−92%
Claude & ChatGPT Cho Tài Chính, Kế Toán, Pháp Lý
4.9(5 đánh giá)
Học Claude và ChatGPT cho tài chính, kế toán, pháp lý qua 25 bài thực hành bảo mật dữ liệu, chuyển PDF sang Excel, làm sạch và kiểm chứng số liệu an toàn hơn.
Đang sẵn sàngBảo hành link trọn đời
Nội dung chi tiết
Mô tả khoá học
Khóa học Claude và ChatGPT cho tài chính có gì?
Khóa học Claude và ChatGPT cho Tài chính – Kế toán – Pháp lý của giảng viên Lương Minh Thành Jovis gồm 2 chương, 25 bài và 3 giờ 11 phút nội dung. Chương trình tập trung vào dữ liệu nghiệp vụ: nhập file PDF, Excel, làm sạch số liệu, xây prompt và bảo vệ thông tin nhạy cảm trước khi đưa vào AI.
Đây không phải khóa giới thiệu AI theo kiểu liệt kê tính năng. Các bài học đi từ cách chọn ChatGPT hoặc Claude cho từng việc, thiết lập công cụ, ẩn danh dữ liệu đến hai case study chuẩn hóa file. Bạn có thể xem thêm khóa học NotebookLM cho doanh nghiệp, nhóm AI & Tự động hóa và khóa học AI trong nghiên cứu 4.0.
Bạn sẽ xử lý dữ liệu bằng Claude và ChatGPT như thế nào?
Chọn đúng công cụ và thiết lập môi trường làm việc
Phần đầu giúp người học phân biệt điểm mạnh của ChatGPT và Claude theo công việc thay vì cố dùng một công cụ cho mọi tình huống. Lộ trình có bài cài đặt ChatGPT Extension, Claude Co-work, Claude Code và Claude Extension, sau đó hướng dẫn cá nhân hóa và xây khung câu lệnh cho nghiệp vụ số liệu.
Ẩn danh dữ liệu trước khi tải lên AI
Khóa học dành nhiều bài cho bảo mật: tắt chế độ dùng cuộc trò chuyện để cải thiện mô hình, ẩn danh dữ liệu, sử dụng công cụ do giảng viên phát triển và mapping dữ liệu sau xử lý. Đây là phần cần thiết với số tài khoản, mã khách hàng, thông tin lương, hợp đồng và dữ liệu có thể nhận diện cá nhân.
Theo hướng dẫn Data Controls của OpenAI, người dùng cá nhân có thể tắt “Improve the model for everyone”; Temporary Chat không dùng để huấn luyện mô hình và được xóa khỏi hệ thống sau 30 ngày. Với Claude, cách sử dụng dữ liệu phụ thuộc loại tài khoản và lựa chọn chia sẻ. Dù dùng công cụ nào, doanh nghiệp vẫn phải tuân thủ chính sách nội bộ và chỉ tải dữ liệu đã được phép.
Chuyển PDF sang Excel và làm sạch số liệu
Chương 2 bắt đầu bằng case study chuyển PDF sang Excel, sau đó xử lý cấu trúc file, mapping lại dữ liệu đã ẩn danh và làm sạch bảng tính. Người học làm quen với benchmark, phân tích prompt, đọc kết quả chuẩn hóa và từng bước xây một trợ lý prompt dùng lại cho công việc tương tự.
Những tình huống nào có thể áp dụng?
| Tình huống | AI có thể hỗ trợ | Con người cần xác nhận |
|---|---|---|
| PDF sang Excel | Nhận dạng bảng, tạo cột và chuẩn hóa định dạng | Tổng số, dấu âm, đơn vị và dòng bị thiếu |
| Làm sạch dữ liệu | Gợi ý quy tắc, tìm giá trị lệch và nhóm lỗi | Tiêu chuẩn nghiệp vụ và ngoại lệ hợp lệ |
| Đối chiếu số liệu | So khớp theo mã, ngày, số tiền hoặc nhiều điều kiện | Ngưỡng sai lệch và nguyên nhân chênh lệch |
| Rà soát hợp đồng | Tóm tắt, lập bảng điều khoản và nêu điểm cần chú ý | Căn cứ pháp luật, hiệu lực và quyết định chuyên môn |
| Báo cáo quản trị | Tổng hợp dữ liệu, đề xuất cấu trúc và diễn giải biến động | Nguồn số liệu, kỳ so sánh và thông điệp cuối |
Với báo cáo tài chính, hồ sơ thuế hoặc tư vấn pháp lý, đầu ra AI chỉ nên là tài liệu hỗ trợ; người có thẩm quyền vẫn phải kiểm tra và phê duyệt.
Khóa học phù hợp với ai?
- Nhân viên kế toán và tài chính: AP, AR, kế toán tổng hợp, tài sản cố định hoặc người thường xuyên xử lý bảng số liệu.
- Kế toán trưởng và trưởng nhóm tài chính: muốn chuẩn hóa cách đội ngũ dùng AI và kiểm soát bước rà soát.
- Nhân sự pháp chế: cần hỗ trợ đọc, tóm tắt và lập bảng rà soát hợp đồng nhưng vẫn giữ bước kiểm tra chuyên môn.
- Người dùng Excel thành thạo nhưng mới làm quen AI: muốn áp dụng vào đúng nghiệp vụ thay vì chỉ hỏi đáp chung.
Khóa học không yêu cầu lập trình. Người học nên biết Excel cơ bản, hiểu dữ liệu mình xử lý và có quyền sử dụng file thực hành.
Quy trình dùng AI an toàn cho dữ liệu nghiệp vụ
- Xác định mục đích: ghi rõ file nào được dùng, đầu ra cần tạo và ai là người phê duyệt.
- Phân loại dữ liệu: tách dữ liệu công khai, nội bộ, bí mật và thông tin cá nhân trước khi tải lên.
- Ẩn danh: thay tên, mã số, tài khoản và trường nhận diện bằng mã giả; lưu bảng mapping ở nơi được kiểm soát.
- Giao việc có tiêu chí: nêu cấu trúc cột, quy tắc tính, ngưỡng sai lệch và định dạng kết quả mong muốn.
- Kiểm chứng: đối chiếu tổng, kiểm tra mẫu, yêu cầu AI chỉ rõ bước xử lý và ghi lại ngoại lệ.
- Phê duyệt: kế toán, quản lý hoặc chuyên gia pháp lý xác nhận trước khi gửi báo cáo hay đưa ra quyết định.
Với môi trường doanh nghiệp, nên ưu tiên tài khoản và chính sách đã được tổ chức phê duyệt. OpenAI công bố dữ liệu từ các sản phẩm Business, Enterprise, Edu và API không được dùng để huấn luyện theo mặc định; Anthropic cũng nêu rằng dữ liệu Claude for Work và API không dùng để huấn luyện nếu khách hàng không chủ động tham gia chương trình chia sẻ. Điều này không loại bỏ trách nhiệm phân quyền, ẩn danh và tuân thủ quy định của doanh nghiệp.
Câu hỏi thường gặp
Khóa học có bao nhiêu bài?
Trang khóa học hiện công khai 2 chương, 25 bài và 3 giờ 11 phút. Danh sách phía dưới giữ nguyên tên, thứ tự và thời lượng từ nguồn.
Có cần biết lập trình không?
Không. Nội dung dành cho người làm tài chính, kế toán và pháp lý; kỹ năng cần thiết là hiểu file dữ liệu và nghiệp vụ mình phụ trách.
AI có thể tự quyết định số liệu kế toán hoặc kết luận pháp lý không?
Không nên. AI hỗ trợ đọc, chuẩn hóa và lập bản nháp; số liệu quan trọng, hồ sơ thuế, hợp đồng và kết luận pháp lý phải được người có chuyên môn kiểm tra.
Có thể dùng file thật của công ty để thực hành không?
Chỉ khi bạn có quyền sử dụng và doanh nghiệp cho phép. Nên bắt đầu bằng dữ liệu mẫu, sau đó phân loại, ẩn danh và kiểm tra cài đặt tài khoản trước khi xử lý tài liệu nội bộ.
Thông tin khoá học
- Giảng viên / đơn vị
- Lương Minh Thành Jovis
- Thời lượng
- 3 giờ 11 phút
- Số bài học
- 25 bài
- Trình độ
- Cơ bản đến ứng dụng
- Ngôn ngữ
- Tiếng Việt
- Thông tin được kiểm tra
- tháng 08, 2026
Lộ trình học
Nội dung khóa học
2phần học25 bài giảng3 giờ 11 phút
01Chương 1: Nhập môn AI cho dân số liệu & Thiết lập bộ công cụ16 bài · 1 giờ 55 phút
16 bài · 1 giờ 55 phút
- Giới thiệu chương trình2:14
- Đôi nét về kinh nghiệm của giảng viên3:20
- Reskilling và đồng nghiệp số của bạn2:46
- Khóa đào tạo này mang lại giá trị gì cho bạn?2:54
- Lợi ích thực tế của AI trong phân tích dữ liệu4:33
- ChatGPT và Claude khác nhau thế nào, chọn công cụ nào cho việc gì?12:06
- Cài đặt & lưu ý về bảo mật khi dùng ChatGPT và ChatGPT Extension16:14
- Hướng dẫn chi tiết cách cài đặt Claude Co-work, Claude Code, Claude Extension8:06
- Tắt chức năng học hỏi của mô hình AI trên ChatGPT và Claude5:23
- 9 nhóm bài toán thực tế tại Doanh nghiệp cần giải quyết2:17
- Tải toàn bộ tài liệu của các chương học về
- Cá nhân hóa rất quan trọng? Nhưng làm sao cho đủ sâu?16:45
- HOT - Tại sao cần Bảo mật & ẩn danh dữ liệu tài chính trước khi đưa vào AI7:48
- HOT - Tải Quà Tặng Tool độc quyền do giảng viên tự nghiên cứu phát triển6:07
- HOT - Thực hành với Tool độc quyền giúp an toàn cho dữ liệu từ A-Z17:57
- Khung câu lệnh nền tảng cho nghiệp vụ số liệu6:22
02Chương 2: Đưa dữ liệu vào AI và làm sạch số liệu9 bài · 1 giờ 17 phút
9 bài · 1 giờ 17 phút
- Case study 1: Chuyển đổi File PDF thành Excel5:57
- Dùng AI chuyển đổi sang File Excel đầy đủ và chuyên nghiệp6:32
- Mapping ngược lại dữ liệu gốc sau ẩn danh3:22
- Case study 2: Làm sạch dữ liệu trên Excel3:42
- Thấu hiểu về thuật ngữ Benchmark trong chuẩn hóa và phân tích dữ liệu6:32
- Phân tích Prompt và tiến hành chuẩn hóa dữ liệu14:11
- Đọc kết quả chuẩn hóa dữ liệu7:12
- Bắt đầu từng bước xây dựng trợ lý Prompt chuẩn hóa dữ liệu15:34
- Hoàn thành trợ lý Prompt cho chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu13:57
Gợi ý
Xem tất cảKhoá học liên quan
−85%
−90%
−89%
