Thực trạng dữ liệu phân tán trong hành chính công
Dữ liệu thường được ví như “dầu mỏ” của chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo. Nhưng trong hành chính công, nguồn tài nguyên này chưa được khai thác triệt để.
📌 Xem thêm: Viettel AI, bằng sáng chế Mỹ giải bài toán khuôn mặt che khuất 2026
Theo đánh giá từ UNESCO (Tổ chức Văn hóa LHQ), Việt Nam thiếu dữ liệu có cấu trúc, dữ liệu chuẩn hóa và dữ liệu gắn nhãn. Đây là những thành phần gần như bắt buộc để triển khai ứng dụng AI quy mô lớn.
Phân tích từ World Bank và OECD (Tổ chức Hợp tác Kinh tế) cho thấy phần lớn thời gian xử lý hồ sơ hành chính bị lãng phí vào nhập liệu hoặc đối soát thủ công giữa các hệ thống rời rạc.
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.
📌 Đọc thêm: nhiều tỷ tham số cho tiếng Việt, vì sao AI chủ quyền là tương lai?
Tình trạng dữ liệu thiếu đồng nhất khiến việc đảm bảo tính chính xác trở nên phức tạp. Nó triệt tiêu khả năng phân tích và ứng dụng công nghệ thông minh vào quá trình vận hành.
Hệ quả đến hiệu quả vận hành và rào cản với AI
Cách thức tổ chức dữ liệu hiện nay phần nào lý giải cho sự đứt gãy này. Nhiều bộ ngành và địa phương phát triển hệ thống theo nhu cầu riêng. Các hệ thống tồn tại song song nhưng thiếu khả năng trao đổi thông tin trơn tru.
Sự khác biệt về quy chuẩn khiến cùng một loại thông tin được thể hiện theo nhiều định dạng khác nhau. Điều này gây khó khăn trong việc tổng hợp, lưu trữ và xử lí dữ liệu.
Không chỉ bị chia nhỏ và thiếu đồng nhất, tỷ lệ tái sử dụng dữ liệu của các bộ, ngành 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. Nhân viên phải nhập liệu hoặc đối soát thủ công lại từ đầu.
Trong bối cảnh đó, việc đưa AI vào quy trình vận hành gặp giới hạn. Vai trò của công nghệ này thường chỉ dừng lại ở những tác vụ đơn lẻ. Nó chưa tham gia sâu vào toàn bộ quy trình để tạo đột phá về hiệu quả quản lý hành chính.
Kho dữ liệu dùng chung, giải pháp kết nối các nguồn thông tin
Những vướng mắc trên cho thấy vấn đề cốt lõi không nằm ở sự thiếu hụt công nghệ. Nó nằm ở phương thức tổ chức dữ liệu. Khi dữ liệu bị chia cắt, các hệ thống dù được đầu tư bài bản vẫn chỉ là những phần rời rạc.
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. Họ nên sử dụng kho dữ liệu dùng chung làm hạ tầng kết nối các nguồn thông tin rời rạc.
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. 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.
Dòng chảy làm việc không còn bị ngắt quãng. Kết quả của bước trước được dùng lại ngay cho bước sau. Điều này loại bỏ việc nhập liệu lặp lại và giảm tối đa các thao tác thủ công.
Kết quả bước đầu và triển vọng từ các mô hình liên thông
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. Hệ thống ghi nhận gần 55 nghìn lượt truy cập. Tỷ lệ hồ sơ được giải quyết đúng và trước hạn lên tới 99,1%.
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. Nó 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.
Trên các nền tảng dữ liệu “đúng, đủ, sạch, sống”, ứng dụng AI có thể được triển khai để tự động xác thực thông tin. Chúng phát hiện sai lệch và hỗ trợ xử lý hồ sơ theo thời gian thực, thay vì phụ thuộc vào thao tác thủ công.
Đây cũng là hướng tiếp cận mà Viettel AI đang phát triển. Họ giúp các bộ, ngành và địa phương tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống về một hạ tầng thống nhất. Trên kho dữ liệu dùng chung, dữ liệu không chỉ được lưu trữ và liên thông hiệu quả hơn. Nó 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 là 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. Nó phân tích dữ liệu đa chiều và hỗ trợ giám sát vận hành trên cùng một kiến trúc thống nhất. Hệ thống 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 là cơ hội để bộ máy hành chính chuyển đổi sang mô hình quản trị linh hoạt. Mô hình này 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 vận hành vì nhu cầu của người dân và doanh nghiệp.
📰 Bài liên quan
| 💎 | Cách thức tổ chức dữ liệu hiện nay phần nào lý giải cho sự đứt gãy này. |
| ⚡ | Những vướng mắc trên cho thấy vấn đề cốt lõi không nằm ở sự thiếu hụt công nghệ. |
Theo Viettel AI












