Đầu tư cho Du lịch thông minh: (Bài 1) Bứt phá từ hệ sinh thái dữ liệu dùng chung và mô hình AI

Tăng trưởng du lịch và “bẫy chi phí công nghệ”

Bài toán giai đoạn 2026 - 2030 không chỉ là đầu tư bao nhiêu cho công nghệ, mà là tổ chức công nghệ thế nào để tạo ra dòng tiền, giảm chi phí và nâng cao tỷ suất hoàn vốn đầu tư (ROI).

Theo số liệu tổng kết được công bố, năm 2025, Thành phố ghi nhận khoảng 8,56 triệu lượt khách quốc tế, 45,6 triệu lượt khách nội địa và tổng thu du lịch gần 279.000 tỉ đồng. Trong 9 tháng đầu năm 2026, Thành phố ước đón hơn 8,5 triệu lượt khách quốc tế (tăng 34,5% so với cùng kỳ, đạt 77,4% kế hoạch năm). Lượng khách du lịch nội địa ước đạt hơn 39,5 triệu lượt, giảm 5,2%, (đạt 79,1% kế hoạch). Tổng thu từ hoạt động du lịch của TP.HCM trong 9 tháng ước đạt 282.696 tỉ đồng (tăng 43,4% so với cùng kỳ năm trước và đạt 85,7% kế hoạch cả năm).

TS. Dương Thanh Tùng báo cáo tham luận và kịch bản báo cáo bứt phá du lịch thông minh Tp.HCM với sáng kiến cơ sở dữ liệu dùng chung và tấm thẻ đô thị thông minh “One-pass HCMC” tại Hội nghị Quốc tế Thường niên Khu Công nghệ cao Tp.HCM lần thứ 8 (SHTP 2026).

Mục tiêu cả năm 2026 là 11 triệu lượt khách quốc tế, 50 triệu lượt khách nội địa và tổng thu 330.000 tỉ đồng. Theo định hướng được công bố cuối tháng 9/2026, Tp.HCM phấn đấu đến năm 2030 đón 20 triệu lượt khách quốc tế, 67 triệu lượt khách nội địa, tổng thu từ khách du lịch 700.000 tỉ đồng và đóng góp 12% GRDP Thành phố.

Trong nhiều dự án chuyển đổi số, ngân sách thường được phân bổ cho phần cứng, đường truyền, phần mềm, trung tâm dữ liệu và các ứng dụng AI. Tuy nhiên, nếu mỗi hệ thống chỉ phục vụ một đơn vị, không có khả năng kết nối hoặc không được gắn với chỉ tiêu hiệu quả kinh doanh, chi phí đầu tư ban đầu dễ trở thành gánh nặng. Hệ thống vẫn hoạt động, nhưng không tạo ra đủ giá trị tăng thêm để bù đắp chi phí đầu tư, vận hành, bảo trì và nâng cấp.

Đó chính là “bẫy chi phí công nghệ”: đánh giá thành công bằng số lượng nền tảng được triển khai thay vì bằng hiệu quả kinh tế sau triển khai. Một doanh nghiệp có thể chi tiền cho phần mềm phân tích khách hàng, trong khi bộ phận tiếp thị vẫn mua dữ liệu từ nguồn khác. Khách sạn có thể lưu trữ lịch sử đặt phòng nhưng không khai thác được nhu cầu trải nghiệm hay đơn vị lữ hành có thể quảng cáo nhiều nhưng không biết kênh nào thực sự tạo ra đặt chỗ và doanh thu.

Có thể các đơn vị lữ hành quảng cáo nhiều nhưng không biết kênh nào thực sự tạo ra đặt chỗ và doanh thu.

Dữ liệu phân mảnh (hay thời AI hay quen gọi là “ốc đảo dữ liệu”) làm tăng chi phí thu thập, làm sạch và đối soát thông tin. Hoạt động tiếp thị thiếu dữ liệu liên thông khiến ngân sách bị phân tán, khách hàng có thể nhận thông điệp trùng lặp, còn doanh nghiệp khó đo lường chính xác hiệu quả từng chiến dịch. AI cũng không thể tự tạo ra lợi thế cạnh tranh chỉ bằng việc mua một mô hình đắt tiền: chất lượng kết quả phụ thuộc vào dữ liệu phù hợp, quy trình vận hành và khả năng đưa khuyến nghị vào quyết định kinh doanh.

Vì vậy, ROI của du lịch thông minh cần được tính trên giá trị ròng tạo thêm, không chỉ trên số tiền tiết kiệm được. Một cách tiếp cận thực tiễn là đo lường đồng thời chi phí vận hành trên mỗi giao dịch, chi phí thu hút khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi đặt dịch vụ, mức chi tiêu bình quân, tỷ lệ khách quay lại và doanh thu tăng thêm.

Khi có đường cơ sở trước đầu tư, doanh nghiệp mới có thể so sánh kết quả sau triển khai và quyết định nên mở rộng, điều chỉnh hay dừng một giải pháp.

Chuyển từ đầu tư trùng lặp sang hạ tầng dùng chung

Theo kiến thức còn hạn chế của tác giả, có thể thí điểm sáng kiến thứ nhất là nghiên cứu xây dựng Trung tâm Dữ liệu và AI du lịch dùng chung, có thể gọi là STAH Hub, với sự điều phối liên ngành của Tp.HCM và phương án đặt tại hoặc kết nối với Khu Công nghệ cao Tp.HCM (SHTP). Đây là đề xuất cần được đánh giá về tính khả thi, cơ chế quản trị, nguồn vốn và thẩm quyền triển khai.

Logic kinh tế của mô hình dùng chung khá rõ: thay vì từng cơ quan hoặc doanh nghiệp tự đầu tư toàn bộ năng lực lưu trữ, tính toán và phát triển mô hình, hệ sinh thái có thể sử dụng một phần hạ tầng chung theo nhu cầu. SHTP có thể được xem xét đóng vai trò đầu mối công nghệ, kết nối doanh nghiệp, viện, trường và nhà cung cấp giải pháp, từng bước phát triển dịch vụ AI theo mô hình AI-as-a-Service (AIaaS).

Một doanh nghiệp lữ hành không nhất thiết phải tự xây dựng đội ngũ AI hoặc mua hạ tầng tính toán riêng để thử nghiệm hệ thống gợi ý tour.

Với doanh nghiệp nhỏ và vừa (SME), lợi ích lớn nhất là giảm rào cản đầu tư ban đầu. Một doanh nghiệp lữ hành không nhất thiết phải tự xây dựng đội ngũ AI hoặc mua hạ tầng tính toán riêng để thử nghiệm hệ thống gợi ý tour. Khách sạn quy mô vừa có thể tiếp cận công cụ dự báo nhu cầu, hỗ trợ chăm sóc khách hàng hoặc phân tích hiệu quả giá phòng theo mô hình thuê dịch vụ. Chi phí công nghệ nhờ đó có thể chuyển dần từ khoản đầu tư lớn ban đầu sang chi phí vận hành theo mức sử dụng, dễ kiểm soát hơn.

Đối với khu vực công, hạ tầng dùng chung có thể hạn chế đầu tư trùng lặp và tạo điều kiện hình thành tiêu chuẩn dữ liệu liên thông. Tuy nhiên, “dùng chung” không có nghĩa là tập trung mọi dữ liệu vào một kho duy nhất hoặc mở quyền truy cập không giới hạn. Mô hình cần quy định rõ chủ thể quản lý dữ liệu, mục đích sử dụng, quyền truy cập, trách nhiệm bảo mật, chi phí dịch vụ và cơ chế kiểm toán.