Những rào cản cho hiệu quả và minh bạch
Theo số liệu thống kê năm 2024, số lượng doanh nghiệp lập Báo cáo Phát triển bền vững riêng biệt tăng kỷ lục là 33 tổ chức. Thực hiện quy định tại Thông tư số 96/2020/TT-BTC của Bộ Tài chính, hầu hết các TCTD đã báo cáo và tích hợp nội dung phát triển bền vững trong Báo cáo thường niên của ngân hàng. Trong đó, có khoảng 13-15 NHTM đã công bố được Báo cáo phát triển bền vững độc lập của mình. Xu hướng công bố Báo cáo phát triển bền vững tăng mạnh trong năm 2024 và những tháng đầu năm 2025. Gần đây ngành Ngân hàng cũng có thêm 06 NHTM công bố báo cáo mới.
Tuy nhiên, chia sẻ tại Tọa đàm “Thực hành Báo cáo Phát triển bền vững trong lĩnh vực ngân hàng với giải pháp AI" do Thời báo Ngân hàng phối hợp với Hiệp hội Kế toán Công chứng Anh quốc (ACCA) tổ chức sáng ngày 21/5, ông Phạm Thanh Hà, Phó Thống đốc NHNN cho biết, thực tế, việc thực hành và công bố Báo cáo Phát triển bền vững tại Việt Nam, đặc biệt là trong ngành Ngân hàng, vẫn còn đang ở giai đoạn khởi đầu. Những thách thức về khung pháp lý, nguồn lực, năng lực phân tích dữ liệu và đặc biệt là cách thức thu thập, xử lý thông tin một cách hiệu quả và minh bạch vẫn là những rào cản đáng kể.
TS. Lê Hùng Cường, Phó tổng giám đốc FPT Digital, Tập đoàn FPT thông tin kết quả khảo sát hơn 200 doanh nghiệp tại Việt Nam cho biết, 67% doanh nghiệp chưa hoặc mới xác định một số chỉ tiêu liên quan đến các vấn đề môi trường, quản trị, xã hội (ESG); 47% doanh nghiệp chưa nắm rõ cách thức thu thập và xử lý dữ liệu ESG; 71% doanh nghiệp chưa trang bị đủ kiến thức về dữ liệu cần thiết để báo cáo; 70% doanh nghiệp không có hoặc ít khi công bố báo cáo ESG ra bên ngoài.
Theo ông Cường, các dữ liệu ESG nằm rải rác ở các lĩnh vực trọng yếu khác nhau trong điều hành và quản trị của doanh nghiệp, đó là chưa kể quá trình lập báo cáo thủ công, mất thời gian và dễ sai sót. Trong khi đó, hệ thống báo cáo và công bố thông tin ứng dụng AI giúp tự động thu thập và chuẩn hóa dữ liệu ESG từ nhiều nguồn AI tích hợp dữ liệu một cách đầy đủ, chính xác và minh bạch trước khi công bố.
“AI là chìa khoá giúp doanh nghiệp tháo gỡ thách thức dữ liệu ESG, đơn giản hoá hoạt động lập báo cáo, từ đó khai thông nguồn vốn xanh từ các tổ chức tài chính, ngân hàng”, ông Cường nhận định.
AI khai thông nguồn vốn xanh
Minh chứng cho việc ứng dụng AI giúp khai thông nguồn vốn là Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS), Ngân hàng Trung ương châu Âu (ECB), Ngân hàng Trung ương Tây Ban Nha và Ngân hàng Trung ương Đức đã hợp tác trong khuôn khổ dự án Gaia để phát triển công cụ đánh giá KPI ESG các tổ chức tài chính.
Thông qua việc sử dụng AI để phân tích các báo cáo tài chính và ESG của 187 tổ chức tài chính nhằm theo dõi 20 chỉ số KPI liên quan đến rủi ro khí hậu, phát thải carbon, phát hành trái phiếu xanh và cam kết Net Zero. Kết quả, xử lý hơn 2.300 tài liệu bao gồm báo cáo tài chính, báo cáo ESG và các tài liệu công khai khác. Độ chính xác đạt 98% trong việc xác định các tài liệu không chứa thông tin rủi ro khí hậu và 80% trong việc phân loại rủi ro khí hậu từ các tài liệu có liên quan.
Bên cạnh đó, hệ thống cho phép bổ sung nhanh chóng các KPI mới hoặc tổ chức mới, giúp mở rộng quy mô phân tích rủi ro khí hậu một cách hiệu quả. Nhờ đó, Gaia giúp các ngân hàng trung ương và tổ chức tài chính đánh giá rủi ro khí hậu một cách nhanh chóng và chính xác, từ đó hỗ trợ hoạch định chính sách, kiểm soát rủi ro môi trường cho các tổ chức tài chính dựa trên dữ liệu thực tế.
 |
Ông Mike Suffield, Giám đốc Chính sách và Nghiên cứu chuyên sâu của ACCA Toàn cầu |
Chia sẻ về các loại hình AI đang được ứng dụng trong ngành tài chính, ông Mike Suffield, Giám đốc Chính sách và Nghiên cứu chuyên sâu của ACCA Toàn cầu cho biết, học máy được xem là công cụ cốt lõi, từ phân tích dự đoán doanh thu đến phát hiện gian lận. Thị giác máy tính (Computer Vision) giúp quét hóa đơn và xử lý tài liệu tự động. Trong khi đó, xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng vai trò quan trọng trong phân tích báo cáo và hỗ trợ khách hàng. Các thế hệ AI mới như AI tạo sinh (Generative AI) và AI tác vụ (Agentic AI) mở ra tiềm năng trong lập báo cáo, điều phối quy trình và tự động hóa hoạt động kế toán.
“Mặc dù vậy, những công nghệ này vẫn đang trong giai đoạn phát triển và chưa thể thay thế hoàn toàn các ứng dụng truyền thống”, ông Mike Suffield nói và nhấn mạnh về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo một cách có đạo đức, nhằm củng cố niềm tin vào chất lượng và độ tin cậy của thông tin được tạo ra.
Theo đó, ACCA xác lập năm nguyên tắc đạo đức nghề nghiệp cho kế toán viên (tính chính trực, tính khách quan, năng lực và sự thận trọng chuyên môn, bảo mật và ứng xử chuyên nghiệp) như một khung định hướng cơ bản để đánh giá và ứng dụng AI một cách an toàn, minh bạch và hiệu quả.
... nhưng không phải là “liều thuốc vạn năng”
Tại Tọa đàm, ông Mike Suffield nhấn mạnh thêm về việc AI được kỳ vọng trở thành công cụ hỗ trợ báo cáo phát triển bền vững, bản thân nó lại gây ra những tác động môi trường không nhỏ - một nghịch lý đầy thách thức.
Theo ước tính của Viện Nghiên cứu Điện lực Hoa Kỳ (EPRI), mỗi truy vấn gửi đến mô hình như ChatGPT tiêu tốn lượng điện gấp 10 lần một truy vấn thông thường trên Google. Với khoảng 200 triệu người dùng hàng tuần chỉ riêng với ChatGPT, và sự phát triển đồng loạt của các nền tảng AI như Claude, Gemini, LlaMA… nhu cầu về tính toán và lưu trữ dữ liệu đang tăng mạnh, kéo theo tiêu thụ năng lượng khổng lồ.
Nghiên cứu của Goldman Sachs dự báo, mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng tới 160% vào năm 2030 - một bước nhảy chưa từng có kể từ khi Internet ra đời. Tỷ trọng điện năng của lĩnh vực này sẽ chiếm từ 3-4% tổng cầu điện toàn cầu, có thể khiến lượng phát thải khí nhà kính tăng gấp đôi so với mức năm 2022.
Tác động môi trường không chỉ dừng lại ở điện năng. Các trung tâm dữ liệu hiện đại đòi hỏi hệ thống làm mát công suất lớn, đặc biệt khi chip xử lý ngày càng mạnh. Riêng năm 2022, hai tập đoàn công nghệ lớn là Google và Microsoft đã sử dụng lượng nước làm mát tương đương với nhu cầu sinh hoạt của 700.000 công dân Hoa Kỳ. Nếu xu hướng này tiếp tục, nhu cầu về nước ngọt, vốn đã là tài nguyên dần khan hiếm, sẽ càng bị đẩy đến giới hạn.
Để bù đắp, một số tập đoàn đã ký hợp đồng mua điện từ các nguồn tái tạo (PPA), hoặc đầu tư vào chứng chỉ năng lượng xanh (REC). Một số khác đang nghiên cứu sử dụng năng lượng hạt nhân cho thế hệ trung tâm dữ liệu siêu lớn tiếp theo. Tuy vậy, những giải pháp này vẫn còn xa vời với nhiều tổ chức tài chính ở các thị trường mới nổi - nơi áp lực chi phí, thiếu nguồn nhân lực và quy định còn hạn chế đang là rào cản.
 |
Các đại biểu thảo luận tại sự kiện |
Giám đốc tài chính (CFO) cần mở rộng phạm vi đánh giá khi đầu tư vào AI, không chỉ dừng lại ở chi phí đầu tư ban đầu hay tỷ suất sinh lời, mà cần tính đến chi phí môi trường và nhu cầu đầu tư bổ sung vào các giải pháp bền vững hơn. Các mô hình AI hiệu quả hơn, tiết kiệm năng lượng hơn cần được ưu tiên phát triển, và lựa chọn nền tảng cũng nên gắn liền với chiến lược quản trị phát thải của tổ chức.
"AI không thể là “liều thuốc vạn năng” cho mọi vấn đề dữ liệu. Bản thân AI cũng là một thực thể công nghệ mang rủi ro, chỉ khi được triển khai trên nền tảng đạo đức, dữ liệu chất lượng và chiến lược bền vững tổng thể thì mới thực sự đóng góp tích cực vào hành trình phát triển dài hạn của ngành ngân hàng và tài chính.
AI sẽ chỉ thực sự hiệu quả khi được nuôi dưỡng bằng dữ liệu có chất lượng cao. Trong khi đó, thống kê cho thấy có tới 80% dữ liệu trong doanh nghiệp là “dữ liệu tối” (dark data), không còn hữu ích và gây lãng phí tài nguyên lưu trữ. Do vậy, quan trọng là cần nâng cao nhận thức nội bộ về thực hành dữ liệu tốt, từ kiểm toán dữ liệu, phân loại, đến ứng xử có trách nhiệm với dữ liệu. AI không thể là giải pháp thần kỳ nếu dữ liệu không phản ánh đúng thực tiễn tổ chức”, ông Mike Suffield nói.
