AI đang dần thay thế con người trong nhiều tác vụ, dịch vụ. Một báo cáo của IMF gần đây cho biết AI sẽ ảnh hưởng đến 40% việc làm toàn cầu.

“Tại DATX, AI đã có thể thực hiện tất cả tác vụ của một môi giới, một nhà quản lý quỹ với việc thu thập, xử lý, đánh giá dữ liệu để từ đó đánh trạng thái thị trường, lựa chọn danh mục đầu tư, thời điểm mua bán và tự động quản lý tài khoản mà không có can thiệp của con người”, ông Bùi Văn Cường, Nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc Công nghệ của Công ty Cổ phần DATX Việt Nam, chia sẻ với Đầu tư Tài chính. Tuy nhiên, ông Cường cũng nhấn mạnh việc AI của DATX không có ý định thay thế và loại bỏ hoàn toàn vai trò của môi giới. Ngược lại, AI là người đồng hành, hỗ trợ cho nhà đầu tư, môi giới và các công ty chứng khoán hoạt động hiệu quả hơn, ra quyết định sớm và chuẩn xác hơn dựa trên dữ liệu tin cậy.

Dẫu vậy, trong dài hạn, AI sẽ tạo áp lực thay đổi cách thức đầu tư lẫn hoạt động môi giới trong một môi trường công bằng thông tin và minh bạch hơn.

Thực tế hiện nay, AI đã hỗ trợ rất sát sườn cho nhà đầu tư. Chẳng hạn thay vì mất 30 phút đọc báo mà có khi không thu lượm được thông tin gì hữu ích thì AI sẽ báo cáo cho nhà đầu tư những tin tức đặc biệt trong ngày. Đầu tư rất tốn nguồn lực thời gian. AI trước mắt giải quyết bài toán về thời gian.

Ở cấp độ cao hơn, ở một số sản phẩm của DATX, toàn bộ các quyết định quản lý danh mục đầu tư được thực hiện hoàn toàn tự động, không có sự tham gia của con người. Điều quan trọng là hiệu quả đầu tư bằng AI đã dần được kiểm chứng. Ông Cường dẫn chứng tại DATX, các quyết định mua - bán của DATX đem về tỷ suất lợi nhuận 137% trong năm 2021. Năm 2022, mặc dù thị trường chứng khoán khủng hoảng nhưng danh mục lỗ rất ít nhờ sự bù đắp từ thị trường phái sinh. Sang năm 2023, tỷ suất sinh lời của hệ thống DATX cũng tốt hơn hầu hết các quỹ. Đây là lý do mà đầu năm 2024, DATX cho ra mắt sản phẩm quản trị danh mục đầu tư tự động theo hướng tùy chọn khẩu vị rủi ro đầu tư.

Bên cạnh đó, việc ứng dụng AI tạo sinh vào trong hoạt động chăm sóc khách hàng (thông qua chatbot, voicebot…) cũng dẫn tới nhu cầu tuyển dụng nhân viên chăm sóc khách hàng cũng như môi giới chứng khoán ngày càng giảm sút.

Ông Nguyễn An Nguyên, Nhà sáng lập kiêm Tổng giám đốc Trusting Social, cho biết trước đây có thể cần khoảng 2 tháng để đào tạo một đại lý bán hàng hiểu được 20 sản phẩm khác nhau của ngân hàng nhưng giờ đây, AI có thể làm điều đó trong vài ngày và có khả năng phục vụ hàng chục triệu khách hàng. Hoặc như hoạt động cho vay, AI có thể xem xét hàng chục triệu đơn xin vay và ra quyết định cho vay, trong khi đó, suốt cả đời, con người có lẽ cũng chỉ xử lý được vài chục nghìn đơn xin vay, nghĩa là hiệu suất làm việc của AI gấp con người cả nghìn lần. Ở phía người tiêu dùng, họ không còn phải đối mặt sự phức tạp về quy trình cho vay, đối mặt với lo ngại bị con người từ chối cho vay.

Trước đây có thể cần khoảng 2 tháng để đào tạo một đại lý bán hàng hiểu được 20 sản phẩm khác nhau của ngân hàng nhưng giờ đây, AI có thể làm điều đó trong vài ngày và có khả năng phục vụ hàng chục triệu khách hàng.

Nhưng cũng không nên nhìn nhận sự thay thế này theo hướng tiêu cực, bởi 4 lý do quan trọng sau:

Thứ nhất là con người sẽ chuyển hướng. Ông Bùi Văn Cường cho hay bằng cách nhường phần việc về nhận định thị trường, tư vấn đầu tư… cho AI, nguồn lực đầu tư của con người sẽ được điều chuyển sang những hoạt động khác, tạo ra những động lực tăng trưởng khác cho xã hội.

Đồng quan điểm, ông Nguyễn Chiến Thắng, Giám đốc Ngân hàng số BIDV, bày tỏ: “Tôi không lo ngại vấn đề mất việc. Hàng trăm năm qua con người đâu có mất việc mà việc càng ngày càng nhiều. Vì vậy, không nên lo sợ AI sẽ khiến con người mất việc mà con người sẽ chuyển sang trạng thái mới với vai trò khác. Ví dụ thay vì mất thời gian làm giấy tờ, hoàn thiện hồ sơ cho vay thì nhân viên ngân hàng dành thời gian tư vấn để khách hàng hoạch định tài chính tốt hơn”.

Thứ hai, giữa con người với con người có sự kết nối mà AI chưa thể có. Tổng giám đốc Trusting Social cho biết AI được thiết kế để suy luận logic, xử lý nhiều dữ liệu và phản hồi nhanh nhưng chúng không được thiết kế để có xúc cảm như con người, chúng không đau khổ và cũng không có yêu thương.

Do đó, các doanh nghiệp sẽ cần suy nghĩ lại về cơ cấu tổ chức để làm thế nào vừa ứng dụng AI để tăng hiệu quả nhưng cũng vừa phát huy những kỹ năng độc đáo mà con người có.

Ông Dương Quốc Tú, Phó Giám đốc Khối Ngân hàng số và Khối Ngân hàng bán lẻ, Ngân hàng TMCP Sài Gòn - Hà Nội (SHB), trong một trao đổi chuyên môn về AI, từng đặt vấn đề rằng các ngân hàng phải làm rõ phân khúc khách hàng mà họ theo đuổi là gì. Các khách hàng cao cấp vẫn luôn tìm kiếm những thứ mang dấu ấn cá nhân. Họ vẫn muốn nhìn thẳng vào mắt ai đó, bắt tay họ hay đi uống rượu với họ. Đây là những điều mà AI không làm được.

Thứ ba, AI là trợ thủ cho con người. Ông Nguyễn Chiến Thắng nhấn mạnh con người quyết định dùng AI như thế nào và định hướng nó ra sao. Đây là lý do mà Microsoft đặt tên AI mới nhất của họ là “Copilot”, tạm dịch là “phi công phụ”, là bạn đồng hành trợ giúp cho con người. Nó không phủ định vai trò của con người mà giúp cho con người mạnh hơn, thông minh hơn, trí tuệ hơn.

Ông Bùi Văn Cường thì kỳ vọng AI sẽ đem đến cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ môi trường hoạt động công bằng và minh bạch hơn. “Hiện tại, dù muốn thừa nhận hay không thì giữa nhà đầu tư nhỏ lẻ và các “tay to” trên thị trường chứng khoán vẫn tồn tại khoảng cách lớn về thông tin, ngay cả những người làm môi giới dù thế nào cũng có liên quan về lợi ích với các “tay to”, và nhà đầu tư nhỏ lẻ đa phần là đối tượng gánh chịu những thiệt hại trên thị trường. AI sẽ giúp thu hẹp khoảng cách này”, ông Cường nói.

Thứ tư là vẫn còn khoảng cách đáng kể giữa trí tuệ con người và trí tuệ nhân tạo. Phó Giáo sư Trần Thanh Long, Phó trưởng Khoa và Giám đốc nghiên cứu, Khoa Khoa học máy tính tại Đại học Warwick (Vương quốc Anh), đã có những phân tích chi tiết về khả năng suy luận của các AI được xây dựng trên mô hình ngôn ngữ lớn (LLM).

Theo nhà nghiên cứu này, có nhiều cách suy luận. Cách đầu tiên là suy luận nhân quả (causal reasoning), nôm na là nếu sự kiện A xảy ra trước sự kiện B thì liệu có phải sự kiện A đã ảnh hưởng đến sự kiện B, thậm chí tạo ra sự kiện B hay không. Ở dạng suy luận này, AI chưa đủ mạnh để học những tri thức như vậy.

Cách thứ hai là suy luận logic (deductive reasoning). Phó Giáo sư Trần Thanh Long cho biết AI khá mạnh trong suy luận logic.

Kiểu suy luận thứ ba là suy luận quy nạp (inductive reasoning), tức là từ các sự kiện diễn ra hệ thống hóa thành một kết luận tổng quát có xác suất đúng cao. Đây là kiểu suy luận mà AI cũng đang có tiến triển.

Một loại suy luận nữa là suy luận hữu ích (abductive reasoning), ví dụ như sự kiện A xảy ra khiến cho sự kiện B xảy ra, từ quan sát đó mà suy luận sự kiện C xảy ra khiến cho sự kiện D xảy ra. Trong trường hợp này, AI chưa đủ mạnh.

Cuối cùng là suy luận tương tự (analogical reasoning). Suy luận này rất quen thuộc trong các bài test IQ, ví dụ cho hình ảnh 4 con vật gồm 2 cặp: Ngựa lớn - ngựa bé, bò lớn - một con vật bị giấu hình ảnh đi, thì con vật bị giấu hình ảnh này sẽ được suy luận là bò bé. Ở trường hợp này, AI chưa đạt được nhiều tiến triển.

Con người có thể không cần AI nhưng AI lại cần con người mới có thể phát triển được. Tiền thôi là chưa đủ, nhân lực đang trở thành một trong những lợi thế cạnh tranh quan trọng trong cuộc đua AI.

Giám đốc Ngân hàng số BIDV than phiền với Đầu tư Tài chính rằng kỹ sư về AI và dữ liệu hiện nay không chỉ hiếm mà còn là mục tiêu tranh giành không phải chỉ giữa các doanh nghiệp trong nước mà còn chịu cạnh tranh từ nước ngoài.

Theo tìm hiểu, nhiều nhân lực trong lĩnh vực AI từng được đào tạo hoặc/và làm việc tại nước ngoài, trong bối cảnh việc đào tạo nhân sự lĩnh vực này còn hết sức hạn chế tại Việt Nam. Ông Vũ Thanh Tùng, Giám đốc Phát triển sản phẩm của AI Cloud thuộc VNG Digital Business, cho biết đội ngũ phát triển mảng AI của đơn vị này vào khoảng 30 người. Nguồn nhân sự này đến từ nhân sự trong nước cũng như một số nhân sự học tập và làm việc ở một số công ty công nghệ nước ngoài gia nhập công ty khi về nước.

Con người có thể không cần AI nhưng AI lại cần con người mới có thể phát triển được. Tiền thôi là chưa đủ, nhân lực đang trở thành một trong những lợi thế cạnh tranh quan trọng trong cuộc đua AI.

Trong khi đó, tại DATX, Nhà đồng sáng lập Bùi Văn Cường cho hay công ty có 45 nhân sự trong mảng công nghệ. Riêng trong lĩnh vực nghiên cứu, công ty này có 6 tiến sĩ, nhiều nhiều nhân sự là thạc sĩ học ở Anh, Mỹ,.

Chia sẻ thêm về vấn đề tuyển dụng nhân sự, ông Cường cho biết ông ưu tiên những nhân sự mong muốn làm việc và đóng góp, không ngại ngày đêm để giải quyết một vấn đề. “Làm công nghệ có sự khác biệt so với các nghề khác, đó là có thể thử. Ví dụ tôi có một ý tưởng hay và mong muốn biến nó thành sự thật thì tôi có thể thử các phương án khác nhau cho đến khi nào nó khả thi. Dân công nghệ luôn mong muốn áp dụng lợi thế về công nghệ để giải quyết các thách thức”, ông Cường bày tỏ.

Theo vị này, bên cạnh hạ tầng thì đầu tư vào nguồn lực con người trong lĩnh vực AI là rất tốn kém, nếu chỉ đặt lợi ích ngắn hạn để đo đếm, chẳng hạn như đầu tư năm nay thì năm sau sẽ đạt được kết quả thế nào, thì rất khó có thể thành công. Đây là lĩnh vực mới, phải giải quyết rất nhiều vấn đề thách thức và cần nhiều năm để thị trường đón nhận. Ông Cường cho biết thêm một số đơn vị có tiềm lực trên thị trường hiện nay nhìn ra được xu hướng từ khá sớm nhưng họ chưa quyết liệt làm, một phần vì rào cản về nhân sự, một phần vì ngại thay đổi.

THỰC HIỆN:
TÙNG LÂM
THIẾT KẾ:
NGỌC ĐẠI

sử dụng iframe bình luận có sẵn
AI và xu hướng ra quyết định dựa trên dữ liệu

AI và xu hướng ra quyết định dựa trên dữ liệu

Làm gì với AI?

Làm gì với AI?

Tương lai của AI

Tương lai của AI

(VNF) - Khi nói đến AI, câu hỏi đầu tiên của nhiều lãnh đạo ngân hàng là “điều đó có giúp ngân hàng kiếm được nhiều tiền hơn không/ có giúp ngân hàng tiết kiệm được nhiều tiền không?. Tuy nhiên, chúng ta không thể khẳng định được điều đó một cách chắc chắn.

Rào cản với AI

Rào cản với AI

(VNF) - Để AI hoạt động hiệu quả, cần dữ liệu chất lượng cao và đa dạng. Tuy nhiên, việc thu thập, lưu trữ, và xử lý dữ liệu hiện đang có hạn chế về chất lượng và độ tin cậy. Việc xây dựng và duy trì hạ tầng công nghệ thông tin cần thiết cho AI cũng là một thách thức lớn, đòi hỏi đầu tư lớn về tài chính cũng như kỹ thuật.

Kỷ nguyên của AI

Kỷ nguyên của AI