Ngày hội Trí tuệ nhân tạo quốc gia (AI4VN) năm nay gồm ba phiên hội thảo chuyên đề, diễn đàn AI Summit và lễ trao giải cho các sản phẩm, giải pháp ứng dụng AI xuất sắc. Xuyên suốt trong hai ngày còn có triển lãm AI với sự tham gia của hơn 20 doanh nghiệp, viện nghiên cứu, trường đại học.

Tích hợp các giải pháp khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo

Tại phiên hội thảo "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 (thuộc Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quân đội) 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 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.

Trải nghiệm các sản phẩm ứng dụng AI tại Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam (AI4VN 2022). Ảnh: La Duy 

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. 

Các chuyên gia chia sẻ tại diễn đàn. Ảnh: La Duy 

Ông Phạm Quang Vinh cũng cho rằng, 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.

Trả lời câu hỏi AI có thể giúp quản trị rủi ro tài chính hay không? 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 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.

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... 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. 

Thiếu hụt nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo

Trong phiên thảo luận với chủ đề "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo", ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam chia sẻ trong quá trình làm việc với nhiều doanh nghiệp, đơn vị, 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".

Theo Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam, AI đang dần trở thành một ngành công nghiệp và là một nghề. AI là ngành mới nên việc 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.

Trong khi đó, PGS, TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Trường 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 và Đào tạo 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. PGS, TS Huỳnh Thị Thanh 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.

Theo ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực Asean, trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI. Tuy nhiên, khoảng cách giữa phát triển AI ở Việt Nam và đào tạo AI vẫn còn khá lớn, việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.

Theo qdnd.vn