CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Trí tuệ nhân tạo
1 Khả năng hấp thu AI trong quản trị nhân sự : vai trò của văn hóa tổ chức, kỹ năng của bộ phận nhân sự và chiến lược áp dụng AI / TS. Nguyễn Thị Anh Thư // Nghiên cứu Tài chính Kế toán .- 2025 .- Số 296 tháng 09 .- Tr. 39-42 .- 658.3
Bài viết phân tích cách các tổ chức có thể tang hiệu quả áp dụng công nghệ AI nhằm cải thiện chức năng quản trị nhân sự. Kết quả chỉ ra rằng cơ sở hạ tầng kỹ thuật là chưa đủ; thay vào đó, sự kết hợp linh hoạt giữa năng lực lãnh đạo, kỹ năng sử dụng dữ liệu, văn hóa đổi mới và giao tiếp minh bạch là yếu tố then chốt để thành công trong việc ứng dụng AI. Bài viết đề xuất một số khuyến nghị nhằm hỗ trợ quá trình chuyển đổi số trong lĩnh vực nhân sự.
2 Giải pháp định danh điện tử và trí tuệ nhân tạo tăng cường an toàn Mobile Banking ở Việt Nam / Lê Văn Hùng, Triệu Thu Hương // Ngân hàng .- 2025 .- Số 8 .- Tr. 32-39 .- 005
Bài viết đề xuất giải pháp bảo mật toàn diện, kết hợp giữa thuật toán Graph Neural Network with Global Confidence Degree (GNN-GCD) và công nghệ định danh điện tử, bao gồm mã nhận dạng thiết bị di động quốc tế (IMEI), thẻ căn cước công dân gắn chíp (CCCD), cùng ứng dụng định danh quốc gia (VNeID). Hệ thống bảo mật được tăng cường thông qua việc sử dụng bảng mã HLV và áp dụng thuật toán mã hóa AES 256-bit để bảo vệ dữ liệu trong quá trình truyền tải. Kết quả thực nghiệm cho thấy mô hình kết hợp đạt độ chính xác cao hơn. Giải pháp đề xuất nhằm nâng cao mức độ bảo mật và củng cố niềm tin của người dùng đối với các dịch vụ Mobile Banking tại Việt Nam.
3 Chuyển đổi số ngân hàng dựa trên nền tảng trí tuệ nhân tạo / Nguyễn Thị Yến // Ngân hàng .- 2025 .- Số 8 .- Tr. 20-25 .- 332.12
Bài viết này phân tích sâu vai trò then chốt của AI như một động lực cốt lõi, không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành, mà còn tăng cường hệ thống kiểm soát rủi ro. Mở đầu bằng việc trình bày bối cảnh chuyển đổi số, bài viết làm rõ định nghĩa, chức năng và các phương thức triển khai AI trong ngành Ngân hàng. Thông qua việc khám phá các ứng dụng thực tiễn như tự động hóa dịch vụ khách hàng, thẩm định tín dụng, giám sát giao dịch và phòng chống gian lận, bài viết nhấn mạnh khả năng tối ưu hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng mà AI mang lại. Đồng thời, những thách thức như tính minh bạch của công nghệ và bảo mật dữ liệu cũng được xem xét một cách toàn diện. Cuối cùng, bài viết phác họa bức tranh tương lai đầy tiềm năng của AI trong ngành Ngân hàng, nhấn mạnh vai trò của đổi mới công nghệ và định hướng chính sách, từ đó đưa ra những chỉ dẫn chiến lược và khuyến nghị thiết thực nhằm thúc đẩy sự phát triển bền vững và liên tục đổi mới của lĩnh vực này.
4 Xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo trong nhận diện ngoại tâm thu thất trên điện tâm đồ nhịp xoang / Nguyễn Văn Sĩ, Võ Nguyễn Minh Kha, Nguyễn Hoài Nam, Hồ Việt Anh, Cù Ngọc Bích, Hà Trương Minh Duy, Phan Nguyễn Thùy Linh, Hồng Huy Thắng, Từ Thanh Thanh, Nguyễn Vũ Đạt, Hồ Khắc Minh // Y học cộng đồng (Điện tử) .- 2025 .- Số 4 .- Tr. 283 - 288 .- 610
Xây dựng mô hình AI có đủ năng lực tầm soát ngoại tâm thu thất và đánh giá năng lực tầm soát ngoại tâm thu thất của mô hình AI trên các tập dữ liệu ECG tham chiếu. Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu hồi cứu trên dữ liệu Holter ECG 24 giờ từ bệnh viện Nguyễn Trãi và bệnh viện Nguyễn Tri Phương từ năm 2021 đến 2024. Việc dán nhãn và phân tích dữ liệu diễn ra từ tháng 10 năm 2024 đến tháng 4 năm 2025. Mô hình AI được xây dựng dựa trên kiến trúc ResNet thuộc về học sâu (deep learning). Kết quả: Từ 453 bộ dữ liệu Holter ECG, có 643675 ngoại tâm thu thất được thu thập. Tỉ lệ trường hợp có ngoại tâm thu thất dày là 4,0%. Tỉ lệ beat ngoại tâm thu thất couplet, bigeminy và trigeminy lần lượt là 17,0%, 31,8% và 29,1%. Mô hình AI được xây dựng có độ nhạy trên 80%, giá trị tiên đoán dương trên 90% và điểm F1 trên 85% khi thẩm định trên các tập dữ liệu tham chiếu MIT-BIH, AHA và ESC. Kết luận: Mô hình AI do chung tôi có tiềm năng ứng dụng thực tế để tầm soát hiệu quả ngoại tâm thu thất trên dữ liệu lớn ECG.
5 Ứng dụng thị giác máy tính và trí tuệ nhân tạo phát hiện đối tượng trên ảnh phục vụ công tác bảo vệ bí mật nhà nước / Đặng Thanh Hải, Huỳnh Đức Thảo, Lương Minh Hà // Khoa học và Công nghệ .- 2025 .- Số 1(68) .- Tr. 16 - 25 .- 005
Phát hiện đối tượng trong thị giác máy tính là kỹ thuật tìm kiếm các vật thể trong ảnh hoặc trong video, là lĩnh vực được nghiên cứu rộng rãi và có nhiều ứng dụng trong cuộc sống hiện nay. Có rất nhiều hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề trên, tuy nhiên việc lựa chọn phương pháp áp dụng thường dựa vào tình huống cụ thể và có thể được thực hiện bằng trí tuệ nhân tạo. Trước tình hình phức tạp trong công tác bảo vệ bí mật nhà nước (BMNN) trên không gian mạng và các tài liệu số chứa BMNN càng đòi hỏi phải tăng cường sử dụng công nghệ hiện đại mới đáp ứng được yêu cầu công tác bảo vệ BMNN đặt ra trong tình hình mới [1]. Để phát hiện chính xác các dấu “Mật”, “Tối mật”, “Tuyệt mật” trong ảnh một cách dễ dàng, mô hình Yolov8 là mô hình đơn giản và ít hao tốn tài nguyên, hứa hẹn hỗ trợ giải pháp đáp ứng tốt cho công tác bảo vệ BMNN của ngành công an và các cơ quan đảng, nhà nước.
6 Ảnh hưởng của cảm nhận đánh đổi khi sử dụng dịch vụ hỗ trợ bởi AI đến quyết định mua hàng trực tuyến: Vai trò của chất lượng dịch vụ điện tử và hình ảnh thương hiệu / Lê Văn Chiến // Khoa học thương mại (Điện tử) .- 2025 .- Số 199 .- Tr. 24-42 .- 658
Kết quả phân tích dữ liệu khảo sát từ 248 người tiêu dùng đã từng trải nghiệm dịch vụ hỗ trợ bởi AI trên các sàn thương mại điện tử phổ biến tại Việt Nam cho thấy sự cảm nhận đánh đổi không tác động trực tiếp đến quyết định mua hàng trực tuyến, nhưng có sự tác động gián tiếp thông qua vai trò trung gian của CLDV điện tử. Thêm vào đó, hình ảnh thương hiệu có vai trò củng cố mối quan hệ giữa sự cảm nhận đánh đổi và CLDV điện tử. Dựa trên những kết quả này, nghiên cứu đề xuất các giải pháp cho các doanh nghiệp kinh doanh thương mại điện tử nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng công nghệ AI trong việc cung cấp dịch vụ khách hàng.
7 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực pháp luật và tư pháp ở một số nước trên thế giới / Dương Thu Hương, Mai Trọng Nguyên // Nghề luật .- 2025 .- Số 8 .- Tr. 115-120 .- 349.597
Trong bối cảnh cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ trên toàn cầu, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đã và đang trở thành một trong những công nghệ cốt lõi với khả năng làm thay đổi sâu sắc nhiều lĩnh vực của đời sống xã hội, trong đó có lĩnh vực pháp luật nói chung và ngành tư pháp nói riêng. Việc nghiên cứu, tiếp cận và từng bước ứng dụng AI trong các hoạt động pháp lý không chỉ là xu thế tất yếu, mà còn là yêu cầu cấp thiết nhằm nâng cao hiệu quả quản lý nhà nước trong kỷ nguyên mới hiện nay. Bài viết cung cấp thông tin về AI, kinh nghiệm ứng dụng AI trong lĩnh vực pháp luật, tư pháp ở một số quốc gia và đề xuất những khả năng có thể áp dụng công nghệ AI trong một số lĩnh vực quản lý của Bộ, ngành Tư pháp. Do dung lượng giới hạn, bài viết tập trung nghiên cứu, đề xuất khả năng ứng dụng AI vào một số chức năng quản lý chính của Bộ, ngành Tư pháp, có tác động lớn đến quá trình tiếp cận pháp luật, tiếp cận công lý của người dân bao gồm: Công tác xây dựng pháp luật; phổ biến, giáo dục pháp luật; trợ giúp pháp lý.
8 Khào sát ứng dụng AI trong sàng lọc bệnh võng mạc đái tháo đường tại Bệnh viện E năm 2022 - 2024 / Phạm Diệu Linh, Nguyễn Thị Lan Anh, Hoàng Thị Thu Hà // Nghiên cứu Y học - Trường ĐH Y Hà Nội .- 2025 .- Số 3 .- Tr. 288-299 .- 610
Bệnh vông mạc đái tháo đường là một trong những biên chứng phô biên của bệnh đái tháo đường, cũng là nguyên nhân hàng đầu gây mù lòa ở những người trong độ tuổi lao động. Khám sàng lọc bệnh võng mạc đái tháo đường rất cần thiết nhằm giảm gánh nặng cho bác s ĩ điều trị đồng thời cài thiện chất lượng cuộc sống người bệnh. Tuy nhiên, việc thiếu nhân lực y tể chuyên sâu về bệnh võng mạc cùng với số lượng lớn người bệnh đái tháo đường cần sàng lọc là một thách thức lớn. Vì vậy, mục tiêu nghiên cứu nhằm khảo sát giá trị của ứng dụng AI trong sàng lọc bệnh võng mạc đái tháo đường. Phương pháp nghiên cứu mô tà cắt ngang trên 383 mắt đã được chẩn đoán đái tháo đường tại Bệnh viện E từ 7/2022 đến 2/2024. Kết quà trong số 383 mắt, tỷ lệ bệnh võng mạc đái tháo đường, bệnh võng mạc đái tháo đường chuyển tuyến và bệnh võng mạc đái tháo đường đe dọa thị lực lần lượt là 39,7%; 25,9% và 14,9%. Độ nhạy và độ đặc hiệu của AI trong chẩn đoán bệnh võng mạc đái tháo đường, bệnh võng mạc đái tháo đường chuyển tuyến, bệnh võng mạc đái tháo đường đe dọa thị lực lần lượt là 80,3% và 96,1%; 76,8% và 98,2%>; 71,9% và 98,8%.
9 Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong giám sát từ xa thông số điện sử dụng LoRa và công tơ điện thông minh / Trần Thị Phương Thảo // Xây dựng .- 2025 .- Số 7 .- Tr. 78 - 81 .- 621
Bài báo đề xuất xây dựng một hệ thống giám sát thông số điện năng từ xa dựa trên công nghệ truyền thông LoRa, công tơ điện thông minh và một mô hình trí tuệ nhân tạo. Hệ thống cho phép thu thập các thông số điện áp, dòng điện và công suất thông qua giao thức Modbus đến trung tâm. Dựa trên mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) trên Matlab giúp dự báo phụ tải tiêu thụ và phát hiện sự cố trong hệ thống điện. Kết quả nghiên cứu cho thấy hệ thống hoạt động ổn định với độ chính xác và tin cậy cao, độ trễ thấp và khả năng truyền dữ liệu xa ứng dụng cho các khu vực có năng lượng tái tạo. Hệ thống có khả năng ứng dụng trong giám sát điện năng cho lưới điện phân tán và các giải pháp đo lường thông minh trong tương lai.
10 Ứng dụng học máy nhận dạng tướng đất đá khu vực bồn trũng An Châu / Doãn Ngọc San // Khoa học và công nghệ Việt Nam .- 2025 .- Số 01B .- Tr. 1 - 6 .- 004
Bồn trầm tích An Châu (bồn An Châu) là một cấu trúc địa chất kéo dài theo phương Tây Bắc - Đông Nam, phân bố ở vùng Đông Bắc Việt Nam. Bồn An Châu được cho là bồn có quy mô lớn và có tiềm năng dầu khí. Thực tế này cho thấy, nhiều khả năng sẽ phát hiện được các tích tụ dầu khí trong bồn An Châu thuộc địa phận của Việt Nam. Mặc dù tiềm năng dầu khí của bồn này được nhận định từ rất sớm, nhưng vì nhiều lý do mà cho đến nay công tác điều tra, khảo sát địa chất và thăm dò ở khu vực bồn An Châu còn rất sơ sài, chưa đáp ứng được các yêu cầu của công tác tìm kiếm - thăm dò dầu khí. Việc ứng dụng mô hình học máy (machine learning - ML) vào nhận dạng tướng đá là một phương pháp mới giúp giảm thiểu thời gian xử lý, tổng hợp cơ sở dữ liệu về cả số lượng và định dạng, phát hiện các mối quan hệ ẩn sâu giữa các lớp thông tin nhận dạng. Mục tiêu chính của nghiên cứu này là nhận dạng tướng đất đá khu vực bồn An Châu từ phần số liệu đầy đủ đã được huấn luyện bởi cấu trúc mạng cây quyết định (DT) kết hợp thuật toán gradient boosting (XGB) để đánh giá cấu trúc và xác định tiềm năng dầu khí khu vực này. Điều kiện tiên quyết để nâng cao độ chính xác của học máy là phải làm giàu cơ sở dữ liệu thông qua tích hợp số liệu địa chất - địa chấn và tính toán thêm các thuộc tính để xây dựng “mô hình học” - huấn luyện ML và sử dụng kết quả huấn luyện đó để nhận dạng tướng đất đá trong khu vực bồn An Châu.