Advanced Risk Management Models For Supply Chain Finance

1. Thông tin Nghiên cứu khoa học

• Tên nghiên cứu tiếng Anh: Advanced risk management models for supply chain finance
• Tên nghiên cứu tiếng Việt: Các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến cho tài chính chuỗi cung ứng
• Tác giả: Uzoma Okwudili Nnaji, Lucky Bamidele Benjamin, Nsisong Louis Eyo-Udo, Emmanuel Augustine Etukudoh
• Số trang file pdf: 7
• Năm: 2024
• Nơi xuất bản: World Journal of Advanced Research and Reviews
• Chuyên ngành học: Không đề cập cụ thể, liên quan đến quản lý chuỗi cung ứng, tài chính và công nghệ
• Từ khoá: Supply Chain Finance, Risk Management, Artificial Intelligence, Blockchain Technology, Big Data Analytics, Predictive Models

2. Nội dung chính

Bài viết “Các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến cho tài chính chuỗi cung ứng” tập trung vào tiềm năng chuyển 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). Nghiên cứu này đi sâu vào việc ứng dụng và phát triển Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (ML), phân tích Dữ liệu lớn (Big Data), và công nghệ blockchain. Bài viết nhấn mạnh 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 cũng xem xét các thách thức đáng kể trong quá trình triển khai, những hạn chế của mô hình, và các cân nhắc về quy định và đạo đức đi kèm với những tiến bộ công nghệ này. Các khuyến nghị để triển khai hiệu quả và các lĩnh vực nghiên cứu trong tương lai, đặc biệt là trong việc vượt qua các rào cản hiện tại và khám phá các công nghệ mới nổi, cũng được thảo luận.

Bài viết bắt đầu bằng việc giới thiệu về SCF và sự phát triển của nó từ các công cụ tài trợ thương mại cơ bản đến các giải pháp tài chính phức tạp, nhằm tối ưu hóa vốn lưu động và tăng cường tính thanh khoản trên toàn chuỗi cung ứng (Caniato, Henke, & Zsidisin, 2019; Gelsomino, Mangiaracina, Perego, & Tumino, 2016; Hofmann, 2011). Để hiểu rõ hơn về khái niệm này, bạn có thể tham khảo thêm bài viết về khái niệm về quản trị chuỗi cung ứng. SCF truyền thống tập trung vào việc giảm thiểu rủi ro liên quan đến chậm thanh toán, phá sản của nhà cung cấp và biến động tiền tệ. Tuy nhiên, khi chuỗi cung ứng mở rộng trên toàn cầu, chúng trở nên dễ bị tổn thương hơn trước nhiều rủi ro khác nhau, bao gồm căng thẳng địa chính trị, thảm họa môi trường và đại dịch, làm nổi bật sự cần thiết của các phương pháp quản lý rủi ro tiên tiến hơn (Hofmann, 2011; Tate, Bals, & Ellram, 2018). Vai trò của quản lý rủi ro trong SCF đã chuyển từ các biện pháp phản ứng sang mô hình hóa chủ động và dự đoán, nhằm dự đoán các gián đoạn và giảm thiểu tác động của chúng trước khi chúng xảy ra.

Nghiên cứu này có tầm quan trọng đối với nhiều đối tượng khác nhau, bao gồm các nhà nghiên cứu, chuyên gia trong ngành và nhà hoạch định chính sách. Đối với các nhà nghiên cứu, nó cung cấp cơ sở để khám phá sâu hơn các kỹ thuật quản lý rủi ro tiên tiến và nền tảng lý thuyết của chúng. Các chuyên gia trong ngành có thể hiểu rõ hơn về các ứng dụng thực tế của các mô hình này, tăng cường khả năng bảo vệ chống lại rủi ro tài chính trong chuỗi cung ứng của họ. Mặt khác, các nhà hoạch định chính sách có thể hiểu được ý nghĩa của những tiến bộ này đối với các khuôn khổ pháp lý và sự ổn định kinh tế.

Về nền tảng lý thuyết, bài viết đề cập đến Lý thuyết Danh mục Đầu tư Hiện đại (MPT), cung cấp những hiểu biết có giá trị về việc đa dạng hóa rủi ro tài chính trên toàn chuỗi cung ứng, và Lý thuyết Người đại diện (Principal-Agent Theory), xem xét các mối quan hệ và xung đột lợi ích giữa các bên khác nhau trong SCF (De Boer et al., 2017; Dekkers et al., 2020). Các mô hình rủi ro tín dụng, như Altman Z-score và mô hình Merton, cũng 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 (Koulafetis, 2017; Lin, 2007).

Những năm gần đây, sự ra đời của công nghệ kỹ thuật số đã dẫn đến những tiến bộ đáng kể trong các mô hình quản lý rủi ro cho SCF. Trí tuệ nhân tạo (AI) và các thuật toán Học máy (ML) đã nổi lên như những công cụ mạnh mẽ để dự đoán các gián đoạn chuỗi cung ứng và bất ổn tài chính bằng cách phân tích khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm xu hướng thị trường, các sự kiện địa chính trị và tâm lý trên mạng xã hội. Công nghệ blockchain cũng đã được công nhận về 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 sự tin tưởng giữa các bên tham gia chuỗi cung ứng. Một tiến bộ đáng chú ý khác là việc sử dụng phân tích Dữ liệu lớn trong đánh giá rủi ro, cho phép theo dõi các hoạt động chuỗi cung ứng trong thời gian thực và phát hiện sớm các rủi ro tiềm ẩn (Aljohani, 2023; Araz, Choi, Olson, & Salman, 2020; Mani, Delgado, Hazen, & Patel, 2017). Để hiểu rõ hơn về dòng chảy hàng hóa trong chuỗi cung ứng, bạn có thể đọc thêm về nội dung của logistics.

Bài viết cũng chỉ ra những khoảng trống trong kiến thức và tài liệu hiện tại về quản lý rủi ro trong SCF. Thứ nhất, thiếu các khuôn khổ 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 nhà thực hành. Hơn nữa, hầu hết các nghiên cứu hiện có 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. Cũng có rất ít nghiên cứu thực nghiệm về hiệu quả của các mô hình tiên tiến này trong các thiết lập 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).

Một khoảng trống đáng kể khác là đánh giá thấp các khía cạnh con người và tổ chức của việc triển khai các giải pháp quản lý rủi ro tiên tiến trong SCF. Các yếu tố như kháng cự thay đổi, thiếu kỹ năng và văn hóa tổ chức thường bị bỏ qua. Tuy nhiên, chúng đóng một vai trò quan trọng trong việc áp dụng thành công các công nghệ này. Cuối cùng, các tác động 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 theo 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).

Về các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến, AI và các thuật toán ML đang đi đầu trong việc dự đoán các gián đoạn tiềm ẩn bằng cách phân tích các mẫu trong các bộ dữ liệu lớn mà các mô hình truyền thống không thể xử lý hiệu quả. Với độ chính xác đáng kể, các mô hình này có thể học 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. Phân tích Dữ liệu lớn khai thác sức mạnh của các bộ dữ liệu lớn và phức tạp để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực về động lực chuỗi cung ứng. Công nghệ này cho phép phát hiện các xu hướng và mô hình tinh vi, đưa ra cảnh báo sớm về các rủi ro tiềm ẩn mà các phương pháp phân tích thông thường không thể nhìn thấy. 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 sự tin tưởng giữa các bên tham gia trong chuỗi cung ứng.

So với các mô hình truyền thống, các mô hình tiên tiến mang lại một số cải tiến, bao gồm hiệu quả, độ chính xác và độ tin cậy. 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. 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 từ một loạt các nguồn dữ liệu rộng hơn, bao gồm cả dữ liệu phi tài chính mà các mô hình truyền thống thường bỏ qua. 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.

Bài viết cũng thảo luận về những thách thức trong việc triển khai, những hạn chế của mô hình và các cân nhắc về quy định và đạo đức. Trong bối cảnh quản trị rủi ro ngày càng được chú trọng, bạn có thể tìm hiểu thêm về Công ước Kyoto về quản trị rủi ro trong thủ tục hải quan điện tử. Việc áp dụng các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong tài chính chuỗi cung ứng đòi hỏi cơ sở hạ tầng công nghệ đáng kể, đặt ra câu hỏi về bảo vệ thông tin nhạy cảm, và có thể gặp các vấn đề tương thích với các hệ thống hiện có. Cũng có một nguy cơ 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. Việc sử dụng AI và học máy làm dấy lên những câu hỏi về sự thiên vị trong việc ra quyết định theo thuật toán.

3. Kết luận

Nghiên cứu về 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 tính minh bạch của chuỗi cung ứng toàn cầu. Thông qua việc ứng 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.

Để triển khai và sử dụng hiệu quả các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến trong SCF, nghiên cứu khuyến nghị các doanh nghiệp đầu tư vào cơ sở hạ tầng công nghệ và phát triển tài năng cần thiết để tận dụng tối đa các mô hình tiên tiến này. Các cơ quan quản lý và hiệp hội ngành nên hợp tác để phát triển các hướng dẫn tiêu chuẩn hóa về việc sử dụng AI và dữ liệu lớn một cách có đạo đức trong SCF. Nghiên cứu trong tương lai nên giải quyết các hạn chế và thách thức hiện tại của các mô hình quản lý rủi ro tiên tiến.