TiaSang
Thứ 7, Ngày 25 tháng 5 năm 2019
Đổi mới sáng tạo

Giải pháp “đủ tốt” để tăng hiệu quả nền kinh tế

25/01/2019 07:00 -

Họ “không có ai là đối thủ cạnh tranh ở Việt Nam” và bài toán của họ “ít người giải được”.

Startup này sau đó đã nhận được lời đề nghị từ 3/5 nhà đầu tư trong chương trình và họ lựa chọn anh Nguyễn Mạnh Dũng, Đại diện của quỹ CyberAgent tại Việt Nam và Thái Lan, được coi là vua Midas trong giới đầu tư mạo hiểm Đông Nam Á, với 200.000 USD (trong đó 100.000 USD là đầu tư lấy 10% cổ phần và còn lại là cho vay chuyển đổi).
Abivin thường giới thiệu về mình bằng một câu hỏi, hay chính xác hơn là vấn đề mà họ đang giải quyết: “Làm thế nào để sinh được một lộ trình tối ưu với 40 xe cho 1000 đơn hàng/địa điểm?”

Đó là một ví dụ về vấn đề họ đang giải quyết. Thực chất, tối ưu hóa lộ trình đường đi của phương tiện (vehicle routing problem) là bài toán kinh điển trong ngành toán và tin học được đặt ra cách đây nửa thế kỉ: Tìm một con đường ngắn nhất cho một số lượng nhất định xe giao hàng, xuất phát từ một hoặc nhiều điểm đến một loạt khách hàng/địa chỉ khác nhau cho trước trên bản đồ. Với bài toán của Abivin, để tìm được một con đường ngắn nhất tuyệt đối, tức là phải đánh giá tất cả mọi tổ hợp của 40 xe và 1000 đơn hàng, sẽ là một khối lượng tính toán khổng lồ, mất hàng tuần, hàng tháng có khi đến hàng năm với năng lực tính toán của máy tính hiện giờ (1).

Việc giải bài toán này sẽ còn khó khăn và phức tạp lên đến nhiều lần nếu như tính đến những điều kiện trong thực tế:thời gian đóng mở cửa hàng; điều kiện giao thông; tải trọng và thể tích của xe chở (nếu trong 40 xe đó có cả xe tải, cả xe máy?); loại hàng hóa (không phải hàng hóa nào cũng có thể chất đầy tải trọng của xe, ví dụ như bỉm, nhẹ nhưng diện tích rất lớn, có những hàng hóa cần được bảo quản lạnh, có những hàng hóa không cần); khấu hao của xe, thời gian nghỉ trưa; các ca làm việc của các xe khác nhau; phân bố giờ làm việc đều nhau giữa các lái xe (để họ không ganh tị nhau)…

Khó có thể nói, bài toán của Abivin “ít người giải được”. Vấn đề không phải là “giải được hay không” mà là kết quả đầu ra hiệu quả đến đâu. Trên thực tế, không một công ty nào trong lĩnh vực này có khả năng và tham vọng tìm ra một giải pháp hoàn hảo. Điều họ có thể làm chỉ là một giải pháp “đủ tốt” mà thôi. Nếu có gì đặc biệt ở Abivin, thì đó là có một thuật toán machine learning (máy học), “học hỏi” từ lịch sử giao hàng của công ty (như người lái xe nào quen thuộc khu vực nào nhất, khu vực nào hay tắc đường, vào thời gian nào…) để từ đó liên tục cung cấp một dữ liệu đầu vào tốt hơn cho thuật toán tối ưu lộ trình. Ngoài ra, thường xuyên, theo yêu cầu của khách hàng họ lại bổ sung thêm những điều kiện mới vào bài toán mà họ đang giải quyết. So với bài thuyết trình trên Shark Tank là 20 điều kiện, con số giờ đây đã lên đến gần 30. Chính vì vậy, họ tự tin rằng, những đối thủ đến giờ mới bước chân vào thị trường sẽ chậm chân hơn họ về độ khó của bài toán và chắc chắn luôn đi sau họ trong việc thu thập và học hỏi từ dữ liệu.

Hơn nữa, “đủ tốt” không chỉ là câu chuyện của thuật toán tìm ra con đường ngắn nhất có thể. Khi tìm định nghĩa từ “đủ tốt”, một cách dễ hiểu nhất, Phạm Nam Long cho rằng, đó là “hiệu quả hơn những gì khách hàng đã từng làm”. Vì vậy, không có gì ngạc nhiên khi giải pháp của họ không chỉ dừng lại ở việc giúp cho nhân sự logistics lập kế hoạch phân tuyến cho các xe giao hàng mà còn theo dõi xem các tài xế đang ở đâu, làm gì, đã giao hàng hay chưa, giúp cho các quản lý cấp cao có thể theo dõi hiệu suất làm việc của đội ngũ logistics thông qua bản báo cáo minh họa toàn bộ dữ liệu được ghi lại trên phần mềm.

Từ trước đến nay, các công ty đều mất hàng tiếng đồng hồ mỗi ngày để phân tuyến bằng tay. Kể cả công ty công nghệ hàng đầu như Viettel, trả lời phỏng vấn của báo KH&CN cũng chia sẻ rằng ở mỗi bưu cục có khoảng 5 bưu tá, mỗi bưu tá phụ trách 200 điểm nhận thư của Viettel Post cũng không dùng phần mềm định tuyến. Nhưng Abivin giảm thiểu thời gian khách hàng của họ xuống còn dưới 30 giây. Trước đây, nếu như những người đứng đầu các công ty nghi ngờ về hiệu suất làm việc của đội ngũ logistics thì giờ đây, họ hoàn toàn có thể kiểm chứng được điều đó. Trước đây, họ cần 40 xe để giao 1000 đơn hàng nhưng bây giờ, họ có thể chỉ cần 29 xe.

Anh Phạm Nam Long trong một hội thảo do Báo KH&PT/Ấn phẩm Tia Sáng tổ chức.

Trở thành người “không có đối thủ trên thị trường” đòi hỏi nhiều hơn một thuật toán tốt – điều nằm trong khả năng của một người từng tốt nghiệp Khoa học máy tính của Đại học Cambridge, từng là kỹ sư của Google như Phạm Nam Long – CEO và đồng sáng lập của Abivin. Nhưng điều quan trọng là anh đã có được một bài toán cụ thể, tìm ra hướng đi cho công ty mình giữa nhiều ứng dụng còn mơ hồ lúc đó của big data và machine learning ở Việt Nam.

Phạm Nam Long nhấn mạnh nhiều lần từ hiệu suất. Dưới góc nhìn của anh, bài toán của Abivin là bài toán hiệu suất từ của doanh nghiệp cho đến của cả nền kinh tế với hơn 4 triệu người tham gia vào khâu logistics ở Việt Nam. Chi phí logistics hiện nay trong nước đang chiếm 18% - 21% GDP (2), con số tương đương với nhiều nước trong khu vực Đông Nam Á - khu vực có hoạt động logistics lãng phí hàng đầu thế giới (3). Gần đây, trong buổi thuyết trình tại Startup Week, Hàn Quốc, anh Long bày tỏ tham vọng của mình, sẽ giảm con số này xuống dưới 10% trong vòng năm năm tới.

Bản thân Phạm Nam Long cũng coi hiệu suất như một tôn chỉ trong sống và làm việc. Lấy Google một trong hai công ty có số doanh thu trên mỗi nhân viên cao nhất thế giới làm “hình mẫu”: “Nếu luôn hiệu quả trong top của thị trường thì mới tồn tại, không thì ngay cả doanh thu lớn cũng có thể thất bại”. Trong công ty, anh Long cũng lập kế hoạch cho mỗi nhân viên của mình, tất cả giống như một chuỗi cung ứng trơn tru: ai làm gì, vào lúc nào, được làm bao lâu, lúc nào phải trả lời, làm được hay không làm được, báo cho ai… Anh cũng dùng nhiều phần mềm quản lý, theo dõi tiến độ của từng người.

Mô hình kinh doanh của Abivin dựa vào khách hàng doanh nghiệp (B2B). Doanh thu của họ đến từ phí người dùng hàng tháng (15 USD/người) và phí triển khai một lần (tích hợp vào phần mềm quản trị của doanh nghiệp, thậm chí có những tùy chỉnh về mặt thuật toán cho phù hợp với điều kiện của họ).

Nguyễn Mạnh Dũng, mặc dù phải cạnh tranh với hai nhà đầu tư khác trên show truyền hình Shark Tank để giành quyền đầu tư cho Abivin, lại không đặt nhiều niềm tin vào mô hình của startup này. “B2B nói chung là… chuối, khoai lắm, không dễ đâu” và bật cười khi startup này bày tỏ tham vọng muốn trở thành Unicorn đầu tiên của Đông Nam Á về B2B.

Trong danh sách khách hàng của Abivin, hầu hết đều là những cái tên lớn về hàng tiêu dùng nhanh ở Việt Nam như P&G, FrieslandCampina (sở hữu thương hiệu Cô Gái Hà Lan, Fristi), Habeco… và họ đã mở rộng sang Myanmar với Kospa – nhà phân phối cho Coca Cola và KFC. Nhưng với mỗi khách hàng, họ phải mất thời gian thương thảo từ 3 – 6 tháng, có khi tới một năm, họ không chỉ phải tích hợp, chỉnh sửa phần mềm mà còn thay đổi thuật toán với những điều kiện khác nhau, đòi hỏi nhiều thời gian và nguồn nhân lực, đưa đến nhiều câu hỏi về khả năng và tốc độ mở rộng quy mô của doanh nghiệp. Hơn nữa, Abivin chỉ có thể giúp tối ưu chi phí logistics từ phía quản trị doanh nghiệp, còn những yếu tố liên quan đến các chi phí liên quan đến thủ tục hải quan và BOT cũng như hệ thống cơ sở hạ tầng thiếu đồng bộ, chiếm 33% tổng chi phí logistics, lại nằm ngoài khả năng giải quyết của phần mềm (4).

Kospa, Myanmar sử dụng phần mềm của Abivin trong quản lý chuỗi cung ứng.

Nhưng Abivin có vẻ không bận tâm quá nhiều đến điều này. Trước mắt, họ sẽ thu phục 20 tập đoàn toàn cầu về logistics lớn nhất Việt Nam và sau đó mở rộng sang Đông Nam Á. Họ đặt mục tiêu sẽ trở thành Google về định tuyến đường đi. Trong 2019, bài toán của Abivin sẽ không dừng lại ở những công ty về lĩnh vực tiêu dùng nhanh mà còn mở ra cho dịch vụ (chẳng hạn như điều phối tối ưu một đội ngũ những người thợ sửa chữa đến các gia đình), cho xe chở khách…Lí tưởng nhất, là trong tương lai họ sẽ hình thành một giải pháp, bao trùm tất cả những điều kiện của các khách hàng, hướng đến một sản phẩm hoàn thiện mà họ không còn phải dành thời gian để tinh chỉnh. Nhưng, với Phạm Nam Long, cũng giống như Google, cần 15-20 năm để hoàn thiện thuật toán của mình, anh cũng cho rằng sản phẩm Abivin đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức nữa: “Đến lúc nào đó, bạn nghĩ ra điều kiện gì thì nó cũng đều có trong thuật toán của tôi hết rồi”.

 

Chú thích:
1. https://www.technologyreview.com/s/608640/inside-the-increasingly-complex-algorithms-that-get-packages-to-your-door/
2. https://www.worldbank.org/en/news/speech/2017/12/15/world-bank-country-director-remarks-at-vietnam-logistics-forum-2017, http://bdg-asia.com/vietnams-logistics-issues-future-plans/

3. https://www.logisticsmgmt.com/article/asean_logistics_building_collectively

4. http://documents.worldbank.org/curated/en/536421528929689515/pdf/127168-WP-TakingStockENG-PUBLIC.pdf

Nguồn  http://khoahocphattrien.vn/khoa-hoc/giai-phap-du-tot-de-tang-hieu-qua-nen-kinh-te/20190122044359605p1c160.htm