[Podcast] Ứng Dụng Công Nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Dịch Vụ Tài Chính Tại Việt Nam – Phần 1: Xu Hướng Công Nghệ AI
24 Tháng Tám, 2022
Công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên toàn cầu và thực sự mang đến những thay đổi cốt lõi trong một số ngành công nghiệp, trong đó, phải kể đến dịch vụ tài chính. Trong xu hướng phát triển nay, tại Việt Nam, việc ứng dụng công nghệ AI vào các lĩnh vực dịch vụ quản lý tài sản, quản lý rủi ro và tư vấn tài chính hiện vẫn còn rất hạn chế. Ở phần 1 bài nghiên cứu này, nhóm tác giả sẽ phân tích tổng quát về các xu hướng và công nghệ AI phổ biến nhất được sử dụng trong quản lý tài sản, quản trị rủi ro và tư vấn tài chính hiện nay.

Học máy (ML) – Cách tiếp cận AI phổ biến nhất cho đến nay
Mặc dù AI là một lĩnh vực rộng lớn với nhiều phương pháp tiếp cận được phát triển theo thời gian, mối quan tâm gần đây về AI gần như hoàn toàn tập trung vào các kỹ thuật học máy (Machine Learning – ML) vàđây cũng là cách tiếp cận AI phổ biến nhất cho đến nay. Học máy – ML quan tâm đến việc sử dụng dữ liệu để từng bước điều chỉnh các tham số của mô hình thống kê, xác suất và các mô hình tính toán khác. Về cơ bản, ML tự động hóa một hoặc một số giai đoạn xử lý thông tin để đưa ra mô hình cuối cùng cho việc dự báo hoặc phân loại. Hầu hết các ứng dụng ML trong quản lý tài sản, và thậm chí trong quản lý nói chung, dựa trên một số kỹ thuật chính. Các đặc tính chính của các kỹ thuật học máy phổ biến sử dụng trong lĩnh vực tài chính được thể hiện tại Bảng 1.
Mạng nơ-ron nhân tạo (Artifical Neural Network) |
|
Rừng ngẫu nhiên (random forest) |
|
Thuật toán hỗ trợ máy Vector (Support Vector Machine) |
|
Phân tích cụm (Cluster Analysis) |
|
Thuật toán tiến hóa (Evolutionary algorithm) |
|
Thuật toán LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) |
|
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) |
|
Bảng 1: Các đặc tính chính của các kỹ thuật học máy phổ biến sử dụng trong lĩnh vực tài chính. Nguồn: Tác giả
Thực trạng ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực tài chính ở Việt Nam
Tại Việt Nam, công nghệ AI đã và đang được ứng dụng rất rộng rãi trong ngành tài chính mà biểu hiện là ngày càng nhiều doanh nghiệp FinTech ra đời.

Hình 1: Số lượng doanh nghiệp khởi nghiệp Fintech theo lĩnh vực từ năm 2017-2020. Nguồn: fintechnews.sg
Sự gia tăng đáng kể các doanh nghiệp Fintech chứng tỏ tiềm năng của việc ứng dụng công nghệ vào việc giải quyết những bài toán và vấn đề trong lĩnh vực tài chính. Tuy nhiên, sự tăng trưởng của các công ty Fintech trong giai đoạn 2015-2020 cho thấy sự tăng trưởng chủ yếu tập trung vào một số ít lĩnh vực (thanh toán, cho vay) và bỏ quên một số lĩnh vực rất tiềm năng và quan trọng trong ngành tài chính (đầu tư, quản lý tài sản, quản trị rủi ro). Theo báo cáo do Fintechnews.sg thực thiện về lĩnh vực Fintech ở Việt Nam, lĩnh vực thanh toán, cho vay và blockchain chiếm hơn 60% số doanh nghiệp Fintech. Trong khi đó, số doanh nghiệp Fintech trong lĩnh vực quản lý tài sản, đánh giá/xếp hạng tín dụng chỉ chiếm chưa đến 13% (Hình 2). Một phần lý do có thể nằm ở việc công nghệ cốt lõi đòi hỏi ở các lĩnh vực quản lý tài sản, quản lý rủi ro hay đầu tư tài chính cần những công nghệ phức tạp và đòi hỏi nhiều chi phí về cả nhân lực và vật lực để phát triển hơn là các công nghệ ở các lĩnh vực thanh toán hay cho vay P2P.

Hình 2: Phân bố các doanh nghiệp Fintech theo lĩnh vực năm 2020 ở Việt Nam. Nguồn: fintechnews.sg
Các giải pháp ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực dịch vụ tài chính ở Việt Nam hiện nay
*Quản lý danh mục đầu tư
Các kỹ thuật AI có thể được sử dụng để thực hiện các phân tích cơ bản (fundamental analysis) đòi hỏi sự kết hợp của nhiều nguồn thông tin, bao gồm cả việc sử dụng phân tích văn bản và để tối ưu hóa việc phân bổ tài sản trong các danh mục đầu tư tài chính. So với các phương pháp tối ưu hóa danh mục đầu tư thông thường, các kỹ thuật AI thường cung cấp các ước tính tốt hơn về lợi nhuận và phương sai. Sau đó, những ước tính này có thể được sử dụng để tối ưu hóa danh mục đầu tư truyền thống. Hơn nữa, AI có thể được sử dụng trực tiếp cho các quyết định phân bổ tài sản để xây dựng danh mục đầu tư đáp ứng mục tiêu hiệu suất chặt chẽ hơn danh mục đầu tư được tạo bằng phương pháp truyền thống.

Hình 3: Kỹ thuật AI trong việc tối ưu hóa danh mục đầu tư. Nguồn: Tác giả
Các phương pháp để xây dựng danh mục đầu tư gồm: NLP, Hồi quy LASSO, mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), SVM.
Phương pháp Tối ưu hóa danh mục đầu tư: kỹ thuật mạng nơ-ron (ANN) có thể được đào tạo để đưa ra các quyết định phân bổ tài sản dưới những ràng buộc phức tạp thường không dễ dàng để tích hợp vào lợi tức kỳ vọng – phương sai.
*Quản trị rủi ro tài chính
Các kỹ thuật AI cũng có các ứng dụng trong quản lý rủi ro, liên quan đến cả rủi rothị trường và rủi ro tín dụng. Rủi ro thị trường đề cập đến khả năng mất mát do ảnh hưởng của thị trường chung và rủi ro tín dụng (hoặc đối tác) là rủi ro của việc một bên đối tác không thực hiện đầy đủ các nghĩa vụ theo hợp đồng của mình (Hình 4).
Hình 4: Kỹ thuật AI và các ứng dụng trong quản trị rủi ro danh mục đầu tư. Nguồn: Tác giả
Một ứng dụng của AI trong quản lý rủi ro thị trường liên quan đến việc trích xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu định tính dạng văn bản hoặc hình ảnh. Hoặc các phương pháp AI không giám sát (unsupervised AI) có thể được sử dụng để phát hiện sự bất thường trong kết quả dự báo đầu ra của mô hình rủi ro bằng cách đánh giá tất cả các dự báo do mô hình tạo ra và tự động xác định bất kỳ điểm bất thường nào. Các nhà quản lý rủi ro cũng có thể sử dụng các kỹ thuật AI được giám sát (supervised AI) để tạo ra các chuẩn dự báo (benchmark forecasts) để xác thực mô hình. So sánh kết quả mô hình và các chuẩn dự báo sẽ cho biết liệu mô hình rủi ro có đang tạo ra những dự đoán khác biệt đáng kể so với những dự đoán do AI tạo ra hay không. Các kỹ thuật AI cũng có thể dự đoán sự biến động của thị trường và khủng hoảng tài chính, đặc biệt là ANN và SVM, có khả năng nắm bắt các quan hệ phi tuyến mang lại cho chúng lợi thế so với các mô hình tự hồi quy với phương sai thay đổi có điều kiện (GARCH). Hai kỹ thuật ANN và SVM cũng được áp dụng rộng rãi trong quản trị rủi ro tín dụng hiện nay.
*Tư vấn tài chính bằng công nghệ robot tự động hóa
Robot-cố vấn là các chương trình máy tính cung cấp lời khuyên tài chính để hỗ trợ các nhà đầu tư cá nhân trong các hoạt động đầu tư. Robot-cố vấn đang thu hút được sự chú ý đáng kể gần đây vì thành công của chúng trong việc giảm bớt các rào cản gia nhập đối với các nhà đầu tư không chuyên. Tư vấn bằng robot có thể tích hợp tất cả các loại ứng dụng AI vào quản lý danh mục đầu tư, giao dịch và quản lý rủi ro danh mục đầu tư. Bằng cách tiếp thu sự thành công của AI trong những lĩnh vực này, robot-cố vấn không chỉ có thể tạo ra danh mục đầu tư với hiệu suất ngoài mẫu (out-of-sample) tốt hơn cho các nhà đầu tư mà còn có thể tự động tái cân bằng danh mục đầu tư, tự động quản lý rủi ro của danh mục đầu tư và giảm thiểu chi phí giao dịch.
Hình 5: Robot-Cố vấn tự động với các ứng dụng của AI. Nguồn: Tác giả
Các nhà đầu tư tổ chức cũng có thể hưởng lợi từ khả năng của các cố vấn robot trong việc xử lý một loạt các dữ liệu tài chính. Mặc dù việc giảm các khuynh hướng thiên lệch về hành vi khi đưa ra quyết định đầu tư là có lợi cho tất cả các loại nhà đầu tư, nhưng các nhà đầu tư không chuyên lại đặc biệt hưởng lợi từ tư vấn robot về mặt nâng cao hiệu suất danh mục đầu tư, tăng sự đa dạng hóa và giảm thiểu rủi ro.
Xem toàn bộ bài nghiên cứu ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG DỊCH VỤ TÀI CHÍNH TẠI THỊ TRƯỜNG TÀI CHÍNH VIỆT NAM tại đây. Nhóm tác giả: TS. Ngô Minh Vũ, TS. Nguyễn Hữu Huân – Khoa Ngân Hàng, Trường Kinh doanh UEH.
Đây là bài viết nằm trong Chuỗi bài lan tỏa nghiên cứu và kiến thức ứng dụng từ UEH với thông điệp “Research Contribution For All – Nghiên Cứu Vì Cộng Đồng”, UEH trân trọng kính mời Quý độc giả đón xem Bản tin kiến thức KINH TẾ SỐ #56 “Ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo trong dịch vụ tài chính tại thị trường tài chính Việt Nam – Phần 2: Các kiến nghị chính sách”.
Tin, ảnh: Nhóm tác giả, Phòng Marketing – Truyền thông UEH
Giọng đọc: Ngọc Quí

Tài liệu tham khảo
- Avramov, D., Cheng, S., & Metzker, L. (2020). Machine learning versus economic restrictions: Evidence from stock return predictability. Available at SSRN 3450322. https://ssrn.com/abstract=3450322
- Bew, D., Harvey, C. R., Ledford, A., Radnor, S., & Sinclair, A. (2019). Modeling analysts’ recommendations via Bayesian machine learning. The Journal of Financial Data Science, 1(1), 75-98.
- Financial Stability Board (2017). Artificial Intelligence and Machine Learning in Financial Services. http://www.fsb.org/2017/11/artifcial-intelligence-andmachine-learning-in-fnancial-service.
- Gu, S., Kelly, B., & Xiu, D. (2020). Empirical asset pricing via machine learning. The Review of Financial Studies, 33(5), 2223-2273.
- Patel, K., & Lincoln, M. (2019). It’s not magic: Weighing the risks of AI in financial services. London: Centre for the Study of Financial Innovation. http://www.csf.org/s/Magic_10-19_v12_Proof.pdf.
- Rasekhschaffe, K. C., & Jones, R. C. (2019). Machine learning for stock selection. Financial Analysts Journal, 75(3), 70-88. https://doi.org/10.1080/0015198X.2019.1596678.
[Podcast] Lãnh đạo số – Góc nhìn tổng quan từ trong kỷ nguyên số
25 Tháng Hai, 2025
[Podcast] Góp ý giải pháp phát triển giáo dục Đại học
5 Tháng Hai, 2025
[Podcast] Các yếu tố ảnh hưởng đến động lực học tập của sinh viên
22 Tháng Một, 2025
[Podcast] “Mô hình Campus thích ứng – Giải pháp dành cho Mekong bền vững”
13 Tháng Một, 2025
[Podcast] Đào tạo nhân lực Mekong tương lai: Trao quyền hành động bền vững
30 Tháng Mười Hai, 2024
[Podcast] Dự án Phát triển khung công bằng giao thoa nhằm khuyến khích khả năng đi bộ
30 Tháng Mười Hai, 2024
[Podcast] Chiến lược thiết kế hậu kỹ thuật số trong nghệ thuật truyền thông
27 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Đồng sáng tạo và xây dựng cộng đồng ArtTech hướng tới tương lai bền vững
26 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Quản trị công nghệ trong kỷ nguyên 4.0: Tổng quan và nhu cầu thị trường
21 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Công nghệ thông tin – truyền thông và sự ổn định của hệ thống ngân hàng
21 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Vai trò của chính sách vĩ mô thận trọng đối với tăng trưởng tín dụng tại Việt Nam
21 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Đề xuất hoàn thiện pháp luật về hoạt động môi giới chứng khoán tại Việt Nam
21 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] NFTs – Cuộc cách mạng nghệ thuật hay cơn sốt nhất thời?
18 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] CareFeeder – Giải pháp công nghệ hỗ trợ người già và bệnh nhân Parkinson tự ăn uống
11 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu quản trị nguồn nhân lực
11 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Nghệ thuật dân gian thời 4.0: Múa rối nước tự động dựa trên nền tảng robot
7 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Bứt phá hiệu suất sáng tạo nhân viên nhờ phản hồi mang tính phát triển
7 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] Giải pháp MPIA: Lối thoát tạm thời cho cuộc khủng hoảng thương mại quốc tế?
7 Tháng Mười Một, 2024
[Podcast] “Căn bệnh Hà Lan” trong việc nhận kiều hối và trường hợp Việt Nam
31 Tháng Mười, 2024
[Podcast] UEH hướng đến trung hòa carbon: Bước đi đầu tiên
22 Tháng Tám, 2024
[Podcast] Giải pháp nâng cao hoạt động vận động cho sinh viên
9 Tháng Tám, 2024
[Podcast] Phong Cách Lãnh Đạo Đạo Đức Và Hành Vi Ngoài Vai Trò Của Công Chức
29 Tháng Bảy, 2024
[Podcast] Định Hình Chiến Lược Phát Triển Toàn Diện, Bền Vững Cho Đất Nước
25 Tháng Bảy, 2024
[Podcast] Mô Hình Đại Học Bền Vững Dành Cho Các Thị Trường Mới Nổi
19 Tháng Bảy, 2024
[Podcast] Những Tiếp Cận Mới Nhất Dành Cho Các Đại Học Bền Vững
11 Tháng Bảy, 2024
[Podcast] Tác Động Của Nguồn Nhân Lực Xanh Đến Các Mục Tiêu Về Môi Trường
24 Tháng Năm, 2024
Kinh Tế Xã Hội Và Sự Phát Thải CO2 Ở Việt Nam Giai Đoạn 1990 – 2018
23 Tháng Năm, 2024
Pháp Luật Dữ Liệu – Kỳ 1: Cần Một Cách Tiếp Cận Mới
15 Tháng Năm, 2024
[Podcast] Pháp Luật Dữ Liệu – Kỳ 1: Cần Một Cách Tiếp Cận Mới
14 Tháng Năm, 2024
Đánh Giá Quảng Cáo Trên Nền Tảng Tiktok
8 Tháng Năm, 2024
[Podcast] Đánh Giá Quảng Cáo Trên Nền Tảng Tiktok
7 Tháng Năm, 2024
[podcast] Phản Ứng Của Chính Sách Xã Hội Đối Với Đại Dịch Covid-19 Ở Một Số Quốc Gia (Kỳ 1)
8 Tháng Mười Hai, 2023
Promoting Learner Autonomy in English Language Learning (Part 2)
28 Tháng Mười Một, 2023
[Podcast] Ngoại giao kinh tế Việt Nam trong thời kỳ đổi mới và hội nhập quốc tế
10 Tháng Mười Một, 2023
ArtTech and sustainable development
27 Tháng Mười, 2023
Cộng đồng ArtTech đầu tiên tại Việt Nam – Một năm nhìn lại
9 Tháng Mười, 2023
ArtTech – Một xu hướng tương lai
5 Tháng Mười, 2023
ArtTech và phát triển bền vững
3 Tháng Mười, 2023
[Podcast] Máy Tính Và Công Nghệ “Không Đi Một Mình” – Phần 4
24 Tháng Bảy, 2023
[Podcast] Tác Động Của Đồng Tiền Kỹ Thuật Số Đến Tỷ Giá Hối Đoái
14 Tháng Mười Một, 2022
[Podcast] Chuyển Đổi Số Trong Ngành Du Lịch Việt Nam
5 Tháng Năm, 2022
[Podcast] Chuyển Đổi Số Trong Lĩnh Vực Y Tế Ở Việt Nam
25 Tháng Ba, 2022
[Podcast] Phân Tích Dữ Liệu Con Người Tại Việt Nam
18 Tháng Ba, 2022
[Podcast] Chuyển Đổi Số Trong Nông Nghiệp Ở Việt Nam
11 Tháng Ba, 2022
[Podcast] Mô Hình Kinh Tế Chia sẻ: Các Vấn Đề Quản Lý Ở Việt Nam
21 Tháng Một, 2022
[Podcast] Nâng Cao Trải Nghiệm Khách Hàng Trực Tuyến Trong Ngành Du Lịch
15 Tháng Một, 2022
[Podcast] Chính Sách Lao Động Việc Làm Cho TP. HCM Trong Giai Đoạn Sau Giãn Cách
28 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Xây Dựng Thị Trường Chứng Khoán Phi Tập Trung Dựa Trên Công Nghệ Blockchain
24 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Học Tập Suốt Đời Trong Thế Giới Số: Góc Nhìn Từ Nghề Nghiệp Kế Toán, Kiểm toán
21 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Học Tập Suốt Đời Tại UEH: Hướng Đến Đại Học Bền Vững
14 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Xu Hướng Kinh Doanh Bán Lẻ Trực Tuyến Thời Kỳ Covid
10 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Big Data Cho Mục Tiêu Phát Triển Bền Vững: Kinh Nghiệm Quốc Tế
7 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Cải Cách Luật Đất Đai Để Thúc Đẩy Phát Triển Kinh Tế
2 Tháng Mười Hai, 2021
[Podcast] Cuộc Cách Mạng Trong Kinh Tế Học Thực Nghiệm
30 Tháng Mười Một, 2021
[Podcast] Chỉ Số Giá Tiêu Dùng Từ Góc Nhìn Khai Thác Dữ Liệu Lớn (Big Data)
17 Tháng Mười Một, 2021
[Podcast] Toàn Cảnh Tiền Tệ Kỹ Thuật Số – Phần 5 : Tiền Ổn Định Tư Nhân Diem
5 Tháng Mười Một, 2021
Đứt gãy chuỗi cung ứng vùng trọng điểm phía Nam: 8 giải pháp
20 Tháng Mười, 2021
[Podcast]Toàn Cảnh Tiền Tệ Kỹ Thuật Số – Phần 2: Những Cột Mốc Phát Triển
19 Tháng Mười, 2021
[Podcast] Toàn cảnh tiền tệ kỹ thuật số – Phần 1: Xu thế của thời đại
15 Tháng Mười, 2021
NGÂN HÀNG BẮT TAY FINTECH (Phần 3): Các Giải Pháp Hỗ Trợ
8 Tháng Mười, 2021
UEH chủ trì thành công Hội thảo ICBF 2021
7 Tháng Mười, 2021
GRSD 2021- Hội thảo khoa học “Tăng trưởng xanh và phát triển bền vững”
6 Tháng Mười, 2021
NGÂN HÀNG BẮT TAY FINTECH (phần 2): Chọn đối tác theo tiêu chí nào?
4 Tháng Mười, 2021
‘Đổi mới giáo dục nghề nghiệp là động cơ tăng trưởng kinh tế’
30 Tháng Chín, 2021
Giải pháp “mở cửa” an toàn với các khu công nghiệp tại TP Hồ Chí Minh
27 Tháng Chín, 2021
Khi cuộc sống “bình thường mới”, nơi ở cho người lao động cần được quan tâm
9 Tháng Chín, 2021
Hướng phát triển mô hình đào tạo luân phiên (Dual Education) tại Việt Nam
6 Tháng Chín, 2021
Webinar: Tương lai ngành Thẩm định giá trong thập niên mới
17 Tháng Tám, 2021
Hãy là người dùng thông minh khi đón nhận và chia sẻ thông tin
9 Tháng Tám, 2021
Webinar: An toàn thông tin kế toán trong kỷ nguyên số
3 Tháng Tám, 2021
Có nên đưa lãi suất tiền gửi VND về 0 phần trăm?
20 Tháng Bảy, 2021
Chu kỳ giảm giá của đồng USD?
TS. Đinh Thị Thu Hồng và nhóm nghiên cứu
26 Tháng Sáu, 2021
Việt Nam cần kịch bản cho thương mại tương lai
ThS. Tô Công Nguyên Bảo
26 Tháng Sáu, 2021
Hệ thống tiền tệ tiếp theo như thế nào?
TS. Lê Đạt Chí và nhóm nghiên cứu
26 Tháng Sáu, 2021
Chuyển đổi số trong trường đại học: Dạy học trực tuyến sẽ trở thành xu hướng tất yếu
GS.TS. Nguyễn Trọng Hoài
26 Tháng Sáu, 2021
Tiền số ngân hàng Trung ương – Vận hành và thử nghiệm
Châu Văn Thành
26 Tháng Sáu, 2021
Chuyển đổi số trong khu vực công tại Việt Nam
Khoa Quản lý nhà nước
26 Tháng Sáu, 2021
“Cấp cứu” doanh nghiệp trước làn sóng COVID-19 thứ 4
23 Tháng Sáu, 2021
Chuyên gia UEH: Việt Nam nên kết hợp tiêm vaccine miễn phí và dịch vụ
23 Tháng Sáu, 2021
Hội thảo khoa học về Thị trường bảo hiểm Việt Nam (Conference on Vietnam’s Insurance Industry – CVII)
Khoa Toán – Thống Kê
7 Tháng Sáu, 2021
Muốn có trung tâm tài chính phải có chiến lược thích ứng
Khoa Tài chính
5 Tháng Sáu, 2021
Cần đưa giao dịch công nghệ lên sàn chứng khoán
Bộ Khoa học và Công nghệ
5 Tháng Sáu, 2021
Sự hữu ích của Lý thuyết trò chơi: Thảo luận về giải Nobel Kinh tế năm 2020
JABES
5 Tháng Sáu, 2021
Đoán định tư pháp: Xu thế mới trong hành nghề Luật
Khoa Luật
5 Tháng Sáu, 2021
Thiết kế đô thị: tầm nhìn vững chắc cho đô thị bền vững
Viện Đô thị thông minh và Quản lý
5 Tháng Sáu, 2021
Phục hồi du lịch và nỗ lực thoát khỏi vòng xoáy ảnh hưởng bởi Covid-19
Viện Đô thị thông minh và Quản lý
5 Tháng Sáu, 2021
Nghiên cứu Kinh tế học lao động trong sự biến động của thế giới
JABES
5 Tháng Sáu, 2021
Kết hợp Nghệ thuật và Công nghệ hướng đến Thành phố thông minh đáng sống
Viện Đô thị thông minh và Quản lý
5 Tháng Sáu, 2021
Chuỗi bài “The Basics of B2B”: Thị trường việc làm rộng mở nhiều sinh viên chuyên ngành Marketing đang bỏ quên
TS. Đinh Tiên Minh
5 Tháng Sáu, 2021
Môi trường không phải để nhà đầu tư xài miễn phí!
TS. Phạm Khánh Nam
5 Tháng Sáu, 2021
2021 sẽ là năm khởi đầu của chu kỳ tăng trưởng mới
PGS.TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo
5 Tháng Sáu, 2021
Quỹ vaccine sẽ khả thi khi có người dân đóng góp
Phạm Khánh Nam, Việt Dũng
5 Tháng Sáu, 2021
Kích thích kinh tế, gia tăng vận tốc dòng tiền
Quách Doanh Nghiệp
5 Tháng Sáu, 2021
Đi tìm chiến lược hậu Covid-19 cho doanh nghiệp bảo hiểm Việt Nam
PGS TS Nguyễn Khắc Quốc Bảo, ThS Lê Văn
5 Tháng Sáu, 2021
Insurtech – Cơ hội và thách thức cho Startup Việt
Ths. Lê Thị Hồng Hoa
5 Tháng Sáu, 2021