Tên đề tài: “Khám phá mối quan hệ giữa niềm tin vào năng lực khởi nghiệp, khát vọng danh tính doanh nhân và hành vi khởi nghiệp”

Chủ nhiệm đề tài: TS Trần Mỹ Linh

Đơn vị: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Mã số: C2024-34-02

Địa điểm: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Quyết định nghiệm thu số …../QĐ-ĐHQG ngày ….. /…../2026 của Giám đốc ĐHQG-HCM;

Chủ tịch Hội đồng:

Tóm tắt Đề tài

Khởi nghiệp là động lực quan trọng thúc đẩy phát triển kinh tế, đặc biệt là ở các nền kinh tế mới nổi như Việt Nam. Việc hiểu được các cơ chế cơ bản của hành vi này là điều cần thiết để thúc đẩy tinh thần kinh doanh. Trong bối cảnh toàn cầu hóa và cách mạng công nghệ 4.0, nghiên cứu về yếu tố tâm lý và hành vi của doanh nhân ngày càng trở nên quan trọng, nhằm đưa ra những chính sách phù hợp để hỗ trợ sự phát triển của các doanh nghiệp khởi nghiệp. Nghiên cứu này điều tra tác động của hiệu quả bản thân của doanh nhân (ESE) và khát vọng bản sắc doanh nhân (EIA) đối với các doanh nghiệp mới thành lập (NEB) tại Việt Nam, tập trung vào cơ hội hoạt động thăm dò (EPR) và khai thác (EPT). Dựa trên lý thuyết nghề nghiệp nhận thức xã hội và lý thuyết bản sắc, chúng tôi đã tiến hành một nghiên cứu cắt ngang trong số 502 người lớn trong độ tuổi lao động ở miền Nam Việt Nam, sử dụng mô hình phương trình cấu trúc để phân tích các mối quan hệ được đề xuất. Kết quả cho thấy EIA ảnh hưởng tích cực đến cả hành vi EPR và EPT, với tác động rõ rệt hơn đến EPR. Các chiều ESE thể hiện những tác động khác nhau. Khả năng tìm kiếm và huy động ảnh hưởng tích cực đến EPR, trong khi quản lý nguồn nhân lực và tài chính ảnh hưởng tích cực đến hành vi EPT. Ngoài ra, ba chiều ESE (tìm kiếm, lập kế hoạch và triển khai nguồn tài chính) ảnh hưởng tích cực đến EIA.

Tuy nhiên, nghiên cứu không ủng hộ vai trò trung gian được giả định của EIA trong mối quan hệ giữa ESE và NEB. Những phát hiện này mở rộng sự hiểu biết về mặt lý thuyết của NEB bằng cách làm nổi bật cách tiếp cận đa cấu trúc đối với ESE và mối quan hệ phức tạp của nó với bản thân doanh nhân tiềm năng và hành vi khởi nghiệp mới chớm nở, đặc biệt là trong bối cảnh Việt Nam. Kết quả nhấn mạnh rằng, các chương trình đào tạo chuyên biệt có thể tăng cường ESE và EIA, do đó thúc đẩy hành vi NEB. Nghiên cứu này cho thấy các chương trình đào tạo khởi nghiệp nên tập trung nhiều hơn vào việc thúc đẩy sự tự tin của doanh nhân thông qua các kỹ năng thực tế như lập kế hoạch chiến lược, quản lý tài chính và khai thác cơ hội thị trường. Việc triển khai các phương pháp giáo dục sáng tạo, chẳng hạn như mô phỏng kinh doanh hoặc thực tập thực tế tại các công ty khởi nghiệp thành công, có thể tăng cường ESE và củng cố khát vọng bản sắc doanh nhân của cá nhân. Cuối cùng, nghiên cứu này đề xuất rằng để thúc đẩy tinh thần khởi nghiệp, cần có sự phối hợp giữa chính sách công, hệ sinh thái khởi nghiệp và các tổ chức giáo dục để tạo ra một môi trường thuận lợi giúp các doanh nhân vượt qua rào cản và tối ưu hóa các cơ hội kinh doanh trong nền kinh tế đang phát triển nhanh chóng của Việt Nam.

Tên đề tài: “Nghiên cứu phát triển giải pháp AI tạo sinh ứng dụng quản trị Tài chính – Ngân hàng dựa trên công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo”

Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS Nguyễn Anh Phong

Đơn vị: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Mã số: DM2024-34-01

Địa điểm: Trường Đại học Kinh tế – Luật

Quyết định nghiệm thu số …../QĐ-ĐHQG ngày ….. /…../2026 của Giám đốc ĐHQG-HCM;

Chủ tịch Hội đồng: 

Tóm tắt đề tài

Đề tài “Nghiên cứu phát triển giải pháp AI tạo sinh ứng dụng quản trị Tài chính-Ngân hàng dựa trên công nghệ dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo” được triển khai trong giai đoạn 2024-2026, nhằm phát triển các hệ thống chatbot tiếng Việt chuyên biệt phục vụ lĩnh vực tài chính-ngân hàng. Trong bối cảnh sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), nghiên cứu hướng tới khắc phục những hạn chế của các mô hình quốc tế khi áp dụng vào tiếng Việt, đồng thời nâng cao độ chính xác thông tin thông qua kỹ thuật Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Về cơ sở lý thuyết, đề tài kết hợp các nền tảng công nghệ AI hiện đại với các lý thuyết tài chính truyền thống và hành vi. Cụ thể, nghiên cứu vận dụng Lý thuyết Dow, Giả thuyết Thị trường Hiệu quả (EMH) và Tài chính hành vi nhằm hỗ trợ phân tích và ra quyết định đầu tư. Đồng thời, các lý thuyết về tài chính vi mô, trung gian tài chính, bất cân xứng thông tin và quản trị rủi ro tín dụng được tích hợp nhằm phát triển chức năng tư vấn tài chính, đặc biệt trong bối cảnh quỹ tín dụng và tài chính vi mô.

Về phương pháp, nghiên cứu sử dụng kết hợp định tính và định lượng. Phương pháp định tính tập trung tổng lược lý thuyết và xây dựng khung phân tích, trong khi phương pháp định lượng ứng dụng các mô hình AI và học máy hiện đại như NLP, Transformer, PhoBERT, HuggingFace và PyTorch. Bên cạnh đó, các công cụ phân tích kỹ thuật như RSI, MACD, SMA50 và Bollinger Bands được tích hợp nhằm nâng cao khả năng hỗ trợ ra quyết định đầu tư.

Kết quả nghiên cứu bước đầu đã phát triển hai chatbot tiêu biểu: (i) MICROCRE-BOT, trợ lý tài chính vi mô và tin tức tài chính, có khả năng thu thập, tóm tắt, phân tích thông tin và hỗ trợ quản lý tài chính cho quỹ tín dụng; và (ii) FINTECH_UEL AI, trợ lý tư vấn đầu tư chứng khoán, hỗ trợ lựa chọn cổ phiếu và ra quyết định dựa trên dữ liệu thị trường và các chỉ báo kỹ thuật. Các hệ thống này có khả năng giao tiếp bằng tiếng Việt, cung cấp thông tin kịp thời và góp phần giảm thiểu các thiên kiến hành vi trong quyết định tài chính.