Mua hàng 2025: từ giá rẻ đến quan hệ + AI

Tái định nghĩa giá trị: tổng chi phí rủi ro (TCR)
Sau một thập kỷ chạy theo giá thấp nhất, nhiều tổ chức phải trả học phí vì đứt gãy chuỗi cung ứng, chất lượng biến thiên và chi phí ẩn leo thang. Bước sang 2025, chuẩn ra quyết định của việc mua hàng dịch chuyển từ giá phải trả sang tổng chi phí rủi ro (TCR). TCR gộp ba lớp chi phí: chi phí trực tiếp (giá, logistics, thuế phí), chi phí gián tiếp (kiểm định chất lượng, đổi lịch sản xuất, chi phí vốn do tồn kho) và chi phí rủi ro có điều kiện (nguy cơ trễ, vi phạm ESG, vỡ hợp đồng).

Lăng kính trên cho phép so sánh công bằng giữa hai phương án tưởng như chênh lệch giá rõ rệt nhưng mức độ rủi ro khác nhau. Khi TCR được nhúng vào mô hình phê duyệt, hoạt động mua hàng bớt bị thúc đẩy bởi mục tiêu tiết kiệm ngắn hạn và có cơ sở bảo vệ lựa chọn nhà cung cấp an toàn, ổn định. Điều quan trọng là có một hệ dữ liệu chuẩn hóa để lượng hóa rủi ro: từ chỉ số đúng hẹn, tần suất lỗi, điểm ESG, đến khả năng đáp ứng kỹ thuật; mọi con số phải truy xuất nguồn và có tần suất cập nhật cố định, tránh tình trạng đàm phán bằng cảm tính.

Trợ lý AI cho RFP, phân tích chi tiêu và hợp đồng
Trợ lý AI thế hệ mới không thay thế chuyên gia mua hàng mà đóng vai trò đồng tác giả, giúp tăng tốc ở ba điểm nghẽn truyền thống. Với RFP, trợ lý AI tái sử dụng thư viện yêu cầu kỹ thuật, chuẩn hóa tiêu chí đánh giá và gợi ý câu hỏi làm rõ theo ngành hàng. Kết quả là vòng RFI/RFP rút ngắn, thông tin đầu vào mạch lạc hơn, giảm cảnh “mỗi nơi trả lời một kiểu”. Ở phân tích chi tiêu, trợ lý AI tăng tốc phân loại nhà cung cấp, hợp đồng và dòng chi theo chuẩn taxonomy, phát hiện giao dịch ngoài khung, chồng chéo nhà cung cấp và cơ hội gom nguồn. Với hợp đồng, AI hỗ trợ trích xuất điều khoản giá, chỉ số phạt, cam kết dịch vụ, điều khoản ESG; đồng thời cảnh báo chỗ bất thường so với mẫu chuẩn. Giá trị của trợ lý AI không chỉ ở tốc độ, mà ở kỷ luật dữ liệu: mọi đề xuất đều gắn link nguồn, phiên bản tài liệu và lịch sử sửa đổi, tạo điều kiện kiểm toán nội bộ và đối chiếu khi có tranh chấp. Dù vậy, con người vẫn là người quyết định; vai trò của buyer dịch chuyển sang thiết kế tiêu chí, kiểm chứng ngữ cảnh và thương lượng điều khoản vượt khuôn mẫu.

Câu lệnh (Prompt) mẫu cho trợ lý AI mua hàng: chuẩn hóa bộ tiêu chí RFP cho danh mục A nêu yêu cầu kỹ thuật tối thiểu và tiêu chí đánh giá theo trọng số gợi ý câu hỏi làm rõ cho các rủi ro kỹ thuật và lịch giao đề xuất danh sách nhà cung cấp tiềm năng dựa trên lịch sử giao dịch và điểm hiệu suất trích xuất điều khoản giá và SLA từ hợp đồng hiện tại so sánh với mẫu chuẩn cảnh báo điều khoản thiếu hoặc bất lợi xuất báo cáo tóm tắt kèm liên kết nguồn và phiên bản tài liệu.

SRM: đo sức khỏe quan hệ và cảnh báo sớm
Giá rẻ không đảm bảo nguồn cung bền vững nếu quan hệ lỏng lẻo. Quản trị quan hệ nhà cung cấp chuyển từ họp định kỳ sang giám sát sức khỏe theo thời gian, dựa trên bảng chỉ số chung do hai bên đồng thuận. Những chỉ số tối thiểu gồm đúng hẹn, tỷ lệ lỗi, thời gian phản hồi yêu cầu, tỉ lệ đạt audit, tiến độ cải tiến. SRM tốt còn đo “nhiệt” quan hệ: lượt họp cấp quản lý, dự án đồng phát triển, tốc độ xử lý khi có sự cố. Khi dữ liệu chảy đều, hệ thống có thể dựng chỉ số cảnh báo sớm, ví dụ độ biến thiên thời gian giao tăng bất thường, tỷ lệ thay đổi kỹ thuật đột ngột, hoặc nhân sự chủ chốt nghỉ việc. Điều này giúp buyer chủ động phương án dự phòng, đặt thêm năng lực ở nhà cung cấp thứ hai, hoặc sắp xếp hỗ trợ kỹ thuật để ngăn sự cố lan rộng. Quan hệ tốt không có nghĩa là bỏ qua kỷ luật hợp đồng; ngược lại, minh bạch tiêu chuẩn và cơ chế thưởng phạt rõ ràng là nền tảng để cùng nhau tối ưu chi phí – chất lượng – thời gian.

Tuân thủ ESG trong mua hàng
Yêu cầu ESG đang dịch từ khuyến khích sang bắt buộc ở nhiều thị trường. Việc mua hàng không thể “đẩy” trách nhiệm cho bộ phận bền vững; chính quy trình mua hàng phải gắn điều khoản dữ liệu và thẩm tra vào hợp đồng. Tối thiểu, bộ hồ sơ thầu cần yêu cầu nhà cung cấp cung cấp dữ liệu phát thải phạm vi liên quan, chính sách lao động, an toàn, nguồn gốc nguyên liệu; các bằng chứng như chứng chỉ, ảnh hiện trường, báo cáo audit phải có phiên bản và thời hạn.

Với nhóm nhà cung cấp rủi ro cao theo ngành hoặc quốc gia, cần bổ sung quyền kiểm tra độc lập và kế hoạch cải thiện theo mốc thời gian. AI có thể giúp kiểm tra chéo thông tin công bố với nguồn công khai, phát hiện dấu hiệu không nhất quán; nhưng quyết định cuối cùng về chấp nhận rủi ro phải do con người cân nhắc, trong khung trần chi phí và mục tiêu dịch vụ. Lợi ích của việc đưa ESG vào mua hàng không chỉ là tuân thủ; đây cũng là công cụ sàng lọc rủi ro danh tiếng và gián đoạn, đồng thời mở đường cho ưu đãi của khách hàng lớn đang gắn KPI carbon vào hợp đồng.

Đo lường: cycle time, leakage, savings bền vững
Mua hàng mạnh bằng con số. Cycle time đo toàn chu kỳ từ yêu cầu nội bộ đến ký hợp đồng và đến đơn hàng đầu tiên, giúp nhận diện nút thắt trong phê duyệt hoặc đàm phán. Leakage là phần chi ngoài khung, mua ngoài hợp đồng hoặc vượt trần giá; chỉ số này cho thấy mức độ kỷ luật và hiệu lực quản trị danh mục. Savings bền vững khác với tiết kiệm một lần: nó phản ánh tác động lâu dài sau khi trừ chi phí rủi ro như trễ, lỗi, thay đổi kỹ thuật.

Thực hành tốt là công bố savings ròng sau 3–6 tháng vận hành để tránh “bơm phồng” con số trước đợt đánh giá. Ở tầng vận hành, có thể quy đổi lợi ích về cost-to-serve cho mỗi đơn vị hàng hóa hoặc mỗi dòng đơn, nhờ đó làm rõ việc chuyển đổi nhà cung cấp, đổi phương thức vận tải hay tăng tiêu chuẩn chất lượng đã cải thiện chi phí và dịch vụ ra sao. Trợ lý AI có thể tự động cập nhật dashboard, cảnh báo nơi savings bị bào mòn, gợi ý tái đàm phán điều khoản hoặc gom nguồn theo mùa.

Lộ trình 100 ngày cho CPO
Một chương trình mua hàng hiện đại cần vừa thắng nhanh vừa xây nền. Trong 30 ngày đầu, Giám đốc mua hàng (CPO: Chief Procurement Officer) nên rà soát danh mục chi theo nguyên tắc 80/20, xác định 10 nhà cung cấp chiến lược và 10 hợp đồng có rủi ro cao, đồng thời chọn một danh mục ưu tiên để thí điểm trợ lý AI cho RFP và phân tích chi tiêu. Song song, thành lập nhóm liên chức năng gồm vận hành, chất lượng, tài chính, pháp chế và bền vững; nhóm này chịu trách nhiệm xây rulebook phê duyệt và chuẩn hóa dữ liệu. Trong 60 ngày tiếp theo, triển khai SRM cho nhóm nhà cung cấp chiến lược, ký phụ lục dữ liệu và quyền kiểm tra tối thiểu, dựng dashboard cảnh báo sớm và KPI tiết kiệm ròng. Ở mốc 100 ngày, tổng kết bằng một vòng kiểm toán nội bộ: mức leakage, tốc độ RFP, tỷ lệ hợp đồng có điều khoản ESG, và savings sau triển khai; công bố lộ trình mở rộng copilot sang các danh mục còn lại và kế hoạch đào tạo buyer về kỹ năng dữ liệu, thương thảo dựa trên tổng chi phí rủi ro. Mấu chốt là duy trì nhịp cải tiến hàng quý, mỗi quý nâng chuẩn một bậc và mở rộng độ phủ dữ liệu thêm một lớp.

Từ giá rẻ đến quan hệ + AI không phải là khẩu hiệu mà là sự thay đổi cấu trúc trong cách tạo giá trị của việc mua hàng. Khi TCR trở thành thước đo, trợ lý AI giúp tăng tốc và kỷ luật dữ liệu, SRM giữ nhịp quan hệ có đo lường, và ESG được tích hợp ngay trong hợp đồng, bộ phận mua hàng thoát khỏi thế bị động, giảm rủi ro đứt gãy và nâng chất lượng dịch vụ nội bộ. Bước đi khôn ngoan nhất là bắt đầu từ 10 nhà cung cấp chiến lược để dạy AI bằng dữ liệu chất lượng cao, từ đó nhân rộng quy trình chuẩn hóa và tự động hóa có kiểm soát. Mục tiêu cuối cùng không chỉ là tiết kiệm, mà là xây một hệ sinh thái nhà cung cấp khỏe mạnh, linh hoạt, cùng tăng trưởng với doanh nghiệp trong bối cảnh biến động kéo dài.