Cách Giao Hàng Nhanh dùng AI để giảm áp lực cho shipper, tránh đơn hàng giao trễ

Khi mua sắm trực tuyến, nhiều người có thói quen liên tục mở ứng dụng để kiểm tra món hàng của mình đã đi tới đâu. Chỉ cần trạng thái vận đơn đứng yên quá lâu hoặc ứng dụng cập nhật chậm vài phút, trải nghiệm mua sắm đã bắt đầu bị ảnh hưởng.

Nhưng phía sau dòng chữ “đơn hàng đang được giao” là cả một hệ thống dữ liệu thời gian thực hoạt động với áp lực rất lớn.

Tại sự kiện ra mắt dịch vụ FPT MongoDB Enterprise vừa qua, câu chuyện về hạ tầng công nghệ đã được ông Tiến Đoàn - Trưởng bộ phận Hạ tầng và Độ tin cậy hệ thống (SRE) của Giao Hàng Nhanh (GHN) - kể lại theo cách rất đời thường. Ở đó, công nghệ và AI không phải là những thứ xa vời, mà gắn liền trực tiếp với bát cơm của người giao hàng và niềm vui nhận đồ của khách.

Nỗi khổ của shipper khi hệ thống "quay đều"

Khác với mạng xã hội hay ứng dụng giải trí, hệ thống của ngành giao nhận gắn chặt với những chuyển động ngoài đời thực. Dữ liệu ở đây chính là từng thao tác quét mã vạch, từng nút bấm xác nhận lấy hàng của tài xế ngoài đường phố.

"Không giống các nền tảng giải trí, khi hệ thống mạng xã hội gặp sự cố, trải nghiệm của người dùng có thể chỉ hơi khó chịu một chút. Nhưng với logistics, hệ thống chỉ cần chậm khoảng 3 giây thôi, với hàng ngàn anh em shipper đang hoạt động ngoài kia dưới thời tiết nắng nóng, ảnh hưởng xảy ra là rất lớn và rất thật," ông Tiến Đoàn nói về áp lực vận hành dữ liệu thời gian thực trong ngành giao nhận.

Hãy hình dung một shipper đang tất bật giao hàng. Khi họ dùng thiết bị để quét mã vận đơn, thao tác này cần được hệ thống ghi nhận ngay lập tức. Nhưng nếu máy chủ phản hồi chậm, phản xạ tự nhiên của shipper là sẽ bấm quét lại thêm vài lần vì nghĩ máy chưa nhận.

Chỉ một hành động sốt ruột rất nhỏ đó, khi nhân lên với hàng nghìn tài xế đang làm việc cùng lúc, sẽ tạo ra một lượng truy cập khổng lồ dội về máy chủ, khiến hệ thống càng thêm tắc nghẽn. Sự cố trễ dữ liệu này không chỉ khiến người mua hoang mang, mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến thu nhập của shipper, bởi lương của họ được tính toán tự động dựa trên số lần xác nhận giao nhận thành công.

Theo đại diện GHN, phần backend xử lý dữ liệu giờ gần như đã trở thành “xương sống” của toàn bộ trải nghiệm giao nhận. Từ thao tác quét mã của shipper, cập nhật trạng thái đơn hàng cho tới điều phối tuyến đường hay xử lý sự cố vận chuyển, tất cả đều phụ thuộc vào khả năng phản hồi theo thời gian thực của hệ thống dữ liệu phía sau.

"Đường ai nấy đi" để dữ liệu không “kẹt xe”

Một tình huống khá trớ trêu nhưng rất hay gặp ở các công ty lớn là việc hệ thống vận hành và hệ thống báo cáo "đá" nhau. Đôi khi chỉ cần một cấp quản lý chạy lệnh trích xuất dữ liệu lớn để xem báo cáo nội bộ, toàn bộ hệ thống đang chạy có thể bị quá tải lây. Kết quả là sếp trên văn phòng đang xem báo cáo thì tài xế dưới đường lại không thể cập nhật trạng thái giao hàng.

Chia sẻ về bài toán này, đại diện GHN thẳng thắn nhìn nhận: "Nếu cắm AI vào một công đoạn nào đó, hoặc chỉ cần một tác vụ kéo dữ liệu báo cáo mà làm hệ thống vận hành gãy đổ thì không thể chấp nhận được".

Trong đó, lớp dữ liệu đầu tiên phục vụ trực tiếp cho các hoạt động vận hành hằng ngày như quét mã đơn hàng, cập nhật trạng thái và điều phối giao nhận. Theo ông, khoảng 70% khối lượng dữ liệu vận hành của GHN hiện được xử lý trên MongoDB.

Các lớp dữ liệu phía trên sẽ phục vụ cho báo cáo, ETL và các hệ thống AI, giúp tách biệt nhu cầu phân tích dữ liệu khỏi hệ thống vận hành thời gian thực của shipper.

AI thầm lặng làm "người cứu hộ"

Trong vận hành logistics hiện đại, AI đã không còn dừng lại ở việc tạo ra các bảng biểu phân tích khô khan. "AI tại hệ thống của chúng tôi không chỉ là những công cụ dạng văn bản, mà đã tiến tới mức độ tự động hóa và trực tiếp ra quyết định liên tục ngay trên hệ thống," ông Tiến Đoàn chia sẻ thêm.

Lấy ví dụ, GHN đang ứng dụng AI để theo dõi định vị của các chuyến xe tải chở hàng. Nếu một chiếc xe tải bỗng nhiên dừng lại quá 15 phút ở một đoạn đường vắng, hệ thống AI sẽ lập tức nhận diện đây là một sự cố bất thường. Không cần chờ tài xế gọi điện báo cáo, AI sẽ tự động tính toán nguy cơ trễ hẹn của các kiện hàng, sau đó tự điều động một chiếc xe tải khác ở gần đó đến để san đồ và tiếp tục hành trình.

Sự kiện ra mắt FPT MongoDB Enterprise mang đến một ý nghĩa vô cùng sát sườn cho bài toán trên. Khi một nền tảng cơ sở dữ liệu linh hoạt, mạnh mẽ như MongoDB được đặt trực tiếp trên hạ tầng đám mây nội địa của FPT Cloud, các doanh nghiệp sẽ loại bỏ được rào cản về độ trễ vật lý và chi phí đầu tư ban đầu. Đó không chỉ là một bước tiến giúp các kỹ sư công nghệ bớt đau đầu, mà thiết thực hơn, nó giúp giảm bớt sự nhọc nhằn cho đội ngũ shipper ngoài sương gió và giữ niềm vui cho người dùng mỗi khi nghe tiếng gọi "có giao hàng!".