Khi cả ngân hàng nằm gọn trong túi áo, chuyện gì sẽ xảy ra với những người làm nghề tài chính? Host Mai Trang mở phiên bằng viễn cảnh chỉ vài năm nữa, diện mạo ngành FinTech có thể thay đổi hoàn toàn — và cả những gì sinh viên đang học hôm nay cũng vậy.

Bốn vị khách của phiên trải đều hai đầu của hệ sinh thái, từ giảng đường đến doanh nghiệp: TS. Phạm Tuấn Anh, PGS. TS. Nguyễn Tiến Hoàng, ông Vũ Bình Duyên và ông Nguyễn Anh Tuấn.

TS. Phạm Tuấn Anh - Trưởng khoa Kế toán – Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Kinh tế – Kỹ thuật Bình Dương (BETU)
PGS. TS. Nguyễn Tiến Hoàng - Trưởng khoa Tài chính – Ngân hàng, Trường Đại học Văn Lang · Trọng tài viên Trung tâm Trọng tài Thương mại TP.HCM
Ông Vũ Bình Duyên - Giám đốc Cao cấp Vận hành Công nghệ, Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) · Cựu sinh viên Trường Đại học Phương Đông Ông Nguyễn Anh Tuấn - Trưởng ban Kiểm toán Nội bộ, Công ty CP Vàng bạc Đá quý Phú Nhuận (PNJ)

Nghề nào biến mất, nghề nào đang được sinh ra?

TS. Phạm Tuấn Anh trả lời câu hỏi mở màn không vòng vo: những công việc lặp lại và thủ công — nhập liệu, xử lý nghiệp vụ truyền thống — nhiều khả năng sẽ bị thay thế. Xu hướng rõ nhất trong ngành ngân hàng là các chi nhánh vật lý dần thu hẹp, nhường chỗ cho ngân hàng số.

Về phía đào tạo, ông đánh giá các trường đã cập nhật khá kỹ. Ngành công nghệ tài chính đã có mặt từ năm, sáu năm nay. Nhưng ông cũng thẳng thắn chỉ ra những khoảng trống chuyên sâu còn bỏ ngỏ: quản trị rủi ro trong môi trường số, bảo mật, và đặc biệt là thiết kế các chương trình liên ngành. Không chỉ là công nghệ cộng tài chính, mà còn phải tích hợp cả pháp lý và quản trị.

Credit — nghĩa gốc là niềm tin

PGS. TS. Nguyễn Tiến Hoàng góp một góc nhìn khiến cả phiên đổi tông. Ông bắt đầu từ một chi tiết từ nguyên: chữ credit — tín dụng — có gốc từ tiếng La-tinh cổ, nghĩa gốc là niềm tin.

Cả một hệ thống tài chính ngân hàng, “huyết mạch của nền kinh tế”, hóa ra tồn tại trên một thứ rất khó lượng hóa chính xác: niềm tin. Niềm tin còn thì hệ thống còn. Niềm tin sụp đổ thì không còn gì nữa.

AI có thể xử lý thủ tục, giao dịch trong thời gian cực ngắn. Nhưng chỉ con người, bằng năng lực và trí tuệ cảm xúc, mới tạo ra được giá trị niềm tin.

Từ đó, ông phác họa nghề nghiệp tương lai. Những việc gắn với xử lý giao dịch, thao tác cụ thể sẽ biến mất. Nhưng một nhu cầu khác xuất hiện: những con người biết tạo lập, xây dựng và bảo vệ niềm tin cho hệ thống.

Ông đưa ví dụ: hồ sơ vay vốn hiện mất vài ngày đến vài tuần. Một ngày AI được vận dụng triệt để, hàng loạt hồ sơ có thể được duyệt trong vài phút. Chính lúc đó, khách hàng sẽ hỏi: nhanh vậy, liệu có sai lệch dữ liệu không? Có rủi ro nào bị bỏ qua không?

"Chữ “credit” có nghĩa gốc là niềm tin. AI giải quyết được thủ tục và giao dịch trong thời gian rất ngắn — nhưng chỉ con người mới tạo ra được giá trị về niềm tin" - PGS. TS. Nguyễn Tiến Hoàng · Trường Đại học Văn Lang

Năm năm nữa muốn ngồi vào vị trí này — cần gì từ bây giờ?

Ông Nguyễn Anh Tuấn, đại diện PNJ, lật ngược tiền đề trước khi trả lời: các bạn trẻ hôm nay không chỉ có cơ hội “trở thành như các anh”, mà còn có cơ hội nổi bật hơn thế, vì các bạn cập nhật công nghệ tốt hơn bất kỳ thế hệ nào trước.

Ba năng lực ông chọn là: biết ứng dụng và khai thác AI phục vụ công việc; có kỹ năng phân tích, nhận định, đánh giá; và có khả năng học tập suốt đời. AI xử lý được dữ liệu thô, nhưng đi sâu vào bản chất vấn đề để đưa ra ý kiến và hành động phù hợp thì AI chưa làm được.

Ông Vũ Bình Duyên mô tả cuộc chuyển hóa từ bên trong nhà băng. Số hóa bắt đầu từ việc thay các giao dịch thủ công. Giao dịch viên từng mất phần lớn thời gian nhập liệu, duyệt hồ sơ, xử lý chứng từ; nay “máy làm hết rồi”.

Khi máy vào, bản chất công việc đổi. Trước kia, con người tham gia bảy, tám mươi công đoạn của một quy trình. Nay con người đưa yêu cầu ở đầu vào, rồi đứng gần cuối con đường để kiểm soát, xác nhận kết quả và chịu trách nhiệm cho cả hành trình mà AI và số hóa đã chạy.

Hai điều ông khuyên người trẻ: phải hiểu nghiệp vụ của lĩnh vực mình tham gia; và phải liên tục tìm hiểu, tiếp nhận cái mới và áp dụng vào công việc.

AI phân tích giỏi quá — kỹ năng phân tích của con người còn chỗ đứng không?

Host “vặn” lại ông Tuấn bằng chính quan sát của thế hệ trẻ: giờ chỉ cần vài dòng chữ, AI phân tích được tất cả.

Câu trả lời của người trưởng ban kiểm toán nội bộ xoáy vào chỗ AI dừng lại: AI có thể quét cả thị trường và liệt kê mọi cơ hội đầu tư. Nhưng người ra quyết định cuối cùng là chúng ta, và tiền là tiền của chúng ta.

Phân tích thực thụ là đánh giá trong một bối cảnh cụ thể. Thị trường Việt Nam khác châu Âu, khác châu Mỹ. Người phân tích phải cá nhân hóa nhận định, cân đối giữa rủi ro và lợi nhuận có thể thu hồi, rồi chịu trách nhiệm với quyết định lời hay lỗ của chính mình.

Nếu được thêm một học phần vào giờ học tài chính

PGS. TS. Tiến Hoàng chọn ngay: kỹ năng đặt câu hỏi và phản biện với AI.

Nhiều người khuyên “học dùng AI và blockchain thật tốt để không bị bỏ lại”. Điều đó đúng, ông nói, nhưng chưa đủ. AI và blockchain suy cho cùng chỉ là công cụ hỗ trợ nhận thức, không quyết định thay ta được.

AI được thiết kế để trả lời con người và sẽ ngày càng giỏi trả lời. Vậy giá trị gia tăng của người trẻ nằm ở chỗ học cách hỏi sao cho câu trả lời nhận về dùng được với giá trị cao nhất.

Kèm theo đó là một tâm lý hoài nghi hợp lý trước mọi kết quả AI đưa ra: dữ liệu này đã đủ đáng tin chưa? Thuật toán có thiên lệch không? Có rủi ro nào bị bỏ qua không?

TS. Tuấn Anh đồng tình tuyệt đối về tư duy phản biện, “kể cả phản biện với những gì máy cung cấp”, rồi bổ sung một quan sát về thiết kế chương trình. Sinh viên giỏi tài chính thường có xu hướng hơi yếu công nghệ. Nếu chương trình dạy tách rời — một khối tài chính, một khối công nghệ — sinh viên sẽ rất khó tích hợp. Giải pháp của ông là nhúng công nghệ vào ngay trong từng giờ học tài chính.

Lần thứ ba mươi mốt, AI trả lời khác

Ông Vũ Bình Duyên góp góc nhìn của người vận hành công nghệ ngân hàng — nơi sai số không được phép tồn tại — bằng một cảnh báo sắc: AI khác tự động hóa.

Tự động hóa dạy xong thì mười lần chạy như một, sai chỉ có thể do dữ liệu đầu vào. Còn AI có khả năng tự học. Hỏi nó ba mươi lần cùng một câu có thể ra cùng kết quả; đến lần thứ ba mươi mốt, nó trả lời khác — vì được người dùng khen “bạn đúng rồi” nhiều lần, nó tự điều chỉnh cách nghĩ.

Vì thế, khi đưa AI vào các quy trình nghiệp vụ cụ thể, phải cực kỳ cẩn trọng. Phải “dạy luật” cho nó: bước này không bao giờ được trả lời câu này, tình huống kia không được đi quá giới hạn kia. Và con người vẫn là người cuối cùng chịu trách nhiệm về những kết quả AI đưa ra.

Hỏi – đáp nhanh: nỗi sợ bị thay thế, và mười hai năm chuẩn bị

Khán giả hỏi thẳng: em sợ cạnh tranh không nổi với AI — ngành FinTech có bị thay thế không?

Ông Nguyễn Anh Tuấn trấn an có cơ sở: chọn FinTech là đỡ bị thay thế hơn nhiều ngành khác. FinTech không chỉ là AI. Nó gồm cả blockchain, big data, cloud — cả một nền công nghệ đang chạy trong các ứng dụng ta dùng hằng ngày.

Một học sinh khác lo lắng phải chuẩn bị gì ngay từ bây giờ để vào đại học không bỡ ngỡ. PGS. TS. Tiến Hoàng gỡ đúng nút thắt tâm lý: môi trường đại học được thiết kế để tiếp nối phổ thông. Hoàn thành tốt việc học và rèn luyện ở bậc phổ thông đã là sự chuẩn bị tốt nhất.

Câu hỏi cuối cùng trước giờ chốt phiên rất “đúng chất” nhà đầu tư tương lai: đầu tư tài chính phụ thuộc thời cuộc — kinh tế, dịch bệnh, những biến số khó lường — AI có giúp em đầu tư dễ hơn không?

Ông Tuấn xác nhận: có, và giúp rất nhiều. Nếu bạn có kỹ năng tạo prompt tốt, AI có thể trở thành một nhà tư vấn đầu tư đắc lực. Nhưng ông lập tức bổ sung kỹ năng đối trọng: quản trị rủi ro.

Bốn người, bốn năng lực cho năm năm tới

Host khép phiên bằng đề bài chỉ được chọn một: năng lực quan trọng nhất cho sinh viên tài chính trong năm năm tới là gì?

TS. Phạm Tuấn Anh chọn tư duy phản biện. Ông Vũ Bình Duyên chọn tư duy logic. Ông Nguyễn Anh Tuấn chọn quản trị rủi ro. PGS. TS. Nguyễn Tiến Hoàng chọn kỹ năng làm việc với AI.

Làm được những việc ấy, người trẻ mới thực sự biến AI thành người bạn đồng hành, chứ không phải người dẫn dắt và quyết định thay cuộc đời mình.

Đúc kết từ phiên thảo luận

Việc lặp lại, thủ công sẽ biến mất; chi nhánh vật lý thu hẹp, ngân hàng số mở rộng. Khoảng trống đào tạo nằm ở rủi ro số, bảo mật và liên ngành.
Credit — nghĩa gốc là niềm tin: nghề mới của ngành là người thiết kế tính minh bạch, giải thích được cách AI làm việc.
Ba năng lực cho năm năm tới: khai thác AI phục vụ công việc; phân tích – nhận định – đánh giá; học tập suốt đời.
Hiểu nghiệp vụ trước khi nói công nghệ: phải nắm quy trình để biết AI giúp ở công đoạn nào, và mình kiểm soát ở công đoạn nào.
Rèn kỹ năng đặt câu hỏi và hoài nghi hợp lý với AI: dữ liệu đủ tin chưa, thuật toán có thiên lệch không, rủi ro nào đang bị bỏ qua.
AI khác tự động hóa: nó tự học và có thể đổi câu trả lời ở lần thứ ba mươi mốt. Vì vậy phải dạy luật, kiểm soát chặt và chịu trách nhiệm cuối cùng.
Bốn năng lực chốt phiên: tư duy phản biện · tư duy logic · quản trị rủi ro · kỹ năng làm việc với AI.