-
14h05
Viettel mang tới góc nhìn mới về AI
"AI Workshop" nằm trong khuôn khổ Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam AI4VN 2022 diễn ra vào 14h, tại Grand Plaza, thu hút sự quan tâm của các chuyên gia và đại diện doanh nghiệp ứng dụng AI vào từng lĩnh vực. Với mục tiêu phát triển AI và hệ sinh thái AI tại Việt Nam, chương trình AI Workshop được tổ chức với 3 phiên nội dung tương ứng với các chủ đề về "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng", "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo" và "Tự động hóa trong sản xuất". Tại đây, các chuyên gia sẽ cùng thảo luận về thực trạng cũng như đóng góp các giải pháp hướng tới việc phát triển AI một cách đồng bộ và hiệu quả trong tương lai.
Ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc Giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel. Ảnh: Giang Huy
Mở đầu phiên đầu tiên "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng", ông Phạm Quang Vinh - Giám đốc Giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel trình bày về chủ đề "Sự thay đổi về quy trình nghiệp vụ khi đưa nền tảng số ứng dụng AI vào tiến trình chuyển đổi số ngân hàng". Ông Quang Vinh cho biết tại Viettel, trung tâm không gian mạng được hình thành từ năm 2017 và đã nghiên cứu ứng dụng AI cho đa dạng ngành nghề tại Việt Nam.
Trong thời gian qua, Viettel cũng mang những giải pháp tới doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng. Tại các hội nghị từ đầu năm, mọi người thường nhắc tới giải pháp cho AI nhưng ở góc độ nhà nghiên cứu, chỉ số công nghệ nhưng Viettel muốn mang tới góc nhìn mới, thiên về ứng dụng nhiều hơn.
Trong bài trình bày của mình, Phạm Quang Vinh trình bày ba nội dung chính. Thứ nhất là xu hướng ứng dụng AI trong tài chính ngân hàng tại quốc tế và tham chiếu về Việt Nam. Thứ hai là vai trò và quy trình nghiệp vụ khi ứng dụng AI. Thứ 3 là những use case điển hình, mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và Viettel thời gian vừa qua.
-
14h10
Ứng dụng AI giúp doanh nghiệp tăng doanh thu 50%
Ông Phạm Quang Vinh dẫn báo cáo gần nhất của Accenture công bố ngày 8/6/2022, cho thấy, hơn 60% công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính ngân hàng có đang thử nghiệm AI. Ngoài ra, doanh nghiệp thuộc các ngành nghề khác cũng đều tìm đến AI với phong thái thăm dò, thử nghiệm trong đó, chỉ 12% sử dụng ở mức độ trưởng thành (ứng dụng bề mặt). Đặc biệt, các công ty này đã có mức doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI.
"AI sẽ trở thành phương thức chính thức để khách hàng tương tác với các doanh nghiệp, đặc biệt là ngân hàng", ông Phạm Quang Vinh cho biết.
Theo chuyên gia từ Viettel, trong 3 năm tới, tích luỹ về cơ sở dữ liệu AI sẽ mang lại giá trị lớn, góp phần giải quyết nhiều vấn đề. Đây là giai đoạn rút ngắn thời gian để đưa lại giá trị cho doanh nghiệp.
"42% chuyên gia tại các doanh nghiệp chưa hiểu nguy cơ bị tụt hậu nếu không tiếp cận AI. Do đó với vai trò đơn vị tư vấn và mang giải pháp, chúng tôi tập trung xây dựng khái niệm chung về AI, từ đó góp phần giúp công ty đưa ra quyết định đầu tư để tối ưu chi phí", Giám đốc Giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel chia sẻ.
Ông Phạm Quang Vinh chia sẻ cách thức ứng dụng AI an toàn trong hoạt động tài chính - ngân hàng. Ảnh: Giang Huy
Ông Vinh cũng đưa ra dữ liệu và nhìn nhận doanh thu của các doanh nghiệp ứng dụng AI trong ngành tài chính ngân hàng tăng trưởng rõ nét từ năm 2019. Một số ngân hàng quốc tế và Việt Nam ứng dụng AI như JP Morgan, Tokyo, ING, TP Bank, MB Bank... "Trong 3 năm tới, có thể thấy giá trị AI tăng gần gấp đôi so với 2022, đây là thời điểm hợp lý để thăm dò dữ liệu cho riêng mình. Vì vậy, cần giá trị cốt lõi của doanh nghiệp đưa vào AI", ông Phạm Quang Vinh dự báo.
Chuyên gia đến từ Viettel đưa ra 2 usecase có giá trị nhất trong AI là số hóa văn bản, trợ lý ảo. Đây là tư liệu để các công ty tài chính – ngân hàng tại Việt Nam tham khảo. Ông cũng nêu quy trình gồm 6 bước để đưa AI: xây dựng chiến lược, ưu tiên các ứng dụng AI (bước quan trọng nhất), xây dựng các mẫu thử nghiệm AI, ứng dụng AI một cách chủ động, triển khai mở rộng quy mô, nâng cao tính bền vững của AI. Cuối cùng, ông Phạm Quang Vinh đưa ra 4 lưu ý quan trọng khi ứng dụng công nghệ AI.
Đầu tiên, cần thoát khỏi vòng lặp không giới hạn của ứng dụng AI. Vì các ứng dụng AI hiện tại ở nước ta mới ở giai đoạn khởi đầu, dễ dẫn đến tình trạng lặp lại. Do đó, các doanh nghiệp cần có sự xử lý khéo léo trong việc áp dụng AI, góp phần tối ưu cho nghiệp vụ, chứ chưa phải là thay thế con người hoàn toan.
Thứ hai, cần hiểu rõ năng lực của AI tại thời điểm đầu tư, để đưa ra quyết định đúng đắn.
Lưu ý quan trọng thứ ba là việc lựa chọn đơn vị cung cấp ứng dụng AI, tạo ra được vòng xoáy liên tiếp nhằm đem lại giá trị thông minh hơn.
Cuối cùng là cân nhắc kỹ lưỡng trước khi lựa chọn hình thức đầu tư làm chủ mô hình huấn luyện AI.
-
14h30
MoMo ứng dụng AI để nâng cao trải nghiệm của người dùng
Ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc AI mảng Tăng trưởng Kinh doanh của MoMo trình bày bài tham luận "Ứng dụng AI tại MoMo: Đằng sau trải nghiệm của hàng chục triệu người dùng".
Ông Vũ cho biết MoMo cho phép người dùng mở tài khoản ngân hàng trực tiếp trên MoMo App, không cần gặp mặt. Người dùng có thể chọn các ngân hàng đối tác MoMo, trong trường hợp không thành công có thể chuyển sang đăng ký ngân hàng khác mà không cần thực hiện lại các bước đăng ký. Thời gian phản hồi trên app trung bình là 10 giây, đối với một số ngân hàng có thể được giao dịch ngay. Thời gian hậu kiểm tại ngân hàng trung bình là 3 giờ (cam kết trong 24 giờ).
Ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc AI mảng Tăng trưởng Kinh doanh của MoMo. Ảnh: Giang Huy
Thứ hai, MoMo cung cấp giải pháp thanh toán bằng Xác thực khuôn mặt (Face matching). Cuối cùng là kết hợp công nghệ học máy (machine learning) và các phương pháp kiểm soát rủi ro dựa trên dữ liệu nội bộ của MoMo
Hệ thống phân phối và khám phá dịch vụ của MoMo được đầu tư rất nhiều. Ứng dụng AI được triển khai khắp các điểm chạm với người dùng như: tìm kiếm, hiển thị dịch vụ, phân phối quảng cáo, khuyến mãi... để thúc đẩy tương tác và đem lại trải nghiệm đơn giản, tiện lợi hơn. Nhờ đó, MoMo đạt được một số thành công nhất định khi áp dụng AI như: tỷ lệ click tăng 16%; thời gian trung bình từ lúc người dùng tìm kiếm đến khi clik giảm 7% thời gian; số lượng lịch vụ trung bình được mỗi người dùng khám phá qua màn hình tăng 15%; quảng cáo của đối tác bên ngoài tăng 6%.
Về nhóm sản phẩm đặc thù (tài chính) đưa đến người dùng, Giám đốc AI mảng Tăng trưởng Kinh doanh của MoMo cho biết, doanh nghiệp đang ứng dụng AI vào 3 khâu chính là đánh giá rủi ro tín dụng, tự động hoá quy trình phê duyệt và xác định nhu cầu của khách hàng.
Về hiệu quả kinh doanh, so sánh 6 tháng, ông Đặng Hoàng Vũ chia sẻ, vay nhanh của MoMo đã tăng 260%; ví trả sau tăng 42%; tỷ lệ rủi ro của vay nhanh giảm 15%, của ví trả sau giảm 64%.
Về mặt người dùng, AI đóng vai trò quan trọng giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Cụ thể, đối với sản phẩm vay nhanh, quy trình phê duyệt mất khoảng 3 phút, tỷ lệ được duyệt chiếm khoảng 60%.
"Nếu so sánh với sản phẩm tín dụng online, chúng tôi rút ngắn thời gian khoảng 6 lần, tỷ lệ được duyệt tăng gấp rưỡi. Đây là kết quả của sự kết hợp giữa AI và các bộ phận khác", ông Vũ cho biết.
Cũng theo đại diện MoMo, hiệu quả AI mang lại không phải là một con số cụ thể. Việc ứng dụng AI tại MoMo hướng tới mục tiêu cuối cùng là để phục vụ cộng đồng người dùng, nhất là những người không có điều kiện tiếp xúc với các phương tiện tài chính khác.
-
14h45
Các giải pháp AI hiện nay chỉ mới đáp ứng thử nghiệm và thăm dò
Workshop được tiếp tục với phiên thảo luận dưới sự dẫn dắt của ông Nguyễn Đình Thắng, Thành viên Hội đồng sáng lập Hiệp hội Doanh nghiệp Phần mềm và Công nghệ thông tin Việt Nam. Khách mời tham gia thảo luận là ông Phạm Quang Vinh và ông Đặng Hoàng Vũ.
Trả lời câu hỏi đầu tiên, ông Phạm Quang Vinh đánh giá các giải pháp AI hiện nay chỉ mới đáp ứng thử nghiệm và thăm dò, chưa ứng dụng triệt để vào nghiệp vụ của công ty ngân hàng. Các doanh nghiệp ngành tài chính – ngân hàng có thể ứng dụng công nghệ chatbot, voicebot để thay thế các phương tiện truyền thống.
Ông Nguyễn Đình Thắng, Hiệp hội Doanh nghiệp Phần mềm và Công nghệ thông tin Việt Nam điều hành phiên thảo luận trong hội thảo. Ảnh: Giang Huy
Chuyên gia của Viettel khuyến nghị trong thời gian tới, các doanh nghiệp tài chính – ngân hàng nên ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu, data... nhằm thay đổi nền tảng, thu thập dữ liệu giúp nhà lãnh đạo tổng hợp được nhiều dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định, thậm chí thay đổi cách quản trị truyền thống.
Khách mời tham gia phiên thảo luận với chủ đề "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng". Ảnh: Giang Huy
Trả lời câu hỏi dựa vào cơ sở nào để MoMo quét dữ liệu của người dùng, đảm bảo họ đủ điều kiện cho vay, giảm tý lệ trốn nợ, ông Đặng Hoàng Vũ - Giám đốc AI mảng Tăng trưởng Kinh doanh của MoMo cho biết đang cố gắng cải thiện vì không thể biết tất cả thông tin của người dùng Việt Nam. Tuy nhiên, MoMo có các bước cơ bản là duyệt trước lớp người dùng. Sau đó, khi họ xin tiếp cận nguồn tài chính, MoMo sẽ thu thập thông tin của họ, thống kê tập người dùng thuộc tập đó. Dù tập người dùng mà MoMo duyệt trước để tạo điều kiện cho họ tiếp cận với nguồn vay không phải là 100% nhưng MoMo luôn cố gắng tìm nguồn thông tin để đánh giá, mở rộng số lượng người. Với những người chưa thể tiếp cận được nguồn vay do không đủ điều kiện, ông Vũ thừa nhận "tạm thời chưa đưa ra được lợi ích cho họ".
Chia sẻ thêm về những ứng dụng AI mà Momo đang áp dụng trong lĩnh vực tài chính, cho vay, ông Đặng Hoàng Vũ cho biết, hiện đang áp dụng AI trong 3 nhóm chính: Trải nghiệm khách hàng (eKYC, Chatbot...), phân phối sản phẩm và tín dụng.
Ngoài ra, Momo sử dụng AI để tối ưu những vận hành nội bộ của công ty và app Momo, đánh giá tiềm năng khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng trên app.
Trả lời câu hỏi AI có thể giúp quản trị rủi ro tài chính hay không, đại diện Viettel, ông Phạm Quang Vinh cho rằng, AI tại thời điểm hiện nay mới đang được đưa vào ngân hàng với vai trò thử nghiệm và thăm dò, hỗ trợ xử lý các dữ liệu lớn, thay vì dàn trải hàng trăm, hàng nghìn lao động sàng lọc, giải quyết hồ sơ dễ xảy ra sai sót, Như vậy, AI hiện đang ở mức hạn chế rủi ro về số liệu, hồ sơ, chưa thay thế được các bước quản trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
-
15h00
Cần tích hợp các giải pháp khi ứng dụng AI
Ông Nguyễn Đình Thắng tiếp tục đặt câu hỏi cho ông Phạm Quang Vinh về việc tích hợp các giải pháp chung gồm AI, Big Data, cloud, blockchain.
Đại diện Viettel khẳng định, nếu không có cơ sở dữ liệu lớn (Big Data), AI chỉ là phép toán vô tri. Việc ứng dụng AI không làm nên một doanh nghiệp mà còn liên quan đến quản trị dữ liệu (big data), cơ sở hạ tầng (cloud), ứng dụng trên tầng platform.
"Việc đưa ứng dụng AI vào doanh nghiệp có 2 dạng. Đối với doanh nghiệp lĩnh vực công nghệ, chúng tôi thường đầu tư tri thức ngành để họ hiểu quy trình nghiệp vụ, các vấn đề mà ngành chuyên môn cần giải quyết. Với công ty muốn ứng dụng AI, các đơn vị, bộ phần cần được đào tạo để có sự am hiểu về năng lực AI trong từng giai đoạn. Thông qua trao đổi hai chiều, việc lựa chọn quy trình và phương thức sẽ tạo ra kết quả tốt hơn", ông Vinh nói.
Cũng theo Giám đốc giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel, điểm mấu chốt trong quy trình ứng dụng AI là khi mang công nghệ tới các doanh nghiệp, làm sao phải chọn quy trình nghiệp vụ phù hợp, có bước ứng dụng an toàn.
Ông Vinh cũng chia sẻ về việc lựa chọn quy trình đặc thù, cần chú ý bước quy trình có yếu tố lặp lại nhiều lần và sự nỗ lực xử lý với số lượng lớn.
Trả lời câu hỏi dựa vào cơ sở nào để MoMo quét dữ liệu của người dùng, đảm bảo họ đủ điều kiện cho vay, giảm tý lệ trốn nợ, ông Đặng Hoàng Vũ - Giám đốc AI mảng Tăng trưởng Kinh doanh của MoMo cho biết đang cố gắng cải thiện vì không thể biết tất cả thông tin của người dùng Việt Nam. Tuy nhiên, công ty có các bước cơ bản là duyệt trước lớp người dùng. Sau đó, khi họ xin tiếp cận nguồn tài chính, doanh nghiệp này sẽ thu thập thông tin của họ, thống kê tập người dùng thuộc tập đó. Dù tập người dùng duyệt trước để tạo điều kiện cho họ tiếp cận với nguồn vay không phải là 100% nhưng MoMo luôn cố gắng tìm nguồn thông tin để đánh giá, mở rộng số lượng người. Với những người chưa thể tiếp cận được nguồn vay do không đủ điều kiện, ông Vũ thừa nhận "tạm thời chưa đưa ra được lợi ích cho họ".
Ông Đặng Hoàng Vũ chia sẻ thực tế áp dụng AI trong hoạt động doanh nghiệp. Ảnh: Giang Huy
Chia sẻ thêm về những ứng dụng AI mà Momo đang áp dụng trong lĩnh vực tài chính, cho vay, ông Đặng Hoàng Vũ cho biết, hiện áp dụng trong 3 nhóm chính: Trải nghiệm khách hàng (eKYC, Chatbot...), phân phối sản phẩm và tín dụng.
Ngoài ra, công ty sử dụng AI để tối ưu những vận hành nội bộ và app Momo, đánh giá tiềm năng khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng trên app.
Trả lời câu hỏi AI có thể giúp quản trị rủi ro tài chính hay không, đại diện Viettel, ông Phạm Quang Vinh cho rằng, trí tuệ nhân tạo tại thời điểm hiện nay mới đang được đưa vào ngân hàng với vai trò thử nghiệm và thăm dò, hỗ trợ xử lý các dữ liệu lớn, thay vì dàn trải hàng trăm, hàng nghìn lao động sàng lọc, giải quyết hồ sơ dễ xảy ra sai sót, Như vậy, AI hiện ở mức hạn chế rủi ro về số liệu, hồ sơ, chưa thay thế được các bước quản trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
Về câu hỏi làm sao để xây dựng cơ sở dữ liệu để phục vụ khách hàng tốt nhất đại diện MoMo cho biết doanh nghiệp đang có vài chục triệu người dùng, ứng dụng có nhiều tính năng khác nhau để phục vụ. "Hệ thống Big Data của MoMo được xây dựng rất nhiều năm trước nhưng đến hiện tại vẫn là bài toán khiến chúng tôi đau đầu khi phấn đấu làm sao phục vụ người dùng tốt hơn", ông Đặng Hoàng Vũ bộc bạch.
Theo ông Vũ, chúng ta cần AI để tăng trưởng, nâng cao trải nghiệm người dùng. Đồng thời, dữ liệu tăng lên nhưng các doanh nghiệp tài chính – ngân hàng vẫn phải cá nhân hóa. MoMo giải quyết từng "trận" theo từng định hướng. Từ đó, doanh nghiệp này tìm ra các điểm chạm, bài học rồi giải quyết những vấn đề tiếp theo.
Kết thúc phần thảo luận cùng 2 chuyên gia, ông Thắng đúc rút thông điệp: "Chúng ta cần chạy nhanh trong việc ứng dụng AI, thậm chí một số mũi nhọn cũng cần chạy với mục tiêu nhanh nhất thế giới. AI đang mang lại hiệu quả rất cao, giảm thiểu rủi ro trong ngành tài chính - ngân hàng".
-
15h30
'Dự án thị trường AI tại Việt Nam' đang dần hoàn thiện
Phiên 2 của sự kiện bàn về nguồn nhân lực phát triển trí tuệ nhân tạo - một trong những vấn đề được quan tâm hàng đầu của mọi doanh nghiệp, tổ chức tại Việt Nam với chủ đề "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo".
Là diễn giả đầu tiên, Tiến sĩ Phạm Hiền, đại diện của nhóm DATA61 thuộc Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Australia CSIRO, chia sẻ từ đầu cầu Australia về Dự án thị trường AI tại Việt Nam.
Bà cho biết, dự án được xây dựng dành riêng cho việc hình thành và củng cố hệ sinh thái AI ở Việt Nam, trong đó sẽ bao gồm mục tiêu phát triển nguồn nhân lực chất lượng cao cho lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tại thị trường này.
Dự án bắt đầu khai thác số liệu liên quan tới đầu tư, trí tuệ nhân tạo... "Dự án thị trường AI tại Việt Nam" tập trung phát triển cơ sở dữ liệu và giải thuật để tự động thu thập, lưu trữ và cập nhật hồ sơ của những chuyên gia AI người Việt trong và ngoài nước; phát triển bảng chỉ mục để theo dõi sự phát triển của AI tại Việt Nam; phát triển mô hình kinh doanh để nâng cao sự hợp tác giữa nghiên cứu và công nghiệp trong lĩnh vực AI.
Tiến sĩ Phạm Hiền chia sẻ, dự án vẫn cần nhiều ý kiến đóng góp từ các chuyên gia để hoàn thiện.
-
15h40
Đào tạo nhân sự để tiếp cận thị trường AI thế giới
Ông Anissh Pandey - Giám đốc NVIDIA khu vực ASEAN, ví thế giới AI chia làm hai, một bên gồm Trung Quốc và Mỹ, một bên là những quốc gia còn lại. Nếu muốn tăng tốc về trí tuệ nhân tạo, Việt Nam cần lợi dụng nguồn lực có sẵn để phát triển công cụ riêng, sử dụng những tệp thông tin của chính mình.
NVIDIA là đơn vị làm việc trực tiếp với MoMo, Viettel nên thấu hiểu nhu cầu khi tạo ra những ứng dụng AI. NVIDIA cũng đầu tư hàng tỷ USD để tạo ra hệ thống AI. Đơn vị này cung cấp các khoá học online tập trung vào các nhà phát triển như tổ chức giáo dục, doanh nghiệp lớn... có nhu cầu tìm hiểu AI.
Ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực ASEAN. Ảnh: Giang Huy
Chuyên gia cho rằng luôn có khoảng cách lớn giữa lý thuyết và thực hành. NVIDIA đang tìm những đại sứ Việt Nam – cầu nối giữa lý thuyết và thực hàng AI. Ông cũng liệt kê một số khoá học dành cho từng đối tượng như học sinh, sinh viên, các nhà nghiên cứu... nhằm dạy cách ứng dụng, sử dụng AI, thực chiến, tìm ra giải pháp tối ưu. Mục đích chung là kiến tạo hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo.
"Không có sự giới hạn nào về sáng tạo AI, NVIDIA đang cung cấp những khóa học giúp bạn tiếp cận thị trường AI", ông nói.
Cũng theo đại diện NVIDIA, nếu nhìn vào các công ty khởi nghiệp ở Việt Nam, chúng ta nhận thấy cần nhân rộng quy mô trí tuệ nhân tạo nhiều hơn. Vị chuyên gia cũng giới thiệu nền tảng AI đến từ NVIDIA được đánh giá là nền tảng khởi nghiệp nhanh nhất trên thế giới. Nhiệm vụ của nền tảng này là xây dựng các doanh nghiệp đội nhóm, giúp giảm độ trễ, thương mại hóa bằng 8 ngôn ngữ khác nhau.
-
15h50
Đào tạo AI mới chỉ đáp ứng 10% nhu cầu tuyển dụng
TS Đinh Minh, Chủ nhiệm cấp cao chương trình Thạc sĩ Trí tuệ nhân tạo, Đại học RMIT chia sẻ về vấn đề nguồn nhân lực và định hướng đào tạo nguồn nhân lực AI tại RMIT.
TS. Đinh Minh, Chủ nhiệm cấp cao chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, RMIT. Ảnh: Giang Huy
Hiện nay ngành phát triển AI rất nhanh và sâu, nên khó tìm được một chuyên gia có đủ và sâu các kiến thức về trí tuệ nhân tạo như Machine Learning, ngôn ngữ... để theo kịp sự phát triển này. Trong khi đó, lĩnh vực đào tạo AI chỉ đáp ứng khoảng 10% yêu cầu tuyển dụng. Hiện, RMIT hướng đến phát triển phần mềm 2.0 (Software 2.0), với mô hình lập trình mới và đang phát triển như một phần quan trọng trong kỹ thuật Machine Learning. Trong đó, các kỹ năng chính của phần mềm 2.0 bao gồm: Xác định vấn đề và mục tiêu; Thu thập dữ liệu; Phát triển các mô hình ứng dụng AI; Quản lý mô hình AI.
Hiện RMIT muốn đảm bảo cho sinh viên không chỉ phát triển các kỹ năng sử dụng máy tính mà còn trang bị kiến thức về phân tích dữ liệu, các nền tảng về AI.
-
16h05
Việt Nam thiếu hụt lớn nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo
Trong phiên thảo luận thứ hai, khi chia sẻ về việc phát triển, đào tạo nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo, ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, cho biết để đưa ra một bức tranh toàn cảnh về nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo Việt Nam, cần có các con số.
Ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ Nhân tạo Việt Nam. Ảnh: Giang Huy
Ông Xuân Hoài cho biết trong quá trình làm việc với nhiều doanh nghiệp, đơn vị (cả tư nhân lẫn nhà nước), nhận thức, nhu cầu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu ngày càng lớn do cuộc cách mạng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, khi trao đổi với các chủ đơn vị về khó khăn gặp phải trong quá trình làm việc, chuyên gia luôn nhận được câu trả lời: "Thiếu hụt nguồn nhân lực nằm trong 3 khó khăn hàng đầu".
Khách mời tham gia phiên thảo luận với chủ đề "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo". Ảnh: Giang Huy
Theo Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, AI đang dần trở thành một ngành công nghiệp và là một nghề, vì vậy, khó khăn về nguồn lực là chuyện của cả thế giới. Trong đó, sự thiếu hụt về nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo của Việt Nam khá lớn. Do việc phát triển nhanh và sâu, nên rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện. Vì vậy, cần đào tạo các kỹ năng về từng lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo. Việc xây dựng mô hình AI trên dữ liệu chỉ là công việc khá nhỏ trong cả một tiến trình. Để đưa AI trong thực tế gồm rất nhiều công đoạn, đòi hỏi kỹ năng, nghề nghiệp khác nhau.
Để đào tạo nguồn nhân lực, Việt Nam cần phải có bức tranh rõ ràng nghề trí tuệ nhân tạo llà làm gì? Trong những năm qua, các đại học tại Việt Nam đào tạo nhiều chuyên ngành nhưng lượng học sinh, sinh viên đăng ký đào tạo trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu lại thấp nhất trong ngành khoa học công nghệ thông tin. Ông Hoài đặt ra câu hỏi: "Phải dăng do chúng ta nói về nghề AI cao siêu, chung chung nên phụ huynh và học sinh khó có lựa chọn do đó thiếu càng thiếu?".
Đồng quan điểm với ông Hoài, PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội cũng có nhiều trăn trở về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện nay. Bộ Giáo dục đã đồng ý chính thức mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực từ ngày 22/7/2022. Điều này phần nào khẳng định sự hợp tác cùng thúc đẩy ngành của xã hội, Bộ Giáo dục và các bộ ban ngành. Bà Bình cũng đưa ví dụ một số trường đại học ở Việt Nam đã mở ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.
Bàn về vấn đề nguồn nhân lực ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, ông Đinh Minh, cho biết, còn khá nhiều bất cập như đầu vào đầu ra. Về phía RMIT, chương trình đào tạo về khoa học khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã được triển khai vài năm tại Australia, với mục đích giúp sinh viên tìm được hướng đi, doanh nghiệp ở Australia tìm thấy nguồn nhân lực chất lượng cao. Số lượng sinh viên tham gia chương trình tuệ nhân tạo ở nước này khá lớn, hơn nhiều so với ngành khoa học máy tính.
"Ở Australia, xác định trí tuệ nhân tạo không chỉ nên là một bộ phận liên quan đến IT mà là nền tảng để sinh viên ở lĩnh vực khác có thể tìm hiểu", ông Minh nói.
Ông Nguyễn Xuân Hoài cũng cho rằng, công tác đào tạo chuyên sâu, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành AI tại Việt Nam còn nhiều hạn chế. Để làm tốt việc đào tạo cần đòi hỏi nhiều yếu tố, trong đó, chi phí và nền tảng phải được thực sự đầu tư.
"Không nhiều trường đại học ở Việt Nam đáp ứng được các yếu tố trên. Cách giải quyết tốt hơn là bắt tay đào tạo nhân lực với các doanh nghiệp. Họ là nhóm đối tượng cần nguồn nhân lực chất lượng cao và các trường đại học thì cần hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng tốt để đào tạo", ông Hoài đưa ra giải pháp.
-
16h12
Đầu tư cơ sở hạ tầng, bắt tay doanh nghiệp đào tạo nhân lực AI
Tiếp tục phần chia sẻ, PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội chia sẻ về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam hiện nay. Theo đó, Bộ Giáo dục đã đồng ý chính thức mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, có hiệu lực từ ngày 22/7/2022. Điều này phần nào khẳng định sự hợp tác cùng thúc đẩy ngành của xã hội, Bộ Giáo dục và các bộ ban ngành. Bà Bình cũng đưa ví dụ một số trường đại học ở Việt Nam đã mở ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, tuy nhiên chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.
PGS.TS Huỳnh Thị Thanh Bình chỉ ra thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam. Ảnh: Giang Huy
Bàn về vấn đề nguồn nhân lực ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, ông Đinh Minh, Chủ nhiệm cấp cao chương trình Thạc sĩ Trí tuệ Nhân tạo, RMIT, cho biết, còn khá nhiều bất cập như đầu vào đầu ra. Về phía RMIT, chương trình đào tạo về khoa học khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã được triển khai vài năm tại Australia, với mục đích là giúp sinh viên tìm được hướng đi, giúp doanh nghiệp ở Australia tìm thấy nguồn nhân lực chất lượng cao. Số lượng sinh viên tham gia chương trình tuệ nhân tạo ở nước này khá lớn, hơn nhiều so với ngành khoa học máy tính.
TS. Đinh Minh chia sẻ về vấn đề đào tạo nguồn nhân lực cấp cao tại RMIT. Ảnh: Giang Huy
"Ở Australia, xác định trí tuệ nhân tạo không chỉ nên là một bộ phận liên quan đến IT mà là nền tảng để sinh viên ở lĩnh vực khác có thể tìm hiểu", ông Minh nói.
Ông Nguyễn Xuân Hoài cho rằng, công tác đào tạo chuyên sâu, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành AI tại Việt Nam còn nhiều hạn chế. Để làm tốt việc đào tạo cần đòi hỏi nhiều yếu tố, trong đó, chi phí và nền tảng phải được thực sự đầu tư.
"Không nhiều trường đại học ở Việt Nam đáp ứng được các yếu tố trên. Cách giải quyết tốt hơn là bắt tay đào tạo nhân lực với các doanh nghiệp. Họ là nhóm đối tượng cần nguồn nhân lực chất lượng cao và các trường đại học thì cần hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng tốt để đào tạo", ông Hoài đưa ra giải pháp.
https://ai4vn.vnexpress.net/