Nền tảng Toán học: Chìa khóa làm chủ mô hình kinh tế - tài chính trong thời đại AI

Ngày 24/9, Học viện Tài chính tổ chức Hội thảo khoa học cấp Học viện với chủ đề “Từ Toán học cơ bản đến các mô hình trong kinh tế - tài chính”.

Muốn làm chủ mô hình, phải có nền tảng toán học vững vàng

Phát biểu khai mạc Hội thảo, PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều, Phó Giám đốc Học viện Tài chính nhấn mạnh, chúng ta đang sống trong thời kỳ mà chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo làm thay đổi căn bản cách dữ liệu được tạo lập, cách mô hình được xây dựng và cách các quyết định kinh tế - tài chính được đưa ra.

Nghị quyết số 57-NQ/TW của Bộ Chính trị xác định khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo và chuyển đổi số quốc gia là đột phá quan trọng hàng đầu; Chương trình trọng điểm quốc gia phát triển Toán học giai đoạn 2021 - 2030 đặt yêu cầu đẩy mạnh ứng dụng Toán học trong các lĩnh vực liên ngành và thực tiễn.

"Hai định hướng đó cũng chính là triết lý, là tâm huyết trong định hướng xây dựng Ngành Toán kinh tế của Học viện Tài chính. Đó là muốn làm chủ công nghệ trước hết phải làm chủ mô hình; muốn làm chủ mô hình thì phải có nền tảng toán học vững vàng", PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều cho hay.

PGS.TS Nguyễn Mạnh Thiều nhắc tới một quan niệm cho rằng khi máy móc đã giải được phương trình, viết được mã lệnh, chạy được hồi quy và mô phỏng trong vài giây, thì vai trò của Toán học cơ bản sẽ dần bị thu hẹp. Tuy nhiên theo ông, thực tế đang ngày một chỉ rõ: Trí tuệ nhân tạo có lợi thế vượt trội trong tính toán, nhưng trong các bài toán kinh tế - tài chính chưa tự trả lời về sự đúng đắn về bài toán đặt ra, về các giả thuyết phù hợp với bối cảnh kinh tế nào, mô hình đã đạt được độ tin cậy đến đâu và quan trọng ai sẽ chịu trách nhiệm khi mô hình sai?

"Khi nhiều thuật toán được đưa vào trong các bài toán kinh tế - tài chính có thể sẽ làm thiên lệch và chất lượng dữ liệu có thể trở thành vấn đề lớn đối với độ tin cậy. Đây chính là nơi mà tư duy toán học trong lĩnh vực kinh tế cần được nuôi dưỡng và phát triển", ông nói.

Theo Phó Giám đốc Học viện Tài chính, tại Học viện, ngành Toán kinh tế với hai chương trình Toán tài chính và Thống kê ứng dụng trong tài chính được xây dựng trên ba trụ cột: Toán ứng dụng; Công nghệ - Dữ liệu - Lập trình; Kinh tế - Tài chính - Ngân hàng.

Trong thời gian qua, Học viện đã tổ chức và đồng hành cùng nhiều hoạt động học thuật gắn với định hướng này. Hội thảo khoa học cấp Học viện với chủ đề “Từ Toán học cơ bản đến các mô hình trong kinh tế - tài chính” là bước tiếp nối của mạch hoạt động đó.

Hội thảo nhận được hơn 40 bài viết của các nhà khoa học, giảng viên, nghiên cứu sinh và sinh viên từ 8 trường trên toàn quốc (Đại học Kinh tế Quốc dân, Trường Đại học Ngoại thương, Học viện Ngân hàng, Học viện Chính sách và phát triển, Trường Đại học Khoa học tự nhiên - ĐHQGHN, Trường Đại học Hà Nội, Trường Đại học Tài chính Marketing và Học viện Tài chính).

Kết quả, có 31 bài được đăng kỷ yếu, trong đó có hơn 10 bài của 38 sinh viên tham gia viết bài có chất lượng khoa học và phù hợp với nội dung của hội thảo.

Với tinh thần đó, Hội thảo được định hướng vào ba nội dung: Làm rõ mạch liên thông từ Toán học cơ bản đến mô hình ứng dụng; Bàn về năng lực làm chủ công nghệ và mô hình; Gắn kết nghiên cứu với đào tạo và thực tiễn doanh nghiệp.

Tương lai nghề nghiệp đang mở cho những người làm toán trong thời đại công nghệ

Tại Hội thảo, Giám đốc Công nghệ Công ty Cổ phần AIZ đã trình bày báo cáo “Mô hình toán học và trí tuệ nhân tạo trong khai thác dữ liệu: kinh nghiệm thực tiễn từ AIZ”. Báo cáo tập trung giới thiệu mô hình doanh nghiệp được vận hành bởi một bộ não số.

Theo AIZ, phần lớn doanh nghiệp Việt Nam hiện đưa AI vào hoạt động một cách manh mún và vướng ba nút thắt: dữ liệu nằm phân tán trên nhiều hệ thống nên không ai nhìn thấy bức tranh toàn cảnh; mỗi phòng ban dùng một công cụ AI riêng, các công cụ này không kết nối được với nhau; và AI dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm, chưa thực sự bước vào vận hành doanh nghiệp.

AIZ theo đuổi là AIZ BrainOS, một hệ điều hành doanh nghiệp AI. Trong kiến trúc đó, BrainZ giữ vai trò bộ não số, hợp nhất dữ liệu và tri thức theo từng miền nghiệp vụ; AgentZ là lực lượng nhân sự số làm việc cùng con người; ColabZ tổ chức các quy trình số và phòng ban số; bên dưới là hạ tầng AI, bên trên là lớp ứng dụng và bảng điều khiển. Doanh nghiệp vì thế không triển khai nhiều hệ thống AI rời rạc, mà từng bước hình thành một hệ vận hành thống nhất trên nền dữ liệu.

Điều đáng chú ý là lớp nền của mô hình ấy. Một bộ não số muốn hợp nhất dữ liệu thì phải chuẩn hóa, biểu diễn và liên kết dữ liệu; muốn phân việc cho nhân sự số thì phải có tiêu chí và ràng buộc; muốn đo được hiệu quả thì phải có thước đo. Đó đều là những bài toán có gốc ở đại số tuyến tính, xác suất - thống kê và tối ưu hóa. Câu chuyện của một doanh nghiệp công nghệ, khi bóc tách ra, lại rất gần với nội dung mà sinh viên đang học trên giảng đường.

TS Nguyễn Thanh Hảo, Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank) trình bày nội dung “Từ Toán học đến Data Science và AI: những ứng dụng thực tiễn trong tài chính - ngân hàng” và chọn kể lại chính hành trình nghề nghiệp của mình. Đó là hành trình của một người xuất phát từ Toán học, đi qua những năm tháng làm việc với định lý và chứng minh, để rồi hôm nay đứng ở vị trí phụ trách khoa học dữ liệu của một ngân hàng thương mại.

TS Nguyễn Thanh Hảo nhấn mạnh, không có bước ngoặt nào bỏ lại phía sau nền tảng cũ. Các mô hình chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, dự báo nhu cầu hay phân khúc khách hàng đều đứng trên xác suất, thống kê và tối ưu hóa. Người làm toán khi bước vào ngân hàng không phải học lại từ đầu, mà đang dùng chính công cụ của mình trên một loại dữ liệu khác.

Từ trải nghiệm ấy, TS Nguyễn Thanh Hảo nhấn mạnh tương lai nghề nghiệp đang mở cho những người làm toán trong thời đại công nghệ. Khi mô hình trở thành một phần trong vận hành của ngân hàng, nhu cầu không dừng ở người biết chạy thuật toán, mà là người hiểu được vì sao thuật toán cho ra kết quả đó, kiểm định được giả thuyết, phát hiện được khi mô hình bắt đầu sai lệch và giải thích được cho bộ phận quản trị rủi ro. Đây là khoảng trống nhân lực mà nền tảng toán học có lợi thế rõ rệt.

Các báo cáo tại Hội thảo cho thấy một con đường liền mạch: từ đại số tuyến tính, giải tích, xác suất - thống kê và tối ưu hóa đi tới định giá tài sản, quản trị danh mục, đo lường rủi ro tín dụng, dự báo biến động và phân tích chính sách; và cũng con đường ấy dẫn tới bộ não số của một doanh nghiệp hay hệ thống mô hình của một ngân hàng. Khoảng cách giữa người sử dụng công cụ và người tạo ra công cụ nằm đúng ở chỗ đi hết hay không đi hết chặng đường đó.

Các bài viết gửi về Hội thảo được đăng trong Kỷ yếu Hội thảo khoa học cấp Học viện năm 2026. Nhiều nội dung trao đổi tại Hội thảo sẽ tiếp tục được đưa vào bài giảng, đề tài nghiên cứu khoa học sinh viên và các chương trình hợp tác giữa Học viện với doanh nghiệp, tổ chức tài chính.