데이터는 특히 국제 투자자들이 투명성에 대한 요구 사항을 더 높게 설정할 때 기업과 시장을 평가하는 데 점점 더 중요한 요소가 되고 있습니다. 그러나 데이터 양 증가는 정보 연결, 표준화 및 검증 능력에 대한 요구 사항도 제기합니다.
이 문제에 대해 노동 신문과 인터뷰에서 CRIF D&B 베트남의 응우옌 민 뚜 총괄 이사는 현재 베트남의 기업 데이터가 여전히 상대적으로 분산되어 있다고 말했습니다. 점점 더 커지는 데이터 양 외에도 품질과 청결성이 개선되어야 할 문제입니다.
뚜 씨에 따르면 데이터 거래소, 데이터 처리 및 비즈니스와 관련된 정책이 시행되면 데이터 양이 계속 증가할 것입니다. 그러나 투자자에게 서비스를 제공하려면 데이터가 표준화되고 더 잘 연결되어야 합니다.
외국인 투자자의 관점에서 관심 있는 정보 그룹에는 기업이 실제로 존재하는지, 최종 수혜자가 누구인지 확인하는 법적 데이터, 기업의 재무 데이터 및 실제 거래가 포함됩니다. 특히 녹색 자본 흐름과 환경, 사회 및 거버넌스(ESG) 요구 사항이 점점 더 중요해지고 있습니다. 뚜 씨에 따르면 베트남의 녹색 자본 및 ESG 관련 데이터는 여전히 부족합니다.
또 다른 문제는 데이터 소스가 통합 시스템으로 연결되지 않았다는 것입니다. 투자자는 여러 관리 기관에서 정보를 검색할 수 있지만 데이터가 "오아시스"처럼 존재하는 상황은 완전한 데이터 생태계 형성을 어렵게 만듭니다.
뚜 씨에 따르면 개선은 공공 부문과 민간 부문 모두에서 이루어져야 합니다. 국가 데이터 인프라 구축 노력과 함께 민간 부문은 데이터 표준화, 연결 및 품질 향상 과정에 참여할 수 있습니다.
데이터 투명성은 자본 동원 능력과도 직접적으로 관련이 있습니다. 베트남이 인프라 개발, 특히 차입 자본 및 장기 자본에 대한 막대한 자원이 필요한 상황에서 투명한 정보는 투자자가 시장에 참여할 때 위험을 평가하고 신뢰를 강화하는 데 도움이 될 것입니다.
기업 수준에서 뚜 씨는 가능한 한 많은 데이터를 소유하는 것을 쫓아서는 안 된다고 말했습니다. 우선 데이터는 실제 운영과 관련되어야 하고 충분히 신뢰할 수 있어야 합니다. 기업은 일상적인 운영에서 "데이터화"를 시작한 다음 분석 도구에 투자하기 전에 필요한 데이터 소스를 추가할 수 있습니다.
데이터는 위험을 조기에 경고하는 데에도 사용할 수 있습니다. 고객 및 공급업체 모니터링은 협력 시작 시에만 평가하는 대신 정기적으로 수행해야 합니다. 세금 부채, 사회 보험 부채, 고위 경영진의 지속적인 변화 또는 주문량 감소와 같은 징후는 파트너의 상황에 대한 신호를 제공할 수 있습니다.
인공 지능(AI)에 대해 뚜 씨는 이것이 사람을 대체하지 않는 의사 결정 지원 도구라고 강조했습니다. AI는 많은 양의 데이터를 고속으로 처리할 수 있지만 결과는 입력 데이터의 품질에 달려 있습니다. 따라서 기업은 여전히 의사 결정을 내리기 전에 전문가의 검증과 평가가 필요합니다.
