Sự kiện “Data-Driven Finance & Business Intelligence Conference 2026” do Asia University Program tổ chức vào ngày 3/10 đã mang đến bức tranh toàn cảnh về sự chuyển đổi số mạnh mẽ. Mở đầu hội thảo, TS. Hoàng Việt Hà - Viện trưởng Viện Đại học Quốc tế FPT đã đặt ra những vấn đề cốt lõi xoay quanh sự dịch chuyển không ngừng của hệ thống Business Intelligence (BI) trong thời đại số.
Sự tiến hóa của business intelligence và quyền ra quyết định
Trong bài phát biểu của mình, TS. Hoàng Việt Hà nhận định rằng hiệu quả hoạt động của các hệ thống BI phụ thuộc mật thiết vào hai yếu tố chính: năng lực thu thập kết hợp phân tích dữ liệu, cùng với khả năng đưa ra những lời khuyên và dự báo chính xác cho doanh nghiệp.
Dựa trên mô hình CASAN được giới thiệu tại sự kiện, năng lực của BI trải qua tổng cộng 5 giai đoạn phát triển khác nhau. Khởi đầu là cấp độ Curious, nơi hệ thống tập trung vào việc thu thập thông tin để hỗ trợ con người thấu hiểu dữ liệu. Tiếp theo là mức độ Augmented, đánh dấu mốc trí tuệ nhân tạo bắt đầu tham gia vào công đoạn phân tích và lý giải chi tiết.
Khi tiến lên cấp độ Standard, dữ liệu được tích hợp toàn diện nhằm phục vụ cho các mô hình dự báo tương lai. Ở cấp độ cao hơn là Automatic, hệ thống không chỉ dừng lại ở việc dự báo mà còn có khả năng tự động đề xuất và thực thi một số hành động trong khung giới hạn đã được quy định sẵn. Cuối cùng, tại mức độ Native, BI chính thức trở thành một cấu phần không thể thiếu trong cơ cấu ra quyết định của toàn tổ chức, sở hữu khả năng phối hợp nhịp nhàng và thích ứng linh hoạt dựa trên các kết quả phân tích thời gian thực.
Sự phát triển vượt bậc của công nghệ BI đồng thời tạo ra cuộc đại cách mạng về vai trò của con người trong các tổ chức. TS. Hoàng Việt Hà nhấn mạnh rằng khi AI ngày càng thâm nhập sâu vào quy trình vận hành, người dùng sẽ có sự dịch chuyển vị thế. Từ việc chỉ đặt câu hỏi và kiểm tra kết quả đầu ra, họ chuyển sang phản biện các giả định, thực hiện quản trị dựa trên dữ liệu, tiến hành ủy quyền có kiểm soát và đóng vai trò là nhà thiết kế hệ thống.
Đối với lĩnh vực tài chính, ranh giới này mang ý nghĩa sống còn bởi mỗi kết quả phân tích có thể trực tiếp quyết định các vấn đề lớn như cấp tín dụng, danh mục đầu tư, chính sách bảo hiểm hay chiến lược quản trị rủi ro. Khi AI bước qua ranh giới từ "phân tích" sang "đề xuất", thách thức đặt ra không chỉ là việc hệ thống có khả năng thực hiện hay không, mà là mức độ quyền lực nào nên được trao cho công nghệ.
Đồng quan điểm từ góc nhìn thực tiễn tại ngân hàng, ông Trần Phú Thiện - Giám đốc Mảng Vận hành Trung tâm Tài chính Số thuộc TPBank đã chia sẻ một tình huống thực tế. Một sinh viên trong tài khoản chỉ còn vỏn vẹn khoảng 50.000 đồng nhưng lại liên tục nhận được các lời mời chào sử dụng những sản phẩm tài chính có hạn mức lớn. Theo ông Thiện, nếu hệ thống công nghệ có thể tối ưu hóa việc nhận diện chính xác dòng tiền, độ tuổi cũng như hành vi chi tiêu thực tế, dữ liệu hoàn toàn có thể tạo ra những gợi ý phù hợp và sát sườn hơn với hoàn cảnh của từng khách hàng.
Dữ liệu chính xác chưa chắc đã dẫn đến quyết định đúng đắn
Tiếp nối chương trình, ông Hoàng Sơn Nam - Trưởng bộ phận Phân tích dữ liệu & Thông tin chuyên sâu tại Công ty TNHH Bảo hiểm Nhân thọ Prudential Việt Nam đã đưa ra góc nhìn đa chiều về các thiên kiến thường trực trong quá trình ra quyết định của doanh nghiệp.
Chia sẻ về nghề nghiệp, ông Nam khẳng định bản chất cốt lõi của hoạt động Phân tích dữ liệu (Data Analytics) chính là hỗ trợ ra quyết định (decision-making support), với mục tiêu cao nhất là giúp ban lãnh đạo đưa ra các lựa chọn chuẩn xác.
Ông Nam đã dẫn chứng một ví dụ điển hình về việc một kế hoạch marketing chỉ lựa chọn đưa vào báo cáo những chiến dịch thành công nhằm gây sức ép buộc doanh nghiệp tiếp tục rót vốn đầu tư. Những con số được đưa ra hoàn toàn có thật và chính xác, tuy nhiên nếu các số liệu thất bại bị chủ ý loại bỏ khỏi toàn bộ quá trình phân tích, kết luận cuối cùng chắc chắn sẽ mất đi tính khách quan và thiếu cơ sở vững chắc.
Theo chuyên gia từ Prudential, sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo không thể tự động xóa bỏ hoàn toàn rủi ro này. Do đó, mọi khuyến nghị được đưa ra từ hệ thống máy móc đều phải trải qua quá trình kiểm chứng khắt khe bằng các nguồn dữ liệu trái chiều cũng như bối cảnh thực tế của thị trường.
Đào tạo ngành tài chính trong kỷ nguyên số hóa
Những biến đổi sâu sắc trong cách thức các doanh nghiệp ứng dụng AI và dữ liệu lớn cũng đặt ra yêu cầu cấp thiết về việc đổi mới chương trình đào tạo ngành Tài chính. Khi năng lực phân tích, dự báo và đưa ra đề xuất của máy móc ngày càng hoàn thiện, người học không thể chỉ dừng lại ở kỹ năng vận hành các công cụ công nghệ thông thường.
Đây chính là điểm giao thoa quan trọng giữa hai định hướng đào tạo tại Asia University Program, nơi các chương trình học bổ trợ lẫn nhau một cách hiệu quả. Trong khi chuyên ngành Công nghệ tài chính tập trung sâu vào dữ liệu, các nền tảng số và công nghệ áp dụng trong hoạt động tài chính, thì hướng đi Đầu tư và Quản lý tài chính lại đi sâu vào việc phân tích kênh đầu tư, quản trị dòng vốn, tối ưu lợi nhuận và kiểm soát rủi ro.
Tại cả hai hướng tiếp cận này, dữ liệu chỉ đóng vai trò là điểm khởi đầu. Năng lực quan trọng và có giá trị nhất của người học nằm ở khả năng sử dụng nguồn dữ liệu đó để đi đến một quyết định lựa chọn có cơ sở vững chắc.
Thông qua lộ trình học tập hai năm tại Việt Nam kết hợp hai năm tại Asia University (Đài Loan, Trung Quốc), sinh viên có cơ hội tiếp cận trực tiếp với các chuyên đề tiên tiến về FinTech, Big Data và phân tích đầu tư. Đồng thời, các không gian học tập chuyên biệt như phòng thí nghiệm phân tích đầu tư dữ liệu lớn (Big Data Investment Analysis Laboratory) hay phòng thí nghiệm tài chính và chuỗi khối (FinTech and Blockchain Laboratory) mang lại môi trường trải nghiệm thực tế vô cùng giá trị.
Các dự án thực chiến, chuỗi hội thảo chuyên môn cùng mạng lưới doanh nghiệp đồng hành giúp sinh viên làm quen sớm với những tình huống phức tạp, nơi sự chênh lệch giữa dữ liệu, mô hình toán học và bối cảnh thực tế có thể dẫn đến những ngã rẽ quyết định hoàn toàn khác biệt.
Góc nhìn chuyên gia kỹ thuật từ TTC Việt Nam
Dưới góc độ của một đơn vị tiên phong cung cấp giải pháp hạ tầng mạng và viễn thông như TTC Việt Nam, chúng tôi nhận thấy rằng sự bùng nổ của các ứng dụng AI và hệ thống Business Intelligence trong lĩnh vực tài chính đang tạo ra áp lực cực lớn lên hệ thống hạ tầng công nghệ thông tin của doanh nghiệp. Để các mô hình dữ liệu lớn hoạt động mượt mà, thời gian phản hồi theo thời gian thực (real-time) là yếu tố sống còn, đòi hỏi một nền tảng hạ tầng mạng cáp quang tốc độ cao, hệ thống máy chủ mạnh mẽ và các giải pháp bảo mật dữ liệu tuyệt đối. Sự kết hợp giữa hạ tầng viễn thông vững chắc do TTC Việt Nam cung cấp và năng lực phân tích dữ liệu thông minh sẽ là chìa khóa giúp các ngân hàng, tổ chức tài chính chuyển đổi số thành công và bền vững.
Tổng kết lại hội thảo, TS. Hoàng Việt Hà khẳng định rằng khi trí tuệ nhân tạo ngày càng tiến sâu vào các lớp hệ thống vận hành doanh nghiệp, vai trò của con người không hề thuyên giảm mà có sự chuyển dịch mang tính chiến lược. Con người sẽ chuyển từ việc xử lý công việc trực tiếp sang việc thiết lập các giới hạn an toàn, thực hiện giám sát liên tục và chịu trách nhiệm cao nhất.
Chính vì vậy, các chương trình đào tạo ngành Tài chính trong giai đoạn tới không chỉ cần trang bị cho sinh viên tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng, mà còn phải bồi dưỡng năng lực kiểm chứng các khuyến nghị, khả năng nhận diện rủi ro nhạy bén, cũng như bản lĩnh để xác định rõ phần việc nào nên giao phó cho công nghệ tự động và phần việc nào con người kiên quyết phải nắm giữ quyền quyết định cuối cùng.
Để được tư vấn chi tiết về các giải pháp hạ tầng mạng, viễn thông và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu doanh nghiệp, quý khách hàng vui lòng liên hệ ngay với đội ngũ chuyên gia kỹ thuật hàng đầu của TTC Việt Nam tại ttcvn.net để nhận được sự hỗ trợ tận tâm nhất.
