CSDL Bài trích Báo - Tạp chí
chủ đề: Trí tuệ nhân tạo
11 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.
12 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.
13 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.
14 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.
15 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.
16 Dự báo hoạt động ngân hàng bằng thuật toán rừng ngẫu nhiên / Đỗ Quang Hưng // .- 2024 .- Số 320 - Tháng 02 .- Tr. 64-78 .- 332.12
Mục tiêu của nghiên cứu này là dự báo hoạt động của ngân hàng dựa trên kỹ thuật trí tuệ nhân tạo thuật toán rừng ngẫu nhiên (Random Forest - RF). Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình dự báo dựa trên RF, các mô hình dự báo khác được dựa trên ba kỹ thuật trí tuệ nhân tạo khác là mạng nơ ron truyền thẳng nhiều lớp (ANN-MLP), mạng hàm cơ sở bán kính (RBF) và hồi quy tuyến tính (MLR) cũng được phát triển. Dữ liệu được sử dụng trong xây dưng mô hình gồm 405 mẫu được thu thập từ 45 ngân hàng hoạt động tại Việt Nam trong giai đoạn 2002-2022. Các chỉ số đầu ra dự báo bao gồm tổng các khoản vay và tổng tiền gửi huy động. Kết quả thực nghiệm và các chỉ số đánh giá mô hình xác định mô hình dự báo dựa trên kỹ thuật RF cho độ chính xác cao nhất.
17 Kinh nghiệm ứng dụng trí tuệ nhân tạo và tự động hóa quy trình bằng robot trong lĩnh vực ngân hàng trên thế giới và khuyến nghị cho Việt Nam / Trần Nguyễn Phước Thông // .- 2024 .- Số 01 - Tháng 01 .- Tr. 54-59 .- 332.12
Bài viết trình bày một số kinh nghiệm ứng dụng AI và RPA trong lĩnh vực ngân hàng trên thế giới, qua đó, khuyến nghị một số giải pháp để thúc đẩy chuyển đổi số trong lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam.
18 Phát triển thuật toán trí tuệ nhân tạo trong phát hiện viêm thực quản trào ngược trên tập ảnh nội soi / Bùi Trí Thức, Lâm Ngọc Hoa, Vũ Thị Ly, Đào Việt Hằng // .- 2023 .- Tập 170 - Số 9 - Tháng 10 .- Tr. 144-151 .- 610
Đánh giá độ chính xác của thuật toán AI trong phát hiện tổn thương viêm thực quản trào ngược, khảo sát yếu tố liên quan đến việc bỏ sót, nhận nhầm. Thuật toán được kiểm chứng trên tập ảnh tĩnh bao gồm 1000 ảnh với các chế độ ánh sáng bằng cách so sánh phần khoanh vùng chuẩn của chuyên gia. Độ chính xác được đánh giá bằng độ nhạy, độ đặc hiệu, giá trị dự báo dương tính, giá trị dự báo âm tính. So sánh các tỷ lệ - xét mối liên quan được sử dụng để khảo sát những yếu tố liên quan đến tỉ lệ bỏ sót và nhận nhầm.
19 Nghiên cứu ý định sử dụng chatbot và mua sắm trực tuyến của khách hàng: Tiếp cận từ lý thuyết chấp nhận công nghệ và đặc trưng của chatbot / Lê Xuân Cù // .- 2023 .- Số 09 .- Tr. 37-53 .- 658
Kết quả chỉ ra các yếu tố của TAM (cảm nhận hữu ích, thái độ chấp nhận ứng dụng trí tuệ nhân tạo) và đặc điểm của chatbot (tính phản ứng nhanh, tính tương tác, và tính cá nhân hóa) ảnh hưởng ý nghĩa đến ý định sử dụng chatbot. Đồng thời, ý định này tăng cường ý định mua sắm trực tuyến của người dùng. Thái độ chấp nhận ứng dụng trí tuệ nhân tạo đóng vai trò gia tăng cảm nhận hữu ích của chatbot. Kết luận và các hàm ý được mang đến nhằm khuyến khích khách hàng sử dụng chatbot để mua sắm trực tuyến.
20 Ứng dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong hoạt động ngân hàng / Lê Thị Anh Quyên // .- 2023 .- Sô 18 (627) .- Tr. 56-63 .- 332.04
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để ngành ngân hàng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc từ các nguồn như phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá của khách hàng và các bài báo. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật NLP cho dữ liệu này, các ngân hàng có thể thu được những hiểu biết có giá trị về tâm lý khách hàng, xu hướng thị trường và rủi ro tiềm ẩn.