Từ mùa tuyển sinh 2026, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT) chính thức mở ngành đào tạo mới Tài chính ngân hàng, trong đó tập trung đào tạo về Phân tích dữ liệu trong tài chính, kinh doanh. Đây là ngành học lai ghép giữa tài chính – ngân hàng với khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo (AI), nhằm trang bị cho sinh viên nền tảng vững chắc về lập trình cùng các công cụ phân tích hiện đại, nhằm đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao vừa am hiểu sâu sắc nghiệp vụ, vừa làm chủ công nghệ.
Sự ra đời của chương trình tiếp nối thành công mô hình đào tạo liên ngành mà PTIT đã tiên phong triển khai trong những năm qua, với các chương trình tiêu biểu như Marketing, Công nghệ tài chính (Fintech) và Thương mại điện tử. Thừa hưởng lợi thế là trường đại học trọng điểm quốc gia về kỹ thuật và công nghệ, PTIT tiếp tục khẳng định vị thế dẫn đầu và vì thế chương trình Phân tích dữ liệu trong Tài chính, Kinh doanh được kì vọng sẽ đáp ứng được xu thế chuyển đổi số của ngành tài chính, ngân hàng và nền kinh tế.
Hãy cùng Ban Biên tập PTIT trao đổi với PGS.TS Đỗ Quang Hưng – Trưởng Lab Fintech, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông – tìm hiểu về chương trình học, cơ hội nghề nghiệp, định hướng đào tạo cũng như tiềm năng phát triển của lĩnh vực phân tích dữ liệu trong kỷ nguyên AI và kinh tế số.
PGS.TS Đỗ Quang Hưng, Trưởng Lab Fintech, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
BBT: Xin thầy cho biết điểm khác biệt lớn nhất giữa ngành này với các ngành tài chính, kế toán hoặc CNTT truyền thống là gì?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Điểm khác biệt lớn nhất nằm ở sự kết nối giữa hai mảng kiến thức mà trước nay thường được đào tạo tách rời.
Nếu học tài chính – ngân hàng truyền thống, sinh viên được trang bị rất vững về nghiệp vụ, về phân tích báo cáo tài chính, nhưng đôi khi còn lúng túng khi phải xử lý những bộ dữ liệu lớn hoặc sử dụng các công cụ hiện đại hoặc lập trình. Ngược lại, nếu học công nghệ thông tin, sinh viên giỏi về code, về cơ sở dữ liệu, nhưng lại chưa được đào tạo sâu về bản chất các vấn đề tài chính, ngân hàng.
Chương trình này ra đời để lấp đầy khoảng trống đó, theo hướng trang bị cho sinh viên cả hai mảng một cách hài hòa. Sinh viên vẫn được học những môn tài chính cốt lõi như Tài chính doanh nghiệp, Đầu tư tài chính, Quản trị rủi ro; đồng thời được học thêm các môn về lập trình Python, phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo ứng dụng trong tài chính. Mục tiêu cuối cùng là để sau khi ra trường, người học có thể hiểu được bài toán kinh doanh và tự mình xử lý dữ liệu để tìm ra lời giải.
BBT: Sau khi tốt nghiệp, sinh viên có thể làm việc ở những vị trí nào cụ thể? Ngoài ngân hàng và tài chính, ngành này còn có thể làm trong những lĩnh vực nào khác?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Cơ hội việc làm của sinh viên tốt nghiệp khá rộng, có thể kể đến một số nhóm vị trí chính:
- Trong hệ thống ngân hàng, công ty chứng khoán, bảo hiểm, người học có thể đảm nhận các vị trí như chuyên viên phân tích dữ liệu (data analyst), chuyên viên phân tích kinh doanh (business analyst), hoặc chuyên viên quản trị rủi ro, phân tích tín dụng – những công việc đòi hỏi vừa hiểu nghiệp vụ, vừa biết khai thác số liệu.
- Bên cạnh đó, lĩnh vực công nghệ tài chính (Fintech) và ngân hàng số cũng đang có nhu cầu lớn. Sinh viên có thể làm việc tại các công ty ví điện tử, nền tảng thanh toán trực tuyến, hoặc các ngân hàng số – nơi dữ liệu được xem là tài sản quan trọng.
- Ngoài ra, các tập đoàn công nghệ lớn, các sàn thương mại điện tử, hay các doanh nghiệp sản xuất, dịch vụ đều cần những người có khả năng phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Nếu theo con đường học thuật, sinh viên cũng có thể làm nghiên cứu viên tại các viện, trung tâm, hoặc tiếp tục học lên thạc sĩ, tiến sĩ.
BBT: Nhiều người nghĩ “phân tích dữ liệu” chỉ là làm Excel và đọc biểu đồ. Thực tế ngành này khác gì và ngành này thiên về công nghệ hay thiên về kinh tế nhiều hơn?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Đúng là nhiều người vẫn hình dung như vậy, và cũng dễ hiểu. Excel và biểu đồ là những công cụ tốt, nhưng thực tế ngày nay, phân tích dữ liệu đã đi xa hơn.
Với khối lượng giao dịch ngày càng lớn, có khi lên đến hàng triệu dòng mỗi ngày, Excel sẽ trở nên không hiệu quả. Khi đó, cần đến những công cụ mạnh hơn như Python, SQL, hay các nền tảng trực quan hóa chuyên dụng như Power BI, Tableau. Không chỉ dừng lại ở việc mô tả “cái gì đã xảy ra”, người làm phân tích dữ liệu còn có thể sử dụng các mô hình thống kê, học máy để dự báo xu hướng, hoặc phát hiện những bất thường trong hàng nghìn giao dịch.
Về câu hỏi “thiên về công nghệ hay kinh tế”, không nên tách bạch quá cứng nhắc. Chương trình được thiết kế theo hướng cân bằng, trang bị cho sinh viên cả nền tảng về tài chính – ngân hàng và kỹ năng về công nghệ dữ liệu. Hai mảng này bổ trợ cho nhau, chứ không phải cái nào quan trọng hơn cái nào.
BBT: AI ngày càng thông minh, vậy vai trò của chuyên gia phân tích dữ liệu có bị thay thế không?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Đây là băn khoăn chính đáng của nhiều phụ huynh và học sinh. Quan điểm của chương trình là: AI sẽ thay đổi cách làm việc của chuyên gia phân tích dữ liệu, chứ không thay thế họ.
AI rất giỏi trong việc xử lý khối lượng lớn dữ liệu, phát hiện các dữ liệu bất thường, đưa ra dự báo dựa trên dữ liệu quá khứ. Tuy nhiên, AI vẫn còn yếu ở những việc như: hiểu bối cảnh kinh doanh cụ thể của một doanh nghiệp, đặt ra đúng câu hỏi cần giải quyết, đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào, hay giải thích kết quả một cách phù hợp với người ra quyết định.
Vì vậy, thay vì lo lắng AI sẽ “cướp việc”, chương trình hướng đến việc trang bị cho sinh viên khả năng làm việc cùng AI. Các học phần như Trí tuệ nhân tạo trong tài chính, Phân tích dữ liệu lớn, hay Đề án phân tích dữ liệu được thiết kế để người học thực hành sử dụng các công cụ AI vào những bài toán thực tế như chấm điểm tín dụng, dự báo dòng tiền, hay phát hiện gian lận. Người biết sử dụng AI hiệu quả sẽ có lợi thế rất lớn.
BBT: Thưa thầy, PTIT có lợi thế gì khi đào tạo ngành học giao thoa giữa công nghệ và kinh doanh?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: PTIT có một số lợi thế khi triển khai chương trình này.
- Thứ nhất, PTIT vốn có thế mạnh công nghệ thông tin và truyền thông, là một trong những cơ sở đào tạo trọng điểm quốc gia về lĩnh vực này. Đội ngũ giảng viên ở các khoa công nghệ có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, tạo thành một nền tảng kỹ thuật vững chắc cho chương trình.
- Thứ hai, chương trình được xây dựng dựa trên khảo sát thực tế từ nhiều doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, công nghệ. Nội dung đào tạo vì thế bám sát nhu cầu thực tiễn của thị trường lao động.
- Thứ ba, PTIT có mạng lưới đối tác doanh nghiệp khá rộng, từ các ngân hàng, công ty chứng khoán, đến các tập đoàn công nghệ và công ty Fintech. Điều này giúp sinh viên có cơ hội thực tập, tiếp xúc với môi trường làm việc thực tế ngay khi còn ngồi trên ghế nhà trường.
BBT: Sinh viên có cơ hội tiếp cận dữ liệu thật từ ngân hàng, doanh nghiệp hay các nền tảng số trong quá trình học không? PTIT có kế hoạch hợp tác với doanh nghiệp nào để hỗ trợ thực tập cho sinh viên ngành này? Sinh viên có thể bắt đầu đi thực tập từ năm thứ mấy, thưa thầy?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Đây là một trong những ưu tiên của chương trình. Sinh viên không chỉ học lý thuyết trên giảng đường, mà còn được làm quen với các bộ dữ liệu gần với thực tế thông qua các đề án môn học, bài tập lớn. Một số học phần như Khoa học dữ liệu trong Kinh tế và Kinh doanh, Đề án phân tích dữ liệu được thiết kế để người học thực hành trên dữ liệu tình huống từ doanh nghiệp.
Về hợp tác doanh nghiệp, Khoa Tài chính Kế toán 1 – đơn vị quản lý chương trình đã ký kết với nhiều đối tác như Hiệp hội Kế toán Công chứng Anh (ACCA), Chứng khoán VNDirect, Chứng khoán VPS, Công ty Giải pháp phần mềm tài chính FSS, Công ty MISA, Công ty FAST, cùng một số đối tác quốc tế như Đại học Huddersfield (Anh). Các doanh nghiệp này tham gia vào quá trình đào tạo theo nhiều hình thức: tiếp nhận sinh viên thực tập, cử chuyên gia đến chia sẻ, tham gia hội thảo nghề nghiệp, hoặc phối hợp tuyển dụng. Bên cạnh mạng lưới đối tác cấp khoa, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông (PTIT) cũng đã xây dựng quan hệ hợp tác với nhiều tổ chức, doanh nghiệp có uy tín trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng và công nghệ thông tin.
Về thời gian thực tập, trong khung chương trình có một học kỳ thực tập bắt buộc vào năm thứ tư. Tuy nhiên, sinh viên có thể tìm hiểu cơ hội thực tập sớm hơn, từ năm thứ ba, thông qua các ngày hội việc làm hoặc sự giới thiệu của Khoa và Học viện.
BBT: Theo thầy, điều quan trọng nhất mà sinh viên cần tích lũy trong quá trình học là gì hay kỹ năng quan trọng nhất của ngành này là gì?
PGS.TS Đỗ Quang Hưng: Có nhiều điều sinh viên nên quan tâm tích lũy, chứ không chỉ một kỹ năng duy nhất, có thể kể đến như:
- Thứ nhất là nền tảng kiến thức về tài chính, ngân hàng. Phải hiểu được bản chất nghiệp vụ thì khi nhìn vào dữ liệu mới biết mình đang tìm cái gì.
- Thứ hai là kỹ năng công nghệ, đặc biệt là các công cụ xử lý và phân tích dữ liệu như Python, SQL, Power BI, cùng các kiến thức về học máy và trí tuệ nhân tạo. Đây là những kỹ năng được chú trọng xuyên suốt chương trình, giúp người học có thể thực hành thành thạo ngay trong quá trình đào tạo.
- Thứ ba là khả năng trình bày và làm việc nhóm. Phân tích xong, cần phải kể lại câu chuyện từ những con số và dữ liệu một cách rõ ràng, thuyết phục để đồng nghiệp và cấp trên hiểu.
Và trên hết, tinh thần tự học là điều quan trọng nhất. Công nghệ và dữ liệu thay đổi rất nhanh. Hôm nay dùng công cụ này, vài năm sau có thể đã có công cụ mới tốt hơn. Nếu có thói quen tự tìm tòi, đọc tài liệu tiếng Anh, cập nhật xu hướng, người học sẽ luôn chủ động và không bị bỏ lại phía sau.
Xin trân trọng cảm ơn PGS.TS Đỗ Quang Hưng./.
