A research on applying artificial intelligence in data analytics and sustainable development strategies for Vietnamese Enterprises according to ESG Standards

Abstract

In the context of a global economy transitioning towards sustainable development, Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria have become a critical foundation for ensuring corporate sustainability and responsible investment decisions, benefiting society and businesses. However, despite increasing encouragement to integrate ESG, many organizations still face significant challenges in effectively gathering, analyzing, and implementing ESG principles. This research proposes an innovative solution: an ESG information management system enhanced by artificial intelligence (AI). The system leverages AI algorithms to automate data processing, provide real-time monitoring, and conduct predictive analysis to enable data-driven ESG decisions. Additionally, it supports businesses in generating ESG reports according to specific sets of criteria. With advanced AI features such as anomaly detection, trend analysis, and automated reporting, the system will assist businesses in comprehensively tracking, assessing, and optimizing their ESG metrics. The application of AI not only enhances transparency and accountability but also enables organizations to adapt flexibly to evolving ESG standards. This system allows organizations to improve operational efficiency, strengthen resilience in the face of economic downturns, and enhance strategic foresight, ultimately driving sustainable growth and better meeting the demands of socially responsible stakeholders. Integration of AI in ESG management is not merely a technological advancement but a transformative tool, delivering superior business outcomes and ensuring long-term success in a global economy increasingly focused on sustainability.

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và biến đổi khí hậu ngày càng nghiêm trọng, phát triển bền vững đã trở thành xu thế và dần là một yếu tố quan trọng trong quản trị doanh nghiệp. ESG (Môi trường, Xã hội, Quản trị) không chỉ là công cụ nâng cao hình ảnh thương hiệu mà còn là yêu cầu thiết yếu giúp doanh nghiệp duy trì hoạt động bền vững, thu hút đầu tư và giảm thiểu rủi ro, và đảm bảo trách nhiệm của doanh nghiệp đối với nhân viên, xã hội. Các doanh nghiệp áp dụng hiệu quả ESG sẽ nâng cao khả năng cạnh tranh và tạo ra giá trị lâu dài cho cả xã hội và môi trường.

Bên cạnh đó, sự phát triển nhanh chóng của Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi cách thức các doanh nghiệp vận hành và quản lý. AI được ứng dụng ở hầu hết mọi lĩnh vực, từ tự động hóa quy trình sản xuất đến phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường. Việc tích hợp AI vào chiến lược ESG không chỉ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình mà còn tăng cường khả năng giám sát và báo cáo các chỉ số ESG, góp phần thúc đẩy tính minh bạch và trách nhiệm xã hội trong hoạt động. việc kinh doanh.

Tính cấp thiết của ESG

Trong bối cảnh toàn cầu hóa và biến đổi khí hậu, phát triển bền vững đã trở thành nền tảng chiến lược của nhiều doanh nghiệp. Các công ty thể hiện trách nhiệm xã hội cao thường thu hút nhân tài và xây dựng danh tiếng tích cực. Chỉ số trách nhiệm xã hội (CSR) là thước đo cam kết của doanh nghiệp đối với xã hội và môi trường, liên quan đến chất lượng việc làm và nhân quyền. Việc tích hợp yếu tố môi trường, xã hội và quản trị (ESG) giúp giảm rủi ro, thu hút đầu tư và tăng giá trị cổ phiếu. Sau COP26, nhiều doanh nghiệp Việt Nam như Vinamilk đã tiên phong trong đầu tư bền vững, với các báo cáo cam kết như “Net Zero 2050”.

Thực trạng thực hiện ESG tại doanh nghiệp Việt Nam

Thực trạng thực hiện ESG tại doanh nghiệp Việt Nam

Thực trạng thực hiện ESG tại doanh nghiệp Việt Nam

Thực trạng thực hiện ESG tại doanh nghiệp Việt Nam

Thực trạng thực hiện ESG tại doanh nghiệp Việt Nam

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Giới thiệu về ESG

ESG, viết tắt của Environmental, Social and Governance, là bộ tiêu chuẩn đo lường các yếu tố liên quan đến phát triển bền vững và tác động của doanh nghiệp tới cộng đồng. đồng. Khái niệm ESG ban đầu xuất hiện với tên gọi CSR (Corporate Social Becomes) - thuật ngữ chỉ trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp, trong ấn phẩm năm 1953 của nhà kinh tế học người Mỹ Howard Bowen.

ESG là một thuật ngữ và khái niệm được đề xuất lần đầu tiên vào tháng 6 năm 2004 bởi sáng kiến ​​“Ai quan tâm đến chiến thắng” của Hiệp ước Toàn cầu của Liên hợp quốc, nhằm thu hút sự chú ý của các nhà đầu tư và nhà đầu tư. Phân tích tính trọng yếu và ảnh hưởng lẫn nhau giữa các vấn đề môi trường, xã hội và quản trị. Các nhà đầu tư và nhà phân tích xem xét hiệu suất ESG trong phân tích cơ bản của họ về các công ty, với lý do rằng các công ty chủ động quản lý các vấn đề ESG sẽ hoạt động tốt hơn các công ty cùng ngành. đối thủ cạnh tranh trong việc tạo ra các kết quả hữu hình và vô hình lâu dài.

Tiêu chí đáp ứng tiêu chuẩn ESG

Tiêu chí đáp ứng tiêu chuẩn ESG

Tiêu chí đáp ứng tiêu chuẩn ESG

Tiêu chí đáp ứng tiêu chuẩn ESG

Bộ tiêu chuẩn ESG phổ biến

Bộ tiêu chuẩn ESG phổ biến

Bộ tiêu chuẩn ESG phổ biến

Bộ tiêu chuẩn ESG phổ biến

Lịch sử phát triển và xu hướng toàn cầu

Lịch sử phát triển và xu hướng toàn cầu

Lịch sử phát triển và xu hướng toàn cầu

Lợi ích của ESG đối với doanh nghiệp

Việc thực hiện các nguyên tắc ESG mang lại nhiều lợi ích chiến lược cho doanh nghiệp. Thứ nhất, ESG giúp mở rộng thị trường bằng cách cải thiện uy tín và sự tín nhiệm của doanh nghiệp, tạo thuận lợi cho việc nhận được sự ủng hộ từ các cơ quan quản lý và cộng đồng để thâm nhập thị trường mới 11 . Bên cạnh đó, ESG còn giúp giảm chi phí vận hành thông qua việc sử dụng nguyên liệu hiệu quả và áp dụng công nghệ tiết kiệm năng lượng, từ đó cắt giảm chi phí sản xuất và xử lý môi trường. Ngoài ra, cam kết ESG mạnh mẽ cũng tạo ra lợi thế cạnh tranh khi thu hút người tiêu dùng ưa chuộng sản phẩm bền vững, giúp tăng doanh thu và củng cố hình ảnh thương hiệu. 6 Đối với các nhà đầu tư, các doanh nghiệp chú trọng ESG được xem là có rủi ro thấp và quản lý tốt, làm tăng khả năng huy động vốn và thu hút đầu tư. Cuối cùng, môi trường làm việc bền vững và có trách nhiệm xã hội giúp doanh nghiệp thu hút và giữ chân nhân tài, đồng thời nâng cao tinh thần và sự gắn bó của nhân viên, từ đó xây dựng văn hóa tích cực và đổi mới trong công ty 12 .

Trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một khái niệm quen thuộc trong những năm gần đây, nhờ sự phát triển nhanh chóng của các ứng dụng và công nghệ sáng tạo. Khái niệm AI được John McCarthy đưa ra lần đầu tiên tại hội nghị The Dartmouth năm 1956, mô tả khả năng của máy móc mô phỏng tâm trí con người AI hiện đang tạo ra giá trị đáng kể trong nhiều lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, giáo dục và kinh tế thông qua tự động hóa và xử lý dữ liệu lớn 13 . Ví dụ, trong chăm sóc sức khỏe, AI có khả năng sàng lọc các triệu chứng và chẩn đoán dựa trên dữ liệu bệnh nhân, trong khi trong giáo dục, nó hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm học tập 6 . Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là ChatGPT ra mắt năm 2022 đã nhanh chóng thu hút 100 triệu người dùng và chứng tỏ khả năng tương tác tự nhiên với con người 12 .

Đặc biệt, AI đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng, góp phần đáng kể vào mục tiêu bền vững trong ESG 5 . Hệ thống AI có khả năng xử lý khối lượng lớn thông tin để xác định mô hình và xu hướng thị trường, từ đó đưa ra dự đoán chính xác về các diễn biến trong tương lai. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược hiệu quả mà còn thúc đẩy các sáng kiến ​​về môi trường thông qua việc tối ưu hóa quy trình sản xuất, giảm lãng phí và tiết kiệm năng lượng. Ngoài ra, AI còn hỗ trợ doanh nghiệp đánh giá tác động xã hội của hoạt động kinh doanh, từ đó nâng cao trách nhiệm xã hội và cải thiện quản trị. Nhờ khả năng phân tích mạnh mẽ, AI đang mở ra những cơ hội mới cho các mô hình kinh doanh sáng tạo, thúc đẩy sự phát triển bền vững và tạo ra giá trị lâu dài cho cả doanh nghiệp và cộng đồng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Bài báo này áp dụng phương pháp nghiên cứu định tính để khám phá và phân tích sâu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc xây dựng chiến lược phát triển bền vững cho doanh nghiệp Việt Nam theo tiêu chuẩn ESG. Việc lựa chọn phương pháp định tính cho phép thông tin được thu thập và phân tích một cách linh hoạt, sâu sắc và toàn diện hơn, từ đó hiểu rõ hơn về vai trò của AI trong lĩnh vực này 14 .

Quá trình nghiên cứu bắt đầu với việc xác định mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu. Mục tiêu chính của bài báo là làm sáng tỏ vai trò của AI trong phân tích dữ liệu và phát triển các chiến lược bền vững cho doanh nghiệp Việt Nam. Các câu hỏi nghiên cứu đã được đặt ra như như: AI có thể cải thiện quy trình phân tích dữ liệu ESG như thế nào? Những chiến lược phát triển bền vững nào có thể được xây dựng dựa trên những hiểu biết từ dữ liệu phân tích? Những câu hỏi này không chỉ định hướng cho quá trình nghiên cứu mà còn giúp tập trung vào những vấn đề cốt lõi cần giải quyết 14 .

Sau đó, thông tin được tiến hành thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm tài liệu học thuật, báo cáo ngành và nghiên cứu điển hình. Việc sử dụng các công cụ tìm kiếm như Google Scholar, JSTOR và các cơ sở dữ liệu trực tuyến khác giúp tiếp cận thông tin phong phú và đa dạng về AI, ESG, và các ứng dụng cụ thể trong lĩnh vực tài chính. Trong quá trình thu thập, các từ khóa chính đã được sử dụng như “Trí tuệ nhân tạo”, “Phân tích dữ liệu”, “Phát triển bền vững”, “Tiêu chuẩn ESG” và “Doanh nghiệp Việt Nam”. Việc xác định từ khóa chính xác là rất quan trọng, vì nó giúp lọc ra những tài liệu có liên quan và có giá trị cho nghiên cứu.

Sau khi thu thập thông tin, bước tiếp theo là tiến hành phân tích và tổng hợp dữ liệu một cách kỹ lưỡng. Quá trình này không chỉ bao gồm việc phân tích các ứng dụng cụ thể của AI trong lĩnh vực ESG, mà còn xem xét cách thức mà AI có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát triển chiến lược bền vững. Đồng thời, cũng xem xét những thách thức mà doanh nghiệp có thể gặp phải trong quá trình áp dụng công nghệ này. Thông qua việc phân tích này, không chỉ nắm bắt được xu hướng và tiềm năng mà AI mang lại cho ngành mà còn hiểu rõ hơn về bối cảnh và điều kiện cụ thể của doanh nghiệp Việt Nam.

Kết luận nghiên cứu sẽ được rút ra từ việc tổng hợp các thông tin và phân tích đã thực hiện. Bài báo sẽ nhấn mạnh những ứng dụng tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy phát triển bền vững cho doanh nghiệp Việt Nam, đồng thời đánh giá các lợi ích và thách thức liên quan đến việc triển khai công nghệ này. Điều này không chỉ cung cấp cái nhìn tổng quan về sự phát triển của AI trong ngành mà còn giúp doanh nghiệp xác định các chiến lược cụ thể để đạt được hiệu quả cao nhất từ việc áp dụng AI.

Để triển khai ESG hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện theo 7 bước sau đây được mô tả theo Figure 1 15 . Những bước này không chỉ giúp xây dựng và duy trì chiến lược ESG vững chắc mà còn tạo ra giá trị lâu dài cho các bên liên quan.

Quy trình này bao gồm:

Figure 1 . Các bước để xây dựng và quản lý báo cáo ESG

Cam kết: Việc thực hiện chiến lược Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG) bắt đầu bằng việc đảm bảo cam kết từ lãnh đạo trong tổ chức. Các nhà lãnh đạo cần tán thành và thúc đẩy sự tham gia của nhân viên vào các nỗ lực bền vững.

Chọn khung: Tổ chức phải lựa chọn hoặc phát triển khung ESG phù hợp với ngành và mục tiêu cụ thể của mình. Khung này sẽ là kim chỉ nam để tích hợp các cân nhắc về ESG vào hoạt động và lập kế hoạch chiến lược.

Đánh giá: Việc đánh giá kỹ lưỡng về hiện trạng ESG là cần thiết, bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu liên quan đến các chính sách môi trường, thực tiễn xã hội, cơ cấu quản trị và tương tác cộng đồng hiện có.

Cải tiến: Sau khi đánh giá, tổ chức cần phân tích các cơ hội cải tiến trong thực tiễn ESG của mình, tập trung vào những tác động tiềm ẩn đến lợi nhuận, danh tiếng thương hiệu và sự hài lòng của khách hàng.

Mục tiêu: Doanh nghiệp cần đặt ra các mục tiêu ESG cụ thể tuân thủ tiêu chí SMART để đảm bảo chúng cụ thể, có thể đo lường, có thể đạt được, thực tế và có giới hạn thời gian.

Lập kế hoạch: Cần xây dựng kế hoạch thực hiện chi tiết, phác thảo các nhiệm vụ, mốc thời gian và chỉ số hiệu suất chính (KPI) cụ thể để theo dõi tiến độ.

Thực hiện: Giai đoạn thực hiện bao gồm việc thực hiện kế hoạch đồng thời liên tục theo dõi kết quả, nhằm xác định thành công và thất bại, từ đó điều chỉnh các chiến lược trong tương lai.

Ngoài ra, các tổ chức thường gặp phải nhiều thách thức khi phát triển báo cáo ESG, như thiếu số liệu và khung báo cáo tiêu chuẩn hóa, khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chính xác và toàn diện, cũng như việc thu hút các bên liên quan hiệu quả. Những trở ngại này có thể ảnh hưởng đến việc thực hiện thành công các chiến lược bền vững của doanh nghiệp.

Cuối cùng, nghiên cứu sẽ cung cấp những đề xuất cụ thể cho doanh nghiệp về cách áp dụng AI trong phân tích dữ liệu và xây dựng chiến lược phát triển bền vững. Những đề xuất này sẽ dựa trên các kết quả phân tích và tổng hợp thông tin từ nghiên cứu, nhằm giúp doanh nghiệp không chỉ đạt được sự phát triển bền vững mà còn gia tăng giá trị lâu dài trong bối cảnh kinh tế hiện đại. Phương pháp nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về sự kết hợp giữa AI và ESG mà còn cung cấp thông tin quan trọng cho doanh nghiệp trong việc định hướng phát triển bền vững trong tương lai.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Đề xuất ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong hệ thống sự quản lý dữ liệu cho báo cáo ESG

Dựa trên kết quả phân tích từ phương pháp nghiên cứu định tính, bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau về AI và ESG, cùng với việc đánh giá thực trạng của doanh nghiệp Việt Nam, nghiên cứu đã xác định được những thách thức chính như thiếu số liệu, khung báo cáo tiêu chuẩn hóa và khó khăn trong việc thu thập dữ liệu chính xác. Đồng thời, qua việc phân tích quy trình 7 bước triển khai ESG từ cam kết đến thực hiện, có thể thấy rõ nhu cầu cấp thiết về một hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả và công cụ phân tích chuyên sâu. Từ những cơ sở này, nghiên cứu đề xuất một hệ thống quản lý dữ liệu ESG dựa trên AI với ba lớp chức năng chính, nhằm giải quyết các thách thức đã được xác định và hỗ trợ doanh nghiệp Việt Nam trong quá trình triển khai ESG một cách hiệu quả và bền vững.

Tổng quan về kiến ​​trúc hệ thống

Hệ thống quản lý dữ liệu ESG dựa trên AI được đề xuất thể hiện một toàn diện hệ thống được thiết kế dành riêng cho các doanh nghiệp Việt Nam được minh họa như Figure 2 . Kiến trúc hệ thống bao gồm ba lớp chức năng chính: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích do AI cung cấp, đầu ra chiến lược và báo cáo ESG.

Figure 2 . Tổng quan về kiến trúc của hệ thống

Tổng quan về kiến ​​trúc hệ thống

Hệ thống quản lý dữ liệu ESG dựa trên AI được đề xuất thể hiện một toàn diện hệ thống được thiết kế dành riêng cho các doanh nghiệp Việt Nam được minh họa như Figure 2 . Kiến trúc hệ thống bao gồm ba lớp chức năng chính: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích do AI cung cấp, đầu ra chiến lược và báo cáo ESG.

Figure 2 . Tổng quan về kiến trúc của hệ thống

Tổng quan về kiến ​​trúc hệ thống

Hệ thống quản lý dữ liệu ESG dựa trên AI được đề xuất thể hiện một toàn diện hệ thống được thiết kế dành riêng cho các doanh nghiệp Việt Nam được minh họa như Figure 2 . Kiến trúc hệ thống bao gồm ba lớp chức năng chính: thu thập và tiền xử lý dữ liệu, phân tích do AI cung cấp, đầu ra chiến lược và báo cáo ESG.

Figure 2 . Tổng quan về kiến trúc của hệ thống

Đề xuất chiến lược và báo cáo ESG tự động

Đây là một trong những tính năng nổi bật sau khi dữ liệu được đưa qua lõi phân tích AI, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình báo cáo và đảm bảo tính minh bạch, chính xác trong việc công bố thông tin bền vững. Hệ thống không chỉ thu thập, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu ESG, mà còn tự động tổng hợp và xuất báo cáo theo các tiêu chuẩn quốc tế như GRI, SASB, TCFD, hỗ trợ doanh nghiệp đáp ứng yêu cầu ngày càng khắt khe từ các nhà đầu tư, cơ quan quản lý và các bên liên quan.

Với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ theo thời gian thực và nhận diện các xu hướng tiềm ẩn mà con người có thể bỏ sót, lõi phân tích AI không chỉ giúp doanh nghiệp theo dõi hiệu suất ESG một cách toàn diện, mà còn đóng vai trò như một hệ thống dự báo chiến lược, đưa ra những khuyến nghị hành động có giá trị để cải thiện các chỉ số bền vững. Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp chủ động điều chỉnh chính sách ESG, mà còn tạo lợi thế cạnh tranh dài hạn, nâng cao vị thế trên thị trường và củng cố lòng tin từ các bên liên quan.

Tính năng

Tính năng

THẢO LUẬN

Khả năng mở rộng

Hệ thống AI quản lý ESG cần có tính linh hoạt và khả năng mở rộng để phù hợp với doanh nghiệp ở nhiều quy mô và ngành nghề khác nhau. Việc tùy chỉnh hệ thống theo đặc thù từng lĩnh vực giúp tối ưu hiệu suất, đảm bảo doanh nghiệp có thể triển khai ESG một cách hiệu quả mà không phát sinh chi phí không cần thiết.

Trong lĩnh vực sản xuất, AI đóng vai trò quan trọng trong giám sát mức tiêu thụ năng lượng, theo dõi phát thải carbon và tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Các mô hình AI có thể phân tích dữ liệu theo thời gian thực, phát hiện bất thường trong quy trình sản xuất và đề xuất các giải pháp giảm thiểu tác động môi trường. Ngược lại, ngành dịch vụ tập trung nhiều hơn vào trách nhiệm xã hội (S) và quản trị doanh nghiệp (G). Các công ty công nghệ có thể sử dụng AI để đánh giá tác động ESG của trung tâm dữ liệu, trong khi các tổ chức tài chính ứng dụng AI để phân tích rủi ro ESG trong danh mục đầu tư.

Việc mở rộng hệ thống cũng phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp. Đối với doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs), hệ thống cần được triển khai dưới dạng nền tảng SaaS trên đám mây, giúp tự động hóa báo cáo ESG mà không đòi hỏi hạ tầng công nghệ phức tạp. Ngược lại, tập đoàn lớn có yêu cầu ESG phức tạp hơn, cần AI có thể tích hợp với các hệ thống quản trị doanh nghiệp (ERP, CRM) và thực hiện phân tích dữ liệu lớn để dự báo xu hướng ESG và mô phỏng kịch bản phát triển bền vững.

Tối ưu hóa chi phí là một yếu tố quan trọng trong khả năng mở rộng của hệ thống. Việc triển khai AI trên điện toán đám mây giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành bằng cách chỉ trả phí theo mức sử dụng thực tế. Đồng thời, AI có thể điều chỉnh hiệu suất xử lý dữ liệu dựa trên nhu cầu thực tế của từng doanh nghiệp, giúp SMEs tập trung vào các chỉ số ESG cốt lõi, trong khi tập đoàn có thể sử dụng học sâu (Deep Learning) và học tăng cường (Reinforcement Learning) để phân tích và tối ưu hóa chiến lược dài hạn.

Nhìn chung, hệ thống AI trong ESG cần có cấu trúc mở, khả năng tùy chỉnh cao và khả năng mở rộng theo nhu cầu của từng ngành nghề và quy mô doanh nghiệp. Một hệ thống linh hoạt sẽ giúp doanh nghiệp không chỉ tối ưu hóa chi phí, nâng cao hiệu suất ESG, mà còn thích ứng nhanh với các tiêu chuẩn ESG toàn cầu, đảm bảo lợi thế cạnh tranh bền vững.

Lợi ích mong đợi

Việc đề xuất triển khai hệ thống quản lý ESG do AI cung cấp dự kiến ​​sẽ mang lại lợi ích đáng kể trên một số khía cạnh tổ chức, được hỗ trợ bởi các xu hướng thị trường và nghiên cứu gần đây. Những lợi ích này có thể được chia thành ba loại chính:

Hiệu quả hoạt động

Việc tích hợp AI vào quản lý ESG sẽ tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, giảm thời gian xử lý từ 40-60%. Điều này giúp giải phóng nguồn nhân lực cho các nhiệm vụ chiến lược quan trọng hơn và đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. Hệ thống cũng sẽ cải thiện tính minh bạch và tuân thủ quy định nhờ vào khả năng tự động hóa thu thập và xác minh dữ liệu ESG 16 .

Xây dựng chiến lược

Một trong những lợi ích lớn nhất của hệ thống quản lý ESG do AI cung cấp là khả năng hỗ trợ doanh nghiệp trong việc xây dựng chiến lược phát triển bền vững. Các chức năng phân tích dự đoán của hệ thống sẽ cung cấp thông tin có thể hành động, giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng thị trường và phát triển các chiến lược cạnh tranh hiệu quả hơn. Bên cạnh đó, hệ thống cũng hỗ trợ quản lý rủi ro bằng cách cảnh báo sớm các vấn đề tiềm ẩn, cho phép tổ chức đưa ra các biện pháp khắc phục kịp thời. Việc tích hợp ESG vào quy trình ra quyết định không chỉ tối ưu hóa hiệu suất mà còn giúp doanh nghiệp đáp ứng tốt hơn các thách thức về bền vững 17 .

Lợi thế cạnh tranh

Hệ thống quản lý ESG sẽ góp phần quan trọng trong việc cải thiện vị trí của tổ chức trong bảng xếp hạng ESG, từ đó thu hút nhà đầu tư và khách hàng thông qua các báo cáo chất lượng cao và tính minh bạch. Một công ty có hiệu suất ESG tốt sẽ được tin tưởng hơn, điều này tạo ra nhiều cơ hội đầu tư hơn trong tương lai. Hơn nữa, việc cải thiện danh tiếng qua các thực hành ESG tích cực sẽ không chỉ tạo ra lòng trung thành của khách hàng mà còn củng cố mối quan hệ với các bên liên quan, giúp doanh nghiệp phát triển bền vững hơn trong môi trường cạnh tranh khốc liệt 16 .

Khuyến nghị dành cho doanh nghiệp Việt Nam

Việc áp dụng hệ thống quản lý ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị) do AI cung cấp ngày càng được công nhận là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp đang nỗ lực đạt được sự bền vững, tuân thủ quy định và lợi thế cạnh tranh. Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, hành trình hướng tới tích hợp ESG đầy đủ cần được quản lý cẩn thận thông qua cách tiếp cận có cấu trúc, theo từng giai đoạn nhằm xây dựng năng lực nội bộ và thúc đẩy sự tham gia mạnh mẽ của các bên liên quan. Những khuyến nghị này dựa trên nghiên cứu gần đây và phù hợp với bối cảnh cụ thể của bối cảnh doanh nghiệp đang phát triển ở Việt Nam.

Triển khai theo từng giai đoạn

Để đạt được sự bền vững và lợi thế cạnh tranh thông qua việc áp dụng hệ thống ESG do AI điều khiển, các doanh nghiệp Việt Nam cần triển khai theo từng giai đoạn. Giai đoạn đầu tiên nên tập trung vào việc thiết lập và tự động hóa các chỉ số ESG cốt lõi, nhằm đảm bảo dữ liệu được thu thập và phân tích một cách chính xác. Sau đó, doanh nghiệp có thể dần mở rộng quy mô và tích hợp các yếu tố ESG khác vào quy trình hoạt động của mình. Đặc biệt, việc thiết lập các chương trình đào tạo cho nhân viên và phát triển năng lực là cần thiết để nâng cao khả năng đáp ứng với yêu cầu ESG và cải thiện hiệu suất tổng thể của tổ chức.

Bồi dưỡng nguồn nhân lực chất lượng cao

Xây dựng năng lực nội bộ để quản lý hệ thống ESG do AI điều khiển là rất quan trọng cho sự thành công của tổ chức. Doanh nghiệp nên triển khai các chương trình đào tạo kỹ năng, tập trung vào các khía cạnh như báo cáo ESG, phân tích dữ liệu và quản lý rủi ro. Những chương trình này không chỉ giúp nhân viên nâng cao năng lực mà còn giúp tổ chức thích ứng nhanh chóng với các thay đổi trong công nghệ và quy định, từ đó nâng cao hiệu suất tổng thể và khả năng cạnh tranh trên thị trường 18 .

Khuyến khích sự tham gia của các bên liên quan

Để quản lý ESG hiệu quả, sự tham gia tích cực của các bên liên quan là điều không thể thiếu. Doanh nghiệp nên xây dựng mối quan hệ chặt chẽ với các bên liên quan như nhà đầu tư, khách hàng và cộng đồng, nhằm thu hút sự hỗ trợ và tạo ra những thay đổi tích cực trong hoạt động ESG. Sự tham gia này không chỉ tạo ra lòng tin mà còn củng cố tính minh bạch và trách nhiệm trong quản lý ESG, từ đó thúc đẩy sự phát triển bền vững và khả năng cạnh tranh của tổ chức trong tương lai.

KẾT LUẬN

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý ESG (Môi trường, Xã hội và Quản trị) không chỉ giúp doanh nghiệp tuân thủ các tiêu chuẩn cần thiết mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Để ESG dễ tiếp cận hơn với doanh nghiệp Việt Nam, cần thiết lập khuôn khổ pháp lý cụ thể và chi tiết 19 . Khung pháp lý này sẽ hỗ trợ doanh nghiệp thực hiện và công bố đầy đủ thông tin ESG, đồng thời nâng cao kiến ​​thức và năng lực thực thi cho đội ngũ lãnh đạo. Ủy ban Chứng khoán Nhà nước cần áp dụng các khuyến nghị của Tổ công tác công bố thông tin tài chính liên quan đến khí hậu (TCFD) vào các báo cáo định kỳ của công ty đại chúng, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho doanh nghiệp. tuân thủ quy định và thúc đẩy cam kết với. Ngoài ra, doanh nghiệp cần thay đổi nhận thức và coi ESG là cơ hội để phát triển bền vững, bởi thực hiện hiệu quả ESG sẽ nâng cao năng lực cạnh tranh, thu hút vốn đầu tư và tạo ra giá trị kinh tế. lâu dài. Cam kết của Ban Giám đốc với các bộ phận thực hiện là rất quan trọng để xây dựng lộ trình thực hiện ESG rõ ràng.

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc tích hợp AI vào hệ thống ESG giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình thu thập, phân tích và tối ưu hóa dữ liệu ESG, qua đó cải thiện tính chính xác và minh bạch trong việc báo cáo và ra quyết định ESG. AI có thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc, phát hiện xu hướng ESG, dự báo các thay đổi trong chính sách và mô phỏng các kịch bản chiến lược ESG khác nhau, giúp doanh nghiệp đánh giá tác động của từng quyết định ESG trước khi triển khai.

Việc kết hợp Deep Learning để phân tích dữ liệu ESG, Time Series Analysis để dự báo xu hướng, và Reinforcement Learning để tối ưu hóa chiến lược đã giúp nâng cao hiệu quả quản lý ESG, giúp doanh nghiệp thích ứng nhanh hơn với các thay đổi trong tiêu chuẩn ESG và nâng cao khả năng tuân thủ. AI không chỉ hỗ trợ tự động hóa, mà còn giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu hơn về ESG, từ đó xây dựng các chiến lược bền vững, phù hợp với bối cảnh thị trường và đáp ứng kỳ vọng của các nhà đầu tư.

Từ những kết quả này, có thể khẳng định rằng AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ ESG, mà còn là một thành phần quan trọng trong việc định hướng chiến lược phát triển bền vững của doanh nghiệp. Trong tương lai, nghiên cứu có thể được mở rộng để tích hợp thêm các mô hình AI tiên tiến, nâng cao khả năng dự báo ESG trong từng ngành nghề cụ thể và điều chỉnh hệ thống để phù hợp với đặc thù của từng doanh nghiệp. Việc ứng dụng AI trong ESG không chỉ giúp doanh nghiệp tăng cường hiệu quả quản lý, mà còn tạo ra lợi thế cạnh tranh dài hạn trong bối cảnh ESG đang ngày càng trở thành tiêu chí quan trọng trên thị trường toàn cầu.

LỜI CẢM ƠN

Nghiên cứu được tài trợ bởi Trường Đại học Kinh tế - Luật, Đại học Quốc gia TP. HCM.

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

AI: Trí tuệ nhân tạo

ESG:Môi trường, Xã hội và Quản trị (Environmental, Social, and Governance)

RL: Reinforcement Learning

DQN: Deep Q Networks

XUNG ĐỘT LỢI ÍCH

Nhóm tác giả xin cam đoan rằng không có bất kì xung đột lợi ích nào trong công bố bài báo.

ĐÓNG GÓP CỦA CÁC TÁC GIẢ

Lê Hoành Sử đóng góp trong việc xây dựng khung nghiên cứu, khảo sát và nghiên cứu các mô hình liên quan, xác định câu hỏi nghiên cứu và đề xuất phương pháp nghiên cứu và thảo luận kết quả. Nguyễn Huỳnh Yến Nhi đóng góp nghiên cứu tổng quan về khái niệm, cơ sở lý thuyết, phương pháp và kết quả nghiên cứu.