Dịch vụ nhập liệu Logistics cho quản lý chuỗi cung ứng

Trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại, dữ liệu chính xác là nền tảng cho mọi quyết định vận hành. Nhập liệu dữ liệu logistics không còn đơn thuần là công việc hành chính, mà đã trở thành yếu tố then chốt giúp doanh nghiệp xử lý chứng từ nhanh hơn, hạn chế sai sót và tăng tính minh bạch trong toàn bộ dòng chảy logistics. Trong bài viết này, hãy cùng GMO-Z.com RUNSYSTEM tìm hiểu vai trò, lợi ích và giải pháp nhập liệu logistics hiệu quả cho doanh nghiệp.

1. Các loại dữ liệu/chứng từ nào cần nhập liệu hàng ngày trong logistics?

2. Thách thức của nhập liệu dữ liệu logistics thủ công

Trong lĩnh vực logistics, đặc biệt với các doanh nghiệp Nhật Bản (vốn luôn đặt yêu cầu cao về độ chính xác và tuân thủ tiêu chuẩn bảo mật như JIS Q 15001) nhập liệu dữ liệu thủ công vẫn đang được sử dụng phổ biến.

Các tài liệu thường phải nhập tay bao gồm:

• Booking Confirmation (Xác nhận đặt chỗ)
• Shipping Instruction - SI (Hướng dẫn giao hàng)
• Bill of Lading - B/L (Vận đơn đường biển)
• Air Waybill - AWB (Vận đơn hàng không)
• Customs Declaration / NACCS (Khai báo hải quan trên hệ thống điện tử Nhật Bản)
• Hóa đơn, theo dõi container, chứng từ vận chuyển…

Tuy nhiên, phương pháp thủ công này đang bộc lộ nhiều hạn chế, kéo theo chi phí ẩn, rủi ro vận hành và làm suy giảm năng lực cạnh tranh.

2.1. Sai sót do con người, rủi ro lớn nhất

Nhập liệu thủ công dễ phát sinh lỗi như gõ sai, đọc nhầm, thiếu dữ liệu hoặc sai định dạng.

Thực tế ngành cho thấy:

• Tỷ lệ lỗi trung bình dao động 1-4% (100 lần nhập có thể phát sinh 1-4 lỗi).
• Trong logistics, chỉ một sai lệch nhỏ như sai số container, sai mã HS (mã phân loại hàng hóa), sai thời gian ETA/ETD (ngày tàu đến/đi),... cũng có thể gây hậu quả nghiêm trọng: trễ tàu, phạt lưu container, giữ hàng tại hải quan hoặc mất uy tín với khách hàng lớn  (đặc biệt là các tập đoàn sản xuất Nhật Bản).

Trong chuỗi cung ứng phức tạp, lỗi nhập liệu thường tạo hiệu ứng dây chuyền, ảnh hưởng toàn bộ quy trình.

2.2. Tốn thời gian, năng suất thấp

Dưới đây là những lý do khiến nhập liệu thủ công tiêu tốn nhiều thời gian, làm giảm năng suất và gây áp lực lớn cho đội ngũ vận hành:

• Nhập liệu là công việc lặp lại, đòi hỏi tập trung cao → dễ gây mệt mỏi, giảm hiệu suất.
• Một bộ hồ sơ logistics (SI + B/L + hóa đơn) có thể mất 15-60 phút để xử lý.
• Vào mùa cao điểm như Golden Week hoặc dịp cuối năm, khối lượng công việc tăng 2-3 lần.
• Kiểm tra chéo thủ công làm tăng thời gian xử lý nhưng vẫn không loại bỏ hoàn toàn sai sót.

2.3. Chi phí vận hành cao hơn dự kiến

Ngoài chi phí nhân sự trực tiếp, nhập liệu thủ công còn phát sinh nhiều chi phí ẩn:

• Lương, bảo hiểm, đào tạo nhân viên (tại Nhật Bản: khoảng 280.000-380.000 yên/tháng cho vị trí nhập liệu).
• Chi phí sửa lỗi, làm lại chứng từ, liên hệ cảng, khách hàng, hải quan.
• Theo ước tính ngành, nhập liệu thủ công có thể khiến chi phí vận hành cao hơn 20-30% so với các mô hình có tự động hóa.

Đáng chú ý, nhân sự bị “kẹt” trong công việc lặp lại, không thể tập trung cho các hoạt động giá trị cao hơn như chăm sóc khách hàng, bán hàng hay tối ưu tuyến vận chuyển.

2.4. Thiếu linh hoạt khi mở rộng hoặc thu hẹp quy mô

Dưới đây là các hạn chế về khả năng linh hoạt khi doanh nghiệp cần tăng hoặc giảm quy mô xử lý dữ liệu theo mùa vụ:

• Mùa cao điểm: phải tuyển gấp nhân sự thời vụ → tốn thời gian và chi phí đào tạo.
• Mùa thấp điểm: dư thừa nguồn lực.
• Dữ liệu cập nhật chậm khiến việc theo dõi lô hàng theo thời gian thực (real-time tracking) kém hiệu quả, ảnh hưởng đến quyết định vận hành.

2.5. Rủi ro bảo mật và tuân thủ

Dữ liệu logistics chứa nhiều thông tin nhạy cảm như khách hàng, giá trị hàng hóa, tuyến vận chuyển, mã HS. Nhập liệu thủ công dễ dẫn đến:

• Rò rỉ dữ liệu do lưu file không an toàn hoặc thao tác sai.
• Khó đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn nghiêm ngặt như JIS Q 15001, ISO 27001 khi quy trình phụ thuộc nhiều vào con người.

2.6. Cản trở chuyển đổi số và tích hợp hệ thống

Dưới đây là cách nhập liệu thủ công trở thành “nút thắt” trong quá trình chuyển đổi số và tích hợp các hệ thống quản lý logistics:

• Dữ liệu phân tán trên Excel, email, PDF → khó kết nối với TMS (hệ thống quản lý vận tải), WMS (quản lý kho) hay ERP.
• Làm chậm quá trình áp dụng AI, OCR và phân tích dự báo,... những công nghệ đang trở thành tiêu chuẩn của logistics từ năm 2026.
• Với triết lý Kaizen (cải tiến liên tục), doanh nghiệp Nhật Bản ngày càng nhận ra rằng nhập liệu thủ công chính là “điểm nghẽn” lớn nhất.

3. Giải pháp nhập liệu dữ liệu logistics bằng RPA và OCR, AI hỗ trợ

Dưới đây là thông tin tổng quan về giải pháp nhập liệu dữ liệu logistics ứng dụng RPA kết hợp OCR và AI, giúp tự động hóa quy trình, giảm sai sót và nâng cao hiệu quả vận hành cho doanh nghiệp:

3.1. Vì sao RPA + OCR + AI đặc biệt phù hợp với doanh nghiệp Nhật Bản năm 2026?

Năm 2026, Nhật Bản đang chịu áp lực lớn từ thiếu hụt lao động, già hóa dân số (trên 29% dân số trên 65 tuổi) và yêu cầu chuyển đổi số toàn diện (DX - Digital Transformation) theo định hướng Society 5.0 và Digital Reform của Chính phủ.

Trong bối cảnh đó, việc kết hợp RPA (Tự động hóa quy trình bằng robot phần mềm), OCR (Nhận dạng ký tự quang học) và AI (Trí tuệ nhân tạo - bao gồm học máy, xử lý tài liệu thông minh) được xem là giải pháp tối ưu, đặc biệt cho nhập liệu dữ liệu logistics như vận đơn đường biển (B/L), hướng dẫn giao hàng (SI), vận đơn hàng không (AWB), khai báo hải quan điện tử (NACCS), hóa đơn và theo dõi lô hàng.

(1) Giải bài toán thiếu nhân lực bằng tự động hóa back-office

Ngành logistics Nhật Bản đang thiếu hụt nhân sự nghiêm trọng, trong khi công việc nhập liệu thủ công chiếm tỷ trọng lớn tại các công ty giao nhận, thương mại và dịch vụ logistics.

Giải pháp RPA + OCR + AI giúp tự động hóa 70-90% các thao tác nhập liệu lặp lại, giảm phụ thuộc vào nhân sự và duy trì vận hành ổn định ngay cả khi khó tuyển dụng. Các nền tảng RPA nội địa như WinActor (NTT) đang được áp dụng rộng rãi trong logistics tại Nhật, minh chứng cho tính thực tiễn của mô hình này.

(2) Đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng và độ chính xác “chuẩn Nhật”

Doanh nghiệp Nhật luôn đặt mục tiêu gần như không sai sót và tuân thủ nghiêm ngặt các chuẩn bảo mật như JIS Q 15001 và ISO 27001.

OCR kết hợp AI đạt độ chính xác 98-99,5% với tài liệu phức tạp, kể cả chữ viết tay và biểu mẫu đa ngôn ngữ. RPA tự động kiểm tra, đối soát với dữ liệu chuẩn, giúp giảm tỷ lệ lỗi từ 1-4% xuống dưới 0,1-0,5%, hạn chế rủi ro phạt lưu container, sai khai báo hải quan.

Mô hình kết hợp AI trích xuất - con người kiểm tra ngoại lệ rất phù hợp với triết lý Kaizen (cải tiến liên tục) của Nhật Bản.

(3) Cắt giảm chi phí vận hành rõ rệt

Chi phí nhân sự back-office tại Nhật rất cao, trong khi tự động hóa giúp tối ưu ngân sách đáng kể.

Thực tế triển khai cho thấy, RPA + OCR + AI giúp tiết kiệm 60-80% chi phí và thời gian so với nhập liệu thủ công. Không ngẫu nhiên khi thị trường RPA tại Nhật tăng trưởng mạnh, với logistics là một trong những lĩnh vực ứng dụng sớm và hiệu quả nhất.

(4) Phù hợp chiến lược chuyển đổi số DX năm 2026

Nhật Bản đang chuyển từ số hóa từng phần sang quy trình logistics thông minh dựa trên AI.

RPA thế hệ mới không chỉ chạy theo quy tắc cố định mà còn ứng dụng AI tự ra quyết định, xử lý dữ liệu phi cấu trúc. Kết hợp với AI tạo sinh (Generative AI), doanh nghiệp có thể tiến tới dự báo nhu cầu, theo dõi lô hàng theo thời gian thực và tối ưu tuyến vận chuyển - đúng với định hướng logistics DX của Chính phủ Nhật.

(5) Linh hoạt, dễ mở rộng và bảo mật cao

• Dễ dàng tăng/giảm quy mô xử lý theo mùa cao điểm mà không cần tuyển thêm người.
• Bảo mật dữ liệu đạt chuẩn Nhật nhờ mã hóa, nhật ký truy vết (audit trail) và kiểm soát truy cập.
• Hỗ trợ triển khai trên nền tảng đám mây, phù hợp mô hình làm việc từ xa và vận hành thời gian thực.

3.2. Các cấu phần cốt lõi của giải pháp RPA + OCR + AI trong nhập liệu dữ liệu logistics

Giải pháp RPA + OCR + AI, còn được gọi là Xử lý tài liệu thông minh (Intelligent Document Processing - IDP) trong logistics giai đoạn 2026. Đây là sự kết hợp của nhiều lớp công nghệ nhằm tự động hóa toàn bộ quy trình, từ tiếp nhận chứng từ đến nhập liệu, kiểm tra và tích hợp hệ thống.

Mô hình này cho phép xử lý hiệu quả các loại tài liệu logistics phức tạp như vận đơn đường biển (B/L), hướng dẫn giao hàng (SI), vận đơn hàng không (AWB), khai báo hải quan, hóa đơn, phiếu đóng gói, theo dõi container… với độ chính xác cao (98-99,5%), giảm mạnh lỗi con người và rút ngắn thời gian xử lý.

(1) OCR nâng cao (AI-OCR): Nền tảng nhận diện dữ liệu

AI-OCR chịu trách nhiệm chuyển đổi tài liệu giấy, bản scan, PDF hoặc fax thành dữ liệu số có cấu trúc.

Công nghệ này hỗ trợ:

• Nhận diện chữ in, chữ viết tay (ICR - nhận dạng ký tự thông minh), bảng biểu, mã vạch, ô chọn.
• Xử lý tài liệu không theo mẫu cố định, nhờ thị giác máy tính và học sâu.
• Đọc tốt tài liệu đa ngôn ngữ (Nhật - Anh - Việt), kể cả file scan chất lượng thấp từ thiết bị di động hoặc fax cũ - rất phổ biến trong logistics Nhật Bản.

(2) AI & Machine Learning: Hiểu ngữ cảnh và trích xuất thông minh

Lớp AI giúp hệ thống không chỉ “đọc” mà còn “hiểu” tài liệu:

• Tự động phân loại chứng từ (phân biệt B/L, Invoice, SI…).
• Trích xuất dữ liệu theo ngữ cảnh (nhận diện “Shipper”, “Consignee” dù vị trí khác nhau).
• Xử lý dữ liệu phi cấu trúc từ email hoặc trao đổi nghiệp vụ nhờ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Ứng dụng AI tạo sinh để bổ sung dữ liệu thiếu, sửa lỗi và học từ lịch sử xử lý.

Cơ chế human-in-the-loop giúp AI liên tục học hỏi từ phản hồi của con người, ngày càng giảm ngoại lệ.

(3) RPA: Tự động hóa thao tác và luồng công việc

RPA đóng vai trò như “nhân viên ảo”, mô phỏng thao tác con người:

• Tự động nhập dữ liệu đã trích xuất vào ERP, TMS, WMS, hệ thống hải quan điện tử NACCS, Excel…
• Kiểm tra logic dữ liệu dựa trên quy tắc có sẵn.
• Điều phối toàn bộ quy trình từ nhận email → xử lý OCR/AI → nhập liệu → phản hồi kết quả.

Tại Nhật Bản, các nền tảng như WinActor (NTT), UiPath hay Automation Anywhere được sử dụng rộng rãi nhờ khả năng tích hợp tốt với hệ thống nội địa.

(4) Kiểm tra & xử lý ngoại lệ - Mô hình kết hợp người và máy

Hệ thống tự động kiểm tra tính hợp lệ của dữ liệu (trọng lượng, ngày ETA/ETD, mã hàng…).  Chỉ những trường hợp bất thường (thường dưới 5-10%) mới chuyển sang nhân viên QA xử lý thủ công, đảm bảo chất lượng theo tiêu chuẩn Nhật Bản và hạn chế rủi ro phạt lưu container hoặc sai khai báo hải quan.

4. GMO-Z.com RUNSYSTEM: Giải pháp tự động hóa nhập liệu giúp tối ưu chi phí, cải thiện hiệu quả 99%

Trong bối cảnh ngành logistics Nhật Bản thiếu hụt lao động trầm trọng, chi phí nhân sự cao và áp lực chuyển đổi số từ năm 2026, GMO-Z.com RUNSYSTEM (thành viên của GMO Internet Group - Nhật Bản) trở thành đối tác tin cậy từ Việt Nam với giải pháp tự động hóa nhập liệu dữ liệu logistics toàn diện. Với hơn 1.000 kỹ sư và chuyên gia AI/RPA, công ty tập trung vào:

• IT Outsourcing theo tiêu chuẩn Nhật Bản
• Giải pháp DX “Make in Vietnam”: OCR, RPA, AI
• Phục vụ các lĩnh vực: Logistics, Ngân hàng, Giáo dục, Khu vực công

Công ty có trụ sở tại Hà Nội và chi nhánh tại Nhật (GMO RUNSYSTEM INC), đảm bảo:

• Giao tiếp tiếng Nhật trôi chảy (nhân sự JLPT N2-N1)
• Tuân thủ nghiêm ngặt JIS Q 15001 (bảo vệ thông tin cá nhân) và ISO 27001 (an toàn thông tin)

Giải pháp tự động hóa nhập liệu OCR Studio + SmartRPA + AI: GMO-Z.com RUNSYSTEM triển khai mô hình IDP - Intelligent Document Processing (Xử lý tài liệu thông minh) dành riêng cho logistics.

(1) OCR Studio: Nhận dạng văn bản thông minh (~99%): OCR ứng dụng AI, nhận diện:

• Chữ in, chữ viết tay (đặc biệt tiếng Nhật)
• Bảng biểu, mã vạch (barcode), ô chọn (checkbox)
• Xử lý đa dạng định dạng: scan, PDF, ảnh, fax
• Hơn 50 mẫu chứng từ logistics có sẵn (B/L, invoice, customs form…)
• Tự động trích xuất dữ liệu: Shipper/Consignee, Container No., HS Code, ETA/ETD, giá trị hóa đơn…
• Thế mạnh nổi bật: nhận dạng chữ viết tay tiếng Nhật

Giải pháp OCR của GMO-Z.com RUNSYSTEM giúp doanh nghiệp Logistics rút ngắn thời gian xử lý từ hàng giờ xuống vài giây, vài phút

(2) SmartRPA: Tự động nhập liệu & xử lý quy trình

• Robot phần mềm mô phỏng thao tác con người: Nhập dữ liệu vào ERP, TMS, NACCS, Excel…
• Tự động:
  • Kiểm tra dữ liệu (validation)
  • Đối soát với dữ liệu chuẩn (master data)
  • Kích hoạt quy trình (gửi email, cập nhật tracking)
• Tương thích hệ thống Nhật (WinActor)

Giải pháp SmartRPA giúp doanh nghiệp Nhật Bản vận hành 24/7, dễ mở rộng mùa cao điểm, giảm tới 60% nhân sự thủ công

(3) AI & mô hình Hybrid (AI + con người)

• Phân loại tài liệu tự động, xử lý dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data)
• AI hỗ trợ bổ sung dữ liệu thiếu
• Chỉ 1-5% trường hợp đặc biệt cần QA bởi nhân sự Việt Nam → Đảm bảo chất lượng chuẩn Nhật
• Hệ thống tự học liên tục (continuous learning) để tối ưu theo thời gian

GMO-Z.com RUNSYSTEM không chỉ cung cấp công nghệ mà còn hỗ trợ pilot miễn phí, tư vấn song ngữ Nhật-Việt, và triển khai nhanh chóng với đội ngũ onsite/offshore. 

5. Giải đáp câu hỏi thường gặp (FAQ) về nhập liệu dữ liệu logistics

Câu hỏi 1: Outsource nhập liệu logistics sang Việt Nam có an toàn và đáng tin cậy không?

Có, nếu chọn đúng đối tác. Việt Nam hiện là điểm đến outsource hàng đầu của doanh nghiệp Nhật. (theo JETRO 2025-2026, hơn 56% doanh nghiệp Nhật đang mở rộng hoạt động tại Việt Nam).

Các yếu tố tạo độ tin cậy:

• Nhân sự tiếng Nhật JLPT N2-N1, phong cách làm việc gần với Nhật (Kaizen, 5S)
• Tuân thủ bảo mật: ISO 27001, JIS Q 15001, NDA song ngữ
• Quy trình double-check + QA nhiều lớp, lỗi thường <0,3%
• Dữ liệu mã hóa, có audit trail, không lưu trữ lâu dài

Câu hỏi 2: Outsource sang Việt Nam giúp tiết kiệm bao nhiêu chi phí?

Theo ước tính năm 2026, doanh nghiệp Nhật có thể giảm 50-65% tổng chi phí:

• Nội bộ Nhật: Lương + bảo hiểm + quản lý ≈ 400.000-550.000 yên/tháng/người
• Outsource Việt Nam: ≈ 12-20 triệu VND/tháng (khoảng 70.000-120.000 yên, đã bao gồm quản lý & hạ tầng)

Với đội ngũ 5-10 người, doanh nghiệp có thể tiết kiệm hàng trăm triệu yên mỗi năm. Chênh lệch múi giờ chỉ 2 tiếng, dễ phối hợp real-time.

Câu hỏi 3: Giải pháp RPA + OCR + AI có thật sự đạt độ chính xác ~99%?

Có. Với tài liệu logistics, độ chính xác phổ biến đạt 98-99,5%, thậm chí cao hơn khi hệ thống học dần theo thời gian. 

• OCR thông minh (Intelligent OCR): nhận diện tốt chữ in, chữ viết tay tiếng Nhật, bảng biểu, mã vạch
• AI (NLP & Generative AI): hiểu ngữ cảnh, bổ sung dữ liệu thiếu
• RPA : tự động nhập dữ liệu vào ERP, NACCS
• Hybrid model: AI xử lý chính, con người chỉ kiểm tra <5% trường hợp đặc biệt

Mô hình này đáp ứng yêu cầu zero defect khắt khe của doanh nghiệp Nhật.

Câu hỏi 4: Làm sao chọn đối tác outsource hoặc tự động hóa phù hợp cho doanh nghiệp Nhật?

Checklist nên có:

• Kinh nghiệm ≥5-10 năm làm việc với khách Nhật
• Tỷ lệ nhân sự N2-N1 cao
• Chứng chỉ ISO 27001, JIS Q 15001
• Hiểu rõ nghiệp vụ logistics (B/L, NACCS…)
• Thời gian phản hồi nhanh (<24h)
• Có pilot miễn phí, báo cáo định kỳ
• Hợp đồng song ngữ Nhật - Việt

Trong xu hướng tối ưu chuỗi cung ứng hiện nay, nhập liệu dữ liệu logistics đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao độ chính xác và tốc độ xử lý thông tin. Ứng dụng công nghệ phù hợp giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành và hạn chế rủi ro sai sót.

Với kinh nghiệm triển khai cho thị trường Nhật Bản, GMO-Z.com RUNSYSTEM sẵn sàng đồng hành cùng doanh nghiệp trong việc tối ưu quy trình nhập liệu logistics. Liên hệ GMO-Z.com RUNSYSTEM để được tư vấn và đánh giá miễn phí giải pháp phù hợp với mô hình vận hành của bạn.