Episode 2172 - June 28 - Phần 1 của 4 – Chương 1 – AI trong Fin Tech - Vina Technology at AI time - Lê Quang Văn | Podcast - Nhac.vn

Chương 1 - Giới thiệu về AI trong FinTech – Phần 1 của 4

1.1 Sự giao thoa giữa AI và FinTech: Tổng quan

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ, sự hội tụ của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Công nghệ tài chính (FinTech) đại diện cho một trong những phát triển biến đổi nhất trong lịch sử gần đây. Chương này bắt tay vào khám phá toàn diện về lĩnh vực năng động này, cung cấp sự hiểu biết nền tảng về các khái niệm cơ bản của AI và tác động sâu sắc của nó đối với ngành dịch vụ tài chính.

1.1.1 Định nghĩa trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo, thường được viết tắt là AI, đề cập đến việc mô phỏng trí thông minh của con người trong các máy móc được lập trình để suy nghĩ và học hỏi như con người. Những hệ thống thông minh này có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người, chẳng hạn như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định và dịch ngôn ngữ. AI có thể được phân loại thành hai loại:

• AI hẹp: Loại AI này được thiết kế để thực hiện một nhiệm vụ hẹp (ví dụ: nhận dạng khuôn mặt hoặc tìm kiếm thông tin trên internet) và hoạt động theo một số ràng buộc hạn chế. Nó vượt trội trong một số lĩnh vực nhưng không thể thực hiện ngoài các chức năng được chỉ định của nó.

• AI tổng quát: Còn được gọi là AI mạnh hoặc AGI (Trí tuệ tổng hợp nhân tạo), loại AI này có khả năng hiểu, học và áp dụng kiến thức trên một loạt các nhiệm vụ, giống như con người. Cho đến nay, AI nói chung hay tổng quát vẫn chủ yếu là lý thuyết và là một chủ đề của nghiên cứu đang diễn ra.

1.1.2 Sự phát triển của FinTech

Công nghệ tài chính, thường được gọi là FinTech, bao gồm một loạt các đổi mới công nghệ nhằm tăng cường và tự động hóa việc cung cấp và sử dụng các dịch vụ tài chính. FinTech bao gồm mọi thứ từ các ứng dụng ngân hàng di động và công nghệ blockchain đến cố vấn robot và nền tảng cho vay ngang hàng. Mục tiêu chính của FinTech là nâng cao hiệu quả của các dịch vụ tài chính, giảm chi phí và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

1.1.3 Sự hội tụ: AI trong FinTech

Việc tích hợp AI vào FinTech đã xúc tác cho một cuộc cách mạng trong ngành dịch vụ tài chính. Các giải pháp dựa trên AI hiện đang đi đầu trong đổi mới tài chính, thúc đẩy những cải tiến đáng kể trong các lĩnh vực như quản lý rủi ro, phát hiện gian lận, dịch vụ khách hàng và chiến lược đầu tư. Sự hội tụ này được củng cố bởi một số công nghệ AI cốt lõi, gồm học máy, phân tích dự đoán, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tự động hóa quy trình robot.

1.2 Các khái niệm cơ bản về trí tuệ nhân tạo

Để đánh giá đầy đủ tác động của AI đối với FinTech, điều cần thiết là phải hiểu các khái niệm và công nghệ cơ bản làm nền tảng cho trí tuệ nhân tạo. Phần này đi sâu vào các nguyên tắc cốt lõi của AI, cung cấp sự hiểu biết sắc thái về các thành phần khác nhau của nó.

1.2.1 Học máy

Học máy (ML) là một tập hợp con của AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình thống kê cho phép máy tính thực hiện các tác vụ mà không cần hướng dẫn rõ ràng. Thay vào đó, các hệ thống học máy học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó. Học máy có thể được phân loại thành ba loại chính:

• Học có giám sát: Trong học có giám sát, thuật toán được đào tạo trên một tập dữ liệu được gắn nhãn, có nghĩa là mỗi ví dụ đào tạo được ghép nối với một nhãn đầu ra. Thuật toán học cách ánh xạ đầu vào đến đầu ra chính xác, đưa ra dự đoán hoặc quyết định dựa trên dữ liệu mới. Ví dụ bao gồm các nhiệm vụ phân loại và hồi quy.

• Học không giám sát: Học không giám sát liên quan đến việc đào tạo thuật toán trên tập dữ liệu mà không có phản hồi được gắn nhãn. Hệ thống cố gắng tìm hiểu cấu trúc cơ bản của dữ liệu, thường sử dụng các kỹ thuật như phân cụm và liên kết. Các ứng dụng bao gồm phân khúc thị trường và phát hiện bất thường.

• Học tăng cường: Loại hình học tập này liên quan đến một tác nhân tương tác với môi trường và học cách thực hiện các nhiệm vụ bằng cách nhận phần thưởng hoặc hình phạt dựa trên hành động của nó. Theo thời gian, đại lý tối ưu hóa chiến lược của mình để