Ngân hàng UBS và Nhóm Sở giao dịch chứng khoán London (LSEG) vừa công bố một thỏa thuận hợp tác dài hạn, trong đó UBS sẽ triển khai toàn bộ bộ giải pháp dữ liệu và phân tích của LSEG vào hoạt động kinh doanh của mình. Sự hợp tác này là một phần trong chiến lược rộng lớn hơn của UBS, nhằm củng cố cơ sở hạ tầng dữ liệu, cải thiện quản trị dữ liệu và tăng hiệu quả hoạt động.

Thông qua thỏa thuận này, UBS kỳ vọng sẽ đạt được những tiết kiệm chi phí đáng kể và nâng cao khả năng phản ứng với nhu cầu thị trường đang thay đổi. Với việc sử dụng các giải pháp của LSEG, UBS sẽ có quyền truy cập vào các chức năng thế hệ tiếp theo, bao gồm các giải pháp phân tích gốc đám mây, các công cụ mô hình hóa do AI điều khiển và tính tương tác cao hơn với các nền tảng như Microsoft Excel và Microsoft Teams.

Những công cụ mới này được kỳ vọng sẽ đóng góp vào việc đưa ra quyết định tốt hơn và đổi mới trên khắp các hoạt động toàn cầu của ngân hàng UBS. Quan hệ đối tác giữa UBS và LSEG được kỳ vọng sẽ mở ra những cơ hội mới cho cả hai bên, đồng thời hỗ trợ tăng trưởng doanh thu dài hạn cho toàn Group.

Ông Sergio P. Ermotti, CEO của UBS, cho biết: “Thỏa thuận mở rộng này thể hiện cam kết chung của chúng tôi đối với đổi mới, hiệu quả và mang lại giá trị khác biệt cho khách hàng của mình. Khi chúng tôi tiếp tục thực hiện chiến lược tích hợp của mình, quan hệ đối tác đáng tin cậy từ trước đến nay với LSEG sẽ rất quan trọng trong việc mở ra những điểm synergies, hỗ trợ tăng trưởng doanh thu dài hạn có khả năng mở rộng cho toàn Group”.

Ông David Schwimmer, CEO của LSEG, cũng bày tỏ: “Chúng tôi tập trung vào việc cung cấp các giải pháp chất lượng cao, nhiều lớp tài sản giúp hỗ trợ nhu cầu đang phát triển của các đối tác và khách hàng. Chúng tôi mong muốn được hợp tác chặt chẽ với UBS để cho phép tăng trưởng bền vững, tương hỗ giữa hai tổ chức và rộng hơn là trên thị trường.” Tìm hiểu thêm về LSEG .

Gần 100 đội thi với hơn 400 thí sinh chính thức bước vào vòng phát triển giải pháp tại VPBank Technology Hackathon 2025. Sự kiện này đã trở thành điểm hẹn cho những ý tưởng sáng tạo từ nhiều lĩnh vực như trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu, vận hành, bảo mật… với kỳ vọng tạo ra giải pháp khả thi cho ngân hàng.

Cuộc thi VPBank Technology Hackathon 2025 đang bước vào giai đoạn sôi động với gần 100 đội thi, hơn 400 thí sinh chính thức bước vào vòng Prototype. Đây là một trong những sân chơi công nghệ có quy mô lớn trong năm dành cho sinh viên mới tốt nghiệp và lập trình viên trẻ trên toàn quốc.

Sau hơn một tháng phát động, cuộc thi đã ghi nhận 251 nhóm đăng ký tham gia với hơn 1200 thí sinh, trong đó 98 nhóm với hơn 400 thí sinh đã được lựa chọn bước vào vòng Prototype, nơi họ sẽ hiện thực hóa ý tưởng bằng mô hình giải pháp cụ thể.

Các đội thi đã tham gia hai buổi workshop chuyên sâu do Amazon Web Services (AWS) tổ chức nhằm trang bị kiến thức thực tiễn và kỹ năng sử dụng các dịch vụ công nghệ phát triển bởi AWS – nền tảng thiết yếu để xây dựng giải pháp mang tính ứng dụng cao.

Điểm sáng lớn nhất ở vòng đầu tiên chính là sự đa dạng, táo bạo và tính thực tế của các ý tưởng tham gia. Trong 26 đề bài thử thách được đưa ra, có nhiều chủ đề thuộc các lĩnh vực khác nhau như bảo mật, vận hành, tự động hóa, dữ liệu, tài chính cá nhân… Tuy nhiên, nhóm các thử thách xoay quanh AI và ứng dụng của AI trong ngân hàng vẫn chiếm ưu thế rõ rệt về mức độ quan tâm từ các thí sinh.

Những thử thách như: AI/ML Enhanced Credit Scoring (Chấm điểm tín dụng được tăng cường bởi AI/ML), AI-powered transaction anomaly detection & alert system (Hệ thống AI phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường), CI/CD pipeline for automating windows security patching from vulnerability report (Luồng CICD tự động vá lỗi bảo mật Windows dựa trên báo cáo về lỗ hổng bảo mật) hay Multi-AI Agents Framework (Giải pháp AI phối hợp xử lý nhiệm vụ phức tạp) đều là những lựa chọn được nhiều đội thi ưu tiên.

Đặc biệt, thử thách AI Financial Coach – 6-Jar Money Management (Trợ thủ tài chính AI – Quản lý tiền dựa trên quy tắc 6 chiếc lọ tài chính thông minh) thu hút tới 114 thành viên đăng ký tham gia, cho thấy xu hướng quan tâm đến các ứng dụng AI cá nhân hóa trong lĩnh vực tài chính cá nhân ngày càng phổ biến.

Là mentor của các thử thách AI-powered transaction anomaly detection & alert system (Hệ thống AI phát hiện và cảnh báo các giao dịch bất thường) và CI/CD pipeline for automating windows security patching from vulnerability report (Luồng CICD tự động vá lỗi bảo mật Windows dựa trên báo cáo về lỗ hổng bảo mật), anh Lê Công Tú – CVCC Vận hành dịch vụ CNTT – Khối Công nghệ thông tin VPBank nhận định: ‘Nhiều đội thi có tư duy hệ thống bài bản, từ khâu thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, cảnh báo đến hiển thị và báo cáo. Họ biết cách tận dụng công nghệ có sẵn, tích hợp các dịch vụ AWS một cách hợp lý để đảm bảo khả năng mở rộng và vận hành thực tế’.

Điểm đáng chú ý là có những đội đã triển khai mô hình thử nghiệm thật, có khả năng mô phỏng được dữ liệu giao dịch bất thường và minh họa luồng xử lý cụ thể.

‘Một số nhóm chỉ mất vài ngày để làm chủ công nghệ mới như AWS, AI/ML, hệ thống cảnh báo theo thời gian thực, thậm chí có nhóm triển khai một số bộ công nghệ đặc trưng. Điều đó thể hiện năng lực tiếp thu và áp dụng công nghệ rất nhanh chóng,’ anh Tú chia sẻ thêm.

Ở một hướng tiếp cận khác, các đội thi lựa chọn thử thách AI Financial Coach – 6-Jar Money Management (Trợ thủ tài chính AI – Quản lý tiền dựa trên quy tắc 6 chiếc lọ tài chính thông minh) cũng mang đến nhiều ý tưởng thú vị.

Anh Lê Thanh Tùng Chuyên gia vận hành dịch vụ CNTT – Khối Công nghệ thông tin VPBank, mentor của đề bài này cho biết: ‘Các đội đều có tư duy thay đổi hành vi người dùng, xây dựng công cụ giúp người dùng hiểu rõ hơn về tình hình tài chính cá nhân. Thay vì chỉ nhắc đến AI như một khái niệm chung chung không rõ ràng thì các đội chơi chỉ rõ họ sử dụng mô hình AI cho bài toán như thế nào, đưa ví dụ cụ thể như sử dụng NLP để phân loại giao dịch, dự đoán chi tiêu (forecasting), RAG để cá nhân hóa việc tư vấn tài chính.’

Mentor Đỗ Trần Quang – Kiến trúc sư cao cấp – Khối Công nghệ thông tin VPBank, đánh giá cao khả năng đi sâu vào hiện trạng và đề xuất cải tiến cụ thể của các đội thi tham gia thử thách AI/ML Enhanced Credit Scoring (Chấm điểm tín dụng được tăng cường bởi AI/ML):

‘Dù mới chỉ ở vòng ý tưởng, bản đề xuất giải pháp của các đội khá đầy đủ và ấn tượng, từ việc đi sâu vào phân tích hiện trạng, đề xuất cải tiến và cách thức triển khai chi tiết. Có nhóm sử dụng dữ liệu từ mạng xã hội, hành vi tài chính cá nhân, thậm chí cả thông tin người thân để xây dựng mô hình đánh giá tín dụng. Một đội thi khác còn mạnh dạn tích hợp các chỉ số ESG (môi trường, xã hội và quản trị doanh nghiệp) vào hệ thống tính điểm – một hướng tiếp cận mới mẻ, giàu tiềm năng ứng dụng trong bối cảnh tài chính xanh đang ngày càng được quan tâm.’

Các nhận định chuyên môn từ mentor cũng phần nào phản ánh tư duy phát triển dài hạn mà VPBank đang xây dựng thông qua sân chơi công nghệ này, kết nối và đào tạo những tài năng công nghệ mới, phù hợp với định hướng chuyển đổi số toàn diện của ngân hàng trong những năm gần đây.

Vòng Chung kết VPBank Technology Hackathon 2025 sẽ diễn ra vào ngày 2/8/2025. Tại đây, các đội thi sẽ trình diễn và thuyết trình trực tiếp giải pháp trước Hội đồng Giám khảo, sau giai đoạn phát triển nguyên mẫu với sự hỗ trợ về nền tảng công nghệ từ AWS ở vòng Prototype.

Với sự đồng hành từ đội ngũ mentor giàu kinh nghiệm cùng nền tảng công nghệ hiện đại, VPBank Technology Hackathon 2025 đang tạo ra môi trường thử sức đáng giá cho những người trẻ theo đuổi công nghệ.

Diễn đàn Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu lần thứ VI: Khai thác hiệu quả ‘mỏ vàng’ dữ liệu trong chuyển đổi số quốc gia

Trong bối cảnh hiện nay, việc xác định dữ liệu là tài nguyên số quan trọng đã trở thành một vấn đề cấp thiết. Tại Diễn đàn Trí thức trẻ Việt Nam toàn cầu lần thứ VI, các chuyên gia đã tập trung thảo luận về việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và các công nghệ mới để nâng cao hiệu suất lao động, đặc biệt là trong lĩnh vực chuyển đổi số quốc gia.

Ông Trần Quang Hưng, UVBCH, Trưởng Ban Đoàn – Hiệp hội Dữ liệu Quốc gia, đã chủ trì phiên thảo luận và nhấn mạnh tầm quan trọng của việc xây dựng ‘bệ đỡ thị trường’ cho đổi mới sáng tạo. Với dân số hơn 100 triệu người và hệ thống dữ liệu ngày càng được hoàn thiện, Việt Nam đang sở hữu lợi thế lớn để phát triển các mô hình kinh tế dựa trên dữ liệu.

Tuy nhiên, ông Hưng cũng chỉ ra rằng dữ liệu quốc gia hiện nay vẫn còn phân tán, thiếu sự liên kết giữa các lĩnh vực như thuế, bảo hiểm, nhân khẩu, ngành nghề… Điều này đã gây ra khó khăn cho việc khai thác và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Các chuyên gia cũng cho rằng, Việt Nam cần làm rõ khái niệm dữ liệu trong bối cảnh hiện nay, những thuộc tính nào cần lưu trữ lâu dài và đâu là thông tin nên được loại bỏ.

Điều cốt lõi của dữ liệu là phải ‘đúng, đủ, sạch, sống’. Tuy nhiên, phần lớn phần mềm không được cập nhật dữ liệu thường xuyên, dẫn đến giá trị thông tin giảm theo thời gian. Để xây dựng hệ thống dữ liệu liên tục, cần phát triển các nền tảng thực sự hữu ích để người dân sử dụng thường xuyên trong đời sống hằng ngày. Đặc biệt, toàn bộ dữ liệu thu thập từ người dùng cần được bảo mật tuyệt đối và tuân thủ các quy chuẩn chặt chẽ.

Để đạt được mục tiêu này, Việt Nam cần tạo ra một hệ thống dữ liệu toàn diện, thống nhất và liên tục. Chính phủ đã có những bước tiến lớn trong việc tích hợp số định danh cá nhân với hệ thống bảo hiểm, tuy nhiên vẫn còn khoảng cách rất lớn đến mục tiêu liên thông dữ liệu y tế quốc gia.

Các chuyên gia cho rằng cần bắt đầu từ dữ liệu cá nhân sau đó tiến tới dữ liệu ngành, chuẩn hóa định danh cá nhân là bước đầu tiên, cần một mã số duy nhất được dùng xuyên suốt cho tất cả dịch vụ công và dịch vụ tư nhân. Mỗi ngành cần xây dựng bộ chuẩn dữ liệu riêng (cấu trúc, chuẩn định dạng) để dữ liệu có thể phân tích, lưu trữ và chia sẻ.

Tạo hành lang pháp lý cho chia sẻ dữ liệu y tế ẩn danh, đặc biệt phục vụ nghiên cứu khoa học. Việc này không chỉ giúp đẩy mạnh nghiên cứu và phát triển trong lĩnh vực y tế, mà còn đóng góp vào sự phát triển của nền kinh tế số.

Tóm lại, việc khai thác hiệu quả ‘mỏ vàng’ dữ liệu trong chuyển đổi số quốc gia là một vấn đề cấp thiết. Các chuyên gia đã đưa ra nhiều giải pháp để xây dựng hệ thống dữ liệu liên tục, chuẩn hóa định danh cá nhân và tạo hành lang pháp lý cho chia sẻ dữ liệu y tế ẩn danh.