Ngày nay, nhận thức công chúng về các vấn đề xã hội ngày càng tăng, tầm quan trọng của tính bền vững trong chuỗi cung ứng vì vậy đã cải thiện đáng kể trong vài thập kỷ qua. Chính phủ Việt Nam đã công bố “Định hướng phát triển bền vững Quốc gia” nhằm thực hiện thành công các mục tiêu phát triển bền vững (SDGs). Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về phát triển bền vững trong những năm gần đây, tuy nhiên vẫn còn ít nghiên cứu về cách các công ty và các bên liên quan hợp tác để đạt được các mục tiêu chung. Vì vậy tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã thực hiện chủ đề nghiên cứu “Mối liên hệ giữa phát triển bền vững xã hội và hiệu quả trong chuỗi cung ứng - Nghiên cứu trường hợp doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam” để xác định mối quan hệ giữa tính bền vững xã hội và kết quả hoạt động trong các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMEs) tại Việt Nam.     

Sau hơn ba năm triển khai dự án ứng dụng Công nghệ san phẳng mặt ruộng điều khiển bằng tia laser trong sản xuất lúa do Trung tâm Môi trường cho Phát triển (EfD) tại Việt Nam, Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) tài trợ thực hiện tại huyện biên giới Giang Thành tỉnh Kiên Giang và Huyện Châu Phú tỉnh An Giang đã và đang mang lại hiệu quả kinh tế cao. Phương pháp này giúp nông dân giảm chi phí bơm nước, giống, phân bón, thuốc bảo vệ thực vật nhưng năng suất lại tăng lên. Đây là giải pháp nông nghiệp chính xác thích ứng biến đổi khí hậu mang tính đột phá quan trọng trong việc nâng cao giá trị gia tăng và phát triển bền vững ngành nông nghiệp.

Việc đánh giá chất lượng các khóa học tại các trường đại học đóng vai trò quan trọng trong đảm bảo chất lượng giáo dục. Công việc này liên quan đến tìm hiểu mong muốn và mục tiêu của sinh viên, vấn đề họ đang gặp phải và đưa ra lời khuyên phù hợp, đánh giá khóa học dựa trên các phương pháp truyền thống sẽ không thể áp dụng cho các tiêu chí có mức độ quan trọng khác nhau. Bài nghiên cứu của tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) sẽ trình bày một cách tiếp cận mới sử dụng mô hình máy học TOPSIS – AHP và Kansei để nâng cao hiệu quả đánh giá chất lượng khóa học, góp phần giúp sinh viên lựa chọn được các khóa học thuận lợi, giúp cho nhà quản lý ra quyết định kịp thời với nhiều mục tiêu tiêu chí.

Thị trường thương mại xã hội trên thế giới đang trên đà tăng trưởng mạnh mẽ. Sử dụng hoạt động phát trực tiếp (live stream) là một trong những cách tiếp cận người tiêu dùng hiệu quả trên thị trường này. Thông qua các buổi phát trực tiếp, người bán hàng có thể trình bày cách thức sử dụng sản phẩm và tương tác với người xem khi trả lời các câu hỏi do họ trực tiếp đặt ra. Bởi vậy, các năng lực kỹ thuật để đảm bảo cho việc biểu diễn cách dùng sản phẩm và tương tác với người tiêu dùng là vô cùng quan trọng đối với việc bán hàng sử dụng phương thức phát trực tiếp. Bên cạnh đó, niềm tin thường là trở ngại cho việc kinh doanh trực tuyến do đặc thù của môi trường ảo là người tiêu dùng thiếu cơ hội trải nghiệm sản phẩm và tương tác trực tiếp với người bán hàng. Nghiên cứu của tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) áp dụng lý thuyết hệ thống công nghệ và xã hội để tìm ra cách thức các nền tảng xã hội có thể sử dụng nhằm hỗ trợ sự phát triển của thị trường phát trực tiếp.

Bong bóng cổ phiếu GameStop đã tạo nên làn sóng quan tâm toàn cầu về cách mà mạng xã hội ảnh hưởng đến thị trường tài chính. Sự kiện này đã tiết lộ tiềm năng các cộng đồng trực tuyến trong việc đẩy giá cổ phiếu thông qua hành vi đầu tư bộc phát và lan truyền. Trong bài nghiên cứu này, tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã chỉ ra tác động của mạng xã hội đối với bong bóng giá cổ phiếu thông qua trường hợp GameStop, đồng thời giúp hiểu rõ hơn về sức mạnh và nguy cơ của mạng xã hội trong bối cảnh tài chính hiện đại.

Nhu cầu về các giải pháp năng lượng bền vững đã làm tăng sự quan tâm đến năng lượng biển, đặc biệt là năng lượng sóng. Nghiên cứu của nhóm tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh nhằm giải quyết nhu cầu cấp thiết cho việc đánh giá khách quan các công nghệ chuyển đổi năng lượng sóng (WEC), đóng vai trò quan trọng trong việc khai thác sóng biển để phát điện.

Ngày 8/11/2024, Trường Kinh tế, Luật và Quản lý Nhà nước CELG thuộc Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã phối hợp với Học viện Tài chính, Viện Chiến lược và Chính sách tài khoá và Trường đại học Nha Trang tổ chức thành công Hội thảo quốc gia năm 2024 với chủ đề “Chính sách Tài chính công thích ứng biến đổi khí hậu. Đây là một diễn đàn quan trọng để các chuyên gia chia sẻ kiến thức, kinh nghiệm và các sáng kiến mới nhằm đưa ra các hàm ý chính sách về phản ứng trong chính sách tài chính công giúp thích ứng với biến đổi khí hậu.

Với dân số già hóa và số lượng bệnh nhân Parkinson ngày càng tăng, nhu cầu chăm sóc đặc biệt cho những đối tượng này đang tạo áp lực lớn lên hệ thống y tế. CareFeeder - một thiết bị tự động hỗ trợ ăn uống được phát triển bởi các nhà nghiên cứu tại Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH), hứa hẹn mang lại giải pháp hiệu quả, nâng cao chất lượng cuộc sống cho người già và bệnh nhân, đồng thời giảm gánh nặng cho người chăm sóc.

Trong thời kỳ công nghiệp 4.0, nơi công nghệ đang ngày càng len lỏi vào mọi lĩnh vực, robot không chỉ dừng lại ở vai trò hỗ trợ sản xuất mà đã bắt đầu bước vào thế giới nghệ thuật. Đề tài "Robot Tương tác và Chơi đàn Piano" của tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) không chỉ đơn thuần là một công trình khoa học mà còn là sự kết hợp giữa công nghệ tự động và nghệ thuật biểu diễn. Robot này không chỉ chơi nhạc với độ chính xác cao mà còn có thể thể hiện cảm xúc qua biểu cảm khuôn mặt, tạo ra một trải nghiệm âm nhạc hoàn toàn mới, nơi công nghệ và cảm xúc giao thoa.

Quản lý nguồn nhân lực là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Tuy nhiên, một số doanh nghiệp gặp vấn đề với tỷ lệ nhân viên nghỉ việc cao, ảnh hưởng đến hiệu quả công việc và kinh doanh. Để giải quyết vấn đề này, nghiên cứu của tác giả Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh (UEH) đã phân tích dữ liệu nhân sự của IBM và áp dụng các mô hình máy học như Logistics Regression, K-Nearest Neighbors, Decision Tree, Support Vector Machine, Neural Network và Random Forest nhằm dự đoán nhân viên nghỉ việc. Kết quả từ nghiên cứu có thể giúp các tổ chức xây dựng chiến lược HRM hiệu quả hơn.