Trang chủ    Nghiên cứu lý luận    Xây dựng nền kinh tế số trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0
Thứ tư, 27 Tháng 11 2019 15:43
298 Lượt xem

Xây dựng nền kinh tế số trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0

(LLCT) - Bản chất của nền kinh tế số là nền kinh tế (vật chất) được vận hành dựa trên công nghệ số. Nhờ ứng dụng công nghệ số nên nhiều loại chi phí đã được giảm rất nhiều và thậm chí giảm gần bằng 0. Phát triển kinh tế số là thực tiễn khách quan, là xu thế của thời đại. Giống như nhiều quốc gia khác, việc xây dựng, phát triển nền kinh tế số ở Việt Nam đang diễn ra trong bối cảnh cuộc cách mạng công nghiệp 4.0.

1. Công nghiệp 4.0 và kinh tế số

Có thể thấy rằng phần lớn các nội dung của Cách mạng công nghiệp 4.0 liên quan đến ứng dụng công nghệ số, cũng có nghĩa là liên quan đến việc xây dựng và phát triển nền kinh tế số, nhất là những nội dung thuộc vào lĩnh vực kỹ thuật số.

Quan hệ giữa big data, học máy và internet vạn vật (IoT)

Big data là một tập dữ liệu có các đặc trưng đặc biệt, được xử lý (lưu trữ, tính toán, chuyển dạng) và được phân tích để tìm ra thông tin tri thức mới lạ, hữu dụng từ dữ liệu bằng các quy trình hoặc công cụ đặc biệt nhằm phục vụ dự báo và hỗ trợ các quá trình ra quyết định. Đặc trưng đặc biệt của big data được thể hiện bởi năm chữ “V” bao gồm Volume: khối lượng dữ liệu; Velocity: tốc độ vào ra dữ liệu; Variety: tính đa dạng của dữ liệu; Veracity: tính xác thực, khả dụng của dữ liệu và Value: thể hiện chất lượng, giá trị của dữ liệu.

Do dung lượng (Volume) của big data là rất lớn, cấu trúc dữ liệu đa dạng nên các big data thường được tổ chức lưu trữ phân tán và được tổng hợp lại bằng phần mềm theo mục tiêu của phân tích dữ liệu. Dữ liệu mới được tạo ra và việc dịch chuyển dữ liệu mới với tốc độ (Velocity) thời gian thực theo cách thức hàng loạt (hay lô), theo quy trình hoặc theo dòng. Các công nghệ xử lý big data được yêu cầu phải đảm bảo có thể thực hiện các hoạt động phân tích dữ liệu ngay tại thời điểm dữ liệu được tạo ra mà có thể nó chưa được cập nhật vào các cơ sở dữ liệu. Dữ liệu trong các big data rất đa dạng (Variety) về nội dung, nó phản ánh rất nhiều yếu tố về tự nhiên, kinh tế, xã hội cũng như rất đa dạng về hình thức thể hiện ở kiểu dữ liệu bao gồm dữ liệu có cấu trúc (như dữ liệu số, dữ liệu số dạng bảng,...) và dữ liệu không có cấu trúc (như các văn bản, hình ảnh, video, dữ liệu cảm biến, v.v.). Để dữ liệu trong các big data được xác thực (Veracity) theo độ tin cậy, theo quy trình, xuất xứ, uy tín, tính khả dụng và được giải trình thì các quy trình và các công cụ xử lý big data cần kiểm soát được chất lượng và độ chính xác của dữ liệu. Giá trị, chất lượng của dữ liệu (Value) là rất quan trọng để từ đó trích xuất được những thông tin, tri thức đắt giá(1).

Có thể nói, big data và học máy là đôi bạn song hành. Không có thuật toán học máy sẽ không thể thực hiện được các hoạt động phân tích và dự báo trên các big data. Nhưng nếu không có big data thì các thuật toán học máy cũng không có nhiều giá trị. Big data là mạch máu của các hệ thống AI, là tiền đề của các thuật toán học máy. Càng có nhiều dữ liệu để ứng dụng AI thì kết quả càng chính xác. Trước đây, thuật toán học máy không hoạt động tốt do bộ xử lý chậm và bộ dữ liệu nhỏ. Không có cảm biến để thu thập dữ liệu như ngày nay và không có dữ liệu thời gian thực vì internet không có sẵn và được sử dụng rộng rãi. Hiện nay, đã có mọi thứ mà chúng ta cần; bộ vi xử lý nhanh, thiết bị đầu vào mạnh, mạng và lượng dữ liệu khổng lồ. Sự đồng hành của big data và học máy làm cho càng có nhiều dữ liệu, càng xuất hiện nhiều câu hỏi và câu trả lời càng tốt hơn..

Big data, AI và IoT nâng cao hiệu quả các hoạt động sản xuất kinh doanh(2)

Cải thiện hoạt động phân tích doanh nghiệp: Với việc phân tích big data bằng cách sử dụng kỹ thuật AI làm cho hoạt động phân tích doanh nghiệp trở nên hiệu quả và dễ dàng hơn trước đây. Sự gia tăng của các nguồn big data khác nhau nhờ các thiết bị thông minh được kết nối (IoT) sẽ tạo điều kiện để tạo ra các báo cáo phân tích doanh nghiệp theo thời gian thực. Các big data còn chứa những dữ liệu phi cấu trúc và việc sử dụng các thuật toán AI để phân tích những dữ liệu như vậy để nhận được những thông tin cụ thể, chi tiết và những hiểu biết mới có thể hỗ trợ đắc lực cho các quá trình ra quyết định. Điều đó là rất hiệu quả để dự báo hành vi của người tiêu dùng.

Big data và AI sẽ sử dụng dữ liệu truyền thông xã hội làm nguồn cấp dữ liệu doanh nghiệp: Trong những năm tới, dữ liệu truyền thông xã hội sẽ đóng một vai trò quan trọng để tăng cơ hội bán hàng. Trong khi các công cụ big data sẽ thu thập, xử lý và cấp dữ liệu cho các hệ thống AI, với phương pháp luận hướng đến hành vi, AI có thể cho phép sắp xếp cách tiếp thị một cách chính xác và hiệu quả. Do đó, big data và AI sẽ xác định một cách thông minh kinh nghiệm phục vụ và chăm sóc khách hàng. Những loại thông tin này cực kỳ hữu ích để nâng cao cơ hội bán hàng và quản lý khách hàng.

Giới thiệu sản phẩm đáp ứng yêu cầu của khách hàng kỹ tính: Big data và AI cùng nhau không chỉ chủ động cải thiện kinh nghiệm phục vụ khách hàng mà còn thúc đẩy các công ty tạo ra các sản phẩm đáp ứng khách hàng được tự động hơn. Với việc sử dụng và triển khai phân tích big data bằng cách sử dụng AI, ngày nay các công ty lớn đã tập trung vào thiết kế sản phẩm theo cách để có thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong tương lai.

Phân tích chatbots giúp tăng doanh thu bán hàng trên mạng: chatbot là một chương trình máy tính thực hiện các cuộc trò chuyện thông qua phương pháp thính giác hoặc văn bản. Chatbots thường được sử dụng trong các hệ thống hộp thoại cho các mục đích thực tế khác nhau, bao gồm dịch vụ khách hàng hoặc thu thập thông tin. Với mọi doanh nghiệp bán hàng trực tuyến thì việc phân tích các chatbot đã trở thành hoạt động thường xuyên. Ở đây dữ liệu được rút ra từ nhiều nguồn, và sau khi phân tích nó như theo cách của phân tích big data, các câu hỏi có thể xảy ra và các câu trả lời được đưa vào các chương trình chatbot thông qua việc sử dụng kỹ thuật AI. Cuối cùng, các chatbot hoạt động hỗ trợ khách hàng 24*7, do đó đẩy nhanh tốc độ bán hàng.

Big data và AI giúp hoạt động kinh doanh an toàn hơn: Khi thế giới số đã trải qua những hỗ trợ tinh vi của nhiều công nghệ hiện đại, thì số lượng những kẻ gian lận chuyên nghiệp, những người làm cho rủi ro tài chính doanh nghiệp tăng cao cũng sẽ nhiều lên. AI, với các công cụ AI thông minh như trình nhận dạng giọng nói, trình nhận dạng video, ngôn ngữ tự nhiên và nhiều tính năng khác sẽ hỗ trợ bảo vệ doanh nghiệp khỏi các hoạt động gian lận.

Về mặt hiệu quả, Big data và AI đang làm thay đổi bức tranh toàn cảnh về kỹ thuật công nghiệp: Ngày nay, để tăng hiệu quả trong kỹ thuật công nghiệp thì không thể không có big data. Trong kinh doanh kỹ thuật công nghiệp, bằng sử dụng các thuật toán phân tích big data có thể xác định được các ràng buộc về kinh doanh và cách nó ràng buộc với kinh doanh. Vì vậy, người ta có thể loại bỏ các ràng buộc một cách nhanh chóng mà cuối cùng giúp tăng một cách rõ rệt hiệu suất kinh doanh.

c) Big data và AI thúc đẩy sáng tạo, đổi mới trong hoạt động sản xuất, kinh doanh

Vài năm trước đây, big data mới chỉ là một từ thông dụng “nóng”. Hầu hết các tổ chức chỉ dừng ở thử nghiệm các công nghệ liên quan. Ngày nay, big data, đặc biệt là phân tích big data, đã phát triển để trở thành một phần quan trọng trong chiến lược của hầu hết các doanh nghiệp, và các tổ chức đang phải đối mặt với áp lực mãnh liệt để theo kịp những tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực này.

Có một sự đồng thuận ngày càng tăng trong các doanh nghiệp lớn, đa quốc gia rằng big data và AI là chìa khóa thành công của doanh nghiệp trong những năm tới. Với 93% tổng giám đốc điều hành xác định AI mà công ty của họ đang đầu tư là công nghệ đột phá cho tương lai. Dường như cũng có sự đồng thuận rằng các công ty phải tận dụng các công nghệ nhận thức để cạnh tranh trong một thời kỳ ngày càng phức tạp. Đầu tư vào AI có thể được dự kiến sẽ tăng lên khi các doanh nghiệp tự đặt mình vào bối cảnh phải cạnh tranh trong tương lai. Những công ty giỏi trong việc phát triển và thực hiện các sáng kiến sử dụng big data và khả năng AI sẽ là những công ty có vị trí tốt nhất trong các cuộc cạnh tranh trong thập kỷ tới.

Một cuộc khảo sát riêng biệt về big data năm 2018 do nhà cung cấp AtScale thực hiện cũng cho thấy 66% các tổ chức coi big data là chiến lược hoặc thay đổi trò chơi, so với chỉ 17% vẫn xem xét thử nghiệm công nghệ. Ngoài ra, 95% người được hỏi dự định làm nhiều hay nhiều hơn với big data trong ba tháng tới.

Nhiều công ty lớn truyền thống đang phải đối mặt với các mối đe dọa từ các đối thủ cạnh tranh dựa trên dữ liệu, các đối thủ này không có các quy trình kinh doanh kế thừa và đã xây dựng được văn hóa dữ liệu. Các công ty như Amazon, Google, Facebook và Apple là những đối thủ cạnh tranh nổi bật nhất của các doanh nghiệp truyền thống đó.

d) Big data và AI đang thay đổi thế giới kinh doanh

Ngày nay, các doanh nghiệp đang được dữ liệu dẫn dắt, điều chỉnh. Cụ thể, Big data và AI đã từng bước phát triển để định hình các quy trình kinh doanh hàng ngày và đóng vai trò như là động lực chủ chốt trong việc ra quyết định kinh doanh thông minh(3). Với những tiến bộ của AI và tính toán nhận thức với big data, giờ đây các công ty có thể có được những hiểu biết thời gian thực về xu hướng kinh doanh và hành vi của người tiêu dùng để có được lợi thế so với các đối thủ cạnh tranh khác.

Theo dự báo của Công ty Forrester, xu hướng mô hình kinh doanh như vậy đã làm gia tăng việc xây dựng big data và AI trong năm 2018 lên mức 70% doanh nghiệp đa quốc gia, cao hơn mức 51% so với năm 2017. Đây là một dấu hiệu rõ ràng cho thấy AI và big data đang biến đổi thế giới kinh doanh. Trong khi big data đang đóng vai trò như là các hồ chứa dữ liệu không ngừng tăng lên, nó giúp AI trở thành lực lượng đột phá của nhiều nền kinh tế trên thế giới. Công ty nêu trên cũng ước tính rằng AI có thể đóng góp tới 15,7 nghìn tỷ đô la vào GDP toàn cầu vào năm 2030, trong đó 9,1 nghìn tỷ đô la là do tiêu thụ các sản phẩm AI, trong khi 6,6 nghìn tỷ đô la là do việc tăng năng suất(4).

2. Thực trạng phát triển nền kinh tế số ở Việt Nam hiện nay

Chỉ số tiến bộ số DEI 2017

DEI 2017 là một đánh giá tổng thể dựa trên dữ liệu về tiến trình của nền kinh tế số của các quốc gia, kết hợp hơn 100 chỉ số khác nhau trên bốn động lực chính: điều kiện cung cấp, điều kiện nhu cầu, môi trường thể chế và đổi mới. Khung DEI phân chia 60 quốc gia thành Nổi bật (Stand Outs) , Đình trệ (Stall Outs), Bứt phá (break Outs) và Cảnh giác (Watch Outs)(5). Các quốc gia nổi bật (Stand out) đều có tiến bộ số cao và thể hiện đà tiến bộ số cao. Đó là những người đi đầu trong việc thúc đẩy sự đổi mới, dựa trên những lợi thế hiện có của họ theo những cách hiệu lực và hiệu quả. Các quốc gia đình trệ (Stall Out) có tiến bộ số cao trong khi thể hiện đà tiến bộ số chậm lại. Các quốc gia bứt phá (Break Out) có điểm số thấp trong tình trạng số hóa hiện tại nhưng đang phát triển nhanh chóng. Nhóm quốc gia Ngập ngừng (Watch out), đó là các quốc gia có tình trạng số hóa thấp và đà tiến bộ số cũng thấp.

Việt Nam, Inđônêxia, Philipin, Maxlaixia, Trung Quốc, Nga,... (Hình 1) nằm trong Nhóm quốc gia bứt phá, nhưng tiến bộ số ở Việt Nam là thấp hơn nhiều so với các nước đã nêu và đang nằm sát với Nhóm quốc gia Ngập ngừng (Watch out).

Cụ thể hơn, kết quả xếp hạng theo DEI  và xếp hạng về đà tăng của chỉ số này ở năm 2017 được chỉ ra trong Bảng 1(a), 1(b) tương ứng.

Phân tích nguyên nhân về chỉ số DEI cao (Hình 1) người ta nhận thấy rằng các quốc gia phát triển cao (chẳng hạn các nước trong Liên minh châu Âu -EU) đều có sự tham gia cao của chính phủ và các nhà hoạch định chính sách trong việc định hình các nền kinh tế số. Một số quốc gia xếp hạng thấp về tự do chính trị và tự do dân sự nhưng đà phát triển kinh tế số vẫn rất cao là do chính phủ ở những quốc gia đó đóng vai trò rất mạnh trong mọi khía cạnh đời sống kinh tế - xã hội.

b. Thực trạng số hóa trong các cơ quan nhà nước, cộng đồng doanh nghiệp và các tổ chức kinh tế - xã hội ở Việt Nam

Số hóa trong các cơ quan nhà nước

Chương trình quốc gia về công nghệ thông tin giai đoạn 1996-2000 là chương trình tổng thể đầu tiên đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin (CNTT) ở nước ta. Nội dung của chương trình này tập trung vào 5 trụ cột chủ yếu là: (1) Chuẩn hóa thông tin, dữ liệu và xây dựng chính sách đẩy mạnh ứng dụng CNTT; (2) Xây dựng hạ tầng CNTT quốc gia và kết nối mạng Internet toàn cầu; (3) Xây dựng 6 cơ sở dữ liệu quốc gia quan trọng; (4) Tin học hóa hành chính nhà nước; (5) Phát triển nguồn nhân lực CNTT, thành lập khoa CNTT ở một số trường đại học. Chương trình này tập trung vào ứng dụng CNTT trong kinh tế - xã hội và được xem là chương trình có cách tiếp cận hệ thống, toàn diện và đầy đủ nhất từ trước đến nay. Vào thời điểm đó, một số nước trong khu vực (Thái lan, Malaixia) đã sang tham khảo và học tập kinh nghiệm. Có thể nói rằng, nền kinh tế số ở Việt Nam đã được bắt đầu triển khai xây dựng từ thời điểm này.

Cơ sở dữ liệu (CSDL) quốc gia được xác định trong Chương trình quốc gia này có mục đích sử dụng chung cho cả quốc gia; các CSDL này sẽ cung cấp dữ liệu khá toàn diện cho các hoạt động phân tích và dự báo kinh tế - xã hội Việt Nam phục vụ sự quản lý và điều hành ở tầm vĩ mô của Chính phủ, của các bộ, ngành Trung ương và hoạt động sản xuất kinh doanh của các doanh nghiệp. Sáu CSDL quốc gia được đề xuất gồm: CSDL quốc gia về thông tin thống kê kinh tế - xã hội; CSDL quốc gia về đất đai; CSDL quốc gia về tài chính-ngân sách; CSDL quốc gia về công chức, viên chức và đối tượng hưởng chính sách: CSDL quốc gia về các văn bản quy phạm pháp luật và CSDL quốc gia về dân cư. Trong 6 CSDL này thì chỉ có CSDL quốc gia về văn bản quy phạm pháp luật là CSDL phi cấu trúc, các CSDL còn lại đều là CSDL dữ liệu có cấu trúc với dữ liệu chủ yếu là số liệu. Việc xây dựng thành công 6 CSDL này có thể được xem là bước đi đầu tiên chuyển đổi số quan trọng trong các cơ quan nhà nước. Trong khuôn khổ của Chương trình quốc gia về CNTT, các cơ sở dữ liệu này chủ yếu dừng ở mức nghiên cứu khả thi và triển khai xây dựng một số mô đun thành phần xem như là những nghiên cứu thí điểm.

Sau gần 20 năm nhìn lại, tất cả các CSDL này đều đã được xây dựng, tính chất quốc gia của hầu hết các cơ sở dữ liệu này là rất thấp; phần lớn các CSDL được xây dựng chỉ để phục vụ công tác chỉ đạo điều hành, tác nghiệp của bộ, ngành. Từ hầu hết các cơ sở dữ liệu này, không tiến thêm một bước nữa là xây dựng các kho dữ liệu (datawarehouse) với dữ liệu được trích xuất từ các CSDL đã được xây dựng nhằm phục vụ công tác phân tích và dự báo bằng sử dụng các thuật toán học máy. Vì thế việc chuẩn bị dữ liệu cho các hoạt động phân tích và dự báo ở Việt Nam là rất mất thời gian.

Hiện tại chúng ta đang rất thiếu số liệu được tổ chức để phục vụ các hoạt động phân tích và dự báo như: số liệu về tài nguyên và sử dụng tài nguyên quốc gia, số liệu về cơ sở hạ tầng cứng (đường xá, sân bay, bến cảng, năng lượng, viễn thông,...); số liệu về hạ tầng mềm như: vốn xã hội và các thỏa thuận kinh tế, xã hội khác; các thể chế và các quy định, nhất là những thể chế, quy định liên quan đến tích lũy vốn, đầu tư, nâng cấp và/hoặc phát triển ngành kinh tế mới;...); Thông tin, dữ liệu về đầu tư cho y tế, giáo dục và đào tạo. Thông tin, dữ liệu về tiền lương trong các ngành kinh tế phân theo trình độ và kỹ năng nghề ở mức tối thiểu là cấp 2. Thông tin và tiền công, lương trung bình trong các hộ gia đình và các loại hình doanh nghiệp; Thông tin số liệu về lựa chọn công nghệ sản xuất trong các loại hình doanh nghiệp của Việt Nam; Thu ngân sách và phân bổ ngân sách cần được cung cấp ở mức chi tiết hơn nhiều, ...

Thiếu những số liệu như vậy, chúng ta rất khó đánh giá định lượng một cách khoa học, khách quan về những lợi thế cạnh tranh của nền kinh tế Việt Nam phục vụ tái cấu trúc nền kinh tế và chuyển đổi mô hình tăng trưởng.

Việc số hóa các dữ liệu dạng text được xem là thành công trong các cơ quan nhà nước.  Cùng với tiến trình tin học hóa hành trình, các phần mềm quản lý công văn lưu trữ và hồ sơ công việc được áp dụng ở hầu hết ở Văn phòng UBND các cấp đã tạo ra thông tin dữ liệu dạng text có giá trị sử dụng tham khảo cao. Cơ sở dữ liệu quốc gia về văn bản quy phạm pháp luật đã lưu trữ được hầu hết các văn bản pháp quy do các bộ, ngành, tỉnh thành phố trực thuộc Trung ương và Chính phủ ban hành và đang có đóng góp rất tích cực trong việc nâng cao nhận thức và thực hiện đúng pháp luật của toàn dân nói chung và nhất là đội ngũ cán bộ công, viên chức nói chung.   

Có thể nói ở Việt Nam hiện nay, doanh nghiệp nào cũng ít nhiều sử dụng các thiết bị và ứng dụng CNTT vào quản lý và điều hành của doanh nghiệp. Ở mức thấp nhất là sử dụng các phần mềm văn phòng (world, excel) để lưu trữ thông tin, dữ liệu được hình thành trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp. Ở mức cao là xây dựng được hệ thống thông tin với những cơ sở dữ liệu có dung lượng lớn phục vụ hoạt động của toàn doanh nghiệp (ngành ngân hàng, hàng không,...). Ở những doanh nghiệp cần phải hội  nhập quốc tế và/hoặc bị cạnh tranh gay gắt (ngân hàng, hàng không, sàn giao dịch chứng khoán,...) thì nhu cầu ra quyết định có cơ sở khoa học ngày càng lớn. Du lịch điện tử, Thương mại điện tử, bán hàng trực tuyến đã được phát triển rất nhanh trong thời gian qua. Khác với các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực kinh doanh, việc số hóa của các doanh nghiệp trong khu vực sản xuất vật chất (nhất

là khu vực nông, lâm, ngư nghiệp) diễn ra chậm chạp.

Việc số hóa và phân tích, dự báo dữ  liệu theo thời gian thực ở các doanh nghiệp Việt Nam, kể cả doanh nghiệp kinh doanh, còn cách khoảng cách rất xa so với các doanh nghiệp Mỹ.

3. Đề xuất một số giải pháp phát triển kinh tế số ở Việt Nam

Thứ nhất, Nhà nước, Chính phủ và các nhà hoạch định chính sách cần làm tốt vai trò của mình trong xây dựng và phát triển nền kinh tế số

Trong nền kinh tế thị trường, chính phủ điều hành nền kinh tế chủ yếu bằng công cụ chính sách, hết sức hạn chế sử dụng các công cụ hành chính. Quan điểm này càng cần được tôn trọng khi xây dựng nền kinh tế số bởi nền kinh tế này tiến bộ rất nhanh, cần sự năng động của toàn xã hội, trong đó đặc biệt là cộng đồng của doanh nghiệp, nhưng sự năng động ấy cần được định hướng, chỉ đạo để phát huy hiệu quả kinh tế và xã hội.

Chính phủ cần nhanh chóng ban hành các chính sách nhằm khuyến khích, đẩy mạnh ứng dụng các công nghệ số vào những ngành kinh tế có lợi thế so sánh quốc tế cao và có thể hình thành ngành kinh tế mới dựa chủ yếu vào các ứng dụng và phát triển các công nghệ số trên cơ sở tận dụng cơ hội dân số vàng ở Việt Nam.

Thứ hai, chú trọng đào tạo nguồn nhân lực phục vụ cho việc xây dựng nền kinh tế số ở Việt Nam

Việt Nam đang ở trong giai đoạn dân số vàng, giai đoạn rất hiếm có trong lịch sử của một dân tộc. Ở giai đoạn này, lực lượng lao động trẻ chiếm tỷ trọng rất cao trong lực lượng lao động của toàn xã hội. Với lực lượng lao động là trẻ họ sẽ dễ tiếp thu và chiếm lĩnh được tri thức tiến bộ khoa học của thời đại.

Việc đào tạo nhân lực phục vụ xây dựng nền kinh tế số ở Việt Nam phải được định hướng, chỉ đạo theo trước hết nhằm phục vụ chiến lược, kế hoạch xây dựng nền kinh tế số ở Việt Nam mà trước tiên là ứng dụng những thành tựu tiên tiến của công nghệ số nhằm nâng cao năng suất, đẩy mạnh phát triển các ngành kinh tế có lợi thế cạnh tranh và xây dựng ngành kinh tế mới.

Đội ngũ cán bộ làm công tác hoạch định chính sách về phát triển nền kinh tế số cần phải có hiểu biết về nền kinh tế số và không ngừng được cập nhật thông tin về công nghệ số tiềm năng để chính sách được ban hành có tính hệ thống, nhất quán, thực tiễn và tính khả thi cao.

Thứ ba, đẩy mạnh việc số hóa các hoạt động kinh tế - xã hội, đẩy mạnh chuyển đổi số trong hoạt động quản lý nhà nước và cộng đồng các doanh nghiệp

Trước mắt cần có những quy định, hướng dẫn để các tổ chức, cá nhân (nhất là các cơ quan nhà nước) tổ chức thực hiện lưu giữ, số hóa những nguồn dữ liệu được hình thành trong quá trình hoạt động này, sau đó số hóa hồi cố những nguồn dữ liệu quan trọng khác có giá trị như là các tài sản có giá trị cần được gìn giữ, bảo tồn và/hoặc có giá trị nghiên cứu, tham khảo trong các quá trình ra quyết định, xây dựng chủ trương chính sách, chiến lược phát triển ở phạm vi quốc gia cũng như địa phương.  

Củng cố và hoàn thiện các CSDL lớn đã được xây dựng và đang phục vụ công tác chỉ đạo điều hành ở các bộ, ngành và địa phương và từ các CSDL này cũng như từ CSDL các văn bản pháp quy và các số liệu điều tra khác mà bộ, ngành và địa phương thực hiện để hình thành các kho dữ liệu cho các hoạt động phân tích và dự báo. Cần xây dựng cơ chế, quy định chính sách để các tổ chức, cá nhân khác cũng có thể được sử dụng các kho dữ liệu như vậy của các bộ, ngành và địa phương.

Xây dựng và ban hành chính sách để khuyến khích cộng đồng doanh nghiệp mạnh dạn đầu tư vào xây dựng các big data và thực hiện sáng kiến AI để nâng cao hiệu quả hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, góp phần nâng cao năng suất lao động xã hội. 

Thứ tư, cần thay đổi hành động trong các quá trình ra quyết định chính sách ở mọi cấp, mọi ngành, trong các cơ quan nhà nước cũng như cộng đồng doanh nghiệp

Việc xây dựng nền kinh tế số sẽ không thể thành công nếu các quyết định chính sách vẫn mang tính chủ quan, nặng về chính trị mà không được dựa vào dữ liệu. Vì vậy, ý chí thay đổi hành động của các cấp lãnh đạo các cơ quan nhà nước và doanh nghiệp trong các quá trình ra quyết định là dựa vào khoa học, lấy dữ liệu làm căn cứ là hết sức quan trọng.

Việc chuyển đổi số ở Việt Nam sẽ nhanh và hiệu quả hơn rất nhiều nếu có những quy định rằng mỗi quyết định chính sách được ra đời đều đã được đánh giá tác động của nó và có quy định rằng trước khi có một quyết định đầu tư mới cần một kế hoạch mới trình cấp có thẩm quyền phê duyệt cần có ít nhất 3 phương án do các tổ chức nghiên cứu đề xuất và nhà quản lý chỉ được phép lựa chọn một trong các phương án để trình cấp có thẩm quyền. Tổ chức khoa học phải chịu trách nhiệm về tính đúng đắn trong phân tích và tính toán của mình. Làm theo cách như vậy là chúng ta tiếp cận theo những quốc gia có nền kinh tế phát triển.

______________

Bài đăng trên Tạp chí Lý luận chính trị số 7-2019

(1) Nguyễn Thanh Thủy, Hà Quang Thụy, Phan Xuân Hiếu, Nguyễn Trí Thành: Trí tuệ nhân tạo trong thời đại số: Bối cảnh thế giới và liên hệ với Việt Nam, Báo Công thương,  2018

(2) www.teckerek.com

(3) Kristian Kersting & Ulrich Meyer, From Big Data to Big Artificial Intelligence? Algorithmic Challenges and Opportunities of Big Data. KI - Künstliche

Intelligenz  32:3-8, 2018.

(4) Anand S. Rao, Gerard Verweij. Sizing the prize: What’s the real value of AI for your business and how can you capitalise. PwC report, 2017, http://sites.tugts.edu.

(5) Chakravorti B. & Chaturvedi R. S. (2017). Digital Planet 2017.  https://sites.tufts. Edu.

PGS, TS Đỗ Văn Thành

Đại học Nguyễn Tất Thành, Thành phố Hồ Chí Minh

Các bài viết khác

Thông tin tuyên truyền