Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn cho biết xuất khẩu nông sản của Việt Nam qua 11 tháng đầu năm 2022 đã chạm mốc kỷ lục 49 tỷ USD. Thế nhưng đến nay,ôngnghệgiảibàitoándựbáothịtrườngnôngsảnchongườinôngdânhận định new york city khoảng 80% hoạt động thu thập thông tin, xử lý dữ liệu, dự báo thị trường nông sản vẫn đang được tiến hành thủ công. Công nghệ được kỳ vọng là lời giải cho bài toán này.

Về ứng dụng công nghệ trong thu thập dữ liệu, ông Nguyễn Quốc Toản, Cục trưởng Cục Chế biến và Phát triển thị trường nông sản cho hay, hiện tại khoảng 80% các đơn vị hiện nay vẫn được thu thập theo phương pháp thủ công, chủ yếu bằng excel và word để trình bày báo cáo mà chưa thông qua các phần mềm thu thập dữ liệu trực tuyến chuyên dụng. Do đó, thông tin thường chậm và mất nhiều công sức tổng hợp nhưng cũng không hiệu quả.

Tiếp đó, là quá trình xử lý và phân tích thông tin thị trường nông sản. Qua khảo sát cho thấy, có tới 73% đối tượng được khảo sát chỉ sử dụng phần mềm excel để phân tích dữ liệu, thông tin. Rất ít người sử dụng các phần mềm thống kê chuyên ngành (6%), trong khi đó vẫn còn tới 15% sử dụng phương pháp tính toán thủ công nhờ máy tính cầm tay.

Trong khi đó, việc sử dụng những phương pháp dự báo có ứng dụng công nghệ như máy học, dữ liệu lớn hay blockchain vẫn còn hạn chế. Có tới 52% các cơ quan, tổ chức được hỏi cho biết chỉ sử dụng các công thức tính tăng trưởng để ước tính các chỉ số tăng trưởng khi xây dựng các báo cáo, kế hoạch của ngành. 10% sử dụng cá hàm toán kinh tế đơn giản để dự báo và 38% sử dụng thông tin dự báo của bên thứ 3.

“Hiện vẫn thiếu các thông tin quan trọng trong phân tích và dự báo như: thông tin về dự trữ, tồn kho, sơ chế, chế biến nông sản. Thiếu các thông tin về tình hình thị trường xuất khẩu, các yêu cầu của nước nhập khẩu về tiêu chuẩn chất lượng và tiêu chuẩn về an toàn thực phẩm, nhu cầu, thị hiếu tiêu dùng… của các thị trường nên khó khăn trong công tác phân tích và dự báo. Thông tin về chính sách chưa được cập nhật thường xuyên cho các tác nhân trong chuỗi cung ứng nông sản”, ông Nguyễn Quốc Toản nêu thực tế.

Ứng dụng công nghệ dự báo thị trường nông sản

Đề án “Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong thu thập thông tin, dự báo tình hình thị trường nông sản” hướng đến mục tiêu cung cấp thông tin đầy đủ, chính xác, kịp thời cho các tổ chức, cá nhân, doanh nghiệp, hợp tác xã và nông dân nhằm tăng khả năng cạnh tranh, nâng cao giá trị gia tăng, phát triển bền vững cho nông sản Việt Nam.

Mục tiêu cụ thể được đề ra trong Đề án: đến năm 2025, sẽ hình thành Trung tâm quản lý dữ liệu tập trung của ngành nông nghiệp; xây dựng, vận hành mạng lưới giám sát, thu thập, phân tích thông tin dữ liệu nông nghiệp tự động từ cấp trung ương, địa phương và doanh nghiệp.

Trên 90% các tổ chức, cá nhân, doanh nghiệp hoạt động sản xuất, kinh doanh trong lĩnh vực nông nghiệp được tiếp cận thông tin phân tích và dự báo tình hình thị trường hàng ngày qua nền tảng công nghệ số. 

Thu hút mọi thành phần doanh nghiệp đầu tư thích đáng vào khoa học dữ liệu và ứng dụng công nghệ số để tự động hóa các quy trình sản xuất, kinh doanh; quản lý, giám sát nguồn gốc, chuỗi cung ứng nông sản, đồng thời kết nối thông tin với trung tâm dữ liệu quốc gia.

Định hướng đến năm 2030, sẽ ứng dụng đồng bộ công nghệ dữ liệu lớn (Bigdata), Trí tuệ nhân tạo (AI), Kết nối vạn vật (ToT) trong thu thập thông tin, phân tích, dự báo tình hình thị trường nông sản của ngành nông nghiệp.

Đề án đề ra các nhiệm vụ: Xây dựng và hoàn thiện chính sách hỗ trợ, đẩy mạnh đầu tư, quản lý công tác thu thập thông tin, phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản. Xây dựng hệ thống chỉ tiêu và quy chuẩn dữ liệu quốc gia về dữ liệu ngành nông nghiệp, tiến đến hình thành cơ sở dữ liệu quốc gia của ngành.

Đề án đưa ra kế hoạch sẽ đầu tư, xây dựng Trung tâm dữ liệu tập trung, chuyên sâu phân tích và dự báo tình hình thị trường nông sản. Đối với dự báo tình hình thị trường nông sản, ứng dụng công nghệ viễn thám (giải đoán ảnh vệ tinh) để dự báo diện tích, sản lượng một số cây trồng chủ lực (lúa, cà phê, cây ăn quả, cao su, hồ tiêu…).

Đề án cũng thúc đẩy ứng dụng các mô hình toán kinh tế, mô hình kinh tế lượng để dự báo xu hướng biến động của cung, cầu, giá cả, xuất khẩu, nhập khẩu của các ngành hàng chủ lực. Ứng dụng dữ liệu bigdata và các thuật toán “máy học” để dự báo tình hình biến động về cung – cầu, giá các mặt hàng nông sản.

Xây dựng tính năng hỗ trợ bằng AI (trí tuệ nhân tạo) cho các hoạt động quản lý, phân tích và dự báo thị trường để hỗ trợ ra quyết định cho người dùng. Cung cấp thông tin thị trường nông sản thông qua liên kết thiết bị số cho mọi người dùng trên cơ sở kết nối dữ liệu với cổng thông tin cơ sở dữ liệu số quốc gia.

(责任编辑：Cúp C2)