Tại “Data-Driven Finance & Business Intelligence Conference 2026” do Asia University Program tổ chức, đại diện từ Prudential Việt Nam, TPBank và Boho Corporation đã đưa ra những lời khuyên dành cho sinh viên đang theo học các ngành kinh doanh – tài chính. Dù xuất phát từ những lĩnh vực khác nhau, các chia sẻ đều gặp nhau ở một điểm: AI có thể thay đổi công cụ và cách làm việc, nhưng nền tảng chuyên môn, tư duy và trải nghiệm thực tế vẫn là những năng lực người học cần chủ động xây dựng từ khi còn trên giảng đường.
Trước khi học cách dùng dữ liệu, cần hiểu mình đang phân tích điều gì
Theo ông Hoàng Sơn Nam, Trưởng bộ phận Phân tích dữ liệu & Thông tin chuyên sâu tại Công ty TNHH Bảo hiểm Nhân thọ Prudential Việt Nam, sự phát triển của AI và các công cụ phân tích khiến nhiều sinh viên quan tâm đến dữ liệu, dashboard hay những nền tảng công nghệ mới. Tuy nhiên, công cụ chỉ thực sự tạo ra giá trị khi người sử dụng hiểu bản chất của vấn đề kinh doanh phía sau những con số.
“Nếu được học lại đại học, tôi chắc chắn sẽ học thật chắc các môn nền tảng như Kinh tế, Tài chính và Kế toán, bởi đó là những môn nguyên lý. Dữ liệu chỉ là công cụ hỗ trợ. Một người giỏi phân tích dữ liệu cũng phải là người có kiến thức tốt về kinh doanh và tài chính”, ông Hoàng Sơn Nam chia sẻ.
Từ góc nhìn của người trực tiếp làm việc với dữ liệu trong doanh nghiệp, lời khuyên này đặt ra một điểm đáng lưu ý với sinh viên: không nên chạy theo công cụ mà bỏ qua kiến thức nền tảng.
AI có thể xử lý lượng dữ liệu lớn, phát hiện mô hình hoặc hỗ trợ tạo báo cáo nhanh hơn. Nhưng để biết một chỉ số có thực sự đáng quan tâm hay không, nguyên nhân nằm ở đâu và doanh nghiệp nên hành động thế nào, người phân tích vẫn cần hiểu về tài chính, kế toán, kinh tế và hoạt động kinh doanh.
Vì vậy, với sinh viên, học dữ liệu không phải là một hướng tách rời chuyên môn. Ngược lại, khả năng khai thác dữ liệu chỉ trở thành lợi thế khi được xây dựng trên một nền tảng ngành đủ chắc.
Biết dùng AI chưa đủ, sinh viên cần giữ khả năng phán đoán và ra quyết định
Nếu ông Hoàng Sơn Nam nhấn mạnh kiến thức nền tảng, ông Trần Phú Thiện, Giám đốc Mảng Vận hành Trung tâm Tài chính Số tại Ngân hàng TMCP Tiên Phong (TPBank), lại lưu ý sinh viên về cách nhìn nhận AI trong công việc.
“AI đang dần thay đổi công việc của chúng ta, nhưng các bạn đừng lo. Điều quan trọng là phải hiểu giá trị của AI nằm ở đâu và giá trị cốt lõi của chính mình nằm ở đâu. AI giống như một cái đầu lạnh, hãy xem AI là công cụ hỗ trợ, còn việc ra quyết định và quản lý vẫn là giá trị cốt lõi của con người”, ông Trần Phú Thiện cho biết.
Trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng, AI đã có thể hỗ trợ xử lý dữ liệu, tự động hóa quy trình và đưa ra những gợi ý dựa trên lượng thông tin lớn. Nhưng càng có nhiều công cụ tham gia vào quá trình phân tích, người sử dụng càng cần biết đặt câu hỏi, kiểm chứng kết quả và chịu trách nhiệm với quyết định cuối cùng.
Đây cũng là điểm sinh viên cần lưu ý khi tiếp cận AI từ sớm. Thay vì chỉ học cách viết prompt hay sử dụng một công cụ cụ thể, người học cần phát triển khả năng xác định vấn đề, đánh giá thông tin và hiểu giới hạn của những đề xuất do công nghệ tạo ra.
Muốn hiểu kinh doanh, phải bước ra khỏi những tình huống trên giấy
Bên cạnh chuyên môn và công nghệ, trải nghiệm thực tế là lời khuyên được bà Nguyễn Thị Xuân Thảo, Trưởng phòng Phát triển Kinh doanh, Boho Corporation, dành cho những sinh viên muốn theo đuổi lĩnh vực kinh doanh.
“Nếu muốn trở thành một người làm phát triển kinh doanh giỏi trong tương lai, các bạn cần tích cực đi thực tế, bắt tay vào công việc và không ngừng tích lũy kiến thức. Càng có nhiều trải nghiệm và hiểu biết, các bạn càng có nhiều cơ hội thành công”, bà Nguyễn Thị Xuân Thảo chia sẻ.
Khác với một bài toán có sẵn dữ kiện trên lớp, môi trường doanh nghiệp đặt người làm kinh doanh trước những tình huống có nhiều biến số: nhu cầu khách hàng có thể thay đổi, thông tin không phải lúc nào cũng đầy đủ và một phương án phù hợp trong trường hợp này chưa chắc hiệu quả ở trường hợp khác.
Bởi vậy, việc tham gia dự án, làm việc nhóm, tiếp xúc với doanh nghiệp hay trực tiếp giải quyết một vấn đề thực tế giúp sinh viên dần hình thành khả năng quan sát, phản ứng với tình huống và hiểu cách kiến thức được vận dụng trong công việc.
AI có thể hỗ trợ tìm kiếm thông tin hoặc phân tích dữ liệu nhanh hơn, nhưng trải nghiệm thực tế vẫn là điều giúp người học hiểu vì sao một quyết định có thể đúng về mặt số liệu nhưng chưa chắc phù hợp với khách hàng, thị trường hoặc bối cảnh doanh nghiệp.
Ba điều sinh viên kinh doanh – tài chính có thể bắt đầu ngay từ giảng đường
Từ ba góc nhìn của đại diện doanh nghiệp, yêu cầu dành cho sinh viên kinh doanh – tài chính trong thời đại AI có thể được nhìn qua ba lớp năng lực có quan hệ chặt chẽ với nhau.
Trước hết là kiến thức nền tảng để hiểu bản chất của các vấn đề kinh tế, tài chính và kinh doanh. Trên nền tảng đó, người học cần phát triển khả năng khai thác dữ liệu và sử dụng AI như một công cụ, nhưng vẫn giữ được tư duy phản biện và năng lực ra quyết định. Cuối cùng, những kiến thức và công cụ này cần được kiểm chứng qua dự án, tình huống thực tế và trải nghiệm với doanh nghiệp.
Đây cũng là định hướng được đưa vào quá trình đào tạo các ngành Tài chính và Quản trị kinh doanh tại Asia University Program.
Trong hai năm đầu tại Việt Nam, sinh viên học chương trình chuyển giao từ Asia University, Đài Loan (Trung Quốc), đồng thời tiếp cận các học phần gắn với dữ liệu, công nghệ và những bài toán kinh doanh cụ thể. Quá trình học được kết hợp với dự án, nghiên cứu tình huống, hoạt động cùng chuyên gia và kết nối doanh nghiệp để sinh viên từng bước vận dụng kiến thức thay vì chỉ tiếp nhận lý thuyết.
Người học cũng có cơ hội làm quen với các công cụ phân tích dữ liệu như Power BI, Tableau, SPSS và tiếp cận những chủ đề về AI, Business Intelligence hay ứng dụng dữ liệu trong quản trị và tài chính. Hai năm tiếp theo tại Asia University là giai đoạn tiếp tục phát triển chuyên môn trên nền tảng đã được chuẩn bị từ Việt Nam, đồng thời mở rộng trải nghiệm trong môi trường học tập quốc tế.
Trong bối cảnh công nghệ liên tục thay đổi cách doanh nghiệp vận hành, lợi thế của sinh viên kinh doanh – tài chính sẽ không nằm ở việc biết sử dụng một công cụ AI sớm hơn người khác. Quan trọng hơn là hiểu chuyên môn đủ sâu để biết mình đang giải quyết vấn đề gì, biết sử dụng công nghệ đúng chỗ và có đủ trải nghiệm để đưa kiến thức vào những tình huống thực tế.
