AI định hình lại khung năng lực của nhân sự ngành tài chính

Trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo (AI) và chuyển đổi số đang tác động mạnh mẽ đến mọi ngành nghề, đặc biệt là tài chính, yêu cầu năng lực đối với nhân sự trong ngành này đã thay đổi đáng kể. Tại Hội nghị AI và chuyển đổi số trong đào tạo tài chính, các chuyên gia đã thảo luận về một khung năng lực mới, bao gồm cả kỹ năng kỹ thuật, tư duy và thái độ, để đáp ứng những thách thức và cơ hội mà AI mang lại.

Nhân sự ngành tài chính cần sự hiểu biết và thích nghi với các công cụ AI

Ông Nguyễn Đức Thái - Giám đốc Điều hành SAPP Academy đánh giá khung năng lực của nhân sự tài chính đã thay đổi cơ bản, không còn chỉ là nợ - có hay chi phí trên báo cáo tài chính, mà là làm việc với luồng dữ liệu, cấu trúc dữ liệu, thiết lập hệ thống dữ liệu để chạy báo cáo tự động, và các bài toán mô hình liên quan đến dự báo tương lai.

Nhân sự tài chính cần đặt câu hỏi về thông tin thực sự cần thiết và cách phân tích để có được bức tranh tốt hơn. Họ phải có khả năng thiết kế lại luồng vận hành, luồng kinh doanh, và thảo luận với các phòng ban kinh doanh về yêu cầu đầu vào dữ liệu để có báo cáo đa chiều tự động.

Ông Khoa Vương - Giám đốc Tài chính Tập đoàn Maison nhấn mạnh rằng AI chỉ là một công cụ hỗ trợ, không thay thế hoàn toàn nhân sự, đặc biệt ở các công việc thô sơ, thống kê dữ liệu hàng ngày. AI giúp tiết kiệm thời gian cho các công việc thường ngày, cho phép nhân sự tập trung vào các công việc tạo ra giá trị gia tăng nhiều hơn.

Thay vì dành 70% thời gian cho việc xử lý và chạy truy vấn dữ liệu, nhân sự tài chính giờ đây chỉ cần khoảng 10% thời gian cho công tác này, và dành 90% thời gian còn lại để đọc hiểu kết quả dữ liệu và hỗ trợ lãnh đạo trong công tác quản trị.

Điều này yêu cầu nhân sự cần hiểu biết và thích nghi với các công cụ AI mới. Ngoài ra, cũng cần tới các kỹ năng mềm như tư duy phản biện, quản lý thời gian và khả năng đặt câu hỏi đúng để thu thập thông tin và đưa ra giải pháp.

Trong ngành kế toán, kiểm toán, bà Trầm Từ Mai Anh – Giám đốc Dịch vụ Kiểm toán, PwC Việt Nam cho rằng AI và chuyển đổi số đã tái định hình ngành này, đặc biệt trong việc tự động hóa quy trình và xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng hơn. AI giúp tăng tính chính xác của việc phân tích dữ liệu, giảm thiểu lỗi do con người. Đồng thời, AI cũng tăng tính minh bạch cho báo cáo tài chính. PwC đã đầu tư mạnh vào số hóa từ nhiều năm trước, thậm chí đã phát triển ChatPwC và sử dụng các công nghệ tiên tiến để phân tích dữ liệu lớn trong kiểm toán.

Tại công ty chứng khoán, bà Bùi Thị Mai Hiên - Giám đốc Quản lý Hoạt động, Công ty Cổ phần Chứng khoán Bảo Việt đánh giá AI đóng vai trò là một trợ lý, giúp giải phóng nhân sự khỏi các công việc thủ công.

Với sự phát triển của AI, vai trò của nhân sự tài chính dịch chuyển sang tư duy phản biện và phân tích chuyên sâu để đưa ra các khuyến nghị, phân tích, báo cáo tư vấn.

Theo bà Hiên, các chuyên gia phân tích đang đứng trước yêu cầu không chỉ giỏi tài chính mà phải biết lập trình căn bản như Python, biết sử dụng các công cụ như Bloomberg Terminal hoặc Power BI để tổng hợp, phân tích dữ liệu.

Các chuyên viên môi giới thì cần biến công việc của mình thành tư vấn thiết kế giải pháp cá nhân hóa theo khẩu vị rủi ro của khách hàng, sử dụng AI để tự động hóa các công việc chăm sóc khách hàng thông thường.

Ông Võ Sang Xuân Vinh – Nhà Sáng lập & Giám đốc Vietnam Investment Nurturing Hub, Đại diện Viện CFA Hoa Kỳ cho biết chương trình CFA của Viện CFA Hoa Kỳ đã tích hợp các nội dung về AI, Big Data, tiền mã hóa từ thập niên 2010 và liên tục cập nhập. Tuy nhiên, trong các lĩnh vực đặc thù như đầu tư vốn tư nhân (Private Equity) và ngân hàng đầu tư (Investment Banking), việc ứng dụng AI có thể bị hạn chế do tính bảo mật cao của dữ liệu giao dịch.

Về việc sử dụng AI, ông Vinh cho rằng nhân sự tài chính sẽ sử dụng theo hướng xử lý các tác vụ thường ngày hay hoạt động phân tích dữ liệu. Theo đó, đòi hỏi nhân sự phải có tính thích nghi để sử dụng AI một cách hiệu quả.

Chương trình đào tạo trong cuộc đua AI

Ở phương diện đào tạo, Phó Giáo sư Tiến sĩ Lê Hoàng Anh - Trưởng Bộ môn Công nghệ Tài chính, Trường Đại học Ngân hàng TP.HCM chia sẻ rằng trong bối cảnh AI, giáo dục chịu áp lực lớn từ cả người học khi học sinh, sinh viên có thể dùng AI làm bài tập, kiểm tra định nghĩa và nhà tuyển dụng.

Từ đó, phương pháp đánh giá cần thay đổi, từ trắc nghiệm, tự luận sang làm đồ án, đưa ra tình huống để sinh viên tự trải nghiệm và giải quyết vấn đề.

Đại học Ngân hàng cũng đang có chương trình đào tạo Công nghệ Tài chính. Chương trình đào tạo đặt ra vấn đề tích hợp AI và các xu hướng lớn, đáp ứng nhu cầu tuyển dụng. Đào tạo sinh viên ngôn ngữ lập trình cơ bản như Python để trực quan hóa dữ liệu, điều chỉnh các đoạn code do AI viết ra theo yêu cầu. Đồng thời, dạy môn cấu trúc dữ liệu và giải thuật để sinh viên biết cách chuẩn bị dữ liệu đầu vào chất lượng cho AI (dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, phi cấu trúc) hoặc giới thiệu các xu hướng công nghệ mới như Blockchain.

Bà Trần Phượng - Giám đốc Tăng trưởng, Khối Khách hàng Doanh nghiệp Toàn cầu, ELSA chia sẻ khi xây dựng khung năng lực tuyển dụng, ELSA rất chú trọng đến kỹ năng làm chủ công nghệ của các bạn sinh viên. Trong bối cảnh hiện nay, chương trình đào tạo cần có sự phối hợp sâu sắc giữa doanh nghiệp, nhà trường, đơn vị đào tạo và công nghệ, với việc đồng thiết kế chương trình học và chia sẻ dữ liệu để đánh giá tác động đến doanh nghiệp.