Cổng thông tin hội nhập kinh tế quốc tế thành phố Hồ Chí Minh

Các số liệu tài chính truyền thống từ lâu đã là tiêu chuẩn để đánh giá hiệu suất và tiềm năng tăng trưởng của doanh nghiệp. Tuy nhiên, bối cảnh kinh doanh đã có sự thay đổi đáng kể trong thời kỳ bùng nổ kinh tế sau Thế chiến II, gần một thế kỷ trước.

Ngày nay, các công ty phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng trong việc khai thác tiềm năng mở rộng của trí tuệ nhân tạo (AI), ưu tiên các yếu tố môi trường, xã hội và quản trị (ESG) và thích ứng với hành vi thay đổi của người tiêu dùng, đồng thời duy trì tăng trưởng. Dữ liệu đã trở nên không thể thiếu trong việc giải quyết những thách thức này nhưng các số liệu truyền thống thường bỏ qua dữ liệu quan trọng này, khiến nhiều công ty bị định giá thấp.

Sự thay đổi mô hình này đòi hỏi một cách tiếp cận mới đối với vấn đề định giá doanh nghiệp, bao gồm giá trị mà dữ liệu mang lại cùng với hiệu suất tài chính của doanh nghiệp. Bằng cách đó, các doanh nghiệp sẽ có động lực để tối ưu hóa nguồn lực của mình, khám phá các cơ hội tăng trưởng mới và thúc đẩy đổi mới tài chính cần thiết để biến ESG trở nên khả thi về mặt thương mại. Khi phát triển kinh tế đi đôi với bảo vệ môi trường, cách tiếp cận này phù hợp với nhu cầu đang thay đổi của thị trường và định vị lại các giá trị của công ty để dẫn đầu, nhằm mục tiêu hướng tới một tương lai bền vững hơn.

Những đổi mới dựa trên dữ liệu trong dịch vụ tài chính

Ngành dịch vụ tài chính, với hàng nghìn tỷ giao dịch mỗi ngày, minh họa cho vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc thúc đẩy tính bền vững. Bằng cách áp dụng thuật toán AI vào tập dữ liệu của mình, các công ty dịch vụ tài chính có thể tạo ra các mô hình, mối tương quan và sự hiểu biết trước đây không thể tiếp cận hoặc quá phức tạp đối với các phương pháp phân tích truyền thống. Thông tin mới này cho phép họ điều hướng các thay đổi về quy định và thúc đẩy đổi mới tài chính, mà trước đây do các công ty công nghệ tài chính dẫn đầu, từ đó giúp giải quyết các thách thức cấp bách toàn cầu, như biến đổi khí hậu và bất bình đẳng xã hội một cách hiệu quả hơn.

Ví dụ, khí thải Phạm vi 3 bao gồm phát thải khí nhà kính gián tiếp trong toàn bộ chuỗi giá trị của một tổ chức và có thể chiếm tới 95% lượng khí thải carbon của một doanh nghiệp. Dữ liệu gần đây nhấn mạnh quy mô của thách thức này, với lượng khí thải Phạm vi 3 trung bình cao hơn 26 lần so với lượng phát thải từ các hoạt động trực tiếp. Các phương pháp tiếp cận thông thường để giảm phát thải carbon, chẳng hạn như bù trừ carbon, đã cho thấy hiệu quả vẫn còn hạn chế. Trên thực tế, nghiên cứu đã chỉ ra rằng, trong một số trường hợp, việc bù trừ carbon có khả năng gây hại cho khí hậu.

Để giải quyết trực tiếp các vấn đề này, NAX đã hợp tác với một công ty bảo hiểm hàng đầu toàn cầu để tạo ra nền tảng Klerra. Nền tảng này sử dụng AI và phân tích nâng cao để xác định một cách có hệ thống các điểm nóng phát thải trong chuỗi cung ứng. Klerra cung cấp thông tin chi tiết có mục tiêu, có thể thực hiện được để giảm thiểu tác động ở các các lĩnh vực cụ thể, từ đó nâng cao hiệu quả nỗ lực giảm thiểu các tác động tiêu cực và xây dựng văn hóa bền vững và đổi mới trong các tổ chức.

Sử dụng tài nguyên hiệu quả trong sản xuất nông nghiệp

Một ví dụ đáng chú ý khác là quá trình chuyển đổi sang nông nghiệp bền vững, một vấn đề phức tạp do nhiều yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường khác nhau thúc đẩy liên quan đến nhiều bên liên quan. Quá trình chuyển đổi này rất cần thiết để đạt được mục tiêu phát thải ròng bằng 0 toàn cầu và đảm bảo an ninh lương thực lâu dài bằng cách bảo tồn đa dạng sinh học và chống phá rừng.

Quá trình này cũng thúc đẩy khả năng kinh tế cho nông dân thông qua việc sử dụng tài nguyên hiệu quả và giảm chi phí, đồng thời nâng cao phúc lợi xã hội và sức khỏe cộng đồng. Tuy nhiên, để đạt được những mục tiêu này không phải là nhiệm vụ dễ dàng, đòi hỏi ngành nông nghiệp phải hành động toàn diện trên toàn bộ chuỗi giá trị.

NAX và cùng một công ty bảo hiểm toàn cầu đã phát triển một giải pháp SaaS kinh doanh nông nghiệp sáng tạo để tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình chuyển đổi này. Giải pháp này hợp lý hóa các đánh giá hoạt động, xử lý khiếu nại và đo lường tác động, trao quyền cho nông dân đạt được năng suất cao hơn, đồng thời thúc đẩy các hoạt động chống phá rừng và tăng cường đa dạng sinh học. Tận dụng các phân tích nâng cao, giải pháp này tổng hợp và phân tích dữ liệu toàn diện từ chuỗi giá trị, cung cấp thông tin chi tiết có thể hành động để tối ưu hóa các hoạt động canh tác tái tạo và đảm bảo quy trình sản xuất phù hợp với các mục tiêu bền vững.

Kỷ nguyên mới về định giá tài chính và tính bền vững

Những ví dụ thực tế này nhấn mạnh tiềm năng chuyển đổi của đổi mới dựa trên dữ liệu trong lĩnh vực dịch vụ tài chính. Bằng cách tận dụng dữ liệu và AI, các tổ chức tài chính có thể điều hướng hiệu quả các quy định phức tạp, thúc đẩy đổi mới tài chính tiên tiến và giải quyết các vấn đề như biến đổi khí hậu, bất bình đẳng xã hội và các vấn đề lớn khác mà thế giới đang phải đối mặt.

Trong bối cảnh kinh doanh tiếp tục phát triển, cách tiếp cận định giá của chúng ta phải thay đổi theo. Trong kỷ nguyên mới này, dữ liệu không còn chỉ được coi là sản phẩm phụ của hoạt động kinh doanh nữa; cùng với sự tiến bộ nhanh chóng của AI, giờ đây dữ liệu có thể được chuyển đổi thành tài sản có giá trị.

Việc tích hợp dữ liệu vào bảng cân đối kế toán là điều cần thiết để tăng cường những nỗ lực này, cho phép các doanh nghiệp thể hiện giá trị toàn diện của mình với các bên liên quan và nhà đầu tư, do đó, vừa kết hợp tăng trưởng kinh tế với tác động tích cực của xã hội.

Cách tiếp cận tích hợp này giúp gia tăng giá trị thực sự của doanh nghiệp, thúc đẩy đổi mới tài chính, ủng hộ việc thương mại hóa các nguyên tắc ESG.

Nguồn: World Economic Forum

Từ khóa: định giá doanh nghiệp, tích hợp AI, phát triển bền vững