Tại Hội thảo, ông Phạm Quang Vinh, Giám đốc Giải pháp doanh nghiệp, Trung tâm Không gian mạng Viettel cho biết, Trung tâm đã nghiên cứu ứng dụng AI cho đa dạng ngành nghề tại Việt Nam. Thời gian qua, Viettel cũng mang những giải pháp tới doanh nghiệp Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng. Ông Vinh dẫn báo cáo gần nhất của Accenture (công bố ngày 8-6-2022) cho thấy, hơn 60% công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính-ngân hàng đang thử nghiệm AI. Doanh nghiệp thuộc các ngành nghề khác cũng đều tìm đến AI với tính chất thăm dò, thử nghiệm. Đặc biệt, các công ty này đã có mức doanh thu cao hơn 50% so với các đối thủ cạnh tranh nhờ ứng dụng AI.
Từ thực tế cung cấp giải pháp cho doanh nghiệp, ông Vinh cho rằng, hiện nay, nhiều doanh nghiệp chưa hiểu nguy cơ bị tụt hậu nếu không tiếp cận AI. Tại Việt Nam, AI được đưa vào ngân hàng với vai trò thử nghiệm và thăm dò, hỗ trợ xử lý các dữ liệu lớn. AI giúp hạn chế rủi ro về số liệu, hồ sơ, và chưa thay thế được các bước quản trị rủi ro trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.
Các chuyên gia tại hội thảo khuyến nghị, trong thời gian tới, các doanh nghiệp tài chính-ngân hàng nên ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu, data... nhằm thay đổi nền tảng, thu thập dữ liệu giúp lãnh đạo đơn vị tổng hợp được nhiều dữ liệu, từ đó đưa ra quyết định, thậm chí thay đổi cách quản trị truyền thống.
Đánh giá về việc đào tạo, kết nối nguồn nhân lực trí tuệ nhân tạo, các chuyên gia cho rằng, trong quá trình làm việc với nhiều doanh nghiệp, đơn vị cả tư nhân lẫn Nhà nước, đều ghi nhận tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực. Ông Nguyễn Xuân Hoài, Viện trưởng Viện Trí tuệ nhân tạo Việt Nam cho biết, AI đang dần trở thành một ngành công nghiệp và là một nghề. Sự thiếu hụt về nguồn nhân lực làm trí tuệ nhân tạo của Việt Nam khá lớn. Do công nghệ này phát triển nhanh và sâu, nên rất khó tìm được một người giỏi AI toàn diện.
Để đào tạo nguồn nhân lực, Việt Nam cần phải có bức tranh rõ ràng nghề trí tuệ nhân tạo là làm gì. Trong những năm qua, các trường đại học đào tạo nhiều chuyên ngành nhưng lượng học sinh, sinh viên đăng ký đào tạo trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu lại thấp nhất trong ngành công nghệ thông tin. Ông Hoài đặt ra câu hỏi: "Phải chăng do chúng ta nói về nghề AI cao siêu, chung chung nên phụ huynh và học sinh khó lựa chọn do đó thiếu nhân lực càng thiếu?”. Theo ông Hoài, giải pháp để có nguồn nhân lực là trường đại học cần bắt tay đào tạo với các doanh nghiệp. Các trường đại học thì cần có hệ thống máy móc, cơ sở hạ tầng tốt để đào tạo đáp ứng nhu cầu nhân lực.
PGS,TS Huỳnh Thị Thanh Bình, Trưởng nhóm nghiên cứu Tối ưu, Phó Hiệu trưởng Trường Công nghệ thông tin và Truyền thông, Đại học Bách khoa Hà Nội cũng có nhiều trăn trở về thực trạng đào tạo ngành khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam. Hiện nay, Bộ Giáo dục đã mở mã đăng ký ngành cho khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Điều này phần nào khẳng định sự hợp tác cùng thúc đẩy ngành của xã hội, Bộ Giáo dục và Đào tạo và các bộ, ban, ngành. Tuy nhiên, một số trường đại học ở Việt Nam đào tạo chưa đáp ứng được nhu cầu thực tế.
Ông Anissh Pandey, Giám đốc NVIDIA khu vực Asean cho rằng, trong đào tạo AI, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nhân tài là quan trọng nhất. Chính phủ Việt Nam đã có nhiều chính sách khuyến khích phát triển đào tạo AI. Tuy nhiên, khoảng cách giữa phát triển AI ở Việt Nam và đào tạo AI vẫn còn khá lớn, việc đào tạo nhân tài trong lĩnh vực AI còn chưa bắt kịp.Việt Nam là quốc gia phát triển AI hàng đầu ở khu vực, tuy nhiên cơ sở hạ tầng còn nhiều hạn chế, dẫn đến việc khó thu hút nhân tài. Trong khi đó, các quốc gia khác như Singapore hay Thái Lan là những nước nằm trong 20 nước phát triển AI hàng đầu đều tập trung phát triển mạnh cơ sở hạ tầng, thu hút nhân tài AI.
