Tuy nhiên, để công nghệ thực sự đi vào cuộc sống, bài toán không chỉ nằm ở thuật toán hay thiết bị, mà còn ở dữ liệu, nhân lực, vốn, khả năng thử nghiệm và hành lang pháp lý.
Khi công nghệ phải trả lời câu hỏi về tăng trưởng
Ngày 17/9, Triển lãm và Hội nghị Tech4Life 2026 diễn ra tại TP. Hồ Chí Minh, với chủ đề “Công nghệ nâng tầm cuộc sống”.
Trong phát biểu tại Tech4Life 2026, ông Nguyễn Hữu Yên - Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ TP. Hồ Chí Minh, nhấn mạnh “thành phố đang chuyển mạnh sang mô hình phát triển kinh tế - xã hội dựa trên khoa học công nghệ, đổi mới sáng tạo và các ngành công nghệ mới, trong đó trí tuệ nhân tạo và DeepTech được xác định là những hạt nhân quan trọng.”
Theo ông Yên, “định hướng này gắn với các trụ cột kinh tế lớn của thành phố, từ Trung tâm tài chính quốc tế, logistics thông minh đến sản xuất công nghệ cao và công nghệ bán dẫn. Tuy nhiên, ông cũng chỉ ra khoảng cách giữa tiềm năng và khả năng đưa công nghệ vào thực tiễn: nguồn nhân lực công nghệ Việt Nam có năng lực tốt, nhưng việc thiết kế, chế tạo và thương mại hóa các sản phẩm công nghệ, đặc biệt trong những lĩnh vực mới, vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm; trong khi hành lang pháp lý chưa theo kịp tốc độ phát triển công nghệ.”
 |
| Các chuyên gia, đại biểu tham gia phiên thảo luận tại Tech4Life 2026, tập trung trao đổi về vai trò của AI, DeepTech và công nghệ số trong phát triển các lĩnh vực kinh tế. Ảnh: Nart Thái |
Từ thực tế đó, TP. Hồ Chí Minh đang chủ động tạo lập các điều kiện nền tảng để công nghệ phát triển và đi vào đời sống, trong đó đáng chú ý là cơ chế thử nghiệm (sandbox), không gian dữ liệu mở, liên thông và làm sạch dữ liệu, cùng yêu cầu phát triển hạ tầng số, năng lực siêu tính toán và các trung tâm dữ liệu xanh.
Ông Yên cho biết thành phố cũng định hướng làm chủ các công nghệ chiến lược, phát triển AI và tự động hóa gắn với chiến lược quốc gia, đồng thời hình thành chuỗi cung ứng có giá trị cao. Một điểm đáng chú ý trong định hướng này là vai trò của thành phố như một “khách hàng đầu tiên” đối với những sản phẩm công nghệ mới trong các lĩnh vực thiết yếu như sản xuất và tài chính, qua đó mở dữ liệu, tạo điều kiện thử nghiệm và hình thành bằng chứng về hiệu quả ứng dụng.
Với các định chế tài chính và nhà đầu tư, ông Yên đề cập yêu cầu đổi mới cách tiếp cận nguồn vốn, xây dựng khung đánh giá dựa trên “bằng chứng vận hành số” song song với tài sản bảo đảm truyền thống, qua đó tạo thêm cơ sở kiểm soát rủi ro vốn cho phát triển. Từ những giải pháp này, mục tiêu được đặt ra là huy động toàn bộ hệ sinh thái cùng tham gia, đưa TP. Hồ Chí Minh trở thành một không gian thử nghiệm quy mô lớn cho công nghệ, đồng thời hình thành thị trường kinh tế số năng động và tạo điều kiện để các sáng tạo công nghệ được kiểm chứng, phát triển và đi vào cuộc sống.
Dữ liệu không chỉ để lưu trữ, mà để vận hành
Trong khi đó, bà Võ Thị Trung Trinh - Giám đốc Trung tâm Chuyển đổi số TP. Hồ Chí Minh, với chủ đề “Hạ tầng Dữ liệu số & Nền tảng Đô thị thông minh TP. Hồ Chí Minh”, đưa câu chuyện từ tầm nhìn hệ sinh thái xuống một lớp nền cụ thể hơn: hạ tầng dữ liệu.
Đáng chú ý, nội dung trình bày đặt AI ở vị trí kết nối với công nghiệp, sản xuất, chuỗi cung ứng, công nghệ và sáng tạo. Cách tiếp cận này cho thấy dữ liệu không nên được nhìn như một kho thông tin phục vụ báo cáo, mà là thành phần tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành.
Đối với một hệ thống sản xuất, dữ liệu có thể phản ánh tình trạng thiết bị, sản lượng, nguyên vật liệu, đơn hàng và tiến độ. Với chuỗi cung ứng, dữ liệu giúp nhận diện dòng dịch chuyển của hàng hóa, tồn kho và những điểm có nguy cơ gây gián đoạn. Khi những dữ liệu đó được kết nối, AI có thể hỗ trợ phân tích và đưa ra cảnh báo, dự báo hoặc khuyến nghị. Đây chính là điểm mà tự động hóa và AI bắt đầu gặp nhau.
Tự động hóa truyền thống tập trung vào việc máy móc thực hiện một chuỗi thao tác với độ chính xác và tốc độ cao. Nhưng khi hệ thống có thêm dữ liệu và AI, trọng tâm có thể chuyển sang khả năng nhận biết trạng thái, phân tích biến động và điều chỉnh hoạt động dựa trên dữ liệu.
Vì vậy, một hệ thống sản xuất thông minh không đơn giản là một dây chuyền có nhiều robot hơn. Nó là một hệ thống mà thiết bị, phần mềm, dữ liệu và con người được kết nối thành một vòng vận hành. Đây cũng là lý do hạ tầng dữ liệu có ý nghĩa quyết định. Nếu dữ liệu nằm trong những hệ thống biệt lập, AI khó có thể nhìn thấy toàn bộ quá trình. Ngược lại, khi dữ liệu được chuẩn hóa và kết nối, khả năng phân tích có thể được mở rộng từ một công đoạn sang cả chuỗi hoạt động.
Ở cấp độ đô thị, logic này còn rộng hơn. Hạ tầng dữ liệu có thể tạo điều kiện để thông tin từ nhiều hoạt động được kết nối, từ đó hỗ trợ quá trình quản lý và ra quyết định. Đô thị thông minh, xét đến cùng, không chỉ là đô thị có nhiều công nghệ; đó là đô thị có khả năng biến dữ liệu thành năng lực vận hành.
Từ dữ liệu vận hành đến dữ liệu tạo ra dòng vốn
Nếu bà Võ Thị Trung Trinh đặt trọng tâm vào hạ tầng dữ liệu và nền tảng đô thị thông minh, thì phần trình bày của bà Nguyễn Thị Ngoan - Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn MISA, mở rộng bài toán sang một lĩnh vực có tác động trực tiếp tới tăng trưởng: tài chính và dòng vốn.
Với chủ đề “Từ Dữ liệu đến Dòng vốn - Fintech & AI kiến tạo Financial Hub Thành phố Hồ Chí Minh”, bà Ngoan đặt dữ liệu vào trung tâm của quá trình chuyển dịch từ tài chính số sang tài chính thông minh.
Một luận điểm đáng chú ý trong tài liệu trình bày là: “dữ liệu quyết định cách dòng vốn được phân bổ”. Fintech trong cách tiếp cận này không nhằm thay thế ngân hàng, mà đóng vai trò kết nối dữ liệu và công nghệ để các tổ chức tài chính hiểu khách hàng sâu hơn, phục vụ đúng thời điểm và vận hành với chi phí thấp hơn. Điều này đặc biệt có ý nghĩa đối với khu vực doanh nghiệp nhỏ và hộ kinh doanh.
 |
| Bà Nguyễn Thị Ngoan - Phó Tổng Giám đốc Tập đoàn MISA trình bày với chủ đề “Từ Dữ liệu đến Dòng vốn - Fintech & AI kiến tạo Financial Hub Thành phố Hồ Chí Minh”. Ảnh: Nart Thái |
Trong hoạt động thực tế, doanh nghiệp liên tục tạo ra dữ liệu: hóa đơn, giao dịch, kế toán, dòng tiền, công nợ, thanh toán... Nhưng những dữ liệu này thường được tạo ra cho từng mục đích quản lý khác nhau. Khi bị phân mảnh, chúng chưa thể hiện đầy đủ sức khỏe tài chính và nhu cầu vốn của doanh nghiệp.
Ngoài ra, Fintech & AI cũng đã chỉ ra một vấn đề quan trọng: doanh nghiệp nhỏ có nhu cầu vốn thường xuyên, trong khi dữ liệu còn phân tán, hồ sơ có thể mang tính thủ công và khả năng dự báo dòng tiền còn hạn chế. Trong bối cảnh đó, dữ liệu vận hành có thể trở thành tín hiệu tín dụng, giúp tổ chức tài chính hiểu doanh nghiệp nhanh hơn và hỗ trợ việc cung cấp vốn đúng thời điểm. Đây là một thay đổi đáng kể trong cách nhìn về tín dụng.
Thay vì chỉ dựa vào một bộ hồ sơ được doanh nghiệp cung cấp tại một thời điểm, hệ thống có thể khai thác những dữ liệu được hình thành liên tục trong quá trình doanh nghiệp vận hành. Dòng tiền, doanh thu, công nợ, hóa đơn và khả năng thanh toán trở thành những tín hiệu phản ánh trạng thái thực tế của doanh nghiệp.
Khi AI được đưa vào lớp dữ liệu này, hệ thống không chỉ ghi nhận mà còn có thể phân tích, dự báo và đưa ra khuyến nghị. Tài liệu MISA mô tả AI là lớp trí tuệ biến dữ liệu thành hành động, đồng thời giới thiệu mô hình AI Financial OS với các chức năng như quản lý dòng tiền, kết nối vay vốn, thanh toán, bảo hiểm, dự báo, gợi ý khoản vay và hỗ trợ quản lý sau vay.
Như vậy, AI trong tài chính không đứng riêng như một công nghệ phân tích. Nó nằm trong một chuỗi vận hành gồm: Dữ liệu kinh doanh, phân tích, đánh giá nhu cầu và rủi ro, quyết định tài chính, dòng vốn, tiếp tục tạo dữ liệu. Khi chuỗi này được vận hành hiệu quả, dữ liệu có thể giúp giảm khoảng cách thông tin giữa doanh nghiệp và tổ chức cung cấp vốn.
Từ công nghệ lõi đến năng lực tăng trưởng
Nhìn từ bốn nội dung được đặt ra tại Tech4Life 2026, có thể thấy câu chuyện công nghệ của TP. Hồ Chí Minh đang được đặt trong một logic rộng hơn việc ứng dụng từng giải pháp riêng lẻ. Công nghệ chỉ thực sự trở thành năng lực tăng trưởng khi nó được tích hợp vào hệ thống vận hành của nền kinh tế: AI cần dữ liệu, dữ liệu cần hạ tầng, hạ tầng cần khả năng kết nối. Và tất cả cuối cùng phải quay về những bài toán cụ thể của sản xuất, đô thị, tài chính và tăng trưởng.
Đó cũng là lý do tự động hóa trong giai đoạn mới không thể chỉ được hiểu là tự động hóa máy móc. Khi thiết bị được kết nối, dữ liệu được thu thập, AI tham gia phân tích và hệ thống có khả năng phản hồi theo thời gian thực, tự động hóa bắt đầu chuyển từ tự động thực hiện sang tự động nhận biết và hỗ trợ ra quyết định.
Đối với TP. Hồ Chí Minh, đây có thể là một trong những chuyển dịch quan trọng để công nghệ đi từ những dự án ứng dụng riêng lẻ thành năng lực cạnh tranh ở cấp độ thành phố. Bài toán cuối cùng không phải là thành phố có bao nhiêu công nghệ mới, mà là công nghệ đó có giúp thành phố sản xuất tốt hơn, vận hành thông minh hơn, phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn và tạo ra thêm năng lực tăng trưởng hay không.
 |
| Khách tham quan tìm hiểu các giải pháp quản trị bằng dữ liệu và ứng dụng AI tại các gian hàng trong khuôn khổ Tech4Life 2026. Ảnh: Nart Thái |
Từ góc nhìn đó, thông điệp của Tech4Life 2026 về việc “mở khóa dữ liệu, nâng tầm các mũi nhọn kinh tế” không chỉ là một khẩu hiệu công nghệ. Nó đặt ra một yêu cầu mang tính nền tảng: muốn công nghệ lõi giải được bài toán tăng trưởng lõi, TP. Hồ Chí Minh cần biến dữ liệu thành hạ tầng, AI thành năng lực phân tích và tự động hóa thành năng lực vận hành.
Khi ba lớp công nghệ này được kết nối trong cùng một hệ sinh thái, công nghệ mới có thể chuyển từ công cụ hỗ trợ thành một phần của năng lực tăng trưởng.
