 |
| Tọa đàm “Vai trò của Toán học trong Khoa học Dữ liệu”. |
Tọa đàm “Vai trò của Toán học trong Khoa học Dữ liệu” do Bộ môn Toán - ngành Khoa học dữ liệu, Học viện Tài chính tổ chức đã tạo diễn đàn trao đổi giữa các nhà khoa học, chuyên gia, giảng viên cùng sinh viên về mối liên hệ giữa toán học, dữ liệu với những bài toán thực tiễn trong kinh tế - tài chính.
Chương trình diễn ra trong bối cảnh khoa học, công nghệ, đổi mới sáng tạo, chuyển đổi số ngày càng trở thành động lực phát triển kinh tế - xã hội. Theo định hướng của tọa đàm, toán học tiếp tục giữ vai trò nền tảng đối với các mô hình định lượng, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, đặc biệt trong những lĩnh vực có hàm lượng phân tích cao như kinh tế - tài chính.
Từ Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất - Thống kê đến Tối ưu hóa, những kiến thức tưởng như mang tính hàn lâm thực tế hiện diện phía sau quá trình xây dựng mô hình, phân tích dữ liệu, dự báo rủi ro hay hỗ trợ ra quyết định. Tọa đàm hướng tới giúp sinh viên nhận diện rõ hơn mối liên hệ ấy, qua đó tăng khả năng vận dụng toán học vào thực tiễn.
Muốn làm chủ công nghệ, trước hết phải làm chủ mô hình
Phát biểu khai mạc Tọa đàm, TS. Nguyễn Văn Bình, Phó Giám đốc Học viện Tài chính đặt vấn đề từ chính những thay đổi đang diễn ra trong thời đại số. Chuyển đổi số cùng trí tuệ nhân tạo đang làm thay đổi căn bản cách dữ liệu được tạo lập, mô hình được xây dựng, đồng thời tác động sâu sắc tới quá trình đưa ra các quyết định kinh tế - tài chính.
Sự phát triển nhanh của công nghệ cũng làm xuất hiện quan niệm rằng khi máy móc có thể giải phương trình, viết mã lệnh, chạy hồi quy hoặc mô phỏng trong vài giây, vai trò của toán học cơ bản sẽ dần thu hẹp. Tuy nhiên, quan điểm đào tạo được Học viện Tài chính xác định rõ: muốn làm chủ công nghệ phải làm chủ mô hình; muốn làm chủ mô hình cần nền tảng toán học vững vàng.
Thông điệp ấy đặc biệt có ý nghĩa trong khoa học dữ liệu. Công cụ có thể giúp xử lý lượng dữ liệu rất lớn với tốc độ nhanh, song người sử dụng cần hiểu bản chất mô hình để biết lựa chọn phương pháp, đánh giá kết quả, nhận diện sai lệch. Năng lực toán học vì thế tạo nền tảng cho tư duy phân tích, thay vì dừng ở khả năng vận hành phần mềm hoặc sử dụng thuật toán có sẵn.
 |
| TS. Nguyễn Văn Bình, Phó Giám đốc Học viện Tài chính phát biểu tại Tọa đàm. |
Tại tọa đàm, TS. Nguyễn Văn Bình gợi mở hai hướng trao đổi trọng tâm. Trước hết là làm rõ sự liên thông giữa các công cụ toán học với khoa học dữ liệu, từ Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất - Thống kê đến Tối ưu hóa, qua đó chỉ ra cách những nền tảng này tham gia giải quyết các bài toán đặc thù trong Tài chính, Ngân hàng, Bảo hiểm, Fintech.
Nội dung này được cụ thể hóa qua các tham luận tại chương trình. TS. Nguyễn Văn Tăng, Phó trưởng khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu, Đại học Ngoại Thương trình bày về khung tri thức toán học trong Khoa học dữ liệu, giúp người học nhìn rõ cấu trúc kiến thức cần thiết để tiếp cận lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng này.
Ở góc độ đào tạo, ThS. Lưu Trọng Đại, Khoa Cơ bản, Học viện Tài chính giới thiệu các học phần Toán trong chương trình đào tạo Khoa học Dữ liệu của Học viện. Cách tiếp cận này góp phần kết nối kiến thức nền với yêu cầu chuyên ngành, giúp sinh viên hiểu rõ hơn lý do các học phần toán học xuất hiện xuyên suốt quá trình đào tạo.
Từ phía doanh nghiệp, TS. Nguyễn Trung Thành, Giám đốc Công ty Cổ phần TrustKeys Finance, trình bày tham luận về ứng dụng Khoa học Dữ liệu trong giải quyết một số vấn đề thực tiễn của lĩnh vực tài chính. Đây là lát cắt giúp mối liên hệ giữa lý thuyết, dữ liệu, mô hình toán học với nhu cầu của thị trường được thể hiện cụ thể hơn.
Trong lĩnh vực tài chính, dữ liệu ngày càng trở thành nguồn lực quan trọng cho phân tích, dự báo, quản trị rủi ro cùng quá trình ra quyết định. Điều đó cũng làm gia tăng nhu cầu đối với nguồn nhân lực vừa có khả năng khai thác công nghệ, vừa hiểu bản chất định lượng phía sau mô hình. Đây chính là khoảng giao thoa giữa toán học với khoa học dữ liệu.
Từ “ngại Toán” đến năng lực giải quyết bài toán thực tiễn
Một mục tiêu đáng chú ý của tọa đàm là tháo gỡ tâm lý “ngại Toán” trong sinh viên. Theo định hướng chương trình, toán học cần được nhìn từ khả năng ứng dụng thay vì những con số, công thức mang cảm giác khô khan. Các chuyên gia, giảng viên được kỳ vọng chia sẻ phương pháp tiếp cận trực quan, hiệu quả, giúp sinh viên hình thành hứng thú với môn học.
Tinh thần đó được tiếp tục tại phiên tọa đàm bàn tròn với chủ đề “Học Toán để làm Khoa học Dữ liệu”. Phiên trao đổi có sự tham gia của các chuyên gia đến từ Học viện Kỹ thuật Quân sự, Đại học Ngoại Thương, Công ty Cổ phần TrustKeys Finance cùng Học viện Tài chính, tạo nên góc nhìn đa chiều giữa đào tạo, nghiên cứu với thực tiễn ứng dụng.
 |
| TS. Nguyễn Văn Tăng, Phó trưởng khoa Công nghệ và Khoa học Dữ liệu, Đại học Ngoại Thương trình bày tham luận tại Tọa đàm. |
Việc thay đổi cách tiếp cận toán học có ý nghĩa quan trọng đối với sinh viên khoa học dữ liệu. Thay vì học công thức như những nội dung tách biệt, người học có thể đặt câu hỏi về cách chúng được sử dụng để mô hình hóa hiện tượng, tìm quy luật từ dữ liệu, dự báo kết quả hoặc tối ưu quyết định. Khi bài toán gắn với thực tiễn, kiến thức nền cũng trở nên dễ tiếp cận hơn.
Đặc biệt với sinh viên định hướng Tài chính, Ngân hàng, Bảo hiểm hay Fintech, khả năng kết nối kiến thức toán học với dữ liệu mở ra nhiều hướng ứng dụng. Các mô hình định lượng có thể tham gia đánh giá rủi ro, dự báo, phân tích hành vi, tối ưu hóa nguồn lực cùng nhiều nghiệp vụ khác. Vì vậy, học toán cũng là quá trình hình thành năng lực tư duy phục vụ nghề nghiệp tương lai.
Ở góc độ đào tạo nguồn nhân lực, yêu cầu này ngày càng rõ khi AI có thể đảm nhận nhiều thao tác kỹ thuật. Giá trị của con người sẽ nằm nhiều hơn ở khả năng đặt đúng bài toán, lựa chọn mô hình phù hợp, hiểu giả định, đánh giá kết quả rồi chuyển dữ liệu thành thông tin hữu ích. Nền tảng toán học tạo ra chiều sâu tư duy cần thiết cho quá trình ấy.
Sau các tham luận cùng phiên thảo luận bàn tròn, chương trình khẳng định vai trò cốt lõi của Đại số tuyến tính, Giải tích, Xác suất - Thống kê, Tối ưu hóa đối với việc làm chủ mô hình, công nghệ hiện đại trong Tài chính - Ngân hàng, Fintech. Tọa đàm cũng góp phần tháo gỡ rào cản tâm lý, đưa cách học toán đến gần thực tiễn hơn. Bản nháp
 |
| Các đại biểu tham dự Tọa đàm. |
Nhìn về dài hạn, vấn đề đặt ra là xây dựng năng lực liên ngành cho thế hệ nhân lực dữ liệu mới. Công nghệ có thể thay đổi nhanh, công cụ hôm nay có thể sớm được thay thế, song tư duy định lượng, khả năng mô hình hóa cùng năng lực giải quyết vấn đề vẫn là nền tảng bền vững để người học thích ứng với những bước tiến tiếp theo.
Khi dữ liệu, AI ngày càng tham gia sâu vào hoạt động kinh tế - tài chính, khoảng cách giữa toán học với thực tiễn cũng ngày càng thu hẹp. Trang bị nền tảng toán học vững chắc vừa giúp sinh viên sử dụng công nghệ hiệu quả, vừa tạo khả năng hiểu sâu, làm chủ mô hình, tiến tới sáng tạo những giải pháp mới phục vụ thị trường cùng nền kinh tế số.
