Khi AI giải được bài toán, người học Toán kinh tế cần làm chủ điều gì?

Hội thảo khoa học với chủ đề “Từ Toán học cơ bản đến các mô hình trong kinh tế - tài chính”.

Đào tạo tư duy làm chủ mô hình trong kỷ nguyên AI

Khi phần mềm có thể giải phần lớn bài toán trong chương trình và AI ngày càng thành thạo viết mã lệnh, câu hỏi đặt ra với đào tạo toán không còn đơn thuần là sinh viên giải được bao nhiêu bài tập. Điều quan trọng hơn là người học có hiểu bản chất vấn đề, lựa chọn được mô hình phù hợp và biết giới hạn của kết quả do công nghệ tạo ra hay không.

Câu hỏi ấy được đặt ra tại Hội thảo khoa học với chủ đề “Từ Toán học cơ bản đến các mô hình trong kinh tế - tài chính”, do Học viện Tài chính tổ chức ngày 24/9/2026. Hội thảo thu hút hơn 100 giảng viên, nhà khoa học, sinh viên tham dự trực tiếp cùng gần 300 sinh viên theo dõi trực tuyến từ các cơ sở, phân hiệu của Học viện.

Phát biểu khai mạc và định hướng Hội thảo, PGS. TS. Nguyễn Mạnh Thiều, Phó Giám đốc Học viện Tài chính đặt ra một nghịch lý đáng chú ý. Công nghệ có thể giải quyết hiệu quả nhiều bài toán do con người đưa ra, thậm chí thay thế một phần công việc trong giảng dạy toán. Song AI không thể thay con người xác định một bài toán kinh tế đã được đặt đúng hay chưa.

Trong kinh tế - tài chính, đây lại là phần quyết định giá trị của một mô hình. Mô hình nào phù hợp với bài toán, giả thiết nào được thỏa mãn, kết quả phân tích có đủ độ tin cậy hay không đều đòi hỏi năng lực chuyên môn của con người. Đặc biệt, khi một kết quả sai dẫn đến quyết định sai, AI không phải chủ thể đứng ra chịu trách nhiệm.

PGS. TS. Nguyễn Mạnh Thiều, Phó Giám đốc Học viện Tài chính phát biểu tại Hội thảo.

Bối cảnh đó đặt ra yêu cầu thay đổi mạnh trong giảng dạy, nghiên cứu và ứng dụng toán vào kinh tế - tài chính. Thay vì cạnh tranh với AI ở khả năng tính toán, người học cần biết khai thác sức mạnh công nghệ trên nền tảng kiến thức vững chắc. Hiểu toán, hiểu mô hình và hiểu dữ liệu trở thành điều kiện để sử dụng công nghệ chủ động, thay vì phụ thuộc vào kết quả do máy tạo ra.

Theo định hướng của Hội thảo, quá trình này cần hình thành một mạch liên thông từ Toán học cơ bản tới các mô hình ứng dụng; phát triển năng lực làm chủ công nghệ và mô hình; tăng cường kết nối giữa nghiên cứu, đào tạo với thực tiễn doanh nghiệp. Ba hướng đi cùng quy tụ về một yêu cầu là đưa kiến thức toán học ra khỏi phạm vi những bài tập thuần túy trên giảng đường.

Từ thực tiễn doanh nghiệp, Giám đốc Công nghệ Công ty Cổ phần AIZ cho biết nhiều doanh nghiệp Việt Nam đang ứng dụng AI theo hướng phân tán. Dữ liệu nằm trên nhiều hệ thống, các phòng ban sử dụng công cụ riêng thiếu kết nối, trong khi nhiều ứng dụng vẫn dừng ở thử nghiệm, chưa thực sự đi sâu vào hoạt động và vận hành doanh nghiệp.

Để giải quyết bài toán này, AIZ phát triển AIZ BrainOS theo mô hình hệ điều hành doanh nghiệp AI. Trong đó, BrainZ đóng vai trò “bộ não số”, hợp nhất dữ liệu và tri thức; AgentZ là lực lượng nhân sự số phối hợp với con người; ColabZ tổ chức quy trình, phòng ban số, từng bước hình thành hệ vận hành thống nhất trên nền dữ liệu.

Đằng sau hệ thống ấy vẫn là nền tảng toán học. Hợp nhất dữ liệu cần chuẩn hóa và liên kết; phân công cho nhân sự số cần tiêu chí, ràng buộc; đánh giá hiệu quả cần thước đo phù hợp. Những yêu cầu này đều gắn với đại số tuyến tính, xác suất - thống kê và tối ưu hóa, cho thấy AI càng phát triển, năng lực hiểu và làm chủ mô hình càng quan trọng.

Nền tảng toán học mở đường vào tài chính và dữ liệu

Một lát cắt khác đến từ lĩnh vực ngân hàng. TS. Nguyễn Thanh Hảo, Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu, Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vượng (VPBank), với báo cáo “Từ Toán học đến Data Science và AI: những ứng dụng thực tiễn trong tài chính - ngân hàng”, lựa chọn chính hành trình nghề nghiệp của mình để cho thấy giá trị của nền tảng toán học.

Từ những năm làm việc với định lý và chứng minh đến vị trí phụ trách khoa học dữ liệu tại một ngân hàng thương mại, hành trình ấy không phải sự rời bỏ Toán học để chuyển sang công nghệ. Những mô hình chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, dự báo nhu cầu hay phân khúc khách hàng vẫn được xây dựng trên xác suất, thống kê, tối ưu hóa cùng tư duy định lượng.

Điều thay đổi nằm ở loại dữ liệu và bài toán cần giải quyết. Người học toán khi bước vào lĩnh vực tài chính - ngân hàng không bắt đầu lại từ con số 0. Nền tảng từng được hình thành qua các môn học trở thành công cụ để tiếp cận dữ liệu thực tế, xây dựng mô hình, đánh giá kết quả và giải quyết những bài toán gắn trực tiếp với hoạt động kinh doanh.

Các chuyên gia trình bày tham luận tại Hội thảo.

Sự phát triển của Data Science và AI cũng đang làm thay đổi yêu cầu nhân lực. Thị trường không dừng ở nhu cầu đối với người biết đưa dữ liệu vào một thuật toán rồi nhận kết quả. Giá trị ngày càng nằm ở người hiểu vì sao mô hình đưa ra kết quả đó, kiểm định được giả thiết, phát hiện thời điểm mô hình bắt đầu sai lệch và giải thích được kết quả cho bộ phận quản trị.

Đây chính là lợi thế của những nhân lực được đào tạo bài bản về toán. Một mô hình dự báo có thể chạy rất nhanh, song việc xác định biến số, lựa chọn phương pháp, đánh giá sai số và hiểu giới hạn của kết quả vẫn cần tư duy định lượng. Khi AI giúp giảm thời gian thực hiện các thao tác kỹ thuật, con người có thêm dư địa tập trung vào những câu hỏi có giá trị cao hơn.

Từ góc độ đào tạo, TS. Nguyễn Thị Thúy Quỳnh, Trưởng khoa Cơ bản, Học viện Tài chính nhấn mạnh yêu cầu phát triển hệ sinh thái đào tạo Toán kinh tế trong bối cảnh AI. Kiến thức chỉ thực sự chuyển thành năng lực khi người học đi được một hành trình liên tục từ lớp học nền tảng, phòng thí nghiệm tính toán đến doanh nghiệp và mạng lưới học thuật.

Cách tiếp cận này cũng mở ra một hướng nhìn khác về tương lai của ngành Toán kinh tế. Đại số tuyến tính, giải tích, xác suất - thống kê hay tối ưu hóa không tồn tại như những môn học biệt lập. Chúng tạo thành nền móng cho định giá tài sản, quản trị danh mục, đo lường rủi ro tín dụng, dự báo biến động, phân tích chính sách và hàng loạt ứng dụng dữ liệu mới.

Các đại biểu tham dự Hội thảo.

Trong bối cảnh Việt Nam xây dựng, vận hành Trung tâm tài chính quốc tế và thúc đẩy khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số, nhu cầu nhân lực có tư duy định lượng càng trở nên cụ thể. Thị trường tài chính hiện đại cần những người vừa hiểu bản chất mô hình, vừa sử dụng dữ liệu, lập trình và công nghệ để biến kiến thức thành các công cụ phục vụ quyết định.

Đó cũng là hướng ngành Toán kinh tế của Học viện Tài chính đang theo đuổi với hai chương trình Toán tài chính và Thống kê ứng dụng trong tài chính. Cấu trúc đào tạo được xây dựng trên ba trụ cột gồm Toán ứng dụng; Công nghệ - Dữ liệu - Lập trình; Kinh tế - Tài chính - Ngân hàng, hướng tới kết nối nền tảng định lượng với những bài toán thực tế.

AI có thể tiếp tục mạnh hơn, các công cụ tính toán sẽ ngày càng dễ tiếp cận và nhiều thao tác kỹ thuật có thể được tự động hóa. Chính sự phát triển ấy càng làm rõ giá trị của người hiểu bản chất bài toán, kiểm soát mô hình và chịu trách nhiệm với kết quả. Với Toán kinh tế, đó cũng là con đường từ người sử dụng công nghệ tiến tới người đủ năng lực làm chủ công nghệ.