Muốn hút vốn ngoại, trung tâm tài chính Việt Nam cần gì?

Việc hình thành các Trung tâm Tài chính Quốc tế tại Việt Nam gắn với yêu cầu huy động thêm các nguồn lực tài chính để thực hiện mục tiêu tăng trưởng kinh tế 2 con số trong giai đoạn 2026-2030. Thủ tướng cũng từng nhấn mạnh Việt Nam cần xây dựng, phát triển trung tâm tài chính quốc tế để bổ sung nguồn lực tài chính cho 2 mục tiêu 100 năm của đất nước.

Trong bối cảnh đó, 2 trung tâm tài chính tại TP.HCM và Đà Nẵng được kỳ vọng trở thành một thiết chế giúp mở rộng các kênh huy động vốn, tăng khả năng kết nối với thị trường tài chính khu vực và quốc tế, đồng thời thu hút các định chế tài chính, nhà đầu tư và dòng vốn toàn cầu.

Tuy nhiên, để dòng vốn quốc tế thực sự tìm đến và phân bổ hiệu quả, một trung tâm tài chính không chỉ cần thể chế cạnh tranh, hạ tầng hiện đại hay các sản phẩm tài chính mới. Niềm tin vào thông tin và dữ liệu cũng là một trong những nền tảng quan trọng của thị trường.

Trao đổi với Tri Thức - Znews, ông Nguyễn Minh Tú, Tổng giám đốc CRIF D&B Việt Nam, đánh giá dữ liệu đáng tin cậy (Trusted Data) có thể tác động tới sức cạnh tranh của một trung tâm tài chính trên nhiều phương diện, trước hết là giúp nhà đầu tư và các định chế tài chính toàn cầu giảm thời gian cũng như chi phí thẩm định.

Dữ liệu quyết định tốc độ và chi phí của dòng vốn

Theo ông Tú, nhà đầu tư và các định chế tài chính toàn cầu chỉ giải ngân khi thực sự tự tin rằng đã nhìn nhận tương đối đầy đủ về những rủi ro tiềm ẩn. Vì vậy, những dữ liệu chuẩn xác, minh bạch về cấu trúc sở hữu, sức khỏe tài chính hay lịch sử tuân thủ có thể giúp rút ngắn quá trình thẩm định, giảm mức chiết khấu rủi ro và đẩy nhanh tốc độ ra quyết định đầu tư.

Với một nhà đầu tư quốc tế, câu chuyện dữ liệu bắt đầu từ những thông tin rất cơ bản nhưng có ý nghĩa quyết định đối với việc đánh giá rủi ro. Ba nhóm dữ liệu thường được quan tâm gồm thông tin pháp lý và chủ sở hữu cuối cùng, sức khỏe tài chính và dữ liệu vận hành của doanh nghiệp.

Trong nhóm đầu tiên, nhà đầu tư cần nhìn được cấu trúc sở hữu thực tế, mạng lưới công ty liên kết, người đại diện pháp luật, lịch sử tuân thủ pháp luật, cũng như những rủi ro liên quan đến danh sách hạn chế hay các tranh chấp thương mại mà doanh nghiệp đang gặp phải.

Với sức khỏe tài chính, ngoài báo cáo tài chính, dòng tiền thực tế, lịch sử thanh toán công nợ, các nghĩa vụ nợ như nợ thuế, nợ tín dụng và những nghĩa vụ nợ tiềm ẩn cũng là những thông tin quan trọng.

Trong khi đó, dữ liệu vận hành giúp nhà đầu tư đánh giá năng lực chuỗi cung ứng, độ ổn định của khách hàng, nhà cung cấp và chất lượng quản trị doanh nghiệp.

Ông Nguyễn Minh Tú, Tổng giám đốc CRIF D&B Việt Nam. Ảnh: CRIF.

Nếu những dữ liệu này thiếu hụt hoặc khó kiểm chứng, hệ quả không chỉ là nhà đầu tư mất thêm thời gian tìm kiếm thông tin. Dữ liệu phân mảnh có thể kéo dài quy trình thẩm định và làm tăng chi phí cho cả nhà đầu tư lẫn doanh nghiệp. Quan trọng hơn, khi rủi ro thông tin không rõ ràng, nhà đầu tư có xu hướng yêu cầu tỷ suất sinh lời hoặc lãi suất cao hơn để bù đắp rủi ro.

Điều này đặc biệt đáng lưu ý với mục tiêu thu hút những dòng vốn dài hạn, chất lượng cao. Các quỹ đầu tư lớn thường có tiêu chuẩn giải ngân khắt khe. Nếu thông tin không đủ rõ ràng, Việt Nam có nguy cơ khó tiếp cận những dòng vốn này và thay vào đó chủ yếu thu hút các dòng vốn ngắn hạn, trong khi đây không phải loại nguồn lực có thể đáp ứng tốt nhu cầu vốn cho một nền kinh tế muốn duy trì tăng trưởng cao trong dài hạn.

Không chỉ phục vụ nhà đầu tư, dữ liệu còn là nền tảng để các trung tâm vận hành các sản phẩm tài chính ngày càng phức tạp. Một trung tâm tài chính quốc tế không dừng lại ở những giao dịch trên thị trường vốn truyền thống mà còn hướng tới các thị trường như phái sinh, tài sản số hay các công cụ quản lý tài sản. Với mức độ phát triển cao hơn, những sản phẩm này đòi hỏi dữ liệu thị trường và dữ liệu doanh nghiệp phải được cập nhật theo thời gian thực, có khả năng đối soát và truy xuất nguồn gốc rõ ràng.

Dữ liệu được chuẩn hóa cũng giúp cơ quan chức năng nâng cao năng lực giám sát và phòng ngừa rủi ro hệ thống, từ phát hiện các hành vi gian lận, rửa tiền đến nhận diện những biến động thanh khoản bất thường.

Việt Nam không thiếu dữ liệu, nhưng thiếu hệ quy chiếu chung

Từ góc độ một doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực dữ liệu doanh nghiệp, chấm điểm tín dụng và quản trị rủi ro, Tổng giám đốc CRIF D&B cho rằng điểm thiếu hụt lớn nhất hiện nay nằm ở khả năng chuẩn hóa và liên thông dữ liệu để kiểm chứng chéo.

Thông tin doanh nghiệp hiện có thể tồn tại dưới nhiều cấu trúc, hình thức và ngôn ngữ dữ liệu khác nhau. Điều này khiến các đối tác gặp khó khăn khi so sánh và định giá doanh nghiệp trên cùng một mặt bằng tham chiếu. Trong khi đó, dữ liệu về kinh doanh, tài chính, chuỗi cung ứng và các khía cạnh khác của doanh nghiệp vẫn còn rời rạc, chưa được kết nối đủ liền mạch để có thể tự động xác thực một bức tranh tổng thể.

Một vấn đề khác là độ trễ cập nhật. Nhiều dữ liệu phản ánh sức khỏe doanh nghiệp chưa theo kịp những biến động thực tế của thị trường, từ đó hạn chế hiệu quả của các công cụ cảnh báo sớm.

Các trung tâm tài chính quốc tế được xác định là một trong những nguồn lực tài chính quan trọng để thực hiện mục tiêu tăng trưởng kinh tế 2 con số. Ảnh: Khương Nguyễn.

Tổng giám đốc CRIF D&B cho rằng điểm nghẽn của Việt Nam không nằm ở việc thiếu dữ liệu, mà ở chỗ thị trường cần một hệ quy chiếu chung để thông tin có thể kết nối, đối soát và tin cậy lẫn nhau. Khi các nguồn dữ liệu tồn tại như những "ốc đảo" riêng biệt, việc có nhiều dữ liệu chưa đồng nghĩa với việc thị trường có thể khai thác chúng hiệu quả để đưa ra quyết định.

Hai ưu tiên cần đặt lên trước là chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng cơ chế xác thực, chia sẻ dữ liệu. Việt Nam cần một bộ khung chung về cấu trúc thông tin tương thích với thông lệ quốc tế, qua đó tạo ra một ngôn ngữ dữ liệu giúp nhà đầu tư có thể đọc hiểu, so sánh và đánh giá doanh nghiệp Việt Nam thuận lợi hơn.

Song song, cần thiết lập các hành lang kết nối dữ liệu an toàn và phát huy vai trò của những đơn vị trung gian xử lý dữ liệu chuyên nghiệp. Mục tiêu là để dữ liệu có thể đối soát tự động, truy xuất nguồn gốc rõ ràng nhưng vẫn bảo đảm an toàn thông tin. Khi dữ liệu được chuẩn hóa và kết nối minh bạch, tình trạng phân mảnh sẽ dần được tích hợp, giúp nhà đầu tư tiếp cận bức tranh toàn diện hơn về doanh nghiệp trong thời gian ngắn thay vì phải rà soát thủ công từ nhiều nguồn khác nhau.

Dữ liệu có thể trở thành tài sản của doanh nghiệp

Theo ông Nguyễn Minh Tú, Trusted Data có thể được xem như một chất xúc tác giúp dòng vốn luân chuyển nhanh và chính xác hơn. Dữ liệu chuẩn hóa và minh bạch về cấu trúc sở hữu, sức khỏe tài chính và lịch sử giao dịch giúp giảm bất cân xứng thông tin, qua đó hạn chế nguy cơ nhà đầu tư phải đưa ra quyết định dựa trên một hồ sơ thiếu đầy đủ hoặc khó xác thực.

Khi dữ liệu đã được làm sạch và xác thực tại nguồn, các quỹ và định chế tài chính cũng không phải dành quá nhiều nguồn lực cho việc rà soát thủ công. Điều này vừa rút ngắn quy trình ra quyết định, vừa tạo điều kiện để phát triển nhanh hơn những sản phẩm tài chính mới tại trung tâm tài chính quốc tế. Xa hơn, dữ liệu sạch và có khả năng kiểm chứng còn là điều kiện để tự động hóa nhiều quy trình vận hành, giảm sự can thiệp thủ công và đẩy nhanh tốc độ giải ngân.

Vai trò của dữ liệu càng trở nên đáng chú ý khi AI ngày càng được đưa vào phân tích tài chính, chấm điểm rủi ro và hỗ trợ quyết định đầu tư. Nhưng theo ông Tú, tốc độ và khả năng xử lý của AI không thể bù đắp cho dữ liệu đầu vào kém chất lượng. Nguyên tắc "Garbage In, Garbage Out" (đầu vào rác thì đầu ra rác - PV) có thể tạo ra những hệ lụy đặc biệt lớn khi AI được sử dụng trong các quyết định tài chính.

Nếu dữ liệu đầu vào sai lệch hoặc bị bóp méo, AI có thể tạo ra các mô hình dự báo không chính xác, dẫn tới nguy cơ cấp vốn nhầm cho những dự án có rủi ro cao hoặc bỏ lỡ những doanh nghiệp thực sự tiềm năng. Đáng lo ngại hơn, một sai số nhỏ khi được xử lý ở quy mô lớn có thể được nhân rộng thành thiên kiến mang tính hệ thống trên cả danh mục đầu tư. Những quyết định sai lầm như vậy cuối cùng có thể làm suy giảm niềm tin của nhà đầu tư và đối tác quốc tế.

Do đó, Việt Nam cần quản trị dữ liệu sạch ngay từ nguồn, coi việc làm sạch, chuẩn hóa và kiểm chứng là điều kiện tiên quyết trước khi đưa dữ liệu vào huấn luyện hoặc vận hành các mô hình AI. Cùng với đó là phát triển AI có khả năng giải thích, tránh biến hệ thống thành một "hộp đen" và duy trì vai trò kiểm duyệt của chuyên gia đối với những quyết định quan trọng.

Ở cấp độ doanh nghiệp, dữ liệu minh bạch, nhất quán và dễ kiểm chứng có thể trở thành một loại "tài sản vô hình", góp phần giúp doanh nghiệp tiếp cận nguồn vốn quốc tế với chi phí thấp hơn đáng kể.

Khi thông tin rõ ràng, nhà đầu tư có thể giảm bớt những nghi ngại về rủi ro và từ đó có cơ sở để giảm mức chiết khấu rủi ro, qua đó có khả năng cải thiện lãi suất kỳ vọng hoặc mức định giá ban đầu. Đồng thời, dữ liệu dễ đối soát giúp rút ngắn quy trình thẩm định, tiết kiệm nguồn lực cho cả doanh nghiệp và nhà đầu tư. Quan trọng hơn, chất lượng dữ liệu cao giúp doanh nghiệp trở nên phù hợp hơn với yêu cầu của các quỹ đầu tư chuyên nghiệp và định chế tài chính toàn cầu.

Về dài hạn, ông Tú cho rằng Việt Nam cần hình thành một hệ sinh thái Trusted Data dựa trên 3 hướng chính, gồm chuẩn hóa "ngôn ngữ dữ liệu", tạo cơ chế kết nối và chia sẻ liên thông an toàn, đồng thời phát huy vai trò của các tổ chức dữ liệu chuyên nghiệp. Khi những yếu tố này được hình thành, dữ liệu không chỉ phục vụ yêu cầu minh bạch mà còn có thể trở thành một lợi thế cạnh tranh của thị trường tài chính Việt Nam trong quá trình kết nối với dòng vốn toàn cầu.