Tháo gỡ điểm nghẽn gọi vốn cho startup Việt Nam

Việc tiếp cận các nguồn lực tài chính luôn là bài toán sinh tồn đối với cộng đồng doanh nghiệp khởi nghiệp sáng tạo. Tại tọa đàm về hệ sinh thái khởi nghiệp mới đây, các chuyên gia quản lý, viện trường và doanh nghiệp cho biết nguyên nhân khiến startup loay hoay trong "mùa đông gọi vốn" không chỉ đến từ bối cảnh kinh tế vĩ mô, mà còn nằm ở sự đứt gãy và thiếu vắng một hệ thống "dữ liệu sống" để kết nối hiệu quả các nguồn lực.

THIẾU DỮ LIỆU, STARTUP PHẢI TIẾP CẬN NHIỀU QUỸ ĐẦU TƯ KHÔNG ĐÚNG KHẨU VỊ

Ông Nguyễn Xuân Tài, Giám đốc Công ty Naiscorp Robotics, người có 20 năm kinh nghiệm khởi nghiệp, nhận định rằng một startup không thể tồn tại và phát triển đơn độc.

“Mục tiêu hướng tới của hầu hết các mô hình khởi nghiệp thành công thường là niêm yết trên thị trường chứng khoán hoặc được doanh nghiệp lớn mua lại (M&A)”, ông Nguyễn Xuân Tài nói. Tuy nhiên, để đi đến chặng đường đó, khả năng kết nối với các chủ thể trong hệ sinh thái có ý nghĩa sống còn.

Thực tế hiện nay lại đang đặt ra thách thức rất lớn. Dòng vốn mạo hiểm thắt chặt, các quỹ đầu tư thận trọng khi giải ngân, startup phải trực tiếp thuyết trình (pitching) với nhiều quỹ đầu tư mạo hiểm. Nhưng việc phải tiếp cận nhiều nhà đầu tư nhưng không đúng "khẩu vị" hay quy mô dòng vốn khiến các doanh nghiệp tốn kém nhiều thời gian, chi phí và nguồn lực – vốn đã rất eo hẹp trong thời kỳ khủng hoảng.

Theo ông Tài, giải pháp đột phá cho bài toán này nằm ở việc nâng cấp hạ tầng dữ liệu. Thay vì quản lý thông tin theo dạng bảng biểu truyền thống, dữ liệu về startup, công nghệ, thị trường, nhà đầu tư và nhu cầu vốn cần được xây dựng theo mô hình đồ thị (graph), kết hợp các lớp phân tích dữ liệu (BI) và trí tuệ nhân tạo (AI).

KHOẢNG TRỐNG DỮ LIỆU TỪ GÓC NHÌN VIỆN - TRƯỜNG

Việt Nam đang đặt mục tiêu đến năm 2030 sẽ hình thành 250 doanh nghiệp khởi nghiệp từ thương mại hóa kết quả nghiên cứu và quyền sở hữu trí tuệ, hỗ trợ 500 doanh nghiệp thông qua các hoạt động ươm tạo, tăng tốc và mở rộng thị trường trong nước, quốc tế, hình thành 100 doanh nghiệp dựa trên công nghệ chiến lược và thu hút 30 nhà sáng lập, chuyên gia, doanh nghiệp khởi nghiệp quốc tế thiết lập hoạt động tại Việt Nam.

Tuy nhiên, không chỉ ở khối doanh nghiệp, bức tranh dữ liệu tại các viện nghiên cứu và trường đại học – nơi được coi là "nôi" tạo ra các dự án khởi nghiệp – hiện cũng đang bộc lộ nhiều lỗ hổng lớn.

Ông Phạm Tuấn Hiệp, Giám đốc đầu tư BK Holdings (Đại học Bách khoa Hà Nội), đồng thời là đại diện Mạng lưới Đổi mới sáng tạo và Khởi nghiệp các trường đại học (VNIE), khẳng định việc thống kê và đánh giá hoạt động đổi mới sáng tạo, khởi nghiệp tại các đại học hiện còn nhiều khoảng trống.

Đáng chú ý, việc thiếu dòng dữ liệu liên tục để theo dõi trọn vẹn chuỗi giá trị từ đầu vào (input), đầu ra (output), kết quả (outcome) cho đến tác động xã hội (impact) đang khiến việc đánh giá hiệu quả đầu tư trở nên vô cùng mơ hồ.

"Hiện nay báo cáo mới chủ yếu dừng ở output, tức là làm được bao nhiêu hoạt động, đạt bao nhiêu thành tích. Trong khi outcome còn rất mờ nhạt và impact thì gần như không có", ông Hiệp nhận định. Tình trạng này khá phổ biến tại các trường đại học, gây hạn chế lớn cho khả năng đánh giá, so sánh và hoạch định chính sách hỗ trợ khởi nghiệp từ gốc.

THÁO GỠ ĐIỂM NGHẼN QUẢN LÝ VÀ CƠ CHẾ CHIA SẺ DỮ LIỆU

Chia sẻ về tình hình khởi nghiệp tại địa phương, bà Vũ Thị Kim Chi, Phó Giám đốc Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Quảng Ninh, nhận định hệ sinh thái khởi nghiệp tại nhiều địa phương vẫn còn non trẻ và đang đối mặt với các rào cản lớn về dữ liệu, như dữ liệu bị phân tán, nguồn lực nhân sự hạn chế.

Bà Chi đề xuất cần sớm xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất với định dạng và cấu trúc chung để các sở, ngành, địa phương cùng khai thác theo một chuẩn duy nhất. Khi khung cấu trúc được chuẩn hóa, việc phát triển hệ thống hoàn toàn có thể xã hội hóa cho các doanh nghiệp công nghệ đảm nhiệm. Bên cạnh đó, cơ quan quản lý cũng cần ban hành quy chế phân quyền khai thác rõ ràng: thông tin nào công khai toàn dân, dữ liệu nào dành cho cấp quản lý và dữ liệu nào thuộc nhóm hạn chế.

Đại diện các trường đại học, địa phương và doanh nghiệp nhấn mạnh cần xây dựng nền tảng dữ liệu dùng chung, thống nhất tiêu chí, phân rõ trách nhiệm và bảo đảm lợi ích của các bên tham gia. Chỉ khi chuẩn hóa được tiêu chí, thống nhất hạ tầng, phân quyền minh bạch và tạo ra cơ chế trao đổi lợi ích thỏa đáng, hệ thống "dữ liệu sống" mới có thể hình thành. Theo đó, đây không chỉ là công cụ giúp cơ quan nhà nước hoạch định chính sách chuẩn xác, mà còn là "phao cứu sinh" đưa các startup Việt vượt qua mùa đông gọi vốn và vươn ra thị trường quốc tế.

"Nếu có một cơ sở dữ liệu tập trung và thông minh, startup chỉ cần truy vấn là có thể tìm thấy ngay danh sách các quỹ đang muốn rót từ 2-5 triệu USD vào lĩnh vực robotics hay AI trên phạm vi toàn cầu, thay vì phải gõ cửa từng quỹ một cách may rủi", ông Tài, Giám đốc Công ty Naiscorp Robotics, nhấn mạnh. Do đó, việc doanh nghiệp sẵn sàng chia sẻ và tham gia xây dựng hệ sinh thái "dữ liệu sống" chính là chìa khóa để tiếp cận dòng vốn nhanh chóng và chính xác hơn.