TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG HÀNH CHÍNH CÔNG

Tái định hình phương thức quản trị quốc gia trong kỷ nguyên số

Trong dòng chảy mãnh liệt của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư và kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên không chỉ như một công nghệ đột phá, mà còn là một lực lượng chuyển đổi mang tính nền tảng, có khả năng định hình lại sâu sắc mọi khía cạnh của đời sống kinh tế - xã hội. Đối với bất kỳ quốc gia nào mang trong mình khát vọng vươn lên và khẳng định vị thế, việc ứng dụng AI trong hành chính công không chỉ là một lựa chọn về công nghệ, mà đã trở thành một đòn bẩy chiến lược, một con đường tất yếu để kiến tạo một mô hình quản trị quốc gia hiệu quả, minh bạch và lấy người dân làm trung tâm.

Vượt qua quan niệm ban đầu về việc chỉ tự động hóa các quy trình thủ công, AI ngày nay mở ra một chân trời mới: khả năng khuếch đại trí tuệ của con người, biến những kho dữ liệu khổng lồ thành những quyết sách sáng suốt, và định hình lại toàn diện mối quan hệ giữa nhà nước, doanh nghiệp và người dân. Nó không còn là câu chuyện của tương lai xa vời, mà là một tập hợp các công cụ mạnh mẽ có thể được triển khai ngay hôm nay để giải quyết các thách thức lớn của quốc gia. Bài viết này sẽ đi sâu phân tích, với những ví dụ cụ thể và chi tiết, cách AI có thể trở thành động lực cốt lõi để tạo ra một cuộc cách mạng trong phương thức quản trị tại bất kỳ quốc gia nào đang tìm kiếm sự đột phá.

Lưu ý quan trọng về các ví dụ minh họa

Cần lưu ý rằng các ví dụ cụ thể được phân tích trong bài viết này, chủ yếu được xây dựng dưới dạng các kịch bản giả định mang tính minh họa. Các kịch bản này được thiết kế nhằm mục đích phác họa một cách sống động và rõ ràng nhất về tiềm năng ứng dụng của AI trong tương lai của ngành hành chính công. Mặc dù hoàn toàn khả thi về mặt công nghệ và dựa trên các năng lực hiện có của Trí tuệ nhân tạo, chúng có thể chưa được triển khai trên thực tế ở quy mô và mức độ tích hợp sâu rộng như mô tả. Mục tiêu của chúng là mở ra một tầm nhìn chiến lược, khơi gợi tư duy và thảo luận về "những gì có thể", thay vì chỉ giới hạn trong việc mô tả "những gì đã có".

Bốn trụ cột chuyển đổi: Một kiến trúc chiến lược, từ ý tưởng đến tác động thực tiễn

Để khai thác hết tiềm năng của AI trong hành chính công, chúng ta cần nhìn nhận tác động của nó một cách hệ thống qua bốn lĩnh vực chuyển đổi cốt lõi. Bốn trụ cột này không phải là những sáng kiến độc lập, mà tạo thành một kiến trúc chiến lược, một chuỗi giá trị chuyển đổi hoàn chỉnh, nơi mỗi trụ cột tạo nền tảng và sức mạnh cho trụ cột tiếp theo.

Mối liên kết này vận hành theo một dòng chảy logic:

• Mọi nỗ lực chuyển đổi đều phải bắt đầu từ Trụ cột 1: Tái định hình trải nghiệm công dân và doanh nghiệp. Đây là "mặt tiền", là lý do tồn tại và là thước đo thành công sau cùng của một chính phủ số.
• Để hiện thực hóa lời hứa về một trải nghiệm xuất sắc ở "mặt tiền", bộ máy cần một "phòng động cơ" hiệu quả, không rườm rà. Đó chính là Trụ cột 2: Tối ưu hóa vận hành nội bộ. Đây là điều kiện tiên quyết để cung cấp dịch vụ thông minh, nhanh chóng.
• Khi "tiền tuyến" (trải nghiệm công dân) và "hậu phương" (vận hành nội bộ) vận hành trơn tru, chúng tạo ra một tài sản vô giá là dữ liệu. Tài sản này được khai thác trong Trụ cột 3: Hoạch định chính sách và quản trị công, biến bộ máy từ một cỗ máy xử lý thủ tục thành một tổ chức biết học hỏi và ra quyết định dựa trên minh chứng.
• Cuối cùng, khi bộ máy đã thành thạo việc quản trị dựa trên minh chứng, nó có thể tiến tới cấp độ cao nhất: Trụ cột 4: Nâng cao năng lực quản trị và ra quyết định dự báo. Tại đây, AI không chỉ giúp phân tích quá khứ mà còn giúp dự báo tương lai, cho phép chính phủ chuyển từ "phản ứng" sang "chủ động kiến tạo".

Vòng lặp cộng hưởng này tạo ra một chuỗi giá trị mạnh mẽ: trải nghiệm tốt hơn tạo ra dữ liệu tốt hơn; dữ liệu tốt hơn cho phép vận hành hiệu quả và hoạch định thông minh; tất cả những điều đó lại quay lại nâng cao trải nghiệm công dân và tạo nền tảng cho năng lực dự báo chiến lược của quốc gia.

Trụ cột 1 - Tái định hình trải nghiệm công dân và doanh nghiệp: Từ gánh nặng thủ tục đến dịch vụ thông minh, chủ động

Đây chính là hệ quy chiếu cốt lõi, là thước đo thành công sau cùng của một chính phủ số: mức độ hài lòng và chất lượng sống của người dân, sức mạnh cạnh tranh của doanh nghiệp. AI mang trong mình tiềm năng phi thường để thực hiện một cuộc đại chuyển đổi: biến những "thủ tục hành chính" phức tạp, phân mảnh và phiền hà thành những "trải nghiệm dịch vụ" thông minh, liền mạch và được "may đo" cho từng cá nhân, từng hoàn cảnh. Sự chuyển đổi này diễn ra trên hai trục chính:

Từ đối thoại theo kịch bản đến trợ lý ảo thông minh 24/7

Đây là sự tiến hóa từ tương tác đơn giản sang thấu hiểu sâu sắc.

Hiện trạng: Nhiều cổng thông tin và ứng dụng hiện nay đã tích hợp chatbot. Tuy nhiên, chúng thường hoạt động như những cuốn sách "hỏi-đáp" điện tử, chỉ có thể trả lời các câu hỏi dựa trên kịch bản được lập trình sẵn. Khi người dùng có một tình huống phức tạp, nằm ngoài kịch bản, hệ thống nhanh chóng đi vào ngõ cụt, tạo ra sự thất vọng và làm xói mòn niềm tin vào công nghệ.

Tầm nhìn ứng dụng AI sâu: Hãy hình dung một Trợ lý ảo Quốc gia thế hệ mới, đóng vai trò là bộ não số tích hợp trên nền tảng dịch vụ công duy nhất. Trợ lý này không phải là một kịch bản tĩnh, mà là một thực thể AI được "huấn luyện" (trained) bằng toàn bộ hệ thống văn bản quy phạm pháp luật, các bộ thủ tục hành chính, và có khả năng truy vấn, kết nối thời gian thực tới các Cơ sở dữ liệu Quốc gia (như Dân cư, Doanh nghiệp, Đất đai). Nó có thể hiểu ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm cả giọng nói và các phương ngữ khác nhau.

Ví dụ minh họa: Một chủ trang trại ở khu vực miền núi muốn xuất khẩu sản phẩm nông sản hữu cơ của mình. Thay vì phải tự tìm hiểu thông tin rời rạc từ nhiều website của các bộ, ngành, người này chỉ cần mở ứng dụng và hỏi bằng giọng nói: "Tôi trồng cà phê theo tiêu chuẩn hữu cơ, giờ muốn đăng ký thương hiệu 'Cà phê Ban Mai' và làm thủ tục để bán hàng sang thị trường Đức thì cần làm những gì, bắt đầu từ đâu?" Trợ lý AI sẽ thực hiện một chuỗi hành động thông minh gần như tức thì:

• Giải mã ý định & bối cảnh (Intent & Context Decoding): AI phân tích câu hỏi, nhận diện các thực thể và ý định cốt lõi: [nông sản hữu cơ], [đăng ký thương hiệu], [xuất khẩu], [thị trường Đức/EU]. Nó ngay lập tức xác định được đây là một quy trình liên ngành, đòi hỏi sự tham gia của cơ quan quản lý nông nghiệp, sở hữu trí tuệ, và thương mại.
• Kiến tạo lộ trình dịch vụ động (Dynamic Service Journey Mapping): Thay vì trả về một danh sách các văn bản luật khô khan, AI đóng vai trò như một chuyên viên tư vấn mẫn cán, kiến tạo một "luồng công việc" (workflow) trực quan, duy nhất và được cá nhân hóa: "Chào ông/bà, để đưa 'Cà phê Ban Mai' đến Đức, ông/bà cần đi qua 3 chặng chính. Tôi đã sắp xếp chúng theo thứ tự tối ưu nhất:
  • Chặng 1: Bảo hộ thương hiệu. Bắt đầu ngay tại đây để đăng ký bảo hộ nhãn hiệu tại cơ quan sở hữu trí tuệ. Tôi đã chuẩn bị sẵn đơn cho ông/bà.
  • Chặng 2: Chứng nhận chất lượng. Thị trường Đức yêu cầu chứng nhận hữu cơ của EU. Đây là danh sách các tổ chức được ủy quyền cấp chứng nhận tại địa phương ông/bà, cùng với chi phí và thời gian ước tính.
  • Chặng 3: Hoàn tất hồ sơ xuất khẩu. Sau khi có 2 giấy tờ trên, ông/bà sẽ cần Giấy chứng nhận xuất xứ phù hợp để hưởng ưu đãi thuế. Tôi sẽ giúp ông/bà chuẩn bị hồ sơ này."
• Kiến tạo dữ liệu & điền biểu mẫu thông minh (Smart Data Population & Form Filling): Dựa trên dữ liệu đã được xác thực từ CSDL Quốc gia về Dân cư và Đất đai, AI tự động điền trước đến 80-90% thông tin của chủ trang trại (tên, số định danh cá nhân, địa chỉ, diện tích đất canh tác) vào tất cả các biểu mẫu liên quan. Người dùng chỉ cần kiểm tra, bổ sung thông tin chuyên ngành và xác nhận, loại bỏ gần như hoàn toàn nguy cơ sai sót do nhập liệu thủ công và tiết kiệm hàng giờ đồng hồ.

Từ chờ đợi yêu cầu đến chủ động phục vụ dựa trên "sự kiện trong đời"

Đây là bước nhảy vọt về triết lý phục vụ, nơi nhà nước chuyển từ thế bị động "chờ đợi" sang vai trò chủ động "chăm sóc", dự đoán và đáp ứng nhu cầu của công dân và doanh nghiệp.

• Ví dụ sự kiện gia đình (Birth of a Child): Khi một em bé được đăng ký khai sinh thành công trên cổng dịch vụ công, hệ thống AI không chỉ trả về giấy khai sinh điện tử. Nó sẽ hoạt động như một "dàn nhạc trưởng vô hình", tự động kích hoạt các luồng xử lý ngầm với các cơ quan liên quan và gửi một thông báo duy nhất đến cho cha mẹ: "Chúc mừng gia đình đã đón thành viên mới! Hồ sơ đăng ký khai sinh của bé đã hoàn tất. Hệ thống đã tự động:
  • Gửi yêu cầu đăng ký thường trú cho bé tại địa chỉ của gia đình đến cơ quan chức năng về cư trú.
  • Gửi yêu cầu cấp thẻ Bảo hiểm Y tế cho bé đến cơ quan bảo hiểm xã hội. Anh/chị vui lòng kiểm tra lại thông tin và nhấn vào đây để xác nhận hoàn tất cả 3 thủ tục chỉ trong một lần duy nhất. Thẻ BHYT điện tử sẽ được gửi đến tài khoản của anh/chị trong vài phút."
• Ví dụ sự kiện doanh nghiệp (Starting a Business): Khi một doanh nhân trẻ vừa hoàn tất thủ tục đăng ký kinh doanh cho một công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực công nghệ phần mềm. Vài phút sau, hệ thống AI sẽ gửi một email chào mừng được cá nhân hóa sâu sắc: "Chào mừng công ty của bạn đã chính thức gia nhập cộng đồng doanh nghiệp! Để giúp bạn khởi đầu thuận lợi, chúng tôi đã chuẩn bị một bộ công cụ số dành riêng cho các công ty công nghệ mới thành lập:
  • Hướng dẫn chi tiết về kê khai thuế theo quý và các quy định về hóa đơn điện tử.
  • Các chính sách ưu đãi thuế thu nhập doanh nghiệp dành cho lĩnh vực phần mềm mà công ty bạn có thể áp dụng ngay.
  • Thông tin về quỹ đầu tư khởi nghiệp của chính phủ đang mở đơn cho các dự án tiềm năng. Chúc công ty của bạn thành công!"

Thông qua những trải nghiệm như vậy, bộ máy hành chính vốn được xem là quan liêu, phức tạp sẽ trở nên gần gũi, thấu hiểu và thực sự trao quyền cho người dân và doanh nghiệp, biến AI thành động lực cốt lõi cho sự phát triển và thịnh vượng chung.

Trụ cột 2 - Tối ưu hóa vận hành nội bộ: Kiến tạo một "hệ thần kinh số" cho bộ máy công quyền

Để có một giao diện phục vụ xuất sắc ở "tiền tuyến", thì "hậu phương" - tức bộ máy vận hành bên trong - phải là một cỗ máy được tinh luyện, chính xác và thông minh. AI chính là chìa khóa để thực hiện cuộc đại phẫu này: tự động hóa các quy trình thủ công, lặp đi lặp lại, và quan trọng hơn, giải phóng trí tuệ và năng lực sáng tạo của đội ngũ công chức cho những nhiệm vụ đòi hỏi tư duy phân tích, phán đoán và tương tác con người.

Từ tra cứu thủ công đến "bộ não pháp chế số" cho công chức

Đây là bước tiến hóa từ một công cụ tìm kiếm văn bản thành một người trợ lý am tường, có khả năng suy luận. Mỗi công chức, viên chức sẽ được trang bị một Trợ lý AI chuyên sâu, được huấn luyện trên toàn bộ hệ thống quy phạm pháp luật, các công văn hướng dẫn, và kho dữ liệu về các tiền lệ xử lý hồ sơ trước đó của tổ chức.

Ví dụ minh họa: Tại một cơ quan quản lý đầu tư, một chuyên viên đang thẩm định một bộ hồ sơ xin cấp phép dự án khu đô thị phức hợp, một loại hồ sơ có nhiều vướng mắc pháp lý chồng chéo. Thay vì phải mất hàng tuần để tra cứu thủ công hàng chục văn bản luật, quy định, hướng dẫn khác nhau, chuyên viên này chỉ cần đặt một câu hỏi cho trợ lý AI: "Phân tích toàn diện các rủi ro và xung đột pháp lý đối với hồ sơ dự án 'Đô thị Thịnh vượng', đặc biệt lưu ý đến các điểm: (1) một phần đất dự án nằm trong quy hoạch hành lang thoát lũ, (2) mật độ xây dựng khối nhà ở cao tầng đề xuất cao hơn 15% so với quy chuẩn hiện hành, và (3) dự án đề nghị áp dụng đồng thời chính sách ưu đãi cho nhà ở xã hội và ưu đãi cho công nghệ cao. Trích xuất các tiền lệ xử lý tương tự tại các địa phương khác trong 3 năm qua." Trong vài phút, AI sẽ trả về một "Báo cáo phân tích sơ bộ" được cấu trúc rõ ràng, thay vì một danh sách văn bản khô khan:

• Cảnh báo xung đột pháp lý:
  • Mức độ Cao: Điều A của luật về phòng chống thiên tai mâu thuẫn trực tiếp với đề xuất xây dựng tại hành lang thoát lũ.
  • Mức độ Trung bình: Quy chuẩn xây dựng của địa phương không cho phép mật độ xây dựng vượt quá Y%. Cần có sự chấp thuận đặc biệt của cơ quan hành chính cấp cao nhất tại địa phương.
• Gợi ý lộ trình thẩm định:
  • Yêu cầu chủ đầu tư cung cấp giải trình về phương án kỹ thuật phòng chống lũ.
  • Gửi công văn tham vấn ý kiến đến cơ quan chuyên trách về nông nghiệp và thủy lợi.
  • Phân tích hồ sơ tài chính để xác định cấu phần nào của dự án đủ điều kiện hưởng ưu đãi.
• Phân tích tiền lệ:
  • Dự án A tại địa phương B (năm 2023): Bị từ chối do không có giải pháp kỹ thuật cho hành lang lũ.
  • Dự án C tại địa phương D (năm 2022): Được chấp thuận sau khi điều chỉnh quy hoạch chi tiết và giảm mật độ xây dựng. Trợ lý AI lúc này không còn là công cụ, nó đã trở thành một "bộ não pháp chế số" tức thì, giúp chuyên viên đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và đảm bảo tính nhất quán trên toàn hệ thống.

Từ luân chuyển thủ công đến "dây chuyền xử lý hồ sơ" thông minh

Hãy hình dung việc thay thế "bàn giấy" và những chồng hồ sơ vật lý bằng một "dòng chảy thông minh" - một hệ thần kinh số nơi mỗi bộ hồ sơ không phải là một tập tài liệu tĩnh, mà là một thực thể số năng động, được xử lý chính xác, minh bạch và đưa đến đúng chuyên gia vào đúng thời điểm.

Khi một nhà đầu tư tải lên bộ hồ sơ đề nghị cấp phép một dự án phức hợp trên cổng dịch vụ công hợp nhất, một chuỗi hành động thông minh được kích hoạt gần như tức thì, biến quy trình thụ động thành một chuỗi vận hành chủ động.

• Trích xuất dữ liệu thông minh (thay vì chỉ "đọc"): Công nghệ nhận dạng và trích xuất dữ liệu thế hệ mới (AI-Enhanced OCR & Data Extraction) không chỉ quét văn bản. Nó "đọc-hiểu" với chiều sâu, tự động bóc tách và cấu trúc hóa hàng trăm trường dữ liệu phức tạp từ các tài liệu không đồng nhất (đơn từ, bản vẽ kỹ thuật, báo cáo tài chính): tên pháp nhân, lĩnh vực kinh doanh, cấu trúc vốn, tọa độ địa lý của dự án, số lượng lao động dự kiến, các chỉ số tác động môi trường...
• Xác thực chéo và làm sạch dữ liệu tức thì (thay vì "đối chiếu"): Chỉ trong vài giây, hệ thống tự động đối chiếu chéo các thông tin vừa được trích xuất với các cơ sở dữ liệu nền tảng của chính phủ (như hệ thống dữ liệu định danh số, đăng ký kinh doanh và thuế) để kiểm tra tính hợp lệ và nhất quán. Nếu phát hiện bất kỳ sai sót nào (ví dụ: mã số thuế không khớp với tên công ty, hoặc địa chỉ đăng ký không tồn tại), hệ thống sẽ không chuyển hồ sơ vào trạng thái "chờ xử lý". Thay vào đó, nó sẽ chủ động thông báo cho nhà đầu tư qua email hoặc tin nhắn, chỉ rõ lỗi sai và hướng dẫn hiệu chỉnh ngay lập tức. Điều này triệt tiêu tình trạng hồ sơ bị "ngâm" nhiều ngày trước khi một chuyên viên phát hiện ra sai sót.
• Phân loại ngữ cảnh và gắn thẻ đa chiều (thay vì "phân loại"): Dựa trên dữ liệu đã được làm sạch và xác thực, AI tự động phân tích ngữ cảnh của dự án và gắn các "thẻ siêu dữ liệu" (metadata tags) lên hồ sơ. Ví dụ: [Dự án năng lượng tái tạo], [Quy mô vốn > 20 triệu USD], [Có yếu tố xả thải ra lưu vực sông], [Đề nghị ưu đãi thuế công nghệ cao], [Sử dụng đất có điều kiện].
• Định tuyến song song và phân phối công việc tối ưu (thay vì "luân chuyển"): Các "thẻ" này trở thành bộ não điều phối. Hệ thống sẽ tự động thực hiện hai việc cùng lúc:
  • Định tuyến song song: Hồ sơ không còn đi tuần tự từ phòng này sang phòng khác, mà được gửi đồng thời đến tất cả các bên liên quan: cơ quan thẩm định đầu tư, cơ quan môi trường, cơ quan tài chính, cơ quan quản lý đất đai.
  • Phân phối thông minh: Hệ thống tự động chỉ định hồ sơ cho đúng chuyên viên ở mỗi cơ quan, dựa trên khối lượng công việc hiện tại và lĩnh vực chuyên môn của họ. Quy trình xử lý, vốn là một "hộp đen" phức tạp, giờ đây trở thành một dòng chảy số minh bạch, có thể dự báo được, và được hoàn thành trong vài giờ. Điều này không chỉ giải phóng nguồn lực, mà còn triệt tiêu các "điểm nghẽn" - nơi có thể phát sinh tiêu cực - và kiến tạo một môi trường đầu tư công bằng, hấp dẫn từ chính nền tảng vận hành.

Trụ cột 3 - Hoạch định chính sách và quản trị công: Từ trực giác kinh nghiệm đến quyết sách dựa trên minh chứng

Đây là sự chuyển dịch từ nghệ thuật quản trị dựa trên kinh nghiệm sang khoa học quản trị dựa trên dữ liệu. AI trang bị cho các nhà hoạch định chính sách một công cụ mang tính cách mạng: một "phòng thí nghiệm giả lập xã hội", cho phép họ "du hành thời gian" để đo lường trước tác động của các quyết định quan trọng. Điều này giúp biến các khoản đầu tư công từ những canh bạc đắt đỏ thành những khoản đầu tư được tính toán chính xác.

Quy hoạch đô thị và giao thông thông minh: Xây dựng "bản sao số" cho thành phố

AI cho phép chúng ta tạo ra một bản sao sống động, thở cùng nhịp với thành phố. Bằng cách xây dựng một "bản sao số" (Digital Twin) - một mô hình 3D động của toàn bộ đô thị - các nhà quản lý có thể quan sát và tương tác với thành phố theo một cách chưa từng có. Mô hình này không phải là một bản vẽ tĩnh, mà là một cơ thể sống được nuôi dưỡng bằng các dòng dữ liệu thời gian thực:

• Dữ liệu thị giác: Hàng ngàn camera giao thông được tích hợp AI, không chỉ ghi hình mà còn "hiểu" được những gì đang diễn ra: đếm chính xác số lượng phương tiện, nhận diện vi phạm, phát hiện sự cố.
• Dữ liệu di chuyển: Dữ liệu GPS ẩn danh từ xe buýt công cộng, các ứng dụng gọi xe, và các phương tiện hậu cần, tạo nên bản đồ nhiệt về các luồng di chuyển của cả thành phố.
• Dữ liệu sự kiện: Tích hợp lịch các sự kiện lớn, thông tin về các công trình đang thi công, thậm chí cả dữ liệu thời tiết.

Ví dụ minh họa: Một ngã tư trọng điểm là một "điểm đen" ùn tắc kinh niên. Theo cách truyền thống, các cuộc tranh luận sẽ nổ ra dựa trên kinh nghiệm: xây cầu vượt hay hầm chui? Với "bản sao số", các nhà quy hoạch có thể chạy hàng loạt kịch bản mô phỏng để trả lời những câu hỏi chiến lược với độ chính xác cao:

• "Kịch bản A (Cầu vượt): Sẽ giảm được 35% thời gian chờ đèn đỏ vào giờ cao điểm, nhưng sẽ tạo ra một 'nút thắt cổ chai' mới cách đó 1.5km. Chi phí xây dựng là X."
• "Kịch bản B (Hầm chui): Giảm được 45% thời gian chờ, không tạo ra ùn tắc mới, nhưng chi phí là 1.8X và thời gian thi công lâu hơn 6 tháng."
• "Kịch bản C (Phân luồng thông minh & tối ưu hóa chu kỳ đèn tín hiệu bằng AI): Không cần xây dựng, chi phí gần như bằng không, có thể giảm được 20% ùn tắc. Đây là giải pháp tức thời." Quyết định cuối cùng không còn dựa trên cảm tính hay ý chí chủ quan, mà dựa trên bằng chứng khoa học, tối ưu hóa hiệu quả đầu tư và giảm thiểu tối đa xáo trộn cho cuộc sống người dân.

Y tế công cộng chủ động: Từ dập dịch đến chặn dịch từ trong trứng nước

Đây là sự thay đổi triết lý từ "phản ứng" sang "tiên lượng". Thay vì chờ dịch bệnh bùng phát rồi mới huy động lực lượng dập dịch, AI cho phép chúng ta nhìn thấy những dấu hiệu sớm nhất của dịch bệnh khi chúng mới chỉ là những "tín hiệu yếu".

Ví dụ về dự báo dịch bệnh theo mùa: Để dự báo dịch sốt xuất huyết, một mô hình AI không chỉ nhìn vào số ca bệnh của năm trước. Nó phân tích và tìm ra mối tương quan ẩn giữa nhiều lớp dữ liệu tưởng chừng không liên quan:

• Dữ liệu môi trường: Dữ liệu lịch sử 10 năm về lượng mưa và độ ẩm, kết hợp với dự báo thời tiết trong 2 tuần tới.
• Dữ liệu vệ tinh: Phân tích hình ảnh vệ tinh để tự động khoanh vùng các khu vực có nguy cơ cao như công trình xây dựng đang dang dở, các khu đất trống có nhiều vũng nước đọng.
• Dữ liệu "hội chứng" (Syndromic Data): Phân tích dữ liệu ẩn danh về doanh số bán các loại thuốc không kê đơn (như thuốc hạ sốt, oresol) tại các hiệu thuốc; phân tích tần suất các từ khóa tìm kiếm trên mạng ("triệu chứng sốt xuất huyết", "cách hạ sốt nhanh").

Khi AI phát hiện một "tổ hợp bất thường" - ví dụ: sau một tuần mưa nhiều, doanh số thuốc hạ sốt tại một quận tăng đột biến 15%, đồng thời dữ liệu vệ tinh ghi nhận nhiều điểm đọng nước mới tại đây - nó sẽ đưa ra một cảnh báo sớm với độ chính xác và chi tiết cao: "Cảnh báo cấp độ 3: Nguy cơ bùng phát ổ dịch sốt xuất huyết tại các phường X, Y thuộc Quận B trong 10-14 ngày tới là 85%. Đề xuất hành động: Tập trung chiến dịch diệt lăng quăng và phun khử khuẩn tại 5 khu vực trọng điểm đã được khoanh vùng trên bản đồ."

Cảnh báo này cho phép ngành y tế thực hiện những cuộc "tấn công phẫu thuật" chính xác, đúng trọng tâm, trọng điểm, dập tắt mầm bệnh trước khi nó có cơ hội lây lan, tiết kiệm nguồn lực và bảo vệ sức khỏe cộng đồng một cách hiệu quả nhất.

Trụ cột 4 - Nâng cao năng lực quản trị và ra quyết định: Kiến tạo một chính phủ chủ động và dự báo

Đây là cấp độ cao nhất trong quá trình chuyển đổi số, nơi AI không còn là công cụ hỗ trợ mà trở thành bộ não chiến lược. Nó cho phép bộ máy công quyền thực hiện một bước nhảy vọt về triết lý quản trị: chuyển từ trạng thái "chữa cháy" sau khi khủng hoảng xảy ra sang "phòng cháy" bằng cách dự báo và ngăn chặn rủi ro từ sớm; từ việc phản ứng một cách bị động với các sự kiện sang chủ động kiến tạo một tương lai an toàn và thịnh vượng hơn.

Từ ứng phó bị động đến dự báo và phòng ngừa chủ động

Trong các lĩnh vực như phòng chống thiên tai và ứng phó biến đổi khí hậu, sự khác biệt giữa phản ứng và dự báo có thể được đo bằng sinh mạng con người và thiệt hại kinh tế.

Ví dụ về "lá chắn số" cảnh báo lũ quét tại vùng núi: Hãy tưởng tượng một mô hình AI hoạt động như một "người lính gác" không bao giờ ngủ, liên tục tổng hợp và phân tích các luồng dữ liệu đa nguồn trong thời gian thực:

• Dữ liệu khí tượng: Phân tích dữ liệu mưa cực đoan từ radar thời tiết và vệ tinh để dự báo chính xác lượng mưa và vị trí mưa trong 3-6 giờ tới.
• Dữ liệu thủy văn: Các cảm biến IoT đặt tại các sông, suối liên tục gửi về dữ liệu mực nước và tốc độ dòng chảy.
• Dữ liệu địa chất: Mô hình số hóa địa hình 3D phân tích độ dốc, cấu trúc đất, kết hợp với dữ liệu về độ bão hòa của đất để xác định các "vùng đỏ" có nguy cơ sạt lở cao.
• Dữ liệu lịch sử: Phân tích các trận lũ quét và sạt lở trong quá khứ để nhận diện các "kịch bản" nguy hiểm quen thuộc.

Khi AI nhận diện một kịch bản hội tụ rủi ro - ví dụ: mưa lớn sắp trút xuống một khu vực có độ dốc cao, đất đã bão hòa và gần khu dân cư - nó sẽ không chỉ gửi một cảnh báo đơn thuần. Hệ thống sẽ tự động kích hoạt một kịch bản ứng phó đa kênh, theo tầng lớp:

• Cấp độ người dân: Gửi tin nhắn SMS khẩn cấp đến từng thuê bao di động trong vùng nguy cơ, chỉ rõ: "Cảnh báo lũ quét trong 2 giờ tới tại khu vực X. Các tuyến đường A, B đã bị phong tỏa. Vui lòng sơ tán theo hướng đường C đến vị trí trú ẩn an toàn tại trường học Y."
• Cấp độ cộng đồng: Tự động phát cảnh báo bằng giọng nói qua hệ thống loa truyền thanh thông minh tại các thôn, bản.
• Cấp độ chỉ huy: Gửi một báo cáo trực quan đến trung tâm chỉ huy của lực lượng cứu hộ và lãnh đạo địa phương, hiển thị bản đồ nhiệt các vùng rủi ro, các tuyến đường sơ tán an toàn, và vị trí các nguồn lực (cứu hộ, y tế) gần nhất.

Từ kiểm toán hậu kiểm đến giám sát rủi ro theo thời gian thực

Trong quản lý tài chính công, AI đóng vai trò như một "kiểm toán viên số" làm việc 24/7, không mệt mỏi, không thiên vị, có khả năng sàng lọc hàng triệu giao dịch để tìm ra những điểm bất thường mà bộ não con người không thể xử lý trên quy mô lớn.

Ví dụ về "máy quét" gian lận trong dữ liệu đấu thầu: Một hệ thống AI có thể phân tích toàn bộ cơ sở dữ liệu trên hệ thống đấu thầu điện tử và tự động gắn cờ các "mô hình hành vi bất thường" (anomalous behavioral patterns):

• Mô hình "sân sau" hoặc "nhóm lợi ích": AI phát hiện một nhóm các công ty, dù có vẻ độc lập, nhưng lại thường xuyên cùng nhau tham gia nhiều gói thầu khác nhau. Thay vì cạnh tranh, chúng lại thay phiên nhau trúng thầu một cách có hệ thống, hoặc một công ty luôn trúng thầu chính còn các công ty kia đóng vai trò "quân xanh" trượt thầu với giá chào cao hơn một chút.
• Hồ sơ năng lực đáng ngờ: AI gắn cờ một công ty mới thành lập, vốn điều lệ mỏng, không có lịch sử thực hiện các dự án tương tự, nhưng lại liên tục trúng các gói thầu xây dựng phức tạp hoặc cung cấp thiết bị kỹ thuật cao, vốn đòi hỏi kinh nghiệm và năng lực tài chính vững mạnh.
• Tỷ lệ trúng thầu với giá "siêu sát": Hệ thống nhận thấy một nhà thầu hoặc một bên mời thầu có tỷ lệ các gói thầu trúng thầu với mức giá chỉ thấp hơn giá gói thầu dưới 0.1% cao một cách bất thường. Đây có thể là dấu hiệu của việc thông tin về giá gói thầu đã bị rò rỉ.

Điều quan trọng cần nhấn mạnh: những cảnh báo này không phải là bằng chứng kết tội. Chúng là những tín hiệu thông minh, những gợi ý cực kỳ giá trị giúp các cơ quan thanh tra, kiểm toán và điều tra có thể tập trung nguồn lực hữu hạn của mình vào những nơi có rủi ro cao nhất, hành động như một tia laser thay vì một tấm lưới, từ đó tăng cường mạnh mẽ tính răn đe và hiệu quả phòng chống lãng phí.

Lộ trình triển khai AI trong hành chính công: Một hành trình chiến lược

Việc tích hợp AI vào nền hành chính công không phải là một dự án công nghệ đơn lẻ, mà là một cuộc marathon về chuyển đổi chiến lược toàn diện, đòi hỏi tầm nhìn dài hạn, sự quyết tâm và các bước đi vững chắc. Thành công không được đo bằng số lượng ứng dụng AI được triển khai, mà bằng tác động thực chất của chúng lên năng lực quản trị quốc gia và sự hài lòng của người dân. Dưới đây là một lộ trình chiến lược được chi tiết hóa, biến các nguyên tắc thành những bước đi khả thi và cho thấy rõ từng giai đoạn đang xây dựng các trụ cột nào trong kiến trúc tổng thể.

Giai đoạn 1 - Định vị chiến lược: Gắn kết AI với các mục tiêu phát triển quốc gia

Đây là bước đi nền tảng, đảm bảo rằng mọi nguồn lực đầu tư cho AI đều phục vụ một mục đích lớn lao hơn, thay vì trở thành những thử nghiệm công nghệ rời rạc.

• Từ tầm nhìn đến hành động: Mọi sáng kiến AI phải trả lời được câu hỏi: "Nó giúp quốc gia đạt được mục tiêu chiến lược nào?".
  • Ví dụ về kinh tế: Một chính phủ đặt mục tiêu nâng cao thứ hạng trong các báo cáo xếp hạng quốc tế về môi trường kinh doanh. Thay vì một mục tiêu chung chung, cần xác định một dự án AI cụ thể: "Xây dựng hệ thống AI tự động hóa 80% quy trình thẩm định và cấp phép xây dựng cho các dự án công nghiệp, giảm thời gian từ 60 ngày xuống còn 15 ngày." Dự án này tác động trực tiếp đến việc cải thiện Trụ cột 1 (Trải nghiệm công dân) và tối ưu hóa Trụ cột 2 (Vận hành nội bộ).
  • Ví dụ về xã hội: Một chính phủ đặt mục tiêu giảm nghèo đa chiều bền vững. Một dự án AI phù hợp sẽ là: "Phát triển mô hình AI phân tích dữ liệu viễn thông và tiêu thụ điện để xác định các hộ gia đình có nguy cơ tái nghèo, từ đó chủ động đề xuất các chính sách hỗ trợ đúng đối tượng." Đây là một ứng dụng điển hình của Trụ cột 3 (Hoạch định chính sách) và Trụ cột 4 (Quản trị dự báo).
• Biến AI thành công cụ đo lường: AI không chỉ là công cụ thực thi, mà còn là công cụ đo lường hiệu quả chính sách. Các chỉ số quan trọng như chỉ số năng lực cạnh tranh cấp địa phương hay chỉ số đo lường hiệu quả quản trị công phải được tích hợp vào các hệ thống AI để theo dõi và đánh giá tác động của chính sách theo thời gian thực.

Giai đoạn 2 - Khám phá và ưu tiên: Xác định các "điểm nghẽn" và "cơ hội vàng"

Sau khi có định hướng chiến lược, bước tiếp theo là tập trung nguồn lực vào nơi có thể tạo ra tác động lớn nhất và nhanh nhất. Điều này đòi hỏi một tư duy giải quyết vấn đề thực tiễn, bắt đầu từ những "nỗi đau" của người dân và bộ máy. Lập bản đồ "điểm đau" (Pain Point Mapping):

• Đối với người dân & doanh nghiệp: Tổ chức các cuộc khảo sát và phỏng vấn sâu để xác định 5-10 thủ tục hành chính gây phiền hà, tốn kém và mệt mỏi nhất. Đây chính là đầu vào trực tiếp để xây dựng Trụ cột 1. Ví dụ: Thủ tục hoàn thuế giá trị gia tăng cho doanh nghiệp xuất khẩu thường kéo dài. Một dự án AI ưu tiên có thể là xây dựng một hệ thống "chấm điểm rủi ro" tự động. Những hồ sơ rủi ro thấp sẽ được tự động phê duyệt hoàn thuế trong 24 giờ, giải phóng nguồn lực thanh tra để tập trung vào các hồ sơ rủi ro cao.
• Đối với công chức: Xác định các công việc thủ công, lặp đi lặp lại và tốn nhiều thời gian nhất. Đây là đầu vào cốt lõi để xây dựng Trụ cột 2. Ví dụ: Hàng tháng, chuyên viên phải dành nhiều ngày để tổng hợp số liệu từ các báo cáo rời rạc. Một dự án AI ưu tiên là triển khai một "trợ lý ảo" có khả năng tự động đọc, trích xuất số liệu và tạo ra bản dự thảo báo cáo.

Giai đoạn 3 - Xây dựng nền móng: Dữ liệu là tài sản chiến lược

AI không thể tồn tại trong môi trường dữ liệu manh mún. Giai đoạn này tập trung vào việc xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc, đảm bảo dữ liệu "Đúng - Đủ - Sạch - Sống". Giai đoạn này là nền tảng cốt lõi, cung cấp "nhiên liệu" cho cả bốn trụ cột để chúng có thể vận hành.

• Phá bỏ "ốc đảo dữ liệu": Cần có một mệnh lệnh hành chính đủ mạnh để yêu cầu các bộ, ngành phải mở các cơ sở dữ liệu của mình thông qua các giao diện lập trình ứng dụng (API) an toàn. Ví dụ: Để AI có thể xác thực một hồ sơ vay vốn ưu đãi, nó cần truy cập đồng thời: cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư, cơ sở dữ liệu của cơ quan lao động và xã hội, cơ sở dữ liệu của ngân hàng chính sách. Nếu thiếu một trong các nguồn này, quy trình sẽ bị đứt gãy.
• Từ "sạch" đến "sống":
  • "Sạch": Triển khai các công cụ AI để tự động làm sạch dữ liệu, ví dụ như hợp nhất các bản ghi trùng lặp về một công dân hoặc một doanh nghiệp.
  • "Sống": Dữ liệu phải được cập nhật theo thời gian thực. Khi một công dân thay đổi nơi thường trú, thông tin phải được cập nhật ngay lập tức trên cơ sở dữ liệu quốc gia về dân cư và tự động đồng bộ đến các hệ thống liên quan.

Giai đoạn 4 - Triển khai linh hoạt: Thử nghiệm, đánh giá và nhân rộng thông minh

Thay vì các dự án "khủng" kéo dài nhiều năm, áp dụng phương pháp phát triển linh hoạt (Agile) để mang lại giá trị nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro.

• Chọn dự án thí điểm (Pilot): Lấy một "điểm đau" đã xác định ở Giai đoạn 2, ví dụ như "Cảnh báo sớm tình trạng ô nhiễm không khí tại một thành phố lớn".
• Triển khai nhanh (Sprint): Thành lập một nhóm nhỏ gồm chuyên gia AI, chuyên gia môi trường và cán bộ quản lý. Trong 3-6 tháng, họ xây dựng một phiên bản sản phẩm tối thiểu khả thi (MVP) - một mô hình AI dự báo chất lượng không khí. Dự án này là một ví dụ điển hình cho việc xây dựng năng lực cho Trụ cột 3 (Hoạch định chính sách) và hướng tới Trụ cột 4 (Quản trị dự báo).
• Đo lường và học hỏi: Đánh giá độ chính xác của mô hình. Phỏng vấn người dân xem họ có thấy cảnh báo hữu ích không. Ghi nhận phản hồi để cải tiến.
• Lộ trình nhân rộng: Nếu dự án thí điểm thành công, không nhân rộng một cách máy móc. Cần xây dựng một "bộ công cụ nhân rộng" (Scaling Toolkit) bao gồm: mã nguồn mở của mô hình, tài liệu hướng dẫn kỹ thuật, quy trình vận hành và kịch bản đào tạo.

Giai đoạn 5 - Phát triển năng lực con người: Xây dựng đội ngũ công chức số

Công nghệ mạnh mẽ nhất cũng sẽ thất bại nếu con người không thể sử dụng nó. Giai đoạn này tập trung vào việc xây dựng một đội ngũ công chức có tư duy và kỹ năng của thế kỷ 21. Đây là yếu tố then chốt, đảm bảo sự thành công và vận hành hiệu quả của cả bốn trụ cột trong thực tiễn. Áp dụng chiến lược hai gọng kìm:

• Nâng cấp từ bên trong (Upskilling): Tổ chức các chương trình đào tạo không chỉ về cách "sử dụng phần mềm", mà về "tư duy dữ liệu". Ví dụ: Thay vì chỉ dạy cách xem một biểu đồ do AI tạo ra, khóa học sẽ dạy một lãnh đạo cách đặt câu hỏi phản biện: "Dữ liệu đầu vào của mô hình này có đáng tin cậy không? Mô hình này có bỏ sót yếu tố nào không? Kết quả này có ý nghĩa gì đối với quyết định của tôi?".
• Thu hút từ bên ngoài (Talent Acquisition): Nhà nước không thể tự mình làm tất cả. Cần có cơ chế đột phá để thu hút nhân tài AI. Ví dụ: Triển khai một chương trình tương tự như "Chuyên gia công nghệ của chính phủ", mời các chuyên gia AI hàng đầu từ các tập đoàn công nghệ và trường đại học về làm việc có thời hạn để giải quyết các bài toán quốc gia.

Giai đoạn 6 - Kiến tạo "sân chơi": Xây dựng hành lang pháp lý và tiêu chuẩn đạo đức

Đây là "thành trì" bảo vệ sự phát triển bền vững của AI, đảm bảo công nghệ phục vụ con người và xây dựng niềm tin xã hội. Giai đoạn này phải được tiến hành song song với tất cả các giai đoạn khác.

• Từ quy định đến trách nhiệm:
  • Quyền riêng tư: Cần có các hướng dẫn chi tiết cho các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân, đặc biệt là cách áp dụng trong khu vực công.
  • Trách nhiệm giải trình: Phải trả lời được câu hỏi hóc búa: "Nếu một mô hình AI của ngành thuế tính toán sai và phạt nhầm một doanh nghiệp, ai sẽ chịu trách nhiệm?". Cần có một cơ chế phúc tra và khiếu nại minh bạch cho người dân khi bị ảnh hưởng bởi quyết định của AI.
• Chống lại "thiên kiến thuật toán": Hành lang pháp lý này đặc biệt quan trọng để đảm bảo tính công bằng trong các quyết định tự động của Trụ cột 3 và 4, nơi các thuật toán có tác động lớn đến xã hội. Ví dụ: Nếu dữ liệu lịch sử cho thấy một khu vực nhất định có tỷ lệ vi phạm pháp luật cao hơn, một mô hình AI dự báo tội phạm có thể sẽ đề xuất tăng cường giám sát tại khu vực đó, vô tình tạo ra một vòng lặp định kiến. Hành lang pháp lý phải yêu cầu các hệ thống AI phải được kiểm toán độc lập về tính công bằng trước khi đưa vào sử dụng.

Bằng cách đi theo một lộ trình chiến lược, có hệ thống và lấy con người làm trung tâm như vậy, bất kỳ quốc gia nào cũng có thể từng bước khai thác sức mạnh to lớn của AI, không chỉ để hiện đại hóa nền hành chính, mà còn để kiến tạo một phương thức quản trị quốc gia hiệu quả, minh bạch và nhân văn hơn.

Kết luận

Tích hợp AI vào nền hành chính công không chỉ là một cuộc cách mạng về công nghệ, mà sâu xa hơn, đó là một cuộc cách mạng về tư duy và văn hóa quản trị. Đó là sự chuyển dịch căn bản về triết lý: từ một bộ máy "quản lý" sang một hệ thống "phục vụ", từ việc ra quyết định dựa trên kinh nghiệm chủ quan sang việc hoạch định chính sách dựa trên dữ liệu và bằng chứng khách quan, và quan trọng hơn cả, từ thế bị động "phản ứng" với các vấn đề phát sinh sang vai trò chủ động "kiến tạo" và dự báo tương lai.

Những thách thức về thể chế, hạ tầng số, chất lượng dữ liệu và năng lực con người là không hề nhỏ. Chúng là những rào cản tất yếu trên con đường chuyển đổi sâu rộng này. Tuy nhiên, với một tầm nhìn chiến lược đúng đắn, một lộ trình triển khai bài bản và một quyết tâm chính trị đủ lớn, bất kỳ quốc gia nào cũng có thể biến AI thành động lực tăng trưởng cốt lõi, tạo ra những bước nhảy vọt về năng lực cạnh tranh quốc gia.

Cuối cùng, mục tiêu cao nhất vẫn là xây dựng một nền hành chính công hiện đại, hiệu quả, minh bạch, thực sự của dân, do dân và vì dân.