Nghiên cứu này khám phá vai trò của AI khả diễn (eXplainable AI hay XAI) ứng dụng thúc đẩy chiến lược đầu tư bền vững trong lĩnh vực công nghệ tài chính (FinTech) tại Việt Nam. Trong khi các mô hình AI góp phần nâng cao hiệu quả trong quá trình ra quyết định đầu tư, thì những hạn chế về tính minh bạch đang là rào cản đáng kể đối với việc tích hợp các tiêu chí Môi trường, Xã hội và Quản trị (ESG). XAI được xem là giải pháp tiềm năng để giải quyết vấn đề này bằng việc tăng cường tính minh bạch, cải thiện khả năng diễn giải, và có trách nhiệm giải trình nhằm củng cố niềm tin của nhà đầu tư trong quá trình ra quyết định. Với bối cảnh đang thay đổi của Việt Nam về AI và Dữ liệu lớn, cùng với tiềm năng tăng trưởng của công nghệ và ứng dụng FinTech. Nghiên cứu này dựa trên phân tích dữ liệu thứ cấp từ các báo cáo tài chính và ESG, đồng thời ứng dụng các mô hình AI tân tiến kết hợp nền tảng toán học SHAP nhằm làm rõ cách thức XAI được sử dụng để nâng cao hiệu quả phân bổ nguồn lực, quản lý rủi ro và thúc đẩy phát triển bền vững trong dài hạn. <br><br>Abstract <br> This study explores the role of eXplainable AI (XAI) in driving sustainable investment strategies in the financial technology (FinTech) sector in Vietnam. While AI models contribute to improving the efficiency of investment decision-making, transparency constraints are a significant barrier to the integration of Environmental, Social, and Governance (ESG) criteria. XAI is seen as a potential solution to address this issue by enhancing transparency, improving explainability, and accountability to strengthen investor confidence in the decision-making process. Given Vietnam’s changing landscape of AI and Big Data, along with the growth potential of FinTech technology and applications. This study is based on secondary data analysis from financial and ESG reports, and applies advanced AI models combined with the SHAP mathematical platform to clarify how XAI is used to improve resource allocation efficiency, manage risks, and promote long-term sustainable development.

Download

Trong kỉ nguyên toàn cầu hóa, những nỗ lực bảo vệ môi trường của một cá nhân, một tổ chức hay một địa phương sẽ không giải quyết được gốc rễ của vấn đề. Bối cảnh đó thúc đẩy sự quan tâm của các nhà nghiên cứu, cơ quan quản lý trong việc phối hợp hành động vì các lợi ích chung. Nghiên cứu này được thực hiện để kiểm định tác động trực tiếp và gián tiếp của tăng trưởng kinh tế, và trình độ dân trí đến bền vững môi trường (đo lường bằng độ che phủ của diện tích rừng) ở 60 tỉnh của Việt Nam từ 2013 đến 2022. Đồng thời bài viết cũng xem xét đến vai trò điều tiết của chuyển đổi số lên mối quan hệ giữa tăng trưởng kinh tế và độ che phủ rừng. Không dừng lại ở việc cung cấp bằng chứng thực nghiệm mà nghiên cứu này còn khuyến nghị những chính sách cần thiết giúp cơ quan quản lý về môi trường trong việc tăng cường sự phối hợp hành động giữa các tỉnh để bảo vệ diện tích rừng tự nhiên ở Việt Nam. <br><br> Abstract <br> In an increasingly interconnected world, addressing environmental challenges requires more than just individual, organizational, or local initiatives; it demands a collective approach. This highlights the critical need for collaboration between researchers and managers to harmonize their efforts towards common goals. This study aims to assess the direct and indirect impacts of economic growth and educational attainment on sustainable environmental practices, particularly focusing on forest area coverage across 60 provinces in Vietnam from 2013 to 2022. Furthermore, it examines the moderator role of digital transformation in the relationship between economic growth and forest coverage rate. In addition to providing empirical insights, this research offers strategic policy recommendations designed to empower environmental management agencies, fostering enhanced collaboration among provinces to protect Vietnam's natural forests

Download

Thị trường carbon là công cụ chính sách chủ yếu giúp Việt Nam đạt được cam kết giảm phát thải khí nhà kính theo Đóng góp do Quốc gia tự quyết định (NDC) và mục tiêu trung hòa carbon vào năm 2050. Tuy nhiên, các văn bản pháp lý và quản lý nhà nước về thị trường carbon chỉ đề cập đến cơ cấu thị trường carbon chung, chưa xác định được hướng tiếp cận đặt nền tảng xây dựng một thị trường hiệu quả và bền vững. Nghiên cứu này đề xuất chủ quyền carbon là hướng tiếp cận chủ đạo để xây dựng thị trường carbon nhằm tối ưu hóa cơ hội kinh tế từ các giao dịch carbon, bảo vệ lợi ích quốc gia trong các đàm phán quốc tế, và góp phần thực hiện các mục tiêu phát triển bền vững trong dài hạn. Nghiên cứu khảo lược nền tảng lý thuyết chủ quyền carbon và thảo luận các định hướng ứng dụng tại Việt Nam. Các nền tảng chính của tiếp cận chủ quyền carbon là thị trường hạn ngạch carbon bắt buộc, thị trường tín chỉ carbon tự nguyện có kiểm soát, số hóa hệ thống đăng ký MRV quốc gia và số hóa tín chỉ carbon.

Các yếu tố Môi trường, Xã hội, và Quản trị trở nên quan trọng trong việc đánh giá hiệu suất và rủi ro của doanh nghiệp. Nghiên cứu này khám phá ứng dụng các mô hình học máy khả diễn XAI nhằm cải thiện khả năng diễn giải, tăng độ tin cậy trong phân tích rủi ro ESG. Thực nghiệm dữ liệu ESG của các doanh nghiệp S&P 500, cho thấy mô hình LightGBM có độ chính xác cao nhất với MAE (0.9233), MSE (1.7696), RMSE (1.3303), MAPE (4.21%), so với XGBoost và Random Forest. Phân tích giá trị SHAP chỉ ra rằng rủi ro ESG bị chi phối chủ yếu bởi ba yếu tố chính: rủi ro môi trường (Environment_Risk_Score - 3.34), rủi ro xã hội (Social_Risk_Score - 2.36) và rủi ro quản trị (Governance_Risk_Score - 1.39). Ngoài ra, mức độ rủi ro ESG tổng thể của doanh nghiệp (ESG_Risk_Level_Low - 1.04, ESG_Risk_Level_High - 0.39) cũng đóng vai trò quan trọng. Kết quả nghiên cứu làm nổi bật tiềm năng của các mô hình XAI trong việc tăng cường báo cáo và tuân thủ ESG, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết cho các nhà đầu tư và nhà hoạch định chính sách. Hơn nữa, nghiên cứu này minh chứng cho việc tích hợp ML/AI khả diễn vào qui trình quản lý rủi ro của tổ chức, thúc đẩy tính minh bạch, trách nhiệm giải trình, và sự tin tưởng vào các đánh giá ESG.

Download

Đánh giá rủi ro tín dụng là yếu tố cốt lõi trong quản lý tài chính, ảnh hưởng đến hiệu quả hoạt động của các tổ chức tín dụng. Các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí truyền thống thường gặp khó khăn trong việc xử lý thông tin không chắc chắn trong quá trình đánh giá tín dụng bao gồm tính chủ quan trong quá trình ra quyết định và tính mờ của các tiêu chí, dẫn đến hạn chế khả năng giải thích kết quả. Mục tiêu của nghiên cứu là đề xuất mô hình kết hợp BWM mờ và TOPSIS mờ cải thiện độ chính xác và khả năng xử lý thông tin không chắc chắn trong đánh giá tín dụng. Bộ dữ liệu từ Home Credit được sử dụng để thực nghiệm và đánh giá mô hình. Kết quả thực nghiệm chỉ ra rằng mô hình đề xuất đạt độ chính xác 92,31%, cao hơn so với các phương pháp như Rừng ngẫu nhiên và Cây quyết định. Việc tích hợp lý thuyết tập mờ giúp xử lý hiệu quả thông tin không chắc chắc trong quá trình phân loại khách hàng vay thành. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào việc nâng cao chất lượng quản lý rủi ro tín dụng, đồng thời đề xuất tích hợp tính năng hiển thị điểm tín dụng vào ứng dụng ngân hàng di động tại Việt Nam. <br><br>Abstract <br> Credit risk assessment represents a fundamental component of financial management, impacting the operational efficiency of credit institutions. Traditional multi-criteria decision-making methods often face difficulties in handling fuzzy information in credit assessment, including the fuzziness of evaluation criteria and subjectivity in decision-making processes, leading to limited result interpretation. The target of this study is to propose a hybrid model combining fuzzy BWM and fuzzy TOPSIS to improve both accuracy and capability in handling uncertain information in credit assessment. A dataset from Home Credit is used for experimentation and model evaluation. The experimental results show that the proposed model achieves an accuracy of 92.31%, which is higher than that of methods such as Random Forest and Decision Tree. The integration of fuzzy set theory effectively handles uncertainty in classifying loan applicants. The research findings contribute to the advancement of credit risk management practices and advocate for the integration of a credit score display feature within mobile banking applications in Vietnam.

Download