Đây là nhận định chung được các diễn giả thống nhất đưa ra tại Diễn đàn Công nghệ Logistics 2026 (VALOMA LogTech Forum 2026) với chủ đề: “AI định hình tương lai Logistics” do Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA) tổ chức vào ngày 9/5/2026 tại Hà Nội.
Diễn đàn có sự tham gia của hơn 300 đại biểu là đại diện cơ quan quản lý nhà nước, doanh nghiệp logistics, doanh nghiệp công nghệ, chuyên gia, giảng viên và sinh viên trong lĩnh vực logistics - chuỗi cung ứng. Diễn đàn hướng tới mục tiêu thúc đẩy ứng dụng công nghệ, tăng cường chuyển đổi số và kết nối hiệu quả giữa doanh nghiệp với nhà trường, góp phần thúc đẩy quá trình chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ trong ngành kinh tế huyết mạch hết sức quan trọng này.
AI sẽ tái định ngành logistics
Phát biểu khai mạc Diễn đàn, PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA) nhấn mạnh rằng trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành yếu tố cốt lõi định hình tương lai ngành logistics.
PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương cho biết trong xu thế chung ngành logistics Việt Nam đang chuyển từ giai đoạn tăng trưởng nhanh sang cạnh tranh khắt khe hơn, yêu cầu về tối ưu vận hành, nâng cao độ chính xác và phát triển bền vững ngày càng trở nên cấp thiết. Đặc biệt sự bùng nổ của thương mại điện tử cùng áp lực giao hàng nhanh, đúng hẹn với chi phí tối ưu đang thúc đẩy doanh nghiệp logistics phải thay đổi mạnh mẽ, chuyển từ mô hình vận hành truyền thống sang ứng dụng công nghệ và dữ liệu.
PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA) phát biểu khai mạc Diễn đàn Công nghệ Logistics 2026 (VALOMA LogTech Forum 2026) “AI định hình tương lai Logistics”.
“Bên cạnh vai trò là ngành ”hậu cần“, thì ngày nay logistics đã trở thành một lĩnh vực dịch vụ nền tảng, giữ vai trò huyết mạch của nền kinh tế số, kinh tế xanh và thương mại toàn cầu. Trong bối cảnh đó, AI đang nổi lên như một công nghệ mang tính đột phá, có khả năng tạo ra những thay đổi sâu rộng nhất đối với ngành logistics trong giai đoạn tới”, PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương nhấn mạnh.
Theo đó, AI không còn là khái niệm của tương lai. AI đang hiện diện từng ngày trong hoạt động logistics như từ tối ưu hóa lộ trình vận tải, dự báo nhu cầu hàng hóa, quản lý kho bãi thông minh, tự động hóa cảng biển, tối ưu container, giảm phát thải carbon, cho đến phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng theo thời gian thực. Trên thế giới, AI đang giúp nhiều doanh nghiệp logistics cắt giảm đáng kể chi phí vận hành, rút ngắn thời gian giao hàng và nâng cao khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng trước các biến động toàn cầu.
Theo số liệu thống kê tổng hợp của VALOMA, tại Việt Nam, ngành logistics đang duy trì tốc độ tăng trưởng từ 14 -16% mỗi năm, thuộc nhóm tăng trưởng cao của thế giới. Logistics số đang dần trở thành động lực mới cho tăng trưởng kinh tế và nâng cao năng lực cạnh tranh quốc gia. Tuy nhiên, theo PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương, phải thừa nhận thực tế là phần lớn doanh nghiệp logistics Việt Nam hiện mới chỉ dừng ở mức số hóa quy trình cơ bản; số doanh nghiệp thực sự ứng dụng AI một cách bài bản trong phân tích dữ liệu, dự báo hay ra quyết định còn rất khiêm tốn.
“Vì vậy khoảng cách giữa tiềm năng và thực tế triển khai AI trong logistics vẫn còn lớn. Những khó khăn hiện nay không chỉ nằm ở công nghệ, mà còn ở: chất lượng dữ liệu, tính kết nối của hệ thống, năng lực nhân lực, hạ tầng logistics, khả năng đầu tư của doanh nghiệp, và đặc biệt là tư duy chuyển đổi. Chính vì vậy, chủ đề ”AI định hình tương lai Logistics“ của Diễn đàn năm nay không chỉ là một khẩu hiệu công nghệ, mà là một yêu cầu cấp thiết đối với sự phát triển của ngành logistics Việt Nam trong giai đoạn mới”, Chủ tịch VALOMA khẳng định.
Ông cũng lưu ý tương lai của ngành logistics sẽ không chỉ được quyết định bởi quy mô kho bãi hay số lượng phương tiện vận tải, mà sẽ được quyết định bởi: dữ liệu, công nghệ, trí tuệ nhân tạo, và chất lượng nguồn nhân lực. Bởi AI sẽ không thay thế con người trong ngành logistics, nhưng những doanh nghiệp biết ứng dụng AI hiệu quả sẽ thay thế những doanh nghiệp chậm đổi mới. Đó là thách thức, nhưng đồng thời cũng là cơ hội rất lớn để logistics Việt Nam bứt phá.
3 bước đi chiến lược ứng dụng AI hiệu quả cho doanh nghiệp logistics
Nhìn một cách tổng quan, PGS, TS. Nguyễn Bình Minh, Viện trưởng Viện Công nghệ và Kinh tế số, Đại học Bách khoa Hà Nội đặc biệt nhấn mạnh đối với một lĩnh vực huyết mạch với đặc thù thiết yếu đóng vai trò hậu cần của toàn bộ nền kinh tế như logistics, trong điều kiện áp lực chuyển đổi ngày càng khốc liệt theo hướng dịch chuyển từ trạng thái “nên làm” sang “phải làm” để tồn tại, thì AI không chỉ còn là lựa chọn để tham khảo nên hay không nên áp dụng mà đã trở thành hạ tầng cạnh tranh cốt lõi của ngành logistics.
Các diễn giả trình bày tại Diễn đàn
Theo PGS, TS. Nguyễn Bình Minh, số liệu thống kê của các tổ chức ngày càng chứng minh rõ xu thế này. Theo đó, khảo sát của Deloitte chỉ ra rằng trong vòng 5 năm tới, tỷ lệ tổ chức chuỗi cung ứng ứng dụng hoặc chuẩn bị ứng dụng AI dự kiến tăng từ 28% lên 82%. Đáng chú ý, phần lớn lãnh đạo các doanh nghiệp với tỷ lệ 71% nhận định nếu không kịp áp dụng AI, hoạt động doanh nghiệp có nguy cơ bị gián đoạn, ảnh hưởng trực tiếp đến sản xuất kinh doanh. Trong khi đó nghiên cứu tổng hợp của McKinsey cũng khẳng định AI có thể giúp tối ưu 15% chi phí logistics, giảm 35% hàng tồn kho và nâng cao 65% mức độ dịch vụ.
Tại Việt Nam, PGS, TS Nguyễn Bình Minh cho biết mục tiêu đặt ra của ngành logistics là đến năm 2035, 100% doanh nghiệp dịch vụ logistics ứng dụng chuyển đổi số, đưa tỷ trọng chi phí logistics trên GDP xuống còn khoảng 10-12%. Đây là mục tiêu khá tham vọng trong điều kiện hạ tầng công nghệ của phần lớn doanh nghiệp logistics tại Việt Nam còn hạn chế như hiện nay. Do đó, để việc ứng dụng AI phát huy hiệu quả, các doanh nghiệp cần tập trung củng cố đầu tư tạo lập nền tảng dữ liệu và xây dựng một lộ trình triển khai phù hợp.
Ông gợi ý 3 bước đi chiến lược mà các doanh nghiệp logistics cần tập trung để ứng dụng AI hiệu quả từ giai đoạn ban đầu. Theo đó, trước hết là đẩy mạnh số hóa và chuẩn hóa dữ liệu; tiếp đó, ưu tiên các bài toán quy mô nhỏ nhưng đo lường được hiệu quả thông qua KPI trong khoảng 90 ngày; tiếp theo, triển khai xây dựng cơ chế quản trị rủi ro liên quan đến bảo mật, đạo đức, trách nhiệm và quy trình phê duyệt.
“Điểm chạm” thực tiễn để thúc đẩy ứng dụng AI trong ngành logistics
Cũng tại Diễn đàn, các chuyên gia hàng đầu và đại diện các doanh nghiệp trong ngành đã trao đổi, chia sẻ cụ thể về những thách thức cũng như những “điểm chạm” tới hạn để thúc đẩy đột phá ứng dụng AI trong vận hành, hoạt động thực tiễn của doanh nghiệp.
Ông Trần Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Xuất nhập khẩu (Bộ Công Thương), Chủ tịch danh dự Hiệp hội VALOMA và các Diễn giả chia sẻ tại Phiên thảo luận trong khuôn khổ Diễn đàn.
Ông Trần Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Xuất nhập khẩu (Bộ Công Thương), Chủ tịch danh dự Hiệp hội VALOMA cho biết, nhiều doanh nghiệp logistics Việt Nam đã bắt đầu ứng dụng AI vào tối ưu lộ trình giao hàng, quản lý kho bãi bằng thị giác máy tính và tự động hóa quy trình. Tuy nhiên, khoảng cách giữa kỳ vọng công nghệ và khả năng triển khai thực tế vẫn là thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp. Trong bối cảnh đó, VALOMA LogTech Forum 2026 được kỳ vọng là một “điểm chạm” quan trọng để các nhà quản lý, chuyên gia và doanh nghiệp cùng trao đổi, phân tích những vấn đề thực tiễn, từ đó tìm ra hướng đi phù hợp cho ngành logistics Việt Nam trong kỷ nguyên AI.
Ông Ngô Ngọc Hà, đại diện kinh doanh khu vực châu Á Thái Bình Dương của Samsung SDS cho biết AI đã được đưa vào mảng logistics như một yếu tố bắt buộc trong các khâu vận hành của doanh nghiệp này. Theo đó, AI được ứng dụng sâu vào việc tự động hóa quy trình lặp lại, cập nhật tồn kho và trạng thái đơn hàng theo thời gian thực, đến phân tích dữ liệu dự báo rủi ro chuỗi cung ứng. Như vậy, không chỉ là vận hành dây chuyền logistics một cách đơn thuần, doanh nghiệp đã ứng dụng AI theo hướng tự động hóa rất sâu trong hoạt động hằng ngày để dự báo rủi ro, tối ưu vận hành và nâng cao hiệu suất ra quyết định.
Cùng với các tập đoàn nước ngoài lớn đã đẩy mạnh ứng dụng AI trong lĩnh vực hậu cần, nhiều doanh nghiệp logistics tại Việt Nam cũng bắt đầu ứng dụng công nghệ AI trong quản lý kho bãi, tự động cảnh báo rủi ro vận hành và xử lý chứng từ. Nhấn mạnh đến vai trò đặc biệt quan trọng của dòng chảy dữ liệu bên cạnh dòng chảy hàng hóa trong lĩnh vực này, ông Nguyễn Anh Dũng, đại diện cho J&T Express Việt Nam là doanh nghiệp logistics trong lĩnh vực chuyển phát, cho rằng AI đã trở thành công cụ giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh hơn, tối ưu hóa hiệu quả và giảm tỷ lệ rủi ro, sai sót.
Từ chính thành công của doanh nghiệp trong việc ứng dụng AI trong mô hình vận hành để giải quyết tối ưu bài toán cốt lõi của ngành chuyển phát là làm thế nào để xử lý hàng triệu đơn hàng mỗi ngày với tốc độ cao nhưng vẫn đảm bảo độ chính xác, ông Dũng cho rằng việc nhận diện và đánh giá đúng vai trò của AI để sử dụng một cách phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp vượt lên việc vận hành một cách thủ công và dựa trên kinh nghiệm, mà chuyển sang một cấp độ cao hơn khi quy mô thị trường đã bùng nổ phát triển ngày càng lớn.
Trang chủTổng hợp thị trườngThị trường HSXThị trường HNXThị trường UPCOMTin tức mới nhấtTin tức phổ biếnTin tức chứng khoánTin tức tài chính & ngân hàngTin tức bất động sảnTin tức kinh tế vĩ môTin tức doanh nghiệpTin tức thế giớiTin tức từ cộng độngWatchlistPortfolioPhân tích kỹ thuậtBảng giáCổ phiếu A-ZLọc cổ phiếuPhái sinh & Chứng quyềnCảnh báoTổng hợp thống kê thị trườngCổ phiếu trọng yếuCập nhật kết quả kinh doanhBáo cáo & DownloadTổng hợp báo cáo phân tích quýVNINDEXVN30VNXALLSHAREHNXINDEXHNX30UPINDEXPXMSBSINGVPSLSSNSHHVGBLFSJMFCSNGCKHXIMPSSINAVPSCVSGVNZPGTSHSAAMEMENBEMTXACMMRFIRCCCSISGHCML14ITSTKGNCSTVWDASHHNCMPFTSCKDVIBVGVDTTNCGFUEMAV30VC7BWEBIDTN1NHVTNVCDGPDCMBGC4GKCESBMBSQSTHBMNLMCCOMICTDVWCBIBMCLCDPGIDNCICITCMTANBVLDDBMSRITATTCKDMJVCVTOCARPMGVCFVJCVBHPHHFRMVOCPLEALCDXLFIDMNBTCKVSEVCETDPCTDTHBIDITTSDGTTHTDLDSD4DBCUCTEMGSRALIXHSGSCLPVDAPFBHHGDWNLSDACCEGTFCBGWHLRPTSABINSLG36PX1UPHPANBMJHEJL61HHBTSJILBBGEVMGVTSNHPCFMLECPGCTVNTLDTIPNACVNMNQNNEDMDGSGDSDBSAMS72VSIHJCTBTDATDFCDSNIPAVTMBCOSCGACSTLGBMSVTQCHPNSGFUETCC50BLNPVVFOXPGDHFCBCRCIDCTBVE9VQCNFCPOTC32SNCPWAUDJVE1SCRCKVHAGUDCICNTV1CIANVPIDVHTTSDCVFSTPCV21BBCBVGSDKVIEASAATAKSBSPBVTRAMCVIDPVELNCRALSFIDHGPGSACBPCMHLASJGDLMSZBOGCBMDVSFL43PVMAG1VNTVGSCH5NTLRCDSD8QNUCTICSMC22AGMNABBKGSIDSIVBCAABSHQCBSGUPCMACASTTSGVMDVTGATBGMDTIENTBNLGVVNBSTNVTCAPDPPHPOVCBL62SCIFOCVTDGTDUPSIDPSGHKHSMLSVTVPLPTH1NTTPLOVTLPSWHNBPRTDHMMSTNBWWTCFBADSDCCPLCMQNCPMSNETQNPVXPHARXMCHBSAPTGASPSBAMVTLITNPFUEKIVNDHJSBSRDC2VDLL44ACGSDGSPCL10KKCCENVCICPITNTHAVSMNOPCVETTIDCT6DP1MLCMECVDTTR1POSVLCRGGSTTVPGBMGBBHAMPPWSLAICPAHVATBXMCPQPHPJSDCVCMDTAWLCSCNGIJCVPXMDFDNMDRGHT1PPPPFLMQBTIGICCABRKHGRYGL45MTVACEDADDHAANTRBCTCXF88YBMDTHCGVADSBRSVMTV12GILNDTDCHSEBDZMSCOHMDBWAMBNLDPPMPSD1SVIASGTMXTABEINGERABWHPIKMTMCDXLVL18THDHFXVTXTDGTL4BNALCCSRBPTMBVHTQWDNPNHAGKMRTBDTCCLXTA3SAVDLRVTBPVLTPPHDOABTVRCA32NOSKBCHVHSPICI5DSVMDAFDCLBCCC4DIHUNIGNDCSCLDWBXHTBHPICVMSCCRGLWLGCDTEWSSSBVBIGSASCADNDFPDBVNPHPPHEVDCMPTTVLSAIGBTHVC9GTTTVBHMCDC1MTAHLOSJSC12HADELCDDMGTASRFEVSTINHRCGMATYANVBRATSJFDRCVRGAMESHATCJCPCHNRFIRGICDNLVC1LAWSTGFUESSVFLVUAMEFILSNNTVGLVC3ADGFICTDFX26DCLVDPHD6PTLAPSONEPECPDRCMSTV2PIDVNEPGVVMCMIEAAVS27MQNBHKTMCPISVIRVEOFMEDCK8PNGLCGITCSVTFCNOCBVGPTLTTW3PHNGEGCMWQNWBRCDMNHAHSB1AFXVXBTALPVBS96TRADVCLM8PASHPDSBBQBSDTKHGTACVHECHSINHHVCWVPWNTFSSHVDGTA6NEMHTPDTVICFTC6DTDHUTBHACKGPNTMIMPTDTCHVHMVCPAMSHEMHCCUSDSTLVIFCTTHNGONWM10YTCGSMBVBSTDVFCDCGFHSSJDTCLHSLTS3BIOAGRVTJUTTCMCFUCVREITPSLBMKSGOVECBDWVHLKPFTNHAAHBTTTEDAVFCNCSTKHUGTBWVNIPPHHTMTNWHPAOCHSMTAGEV11ARMLPBPTIHDPGSPGTSSD7CBSMTPDPHPETVFRHGWTVSSRTSTSBQBVITRDPBBMAASSHGHATTPBMWGIVSVXTCAGDAGPSGHDABSCTKAHKBSD3FITXMPAGPCLGHNMMTLSSNHMSVPCL12HLBMCHSSCTTAVCGTNGCT3NAGVLPVESAFAICGHCGCFPTBXDCDQCPNJTBDPVCFT1PGBBWSVIGHIIVHCPC1PNPTTTVCSFUESSV30BCVPPTVPITVTAGFDMSDNWHTEMKPLQNLKWHTIVSCCMVD2DPCCDTPGVRHDGVPRPXLTV3QCCPPYPCGVE8VTIVAFHSAPDNSNZADCDNHDCTSEDHAIVESTV6SQCHHRSCJSDAHUBBIIDGCVTECTCHBHDNDCE1ACLMHCNKGKLFKDCNVLBBTFRTAAAVAVDPGHSMPENCTXFMCARTPLATOPCDPETFTOSSZECTGVEFIFSTTLCMMHPGCFVND2SJCCLLSJECVNTQNHBCLG9APLTMBBMFSDXVMAPSPPPSMMLCTNIN4PCTPMWSVCGABBHISBDKTTMNDHPMPVOSJ1S12KHDLBEAVGGGGDBMNDCTNAHHPDHDSPHPVRIBDNCTCDCC21DNNSGIDP2LUTCTSBDBDXVVGGEBSCMNVBCAATDSEPLCAVCHLTTCITRSOILDDVMSBCTFLHCLBMSSMBVNTDBSBAMTGKIPBTDVPACDNBTNDCSPVGCNATB8VTCPSIMTCDXGDKCNDND11BOTNHTAGXDBTCDOL40VE4VCTVKCPBTHNIDVMSTBHMGGDAFUCTVGF3TRVCDHXPHCCCDKGPTOCMGHNABSAKLMDDGDVPSHCNHCSKGFBCHU4BPCALVHHCHRTHSPSZCKTLDMCDXPMTHTNSHBDTTNVHEPSEFCCKSSVGIFTIMELKSFX77GH3WSBTCWEVFCLWUXCPTXMTBBHCBKCSD2LIGCATSKHSMADBDPNDKDHQSTVBTMSNKSQSPMHDCPEGBCGDFFSBGPVPVC6HAPDANVKPBDGMESDNTMCOPBCBCMB82CCVCMFBAFKCBTVHS99SDYLSGMCGHAFSHNTDTVWSPATCETNAPNAWBSHFUEVFVNDTVCTCBHPBLDGHNFDOPVGRSHPBT1BABVIXEICSIIRCLIDCGMHSVNPCHDKWKHPTBRPROHASNDPPXAHCTTD6NT2HTVVHHDCFDHPCQTBHNEFICSIMVBILCVNRVICVNYVLFQNTC92ODESSGHNDGLCPSNCDRSTPVNFX20VGTTVMPIVCSVPGNVSNPTHAMDDHBBSDMPCPHCDC4DVGDPCEPCFUESSV50PHPBTSTGPDPRSEAVNBSDJSEPVSTPPISPDLPTNNCPXTDIDHTNPRCTELTEGUMCVHGVINHANTRCFGLDS3FUEKIV30ORSNTCPJCVSAECOSWCPSDHKTHDSMGRGDTCTWQTPHHGDSGNTWTTDTPHQTCHLCSMBHDBHCDE29DOCKWADVTPVITT6DPMTIXSP2DSCYEGHLDHIGTTPDAEVTAVE3VPHTMPTISAPGHHSKHLNJCKSDSGTHGMST8GLTDUSLLMQSPDLGSVGPOBLASSBTVNHDWCTA9MGCPQNCYCCEOFUEMAVNDDL1SHEPXSBHPHU6CHCCLHPHRPVAHSVNSSNQBVIWNDXHAXTGGNUEADPMFSDRLCPHSBRMCMHDWCRCGCBMIGFRCIMEQHDBSPNBCSVHHFBHIOSAPPTEACCDTIHTLEIBKMRDDNIDJFUEKIVFSHEPLICITQDIGCAVDWSCKACREXDHCLIHHVDHTDNECNNVCKPLXQNSPPCNSTPTNMICDGWVFGINNMASD17SSFTCOL35DTGCTAHC1DRIVNAVBGCRVMHLSFCCHSSCDFUCTVGF5NO1BCBC47LM3LAFSTWCCLCJCSHBNRCATGWCSBFCPAPSDNSCCTDMTVPSKNVHFSGBTBHVNHLYS55KSHSTCDM7SAFBTPNAFPXCTCDVPBRGCTDNHTGFUEDCMIDMVCKSVBMVSACPVYNASSDVKTSKOSBCPVNDTCTVREPMCVC2SD5PVTSDPTSCSDUFSOVCMVC5TTFDTLDTAVNSTRTTTZVSMHU1TMTTHWPV2DTBBBSBICVNCPEQMCCPMTMZGVTZBQPPMBTDSBLTPMJTNBDP3DSTFTMTBCBCCMBTHMHBHGBLILMIEVEHOTITDTHULO5VCXFUCTVGF4MCFCC1PAICMTTVDHPTEVGVOSTDCKSTTKCTETCCTDHNAPISZGIHKXHCPIAUSCSRCLMHBLWASMNTHHPXKVCCCIPRELGLMDCVVSCLCVTPISHPNCMSHCQNVE2BMPHVXSDTTLHYBCV15BAXCABCLMGEEPTVDPSH11PTPHCIBNWSD9PCEVLGHMRFCMUICE12QHWTHMLTGMPTVIHVHDKLBTPSDAHBEDSHITVANBPHPHASPTHSDVNE1VFVN30QCGTSBDSPMKVTSAREEHPWGMXNBTTSDCTRVSHTMGVIPXMDGEXTTHVPDCIIHTCCVTHCBNXTSLSHNPBELTMSVCRSC5SBHTHPAPPBMISDDVTHNBBEMSIBCSBLTOTFUETPVNDPDVVLBSFNCMXC69FLCFUEVN100UDLSIPPITTUGTOWKACSMCTKUNTPAPHMVNSHXTS4MTSTHNTARVEASGRDCRCMKHC3DDHTLPHDMSGCS4AHRBTTGHD8TNCRCCBTUHESCX8LTCTVGTTEGMCDSHDXSFHNVBBCTPMBBHOMPBPDRHNQTECIBSIHWSVCANSCFUEBFVNDCNTHVTVLAVDSKHWTXMTNIBT6THGMBSPOMVTKABBVNXSSBTTBNAUICGLGMTNMVIMABCSLDDHCSFGPOVVABBTBMGGLM7PVHSGNSGPSKVFPTVMKCIPBTVPXIBCEMH3BVSPCFTV4BDTSABTSTLHGSGBTDWATSCANMA1DLTNDWSIGKTWSD6NS2BCFAGGVDBBRRSZLBSLBTWEPHCSTTJCTMWAPCKTCVLWTDHVGCHACKGMPTCILAMPYPOWPSHISTEGLS74PHSPVXDNAPVSCCAUEMVW3PTGPCNVPLJOSHU3CCMFUEIP100VNGHIDSVDSCYTCRNWTVNLVCCHLSSGSGVTPACSALBALFUEABVNDCIGBTGEIDL63SCSANVALTGELHD2CMIFUEFCV50G20GPCDICHAMSPVVDNPJTINCPPERICNasdaq 100FTSE 100Hang Seng FuturesKOSPI 200 FuturesKOSPIShanghaiS&P 500US Dollar IndexCAC 40Dow 30DAXNikkei 225Hang SengVinFastDAX FuturesNasdaqFTSE 100 FuturesChina A50 FuturesS&P 500 FuturesCAC 40 FuturesNikkei 225 FuturesDow 30 FuturesNasdaq FuturesChina A5041I2G6000VN100F2M41I1G5000VN30F1M41I2G9000VN100F1Q41I1G9000VN30F1Q41I2G5000VN100F1M41I1GC000VN30F2Q41I2GC000VN100F2Q41I1G6000VN30F2MCACB2602CHDB2510CVHM2607CVIB2504CVHM2516CLPB2602CHPG2601CMSN2519CVIB2601CFPT2602CTCB2603CVHM2602CVNM2605CMWG2511CHDB2508CHPG2603CVNM2602CVHM2525CTCB2604CVPB2521CVPB2527CFPT2603CVJC2506CHPG2518CACB2518CMSN2609CVRE2516CSTB2519CHPG2529CLPB2601CHPG2536CHPG2534CVPB2606CHPG2602CSHB2515CVPB2526CTPB2503CTCB2606CVIC2517CTCB2517CMWG2526CVIC2601CMWG2604CFPT2533CHPG2525CTPB2506CHPG2604CMWG2528CFPT2529CMBB2603CVNM2601CMBB2608CFPT2524CTPB2602CSTB2607CVPB2528CVHM2512CVHM2524CTCB2507CHPG2532CVIB2602CFPT2520CVPB2604CVRE2520CFPT2606CVPB2605CSHB2603CHPG2541CMWG2605CVPB2530CVPB2516CTCB2520CVIB2514CSHB2604CSTB2530CHPG2605CMBB2607CVPB2601CMSN2606CVRE2525CVNM2515CVJC2507CSTB2605CVRE2527CACB2510CVHM2603CTCB2524CVIC2516CSTB2537CMWG2608CMWG2518CVPB2513CSTB2521CACB2515CHPG2610CTCB2522CHPG2612CHDB2602CHPG2540CACB2605CTPB2510CVNM2521CMBB2523CHPG2542CLPB2509CVNM2520CMSN2516CFPT2604CVPB2602CHPG2607CSTB2538CHPG2539CLPB2503CVRE2601CVRE2521CMBB2524CVHM2522CHPG2530CMSN2520CSTB2606CMWG2522CVPB2531CVPB2607CHPG2609CSTB2533CMWG2602CSTB2602CHPG2523CMBB2606CFPT2609CMWG2606CMWG2527CSTB2532CVRE2519CFPT2518CVNM2524CVRE2526CVHM2609CVHM2521CMWG2519CMWG2524CSTB2536CACB2603CSHB2602CTCB2601CSTB2601CMWG2610CVHM2605CVRE2603CTCB2605CLPB2510CVIC2515CMSN2601CVHM2519CHDB2509CTPB2605CSHB2514CSHB2605CACB2514CSTB2524CVRE2524CMWG2607CACB2517CVIC2513CSTB2527CMSN2605CMSN2521CSSB2602CMBB2604CSTB2604CSTB2525CFPT2531CTCB2512CVIB2604CVIB2512CFPT2608CVIB2513CHPG2538CTCB2521CVHM2608CMWG2515CMBB2602CVPB2524CVHM2601CVNM2523CHPG2608CVHM2523CMBB2609CVHM2606CFPT2528CMBB2522CMBB2605CVPB2533CVHM2604CMSN2603CHPG2606CFPT2532CACB2601CSTB2535CVHM2520CHPG2524CFPT2513CMSN2512CDGC2601CMBB2511CVPB2532CFPT2605CFPT2517CFPT2526CVPB2608CFPT2521CACB2606CFPT2601CMSN2607CMWG2609CVIC2514CVPB2603CMSN2602CVRE2512CMBB2601CACB2511CVRE2522CMWG2601CVRE2602CSSB2509CVNM2522CHPG2611CMSN2523CMWG2517CACB2604CACB2516CTCB2523CDGC2501CVJC2601CVIB2508CMBB2520CVNM2604CVNM2511CVPB2522CTPB2604CFPT2607CHPG2531CVNM2603CSSB2601CMWG2603CSHB2601CMBB2521CTPB2601CVIB2603CMWG2525CMBB2516CMSN2608CTPB2511CMBB2517CMSN2604CFPT2610CMSN2522CSTB2603CMWG2516CHDB2601CSTB2515CFPT2534CTPB2603CTCB2602