Trong tiến trình chuyển đổi số sâu rộng của ngành Tài chính, trí tuệ nhân tạo (AI) đang từng bước vượt qua giai đoạn thử nghiệm để đi vào vận hành thực tiễn. Công nghệ này ngày càng giữ vai trò then chốt trong quản trị tài chính công hiện đại. Tuy vậy, giá trị mà nó mang lại không phụ thuộc trước hết vào thuật toán phức tạp, mà được quyết định bởi độ tin cậy, mức độ chuẩn hóa và tính liên thông của nền tảng dữ liệu.
.jpg)
Cần gỡ nút thắt dữ liệu, kích hoạt trí tuệ nhân tạo trong điều hành tài khóa.
Gỡ điểm nghẽn dữ liệu để mở đường cho AI
Theo ông Nguyễn Phú Bình - Giám đốc Tư vấn Giải pháp (Công ty Cổ phần Công nghệ AILOGY), ngành Tài chính hiện đã sở hữu nhiều hệ thống nghiệp vụ quy mô lớn như eTax, TABMIS, VNACCS và các nền tảng Core Banking. Mỗi hệ thống vận hành hiệu quả trong phạm vi chức năng riêng, xử lý khối lượng dữ liệu lớn và bảo đảm yêu cầu nghiệp vụ chuyên sâu. Tuy nhiên, các hệ thống này phần lớn hoạt động độc lập, thiếu một chuẩn dữ liệu chung để liên thông và chia sẻ thông tin.
Theo các chuyên gia công nghệ, giải pháp không nằm ở việc cài đặt AI trực tiếp vào từng phần mềm nghiệp vụ; hướng tiếp cận phù hợp là xây dựng một lớp dữ liệu trung gian. Lớp này có chức năng thu nhận dữ liệu từ các hệ thống hiện hữu, thực hiện làm sạch, chuẩn hóa và xây dựng mô hình dữ liệu lõi. Trên nền tảng đó, AI có thể phân tích, dự báo, phát hiện bất thường và hỗ trợ ra quyết định mà không làm xáo trộn quy trình vận hành sẵn có.
Sự phân tán và thiếu đồng bộ khiến AI không thể “nhìn thấy” bức tranh tổng thể của một doanh nghiệp, một chuỗi giao dịch hay một dòng tiền xuyên suốt các lĩnh vực thuế, hải quan, kho bạc và ngân hàng. Theo phân tích chuyên môn, đây chính là rào cản lớn nhất trong triển khai AI tại khu vực công. Khi dữ liệu được định nghĩa khác nhau ở từng hệ thống, AI không có nền tảng để tổng hợp, so sánh và phân tích đa chiều.
Một thách thức khác là phần lớn dữ liệu hiện tồn tại dưới dạng phi cấu trúc như bản scan, file văn bản rời rạc hoặc tài liệu lưu trữ truyền thống. AI muốn hoạt động hiệu quả cần dữ liệu có cấu trúc, được chuẩn hóa và gắn ngữ nghĩa rõ ràng. Nếu thiếu quá trình làm sạch, ánh xạ và chuẩn hóa, dữ liệu thô sẽ trở thành điểm nghẽn thay vì nguồn lực chiến lược cho chuyển đổi số.
Mô hình kiến trúc nhiều tầng được khuyến nghị gồm các bước: thu nhận dữ liệu; làm sạch và ánh xạ; xây dựng mô hình dữ liệu lõi; bổ sung lớp ngữ nghĩa; cuối cùng là tầng phân tích, dự báo và phát hiện gian lận. Cách tiếp cận này tạo cầu nối giữa các hệ thống rời rạc và trí tuệ nhân tạo, bảo đảm AI hoạt động trên dữ liệu đã được chuẩn hóa thay vì can thiệp trực tiếp vào hệ thống nghiệp vụ.
Chuẩn hóa dữ liệu, nâng tầm điều hành tài khóa
Trên nền tảng dữ liệu dùng chung và được chuẩn hóa, một hệ sinh thái tài chính thông minh có thể dần hình thành với bốn trụ cột: quản lý nguồn thu và giám sát thị trường; điều hành ngân quỹ, công sản và nợ công; hoạch định vĩ mô gắn với hiệu quả đầu tư; bảo đảm an sinh xã hội và quản trị nội bộ. Khi thông tin được tích hợp theo chuẩn thống nhất, năng lực phân tích liên thông giữa các lĩnh vực sẽ được mở rộng, tạo cơ sở khoa học cho điều hành chính sách tài khóa linh hoạt, chính xác hơn.
Lộ trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo được định hình theo hướng thận trọng nhưng có trọng tâm rõ ràng. Trọng điểm trước hết là làm sạch, chuẩn hóa và nâng cao độ tin cậy của dữ liệu. Trên cơ sở đó, các hệ thống phát hiện bất thường, cảnh báo sớm rủi ro trong quản lý thu - chi, kiểm toán và giám sát thị trường sẽ được triển khai. Khi nền tảng thông tin đủ vững chắc, công nghệ có thể mở rộng sang dự báo, phân tích chính sách và hỗ trợ xây dựng kịch bản điều hành.
Giới chuyên môn cho rằng AI chỉ đóng vai trò công cụ hỗ trợ, không thay thế thẩm quyền quyết định hành chính. Mọi ứng dụng phải bảo đảm nguyên tắc minh bạch, khả năng giải trình và an toàn dữ liệu. Chỉ khi được vận hành trên nền tảng thông tin thống nhất, kiểm soát chặt chẽ và có cơ chế quản trị rõ ràng, AI mới thực sự trở thành lực đẩy chiến lược, nâng cao chất lượng điều hành và tăng cường niềm tin vào hệ thống tài chính công.
Từ việc xây dựng hạ tầng dữ liệu đến vận hành thông minh là quá trình lâu dài, đòi hỏi đổi mới tư duy quản lý và cách tiếp cận công nghệ. Khi dữ liệu được nhìn nhận như tài sản chiến lược và được chuẩn hóa đồng bộ, trí tuệ nhân tạo sẽ góp phần nâng cao năng lực dự báo, quản trị rủi ro theo thời gian thực. Đây chính là nền tảng quan trọng để bảo đảm an ninh tài chính, tăng cường minh bạch và hướng tới hiệu quả bền vững cho nền kinh tế.
Thanh Hằng
