Có hai dòng chảy trong nền kinh tế Việt Nam mà quy mô rất lớn còn mức độ được nghiên cứu thì rất nhỏ.
Dòng thứ nhất: người từ quê ra thành phố và khu công nghiệp làm việc.
Dòng thứ hai: người ra nước ngoài làm việc, và tiền họ gửi về.
Cả hai đều đều đặn hơn phần lớn nguồn vốn khác — không rút đi khi thị trường xấu, không đòi lãi, và chảy thẳng vào những nơi ít vốn nhất.
Và cả hai đều là bài toán về con người di chuyển, nơi dữ liệu có thể giúp thật, nhưng cũng là nơi dùng sai thì gây hại thật.
Chỗ dữ liệu giúp được, cụ thể
Đo chi phí thật của một chuyến đi. Người lao động đi làm việc ở nước ngoài trả phí môi giới, phí đào tạo, phí thủ tục — và con số thật thường cao hơn mức quy định. Phần lớn phải vay để trả, nên năm đầu tiên đi làm chỉ để trả nợ.
Không ai có số liệu tổng hợp về chi phí thật, vì nó nằm rải rác trong hàng vạn giao dịch riêng lẻ. Gom lại được — qua khảo sát, qua so sánh giữa các công ty phái cử, qua chính lời kể của người đã đi — là việc đo được, và nó thay đổi thế đàm phán của người sắp đi.
So sánh công ty phái cử. Nơi nào người đi về đúng hạn, nơi nào hay bị đổi công việc so với hợp đồng, nơi nào thu phí cao. Đây là thông tin có tồn tại nhưng chưa ai gom.
Đo dòng tiền gửi về theo vùng và theo mùa. Biết được xã nào phụ thuộc nặng vào nguồn này thì mới thiết kế được chính sách phù hợp — và mới thấy rủi ro khi thị trường lao động ở nước tiếp nhận thay đổi.
Dự báo áp lực hạ tầng ở nơi tiếp nhận. Một khu công nghiệp mở ra kéo theo nhu cầu nhà trọ, trường học cho con công nhân, y tế. Phần lớn nơi chuẩn bị muộn, vì không ai ước trước dòng người.
Chỗ tuyệt đối không nên chạm tới
Đây là phần quan trọng hơn, và cần nói thẳng.
Chấm điểm rủi ro cho từng người di cư. Kỹ thuật thì làm được: đưa quê quán, tuổi, nghề, hoàn cảnh gia đình vào, ra một điểm số dự đoán khả năng ở lại quá hạn hoặc bỏ trốn khỏi nơi làm việc.
Ba lý do khiến đây là việc không nên làm:
Nó phạt người theo nơi sinh. Nếu dữ liệu quá khứ cho thấy người từ một tỉnh nào đó hay gặp vấn đề, mô hình sẽ trừ điểm mọi người từ tỉnh đó — kể cả người chưa làm gì.
Nó tự chứng minh mình đúng. Người bị chấm điểm thấp khó được đi hơn, phải qua trung gian đắt hơn, nợ nhiều hơn, và vì thế dễ gặp vấn đề hơn. Vòng lặp khép lại.
Và người bị chấm không bao giờ biết lý do, không có ai để khiếu nại. Đây là cùng một cơ chế đã thấy ở chấm điểm tín dụng và ở sàng lọc hồ sơ xin việc, nhưng hậu quả nặng hơn nhiều — vì nó quyết định một người có được đi làm nuôi gia đình hay không.
Ranh giới hợp lý, giống như đã nói với việc đo trẻ em: đo để bảo vệ thì được, đo để phân loại con người thì không.
Một chỗ khác cũng đáng cảnh giác
Người lao động ở xa là nhóm dễ bị lừa nhất, vì họ ở nơi lạ, không rành tiếng, và thường nhận thông tin qua mạng xã hội.
Việc giả giọng và giả hình ảnh đã rẻ tới mức những cú lừa nhắm vào nhóm này trở nên tinh vi hơn hẳn: giả người thân gọi về xin tiền, giả cán bộ đại sứ quán, giả công ty tuyển dụng với hợp đồng trông rất chuẩn.
Cách phòng vẫn là cách cũ và vẫn hiệu quả: hẹn nhau một câu hỏi riêng mà chỉ người trong nhà biết, và không bao giờ chuyển tiền chỉ dựa trên một cuộc gọi.
Khoảng trống lớn nhất: không ai biết người đã về làm gì
Có một câu hỏi mà cả chính sách lẫn thị trường đều chưa trả lời được: người đi làm việc ở nước ngoài về nước rồi làm gì?
Họ về với vốn, với tay nghề, với kỷ luật làm việc học được ở nơi khác. Trên lý thuyết đó là nguồn lực rất tốt cho địa phương.
Thực tế thì phần lớn về mở quán, xây nhà, hoặc đi tiếp một chuyến nữa — vì không có kênh nào nối tay nghề của họ với nơi cần tay nghề đó. Người từng làm hàn ở xưởng đóng tàu, làm điều dưỡng trong viện dưỡng lão, làm nông nghiệp công nghệ cao — về quê thì không có chỗ dùng những thứ ấy.
Đây là chỗ mà chỉ cần gom dữ liệu thôi cũng tạo ra giá trị: ai về, có nghề gì, ở đâu, và bên nào đang tìm đúng nghề đó. Không cần mô hình phức tạp — cần một danh sách và một chỗ để hai bên gặp nhau.
Khoảng trống này tồn tại nhiều năm và vẫn trống. Đó vừa là điều đáng tiếc, vừa là chỗ có việc để làm.
Phần AI không chạm tới
Nó không biết vì sao người ta đi. Đằng sau mỗi quyết định là một tình huống gia đình cụ thể — bố ốm, con vào đại học, mất mùa. Không có mô hình nào đọc được lý do, và lý do quyết định mọi thứ về sau.
Nó không ở cùng người ta khi có chuyện. Công việc không như hợp đồng, chủ giữ giấy tờ, tai nạn lao động. Lúc ấy cần một con người biết đường — hội đồng hương, người quen đi trước, cơ quan đại diện.
Nó không thay được mạng lưới đồng hương. Người mới sang tìm được chỗ ở, việc làm, chỗ ăn nhờ người đi trước. Đây là hạ tầng xã hội thật, vô hình với mọi thống kê.
Và nó không quyết được câu khó nhất: đi hay ở lại, về hay tiếp tục, đưa con theo hay để con ở với ông bà. Không có dữ liệu nào trả lời được những câu đó.
Và cái tên
Đây là lĩnh vực mà thông tin sai gây thiệt hại rất cụ thể — một gia đình vay hai trăm triệu cho một chuyến đi dựa trên lời hứa của môi giới.
Cũng là lĩnh vực mà nội dung đáng tin rất thiếu, còn nội dung quảng cáo trá hình thì tràn ngập.
Khi việc dựng trang, viết bài, chạy quảng cáo đã rẻ ngang nhau cho tất cả, thì thứ phân biệt là dữ liệu tự thu, sự thẳng thắn về chi phí thật, và một cái tên mà người đi trước mách lại cho người đi sau.
AiDiTru.com ngắn, gọi đúng lĩnh vực, và đủ rộng cho cả di cư trong nước lẫn lao động ngoài nước.
Tên miền nhắc trong bài: AiDiTru.com
