CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Trí tuệ nhân tạo
1 Ảnh hưởng của trí tuệ nhân tạo đến nghề nghiệp kiểm toán / Nguyễn Ngọc Khánh Dung // .- 2024 .- Số 246 - Tháng 3 .- Tr. 90-95 .- 657
Kết quả phân tích chỉ ra rằng, việc ứng dụng AI trong hoạt động kiểm toán là xu thế không thể đảo ngược nhằm thích ứng với sự biến đổi của xã hội và đảm bảo vị trí của nghề nghiệp trong xã hội. Ứng dụng AI góp phần nâng cao chất lượng, hiệu quả kiểm toán, đồng thời cung cấp phương tiện giúp KTV có thể và có khả năng phát hiện gian lận, cảnh báo sớm rủi ro phá sản và cung cấp thông tin hữu ích hơn về khả năng hoạt động liên tục của khách hàng. Tuy nhiên, AI có những thách thức mà nghề kiểm toán phải vượt qua, như: bảo mật, sử dụng và chia sẻ dữ liệu, rủi ro mới nổi do ứng dụng các công nghệ cao, việc giải thích kết quả do AI tạo ra và vấn đề về đạo đức.
2 Nhận thức nhà đầu tư về sử dụng AI và ảnh hưởng đến hành vi của họ trên thị trường chứng khoán Việt Nam / Hồ Điệp, Lê Đỗ Thiên Trúc, Lê Ngọc Bích, Phạm Quốc Hải // .- 2024 .- Số 820 - Tháng 3 .- Tr. 63-67 .- 332.6
Bài viết này thực hiện khảo sát về nhận thức của các nhà đầu tư tài chính về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và ảnh hưởng của nó đến hành vi của họ trên thị trường chứng khoán Việt Nam. Nghiên cứu kết luận rằng, có mối tương quan nhất định giữa nhận thức của các nhà đầu tư cá nhân về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và tác động của nó đối với hành vi của họ trên thị trường chứng khoán Việt Nam và 3 giả thuyết nghiên cứu đề xuất đều được chấp nhận. Nghiên cứu này cũng nhằm mục đích kết nối trí tuệ nhân tạo với tài chính hành vi.
3 Tiềm năng trí tuệ nhân tạo đối với tối ưu hoá quá trình vận chuyển hàng hóa của doanh nghiệp / Trần Văn Hưng, Trần Việt Anh, Hoàng Mạnh Dũng, Trần Quang Cảnh // .- 2024 .- Số 821 - Tháng 3 .- Tr. 79-84 .- 658
Bài nghiên cứu này tập trung vào ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong việc tối ưu hóa quá trình vận chuyển hàng hóa. Ứng dụng AI trong việc tối ưu hóa quá trình vận chuyển giúp cung cấp thông tin chính xác về nhu cầu và xu hướng tiêu thụ, dự đoán tình trạng giao thông và quản lý các rủi ro tiềm năng trong vận chuyển. Ngoài ra, AI còn có khả năng tối ưu hóa tuyến đường và chọn phương tiện vận chuyển hiệu quả nhất dựa trên dữ liệu và thuật toán phân tích. Bài viết cũng nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc tối ưu hóa quá trình vận chuyển trong việc nâng cao năng suất và lợi nhuận của doanh nghiệp; đồng thời, đưa ra một mô hình nghiên cứu về việc áp dụng AI để tối ưu hóa quá trình vận chuyển cũng như những lợi ích từ việc áp dụng này.
4 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống thông tin quản lý tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ / Nguyễn Văn Thủy // .- 2024 .- Số 821 - Tháng 3 .- Tr. 85-88 .- 658
Trong bối cảnh chuyển đổi số đang diễn ra mạnh mẽ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong các hệ thống thông tin quản lý (MIS) được kỳ vọng là một trong những giải pháp tối ưu tạo các lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp. Trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống thông tin quản lý đóng vai trò quan trọng trong việc tự động hóa các tác vụ thường ngày, phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin chuyên sâu để hỗ trợ quá trình ra quyết định. Nghiên cứu này phân tích vai trò ứng dụng và các thách thức khi triển khai ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong các hệ thống thông tin quản lý của doanh nghiệp nhỏ và vừa, từ đó đề xuất một số khuyến nghị đối với các doanh nghiệp này
5 Tiềm năng của việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào quản lý chuỗi cung ứng / Trần Việt Anh, Hoàng Mạnh Dũng // .- 2024 .- Số 654 - Tháng 3 .- Tr. 16 - 18 .- 658
Bài viết tập trung vào tiềm năng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong quản lý chuỗi cung ứng. Bài viết nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý chuỗi cung ứng trong việc đảm bảo sản xuất và phân phối hàng hóa hiệu quả. Ai có khả năng tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng bằng cách xử lý lượng lớn dữ liệu và tự động hóa quyết định. Bài viết đề xuất các phương pháp và công nghệ Ai cụ thể như học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, robot hợp tác và phân tích dự đoán và mô tả. Bài viết kết luận bằng việc nhấn mạnh sự cần thiết của Al trong quản lý chuỗi cung ứng và lợi ích tiềm năng mà nó có thể mang lại, và đề xuất các ứng dụng thực tế của Al trong tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng.
6 Triển khai trí tuệ nhân tạo trong ngân hàng : hướng tới một hệ thống an toàn và trách nhiệm / Nguyễn Hải Yến // .- 2024 .- Sô 02 (629) .- Tr. 50 - 57 .- 332
Trong thời đại công nghệ phát triển vũ bão, trí tuệ nhân tạo (AI) đã nổi lên như một lực lượng biến đổi mạnh mẽ, đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng. Trên phạm vi toàn cầu, Al đang dần định hình các “sân chơi” kinh tế, cải tổ các quy trình tài chính và góp phần nâng cao năng suất, thúc đẩy tăng trưởng. Xu thế này cũng không ngoại lệ tại Việt Nam, khi việc ứng dụng Al trong lĩnh vực ngân hàng đang tăng trưởng nhanh chóng và mạnh mẽ. Tuy nhiên, sự phát triển công nghệ này cũng đặt ra những lo ngại, đặc biệt xoay quanh vấn đề bảo mật dữ liệu cá nhân, nguy cơ phân biệt đối xử và tính chịu trách nhiệm của AI. Do đó, từ phía cơ quan quản lý, cũng như các ngân hàng phải nhận thức được những nguy cơ này và có những hành động, biện pháp phù hợp và nhanh chóng đảm bảo việc phát triển và triển khai AI có trách nhiệm, an toàn.
7 Kế toán, kiểm toán với công nghệ trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam / Mai Thanh Hằng // .- 2024 .- Số (650+651) - Tháng 01 .- Tr. 37-39 .- 657
Bài viết xem xét tác động của trí tuệ nhân tạo (AI) đối với lĩnh vực kiểm toán, cụ thể ở khía cạnh thúc đẩy ứng dụng công nghệ AI vào kế toán, kiểm toán. Mục đích của bài viết là cung cấp cái nhìn tổng quan về các công nghệ AI khác nhau đang được sử dụng trong kế toán, kiểm toán, lợi ích và hạn chế của chúng cũng như những thách thức cần giải quyết để ứng dụng thành công. Bài viết cũng đề xuất một số gợi ý và khuyến nghị với các bên liên quan để đảm bảo rằng AI được sử dụng một cách thích hợp và hiệu quả trong bối cảnh hội nhập quốc tế ngày càng sâu rộng nhằm nâng cao chất lượng công tác kế toán kiểm toán ở Việt Nam hiện nay.
8 Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong tự động hóa tác vụ hàng ngày của doanh nghiệp vừa và nhỏ / Lại Việt Hưng // .- 2024 .- Số (650+651) - Tháng 01 .- Tr. 69-70 .- 658
Trong bối cảnh thời đại số hóa, Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đang trở thành một yếu tố quyết định đối với sự phát triển của các Doanh nghiệp Vừa và Nhỏ (SMEs). Bài nghiên cứu này tập trung vào khám phá tiềm năng của Al trong SMEs và đề xuất chiến lược để họ có thể tận dụng công nghệ này một cách hiệu quả. Thông qua việc tập trung vào tự động hóa các nhiệm vụ thông thường và cá nhân hóa giải pháp Ai theo nhu cầu cụ thể của từng doanh nghiệp, nghiên cứu này nhấn mạnh vai trò quan trọng của việc tiếp cận và thích nghi với Al trong môi trường kinh doanh ngày càng số hóa và cạnh tranh. Với việc tuân theo các chiến lược và kế hoạch được đề xuất, SMEs có thể tận dụng tiềm năng của AI để cải thiện hiệu suất và năng suất, đồng thời thúc đẩy sự đổi mới và phát triển bền vững trong thị trường toàn cầu ngày nay.
9 So sánh khả năng dự báo chỉ số VN Index và HN Index của các mô hình AI và ARIMA / Lưu Thu Quang // .- 2024 .- K2 - Số 256 - Tháng 01 .- Tr. 40-45 .- 336.31
Dự báo VNIndex là công việc thường trực của những chuyên gia phân tích, nhà đầu tư. Trong quá khứ, đã có rất nhiều mô hình dự báo được phát triển để thực hiện điều này. Gần đây nhất các định chế tài chính lại có xu hướng áp dụng những công cụ trí tuệ nhân tạo (AI) cho hoạt động dự báo. Bài báo này so sánh hiệu quả của các công cụ Al này trong việc dự báo VNindex và HNlndex. Các công cụ Ai được sử dụng bao gồm: Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN), máy vector hỗ trợ (SVM), rừng ngẫu nhiên (RF), bộ nhớ ngắn dài hạn (LSTM) và mô hình tự hồi quy trung bình trượt tích lũy (ARIMA). Kết quả cho thấy LSTM là công cụ AI có khả năng dự báo VNIndex chính xác nhất, với sai số nhỏ nhất. Tuy nhiên, khi dự báo HNIndex, SVM lại có sai số nhỏ hơn so với LSTM. Các công cụ AI khác đều có kết quả dự báo kém hơn cho cả hai chỉ số chứng khoán.
10 Hiệu quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong chuyển đổi tín hiệu non-dicom và tự động hóa nhận định kết quả điện não đồ / Bùi Mỹ Hạnh, Vương Thị Ngân, Nguyễn Thị Thuỳ Trang // .- 2023 .- Tập 171 - Số 10 - Tháng 11 .- Tr. 95-105 .- 610
Phân tích điện não đồ gặp nhiều khó khăn đặc biệt đối với bác sĩ không phải chuyên khoa do đây là loại dữ liệu non-dicom phức tạp, chưa chuyển đổi đồng bộ trên hệ thống HIS. Nghiên cứu nhằm đánh giá kết quả ứng dụng trí tuệ nhân tạo chuyển đổi dữ liệu lên hệ thống HIS dưới dạng dicom và tự động nhận định, trích xuất kết quả. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo cho 900 bản ghi của người bình thường và người mắc các bệnh lý thần kinh từ 1/2021 đến 6/2023 tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội.