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 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 TÓM 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 quát về điện toán 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 môn học mới nhằm cung cấp kiến thức và kỹ năng áp dụng công nghệ mới vào nghề tài chính cho sinh viên ngành CNTT. Đặc biệt là đào tạo nguồn nhân lực CNTT cho ngành Công 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 đòn 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 công ty Fintech hoạt động đầy đủ trên các lĩnh vực dịch vụ tài chính: trung gian thanh 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 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 (công 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 “không giấy” và làm việc qua các hệ thống phần mềm; Phát triển các ứng dụng công 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: Công nghệ được dự đoán sẽ thay thế cho một lượng lớn nhân viên trong các tổ chức tài chính, bảo hiểm, công ty chứng khoán 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 toán 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 công 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 CÔNG 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 thông 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 mô 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 thông 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 toán, kiểm toán 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 thông 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 đoán 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 toán, kiểm toán theo quan điểm mọi lúc mọi nơi từ khâu thu thập thông tin, kiểm soát 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) còn gọi là điện toán máy chủ ảo, là mô hình sử dụng các công 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 toán xử lý thông tin. Điện toán 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 không cần phải có các kiến thức, kinh nghiệm về công nghệ đó, cũng như không cần quan tâm đến các cơ sở hạ tầng phục vụ công nghệ đó. Với các dịch vụ sẵn có trên Internet, doanh nghiệp không phải mua và duy trì hàng trăm, thậm chí hàng nghìn máy tính cũng như phần mềm [5]. Bằng việc ứng dụng điện toán đám mây, các doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống kế toán 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 toán. Công 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 không 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 còn gọi là “dấu vân tay”. Công nghệ chuỗi khối được thiết kế nhằm vô hiệu hóa với việc sửa đổi dữ liệu và không thể hồi tố [7]. E. Trí tuệ nhân tạo, học máy Trí tuệ nhân tạo (AI) bao gồm các phương pháp mô phỏng trí thông 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 toán bao gồm: Kiểm toán: Phân tích rủi ro, đánh giá kiểm soát nội bộ, lập kế hoạch kiểm toán, phân tích tài khoản, phát hành báo cáo Kế toán chi phí và kiểm toán quản trị: Phân bố và đánh giá chi phí, phân bố nguồn lực, kiểm soát và phân tích phương sai, lập kế hoạch và kiểm soát quản lý Kế toán tài chính: đảm bảo quy định kế toán, 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 toán để đưa mô 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 môn 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 môn 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 môn 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 môn học liên quan đến học máy và kiến thức liên quan đến tài chính, sinh viên đại học có thể tiến hành các bài toán phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn, xây dựng các mô hình dự báo tài chính. Sinh viên ngành Đỗ Phúc 395 CNTT có thể cộng tác với sinh viên ngành tài chính, kế toán, 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 toán học Toán 3 Nguyên 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 Toán 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 Toán 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 ngôn 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 toán, tài chính kinh doanh sẽ mở ra các ứng dụng mới. Một số công việc sẽ bị thay đổi, những công 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 công 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] Phạm Xuân Hòe (2019), Toàn cảnh Fintech Việt Nam 2019, Tạp chí Thị trường Tài chính Tiền tệ, 22. [2] 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-be- confused-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-can- machine-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.