TÍCH HỢP TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) VÀO MÔ HÌNH THẺ ĐIỂM CÂN BẰNG (BSC) NHẰM NÂNG CAO HIỆU QUẢ ĐÁNH GIÁ THÀNH QUẢ HOẠT ĐỘNG TẠI CÁC ĐƠN VỊ SỰ NGHIỆP CÔNG LẬP

Trong bối cảnh đẩy mạnh tự chủ tài chính tại các đơn vị sự nghiệp công lập (ĐVSNCL) theo Nghị định số 60/2021/NĐ-CP và Chương trình Chuyển đổi số quốc gia (Quyết định số 749/QĐ-TTg), việc nâng cao hiệu quả đánh giá thành quả hoạt động là yêu cầu cấp thiết. Mô hình Thẻ điểm cân bằng (BSC) truyền thống hiện đang bộc lộ độ trễ trong xử lý dữ liệu và thiếu tính dự báo. Bài viết này phân tích cơ sở lý luận và đề xuất khung tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) vào bốn khía cạnh của BSC tại các ĐVSNCL. Việc ứng dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) vào BSC giúp tự động hóa trích xuất dữ liệu, tối ưu hóa phân bổ ngân sách và cảnh báo rủi ro theo thời gian thực. Nghiên cứu cung cấp định hướng quản trị chiến lược, góp phần minh bạch hóa trách nhiệm giải trình và nâng cao năng lực quản lý công.