Dữ liệu sạch mở đường cho doanh nghiệp số

Đây là chia sẻ của TS Trần Quý, Viện trưởng Viện Phát triển Kinh tế số Việt Nam với Diễn đàn Doanh nghiệp.

Trong nền kinh tế số, một doanh nghiệp đang hoạt động nhưng dữ liệu trên hệ thống lại thể hiện sai trạng thái có thể gây ra những hệ quả gì về pháp lý, giao dịch và khả năng tiếp cận các dịch vụ công, thưa ông?

Trong nền kinh tế số, trạng thái pháp lý của doanh nghiệp trên hệ thống dữ liệu ngày càng giống một “định danh vận hành”. Khi dữ liệu ghi nhận sai – chẳng hạn doanh nghiệp thực tế vẫn hoạt động nhưng hệ thống thể hiện không hoạt động tại địa chỉ đăng ký, đang ngừng hoạt động hoặc chưa hoàn tất một thủ tục thuế – hệ quả có thể lan sang nhiều quy trình khác.

Thứ nhất là rủi ro pháp lý và tuân thủ. Cơ quan quản lý, đối tác hoặc tổ chức trung gian có thể dựa vào trạng thái đang hiển thị để yêu cầu xác minh bổ sung, tạm dừng xử lý hồ sơ hoặc áp dụng quy trình kiểm tra chặt hơn. Doanh nghiệp vì thế phải tốn thời gian chứng minh một thực tế mà lẽ ra hệ thống đã phải phản ánh đúng.

Thứ hai là chi phí giao dịch. Ngân hàng, đối tác mua bán, nền tảng thương mại, đơn vị cung cấp dịch vụ số thường thực hiện bước nhận biết khách hàng và thẩm định tình trạng pháp lý. Dữ liệu bất nhất có thể làm kéo dài thời gian mở tài khoản, cấp tín dụng, ký hợp đồng, thanh toán, sử dụng hóa đơn điện tử hoặc tham gia chuỗi cung ứng. Không nên hiểu rằng một sai lệch dữ liệu tự động dẫn đến bị từ chối giao dịch; tác động phổ biến hơn là tăng mức độ kiểm tra, thời gian xử lý và chi phí tuân thủ.

Thứ ba là khả năng tiếp cận dịch vụ công. Khi các cơ sở dữ liệu được liên thông, một lỗi ở dữ liệu gốc có thể được tái sử dụng ở nhiều thủ tục, tạo ra hiệu ứng “sai một điểm, vướng nhiều nơi”.

Vì vậy, chất lượng dữ liệu phải được nhìn như một phần của bảo đảm quyền và lợi ích hợp pháp của doanh nghiệp. Theo tôi, yêu cầu quan trọng là phải có cơ chế phát hiện sai lệch sớm, kênh yêu cầu sửa dữ liệu rõ ràng, thời hạn xử lý minh bạch và lịch sử thay đổi có thể truy vết. Quản trị dữ liệu tốt giúp giảm tranh chấp, giảm chi phí xác minh và củng cố niềm tin trong giao dịch số.

Theo ông, có nên coi “dữ liệu sạch” là một loại hạ tầng kinh doanh, bởi dữ liệu sai có thể khiến doanh nghiệp gặp khó khi giải thể, khôi phục hoạt động, vay vốn, giao dịch hoặc thực hiện thủ tục hành chính?

Ở góc độ quản trị số, có cơ sở để xem dữ liệu doanh nghiệp chính xác và có thể xác minh là một lớp của hạ tầng kinh doanh số. Hạ tầng ở đây không phải đường sá hay máy chủ, mà là nền tảng thông tin giúp các chủ thể biết “doanh nghiệp này là ai, đang ở trạng thái nào, ai có thẩm quyền đại diện và thông tin nào là dữ liệu gốc”.

Một lớp hạ tầng dữ liệu tốt cần ít nhất năm thuộc tính: chính xác, đồng nhất, cập nhật kịp thời, có nguồn chịu trách nhiệm và có khả năng truy vết. Khi các thuộc tính này được bảo đảm, doanh nghiệp có thể giảm đáng kể thời gian xác minh trong giao dịch, thủ tục hành chính và quan hệ với ngân hàng, nhà đầu tư, khách hàng hoặc nhà cung cấp.

Ngược lại, dữ liệu sai có thể tạo ra “chi phí vô hình”: hồ sơ bị trả lại, phải giải trình nhiều lần, kéo dài thời gian giải thể hoặc khôi phục hoạt động, phát sinh kiểm tra bổ sung, thậm chí làm đối tác e ngại vì thông tin pháp lý không nhất quán. Chi phí này không xuất hiện trực tiếp trên báo cáo tài chính nhưng ảnh hưởng đến dòng tiền, cơ hội kinh doanh và uy tín.

Tuy nhiên, coi dữ liệu là hạ tầng cũng đòi hỏi kỷ luật quản trị tương ứng. Không thể để một sai sót từ một cơ sở dữ liệu tự động lan sang toàn bộ hệ sinh thái mà không có cơ chế kiểm tra chéo và sửa sai.

Cần phân định rõ dữ liệu gốc, quyền cập nhật, trách nhiệm của cơ quan quản lý, quyền yêu cầu hiệu chỉnh của doanh nghiệp, tiêu chuẩn bảo mật và nguyên tắc chỉ thu thập dữ liệu cần thiết.

Vì vậy, cách tiếp cận phù hợp là xem “dữ liệu sạch” như hạ tầng tin cậy của nền kinh tế số: tạo thuận lợi cho giao dịch, nhưng phải đi cùng cơ chế bảo vệ quyền dữ liệu, trách nhiệm giải trình và quy trình sửa sai hiệu quả.

Vậy bước tiếp theo sau “làm sạch dữ liệu” nên là gì để dữ liệu thực sự tạo ra giá trị kinh tế, thay vì chỉ trở thành một cơ sở dữ liệu để cơ quan quản lý sử dụng, thưa ông?

Sau giai đoạn làm sạch, trọng tâm cần chuyển từ “quản lý dữ liệu” sang “khai thác dữ liệu có quản trị”. Có thể hình dung theo chuỗi: làm sạch – liên thông – xác thực – tái sử dụng – tạo giá trị.

Trước hết, cần xây dựng hồ sơ doanh nghiệp thống nhất, xác định rõ đâu là nguồn dữ liệu gốc cho từng trường thông tin như mã số thuế, trạng thái hoạt động, người đại diện, địa chỉ và ngành nghề. Dữ liệu phải được cập nhật theo sự kiện phát sinh, thay vì chờ các đợt rà soát lớn.

Tiếp theo là liên thông có chuẩn giữa cơ quan thuế, đăng ký kinh doanh và các hệ thống công liên quan. Mục tiêu thực chất là giảm việc doanh nghiệp phải khai lại thông tin Nhà nước đã có, đồng thời hạn chế tình trạng mỗi hệ thống giữ một phiên bản khác nhau của cùng một doanh nghiệp.

Bước thứ ba là cung cấp “dịch vụ dữ liệu” cho chính doanh nghiệp: cổng tự kiểm tra hồ sơ pháp lý, cảnh báo sai lệch, tra cứu trạng thái xử lý, gửi yêu cầu hiệu chỉnh trực tuyến, xác nhận lịch sử thay đổi và chia sẻ dữ liệu cho bên thứ ba theo cơ chế hợp pháp, có sự kiểm soát. Khi đó doanh nghiệp trở thành chủ thể tham gia bảo đảm chất lượng dữ liệu, thay vì chỉ là đối tượng được quản lý.

Cuối cùng, cần chuyển dữ liệu sạch thành công cụ quản trị rủi ro và chính sách. Cơ quan quản lý có thể phân nhóm tuân thủ tốt để giảm tần suất kiểm tra, phát hiện bất thường sớm và thiết kế hỗ trợ đúng đối tượng.

Hiệu quả nên được đo bằng thời gian xử lý thủ tục, số lần doanh nghiệp phải cung cấp lại dữ liệu, tỷ lệ hồ sơ bị trả do sai thông tin, thời gian sửa dữ liệu và chi phí tuân thủ. Giá trị kinh tế của dữ liệu xuất hiện khi dữ liệu đúng được lưu chuyển đúng nơi, đúng thẩm quyền, đúng mục đích và tạo ra quyết định nhanh hơn, chi phí thấp hơn, rủi ro thấp hơn cho cả Nhà nước và doanh nghiệp.

Trân trọng cảm ơn ông!