AI Matching: AI Matching cho người mua và người bán trong E-commerce.

Giới Thiệu

Trong thế giới thương mại điện tử năng động, “AI Matching” nổi bật như một công cụ không thể thiếu, mang đến sự kết nối hoàn hảo giữa người mua và người bán. Đây không chỉ là một giải pháp thông minh cho môi trường B2C mà còn là chìa khóa cho B2B, nơi các thuật toán tiên tiến và học máy được tận dụng để phân tích dữ liệu sâu sắc, đáp ứng nhu cầu cụ thể và tạo ra sự kết nối chất lượng giữa sản phẩm và khách hàng. 

Bài viết sau này sẽ trình bày để chúng ta hiểu được cách xây dựng Module AI matching: buyer và vendor và các bước tích hợp trong hệ thống  hiện tại.

Hiểu về AI Matching

Định nghĩa AI Matching

AI Matching là quá trình sử dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) để tạo ra sự kết nối tối ưu giữa người mua và người bán. Ở cấp độ cơ bản, nó bao gồm việc áp dụng các thuật toán học máy và phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của người dùng, từ đó đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp nhất.

Trong e-commerce, AI Matching không chỉ đơn thuần là “đề xuất sản phẩm” mà còn là việc phân tích sâu sắc để hiểu những yếu tố tiềm ẩn ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người dùng, từ đó kết nối họ với những người bán có sản phẩm hoặc dịch vụ tương thích nhất.

Lợi ích của việc sử dụng AI trong kết nối người mua và người bán

Lợi điểm	Mô tả
Cá Nhân Hóa Trải Nghiệm Mua Sắm	AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn từ hành vi người dùng, giúp tạo ra các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa. Điều này không chỉ tăng tỉ lệ chuyển đổi bán hàng mà còn cải thiện sự hài lòng của khách hàng.
Hiệu Quả Cao trong Quảng Cáo và Tiếp Thị	Bằng cách hiểu rõ về nhu cầu và sở thích của người dùng, AI giúp các chiến dịch tiếp thị trở nên chính xác và hiệu quả hơn, giảm lãng phí nguồn lực và tăng ROI (Return on Investment) cho doanh nghiệp.
Dự Báo Nhu Cầu và Xu Hướng Thị Trường	AI không chỉ phản ánh nhu cầu hiện tại mà còn có khả năng dự đoán xu hướng trong tương lai. Điều này giúp các doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược kinh doanh và quản lý hàng tồn kho một cách thông minh hơn.
Tối Ưu Hóa Giá và Quản Lý Kho	AI có thể giúp xác định mức giá tối ưu cho sản phẩm dựa trên các yếu tố như cầu cạnh tranh, mùa vụ, và hành vi người dùng. Đồng thời, AI cũng hỗ trợ trong việc quản lý kho hàng, giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá mức.
Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ Khách Hàng	AI có thể hỗ trợ trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng tự động và cá nhân hóa, từ chatbots thông minh đến hỗ trợ quyết định mua hàng, góp phần tăng cường mối quan hệ với khách hàng.

Quy Trình Phát Triển Dự Án AI Matching

Trong quá trình phát triển dự án AI Matching, việc sử dụng các phương pháp và thuật toán học máy đa dạng là cần thiết để đạt được kết quả phân tích nâng cao trên dữ liệu lớn. Quy trình làm việc sẽ bắt đầu bằng việc áp dụng các công cụ thu thập và xử lý big data. Một trong những thư viện này là: Spark MLLib  

Spark MLLib: Công cụ này cho phép tự động hóa quá trình tính điểm và dự đoán, cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa người mua và người bán thông qua phân tích big data.

Sau đó, một loạt các mô hình học máy phức tạp và đa dạng được triển khai để đáp ứng nhu cầu của cả người mua và người bán, một số mô hình phổ biến:

Model	Giải thích
Lọc Cộng Tác (Collaborative Filtering)	Phân tích hành vi mua hàng chung của người dùng để đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp.
Lọc Dựa Trên Nội Dung (Content-Based Filtering)	Một phương pháp khác, tập trung vào việc đề xuất sản phẩm dựa trên đặc điểm và nội dung cụ thể của sản phẩm đó.
Dự Đoán Giỏ Hàng Tiếp Theo (Next-basket Prediction)	Dự đoán sản phẩm hoặc dịch vụ mà người dùng có thể quan tâm trong tương lai dựa trên lịch sử mua hàng.
Mô Hình Dựa Trên Đồ Thị (Graph-Based Models)	Sử dụng cấu trúc đồ thị để phân tích mối quan hệ và mạng lưới giữa người mua và người bán, tối ưu hóa sự kết nối.
Phân Đoạn Mặt Hàng (Item Segmentations)	Phân loại sản phẩm vào các nhóm cụ thể dựa trên đặc điểm hoặc hành vi người dùng.

Ngoài ra, có thể tùy chỉnh những đặc điểm mà mỗi công ty sẽ thiết đặt cho phù hợp chẳng hạn: sản phẩm nào, hành vi nào, độ ưu tiên thế nào,….  Để xây dựng rule cho tối ưu hóa mô hình cho từng doanh nghiệp.

Bằng cách tích hợp các phương pháp này vào quy trình làm việc, dự án AI Matching sẽ có khả năng cung cấp những đề xuất chính xác, cá nhân hóa và thúc đẩy mạnh mẽ sự tương tác giữa người mua và người bán, đồng thời tối ưu hóa các kết quả kinh doanh trong môi trường thương mại điện tử.

Các bước thực hiện trong dự án AI

1. Chuẩn Bị và Kết Nối Nguồn Dữ Liệu

Load Dữ Liệu: Khởi đầu quá trình bằng việc tải dữ liệu từ cơ sở dữ liệu sử dụng Spark RDD, một công cụ mạnh mẽ cho xử lý dữ liệu lớn.

Tiền Xử Lý Dữ Liệu: Đây là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Tiền xử lý bao gồm việc xử lý dữ liệu thiếu và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán.

Chia Dữ Liệu: Chia dữ liệu thành ba phần: tập huấn luyện (train set), tập xác thực (validation set), và tập kiểm thử (test set) để chuẩn bị cho các bước sau.

2. Xử Lý Dữ Liệu

Đánh Giá Chất Lượng Dữ Liệu: Kiểm tra và đánh giá chất lượng của các trường dữ liệu hiện có.

Biến Đổi Dữ Liệu (Feature Engineering): Sử dụng các kỹ thuật để tạo ra các đặc trưng mới từ dữ liệu hiện có. Việc này bao gồm việc chọn lọc, biến đổi, và tạo ra các đặc trưng mới (features) có giá trị dự đoán.

Triển Khai Pipeline Feature Engineering: Sử dụng Spark MLLib để hiện thực hóa quy trình này, tận dụng sức mạnh của xử lý dữ liệu phân tán.

Mining Thêm Feature: Nghiên cứu thêm các đặc trưng liên quan đến xu hướng thị trường hay thông tin của từng công ty để cung cấp thông tin chi tiết sâu hơn.

3. Phát Triển Mô Hình AI Matching

Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá (EDA): Tiến hành EDA trên các feature của người dùng và dữ liệu lịch sử, cũng như thông tin nhà cung cấp, để hiểu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng.

Thiết Kế Mô Hình: Lựa chọn và thiết kế các mô hình phù hợp như kNN và các thuật toán matching khác.

Đánh Giá Mô Hình trên Tập Validation: Sử dụng tập validation để kiểm tra và đánh giá hiệu quả của mô hình trước khi triển khai.

4. Tích Hợp và Triển Khai Mô Hình

Implement Model: Triển khai mô hình trên nền tảng Spark và PyTorch, đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý dữ liệu lớn và phức tạp một cách hiệu quả.

Tích Hợp với Data Source: Tích hợp mô hình với nguồn dữ liệu, đảm bảo rằng mô hình có thể nhận dữ liệu mới và cập nhật liên tục.

5. Integration hệ thống hiện tại

API Tích Hợp: Phát triển các API để tích hợp mô hình AI với hệ thống đang có.

6. Deployment

Thiết Lập Cơ Sở Hạ Tầng: Xây dựng và cấu hình cơ sở hạ tầng cần thiết cho việc triển khai mô hình.

Tối Ưu Hóa Mô Hình: Đảm bảo mô hình hoạt động hiệu quả với nguồn dữ liệu lớn.

Thiết Lập Spark Scheduler: Lập lịch và tự động hóa các nhiệm vụ xử lý dữ liệu.

7. Testing

Kiểm Thử Chức Năng và Thủ Công: Thực hiện các kiểm thử để đảm bảo mô hình hoạt động như mong đợi.

Kiểm Thử Hiệu Năng: Đánh giá khả năng xử lý dữ liệu và thời gian phản hồi của mô hình.

Kiểm Thử Chất Lượng với Tập Test: Sử dụng dữ liệu lịch sử để kiểm tra độ chính xác và tin cậy của mô hình.

8. Monitoring

Giám Sát Spark: Thiết lập giám sát để theo dõi hiệu suất của hệ thống Spark.

Giám Sát Thời Gian Thực: Theo dõi chất lượng của mô hình trong thực tế thông qua các chỉ số đã định.

Các Công Cụ và Thuật Toán AI Trong Matching

Giới thiệu về kNN 

Để kết nối người mua và người bán, kNN (k-Nearest Neighbors) là một thuật toán học máy cực kỳ hiệu quả, được sử dụng để xác định một danh sách các nhà cung cấp phù hợp dựa trên nhiều tính năng và đặc điểm. Để thực hiện việc này, kNN phân tích một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao, bao gồm 

• Ngân sách của người mua, 
• Dữ liệu mua hàng lịch sử, 
• Giá sản phẩm, 
• Vị trí địa lý, 
• Chính sách bảo hành, 
• Uy tín của nhà cung cấp, 
• Và các ưu đãi khuyến mại.

Thuật toán sẽ xác định n nhà cung cấp phù hợp nhất bằng cách sắp xếp khoảng cách giữa nhu cầu của người mua và các nhà cung cấp. Các nhà cung cấp tốt nhất sẽ là những người có khoảng cách ngắn nhất trên không gian đa chiều của mô hình, đảm bảo sự khớp nối chính xác nhất giữa nhu cầu và nguồn cung.

Cách áp dụng:

Xác Định Khoảng Cách: kNN xác định ‘k’ người bán gần nhất với người mua dựa trên khoảng cách tính toán từ các đặc điểm như giá cả, uy tín, vị trí và chính sách bảo hành.

Phân Loại và Đề Xuất: Dựa trên khoảng cách này, kNN phân loại và đề xuất các người bán phù hợp nhất với người mua, giúp họ tìm ra lựa chọn tối ưu.

Tính Linh Hoạt và Độ Chính Xác: kNN linh hoạt trong việc xử lý các loại dữ liệu khác nhau và cung cấp kết quả khớp nối chính xác.

Giới thiệu Neural Networks.

Mạng Nơ-ron được sử dụng để mô phỏng mối quan hệ phức tạp giữa người mua và các nhà cung cấp. Sử dụng kiến trúc này, chúng ta có thể xây dựng một mô hình để đề xuất một danh sách các nhà cung cấp cho một người mua cụ thể.

Trong mô hình này, lịch sử người mua (bao gồm lĩnh vực người dùng, nhu cầu, lịch sử mặt hàng phối hợp, số lượng mặt hàng còn lại,…) được chuyển đổi thành một vector đại diện cho đặc điểm của người mua. Đồng thời, ma trận tương đồng giữa các nhà cung cấp được sử dụng để biểu diễn năng lực và khả năng của họ (vị trí địa lý, lịch sử cung ứng, khuyến mãi, bảo hành,…).

Cả lịch sử người mua và ma trận tương đồng giữa các nhà cung cấp đều được đưa vào một lớp kết nối đầy đủ (fully connected layer) để tạo ra một vector gọi là embedding. Hai embedding này sau đó được huấn luyện để giảm thiểu sự khác biệt giữa nhu cầu của người mua và năng lực của nhà cung cấp thông qua hàm mất mát softmax.

Kết quả cuối cùng là một danh sách các nhà cung cấp phù hợp được sắp xếp, từ đó đề xuất cho người mua.

Cả kNN và Mạng Nơ-ron đều mang lại lợi ích đặc biệt trong việc matching người mua và người bán. kNN nổi bật với sự đơn giản và trực quan, trong khi Mạng Nơ-ron cung cấp sức mạnh và độ chính xác cao cho việc xử lý dữ liệu phức tạp. Sự kết hợp của cả hai công cụ này có thể mang lại giải pháp tối ưu cho các nền tảng e-commerce, tối ưu hóa cả trải nghiệm người dùng và hiệu quả kinh doanh. 

Thách Thức và Cơ Hội

Trong quá trình xây dựng và triển khai các mô hình AI matching, các tổ chức đối mặt với nhiều thách thức, song song đó là những cơ hội tiềm năng mà AI mang lại.

Thách Thức trong Việc Xây Dựng và Triển Khai

Thách thức	Mô Tả
Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu	Việc thu thập dữ liệu đủ lớn và chính xác là rất quan trọng nhưng thường khó khăn. Dữ liệu nhiễu, thiếu hoặc không đồng nhất có thể ảnh hưởng đến chất lượng của mô hình AI.
Độ Chính Xác và Tính Cá Nhân Hóa	Mô hình phải cân bằng giữa việc đưa ra đề xuất chung và cá nhân hóa đề xuất dựa trên nhu cầu cụ thể của từng người dùng.
Tích Hợp và Quy Mô	Tích hợp mô hình AI vào hệ thống IT hiện tại và quy mô hóa nó để xử lý số lượng lớn người dùng và giao dịch có thể là một thách thức lớn.
Bảo Mật và Quyền Riêng Tư	Bảo vệ dữ liệu người dùng và tuân thủ quy định về quyền riêng tư là một yêu cầu pháp lý và đạo đức cần thiết.

Cơ Hội trong Kinh Doanh và Thương Mại Điện Tử

Cơ hội	Mô Tả
Tối Ưu Hóa Trải Nghiệm Khách Hàng	AI có thể giúp tạo ra trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa, tăng cường sự hài lòng và trung thành của khách hàng.
Phân Tích và Dự Đoán Xu Hướng	AI có khả năng phân tích và dự đoán xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp đi trước đối thủ cạnh tranh.
Tối Ưu Hóa Chuỗi Cung Ứng	Mô hình AI có thể giúp tự động hóa và tối ưu hóa quản lý kho hàng và dự đoán nhu cầu sản phẩm.
Quảng Cáo và Tiếp Thị Đích Đến	AI giúp nhắm mục tiêu quảng cáo và tiếp thị một cách chính xác hơn, giảm chi phí và tăng ROI.
Đổi Mới Sản Phẩm và Dịch Vụ	AI cung cấp dữ liệu và phân tích cần thiết để phát triển sản phẩm mới và cải tiến dịch vụ.

Trong khi các thách thức tồn tại và cần được giải quyết một cách cẩn thận, AI cũng mở ra một loạt các cơ hội mới mẻ và thú vị. Khi các doanh nghiệp tiếp tục thích nghi và áp dụng các công nghệ này, họ sẽ phát hiện ra rằng AI không chỉ cải thiện hiệu suất kinh doanh mà còn có thể làm biến đổi toàn bộ ngành công nghiệp thương mại điện tử.

Tương Lai của AI Matching

Tương lai của AI Matching trong việc kết nối người mua và người bán chứa đựng những tiềm năng sâu rộng và đầy hứa hẹn. Sự tiến bộ không ngừng trong công nghệ AI và học máy sẽ mở rộng khả năng của các mô hình matching, biến chúng trở nên thông minh và tinh tế hơn. Dưới đây là một số dự đoán về hướng phát triển của AI Matching:

Tương Lai	Giải Thích
Tự Động Hóa Hoàn Toàn	Trong tương lai, AI Matching có thể đạt đến mức độ tự động hoàn toàn, nơi mọi quyết định từ việc phân tích dữ liệu đến đề xuất sản phẩm được thực hiện bởi AI mà không cần sự can thiệp của con người.
Dự Đoán Chính Xác Hơn	Các mô hình AI ngày càng trở nên chính xác hơn, cho phép dự đoán nhu cầu của người mua và khả năng cung cấp của người bán với độ chính xác cao, ngay cả trước khi họ tự nhận thức được nhu cầu đó.
Cá Nhân Hóa Sâu	AI sẽ cung cấp mức độ cá nhân hóa cao hơn nữa, không chỉ dựa trên hành vi mua sắm trước đây mà còn dựa trên dữ liệu sinh trắc học, tâm lý và cảm xúc của người dùng.
Giao Tiếp Tự Nhiên	AI có khả năng giao tiếp tự nhiên và thông minh với người dùng, tạo ra cuộc trò chuyện tương tác có thể hướng dẫn và tư vấn mua hàng một cách mềm mỏng.
Quản Lý Chuỗi Cung Ứng Thông Minh	AI sẽ tích hợp sâu hơn vào quản lý chuỗi cung ứng, cho phép tự động hóa và tối ưu hóa quá trình từ sản xuất đến phân phối dựa trên dữ liệu thời gian thực và dự đoán chính xác.
Thích Ứng Liên Tục	AI sẽ không ngừng học hỏi và thích ứng với thay đổi của thị trường, nhu cầu người dùng và nguồn cung cấp, đảm bảo rằng các đề xuất luôn phản ánh tình hình hiện tại một cách chính xác nhất.
Đạo Đức và Trách Nhiệm Xã Hội	Khi AI ngày càng trở nên quan trọng trong việc đưa ra quyết định, vấn đề về đạo đức và trách nhiệm xã hội sẽ được đặt lên hàng đầu, với các thuật toán được thiết kế để đảm bảo công bằng và minh bạch.

Kết Luận

AI Matching không chỉ là xu hướng mà còn là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao khả năng cạnh tranh, đáp ứng nhu cầu đa dạng của thời đại số. Sự kết hợp này mở ra tương lai sáng lạn cho cả người mua và người bán trong e-commerce.

OneTech Asia, chuyên về công nghệ và phát triển AI. Chúng tôi cam kết cung cấp giải pháp tùy chỉnh và tối ưu để tăng cường hiệu suất kinh doanh trong thị trường số hóa.

Liên hệ chúng tôi để khám phá cách công nghệ AI và kinh nghiệm của chúng tôi có thể hỗ trợ hành trình chuyển đổi số.