DataCore tham dự Vietnam Digital Finance 2026: Khi dữ liệu trở thành nền tảng của tài chính số

Ngày 24/9/2026, DataCore tham dự Vietnam Digital Finance 2026 tại Hà Nội để cập nhật định hướng từ cơ quan quản lý, lắng nghe những bài toán đang được ngành tài chính quan tâm và kết nối với các đối tác. Sau một ngày theo dõi chương trình, điều đọng lại với chúng tôi là: Cơ hội ứng dụng AI rất lớn, nhưng giá trị của AI phụ thuộc vào cách tổ chức xây dựng, kết nối, quản trị và bảo vệ dữ liệu.

Sự kiện gồm phiên toàn thể về hệ sinh thái tài chính số thông minh, an toàn, kết nối và bền vững; cùng hai chuyên đề buổi chiều về tài chính công và dịch vụ tài chính trong kỷ nguyên AI. Hai chuyên đề diễn ra song song, vì vậy những nội dung dưới đây là góc nhìn DataCore tổng hợp từ trải nghiệm tại sự kiện và chương trình hội thảo, không phải bản tường thuật từng phiên.

AI đáng tin cậy bắt đầu từ dữ liệu có thể tin cậy

Một chủ đề xuyên suốt phiên toàn thể là khoảng cách giữa mong muốn ứng dụng AI và mức độ sẵn sàng của dữ liệu.

• Trong chương trình, ông Nguyễn Minh Ngọc, Phó Cục trưởng Cục Công nghệ thông tin và chuyển đổi số, Bộ Tài chính, tr ình bày kế hoạch chuyển đổi số của Bộ giai đoạn 2026 - 2030.

• Ở góc độ công nghệ, ông Nguyễn Tuấn Khang, Lãnh đạo Khối Dữ liệu & AI của IBM khu vực Đông Nam Á, đưa ra chủ đề Data Marketplace như một nền tảng cho AI đáng tin cậy, bằng cách giúp các tổ chức khám phá, quản trị và tái sử dụng Data Products thông qua siêu dữ liệu thông minh (metadata), chất lượng dữ liệu (data quality), truy vết dữ liệu (data lineage) và quản trị theo chính sách (policy-driven governance).

Với DataCore, điểm đáng chú ý nằm ở câu hỏi rất thực tế: Một bộ dữ liệu có thể được tìm thấy, hiểu đúng, kiểm tra chất lượng và sử dụng đúng quyền hay không? Chương trình đề cập đến siêu dữ liệu, chất lượng dữ liệu, khả năng truy vết nguồn gốc và quản trị theo chính sách. Đây là những năng lực giúp dữ liệu đi xa hơn việc được lưu trữ: Dữ liệu có thể được tái sử dụng, kết hợp và đưa vào các quy trình phân tích hoặc AI với mức độ kiểm soát phù hợp.

Bài toán ấy càng rõ trong lĩnh vực tài chính. Khi kết quả phân tích tác động đến vận hành, quản trị rủi ro hoặc dịch vụ dành cho người dân và khách hàng, tổ chức cần biết dữ liệu đến từ đâu, đã được xử lý thế nào và ai chịu trách nhiệm về việc sử dụng dữ liệu đó.

Đọc thêm: Quản trị AI có trách nhiệm: 5 bài học doanh nghiệp Việt Nam cần rút ra

Từ thử nghiệm AI đến vận hành thực tế còn một khoảng cách

AI cũng xuất hiện trong chương trình dưới góc nhìn về năng lực triển khai.

• Ông Nguyễn Hoàng Minh, Tổng Giám đốc FPT IS, đặt vấn đề về khoảng cách giữa "có AI" và "có nền móng để AI làm được việc thật" - tức hạ tầng tính toán và khung quản trị rủi ro - vẫn còn rất lớn.
• Ông Nguyễn Văn Quang, Giám đốc Khối Khách hàng chiến lược của VNPT AI, đề cập đến tái thiết trải nghiệm ngành tài chính trong kỷ nguyên dữ liệu và AI Agents.

Từ góc nhìn của một đơn vị làm về dữ liệu và hạ tầng, chúng tôi cho rằng đây là điểm cần được bàn đến sớm trong mọi dự án AI: Một mô hình chạy tốt ở quy mô thử nghiệm chưa đồng nghĩa với một ứng dụng có thể vận hành ổn định. Khi mở rộng triển khai, tổ chức phải giải quyết đồng thời nguồn dữ liệu, năng lực tính toán, quyền truy cập, khả năng theo dõi kết quả và rủi ro phát sinh.

Các chủ đề về an toàn dữ liệu, bảo mật cho AI và triển khai AI quy mô lớn ở hai chuyên đề buổi chiều càng làm rõ mối liên hệ này. Đầu tư vào AI vì thế cần đi cùng đầu tư vào nền tảng dữ liệu và năng lực vận hành, thay vì chỉ tập trung vào mô hình hoặc giao diện ứng dụng.

Đọc thêm: Dữ liệu - Cơ sở hạ tầng quốc gia: Tại sao Việt Nam phải xây dựng nền tảng cốt lõi

Kết nối dữ liệu là một bài toán nghiệp vụ, không chỉ là bài toán kỹ thuật

Chuyên đề “Kiến tạo tài chính công thông minh thông qua dữ liệu và AI” đưa cuộc thảo luận đến gần hơn với thực tế vận hành. Chương trình đặt ra bài toán kết nối dữ liệu của ngành Thuế với các cơ quan liên quan và chia sẻ kinh nghiệm khai thác dữ liệu trong xây dựng hệ sinh thái bảo hiểm xã hội số. Các nội dung này lần lượt có sự tham gia của ông Lưu Nguyên Trí, Phó Trưởng Ban Công nghệ, chuyển đổi số và tự động hóa thuộc Cục Thuế, và ông Chu Mạnh Sinh, Phó Giám đốc Bảo hiểm xã hội Việt Nam.

Điều DataCore quan tâm không chỉ là khả năng nối các hệ thống với nhau. Dữ liệu đến từ nhiều đơn vị chỉ thực sự hữu ích khi các bên có thể thống nhất cách hiểu, xác thực thông tin, cập nhật thay đổi và sử dụng dữ liệu trong một quy trình nghiệp vụ cụ thể. Nếu những điều kiện này chưa rõ, việc kết nối có thể tạo ra thêm luồng dữ liệu mà chưa cải thiện tương xứng chất lượng quyết định hay trải nghiệm dịch vụ.

Đó cũng là lý do các hoạt động chuẩn hóa, kiểm soát chất lượng và quản trị quyền truy cập cần được tính đến ngay từ khi thiết kế một hệ thống dữ liệu liên ngành. Đây là góc nhìn của DataCore trước những bài toán được nêu trong chương trình, không phải kết luận thay cho các cơ quan tham gia hội thảo.

Niềm tin số cần được bảo vệ trên toàn bộ hành trình dữ liệu

Ở chuyên đề “Phát triển hệ sinh thái dịch vụ tài chính trong kỷ nguyên AI”, chương trình đi vào các rủi ro gắn với dữ liệu khách hàng, gian lận tài chính và an ninh hệ thống.

• Ông Đoàn Hữu Hậu, Giám đốc Chiến lược và Chuyển đổi của CMC, đưa ra góc nhìn về gian lận dịch vụ tài chính ngân hàng trong kỷ nguyên AI. Khi các hành vi gian lận ngày càng được tự động hóa, cá nhân hóa và mở rộng với tốc độ chưa từng có. Deepfake, Synthetic Identity, Voice Cloning, AI-powered Phishing, Account Takeover và Fraud-as-a-Service đang tạo ra những thách thức mới đối với các tổ chức tài chính, trong khi các phương pháp chống gian lận truyền thống dựa trên rule-based detection và hệ thống giám sát phân mảnh ngày càng bộc lộ hạn chế.
• Ông Trần Minh Quảng, Giám đốc Trung tâm Phân tích và Chia sẻ nguy cơ an ninh mạng của Viettel Cyber Security, tập trung vào việc bảo vệ dữ liệu khách hàng trước các cuộc tấn công chuỗi cung ứng phần mềm. Theo báo cáo, các nhóm tấn công đang chuyển trọng tâm từ người dùng cuối sang nhà phát triển, kho mã nguồn, nền tảng CI/CD và các gói phần mềm mã nguồn mở - tấn công vào chính kênh phân phối phần mềm mà doanh nghiệp tin tưởng.

Những chủ đề này nhắc chúng tôi rằng bảo vệ dữ liệu không dừng ở một lớp bảo mật cuối cùng. Dữ liệu đi qua nhiều hệ thống, nhóm vận hành và đối tác công nghệ; mỗi điểm kết nối đều cần được quản lý. Khi AI làm tăng tốc độ xử lý và mức độ tự động hóa, yêu cầu về phân quyền, theo dõi sử dụng và khả năng kiểm tra lại quyết định càng trở nên thiết thực.

Lắng nghe thị trường để tìm đúng điểm hợp tác

Bên cạnh nội dung hội thảo, DataCore có dịp gặp gỡ và trao đổi với các đối tác tại sự kiện. Những cuộc trò chuyện trực tiếp giúp chúng tôi hiểu thêm tổ chức tài chính đang ưu tiên vấn đề nào khi khai thác dữ liệu và triển khai AI: Tìm được nguồn dữ liệu phù hợp, tích hợp vào hệ thống hiện có, đáp ứng yêu cầu an toàn hay mở rộng năng lực xử lý khi nhu cầu tăng lên.

Vietnam Digital Finance 2026 mang đến cho DataCore một góc nhìn rõ hơn về mối quan hệ giữa dữ liệu, AI, hạ tầng và niềm tin số. Chúng tôi sẽ tiếp tục theo dõi những nhu cầu đó, phát triển dịch vụ dữ liệu và năng lực hạ tầng phù hợp, đồng thời duy trì kết nối với các đối tác để tìm cơ hội cùng giải quyết những bài toán cụ thể.