Please use this identifier to cite or link to this item: https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/117282
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorHoàng, Anh-
dc.contributor.authorLê, Vũ Uyên Phương-
dc.contributor.authorNguyễn, Minh Mẫn-
dc.contributor.authorVõ, Huỳnh Yến Nhi-
dc.date.accessioned2025-06-19T06:53:13Z-
dc.date.available2025-06-19T06:53:13Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.issn2615-9104-
dc.identifier.urihttps://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/117282-
dc.description.abstractNghiên 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.vi_VN
dc.language.isovivi_VN
dc.relation.ispartofseriesTạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á;Số 02 .- Tr.43-58-
dc.subjectXAIvi_VN
dc.subjectFintechvi_VN
dc.subjectĐầu tư bền vữngvi_VN
dc.subjectESGvi_VN
dc.titleNghiên cứu ứng dụng AI khả diễn trong FinTech: Tối ưu hóa đầu tư bền vững dựa trên tiêu chí ESG tại Việt Namvi_VN
dc.typeArticlevi_VN
Appears in Collections:Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
_file_
  Restricted Access
10.37 MBAdobe PDF
Your IP: 216.73.216.119


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.