Kết quả Cuộc bình chọn Doanh nghiệp niêm yết (VLCA) năm nay với 128 doanh nghiệp tham dự và 44 hồ sơ vào vòng Chung khảo cho thấy một điểm chung khá rõ: Sự khác biệt giữa nhóm dẫn đầu và phần còn lại không nằm ở số trang báo cáo hay mỹ thuật trình bày, mà nằm ở mức độ sẵn sàng của hệ thống dữ liệu ESG. Ở những doanh nghiệp mà dữ liệu được quản lý có cấu trúc, phân quyền rõ ràng, có thể truy vết và đối chiếu, nguy cơ “tẩy xanh” thấp hơn, đồng thời khả năng ra quyết định chiến lược cao hơn hẳn.
Với nhiều Hội đồng quản trị (HĐQT) và Ban điều hành, ESG vẫn thường được gắn nhãn “chi phí tuân thủ”. Tuy nhiên, quan sát các báo cáo phát triển bền vững (PTBV) cho thấy ESG sẽ trở thành gánh nặng chủ yếu khi doanh nghiệp không kiểm soát được dữ liệu: Không rõ chỉ số nào là trọng yếu, ai sở hữu, tần suất báo cáo ra sao, và kết nối thế nào với thông tin tài chính. Một khi cấu trúc dữ liệu được thiết kế bài bản, ESG bắt đầu xuất hiện dưới dạng tiết kiệm chi phí, giảm rủi ro và mở rộng cơ hội vốn, hơn là một yêu cầu mang tính hình thức.
Bài toán gốc: Dữ liệu nào, cho ngành nào?
Hầu hết doanh nghiệp đều gặp câu hỏi đầu tiên giống nhau: Lấy dữ liệu ESG ở đâu, trong khi nội bộ đã sẵn có rất nhiều bảng biểu, hệ thống, nhưng lại thiếu những chỉ số thực sự phản ánh rủi ro và cơ hội tài chính của ngành. Việc thu thập quá nhiều con số “cho đủ đẹp báo cáo” nhưng không dùng được trong quản trị là một trong những nguyên nhân chính khiến ESG bị xem là gánh nặng.
Câu hỏi thứ hai thường gặp là ai chịu trách nhiệm cho từng nhóm dữ liệu ESG. Ở nhiều nơi, dữ liệu vẫn được gửi qua email, file rời, không có “chủ sở hữu” rõ ràng ở cấp phòng ban; mọi thứ dồn về một nhóm ESG nhỏ, dẫn đến quá tải, thiếu kiểm soát chất lượng và khó truy ra nguồn gốc khi cần giải trình.
Câu hỏi thứ ba liên quan đến khung chuẩn: Doanh nghiệp nên bám theo chuẩn nào để đo và so sánh khi tài liệu GRI, ISSB, TCFD khá phức tạp. Thiếu một “bộ xương” chỉ số tinh gọn, doanh nghiệp khó xây dựng được quy trình báo cáo hằng quý và càng khó hình thành chuỗi dữ liệu đủ dài để phân tích xu hướng.
Cách tiếp cận hiệu quả thường bắt đầu bằng việc xác định một “bộ dữ liệu ESG trọng tâm theo ngành” (material ESG dataset), gồm khoảng 15 - 25 chỉ số thay vì vài trăm chỉ số trên giấy. Với doanh nghiệp sản xuất, bộ dữ liệu này thường xoay quanh điện, nước, nhiên liệu, phát thải, chất thải, an toàn lao động (LTIFR, TRIR) và tỷ lệ nguyên liệu có chứng nhận. Với ngân hàng - tài chính, các chỉ số trọng tâm là tín dụng xanh, phát thải tài trợ, khiếu nại khách hàng, sự cố bảo mật dữ liệu, cấu trúc HĐQT và rủi ro khí hậu trong danh mục tín dụng. Với bán lẻ - F&B, những chỉ số quan trọng là rác bao bì, rác thực phẩm, cường độ năng lượng trên đơn vị doanh thu, biến động nhân sự và giờ đào tạo. Mấu chốt không phải là “đủ hết chuẩn GRI”, mà là chọn những chỉ số có liên hệ trực tiếp với chi phí, doanh thu và rủi ro của doanh nghiệp.
Thiết kế trách nhiệm dữ liệu: Từ “ban ESG” sang Data Owner
Thực hành tốt trên thế giới và một số doanh nghiệp tiên phong trong nước cho thấy, việc thu thập dữ liệu ESG không nên dồn hết cho một “ban ESG”, mà cần mô hình “Data Owner theo chức năng”. Ở đó, khối vận hành hoặc các nhà máy chịu trách nhiệm về năng lượng, nước, phát thải và chất thải; bộ phận sức khỏe (HSE) quản lý các dữ liệu liên quan tai nạn lao động và vi phạm an toàn; Nhân sự (HR) nắm dữ liệu tuyển dụng, đào tạo, phúc lợi và nghỉ việc; Quản lý mua sắm (Procurement) đứng ra làm đầu mối về nhà cung cấp, tiêu chí mua hàng bền vững; Tài chính và rủi ro (Finance và Risk) phụ trách dữ liệu về tín dụng xanh, rủi ro ESG và tổn thất do sự cố môi trường - xã hội; IT/Digital kiểm soát các chỉ số an ninh thông tin và sự cố dữ liệu.
Trong cấu trúc này, bộ phận ESG hoặc PTBV đóng vai trò điều phối, thiết kế biểu mẫu, tổng hợp và đối chiếu với chuẩn mực báo cáo, nhưng không “ôm” dữ liệu thay cho các khối chức năng. Việc HĐQT và Ban điều hành phê duyệt một ma trận trách nhiệm (RACI) cho từng nhóm chỉ số ESG có tác dụng tương tự như trong tài chính: Xác định rõ ai chịu trách nhiệm, ai phê duyệt, ai hỗ trợ và ai được thông tin. Một khi ma trận này đã rõ, câu hỏi “ai chịu trách nhiệm dữ liệu ESG” sẽ không còn là điểm nghẽn.
| |
Chuẩn hóa luồng báo cáo ESG nội bộ theo quý
Khi bộ chỉ số và Data Owner đã rõ ràng, doanh nghiệp có thể triển khai báo cáo ESG nội bộ theo chu kỳ quý như một quy trình vận hành chuẩn. Ở bước đầu tiên, các phòng ban cập nhật số liệu vào biểu mẫu thống nhất, sử dụng Excel hoặc các công cụ BI nhưng tránh gửi file tự do, để đảm bảo cấu trúc dữ liệu ổn định. Bước tiếp theo, bộ phận ESG hoặc Chiến lược tổng hợp và kiểm tra logic bằng cách so sánh với năm trước, đối chiếu với sản lượng và doanh thu để phát hiện các bất thường.
Sau đó, khối Risk hoặc Kiểm toán nội bộ soát xét chọn lọc những chỉ số nhạy cảm như an toàn, phát thải, khiếu nại nhằm giảm sai lệch và chuẩn bị nền cho việc bảo đảm độc lập khi cần. Cuối cùng, Ban điều hành xem dữ liệu trên dashboard, ghi nhận xu hướng và yêu cầu hành động khắc phục khi xuất hiện những “điểm nóng” bất thường. Sau 4 - 8 quý vận hành liên tục, doanh nghiệp sẽ có một chuỗi dữ liệu đủ dài để phân tích xu hướng, thiết lập baseline và xây KPI thực tế, đồng thời giảm đáng kể áp lực “đến mùa báo cáo mới đi gom số”.
Lộ trình số hóa “vừa đủ dùng”
Công nghệ là một phần quan trọng của hệ thống dữ liệu ESG, nhưng không nhất thiết phải khởi đầu bằng một nền tảng phức tạp. Trong giai đoạn đầu, nhiều doanh nghiệp hoàn toàn có thể vận hành hiệu quả với Excel hoặc Google Sheets được kết nối SharePoint hay Drive, sử dụng các bảng cố định và phân quyền truy cập theo cấp, miễn là “từ điển dữ liệu” đã rõ ràng.
Khi quy trình đã ổn định, doanh nghiệp có thể kết nối dữ liệu ESG với ERP và hệ thống đo đếm (IoT) đối với điện, nước, sản lượng, đồng thời xây dựng dashboard trên Power BI hoặc các nền tảng tương đương để trực quan hóa xu hướng. Ở giai đoạn cao hơn, khi quy mô tăng, yêu cầu đảm bảo độc lập và mức độ giám sát của nhà đầu tư lớn dần, doanh nghiệp mới cân nhắc các nền tảng ESG chuyên dụng. Trong mọi trường hợp, yếu tố quyết định vẫn là “từ điển dữ liệu”: Nếu từng chỉ số không được định nghĩa rõ về nguồn, cách tính, đơn vị đo, thì bất kỳ phần mềm nào cũng khó đảm bảo được tính nhất quán.
Kết nối với báo cáo thường niên và báo cáo tài chính kiểm toán
Khi dữ liệu ESG đã ổn định trong nội bộ, bước tiếp theo là tích hợp nó vào các báo cáo chính thức của doanh nghiệp. Trước hết, doanh nghiệp cần lập bảng đối chiếu từ dữ liệu nội bộ sang các chuẩn GRI và ISSB/IFRS S1-S2, để bảo đảm khả năng “dịch” thông tin ESG sang ngôn ngữ mà nhà đầu tư và cơ quan quản lý đang sử dụng. Kế đến, doanh nghiệp lựa chọn một số chỉ tiêu trọng yếu như năng lượng, phát thải, tai nạn lao động, tín dụng xanh để được kiểm chứng ở mức đảm bảo hạn chế, đồng hành với quy trình kiểm toán tài chính.
Việc gắn những chỉ tiêu đã được kiểm chứng vào báo cáo thường niên và về lâu dài tiến tới mô hình báo cáo tích hợp, giúp dữ liệu ESG không còn đứng riêng lẻ mà trở thành phần mở rộng tự nhiên của hệ thống thông tin quản trị doanh nghiệp. Từ đó, các con số ESG dần có “trọng lượng” tương đương các chỉ tiêu tài chính trong các cuộc thảo luận chiến lược ở cấp HĐQT và Ban Điều hành.
Từ góc nhìn HĐQT: Dữ liệu ESG như một lớp tài sản
Đối với HĐQT và Ban điều hành, cách đặt vấn đề có thể chuyển từ câu hỏi “ESG tốn bao nhiêu chi phí?” sang câu hỏi “chúng ta đã có đủ dữ liệu để đo chi phí và cơ hội từ ESG hay chưa?”. Một hệ thống dữ liệu ESG tối giản nhưng được thiết kế đúng sẽ cho phép doanh nghiệp nhìn rõ các “điểm nóng” chi phí vận hành và rủi ro thay vì xử lý theo cảm tính. Hệ thống này cũng giúp doanh nghiệp chuẩn bị sẵn hồ sơ cho tín dụng xanh, trái phiếu bền vững, đáp ứng yêu cầu của chuỗi cung ứng toàn cầu, đồng thời giảm thiểu nguy cơ greenwashing khi bước vào giai đoạn báo cáo chịu giám sát cao hơn. Từ góc độ đó, hệ thống dữ liệu ESG không còn là một tập chi phí tuân thủ, mà trở thành một lớp tài sản thông tin giúp doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn trong 5 - 10 năm tới.