🌐 Nhấn vào biểu tượng quả địa cầu ở góc trên bên phải để dễ dàng chuyển đổi giữa các ngôn ngữ khác nhau.

Sự kiện ra mắt Trung tâm Kinh doanh và Công nghệ mới nổi (CBET)

Loại

🇻🇳 Việt Nam
🎤 ĐáNh giá sự kiện

Ngày phát hành

May 20, 2025

Lời mở đầu

Phát biểu khai mạc hội thảo, Giáo sư Robert McClelland, Trưởng khoa Kinh doanh, Đại học RMIT Việt Nam, đã nhấn mạnh tác động ngày càng tăng của các công nghệ mới nổi lên nền kinh tế toàn cầu, đặc biệt là tại Việt Nam. Việt Nam đang ở giai đoạn phát triển then chốt, và để đạt được tăng trưởng bền vững và chuyển đổi thành một quốc gia có thu nhập cao, công nghệ và đổi mới sáng tạo là vô cùng cần thiết. Bên cạnh đó, nghiên cứu chuyên sâu và quan hệ đối tác chặt chẽ là yếu tố then chốt để khai phá tiềm năng này. Đây chính là động lực thúc đẩy Khoa Kinh doanh thành lập CBET, một trung tâm nghiên cứu tạo ra các nghiên cứu có tác động cao, giải quyết các thách thức và tận dụng các cơ hội trong cuộc cách mạng số này.

Bài thuyết trình chính:
Công nghệ mới nổi định hình doanh nghiệp, xã hội và nền kinh tế tại Việt Nam

Phiên họp này được trình bày bởi bà Lynn Hoang, Giám đốc quốc gia của Binance.

Binance là công ty blockchain và Web3 lớn nhất thế giới, với hơn 216 triệu người dùng trên 180 quốc gia. Họ có hơn 21 giấy phép hoạt động tại nhiều quốc gia, bao gồm Trung Quốc, New Zealand, Pháp, Dubai, Abu Dhabi và Nhật Bản.

Source: RMIT

2.1 Sự chuyển mình số hóa của Việt Nam: Đặt nền móng

•

Dân số hơn 100 triệu người (Đông Nam Á thứ 3)

•

Tính đến tháng 10 năm 2023, 21,6% dân số vẫn chưa có tài khoản ngân hàng

•

Người dùng ví điện tử tăng 235% từ năm 2018 đến năm 2022, đạt 41,3 triệu người dùng

•

Dự kiến sẽ có 70 tỷ đô la thanh toán di động vào năm 2025

•

Một trong những nền kinh tế tăng trưởng nhanh nhất thế giới (tăng trưởng 6-7% mỗi năm)

•

78,8% dân số sử dụng Internet. Chính phủ đặt mục tiêu 100% người trưởng thành sở hữu điện thoại thông minh vào năm 2025.

•

Khoảng 37,8% trong số hơn 100 triệu dân có độ tuổi dưới 25

•

ĐàO tạo khoảng 100.390 sinh viên tốt nghiệp ngành kỹ thuật hàng năm, xếp thứ 10 trên toàn cầu

•

Chương trình Chuyển đổi số quốc gia đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030: Đặt mục tiêu đến năm 2025, kinh tế số đạt 20% GDP (30% vào năm 2030) và 80% dịch vụ công trực tuyến vào năm 2025

2.2 Trí tuệ nhân tạo (AI)

•

Sự định nghĩa

◦

AI = Công nghệ cho phép máy móc mô phỏng trí thông minh của con người (học tập, giải quyết vấn đề, nhận thức). Hoạt động bằng cách xử lý dữ liệu khổng lồ, xác định các mô hình và đưa ra quyết định.

▪

AI hẹp (AI ngày nay): Thực hiện các tác vụ cụ thể (ví dụ: ChatGPT tạo văn bản, DALL-E tạo hình ảnh). AI tạo sinh thuộc loại này.

▪

AGI (Trí tuệ nhân tạo tổng quát): Một AI lý thuyết có thể thực hiện bất kỳ nhiệm vụ trí tuệ nào mà con người có thể thực hiện. Hiện tại, nó vẫn chưa tồn tại.

▪

ASI (Siêu trí tuệ nhân tạo): AI giả định vượt trội hơn trí thông minh của con người về mọi mặt – lý luận, sáng tạo, cảm xúc, v.v. Điều này nằm trong tương lai xa hơn.

•

ỨNg dụng

◦

Việc kinh doanh

▪

Tự động hóa: chatbot AI dành cho dịch vụ khách hàng (ví dụ: ChatGPT, Zendesk), tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) cho các tác vụ văn phòng

▪

Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Phân tích dự đoán trong tiếp thị, dự báo bán hàng, phát hiện gian lận

▪

Cá nhân hóa: Đề xuất sản phẩm, quảng cáo nhắm mục tiêu (ví dụ: Netflix, Amazon)

◦

Xã hội

▪

Chăm sóc sức khỏe: Chẩn đoán hỗ trợ AI (ví dụ: phát hiện ung thư trong quá trình quét), khám phá thuốc (ví dụ: AlphaFold của DeepMind)

▪

Giáo dục: Nền tảng học tập thích ứng, điều chỉnh nội dung theo nhu cầu của học sinh (ví dụ: Duolingo, Khan Academy)

▪

An toàn công cộng: AI để quản lý giao thông, dự đoán thảm họa và phân tích mô hình tội phạm

◦

Kinh tế

▪

Chuyển đổi lao động: Chuyển từ công việc lặp đi lặp lại sang các vai trò có kỹ năng cao hơn

▪

Tăng trưởng năng suất: Các công cụ AI giúp tăng hiệu quả trong nhiều ngành công nghiệp

▪

AI-as-a-Service (AiaaS): Nền tảng đám mây dân chủ hóa quyền truy cập vào AI (ví dụ: AWS SageMaker, Google Vertex AI)

•

AI tại Việt Nam: Tác động và Tăng trưởng

◦

Thống kê

▪

Dẫn đầu khu vực: Thứ 5 tại ASEAN, thứ 59 trên toàn cầu về mức độ sẵn sàng ứng dụng AI

▪

Chiến lược AI quốc gia (2021): Đặt mục tiêu trở thành trung tâm đổi mới AI tại ASEAN vào năm 2030

▪

Giá trị thị trường AI: 470 triệu đô la Mỹ (năm 2022) dự kiến đạt 1,52 tỷ đô la Mỹ (năm 2030)

▪

Các công ty khởi nghiệp AI: Tăng từ 60 (năm 2021) lên 278 (năm 2024)

▪

ÁP dụng trong doanh nghiệp: 80% doanh nghiệp Việt Nam đã sử dụng AI trong năm qua (cao hơn mức trung bình của khu vực)

◦

Các trường hợp

▪

VNPT SmartVision: Camera giao thông AI giảm 80% vi phạm trong 6 tháng (Tân An), Được hỗ trợ bởi NVIDIA AI

▪

VinBigData: Vizone: Face ID để truy cập (độ chính xác 99,9%, <1 giây), được triển khai tại Vinhomes, Phú Quốc United Center, xe điện GSM, VinDr: Quét AI phát hiện bệnh phổi/vú.

2.3 Chuỗi khối

•

Sự định nghĩa

◦

Blockchain = Sổ cái kỹ thuật số phi tập trung ghi lại dữ liệu theo cách an toàn, minh bạch và chống giả mạo.

Kiểu	Truy cập	Phân quyền	Tính minh bạch	Tốc độ & Khả năng mở rộng
Công cộng	Mở cửa cho tất cả mọi người	Hoàn toàn phi tập trung	Cao	Tốc độ thấp hơn, khả năng mở rộng kém hơn
Riêng tư	Chỉ giới hạn cho những người tham gia cụ thể	Phân cấp một phần hoặc tập trung	Thấp (chỉ nội bộ)	Tốc độ cao, khả năng mở rộng hơn
Liên minh	ĐượC kiểm soát bởi một nhóm các tổ chức	Phân cấp một phần	Trung bình (trong số các thành viên)	Tốc độ và khả năng mở rộng vừa phải
Lai	Kết hợp quyền truy cập công cộng và riêng tư	Sự kết hợp giữa tập trung và phi tập trung	Thay đổi tùy theo trường hợp sử dụng	Tối ưu hóa dựa trên nhu cầu

Bitcoin là loại tiền điện tử phi tập trung đầu tiên dựa trên Blockchain, được sáng lập bởi Satoshi Nakamoto

•

ỨNg dụng

◦

Việc kinh doanh

▪

Chuỗi cung ứng minh bạch: Theo dõi hàng hóa từ nơi xuất phát đến nơi đến

▪

Hợp đồng thông minh: Tự động thanh toán, yêu cầu bảo hiểm, tiền bản quyền

▪

Nhận dạng số: Bảo mật quá trình tiếp nhận nhân viên và khách hàng

▪

Chương trình khách hàng thân thiết: Hệ thống phần thưởng dựa trên mã thông báo

▪

Kiếm tiền từ dữ liệu: Người dùng hoặc công ty bán dữ liệu đã được xác minh

◦

Xã hội

▪

Bao phủ tài chính: Các khoản vay DeFi dành cho những người không có tài khoản ngân hàng, đồng tiền ổn định trong các nền kinh tế siêu lạm phát

▪

Quyền sở hữu và quyền riêng tư dữ liệu: Cá nhân kiểm soát dữ liệu cá nhân

▪

Hệ thống bỏ phiếu: Bỏ phiếu điện tử dựa trên công nghệ Blockchain để đảm bảo tính minh bạch

▪

Theo dõi viện trợ của các tổ chức phi chính phủ: Phân bổ quỹ minh bạch trong cứu trợ thiên tai

▪

Chứng chỉ giáo dục: Bằng cấp dựa trên công nghệ Blockchain giúp ngăn chặn gian lận

◦

Kinh tế

▪

Tiền kỹ thuật số: Tiền kỹ thuật số của Ngân hàng Trung ương (CBDC) và tiền điện tử đang định hình lại hệ thống tiền tệ

▪

Tài sản được mã hóa: Bất động sản, cổ phiếu và hàng hóa được giao dịch thông qua blockchain

▪

Thanh toán xuyên biên giới: Giao dịch tức thì, phí thấp

▪

Tài chính phi tập trung (DeFi): Cho vay, đặt cược, phái sinh không qua trung gian

▪

Mô hình kinh doanh mới: DAO, nền kinh tế token và nền tảng do người sáng tạo sở hữu

•

Blockchain tại Việt Nam: Tác động và Tăng trưởng

◦

Thống kê

▪

“Chiến lược quốc gia về ứng dụng và phát triển Blockchain đến năm 2025, tầm nhìn đến năm 2030” của Việt Nam bao gồm: Phát triển hạ tầng blockchain quốc gia (1), Thiết lập ít nhất một khu vực thử nghiệm hoặc khu thí điểm blockchain (2), Tích hợp blockchain vào các lĩnh vực như tài chính, y tế, giáo dục, logistics và dịch vụ công (3).

▪

Việt Nam nằm trong số các quốc gia hàng đầu về Chỉ số áp dụng tiền điện tử và khối lượng giao dịch

▪

Thị trường blockchain (VN) được định giá 350 triệu đô la vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt 925 triệu đô la vào năm 2029, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm là 17,4%.

◦

Các trường hợp

▪

Một trò chơi kiếm tiền dựa trên blockchain do công ty khởi nghiệp Sky Mavis của Việt Nam phát triển. Vào thời kỳ đỉnh cao, trò chơi đã đạt mức định giá 3 tỷ đô la và phổ biến GameFi trên toàn cầu.

▪

Một công cụ tổng hợp trao đổi phi tập trung cho phép hoán đổi mã thông báo tức thì trên Ethereum, B2B Chain, Polygon, Avalanche, Optimism, v.v.

2.4 Kết luận và bài học kinh nghiệm

•

Việt Nam cung cấp một nền tảng học tập độc đáo và một cảnh quan giàu cơ hội

•

AI thúc đẩy tự động hóa, cá nhân hóa và đưa ra quyết định thông minh hơn

•

Blockchain tăng cường sự tin cậy, minh bạch và phi tập trung

•

Các công nghệ mới nổi như AI hay Blockchain đang định hình lại cách chúng ta làm việc, sinh sống và phát triển kinh tế. Chúng sẽ mở ra những mô hình kinh doanh mới, xã hội thông minh hơn và nền kinh tế bền vững hơn.

•

Thách thức vẫn còn: Khoảng cách nhân tài, sự linh hoạt về quy định, an ninh mạng và thúc đẩy đổi mới - văn hóa là chìa khóa

•

Trang bị cho mình những kỹ năng số phù hợp, theo đuổi mục tiêu học tập suốt đời và khám phá các cơ hội trong hệ sinh thái công nghệ năng động của Việt Nam.

Giới thiệu CBET

3.1 Mục tiêu chính

•

Thực hiện nghiên cứu tác động để tạo ra tác động kinh tế và xã hội tại Việt Nam và khu vực ASEAN

•

Thúc đẩy quan hệ đối tác trong ngành tại Việt Nam và khu vực ASEAN để tạo ra những kết quả có tác động đến các bên liên quan trong ngành và định hướng cho các nhà hoạch định chính sách

•

Mở rộng và nâng cao năng lực và khả năng hợp tác nghiên cứu đa ngành trên khắp các cơ sở của RMIT

3.2 Hoạt động chính

•

Dẫn dắt và hợp tác trong các cuộc đấu thầu tài trợ trong lĩnh vực kỹ thuật số

•

Thúc đẩy các chủ đề nghiên cứu tiên phong thông qua sự lãnh đạo nghiên cứu

•

Thúc đẩy quan hệ đối tác trong ngành để hợp tác trong nghiên cứu ứng dụng

•

Phân bổ học bổng Tiến sĩ cho các lĩnh vực nghiên cứu chiến lược và thành lập các chương trình thực tập tiến sĩ trong ngành

•

Hội thảo chuẩn bị và viết đơn xin tài trợ

3.3 Năm chủ đề nghiên cứu

•

Quản lý chuyển đổi thông minh

•

Nền kinh tế số và thị trường mới nổi

•

Quản lý chuỗi cung ứng và hậu cần

•

Fintech-Tiền điện tử

•

An ninh mạng

3.4 Các lĩnh vực trọng tâm chính

•

Các dự án nghiên cứu ứng dụng trong ngành và thực tập tiến sĩ

•

ĐàO tạo doanh nghiệp

•

Tư tưởng lãnh đạo và vận động chính sách

Thảo luận nhóm:
Xây dựng nền kinh tế số cho tương lai: Hợp tác giữa ngành công nghiệp và học viện

From left to right, the panel includes Assoc. Prof. Burkhard Schrage from RMIT, Ms. Phuong Nguyen from Techcombank, Ms. Hanh Chu from ACB and Mr. Huy Pham from RMIT | Source: RMIT

4.1 Các công nghệ mới nổi sẽ có tác động như thế nào đến nền kinh tế và xã hội Việt Nam trong tương lai?

Các diễn giả đã nhấn mạnh cách AI, dữ liệu lớn và blockchain đang định hình lại Việt Nam:

•

Ngân hàng: Bà Hạnh chia sẻ ACB đang triển khai hơn 400 dự án AI, hỗ trợ 80 triệu lượt hỗ trợ khách hàng và 500 tỷ đồng tín dụng mới mỗi tháng. Bà Phương ghi nhận những lợi ích nội bộ thông qua tự động hóa, bao gồm trợ lý AI “Dobby”, đồng thời chỉ ra những hạn chế về quy định và quản trị.

•

Ô Tô & Bán lẻ: Ông Paul nhấn mạnh sự khác biệt giữa tính khả dụng và mức độ sẵn sàng của công nghệ. Nhiều doanh nghiệp thiếu chất lượng dữ liệu và tư duy để áp dụng các công cụ như CRM, đặc biệt là khi kỳ vọng của người tiêu dùng tăng cao sau COVID.

•

ĐầU tư & Xã hội: Tiến sĩ Huy nhấn mạnh nhu cầu về các công cụ tài chính thông minh, dễ tiếp cận, đặc biệt là ở các thị trường đang phát triển. Nhóm của ông đang xây dựng một nền tảng AI để hỗ trợ các quyết định đầu tư thông minh hơn, bao gồm cả tài sản kỹ thuật số, đồng thời thúc đẩy các ngân hàng chuyển sang các dịch vụ tư vấn robot thực sự.

4.2 Bạn nhìn thấy những thách thức nào và bạn giải quyết những thách thức này như thế nào?

Các diễn giả đã nêu ra những thách thức chính trong việc áp dụng công nghệ mới nổi ở Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng, ô tô và đầu tư.

•

Chất lượng dữ liệu là một rào cản lớn. Bà Hạnh chia sẻ rằng dữ liệu của ACB bị phân mảnh trên hơn 40 hệ thống. Việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là điều cần thiết trước khi áp dụng AI.

•

Những hạn chế về cơ sở hạ tầng và chi phí cao vẫn là rào cản. ACB áp dụng phương pháp “thí điểm và mở rộng quy mô”, thử nghiệm AI ở quy mô nhỏ trước khi triển khai rộng rãi.

•

Thiếu hụt nhân tài cũng là một vấn đề. Thiếu hụt những chuyên gia am hiểu cả công nghệ và kinh doanh, và các trường đại học như RMIT được khuyến khích giúp lấp đầy khoảng trống này.

•

Sự phản kháng về tư duy, đặc biệt là từ phía ban quản lý cấp cao, làm chậm quá trình chuyển đổi. Ông Paul lưu ý rằng nỗi sợ thất bại và sự gắn bó với những cách làm cũ là những rào cản phổ biến.

•

Sự bất ổn về quy định làm tăng thêm tính phức tạp. Bà Phương nhấn mạnh nhu cầu quản trị dữ liệu rõ ràng khi Nghị định 13 có hiệu lực. Tranh chấp về quyền sở hữu và phân loại dữ liệu thường cản trở tiến độ.

4.3 Chúng ta có thể tiết kiệm chi phí thông qua AI và các công nghệ khác không?

Bà Hạnh giải thích rằng AI đã cho phép ACB mở rộng tín dụng cho các khách hàng chưa được phục vụ, phát hành khoảng 500 tỷ đồng mỗi tháng bằng dữ liệu thay thế và công nghệ học máy. Không chỉ tiết kiệm chi phí, AI còn tạo ra giá trị mới, thúc đẩy năng suất, doanh thu và cho phép nhân viên tập trung vào chiến lược.

ÔNg Paul cho biết thêm rằng AI đã đẩy nhanh hoạt động R&D, giúp nhóm của ông xây dựng hệ sinh thái xe điện trong 18 tháng thay vì 5 năm. Những cải tiến như nhận dạng khuôn mặt đã cải thiện trải nghiệm khách hàng và bảo mật. Tuy nhiên, ông lưu ý rằng việc áp dụng có thể bị chậm lại do người dùng lo ngại về tính minh bạch và quyền riêng tư.

4.4 Tổ chức của bạn đã áp dụng một số nguyên tắc sử dụng AI chưa? Tổ chức của bạn bảo vệ dữ liệu như thế nào?

ÔNg Paul nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu chất lượng cao, đồng thời lưu ý rằng việc nhập liệu CRM không chính xác có thể làm suy yếu các nỗ lực AI. Công ty của ông đã giải quyết vấn đề này thông qua các chính sách dữ liệu rõ ràng, các ưu đãi và trách nhiệm giải trình của nhân viên để đảm bảo dữ liệu khách hàng chính xác.

Bà Phương nhấn mạnh việc tích hợp quản trị dữ liệu với các hoạt động an ninh mạng và xây dựng các nhóm nội bộ chuyên trách để đảm bảo tuân thủ Nghị định 13.

Bà Hạnh mô tả chiến lược bảo vệ dữ liệu nhiều lớp của ACB, bao gồm đánh giá bảo mật, mã hóa dữ liệu, đào tạo nhân viên và hệ thống nội bộ ngăn chặn việc truyền dữ liệu trái phép.

Tiến sĩ Huy đã đề cập đến tác động của AI đối với tính chính trực trong học thuật, chẳng hạn như bài tập của sinh viên do AI tạo ra. RMIT hiện đang sử dụng các bài thuyết trình trên lớp và nhấn mạnh sự giám sát của con người để ngăn chặn việc lạm dụng, một phương pháp mà ông tin là cũng cần thiết không kém trong môi trường doanh nghiệp.

4.5 Liệu AI có cướp mất việc làm của chúng ta không? Và làm thế nào chúng ta có thể chuẩn bị cho thế hệ tiếp theo phát triển mạnh mẽ trong bối cảnh mới này?

Bà Hạnh khẳng định: “Những người biết sử dụng AI sẽ thay thế những người không biết.” AI không phải là đối thủ cạnh tranh, mà là người hỗ trợ. AI có thể nâng cao hiệu quả và tiết kiệm thời gian cho những công việc có ý nghĩa hơn, lấy con người làm trung tâm.

ÔNg Paul nói thêm: “Nếu bạn quá phụ thuộc vào AI, cuối cùng bạn sẽ trở nên giống như bao người khác.” Dù bạn là sinh viên hay một công ty khởi nghiệp, sự khác biệt và sự đồng cảm vẫn là những công cụ tuyệt vời nhất của bạn.

Cô Phương chia sẻ kinh nghiệm gần đây của mình trong một chương trình lãnh đạo, nơi cụm từ đọng lại trong cô là “học tập suốt đời”. Đối với cô, để duy trì sự phù hợp trong một thế giới do AI thúc đẩy có nghĩa là phải sẵn sàng nâng cao kỹ năng, thích nghi nhanh chóng và coi sự thay đổi là chất xúc tác chứ không phải là mối đe dọa.

ẢNh chụp tại chỗ | Nguồn: Phòng thí nghiệm phát minh

ĐăNg ký theo dõi 'Blog Phòng Thí nghiệm Sáng tạo'

Nếu bạn đăng ký theo dõi trang web, bạn sẽ là người đầu tiên nhận được những thông tin cập nhật mới nhất, bao gồm cả bài viết mới, thông qua thông báo và email.
Hãy tham gia Slashpage và đăng ký theo dõi 'The Invention Lab Blog'!

đặT mua