Gỡ nút thắt về dữ liệu nâng cao hiệu quả trong hành chính công

Tình trạng tổ chức và xử lý dữ liệu thiếu đồng nhất ảnh hưởng đến khả năng ứng dụng AI quy mô lớn. Ảnh: Quỳnh Trang

Chuyển đổi số trong khu vực công đã đạt được nhiều bước tiến rõ rệt trong những năm gần đây. Tuy nhiên, khi đi vào vận hành thực tế, hiệu quả mang lại vẫn chưa thật sự tương xứng với mức độ đầu tư.

Theo đánh giá từ UNESCO, Việt Nam hiện vẫn thiếu dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu chuẩn hóa và dữ liệu gắn nhãn - những thành phần gần như bắt buộc để triển khai các ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) ở quy mô lớn. Ở góc độ kinh tế, các phân tích từ World Bank và Tổ chức Hợp tác và Phát triển Kinh tế (OECD) cho thấy phần lớn thời gian xử lý hồ sơ hành chính vẫn bị lãng phí vào việc nhập liệu hoặc đối soát thủ công giữa các hệ thống rời rạc.

Thực trạng này hiện hữu rõ nét qua trải nghiệm của cả người dân lẫn cán bộ. Một thông tin cá nhân thường phải khai báo lặp lại cho nhiều thủ tục khác nhau. Một bộ hồ sơ phải kiểm tra chéo qua hàng loạt phần mềm lưu trữ các phiên bản dữ liệu riêng biệt. Tình trạng dữ liệu thiếu đồng nhất cũng khiến việc đảm bảo tính chính xác trở nên phức tạp, đồng thời triệt tiêu khả năng phân tích và ứng dụng công nghệ thông minh vào quá trình vận hành.

Không chỉ dừng lại ở việc bị chia nhỏ và thiếu đồng nhất, tỷ lệ tái sử dụng dữ liệu của các bộ, ngành hiện tại vẫn còn thấp. Hệ quả là khi hồ sơ đi qua các khâu từ tiếp nhận đến thẩm định và phê duyệt, thông tin không được kế thừa tự động mà phải nhập liệu hoặc đối soát thủ công lại từ đầu.

Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư tạo nền tảng định danh thống nhất, giúp kết nối và khai thác dữ liệu xác thực. Ảnh: Quỳnh Trang

Trong bối cảnh đó, việc đưa AI vào quy trình vận hành cũng gặp giới hạn. Vai trò của công nghệ này thường chỉ dừng lại ở những tác vụ đơn lẻ, thay vì tham gia sâu vào toàn bộ quy trình nhằm tạo ra sự đột phá về hiệu quả quản lý hành chính.

Những vướng mắc nêu trên cho thấy vấn đề cốt lõi không nằm ở sự thiếu hụt công nghệ mà ở phương thức tổ chức dữ liệu. Khi dữ liệu còn bị chia cắt, các hệ thống dù được đầu tư bài bản đến đâu vẫn chỉ là những phần rời rạc, không thể kết nối để nâng cao hiệu quả cho toàn bộ quy trình.

Theo chuyên gia Trung tâm Dịch vụ dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo Viettel (Viettel AI), các cơ quan nên chuyển sang cách tiếp cận tập trung, sử dụng kho dữ liệu dùng chung làm hạ tầng kết nối các nguồn thông tin vốn đang rời rạc. Hiểu đơn giản, đây là nền tảng tập trung cho phép thu thập, lưu trữ, quản trị dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau trong cùng một kiến trúc thống nhất. Tại đây, dữ liệu được tích hợp, làm sạch, chuẩn hóa định dạng và gắn nhãn trên một nền tảng duy nhất trước khi phân phối lại cho các hệ thống nghiệp vụ để khai thác, thay vì tồn tại độc lập tại mỗi đơn vị như trước.

Quan trọng hơn, dòng chảy làm việc không còn bị ngắt quãng: kết quả của bước trước được dùng lại ngay cho bước sau, giúp loại bỏ việc nhập liệu lặp lại và giảm tối đa các thao tác thủ công.

"Khi luồng quản trị dữ liệu được thiết lập lại, vai trò của AI cũng thay đổi từ hỗ trợ sang dẫn dắt. Thay vì chỉ xử lý các tác vụ đơn lẻ, AI giờ đây có thể tiếp cận dữ liệu trong bối cảnh đầy đủ hơn, bao gồm lịch sử xử lý và thông tin đa nguồn, từ đó có thể tham gia sâu hơn vào quy trình như tự động phân luồng hồ sơ, rút ngắn thời gian xử lý và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu" chuyên gia Viettel AI nhận định.

Tại Việt Nam, các mô hình triển khai kho dữ liệu dùng chung đã bước đầu cho thấy hiệu quả rõ rệt. Kho dữ liệu dùng chung tỉnh Ninh Bình đã tích hợp hơn 1.500 bộ dữ liệu chuyên ngành, ghi nhận gần 55 nghìn lượt truy cập, góp phần nâng tỷ lệ hồ sơ được giải quyết đúng và trước hạn lên tới 99,1%.

Đồng bộ với chiến lược này, TP. Hồ Chí Minh đã tập trung quy hoạch kho dữ liệu xoay quanh 3 trụ cột: Người dân, tài chính - doanh nghiệp và đất đai - đô thị; thu thập hoàn thiện 25/39 danh mục cơ sở dữ liệu chuyên ngành và kết nối thông suốt 13 cơ sở dữ liệu quốc gia. Hạ tầng phần cứng cũng được mở rộng với trung tâm dữ liệu quy mô hơn 1.000 máy chủ, cùng mạng Metronet kết nối hơn 800 điểm dùng riêng. TP Hồ Chí Minh đặt mục tiêu kinh tế số đóng góp từ 30% GRDP trở lên vào năm 2026.

Bà Võ Thị Trung Trinh, Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TP Hồ Chí Minh (DXCenter) khẳng định: "AI sẽ không thay thế cán bộ, công chức nhưng sẽ trở thành công cụ hỗ trợ đắc lực giúp giảm công việc thủ công, nâng cao chất lượng tham mưu".

Trên các nền tảng dữ liệu "đúng, đủ, sạch, sống" này, các ứng dụng AI có thể được triển khai để tự động xác thực thông tin, phát hiện sai lệch và hỗ trợ xử lý hồ sơ theo thời gian thực, thay vì phụ thuộc vào thao tác thủ công như trước .

Đây cũng là hướng tiếp cận mà Viettel AI đang phát triển nhằm giúp các bộ, ngành và địa phương tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống khác nhau về một hạ tầng thống nhất, thực hiện chuẩn hóa và sẵn sàng cho khai thác.

Trên kho dữ liệu dùng chung, dữ liệu không chỉ được lưu trữ và liên thông hiệu quả hơn mà còn trở thành cơ sở để triển khai các hệ thống phân tích, giám sát và quản trị vận hành dựa trên dữ liệu, điển hình như Nền tảng Quản trị và Phân tích dữ liệu Viettel (Viettel DAP).

Viettel DAP có khả năng tự động tổng hợp dữ liệu, xây dựng bảng biểu báo cáo theo thời gian thực, phân tích dữ liệu đa chiều và hỗ trợ giám sát vận hành trên cùng một kiến trúc thống nhất, giúp giảm tới 92% khối lượng báo cáo và 95% thời gian tổng hợp thông tin.

Nhìn rộng hơn, liên thông dữ liệu tại kho dữ liệu dùng chung chính là cơ hội để bộ máy hành chính chuyển đổi sang mô hình quản trị linh hoạt và thực sự hoạt động dựa trên dữ liệu thay vì phụ thuộc vào báo cáo tổng hợp thủ công. Dịch vụ công cũng sẽ thoát khỏi những giới hạn của cấu trúc tổ chức để thực sự vận hành vì nhu cầu của người dân và doanh nghiệp.

Ở quy mô quốc gia, Cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư do Bộ Công an quản lý đã tạo nền tảng định danh thống nhất, trở thành trục xương sống cho các hệ thống khác kết nối và khai thác dữ liệu xác thực. Hệ thống đã xử lý hàng tỷ giao dịch, giúp giảm giấy tờ, cho phép tra cứu tự động và nâng cao hiệu quả xử lý thủ tục hành chính.