Chương trình hỗ trợ sinh viên giải quyết các vấn đề từ phân tích dữ liệu khách hàng, dự báo nhu cầu đến xây dựng giải pháp AI có thể triển khai trong thị trường.
Từ dữ liệu rời rạc đến quyết định kinh doanh
IBM nhận định AI trong bán lẻ đang được dùng cho các bài toán như dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho, cá nhân hóa trải nghiệm, marketing, chăm sóc khách hàng và phát hiện gian lận. Trong tài chính - ngân hàng, AI cũng hỗ trợ chấm điểm tín dụng, phát hiện gian lận, quản trị rủi ro, tuân thủ và dịch vụ khách hàng. Đồng nghĩa, AI trong kinh doanh thường bắt đầu từ một vấn đề cụ thể, gắn với doanh thu, chi phí, khách hàng, quy trình vận hành và mục tiêu quản trị.
Trên tinh thần này, chương trình Cử nhân Tài năng - Công nghệ, ngành Khoa học máy tính, chuyên ngành “AI for Business” của Trường Tài năng UEH.ISB (Đại học Kinh tế TP.HCM) đặt trọng tâm vào việc đưa công nghệ vào bối cảnh doanh nghiệp. Người học được tiếp cận AI như một năng lực giải quyết vấn đề, không dừng lại ở việc xem AI là nhóm công cụ hay thuật toán rời rạc.
 |
| Chương trình “AI for Business” đang được triển khai tại Trường Tài năng UEH.ISB. Ảnh: UEH.ISB. |
TS Nguyễn Sơn Tùng, Giám đốc Chương trình “AI for Business”, đánh giá học AI trong kinh doanh cần đi qua các tình huống gần với thực tế vận hành. “Sinh viên phải hiểu dữ liệu có thể thiếu, nhiễu, lệch hoặc nằm rải rác ở nhiều hệ thống. Các em cũng cần học cách làm việc với yêu cầu thay đổi từ doanh nghiệp, kiểm tra độ tin cậy của mô hình và trình bày kết quả theo cách nhà quản trị có thể sử dụng”, TS Nguyễn Sơn Tùng chia sẻ.
Theo các chuyên gia, thông qua cách tiếp cận trên, sinh viên sẽ nhìn một bài toán AI qua nhiều lớp. Lớp đầu tiên là công nghệ: Mô hình nào phù hợp, dữ liệu được xử lý ra sao, hệ thống vận hành thế nào... Lớp thứ hai là kinh doanh: Vấn đề cần giải quyết là gì, hiệu quả đo bằng chỉ số nào, giải pháp tác động đến khách hàng, chi phí và quy trình ra sao... Lớp cuối cùng là triển khai: Doanh nghiệp có đủ dữ liệu, nguồn lực, thời gian và năng lực vận hành giải pháp hay chưa...
“AI for Business” tại UEH.ISB: Học qua dự án để đi gần thị trường
Chương trình “AI for Business” thuộc ngành Khoa học máy tính, có thời gian đào tạo 3,5 năm với 125 tín chỉ, được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh. Chương trình hướng đến học sinh có năng lực học tập nổi bật, tư duy logic tốt, yêu thích công nghệ, mạnh về Toán - Tin - tiếng Anh và muốn phát triển trong các lĩnh vực AI, dữ liệu, chuyển đổi số.
Về nền tảng công nghệ, sinh viên được học các nội dung như toán học cho công nghệ, đại số tuyến tính, xác suất thống kê, nhập môn lập trình, học máy, thiết kế và phát triển cơ sở dữ liệu, cấu trúc dữ liệu và giải thuật, công nghệ dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo. Ở giai đoạn chuyên sâu, chương trình mở rộng sang lập trình hướng đối tượng, mạng máy tính và an ninh, thị giác máy tính, điện toán đám mây, học sâu, AI tạo sinh và tác tử thông minh.
 |
| Chương trình “AI for Business” thuộc ngành Khoa học máy tính tại UEH.ISB - Ảnh: UEH.ISB. |
Phần kinh doanh được đưa vào để người học hiểu môi trường ứng dụng của AI. Bên cạnh các học phần kỹ thuật, sinh viên còn tiếp cận phân tích kinh doanh, nguyên lý quản trị, tài chính doanh nghiệp, thương mại điện tử, công nghệ tài chính, quản trị chuỗi cung ứng và vận hành, quản trị nhân sự, quản lý dự án công nghệ.
Điểm nổi bật của chương trình nằm ở định hướng học qua dự án, thực tập, dự án tốt nghiệp và trải nghiệm cùng doanh nghiệp. Sinh viên có cơ hội tiếp cận các tình huống như phân tích hành vi khách hàng, dự báo nhu cầu thị trường, tối ưu chiến dịch marketing, đánh giá rủi ro tài chính, cải thiện chuỗi cung ứng hoặc phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định.
TS Ngô Công Khánh Phó trưởng Khoa Tài năng Kinh doanh, Trường Tài năng UEH.ISB, cho biết trải nghiệm với bài toán thực tế giúp sinh viên hiểu rõ khoảng cách giữa ý tưởng công nghệ và giải pháp có thể triển khai. “Doanh nghiệp cần kết quả có thể dùng được, đo được và giải thích được. Vì vậy, sinh viên ‘AI for Business’ phải học cách đi từ yêu cầu kinh doanh đến dữ liệu, mô hình, thử nghiệm, rồi quay lại kiểm chứng bằng hiệu quả vận hành”, TS Ngô Công Khánh nhận định.
Ở môi trường thực tế, dữ liệu hiếm khi hoàn hảo. Bộ dữ liệu có thể thiếu trường thông tin, sai định dạng, chứa nhiễu hoặc phản ánh thói quen vận hành cũ của doanh nghiệp. Một yêu cầu ban đầu cũng có thể thay đổi sau khi nhóm triển khai phát hiện thêm vấn đề. Vì vậy, sinh viên cần rèn năng lực làm việc theo vòng lặp: Đặt giả thuyết, xử lý dữ liệu, xây mô hình, kiểm chứng, trình bày, nhận phản hồi và cải thiện giải pháp.
Cách học trên cũng giúp người học phát triển kỹ năng giao tiếp với nhiều nhóm trong doanh nghiệp. Một sinh viên “AI for Business” cần trao đổi được với đội kỹ thuật về dữ liệu, mô hình và hệ thống, đồng thời trình bày được với bộ phận kinh doanh về mục tiêu, chi phí, rủi ro, kết quả kỳ vọng. “Đây là năng lực quan trọng trong bối cảnh doanh nghiệp ngày càng cần nhân sự cầu nối giữa công nghệ và quản trị”, TS Ngô Công Khánh nhận định.
