Artificial intelligence in tourism marketing: the case of IRCTC’s AskDISHA in India and implications for state-owned enterprises in Vietnam’s tourism and transport sectors
ThS. Nguyễn Thị Hiên
Viện Nghiên cứu Nam Á, Tây Á và châu Phi
Viện Hàn lâm Khoa học Xã hội Việt Nam
Email: hien.ktqd.91@gmail.com
(Quanlynhanuoc.vn) – Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong marketing và dịch vụ du lịch không chỉ diễn ra ở khu vực tư nhân mà còn ngày càng phổ biến tại khu vực công, đặc biệt ở các thị trường mới nổi có tỷ trọng doanh nghiệp nhà nước lớn. Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu trường hợp điển hình, kết hợp khung công nghệ – tổ chức – môi trường (TOE) và Lý thuyết Giá trị công cộngcủa Moore (1995), phân tích chatbot “AskDISHA” thuộc Tổng công ty Ăn uống và Du lịch Đường sắt Ấn Độ (IRCTC), doanh nghiệp nhà nước độc quyền dịch vụ đặt vé, du lịch, ăn uống cho hệ thống đường sắt Ấn Độ. Trên kết quả nghiên cứu, bài viết đề xuất hàm ý cho doanh nghiệp nhà nước ngành du lịch, giao thông Việt Nam.
Từ khóa: Chatbot; IRCTC; khu vực công; trí tuệ nhân tạo; ngành du lịch; ngành giao thông; Việt Nam.
Abstract: The application of artificial intelligence (AI) in marketing and tourism services is not limited to the private sector but is also becoming increasingly common in the public sector, particularly in emerging markets with a high proportion of state-owned enterprises. This article employs a case study methodology, combining the Technology-Organization-Environment (TOE) framework and Moore’s (1995) Public Value Theory, to analyze the “AskDISHA” chatbot operated by the Indian Railways Catering and Tourism Corporation (IRCTC), a state-owned enterprise with a monopoly on ticket booking, travel, and catering services for the Indian railway system. Based on the research findings, the article proposes implications for state-owned enterprises in Vietnam’s tourism and transportation sectors.
Keywords: Chatbot; IRCTC; public sector; artificial intelligence; tourism sector, transportation sector; Vietnam.
1. Đặt vấn đề
Cách mạng công nghiệp 4.0 đang làm thay đổi sâu sắc phương thức doanh nghiệp du lịch tiếp cận, tương tác và phục vụ khách hàng, trong đó trí tuệ nhân tạo (AI) nổi lên như một trong những công nghệ có tính nền tảng nhất. Tuy nhiên, phần lớn tài liệu học thuật hiện nay về ứng dụng AI trong marketing du lịch vẫn tập trung phân tích khu vực doanh nghiệp tư nhân, đặc biệt là các nền tảng đại lý du lịch trực tuyến hoạt động trong môi trường cạnh tranh (Bulchand-Gidumal và cộng sự, 2023; Durmaz & Başer, 2023). Trong khi đó, vai trò của khu vực công, các doanh nghiệp nhà nước cung cấp dịch vụ du lịch, vận tải mang tính độc quyền hoặc bán độc quyền còn tương đối ít được nghiên cứu, dù đây là mô hình phổ biến tại nhiều quốc gia đang phát triển, trong đó có cả Ấn Độ và Việt Nam. Khoảng trống này có ý nghĩa quan trọng bởi bối cảnh ứng dụng AI tại khu vực công khác biệt về bản chất so với khu vực tư nhân, người dùng dịch vụ công độc quyền thường không có lựa chọn thay thế trên thị trường, nên động lực và tiêu chí đánh giá chấp nhận công nghệ của họ không hoàn toàn tương đồng với người tiêu dùng trong thị trường cạnh tranh.
Tổng công ty Ăn uống và du lịch đường sắt Ấn Độ (Indian Railway Catering and Tourism Corporation – IRCTC) là trường hợp phù hợp để lấp khoảng trống này. IRCTC là doanh nghiệp nhà nước hạng Navratna (nhóm doanh nghiệp nhà nước có quyền tự chủ tài chính cao nhất tại Ấn Độ), trực thuộc Bộ Đường sắt, được Chính phủ Ấn Độ trao quyền độc quyền cung cấp dịch vụ đặt vé trực tuyến, ăn uống và du lịch cho toàn bộ hệ thống đường sắt quốc gia, mạng lưới đường sắt lớn thứ tư thế giới, phục vụ trung bình khoảng 13 triệu lượt hành khách mỗi ngày.
Quan trọng hơn, khác với các trường hợp doanh nghiệp du lịch công nghệ Ấn Độ có phạm vi hoạt động quốc tế, IRCTC là doanh nghiệp thuần túy phục vụ thị trường nội địa Ấn Độ, không có bất kỳ hoạt động kinh doanh nào ở nước ngoài. IRCTC cũng là công ty niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Quốc gia (NSE) và Sở Giao dịch Chứng khoán Bombay (BSE) của Ấn Độ, với cổ phần chi phối (62,4%) vẫn thuộc sở hữu nhà nước, tạo ra nghĩa vụ công bố thông tin tài chính định kỳ, minh bạch theo quy định của Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Ấn Độ (SEBI). Đây là điều kiện thuận lợi để thực hiện một phân tích trường hợp có chiều sâu, dựa trên dữ liệu đã được kiểm chứng, thay vì chỉ dựa vào mô tả định tính về chính sách.
Xuất phát từ đó, bài viết đặt ra ba mục tiêu nghiên cứu: (1) Hệ thống hoá cơ sở lý luận về ứng dụng AI trong marketing và dịch vụ du lịch tại khu vực công; (2) Phân tích quá trình phát triển và hiệu quả của chatbot AskDISHA tại IRCTC, đối chiếu với dữ liệu tài chính chính thức của doanh nghiệp trong cùng giai đoạn; và (3) Thảo luận về đặc thù của mô hình hợp tác công – tư trong triển khai AI tại khu vực công, từ đó rút ra hàm ý cho các doanh nghiệp nhà nước ngành du lịch, giao thông tại Việt Nam. Đối tượng nghiên cứu là quá trình ứng dụng AI trong dịch vụ và marketing của IRCTC; phạm vi nghiên cứu tập trung vào giai đoạn từ năm 2018 (thời điểm ra mắt AskDISHA) đến năm tài khoá 2025 dữ liệu tài chính đầy đủ gần nhất được công bố tính đến thời điểm viết bài.
2. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
2.1. Cách tiếp cận và cơ sở lý thuyết
Bài viết vận dụng khung công nghệ – tổ chức – môi trường (Technology-Organization-Environment – TOE) của Tornatzky và Fleischer (1990) làm lý thuyết nền tảng để phân tích quyết định và quá trình triển khai AI ở cấp độ tổ chức tại IRCTC. Tuy nhiên, cần lưu ý một khác biệt lý thuyết quan trọng so với các nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp tư nhân, đối với dịch vụ độc quyền nhà nước như IRCTC, các mô hình chấp nhận công nghệ ở cấp độ cá nhân người dùng như TAM (Davis, 1989) hay UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003) có hiệu lực giải thích hạn chế hơn, bởi hành khách đường sắt Ấn Độ không có lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ thay thế trên thị trường cạnh tranh, người sử dụng buộc phải sử dụng nền tảng của IRCTC nếu muốn đặt vé tàu trực tuyến. Do đó, thước đo hiệu quả phù hợp hơn đối với trường hợp này không phải là ý định chấp nhận theo nghĩa thị trường cạnh tranh mà là mức độ hài lòng, tần suất sử dụng tự nguyện và hiệu quả vận hành, các thước đo cần một khung lý thuyết chuyên biệt hơn cho khu vực công, được trình bày cụ thể dưới đây.
Để lấp khoảng trống lý thuyết này, bài viết bổ sung Lý thuyết Giá trị công cộng (Public Value Theory) của Moore (1995) làm khung phân tích thứ hai, song hành với khung TOE. Moore (1995) lập luận rằng khác với doanh nghiệp tư nhân nơi thước đo thành công là giá trị cổ đông (shareholder value), nhà quản lý khu vực công cần theo đuổi việc tạo ra “giá trị công”, được xác lập thông qua mô hình “tam giác chiến lược” (strategic triangle) gồm ba đỉnh phải được căn chỉnh đồng thời: (1) Giá trị công cộng cụ thể mà tổ chức hướng tới tạo ra (public value); (2) nguồn lực chính danh và sự ủng hộ từ môi trường cấp quyền (authorizing environment) bao gồm cơ quan chủ quản, công luận và các bên liên quan; và (3) năng lực vận hành thực tế (operational capacity) để hiện thực hoá giá trị đó. Khung lý thuyết này đặc biệt phù hợp để phân tích trường hợp AskDISHA, bởi nó cho phép đánh giá một sáng kiến AI trong khu vực công không chỉ qua các chỉ số tài chính (vốn có thể bị chi phối bởi vị thế độc quyền), mà qua mức độ sáng kiến đó thực sự tạo ra giá trị cho công dân, hành khách, đồng thời huy động được sự ủng hộ chính sách và năng lực tổ chức cần thiết để duy trì, mở rộng.
Việc kết hợp khung TOE với Lý thuyết Giá trị công cộng tạo ra một mô hình phân tích hai tầng có tính bổ sung lẫn nhau. Khung TOE giải thích cơ chế và điều kiện tổ chức để một sáng kiến AI được triển khai thành công về mặt kỹ thuật, vận hành. Trong khi Lý thuyết Giá trị công cộng cung cấp tiêu chí chuẩn mực (normative criteria) để đánh giá liệu sáng kiến đó có thực sự đáng được triển khai và duy trì, xét trên giác độ lợi ích công cộng hay không. Cách tiếp cận hai tầng này khắc phục hạn chế thường gặp của các nghiên cứu ứng dụng AI trong khu vực công hiện có, vốn thường vay mượn trực tiếp các khung lý thuyết chấp nhận công nghệ từ khu vực tư nhân mà không điều chỉnh cho phù hợp với đặc thù thể chế của khu vực công, một khoảng trống lý luận mà bài viết này hướng tới đóng góp bổ sung.
2.2. Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
Bài viết sử dụng phương pháp nghiên cứu trường hợp điển hình, kết hợp phân tích dữ liệu chuỗi thời gian đối với các chỉ tiêu tài chính công bố theo quý/năm. Về nguồn dữ liệu, bài viết nghiên cứu các tài liệu thứ cấp gồm: (1) báo cáo tài chính chính thức công bố trên NSE/BSE được tổng hợp lại tại nền tảng tổng hợp dữ liệu tài chính uy tín (Screener); (2) phát biểu chính thức của lãnh đạo IRCTC trên báo chí chuyên ngành; và (3) các nghiên cứu về lý thuyết chấp nhận công nghệ và khung TOE.
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Cơ sở lý luận về AI trong dịch vụ và marketing du lịch khu vực công
Theo cách hiểu được sử dụng phổ biến trong tài liệu học thuật trong lĩnh vực du lịch, trí tuệ nhân tạo bao gồm các hệ thống công nghệ có khả năng mô phỏng một số chức năng nhận thức của con người như nhận biết thông tin, suy luận, ra quyết định và học hỏi từ dữ liệu, nhằm hỗ trợ giải quyết vấn đề trong nhiều bối cảnh khác nhau (McCartney & McCartney, 2020; Bulchand-Gidumal và cộng sự, 2023). Trong khu vực công, việc ứng dụng AI, đặc biệt là chatbot và trợ lý ảo thường phục vụ đồng thời hai mục tiêu, giảm tải cho hệ thống chăm sóc khách hàng truyền thống (tổng đài, quầy dịch vụ) và mở rộng khả năng tiếp cận dịch vụ tới nhóm dân cư đông đảo mà nhân lực con người khó có thể phục vụ đầy đủ, đặc biệt tại các quốc gia dân số đông như Ấn Độ. Đây là điểm khác biệt cơ bản so với động lực ứng dụng AI của doanh nghiệp tư nhân, vốn thường tập trung vào mục tiêu tăng trưởng doanh thu và mở rộng thị phần trong môi trường cạnh tranh.
Mô hình hợp tác công – tư (Public-Private Partnership – PPP) trong triển khai AI tại khu vực công cũng là một chủ đề đáng chú ý về mặt lý luận. Thay vì tự phát triển toàn bộ công nghệ hoặc mua giải pháp từ nhà cung cấp lớn, một số cơ quan/doanh nghiệp nhà nước lựa chọn hợp tác với các công ty khởi nghiệp công nghệ trong nước, chia sẻ rủi ro và lợi ích giữa hai bên. Mô hình này khác biệt so với chiến lược hợp tác công nghệ theo từng lớp với nhiều đối tác công nghệ toàn cầu thường thấy ở doanh nghiệp tư nhân lớn và có ý nghĩa đặc biệt đối với các nền kinh tế đang phát triển, nơi ngân sách công cho chuyển đổi số thường hạn chế hơn so với ngân sách của các tập đoàn tư nhân đa quốc gia.
Xét về khung phân tích TOE, về bối cảnh công nghệ, doanh nghiệp nhà nước như IRCTC thường có xu hướng lựa chọn đối tác công nghệ trong nước quy mô nhỏ hơn (thay vì các tập đoàn công nghệ toàn cầu), một phần do quy trình đấu thầu, mua sắm công có yêu cầu chặt chẽ hơn về minh bạch chi phí. Về bối cảnh tổ chức, quyết định đầu tư công nghệ tại doanh nghiệp nhà nước thường trải qua quy trình phê duyệt nhiều cấp hơn so với doanh nghiệp tư nhân, có thể làm chậm tốc độ triển khai nhưng đồng thời tăng tính ổn định, ít bị thay đổi đột ngột theo biến động thị trường ngắn hạn. Về bối cảnh môi trường, doanh nghiệp nhà nước độc quyền không chịu áp lực cạnh tranh trực tiếp thúc đẩy đổi mới như doanh nghiệp tư nhân, mà động lực đổi mới chủ yếu đến từ định hướng chính sách của cơ quan chủ quản và áp lực cải thiện chất lượng dịch vụ công từ phía dư luận xã hội và người sử dụng dịch vụ.
3.2. Quá trình phát triển chatbot AskDISHA
IRCTC là doanh nghiệp nhà nước hạng Navratna (nhóm các doanh nghiệp nhà nước được Chính phủ Ấn Độ trao quyền tự chủ lớn hơn về hoạt động và tài chính), trực thuộc Bộ Đường sắt Ấn Độ, được thành lập năm 1999 và là đơn vị duy nhất được Chính phủ Ấn Độ uỷ quyền cung cấp dịch vụ đặt vé tàu trực tuyến, ăn uống và du lịch cho toàn bộ hệ thống đường sắt quốc gia. IRCTC là doanh nghiệp nhà nước hạng “Scheduled A” (từ tháng 7/2024). Tính đến năm 2026, IRCTC có vốn hóa thị trường khoảng 41.780 tỷ rupee (tháng 3/2026) và tỷ lệ sở hữu nhà nước là 62,4% (Screener, 2026). Bảng 1 tổng hợp các mốc phát triển chính của chatbot AskDISHA.
Bảng 1. Các mốc phát triển chính của chatbot AskDISHA (IRCTC), 2018–2025
| Thời gian | Sự kiện/tính năng | Nguồn công bố |
| 10/2018 | Ra mắt AskDISHA (Digital Interaction To Seek Help Anytime), chatbot AI đầu tiên được một doanh nghiệp nhà nước Ấn Độ triển khai trên cổng dịch vụ công, hỗ trợ trả lời câu hỏi về dịch vụ IRCTC, dự kiến bổ sung giọng nói và tích hợp ứng dụng Android | India.com (13/10/2018) |
| 11/2019 | Chatbot AskDisha của IRCTC đã được trao Giải thưởng Lãnh đạo Châu Á cho hạng mục “Đổi mới bằng Công nghệ” | RailPost (8/2020) |
| 04/2020 | Nâng cấp bổ sung tính năng tra cứu trạng thái hoàn tiền theo thời gian thực trực tiếp trong chatbot, giảm phụ thuộc vào tổng đài Rail Madad | RailPost (8/2020) |
| 09/2022 | Nâng cấp lên AskDISHA 2.0. Bổ sung năng lực đặt vé trọn gói qua hội thoại (giọng nói/văn bản/nhấp chuột), đăng nhập bằng mã OTP thay vì mật khẩu IRCTC. Theo Chủ tịch kiêm Tổng Giám đốc IRCTC (Rajini Hasija): “lần đầu tiên người dùng có thể đặt vé mà không cần biết mật khẩu IRCTC, chỉ cần OTP”; Công ty kỳ vọng ít nhất 25% khách hàng chuyển sang phương thức này | IndiaAI.gov.in (27/09/2022) |
Xét trong bối cảnh vận hành, Đường sắt Ấn Độ là mạng lưới đường sắt lớn thứ tư thế giới (khoảng 108.700 km), phục vụ trung bình 13 triệu lượt hành khách mỗi ngày. Việc một chatbot AI xử lý 150.000 lượt truy vấn mỗi ngày tương đương phục vụ khoảng 1,15% tổng lượng hành khách hằng ngày thông qua kênh tự động hoá, mặc dù đây mới chỉ là một tỷ lệ khiêm tốn so với tổng lưu lượng nhưng có ý nghĩa lớn về mặt tuyệt đối, do quy mô dân số khổng lồ của thị trường Ấn Độ khiến ngay cả một tỷ lệ nhỏ cũng tương ứng với khối lượng giao dịch tự động hoá rất lớn so với hầu hết các thị trường khác.
Về mặt trải nghiệm người dùng, một cải tiến đáng chú ý của AskDISHA 2.0, được chính Chủ tịch kiêm Tổng Giám đốc IRCTC, bà Rajini Hasija công bố là một “sáng kiến mang tính bước ngoặt” (landmark initiative), là cơ chế đăng nhập bằng mã OTP gửi tới số điện thoại di động, thay vì yêu cầu người dùng nhớ và nhập mật khẩu tài khoản IRCTC như trước đây. Theo phát biểu chính thức của lãnh đạo IRCTC đăng tải trên Cổng thông tin trí tuệ nhân tạo của Chính phủ Ấn Độ (IndiaAI.gov.in), đây là lần đầu tiên khách hàng có thể đặt vé tàu mà không cần biết mật khẩu, và IRCTC kỳ vọng ít nhất 25% khách hàng sẽ chuyển sang sử dụng phương thức đặt vé này. Cải tiến này có ý nghĩa marketing đáng kể đối với nhóm khách hàng lớn tuổi hoặc ít quen thuộc với việc quản lý mật khẩu trực tuyến, một rào cản phổ biến đối với dịch vụ số tại thị trường Ấn Độ. Tính đến năm 2025 cổng đặt vé trực tuyến của IRCTC đã có hơn 80 triệu người dùng đăng ký. Đồng thời, theo Cổng thông tin trí tuệ nhân tạo quốc gia Ấn Độ, IRCTC là doanh nghiệp nhà nước đầu tiên tại Ấn Độ triển khai chatbot dựa trên AI trên cổng dịch vụ công của mình (tháng 10/2018), đặt IRCTC vào vị thế người tiên phong trong khu vực công về ứng dụng AI hội thoại, sớm hơn đáng kể so với thời điểm các doanh nghiệp du lịch tư nhân lớn của Ấn Độ (như MakeMyTrip) triển khai AI tạo sinh ở quy mô tương đương.
3.3. Hiệu quả tài chính của IRCTC trong giai đoạn triển khai AskDISHA
Bảng 2 trình bày chuỗi dữ liệu tài chính của IRCTC theo năm tài khóa (kết thúc ngày 31/3 hằng năm), tổng hợp từ báo cáo tài chính chính thức công bố trên Screener.in.
Bảng 2. Một số chỉ tiêu tài chính chính của IRCTC, năm tài khóa 2017–2026
| Năm tài khoá | Doanh thu (tỷ rupee) | Lợi nhuận ròng (tỷ rupee) | Ghi chú bối cảnh |
| FY2017 | 1.520 | 229 | Trước khi ra mắt AskDISHA (mốc so sánh nền) |
| FY2018 | 1.466 | 221 | Trước khi ra mắt AskDISHA |
| FY2019 | 1.870 (+27,5%) | 309 (+39,8%) | AskDISHA ra mắt tháng 10/2018 (giữa năm tài khoá) |
| FY2020 | 2.264 (+21,1%) | 513 (+66,0%) | Bổ sung tính năng tra cứu hoàn tiền (4/2020) |
| FY2021 | 777 (-65,7%) | 187 (-63,5%) | Sụt giảm mạnh do đại dịch COVID-19 (giãn cách, dừng chạy tàu) |
| FY2022 | 1.879 (+141,8%) | 660 (+252,9%) | Phục hồi sau đại dịch |
| FY2023 | 3.541 (+88,5%) | 1.006 (+52,4%) | Tiếp tục phục hồi và tăng trưởng |
| FY2024 | 4.260 (+20,3%) | 1.111 (+10,4%) | Tiếp tục phục hồi và tăng trưởng |
| FY2025 | 4.675 (+9,7%) | 1.315 (+18,3%) | Tăng trưởng |
| FY2026 | 5.215 (+11,6%) | 1.393 (+6,0%) | Tăng trưởng |
Bốn phát hiện đáng chú ý từ Bảng 2, nhìn theo chuỗi thời gian dài từ trước khi ra mắt AskDISHA.
Thứ nhất, so sánh giai đoạn trước (FY2017 – 2018, doanh thu 1.466 – 1.520 tỷ rupee, lợi nhuận 221 – 229 tỷ rupee) với giai đoạn ngay sau khi ra mắt AskDISHA (FY2019 – 2020, doanh thu tăng lên 1.870 – 2.264 tỷ rupee, lợi nhuận tăng lên 309–513 tỷ rupee) cho thấy tăng trưởng tài chính rõ rệt trong hai năm tài khoá đầu tiên có AskDISHA hoạt động. Tuy nhiên, đây cũng là giai đoạn ngành du lịch, đường sắt Ấn Độ nói chung tăng trưởng mạnh nhờ nhiều yếu tố khác (mở rộng mạng lưới, tăng thu nhập khả dụng của tầng lớp trung lưu), không chỉ riêng đóng góp của chatbot.
Thứ hai, cú sốc đại dịch Covid-19 thể hiện rõ nét qua số liệu FY2021 (doanh thu giảm 65,7%, lợi nhuận giảm 63,5% so với FY2020) minh chứng cho thấy dù đã có AskDISHA hỗ trợ vận hành, doanh nghiệp vẫn hoàn toàn không miễn nhiễm trước các cú sốc vĩ mô ngoài tầm kiểm soát, củng cố thêm luận điểm rằng hiệu quả tài chính của IRCTC chịu chi phối chủ yếu bởi các yếu tố thị trường tổng thể hơn là bởi riêng công cụ AI.
Thứ ba, quá trình phục hồi và tăng tốc sau đại dịch (FY2022 – 2023, lợi nhuận tăng lần lượt 252,9% và 52,4%) diễn ra đồng thời với các đợt nâng cấp AskDISHA lên phiên bản 2.0 (bổ sung đặt vé bằng giọng nói, đăng nhập OTP).
Thứ tư, xét riêng giai đoạn gần nhất (FY2024 – 2026), tăng trưởng có xu hướng chậm lại và ổn định hơn (9,7 – 20,3% về doanh thu, 6,0 – 18,3% về lợi nhuận) so với các đợt tăng trưởng đột biến hậu Covid, phản ánh một giai đoạn phát triển bền vững hơn của doanh nghiệp, trong đó cơ cấu doanh thu theo phân khúc quý IV FY2025 cho thấy, mảng du lịch (bao gồm các dịch vụ có yếu tố marketing như gói tour, khách sạn) tăng trưởng 38,02%, cao nhất trong các phân khúc, vượt xa mảng đặt vé qua internet (tăng 8,78%, đã tương đối bão hoà) (Business Standard, 2025).
3.4. Thảo luận đặc thù triển khai AI qua mô hình hợp tác công – tư
Kết hợp phát hiện ở mục 3.2 và 3.3 với khung lý thuyết TOE đã trình bày ở mục 2.1, có thể nhận diện cơ chế đặc trưng của trường hợp AskDISHA, thay vì tự phát triển toàn bộ công nghệ AI hay mua lại một công ty công nghệ chuyên biệt, IRCTC lựa chọn mô hình hợp tác công – tư với một công ty khởi nghiệp công nghệ trong nước quy mô nhỏ hơn nhiều (CoRover.ai). Đây là một mô hình đầu tư công nghệ có chi phí ban đầu thấp hơn đáng kể đối với khu vực công, đồng thời tạo hiệu ứng lan toả ngược lại. Hợp đồng với một doanh nghiệp nhà nước có quy mô người dùng khổng lồ (hàng trăm triệu hành khách) mang lại cho CoRover.ai một danh mục tham chiếu (reference case) có giá trị để phát triển thị trường, tạo ra mối quan hệ đôi bên cùng có lợi giữa khu vực công và doanh nghiệp khởi nghiệp công nghệ trong nước.
Một điểm khác biệt quan trọng khác là bản chất của thành công khi đánh giá hiệu quả AI tại khu vực công. Đối với doanh nghiệp tư nhân trong thị trường cạnh tranh, thước đo hiệu quả rõ ràng là tăng trưởng doanh thu, thị phần và lợi nhuận so với đối thủ cạnh tranh. Đối với IRCTC, một doanh nghiệp độc quyền theo quy định của nhà nước, tăng trưởng tài chính (Bảng 2) phần lớn phản ánh sự tăng trưởng tự nhiên của nhu cầu đi lại bằng đường sắt và du lịch tại Ấn Độ, không phải kết quả của việc AskDISHA giúp IRCTC chiến thắng đối thủ cạnh tranh nào. Do đó, thước đo phù hợp hơn để đánh giá thành công của AskDISHA là các chỉ số vận hành trực tiếp, khối lượng truy vấn xử lý tự động (150.000/ngày), mức độ giảm tải cho kênh chăm sóc khách hàng truyền thống, và khả năng mở rộng dịch vụ tới nhóm hành khách ở vùng sâu, vùng xa khó tiếp cận quầy vé truyền thống, hơn là các chỉ số tài chính tổng hợp vốn chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố vĩ mô khác.
Vận dụng cụ thể mô hình “tam giác chiến lược” của Moore (1995) đã trình bày ở mục 2.1, có thể phân tích trường hợp AskDISHA theo ba đỉnh của tam giác như sau. Ở đỉnh thứ nhất, Giá trị công cộng cụ thể AskDISHA tạo ra giá trị thông qua việc rút ngắn thời gian tiếp cận dịch vụ, giảm chi phí giao dịch (không phải xếp hàng tại quầy vé, không cần ghi nhớ mật khẩu) và mở rộng khả năng tiếp cận tới nhóm hành khách vùng sâu, vùng xa hoặc kém thành thạo công nghệ số (thông qua kênh giọng nói và hệ thống thanh toán I-Pay). Ở đỉnh thứ hai, nguồn lực chính danh và sự ủng hộ, tính chính danh của AskDISHA được củng cố qua phát biểu công khai của lãnh đạo cấp cao IRCTC, giải thưởng Asia Leadership Award (2019), và sự bảo trợ chính sách rộng hơn từ Sứ mệnh AI Ấn Độ (IndiaAI Mission), cho thấy sáng kiến này không chỉ là quyết định kỹ thuật đơn thuần mà đã được cấp phép về mặt chính trị, hành chính ở nhiều cấp. Ở đỉnh thứ ba, năng lực vận hành, mô hình hợp tác công tư với CoRover.ai chính là cơ chế cụ thể giúp IRCTC bổ sung năng lực công nghệ mà tổ chức không có sẵn nội bộ.
Điểm mấu chốt rút ra từ việc vận dụng tam giác chiến lược là một sáng kiến AI trong khu vực công chỉ bền vững khi cả ba đỉnh được duy trì cân bằng. Nếu chỉ tập trung vào năng lực vận hành (đầu tư công nghệ tốt) mà thiếu sự ủng hộ chính danh (không có cam kết chính sách rõ ràng, không được lãnh đạo cấp cao bảo trợ) hoặc không tạo ra Giá trị công cộng cụ thể, thực chất cho người dân (chỉ phục vụ mục tiêu số hoá hình thức), sáng kiến AI khu vực công có nguy cơ trở thành dự án công nghệ biệt lập, thiếu tính bền vững sau khi động lực chính trị ban đầu suy giảm, một rủi ro thường gặp trong các dự án chuyển đổi số khu vực công tại nhiều quốc gia đang phát triển, bao gồm cả Việt Nam.
4. Hàm ý cho doanh nghiệp nhà nước ngành du lịch, giao thông tại Việt Nam
Từ phân tích trường hợp AskDISHA, bài viết rút ra 3 hàm ý cụ thể cho các doanh nghiệp nhà nước Việt Nam hoạt động trong lĩnh vực du lịch và giao thông, đặc biệt là Tổng công ty Đường sắt Việt Nam (VNR) và các doanh nghiệp lữ hành, hàng không có vốn nhà nước, đồng thời gắn kết với những định hướng chiến lược mà Đảng và Nhà nước ta đã xác lập gần đây về chuyển đổi số khu vực công.
Thứ nhất, mô hình hợp tác công – tư với doanh nghiệp khởi nghiệp công nghệ trong nước, như cách IRCTC hợp tác với CoRover.ai, là một hướng đi khả thi và ít tốn kém hơn cho các doanh nghiệp nhà nước Việt Nam so với việc tự đầu tư xây dựng năng lực AI từ đầu hoặc phụ thuộc hoàn toàn vào các nhà cung cấp công nghệ nước ngoài có chi phí cao. Hàm ý này phù hợp trực tiếp với tinh thần của Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 của Bộ Chính trị về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia, trong đó xác định chuyển đổi số khu vực công là một trong những nhiệm vụ trọng tâm, đồng thời khuyến khích mô hình đặt hàng, giao nhiệm vụ cho doanh nghiệp công nghệ trong nước tham gia giải quyết các bài toán lớn của đất nước, thay vì chỉ dựa vào các gói thầu công nghệ nước ngoài quy mô lớn, vốn thường có chi phí cao và ít tạo ra năng lực công nghệ nội sinh lâu dài (Bộ Chính trị, 2024).
Vận dụng khung tam giác chiến lược của Moore (1995), hàm ý này còn có thể được cụ thể hoá thêm, hợp tác công – tư chỉ là điều kiện cần ở đỉnh năng lực vận hành, VNR và các doanh nghiệp nhà nước khác cần đồng thời bảo đảm hai đỉnh còn lại, xác định rõ Giá trị công cộng cụ thể mà sáng kiến AI hướng tới tạo ra (ví dụ: rút ngắn thời gian mua vé, mở rộng tiếp cận cho hành khách vùng sâu, vùng xa, thay vì chỉ đơn thuần “số hoá cho có”), và bảo đảm sáng kiến nhận được sự bảo trợ chính danh từ cơ quan chủ quản.
Yêu cầu này phù hợp trực tiếp với quan điểm chỉ đạo của Nghị quyết số 12-NQ/TW ngày 03/6/2017, Hội nghị lần thứ năm Ban Chấp hành Trung ương Đảng (khóa XII), về tiếp tục cơ cấu lại, đổi mới và nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước (Ban Chấp hành Trung ương Đảng, 2017), trong đó xác định rõ mục tiêu cơ cấu lại, đổi mới và nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước trên nền tảng công nghệ hiện đại, năng lực đổi mới sáng tạo, quản trị theo chuẩn mực quốc tế, tức là việc ứng dụng công nghệ tại doanh nghiệp nhà nước không được xem là mục tiêu tự thân, mà phải gắn liền với yêu cầu đổi mới quản trị và nâng cao hiệu quả hoạt động tổng thể, đúng theo logic ba đỉnh của tam giác chiến lược.
Thứ hai, việc IRCTC lựa chọn chatbot xử lý các câu hỏi và giao dịch tần suất cao, lặp lại (tra cứu, đặt vé cơ bản, tình trạng PNR) trong khi vẫn duy trì kênh con người cho các trường hợp phức tạp hơn, cho thấy một cách tiếp cận cân bằng giữa tự động hoá và duy trì dịch vụ công có yếu tố con người, phù hợp với yêu cầu lấy người dân làm trung tâm trong quá trình chuyển đổi số khu vực công mà Nghị quyết số 57-NQ/TW đã nhấn mạnh. Đối với VNR và các doanh nghiệp giao thông, du lịch nhà nước khác tại Việt Nam, đây là bài học thiết thực khi triển khai các nền tảng dịch vụ công trực tuyến, ưu tiên tự động hoá các tác vụ có khối lượng giao dịch lớn, tính lặp lại cao trước, thay vì cố gắng tự động hoá toàn diện ngay từ đầu, cách tiếp cận vừa khả thi hơn về nguồn lực, vừa giảm thiểu rủi ro trải nghiệm tiêu cực cho người dân trong giai đoạn chuyển đổi ban đầu.
Thứ ba, việc đánh giá hiệu quả ứng dụng AI tại doanh nghiệp nhà nước cần sử dụng bộ chỉ số phù hợp với đặc thù dịch vụ công, thay vì áp dụng máy móc các chỉ số tài chính, thị phần vốn chỉ phù hợp với môi trường cạnh tranh của khu vực tư nhân, bài học rút ra trực tiếp từ những giới hạn diễn giải dữ liệu tài chính IRCTC đã thảo luận ở mục 3.4. Đây là gợi ý cụ thể cho việc xây dựng bộ chỉ số đánh giá chuyển đổi số/ứng dụng AI dành riêng cho khối doanh nghiệp nhà nước trong lĩnh vực du lịch, giao thông tại Việt Nam, phù hợp với tinh thần “lấy hiệu quả thực chất, phục vụ người dân làm thước đo” mà các văn kiện chỉ đạo gần đây của Đảng về khoa học, công nghệ và chuyển đổi số đã nhiều lần nhấn mạnh, thay vì chỉ căn cứ vào tăng trưởng doanh thu hay lợi nhuận, vốn có thể bị chi phối bởi nhiều yếu tố nằm ngoài phạm vi đóng góp thực sự của công nghệ AI, như đã minh chứng qua trường hợp IRCTC.
5. Kết luận
Bài viết đã phân tích chuyên sâu trường hợp chatbot AskDISHA của IRCTC, một trường hợp ứng dụng AI trong marketing và dịch vụ du lịch thuần tuý thị trường nội địa Ấn Độ. Kết quả cho thấy AskDISHA, được xây dựng qua mô hình hợp tác công – tư với công ty khởi nghiệp công nghệ CoRover.ai từ năm 2018, đã đạt quy mô xử lý 150.000 lượt truy vấn mỗi ngày và hơn 10 tỷ lượt tương tác luỹ kế, vận hành song song với giai đoạn IRCTC duy trì tăng trưởng tài chính ổn định. Điểm khác biệt cốt lõi so với các trường hợp doanh nghiệp tư nhân là hiệu quả AI tại khu vực công cần được đánh giá qua các chỉ số vận hành, phục vụ người dân, thay vì chỉ dựa vào chỉ số tài chính vốn chịu ảnh hưởng bởi vị thế độc quyền của doanh nghiệp. Bài viết cũng nhận diện mô hình hợp tác công – tư với doanh nghiệp khởi nghiệp công nghệ trong nước như một hướng đi có chi phí hợp lý và tạo hiệu ứng lan toả hai chiều, có giá trị tham khảo cho các doanh nghiệp nhà nước Việt Nam trong lĩnh vực du lịch, giao thông, đặc biệt trong bối cảnh Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị đã xác định chuyển đổi số khu vực công là nhiệm vụ đột phá chiến lược.
Tài liệu tham khảo:
* Bài viết là sản phẩm nghiên cứu của Nhiệm vụ cơ sở: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động Marketing của doanh nghiệp du lịch: Kinh nghiệm từ Ấn Độ và bài học cho Việt Nam”, mã số nhiệm vụ NATACP/NV/2026-10.
Ban Chấp hành Trung ương Đảng (2017). Nghị quyết số 12-NQ/TW ngày 03/6/2017, Hội nghị lần thứ năm Ban Chấp hành Trung ương Đảng khóa XII, về tiếp tục cơ cấu lại, đổi mới và nâng cao hiệu quả doanh nghiệp nhà nước.
Bộ Chính trị (2024). Nghị quyết số 57-NQ/TW ngày 22/12/2024 về đột phá phát triển khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia.
Bulchand-Gidumal, J., William Secin, E., O’Connor, P., & Buhalis, D. (2024). Artificial intelligence’s impact on hospitality and tourism marketing: exploring key themes and addressing challenges. Current Issues in Tourism, 27(14), 2345-2362. https://doi.org/10.1080/13683500.2023.2229480
Business Standard (2025). IRCTC Q4 PAT rises 26% YoY to Rs 358 cr. https://www.business-standard.com/amp/markets/capital-market-news/irctc-q4-pat-rises-26-yoy-to-rs-358-cr-125052900568_1.html
Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS quarterly, 319-340.
India.com. (2018). IRCTC Launches Chatbot ‘AskDisha’ For Customer Support And Engagement. https://www.india.com/news/india/irctc-launches-askdisha-for-customer-support-and-engagement-3379578/.
IndiaAI.gov.in. (2022). AskDISHA 2.0, an AI Virtual Assistant of IRCTC, now helps with ticket booking as well. https://indiaai.gov.in/news/askdisha-2-0-an-ai-virtual-assistant-of-irctc-now-helps-with-ticket-booking-as-well IRCTC. Trang web chính thức của IRCTC. irctc.co.in
McCartney, G., & McCartney, A. (2020). Rise of the machines: towards a conceptual service-robot research framework for the hospitality and tourism industry. International Journal of Contemporary Hospitality Management, 32(12), 3835-3851.
Moore, M. H. (1997). Creating public value: Strategic management in government. Harvard University Press.
Screener. (2026). Indian Railway Catering & Tourism Corporation Ltd. https://www.screener.in/company/IRCTC/
Tornatzky, L. G., & Fleischer, M. (1990). The processes of technological innovation. Lexington Books.
Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view1. MIS Quarterly, 27(3), 425- 478.
Yakup Durmaz, Miraç Yücel Başer. (2023). A systematic literature review on artificial intelligence applications in tourism marketing. International Journal of Research in Business Studies and Management, 10(1), 21-30.
