Bài tập lớn: Ứng dụng AI trong tài chính môn Năng lực số ứng dụng | Học viện Ngân hàng

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG HỆ ĐẠI TRÀ BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG
LĨNH VỰC TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG
Giảng viên hướng dẫn: TS. Triệu Thu Hương Lớp: K27KDQTA Nhóm: 03 Các thành viên trong nhóm: 1.
Nguyễn Thị Hà Chi MSV: 27A4052538 (NT) 2. Vũ Lê Nguyên Hạnh MSV: 27A4052551 3. Nguyễn Thị Loan MSV: 27A4052581 4. Đặng Khánh Linh MSV: 27A4052575 5. Trần Đức Minh MSV: 27A4052595 Hà Nội-12/2024
HỌC VIỆN NGÂN HÀNG HỆ ĐẠI TRÀ BÀI TẬP LỚN
MÔN NĂNG LỰC SỐ ỨNG DỤNG
ĐỀ TÀI: ỨNG DỤNG CỦA TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
TRONG LĨNH VỰC TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG
Giảng viên hướng dẫn: TS. Triệu Thu Hương Lớp: K27KDQTA Nhóm: 03 STT Họ và tên MSV Chức vụ Tỉ lệ Chữ kí đóng góp 1 Nguyễn Thị Hà Chi 27A4052538 Nhóm trưởng 20% 2 Vũ Lê Nguyên Hạnh 27A4052551 Thành viên 20% 3 Nguyễn Thị Loan 27A4052581 Thành viên 20% 4 Đặng Khánh Linh 27A4052575 Thành viên 20% 5 Trần Đức Minh 27A4052595 Thành viên 20% LỜI CẢM ƠN
Để hoàn thành tốt bài tập lớn này, nhóm em xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc
đến quý thầy cô khoa Công nghệ thông tin & Kinh tế số- Học viện Ngân hàng đã
tạo cơ hội để nhóm được học tập, rèn luyện và tích lũy kiến thức, kĩ năng để thực hiện bài tập lớn.
Đặc biệt, chúng em xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến giảng viên bộ
môn - cô Triệu Thu Hương vì sự hỗ trợ và sự chỉ dẫn nhiệt tình mà cô đã dành cho
chúng em trong quá trình giảng dạy môn học Năng lực số ứng dụng. Nhờ những
kiến thức mà cô truyền đạt, chúng em đã có một cái nhìn tổng quát về môn học và
trang bị cho mình những kĩ năng cần thiết về tin học để ứng dụng vào trong quá
trình học tập và làm việc sau này.
Do kiến thức của bản thân còn hạn chế và thiếu nhiều kinh nghiệm nên nội
dung bài tập lớn sẽ không tránh khỏi những thiếu sót. Chúng em kính mong sẽ
nhận được sự góp ý, nhận xét, chỉ dạy thêm từ quý thầy cô để bài tập lớn hoàn thiện và đầy đủ hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm trưởng Nguyễn Thị Hà Chi LỜI CAM KẾT
Nhóm chúng em xin khẳng định rằng bài tập lớn này đã được chúng em thực
hiện sau quá trình nghiên cứu kỹ lưỡng và tổng hợp thông tin từ các nguồn đáng
tin cậy. Bài tập được tiến hành một cách khách quan, trung thực, đáng tin cậy và
không sao chép tác phẩm của người khác dưới bất kỳ hình thức nào. Bài tập lớn
được thực hiện dưới sự hỗ trợ và tham khảo từ các tài liệu, bài báo, giáo trình liên
quan đến đề tài và được trích dẫn rõ ràng, cụ thể ở phần tài liệu tham khảo.
Nếu phát hiện có bất kỳ sự gian lận nào chúng em xin hoàn toàn chịu trách
nhiệm về nội dung bài tập lớn của nhóm mình. Một lần nữa, nhóm chúng em xin
chân thành cảm ơn giảng viên đã hỗ trợ và giúp đỡ chúng em trong suốt quá trình
học tập học phần Năng lực số ứng dụng. Nhóm trưởng Nguyễn Thị Hà Chi MỤC LỤC
PHẦN MỞ ĐẦU.............................................................................................1 1.
Lí do chọn đề tài...........................................................................................................1 2.
Mục tiêu nghiên cứu....................................................................................................1 3.
Phương pháp nghiên cứu.............................................................................................1 4.
Kết cấu đề tài................................................................................................................1
PHẦN NỘI DUNG.........................................................................................3
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT.....................................................................................3
1.1 Giới thiệu chung về AI..........................................................................................3
1.2 Ngành tài chính- ngân hàng...............................................................................10
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG LĨNH VỰC TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG
......................................................................................................................................................... 13 2.1.
Ứng dụng trong phát hiện gian lận và chống rửa tiền.....................................13 2.2.
Ứng dụng trong trợ lý ảo và chatbox tài chính................................................17 2.3.
Ứng dụng AI trong rủi ro tín dụng...................................................................22 2.4.
Ứng dụng AI trong thu thập và phân tích dữ liệu...........................................23
CHƯƠNG 3: THỰC TRẠNG VÀ XU THẾ ỨNG DỤNG...............................................27
3.1. Thực trạng...........................................................................................................27 3.2.
Xu thế ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng........................33
CHƯƠNG 4: THÁCH THỨC VÀ HƯỚNG GIẢI QUYẾT TRONG TƯƠNG LAI......38
4.1. Thách thức...........................................................................................................38
4.2 Hướng giải quyết trong tương lai......................................................................40
PHẦN KẾT LUẬN.......................................................................................44
TÀI LIỆU THAM KHẢO.............................................................................45
DANH MỤC HÌNH VẼ, BIỂU ĐỒ Tên hình Nội dung Hình 01
Sơ đồ ven về mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning Hình 02
Một số ứng dụng của AI phổ biến trong ngân hàng Hình 03
Ba xu hướng mới ứng dụng AI trong ngân hàng Hình 04
Thống kê thị trường chính cho AI trong ngành ngân hàng Hình 05
Minh họa hoạt động của ACB AI Bot Hình 06
Những ứng dụng của công nghệ AI (Nguồn: The Economist Intelligence Unit) Hình 07
Những lợi ích của công nghệ AI (Nguồn: The Economist Intelligence Unit)
DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Từ đầy đủ Từ viết tắt Trí tuệ nhân tạo AI Học máy ML
Xử lí ngôn ngữ tự nhiên NLP Học sâu DL Xác thực đa yếu tố MFA
Công nghệ tự động hóa quy trình bằng robot RPA Công nghệ thông tin CNTT PHẦN MỞ ĐẦU
1. Lí do chọn đề tài
Trong bối cảnh Cách mạng Công nghiệp 4.0 đang diễn ra mạnh mẽ,
AI đã và đang trở thành một công nghệ cốt lõi, đóng vai trò quan trọng trong nhiều
lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là tài chính-ngân hàng. Sự phát triển vượt bậc của AI
không chỉ thay đổi cách các tổ chức tài chính vận hành mà còn góp phần tạo ra
những sản phẩm và dịch vụ đột phá, nâng cao trải nghiệm của khách hàng và hiệu quả quản lý.
Ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng mang lại nhiều
giá trị thiết thực như tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu rủi ro, cải thiện khả
năng dự đoán thị trường, và nâng cao năng lực cạnh tranh của các tổ chức. Các
công nghệ như học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural
Language Processing), và thị giác máy tính (Computer Vision) đã được triển khai
rộng rãi trong các hoạt động như phát hiện gian lận, tư vấn tài chính cá nhân, quản
lý danh mục đầu tư, .... Sự nổi lên của AI đã mang lại sự chuyển đổi đối với dịch
vụ tài chính trong bối cảnh mới và đa chiều. Các công nghệ này giúp hệ thống
ngân hàng tự động hóa các quy trình, cải thiện hiệu quả hoạt động, nâng cao trải
nghiệm của khách hàng, góp phần tăng doanh thu.
Với tầm quan trọng như trên, chúng em quyết định lựa chọn đề tài:
“Ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng” để thực hiện
bài nghiên cứu của nhóm mình.
2. Mục tiêu nghiên cứu
Hiểu được AI là gì và cách thức hoạt động của nó, các lợi ích cũng
như hạn chế mà AI mang lại cho cuộc sống và con người. Từ đó tìm hiểu xem AI
được ứng dụng như thế nào trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng, những triển vọng
mà nó đem tới cho ngành này cũng như những tồn tại, hạn chế của nó. Cuối cùng
đưa ra kết luận và khuyến nghị những giải pháp có thể áp dụng để giúp cho việc
ứng dụng AI trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng trong tương lai ngày càng hoàn
thiện hơn và có những bước tiến mới.
3. Phương pháp nghiên cứu
Tìm hiểu những ứng dụng cụ thể của AI trong lĩnh vực tài chính- ngân
hàng thông qua các bài báo, trang web, giáo trình, các bài nghiên cứu,.. từ đó tổng
hợp những nội dung cơ bản để làm rõ vấn đề. 1
4. Kết cấu đề tài Đề tài gồm 4 chương
Chương 1: Cơ sở lí thuyết
Chương 2:Ứng dụng của AI trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng
Chương 3: Thực trạng và xu thế ứng dụng của ai trong lĩnh vực tài chính- ngân hàng
Chương 4: Thách thức và hướng giải quyết trong tương lai 2 PHẦN NỘI DUNG
CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
1.1 Giới thiệu chung về AI
1.1.1 Khái niệm AI
Trí tuệ nhân tạo (Artificial intelligence- viết tắt là AI) là một lĩnh vực thuộc
ngành khoa học máy tính và công nghệ thông tin. Đây là trí tuệ do con người lập
trình với mục tiêu giúp máy tính, robot, hay các máy móc chứa các bộ phận tính
toán điện tử có thể tự động hóa các hành vi của mình một cách thông minh giống
với con người như: khả năng tự học hỏi, tự phát triển, tự lập luận giải quyết vấn đề,
biết giao tiếp do hiểu tiếng nói, biết tự thích nghi, ...dựa trên các dữ liệu đã được
nhập vào trước đó cũng như việc tái lập trình những kiến thức mới.
1.1.2 Tổng quan về công nghệ AI
a, Cách vận hành và tạo ra AI như thế nào?
Để tạo ra AI- Machine, chúng ta cần có cấu hình máy theo AI Machine, bắt
đầu triển khai phần mềm tính toán để huấn luyện (Train your AI). Nó được vận
hành theo các bước cụ thể như sau:
- Học tập: Thu thập thông tin và quy tắc sử dụng thông tin.
- Lập luận: Sử dụng các quy tắc để đi đến kết luận gần đúng hoặc dứt khoát. - Tự động sửa lỗi.
Các ứng dụng AI đặc biệt bao gồm hệ thống chuyên gia nhận dạng giọng nói,
nhận dạng khuôn mặt, đồ vật hoặc chữ viết tay sẽ được AI học thông qua con
người. Từ đó hoạt động xử lý của AI dựa trên ba khái niệm: AI, Machine Learning
và Deep Learning, để hình dung mối quan hệ giữa chúng, ta có sơ đồ ven như sau: 3
Hình 01: Sơ đồ ven về mối quan hệ giữa AI, Machine Learning và Deep Learning
Dựa vào sơ đồ ven ta thấy, AI là một khái niệm rộng nhất trong ba khái niệm
này. Nó đề cập đến việc phát triển các hệ thống hay máy móc có khả năng thực
hiện các nhiệm vụ. Những nhiệm vụ bao gồm nhận thức, học hỏi, ra quyết định và
giải quyết vấn đề. AI bao gồm nhiều nhánh và kỹ thuật, trong đó có ML và DL.
ML chính là cách AI tự học hỏi và nâng cao kiến thức của chính nó. Ngược lại, DL
là cách AI học hỏi từ các nguồn dữ liệu do con người tạo ra từ âm thanh, văn bản
cho tới hình ảnh được kết nối với mạng.
b, Phân loại công nghệ AI
Công nghệ trí tuệ nhân tạo gồm bốn loại nhóm chính: nhóm Công nghệ AI
phản ứng, nhóm Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế, nhóm Lý thuyết trí tuệ nhân
tạo AI, nhóm tự nhận thức
- Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive machine)
Khả năng chính của nhóm AI phản ứng là phân tích động thái khả thi nhất
của bản thân và đối thủ, từ đó phân tích và đề xuất các giải pháp tối ưu nhằm đem
lại lợi thế cho chính mình. Chẳng hạn như Deep Blue một chương trình chơi cờ
vua tự động được ứng dụng công nghệ AI phản ứng tạo lập bởi IBM. Nó có khả
năng xác định tất cả các nước cờ đồng thời dự đoán bước đi cũng như chiến lược
tiếp theo của đối thủ, từ đó hệ thống xử lý có thể đưa ra những nước đi phù hợp.
- Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế 4
Nhóm công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế hoạt động dựa vào khả năng lưu lại
những sự kiện trong quá khứ, từ đó rút ra kinh nghiệm để tìm hướng đi trong
tương lai. Loại công nghệ này được kết hợp cảm biến với môi trường xung quanh
để trí tuệ nhân tạo có thể dự đoán chính xác những trường hợp có thể xảy ra để
chọn phương án thích hợp nhất. Một ví dụ điển hình cho AI với bộ nhớ hạn chế đó
là xe không người lái- phát minh đánh dấu sự thành công của trí tuệ nhân tạo. Với
cấu trúc không người lái ấy, chiếc xe được trang bị với nhiều cảm biến xung
quanh, thực hiện các thuật toán để tính khoảng cách giữa xe với các vật thể xung
quanh. Từ đó, dự đoán những khả năng va chạm để điều chỉnh tốc độ sao cho phù hợp. - Loại 3: Lý thuyết AI
Công nghệ tiên tiến này có thể tự suy nghĩ cũng như học hỏi sau đó áp dụng
những gì học được để thực hiện một việc cụ thể. Ví dụ như AI là do Facebook
nghiên cứu và phát triển nhằm hỗ trợ quá trình giao tiếp kỹ thuật số được tốt hơn.
Mặc dù, chúng được lập trình để sử dụng ngôn ngữ Tiếng Anh, qua đó giúp con
người có thể đọc được, hiểu được nhưng AI lại cho rằng đây là ngôn ngữ chậm
phát triển. Thế nên chúng đã tự tạo một ngôn ngữ mới trên dữ liệu có sẵn. Điều
đáng chú trọng ở đây là các đội ngũ chuyên gia Facebook lại không thể giải mã
được những ngôn ngữ này giữa các AI. Vì vậy, Facebook buộc phải dừng việc cho
các AI hoạt động trước khi chúng bị mất kiểm soát bởi con người. Công nghệ này
đến nay vẫn chưa được khả thi. - Loại 4: Tự nhận thức
Nhóm AI tự nhận thức được xem là đỉnh cao của công nghệ AI, là bậc cao
nhất của trí thông minh nhân tạo. Nó mang khả năng tự nhận thức, tự đánh giá bản
thân, có ý thức và hành động như con người. Hơn thế nữa, nó còn bộc lộ cảm xúc
cá nhân cũng như hiểu được và phân tích cảm xúc của con người. Tuy nhiên,
tương tự như lý thuyết AI, công nghệ này vẫn chưa khả thi do con người vẫn chưa
thể hoàn toàn kiểm soát được chúng.
1.1.3 Lịch sử phát triển của AI - ,
1950 Nhà toán học Alan Turing lần đầu tiên đưa ra phép thử Turing (Phép
thử Turing là bài kiểm tra khả năng thể hiện hành vi trí tuệ của máy tính). Giáo sư
Isaac Asimov người Mỹ đã ra mắt “Ba định luật robot nổi tiếng” - :
1952 Arthur Samuel phát triển một chương trình tự học để chơi cờ. 5 - 1954: Thí
nghiệm dịch máy Georgetown-IBM tự động dịch 60 câu tiếng
Nga được chọn cẩn thận sang tiếng Anh. - 1956: T
rí tuệ nhân tạo lần đầu tiên được nói đến tại “Dự án nghiên cứu mùa
hè về trí tuệ nhân tạo” với sự dẫn đầu bởi John McCarthy, trong đó xác định phạm
vi và mục tiêu của AI, được coi là sự ra đời của trí tuệ nhân tạo như chúng ta biết
ngày nay. Allen Newell và Herbert Simon trình diễn Nhà lý luận logic (LT),
chương trình lý luận đầu tiên.
- 1958: John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình AI Lisp và xuất bản bài
báo “Programs with Common Sense”. Bài viết đã đề xuất nhà tư vấn giả thuyết,
một hệ thống AI hoàn chỉnh với khả năng học hỏi kinh nghiệm hiệu quả như con người. - 1959: V
iện Công nghệ Massachusetts (MIT) thành lập Phòng thí nghiệm AI. -
: Robot lắp đặt công nghiệp đầu tiên t 1961
rên thế giới được chế tạo.
- 1963: John McCarthy bắt đầu Phòng thí nghiệm AI tại Stanford.
- 1964: Phiên bản thử nghiệm đầu tiên của một chương trình AI có thể hiểu
được ngôn ngữ tự nhiên. - 1966: Báo
cáo của Ủy ban Tư vấn xử lý ngôn ngữ tự động (ALPAC) của
chính phủ Hoa Kỳ nêu chi tiết về sự thiếu tiến bộ trong nghiên cứu dịch máy, một
sáng kiến lớn của chiến tranh lạnh với lời hứa dịch tự động tiếng Nga. Báo cáo
ALPAC dẫn đến việc hủy bỏ tất cả các dự án MT do chính phủ tài trợ.
- 1969: Các hệ thống chuyên gia thành công đầu tiên được phát triển trong
DENDRAL, một chương trình XX và MYCIN, được thiết kế để chẩn đoán nhiễm
trùng máu, được tạo ra tại Stanford.
- 1972: Ngôn ngữ lập trình logic PRITAL được tạo ra.
- 1973: “Báo cáo Lighthill”, nêu chi tiết về sự thất bại trong nghiên cứu AI,
được chính phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ
cho các dự án trí tuệ nhân tạo.
- 1974-1980: Liên tiếp là sự thất vọng với sự phát triển của AI dẫn đến sự cắt
giảm DARPA lớn trong các khoản trợ cấp học thuật. Kết hợp với báo cáo ALPAC
trước đó và “Báo cáo Lighthill” năm trước, tài trợ trí tuệ nhân tạo làm khô và các
quầy nghiên cứu. Thời kỳ này được gọi là “Mùa đông AI đầu tiên.” 6
- 1980: Tập đoàn thiết bị kỹ thuật số phát triển R1 (còn được gọi là XCON),
hệ thống chuyên gia thương mại thành công đầu tiên. Được thiết kế để định cấu
hình các đơn đặt hàng cho các hệ thống máy tính mới, R1 khởi đầu sự bùng nổ đầu
tư vào các hệ thống chuyên gia sẽ tồn tại trong phần lớn thập kỷ, kết thúc hiệu quả
“Mùa đông AI” đầu tiên. - 1982: Bộ
Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản khởi động dự án
Hệ thống máy tính thế hệ thứ năm đầy tham vọng. Mục tiêu của FGCS là phát
triển hiệu năng giống như siêu máy tính và một nền tảng để phát triển trí tuệ nhân tạo AI. - 1983: Đáp
lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến
điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện
toán tiên tiến và trí tuệ nhân tạo.
- 1985: Các công ty đang chi hơn một tỷ đô la một năm cho các hệ thống
chuyên gia và toàn bộ ngành công nghiệp được gọi là thị trường máy Lisp mọc lên
để hỗ trợ họ. Các công ty như Symbols và Lisp Machines Inc. xây dựng các máy
tính chuyên dụng để chạy trên ngôn ngữ lập trình AI Lisp. - 1987-1993: Khi
công nghệ điện toán đám mây được cải thiện, có nhiều lựa
chọn thay thế rẻ hơn xuất hiện và thị trường máy Lisp sụp đổ vào năm 1987, mở ra
“Mùa đông AI thứ hai”. Các chuyên gia AI rất chật vật và không được sự ủng hộ
trong giai đoạn này. DARPA kết thúc Sáng kiến Điện toán Chiến lược vào năm
1993 sau khi chi gần 1 tỷ đô la và không đạt được kỳ vọng như đã tính toán
- 1991: Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập
kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh.
- 2005: STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand
Challenge. Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog”
của Boston Dynamic và “PackBot” của iRobot.
- 2008: Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới
thiệu tính năng này trong ứng dụng iPhone.
- 2011: Watson của IBM tuyên bố cạnh tranh về Jeopardy!
- 2012: Andrew Ng, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung
cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube
dưới dạng tập huấn luyện. Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo
mà không được cho biết con mèo là gì. 7
- 2014: Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bài kiểm tra lái xe của nhà nước.
- 2016: AlphaGo của Google
DeepMind đánh bại nhà vô địch thế giới cờ vây
Lee Sedol. Tại cùng thời điểm, Đại học Stanford xuất bản “Nghiên cứu 100 năm về AI”.
1.1.4 Vai trò của AI trong cuộc sống hiện đại
Trong thời đại công nghệ số phát triển, bùng nổ, công nghệ AI mang tầm
quan trọng đối với cuộc sống hiện nay. Với việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các
lĩnh vực cụ thể, công việc được hoàn thành với tốc độ nhanh chóng và có độ chính
xác cao. Một thế giới với năng suất cao và không sự cố, sai sót là mục tiêu chính
của các nhà nghiên cứu AI. Không chỉ là các ngành công nghiệp sản xuất, công
nghiệp nặng, lĩnh vực ngân hàng và tài chính cũng bắt đầu ứng dụng công nghệ
rộng rãi này. Những công việc như đầu tư, quản lý tài chính, … được hỗ trợ bởi AI
đã chứng minh hiệu quả rõ rệt, đồng thời tiết kiệm được nhiều thời gian.
Trong lĩnh vực y khoa, những thành tựu đáng kinh ngạc trong công tác chăm
sóc sức khỏe, đặc biệt với sự xuất hiện của y tá ảo cá nhân. Các robot tự động
trang bị những kiến thức chuyên ngành giúp hỗ trợ nhanh cho bệnh nhân, trả lời
câu hỏi hay lên lịch khám chỉ trong tích tắc.
Trong lĩnh vực điện thoại di động, AI đã len lỏi vào chiếc smartphone, tích
hợp vào camera, chip xử lý để tối ưu hóa việc sử dụng điện thoại người dùng, đem
đến những trải nghiệm tốt nhất.
Ngoài ra, AI còn đóng góp vào ngành công nghiệp nặng, lĩnh vực hàng
không, giải trí, … Ngày nay nhiều kỹ sư đang thiết kế theo hướng học tập từ cấu
tạo con người sau đó sao chép, ứng dụng trí thông minh. Dù còn rất nhiều thách
thức, song bên cạnh đó hướng đi này sẽ đầy hứa hẹn. khi AI sao chép bộ não con
người mở ra cách cửa giúp chữa trị các tổn thương não, bệnh tật đồng thời khiến trí
tuệ nhân tạo có tác động lớn tới xã hội, có thể vượt qua tất cả những gì mà loài
người đang đạt được.
Là một nhà lãnh đạo trong hãng công nghệ hàng đầu và đang ứng dụng AI
trong lĩnh vực kinh doanh, ông Pichai nhận định “AI có tiềm năng để khiến cuộc
sống của con người tốt hơn trong tương lai”.
1.1.5 Ưu điểm và nhược điểm của công nghệ AI
a. Ưu điểm của công nghệ AI 8
Có thể nói, AI quả là một thành quả vĩ đại của khoa học hiện đại khi nó
không chỉ đơn thuần là một phần mềm máy tính có tính logic mà nó còn chứa
đựng cả trí tuệ của con người. Với những tính năng vượt trội như khả năng suy
nghĩ, lập luận để giải quyết các vấn đề, khả năng giao tiếp với con người, ...AI đã
và đang đem đến cho con người những lợi ích vượt trội, có thể kể đến là:
Giảm sai sót của con người: Lợi thế lớn nhất của AI là nó có thể giảm
đáng kể lỗi và tăng độ chính xác. Các quyết định do AI đưa ra trong mỗi bước
được quyết định bởi thông tin đã thu thập trước đó và một bộ thuật toán nhất định.
Khi được lập trình đúng cách, những lỗi này có thể được giảm xuống giá trị rỗng.
Tiết kiệm sức lao động: Con người cũng cần nghỉ ngơi và thời gian
nghỉ ngơi để cân bằng cuộc sống công việc và cuộc sống cá nhân. Nhưng AI và các
hệ thống tự động hóa có thể hoạt động liên tục không nghỉ. Chúng suy nghĩ nhanh
hơn nhiều so với con người và thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc với kết quả
chính xác. Họ thậm chí có thể xử lý các công việc lặp đi lặp lại tẻ nhạt một cách dễ
dàng với sự trợ giúp của các thuật toán AI.
Cầu nối ngôn ngữ: Trong thế giới đa văn hóa và đa ngôn ngữ, AI đã
đóng vai trò quan trọng trong việc loại bỏ rào cản ngôn ngữ. Công nghệ dịch máy
và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp dịch và hiểu các ngôn ngữ khác nhau, giúp con
người giao tiếp và làm việc với nhau dễ dàng hơn. Điều này hỗ trợ trong thương
mại quốc tế, trao đổi kiến thức và nền văn hóa, giúp thế giới trở nên gắn kết hơn.
Cá nhân hóa: Trong thế giới số hiện đại, dữ liệu người dùng đã trở
thành một tài sản quý giá cho các doanh nghiệp và tổ chức. Sử dụng AI, họ có thể
phân tích và hiểu rõ hơn về các khách hàng và người dùng của họ. Từ đó, họ có thể
cung cấp dịch vụ và sản phẩm được cá nhân hóa, đáp ứng nhu cầu và mong muốn
riêng của từng người dùng, giúp tăng cường trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.
b. Nhược điểm của công nghệ AI
Công nghệ AI có thể thực hiện các nhiệm vụ một cách nhanh chóng và độ
chính xác cao. Tuy nhiên bên cạnh đó, AI cũng có mặt trái, có thể kể đến những nhược điểm sau:
Chi phí cao: Khả năng tạo ra một cỗ máy có thể mô phỏng trí thông
minh của con người là một kỳ công không hề nhỏ. Nó đòi hỏi rất nhiều thời gian,
nguồn lực và tốn rất nhiều tiền. AI cũng cần hoạt động trên phần cứng và phần 9
mềm mới nhất để luôn cập nhật và đáp ứng yêu cầu mới nhất, do đó nó rất tốn kém.
Tỷ lệ thất nghiệp tăng: AI có khả năng thay thế một số công việc
truyền thống mà trước đây do con người thực hiện. Điều này dẫn đến lo ngại về
việc tỷ lệ thất nghiệp tăng lên trong một số lĩnh vực công việc khi công nghệ AI
thay thế con người trong các nhiệm vụ cụ thể.
Không sáng tạo: Một nhược điểm lớn nhất của AI là không thể học
cách suy nghĩ sáng tạo. AI có khả năng học hỏi nhưng không thể sáng tạo, linh
hoạt trong cách tiếp cận của nó.
Khiến con người trở nên lười biếng: AI tự động hóa phần lớn các
nhiệm vụ và lặp đi lặp lại. Vì chúng ta không thể ghi nhớ mọi thứ hay giải quyết
công việc một cách nhanh chóng, nên AI khiến chúng ta trở nên lười động não, suy
nghĩ thấu đáo. Việc nghiện AI có thể gây ra vấn đề cho các thế hệ tương lai.
 Vấn đề bảo mật dữ liệu: Hiện nay nhiều phương tiện truyền thông
như Facebook, Instagram, … đang sử dụng những thuật toán AI để thu thập thông
tin người dùng qua đó phục vụ cho những chương trình tiếp thị hay quảng cáo cho
những khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, những thông tin này có thể bị đánh cắp,
nên vận hành AI cần phải bảo đảm tính minh bạch và bảo mật ngay từ khi thu nhận
đến xử lý dữ liệu đầu vào.
1.2 Ngành tài chính- ngân hàng
1.2.1 Khái niệm
Ngành tài chính ngân hàng là ngành liên quan đến tất cả các hoạt động, dịch
vụ giao dịch trong lĩnh vực tài chính và tiền tệ bằng cách thông qua ngân hàng và
các công cụ tài chính của ngân hàng để thực hiện các giao dịch tài chính, lưu thông
và vận hành tiền tệ bao gồm: bảo lãnh, thanh toán, chi trả trong nội bộ và quốc tế.
1.2.2 Các chuyên ngành của ngành tài chính- ngân hàng
a. Chuyên ngành Quản lý Tài chính công
Chuyên ngành sẽ cung cấp các kiến thức quản lý tài chính công, đồng thời
nắm bắt và sử dụng tốt các nguyên tắc quản trị khu vực công. Thêm vào đó,
chuyên ngành này còn đưa ra những thông lệ quốc tế để áp dụng một cách hiệu
quả khi thực hiện quản lý tài chính các tổ chức tài chính và sử dụng ngân sách nhà nước.
Chuyên ngành gồm: Tài chính công, Kế toán công, Quản lý tài chính đơn vị
công, Hoạch định chiến lược thuế, ... 10
b. Chuyên ngành Thuế
Trang bị các kiến thức chuyên sâu về thuế: am hiểu lý thuyết thuế, các chính
sách thuế, các luật thuế; nắm chắc quy trình quản lý thuế của cơ quan thuế, quy
định về lập hồ sơ kê khai thuế; kiến thức liên quan đến quy trình hạch toán kế toán thuế.
c. Chuyên ngành Tài chính quốc tế
Nhiệm vụ của chuyên ngành Tài chính quốc tế là trang bị kiến thức chuyên
sâu về Tài chính quốc tế, có khả năng ứng dụng một cách sáng tạo các kiến thức
nghề nghiệp vào các công việc cụ thể.
Có kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực tài chính quốc tế, nắm chắc các nghiệp
vụ liên quan đến tài chính quốc tế như: kinh doanh quốc tế (kinh doanh ngoại tệ,
kinh doanh chứng khoán, kinh doanh bảo hiểm…), thương mại quốc tế, đầu tư
quốc tế, thanh toán quốc tế, tín dụng quốc tế, tỷ giá hối đoái; am hiểu các quy
trình, nghiệp vụ về tài chính quốc tế, các quy trình quản trị dự án đầu tư quốc tế,
quản lý dự án ODA, quản lý nợ, kế toán quốc tế, quản trị tài chính công ty đa quốc gia.
d. Chuyên ngành Tài chính doanh nghiệp
Chúng ta sẽ được tiếp cận với những kiến thức chuyên sâu về công tác quản
lý tài chính doanh nghiệp, có khả năng thẩm định tài chính các dự án đầu tư, phân
tích báo cáo tài chính doanh nghiệp. Chuyên ngành có kiến thức chuyên sâu về các
nghiệp vụ huy động, quản lý và sử dụng vốn, tổ chức hệ thống kiểm soát tài chính
trong nội bộ doanh nghiệp; nắm được các kiến thức liên quan đến quy trình hạch
toán kế toán, các nghiệp vụ tín dụng ngân hàng, định giá, chứng khoán; am hiểu
các quy định của Nhà nước về quản lý doanh nghiệp, các quy định của luật thuế.
Nắm được kiến thức bổ trợ về pháp luật kinh doanh - thương mại, chính sách thuế…
e. Chuyên ngành Tài chính Bảo hiểm
Chuyên ngành cung cấp những kiến thức cơ bản về kinh tế- xã hội, tài chính,
ngân hàng; kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực bảo hiểm kinh doanh gồm kỹ năng
thực hiện công việc đàm phán. Thiết lập và quản lý hợp đồng bảo hiểm, định phí
bảo hiểm, giải quyết quyền lợi bảo hiểm, quản lý quỹ đầu tư, tổ chức công tác kế
toán và lập các báo cáo tài chính, đánh giá tình hình tài chính và phân tích những
vấn đề đặc thù trong cấu trúc tài chính trong doanh nghiệp bảo hiểm, doanh nghiệp 11
môi giới bảo hiểm. Cung cấp các kiến thức kỹ thuật chuyên ngành, pháp luật, quản
lý nhà nước, tài chính và kế toán, thương mại trong kinh doanh bảo hiểm nhân thọ,
bảo hiểm phi nhân thọ, tái bảo hiểm; kiến thức cơ bản về bảo hiểm xã hội.
f. Chuyên ngành Ngân hàng
Các kiến thức về quản trị tín dụng, quản trị vốn và tài sản của ngân hàng;
nắm chắc các kiến thức liên quan đến nghiệp vụ phát hành tiền và điều hành chính
sách tiền tệ, quy trình thẩm định hạn mức tín dụng, nghiệp vụ quản lý ngoại hối,
quy trình hạch toán kế toán của ngân hàng; am hiểu các quy định của Nhà nước về
hoạt động ngân hàng. Nắm được kiến thức bổ trợ về pháp luật, thị trường tài chính
- tiền tệ, thị trường chứng khoán.
g. Chuyên ngành Định giá Tài sản
Trang bị cho mỗi chúng ta kiến thức chuyên sâu về định giá doanh nghiệp,
định giá bất động sản, định giá máy móc thiết bị và kinh doanh bất động sản. Nắm
vững các nguyên lý và cơ chế vận hành giá cả trong nền kinh tế thị trường; am
hiểu các quy định nghề nghiệp cũng như của Nhà nước về định giá tài sản và kinh
doanh bất động sản. Có kiến thức vững vàng về các nghiệp vụ huy động, quản lý
và sử dụng vốn; nắm chắc các kiến thức liên quan đến quy trình hạch toán kế toán,
các nghiệp vụ tín dụng ngân hàng, định giá chứng khoán; am hiểu các quy định
của Nhà nước về quản lý doanh nghiệp, các quy định của luật thuế. Nắm được kiến
thức bổ trợ về pháp luật kinh doanh - thương mại, tài chính - tiền tệ, chính sách thuế…
h. Chuyên ngành Phân tích chính sách tài chính
Kiến thức chuyên sâu về chuyên ngành phân tích chính sách tài chính; nắm
vững lý thuyết về phân tích chính sách tài chính cả tầm vi mô và vĩ mô. Phân tích
lợi ích chi phí, phân tích và dự báo tài chính; nắm vững các kiến thức để có thể
phân tích và giải quyết các vấn đề chuyên môn với mức độ phức tạp cao, có tính
liên ngành trong phân tích chính sách tài chính; có khả năng xây dựng chiến lược,
kế hoạch tài chính trong doanh nghiệp và phân tích tác động của chính sách tài
chính đến các chủ thể trong nền kinh tế. Nắm chắc các kiến thức liên quan đến quy
trình tổ chức thực hiện chính sách tài chính, phân tích chính sách tài chính ở các cơ
quan quản lý Nhà nước; các đơn vị sự nghiệp công lập và kiến thức bổ trợ về pháp luật.
i. Chuyên ngành Đầu tư tài chính 12
Kiến thức chuyên sâu về các nghiệp vụ Đầu tư Tài chính; về kỹ năng phân
tích và dự báo thị trường, kỹ năng đầu tư tài chính; nắm chắc các kiến thức liên
quan đến thị trường Tài chính, đến rủi ro và cách thức quản lý rủi ro các công cụ
đầu tư trên thị trường Tài chính. Các hoạt động quản lý của cơ quan quản lý thị
trường tài chính; hoạt động quản lý Nhà nước về thị trường tài chính và Đầu tư tài
chính. Nắm chắc các kiến thức liên quan đến quy trình hạch toán kế toán trong đầu
tư tài chính; am hiểu các quy định của Nhà nước về thị trường tài chính và đầu tư
tài chính. Nắm vững kiến thức bổ trợ về pháp luật có liên quan đến quản lý thị
trường tài chính và đầu tư tài chính.
CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG LĨNH VỰC TÀI CHÍNH- NGÂN HÀNG
Cùng với sự bùng nổ của thời đại công nghệ số 4.0, hiện nay AI đã và đang
tạo ra cuộc cách mạng trong mọi lĩnh vực của đời sống kinh tế - xã hội ngày càng
được ứng dụng trong đa dạng lĩnh vực khác nhau bao gồm: y tế - chăm sóc sức
khỏe, giáo dục, sản xuất, giao thông vận tải,....Đáng chú ý, gần đây AI được ứng
dụng ngày càng nhiều trong lĩnh vực tài chính như ngân hàng, bảo hiểm, thanh
toán, tín dụng, quản lý tài sản,... trên thế giới.Trong bất cứ thời đại nào, vấn đề về
tài chính vẫn luôn là vấn đề quan trọng, đòi hỏi mỗi cá nhân hay doanh nghiệp
phải có cách quản lí thông minh, hiệu quả.Trong lĩnh vực này, ứng dụng của trí tuệ
nhân tạo (AI) chủ yếu liên quan đến các hoạt động như:Dự đoán và phân tích tài
chính,Giao dịch tự động,Quản lý rủi ro,Trợ lý ảo và chatbot tài chính,quản lý tài
sản cá nhân,....Theo một nghiên cứu do Gartner thực hiện, 37% doanh nghiệp từ
khắp nơi trên thế giới đã kết hợp AI vào quy trình làm việc của họ ở một mức độ
nào đó. AI có giá trị thị trường toàn cầu ước tính là 87 tỷ đô vào năm 2021 và giá
trị thị trường dự đoán là 1.597,1 tỷ đô vào năm 2030.Phải nói rằng, ngành tài
chính-ngân hàng là ngành mà AI đang đóng một vai trò đặc biệt quan trọng. Chúng
ta sẽ điểm qua một số cách mà AI đã thay đổi ‘sân chơi’ tài chính trong qua một số
những ứng dụng tiêu biểu của trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động Tài chính-ngân hàng
2.1. Ứng dụng trong phát hiện gian lận và chống rửa tiền
Phòng chống gian lận là mối quan tâm hàng đầu của các ngân hàng, nguyên
nhân là do những tổn thất đáng kể về tài chính, thiệt hại về danh tiếng và tổn hại
lòng tin của khách hàng mà hành vi gian lận có thể gây ra. Theo báo cáo của Ủy 13
ban Thương mại Liên bang Mỹ, năm 2021 có 2,8 triệu trường hợp gian lận, gây
thiệt hại 5,8 tỷ USD. AI đang là một phương pháp hữu hiệu để xử lý các vấn đề
này thông qua khả năng phân tích vượt trội dựa trên dữ liệu lớn, giúp tăng cường
và bổ sung đáng kể các chiến lược phòng chống gian lận của ngân hàng. AI có thể
xác định các mẫu, phát hiện sự bất thường và dự đoán các hoạt động gian lận với
độ chính xác và tốc độ cao hơn các phương pháp truyền thống. Các tổ chức tài
chính có thể sử dụng AI để giám sát các giao dịch theo thời gian thực, phân tích
lượng dữ liệu khổng lồ và tự động hóa phản ứng trước các mối đe dọa tiềm ẩn.
- Trộm cắp danh tính liên quan đến việc những kẻ lừa đảo đánh cắp thông tin
cá nhân để truy cập trái phép vào tài khoản ngân hàng dẫn đến các giao dịch
trái phép, rút tiền bất hợp pháp và hoặc gây thiệt hại lâu dài cho tín dụng và
tình hình tài chính của nạn nhân. Ứng dụng AI đã ngày càng phổ biến và có
hiệu quả rõ rệt hơn trong việc phòng chống và ngăn chặn những loại gian
lận này. Dưới đây là một số ứng dụng phổ biến mà các ngân hàng đang áp dụng:
Hình 02: Một số ứng dụng của AI phổ biến trong ngân hàng
Xác thực sinh trắc học: Sinh trắc học cung cấp phương pháp xác thực
an toàn hơn và khó giả mạo hơn so với mật khẩu hoặc mã PIN và ngày càng được
sử dụng phổ biến rộng rãi hơn. Bên cạnh tính bảo mật, xác thực sinh trắc học còn 14