Định giá dữ liệu, bài toán mới của nền kinh tế số

Đất đai từng là nền tảng hình thành nền văn minh nông nghiệp. Máy móc tạo nên cuộc Cách mạng Công nghiệp, còn vốn và tín dụng thúc đẩy sự phát triển của nền kinh tế tài chính trong thế kỷ XX. Bước sang kỷ nguyên số, dữ liệu đang nổi lên như một tư liệu sản xuất mới, giữ vai trò quyết định đối với năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp và quốc gia.

Xu hướng này nhanh chóng được nhiều quốc gia thừa nhận thông qua việc xây dựng luật dữ liệu, đẩy mạnh đầu tư vào trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán đám mây và các trung tâm dữ liệu. Đồng thời, khái niệm chủ quyền dữ liệu cũng ngày càng được đặt ngang tầm với chủ quyền về năng lượng hay lương thực.

Tuy nhiên, cùng với sự phát triển mạnh mẽ đó là một vấn đề chưa có lời giải thống nhất: làm thế nào để xác định giá trị của dữ liệu.

Theo các phân tích, hệ thống kinh tế học hiện nay vẫn chủ yếu được xây dựng trên nền tảng của nền kinh tế công nghiệp, nơi tài sản hữu hình như nhà máy, máy móc, đất đai hay dây chuyền sản xuất là cơ sở để định giá. Trong khi đó, dữ liệu lại là tài sản vô hình, không thể đo lường bằng các tiêu chí truyền thống.

Thực tế đặt ra nhiều câu hỏi mới. Một bệnh viện sở hữu hàng trăm triệu hồ sơ y tế điện tử có giá trị tài sản ra sao? Dữ liệu hành vi của hàng tỷ khách hàng mà doanh nghiệp nắm giữ được phản ánh như thế nào trên bảng cân đối kế toán? Hay cơ sở dữ liệu dân cư quốc gia chỉ đơn thuần là hạ tầng quản lý hành chính, hay còn là một tài sản chiến lược có giá trị đặc biệt?

Những vấn đề này cho thấy khoảng trống không chỉ nằm ở lĩnh vực kế toán mà còn phản ánh giới hạn của các mô hình kinh tế hiện hành.

Giá trị dữ liệu không nằm ở dung lượng

Một quan điểm được nhấn mạnh là sai lầm phổ biến hiện nay là đánh giá dữ liệu thông qua dung lượng lưu trữ, số lượng bản ghi hoặc chi phí thu thập.

Trong thực tế, một kho dữ liệu khổng lồ nhưng thiếu chất lượng có thể gần như không tạo ra giá trị kinh tế. Ngược lại, một tập dữ liệu nhỏ nhưng có độ chính xác cao, được xác thực và có khả năng ứng dụng lớn lại có thể tạo ra giá trị rất lớn, đặc biệt trong các lĩnh vực như y tế, tài chính hoặc AI.

Điều đó đồng nghĩa với việc giá trị của dữ liệu không đến từ quy mô mà nằm ở khả năng tạo ra giá trị mới cho nền kinh tế.

Theo cách tiếp cận này, dữ liệu cần được xem là một lớp giá trị độc lập trong nền kinh tế số, bởi nó không còn chỉ phản ánh các hoạt động kinh tế mà đã trực tiếp tham gia vào quá trình tạo ra giá trị.

Một bộ dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi giúp giảm mức độ bất định trong quá trình ra quyết định, nâng cao năng suất lao động, cải thiện khả năng học của AI, giảm rủi ro tín dụng, mở rộng thị trường hoặc tạo ra các nguồn doanh thu mới.

Vì vậy, việc định giá dữ liệu cần dựa trên năng lực tạo ra giá trị trong tương lai thay vì chi phí hình thành trong quá khứ.

Đề xuất mô hình định giá dữ liệu

Bài viết cũng đề xuất một mô hình khái quát để đánh giá giá trị dữ liệu:

DV = Q × T × U × AI × N × C

Trong đó:

• DV là giá trị dữ liệu.

• Q là chất lượng dữ liệu.

• T là mức độ tin cậy và khả năng xác thực.

• U là giá trị ứng dụng.

• AI là hệ số khuếch đại do trí tuệ nhân tạo tạo ra.

• N là giá trị mạng lưới.

• C là mức đóng góp kinh tế mà dữ liệu mang lại.

Theo mô hình này, giá trị dữ liệu được hình thành từ sự kết hợp của nhiều yếu tố, bao gồm chất lượng, độ tin cậy, khả năng ứng dụng, mức độ khai thác của AI, khả năng kết nối trong hệ sinh thái và đóng góp thực tế đối với tăng trưởng kinh tế.

Khác với các phương pháp truyền thống, cách tiếp cận này hướng đến việc định giá dữ liệu dựa trên tiềm năng tạo ra giá trị trong tương lai.

Dữ liệu sẽ trở thành tài sản cốt lõi của nền kinh tế số

Các phân tích cho rằng trong tương lai, bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp sẽ không chỉ phản ánh tài sản hữu hình như tiền mặt, bất động sản hay máy móc, mà còn phải ghi nhận các loại tài sản mới như dữ liệu, AI, tài sản niềm tin và tài sản mạng lưới.

Ở quy mô quốc gia, năng lực cạnh tranh cũng sẽ không còn chỉ được đánh giá thông qua GDP hay quy mô đầu tư, mà còn phụ thuộc vào khả năng xây dựng, xác thực, quản trị và khai thác dữ liệu hiệu quả.

Trong bối cảnh đó, cuộc cạnh tranh của thế kỷ XXI được dự báo sẽ chuyển từ tài nguyên truyền thống sang chất lượng dữ liệu, chất lượng AI và năng lực tạo lập giá trị của từng nền kinh tế.

Khi dữ liệu đã trở thành tư liệu sản xuất mới, việc xây dựng một hệ thống định giá phù hợp không chỉ mang ý nghĩa học thuật mà còn được xem là nền tảng cho hoạt động tín dụng, đầu tư, phát triển trí tuệ nhân tạo và sự vận hành của toàn bộ nền kinh tế số trong tương lai.

Phạm Tài