Dữ liệu và AI sẽ định hình hệ sinh thái tài chính số đến năm 2030

Dữ liệu và AI sẽ định hình hệ sinh thái tài chính số đến năm 2030. Ảnh AI minh họa.

Trao đổi với phóng viên Tạp chí Kinh tế - Tài chính, ông Đường Tất Toàn, Giám đốc Công nghệ Khối Chính phủ FPT IS, Tập đoàn FPT đã chia sẻ góc nhìn về những bài toán trọng tâm trong chuyển đổi số ngành Tài chính, từ tích hợp các nguồn dữ liệu, xây dựng kiến trúc dữ liệu thống nhất đến lựa chọn các nghiệp vụ phù hợp để từng bước đưa trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng.

Phóng viên: Từ góc độ công nghệ, ông đánh giá đâu là những bài toán cấp thiết nhất mà chuyển đổi số đang cần giải quyết trong lĩnh vực tài chính hiện nay và đặc biệt trong lĩnh vực kết nối dữ liệu giữa Bộ Tài chính với các bộ, ban, ngành, địa phương?

Ông Đường Tất Toàn: Theo tôi, bài toán cấp thiết nhất trong chuyển đổi số ngành Tài chính hiện nay là triển khai các nhiệm vụ theo Nghị quyết số 57-NQ/TW, cụ thể hóa bằng Nghị quyết số 214/NQ-CP của Chính phủ, trong đó có việc xây dựng và hoàn thiện các cơ sở dữ liệu. Ngành tài chính đã đi đầu trong nhiều lĩnh vực, với các hệ thống và cơ sở dữ liệu quan trọng, nhưng vẫn còn nhiều nguồn dữ liệu cần được tích hợp để tạo thành một hệ thống thống nhất hơn.

Ông Đường Tất Toàn Giám đốc Công nghệ Khối Chính phủ FPT IS, Tập đoàn FPT

Trước mắt, cần tích hợp dữ liệu từ các phân hệ khác nhau của ngành tài chính, trong đó có dữ liệu bảo hiểm, dữ liệu thuế và các nguồn dữ liệu liên quan, qua đó hoàn thiện cơ sở dữ liệu quốc gia về tài chính. Từ nền tảng này, ngành có thể mở rộng để cung cấp các dịch vụ gia tăng, không chỉ phục vụ chuyển đổi số nội bộ mà còn nâng cao chất lượng giải quyết thủ tục hành chính và chất lượng dịch vụ công.

Một bài toán khác là đưa trí tuệ nhân tạo vào ứng dụng. Với những nghiệp vụ có mức độ rủi ro thấp, chúng ta có thể triển khai thử nghiệm sớm. Đối với các nghiệp vụ cốt lõi, AI có thể được đưa vào trong những phạm vi có kiểm soát để đánh giá hiệu quả trước khi mở rộng. Cách tiếp cận này sẽ tạo cơ sở để thúc đẩy ứng dụng AI sâu hơn trong ngành tài chính.

Bên cạnh công nghệ, nguồn lực cũng là yếu tố cần được quan tâm. Để nâng tầm chuyển đổi số và ứng dụng AI, cần triển khai hạ tầng AI tập trung, tích hợp nguồn dữ liệu trong ngành với các bộ, ngành khác và Trung tâm dữ liệu quốc gia. Đồng thời, dữ liệu thuế, hải quan, bảo hiểm, dữ liệu người dân và doanh nghiệp có thể trở thành nguồn lực quan trọng để phát triển kinh tế số, trong đó có lĩnh vực tài chính, ngân hàng.

Phóng viên: Dữ liệu được xem là nền tảng của tài chính số nhưng để dữ liệu thực sự tạo ra giá trị thì phải đảm bảo tính đầy đủ, chính xác, đồng nhất và có khả năng khai thác theo thời gian thực. Vậy theo ông, đâu là những điểm nghẽn lớn nhất và FPT có thể hỗ trợ giải quyết như thế nào?

Ông Đường Tất Toàn: Dữ liệu của ngành Tài chính hiện rất phong phú và đến từ nhiều phân hệ khác nhau. Sau quá trình sắp xếp, hợp nhất các cơ quan, đơn vị, mỗi đơn vị vẫn đang có những hệ thống công nghệ thông tin và cơ sở dữ liệu riêng. Điều này dẫn tới tình trạng dữ liệu còn phân tách, đặt ra yêu cầu phải có một kiến trúc tổng thể để định hướng quá trình tích hợp và khai thác.

Trong quá trình này, FPT đang đồng hành với ngành tài chính trong việc xây dựng khung kiến trúc dữ liệu. Mục tiêu là giúp ngành có một lộ trình tổng thể để tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, đồng thời xây dựng các giải pháp quản trị dữ liệu hiệu quả hơn. Đây là nền tảng để dữ liệu vừa có thể được khai thác tốt, vừa đáp ứng những yêu cầu về quản lý và sử dụng dữ liệu.

FPT cũng cam kết đồng hành về nguồn lực tư vấn, từ xây dựng kiến trúc dữ liệu đến các giải pháp và chính sách quản trị dữ liệu. Yêu cầu đặt ra là dữ liệu phải được khai thác hiệu quả nhưng đồng thời tuân thủ các quy định của pháp luật, qua đó giảm thiểu rủi ro. Điều này càng quan trọng trong bối cảnh AI đang được ứng dụng ngày càng mạnh mẽ.

Về giải pháp công nghệ, FPT có các nền tảng quản lý và xử lý dữ liệu lớn, đặc biệt là những nền tảng có hiệu năng cao phục vụ xử lý dữ liệu cho AI. Bên cạnh đó là các nền tảng và hệ thống có AI có chủ quyền, như AI Factory của FPT, cũng như các giải pháp được triển khai trên trung tâm dữ liệu theo công nghệ điện toán đám mây. Những nền tảng này có thể hỗ trợ quá trình khai thác và xử lý dữ liệu ở quy mô lớn.

Phóng viên: Một thách thức lớn của chuyển đổi số tài chính là phải đồng thời duy trì các hệ thống công nghệ hiện hữu và từng bước xây dựng nền tảng mới. Theo ông, làm thế nào để quá trình chuyển đổi vừa tận dụng được hệ thống dữ liệu và công nghệ hiện có vừa tạo được một kiến trúc mới linh hoạt cho AI và các công nghệ mới?

Ông Đường Tất Toàn: Đây là bài toán luôn được đặt ra đối với tất cả các tổ chức, không riêng ngành Tài chính. Trong quá trình phát triển, mỗi tổ chức đều có những hệ thống được xây dựng ở các thời điểm khác nhau, cùng với các cơ sở dữ liệu được phát triển theo những tiêu chuẩn và chất lượng khác nhau. Vì vậy, quá trình chuyển đổi không thể chỉ đơn giản là thay thế hệ thống cũ bằng một nền tảng mới.

Định hướng ở đây là song song với việc xây dựng các nền tảng công nghệ và cơ sở dữ liệu tập trung, cần có những giải pháp quản lý toàn bộ nguồn dữ liệu hiện hữu. Trước hết phải nắm bắt được chất lượng dữ liệu của từng hệ thống nguồn, từ đó xác định cách thức quản trị và chuyển đổi dữ liệu sang nền tảng mới một cách an toàn, đầy đủ và phù hợp.

Đặc biệt, các tiêu chuẩn dữ liệu phục vụ việc chia sẻ giữa các cơ quan nhà nước đang trở thành yêu cầu bắt buộc. Với kinh nghiệm đồng hành cùng các bộ, ngành và tư vấn về các chuẩn dữ liệu quốc gia, FPT có thể hỗ trợ ngành Tài chính trong quá trình đánh giá, chuẩn hóa, chuyển đổi và tích hợp dữ liệu. Qua đó, hệ thống mới vừa kế thừa được giá trị từ hệ thống hiện hữu, vừa tạo nền tảng linh hoạt cho công nghệ mới.

Phóng viên: Hướng tới năm 2030, theo ông, một hệ sinh thái tài chính số thông minh, an toàn, kết nối và bền vững cần được đo lường bằng những kết quả cụ thể nào đối với cơ quan quản lý, doanh nghiệp và người dân?

Ông Đường Tất Toàn: Nếu nhìn từ góc độ người dân, một yêu cầu quan trọng là người dân có thể nhìn thấy và tiếp cận được những dữ liệu liên quan đến mình. Chẳng hạn, với vai trò người nộp thuế, người dân có thể theo dõi thông tin và nghĩa vụ thuế của mình một cách liên tục. Những thông tin quan trọng cần được truyền tới người dân theo thời gian thực, thay vì chỉ được biết khi phát sinh một tình huống cụ thể.

Đối với doanh nghiệp cũng tương tự. Một trong những gánh nặng lớn hiện nay là thủ tục hành chính. Vì vậy, với những lĩnh vực liên quan trực tiếp đến doanh nghiệp như thuế, bảo hiểm hay hải quan, mục tiêu là cắt giảm đáng kể các thủ tục. Hệ sinh thái số cần được tích hợp sâu hơn giữa doanh nghiệp và hệ thống của ngành tài chính để những công việc mang tính thủ tục được đơn giản hóa.

Khi dữ liệu được kết nối và tích hợp, nhiều nghĩa vụ của người dân, doanh nghiệp đối với Nhà nước có thể được thực hiện tự động hơn. Một ví dụ là khái niệm “thuế nhúng”, trong đó dữ liệu của doanh nghiệp được tích hợp vào hệ thống. Việc kết nối dữ liệu hóa đơn với ngành thuế là một trong những bước đi theo hướng này, giúp việc xác định nghĩa vụ có thể được thực hiện tự động hơn.

Với cơ quan quản lý, vấn đề hiện nay là hệ sinh thái số vẫn còn phân tách, khiến cán bộ phải xử lý nhiều công việc thủ công trong quá trình phục vụ người dân và doanh nghiệp. Việc hoàn thiện cơ sở dữ liệu, kết hợp với AI và các công nghệ mới, có thể hỗ trợ tự động hóa xử lý dữ liệu và quy trình nghiệp vụ, qua đó giảm gánh nặng cho cán bộ.

Không chỉ hỗ trợ xử lý nghiệp vụ, dữ liệu và AI còn có thể hỗ trợ công tác quản lý, xây dựng chính sách, chỉ đạo và điều hành. Khi dữ liệu được kết nối đầy đủ, công nghệ có thể hỗ trợ tự động hóa quy trình, đưa ra các khuyến nghị và đề xuất chính sách. Đó là bức tranh về hệ sinh thái tài chính số mà ngành Tài chính có thể hướng tới vào năm 2030.

Phóng viên: Trân trọng cảm ơn những chia sẻ của ông!