Mô tả vắn tắt học phần

Ứng dụng học máy và AI trong xử lý dữ liệu tài chính - ngân hàng

Tiếng Việt

BAN706025

KD - Khoa Ngân hàng

Tiến sĩ

3

Không có môn học bắt buộc phải hoàn thành trước học phần này

Môn học nhằm trang bị cho người học nền tảng lý thuyết và năng lực thực hành về học máy (Machine Learning) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích dữ liệu tài chính – ngân hàng, trên cơ sở tích hợp kinh tế lượng, thống kê, khoa học dữ liệu và lập trình. Người học được tiếp cận và vận dụng các nhóm phương pháp chủ đạo như hồi quy và mô hình xác suất, mạng nơ-ron, học sâu và học tăng cường; đồng thời hiểu cách triển khai chúng vào các bài toán thực tiễn gồm định giá và quản lý rủi ro (bao gồm công cụ phái sinh), phân tích thị trường, dự báo, và giao dịch thuật toán. Thông qua case study và dự án ứng dụng, sinh viên phát triển năng lực xác định và mô hình hóa vấn đề tài chính, lựa chọn thuật toán và quy trình xử lý dữ liệu phù hợp, đánh giá hiệu quả mô hình và so sánh với các phương pháp truyền thống theo các tiêu chí khoa học và nghiệp vụ. Môn học nhấn mạnh tư duy phản biện, tính minh bạch và kiểm định mô hình, cùng kỹ năng phân tích dữ liệu và làm việc nhóm. Kết thúc môn học, người học có thể áp dụng ML/AI để giải quyết các thách thức dữ liệu và ra quyết định trong tài chính hiện đại, đồng thời sẵn sàng tham gia các hoạt động đổi mới trong FinTech và thị trường tài chính số.