Đào tạo nguồn nhân lực công nghệ thông tin cho ngành tài chính trong thời kỳ mới

Bài viết trình bày nhu cầu đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho ngành tài chính trong thời kỳ mới bao gồm những yêu cầu kiến thức công nghệ xử lý dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật và ứng dụng vào lĩnh vực tài chính.

HUFLIT International Conference On Ensuring A High-Quality Human Resource In The Modern Age - Oct 16, 2020 doi: 10.15625/vap.2020.00111 ĐÀO TẠO NGUỒN NHÂN LỰC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI Đỗ Phúc Trường Đại học Công nghệ thông tin, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh phucdo@uit.edu.vn TĨM TẮT: Bài báo trình bày nhu cầu đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho ngành tài thời kỳ bao gồm yêu cầu kiến thức công nghệ xử lý liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, kết nối vạn vật ứng dụng vào lĩnh vực tài Bài báo trình bày khái qt điện tốn đám mây, phân tích liệu lớn, kết nối vạn vật, trí tuệ nhân tạo, học máy blockchain ứng dụng ngành tài chính… Bài báo giới thiệu số mơn học nhằm cung cấp kiến thức kỹ áp dụng cơng nghệ vào nghề tài cho sinh viên ngành CNTT Đặc biệt đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho ngành Cơng nghệ Tài (FinTech) với kết hợp CNTT tài chính, góp phần biến đổi quan trọng cho hoạt động tài vốn đòn bẩy để phát triển kinh tế đất nước Từ khóa: Blockchain, FinTech, hệ chun gia, học máy, trí tuệ nhân tạo I GIỚI THIỆU Năm 2019 năm bứt phá Fintech Việt Nam Trong năm 2019 có 150 cơng ty Fintech hoạt động đầy đủ lĩnh vực dịch vụ tài chính: trung gian toán (chiếm khoảng 60,5 %); gọi vốn cộng đồng (10,5 %); Bitcoin/Blockchain: (7,89 %); POS/mPOS management (5,26 %) [1] UBND TP Hồ Chí Minh vừa có văn kiến nghị Chính phủ chủ trương xây dựng trung tâm tài Việt Nam đặt Thành phố phát triển thành trung tâm tài khu vực quốc tế Do nhu cầu ứng dụng CNTT ngành tài lớn Trong năm qua, với đời Fintech, có kết hợp Finance (tiền tệ, tài chính) Technology (công nghệ) nhằm phát triển sáng tạo công nghệ để sử dụng hoạt động, dịch vụ tài [2] Fintech tác động mạnh mẽ đến ngành Tài chính, kinh doanh điểm: Làm thay đổi kênh phân phối sản phẩm dịch vụ tài truyền thống: ngân hàng kỹ thuật số, mobile banking, tablet banking, kênh bán hàng qua mạng Internet; Tổ chức tài chính, ngân hàng “khơng giấy” làm việc qua hệ thống phần mềm; Phát triển ứng dụng cơng nghệ phân tích liệu lớn, áp dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập phân tích liệu tài phi tài chính, cơng nghệ Robot tư vấn Chat bot; Dịch vụ tiền ảo Bitcoin ngày lớn mạnh phạm vi toàn cầu; Phát triển nguồn nhân lực lĩnh vực tài chính-ngân hàng: Cơng nghệ dự đốn thay cho lượng lớn nhân viên tổ chức tài chính, bảo hiểm, cơng ty chứng khốn ngân hàng, Nhu cầu nguồn nhân lực chất lượng cao (giỏi CNTT lẫn nghiệp vụ tài chính) ngày xem trọng Nhiều trường đại học đào tạo nguồn nhân lực FinTech: Tháng 9, 2018, Trường Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội thức tổ chức Lễ mắt Chương trình Cử nhân Quốc tế ngành FinTech Nhiều sinh viên CNTT sau tốt nghiệp chuyển sang học sau đại học ngành tài chính, kế tốn làm việc lĩnh vực FinTech Bài báo nhằm trình bày nhu cầu đào tạo kiến thức cho sinh viên ngành CNTT Bài báo có cấu trúc 1) Giới thiệu; 2) Các cơng nghệ tảng thời kỳ ứng dụng vào Tài Chính; 3) Đào tạo liên ngành CNTT tài chính; 4) Kết luận II CÁC CƠNG NGHỆ NỀN TẢNG TRONG THỜI KỲ MỚI VÀ ỨNG DỤNG VÀO TÀI CHÍNH A Dữ liệu lớn “Dữ liệu lớn (Big Data) tài sản thơng tin có khối lượng lớn, đa dạng, tốc độ cao yêu cầu hình thức xử lý nhằm nâng cao tiến trình định, khám phá thấu đáo tối ưu hóa quy trình” [3] Từ liệu lớn, phân tích rút tri thức, quy luật hỗ trợ tiến trình định quản lý, sản xuất kinh doanh Có nhiều định nghĩa Dữ liệu lớn Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney hãng META Group mô tả liệu lớn ba chiều “3V”, sau “5V”: tăng số lượng lưu trữ (volume), tăng tốc độ xử lý (velocity) tăng chủng loại (variety), độ xác (veracity), giá trị thơng tin (value) [4] Hiện nay, hàng ngày thu Đỗ Phúc 393 thập khối lượng liệu lớn từ nguồn: Web data, E-commerce, mua bán, ngân hàng/thẻ tín dụng, giao dịch, mạng xã hội, mạng điện thoại di động Cơng tác tài kế tốn, kiểm toán phải đối mặt với thách thức lượng lớn liệu có cấu trúc (ví dụ: sổ chung liệu giao dịch) liệu phi cấu trúc (ví dụ: trường email, giọng nói văn tự sở liệu, cảm biến Wi-Fi, thẻ điện tử, ), với số lượng nguồn liệu phi cấu trúc ngày tăng liên lạc qua email phương tiện truyền thông xã hội Chúng ta sử dụng liệu lớn để theo dõi cách khách hàng quản lý liệu lớn riêng họ B Kết nối vạn vật Kết nối vạn vật (Internet of Things-IoT) tạo thành từ thiết bị kết nối với Internet thông qua WiFi, Bluetooth kết nối liệu di động Cisco DHL dự đốn đến năm 2020, có 50 tỷ thiết bị kết nối Điện toán đám mây blockchain hình thức kết nối vạn vật làm thay đổi hoạt động tài kế tốn, kiểm toán theo quan điểm lúc nơi từ khâu thu thập thơng tin, kiểm sốt liên tục, đánh giá theo thời gian thực môi trường liệu kết nối phạm vi rộng C Điện toán đám mây Điện tốn đám mây (cloud computing) cịn gọi điện tốn máy chủ ảo, mơ hình sử dụng cơng nghệ máy tính phát triển dựa vào mạng Internet Thuật ngữ "đám mây" mạng Internet nối kết hệ thống máy tính làm sở hạ tầng tính tốn xử lý thơng tin Điện tốn đám mây cho phép cung cấp dịch vụ liên quan đến người sử dụng truy cập dịch vụ công nghệ từ nhà cung cấp dịch vụ điện tốn đám mây mà khơng cần phải có kiến thức, kinh nghiệm cơng nghệ đó, khơng cần quan tâm đến sở hạ tầng phục vụ cơng nghệ Với dịch vụ sẵn có Internet, doanh nghiệp khơng phải mua trì hàng trăm, chí hàng nghìn máy tính phần mềm [5] Bằng việc ứng dụng điện tốn đám mây, doanh nghiệp triển khai hệ thống kế toán dựa đám mây; ngành tài có cách làm việc với ưu điểm dịch vụ thời gian thực cho khách hàng, dịch vụ phân tích tài chính, dự báo tài chính… gia tăng hợp tác kế toán khách hàng họ, giúp người ta làm việc chia sẻ thơng tin lúc, nơi [6] D Công nghệ chuỗi khối (Blockchain) Công nghệ chuỗi khối mang tầm ảnh hưởng lớn đến ngành tài chính, kế tốn Cơng nghệ blockchain phát triển theo kiểu phân tán ngang hàng Công nghệ chuỗi khối xem sổ mở phân quyền, có khả ghi chép lại xác minh giao dịch mà khơng cần tín nhiệm cho quan trung gian Bản thân công nghệ tồn file lưu trữ nhiều giao dịch ghi chép lại gọi khối (block) Mỗi khối chứa dấu thời gian (timestamp) dãy số dẫn tới khối trước hay cịn gọi “dấu vân tay” Cơng nghệ chuỗi khối thiết kế nhằm vơ hiệu hóa với việc sửa đổi liệu hồi tố [7] E Trí tuệ nhân tạo, học máy Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm phương pháp mơ trí thơng minh người bao gồm hoạt động học, nhận thức định Khi bàn AI, ta dùng thuật ngữ khoa học nhận thức, thông minh học máy học sâu [8] Hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia loại hệ sở tri thức thiết kế cho lĩnh vực ứng dụng cụ thể Các tri thức người đưa vào sở tri thức hệ chuyên gia sau hệ chuyên gia cung cấp định theo tình (Hình 1) Ví dụ: Vài áp dụng hệ chuyên gia tài - kế tốn bao gồm: Kiểm tốn: Phân tích rủi ro, đánh giá kiểm soát nội bộ, lập kế hoạch kiểm tốn, phân tích tài khoản, phát hành báo cáo Kế tốn chi phí kiểm tốn quản trị: Phân bố đánh giá chi phí, phân bố nguồn lực, kiểm sốt phân tích phương sai, lập kế hoạch kiểm sốt quản lý … Kế tốn tài chính: đảm bảo quy định kế tốn, đánh giá phân tích, lập báo cáo tài chính, … Phân tích báo cáo tài chính: phân tích tài kinh tế, đánh giá tài chính, đánh giá phân tích xu hướng… Lập kế họach tài chính, ngân sách, quản lý ngân sách, giao dịch chứng khoán, bảo hiểm, ngân hàng, cấp phát tín dụng … 394 ĐÀO TẠO NGUỒN NHÂN LỰC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI h Hệ chuyên gia lĩnh vực đầu tư Học máy (machine learning) lĩnh vực AI liên quan đến việc nghiên cứu xây dựng kĩ thuật cho phép hệ thống “học” tự động từ liệu học để giải vấn đề cụ thể [9] Mạng neural nhân tạo: Mạng nơron nhân tạo (ANN) mô chức hệ thần kinh người với vô số nơron liên kết truyền thông với qua mạng Giống người, ANN học kinh nghiệm (qua liệu học), lưu kinh nghiệm sử dụng tình phù hợp Mạng nơron nhân tạo ứng dụng để giải toán dự báo, phân loại điều khiển… Ví dụ ứng dụng mạng nơron để dự báo tài chính, tình trạng doanh nghiệp, đánh giá tín dụng, rủi ro… Học sâu (deep learning): Học sâu hướng nghiên cứu phát triển học máy dựa tập hợp thuật tốn để đưa mơ hình liệu trừu tượng hóa mức cao cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp Công nghệ học sâu ứng dụng thành công cơng tác dự báo, phân tích liệu tài (Hình 2) h Ứng dụng học sâu vào dự báo giá cổ phiếu III ĐÀO TẠO LIÊN NGÀNH CNTT VÀ TÀI CHÍNH Lược qua mơn học chương trình cử nhân ngành FinTech trường Đại học Sussex (Anh Quốc) triển khai năm 2021 Đây chương trình đào tạo liên kết CNTT tài [10] Bảng chứa mơn học chương trình đào tạo cử nhân ngành FINTECH trường Đại học Sussex, nhận thấy bên cạnh môn học CNTT, sinh viên trang bị thêm mơn học tài -quản trị Các mơn học giúp sinh viên ngành CNTT trang bị kiến thức tài để phát triển ứng dụng CNTT phân tích, dự báo hỗ trợ định ngành tài Với mạnh môn học liên quan đến học máy kiến thức liên quan đến tài chính, sinh viên đại học tiến hành tốn phân tích liệu, xử lý liệu lớn, xây dựng mơ hình dự báo tài Sinh viên ngành Đỗ Phúc 395 CNTT cộng tác với sinh viên ngành tài chính, kế tốn, ngân hàng nghiên cứu ứng dụng công nghệ blockchain để thúc đẩy việc ứng dụng CNTT lĩnh vực tài chính, vốn xương sống phát triển kinh tế đất nước Các mơn học chương trình đào tạo cử nhân ngành FINTECH trường Đại học Sussex STT Tê mô học Chun mơn Giới thiệu Lập trình CNTT Các khái niệm toán học Toán Nguyên tắc tài Tài Khái niệm lập trình CNTT Cấu trúc liệu & giải thuật CNTT Lập trình nâng cao CNTT Dẫn nhập FinTech Tài - CNTT Dẫn nhập Thống kê Toán Cơ sở liệu CNTT 10 Đạo đức kinh doanh Tài 11 Các định chế thị trường tài Tài 12 Dẫn nhập Kinh tế lượng Tài - Quản trị 13 Các nguyên tắc học máy CNTT 14 Mạng máy tính CNTT 15 Tài doanh nghiệp quốc tế Tài 16 Nguyên lý hoạt động ngân hàng Tài 17 Kỹ thuật phần mềm CNTT 18 Lý thuyết đầu tư Tài 19 Blockchains tài sản tiền điện tử CNTT 20 Lý thuyết mã hóa Tốn 21 Quản trị doanh nghiệp Tài 22 Kinh tế lượng tài Tài - Quản trị 23 Quản lý rủi ro tài Tài - Quản trị 24 Tương tác người - máy tính CNTT 25 Giới thiệu bảo mật máy tính CNTT 26 Kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên CNTT 27 Kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên nâng cao CNTT 28 Hoạt động ngân hàng ngày Tài 29 Đạo đức tổ chức Tài 30 Phái sinh tài Tài 31 Mạng thần kinh CNTT 32 Chiến lược giao dịch Tài 33 Ứng dụng Web 3D CNTT 34 Ứng dụng dịch vụ web CNTT 396 ĐÀO TẠO NGUỒN NHÂN LỰC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI IV KẾT LUẬN Tiến công nghệ lịch sử loại bỏ số công việc tạo công việc khác CNTT đặc biệt AI thâm nhập mạnh mẽ vào ngành Tài Do sinh viên ngành CNTT cần trang bị kiến thức kiến thức tài để đáp ứng yêu cầu thời kỳ chuyển đổi số Sự tăng trưởng liệu lớn, tăng sức mạnh xử lý, tảng đám mây linh hoạt, mở rộng thương mại toàn cầu, thương mại điện tử (Amazon, Alibaba ) yếu tố thúc đẩy hội cho giải pháp AI Tác động AI ngành kế tốn, tài kinh doanh mở ứng dụng Một số công việc bị thay đổi, công việc khác định hình lại hội việc làm tạo thời đại chuyển đổi số Trong thời đại phát sinh yêu cầu tận hưởng cơng nghệ mới, cần phải thiết kế giảng dạy mơn học mới, chương trình đào tạo FinTech để cập nhật kiến thức cho sinh viên ngành CNTT đào tạo nguồn nhân lực hiểu biết sâu CNTT tài V TÀI LIỆU T AM K ẢO [1] [2] Phạm Xn Hịe (2019), Tồn cảnh Fintech Việt Nam 2019, Tạp chí Thị trường Tài Tiền tệ, 22 CPAC (2019), Big Data and Artificial Intelligence - The Future of Accounting and Finance, Chartered Professional Accountants of Canada [3] Gartner (2013), Gartner’s Big Data Definition Consists of Three Parts, Not to Be Confused with Three “V”s, https://blogs.gartner.com/svetlana-sicular/gartners-big-data-definition-consists-of-three-parts-not-to-beconfused-with-three-vs/ [4] Big Data Hadoop (2019), Blogs On Big data And Hadoop, 5v’s of Big Data, https://onlinebigdatahadoop.wordpress.com/2015/07/10/5vs-of-big-data/, Retrieved date: Mar 28, 2019 [5] Ace Cloud hosting (2019), Top Benefits of Cloud Computing for CPAs And Accounting Firms, https://www.acecloudhosting.com/blog/cloud-computing-benefits-cpa-accounting/, Retrieved date: Apr 23, 2019 [6] Elzbieta Wyslocka, D J (2015), Accounting in the Cloud Computing, Journal of Science and Technology [7] IACEW (2018), Blockchain and the future of accountancy [8] Stuart Russell, Norvig, S J (2010) Artificial Intelligence, A Modern Approach, Third Edition, Pearson; 3rd Edition [9] Rana, K (2019), How can machine learning be applied to accounting?, https://www.quora.com/How-canmachine-learning-be-applied-to-accounting/, Retrieved date: Apr 20, 2019 [10] University of Sussex (UK), (2020), Finance and Technology BSc (Hons), https://www.sussex.ac.uk/study/undergraduate/courses/finance-and-technology-bsc, Retrieved date: Apr 12, 2019 TRAINING THE IT HUMAN RESOURCES FOR THE FINANCIAL SECTOR IN THE NEW ERA Do Phuc ABSTRACT: In this paper, we present the training demands of IT human resources for the financial sector in the new era, including the requirements of knowledge of big data processing technology, artificial intelligence, Internet of things (IoT) and the applications into the financial sector We present presents an overview of cloud computing, big data analysis, IoT, artificial intelligence, machine learning and blockchain, and the applications of these technologies in the financial industry The paper introduces some new courses to provide knowledge and skills of the applications of new technologies to the financial profession Especially, training IT human resources for the Financial Technology (FinTech) industry with the combination of IT and finance, contributing to an important transformation for financial activities which is a power to develop the the economy of our country  ... THÔNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI IV KẾT LUẬN Tiến công nghệ lịch sử loại bỏ số công việc tạo công việc khác CNTT đặc biệt AI thâm nhập mạnh mẽ vào ngành Tài Do sinh viên ngành. .. chứng khoán, bảo hiểm, ngân hàng, cấp phát tín dụng … 394 ĐÀO TẠO NGUỒN NHÂN LỰC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI h Hệ chuyên gia lĩnh vực đầu tư Học máy (machine learning)... hưởng cơng nghệ mới, cần phải thiết kế giảng dạy môn học mới, chương trình đào tạo FinTech để cập nhật kiến thức cho sinh viên ngành CNTT đào tạo nguồn nhân lực hiểu biết sâu CNTT tài V TÀI LIỆU