Điểm yếu cốt lõi của thị trường nông sản truyền thống là tình trạng "thông tin bất cân xứng", nơi người nông dân thường thiếu dữ liệu về giá cả và nhu cầu, dẫn đến việc dễ bị ép giá bởi các khâu trung gian.

Phân tích về vấn đề này, chuyên gia kinh tế Trương Quang Hùng nhận định, trong thị trường nông sản, tính bất ổn cao về cung – cầu, biến động thời tiết, dịch bệnh và thương mại quốc tế khiến việc dự báo giá cả, nhu cầu và rủi ro trở thành một nhiệm vụ phức tạp.

W-Anh bai 3.jpg
Trong thị trường nông sản, tính bất ổn cao về cung – cầu, biến động thời tiết, dịch bệnh và thương mại quốc tế khiến việc dự báo giá cả, nhu cầu và rủi ro trở thành một nhiệm vụ phức tạp.

Trước kia, việc dự báo thường dựa trên phương pháp thống kê thiếu linh hoạt, nhưng gần đây, sự trỗi dậy của dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đang tạo ra một bước ngoặt lớn, giúp minh bạch hóa và nâng cao năng lực dự báo cho ngành nông nghiệp.

Bước vào kỷ nguyên số, dữ liệu không chỉ là những con số thống kê đơn thuần mà đến từ hệ sinh thái đa chiều. Nguồn dữ liệu lớn hiện nay gồm: dữ liệu thời tiết từ vệ tinh và cảm biến IoT (Internet kết nối vạn vật); dữ liệu sản xuất về diện tích gieo trồng và năng suất; dữ liệu thị trường từ các sàn giao dịch thương mại điện tử; và thậm chí là dữ liệu xã hội từ xu hướng tìm kiếm của người tiêu dùng... Sự kết hợp những nguồn dữ liệu này cho phép các mô hình AI đưa ra dự báo sát với thực tế hơn.

Thực tế những năm gần đây, công nghệ AI, đặc biệt là học máy và học sâu, đang được ứng dụng mạnh mẽ để giải quyết bài toán giá cả và nhu cầu. Các thuật toán có khả năng phân tích các biến động thị trường phi tuyến tính để dự báo giá nông sản.

Tại Mỹ, Bộ Nông nghiệp (USDA) đã thành công trong việc sử dụng AI kết hợp ảnh vệ tinh để dự báo sản lượng ngô và đậu tương với độ chính xác vượt xa các phương pháp truyền thống. 

Theo ông Hùng, việc ứng dụng AI không chỉ dừng lại ở dự báo giá, mà còn giúp phân tích rủi ro về dịch bệnh, hạn hán và gián đoạn chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp và nông dân chủ động hơn trong kế hoạch kinh doanh.

Tại Việt Nam, công nghệ số đã bắt đầu hiện diện trong việc điều tiết thị trường. Hệ thống dự báo sản lượng lúa bằng vệ tinh hay các startup nông nghiệp như MimosaTEK, AgriConnect ứng dụng AI để dự báo năng suất và giá thị trường theo vùng là những ví dụ điển hình. Các sàn thương mại điện tử lớn như Postmart, Voso cũng đang khai thác dữ liệu giao dịch để dự báo xu hướng tiêu thụ nông sản vùng miền.

Tuy nhiên, chuyên gia Trương Quang Hùng cũng cảnh báo về những "điểm nghẽn" trong quá trình chuyển đổi này. Đó là tình trạng thiếu dữ liệu đồng bộ, hạ tầng số ở nông thôn còn hạn chế và đặc biệt là khoảng cách kỹ năng số của nông dân. 

Bên cạnh đó, chi phí cao khi triển khai ứng dụng công nghệ số vẫn là rào cản lớn đối với các nông hộ nhỏ lẻ. Ngoài ra, sự phụ thuộc vào các nền tảng công nghệ lớn có thể dẫn đến nguy cơ tập trung quyền lực, nơi phần lớn giá trị gia tăng thuộc về các công ty công nghệ thay vì người trực tiếp sản xuất.

Chuyên gia Trương Quang Hùng kiến nghị: Để công nghệ thực sự trở thành động lực thúc đẩy thị trường nông sản Việt Nam, cần có những chính sách đồng bộ. Chính phủ cần đóng vai trò “người kiến tạo dữ liệu” bằng cách xây dựng hạ tầng dữ liệu quốc gia cho nông nghiệp, đồng thời hỗ trợ tài chính và đào tạo kỹ năng số cho nông dân.

“Công nghệ số không tự động tạo ra một thị trường hoàn hảo, nhưng nó cung cấp công cụ để tiệm cận sự minh bạch và hiệu quả. Nếu được triển khai tốt, đây sẽ là chất xúc tác để hiện đại hóa nông nghiệp Việt Nam, đảm bảo thu nhập cho nông dân và gia tăng sức cạnh tranh trên trường quốc tế”, vị chuyên gia nhấn mạnh.