Chiến lược AI sâu sắc của C.H. Robinson: Làm thế nào 450 kỹ sư đã xây dựng một bước đột phá trong logistics

Những Con Số Kể Câu Chuyện

C.H. Robinson không chỉ nói về sự chuyển đổi AI—những con số mới là lời nói rõ ràng nhất. Cổ phiếu của công ty đã tăng 55,3% vào năm 2025, vượt xa mọi đối thủ cạnh tranh trong ngành logistics. Trong khi các nhà quan sát ngành chỉ ra nhiều yếu tố, thì một điểm nổi bật: việc triển khai hoạt động 30 công cụ AI có khả năng tự chủ, đang định hình lại cách công ty xử lý logistics quy mô lớn. Với dự kiến doanh thu $11 tỷ đô la vào năm 2025, việc triển khai nhiều hệ thống AI chuyên biệt như vậy báo hiệu một sự thay đổi cấu trúc nghiêm trọng, không chỉ là tối ưu hóa bề nổi.

Giám đốc tài chính Damon Lee gần đây đã chia sẻ những hiểu biết về cách công nghệ này chuyển đổi thành các kết quả kinh doanh đo lường được—vượt xa những lời hứa mơ hồ về “lợi ích hiệu quả” chiếm ưu thế trong hầu hết các cuộc trò chuyện ngành.

Tại Sao Các Đặt Cược AI của Hầu Hết Các Công Ty Không Thành Công

Cuộc họp tháng 4 của Hiệp hội Trung gian Vận tải đã tiết lộ một mô hình quen thuộc: các công ty logistics trên khắp nơi đang chạy đua để áp dụng AI. Cuộc trò chuyện thường xoay quanh việc tự động hóa xử lý hóa đơn hoặc chuyển đổi ghi âm cuộc gọi thành thông tin broker có thể hành động. Nghe có vẻ hợp lý, phải không?

Nhưng đây là sự thật không thoải mái: hầu hết các tổ chức triển khai các giải pháp AI chung chung, sẵn có đều thực sự làm tăng chi phí mà không mang lại cải thiện năng suất tỷ lệ thuận. Các mô hình định giá AI dựa trên sử dụng đã trở thành một cái bẫy ngân sách cho các công ty đặt cược vào các công cụ của bên thứ ba. Lee nhìn nhận điều này một cách hoài nghi—điều này giải thích tại sao nhiều sáng kiến AI trong ngành đã thất bại trong việc tạo ra lợi nhuận thực chất, mặc dù chi tiêu lớn.

Lợi Thế Cạnh Tranh: Xây Dựng AI Tùy Chỉnh Từ Đầu

C.H. Robinson đã chọn một con đường khác. Thay vì thuê các khả năng từ các nhà cung cấp AI, công ty đã tập hợp một đội ngũ nội bộ gồm 450 kỹ sư chuyên xây dựng các ứng dụng AI sở hữu. Khoản đầu tư này đã tạo ra 30 công cụ được thiết kế riêng, mỗi công cụ nhằm giải quyết các nút thắt vận hành cụ thể.

Phần phân chia Vận tải Bề mặt Bắc Mỹ (NAST) là ví dụ rõ ràng nhất về sức mạnh của phương pháp này. NAST xử lý trung gian vận tải đường bộ—hoạt động cốt lõi của công ty—và nhận khoảng 600.000 yêu cầu báo giá mỗi năm.

Hệ thống cũ có một giới hạn khắc nghiệt: công ty chỉ có thể phản hồi khoảng 60-65% các yêu cầu này. Thời gian phản hồi kéo dài từ 17-20 phút, và nhiều khách hàng đơn giản chuyển sang đối thủ cạnh tranh. Với việc giới thiệu một công cụ AI tự chủ tùy chỉnh, C.H. Robinson hiện phản hồi mọi yêu cầu—100% phạm vi. Thời gian phản hồi rút ngắn còn 32 giây.

Nhưng tốc độ không phải là câu chuyện thực sự. Hệ thống AI phân tích hàng chục nghìn—có thể hàng trăm nghìn—điểm dữ liệu để tạo ra mỗi báo giá. Một broker con người có thể tham khảo năm đến mười biến số. Máy tính xem xét đồng thời điều kiện thị trường, các mẫu lịch sử, vị thế cạnh tranh và tín hiệu cung cầu theo thời gian thực. Kết quả là mức định giá phức tạp và cạnh tranh hơn nhiều.

Tối Ưu Hóa Biên Lợi Nhuận Với Tốc Độ Chưa Từng Có

Trước đây, các broker vận tải thường hoạt động theo nhịp điệu dự đoán được: đặt chiến lược giá vào đầu kỳ, thực hiện, rồi xem xét kết quả hàng tháng hoặc hàng quý. Các điều chỉnh chiến lược hiếm khi xảy ra, cồng kềnh và chậm chạp.

Công cụ định giá dựa trên AI đảo ngược hoàn toàn mô hình này. Các chiến lược giá triển khai vào sáng thứ Hai có thể được thử nghiệm, đánh giá và tinh chỉnh vào chiều cùng ngày. Hệ thống cho phép hàng trăm điều chỉnh nhỏ hàng ngày—được Lee mô tả là “giao dịch chênh lệch biên lợi nhuận gộp.” Khi khối lượng nhập vào tăng đột biến, hệ thống ưu tiên mở rộng biên lợi nhuận. Khi khối lượng giảm, nó chuyển sang định giá cạnh tranh để bắt kịp khối lượng. Tất cả các broker đều hướng tới cân bằng này, nhưng AI của C.H. Robinson thực hiện tối ưu hóa này theo thời gian thực, với tốc độ và độ chính xác mà ngành chưa từng thấy.

Sự linh hoạt này thể hiện rõ trong kết quả tài chính. Các hoạt động LTL ghi nhận mức tăng 6,7% lợi nhuận gộp điều chỉnh tính từ đầu năm. Trong khi hoạt động môi giới tải trọng xe tải gặp khó khăn trong thị trường vận tải năm 2025 đầy thử thách, mức giảm chỉ 2% theo quý—một thành tích phòng thủ trong chu kỳ suy thoái.

Câu Hỏi Của Người Hoài Nghi: Điều Này Thật Không?

Một số nhà đầu tư vẫn còn hoài nghi. Tính đến giữa tháng 12, 6,47% cổ phiếu của công ty đã bị bán khống—một cược lớn chống lại công ty. Sự hoài nghi này dựa trên một câu hỏi duy nhất: Sự tăng giá cổ phiếu này có phải do hiệu quả của hoạt động môi giới truyền thống, hay chỉ là cơn sốt AI?

Phản biện của Lee rất sâu sắc và đáng để xem xét. Trong khi hệ sinh thái AI tạo ra các tiêu đề—nhà sản xuất chip, trung tâm dữ liệu, nhà cung cấp mô hình—đây phần lớn là các đối thủ upstream. Các công ty vận hành thành công trong việc triển khai AI ở tầng ứng dụng vẫn hiếm. C.H. Robinson chiếm lĩnh vùng đất hiếm hoi đó: một doanh nghiệp thực, xử lý vận chuyển hàng hóa vật lý, triển khai AI để giải quyết các hạn chế vận hành thực sự, và chuyển đổi những cải tiến đó thành hiệu quả tài chính đo lường được.

Đội ngũ 450 kỹ sư, 30 công cụ vận hành, phản hồi báo giá 32 giây, tối ưu hóa biên lợi nhuận—đây không phải là câu chuyện marketing. Chúng là các bằng chứng của một cuộc chuyển đổi vận hành mà ít công ty logistics nào dám thử, chứ đừng nói đến thực hiện.

Liệu niềm tin của thị trường có được chứng minh là đúng đắn hay không sẽ rõ trong năm 2026.