Việt Nam thiếu hụt lớn nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo

Ngày hội Trí tuệ nhân tạo Việt Nam 2022 vừa được tổ chức từ ngày 22/9 tại Hà Nội, bằng chuỗi sự kiện hội thảo về các chủ đề "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng", "Đào tạo và kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo" và "Tự động hóa trong sản xuất".

Đây là sự kiện do Bộ Khoa học và Công nghệ chỉ đạo, Báo VnExpress tổ chức cùng sự phối hợp của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Chương trình đổi mới sáng tạo Việt Nam-Australia (Aus4Innovation).

Khách mời tham gia phiên thảo luận với chủ đề "Giải pháp AI trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng". Ảnh: Giang Huy

Ngành trí tuệ nhân tạo (AI) đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, thuật toán mới, thêm dữ liệu, bài toán, tạo ra nhiều sản phẩm… Việt Nam không đi đầu về khoa học công nghệ, nền tảng hạ tầng chưa mạnh song tiềm năng về con người rất lớn. Để phát triển tiềm lực con người "biến viên sỏi thô thành ngọc", cần có những tập đoàn công nghệ với hành động cụ thể, tạo ra những không gian lớn hơn để đầu tư, đào tạo, hình thành thế hệ nhân tài mới tập trung vào AI.

Ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc sản phẩm, Trung tâm không gian mạng Viettel dẫn ra con số đáng quan tâm, đó là các doanh nghiệp có mức doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI. Và nhận định AI sẽ trở thành phương thức chính thức để khách hàng tương tác với các doanh nghiệp. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, đã có sự tăng trưởng rõ nét từ năm 2019 tại những ngân hàng ứng dụng AI như JP Morgan, Tokyo, ING, TPBank, MB...

Dự báo 3 năm tới, giá trị AI tăng gần gấp đôi so với 2022, ông Phạm Quang Vinh cho rằng, đây là thời điểm hợp lý để thăm dò dữ liệu cho riêng mình, như số hóa văn bản, trợ lý ảo, để các tổ chức tài chính tham khảo.

Là doanh nghiệp ứng dụng giải pháp trí tuệ nhân tạo, ông Đặng Hoàng Vũ, Giám đốc AI mảng tăng trưởng kinh doanh của MoMo bật mí, Momo đang áp dụng trong 3 nhóm chính gồm trải nghiệm khách hàng (eKYC, Chatbot...), phân phối sản phẩm và tín dụng, bên cạnh đó tối ưu vận hành nội bộ của công ty và app Momo, đánh giá tiềm năng khách hàng, dự đoán hành vi của khách hàng.

Đơn cử, AI đóng vai trò quan trọng giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Người dùng mở tài khoản ngân hàng trực tiếp trên MoMo App, không cần gặp mặt và rút ngắn thời gian, phản hồi trên app trung bình là 10 giây, trong khi thời gian hậu kiểm tại ngân hàng trung bình là 3 giờ… góp phần thúc đẩy tương tác và đem lại trải nghiệm đơn giản, tiện lợi hơn. Nhờ đó, tỷ lệ click tăng 16%; số lượng dịch vụ trung bình mỗi người dùng khám phá qua màn hình tăng 15%; quảng cáo của đối tác bên ngoài tăng 6%...

"Với sản phẩm tín dụng online, chúng tôi rút ngắn thời gian khoảng 6 lần, tỷ lệ được duyệt tăng gấp rưỡi. Đây là kết quả của sự kết hợp giữa AI và các bộ phận khác", ông Đặng Hoàng Vũ chia sẻ.

Tuy nhiên, theo ông Phạm Quang Vinh, thực tế ứng dụng AI trong ngành tài chính - ngân hàng chỉ mới ở bước thử nghiệm và thăm dò. Và gợi ý các tổ chức tài chính có thể ứng dụng công nghệ chatbot, voicebot để thay thế dần các phương tiện truyền thống. Song song với đó, cần tích hợp thêm các giải pháp khi ứng dụng AI như Big Data, cloud, blockchain. Bởi điểm mấu chốt trong quy trình ứng dụng AI là phải chọn quy trình nghiệp vụ phù hợp, có bước ứng dụng AI an toàn.

Song, điều khiến ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực Asean băn khoăn là, cơ sở hạ tầng, dữ liệu có thể tạo ra, mua được nhưng nhân tài trong lĩnh vực AI chưa thể có ngay trong một sớm một chiều, dù Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI.

Nhận thức, nhu cầu về ứng dụng trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu ngày càng lớn do cuộc cách mạng chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ. Ngành AI phát triển rất nhanh và sâu, nên khó tìm được chuyên gia có đủ và sâu kiến thức như Machine Learning, ngôn ngữ... để theo kịp sự phát triển này. Hiện công tác đào tạo AI mới chỉ đáp ứng 10% nhu cầu tuyển dụng.

Ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam đánh giá việc thiếu hụt nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo ở Việt Nam là rất lớn và luôn nằm trong 3 khó khăn hàng đầu của các đơn vị. Thực tế rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện, đồng thời việc xây dựng mô hình AI trên dữ liệu chỉ là công việc khá nhỏ trong cả một tiến trình. Nhằm đưa AI ứng dụng rộng rãi trong thực tế gồm rất nhiều công đoạn, đòi hỏi kỹ năng, nghề nghiệp khác nhau.

Muốn thu hút được ngày càng nhiều bạn trẻ tài năng tham gia vào khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, các chuyên gia đồng tình rằng, cần nhiều yếu tố, trong đó có đầu tư cơ sở hạ tầng, cần sự hợp lực từ những tập đoàn công nghệ với hành động cụ thể, tạo ra những không gian lớn hơn để đầu tư, đào tạo, hình thành thế hệ nhân tài mới tập trung vào AI.