Tìm hiểu hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nhân tạo nào

Hệ thống phân tích tài chính dựa vào trí tuệ nhân tạo đang ngày càng trở nên phổ biến và đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định đầu tư. Việc kết hợp này giúp quy trình xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. Vậy hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nào, và đó là gì? Chúng ta hãy cùng nhau làm rõ thông qua bài viết sau đây.   

Hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nào?

Khái niệm hệ thống phân tích tài chính

Để tìm được câu trả lời cho hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nhân tạo nào, trước tiên, chúng ta cần hiểu về hệ thống phân tích tài chính cùng những yếu tố liên quan.

Hệ thống phân tích tài chính là gì? Hệ thống phân tích tài chính là tập hợp các công cụ, phương pháp, và quy trình được sử dụng để đánh giá, theo dõi và đưa ra kết luận về tình hình tài chính của một cá nhân, tổ chức, hoặc dự án. Mục tiêu của hệ thống này là cung cấp cái nhìn rõ ràng và toàn diện về hiệu quả hoạt động tài chính, khả năng sinh lời, khả năng thanh toán, và mức độ rủi ro, từ đó hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược.

Vai trò của hệ thống phân tích tài chính

Hệ thống phân tích sẽ giúp đánh giá hiệu quả hoạt động, đo lường mức độ thành công của doanh nghiệp trong việc quản lý nguồn lực, tối ưu hóa doanh thu, và kiểm soát chi phí. Khi phân tích tài chính, doanh nghiệp cũng nhận diện được các rủi ro liên quan đến hoạt động kinh doanh, chẳng hạn như rủi ro tín dụng, rủi ro thanh khoản, hay rủi ro từ biến động thị trường.

Hệ thống phân tích còn có vai trò hỗ trợ đưa ra quyết định đối với các vấn đề nội bộ và bên ngoài, cụ thể:

• Nội bộ: Ban quản trị sử dụng kết quả phân tích để đưa ra quyết định chiến lược như đầu tư, cắt giảm chi phí, hoặc mở rộng quy mô.
• Bên ngoài: Các nhà đầu tư, ngân hàng và các bên liên quan khác sẽ dựa vào phân tích tài chính để đánh giá mức độ hấp dẫn và an toàn của các khoản đầu tư.

Ngoài ra, hệ thống phân tích tài chính giúp dự đoán dòng tiền, lợi nhuận, hoặc nhu cầu vốn trong tương lai, hỗ trợ việc lập kế hoạch ngắn hạn và dài hạn.

Hệ thống phân tích tài chính là công cụ không thể thiếu để quản lý và định hướng chiến lược tài chính của doanh nghiệp

Hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nhân tạo nào?

Chính vì quy mô rộng lớn và độ phức tạp cao nên câu trả lời cho hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nào không chỉ nằm ở một loại AI cụ thể, mà cần kết hợp giữa nhiều kỹ thuật khác nhau. Điển hình một số loại AI đóng vai trò quan trọng trong các hệ thống phân tích tài chính:

Hybrid AI (Hệ thống AI kết hợp)

Hệ thống phân tích tài chính hiện đại thường là sự kết hợp của nhiều mô hình AI – hay được biết với tên gọi AI kết hợp, nó bao gồm sử dụng cả học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và hệ thống chuyên gia để tối ưu hóa hiệu suất.

Ví dụ: Một nền tảng phân tích tài chính có thể:

• Sử dụng NLP (Natural Language Processing) để thu thập tin tức thị trường.
• Ứng dụng Machine Learning để phân tích dữ liệu tài chính và dự đoán.
• Kết hợp các quy tắc chuyên gia để cung cấp khuyến nghị đầu tư chính xác.

Phương pháp AI kết hợp tích hợp nhiều mô hình AI

Machine Learning (Học máy)

Machine Learning (ML) là thành phần phổ biến trong hệ thống phân tích tài chính hiện đại. Nó sử dụng các thuật toán để học từ dữ liệu lịch sử, đưa ra dự đoán hoặc phát hiện xu hướng tài chính.

Ví dụ:

• Trong dự báo tài chính: ML có thể dự đoán doanh thu, chi phí hoặc xu hướng giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu lịch sử.
• Trong phân tích tín dụng: Các mô hình ML được dùng để đánh giá khả năng trả nợ của khách hàng dựa trên hồ sơ tài chính.
• Trong phát hiện gian lận: Các thuật toán học máy có thể nhận diện giao dịch bất thường hoặc rủi ro cao trong thời gian thực.

Deep Learning (Học sâu)

Deep Learning, một nhánh của Machine Learning, thường được sử dụng để phân tích dữ liệu tài chính phức tạp, đòi hỏi các mô hình phi tuyến tính và khối lượng lớn dữ liệu.

Ví dụ:

• Trong phân tích giá cổ phiếu: Mô hình mạng nơ-ron sâu (Deep Neural Networks) có thể dự đoán xu hướng giá cổ phiếu dựa trên dữ liệu thị trường.
• Trong xử lý hình ảnh: Deep Learning có thể đọc và phân tích các hình ảnh biểu đồ hoặc tài liệu tài chính.

Natural Language Processing (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) giúp hệ thống phân tích tài chính xử lý và hiểu thông tin từ các nguồn dữ liệu phi cấu trúc như tin tức, báo cáo tài chính, hoặc Email.

Ví dụ:

• Trong phân tích cảm xúc thị trường: NLP (Natural Language Processing) được sử dụng để phân tích tin tức tài chính hoặc mạng xã hội, giúp dự đoán tác động của cảm xúc thị trường đến giá cổ phiếu.
• Trong tự động tạo báo cáo: Hệ thống có thể sử dụng NLP (Natural Language Processing) để tóm tắt và viết báo cáo tài chính một cách tự động.

Một số công cụ và nền tảng phổ biến:

Dưới đây là những công cụ, nền tảng thường được sử dụng để tạo nên hệ thống phân tích:

Python: Ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất cho AI và data science.

TensorFlow, PyTorch: Các thư viện học sâu mạnh mẽ.

Scikit-learn: Thư viện học máy cho Python.

R: Ngôn ngữ lập trình thống kê, được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu.

Như vậy, VinUni vừa chia sẻ những phân tích giúp bạn hiểu hơn về hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nhân tạo nào. Hệ thống phân tích tài chính thuộc loại trí tuệ nhân tạo kết hợp (Hybrid AI), với trọng tâm là học máy (Machine Learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing – NLP) và có thể bao gồm Deep Learning, tùy thuộc vào mức độ phức tạp. Việc kết hợp này giúp các hệ thống này trở nên mạnh mẽ hơn, linh hoạt hơn và có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả. Tuy nhiên, việc xây dựng và vận hành các hệ thống này đòi hỏi kiến thức chuyên sâu về cả tài chính và công nghệ.

Để chuẩn bị hành trang cho sự nghiệp trong lĩnh vực này, chương trình Cử nhân Kinh tế thuộc Viện Khoa học và Giáo dục Khai phóng, trường Đại học VinUni, là một lựa chọn xứng đáng để bạn cân nhắc. Chương trình học là sự tích hợp giữa kiến thức nền tảng, chuyên sâu về Kinh tế cùng với các kỹ năng liên ngành, ứng dụng công nghệ số, tư duy phân tích, phản biện và sáng tạo – những yếu tố quan trọng này sẽ giúp bạn nổi bật trong thị trường lao động toàn cầu, nơi có sự cạnh tranh gay gắt và tính sàng lọc cao.

Đến với chương trình học tại VinUni, bạn sẽ được học toàn bộ bằng tiếng Anh, cùng các nội dung học tập đã được nghiên cứu và phát triển bởi hai trường đại học hàng đầu, là Đại học Penn và Đại học Cornell. Đây chính là yếu tố cho thấy VinUni khẳng định về sự xuất sắc, đổi mới trong nghiên cứu và giảng dạy, mong muốn tạo ra sự khác biệt trên thế giới.

Một điểm đặc biệt không thể bỏ qua ở quy trình đào tạo tại đây chính là chương trình thực hành. Các sinh viên chương trình Cử nhân Kinh tế sẽ được thực hành vào năm học cuối tại các doanh nghiệp hàng đầu trong và ngoài nước như các công ty thuộc hệ sinh thái Vingroup, Vietnam Airlines, FPT Telecom, InterContinental Hotels Group, Marriott, các startup tiên phong, cùng các tổ chức phi chính phủ… Đây chính là cơ hội để bạn tích lũy kinh nghiệm thực tiễn quý giá và xây dựng mạng lưới kết nối sâu rộng với các doanh nghiệp hàng đầu.

Chuỗi hội thảo Châu Á về Học Máy ACML 2024 tổ chức tại VinUni

Nếu bạn quan tâm đến chương trình học tại VinUni và muốn tìm hiểu về quy trình tuyển sinh, các bạn có thể tham khảo thêm tại đây. Tất cả thông tin cần thiết đều được trường cập nhật đầy đủ và chi tiết nhất để sinh viên tiện tham khảo. Hẹn sớm được gặp các bạn tại VinUni.

Xem thêm: Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4 là gì?