Sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi công việc của phóng viên, trong đó phóng viên viết về nông nghiệp, nông thôn cũng không ngoại lệ. Sử dụng AI vào phân tích dữ liệu, để dự báo thị trường nông sản chính là một trong những nhu cầu quan trọng mà độc giả là doanh nghiệp ngành nông nghiệp cần tới báo chí trong thời đại mới…

Ngày nay, người đọc báo không còn chỉ tìm kiếm thông tin đơn thuần, bởi các tin tức thời sự đã xuất hiện nhanh chóng trên mạng xã hội. Mỗi khi có cuộc họp, một sự kiện diễn ra hay một chính sách mới được công bố, ngay cả khi buổi họp báo còn chưa kết thúc, nhiều nhà báo đã kịp đăng bài viết ngắn (tus) lên mạng. Trong khi đó, quá trình sản xuất một bài báo cần trải qua nhiều công đoạn như chọn lọc thông tin, viết bài, biên tập và xuất bản, tất cả đều mất thời gian. Vì vậy, khi đến tay độc giả, bài báo có thể không còn là nguồn tin nóng hổi nữa.

TỪ DỮ LIỆU RỜI RẠC ĐẾN HỆ THỐNG PHÂN TÍCH THÔNG MINH

Trong bối cảnh thị trường nông sản toàn cầu ngày càng chịu nhiều biến động khó lường, từ căng thẳng địa chính trị, chính sách thuế và biến động cung cầu, việc xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn, nhằm đưa ra dự báo biến động thị trường đang trở thành một yêu cầu cấp thiết đối với ngành nông nghiệp và các doanh nghiệp kinh doanh xuất khẩu nông sản. Phân tích và dự báo thị trường là một trong những nhu cầu quan trọng mà độc giả là doanh nghiệp ngành nông nghiệp cần tới báo chí trong thời đại mới.

AI đang nổi lên như một giải pháp đột phá, giúp nhà báo tổng hợp, phân tích và dự báo chính xác hơn xu hướng thị trường, từ đó hỗ trợ hiệu quả cho các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp xuất khẩu và giới nghiên cứu. Hàng tháng, các cơ quan chức năng như: Bộ Nông nghiệp và Môi trường, Cục Hải quan, cùng các hiệp hội ngành hàng nông sản sẽ công bố số liệu xuất khẩu nông sản theo từng mặt hàng – từ gạo, cà phê, rau quả, hồ tiêu, cao su, hạt điều... đến lâm sản, thủy sản. Các số liệu này phản ánh giá trị, khối lượng xuất khẩu, thị trường tiêu thụ chính, biến động so với cùng kỳ và xu hướng theo tháng, theo năm.

Cùng với đó là các văn bản chính sách thuế từ thị trường nhập khẩu, như biểu thuế mới, quy định vệ sinh an toàn thực phẩm, hay các biện pháp phòng vệ thương mại… áp dụng với một số sản phẩm nông sản từ Việt Nam. Tuy nhiên, khi số liệu ngày càng nhiều và trải dài qua hàng năm, khả năng tổng hợp, đối chiếu và phân tích xu hướng bằng phương pháp truyền thống trở nên chậm trễ và dễ sai sót. Mặt khác, do số liệu được nhiều cơ quan công bố, mỗi cơ quan đưa ra các số liệu khác nhau và số liệu nhiều khi không đầy đủ, dẫn đến rất khó liên thông các nguồn dữ liệu, số liệu với nhau để phân tích.

Trong bối cảnh đó, VnEconomy với tiêu chí là một tạp chí chuyên về kinh tế và sở hữu dữ liệu hàng đầu về kinh tế, luôn cập nhật khá đầy đủ mọi số liệu về xuất khẩu nông, lâm, thủy sản từ mọi nguồn được các cơ quan chức năng công bố và từ những nguồn mà phóng viên thu thập được. Để phân tích nguồn dữ liệu, số liệu rất lớn về nông nghiệp này, đem lại những thông tin hữu ích cho doanh nghiệp kinh doanh nông sản, chính là lúc cần AI thể hiện vai trò của mình. Các hệ thống AI hiện đại có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn, dưới các định dạng khác nhau, từ bảng số liệu Excel, văn bản PDF, đến tài liệu chính sách định dạng tự do. Khi được huấn luyện bài bản, AI có thể tập hợp dữ liệu xuất khẩu từng mặt hàng nông sản theo tháng trong nhiều năm để xây dựng chuỗi thời gian (time series), nhận diện các xu hướng định kỳ, thời vụ hoặc các bất thường.

Mỗi khi có thông tin về các chính sách thuế mới, các sự kiện mới, các diễn biến mới về cung cầu đối với bất kỳ mặt hàng nông sản nào đó, AI sẽ tự động đọc và phân tích các văn bản chính sách thuế của nước nhập khẩu, ví dụ như thuế đối ứng của Hoa Kỳ, để đánh giá mức độ ảnh hưởng đến nhu cầu nhập khẩu và giá cả mặt hàng tương ứng. AI cũng sẽ kết nối dữ liệu về sản lượng từng loại nông sản trên toàn cầu, số lượng tồn kho, diễn biến tình hình thời tiết, dịch bệnh và các yếu tố địa chính trị, từ đó xây dựng mô hình cung cầu tổng hợp theo từng mặt hàng. AI cũng sẽ tự động nêu lên những cảnh báo khi có biến động bất thường, ví dụ như lượng xuất khẩu hồ tiêu giảm mạnh sang thị trường EU nhưng không tương ứng với mức giảm giá, có thể gợi ý điều tra yếu tố rào cản kỹ thuật mới.

AI LÀM THAY ĐỔI BÁO CHÍ VIẾT VỀ THỊ TRƯỜNG NÔNG SẢN

Với việc kết nối đa tầng dữ liệu, AI sẽ giúp báo chí xây dựng các mô hình dự báo giá nông sản theo từng kịch bản cụ thể. Chẳng hạn: nếu Hoa Kỳ áp thuế đối ứng 25% đối với hạt điều Việt Nam, AI có thể phân tích tác động đến lượng đơn hàng, dự báo số lượng các doanh Hoa Kỳ chuyển hướng nhập khẩu sang Ấn Độ hoặc Bờ Biển Ngà. Từ đó, AI hỗ trợ nhà báo đưa ra kịch bản giá giảm ngắn hạn do dư cung nội địa, đồng thời đề xuất khả năng phục hồi trong quý tiếp theo nếu có điều chỉnh chính sách hoặc mở rộng thị trường mới.

Với mặt hàng gạo, AI phân tích song song lượng tồn kho toàn cầu, sản lượng gạo tại Ấn Độ, chính sách hạn chế xuất khẩu và nhu cầu tại các thị trường châu Phi, từ đó dự báo giá gạo 5% tấm Việt Nam có thể tăng hay giảm trong những tháng tới. AI không chỉ cho kết quả dự báo định lượng về sự tăng giá, mà còn cung cấp phân tích định tính đi kèm lý do, bối cảnh, mức độ tác động của từng yếu tố. Khi những phân tích này được đưa vào trong các bài báo, sẽ giúp doanh nghiệp kinh doanh gạo của Việt Nam chủ động nắm chắc tình hình và chủ động trong ứng phó với biến động thị trường. Từ những thông tin nêu trong các bài báo phân tích thị trường nông sản, doanh nghiệp xuất khẩu có thể lập kế hoạch giao dịch, chốt giá, tìm thị trường thay thế.

Mặc dù tiềm năng lớn, việc ứng dụng AI để thực hiện các bài báo phân tích thị trường nông sản vẫn đang phải đối mặt và vượt qua nhiều thách thức, rào cản. Đó là, dữ liệu cần được chuẩn hóa và mở rộng: hiện còn nhiều dữ liệu chưa số hóa, phân mảnh giữa các cơ quan, gây khó khăn cho AI trong việc truy xuất và phân tích toàn diện. Vì vậy, cần xây dựng các bộ dữ liệu riêng cho từng nhóm mặt hàng nông sản, bởi đặc tính sản xuất, mùa vụ, chu kỳ giá của gạo rất khác với cà phê hay hạt điều.

Mặt khác, quá trình xây dựng và huấn luyện AI trong phân tích thị trường nông sản đòi hỏi sự phối hợp chặt chẽ giữa chuyên gia nông nghiệp, chuyên gia dữ liệu và nhà quản lý, để đảm bảo phân tích đúng bối cảnh, không máy móc và có giá trị thực tiễn.

VIẾT BÀI NHANH HƠN, HIỆU QUẢ HƠN

Ngày nay, các phóng viên đã và đang ứng dụng AI vào nhiều công đoạn trong việc thực hiện, sản xuất các bài báo để tiết kiệm thời gian, nâng cao chất lượng nội dung, và phát hiện các xu hướng tiềm năng. Đó là, sử dụng AI để phân tích văn bản chính sách, báo cáo thị trường để tìm ra những điểm nhấn, điểm nổi bật. AI có thể giúp truy xuất các tài liệu khoa học, sáng kiến nông nghiệp.

Dựa vào thông tin đầu vào (dữ liệu, ghi chú phỏng vấn...), AI có thể giúp viết bản nháp ban đầu để phóng viên chỉnh sửa nhanh hơn. Sử dụng AI để hiệu đính, kiểm tra ngữ pháp trong mỗi bài báo cũng khá hiệu quả, như giúp rà lỗi chính tả, gợi ý cách diễn đạt ngắn gọn, mạch lạc. AI cũng là công cụ đắc lực cho việc thực hiện đồ họa, tạo biểu đồ trực quan để các số liệu trong mỗi bài báo dễ được độc giả tiếp nhận: nếu có số liệu về sản lượng, giá nông sản, AI có thể tạo biểu đồ tự động (bằng công cụ như Flourish, ChatGPT với Python...). Báo chí cũng có thể ứng dụng AI để tạo chatbot giải đáp thông tin về bài báo, giúp các tòa soạn có thể dùng chatbot AI để trả lời câu hỏi từ độc giả về kỹ thuật canh tác, xu hướng thị trường...

AI sẽ là công cụ đắc lực giúp nhà báo tác nghiệp và viết về nông nghiệp nhanh hơn, sâu hơn, chính xác hơn và cá nhân hóa hơn. Tuy nhiên, cho dù AI có phát triển thông minh đến đâu, thì sự can thiệp của phóng viên, người làm báo vẫn là yếu tố then chốt để đảm bảo tính nhân văn, đạo đức và chất lượng thông tin trong mỗi bài báo.

Nội dung đầy đủ của bài viết được đăng tải trên Tạp chí Kinh tế Việt Nam số 24 25-2025 phát hành ngày 16/06/2025. Kính mời Quý độc giả tìm đọc tại đây:  

https://postenp.phaha.vn/tap-chi-kinh-te-viet-nam/detail/1453