Font size
WorksheetsC3,4,5
Total questions: 145
Worksheet time: 1hrs 13mins
Một bạn sinh viên dùng prompt: “Phân tích quy chế học vụ” và nhận kết quả rất chung. Lỗi chính trong prompt này là:
Không nêu rõ mục tiêu, phạm vi, tiêu chí và định dạng đầu ra
Gõ sai chính tả
Đặt câu hỏi ở thì hiện tại
Dùng tiếng Việt thay vì tiếng Anh
Nhiệm vụ cốt lõi của hầu hết các LLM là gì?
Phân loại hình ảnh ở độ phân giải cao
Dự đoán token tiếp theo trong chuỗi văn bản
Dịch mọi ngôn ngữ với độ chính xác tuyệt đối
Tự động thu thập dữ liệu trên Internet
Trong các công cụ sau, công cụ nào nổi bật nhờ tích hợp sâu vào Word, Excel, PowerPoint?
ChatGPT
Claude
Google Gemini
Microsoft Copilot
Các Chatbot Việt Nam thường có điểm mạnh là:
Tích hợp sâu với Microsoft 365
Tối ưu cho tiếng Việt và bối cảnh trong nước
Sáng tạo thơ ca tiếng Anh
Đọc tốt tài liệu khoa học tiếng Đức
Bạn muốn yêu cầu mô hình trả lời dưới dạng bảng 3 cột “Việc | Phụ trách | Hạn chót”. Nên nhấn mạnh thành phần nào trong prompt?
Mục tiêu
Vai trò
Ngữ cảnh
Định dạng đầu ra (Format)
Trong phân tích tài liệu bằng AI, việc thiết lập “Evidence Table” (bảng minh chứng) nhằm mục đích:
Che giấu nguồn gốc thông tin
Chỉ lưu lại tiêu đề tài liệu
Tăng số trang báo cáo
Liên kết mô tả kết luận với trích dẫn và vị trí cụ thể trong tài liệu
Claude (Anthropic) được nhắc đến với đặc trưng:
Cửa sổ ngữ cảnh rất lớn, phù hợp đọc tài liệu dài
Chỉ hỗ trợ tiếng Việt
Chỉ chạy được trên điện thoại
Không có khả năng tóm tắt
Bạn cần thiết kế một prompt cho bài tập: “Trích xuất bảng thông tin học phí từ thông báo”. Thành phần nào dưới đây nếu thiếu sẽ làm giảm mạnh khả năng kiểm chứng kết quả?
Yêu cầu trả lời bằng tiếng Việt
Quy định bảng có cột Minh chứng (trích đoạn + vị trí trong tài liệu)
Nhắc đến đối tượng là sinh viên năm nhất
Nêu rõ tên môn học kèm theo
Bạn cần AI hỗ trợ viết email mời họp trang trọng cho giảng viên. Thành phần nào trong prompt giúp điều chỉnh giọng điệu phù hợp?
Tiêu chí kiểm chứng (Criteria)
Đóng vai (Persona/Role)
Mục tiêu (Goal)
Định dạng (Format)
Trong bối cảnh dịch thuật, trường hợp nào sau đây nên cân nhắc thuê dịch giả chuyên nghiệp thay vì chỉ dựa vào AI Chatbot?
Dịch đoạn quảng cáo nội bộ cho CLB sinh viên
Dịch một email cá nhân hỏi thăm bạn bè
Dịch nội dung tin nhắn nhóm lớp
Dịch một hợp đồng pháp lý quan trọng, có ràng buộc trách nhiệm và điều khoản chi tiết
Bạn cần chọn Chatbot để tìm thông tin cập nhật mới nhất về một chính sách kinh tế. Nên ưu tiên công cụ nào?
Công cụ dịch thuần tuý
Chatbot tích hợp chặt chẽ với công cụ tìm kiếm như Google Gemini
Chatbot chỉ dùng dữ liệu nội bộ cũ
Công cụ không kết nối tìm kiếm Internet
Khi dùng AI tóm tắt tài liệu quy chế, yêu cầu “mỗi bullet kèm trích đoạn và số trang” giúp ích chủ yếu ở khía cạnh nào?
Giảm thời gian chạy mô hình
Tăng tính minh bạch và khả năng kiểm chứng nội dung
Giảm số lượng bullet cần viết
Làm văn bản đẹp hơn
Một ví dụ điển hình của prompt mơ hồ là:
“Viết báo cáo tài chính ngắn.”
“Tóm tắt văn bản sau thành 5 bullet, mỗi bullet ≤ 12 từ.”
“Dịch đoạn văn sau sang tiếng Việt, giữ nguyên số liệu và ký hiệu.”
“Lập bảng 3 cột: Việc | Phụ trách | Hạn chót từ danh sách sau.”
Trong các lựa chọn sau, đâu là ví dụ áp dụng tốt nguyên tắc GIGO khi viết prompt?
Nhập yêu cầu càng ngắn càng tốt để tiết kiệm thời gian
Cố ý bỏ qua ngữ cảnh để mô hình tự suy diễn
Xác định rõ đối tượng, mục tiêu, định dạng và tiêu chí đánh giá trong prompt
Chỉ nêu chủ đề chung, không cần ràng buộc
Bạn dùng AI dịch một thông báo có nhiều thuật ngữ chuyên ngành. Sau khi có bản dịch, bước nào thể hiện việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm nhất?
Đọc lại, so sánh với bảng thuật ngữ, chỉnh sửa sai sót trước khi gửi
Gửi ngay cho đối tác mà không đọc lại
Dịch lại sang ngôn ngữ thứ ba
Chỉ kiểm tra lỗi chính tả tiếng Việt
Nguyên tắc GIGO (Garbage In, Garbage Out) nhấn mạnh rằng:
Cứ nhập thật nhiều dữ liệu thì kết quả luôn tốt
Đầu vào mơ hồ, kém chất lượng sẽ dẫn tới đầu ra kém chất lượng
Đầu ra của mô hình không liên quan đến đầu vào
Mô hình luôn cho kết quả đúng nếu có đủ tham số
Trong kỹ thuật Prompt, việc yêu cầu mô hình “nếu thiếu dữ liệu thì gắn cảnh báo và giải thích lý do” nhằm mục tiêu chính là:
Tăng tốc độ suy luận
Hạn chế hiện tượng bịa đặt (hallucination)
Rút ngắn độ dài prompt
Tăng tính sáng tạo
Một sinh viên nộp báo cáo hoàn toàn do AI sinh ra, không chỉnh sửa, không ghi chú nguồn hỗ trợ. Theo nội dung chương, rủi ro lớn nhất ở đây là:
Làm giảng viên khó đọc hơn
Tăng dung lượng file nộp bài
Vi phạm đạo đức học thuật, thiếu minh bạch về mức độ đóng góp cá nhân
Bị trừ điểm vì trình bày xấu
Bạn muốn xây dựng một quy trình chuẩn dùng AI để tóm tắt quy chế học vụ cho nhiều khoá sinh viên khác nhau. Bước nào sau đây giúp quy trình dễ tái sử dụng và cải tiến nhất theo thời gian?
Lưu lại prompt mẫu, kết quả, Evidence Table và iteration log để điều chỉnh dần
Chỉ lưu file gốc của quy chế
Chỉ lưu bản tóm tắt cuối cùng
Mỗi lần làm lại, viết một prompt hoàn toàn mới
Bạn nhận thấy một báo cáo do AI sinh ra có phần kết luận trái ngược với các minh chứng trích từ tài liệu gốc. Theo quy trình kiểm chứng, bước xử lý phù hợp nhất là:
Xóa toàn bộ báo cáo và làm lại bằng tay
Chỉ chỉnh lại tiêu đề báo cáo
Sử dụng “Contradiction Check” để liệt kê mâu thuẫn, chỉ rõ trích đoạn và gợi ý cách sửa
Bỏ qua vì AI thường đúng
Kỹ thuật Few-shot Prompting chủ yếu dựa trên việc:
Giới hạn độ dài đầu ra
Cung cấp 1–2 ví dụ mẫu để mô hình bắt chước cấu trúc/giọng văn
Chia nhiệm vụ phức tạp thành nhiều bước nhỏ
Yêu cầu mô hình kiểm tra chính tả
Trong một bài tập nhóm, bạn A đề xuất dùng ChatGPT, bạn B muốn dùng Copilot, bạn C chọn Gemini. Nhóm cần viết báo cáo dựa trên tài liệu nội bộ của trường và trình bày trên PowerPoint. Lựa chọn kết hợp nào hợp lý nhất?
Chỉ dùng Google Dịch
Dùng Gemini để tìm thông tin cập nhật bên ngoài, ChatGPT để phác thảo nội dung, Copilot để hoàn thiện slide và định dạng
Chỉ dùng Copilot, không cần đến các công cụ khác
Chỉ dùng ChatGPT cho tất cả các bước
Bạn có một đoạn văn dài 250 từ, muốn rút gọn xuống 100 từ mà vẫn đủ ý. Câu yêu cầu nào phù hợp nhất gửi cho Chatbot?
“Rút gọn đoạn sau còn ≤100 từ, giữ đủ 5W1H và nội dung chính.”
“Dịch đoạn sau sang tiếng Anh.”
“Viết lại đoạn sao cho hay hơn.”
“Viết lại đoạn sau bằng phong cách truyện cười.”
Bạn có một danh sách hành động rời rạc sau khi đọc quy chế. Để biến chúng thành kế hoạch cụ thể cho lớp, prompt nào sau đây thể hiện tốt việc vận dụng AI vào lập “Action Items”?
“Chuyển các câu sau sang tiếng Anh.”
“Viết lại các câu sau cho dài hơn.”
“Hãy tóm tắt ngắn gọn các ý sau.”
“Từ danh sách sau, lập bảng Action Items với 4 cột: Việc | Phụ trách (vai) | Hạn | Rủi ro; bảo đảm các hành động đều khả thi với lớp sinh viên.”
Bạn cần dùng AI để soạn thông báo về thay đổi lịch học, đồng thời đăng lên nhiều kênh (email, LMS, mạng xã hội lớp). Chiến lược sử dụng AI nào sau đây là hợp lý nhất?
Mỗi lần lại nhờ AI viết một bản hoàn toàn khác nhau
Chỉ đăng một dòng duy nhất cho tất cả
Dùng AI soạn bản gốc đầy đủ, sau đó yêu cầu viết lại các phiên bản rút gọn, giọng điệu phù hợp cho từng kênh khác nhau
Viết một mẫu duy nhất, copy nguyên văn cho mọi kênh
Bạn muốn dùng AI để xây dựng bộ Q&A về chính sách hỗ trợ sinh viên dựa trên nhiều văn bản. Đâu là trình tự hợp lý nhất để đảm bảo độ tin cậy?
Dịch toàn bộ tài liệu sang tiếng Anh rồi hỏi lại
Hỏi trực tiếp AI, không cung cấp tài liệu
Gộp tài liệu, đánh số mục/trang, dùng prompt Q&A “chỉ dựa trên DOC”, kèm Evidence Table, sau đó kiểm chứng thủ công
Chỉ dùng một tài liệu gần đúng, không cần trích dẫn
Cơ chế self-attention (tự chú ý) trong Transformer giúp LLM làm gì?
Bỏ qua toàn bộ ngữ cảnh trước đó
Chỉ đọc từng từ một, không xét câu xung quanh
Xem xét và gán trọng số cho các từ liên quan trong câu/đoạn
Tự động thay đổi kiến trúc mạng nơ-ron
Ví dụ nào sau đây thể hiện rõ việc vi phạm nguyên tắc bảo mật khi sử dụng Chatbot AI?
Dán toàn bộ hợp đồng chứa thông tin cá nhân, số tài khoản thật lên Chatbot công cộng
Hỏi Chatbot về khái niệm toán học cơ bản
Dùng dữ liệu giả lập và ẩn thông tin nhạy cảm trước khi gửi
Yêu cầu Chatbot tóm tắt một bài báo công khai
Bạn muốn tóm tắt Quy chế học vụ 10 trang cho sinh viên nắm nhất, có kèm trích dẫn. Prompt nào phù hợp nhất?
“Tóm tắt tài liệu dưới đây thành 10 bullet, mỗi bullet ≤ 12 từ, mỗi bullet kèm trích đoạn ≤ 15 từ + số trang, chỉ dùng thông tin trong tài liệu.”
“Tóm tắt tài liệu này trong 1 câu.”
“Tóm tắt quy chế học vụ.”
“Viết lại quy chế học vụ theo cách dễ hiểu.”
Mô hình ngôn ngữ (Language Model) chủ yếu được sử dụng để làm gì?
Lưu trữ dữ liệu dạng bảng
Dự đoán token hoặc từ tiếp theo dựa trên ngữ cảnh trước đó
Mã hóa hình ảnh thành chuỗi số
Điều khiển phần cứng máy tính
Trong bối cảnh LLM, “token” được hiểu là gì?
Một mô-đun phần cứng trên GPU
Một tệp dữ liệu nhị phân
Một đơn vị nhỏ của văn bản như từ, mẩu từ hoặc dấu câu
Một trang văn bản hoàn chính
Tiền huấn luyện (pre-training) LLM thường nhằm mục tiêu nào?
Học cách tối ưu phần cứng máy chủ
Học từ kho văn bản rất lớn để nắm ngữ pháp, từ vựng, mẫu câu
Học cách mã hóa hình ảnh thành văn bản
Học cách kết nối với tất cả website trên Internet
Bạn đưa cho Chatbot một yêu cầu: “Phân tích case Starbucks” và kết quả rất chung chung. Cách cải thiện phù hợp nhất là:
Yêu cầu mô hình trả lời bằng tiếng khác
Chỉ yêu cầu mô hình viết dài hơn
Thêm bối cảnh, mục tiêu, mô hình phân tích (ví dụ SWOT), đối tượng người đọc
Giảm câu lệnh xuống còn 3–4 từ
Một prompt yêu cầu: “Nếu thiếu thông tin, hãy hỏi tối đa 5 câu làm rõ trước khi trả lời”. Đây là ví dụ của kỹ thuật nào?
Few-shot
Clarification
Decomposition
Role-playing
Một sinh viên muốn hỏi nhanh thông tin hành chính của trường bằng tiếng Việt (thời khóa biểu, phòng ban...). Công cụ nào nên được ưu tiên?
Công cụ chỉ xử lý hình ảnh
Chatbot Việt do trường hoặc doanh nghiệp trong nước triển khai
Công cụ chỉ dành cho lập trình viên
Công cụ chỉ hỗ trợ tiếng Nhật
Bạn cần so sánh hai phiên bản quy chế cũ và mới. Prompt nào dưới đây thể hiện đúng tinh thần dùng AI để so sánh có bằng chứng?
“Hãy cho biết bản nào tốt hơn.”
“So sánh hai tài liệu A và B theo 4 mục: điểm giống, điểm khác, ý nghĩa, rủi ro; mỗi bullet kèm trích đoạn ≤ 15 từ + vị trí (A: Trang/Mục, B: Trang/Mục).”
“Tóm tắt ngắn mỗi tài liệu.”
“Đoán xem tài liệu nào mới hơn.”
Khi soạn email nhắc nộp bài tập, thông tin nào sau đây nếu thiếu sẽ làm giảm hiệu quả văn bản?
Tên môn học
Hạn chót nộp bài cụ thể về ngày và giờ
Số trang tối đa của bài tập
Cảm xúc cá nhân của người gửi
Một giảng viên muốn dùng Copilot để chuyển danh sách quyền lợi nhân viên trong văn bản thành bảng, rồi tiếp tục tinh chỉnh bảng đó. Trình tự sử dụng Copilot nào là phù hợp nhất?
Chọn văn bản → Visualize as a table → Giữ bảng → Dùng Copilot yêu cầu tinh chỉnh nội dung các ô
Chọn văn bản → Xóa đi → Gõ lại bảng tay
Chọn văn bản → Dùng kiểm tra chính tả → In ra giấy
Không cần Copilot, chỉ dùng Excel
Trong bài tập phân tích văn bản với AI, giảng viên yêu cầu nộp kèm iteration log cho mỗi lần chỉnh prompt. Ý nghĩa sâu xa của yêu cầu này là:
Chỉ để tăng thêm số trang nộp
Giúp sinh viên rèn tư duy phản biện, học được cách cải thiện dần chất lượng yêu cầu và đầu ra
Ghi lại lỗi chính tả của mô hình
Giảm thời gian chấm điểm
Bạn yêu cầu Chatbot: “Tóm tắt báo cáo dưới đây thành 5 bullet, mỗi bullet ≤ 12 từ, không thêm thông tin ngoài tài liệu”. Câu lệnh này đặc biệt giúp:
Giữ nội dung gọn, bám sát nguồn, dễ đọc
Giảm độ chặt chẽ của nội dung
Tăng khả năng mô hình bịa thêm chi tiết
Tăng số lượng bullet không giới hạn
Khi dùng AI soạn thảo văn bản, vai trò quan trọng nhất của người sử dụng là:
Giao toàn bộ việc viết cho AI, không cần đọc lại
Kiểm chứng, chỉnh sửa và chịu trách nhiệm về nội dung cuối cùng
Chỉ quan tâm đến hình thức trình bày
Luôn chấp nhận mọi đề xuất của AI
ChatGPT thường được đánh giá mạnh nhất ở điểm nào sau đây?
Đọc được mọi tài liệu không cần định dạng
Tích hợp sẵn trong tất cả ứng dụng Microsoft 365
Sáng tạo và diễn đạt ngôn ngữ đa dạng, tự nhiên
Vẽ đồ thị tài chính thời gian thực
Khi cần thực hiện một nhiệm vụ phức tạp như viết báo cáo dài, việc chia thành các bước: dàn ý; nháp; rút gọn là ví dụ của kỹ thuật:
Decomposition (phân rã nhiệm vụ)
Role-playing
Few-shot
Ràng buộc định dạng
Giai đoạn tinh chỉnh (fine-tuning) thường được dùng để:
Nén mô hình xuống kích thước nhỏ nhất
Dạy mô hình thực hiện nhiệm vụ cụ thể, tuân thủ hướng dẫn
Thay thế toàn bộ dữ liệu huấn luyện cũ
Tăng tốc độ xử lý đồ họa trên GPU
Bạn có nhiệm vụ dịch một email thông báo học phí sang tiếng Anh, cần thống nhất thuật ngữ. Bước nào nên thực hiện trước khi dùng AI?
Không chuẩn bị gì, để AI tự chọn từ
Xây dựng bảng thuật ngữ (term bank) các từ khóa quan trọng
Chỉ gửi tiêu đề email cho AI
Dùng Google Translate rồi chấp nhận kết quả
Trong quy trình 5 bước soạn thảo văn bản với AI, bước nào giúp bạn học được từ những lần chỉnh sửa trước?
Xóa toàn bộ phiên bản cũ
Ghi lại iteration log sau mỗi vòng chỉnh sửa
Chỉ dựa vào trí nhớ cá nhân
Không lưu lịch sử chỉnh sửa
Bạn đang làm bài tập nhóm trên Excel và cần AI gợi ý công thức, phân tích dữ liệu ngay trong bảng. Công cụ nào thuận tiện nhất?
ChatGPT chỉ trên trình duyệt web, không tích hợp Excel
Một chatbot chỉ hỗ trợ hỏi đáp lý thuyết
Microsoft Copilot tích hợp trực tiếp trong Excel
Google Translate
Google Gemini có ưu thế nổi bật là:
Chỉ hoạt động trong ứng dụng Word
Không cần kết nối Internet vẫn luôn cập nhật
Tích hợp chặt chẽ với Google Search nên cung cấp thông tin mới kèm trích dẫn
Chỉ dùng để dịch văn bản tiếng Anh
Bạn có danh sách đầu việc dạng văn bản trong Word và muốn chuyển thành bảng phân công. Tính năng nào của Copilot hỗ trợ trực tiếp việc này?
Chèn hình ảnh
Thay đổi kích thước trang
Kiểm tra chính tả
Visualize as a table (chuyển văn bản thành bảng)
Thành phần “Vai trò” (Role) trong một prompt hiệu quả thường dùng để:
Xác định cấu trúc bảng cân đối
Quy định nhân vật/định danh mà mô hình cần “đóng vai” khi trả lời
Giới hạn số lượng token đầu ra
Chỉ định mô hình sử dụng GPU hay CPU
Thuật ngữ “Large” trong Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM) phản ánh đặc trưng nào sau đây?
Chỉ chạy được trên siêu máy tính lượng tử
Chỉ dùng cho ngôn ngữ tiếng Anh
Dung lượng tệp mô hình luôn trên 1 TB
Quy mô dữ liệu huấn luyện và số lượng tham số rất lớn
Một prompt tốt yêu cầu: “Trả lời bằng bảng 4 cột: Câu hỏi | Trả lời | Evidence | Vị trí”. Mục đích chính của việc quy định như vậy là:
Giảm số cột cần hiển thị
Rút ngắn thời gian đọc kết quả
Tăng khả năng chấm điểm, kiểm tra và tái sử dụng kết quả
Giúp mô hình sáng tạo hơn
RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) chủ yếu giúp mô hình:
Tự do trả lời không cần tuân thủ chính sách
Chạy nhanh hơn trên máy tính cá nhân
Tự động thu thập dữ liệu mới từ người dùng
Điều chỉnh đầu ra theo phản hồi con người để an toàn, hữu ích hơn
Điểm khác biệt cơ bản giữa prompt và truy vấn (query) của công cụ tìm kiếm là:
Prompt chỉ dùng cho hình ảnh, query chỉ dùng cho văn bản
Prompt luôn ngắn hơn query
Prompt dùng để kích hoạt quá trình tạo sinh nội dung mới, còn query chủ yếu truy xuất thông tin có sẵn
Prompt chỉ dùng tiếng Anh, query dùng mọi ngôn ngữ
Prompt trong bối cảnh LLM được hiểu là:
Tên gọi khác của bộ xử lý đồ họa
Chuỗi văn bản hoặc dữ liệu đầu vào dùng để gợi ra phản hồi cụ thể
Mã nguồn của mô hình
Dữ liệu huấn luyện thô ban đầu
Nguyên tắc “5C” trong soạn thảo văn bản hiệu quả KHÔNG bao gồm yếu tố nào sau đây?
Correct (đúng)
Concise (ngắn gọn)
Complex (phức tạp)
Clear (rõ ràng)
Khái niệm “knowledge cutoff” mô tả điều gì về LLM?
Giới hạn số token đầu vào mỗi lần
Khoảng thời gian mô hình nghỉ giữa các epoch
Mốc thời gian dữ liệu huấn luyện dừng lại, không biết sự kiện sau đó
Thời điểm mô hình bắt đầu được huấn luyện
Mốc thời gian mà sau đó mô hình không được cập nhật dữ liệu mới trong quá trình huấn luyện ban đầu gọi là gì?
Mốc thời gian sau đó mô hình không cập nhật
Số lượng tham số tối đa của mô hình
Chu kỳ đánh giá mô hình định kỳ
Thời gian tối đa mô hình chạy cho mỗi truy vấn
Khi sử dụng Copilot để viết lại đoạn văn cho trang trọng hơn, bạn nên làm gì?
Xóa toàn bộ đoạn văn cũ trước khi dùng Copilot
Chỉ yêu cầu “viết lại” mà không mô tả phong cách
Yêu cầu “viết lại đoạn sau với giọng văn trang trọng, học thuật hơn”
Yêu cầu “làm đoạn văn này thân mật, nhiều từ lóng”
Một prompt quá dài, chồng chéo yêu cầu (vừa muốn báo cáo 1 trang, vừa giới hạn 100 từ, vừa đòi nhiều bảng/biểu đồ) có thể dẫn đến vấn đề gì?
Tốc độ xử lý tăng vượt trội
Mô hình tự chia nhỏ nhiệm vụ hoàn hảo
Mô hình bỏ qua toàn bộ yêu cầu
Kết quả rối, khó đáp ứng đầy đủ, dễ sai lệch so với mong đợi
Trong môi trường công sở tương lai, biết kết hợp nhiều Chatbot/AI khác nhau mang lại lợi ích gì so với chỉ dùng một công cụ đơn lẻ?
Không có khác biệt đáng kể
Chỉ làm công việc đơn giản hơn người khác
Dễ bị phụ thuộc vào công nghệ hơn
Khai thác điểm mạnh từng công cụ, nâng cao năng suất và chất lượng công việc
Trong ứng dụng thực tế, Chatbot AI thường được mô tả là gì?
Một thiết bị phần cứng gắn ngoài
Toàn bộ mô hình ngôn ngữ và hạ tầng máy chủ
Giao diện ứng dụng cho người dùng cuối, kết nối với LLM ở tầng lõi
Một phần mềm xử lý bằng tinh chuyên dụng
Khi soạn email bằng AI gửi cho giảng viên, hành động nào sau đây giúp tránh vi phạm đạo đức học thuật?
Để AI viết toàn bộ nội dung, gửi đi mà không đọc lại
Dùng AI gợi ý cấu trúc, sau đó tự chỉnh sửa nội dung cho phù hợp hoàn cảnh thực tế
Yêu cầu AI giả mạo chữ ký của giảng viên
Nhờ AI trả lời thay trong mọi trao đổi học thuật
Bạn muốn Copilot trong Word giúp tóm tắt một tài liệu đang mở. Hành động phù hợp là gì?
Mở Copilot, nhập lệnh “Tóm tắt tài liệu này thành các điểm chính”
Chỉ nhấn Ctrl+S
Đổi font chữ tài liệu
Đóng Word rồi mở lại
Khi dịch một bản thông báo đăng lên website, yêu cầu AI “đề xuất 2 cách diễn đạt tự nhiên hơn cho các câu dài” giúp điều gì?
Tăng độ dài văn bản
Cải thiện độ trôi chảy, tự nhiên của bản dịch
Loại bỏ hết thuật ngữ chuyên ngành
Làm văn bản khó hiểu hơn
Hiện tượng “hallucination” ở Chatbot AI là gì?
Mô hình tạm ngừng phản hồi do lỗi mạng
Mô hình trả lời bằng ngôn ngữ khác với ngôn ngữ yêu cầu
Mô hình từ chối trả lời vì phạm chính sách
Mô hình bịa đặt thông tin, suy đoán sai nhưng trình bày rất tự tin
Thiết kế một prompt với 5 thành phần: Vai trò, Mục tiêu, Ngữ cảnh, Nhiệm vụ, Định dạng, kèm tiêu chí kiểm chứng. Lợi ích quan trọng nhất là gì?
Giảm chi phí tính toán cho nhà cung cấp
Tăng khả năng mô hình sinh ra đầu ra đúng hướng, nhất quán và dễ đánh giá
Bảo đảm mô hình không bao giờ mắc lỗi
Giúp mô hình tự huấn luyện lại
Bạn cần tóm tắt một báo cáo dài 50 trang. Công cụ nào phù hợp nhất để đọc và tóm tắt cả tài liệu dài trong một lần?
Chatbot Việt đơn giản
Công cụ chỉ hỗ trợ 1–2 trang
Claude với cửa sổ ngữ cảnh lớn
Dịch máy Google Translate
Trong các tiêu chí lựa chọn Chatbot, “bảo mật và quyền riêng tư” liên quan trực tiếp đến điều gì?
Tốc độ trả lời nhanh hay chậm
Cách nhà cung cấp xử lý, lưu trữ dữ liệu người dùng
Mức độ sáng tạo của mô hình
Chi phí thuê bao hàng tháng
Trong một email mời hội thảo, bạn dùng AI soạn nháp và sau đó chỉnh tay nội dung chính cho phù hợp văn hóa đơn vị. Quan điểm nào phản ánh đúng mối quan hệ giữa AI và người dùng?
Vai trò con người giảm xuống không đáng kể
Chỉ cần AI, không cần người kiểm tra
AI là công cụ hỗ trợ, con người vẫn chủ thể kiểm chứng và chịu trách nhiệm
AI thay thế hoàn toàn con người trong soạn thảo
Kỹ thuật Role-playing trong prompt được dùng để làm gì?
Mã hóa dữ liệu trước khi gửi cho mô hình
Rút ngắn thời gian suy luận của mô hình
Điều chỉnh giọng điệu và cách diễn đạt theo vai trò giả định
Tăng số tham số của mô hình
Khi đánh giá mô hình dự báo trong RapidMiner, chỉ tiêu RMSE càng nhỏ thường cho thấy điều gì?
Sai số dự báo trung bình càng nhỏ, mô hình phù hợp dữ liệu tốt hơn
Mô hình chỉ phù hợp với dữ liệu văn bản
Mô hình chắc chắn sai hoàn toàn
Mô hình không cần dữ liệu lịch sử
Trong nghiệp vụ kế toán – kiểm toán, AI giúp phát hiện hiệu quả nhất nội dung nào sau đây?
Giao dịch, bút toán bất thường và dấu hiệu gian lận
Danh sách nhân viên nghỉ phép
Thiết kế logo doanh nghiệp
Màu sắc phù hợp cho báo cáo tài chính
MindBridge là nền tảng AI được thiết kế chuyên biệt cho mục đích nào?
Thiết kế website thương mại điện tử
Quản lý kho hàng vật tư
Kiểm toán và phát hiện gian lận trong dữ liệu kế toán
Kế hoạch nhân sự và đào tạo
Đặc điểm quan trọng của dữ liệu kinh tế – tài chính là gì?
Luôn cố định, không biến động theo thời gian
Chỉ tồn tại dưới dạng văn bản giấy
Đơn giản, ít chiều và dễ dự đoán
Đa chiều, phức tạp và chịu tác động của nhiều yếu tố
Giám đốc tài chính muốn tự động sinh biểu đồ từ câu hỏi “Hiển thị doanh thu và lợi nhuận theo quý năm 2023”. Công cụ trực quan nào phù hợp nhất?
MindBridge
AI Visuals trong Power BI
Hàm SUMIF trong Excel
Replace Missing Values trong RapidMiner
Khi dự báo doanh thu quý bằng Excel Forecast Sheet, việc lựa chọn độ dài chuỗi dữ liệu lịch sử dài và ổn định giúp:
Giảm nhu cầu kiểm tra kết quả
Làm mô hình khó hội tụ
Loại bỏ hoàn toàn sai số dự báo
Tăng khả năng mô hình nhận diện xu hướng và mùa vụ hợp lý
Phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính có mục tiêu chính là:
Thay thế toàn bộ công việc của nhà quản lý
Tăng số lượng báo cáo càng nhiều càng tốt
Giảm số lượng chỉ tiêu tài chính phải theo dõi
Biến dữ liệu thô thành thông tin có giá trị phục vụ quyết định
Khi sử dụng RapidMiner bản miễn phí cho bài toán dự báo tài chính, trở ngại nào sau đây có thể xuất hiện?
Không có bất kỳ thuật toán học máy nào
Bị giới hạn về quy mô dữ liệu và một số tính năng nâng cao
Không thể nạp dữ liệu từ file Excel
Không có khả năng trực quan hóa kết quả
Kế toán viên cần yêu cầu AI trong Excel tạo công thức tính lợi nhuận gộp và giải thích công thức đang tính gì. Tính năng nào nên được sử dụng trước tiên?
Smart Narrative
Copilot trong Excel
Analyze Data
Forecast Sheet
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, vì sao chỉ dựa vào mô hình thống kê hoặc học máy mà thiếu hiểu biết kinh tế học là chưa đủ?
Vì không thể giải thích kết quả dưới góc độ cơ chế vận hành của nền kinh tế và thị trường
Vì mô hình luôn cho kết quả giống nhau
Vì mô hình không cần dữ liệu đầu vào
Vì kết quả dự báo luôn đúng
Một sinh viên muốn thực hành xây dựng mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp bằng các thuật toán Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest mà không cần viết mã. Công cụ phù hợp nhất là:
Power BI Smart Narrative
Copilot trong Word
RapidMiner
Excel Analyze Data
Công ty bảo hiểm muốn xây dựng mô hình chấm điểm rủi ro cho khách hàng vay vốn và dự báo khả năng vỡ nợ. Bộ công cụ nào thường được sử dụng?
Power BI AI Visuals
SAS AI
Copilot trong Word
Excel Analyze Data
RapidMiner là công cụ thuộc nhóm:
Phần mềm soạn thảo văn bản
Nền tảng phân tích dữ liệu và học máy với giao diện kéo – thả
Ứng dụng quản lý email
Phần mềm kế toán tài chính
Một doanh nghiệp nhỏ muốn nhanh chóng phân tích bảng doanh thu – chi phí trong Excel, nhân sự không rành PivotTable. Công cụ nào phù hợp nhất?
Alteryx
RapidMiner
Excel Analyze Data
SAS AI
Dự báo tăng trưởng GDP, lạm phát và tỷ lệ thất nghiệp của một quốc gia thuộc loại dự báo:
Dự báo vĩ mô
Dự báo nội bộ doanh nghiệp
Dự báo vi mô
Dự báo kỹ thuật
Tính năng Forecasting trong Power BI được sử dụng để:
Dự báo xu hướng của các chỉ tiêu tài chính theo thời gian
Phân loại tài khoản kế toán
Tính toán thuế thu nhập doanh nghiệp
Mã hóa dữ liệu kế toán
Ban lãnh đạo cần bản tóm tắt tự động bằng ngôn ngữ tự nhiên về xu hướng doanh thu và lợi nhuận từ dashboard Power BI. Nên sử dụng tính năng nào?
Forecast Sheet
Excel Analyze Data
Smart Narrative
AI Visuals
Một tổ chức quốc tế công bố dự báo giá dầu năm tới với ba kịch bản: lạc quan, cơ sở và bi quan kèm giả định chi tiết. Cách tiếp cận này thể hiện rõ đặc trưng nào của dự báo kinh tế – tài chính?
Chỉ có một kịch bản duy nhất
Tính kịch bản và gắn với giả định chính sách, bối cảnh
Bỏ qua hoàn toàn dữ liệu lịch sử
Tính tất định tuyệt đối
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, việc kết hợp cả phân tích định lượng và định tính giúp:
Chỉ làm báo cáo dài hơn, không thêm giá trị
Giảm nhu cầu sử dụng dữ liệu lịch sử
Vừa có cơ sở số liệu, vừa phản ánh được bối cảnh và yếu tố phi tài chính
Loại bỏ hoàn toàn yếu tố chủ quan
Trong những trường hợp nào sau đây, doanh nghiệp nên xem xét chuyển từ Excel AI sang các nền tảng như RapidMiner để dự báo tài chính?
Chỉ cần vẽ một biểu đồ cột đơn giản
Chỉ cần tính tổng doanh thu hàng tháng
Cần mô hình đa biến phức tạp với nhiều biến giải thích và hàng trăm nghìn bản ghi
Dữ liệu rất nhỏ, chỉ gồm vài dòng
Trong giao diện RapidMiner, khu vực Repository dùng để:
Tạo báo cáo PowerPoint
Vẽ biểu đồ trực tiếp
Lưu trữ dữ liệu, mô hình và quy trình phân tích
Chạy mô hình học sâu
Khi xuất hiện cú sốc lớn như khủng hoảng tài chính hoặc dịch bệnh, mô hình dự báo dựa hoàn toàn trên dữ liệu lịch sử thường:
Tự động điều chỉnh hoàn hảo mà không cần can thiệp
Tăng độ chính xác lên tuyệt đối
Không bị ảnh hưởng
Bị suy giảm độ chính xác do dữ liệu mới khác biệt mạnh với quá khứ
Một nhóm chuyên gia xây dựng dự báo kinh tế chủ yếu dựa trên khảo sát, hội thảo, ý kiến chuyên gia hơn là dữ liệu lịch sử. Đây là loại dự báo:
Hồi quy đa biến
Định tính
Định lượng
Chuỗi thời gian
Khi xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định tài chính, việc kết hợp Excel AI (Forecast Sheet), RapidMiner và Power BI mang lại lợi thế nào so với chỉ dùng một công cụ đơn lẻ?
Cho phép tận dụng khả năng chuẩn bị dữ liệu, mô hình hóa phức tạp và trình bày trực quan trong một chuỗi liên mạch
Thay thế hoàn toàn nhu cầu kiểm định mô hình
Không mang lại khác biệt đáng kể
Giảm chất lượng phân tích do phân tán công cụ
Trong quy trình phân tích dữ liệu với RapidMiner, bước đánh giá mô hình bằng các chỉ tiêu như Accuracy, AUC, RMSE giúp người dùng:
Loại bỏ nhu cầu kiểm định mô hình
Chọn mô hình có giao diện đẹp nhất
Giảm số lượng biến đầu vào về 1
So sánh và lựa chọn mô hình có chất lượng dự báo tốt hơn, phù hợp mục tiêu ứng dụng
Một mô hình dự báo phá sản doanh nghiệp trong RapidMiner cho độ chính xác tổng thể cao, nhưng tỷ lệ phát hiện đúng doanh nghiệp phá sản (Recall cho lớp phá sản) khá thấp. Rủi ro lớn nhất trong ứng dụng thực tiễn là:
Dự báo thừa lợi nhuận cho các doanh nghiệp
Bỏ sót nhiều doanh nghiệp có nguy cơ phá sản thực sự
Gán cờ nhầm quá nhiều doanh nghiệp an toàn
Tăng chi phí lưu trữ dữ liệu
Excel Copilot là:
Một loại hàm tài chính mới
Một phần mềm độc lập không liên quan đến Excel
Trợ lý AI tích hợp trong Excel thuộc bộ Microsoft 365
Một dạng biểu đồ trong Excel
Để tạo nhanh phần nhận xét xu hướng từ dashboard Power BI cho báo cáo tài chính gửi gấp 5 phút, kế toán nên ưu tiên:
Chỉ gửi bảng số liệu thô, không có giải thích
Nhập tay từng câu mô tả xu hướng
Vẽ lại toàn bộ biểu đồ bằng Excel
Dùng Smart Narrative để sinh nhận xét tự động rồi chỉnh sửa lại
Trong các loại phân tích sau, loại nào chủ yếu tập trung mô tả hiện trạng dữ liệu tài chính?
Phân tích kịch bản
Phân tích xu hướng
Phân tích so sánh
Phân tích mô tả
Trong phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính, vai trò chính của trí tuệ nhân tạo là gì?
Chỉ dùng để thiết kế slide trình bày báo cáo
Chỉ dùng để lưu trữ dữ liệu trong kho dữ liệu
Hỗ trợ xử lý, phân tích khối dữ liệu lớn và phát hiện mẫu, xu hướng
Thay thế hoàn toàn kế toán viên và kiểm toán viên
AI có thể hỗ trợ nhà quản trị tài chính dự báo nội dung nào dưới đây?
Màu sắc của bảng cân đối kế toán
Dòng tiền, nhu cầu vốn lưu động và lợi nhuận kỳ vọng
Địa điểm du lịch cho nhân viên
Số lượng nhân viên nghỉ phép từng tháng
Excel Analyze Data là gì?
Một hàm Excel tính toán thống kê cơ bản
Một loại biểu đồ mới trong Excel
Tính năng AI trong Excel giúp phân tích dữ liệu và gợi ý bảng, biểu đồ
Một định dạng file Excel đặc biệt
Muốn đặt câu hỏi “Tổng lợi nhuận năm 2023 là bao nhiêu?” trực tiếp trên bảng dữ liệu Excel và nhận lại kết quả cùng gợi ý biểu đồ, nên dùng:
Tính năng Forecast Sheet
Tính năng Smart Narrative
Tính năng Analyze Data
PivotTable truyền thống
Dự báo dòng tiền trong 3 tháng tới của một doanh nghiệp được xếp vào loại dự báo:
Trung hạn
Kịch bản
Ngắn hạn
Dài hạn
Một kiểm toán viên muốn tự động gắn cờ các bút toán bất thường trong sổ cái để tập trung kiểm tra sâu hơn. Nền tảng nào phù hợp nhất?
MindBridge
ChatGPT
Power BI Smart Narrative
Excel Analyze Data
Trong RapidMiner, việc chia dữ liệu thành tập huấn luyện và tập kiểm tra nhằm mục đích:
Giảm dung lượng lưu trữ
Đánh giá khả năng tổng quát hóa của mô hình trên dữ liệu chưa từng thấy
Làm đẹp giao diện kết quả
Tăng số lượng mô hình cần xây dựng
Khi sử dụng các mô hình ARIMA, Holt-Winters để dự báo chỉ số CPI theo quý, ta đang áp dụng loại phương pháp dự báo nào?
Dự báo vĩ mô định tính
Định lượng dựa trên chuỗi thời gian
Định tính
Dự báo kịch bản
Thiết kế học phần dự báo kinh tế – tài chính cho sinh viên năm nhất: Việc cho sinh viên thực hành trước với Excel AI rồi chuyển sang RapidMiner có ý nghĩa gì?
Bắt buộc sinh viên phải thành thạo lập trình trước
Chỉ nhằm kéo dài thời lượng môn học
Khiến sinh viên khó khăn hơn trong việc tiếp cận công cụ
Giúp sinh viên làm quen với khái niệm dự báo trên nền tảng quen thuộc trước khi tiếp cận công cụ phức tạp hơn
Trong case study dự báo phá sản doanh nghiệp bằng RapidMiner, việc gán thuộc tính Bankruptcy làm label (nhãn) có ý nghĩa gì?
Cho phép RapidMiner hiểu đây là biến đầu vào
Cho phép RapidMiner hiểu đây là biến mục tiêu cần dự đoán trong bài toán phân loại
Giảm kích thước dữ liệu huấn luyện
Thay đổi đơn vị đo lường của tất cả biến
Một doanh nghiệp bán lẻ muốn dùng Analyze Data để phát hiện phòng ban nào có chi phí tăng bất thường. Cách tiếp cận phù hợp là:
Dùng MindBridge thay cho Excel
Nhập dữ liệu chi phí theo phòng ban, sử dụng Analyze Data để gợi ý các phân tích và biểu đồ so sánh
Chỉ tính tổng chi phí toàn công ty
Vẽ tay từng biểu đồ cột cho từng phòng ban
Bước làm sạch và xử lý dữ liệu KHÔNG bao gồm nội dung nào sau đây?
Thiết kế giao diện PowerPoint cho bài trình bày
Loại bỏ dữ liệu nhiễu, không hợp lý
Chuẩn hóa đơn vị đo lường
Xử lý giá trị thiếu và dữ liệu trùng lặp
Alteryx chủ yếu được sử dụng trong tài chính để:
Lưu trữ văn bản hợp đồng
Tổ chức hội nghị trực tuyến
Thiết kế báo cáo dạng văn bản
Phân tích dữ liệu lớn và xây dựng mô hình dự báo tài chính
Model evaluation: Chỉ số nào phù hợp để đánh giá mô hình hồi quy dự báo lợi nhuận?
Accuracy
AUC
Recall
RMSE
Trong bài toán phát hiện gian lận thẻ tín dụng, tại sao Recall lại quan trọng?
Vì chỉ số này luôn cao hơn Precision
Vì cần phát hiện càng nhiều giao dịch gian lận thực sự càng tốt
Vì quan tâm dự báo đúng các giao dịch hợp lệ
Vì cần giảm thời gian huấn luyện mô hình
Dự báo dân số và nhu cầu năng lượng của một quốc gia đến năm 2045 thuộc loại:
Dự báo ngắn hạn
Dự báo trung hạn
Dự báo dài hạn
Dự báo phi thời gian
Ưu điểm lớn của Excel Analyze Data đối với sop người mới bắt đầu là:
Chỉ hoạt động trên Excel bản mua vĩnh viễn
Không cần hiểu PivotTable hay hàm phức tạp vẫn khai thác dữ liệu
Bắt buộc phải biết lập trình VBA
Chỉ dùng được khi dữ liệu rất ít
Doanh nghiệp muốn dự báo doanh thu 6 tháng tới dựa trên dữ liệu doanh thu theo tháng đã có trong Excel. Tính năng nào trong Excel hỗ trợ trực tiếp yêu cầu này?
Forecast Sheet
Smart Narrative
RapidMiner Repository
Analyze Data
Điểm khác biệt chính giữa Analyze Data và Copilot trong Excel là:
Analyze Data chỉ đọc file CSV, Copilot chỉ đọc file XLSX
Analyze Data dùng mô hình ngôn ngữ lớn, Copilot không dùng AI
Analyze Data thiên về gợi ý phân tích và biểu đồ, Copilot có thể sinh công thức, báo cáo và giải thích chi tiết bằng văn bản
Analyze Data chỉ chạy trên Excel Online, Copilot chỉ chạy trên Excel 2010
Một ngân hàng cần kết nối dữ liệu giao dịch từ nhiều hệ thống, xử lý Big Data và triển khai mô hình dự báo rủi ro. Công cụ nào dưới đây phù hợp hơn cả?
PowerPoint
Alteryx
MindBridge
Excel Forecast Sheet
SAS AI thường được ứng dụng mạnh mẽ trong lĩnh vực:
Thiết kế đồ hoạ quảng cáo
Quản lý nhà hàng – khách sạn
Ngân hàng, bảo hiểm và quản lý rủi ro tài chính
Quản lý thư viện trường học
Trong quá trình phân tích dữ liệu với Excel AI hoặc RapidMiner, vì sao bước làm sạch dữ liệu đặc biệt quan trọng?
Giúp file dữ liệu đẹp hơn khi in ra
Giúp giảm hoàn toàn nhu cầu phải kiểm tra kết quả
Dữ liệu sai, thiếu, nhiễu sẽ làm mô hình phân tích và dự báo sai lệch
Giúp tăng tốc độ Internet
Nhận định nào sau đây phản ánh đúng vai trò của dự báo kinh tế – tài chính bằng AI trong hỗ trợ ra quyết định?
Đảm bảo mọi quyết định đều chắc chắn đúng
Là công cụ cung cấp kịch bản và con số tham chiếu, giúp ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính
Chỉ dùng để trình bày cho đẹp báo cáo
Thay thế hoàn toàn nhà quản lý, không cần cân nhắc bối cảnh
Một nhóm phân tích tài chính muốn xây dựng quy trình chuẩn gồm: thu thập dữ liệu → tiền xử lý → mô hình hoá bằng RapidMiner → trực quan hoá và chia sẻ báo cáo trên Power BI. Ưu điểm lớn nhất của cách kết hợp này là:
Loại bỏ nhu cầu kiểm tra sai số dự báo
Chỉ cần một người vận hành duy nhất
Tận dụng được thế mạnh từng công cụ từ giai đoạn xử lý đến trình bày kết quả
Giảm nhu cầu hiểu biết về dữ liệu
Ưu điểm nổi bật của học máy và học sâu trong xử lý dữ liệu kế toán – tài chính là gì?
Chỉ phân tích được dữ liệu văn bản phi cấu trúc
Bắt buộc phải chọn mẫu thủ công để phân tích
Tự động xử lý được khối lượng dữ liệu lớn trong thời gian ngắn
Chỉ xử lý được dữ liệu nhỏ, cấu trúc đơn giản
Đặc điểm nổi bật về cách tương tác của Analyze Data trong Excel là gì?
Chỉ nhập được lệnh bằng mã nhị phân
Yêu cầu viết hàm thống kê phức tạp
Cho phép đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ tự nhiên trên vùng dữ liệu
Chỉ hoạt động khi không có kết nối Internet
Smart Narrative trong Power BI có chức năng chính là:
Thay đổi giao diện người dùng
Tạo biểu đồ 3D
Tự động sao lưu file báo cáo
Tự động sinh văn bản giải thích, tóm tắt xu hướng từ biểu đồ và số liệu
Power BI AI Visuals chủ yếu dùng để:
Tạo biểu đồ thông minh dựa trên truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
Viết mã Python cho mô hình dự báo
Tạo cơ sở dữ liệu SQL
Quản lý hệ thống email nội bộ
Bước đầu tiên trong quy trình phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính là:
Vẽ biểu đồ trực quan
Viết báo cáo tổng kết
Thu thập dữ liệu từ các nguồn phù hợp
Dự báo xu hướng trong tương lai
Ngành nào dưới đây được xem là tiên phong ứng dụng AI trong phân tích và ra quyết định tài chính?
Ngành ngân hàng
Ngành du lịch lữ hành
Ngành giáo dục mầm non
Ngành nông nghiệp trồng trọt
Khoảng tin cậy (confidence interval) trong kết quả dự báo của Excel giúp người dùng:
Giảm sai số dự báo về 0
Hiểu được khoảng giá trị dự kiến và mức độ bất định của dự báo
Tăng số lượng điểm dữ liệu lịch sử
Biết chính xác giá trị tương lai không sai số
Một hạn chế quan trọng của dự báo bằng Excel Forecast Sheet được nêu trong tài liệu là:
Không cho phép thiết lập khoảng tin cậy
Không thể vẽ biểu đồ đi kèm
Chỉ dựa trên chuỗi đơn biến, khó khai thác tác động đồng thời của nhiều biến kinh tế
Không thể xử lý dữ liệu hàng tháng
Trong môi trường công sở hiện đại, người lao động biết khai thác đồng thời nhiều công cụ AI (Excel AI, Power BI, RapidMiner, ChatGPT...) sẽ có lợi thế gì so với người chỉ sử dụng một công cụ một cách rời rạc?
Chỉ làm tăng thời gian thao tác
Khả năng xây dựng quy trình phân tích – dự báo – báo cáo tối ưu, nâng cao năng suất và chất lượng quyết định
Dễ bị phụ thuộc công nghệ hơn
Không có khác biệt đáng kể
Một chức năng quan trọng của Copilot trong Excel là:
Tự động thiết kế giao diện PowerPoint
Chỉ đổi màu nền bảng tính
Sinh và giải thích công thức Excel bằng ngôn ngữ tự nhiên
Quản lý tài khoản người dùng Windows
Một nhà phân tích muốn dùng Excel Forecast Sheet để dự báo doanh thu, sau đó trình bày kết quả trên Power BI. Trình tự sử dụng công cụ hợp lý nhất là:
Chỉ dùng Excel, không cần trực quan hóa
Chỉ dùng Power BI, không cần dữ liệu nguồn
Dự báo trên Excel → Nhập kết quả sang Power BI để trực quan hóa
Dự báo trên Power BI → Nhập kết quả vào Excel rồi xóa dữ liệu gốc
Dự báo doanh thu, lợi nhuận và dòng tiền của một công ty trong 2 năm tới là ví dụ của:
Dự báo dân số
Dự báo chính sách tiền tệ
Dự báo vi mô cấp doanh nghiệp
Dự báo vĩ mô
Một công ty chứng khoán muốn dự báo biến động chỉ số thị trường trong 6 tháng tới và đồng thời xây dựng nhiều kịch bản lạc quan, cơ sở, bi quan. Đây là ví dụ của:
Dự báo kịch bản
Dự báo xu thế
Dự báo chu kỳ
Dự báo ngẫu nhiên
Ứng dụng điển hình của AI trong kế toán và kiểm toán là gì?
Tự động lập kế hoạch du lịch cho nhân viên
Tự động nhập liệu, đối chiếu sổ liệu và kiểm tra chứng từ
Tự động thiết kế logo doanh nghiệp
Tự động tuyển dụng nhân sự
Một doanh nghiệp sản xuất muốn dự báo nhu cầu tiêu thụ và dòng tiền trong 5 năm tới để lập kế hoạch đầu tư nhà máy mới. Loại dự báo phù hợp nhất là:
Dự báo định tính hoàn toàn, không cần số liệu
Dự báo trung – dài hạn gắn với hoạch định chiến lược
Dự báo nội bộ chỉ dựa trên cảm tính
Dự báo ngắn hạn phục vụ tác nghiệp
Quy trình phân tích dữ liệu kinh tế – tài chính cơ bản gồm các bước theo thứ tự đúng là:
Phân tích → Thu thập → Làm sạch → Trực quan hóa
Thu thập → Làm sạch & xử lý → Phân tích → Trực quan hóa & báo cáo
Trực quan hóa → Thu thập → Phân tích → Làm sạch
Thu thập → Dự báo → Phân tích → Làm sạch
Khi dùng ChatGPT hoặc Gemini để phân tích bảng dữ liệu lợi nhuận theo quý, bước nào thể hiện việc sử dụng AI một cách có trách nhiệm?
Kiểm tra chéo với số liệu gốc, chỉnh sửa và bổ sung minh chứng trước khi nộp
Sao chép nguyên kết quả AI vào báo cáo mà không kiểm tra
Chỉ quan tâm đến hình thức trình bày, bỏ qua số liệu
Yêu cầu AI viết càng dài càng tốt để báo cáo nhiều trang
Trong bối cảnh có nhiều cú sốc khó lường (dịch bệnh, xung đột địa chính trị), việc diễn giải kết quả dự báo kinh tế – tài chính từ mô hình AI cần:
Coi kết quả mô hình là tuyệt đối, không cần suy nghĩ thêm
Bỏ qua hoàn toàn dự báo định lượng
Chỉ lựa chọn kịch bản lạc quan nhất
Kết hợp chặt chẽ với phân tích bối cảnh và nhận định chuyên gia
Trong RapidMiner, vùng Process Panel có chức năng:
Lưu trữ file Excel gốc
Hiển thị kết quả đầu ra
Kéo – thả các operator để xây dựng quy trình xử lý dữ liệu
Quản lý tài khoản người dùng
Trong phân tích tài chính bằng Excel Forecast Sheet, yếu tố nào thường cần làm sạch trước khi dự báo?
Độ phân giải màn hình máy tính
Ngoại lệ và thiếu dữ liệu trong chuỗi thời gian
Màu sắc của biểu đồ trực quan hóa
Tên người lập báo cáo trong file
Khi trình bày kết quả dự báo trên Power BI, thực hành tốt là:
Chỉ hiển thị con số dự báo, không cần giải thích
Chỉ dùng một biểu đồ bất kể mục đích báo cáo
Thêm trực quan, nhãn và ghi chú về giả định và độ tin cậy
Ẩn dữ liệu gốc để tránh người xem thắc mắc
