Hiện nay, thế giới đang bước vào kỷ nguyên số với sự tác động mạnh mẽ của Cách mạng Công nghiệp 4.0. Tổ chức Hải quan Thế giới (WCO) và nhiều cơ quan Hải quan phát triển hàng đầu trên thế giới như: Hải quan Hoa Kỳ, Hải quan Nhật Bản, Hải quan Hàn Quốc, Hải quan EU… hiện nay đều tập trung chạy đua xây dựng cơ quan hải quan hiện đại dựa trên hai trụ cột chính là: Hải quan thông minh và phân tích dữ liệu. Theo đó, xây dựng hải quan thông minh và phân tích dữ liệu được coi là chìa khóa để xây dựng cơ quan hải quan hiện đại trong thế kỷ 21.

Theo đó, hiện nay, dữ liệu không chỉ là thông tin đơn thuần mà dữ liệu chính là “vàng”, là tài sản vô cùng có giá trị nếu các cơ quan, tổ chức biết khai thác, phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Trong những năm vừa qua, mặc dù đã đạt được rất nhiều thành công về quản lý và phân tích dữ liệu phục vụ công tác quản lý và điều hành, công tác phân tích dữ liệu của Tổng cục Hải quan vẫn còn những tồn tại, hạn chế như việc phân tích dữ liệu của các đơn vị thuộc Tổng cục Hải quan hiện nay chưa được thực hiện một cách bài bản, khoa học, chủ yếu dừng lại ở dữ liệu thô và dữ liệu phục vụ báo cáo, thống kê. Các đơn vị của Tổng cục Hải quan chủ yếu dừng lại ở việc khai thác dữ liệu thô phục vụ yêu cầu báo cáo, thống kê như: kim ngạch xuất nhập khẩu, số lượng tờ khai, số lượng doanh nghiệp… Để đảm ứng yêu cầu quản lý nhà nước về hải quan, đòi hỏi Tổng cục Hải quan phải triển khai việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả. Vì vậy, việc nghiên cứu, đề xuất mô hình quản lý và phân tích dữ liệu cho Hải quan Việt Nam cũng như đề xuất các giải pháp thực hiện là rất cần thiết, làm cơ sở cho việc xây dựng cơ quan hải quan điện tử, hướng tới Hải quan số và hoàn thành mục tiêu trở thành cơ quan hải quan hàng đầu trên thế giới. Từ thực tế trên, nhóm nghiên cứu của ThS. Cao Huy Tài tại Cục Công nghệ thông tin và Thống kê Hải quan thuộc Tổng cục Hải quan đã thực hiện đề tài: “Đề xuất mô hình phân tích và quản lý dữ liệu khoa học, hiệu quả cho Hải quan Việt Nam” từ năm 2019 đến năm 2020.

Đề tài đã thu được các kết quả nghiên cứu chủ yếu như sau:

- Đã phân tích về quản lý và phân tích dữ liệu, nội hàm của từng công việc và mô tả đầy đủ thành phần của quản lý và phân tích dữ liệu, trình bày chuẩn mực quốc tế cũng như kinh nghiệm của 4 nước là Hải quan Mỹ, Hải quan Singapore, Hải quan Trung Quốc và Hải quan Canada trong việc quản lý và phân tích dữ liệu. Từ đó, nhóm nghiên cứu đã rút ra các bài học cho Việt Nam trong việc xây dựng và triển khai mô hình quản lý và phân tích dữ liệu.

- Đã tiến hành phân tích, đánh giá toàn diện hiện trạng về quản lý và phân tích dữ liệu của Tổng cục Hải quan từ quy định văn bản pháp lý, cơ cấu tổ chức thực hiện, cho đến các kết quả cụ thể về quản lý và phân tích dữ liệu như xây dựng cơ sở dữ liệu, phân tích dữ liệu phục vụ công tác nghiệp vụ và quản lý hải quan.

- Đã đề xuất mô hình quản lý và phân tích dữ liệu cho Hải quan, các nội dung cần thực hiện như: Mô hình quản trị dữ liệu; phát triển dữ liệu; lưu trữ và vận hành dữ liệu; an toàn dữ liệu; tích hợp dữ liệu; quản lý văn bản và nội dung dữ liệu; quản lý dữ liệu chủ và dữ liệu tham chiếu; quản lý kho dữ liệu và phân tích nghiệp vụ thông minh (BI); quản lý siêu dữ liệu; quản lý chất lượng dữ liệu. Đồng thời, nhóm nghiên cứu cũng đã đề xuất lộ trình và điều kiện đảm bảo thực hiện, cũng như các giải pháp để đảm bảo thực hiện các quản lý và phân tích dữ liệu trong thời gian tới.

Việc phân tích dữ liệu không chỉ phục vụ cho việc đấu tranh với những hành vi vi phạm trong quản lý nhà nước về hải quan mà thông qua phân tích dữ liệu để tìm ra các quy luật trong hoạt động xuất nhập khẩu, về thu thuế. Trên cơ sở đó, cung cấp thông tin cho các cấp lãnh đạo, các cơ quan quản lý để hoàn thiện chính sách cũng như các giải pháp để đảm bảo việc quản lý nhà nước về hải quan hiệu quả hơn. Thông qua ứng dụng mô hình, quy trình và phương pháp phân tích dữ liệu hiệu quả sẽ tạo ra các sản phẩm của phân tích dữ liệu là các thông tin, đề xuất có giá trị cho cơ quan hải quan trong quản lý nhà nước về hải quan, được dùng để cho các khâu phân tích tiếp theo và tiến hành xử lý các biện pháp nghiệp vụ khác.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 19253/2020) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.

N.P.D (NASATI)