Nhân lực tài chính trước yêu cầu mới của kỷ nguyên AI

15/03/2026 - 08:125 phút đọc

(Banker.vn) Trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi cách thức phân tích dữ liệu và ra quyết định trong ngành tài chính, từ hoạt động đầu tư, quản trị rủi ro đến tư vấn khách hàng. Sự chuyển dịch này đặt ra yêu cầu mới đối với nguồn nhân lực tài chính không chỉ nắm vững nghiệp vụ mà còn phải có khả năng khai thác dữ liệu và hiểu các công cụ công nghệ.

margin: 15px auto;" />

Trong bối cảnh nhu cầu nhân lực tài chính am hiểu dữ liệu và công nghệ ngày càng tăng, khóa đào tạo chuyên sâu “Phân tích dữ liệu tài chính và ra quyết định trong kỷ nguyên AI” vừa được tổ chức tại Hà Nội, thu hút khoảng 1.700 giảng viên và sinh viên từ nhiều trường đại học trên cả nước tham gia.

Chương trình do Học viện Ngân hàng phối hợp với Mạng lưới Đổi mới sáng tạo các trường Đại học, Cao đẳng Việt Nam (VNEI) cùng 10 trường đại học triển khai, với sự tài trợ của Quỹ Vantage Foundation (Singapore).

Chia sẻ tại chương trình, PGS.TS Nguyễn Thanh Phương, Phó Giám đốc Học viện Ngân hàng cho rằng sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi sâu sắc cấu trúc của ngành tài chính. Trong bối cảnh dữ liệu trở thành nguồn lực chiến lược, việc làm chủ công nghệ không còn chỉ là kỹ năng bổ trợ mà là yếu tố quan trọng quyết định năng lực cạnh tranh của nguồn nhân lực tài chính trong tương lai.

Theo ông, thị trường tài chính đang đối mặt với nhiều thay đổi nhanh chóng, từ việc xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng lớn cho đến yêu cầu ra quyết định trong thời gian thực. Điều này đòi hỏi đội ngũ nhân sự phải chuyển từ vai trò thực hiện nghiệp vụ truyền thống sang những vị trí có khả năng phân tích dữ liệu, hiểu khách hàng và sử dụng công nghệ để nâng cao chất lượng dịch vụ.

Từ phân tích dữ liệu truyền thống tới mô hình dự báo bằng AI

Nội dung chương trình đào tạo tập trung vào các xu hướng ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính, đặc biệt là sự chuyển dịch từ các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống sang các mô hình phân tích dự báo dựa trên dữ liệu lớn và machine learning.

Hai chuyên gia tham gia giảng dạy gồm TS. Vũ Xuân Tùng - AI Solution Architect tại Công ty CP Công nghệ Tài chính Goline và ThS. Trương Thị Minh Trang - Giám đốc điều hành Dịch vụ Thông tin Tài chính của FiinGroup.

Theo các chuyên gia, việc ứng dụng AI trong phân tích tài chính không chỉ giúp xử lý khối lượng dữ liệu lớn mà còn hỗ trợ xây dựng các mô hình dự báo và đánh giá rủi ro hiệu quả hơn. Tuy nhiên, việc sử dụng AI cũng đặt ra nhiều thách thức mới như nguy cơ thiên lệch dữ liệu, tính minh bạch của thuật toán hay hiện tượng “ảo giác AI”.

Vì vậy, quá trình ra quyết định trong lĩnh vực tài chính được nhấn mạnh theo mô hình hợp tác giữa con người và AI, trong đó các hệ thống công nghệ hỗ trợ xử lý và phân tích dữ liệu, còn con người giữ vai trò đánh giá, định hướng và kiểm soát rủi ro.

Thu hẹp khoảng cách kỹ năng trong đào tạo tài chính

Bên cạnh các nội dung lý thuyết, chương trình cũng giới thiệu các nguồn dữ liệu tài chính tại Việt Nam và hướng dẫn học viên xây dựng khung phân tích đầu tư dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính và lịch sử giá cổ phiếu.

Theo các chuyên gia, sự phát triển nhanh của công nghệ đang tạo ra khoảng cách ngày càng lớn giữa chương trình đào tạo truyền thống và yêu cầu thực tiễn của thị trường tài chính. Trong khi các tổ chức tài chính ngày càng dựa nhiều hơn vào dữ liệu và các mô hình phân tích, kỹ năng khai thác dữ liệu và hiểu biết về AI vẫn chưa được tích hợp rộng rãi trong nhiều chương trình đào tạo.

Vì vậy, các chương trình đào tạo bổ sung kiến thức về dữ liệu và công nghệ được xem là một bước đi cần thiết để giúp sinh viên và giảng viên tiếp cận các phương pháp phân tích hiện đại, đồng thời chuẩn bị nguồn nhân lực cho quá trình chuyển đổi số của ngành tài chính.

Trong bối cảnh dữ liệu đang trở thành một nguồn lực quan trọng của nền kinh tế, việc tăng cường kết nối giữa các cơ sở đào tạo, doanh nghiệp công nghệ và các tổ chức dữ liệu được kỳ vọng sẽ góp phần nâng cao năng lực phân tích và ra quyết định của nguồn nhân lực tài chính Việt Nam trong thời gian tới.

Một số hình ảnh tại chương trình: