Xây dựng kiến trúc cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính |
2-5-2019 |
Bộ Tài chính vừa ban hành Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính. Theo đó, trong giai đoạn 1 từ năm 2019 – 2022, công nghệ trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn sẽ được thử nghiệm áp dụng trong lĩnh vực Thuế và Hải quan để giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp, từ đó đúc rút kinh nghiệm áp dụng trong tất cả các lĩnh vực thuộc quản lý của Bộ Tài chính. |
CT |
Đảm bảo khả năng kết nối, chia sẻ dữ liệu Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính được ban hành nhằm quy hoạch, xây dựng, phát triển các thành phần thuộc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính trong một chỉnh thể thống nhất. Đồng thời, các nguyên tắc chủ đạo sẽ được đưa ra để đảm bảo tính liên kết, tích hợp, khả năng kết nối, chia sẻ thông tin, dữ liệu giữa các đơn vị trong ngành Tài chính và giữa Bộ Tài chính với các cơ quan, tổ chức, cá nhân ngoài ngành Tài chính. Mô hình kiến trúc tổng thể của Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính bao gồm các lớp thực hiện các chức năng từ việc cung cấp dữ liệu nguồn, tích hợp, thu nhận, chuẩn hóa, lưu trữ, phân tích, trực quan hóa dữ liệu tổng hợp từ các nguồn, đến việc phân phối sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả, an toàn, kiểm soát chất lượng và thống nhất của dữ liệu.
Mô hình Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính sẽ hỗ trợ xây dựng Chính phủ điện tử ngành Tài chính, hướng tới xây dựng Tài chính số dựa trên dữ liệu lớn và dữ liệu mở. Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính sẽ tạo nền tảng cho ngành Tài chính tiếp cận, nắm vai trò chủ động, kiến tạo và đi đầu trong việc chuyển đổi sang nền Tài chính số hiện đại tại Việt Nam. Đây cũng là cơ sở để các đơn vị thuộc Bộ Tài chính thực hiện xây dựng, phát triển hệ thống thông tin, dữ liệu quốc gia về tài chính đảm bảo tính đồng bộ, hạn chế trùng lặp, tiết kiệm chi phí, thời gian triển khai. Hệ thống thông tin, dữ liệu, hạ tầng công nghệ đã được đầu tư được kế thừa, sử dụng lại; tăng cường khả năng giám sát, đánh giá hiệu quả đầu tư. Nâng cao tính linh hoạt khi xây dựng, triển khai các Cơ sở dữ liệu chuyên ngành, Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính phù hợp với thông lệ quốc tế, thực tiễn tại Việt Nam và Bộ Tài chính. Đưa trí tuệ nhân tạo vào dự báo, quản lý rủi ro Để triển khai Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính, Bộ Tài chính đã đưa ra lộ trình gồm 2 giai đoạn, cùng các mục tiêu chính dựa trên các nhóm yếu tố chính về nhân sự, dữ liệu, công nghệ và cơ chế, chính sách. Theo đó, giai đoạn giai đoạn 1 từ năm 2019-2022 sẽ nhằm chuẩn bị sẵn sàng về mặt thể chế, chính sách và hạ tầng để xây dựng Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính theo kiến trúc Data Hub. Dữ liệu tổng hợp về Tài chính có khả năng cung cấp đầu ra là các dạng báo cáo, Dashboard, KPIs dự báo về quản lý tài chính nhà nước và tiếp tục mở rộng đối với các chủ đề dữ liệu quản lý thị trường tài chính, bảo hiểm... Trong giai đoạn này, Bộ Tài chính sẽ thử nghiệm áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn trong lĩnh vựcThuế và Hải quan để giải quyết các bài toán nghiệp vụ phức tạp như Quản lý rủi ro, chống gian lận thuế... Từ đó đúc rút kinh nghiệm triển khai, phát triển nguồn nhân lực để sẵn sàng áp dụng trong tất cả các lĩnh vực thuộc quản lý của Bộ Tài chính. Giai đoạn 2 từ năm 2023-2025, Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính được mở rộng phạm vi với dữ liệu đầu vào là dữ liệu bán cấu trúc hoặc dữ liệu phi cấu trúc. Áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo, máy học trong xử lý dữ liệulớn vào giải quyết các bài toán phức tạp liên quan tới nhiều nhóm, dòng nghiệp vụ như: Dự báo số thu ngân sách, quản lý rủi ro với thị trường chứng khoán, thị trường bảo hiểm. Giai đoạn này đòi hỏi sự chuẩn bị sẵn sàng về nguồn lực, mô hình phân tích và dữ liệu cũng như đội ngũ chuyên gia về khoa học dữ liệu, chuyên gia trong từng lĩnh vực để đảm bảo xây dựng được mô hình hiệu quả cao trong thực tiễn. Kiến trúc Cơ sở dữ liệu quốc gia về Tài chính sẽ được cập nhật, điều chỉnh phù hợp với điều kiện thực tế trong từng thời kỳ, đảm bảo khả năng mở rộng tính năng và kiểm soát đối với mô hình kiến trúc. Theo http://www.mof.gov.vn. |
Số lượt xem:736 |