Nghiên cứu: Advanced Risk Management Models For Supply Chain Finance

Current blog Post: Các Mô Hình Quản Lý Rủi Ro Tiên Tiến Cho Tài Chính Chuỗi Cung Ứng

Giới thiệu

Nghiên cứu này tập trung vào tiềm năng biến đổi của các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong việc tăng cường khả năng phục hồi và hiệu quả của tài chính chuỗi cung ứng (SCF). Bài viết “Các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến cho tài chính chuỗi cung ứng” của Uzoma Okwudili Nnaji và cộng sự, được xuất bản trên World Journal of Advanced Research and Reviews năm 2024, tập trung vào ứng dụng và phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML), phân tích Dữ liệu lớn và công nghệ blockchain. Bài viết này nêu bật vai trò của chúng trong việc chuyển đổi từ các chiến lược phản ứng truyền thống sang các phương pháp quản lý rủi ro chủ động và dự đoán. Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với các nhà nghiên cứu, chuyên gia trong ngành và nhà hoạch định chính sách. Nghiên cứu này nhằm mục đích đi sâu vào sự phát triển và ứng dụng của các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong lĩnh vực tài chính chuỗi cung ứng (SCF). Để hiểu rõ hơn về lĩnh vực này, bạn có thể tham khảo thêm về quản trị chuỗi cung ứng.

Cơ Sở Lý Thuyết

Nền Tảng Lý Thuyết

Quản lý rủi ro trong tài chính chuỗi cung ứng (SCF) dựa trên các nền tảng lý thuyết đa dạng từ tài chính, quản lý chuỗi cung ứng và phân tích rủi ro.
* Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (MPT): MPT, ban đầu được thiết kế cho danh mục đầu tư, cung cấp cái nhìn sâu sắc về đa dạng hóa rủi ro tài chính trong chuỗi cung ứng. Nguyên tắc về tương quan và gộp rủi ro có thể được điều chỉnh để quản lý rủi ro nhà cung cấp, cho thấy rằng một cơ sở nhà cung cấp đa dạng có thể giảm thiểu rủi ro tổng thể cho chuỗi cung ứng (Caniato, Henke, & Zsidisin, 2019).
* Lý thuyết Người ủy thác – Đại diện: Lý thuyết này xem xét mối quan hệ và xung đột lợi ích giữa các bên khác nhau trong SCF, như nhà cung cấp, người mua và người tài trợ. Nó nhấn mạnh tầm quan trọng của sự bất cân xứng thông tin và các cơ chế khuyến khích trong việc quản lý rủi ro liên quan đến các giao dịch SCF (De Boer et al., 2017; Dekkers et al., 2020).
* Mô hình Rủi ro Tín dụng: Các mô hình như Altman Z-score và mô hình Merton đã được điều chỉnh cho SCF để đánh giá sức khỏe tài chính và rủi ro vỡ nợ của các đối tác trong chuỗi cung ứng. Mặc dù cung cấp một phương pháp định lượng để đánh giá rủi ro, nhưng chúng có những hạn chế, bao gồm sự phụ thuộc vào dữ liệu tài chính lịch sử, có thể không dự đoán chính xác rủi ro trong môi trường chuỗi cung ứng năng động (Koulafetis, 2017; Lin, 2007). Để hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro, bạn có thể đọc thêm về các nhân tố ảnh hưởng đến quản trị rủi ro tài chính trong các doanh nghiệp.

Tiến Bộ Gần Đây

Những năm gần đây chứng kiến sự tiến bộ đáng kể trong các mô hình quản lý rủi ro cho SCF nhờ sự ra đời của công nghệ kỹ thuật số.
* Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML): Các thuật toán AI và ML đã nổi lên như những công cụ mạnh mẽ để dự đoán sự gián đoạn chuỗi cung ứng và bất ổn tài chính bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm xu hướng thị trường, sự kiện địa chính trị và tình cảm trên mạng xã hội.
* Công nghệ Blockchain: Blockchain đã được công nhận vì tiềm năng tăng cường tính minh bạch và bảo mật trong các giao dịch SCF (Rijanto, 2021). Bằng cách cho phép lưu giữ hồ sơ bất biến và minh bạch, blockchain có thể giảm rủi ro gian lận và cải thiện lòng tin giữa những người tham gia chuỗi cung ứng.
* Phân tích Dữ liệu Lớn: Một tiến bộ đáng chú ý khác là việc sử dụng phân tích Dữ liệu Lớn trong đánh giá rủi ro, cho phép giám sát các hoạt động chuỗi cung ứng theo thời gian thực và phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn. Những công nghệ này có thể chuyển đổi quản lý rủi ro SCF từ phản ứng sang chủ động, xác định rủi ro trước khi chúng gây ra thiệt hại tài chính (Aljohani, 2023; Araz, Choi, Olson, & Salman, 2020; Mani, Delgado, Hazen, & Patel, 2017).

Các Lỗ Hổng

Mặc dù có những tiến bộ này, vẫn còn một số lỗ hổng trong kiến thức và tài liệu hiện tại về quản lý rủi ro trong SCF.
* Thiếu khung toàn diện: Thiếu các khung toàn diện tích hợp các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến khác nhau, tạo ra một bối cảnh rời rạc gây khó khăn cho các chuyên gia.
* Nghiên cứu tập trung đơn lẻ: Hầu hết các nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc áp dụng các công nghệ mới một cách riêng lẻ mà không giải quyết đầy đủ việc tích hợp chúng vào các quy trình và hệ thống SCF truyền thống.
* Thiếu nghiên cứu thực nghiệm: Thiếu nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả của các mô hình tiên tiến này trong các bối cảnh SCF thực tế, gây khó khăn cho việc đánh giá tác động thực tế và khả năng mở rộng của chúng (Andersen, Dilling-Hansen, & Hansen, 2022; Rebelo, Pereira, & Queiroz, 2022).
* Đánh giá thấp yếu tố con người và tổ chức: Các yếu tố như kháng cự thay đổi, thiếu kỹ năng và văn hóa tổ chức thường bị bỏ qua, nhưng chúng đóng vai trò quan trọng trong việc áp dụng thành công các công nghệ này.
* Thiếu khám phá về đạo đức và quy định: Các tác động về đạo đức và quy định của việc triển khai AI và phân tích Dữ liệu Lớn trong quản lý rủi ro SCF vẫn chưa được khám phá đầy đủ. Quyền riêng tư dữ liệu, sự thiên vị trong việc ra quyết định bằng thuật toán và tuân thủ quy định đặt ra những thách thức cần được giải quyết để đảm bảo việc sử dụng có trách nhiệm và hiệu quả các công nghệ tiên tiến trong SCF (Curtis & White, 2002; Smollan, 2011).

Các Mô Hình Quản Lý Rủi Ro Tiên Tiến

Tổng Quan về Các Mô Hình Tiên Tiến

Trong bối cảnh tài chính chuỗi cung ứng đang phát triển, các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến tận dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (ML), phân tích Dữ liệu Lớn và công nghệ blockchain ngày càng trở nên quan trọng.
* Trí tuệ Nhân tạo và Học máy: AI và ML dự đoán sự gián đoạn tiềm ẩn bằng cách phân tích các mẫu trong bộ dữ liệu lớn mà các mô hình truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Các mô hình này có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử để dự báo các rủi ro trong tương lai, chẳng hạn như vỡ nợ của nhà cung cấp hoặc biến động thị trường (Jagatheesaperumal, Rahouti, Ahmad, Al-Fuqaha, & Guizani, 2021; Li, Han, Crespi, Minerva, & Sun, 2021; Strielkowski, Vlasov, Selivanov, Muraviev, & Shakhnov, 2023).
* Phân tích Dữ liệu Lớn: Khai thác sức mạnh của bộ dữ liệu lớn và phức tạp để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về động lực chuỗi cung ứng, cho phép phát hiện các xu hướng và mẫu tinh vi, đưa ra cảnh báo sớm về các rủi ro tiềm ẩn mà các phương pháp phân tích thông thường không thể thấy được.
* Công nghệ Blockchain: Nổi bật với khả năng tăng cường tính minh bạch và bảo mật trong các giao dịch SCF. Bằng cách tạo điều kiện cho các bản ghi giao dịch bất biến, công nghệ blockchain có thể giảm đáng kể rủi ro gian lận và cải thiện lòng tin giữa những người tham gia trong chuỗi cung ứng.

Phát Triển Mô Hình và Khuôn Khổ

Việc phát triển các mô hình tiên tiến này dựa trên các khuôn khổ khái niệm tích hợp tài chính, quản lý chuỗi cung ứng và công nghệ. Những khuôn khổ này nhằm mục đích khai thác sức mạnh dự đoán của AI và ML, khả năng phân tích của Dữ liệu Lớn và các tính năng bảo mật của blockchain để tạo ra một phương pháp quản lý rủi ro toàn diện (Aljohani, 2023; Baryannis, Dani, & Antoniou, 2019; Shah, Gardas, Narwane, & Mehta, 2023).
* Mô hình hóa Rủi ro Dự đoán: Các mô hình AI và ML được phát triển trên khuôn khổ phân tích dự đoán, nơi dữ liệu lịch sử về sự gián đoạn chuỗi cung ứng, hiệu suất tài chính và điều kiện thị trường được sử dụng để đào tạo các thuật toán. Sau đó, các thuật toán này dự đoán các rủi ro trong tương lai bằng cách xác định các mẫu và điểm bất thường trong dữ liệu.
* Đánh giá Rủi ro Theo thời gian thực: Phân tích Dữ liệu Lớn được xây dựng xung quanh việc giám sát và phân tích liên tục. Các mô hình này cung cấp một cái nhìn theo thời gian thực về chuỗi cung ứng bằng cách khai thác các luồng dữ liệu khác nhau, từ hồ sơ giao dịch đến nguồn cấp dữ liệu trên mạng xã hội, cho phép đánh giá và ứng phó rủi ro ngay lập tức.
* Quản lý Rủi ro Phi tập trung: Công nghệ Blockchain giới thiệu một khuôn khổ phi tập trung để quản lý rủi ro, trong đó lòng tin được xây dựng dựa trên các giao dịch minh bạch và có thể xác minh thay vì cơ quan trung ương. Khuôn khổ này làm giảm đáng kể rủi ro đối tác và tăng cường sự hợp tác trên toàn chuỗi cung ứng.

So Sánh với Các Mô Hình Truyền Thống

Các mô hình quản lý rủi ro truyền thống trong SCF, chẳng hạn như chấm điểm tín dụng và phân tích tỷ lệ tài chính, đã cung cấp nền tảng vững chắc để đánh giá rủi ro tài chính. Tuy nhiên, chúng thường dựa vào dữ liệu tài chính lịch sử và đánh giá rủi ro tĩnh, hạn chế khả năng thích ứng với bản chất năng động của chuỗi cung ứng toàn cầu.
* Hiệu quả: Các thuật toán AI và ML có thể xử lý và phân tích dữ liệu ở quy mô và tốc độ mà các mô hình truyền thống không thể đạt được, dẫn đến đánh giá và quản lý rủi ro hiệu quả hơn.
* Độ chính xác: Khả năng dự đoán của các mô hình tiên tiến có thể dự báo các rủi ro tiềm ẩn với độ chính xác cao hơn bằng cách học hỏi từ một phạm vi rộng hơn các nguồn dữ liệu, bao gồm dữ liệu phi tài chính mà các mô hình truyền thống thường bỏ qua.
* Độ tin cậy: Công nghệ Blockchain tăng cường độ tin cậy của các giao dịch SCF thông qua sổ cái bất biến của nó, giảm rủi ro gian lận và lỗi so với các quy trình dựa trên giấy tờ truyền thống.

Thách Thức và Hạn Chế

Thách Thức Triển Khai

Việc áp dụng các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong tài chính chuỗi cung ứng không phải là không có trở ngại. Yêu cầu về cơ sở hạ tầng công nghệ đáng kể là yếu tố then chốt trong số này. Việc triển khai AI, học máy, phân tích dữ liệu lớn và công nghệ blockchain đòi hỏi các hệ thống CNTT mạnh mẽ và có khả năng mở rộng, điều này có thể là một rào cản đáng kể đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) có nguồn lực hạn chế.
Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu cũng là những mối quan tâm hàng đầu. Việc sử dụng các bộ dữ liệu mở rộng, đặc biệt là trong các mô hình dựa vào phân tích dữ liệu lớn và AI, đặt ra câu hỏi về việc bảo vệ thông tin nhạy cảm. Đảm bảo tính bảo mật và tính toàn vẹn của dữ liệu này đồng thời làm cho nó có thể truy cập được để phân tích rủi ro đặt ra một thách thức phức tạp (Xu, Jiang, Wang, Yuan, & Ren, 2014).
Hơn nữa, việc tích hợp các mô hình tiên tiến vào các hệ thống SCF hiện có có thể gặp phải các vấn đề về khả năng tương thích. Các hệ thống cũ có thể không dễ dàng thích ứng với các công nghệ mới, đòi hỏi nâng cấp hoặc đại tu tốn kém. Ngoài ra còn có yếu tố con người – nhu cầu về nhân viên lành nghề để quản lý và diễn giải đầu ra của các mô hình tiên tiến này. Khoảng cách về tài năng này có thể cản trở việc triển khai hiệu quả và tối đa hóa giá trị thu được từ các công nghệ này (Seacord, Plakosh, & Lewis, 2003).

Hạn Chế Mô Hình

Mặc dù các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến mang lại những lợi ích đáng kể, nhưng chúng không phải là không có những hạn chế. Một hạn chế như vậy là tiềm năng phụ thuộc quá nhiều vào các giải pháp công nghệ. Có một rủi ro là người dùng có thể trở nên tự mãn, tin tưởng các thuật toán mà không hiểu đầy đủ cách thức hoạt động hoặc hạn chế của chúng. Điều này có thể dẫn đến việc bỏ qua các rủi ro quan trọng mà mô hình có thể chưa được đào tạo để phát hiện.
Sự lỗi thời của mô hình là một mối quan tâm khác. Tốc độ thay đổi công nghệ nhanh chóng có nghĩa là các mô hình tiên tiến ngày nay có thể nhanh chóng trở nên lỗi thời. Cần đầu tư liên tục vào việc cập nhật và đào tạo công nghệ để duy trì hiệu quả của các chiến lược quản lý rủi ro. Ngoài ra, các mô hình này phụ thuộc nhiều vào dữ liệu lịch sử để dự đoán các rủi ro trong tương lai. Tuy nhiên, trong một bối cảnh toàn cầu đang phát triển nhanh chóng, các sự kiện trong quá khứ có thể không phải lúc nào cũng là chỉ báo đáng tin cậy về các sự kiện trong tương lai, có khả năng dẫn đến đánh giá rủi ro không chính xác (Chia, Keoh, Goh, & Johnson, 2022).

Cân Nhắc Về Quy Định và Đạo Đức

Việc triển khai các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong SCF cũng gặp phải các cân nhắc về quy định và đạo đức. Tuân thủ quy định là một mục tiêu di động, với luật pháp và quy định xung quanh việc sử dụng dữ liệu và các hoạt động tài chính liên tục phát triển. Đảm bảo rằng các mô hình này tuân thủ các quy định quốc tế, chẳng hạn như GDPR để bảo vệ dữ liệu, sẽ thêm một lớp phức tạp khác vào việc triển khai của chúng.
Cân nhắc về đạo đức cũng quan trọng không kém. Sử dụng AI và học máy làm nảy sinh các câu hỏi về sự thiên vị trong việc ra quyết định bằng thuật toán. Các mô hình được đào tạo trên dữ liệu lịch sử có thể vô tình duy trì các thành kiến hiện có, dẫn đến kết quả không công bằng hoặc vô đạo đức. Giải quyết những thành kiến này đòi hỏi sự minh bạch trong phát triển mô hình và một khuôn khổ đạo đức cho việc sử dụng AI trong các ứng dụng tài chính. Hơn nữa, việc dân chủ hóa công nghệ đặt ra một thách thức đạo đức khác. Đảm bảo rằng những tiến bộ này mang lại lợi ích cho tất cả những người tham gia trong chuỗi cung ứng, không chỉ các tập đoàn lớn có nguồn lực để đầu tư vào các công nghệ tiên tiến, là rất quan trọng để duy trì sự công bằng và công bằng trong các hoạt động SCF (McCradden, Joshi, Mazwi, & Anderson, 2020; Rodgers, Murray, Stefanidis, Degbey, & Tarba, 2023).

Kết luận

Việc khám phá các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong tài chính chuỗi cung ứng đã làm sáng tỏ tiềm năng chuyển đổi của chúng trong việc tăng cường khả năng phục hồi, hiệu quả và minh bạch của các chuỗi cung ứng toàn cầu. Thông qua việc áp dụng Trí tuệ Nhân tạo, Học máy, phân tích Dữ liệu Lớn và công nghệ blockchain, các mô hình này cung cấp một sự thay đổi mô hình từ quản lý rủi ro phản ứng truyền thống sang các chiến lược chủ động và dự đoán. Chúng cho phép xác định, đánh giá và giảm thiểu rủi ro với độ chính xác và tốc độ chưa từng có, do đó giảm thiểu thiệt hại tài chính và tạo điều kiện cho các hoạt động chuỗi cung ứng suôn sẻ hơn.
Mặc dù có nhiều hứa hẹn, việc triển khai các mô hình tiên tiến này không phải là không có thách thức. Các rào cản về công nghệ, quy định và đạo đức phải được vượt qua để nhận ra toàn bộ tiềm năng của chúng. Hơn nữa, tốc độ phát triển công nghệ nhanh chóng đòi hỏi phải liên tục thích ứng để duy trì tính phù hợp và hiệu quả của các mô hình này.

Ý Nghĩa Thực Tiễn

Việc áp dụng các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong SCF biểu thị một bước tiến tới các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu và thông tin hơn cho các doanh nghiệp. Các mô hình này có thể giảm đáng kể tính dễ bị tổn thương của chuỗi cung ứng trước sự gián đoạn, do đó bảo vệ chống lại sự bất ổn tài chính.
Các tổ chức tài chính được hưởng lợi từ khả năng đánh giá rủi ro được cải thiện, có thể dẫn đến định giá chính xác hơn các sản phẩm SCF và giảm tổn thất tín dụng. Quản lý rủi ro nâng cao này có thể thúc đẩy lòng tin và sự hợp tác giữa những người tham gia chuỗi cung ứng.
Các nhà hoạch định chính sách được giao nhiệm vụ phát triển và cập nhật các khuôn khổ quy định phù hợp với những tiến bộ công nghệ này đồng thời đảm bảo quyền riêng tư, bảo mật và sử dụng đạo đức AI và dữ liệu lớn. Hành động cân bằng này là điều cần thiết để nuôi dưỡng sự đổi mới đồng thời bảo vệ lợi ích của tất cả các bên liên quan trong hệ sinh thái SCF.

Khuyến Nghị

Để triển khai và sử dụng hiệu quả các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong SCF, bạn nên:
* Các doanh nghiệp đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ cần thiết và phát triển tài năng để tận dụng tối đa các mô hình tiên tiến này.
* Các chương trình đào tạo và giáo dục liên tục nên được thành lập để thu hẹp khoảng cách kỹ năng và thúc đẩy sự hiểu biết về các công nghệ này trong số các chuyên gia SCF.
* Các cơ quan quản lý và hiệp hội ngành hợp tác để phát triển các hướng dẫn tiêu chuẩn cho việc sử dụng AI và dữ liệu lớn một cách đạo đức trong SCF.
* Có thể áp dụng một phương pháp toàn diện để quản lý rủi ro, tích hợp các mô hình tiên tiến với các chiến lược truyền thống để đảm bảo một khuôn khổ quản lý rủi ro toàn diện.

Nghiên cứu trong tương lai nên giải quyết những hạn chế và thách thức hiện tại của các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến. Điều này bao gồm việc phát triển các mô hình mạnh mẽ hơn có thể thích ứng với môi trường toàn cầu thay đổi nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro phát sinh từ sự lỗi thời của mô hình và sự phụ thuộc quá mức vào dữ liệu lịch sử.
Nghiên cứu về các tác động đạo đức của AI và dữ liệu lớn trong SCF và thiết lập các khuôn khổ để ngăn chặn sự thiên vị và đảm bảo kết quả công bằng và công bằng là một lĩnh vực quan trọng khác của nghiên cứu trong tương lai. Ngoài ra, việc khám phá tiềm năng của các công nghệ mới nổi, chẳng hạn như điện toán lượng tử và Internet of Things (IoT), có thể cách mạng hóa hơn nữa việc quản lý rủi ro trong SCF.
Tóm lại, các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến mang đến một con đường đầy hứa hẹn hướng tới các chuỗi cung ứng linh hoạt và hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc hiện thực hóa tiềm năng này đòi hỏi những nỗ lực phối hợp trên toàn hệ sinh thái SCF để giải quyết các thách thức về công nghệ, quy định và đạo đức. Thông qua đổi mới, hợp tác và nghiên cứu liên tục, tương lai của SCF có thể được định hình để đáp ứng nhu cầu của một thị trường toàn cầu ngày càng phức tạp và biến động.

Kết luận

Tóm lại, nghiên cứu của Nnaji và cộng sự (2024) đã làm nổi bật các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong tài chính chuỗi cung ứng. Các mô hình này sử dụng AI, ML, Big Data và blockchain để chuyển đổi từ các chiến lược phản ứng sang chủ động, tăng cường khả năng phục hồi và hiệu quả. Mặc dù có những thách thức về triển khai, quy định và đạo đức, nhưng các mô hình này có thể giảm thiểu rủi ro và thúc đẩy lòng tin. Bằng cách đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ, phát triển tài năng và thiết lập các hướng dẫn đạo đức, các bên liên quan có thể áp dụng các mô hình này một cách hiệu quả. Nghiên cứu trong tương lai nên tập trung vào các mô hình mạnh mẽ, tác động đạo đức và các công nghệ mới nổi để định hình một tương lai kiên cường và hiệu quả cho SCF trong bối cảnh thị trường toàn cầu ngày càng phức tạp.

Download Nghiên cứu khoa học: Advanced Risk Management Models For Supply Chain Finance