Nền tảng số và AI: Giải pháp truy xuất nguồn gốc nông sản Việt Nam đáp ứng nhiều tiêu chuẩn

Chứng nhận và truy xuất nguồn gốc trước yêu cầu đổi mới

Nông nghiệp Việt Nam đang bước vào giai đoạn phát triển mới khi mục tiêu không còn dừng lại ở việc gia tăng sản lượng mà chuyển mạnh sang nâng cao chất lượng, giá trị gia tăng và năng lực cạnh tranh trên thị trường quốc tế.

Trong bối cảnh các hiệp định thương mại tự do thế hệ mới ngày càng phát huy hiệu quả, cùng với việc nhiều quốc gia liên tục cập nhật các quy định về phát triển bền vững, truy xuất nguồn gốc và minh bạch chuỗi cung ứng, hệ thống chứng nhận nông sản đã trở thành một trong những điều kiện tiên quyết để hàng hóa Việt Nam tiếp cận các thị trường có giá trị cao.

Tuy nhiên, thực tế cho thấy hoạt động chứng nhận tại Việt Nam vẫn đang đối mặt với nhiều thách thức. Phần lớn nông hộ có quy mô sản xuất nhỏ, dữ liệu sản xuất còn phân tán, việc ghi chép nhật ký canh tác chủ yếu thực hiện bằng phương pháp thủ công, trong khi mỗi bộ tiêu chuẩn như VietGAP, Global GAP… lại có những yêu cầu riêng về hồ sơ và minh chứng. Điều này khiến người sản xuất phải lặp đi lặp lại nhiều quy trình tương tự, vừa mất thời gian, vừa làm tăng chi phí tuân thủ và gây khó khăn cho các tổ chức chứng nhận trong quá trình đánh giá.

Theo đó, tại hội thảo “Mở rộng cơ hội thị trường nông sản Việt Nam thông qua ứng dụng nền tảng số và AI trong chứng nhận, truy xuất nguồn gốc” do Ủy ban Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng Quốc gia (STAMEQ) - Bộ KH&CN phối hợp với Đại học (ĐH) Griffith (Australia) tổ chức ngày 17/7/2026 tại Hà Nội, Thứ trưởng Bộ KH&CN Lê Xuân Định nhấn mạnh: "Trong bối cảnh các thị trường xuất khẩu ngày càng siết chặt các yêu cầu về chất lượng, phát triển bền vững và truy xuất nguồn gốc, việc ứng dụng nền tảng số và AI trong hoạt động chứng nhận không chỉ là xu hướng tất yếu mà còn là giải pháp quan trọng để nâng cao năng lực cạnh tranh của nông sản Việt Nam".

Đặc biệt, Thứ trưởng Lê Xuân Định đánh giá cao tri thức và kinh nghiệm của người dân, đặc biệt là người dân bản địa trong việc nghiên cứu, bảo tồn, phát triển giá trị gia tăng cho các mặt hàng nông sản.

Thứ trưởng đề nghị các đơn vị tiếp tục hoàn thiện công nghệ, đẩy mạnh kết nối và chia sẻ dữ liệu, từng bước hình thành hệ sinh thái số thống nhất phục vụ hoạt động đánh giá sự phù hợp, truy xuất nguồn gốc và quản lý chất lượng nông sản, qua đó góp phần thực hiện hiệu quả chủ trương chuyển đổi số quốc gia, thúc đẩy phát triển nông nghiệp minh bạch, bền vững và hội nhập quốc tế.

Công nghệ số và AI - Cách tiếp cận mới trong quản lý tiêu chuẩn nông nghiệp

Một nền tảng số hỗ trợ truy xuất nguồn gốc và quản lý chất lượng nông sản đã được TS. Nguyễn Thành Tâm, ĐH Griffith (Australia) chia sẻ là V-Standard - giải pháp được phát triển trên cơ sở hợp tác giữa ĐH Griffith, STAMEQ và Chương trình Aus4Innovation nhằm số hóa toàn bộ quá trình quản lý tiêu chuẩn, minh chứng, đánh giá và truy xuất nguồn gốc trong nông nghiệp.

Điểm khác biệt của V-Standard không chỉ nằm ở việc chuyển các biểu mẫu giấy sang môi trường điện tử mà ở cách tiếp cận hoàn toàn mới đối với hoạt động chứng nhận.

Thay vì chỉ thu thập hồ sơ khi đến kỳ đánh giá, nền tảng cho phép dữ liệu sản xuất được ghi nhận ngay từ đầu vụ, cập nhật liên tục trong suốt quá trình canh tác và tự động chuyển thành các minh chứng số phục vụ đánh giá. Mọi thông tin từ vị trí lô đất, nhật ký sản xuất, hình ảnh hiện trường đến kết quả kiểm nghiệm đều được lưu trữ trên cùng một hệ thống, tạo thành chuỗi dữ liệu xuyên suốt từ nông trại đến thị trường tiêu thụ.

Ở góc độ khoa học dữ liệu, đây là sự chuyển đổi từ mô hình "quản lý bằng hồ sơ" sang "quản lý bằng dữ liệu". Nếu trước đây hồ sơ chứng nhận chỉ phản ánh trạng thái của sản xuất tại thời điểm đánh giá thì với nền tảng số, dữ liệu được cập nhật theo thời gian thực, giúp phản ánh đầy đủ toàn bộ vòng đời của sản phẩm. Điều này không chỉ nâng cao tính minh bạch mà còn tạo tiền đề để AI tham gia hỗ trợ quá trình phân tích và đánh giá.

Theo TS. Nguyễn Thành Tâm, AI có thể phân tích, đối chiếu và liên kết các yêu cầu của VietGAP, tiêu chuẩn của Liên minh châu Âu (EU) và nhiều bộ tiêu chuẩn khác. Nhờ đó, người sản xuất chỉ cần ghi nhận dữ liệu một lần nhưng có thể sử dụng cho nhiều chương trình chứng nhận khác nhau.

Cách tiếp cận "ghi nhận một lần - đáp ứng nhiều tiêu chuẩn" không chỉ giảm đáng kể khối lượng hồ sơ, mà còn tiết kiệm chi phí, hạn chế việc đánh giá trùng lặp và tạo điều kiện để các hộ sản xuất nhỏ từng bước tiếp cận các thị trường có yêu cầu chất lượng cao.

Theo bà Trần Thị Ngọc Anh, Trưởng phòng Chứng nhận Hệ thống, Trung tâm Chứng nhận Phù hợp - QUACERT thuộc STAMEQ, trước khi có nền tảng số, cả doanh nghiệp và tổ chức chứng nhận đều gặp nhiều khó khăn. Người sản xuất phải ghi chép nhật ký thủ công, chuẩn bị khối lượng lớn hồ sơ minh chứng, trong khi các tổ chức chứng nhận mất nhiều thời gian để kiểm tra tính đầy đủ, đối chiếu thông tin và xác định thời điểm thích hợp để tiến hành đánh giá.

"Việc phụ thuộc nhiều vào đánh giá hiện trường cũng làm gia tăng chi phí chứng nhận, nhất là đối với các hợp tác xã (HTX) và hộ sản xuất quy mô nhỏ", bà Trần Thị Ngọc Anh cho hay.

Sự xuất hiện của nền tảng V-Standard đã tạo ra một phương thức làm việc hoàn toàn khác. Toàn bộ quy trình được số hóa ngay từ khâu đăng ký, khai báo thông tin trang trại, lựa chọn bộ tiêu chuẩn, ghi nhật ký sản xuất đến nộp minh chứng điện tử. Đáng chú ý, AI được tích hợp vào quy trình đánh giá theo mô hình ba lớp: đơn vị sản xuất tự đánh giá, hệ thống AI rà soát và gợi ý mức độ đáp ứng tiêu chí, sau đó chuyên gia của tổ chức chứng nhận xem xét và đưa ra quyết định cuối cùng.

Đối với các tổ chức chứng nhận như QUACERT, nền tảng số còn mở ra khả năng quản lý tập trung, theo dõi đồng thời nhiều HTX, nhiều vùng nguyên liệu và nhiều bộ tiêu chuẩn khác nhau trên cùng một hệ thống.

Không chỉ rút ngắn thời gian đánh giá hiện trường, việc số hóa dữ liệu còn tạo điều kiện thuận lợi cho hoạt động giám sát sau chứng nhận, tái chứng nhận và truy xuất thông tin khi có yêu cầu từ cơ quan quản lý hoặc đối tác nhập khẩu. Đây là tiền đề quan trọng để nâng cao năng lực của hệ thống đánh giá sự phù hợp trong bối cảnh quy mô sản xuất và yêu cầu của thị trường ngày càng mở rộng.

Có thể khẳng định, sự phát triển của các nền tảng số tích hợp AI như V-Standard cho thấy hoạt động chứng nhận và truy xuất nguồn gốc đang bước vào một giai đoạn phát triển mới, trong đó dữ liệu trở thành nền tảng của mọi quyết định quản lý chất lượng. AI không thay thế vai trò của chuyên gia đánh giá mà đóng vai trò là công cụ hỗ trợ phân tích, cảnh báo và chuẩn hóa quy trình, giúp nâng cao tính khách quan, minh bạch và hiệu quả của hoạt động chứng nhận.

Trong bối cảnh thương mại nông sản toàn cầu ngày càng coi trọng tính minh bạch, phát triển bền vững và khả năng truy xuất nguồn gốc, việc xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu liên thông từ người nông dân, HTX, DN, tổ chức chứng nhận đến cơ quan quản lý sẽ là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh của nông sản Việt Nam. Sự kết hợp giữa nền tảng số, AI, tiêu chuẩn hóa dữ liệu và hệ thống truy xuất nguồn gốc quốc gia không chỉ giúp rút ngắn thời gian, giảm chi phí chứng nhận mà còn tạo dựng niềm tin của thị trường đối với chất lượng nông sản Việt./.

Phong Vũ