Ngày 8/4, tại sự kiện thường niên GrabX diễn ra ở Jakarta (Indonesia), Grab đã công bố 13 trải nghiệm ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI). Động thái đánh dấu sự chuyển dịch từ mô hình siêu ứng dụng đa dịch vụ sang định vị "trợ lý thông minh" tại thị trường Đông Nam Á. Sự kiện này cho thấy cách Grab bắt đầu thương mại hóa khối tài sản vô hình lớn nhất của họ: 20 tỷ chuyến xe và đơn hàng.
Khối dữ liệu khổng lồ này đã được Grab định hình thành một hạ tầng AI mang tên Intelligence Layer. Thông qua việc thu thập và phân tích các tín hiệu thực tế (như biến động giao thông khi thời tiết thay đổi hay lưu lượng khách trong một cửa hàng), nền tảng này đang chuyển hóa dữ liệu thành các sản phẩm mang lại nguồn thu trực tiếp và gián tiếp.
Giám đốc Sản phẩm của Tập đoàn Grab, ông Philipp Kandal. Ảnh: Grab.
Từ miễn phí đến thu phí đăng ký
Chiến lược kiếm tiền rõ nét nhất của Grab được thể hiện qua nhóm tính năng Tăng cường năng lực kinh doanh dành cho đối tác thương nhân. Cụ thể, nền tảng này giới thiệu hai công cụ phần cứng tích hợp AI: tính năng Quản lý cửa hàng ảo (Virtual Store Manager) và Máy in nhiệt đám mây (Cloud Printer).
Quản lý cửa hàng ảo hoạt động bằng cách kết nối với hệ thống camera giám sát (CCTV) hiện có của nhà hàng thông qua một hộp AI nhỏ cắm trực tiếp tại điểm bán. Dữ liệu hình ảnh được thị giác máy tính phân tích theo thời gian thực để đo lường tỷ lệ chuyển đổi, thời gian quay vòng bàn, lưu lượng khách xếp hàng và các tiêu chuẩn vệ sinh an toàn thực phẩm. Trong khi đó, Máy in đám mây tự động hóa quy trình chuyển đơn từ quầy vào bếp, cho phép quét mã QR để xác nhận món.
Giám đốc Sản phẩm của Tập đoàn Grab, ông Philipp Kandal, xác nhận các sản phẩm Trí tuệ nhân tạo dành cho đối tác kinh doanh (Merchant AI) này hiện được cung cấp miễn phí trong giai đoạn thử nghiệm (tại Malaysia và Thái Lan). Tuy nhiên, ông cho biết lộ trình tiếp theo sẽ là áp dụng mô hình thu phí: "Về sau sẽ có một hình thức phí đăng ký (subscription fee) cho các sản phẩm này, vì việc vận hành rõ ràng liên quan đến chi phí phần cứng và chi phí hoạt động".
Để tối ưu hóa biên lợi nhuận cho dịch vụ mới này, Grab tự phát triển thiết bị nội bộ thông qua đội ngũ phần cứng và IoT. Thay vì sử dụng các hệ thống tiêu tốn hàng trăm nghìn USD, thiết bị của Grab sử dụng chip điện thoại thông minh để xử lý dữ liệu.
Trọng tâm của việc sản xuất là giải quyết "bài toán kinh tế vi mô" nhằm đảm bảo chi phí sản xuất và vận hành ở mức thấp, giúp các đối tác là doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể chi trả mức phí hàng tháng.
Mở rộng quy mô bằng dữ liệu
Song song với việc tạo nguồn thu mới từ đối tác thương nhân, chiến lược tăng trưởng của Grab đối với người tiêu dùng và tài xế vẫn dựa trên việc gia tăng tần suất sử dụng và mở rộng tệp khách hàng thông qua tối ưu hóa chi phí. Dữ liệu từ Intelligence Layer được sử dụng để điều phối logic vận hành trong các sản phẩm mới.
Với tính năng Đi chung (Group Ride)- giúp người dùng tiết kiệm đến 40% chi phí, hệ thống AI tính toán giá cước dựa trên quãng đường, giao thông và thời gian hoàn thành. Phía Grab khẳng định khoản tiết kiệm này đến từ sự hiệu quả của việc gộp chuyến đi nhờ thuật toán, chứ không phải từ việc cắt giảm tiền công của tài xế.
Tương tự, tính năng Grab More cho phép người dùng đặt nhiều quán khác nhau trong cùng một đơn hàng mà không tốn thêm phí giao hàng; AI sẽ đảm nhận việc sắp xếp logic để các đơn được giao đến cùng lúc.
Đối với lực lượng đối tác tài xế, Grab đang tận dụng dữ liệu để tăng cường hiệu suất (thời gian là tiền bạc đối với nhóm này). Một ví dụ điển hình là tính năng bản đồ trong nhà (Indoor Navigation) thuộc GrabMaps.
Khởi điểm, Grab gắn các máy ảnh đếm (counter cams) vào ba lô và cử nhân sự đi khắp các trung tâm thương mại để ghi hình, sau đó AI dịch ảnh thành bản đồ trong nhà. Dữ liệu này hướng dẫn tài xế vị trí đỗ xe, vị trí thang cuốn để tìm đến đúng cửa hàng trong thời gian ngắn nhất, từ đó hoàn thành được nhiều đơn hơn. Hiện tiện ích này đã được mở rộng cho cả người dùng cuối.
Về phương thức tương tác, Grab ứng dụng các mô hình ngôn ngữ thông qua Trợ lý AI (Grab AI Assistant) cho cả người dùng và tài xế. Trợ lý này có thể lên kế hoạch ăn uống, tạo giỏ hàng từ ảnh chụp hay hỗ trợ tài xế bằng giọng nói.
Tại sự kiện, ông Philipp Kandal chia sẻ góc nhìn về chiến lược phát triển: “Là người phát triển sản phẩm, tôi tin rằng AI nên đảm trách phần việc khó khăn nhất để phục vụ cho những người cần AI nhất. Tôi rất hào hứng được chia sẻ rằng những sản phẩm được giới thiệu hôm nay tại GrabX đều có thể trở thành người bạn đồng hành thông minh cho mọi người.
Dù là một người dùng cần chatbot để chọn món ăn trưa, một nhà hàng cần quản lý nhiều chi nhánh từ xa, hay một đối tác tài xế cần được tư vấn bằng giọng nói - chúng tôi muốn ứng dụng Grab trở thành người bạn đồng hành mỗi ngày giúp họ xử lý những tác vụ thủ công, để họ có thể tập trung hơn cho những điều quan trọng trong ngày.”
Mở rộng mảng tài chính và khai thác phân khúc du lịch
Bên cạnh mảng giao nhận và gọi xe, dữ liệu tiếp tục là nền tảng để Grab bước sâu hơn vào mảng tài chính và du lịch.
Trong lĩnh vực tài chính, tính năng Cho vay tiêu dùng (Cash Loan) sử dụng hệ thống đánh giá tín dụng bằng AI dựa trên dữ liệu nội bộ của Grab. Tính năng này nhắm đến hàng triệu người dân Đông Nam Á chưa có lịch sử tín dụng, cho phép phê duyệt khoản vay trên ứng dụng trong vài giây.
Ở khía cạnh thanh toán B2B, Grab ra mắt Tap to Pay, biến điện thoại cài ứng dụng GrabMerchant thành thiết bị thanh toán không chạm (chấp nhận thẻ và mã QR). Giải pháp này giúp các cửa hàng không cần mua sắm thêm thiết bị phần cứng hay trải qua thủ tục đăng ký tốn kém. Tính năng này đã triển khai tại Philippines, Singapore và dự kiến ra mắt tại Việt Nam vào năm 2027, tùy thuộc vào giấy phép của cơ quan quản lý địa phương.
Đối với phân khúc du lịch - mảng được đại diện Grab mô tả là "rất béo bở", nền tảng này nhắm tới luồng 200 triệu khách di chuyển qua các sân bay Đông Nam Á mỗi năm. Trải nghiệm du lịch cá nhân hóa (Personalised Travel Experience) hoạt động bằng cách yêu cầu người dùng tự nguyện (opt-in) cấp quyền truy cập lịch trình hoặc nhập số hiệu chuyến bay.
Từ một số hiệu này, Grab liên kết dữ liệu thu thập từ các đối tác tổng hợp hoặc trực tiếp từ sân bay để cung cấp thông tin quầy thủ tục, băng chuyền hành lý, thay đổi cửa khởi hành.
Grab cũng lấn sân sang dịch vụ lưu trú với GrabStays, hợp tác cùng nền tảng Nuitee để cung cấp dịch vụ đặt phòng phút chót trong ngày, dự kiến ra mắt tại Singapore trước tháng 5/2026 và Malaysia vào quý III cùng năm.
Giải quyết rào cản hạ tầng và bảo mật dữ liệu
Để hệ sinh thái AI hoạt động tại Đông Nam Á, Grab phải giải quyết rào cản về cơ sở hạ tầng viễn thông, đặc biệt tại các khu vực có kết nối kém như ở Philippines.
Thuật toán của Grab được thiết kế để xử lý phần lớn công việc nặng trên đám mây, cho phép các thiết bị cấp thấp của tài xế (chỉ cần ghi âm và nhận kết quả) vẫn hoạt động bình thường. Đối với các cửa hàng kinh doanh, Grab áp dụng công nghệ điện toán biên (Edge AI).
Quá trình phân tích hình ảnh CCTV hay quét mã QR được thực hiện cục bộ ngay tại hộp AI cắm ở cửa hàng. Chỉ một lượng dữ liệu mẫu rất nhỏ được gửi lên đám mây, giúp các cửa hàng tại các khu phố nhỏ vẫn duy trì được hoạt động của AI mà không cần mạng băng thông rộng tốc độ cao.
Về vấn đề quyền riêng tư khi khai thác dữ liệu, các lớp bảo vệ được thiết lập từ thiết bị biên. Khi dữ liệu được đưa lên đám mây để phân tích bổ sung, hệ thống sẽ ẩn danh hóa và xóa bỏ mọi thông tin nhận dạng cá nhân (PII).
Đối với thông tin lịch trình cá nhân của người dùng, Grab áp dụng cơ chế tự chọn tham gia (opt-in), nghĩa là hệ thống không tự động đọc dữ liệu trừ khi người dùng chủ động cho phép ứng dụng liên kết.
Grab xác định mô hình của mình là "tăng trưởng dựa trên sản phẩm" (product-led growth). Bằng cách sử dụng hệ thống dữ liệu 20 tỷ điểm chạm để thiết kế các sản phẩm AI có mức giá phải chăng, tiết kiệm thời gian cho tài xế và giúp đối tác kinh doanh tăng hiệu quả, nền tảng này duy trì sự liền mạch của hệ sinh thái, từ đó tiếp tục mở rộng quy mô kinh doanh cốt lõi trên toàn khu vực.
