Artificial intelligence applications in personalizing customer experience: current practices and managerial implications
ThS. Nguyễn Thị Vĩnh Hà
Trường Đại học Công nghiệp Việt Trì
Email: vinhhant@vui.edu.vn
(Quanlynhanuoc.vn) – Sự phát triển nhanh của thương mại điện tử tạo ra nguồn dữ liệu lớn về hành vi khách hàng, thúc đẩy doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào cá nhân hóa trải nghiệm. AI được sử dụng để phân tích hành vi, dự báo nhu cầu, tối ưu đề xuất sản phẩm, nội dung marketing và chăm sóc khách hàng theo từng cá nhân. Đáng chú ý, năm 2026, hợp tác giữa Sea và OpenAI đưa trải nghiệm Shopee vào ChatGPT, cho thấy cá nhân hóa đang chuyển từ “gợi ý sản phẩm” sang tương tác mua sắm qua hội thoại (Sea Limited, 2026a). Tuy nhiên, hiệu quả AI còn chịu ảnh hưởng bởi chất lượng dữ liệu, năng lực công nghệ, chi phí và yêu cầu bảo vệ quyền riêng tư. Do đó, doanh nghiệp cần kết hợp AI với quản trị dữ liệu, minh bạch và giám sát con người nhằm nâng cao giá trị trải nghiệm khách hàng.
Từ khóa: trí tuệ nhân tạo; cá nhân hóa; trải nghiệm khách hàng; thương mại điện tử; Việt Nam.
Abstract: The rapid growth of e-commerce has generated a vast amount of data on customer behavior, driving businesses to apply artificial intelligence (AI) to personalize the customer experience. AI is used to analyze behavior, forecast demand, and optimize product recommendations, marketing content, and customer service tailored to each individual. Notably, in 2026, a partnership between Sea and OpenAI integrated the Shopee experience into ChatGPT, demonstrating that personalization is shifting from “product recommendations” to conversational shopping interactions (Sea Limited, 2026a). However, the effectiveness of AI is still influenced by data quality, technological capabilities, costs, and privacy protection requirements. Therefore, businesses need to combine AI with data governance, transparency, and human oversight to enhance the value of the customer experience.
Keywords: artificial intelligence; personalization; customer experience; e-commerce; Vietnam.
1. Đặt vấn đề
Thương mại điện tử Việt Nam đang chuyển mạnh sang cạnh tranh về trải nghiệm và khả năng giữ chân khách hàng. Theo Bộ Công Thương, quy mô thương mại điện tử năm 2025 đạt khoảng 31 tỷ USD, tăng 25,5% so với năm 2024, trong khi doanh số trên bốn nền tảng Shopee, TikTok Shop, Lazada và Tiki đạt 429,7 nghìn tỷ đồng, tăng 34,75% (Bộ Công Thương – Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số, 2025; Metric, 2026). Thị trường mở rộng đồng thời làm gia tăng áp lực cạnh tranh và yêu cầu doanh nghiệp phải nâng cao mức độ phù hợp của sản phẩm, nội dung và ưu đãi đối với từng khách hàng. Trong bối cảnh đó, cá nhân hóa dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng được quan tâm nhờ khả năng khai thác dữ liệu hành vi để nhận diện và dự đoán nhu cầu khách hàng. Khảo sát ITviec năm 2025 cho thấy 73% doanh nghiệp trong mẫu đã tích hợp AI ở một mức độ nhất định; trong đó, 60,5% ứng dụng AI cho marketing, nhưng chỉ 13,8% triển khai ở quy mô lớn hoặc trên toàn doanh nghiệp (Itviec, 2025). Điều này cho thấy AI đang mở ra tiềm năng đáng kể cho cá nhân hóa trải nghiệm, nhưng mức độ ứng dụng và hiệu quả thực tế tại thị trường Việt Nam vẫn cần được làm rõ. Vì vậy, bài viết tập trung phân tích thực trạng ứng dụng AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng của thương mại điện tử Việt Nam, qua đó đề xuất một số hàm ý quản trị cho doanh nghiệp.
2. AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: xu hướng, giá trị và những vấn đề đặt ra
AI là hệ thống dựa trên máy móc có khả năng xử lý dữ liệu để tạo ra dự báo, nội dung, khuyến nghị hoặc quyết định với mức độ tự chủ và thích ứng nhất định (OECD, 2024). Trong thương mại điện tử, AI phân tích dữ liệu hành vi để nhận diện nhu cầu, sở thích và xu hướng của khách hàng, từ đó cá nhân hóa sản phẩm, nội dung, khuyến nghị và phương thức tương tác. Cá nhân hóa dựa trên AI vì vậy trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm và hiệu quả marketing (Sahut & Laroche, 2025).
Khác với phân khúc khách hàng theo nhóm, AI cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa ở cấp độ từng cá nhân thông qua dữ liệu tìm kiếm, truy cập, giao dịch và tương tác. Các ứng dụng phổ biến gồm gợi ý sản phẩm, quảng cáo và nội dung cá nhân hóa, chatbot và hỗ trợ khách hàng trong suốt hành trình mua sắm. Nghiên cứu tại Việt Nam cho thấy cá nhân hóa dựa trên AI làm tăng mức độ phù hợp và tính hữu ích của thông tin, qua đó thúc đẩy ý định mua hàng (An & Ngo, 2025). Cùng với đó, e-Conomy SEA 2025 ghi nhận 74% người dùng kinh tế số Đông Nam Á đánh giá hệ thống gợi ý và nội dung cá nhân hóa bằng AI là hữu ích, trong khi 45% cho rằng AI giúp họ ra quyết định nhanh hơn và giảm nỗ lực tìm kiếm thông tin (Chadha & Lopez, 2025). Những kết quả này cho thấy nền tảng tiếp nhận của khách hàng đối với AI đang ngày càng thuận lợi.
Tuy nhiên, cá nhân hóa bằng AI không mặc nhiên tạo ra trải nghiệm tốt. Hiệu quả phụ thuộc vào chất lượng dữ liệu, độ chính xác của thuật toán và khả năng cân bằng giữa cá nhân hóa với quyền riêng tư, minh bạch và quyền tự chủ của khách hàng. Nghiên cứu trên người tiêu dùng Việt Nam năm 2025 cho thấy những lo ngại về quyền riêng tư, tính minh bạch và sự phụ thuộc quá mức vào AI có thể ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng và quyền tự chủ trong quyết định (Trang & Thắng, 2025). Vì vậy, giá trị của AI không chỉ nằm ở khả năng “đề xuất đúng”, mà còn ở việc tạo ra trải nghiệm phù hợp, hữu ích, đáng tin cậy và tôn trọng khách hàng. Đây là cơ sở để đánh giá thực trạng ứng dụng AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại Việt Nam.
3. Thực trạng ứng dụng AI trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại Việt Nam
3.1. Những kết quả nổi bật
Ứng dụng AI trong thương mại điện tử Việt Nam hiện đang chuyển từ các tác vụ hỗ trợ đơn lẻ sang cá nhân hóa ngày càng sâu trong toàn bộ hành trình khách hàng. AI không chỉ được sử dụng để tự động hóa chăm sóc khách hàng mà còn tham gia vào tìm kiếm, gợi ý sản phẩm, quảng cáo, nội dung và hỗ trợ ra quyết định. Đặc biệt, các công cụ như chatbot, tìm kiếm hình ảnh và trợ lý cá nhân đang trở thành những hình thức tương tác trực tiếp giữa khách hàng với hệ thống AI. Nghiên cứu của Chau và cộng sự (2025) trên 552 người dùng có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ AI trong thương mại điện tử Việt Nam cho thấy chatbot chiếm 28,69% các hình thức dịch vụ AI được sử dụng, tiếp đến là tìm kiếm hình ảnh 21,58% và trợ lý cá nhân 21,19%.
Một chuyển biến quan trọng là cá nhân hóa đang chuyển từ “đề xuất cái gì” sang “hiểu khách hàng cần gì”. AI không chỉ phân tích lịch sử tìm kiếm, mua hàng mà còn kết hợp dữ liệu ngôn ngữ, hình ảnh và hành vi để hỗ trợ khách hàng tìm kiếm, đánh giá và lựa chọn sản phẩm. Nghiên cứu của An và Ngo (2025) trên 402 người dùng nền tảng số tại Việt Nam cho thấy cá nhân hóa bằng AI làm tăng mức độ liên quan và tính hữu ích của nội dung, qua đó thúc đẩy ý định mua; tác động đến niềm tin chủ yếu được hình thành thông qua giá trị và sự phù hợp mà khách hàng cảm nhận.
Kết quả này được củng cố ở cấp độ trải nghiệm và dịch vụ khách hàng. Nghiên cứu của Chau và cộng sự (2025) cũng cho thấy khả năng cung cấp giá trị thực tế và đáp ứng kỳ vọng có vai trò quan trọng hơn tính dễ sử dụng đơn thuần trong việc hình thành sự hài lòng của khách hàng. Sự hài lòng sau đó trở thành yếu tố thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng AI và ý định mua sắm trực tuyến. Nói cách khác, khách hàng không đánh giá cao AI chỉ vì doanh nghiệp “có AI”, mà vì AI giúp họ tìm đúng sản phẩm, nhận được thông tin hữu ích, giải quyết vấn đề nhanh hơn và giảm chi phí tìm kiếm. Đây là điểm quan trọng để đánh giá chất lượng cá nhân hóa: hiệu quả cần được đo bằng giá trị trải nghiệm mà khách hàng nhận được, thay vì chỉ bằng mức độ triển khai công nghệ.
Ở cấp độ nền tảng, xu hướng này đang được đẩy lên một bước mới khi AI bắt đầu tham gia sâu hơn vào khâu khám phá và ra quyết định mua sắm. Ngày 19/2/2026, Sea và Google công bố mở rộng hợp tác chiến lược về AI, trong đó Shopee và Google cùng nghiên cứu xây dựng nguyên mẫu mua sắm dựa trên AI agent, nhằm tích hợp AI vào quá trình khám phá, tương tác và giao dịch thương mại điện tử (Sea Limited, 2026b). Điều này cho thấy hướng phát triển của TMĐT đang dần vượt ra ngoài mô hình “AI gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi” để tiến tới mô hình AI đồng hành với khách hàng trong quá trình tìm kiếm, đánh giá và lựa chọn. Đây có thể xem là bước chuyển từ cá nhân hóa nội dung sang cá nhân hóa quá trình ra quyết định.
Nhìn tổng thể, AI đã tạo được những kết quả bước đầu trong cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tại Việt Nam, đặc biệt ở ba phương diện: tăng mức độ phù hợp của thông tin, nâng cao giá trị cảm nhận và hỗ trợ quá trình ra quyết định. Tuy nhiên, bằng chứng thực nghiệm cũng cho thấy hiệu quả của AI phụ thuộc nhiều hơn vào giá trị, tính hữu ích và khả năng đáp ứng kỳ vọng hơn là sự hiện diện của công nghệ. Vì vậy, xu hướng phát triển tiếp theo không phải là tăng số lượng công cụ AI một cách đơn thuần, mà là nâng cao khả năng AI hiểu nhu cầu, tạo tương tác có ngữ cảnh và cung cấp trải nghiệm phù hợp ở từng điểm tiếp xúc của hành trình khách hàng (An & Ngo, 2025).
3.2. Những hạn chế và thách thức
Mặc dù AI ngày càng được tích hợp sâu vào thương mại điện tử Việt Nam, hiệu quả cá nhân hóa vẫn chưa tương xứng với tốc độ phát triển thị trường, do còn vướng về chất lượng dữ liệu, niềm tin khách hàng, năng lực doanh nghiệp và tuân thủ pháp lý.
Thứ nhất, dữ liệu khách hàng còn phân tán và thiếu tính liên thông.
Cá nhân hóa bằng AI đòi hỏi dữ liệu từ nhiều điểm chạm như tìm kiếm, xem sản phẩm, mua hàng, đánh giá và chăm sóc khách hàng được chuẩn hóa, kết nối thành hồ sơ khách hàng thống nhất. Tuy nhiên, dữ liệu vẫn phân tán trên nhiều nền tảng, khiến doanh nghiệp khó theo dõi đầy đủ hành trình và thay đổi nhu cầu của từng khách hàng. Việc Bộ Công Thương tiếp tục xác định xây dựng cơ sở dữ liệu, chuẩn hóa, kết nối, liên thông và chia sẻ dữ liệu là nhiệm vụ trọng tâm cho thấy đây vẫn là điểm nghẽn của hệ sinh thái thương mại điện tử (Bộ Công Thương – Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số, 2025). Vì vậy, hạn chế cốt lõi không phải thiếu dữ liệu mà là dữ liệu chưa đủ đồng nhất và liên kết để AI tạo ra cá nhân hóa chính xác.
Thứ hai, quyền riêng tư và niềm tin trở thành rào cản lớn đối với cá nhân hóa.
Cá nhân hóa càng sâu càng đòi hỏi nhiều dữ liệu hành vi, nhưng nếu thiếu minh bạch có thể khiến khách hàng cảm thấy bị theo dõi hoặc thao túng. An và Ngo (2025) cho thấy cá nhân hóa không trực tiếp tạo niềm tin; niềm tin phụ thuộc nhiều hơn vào mức độ liên quan và tính hữu ích cảm nhận. Trong bối cảnh Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 có hiệu lực từ 1/1/2026 đặt ra yêu cầu cao hơn đối với doanh nghiệp trong thu thập, xử lý và bảo vệ dữ liệu cá nhân và Luật Thương mại điện tử số 122/2025/QH15 từ 1/7/2026 tiếp tục hoàn thiện khung pháp lý đối với hoạt động thương mại điện tử và bảo vệ người tiêu dùng (Quốc hội 2025a,b) doanh nghiệp phải cân bằng giữa khai thác dữ liệu, minh bạch trong sử dụng dữ liệu và xây dựng niềm tin khách hàng.
Thứ ba, khoảng cách về năng lực AI giữa các doanh nghiệp còn lớn.
Doanh nghiệp lớn có lợi thế về dữ liệu, hạ tầng và nguồn lực đầu tư, trong khi doanh nghiệp nhỏ và vừa còn gặp nhiều hạn chế về chi phí, nhân lực và khả năng tích hợp công nghệ. Theo OECD (2026), năm 2025, tỷ lệ ứng dụng AI giữa doanh nghiệp nhỏ và doanh nghiệp lớn chênh lệch tới 34,6 điểm phần trăm, tăng đáng kể so với 28,5 điểm năm 2024. Tại Việt Nam, Năm 2026, khoảng 80% doanh nghiệp đã bắt đầu ứng dụng AI, nhưng mức độ triển khai còn chưa đồng đều, tuy nhiên khoảng cách từ thử nghiệm AI đến tích hợp AI vào hoạt động cốt lõi vẫn đáng kể (Dân trí, 2026) . Điều này cho thấy AI có nguy cơ phát triển nhanh hơn ở các doanh nghiệp có nguồn lực lớn, trong khi khả năng tiếp cận và khai thác AI của nhóm doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME) vẫn còn hạn chế.
Thứ tư, cá nhân hóa bằng AI vẫn có giới hạn trong khả năng nắm bắt nhu cầu thực tế.
AI chủ yếu dựa vào dữ liệu lịch sử, trong khi hành vi mua sắm còn thay đổi theo giá, khuyến mãi, đánh giá cộng đồng, livestream và xu hướng ngắn hạn. Vì vậy, khuyến nghị có thể đúng với những gì khách hàng đã từng quan tâm nhưng chưa chắc phản ánh điều họ đang cần. Thực tế, một nghiên cứu năm 2025 trên người dùng TMĐT Việt Nam cho thấy giá trị thực tế và khả năng đáp ứng kỳ vọng của AI quan trọng hơn tính dễ sử dụng đơn thuần trong hình thành sự hài lòng.Thách thức cốt lõi do đó không phải thiếu dữ liệu hay AI, mà là khả năng hiểu đúng ngữ cảnh và chuyển dữ liệu thành nhu cầu thực tế của khách hàng (An & Ngo, 2025).
Thứ năm, chất lượng và khả năng giải thích của kết quả AI còn hạn chế
Đối với cá nhân hóa trên TMĐT Việt Nam, chất lượng thông tin và tính minh bạch của cơ chế khuyến nghị có ý nghĩa quan trọng đối với tính hữu ích cảm nhận, niềm tin và sự hài lòng của khách hàng (Pham et al., 2025). Vì vậy, AI không chỉ cần đưa ra khuyến nghị phù hợp mà còn cần giải thích được cơ sở của đề xuất, qua đó nâng cao khả năng chấp nhận và tiếp tục sử dụng của khách hàng.
4. Hàm ý quản trị đối với doanh nghiệp thương mại điện tử Việt Nam
Từ những hạn chế và thách thức trên doanh nghiệp thương mại điện tử Việt Nam cần chuyển từ tư duy “ứng dụng AI để tăng tự động hóa” sang “quản trị AI nhằm tạo giá trị thực cho khách hàng”. Một số hàm ý trọng tâm như sau:
Thứ nhất, xây dựng dữ liệu khách hàng thống nhất và có chất lượng.
Doanh nghiệp cần kết nối dữ liệu từ tìm kiếm, lượt xem, giao dịch, đánh giá và chăm sóc khách hàng để hình thành hồ sơ khách hàng thống nhất trước khi mở rộng các ứng dụng AI. Với SME, nên triển khai từng bước từ chuẩn hóa dữ liệu đến các ứng dụng có giá trị cao như phân nhóm khách hàng, gợi ý sản phẩm và chăm sóc tự động. OECD (2026) nhấn mạnh dữ liệu, kỹ năng và năng lực tổ chức là nền tảng quyết định hiệu quả tích hợp AI tại SME.
Thứ hai, chuyển từ cá nhân hóa sản phẩm sang cá nhân hóa nhu cầu và toàn bộ hành trình khách hàng
Doanh nghiệp cần chuyển từ việc dự đoán “khách hàng thích sản phẩm nào” sang nhận diện “khách hàng đang cần gì và cần hỗ trợ gì ở từng giai đoạn”. Doanh nghiệp nên kết hợp dữ liệu lịch sử với tín hiệu thời gian thực như tìm kiếm, giá, khuyến mãi và tương tác để cá nhân hóa toàn bộ hành trình mua hàng. Xu hướng này phù hợp với sự phát triển của AI agent trong thương mại điện tử, khi AI ngày càng tham gia sâu hơn vào quá trình khám phá và lựa chọn sản phẩm (Sea Limited., 2026b).
Thứ ba, lựa chọn giải pháp AI theo năng lực và ưu tiên giá trị khách hàng.
Doanh nghiệp nên triển khai AI theo lộ trình, bắt đầu từ những ứng dụng có khả năng tạo giá trị trực tiếp cho khách hàng thay vì đầu tư ngay vào mô hình riêng. Tại Việt Nam, 78% người dùng đánh giá phản hồi từ chatbot AI là hữu ích, trong khi 89% thường xuyên tương tác với doanh nghiệp qua tin nhắn (Viet Nam plus, 2026). Vì vậy, chatbot, tìm kiếm thông minh, phân khúc và gợi ý sản phẩm có thể là điểm khởi đầu phù hợp; doanh nghiệp có năng lực cao hơn có thể mở rộng sang AI tạo sinh và AI agent. Thước đo cuối cùng của AI không nên chỉ là mức độ tự động hóa, mà là giá trị AI tạo ra cho trải nghiệm và quyết định của khách hàng.
Thứ tư, quản trị AI theo nguyên tắc minh bạch, bảo vệ dữ liệu và có sự kiểm soát của con người.
Cá nhân hóa càng sâu càng đòi hỏi doanh nghiệp phải minh bạch về việc thu thập và sử dụng dữ liệu. Yêu cầu này càng quan trọng khi Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân số 91/2025/QH15 có hiệu lực từ 1/1/2026 và Luật Thương mại điện tử số 122/2025/QH15 có hiệu lực từ 1/7/2026 (Quốc hội, 2025a,b). Doanh nghiệp cần áp dụng cơ chế “Human-in-the-loop – con người tham gia và kiểm soát trong quá trình AI ra quyết định” đối với khiếu nại, tư vấn nhạy cảm và các quyết định có ảnh hưởng trực tiếp đến quyền lợi khách hàng (Bộ Công Thương, 2026).
Thứ năm, đo lường AI bằng giá trị khách hàng thay vì mức độ sử dụng công nghệ.
KPI không nên chỉ tập trung vào tỷ lệ nhấp hay doanh thu mà cần bổ sung mức độ phù hợp của khuyến nghị, sự hài lòng, niềm tin, tỷ lệ quay lại và mức độ chấp nhận cá nhân hóa. Theo đó, mỗi ứng dụng AI cần được quản trị theo chuỗi: vấn đề khách hàng, dữ liệu, giải pháp AI, chất lượng trải nghiệm, kết quả kinh doanh. Đây cũng phù hợp với quan điểm của OECD (2026) rằng việc sử dụng AI chỉ thực sự tạo giá trị khi được tích hợp có mục tiêu vào hoạt động kinh doanh.
Tóm lại, các doanh nghiệp cần xây dựng chiến lược AI dựa trên dữ liệu chất lượng, hiểu đúng nhu cầu, hỗ trợ quyết định và quản trị minh bạch. Mục tiêu không phải cá nhân hóa tối đa, mà là tạo giá trị phù hợp, được khách hàng chấp nhận và tin tưởng.
Tài liệu tham khảo:
Bộ Công Thương (2026). Chương trình quốc gia về bảo vệ quyền lợi người tiêu dùng giai đoạn 2026–2030. https://moit.gov.vn/tin-tuc/ban-hanh-chuong-trinh-quoc-gia-ve-bao-ve-quyen-loi-nguoi-tieu-dung-giai-doan-2026-2030.html
Bộ Công Thương – Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số (2025). Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số tổng kết công tác năm 2025 và triển khai nhiệm vụ năm 2026. https://moit.gov.vn/tin-tuc/cuc-thuong-mai-dien-tu-va-kinh-te-so-tong-ket-cong-tac-nam-2025-va-trien-khai-nhiem-vu-nam-2026.html
Chadha, S., & Lopez, G. (2025). e-Conomy SEA 2025: Primed for the next wave of AI-enabled growth. Google. https://business.google.com/en-all/think/ai-excellence/e-conomy-sea-2025-ai-growth/
Dân trí (2026). Cuộc đua AI tại Việt Nam: 80% doanh nghiệp đã vào cuộc. https://dantri.com.vn/kinh-doanh/cuoc-dua-ai-tai-viet-nam-80-doanh-nghiep-da-vao-cuoc-20260622181602051.htm
Gia Khuong An, & Ngo, T. T. A. (2025). AI-powered personalized advertising and purchase intention in Vietnam’s digital landscape: The role of trust, relevance, and usefulness. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2199853125001155
Hà Thị Thúy Quỳnh (2026). Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp thương mại tại Việt Nam. https://tapchikinhtetaichinh.vn/ung-dung-tri-tue-nhan-tao-trong-hoat-dong-kinh-doanh-cua-doanh-nghiep-thuong-mai-tai-viet-nam-156791.html
Huynh Khanh Long Chau, Ngo, T. T. A., Bui, C. T., & Nguyen Phuc Nguyen Tran. (2025). Human-AI interaction in E-Commerce: The impact of AI-powered customer service on user experience and decision-making. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S245195882500140X
ITviec (2025). 7 điểm chính về thực trạng ứng dụng AI và tuyển dụng IT tại Việt Nam 2025. https://itviec.com/blog/tom-tat-chinh-bao-cao-ung-dung-ai-va-tuyen-dung-it-tai-vietnam/
Metric (2026). Thị trường TMĐT Việt Nam năm 2025: Những chuyển dịch đáng chú ý. https://metric.vn/insights/thi-truong-tmdt-viet-nam-nam-2025-nhung-chuyen-dich-dang-chu-y/
OECD (2024). Explanatory memorandum on the updated OECD definition of an AI system. https://www.oecd.org/en/publications/explanatory-memorandum-on-the-updated-oecd-definition-of-an-ai-system_623da898-en.html
OECD (2026). Empowering SMEs in the age of AI: The 2026 OECD D4SMESurvey.https://www.oecd.org/content/dam/oecd/en/publications/reports/2026/04/empowering-smes-in-the-age-of-ai_7f58652c/bf5a9816-en.pdf
Pham, N. K., Lu, T. N. D., & Dang, T. T. N. (2025). AI-powered personalization and purchase intention on e-commerce platforms in Vietnam: An SOR-TAM based analysis. Journal of Research and Innovation in Information Technology. https://www.acadlore.com/article/JORIT/2025_4_4/jorit040406
Quốc hội (2025a). Luật Bảo vệ dữ liệu cá nhân năm 2025
Quốc hội (2025b). Luật Thương mại điện tử năm 2025
Reuters (2026). Google, Shopee-owner Sea to develop AI tools for e-commerce, gaming. https://www.reuters.com/world/asia-pacific/google-shopee-owner-sea-develop-ai-tools-e-commerce-gaming-2026-02-19
Sahut, J.-M., & Laroche, M. (2025). Using artificial intelligence (AI) to enhance customer experience and to develop strategic marketing: An integrative synthesis. Computers in Human Behavior, 170, 108684. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0747563225001311
Sea Limited (2025). Sea brings AI experiences to more Shopee users through OpenAI collaboration. https://www.sea.com/news/377
Sea Limited (2026a). Sea and Google deepen partnership to deliver AI-powered innovations for consumers globally. https://www.sea.com/news/384
Sea Limited (2026b). Sea and OpenAI deepen strategic partnership to drive AI adoption and innovation across Southeast Asia and Brazil. https://www.sea.com/news/406
Ta Thi Nguyet Trang, & Pham Chien Thang (2025). Consumer over-dependency on AI and decision autonomy: A mixed-method approach on Vietnamese consumers. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/cb.70045
VietnamPlus (2026). Vietnam becomes test bed for AI-driven commerce tools. https://en.vietnamplus.vn/vietnam-becomes-test-bed-for-ai-driven-commerce-tools-post340902.vnp
