Phân tích xu hướng phát triển trên thế giới trong những năm gần Đây về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Điện toán Đám mây;

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HÒ CHÍ MINH KHOA KHOA HỌC XÃ HỘI TIỂU LUẬN GIỮA KĨ MÔN: GIỚI THIỆU NGÀNH CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH ĐÈ TÀI:

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP HÒ CHÍ MINH

KHOA KHOA HỌC XÃ HỘI

TIỂU LUẬN GIỮA KĨ MÔN: GIỚI THIỆU NGÀNH CÔNG NGHỆ TÀI CHÍNH

ĐÈ TÀI:

Phân tích xu hướng phát triển trên thế giới trong những năm gan đây về lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây; đồng thời phân tích tác động của chúng đến ngành tài chính ngân hàng, cơ hội việc làm của sinh viên ngành tài chính ngân hàng, chuyên ngành công nghệ tài chính tại Việt Nam

Nhóm sinh viên thực hiện : Nhóm

Giảng viên hướng dẫn : Trần Trung Minh

Võ Nguyễn Minh Vy La Trung Thành

Trần Minh Huy Trương Triệu Man

Nguyễn Thị Cam Tiên

Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2024

MỤC LỤ

CHUONG 1: PHAN TICH XU HUONG CUA AI, CLOUD COMPUTING

1 TRE TUE NHAN TAO (AD) cssscsssssesscssecsscsssesncesscsscesscsseesscenceaseeaceacsenceacsenceasensasess

VL KIA MGM sc ccsssscscscsessssesssssssssssssscsssssssessssssscsssssssessssssscsssssssesssesssessssssssssssses 1.2 Vai tr0 ctta AL ccccccssssssccsssssscccssssnssccccsnsnessssssnsaccsssssesseccenscosnsssncnnncens snasanannaee 1.2.1 Trong bối cảnh hiện nayy 5-scscccsecserssersersserserssersrserserseree 2 1.2.2 Trong lĩnh vực Tài chính — Ngân hàng wed

2 DIEN TOAN DAM MAY (CLOUD COMPUTING)) 5 5° s5 5c se cescsese

2.2 Xu hướng phát triển hiện nay của điện toán đám mây . °-s2 2.2.1 Chiến lược đa đám mây (Multi - cÏoud) -.<< «5 s5 << 3< se + ss 4 2.2.2 Tăng cường bảo mật và tuân thủ -GG s Ăn 3 3 531 sư, 5 2.2.3 Tăng trưởng trong lĩnh vực ŠỐ - «cọ HH nh 5

_ CHUONG 2: TÁC ĐỘNG CỦA AI, CLOUD COMPUTING ĐÉN NGÀNH

TÀI CHÍNH NGÂN HANG cssssssssssnsssssssccccesssssssnssssssecssssonssssssssssssssssssuunsnssssssessssseees

1 Tác động tích CựC G Q0 TH cọ TH TT cà TT 4 cà g4 04 0 R0 1.1 Tác động tích cực của AI trong ngành Tài chính Ngân hàng 1.2 Tác động tích cực của điện toán đám mây trong ngành Tài chính Ngân

hàng Go cọ cọ TY TH 0 040 0 T0 0000004 10 0400004 00004 019001080017 09 0900004

2 Tác động CiÊU CỰC G0 TY nọ T9 TH TT cm g0 106

3 Giải pháp giảm thiểu tác động tiêu cực s s-sc©ssccseresersersseeerserseree CHUONG 3: CO HOI VIEC LAM VE AI VA CLOUD COMPUTING

1 Tri tué nhan tao ( AT)

2 Điện toán dam may ( cloud COMPUTING ) csccsscsssessssescsesenseecensnceesensescenaneeses

LỜI MỞ ĐẦU

Trong xu hướng chuyên đôi số như hiện nay, sự kết hợp giữa AI và điện toán đám mây được xem là nền tảng cho sự đôi mới và phát triển Đây được xem là động lực, mang lại nhiều giá trị hấp dẫn cho các đoanh nghiệp AI và điện toán đám mây là sự kết hợp không thê thiểu trong ký nguyên công nghệ như hiện nay, phối hợp với nhau đề tự động hóa các tác vụ như ra quyết định, bảo mật, quản lý và phân tích đữ liệu Trong cuộc cách mạng này, điện toán đám mây có vai trò then chốt, nó trở thành chất xúc tác cho sự

chuyển đôi này Ví dụ, trong lĩnh vực tài chính, các thuật toán AI được triển khai trong

môi trường đám mây là công cụ chống gian lận bằng cách sàng lọc hàng tỷ hồ sơ giao

dịch, với tốc độ và độ chính xác vượt trội

Mục tiêu của bài tiêu luận này nhằm phân tích xu hướng phát triển hiện nay của AI

và điện toán đám mây trong những năm gần đây Đồng thời phân tích tác động của chúng đến ngành tài chính ngân hàng chuyên ngành công nghệ tài chính và cơ hội việc làm của

sinh viên trong lĩnh vực này

CHUONG 1: PHAN TICH XU HUONG CUA AI, CLOUD COMPUTING

1 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

1.1 Khái niệm

Trong lĩnh vực khoa học máy tính, AI được gọi là trí thông minh nhân tạo, trí thông

minh được thê hiện bằng máy móc, trái ngược với trí thông minh tự nhiên của con người Thông thường, thuật ngữ AI được sử dụng đề mô tả các máy móc có khả năng bắt chước các chức năng, nhận thức của con người khi liên kết với tâm trí như học tập, giải quyết vấn đề (Russel & Norvig, 2013)

1.2 Vai trò của AI

1.2.1 Trong bối cảnh hiện nay

- - Giảm tỷ lệ lỗi: với sự gia tăng mạnh mẽ, các thuật toán AI được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau từ các công việc đơn giản như nhập dữ liệu hoặc quản trị dịch vụ khách hàng cho tới mang lại hiệu quả cao với nguồn chỉ phí tiết

kiệm nhất Ngoài việc mang lại hiệu quả tốt, các thuật toán AI cũng được lập trình

đề tránh mắc lỗi trong quy trình làm việc, giảm thiểu sai sót

- Tối ưu chỉ phí: chỉ cần một mô hình cho AI và tính toán các thuật toán cần thiết

đề hoạt động, chỉ bằng một phân nhỏ so với chi phí thuê ở quy mô đó Đây cũng được xem là một phân lý do tại sao công nghệ mới nay lai rat phô biến

- _ Tăng cường nguồn nhân lực: việc sử dụng các công nghệ như tự động hóa thông minh có thê hỗ trợ tối đa những công việc của con người và mang lại hiệu quả cao Một ví dụ về Google, tính khả dụng và độ tin cậy dễ dàng của AI cho phép con người có được câu trả lời phù hợp cho một câu hỏi nhất định

- _ Giải quyết các vẫn đề phức tạp: công nghệ AI có thể sử đụng các mạng máy học

và học sâu đề giải quyết các vấn đề phức tạp bằng trí tuệ giống con người AI có thê xử lý thông tin ở quy mô lớn - xử lý các mẫu, xác định thông tin và cung cấp câu trả lời

Tăng hiệu quả kinh doanh: công nghệ AI có thê hoạt động 24/7 mà không làm giảm mức hiệu suất AI có thê tự động hóa nhiều công việc lặp đi lặp lại, giúp con người tiết kiệm thời gian và tập trung vào những công việc sáng tạo hơn AI có thể giảm khối lượng công việc của nhân viên đồng thời điều chỉnh tất cả các nhiệm vụ liên quan đến kinh đoanh

Tự động hóa quy trình kinh doanh: đào tạo AI với máy học đề thực hiện các tác

vụ chính xác và nhanh chóng Điều này có thể làm tăng hiệu quả hoạt động bằng cách tự động hóa các hoạt động kmh doanh mà nhân viên gặp khó khăn hoặc cảm thấy nhàm chán Tương tự, có thể sử dụng tự động hóa AI để giải phóng tài nguyên nhân viên cho công việc phức tạp và sáng tạo hơn

1.2.2 Trong lĩnh vực Tài chính — Ngân hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng có vai trò quan trọng trong lĩnh vực Tài chính - Ngân hàng Các ứng đụng AI mang lại nhiều lợi ích về hiệu quả, độ chính xác và khả năng phân tích dữ liệu quy mô lớn như:

Tự động hóa quy trình: AI giúp tự động hóa các quy trình như xử lý giao dịch, quản lý tài khoán và đánh giá tín dụng Nhờ vào AI, các nhiệm vụ này được thực

hiện nhanh chóng, chính xác và ít rủi ro lỗi hơn so với khi làm thủ công

Ví dụ: Chatbots tự động xử lý các yêu cầu của khách hàng, AI trong quy trình xác minh khach hang (K YC - Know Your Customer)

Tăng cường bảo mật và phát hiện gian lận: AI giúp phân tích các mẫu hành vi bất thường để phát hiện sớm các hành vi gian lận Đồng thời hỗ trợ tăng cường bảo mật cho các giao dịch tài chính và thông tin khách hàng

Ví dụ: AI theo dõi các giao dịch thẻ tín dụng và phát hiện những giao dịch bất thường có thê là gian lận

- _ Cố vấn tài chính thông minh: AI giúp cung cấp các có vấn tài chính trực tuyến, thường được gọi là "robo-advisors" Các cố vấn này có thê đưa ra các lời khuyên

tài chính và đầu tư cá nhân hóa dựa trên dữ liệu đầu vào của khách hàng

Ví dụ: Các ứng dụng đầu tư tự động như Betterment, Wealthfront sử dụng AI dé gol

y danh muc dau tu cho khach hang

- - Quản lý rủi ro (Risk Management): AI co kha nang nhdan dién va danh gia cac rủi ro trong thời gian thực Nó giúp phát hiện sớm các dấu hiệu gian lận, rủi ro tín dụng hay sự thay đôi không bình thường trong thị trường

Ví dụ: AI dùng trong phân tích tín dụng đề xác định rủi ro cho vay hoặc phát hiện gian lận thẻ tín dụng thông qua phân tích hành vi giao dich

2 ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂẦY (CLOUD COMPUTING)

2.1 Khái niệm

Điện toán đám mây (cloud computing) là một mô hình cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin qua Internet Điện toán đám mây có vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực Thay vì phải sở hữu và quản lý hạ tầng vật lý như máy chủ, lưu trữ và phần mềm, người dùng có thê truy cập các tài nguyên này từ xa thông qua mạng Internet

Trong lĩnh vực tài chính ngân hàng, điện toán đám mây sẽ giúp ngân hàng giảm thiểu chi phí đầu tư vào hạ tầng công nghệ thông tin và bảo trì Thay vì phải mua sắm phan cứng và phần mềm, các ngân hàng có thể sử đụng dịch vụ theo mô hình pay-as-you-go Ngoài ra, Cloud computing cho phép ngân hàng xử lý và phân tích khối lượng lớn đữ liệu một cách hiệu quả, giúp đưa ra quyết định chính xác hơn, tối ưu hóa dịch vụ và cải thiện trải nghiệm khách hàng

2.2 Xu hướng phát triển hiện nay của điện toán đám mây

2.2.1 Chiến lược đa đám mây (Multi - cloud)

Chiến lược đa đám mây được hiểu là sử dụng hai hoặc nhiều nền tang điện toán đám

Phương pháp tiếp cận Multi -Cloud thường bao gồm sự kết hợp của các nhà cung cấp đám mây công cộng lén, cy thé la AWS (Amazon Web Service), Microsoft Azure (Azure), Google Cloud Platform (GCP) va IBM, Doanh nghiép co thé str dung dich vu

Microsoft Azure đề xử lý đữ liệu phân tích kinh doanh, Google Cloud Platform (GCP) đề

nhập và khai thác đữ liệu về các chỉ sô hiệu suât của sản phâm

Thông thường các doanh nghiệp không muốn phụ thuộc vào một nhà cung cấp đám mây duy nhất, họ muốn có nhiều lựa chọn sử dụng tài nguyên từ các nhà cung cấp khác nhau đề nhận được lợi ích tốt nhất Trong cuộc khảo sát gần đây của RightScale - Công

ty SaaS tại Hoa Kỳ, 82% tô chức khảo sát cũng cho biết họ đã sử dụng chiến lược Multi - Cloud Nếu năm 2022 là năm của Hybrid Cloud (kết hợp giữa Public Cloud và Private

Cloud) thi 2023 là năm của chiến lược Multi -Cloud

Chiến lược đã mang lại nhiều lợi thế trong đó bao gồm cải thiện tính lĩnh hoạt và bảo

mật, tạo ra dự phòng giảm khả năng xảy ra lỗi hệ thống hay ngừng hoạt động làm ảnh

hưởng đến hoạt động kinh doanh

2.2.2 Tăng cường bảo mật và tuân thủ

Việc đi chuyển toàn bộ đữ liệu lên đám mây tuy mang lại nhiều lợi ích thiết thực, nhưng cũng khiến doanh nghiệp phải đối mặt với không ít các mối đe dọa về an ninh mạng Do đó, xu hướng chỉ tiêu, đầu tư cho an ninh mạng và xây dựng khả năng phục hồi ngày càng được chủ trọng, trở thành ưu tiên hàng đầu Các tiêu chuẩn tuân thủ như GDPR, HIPAA cũng đang được chú trọng hơn bao giờ hết

2.2.3 Tăng trưởng trong lĩnh vực 5G

Với sự hỗ trợ của 5G, hiệu suất của các địch vụ dựa trên đám mây như trò chơi trực

tuyến sẽ được cải thiện một cách đáng kẻ Khả năng truyền tải dữ liệu nhanh chóng và ôn định của 5G cũng giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và cung cấp trải nghiệm người dùng mượt mà hơn Ví dụ, trong lĩnh vực trò chơi trực tuyến, 5G sẽ giảm thiêu độ trễ và cải thiện chất lượng đồ họa, mang lại trải nghiệm chơi game chân thực và sông động hơn

Bên cạnh đó, các doanh nghiệp sản xuất và kinh doanh cũng sẽ hưởng lợi từ sự kết hợp của 5G và điện toán đám mây Công nghệ 5G cho phép giám sát và điều khiển các quá trình sản xuất từ xa, trong khi điện toán đám mây cung cấp nền tảng để quan ly dit liệu và phân tích Sự kết hợp này giúp cải thiện hiệu suất, giảm thiêu chỉ phí và tạo ra các

cơ hội mới trong hoạt động sản xuất, kinh doanh

CHƯƠNG 2: TÁC ĐỘNG CỦA AI, CLOUD COMPUTING DEN NGANH TÀI CHÍNH NGÂN HÀNG

1 Tác động tích cực

Việc tích họp trí tuệ nhân tạo (Al) va dién todn dam may (Cloud Computing) da tao ra những thay đổi sâu rộng với lĩnh vực tài chính — ngân hàng trên nhiều khía cạnh quan

trọng:

1.1 Tác động tích cực của AI trong ngành Tài chính Ngân hang

- Nâng cao hiệu quả hoạt động: AI đang được sử dụng đề tự động hóa các quy trình nghiệp vụ, từ việc xử lý giao địch đến quản lý rủi ro, phân tích đữ liệu khách hàng Các ngân hàng hàng đầu dự đoán AI có thê tự động hóa tới 70% các hoạt

động kinh doanh

- Gia tang nang suat: Theo bao cao cua Deloitte, AI thé hé mdi (Generative AI) có khả năng gia tăng năng suất của các nhân viên đầu tư tài chính lên tới 25% Điều này tương ứng với khả năng tạo thêm 3 triệu USD doanh thu trên mỗi nhân viên văn phòng tuyến đầu vào năm 2026

- - Nâng cao trải nghiệm khách hàng: AI giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng,

từ dịch vụ tư vấn tài chính trực tuyến đến hỗ trợ giải đáp nhanh chóng thông qua chatbot và trợ lý ảo AI cũng đóng vai trò quan trọng trong các công cụ như robo- advisors, mở rộng khả năng cung cấp tư vấn tài chính cho nhiều đối tượng khách hàng hơn

1.2 Tác động tích cực của điện toán đám mây trong ngành Tài chính Ngân hàng

- _ Cải thiện hạ tầng công nghệ: Điện toán đám mây cho phép các ngân hàng xử lý

và lưu trữ khối lượng đữ liệu lớn một cách hiệu quả và an toàn hơn Điều này hỗ

trợ quá trình triển khai AI và các công nghệ phân tích dữ liệu, giúp ra quyết định nhanh chóng và giảm chi phí

Bảo mật và tuân thủ: Với điện toán đám mây, ngân hàng có thê nhanh chóng áp dụng các biện pháp bảo mật mạnh mẽ và dễ dàng tuân thủ các quy định an ninh quôc tề, giúp giảm thiêu rủi ro về bảo mật và dữ liệu

2 Tác động tiêu cực

Sự phái triển của điện toán đám may va trí tuệ nhân tạo đã mang lại nhiều lợi ích đột

phá cho ngành tài chính ngân hàng, nhưng cũng đi kèm với những rủi ro đáng kế Rủi ro về dữ liệu và bảo mật: AI và điện toán đám mây yêu cầu truy cập và xử lý lượng lớn đữ liệu, điều này làm tăng nguy cơ vi phạm bảo mật và mắt quyền riêng

tư Những rủi ro này đặc biệt đáng lo ngại khi các hệ thống tài chính phụ thuộc

vào công nghệ xử lý thông tin nhạy cảm của khách hàng Các vụ tấn công mạng,

rò rỉ dữ liệu có thê gây thiệt hại nghiêm trọng cả về mặt tài chính lẫn uy tín cho các ngân hàng

Thiếu minh bạch và khả năng giải thích: Nhiều hệ thống AI, đặc biệt là các mô hinh hoc sau (deep learning), hoat déng nhu “hop đen" - rất khó giải thích các quyết định mà AI đưa ra Điều này khiến các ngân hàng gặp khó khăn trong việc tuân thủ quy định và giải trình các quyết định tín dụng hay quản lý rủi ro, từ đó làm tăng rủi ro pháp lý

Thiên kiến thuật toán (Algorithmic bias): AI có thê vô tình học theo các thiên kiến từ đữ liệu huấn luyện, dẫn đến quyết định sai lệch trong các hoạt động như cho vay hay quản lý rủi ro Điều này có thê gây ra những bất công trong quá trình phục vụ khách hàng và dẫn đến rủi ro về tuân thủ pháp lý

Sự phụ thuộc vào công nghệ bên thứ ba: Điện toán đám mây yêu cầu các ngân hàng phải phụ thuộc vào các nhà cung cấp dịch vụ đám mây nhu AWS, Google, hay Microsoft Điều này làm gia tăng rủi ro vận hành nếu có sự cô từ phía các nhà cung cấp này, từ đó ảnh hưởng đến dịch vụ của ngân hàng

Một ví dụ cụ thê cho thầy được rủi ro này: vào tháng 12 năm 2021, sự cố gián đoạn của Amazon Web Services (AWS) đã ảnh hưởng đến nhiều nền tảng tài chính lớn,