Trong một thế giới đầy biến động khí hậu, rủi ro chuỗi cung ứng và yêu cầu tuân thủ tiêu chuẩn ESG ngày càng khắt khe, các tổ chức tài chính đang dần chuyển mình. Một xu hướng mới đang nổi lên đó là: Spatial Finance – tài chính không gian. Vậy thuật ngữ này là gì, có ý nghĩa như thế nào? Dưới đây, EOV Solutions sẽ giúp mọi người hiểu rõ hơn về “tài chính không gian”.

Spatial Finance là gì?

Spatial Finance hay tài chính không gian là việc kết hợp dữ liệu địa lý (đặc biệt từ vệ tinh) với trí tuệ nhân tạo (AI) để đưa ra quyết định tài chính chính xác hơn: Từ đánh giá rủi ro môi trường, theo dõi tài sản cho đến giám sát tác động ESG và xử lý yêu cầu bồi thường sau thiên tai.

Nói cách khác, đây là việc sử dụng thông tin liên quan đến vị trí địa lý (thường được thu thập từ vệ tinh, máy bay không người lái hoặc cảm biến mặt đất) để đưa ra các quyết định đầu tư và đánh giá rủi ro.

Spatial Finance tận dụng các tiến bộ công nghệ trong lĩnh vực viễn thám (remote sensing) và học máy (machine learning) để phân tích dữ liệu địa không gian, từ đó cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn về các rủi ro và cơ hội tài chính.

>>> Xem thêm: AI và EO: Cú hích cho nông nghiệp bền vững và bảo hiểm nông nghiệp

Tại sao Spatial Finance ngày càng quan trọng?

Không phải tự nhiên mà gần đây nhiều các công ty, doanh nghiệp quan tâm đến tài chính không gian, đó là bởi một số lý do sau:

Tăng trưởng ESG

Theo Bloomberg Intelligence, tài sản quản lý có yếu tố ESG (Environmental - Social - Government) có thể vượt 1/3 tổng tài sản toàn cầu vào năm 2025. Việc đo lường tác động môi trường và xã hội theo cách minh bạch, có thể xác minh trở thành điều kiện tiên quyết để huy động vốn và xây dựng niềm tin nhà đầu tư.

EO & AI tạo ra lợi thế cạnh tranh

Sự kết hợp giữa ảnh vệ tinh, AI và phân tích thời gian thực giúp các tổ chức tài chính:

• Giám sát tài sản từ xa
• Phân tích biến động đất, nước, khí thải, nông nghiệp
• Đánh giá thiệt hại và xử lý yêu cầu bảo hiểm nhanh chóng

Theo báo cáo của Cơ quan Vũ trụ EU, ngành tài chính và bảo hiểm sẽ là khách hàng lớn nhất của dữ liệu quan sát Trái đất trong thập kỷ tới, với quy mô thị trường >1 tỷ USD vào 2031.

Một số ứng dụng tiêu biểu

Hiện nay, Spatial Finance được ứng dụng chủ yếu trong việc theo dõi tài sản và giám sát rủi ro, bảo hiểm tài sản. Cụ thể:

Theo dõi tài sản và giám sát rủi ro

• Đánh giá lượng nước sử dụng, chặt phá rừng, hay biến động xây dựng bằng ảnh vệ tinh.
• Đối chiếu báo cáo tài chính hoặc môi trường với hình ảnh thực địa: ví dụ như phát hiện nhà máy đang phát thải dù công bố đạt “net zero”.

Bảo hiểm tài sản & xử lý yêu cầu bồi thường

• Giảm số lượng khảo sát hiện trường nhờ phân tích ảnh trước–sau thiên tai.
• Xác định thiệt hại theo cấp độ từ ảnh vệ tinh & drone để đẩy nhanh quy trình bồi thường.

Ví dụ: AI có thể tự động phân loại thiệt hại của từng ngôi nhà sau bão (không bị ảnh hưởng, hư hại nhẹ, nặng hoặc phá hủy hoàn toàn).

 Khả năng xử lý dữ liệu ở quy mô lớn

Các tổ chức đang tận dụng GPU và AI để xử lý dữ liệu địa lý khối lượng lớn từ hàng triệu pixel ảnh vệ tinh đến dữ liệu cảm biến thời gian thực từ drone, trạm mặt đất...

Nền tảng điện toán biên (edge computing) cho phép phân tích tại chỗ, trong thời gian thực, giảm độ trễ và hỗ trợ các ứng dụng như:

• Tự động hóa giám sát hạ tầng
• Phát hiện rủi ro thời tiết hoặc mất an toàn
• Phân tích nhiệt lượng, tiêu thụ năng lượng tòa nhà

>>> Đọc thêm: Ứng Dụng Phân Tích Không Gian Địa Lý Trong Quản Lý Phân Bón

Các ví dụ thực tế 

Hiện nay, đa phần các Spatial Finance dduocj ứng dụng trong:

• Theo dõi rủi ro lũ lụt: Sử dụng AI để lập bản đồ thiệt hại từ ảnh vệ tinh, giúp phân bổ nguồn lực cứu trợ nhanh chóng và hiệu quả.
• Phân mảnh tài sản đô thị: AI tự động phát hiện tòa nhà, đường sá, rừng… để xây dựng bản đồ kỹ thuật số, phục vụ định giá bảo hiểm hoặc quy hoạch đô thị.
• Đánh giá thiệt hại sau bão: Phân tích tự động hình ảnh từ drone hoặc vệ tinh nhằm xác định mức độ thiệt hại của từng tài sản cụ thể.
• Theo dõi hiệu suất năng lượng tòa nhà: Ảnh hồng ngoại từ vệ tinh giúp đánh giá lượng nhiệt thất thoát, hỗ trợ các chương trình tín dụng xanh và tiết kiệm năng lượng.
• Phân tích chuỗi cung ứng ESG: Giám sát hoạt động chuỗi cung ứng để xác minh tính bền vững, minh bạch hóa ESG và giảm rủi ro greenwashing cho doanh nghiệp.

Cơ hội trong tài chính bền vững

Công nghệ “tài chính không gian” này hiện đang hỗ trợ đa ngành hoạt động như:

• Ngân hàng: Đánh giá rủi ro khí hậu, tín dụng nông nghiệp, tài sản thế chấp nông thôn
• Bảo hiểm: Thiết kế sản phẩm bảo hiểm chỉ số, xử lý claims tự động
• Nhà đầu tư: Giám sát danh mục, xác minh tính ESG trong đầu tư
• Chính phủ & tổ chức phát triển: Theo dõi rừng, nông nghiệp, tác động chính sách

Kết luận

Spatial Finance không chỉ là một xu hướng công nghệ, mà là bước tiến cần thiết để hiện đại hoá tài chính và bảo hiểm trong bối cảnh đầy rủi ro và đòi hỏi minh bạch. Việc kết hợp dữ liệu quan sát Trái đất, AI và công nghệ thị giác máy tính đang mở ra cách tiếp cận mới để:

• Xây dựng lòng tin
• Cải thiện quản trị rủi ro
• Thúc đẩy tài chính xanh và bền vững

Tương lai của ngành tài chính sẽ không chỉ được xác định bởi bảng cân đối kế toán – mà còn bởi những gì vệ tinh và AI có thể thấy từ bầu trời.