Khoa học máy tính (Computer Science) và khoa học dữ liệu (Data Science) là hai lĩnh vực liên quan nhưng có mục tiêu, phương pháp và ứng dụng khác nhau. Dưới đây là sự phân biệt rõ ràng giữa hai lĩnh vực này:

Chapter 0: Vì sao Data Analyst trong lĩnh vực Fintech cần hiểu tài chính?

Giới thiệu Series Data Analyst trong lĩnh vực Fintech

Trong thời đại ngân hàng số, ví điện tử và ứng dụng đầu tư mọc lên như nấm, Data Analyst (DA) trở thành một mắt xích quan trọng để biến dữ liệu thành giá trị kinh doanh. Series Data Analyst trong lĩnh vực Fintech được viết ra nhằm cung cấp kiến thức cơ bản đặc biệt dành cho những bạn DA muốn trang bị kiến thức nền tảng để tự tin bước vào lĩnh vực fintech. Nội dung chuỗi bài viết này chủ yếu sẽ được dựa vào cuốn sách “Tiền và hoạt động ngân hàng”, “Fintech for dummies” và tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Nội dung các chap sẽ bao gồm:

Chapter 0: Vì sao Data Analyst trong lĩnh vực Fintech cần hiểu tài chính?

Chapter 1: Tiền và ngân hàng

Chapter 2: Hoạt động và số hóa ngân hàng

Chapter 3: Các sản phẩm tài chính

Chapter 4: Chỉ số tài chính

Chapter 5: Dữ liệu và bài toán minh họa

Chapter 6: Chủ đề nâng cao

Tại Chapter 0, chúng ta sẽ cùng tìm hiểu vai trò của DA trong lĩnh vực fintech cùng một ví dụ tình huống cần nắm chắc kiến thức ngành (domain knowledge) để tiến hành phân tích và đề xuất giải pháp.

Trong một công ty fintech, Data Analyst không chỉ “ngồi với số liệu” mà còn đóng vai trò cầu nối giữa dữ liệu và chiến lược kinh doanh. Công việc của bạn có thể bao gồm:

• Theo dõi hiệu suất sản phẩm, chẳng hạn đo lường tỷ lệ người dùng kích hoạt ví điện tử sau khi tải ứng dụng.

• Phân tích hành vi người dùng dựa trên lịch sử giao dịch, hoạt động nạp/rút tiền, thanh toán.

• Đo lường rủi ro, như tỷ lệ nợ xấu hoặc trả chậm.

• Hỗ trợ các quyết định chiến lược, ví dụ đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing.

Vì sao cần hiểu kiến thức ngành (domain knowledge)? Cùng tới với hai ví dụ sau:

Ví dụ 1: Hãy tưởng tượng bạn là một Data Analyst cho một công ty Fintech cung cấp ví điện tử. Ban lãnh đạo yêu cầu bạn làm một báo cáo khẩn cấp về Tổng Giá Trị Giao Dịch (Total Transaction Value - TTV) trong ngày siêu sale 8/8 vừa qua để đánh giá hiệu quả của chiến dịch marketing.

Trong cơ sở dữ liệu, bạn có một bảng transactions với các cột quan trọng như transaction_id, amount (số tiền), transaction_date (ngày giao dịch), và status (trạng thái).

Cột status có thể có các giá trị như:

• pending: Giao dịch đã được khởi tạo nhưng đang chờ xử lý, tiền chưa thực sự được chuyển đi (ví dụ: chờ ngân hàng đối tác xác nhận).

• settled hoặc success: Giao dịch đã hoàn tất, tiền đã được chuyển thành công.

• failed: Giao dịch thất bại do lỗi kỹ thuật, sai thông tin, hoặc tài khoản không đủ tiền.

Sự chênh lệch 3 tỷ đồng giữa hai kết quả trên không chỉ là một con số, nó dẫn đến những quyết định kinh doanh sai lầm nghiêm trọng:

• Đánh giá sai hiệu quả Marketing:

• Với báo cáo 15 tỷ, ban lãnh đạo nghĩ rằng chiến dịch marketing đã thành công vượt bậc. Họ quyết định đổ thêm gấp đôi tiền marketing cho chiến dịch tháng sau với kỳ vọng thu về 30 tỷ.

• Thực tế, chiến dịch chỉ mang về 12 tỷ. Quyết định đổ thêm tiền dựa trên con số sai lầm sẽ gây lãng phí ngân sách trầm trọng.

• Sai lệch trong báo cáo tài chính: Bộ phận Kế toán/Tài chính khi đối soát dòng tiền cuối tháng sẽ thấy hụt 3 tỷ so với báo cáo của team Data. Điều này gây ra sự hoang mang, mất thời gian điều tra, và quan trọng nhất là làm giảm sút niềm tin vào năng lực của đội ngũ phân tích dữ liệu.

• Hoạch định sai chiến lược sản phẩm: Công ty có thể nghĩ rằng hệ thống đang hoạt động tốt vì xử lý được tới 15 tỷ giao dịch, trong khi thực tế có tới 3 tỷ (tương đương 20%) đang bị "treo" ở trạng thái pending hoặc failed, cho thấy một vấn đề tiềm ẩn về kỹ thuật hoặc trải nghiệm người dùng cần được giải quyết.

Ví dụ 2: Bạn là một Data Analyst làm việc cho một cổng thanh toán (Payment Gateway) cung cấp dịch vụ cho hàng ngàn website thương mại điện tử. Đột nhiên, Trưởng phòng Rủi ro nhận thấy số lượng các yêu cầu chargeback (khách hàng khiếu nại ngân hàng để đòi lại tiền) tăng vọt trong tuần qua. Lý do khiếu nại phổ biến là: "Tôi không thực hiện giao dịch này".

Mỗi yêu cầu chargeback thành công không chỉ khiến công ty mất tiền mà còn bị các tổ chức thẻ quốc tế (Visa, Mastercard) phạt và làm giảm uy tín. Bạn được giao nhiệm vụ khẩn cấp: "Tìm ra chuyện gì đang xảy ra."

Bảng chargeback bao gồm các cột:

• chargeback_id: Mã định danh duy nhất cho mỗi yêu cầu chargeback (khóa chính).

• transaction_id: Cột quan trọng nhất. Đây là khóa ngoại dùng để liên kết (JOIN) tới giao dịch gốc trong bảng transactions. Nhờ cột này, nhà phân tích có thể truy vết lại toàn bộ thông tin về người dùng, nhà bán hàng, thiết bị,... liên quan đến giao dịch bị khiếu nại.

• chargeback_date: Ngày mà yêu cầu chargeback được ghi nhận.

• reason_code: Mã lý do khiếu nại do ngân hàng cung cấp. Mỗi mã tương ứng với một lý do cụ thể. Ví dụ:

• 10.4: Fraud - Card-Not-Present Transaction (Gian lận - Giao dịch không xuất trình thẻ)

• 13.1: Goods/Services Not Received (Không nhận được hàng hóa/dịch vụ)

• status: Trạng thái của khiếu nại (ví dụ: pending_investigation, won, lost).

• amount: Số tiền bị khiếu nại, thường bằng với số tiền của giao dịch gốc.

• Công ty có thể cắt đứt hợp đồng với "Merchant ABC" một cách oan uổng, vừa mất đi một đối tác kinh doanh hợp pháp, vừa mất doanh thu.

• Quan trọng nhất: Vấn đề gốc không được giải quyết. Băng nhóm lừa đảo kia sẽ đơn giản chuyển sang tấn công một merchant khác, và khủng hoảng chargeback sẽ lại tiếp diễn.

Giải pháp từ cách tiếp cận 2:

• Hành động ngay lập tức: Dựa trên các mẫu hành vi được phát hiện, team Rủi ro có thể ngay lập tức thiết lập các quy tắc (rules) mới trên hệ thống để tự động chặn các giao dịch đáng ngờ. Ví dụ: "Tự động khóa một thiết bị nếu nó cố gắng giao dịch với hơn 5 thẻ khác nhau trong vòng 1 giờ."

• Giải pháp dài hạn: Các phân tích và "dấu vết" này cung cấp dữ liệu vàng để huấn luyện các mô hình Machine Learning, giúp hệ thống tự động nhận diện các hành vi gian lận tinh vi hơn trong tương lai.

Hai ví dụ trên cho thấy, một Data Analyst giỏi trong ngành Fintech không chỉ cần biết cách lấy dữ liệu, mà phải hiểu sâu sắc ý nghĩa đằng sau mỗi trường dữ liệu để biến chúng thành những insight chính xác và có giá trị chiến lược. Phân tích sâu sắc như vậy không chỉ giải quyết vấn đề trước mắt mà còn giúp xây dựng một nền tảng tài chính an toàn và bền vững hơn.

Hy vọng phần mở đầu này đã giúp bạn hình dung rõ hơn vai trò của Data Analyst trong fintech, cũng như lý do vì sao kiến thức ngành là “vũ khí” không thể thiếu. Bước sang Chapter 1, chúng ta sẽ bắt đầu từ những viên gạch nền tảng nhất của thế giới tài chính: tiền và ngân hàng — hai khái niệm tưởng quen thuộc nhưng chứa đựng nhiều điều bất ngờ.

Phạm Hồng Trà

Các công cụ trí tuệ nhân tạo đang được "thần thánh hóa" khiến người dùng đặt kỳ vọng cao, nhưng thực tế không như mong đợi

Đầu tháng 7-2025, Google chính thức triển khai Veo 3 - công cụ tạo video bằng trí tuệ nhân tạo (AI) đến các quốc gia - nơi ứng dụng Gemini đang hoạt động, bao gồm Việt Nam. Người dùng có thể sử dụng Veo 3 thông qua gói Google AI Pro với giá 489.000 đồng/tháng.

Tốn tiền mà không hiệu quả

Dù sự quan tâm với Veo 3 hiện tại giảm so với thời điểm vừa ra mắt song vẫn có số lượng lớn người sử dụng công cụ tạo video này bởi khả năng biến văn bản và hình ảnh thành video sống động, phù hợp bối cảnh. Các đoạn video ngắn được tạo bởi Veo 3 thường thu hút lượt xem không nhỏ trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, TikTok và YouTube, thậm chí có thể lên tới hàng triệu view.

Cơn sốt Veo 3 lan rộng khi nhiều tài khoản cá nhân tự xưng là "chuyên gia AI" liên tục quảng bá, bán các khóa học online sử dụng công cụ này với mức phí từ 99.000 đồng/khóa học chỉ vỏn vẹn 1-3 buổi. "Không cần studio, không cần đội ngũ marketing, bạn vẫn có thể tạo ra những video triệu view, thu hút khách hàng gấp 10 lần bình thường" - tài khoản M.Q trên Facebook đăng bài viết với lời hứa hẹn "có cánh".

Một số "thầy AI" trên mạng còn chỉ cách không cần mua tài khoản Veo 3, chỉ cần sử dụng Canva Pro - một ứng dụng có khả năng thiết kế hình ảnh, video, trình chiếu... - là sẽ tạo được video Veo 3 không giới hạn, chi phí chỉ từ 99.000 đồng/tháng. Tuy nhiên, theo tìm hiểu, thực tế Canva Pro chỉ cho phép tạo tối đa 5 video/tháng.

Tin vào những lời quảng cáo hoa mỹ về tác dụng AI, không ít người đã mạnh tay chi tiền triệu để mua tài khoản sử dụng hàng loạt công cụ, rồi sau đó "vỡ mộng". Chị Hoàng Thị Lan Phương (ngụ TP HCM) từng tham gia khóa học online về Veo 3, chi phí 99.000 đồng, với hy vọng tạo ra video ngắn có thể thu hút hàng triệu view để quảng bá điểm bán hàng của mình, qua đó tăng doanh số. Thế nhưng, sau buổi học, chị rất thất vọng khi Veo 3 chỉ tạo được video dài tối đa 8 giây, khi ghép các video ngắn với nhau có cảm giác không mượt mà, không thể truyền tải hết thông điệp mong muốn. "Các chuyên gia AI trên mạng quảng cáo Veo 3 giúp tiết kiệm thời gian, chi phí marketing nhưng thực tế lại khá tốn kém và hiệu quả không như kỳ vọng" - chị Phương nhận xét.

Ông Nguyễn Thành Tâm (ngụ Hà Nội) chi gần 2 triệu đồng để mua các ứng dụng AI phục vụ sáng tạo nội dung như ChatGPT, Gemini, Piktochart, Canva... và cũng thất vọng bởi khả năng thực sự của các công cụ này. "Piktochart được quảng cáo là có thể biến dữ liệu thành đồ họa chỉ trong một phút với hình ảnh cực kỳ hút mắt, nhưng sản phẩm thực tế lại không thể sử dụng được. AI này chỉ tạo được đồ họa với dữ liệu ít, còn nếu dữ liệu dài hơn thì phải chỉnh sửa bằng tay rất tốn thời gian; giao diện cũng không đẹp mắt" - ông Tâm nói.

Một công cụ AI tạo đồ họa được quảng cáo “nổ vang trời” nhưng khi thực tế sử dụng lại khác xa kỳ vọng của người dùng Ảnh: Nguyễn Tỉnh

"Chơi" AI như... chơi dao

Bên cạnh sử dụng AI phục vụ công việc, không ít trường hợp "chơi AI" với mục đích giải trí, "đu trend". Tuy nhiên, việc sử dụng AI thiếu cẩn trọng, sa đà, mất kiểm soát... có thể dẫn đến hậu quả khó lường.

Gần đây, trên mạng xã hội lan truyền trend dùng AI tạo hình ảnh như thật để thu hút bình luận, tương tác. Đáng chú ý, có nhiều hình ảnh khá nhạy cảm, không phù hợp hoặc sai sự thật đã được đăng tải và thu hút lượt xem lớn, chẳng hạn hình ảnh cảnh sát giao thông ghi biên bản xử phạt, lực lượng công an thực thi nhiệm vụ... Những hình ảnh tưởng như chỉ có tính chất giải trí như này lại tiềm ẩn nhiều rủi ro pháp lý.

Theo quy định pháp luật hiện nay, hành vi sử dụng công nghệ AI để tạo hình ảnh giả mạo, sai sự thật... nếu gây hiểu lầm theo chiều hướng tiêu cực có thể bị xem là xuyên tạc, vu khống, xúc phạm uy tín của người khác. Hành vi này có thể bị phạt 20-30 triệu đồng, buộc phải gỡ bỏ thông tin gây nhầm lẫn, sai sự thật... Nếu gây hậu quả nghiêm trọng hơn, hành vi này còn có thể bị truy cứu trách nhiệm hình sự.

PGS-TS Nguyễn Thanh Hiên, nhà sáng lập Công ty CP Trí tuệ nhân tạo Thế Hệ Mới (New AI), nhấn mạnh rằng để sử dụng AI hiệu quả, người dùng cần hiểu rõ mục đích và cách thức hoạt động của công cụ mình chọn. Quan trọng hơn, cần xác định công cụ đó có thực sự phù hợp với công việc và nhu cầu thực tế để tránh lãng phí thời gian và tiền bạc.

Với sự phát triển mạnh mẽ của các ứng dụng AI như Veo 3, NoteBookLM của Google hay ChatGPT của OpenAI, việc một số người chưa nắm vững công cụ đã vội vàng mở khóa học kiếm tiền, dẫn đến việc dạy sai cách và đưa ra các lệnh không chính xác, khiến AI không thể cho ra kết quả đúng yêu cầu.

Ông Hiên so sánh tình trạng này với những người dạy Microsoft Word, Excel mà không hiểu rõ phần mềm, chỉ tạo ra kết quả sai lệch, làm người học mất niềm tin vào công nghệ. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến người học mà còn tác động tiêu cực đến sự phát triển bền vững của thị trường AI tại Việt Nam. "AI phát triển rất nhanh, một câu lệnh hôm nay có thể đã lỗi thời ngày mai. Do đó, người học cần tìm giảng viên có kiến thức chuyên sâu để sử dụng AI hiệu quả" - ông Hiên chia sẻ. 

AI chỉ mạnh khi được sử dụng đúng cách

Ông Lê Hồng Đức, nhà sáng lập Công ty TNHH OneAds Digital, nhận định việc người dùng đổ xô sắm AI mà không có kiến thức nền tảng dẫn đến thực tế là sau một vài lần trải nghiệm không như kỳ vọng, nhiều người nhanh chóng từ bỏ vì cảm thấy "AI không hiệu quả".

Ông cũng cảnh báo về xu hướng dùng tài khoản chung, hoặc học từ các khóa bởi những chuyên gia tự phong, việc này sẽ khiến người dùng thao tác sai, hiểu sai và nhận kết quả sai. Theo ông, nếu xem AI là công cụ sản xuất nội dung, người dùng phải đóng vai trò như đạo diễn - có ý tưởng rõ ràng, mục tiêu cụ thể và sẵn sàng kiểm soát chất lượng đầu ra. "AI không thể thay thế tư duy con người, nó chỉ phát huy sức mạnh khi được dẫn dắt đúng cách" - ông Đức khuyến nghị.