Ngân hàngTrung lập

Việt Nam: Sinh viên Gen Z tìm lời giải cho bài toán quản lý tài chính tại UFM

·Thời Báo Ngân Hàng; Thịnh Hồ·
Đã xuất bản│ 18 giờ trước│ 2 phút đọc · 312 từ

Tiêu đề gốc

Sinh viên Gen Z tìm lời giải cho bài toán quản lý tài chính

Một hội thảo tại Việt Nam đã quy tụ các chuyên gia tài chính và sinh viên để thảo luận về quản lý tài chính, trách nhiệm tín dụng và định hướng nghề nghiệp, với các phiên trao đổi về kiểm soát thu nhập, lập ngân sách, tiết kiệm và đầu tư.

Sự kiện thuộc chuỗi chương trình năm 2026 nhằm nâng cao năng lực tài chính cá nhân và định hướng nghề nghiệp cho sinh viên, do Home Credit Việt Nam tài trợ với sự đồng hành của Công ty TNHH Dịch vụ doanh nghiệp MHD, dưới sự chỉ đạo của Hội Sinh viên Trường Đại học Tài chính - Marketing và tổ chức bởi Viện Công nghệ tài chính ngân hàng cùng Khoa Kế toán - Kiểm toán.

Các diễn giả, gồm Hans Nguyễn của WAM Institute và EXM Wealth Management, nhấn mạnh việc xây dựng thói quen tài chính từ sớm, trong khi Phạm Văn Phúc của Home Credit Việt Nam chia sẻ cách phân bổ nguồn tiền, chủ động tiết kiệm và duy trì kỷ luật chi tiêu. Tiến sĩ Nguyễn Thị Hoa từ Viện Công nghệ tài chính ngân hàng khuyến nghị sinh viên ưu tiên chi phí thiết yếu, đảm bảo thanh toán đến hạn và xây dựng quỹ dự phòng trước khi đầu tư.

Các phiên cũng đề cập đến việc sử dụng tín dụng có trách nhiệm, cảnh báo không xem hạn mức tín dụng là thu nhập, cùng các rủi ro lừa đảo số như ngân hàng giả và lời mời đầu tư bất thường. Định hướng nghề nghiệp từ Nguyễn Khắc Đoàn của MHD tập trung vào tích lũy kinh nghiệm và khả năng thích ứng, trong khi Thạc sĩ Nguyễn Phương Quỳnh của CBS nhấn mạnh vai trò của vốn con người đối với tương lai tài chính của sinh viên.

Chủ đề chính

  • personal finance education for students
  • credit responsibility
  • career development in finance
#financial literacy#Gen Z#Home Credit Vietnam#career guidance#workshop

Nguồn và phạm vi

Antofin tóm tắt thông tin từ Thời báo Ngân hàng để hỗ trợ theo dõi thị trường. Nhãn cảm xúc và chủ đề là tín hiệu phân loại theo dữ liệu có sẵn, không phải dự báo hay khuyến nghị đầu tư; hãy đối chiếu bài gốc trước khi ra quyết định.