉnh giá và phân bổ tài xế đến khu vực lân cận để giảm tình trạng ùn tắc và quá tải.

Ví dụ 4: Tùy biến theo hành vi khách hàng

Hệ thống AI cũng có thể phân tích mức độ nhạy cảm giá (price sensitivity) của từng nhóm khách hàng.

Nếu một người thường xuyên đặt xe ngắn, ở khu vực giá ổn định, GrabBrain có thể đề xuất giá khuyến mãi nhỏ để giữ chân.

Ngược lại, với người dùng đặt xe gấp vào giờ cao điểm, hệ thống có thể đưa ra giá cao hơn đôi chút, vì xác suất họ chấp nhận giá đó là cao.

Tất cả đều diễn ra tự động – không có sự can thiệp thủ công của con người.

Lợi ích mang lại từ định giá bằng AI

Theo Grab Việt Nam, việc áp dụng AI giúp thời gian chờ trung bình của khách hàng giảm hơn 20% so với trước khi có định giá động. Đồng thời, tỷ lệ hủy chuyến của tài xế giảm gần 15%, do hệ thống phân phối giá và thưởng phù hợp hơn.

Với doanh nghiệp, AI giúp Grab tối ưu doanh thu và chi phí vận hành.
Thay vì cố định giá cho toàn hệ thống, mô hình linh hoạt cho phép Grab phản ứng theo từng khu vực, từng phút, giúp duy trì cân bằng cung – cầu ổn định ngay cả trong những giai đoạn biến động lớn như Tết Nguyên đán hay mưa bão kéo dài.

Tranh cãi quanh “giá thông minh”

Dù mang lại hiệu quả kinh tế, cơ chế định giá bằng AI vẫn gây nhiều tranh cãi. Người dùng thường bức xúc khi giá tăng đột biến trong thời tiết xấu hoặc giờ tan tầm, cho rằng Grab “trục lợi” trong hoàn cảnh bất lợi của khách hàng.

Phản hồi về vấn đề này, Grab cho biết hệ thống định giá động được thiết kế không nhằm tăng giá vô lý, mà để phản ánh đúng cung – cầu và đảm bảo khách hàng vẫn có thể gọi được xe khi thị trường thiếu hụt tài xế. Nếu giá không tăng, tài xế có xu hướng nghỉ chạy, khiến thời gian chờ tăng gấp nhiều lần.

Tuy nhiên, các chuyên gia về đạo đức AI (AI Ethics) cho rằng Grab và các nền tảng tương tự cần minh bạch hơn về cơ chế định giá, giúp người dùng hiểu vì sao giá thay đổi và dữ liệu nào được sử dụng để tính toán. Việc giải thích rõ ràng không chỉ tăng niềm tin, mà còn giúp xã hội hiểu rõ vai trò của AI trong thị trường số.

AI – công cụ định giá của tương lai

Không chỉ Grab, nhiều ngành khác cũng đang học hỏi mô hình này:

Hãng hàng không điều chỉnh giá vé theo nhu cầu đặt chỗ và lịch trình bay.
Siêu thị online dùng AI để thay đổi giá sản phẩm theo lượng truy cập hoặc xu hướng tìm kiếm.
Khách sạn sử dụng thuật toán để thay đổi giá phòng theo mùa du lịch và sự kiện địa phương.

Các nhà nghiên cứu dự đoán rằng AI sẽ sớm tiến tới cá nhân hóa giá cho từng người dùng – nghĩa là hai khách hàng khác nhau có thể thấy hai mức giá khác nhau dựa trên hành vi và lịch sử giao dịch. Điều này mở ra cơ hội lớn về hiệu quả kinh tế, nhưng cũng đặt ra thách thức về minh bạch, quyền riêng tư và cạnh tranh công bằng.

Kết luận

Câu chuyện của Grab cho thấy AI không chỉ giúp doanh nghiệp định giá hiệu quả hơn, mà còn tái định hình cách thị trường vận hành. Nhờ khả năng học hỏi từ dữ liệu và ra quyết định theo thời gian thực, Grab đã biến mỗi mức giá trên ứng dụng thành kết quả của hàng triệu phép tính phức tạp, thay vì một con số cố định.

Tuy nhiên, cùng với cơ hội, AI cũng mang đến trách nhiệm – về đạo đức, minh bạch và quyền lợi người tiêu dùng. Trong tương lai, thành công của doanh nghiệp không chỉ phụ thuộc vào việc AI tính toán nhanh đến đâu, mà còn ở chỗ AI đó có công bằng và đáng tin cậy hay không.