Đang chờ cấp bằng sáng chế
AI USED-CAR VALUATION

Định giá từng xe
từ thông tin thị trường.

Mỗi chiếc xe, một cơ sở định giá rõ ràng.

AIVALUE kết hợp tình trạng xe với dữ liệu đấu giá và thị trường xe đã qua sử dụng để ước tính giá. Hệ thống tính cả chi phí bán hàng và lợi nhuận mục tiêu để xác định giá mua tối đa, so sánh phương án bán — đưa căn cứ thị trường vào quyết định mua và bán của người định giá.

Appraisal Context

Tình trạng xe, dữ liệu thị trường
và phương án bán.

Định giá cần xét đặc điểm, tình trạng từng xe, dữ liệu thị trường phù hợp và kênh bán dự kiến. Giá mua tối đa còn phụ thuộc chi phí, lợi nhuận mục tiêu. AIVALUE tập hợp các yếu tố này để người định giá đánh giá và quyết định.

Vehicle Condition

Đánh giá từng chiếc xe

Dòng xe, mã kiểu xe, phiên bản, năm sản xuất, số km, điểm kiểm định và thông tin hư hại giúp phân biệt từng xe. Kiểm tra thực tế và thông tin còn thiếu vẫn cần chuyên môn của người định giá.

Market Evidence

Tham chiếu dữ liệu giá phù hợp

Kết quả đấu giá và dữ liệu thị trường xe cũ là căn cứ ước tính. Độ đầy đủ, chất lượng và biến động thị trường ảnh hưởng mức đại diện của kết quả.

Sales Route

Tính đủ chi phí và mục tiêu

So sánh bán lẻ, bán qua đấu giá và thu hồi phụ tùng theo doanh thu dự kiến, chi phí áp dụng và lợi nhuận mục tiêu đã cấu hình.

Giá ước tính là căn cứ ra quyết định, không bảo đảm giá giao dịch cuối cùng hay lợi nhuận thực tế.

Challenges

Dữ liệu thị trường kết hợp chuyên môn định giá.

Xem nhiều tin xe, đối chiếu tình trạng và theo dõi giá mất nhiều thời gian. Đội ngũ cần thông tin thống nhất và cách xác định rõ những xe cần đánh giá kỹ hơn.

Đặc điểm thị trường Mỗi xe cần được định giá riêng Nhiều dòng xe khác nhau Khối lượng giao dịch lớn Giá biến động theo cả nhu cầu nước ngoài
01

Dữ liệu định giá thiếu thống nhất

Người định giá có thể chọn mẫu so sánh và giả định khác nhau. Dữ liệu thị trường chung và quy tắc chi phí rõ ràng giúp xem xét khác biệt, đồng thời phát huy chuyên môn.

02

Giới hạn năng lực xử lý

  • Mỗi người chỉ đánh giá được số lượng xe nhất định
  • Khó am hiểu đầy đủ mọi dòng xe
  • Nhiều xe đăng bán khiến sàng lọc tốn thời gian
03

Khó theo kịp thị trường

Giá thay đổi liên tục, chịu tác động của nhiều yếu tố như nhu cầu nước ngoài. Phản ứng chậm với biến động khiến việc đặt giá phù hợp khó khăn hơn.

Our Solution

Đưa dữ liệu thị trường vào định giá hằng ngày

AIVALUE hỗ trợ sàng lọc, đánh giá và đặt giá bằng ước tính AI cùng quy tắc nghiệp vụ có thể cấu hình. Phạm vi xe và quy trình được xác định theo dữ liệu, yêu cầu từng lần triển khai.

Consistent Inputs

Giảm phụ thuộc kinh nghiệm cá nhân

Đánh giá nhiều xe theo tiêu chí thống nhất, bổ sung căn cứ cho kinh nghiệm của từng người.

Analysis at Scale

Sàng lọc danh sách xe hàng loạt

Ước tính giá cho danh sách xe được hỗ trợ và chọn ứng viên theo tiêu chí mua đã cấu hình. Đội ngũ xem xét trước khi đặt giá đấu hoặc mua.

Scheduled Updates

Dữ liệu hằng ngày, mô hình hằng tháng

Dữ liệu thị trường cập nhật hằng ngày; mô hình định giá cập nhật hằng tháng. Kết quả vẫn có thể phản ánh chậm biến động đột ngột hoặc điều kiện chưa có trong dữ liệu.

Technology

Mô hình AI ước tính giá

Tính đến tháng 10/2026, AIVALUE sử dụng hơn 2 triệu bản ghi trong khoảng sáu tháng và hơn 50.000 mô hình dự đoán. Mô hình kết hợp đặc điểm xe với dữ liệu thị trường để ước tính giá. Số liệu thể hiện quy mô phát triển; chất lượng ước tính được đánh giá riêng.

Dòng xeMã kiểu xeSố km đã điNăm sản xuấtĐiểm kiểm địnhHư hạiCung cầu
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 Mô hình AI ước tính giá Minh họa quy trình ước tính từ dữ liệu đấu giá, thị trường xe cũ để dự báo giá đấu, xác định giới hạn mua theo chi phí và lợi nhuận mục tiêu, lập danh sách xe đề xuất đấu giá. Dữ liệu Mô hình AI Dự đoán Kết quả Dữ liệu đấu giá DỮ LIỆU ĐẤU GIÁ Dữ liệu thị trường xe cũ THỊ TRƯỜNG XE CŨ Bộ máy học AI BỘ MÁY HỌC AI Bộ máy học AI BỘ MÁY HỌC AI Biên độ giá BIÊN ĐỘ TRÚNG THẦU DỰ KIẾN Giá mua GIÁ MUA DỰ KIẾN Xe đề xuất đấu giá ĐỀ XUẤT ĐẤU GIÁ 1 2 3

← Cuộn ngang →

Quy trình minh họa: dữ liệu đấu giá và thị trường xe cũ → ước tính giá → giá đấu dự kiến, giới hạn mua theo cấu hình → danh sách xe đề xuất đấu giá
Core Features

Hai màn hình, một quy trình định giá

Sàng lọc trên danh sách xe, rồi xem ước tính, dữ liệu thị trường, tình trạng và lịch sử mua trên màn hình chi tiết. Quyết định cuối cùng còn cần kiểm tra xe, chi phí và phê duyệt nghiệp vụ phù hợp.

Vehicle List

Danh sách xe: đánh giá hàng loạt, chọn xe cần xem xét

Danh sách xe với lựa chọn đấu giá hoặc mua trực tiếp, hiển thị giá đấu và giá mua ước tính của từng xe
01

Tự động định giá xe đấu giá

AIVALUE hiển thị khoảng giá bán qua đấu giá dự kiến và chỉ số tin cậy tính từ kết quả mô phỏng. Chỉ số phục vụ đánh giá, không phải xác suất đúng đã được hiệu chỉnh hay bảo đảm giá cuối cùng nằm trong khoảng dự đoán.

02

Giá mua tối đa và xe đề xuất

Tính giới hạn mua từ doanh thu kỳ vọng theo phương án bán, chi phí cấu hình và lợi nhuận mục tiêu. Hệ thống lọc xe có giá đấu ước tính đáp ứng tiêu chí mua; người dùng cũng có thể bổ sung thủ công. Giá và biên lợi nhuận ước tính không bảo đảm trúng đấu giá hoặc lợi nhuận thực tế.

03

Định giá xe mua trực tiếp

Chuyển giữa “Đấu giá” và “Mua trực tiếp” để định giá cả xe mua tại cửa hàng trên cùng hệ thống.

Chi tiết xe: giá thị trường ước tính, xu hướng, tình trạng, thông tin xe và lịch sử mua
Vehicle Detail

Chi tiết xe: xem rõ cơ sở định giá

Xem giá thị trường ước tính, xu hướng, tình trạng xe và thông tin phụ tùng trên một màn hình.

04

Đối chiếu lịch sử mua

Hiển thị xe cùng dòng đã mua và giá mua trước đây, giúp quyết định dựa trên cả kinh nghiệm giao dịch của bạn.

05

Người định giá chủ động điều chỉnh

Người định giá xem xét, điều chỉnh theo tình trạng xe, dữ liệu thị trường hạn chế và ngoại lệ khác. Kết quả kiểm tra thực tế và phán đoán nghiệp vụ được đưa vào quyết định định giá.

Use Cases

Ứng dụng theo mô hình kinh doanh

AIVALUE phục vụ mua xe, đặt giá bán lẻ, bán qua đấu giá, cho thuê, xuất khẩu và định giá phụ tùng. Nguồn dữ liệu, giả định chi phí và quy tắc được cấu hình theo khách hàng; phạm vi thị trường phải phù hợp mục đích sử dụng.

Used-Car Dealers

Đại lý xe đã qua sử dụng

  • Xác định giá chốt đấu giá
  • Xác định giá bán lẻ
Car Buyers

Doanh nghiệp thu mua xe

  • Xác định giá mua xe cũ
  • Xác định giá chào bán đấu giá
Leasing

Công ty cho thuê xe

  • Tính giá cho thuê từ giá trị xe và các giả định kinh doanh đã cấu hình
Exporters

Doanh nghiệp xuất khẩu xe

  • Xác định giá mua
Dismantlers & Recyclers

Doanh nghiệp tháo dỡ ô tô

  • Ước tính giá bán phụ tùng thu hồi
Auction Resellers

Doanh nghiệp kinh doanh xe đấu giá

  • Xác định giá đặt đấu
  • Xác định giá chào bán đấu giá

So sánh giá trị kỳ vọng
giữa các phương án bán

Bán lẻ tại cửa hàng Bán qua đấu giá Bán phụ tùng đã qua sử dụng
Business Value

Ba giá trị AIVALUE mang lại

01

Đánh giá xe hiệu quả hơn

Ước tính hàng loạt và danh sách đề xuất giúp giảm so sánh lặp lại, ưu tiên xe cần xem xét. Hiệu quả phụ thuộc độ bao phủ dữ liệu, tích hợp và cách vận hành quy trình.

02

Giảm phụ thuộc kinh nghiệm cá nhân

Ước tính thị trường và quy tắc chi phí chung tạo cơ sở trao đổi thống nhất; nhân sự giàu kinh nghiệm đánh giá tình trạng, giả định và ngoại lệ.

03

Xác định giới hạn mua theo lợi nhuận

So sánh doanh thu, chi phí dự kiến của bán lẻ, bán đấu giá và thu hồi phụ tùng. Dùng lợi nhuận mục tiêu để đặt giới hạn mua và cân nhắc từng phương án. Lợi nhuận thực tế phụ thuộc giá mua, chi phí xử lý và giá bán cuối cùng.

Technica còn phát triển theo yêu cầu nghiệp vụ và tích hợp với hệ thống hiện có của bạn.

FAQ

Câu hỏi thường gặp

AIVALUE định giá xe đã qua sử dụng như thế nào?

AIVALUE kết hợp dòng xe, mã kiểu xe, phiên bản, năm sản xuất, số km, điểm kiểm định và hư hại với dữ liệu đấu giá, thị trường xe cũ. Tính đến tháng 10/2026, phạm vi dữ liệu gồm hơn 2 triệu bản ghi trong sáu tháng và hơn 50.000 mô hình dự đoán. Dữ liệu cập nhật hằng ngày, mô hình định giá hằng tháng. Ước tính là cơ sở đánh giá, không bảo đảm giá giao dịch.

Nên hiểu giá ước tính và độ tin cậy thế nào?

Chất lượng phụ thuộc dữ liệu, tình trạng xe, mức phù hợp của mẫu so sánh và biến động thị trường. Chỉ số tin cậy được tính từ mô phỏng, dùng làm tín hiệu để đánh giá; không phải xác suất ước tính đúng hoặc mức bao phủ đã kiểm chứng của khoảng giá. Cần xác nhận phạm vi mô phỏng, kết quả đánh giá theo nhóm xe của bạn.

Muốn sử dụng AIVALUE, nên bắt đầu từ đâu?

Liên hệ để trao đổi về demo và quy trình định giá. Chúng tôi xem xét phạm vi xe, dữ liệu hiện có, quy tắc chi phí, lợi nhuận và nhu cầu tích hợp để thống nhất phạm vi đánh giá, triển khai phù hợp.

Có giới hạn về dòng xe hoặc năm sản xuất không?

Hơn 50.000 mô hình dự đoán không đồng nghĩa 50.000 dòng xe và không chứng minh bao phủ mọi xe. Xe hiếm, xe cũ lâu năm, tình trạng đặc biệt hoặc thiếu dữ liệu thị trường liên quan có thể cần đánh giá thêm. Cần xác nhận phạm vi theo danh mục xe và để người định giá điều chỉnh khi phù hợp.

AIVALUE có hỗ trợ mua xe ngoài đấu giá không?

Có. Hệ thống hỗ trợ mua trực tiếp, thu xe đổi xe và mua qua đấu giá. Ước tính, giới hạn mua sử dụng thông tin xe hiện có và quy tắc đã cấu hình. Cần kiểm tra tình trạng, bổ sung thông tin thiếu trước khi đưa giá mua.

Người định giá có thể chỉnh kết quả không?

Có. Người định giá có thể điều chỉnh thủ công khi dữ liệu thị trường hạn chế, xe hư hại hoặc có điều kiện đặc biệt. Chuyên môn con người bổ sung cho ước tính AI; quyết định mua và đặt giá cuối cùng thuộc đội ngũ phụ trách.

Appraiser Expertise and Market Evidence

Đưa dữ liệu thị trường
vào quyết định định giá.

Chia sẻ nhóm xe, nguồn dữ liệu, quy tắc chi phí và quy trình định giá.
Chúng tôi có thể demo AIVALUE và đánh giá cách ứng dụng kết quả ước tính, quy trình rà soát vào quyết định mua, bán của bạn.

Định giá tự động Giá mua tối đa Xe đề xuất đấu giá Đối chiếu lịch sử mua Định giá thủ công
Download

Nhận tài liệu

Tài liệu bạn sẽ nhận

    Điền biểu mẫu để nhận liên kết tải qua email. Tài liệu hiện chỉ có bản tiếng Nhật.

    Đang tải biểu mẫu…

    Thông tin bạn cung cấp được xử lý theo Chính sách bảo vệ dữ liệu cá nhân.