Trong bối cảnh dân số ngày càng già hóa, nhu cầu về thuốc và dịch vụ chăm sóc sức khỏe không ngừng gia tăng, tạo ra áp lực lớn lên hệ thống bán lẻ dược phẩm. Các đơn vị này đang đứng trước yêu cầu phải quản lý tồn kho hiệu quả, điều phối hàng hóa đúng thời điểm và đảm bảo tốc độ xử lý đơn thuốc nhanh chóng và chính xác. Trí tuệ nhân tạo AI đang được xem là giải pháp tiềm năng nhằm tháo gỡ những vấn đề này.
1. Ứng dụng AI tối ưu quản lý tồn kho
Một trong những thách thức lớn nhất của ngành dược phẩm là quản lý tồn kho do đặc thù sản phẩm có hạn sử dụng ngắn và yêu cầu điều kiện bảo quản ngặt nghèo. Quản lý không tốt, sản phẩm rất có thể sẽ phải bỏ đi trước khi được bán ra, gây tổn thất lớn về tài chính.
Bài toán đặt ra là làm sao cân đối lượng hàng nhập vào và phân bổ hàng hợp lý, đảm bảo mỗi cửa hàng đều có tất cả loại thuốc khách hàng cần. Tồn kho quá mức làm tăng cao chi phí vận hành, kho bãi, nhưng thiếu hụt tồn kho dẫn đến mất cơ hội kinh doanh do không đáp ứng được đủ nhu cầu của khách hàng. Đó là còn chưa kể, nhu cầu khách hàng ở mỗi vùng miền, mỗi khu vực, mỗi nhóm tuổi lại rất khác nhau. Có mặt hàng bán rất tốt ở miền Bắc, nhưng có mặt hàng chỉ đắt khách ở miền Tây, khác biệt hoàn toàn dù rất gần TPHCM.
Với một chuỗi kinh doanh dược phẩm có quy mô hơn 1600 cửa hàng trên toàn quốc, sở hữu hơn 30.000 mặt hàng, có 200.000 giao dịch bán ra mỗi ngày như Long Châu, để đo ni đóng giày danh mục sản phẩm đến từng cửa hàng thì không thể dùng sức người mà làm được. Thực tế, Long Châu từng sở hữu hơn 50 nhà phân tích chịu trách nhiệm dự báo nhu cầu nhưng chỉ số stock-out vẫn ở mức 12-13%. Chỉ số này có nghĩa là 12- 13% khách hàng đến điểm bán nhưng không được đáp ứng nhu cầu do sản phẩm đó không có sẵn trong kho.
Hiện Long Châu không còn cần nhân lực dự báo nữa và chỉ số stock-out về dưới 5%, tồn kho giảm 12% – một con số đáng mơ ước ở trong ngành. Điều này có được là nhờ sự hỗ trợ của AI.
Cụ thể, các chuyên gia đã tích hợp kho dữ liệu khổng lồ của chuỗi nhà thuốc, tối ưu mô hình dữ liệu nhằm dự đoán nhu cầu theo từng khu vực. Nhờ đó, doanh nghiệp dễ dàng sắp xếp kế hoạch vận chuyển và chuẩn bị cơ sở hạ tầng, kho bãi cần thiết. AI cũng giúp nâng cao khả năng dự đoán nhu cầu hàng hóa, lập kế hoạch và quản lý chuỗi cung ứng, tạo ra một hệ thống phân phối hiệu quả giữa FPT Long Châu và các nhà cung cấp của họ.
Sau ba tháng triển khai, giải pháp đã mang lại hiệu quả tốt khi áp dụng tại nhóm 16 cửa hàng thuốc đầu tiên, lựa chọn theo nhiều tiêu chí quy mô, địa lý, doanh thu khác nhau. Trong đó, chỉ số stock-out giảm xuống dưới 5% mà hầu như không gây tăng lượng hàng tồn kho, góp phần gia tăng hiệu suất kinh doanh đáng kể.
2. Ứng dụng AI hỗ trợ quản lý đơn thuốc nhanh chóng và chính xác
Trên thế giới, những ứng dụng AI cũng tạo nên sự thay đổi lớn trong quản lý vận hành, giúp các nhà thuốc trực tuyến tối ưu hóa quy trình xử lý đơn thuốc, mang lại hiệu quả cao hơn và dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.
Amazon Pharmacy, một hiệu thuốc trực tuyến của Amazon ra đời vào cuối năm 2020 tại Mỹ, đã sử dụng AI tạo sinh (GenAI) để cải thiện tốc độ xử lý đơn thuốc một cách nhanh chóng và chính xác hơn. Nhờ AI, Amazon Pharmacy có thể đọc đơn thuốc của bác sĩ, dù là viết tay hay đánh máy với từ ngữ không nhất quán, và tạo cấu trúc cho văn bản từ dữ liệu phi cấu trúc. Kết quả là, tốc độ xử lý đơn hàng tăng 90% và tỷ lệ sai sót giảm đáng kể.
Trong khi đó, Walgreens, chuỗi cửa hàng dược phẩm lớn thứ hai tại Mỹ, đã triển khai robot tích hợp AI để giảm khối lượng công việc lặp lại cho dược sĩ. Những công việc như đóng gói đơn thuốc, phân loại, và dán nhãn giờ đây được robot xử lý, với khả năng đóng gói 300 đơn thuốc mỗi giờ – tương đương với khối lượng công việc của một ngày tại một hiệu thuốc thông thường của Walgreens. Dự kiến, vào năm 2025, 50% các đơn thuốc tại Walgreens sẽ được xử lý tại các trung tâm vi mô tự động hóa, giúp dược sĩ và nhân viên tập trung vào việc cung cấp dịch vụ chăm sóc sức khỏe và hỗ trợ cộng đồng.
Những ứng dụng này không chỉ minh chứng cho tiềm năng to lớn của AI trong việc nâng cao hiệu quả hoạt động trong ngành dược phẩm mà còn khẳng định vai trò ngày càng quan trọng của công nghệ này trong việc mang lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng.
3. Nhiều thách thức khi ứng dụng AI trong ngành dược phẩm
Mặc dù AI đang mang lại những thay đổi tích cực và mở ra nhiều tiềm năng trong ngành bán lẻ dược phẩm, việc áp dụng công nghệ này tại Việt Nam còn gặp nhiều cản trở.
- Thứ nhất là nguồn lực đầu tư cho AI. AI vẫn còn mới mẻ, với công nghệ tập trung ở vài doanh nghiệp dẫn đầu. Các mô hình mã nguồn mở còn sơ khai và cần nhiều thời gian để hoàn thiện. Việc triển khai AI đòi hỏi chi phí ban đầu lớn cho phần cứng, phần mềm và nhân lực chuyên môn cao để xây dựng, vận hành và bảo trì hệ thống. Đặc biệt, các mô hình y tế và dược phẩm cần nghiên cứu chuyên sâu để đảm bảo tính chính xác và an toàn, tạo gánh nặng tài chính cho doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp nhỏ và vừa.
- Thứ hai là khó khăn về thu thập và tích hợp dữ liệu. Dữ liệu là thách thức lớn nhất với doanh nghiệp khi ứng dụng AI, đặc biệt là ngành bán lẻ dược phẩm. Dữ liệu bán hàng, tồn kho, chuỗi cung ứng, thông tin nhà sản xuất và khách hàng đều phức tạp và rải rác. Việc thu thập, tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu gặp nhiều khó khăn. Các hệ thống AI phải tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu như HIPAA và EU AI Act để đảm bảo an toàn thông tin bệnh nhân. Quy định EU AI Act từ năm 2024 đưa ra tiêu chuẩn nghiêm ngặt về bảo mật dữ liệu và trách nhiệm của các bên liên quan, đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực y tế.
- Cuối cùng, việc tích hợp AI với hệ thống quản lý bán lẻ dược phẩm hiện có cũng là thách thức lớn. Các hệ thống cũ, định dạng dữ liệu khác nhau, cách thức giao tiếp khác nhau khiến việc tích hợp AI trở nên khó khăn. Áp dụng AI có thể dẫn đến thay đổi trong quy trình làm việc và vai trò của nhân viên, dẫn đến sự phản kháng. Quản lý sự thay đổi là yếu tố quan trọng để giải quyết thách thức này, cần kết hợp với đào tạo và truyền thông phù hợp.
Giải quyết những rào cản này đòi hỏi sự hợp tác giữa doanh nghiệp, nhà cung cấp giải pháp AI và cơ quan quản lý. Doanh nghiệp cần đầu tư xây dựng hạ tầng dữ liệu, đào tạo nhân viên và xây dựng văn hóa đổi mới để thúc đẩy việc áp dụng AI hiệu quả trong logistics ngành bán lẻ dược phẩm.
Hiện nay, Việt Nam có khoảng 3.000 công ty dược phẩm lớn nhỏ khác nhau. Nhiều doanh nghiệp trong số này vẫn vận hành thủ công hoặc sử dụng nhiều loại phần mềm riêng biệt, gây ra nhiều bất cập như khó cập nhật số liệu theo thời gian thực, khó thống kê dữ liệu và khó nắm bắt tình hình kinh doanh. Để tiếp tục tăng trưởng và cạnh tranh, các doanh nghiệp này cần một giải pháp toàn diện để giải quyết những thách thức từ khâu tiếp cận khách hàng, quản lý hoạt động phân phối, đến chăm sóc khách hàng. Đây chính là khoảng trống mà các giải pháp AI có thể phát huy tiềm năng vô cùng lớn.
Mặc dù còn nhiều cản trở, việc ứng dụng AI trong ngành bán lẻ dược phẩm đang trở nên ngày một phổ biến hơn. Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và những thay đổi đặc thù của ngành dược, các doanh nghiệp tiên phong áp dụng AI có thể nắm bắt thời cơ để nâng cao lợi thế cạnh tranh nhờ tối ưu hóa quy trình vận hành và mang lại trải nghiệm khác biệt cho khách hàng.
Nguồn:
- 5 ways Amazon Pharmacy is using generative AI to improve health care. 2024. US About Amazon.
- Bí quyết “mở cõi” thần tốc của FPT Long Châu. 2023. Nhà Thuốc Long Châu.
- Kingston, J. A., & Stern, A. 2023. The future of pharmacies: Robots, AI and more. Axios.
- Minh Huy. 2022 Công nghệ dự báo nhu cầu giúp nhà thuốc giảm tỷ lệ hết hàng. VnExpress.
- Thuỷ Trương. 2024. Sếp chuỗi nhà thuốc FPT Long Châu kể về rào cản Bắc tiến từ chai hồ nước 5.000đ và cuộc tất tay vào trải nghiệm khách hàng, dùng AI, ML thay 50 nhà phân tích dự báo. CafeF.
- Repko, M. 2022. Walgreens turns to robots to fill prescriptions, as pharmacists take on more responsibilities. CNBC.
