Phát triển bền vững nền kinh tế dữ liệu Việt Nam

Phát triển bền vững nền kinh tế dữ liệu Việt Nam

0:00 / 0:00
0:00
(ĐTCK) Ông Phạm Hồng Hoàng, Trưởng phòng Phân tích dữ liệu, Khối Thông tin kinh doanh, FiinGroup nhận định: “Công cuộc chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, dữ liệu trở thành nguồn tài nguyên quý giá để phục vụ sự phát triển của nền kinh tế. Mặc dù có một số thế mạnh nhất định, nhưng Việt Nam có thể chuyển mình trở thành một phần trong nền kinh tế dữ liệu toàn cầu hay không còn phụ thuộc rất nhiều vào cách tiếp cận và xử lý các thách thức”.

Dữ liệu đang trở thành một nguồn tài nguyên quý giá và là yếu tố quan trọng tạo ra giá trị kinh tế. Trong nền kinh tế dữ liệu Việt Nam, dữ liệu đóng vai trò như một nguồn tài nguyên cho tương lai. Ông nhận định gì về hiện trạng, cơ hội và thách thức của chuyển đổi số nói chung và nền kinh tế dữ liệu nói riêng ở Việt Nam?

Những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp đã nhận ra giá trị tiềm năng của dữ liệu và bắt đầu đầu tư vào công nghệ và nhân lực để xử lý phân tích dữ liệu. Giai đoạn 2021-2022, các doanh nghiệp đã có sự thay đổi tích cực trong nhận thức, giai đoạn 2023-2025 là giai đoạn tăng tốc, thúc đẩy hoạt động chuyển đổi số. Dữ liệu doanh nghiệp đang phát triển nhanh chóng vượt trội so với dữ liệu người tiêu dùng, gây áp lực cho các doanh nghiệp trong việc quản lý và bảo vệ dữ liệu, ứng dụng dữ liệu để nâng cao hiệu suất và tạo ra lợi nhuận.

Ông Phạm Hồng Hoàng, Trưởng phòng Phân tích dữ liệu, Khối Thông tin kinh doanh, FiinGroup

Ông Phạm Hồng Hoàng, Trưởng phòng Phân tích dữ liệu, Khối Thông tin kinh doanh, FiinGroup

Với lợi thế về nguồn nhân lực trẻ, khả năng tiếp thu công nghệ cao, nền kinh tế dữ liệu Việt Nam có tiềm năng tăng trưởng lớn với quá trình chuyển đổi số ngày càng mạnh mẽ, thu hút đầu tư của các doanh nghiệp nước ngoài vào lĩnh vực dữ liệu, chuyển giao công nghệ và kinh nghiệm. Mặc dù vậy, tỷ lệ doanh nghiệp thực sự sử dụng dữ liệu trong hoạt động kinh doanh tại Việt Nam còn chưa cao. Theo Báo cáo thường niên Chuyển đổi số doanh nghiệp 2022, gần 49% doanh nghiệp tham gia khảo sát chia sẻ đã từng dùng một số giải pháp chuyển đổi số, nhưng hiện không còn sử dụng do giải pháp chưa phù hợp, hoặc không còn nhu cầu. Chỉ 2,2% số doanh nghiệp thực sự làm chủ được công nghệ để phân tích dữ liệu và tự động hóa.

Có nhiều nguyên nhân cho việc này, nhưng kinh nghiệm trong ngành phân tích dữ liệu cho thấy, có những thách thức lớn cần vượt qua để phát triển công nghệ dữ liệu trong doanh nghiệp, bao gồm: Chi phí đầu tư công nghệ dữ liệu còn cao; cơ sở hạ tầng thông tin chưa đáp ứng; nguồn nhân lực dữ liệu còn hạn chế; khó tiếp cận thông tin và giải pháp công nghệ phù hợp; tổ chức quản lý, quy trình nghiệp vụ chưa chuẩn hóa. Bên cạnh đó, hành lang pháp lý về quản lý và bảo mật dữ liệu chưa hoàn thiện, đặc biệt là các chính sách về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cá nhân cũng là một vấn đề ảnh hưởng tới sự phát triển công nghệ dữ liệu trong doanh nghiệp.

Ứng dụng dữ liệu có thể hỗ trợ các lĩnh vực kinh doanh tại Việt Nam phát triển như thế nào?

Trong quá trình phục vụ nhu cầu dịch vụ dữ liệu cho hàng nghìn khách hàng doanh nghiệp của FiinGroup, chúng tôi nhận thấy ứng dụng dữ liệu có thể hỗ trợ nâng cao hiệu suất và tối ưu hóa thời gian và chi phí cho khách hàng trong nhiều lĩnh vực kinh doanh tại Việt Nam. Cụ thể, dữ liệu được phân tích chuyên sâu về doanh nghiệp, tài chính, vĩ mô kết hợp với nền tảng công nghệ sẽ hỗ trợ hoạt động tài chính, thương mại, hợp tác đầu tư... của các doanh nghiệp thuộc nhiều lĩnh vực.

Đối với các tổ chức tài chính, dữ liệu có thể phục vụ hoạt động quản trị rủi ro tín dụng của doanh nghiệp, hỗ trợ phân tích tiềm năng của từng tệp khách hàng, từ đó phát triển các dịch vụ và chính sách tín dụng hay bảo hiểm phù hợp. Cụ thể, dựa trên cơ sở dữ liệu lớn về thị trường và doanh nghiệp kết hợp với các công nghệ và thuật toán học máy (machine learning - ML) có thể xây dựng lên các mô hình chấm điểm như ở FiinGroup, nhờ đó có thêm cơ sở thông tin để dự đoán các xu hướng rủi ro và triển vọng tương lai của doanh nghiệp trước khi ra quyết định đầu tư, hợp tác. Ứng dụng dữ liệu cũng có thể giúp sàng lọc đối tác và đối chuẩn một cách hiệu quả và chính xác dựa trên hồ sơ kinh doanh được phân tích tùy chỉnh. Đồng thời, hỗ trợ cải tiến quy trình dịch vụ, tối ưu hóa chi phí nhân sự, đặc biệt ở các khâu thẩm định, quản lý rủi ro, bán hàng và tiếp thị.

Trong lĩnh vực sản xuất - thương mại và các lĩnh vực tư vấn, dịch vụ khác, dữ liệu sẽ được phân tích để phục vụ quá trình tìm kiếm đối tác hợp tác tiềm năng, hạn chế tối đa rủi ro từ việc đứt gãy chuỗi cung ứng. Đồng thời, dữ liệu hỗ trợ phân tích ngành, phân tích đối thủ cạnh tranh để xây dựng chiến lược phù hợp cũng như phục vụ hoạt động tư vấn nghiên cứu của nội bộ và đối tác.

Phát triển nguồn nhân lực và hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ cũng là yếu tố quan trọng để sử dụng dữ liệu hiệu quả

Phát triển nguồn nhân lực và hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ cũng là yếu tố quan trọng để sử dụng dữ liệu hiệu quả

Theo ông, làm sao để phát triển bền vững nền kinh tế dữ liệu tại Việt Nam. Kinh nghiệm quốc tế về sử dụng dữ liệu có thể áp dụng tại Việt Nam và những lưu ý nếu có?

Để phát triển nền kinh tế dữ liệu bền vững và mạnh mẽ nhằm đáp ứng quá trình chuyển đổi số, Việt Nam cần tập trung vào đầu tư cơ sở hạ tầng dữ liệu và đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao về dữ liệu, đồng thời hoàn thiện hành lang pháp lý và thu hút đầu tư công nghệ vào lĩnh vực này. Bên cạnh đó, cần xây dựng hoàn chỉnh các chính sách và pháp luật về quản lý, khai thác, bảo mật dữ liệu để phù hợp với thông lệ quốc tế như Tuyên ngôn Nhân quyền phổ quát năm 1948 (UDHR) hay Quy định chung về bảo vệ dữ liệu (GDPR) của Ủy ban Châu Âu. Đồng thời, thay đổi nhận thức của các doanh nghiệp về vai trò của dữ liệu, phát triển các sản phẩm dữ liệu và đẩy mạnh ứng dụng dữ liệu trong kinh doanh.

Quá trình hướng tới chuyển đổi số của một doanh nghiệp thông thường cần trải qua 4 giai đoạn: Chuẩn bị (về chiến lược, mục tiêu, tinh thần, nguồn lực, cấu trúc tổng thể…); số hóa tài liệu, quy trình dần theo từng bộ phận; kết nối tổng thể dữ liệu giữa các bộ phận cũng như xuyên suốt quy trình dựa trên dữ liệu; hoàn thiện hệ thống và sáng tạo các sản phẩm dựa trên công nghệ dữ liệu. Thực tế, khi phát triển công nghệ dữ liệu, để thực hiện quá trình trên, FiinGroup đã phải mất đến 15 năm không ngừng sáng tạo đổi mới và hàng chục triệu USD để có thể xây dựng cơ sở dữ liệu có cấu trúc chặt chẽ và khả năng xử lý mỗi ngày hàng chục triệu bản ghi dữ liệu về doanh nghiệp, vĩ mô, tài chính…, cũng như xây dựng các sản phẩm có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu mạnh mẽ, áp dụng những công nghệ 4.0 mới nhất về ML và AI như hiện nay.

Bên cạnh xử lý bằng công nghệ, dữ liệu cũng được phân tích và kiểm chứng bởi đội ngũ chuyên gia mà chúng tôi đào tạo bài bản với kinh nghiệm làm việc cùng nhiều tổ chức tài chính, doanh nghiệp trong và ngoài nước. Các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay với điều kiện tốt sẽ tốn ít thời gian để chuyển đổi hơn, nhưng cũng sẽ cần sự hợp tác của các bên và một quá trình chuẩn bị kỹ càng và đồng bộ từ chiến lược doanh nghiệp, mô hình kinh doanh đến năng lực quản trị.

Trong bối cảnh các doanh nghiệp chưa thể ngay lập tức hoàn thiện cơ sở dữ liệu, hạ tầng, nhân lực để đáp ứng nhu cầu phát triển, sẽ cần sự hợp tác giữa các bên cũng như tham khảo từ kinh nghiệm nền kinh tế dữ liệu thế giới để triển khai các kế hoạch hướng đến chuyển đổi số. Thế giới đã đi trước về ứng dụng nguồn tài nguyên dữ liệu, do đó có khá nhiều kinh nghiệm quốc tế về sử dụng dữ liệu có thể áp dụng tại Việt Nam để hỗ trợ phát triển nền kinh tế. Nhiều nước đã xây dựng chiến lược quốc gia về dữ liệu để tạo ra hướng dẫn và kế hoạch cho việc thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu. Việc xây dựng một chiến lược quốc gia về dữ liệu có thể giúp Việt Nam định hình hướng phát triển dài hạn và tạo cơ hội cho các doanh nghiệp và tổ chức.

Bên cạnh đó, phát triển nguồn nhân lực và hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ cũng là yếu tố quan trọng để sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Việc đầu tư vào hạ tầng dữ liệu, bao gồm lưu trữ, mạng lưới và các công cụ phân tích, giúp đảm bảo rằng dữ liệu có thể được thu thập, lưu trữ và xử lý một cách an toàn, hiệu quả. Để tận dụng tối đa giá trị của dữ liệu, cần đào tạo nguồn nhân lực có kiến thức, kỹ năng về phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu. Điều này có thể được thực hiện thông qua các khóa học và chương trình đào tạo về dữ liệu.

Ngoài ra, cần chú trọng hợp tác công - tư, hợp tác giữa Chính phủ, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu là quan trọng để thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu hiệu quả. Chính phủ có thể tạo ra cơ hội cho doanh nghiệp và tổ chức sử dụng dữ liệu thông qua các chương trình khuyến khích và cơ hội hợp tác. Trong quá trình này, việc tham khảo kinh nghiệm quốc tế về bảo vệ dữ liệu cá nhân và quyền riêng tư là quan trọng để đảm bảo sự an toàn và đáng tin cậy của dữ liệu cá nhân. Việc đảm bảo tuân thủ các quy định này là quan trọng để xây dựng niềm tin của người dùng và đảm bảo rằng dữ liệu được sử dụng một cách hợp pháp. Nghị định 13/2023 mới ban hành đã có những hiệu quả nhất định, song cần thêm những thông tư hướng dẫn để xử lý tốt hơn những “vùng xám” còn tồn tại.

Khi sử dụng dữ liệu, đặc biệt là áp dụng các kinh nghiệm quốc tế vào Việt Nam, cần tập trung vào việc xây dựng một môi trường an toàn, minh bạch và đảm bảo quyền riêng tư. Hợp tác và tuân thủ pháp luật cũng là quan trọng để đảm bảo rằng, Việt Nam có thể sử dụng dữ liệu hiệu quả và bảo vệ quyền lợi của tất cả các bên liên quan. Đầu tiên, cần lưu ý bảo vệ và bảo mật dữ liệu là một ưu tiên quan trọng. Đảm bảo rằng dữ liệu không bị truy cập trái phép hoặc mất mát. Điều này đặc biệt quan trọng khi xử lý dữ liệu cá nhân. Bên cạnh đó, cần đảm bảo quyền riêng tư của cá nhân khi sử dụng dữ liệu.

Việc thông báo cho người dùng về việc thu thập và sử dụng dữ liệu theo đúng quy định cũng quan trọng để đảm bảo sự minh bạch, đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý về bảo mật, quyền riêng tư và sử dụng dữ liệu. Các quy định này có thể thay đổi và cần theo dõi để đảm bảo tuân thủ. Sự hợp tác và đối thoại giữa các doanh nghiệp, Chính phủ và tổ chức nghiên cứu là cần thiết để cùng đưa ra phương án và triển khai nhằm thúc đẩy việc sử dụng dữ liệu hiệu quả. Trong quá trình này cũng phải lưu ý đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm, các quyết định liên quan đến việc sử dụng dữ liệu cần được đưa ra dựa trên phân tích và hiểu biết sâu sắc dữ liệu, trong cơ sở rõ ràng về mặt chính sách và pháp lý.

Tin bài liên quan