Cơ hội rộng mở trong ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam
 |
| Trưởng ban Tổ chức, PGS.TS Nguyễn Thị Bích Loan, Phó hiệu trưởng Trường đại học Thương mại trao hoa và quà lưu niệm cho đồng Trưởng ban Tổ chức TS. Nguyễn Thế Hùng, Phó giám đốc Học viện Chính sách và Phát triển, Bộ KH&ĐT |
Thế giới đang phát triển ngành khoa học dữ liệu như thế nào?
Là diễn giả đầu tiên tại Hội thảo, GS. TSKH. Hồ Tú Bảo cho biết, trong chiều dài 70 năm trí tuệ nhân tạo xuất hiện trên thế giới thì khoảng 10 năm trở lại đây, các quốc gia hàng đầu như Mỹ, Anh, Pháp, Đức… ngày càng trân trọng phân tích định lượng và tập trung phát triển ngành khoa học dữ liệu để tăng tính chính xác trong các quyết sách phát triển kinh tế - xã hội. Tại Việt Nam, GS. Hồ Tú Bảo cho rằng, đã đến lúc cần sự hợp sức phát triển ngành khoa học dữ liệu, bởi đây chính là “chìa khóa” cho kinh tế số trở nên hữu ích, mang đến cơ hội công bằng và tốt hơn cho mọi chủ thể trong nền kinh tế.
 |
| GS. TSKH. Hồ Tú Bảo cho rằng, việc đầu tiên trong chuyển đổi số là phải chuyển đổi số trong giáo dục |
Theo GS. Hồ Tú Bảo, Đảng và Nhà nước ta đã ban hành một số quyết sách thúc đẩy chuyển đổi số tại Việt Nam, nhưng nhiều người dân vẫn chưa hiểu rõ hiểu đúng nội hàm của chuyển đổi số. Chuyển đổi số không phải là chuyển tất cả sang nền kinh tế số, mà bản chất của chuyển đổi số là thêm “phần số” để làm tốt hơn “phần thực”. “Chuyển đổi số là quá trình thay đổi cách sống và cách làm việc trên môi trường thực-số, đó là môi trường ta đang sống được nối với không gian mạng, ở đó các thực thể được số hoá tạo thành các phiên bản số (dữ liệu) và có thể kết nối được với nhau”, ông nói.
Là chuyên gia hàng đầu trong ngành khoa học dữ liệu và có gần 20 năm làm việc tại Viện Khoa học và công nghệ tiên tiến Nhật Bản, GS. Hồ Tú Bảo cho rằng, việc đầu tiên trong chuyển đổi số là phải chuyển đổi số trong giáo dục, tức là thay đổi nội dung đào tạo, nhất là đào tạo về khoa học thống kê, khoa học dữ liệu, để tạo ra nguồn nhân lực đủ sức phân tích dữ liệu và biết cách sử dụng dữ liệu cho các mục tiêu cụ thể trong đời sống kinh tế - xã hội hiện nay.
Việc tiếp theo là đưa toán học vào các công cụ AI (trí tuệ nhân tạo) và khoa học dữ liệu sao cho mọi người đều được thụ hưởng tính hữu ích của ngành này. “Nhiều nền kinh tế lớn đã quan tâm phát triển AI, học máy, khoa học dữ liệu từ 10 năm nay, nên Việt Nam cần nhiều sự nỗ lực để định danh rõ nét một ngành mới, một con đường mới hòa nhịp với sự phát triển của quốc tế”, ông nói.
Cơ hội rộng mở cho ngành phân tích dữ liệu tại Việt Nam
 |
| Ông Nguyễn Quang Thuân, Chủ tịch FiinGroup cho biết, FiinGroup đang áp dụng mô hình M-Score trong phát hiện các dấu hiệu bất thường tại doanh nghiệp |
Dữ liệu, nếu để riêng rẽ thì chỉ là dữ liệu thô, rất ít giá trị. Tuy nhiên, nếu được tổng hợp với dung lượng đủ lớn, được phân loại, sắp xếp và được soi chiếu dưới góc nhìn của khoa học dữ liệu thì sẽ mang đến những công dụng rất lớn cho các tổ chức, cá nhân khi cần ra quyết định. Tại Việt Nam, hoạt động kinh doanh và đầu tư tài chính trở nên vững chãi và có căn cứ hơn nhiều trong mấy năm gần đây khi trên thị trường xuất hiện một doanh nghiệp hoạt động trong ngành phân tích dữ liệu và công nghệ tài chính - FiinGroup. FiinGroup đang từng bước tạo nên những thay đổi căn bản trong đánh giá một doanh nghiệp, một cổ phiếu, một ngành, một cơ hội đầu tư, hay nhìn nhận bức tranh tổng quan về thị trường tài chính, về nền kinh tế khi doanh nghiệp này có năng lực tổng hợp dữ liệu lớn và khả năng “kể” câu chuyện về dữ liệu một cách có ý nghĩa, nhằm mục tiêu tìm “insights” về thị trường, phục vụ cho hàng vạn người dùng hiện nay.
Thông qua các sản phẩm từ phân tích dữ liệu, các tổ chức, cá nhân, doanh nghiệp và Chính phủ ngày càng đánh giá cao tính hữu ích của khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, đâu là cái gốc để phát triển ngành khoa học này và làm thế nào để phát triển? Đó là những câu hỏi rất mới và đang để ngỏ tại Việt Nam. Tại chính FiinGroup - doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn bậc nhất Việt Nam hiện nay - các mô hình đang được sử dụng để ra các kết quả dự báo, đánh giá (như mô hình M-score nhằm dự báo khả năng các doanh nghiệp có thể có rủi ro về “biến tấu” số liệu báo cáo tài chính; mô hình Scoring model nhằm dự đoán khả năng 1 sự kiện cụ thể ví dụ khó khăn tài chính, phá sản…) hầu như được học hỏi từ nước ngoài về.
 |
| FiinGroup đang ở mức độ 3 (màu vàng) trong thang các mức độ ứng dụng của phân tích dữ liệu |
Ông Nguyễn Quang Thuân, Chủ tịch FiinGroup chia sẻ tại Hội thảo, mô hình M-Score đang ứng dụng rất tốt trong phát hiện các dấu hiệu bất thường tại doanh nghiệp, nhưng chính ông cũng chưa lý giải được mối quan hệ giữa các biến thuận/nghịch trong phương trình. Chủ tịch FiinGroup mong muốn và thúc đẩy các nhà khoa học, nhà nghiên cứu Việt Nam xây nên một số mô hình định lượng phù hợp hơn với đặc thù của kinh tế Việt Nam, của dữ liệu thực tế tại Việt Nam.
Một khoảng trống lớn khác trong ngành khoa học dữ liệu là nguồn nhân lực. Theo ông Thuân, mặt bằng lương trả cho các nhân sự có chuyên môn về big data, AI… có thể gấp 3-4 lần những người không có chuyên môn, nhưng nhân sự rất thiếu. Người làm được loại việc này liên tục được mời gọi bởi các tổ chức “săn đầu người”, cũng tạo ra thách thức phát triển cho các doanh nghiệp tiên phong trong ngành dữ liệu. Chủ tịch FiinGroup mong muốn các trường đại học tại Việt Nam sẽ có đào tạo chuyên sâu về khoa học dữ liệu, để trong tương lai, các nhân sự được đào tạo sẽ góp sức phát triển trong nhiều ngành, nhiều lĩnh vực, nhằm tăng hiệu quả cho nền kinh tế Việt Nam.
Ươm mầm nguồn nhân lực cho ngành kinh tế mới
 |
| TS. Nguyễn Thế Hùng cho biết, Học viện Chính sách và Phát triển đã được Bộ Giáo dục và Đào tạo cấp phép đào tạo trình độ đại học ngành Kinh tế số từ năm 2021 |
Bản chất của khoa học dữ liệu là phân tích và thấu hiểu dữ liệu nhằm mang đến 3 lớp kết quả: thứ nhất là phân tích mô tả; thứ hai là phân tích dự báo và thứ ba là phân tích khuyến cáo. Soi chiếu trong lĩnh vực kinh doanh, các chủ doanh nghiệp luôn phải đối mặt với các bài toán tối ưu về tài chính/nhân sự/thị trường/bán hàng/sản xuất. Khoa học dữ liệu sẽ giúp cho người chủ xác định rõ các vấn đề và cơ hội kinh doanh, dự đoán được điều kiện và tương lai của trạng thái kế tiếp để từ đó có quyết định tốt nhất có thể. Tuy nhiên, để làm nghề phân tích dữ liệu là không đơn giản. Như GS. Hồ Tú Bảo nhận định, nhân sự muốn theo đuổi ngành này cần hội tụ tri thức về toán học, khoa học máy tính và kiến thức chuyên ngành.
Tại Việt Nam, khoa học dữ liệu là một ngành rất mới, nhưng giàu triển vọng khi Chính phủ quyết tâm phát triển nền kinh tế số và đặt ra mục tiêu đến năm 2025, kinh tế số sẽ đóng góp 20% vào GDP của cả nước.
Liên quan đến đào tạo nhân sự, TS. Nguyễn Thế Hùng, Phó giám đốc Học viện Chính sách và Phát triển cho biết, Học viện đã được Bộ Giáo dục và Đào tạo cấp phép đào tạo trình độ đại học ngành Kinh tế số từ năm 2021. Trường đại học Thương mại cũng đang trong quá trình triển khai phát triển bộ môn Toán kinh tế thành một khoa chuyên ngành đào tạo về Kinh tế số. Đây là một trong những nỗ lực “ươm mầm” lực lượng nhân sự cho tương lai phát triển ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam.
 |
| Hội thảo khoa học cấp quốc gia “Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế và xã hội trong môi trường số” là sự kiện đầu tiên hai trường đại học đồng tổ chức, nhằm góp sức định hình ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam. |
Cũng theo TS. Hùng, dữ liệu đang có vai trò ngày càng lớn, không chỉ trong hoạt động kinh doanh, mà còn trong mọi mặt của đời sống xã hội. Nếu không dựa vào dữ liệu và không có phân tích thì các quyết định chỉ mang tính định tính, khó chuẩn xác và khó đạt hiệu quả. Tuy nhiên, phát triển dữ liệu lớn (big data), phát triển nguồn nhân lực có năng lực phân tích và năng lực sử dụng các kết quả của phân tích dữ liệu cũng như xây dựng các phương pháp luận trong đánh giá dữ liệu vẫn là điểm còn yếu tại Việt Nam.
Hội thảo khoa học cấp quốc gia “Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế và xã hội trong môi trường số” là sự kiện đầu tiên hai trường đại học tại Việt Nam (Học viện Chính sách và Phát triển và Đại học Thương mại) phối hợp tổ chức, tạo diễn đàn để trao đổi, chia sẻ tri thức và kinh nghiệm từ các nhà nghiên cứu, các chuyên gia, doanh nghiệp về phát triển phương pháp định lượng để giải quyết các vấn đề kinh tế - xã hội. TS. Nguyễn Thế Hùng mong rằng, Hội thảo sẽ được tổ chức thường niên và tiếp tục thu hút đông đảo sự quan tâm của các thành phần trong nền kinh tế, nhằm góp sức sớm định hình ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam.
(*) Tạp chí Kinh tế và Dự báo (Bộ Kế hoạch và Đầu tư) bảo trợ truyền thông cho sự kiện này.
Nhiều báo cáo chất lượng, kinh nghiệm, ý tưởng hay được chia sẻ tại Hội thảo
Hội thảo khoa học cấp quốc gia “Phân tích định lượng các vấn đề kinh tế và xã hội trong môi trường số” ghi nhận 10 bài tham luận được chuẩn bị công phu và nhiều ý kiến trao đổi của các nhà khoa học, các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, sinh viên đến từ Trường đại học Thương mại, Trường đại học Kinh tế Quốc dân, Trường đại học Hà Nội, Trường đại học TP. HCM, Học viện Chính sách và Phát triển, Học viện Tài chính, Trường đại học Sư phạm hà Nội… PGS.TS Nguyễn Thị Bích Loan, Phó hiệu trưởng Trường đại học Thương mại cho biết, Hội thảo ngoài mục đích tạo diễn đàn trao đổi học thuật, chia sẻ tri thức và kinh nghiệm phát triển các công cụ định lượng trong giải quyết các vấn đề kinh tế xã hội thì điều quan trọng hơn là hai đơn vị tổ chức (Trường đại học Thương mại và Học viện Chính sách và Phát triển) sẽ cùng nhau nghiên cứu, phát triển các chiến lược đào tạo nguồn nhân lực cho nền kinh tế số của Việt Nam trong tương lai. Một số hình ảnh tại sự kiện
|
Bình luận