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

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 CƠNG NGHỆ THƠNG 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

TĨM TẮT: Bài báo 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. Bài báo trình bày khái
qt về điện tốn đám mây, phân tích dữ liệu lớn, kết nối vạn vật, trí tuệ nhân tạo, học máy và blockchain cùng các ứng dụng trong
ngành tài chính… Bài báo giới thiệu một số mơn học mới nhằm cung cấp kiến thức và kỹ năng áp dụng cơng nghệ mới vào nghề tài
chính cho sinh viên ngành CNTT. Đặc biệt là đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho ngành Cơng nghệ Tài chính (FinTech) với sự kết
hợp giữa CNTT và tài chính, góp phần biến đổi quan trọng cho hoạt động tài chính vốn là địn bẩy để phát triển kinh tế đất nước.
Từ khóa: Blockchain, FinTech, hệ chuyên gia, học máy, trí tuệ nhân tạo.

I. GIỚI THIỆU
Năm 2019 là một năm bứt phá của Fintech Việt Nam. Trong năm 2019 đã có hơn 150 cơng ty Fintech hoạt động đầy
đủ trên các lĩnh vực dịch vụ tài chính: trung gian thanh tốn (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 bản kiến nghị Chính phủ về chủ trương xây dựng trung tâm tài chính của Việt
Nam đặt tại Thành phố và phát triển thành trung tâm tài chính khu vực và quốc tế. Do vậy nhu cầu ứng dụng CNTT
trong ngành tài chính rất lớn.
Trong những năm qua, với sự ra đời về Fintech, trong đó có sự kết hợp giữa Finance (tiền tệ, tài chính) và Technology
(cơng nghệ) nhằm phát triển và sáng tạo công nghệ để sử dụng trong các hoạt động, dịch vụ tài chính [2]. Fintech sẽ tác
động mạnh mẽ đến ngành Tài chính, kinh doanh ở các điểm:
Làm thay đổi kênh phân phối và các sản phẩm dịch vụ tài chính truyền thống: ngân hàng kỹ thuật số, mobile
banking, tablet banking, các kênh bán hàng qua mạng Internet;
Tổ chức tài chính, ngân hàng “khơng giấy” và làm việc qua các hệ thống phần mềm;
Phát triển các ứng dụng cơng nghệ phân tích dữ liệu lớn, áp dụng trí tuệ nhân tạo để thu thập và phân tích dữ liệu
tài chính và phi tài chính, công nghệ Robot tư vấn và Chat bot;

Dịch vụ tiền ảo Bitcoin ngày càng lớn mạnh trên phạm vi toàn cầu;
Phát triển nguồn nhân lực trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng: Cơng nghệ được dự đốn sẽ thay thế cho một lượng
lớn nhân viên trong các tổ chức tài chính, bảo hiểm, cơng ty chứng khốn và ngân hàng,... Nhu cầu nguồn nhân
lực chất lượng cao (giỏi cả về CNTT lẫn nghiệp vụ tài chính) ngày càng được xem trọng.
Nhiều trường đại học đã đào tạo nguồn nhân lực FinTech: Tháng 9, 2018, Trường Đại học Kinh tế quốc dân Hà Nội đã
chính thức tổ chức Lễ ra mắt Chương trình Cử nhân Quốc tế mới ngành FinTech.
Nhiều sinh viên CNTT sau khi tốt nghiệp đã chuyển sang học sau đại học ngành tài chính, kế tốn và làm việc trong
lĩnh vực FinTech.
Bài báo này nhằm trình bày nhu cầu đào tạo và kiến thức cho sinh viên ngành CNTT. Bài báo có cấu trúc 1) Giới thiệu;
2) Các cơng nghệ nền tảng trong thời kỳ mới và ứng dụng vào Tài Chính; 3) Đào tạo liên ngành CNTT và 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) là các tài sản thơng tin có khối lượng lớn, đa dạng, tốc độ cao yêu cầu các hình thức xử lý mới
nhằm nâng cao tiến trình ra quyết định, khám phá thấu đáo và tối ưu hóa quy trình” [3]. Từ dữ liệu lớn, chúng ta có thể
phân tích và rút ra các tri thức, các quy luật hỗ trợ tiến trình ra quyết định trong quản lý, sản xuất và kinh doanh. Có
nhiều định nghĩa về Dữ liệu lớn. Vào năm 2001, nhà phân tích Doug Laney của hãng META Group đã mơ tả dữ liệu
lớn bằng ba chiều “3V”, sau đó là “5V”: tăng về số lượng lưu trữ (volume), tăng về tốc độ xử lý (velocity) và tăng về
chủng loại (variety), độ chính xác (veracity), giá trị của thơng tin (value) [4]. Hiện nay, hàng ngày chúng ta có thể thu


Đỗ Phúc

393

thập khối lượng dữ liệu lớn từ các nguồn: Web data, E-commerce, mua bán, ngân hàng/thẻ tín dụng, các giao dịch,
mạng xã hội, mạng điện thoại di động.
Công tác tài chính cũng như kế tốn, kiểm tốn hiện đang phải đối mặt với thách thức về lượng lớn dữ liệu có cấu trúc
(ví dụ: sổ cái chung hoặc dữ liệu giao dịch) và dữ liệu phi cấu trúc (ví dụ: trường email, giọng nói hoặc văn bản tự do
trong cơ sở dữ liệu, cảm biến Wi-Fi, thẻ điện tử,...), với số lượng nguồn dữ liệu phi cấu trúc ngày càng tăng như các

liên lạc qua email và phương tiện truyền thơng xã hội. Chúng ta có thể sử dụng dữ liệu lớn để theo dõi cách khách hàng
quản lý dữ liệu lớn của riêng họ.
B. Kết nối vạn vật
Kết nối vạn vật (Internet of Things-IoT) được tạo thành từ các thiết bị kết nối với Internet thông qua WiFi, Bluetooth
hoặc kết nối dữ liệu di động. Cisco và DHL dự đốn đến năm 2020, sẽ có 50 tỷ thiết bị được kết nối.
Điện toán đám mây và blockchain là một hình thức của kết nối vạn vật làm thay đổi các hoạt động tài chính kế tốn,
kiểm tốn theo quan điểm mọi lúc mọi nơi từ khâu thu thập thơng tin, kiểm sốt liên tục, đánh giá theo thời gian thực
trong môi trường dữ liệu được kết nối trên phạm vi rộng.
C. Điện toán đám mây
Điện toán đám mây (cloud computing) cịn gọi là điện tốn máy chủ ảo, là mơ hình sử dụng các cơng nghệ máy tính và
phát triển dựa vào mạng Internet. Thuật ngữ "đám mây" ở đây là chỉ mạng Internet trong đó nối kết các hệ thống máy
tính làm cơ sở hạ tầng tính tốn xử lý thơng tin. Điện tốn đám mây cho phép cung cấp các dịch vụ liên quan đến
người sử dụng truy cập các dịch vụ công nghệ từ một nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây mà khơng cần phải có
các kiến thức, kinh nghiệm về cơng nghệ đó, cũng như khơng cần quan tâm đến các cơ sở hạ tầng phục vụ cơng nghệ
đó. Với các dịch vụ sẵn có trên Internet, doanh nghiệp khơng phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy
tính cũng như phần mềm [5].
Bằng việc ứng dụng điện tốn đám mây, các doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống kế tốn dựa trên đám mây; ngành
tài chính sẽ có một cách làm việc mới với các ưu điểm về dịch vụ thời gian thực cho khách hàng, như dịch vụ phân tích
tài chính, dự báo tài chính… gia tăng sự hợp tác giữa kế toán và khách hàng của họ, giúp người ta có thể làm việc và
chia sẻ thông tin mọi lúc, mọi 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 được phát triển
theo kiểu phân tán và ngang hàng. Công nghệ chuỗi khối được xem như một sổ cái mở và phân quyền, có khả năng ghi
chép lại và xác minh các giao dịch mà khơng cần tín nhiệm cho một cơ quan trung gian nào. Bản thân công nghệ này
tồn tại như một file lưu trữ rất nhiều các giao dịch được ghi chép lại gọi là khối (block). Mỗi khối chứa một dấu thời
gian (timestamp) và một dãy số dẫn tới khối trước đó hay cịn gọi là “dấu vân tay”. Công nghệ chuỗi khối được thiết kế
nhằm vơ hiệu hóa với việc sửa đổi dữ liệu và khơng thể hồi tố [7].
E. Trí tuệ nhân tạo, học máy
Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm các phương pháp mơ phỏng trí thơng minh của con người trong đó bao gồm các hoạt
động học, nhận thức và ra quyết định. Khi bàn về AI, ta có thể dùng các thuật ngữ như khoa học về nhận thức, sự thông

minh của học máy và học sâu [8].
Hệ chuyên gia: Hệ chuyên gia là một loại hệ cơ sở tri thức được thiết kế cho một lĩnh vực ứng dụng cụ thể. Các tri thức
của con người sẽ được đưa vào cơ sở tri thức trong hệ chuyên gia và sau đó hệ chuyên gia có thể cung cấp các quyết
định theo từng tình huống (Hình 1).
Ví dụ: Vài áp dụng của hệ chuyên gia trong tài chính - kế tốn bao gồm:
Kiểm tốn: Phân tích rủi ro, đánh giá kiểm soát nội bộ, lập kế hoạch kiểm toán, phân tích tài khoản, phát hành
báo cáo
Kế tốn chi phí và kiểm toán quản trị: Phân bố và đánh giá chi phí, phân bố nguồn lực, kiểm sốt và phân tích
phương sai, lập kế hoạch và kiểm soát 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 chính và kinh tế, đánh giá tài chính, đánh giá và 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 CÔNG NGHỆ THÔNG TIN CHO NGÀNH TÀI CHÍNH TRONG THỜI KỲ MỚI

h 1. Hệ chuyên gia trong lĩnh vực đầu tư

Học máy (machine learning) là một lĩnh vực của AI liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép
các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu học để giải quyết những vấn đề cụ thể [9].
Mạng neural nhân tạo: Mạng nơron nhân tạo (ANN) mô phỏng những chức năng của hệ thần kinh con người với vô số
các nơron được liên kết truyền thông với nhau qua mạng. Giống như con người, ANN được học bởi kinh nghiệm (qua
dữ liệu học), lưu những kinh nghiệm đó và sử dụng trong những tình huống phù hợp. Mạng nơron nhân tạo được ứng
dụng để giải quyết các bài toán dự báo, phân loại và điều khiển… Ví dụ chúng ta có thể 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 là một hướng nghiên cứu phát triển của học máy dựa trên một tập hợp các thuật tốn

để đưa mơ hình dữ liệu trừu tượng hóa ở mức cao bằng cách sử dụng nhiều lớp xử lý với cấu trúc phức tạp. Công nghệ
học sâu đã được ứng dụng thành công trong công tác dự báo, phân tích dữ liệu tài chính (Hình 2).

h 2. Ứng dụng học sâu vào dự báo giá cổ phiếu

III. ĐÀO TẠO LIÊN NGÀNH CNTT VÀ TÀI CHÍNH
Lược qua các mơn học của chương trình cử nhân ngành FinTech của trường Đại học Sussex (Anh Quốc) sẽ triển khai
năm 2021. Đây là chương trình đào tạo liên kết giữa CNTT và tài chính [10].
Bảng 1 chứa các mơn học trong chương trình đào tạo cử nhân ngành FINTECH của trường Đại học Sussex, chúng ta
nhận thấy bên cạnh các môn học về CNTT, sinh viên được trang bị thêm các môn học về tài chính -quản trị.
Các mơn học này sẽ giúp sinh viên ngành CNTT được trang bị các kiến thức về tài chính để phát triển ứng dụng CNTT
trong phân tích, dự báo hỗ trợ ra quyết định trong ngành tài chính.
Với các thế mạnh của các mơn học liên quan đến học máy và kiến thức liên quan đến tài chính, sinh viên đại học có thể
tiến hành các bài tốn phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, xây dựng các mơ hình dự báo tài chính. Sinh viên ngành


Đỗ Phúc

395

CNTT có thể cộng tác với sinh viên ngành tài chính, kế tốn, ngân hàng nghiên cứu và ứng dụng công nghệ blockchain
để thúc đẩy việc ứng dụng CNTT trong lĩnh vực tài chính, vốn là xương sống của phát triển kinh tế của đất nước.
1. Các môn học trong chương trình đào tạo cử nhân ngành FINTECH của trường Đại học Sussex

STT

Tê mô học

Chuyên môn

1

Giới thiệu về Lập trình

CNTT

2

Các khái niệm tốn học

Tốn

3

Ngun tắc tài chính

Tài chính

4

Khái niệm lập trình

CNTT

5

Cấu trúc dữ liệu & giải thuật

CNTT

6

Lập trình nâng cao

CNTT

7

Dẫn nhập về FinTech

Tài chính - CNTT

8

Dẫn nhập về Thống kê

Tốn

9

Cơ sở dữ liệu

CNTT

10

Đạo đức kinh doanh

Tài chính

11

Các định chế và thị trường tài chính

Tài chính

12

Dẫn nhập về Kinh tế lượng

Tài chính - Quản trị

13

Các nguyên tắc cơ bản của học máy

CNTT

14

Mạng máy tính

CNTT

15

Tài chính doanh nghiệp và quốc tế

Tài chính

16

Nguyên lý về hoạt động của ngân hàng

Tài chính

17

Kỹ thuật phần mềm

CNTT

18

Lý thuyết về đầu tư

Tài chính

19

Blockchains và tài sản tiền điện tử

CNTT

20

Lý thuyết mã hóa

Tốn

21

Quản trị doanh nghiệp

Tài chính

22

Kinh tế lượng tài chính

Tài chính - Quản trị

23

Quản lý rủi ro tài chính

Tài chính - Quản trị

24

Tương tác người - máy tính

CNTT

25

Giới thiệu về bảo mật máy tính

CNTT

26

Kỹ thuật ngơn ngữ tự nhiên

CNTT

27

Kỹ thuật ngôn ngữ tự nhiên nâng cao

CNTT

28

Hoạt động ngân hàng ngày nay

Tài chính

29

Đạo đức và tổ chức

Tài chính

30

Phái sinh tài chính

Tài chính

31

Mạng thần kinh

CNTT

32

Chiến lược giao dịch

Tài chính

33

Ứng dụng Web 3D

CNTT

34

Ứng dụng và 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 bộ công nghệ trong lịch sử đã loại bỏ một số công việc và tạo ra những công việc khác. CNTT đặc biệt là AI sẽ
thâm nhập mạnh mẽ vào ngành Tài chính. Do đó sinh viên ngành CNTT cần được trang bị các kiến thức mới và kiến
thức tài chính để đáp ứng các yêu cầu mới của thời kỳ chuyển đổi số. Sự tăng trưởng của dữ liệu lớn, tăng sức mạnh xử
lý, nền tảng đám mây linh hoạt, mở rộng thương mại toàn cầu, thương mại điện tử (Amazon, Alibaba...) là những yếu
tố thúc đẩy cơ hội cho các giải pháp AI. Tác động của AI đối với ngành kế tốn, tài chính kinh doanh sẽ mở ra các ứng
dụng mới. Một số công việc sẽ bị thay đổi, những cơng việc khác sẽ được định hình lại và các cơ hội việc làm mới sẽ
được tạo ra trong thời đại chuyển đổi số. Trong thời đại mới sẽ phát sinh các yêu cầu mới và chúng ta cũng sẽ tận
hưởng cơng nghệ mới, do đó cần phải thiết kế và giảng dạy các môn học mới, các chương trình đào tạo mới như
FinTech để cập nhật kiến thức cho sinh viên ngành CNTT và đào tạo nguồn nhân lực mới hiểu biết sâu về CNTT và tài
chính.
V. TÀI LIỆU T AM K ẢO
[1]
[2]

Phạm Xn Hịe (2019), Tồn cảnh Fintech Việt Nam 2019, Tạp chí Thị trường Tài chính 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,
/>[4] Big Data Hadoop (2019), Blogs On Big data And Hadoop, 5v’s of Big Data,
Retrieved date: Mar 28, 2019.
[5] Ace Cloud hosting (2019), Top Benefits of Cloud Computing for CPAs And Accounting Firms,
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?, Retrieved date: Apr 20, 2019.
[10] University of Sussex (UK), (2020), Finance and Technology BSc (Hons),
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.