Xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu bất động sản: Giải pháp đồng bộ số tại Việt Nam
Những tín hiệu nửa đầu năm 2022
Thực trạng trong nửa đầu năm 2022, sau khoảng thời gian dài lộ dấu hiệu thanh khoản giảm tốc nhưng giá BĐS vẫn tăng mạnh đã dấy lên sự quan ngại đối với hầu hết chuyên gia. Đặc biệt là trong bối cảnh pháp lý đình trệ, nguồn cung hạn chế, giá đất ngoài tầm với,... dẫn đến nguy cơ xảy ra hiện tượng “bong bóng vỡ” cục bộ được dự báo xảy ra vào nửa cuối năm nay.
Ông Sử Ngọc Khương, Giám đốc cấp cao bộ phận đầu tư Savills Việt Nam nhận định, nguồn cung ít, giá bán vẫn cao và tính thanh khoản chậm sẽ là 3 vấn đề mà thị trường sẽ phải đối mặt.
Có thể nói, giá của BĐS chính là cốt lõi của vấn đề. Để giảm thiểu tình trạng “hai giá”, thị trường bất động sản bị “thổi” giá, làm giá, cần ban hành các quy định về giao dịch bất động sản qua sàn giao dịch và thanh toán qua ngân hàng.
Về lâu dài, cần xác minh các thông tin cần thiết của người tiêu dùng khi mua tài sản có giá trị lớn để chứng minh thu nhập hợp pháp. Từ đó có cơ sở dữ liệu chính xác phục vụ cho xây dựng hệ thống thông tin giao dịch BĐS.
Sự kết hợp đồng bộ của các cấp, các cơ quan liên ngành như UBND tỉnh, cơ quan tài nguyên môi trường, văn phòng công chứng, ngân hàng… với cơ quan thuế từ văn bản luật, chính sách ban hành… đến quá trình thực hiện, giảm khoảng cách thấp nhất giữa giá thị trường và giá do UBND tỉnh ban hành cũng vô cùng quan trọng.
Thời gian qua, vấn đề trốn tránh nghĩa vụ thuế đối với hoạt động kinh doanh, chuyển nhượng bất động sản cũng đã xảy ra. Lý giải cho vấn đề này, là sự xuất hiện tồn tại song song 2 loại hợp đồng trong hoạt động mua bán chuyển nhượng. Điều này dẫn đến sự thiếu minh bạch của các giao dịch bất động sản, gây ra tình trạng thất thu thuế cho ngân sách Nhà nước.
Xuất phát từ Luật Đất đai quy định bảng giá đất ổn định 5 năm, nhưng trong thực tế thị trường bất động sản luôn biến động khiến việc giá quy định chưa sát với giá thị trường. Cùng với đó, cơ sở dữ liệu giao dịch bất động sản chưa được hệ thống hiệu quả, việc xác định giá thuế đối với chuyển nhượng vì thế cũng gặp khó khăn và dẫn đến rủi ro trong thất thu thuế.
Tình hình xây dựng cơ sở dữ liệu thông tin BĐS tại Việt Nam
Đứng trước thực trạng trên, đòi hỏi tính cấp thiết phải xây dựng một hệ thống thông tin BĐS thống nhất trên cả nước, bao gồm: bộ cơ sở dữ liệu về đất đai và thị trường BĐS nói chung, bộ dữ liệu giao dịch BĐS nói riêng. Thông qua nền tảng công nghệ số, hệ thống dữ liệu sẽ được số hoá và thuận tiện trong việc cập nhật thông tin liên tục, rà soát đồng bộ, chính xác.
Hiện nay ở Việt Nam, các cơ quan bộ ban ngành có hệ thống cơ sở dữ liệu riêng và chưa có sự đồng bộ, liên kết với nhau. Cụ thể, trong khi thông tin về lĩnh vực đất đai do Bộ Tài nguyên và Môi trường quản lý thì lĩnh vực nhà ở và thị trường BĐS do Bộ xây dựng quản lý. Còn về lĩnh vực giá (trong đó có giá BĐS) thuộc phạm vi quản lý của Bộ Tài Chính.
Chính bởi ba hệ thống cơ sở dữ liệu được xây dựng song song dẫn đến sự không tương thích, rời rạc, đôi khi có thể thiếu hoặc trùng lặp. Điều này đã dẫn đến sự thiếu hiệu quả khi rà soát, so sánh và đối chiếu thông tin về cả đất đai lẫn nhà ở và thị trường BĐS quốc gia.
Không chỉ vậy, sự hạn chế trong việc tra cứu trên các cổng thông tin chính thức của Bộ Xây dựng, Bộ Tài chính hay Bộ Tài nguyên và Môi trường cũng là vấn đề. Những thông tin quan trọng về quy hoạch, giá đất gần như chưa được cập nhật trong cơ sở dữ liệu hiện có. Việc lưu trữ, cập nhật dữ liệu vẫn gặp tình trạng manh mún, phân tán theo từng địa phương.
Ngoài các cơ quan quản lý Nhà nước, các tổ chức tư nhân như ngân hàng, các công ty có chức năng thẩm định giá,... cũng đã và đang xây dựng hệ cơ sở dữ liệu giá BĐS để phục vụ các hoạt động nội bộ và công tác vận hành. Mỗi tổ chức trên lại có bộ cơ sở dữ liệu khác nhau kéo theo sự khác biệt trong hệ thống quản lý, quy trình vận hành và cơ sở hạ tầng dữ liệu.
Giải pháp mang tên “Big data” và “AI”
Hai khái niệm “Big data” (Dữ liệu lớn) và “AI” (Trí tuệ nhân tạo) cũng không còn quá xa lạ với người tiêu dùng Việt Nam.
Nếu “Big data” thường được ứng dụng để xử lý lượng thông tin có dung lượng rất lớn, phức tạp một cách nhanh chóng và khó có thể xử lý thông qua các phương pháp truyền thống; thì “AI” được coi là lĩnh vực nghiên cứu hiệu quả trong tạo ra các chương trình có khả năng nhận diện, xử lý số liệu như một con người.
Trên thế giới đã có rất nhiều nước ứng dụng thành công “Big data” và “AI” vào xây dựng hệ thống thông tin dữ liệu BĐS. Có thể kể đến như Singapore với Cổng thông tin của Cơ quan tái phát triển đô thị (URA) cung cấp tất cả dữ liệu về giá giao dịch BĐS, giá cho thuê, vị trí trống, nguồn cung và số lượng BĐS thương mại và dân cư tư nhân. URA còn đem đến cho người tra cứu tất cả thông tin về quy hoạch từ concept plan (giai đoạn dài hạn 40 - 50 năm) và master plan (giai đoạn trung hạn từ 10 - 15 năm), phân loại theo từng loại hình đất và nhu cầu sử dụng khác nhau.
Một ví dụ điển hình khác là tại Úc, các thông tin giao dịch của BĐS được tổng hợp và hình thành cơ sở dữ liệu lớn thông qua các cơ quan quản lý về nhà ở và đất đai tạo thành hệ thống thông tin BĐS chung mang tầm quốc gia và liên bang được đồng bộ và cập nhật liên tục. Cụ thể, nguồn dữ liệu về BĐS tại Úc được tổng hợp từ ba nguồn là: Văn phòng quyền sở hữu đất đai (TLO) tại tất cả các tiểu bang và vùng lãnh thổ; Viện BĐS Úc (REIA) và Ngân hàng khối thịnh vượng chung Úc (CBA).
Từ thực tế tại các quốc gia phát triển như Úc và Singapore, có thể thấy tính ứng dụng và khả thi của việc xây dựng hệ dữ liệu thông tin đồng bộ về BĐS khi được áp dụng tại Việt Nam. Sự thành công trong việc xây dựng và khai thác “Big Data” và “Ai” tại các quốc gia phát triển này hứa hẹn sẽ là tín hiệu lạc quan cho thị trường BĐS Việt Nam trong định hướng phát triển quy hoạch rõ ràng và có sự đồng bộ giữa các cơ quan quản lý về BĐS.
Ứng dụng số vào xây dựng cơ sở dữ liệu BĐS tại Việt Nam
Tại nước ta, nghiệp vụ “giá” do Bộ Tài chính trực tiếp quản lý thông qua Cục quản lý giá; Bộ Tài nguyên và Môi trường trực tiếp quản lý chủ thể “đất”; chủ thể “công trình xây dựng gắn liền với đất” (hay “nhà ở”) do Bộ Xây dựng trực tiếp quản lý. Ngoài ra, cần sự hỗ trợ của Bộ Thông tin và Truyền thông trong việc xây dựng hạ tầng cho cơ sở dữ liệu.
Theo đề xuất của nhóm tác giả thuộc Trường Kinh tế, Luật và Quản lý Nhà nước (UEH), các Bộ Tài chính, Bộ Tài nguyên và Môi trường, Bộ xây dựng và Bộ Thông tin và Truyền thông sẽ là các cơ quan quản lý Nhà nước tham gia trực tiếp trong việc xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về BĐS.
Ứng dụng “Big data” vào xây dựng cơ sở hạ tầng về lưu trữ dữ liệu BĐS tại Việt Nam, tập trung chủ yếu là các vấn đề về giá, các giao dịch mua/bán chuyển nhượng BĐS. Trong quá trình đồng bộ dữ liệu, cập nhật liên tục các thông tin cần thiết ứng với thời gian thực một cách chính xác và minh bạch phục vụ cho việc xây dựng chỉ số giá BĐS cũng như chính sách nhà ở, quản lý thuế thu nhập cá nhân trong kinh doanh BĐS, tra cứu quy hoạch BĐS,...
Công nghệ “AI” cũng không kém cạnh khi có thể ứng dụng để phát hiện các dữ liệu đầu vào có giá biến động bất thường (cao hoặc thấp) quá mức so với mặt bằng chung. Điều đó sẽ giúp cơ quan quản lý dễ dàng nắm bắt, cập nhật nhanh chóng các biến động về giá BĐS, có cơ sở dữ liệu ghi chép, đối chiếu để đưa vào nghiên cứu thị trường BĐS.
"AI" còn được ứng dụng nhận dạng và phân loại xử lý dữ liệu chuyên sâu, tạo ra một hệ thống dữ liệu được sắp xếp khoa học, đáp ứng được nhu cầu rà soát, tra cứu tự động và đưa ra những gợi ý liên quan, dự đoán được những biến động xảy ra trong tương lai, đưa ra đề xuất giải pháp để ứng với vấn đề phát sinh trong thực tiễn thị trường BĐS.
Đặc biệt, về vấn đề chống thất thu thuế BĐS, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa Sở Tư pháp trong việc kiểm tra, giám sát các dữ liệu về thông tin các tổ chức hành nghề công chứng; các cơ quan quản lý thuế cung cấp cơ sở dữ liệu về kê khai thuế của các cá nhân, doanh nghiệp và phát hiện kịp thời các hành vi có dấu hiệu trốn thuế, cập nhật theo thời gian thực khi có sự phát sinh biến động về giá (bao gồm cả hệ số điều chỉnh giá đất) mà UBND cấp tỉnh/thành phố đã ban hành.
Sở Tài nguyên và Môi trường đóng vai trò chỉ đạo, tiếp nhận các dữ liệu thông tin được cung cấp để tăng cường đối chiếu, kiểm tra lịch sử giao dịch và theo dõi các biến động phát sinh về giá BĐS thông qua ứng dụng số hoá, dề xuất cấp có thẩm quyền tham mưu cho UBND tỉnh/thành phố giải pháp phù hợp với thực tiễn.
Như vậy, trước tính cấp thiết trong việc xây dựng hệ thống cơ sở dữ liệu BĐS đồng bộ để giải quyết các vấn đề nêu trên, các cơ quan Bộ, Ban, Ngành cần phối hợp chặt chẽ, không để gặp tình trạng thiếu “vốn dữ liệu”, ứng dụng được hai nền tảng “Big data” và “AI” một cách hiệu quả, tối ưu hoá nhất trong thị trường BĐS tại Việt Nam.