IELTS Reading: AI và Ra quyết định Tài chính – Đề thi mẫu có đáp án

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách thức các doanh nghiệp đưa ra quyết định tài chính, từ phân tích dữ liệu đến dự báo xu hướng thị trường. Chủ đề “How Does AI Affect Financial Decision-making In Businesses?” không chỉ phổ biến trong bài thi IELTS Reading mà còn phản ánh xu hướng công nghệ đương đại. Trong bài thi IELTS Reading thực tế, các chủ đề liên quan đến công nghệ, kinh doanh và đổi mới thường xuyên xuất hiện với tần suất cao, đặc biệt trong các đề thi từ Cambridge IELTS 14 trở đi.

Bài viết này cung cấp cho bạn một bộ đề thi IELTS Reading hoàn chỉnh gồm 3 passages với độ khó tăng dần từ Easy đến Hard, bao gồm 40 câu hỏi đa dạng hoàn toàn giống với đề thi thật. Bạn sẽ được luyện tập với các dạng câu hỏi phổ biến như Multiple Choice, True/False/Not Given, Matching Headings, và Summary Completion. Đặc biệt, mỗi câu hỏi đều có đáp án chi tiết kèm giải thích về vị trí thông tin, kỹ thuật paraphrase và cách tìm đáp án hiệu quả.

Đề thi này phù hợp cho học viên từ band 5.0 trở lên, giúp bạn làm quen với độ khó thực tế của bài thi IELTS Reading và xây dựng kỹ năng quản lý thời gian một cách bài bản. Hãy chuẩn bị đồng hồ bấm giờ và làm bài trong điều kiện thi thật để đánh giá chính xác trình độ của mình.

Hướng dẫn làm bài IELTS Reading

Tổng Quan Về IELTS Reading Test

IELTS Reading Test là một phần quan trọng trong kỳ thi IELTS với thời gian 60 phút để hoàn thành 40 câu hỏi trải dài trên 3 passages. Mỗi passage có độ dài khoảng 700-900 từ và độ khó tăng dần. Điểm đặc biệt là bạn không có thời gian bổ sung để chuyển đáp án sang phiếu trả lời, vì vậy quản lý thời gian là yếu tố then chốt.

Phân bổ thời gian khuyến nghị:

• Passage 1: 15-17 phút (dễ nhất, cần làm nhanh để có thời gian dự phòng)
• Passage 2: 18-20 phút (độ khó trung bình, cần đọc kỹ hơn)
• Passage 3: 23-25 phút (khó nhất, yêu cầu phân tích sâu)

Lưu ý quan trọng: Đừng dành quá nhiều thời gian cho một câu hỏi. Nếu không chắc chắn, hãy đánh dấu và quay lại sau. Tốt nhất là trả lời tất cả các câu hỏi vì không bị trừ điểm với câu trả lời sai.

Các Dạng Câu Hỏi Trong Đề Này

Đề thi mẫu này bao gồm 7 dạng câu hỏi phổ biến nhất trong IELTS Reading:

1. Multiple Choice – Câu hỏi trắc nghiệm với 3-4 lựa chọn
2. True/False/Not Given – Xác định thông tin đúng, sai hoặc không được đề cập
3. Matching Information – Ghép thông tin với đoạn văn tương ứng
4. Sentence Completion – Hoàn thành câu với số từ giới hạn
5. Matching Headings – Ghép tiêu đề phù hợp với các đoạn văn
6. Summary Completion – Điền từ vào tóm tắt
7. Short-answer Questions – Trả lời câu hỏi ngắn

Mỗi dạng câu hỏi yêu cầu kỹ năng đọc hiểu khác nhau. Trong quá trình làm bài, hãy chú ý đọc kỹ instructions vì chúng chứa thông tin quan trọng về số từ tối đa cho phép và cách thức trả lời.

---

IELTS Reading Practice Test

PASSAGE 1 – The Digital Revolution in Business Finance

Độ khó: Easy (Band 5.0-6.5)

Thời gian đề xuất: 15-17 phút

Artificial intelligence is transforming the way businesses manage their finances. In the past, financial decisions relied heavily on human intuition and manual calculations, which were time-consuming and prone to errors. Today, AI systems can process vast amounts of data in seconds, providing companies with accurate insights that would have taken weeks or months to compile manually.

One of the most significant impacts of AI in business finance is its ability to analyze patterns in financial data. Machine learning algorithms can examine years of financial records, identify trends, and predict future outcomes with remarkable accuracy. For example, retail companies use AI to forecast sales during different seasons, allowing them to optimize inventory levels and reduce waste. This predictive capability helps businesses make informed decisions about resource allocation and investment strategies.

Risk assessment has also been revolutionized by AI technology. Traditional methods of evaluating financial risk involved spreadsheets and static models that couldn’t adapt to changing market conditions. Modern AI systems, however, continuously monitor multiple variables including market trends, economic indicators, and consumer behavior. When these systems detect potential risks, they can alert decision-makers in real-time, enabling quick responses to financial threats. Banks and investment firms particularly benefit from this technology, as it helps them protect their assets and their clients’ investments.

The automation of routine financial tasks represents another crucial advantage. AI-powered software can handle repetitive processes such as invoice processing, expense tracking, and budget monitoring without human intervention. This automation frees up financial professionals to focus on strategic planning and complex problem-solving rather than spending hours on administrative work. A medium-sized company might save hundreds of working hours monthly by implementing AI solutions for basic financial operations.

Cost reduction is a direct benefit that attracts many businesses to AI adoption. While the initial investment in AI technology can be substantial, the long-term savings often outweigh the costs. AI systems work 24/7 without breaks, don’t require salaries or benefits, and maintain consistent performance regardless of workload. Additionally, by minimizing human errors in financial calculations and reporting, companies avoid costly mistakes that could result in financial penalties or reputation damage.

Fraud detection has become more sophisticated with AI integration. Financial fraud costs businesses billions of dollars annually, but AI systems can identify suspicious transactions by recognizing unusual patterns in payment data. These systems learn from historical fraud cases and become increasingly effective at spotting anomalies. For instance, if an employee suddenly processes an unusually large payment to an unfamiliar vendor, the AI system can flag this transaction for review before funds are transferred.

However, implementing AI in financial decision-making is not without challenges. Many companies face difficulties in integrating AI systems with their existing infrastructure. Legacy systems often use outdated formats that are incompatible with modern AI platforms. This technical barrier requires significant IT support and sometimes a complete overhaul of existing systems. Moreover, staff members need training to work effectively with AI tools, which demands both time and financial resources.

Despite these challenges, the trend toward AI adoption in business finance continues to accelerate. Industry experts predict that within the next decade, AI will become as fundamental to financial operations as computers are today. Companies that embrace this technology early gain a competitive advantage, while those who resist may find themselves struggling to keep pace with more efficient competitors.

Trí tuệ nhân tạo AI đang cách mạng hóa quy trình ra quyết định tài chính trong doanh nghiệp hiện đại

Questions 1-13

Questions 1-5: Multiple Choice

Choose the correct letter, A, B, C or D.

1. According to the passage, traditional financial decision-making was:

• A) faster than modern methods
• B) more accurate than AI systems
• C) dependent on human judgment and manual work
• D) preferred by most businesses

2. Machine learning algorithms help retail companies to:

• A) hire more employees
• B) predict sales and manage inventory
• C) increase product prices
• D) expand to new markets

3. Modern AI systems for risk assessment differ from traditional methods because they:

• A) are cheaper to implement
• B) require fewer employees
• C) can adapt to market changes continuously
• D) eliminate all financial risks

4. The main advantage of automating routine financial tasks is:

• A) reducing the need for financial professionals
• B) allowing staff to focus on strategic work
• C) eliminating all administrative costs
• D) making companies more profitable immediately

5. AI systems detect fraud by:

• A) monitoring all employees constantly
• B) preventing all transactions automatically
• C) recognizing unusual patterns in data
• D) requiring approval for every payment

Questions 6-9: True/False/Not Given

Do the following statements agree with the information in the passage? Write:

• TRUE if the statement agrees with the information
• FALSE if the statement contradicts the information
• NOT GIVEN if there is no information on this

6. AI systems can process financial data faster than humans.

7. All companies find it easy to integrate AI with their current systems.

8. AI technology completely eliminates the need for human financial professionals.

9. Banks use AI technology more than retail companies.

Questions 10-13: Sentence Completion

Complete the sentences below. Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.

10. AI systems provide companies with __ that previously required much more time to compile.

11. When AI systems identify potential problems, they can send __ to decision-makers immediately.

12. Companies can avoid __ in financial reporting by using AI systems.

13. Many businesses have difficulty because their __ use formats that don’t work with new AI platforms.

---

PASSAGE 2 – Strategic Implementation of AI in Corporate Finance

Độ khó: Medium (Band 6.0-7.5)

Thời gian đề xuất: 18-20 phút

The integration of artificial intelligence into corporate financial frameworks represents a paradigm shift in how organizations approach fiscal management and strategic planning. Unlike the rudimentary automation that characterized earlier technological advances, contemporary AI systems offer sophisticated analytical capabilities that fundamentally alter the decision-making landscape. This transformation extends beyond mere efficiency gains, touching upon the very foundations of corporate governance and strategic vision.

A. The deployment of AI in financial contexts necessitates a comprehensive understanding of both technological capabilities and organizational needs. Financial institutions and corporations must first conduct thorough assessments of their existing processes, identifying areas where AI can deliver the most substantial value. This preliminary analysis typically reveals that certain functions—such as credit scoring, portfolio optimization, and liquidity management—are particularly amenable to AI enhancement. However, the successful implementation of these technologies requires more than technical proficiency; it demands a fundamental reconceptualization of how financial data is collected, processed, and utilized throughout the organization.

B. One of the most compelling applications of AI lies in predictive analytics for financial forecasting. Traditional forecasting methodologies relied on linear models and historical averages, which proved inadequate in volatile market conditions. Modern AI systems employ neural networks and deep learning algorithms that can identify non-linear relationships and complex interdependencies within financial data. These systems continuously refine their predictions as new information becomes available, adapting their models to reflect current market dynamics. The result is a forecasting capability that significantly outperforms conventional methods, particularly in anticipating market disruptions and identifying emerging opportunities.

C. The ethical implications of AI-driven financial decision-making warrant careful consideration. As algorithms assume greater responsibility for investment decisions and risk assessments, questions arise regarding accountability and transparency. Who bears responsibility when an AI system makes a flawed decision that results in substantial financial losses? How can organizations ensure that their AI systems don’t perpetuate existing biases or create new forms of discrimination? These questions have prompted regulatory bodies worldwide to develop frameworks for governing AI use in finance, emphasizing explainability and human oversight.

D. Cost-benefit analysis of AI implementation reveals a nuanced picture. The upfront costs associated with deploying sophisticated AI systems can be prohibitive, particularly for small and medium-sized enterprises. These costs include not only software and hardware expenses but also substantial investments in data infrastructure, staff training, and ongoing maintenance. Nevertheless, organizations that successfully implement AI typically report impressive returns on investment within three to five years. These returns manifest in various forms: reduced operational costs, improved decision accuracy, enhanced risk management, and increased competitive positioning.

E. The human element remains crucial despite advancing automation. Rather than replacing financial professionals, AI tools serve as powerful augmentation for human expertise. Experienced analysts can leverage AI-generated insights to make more informed judgments, combining algorithmic precision with human intuition and contextual understanding. This collaborative model—often termed “augmented intelligence“—represents the most effective approach to financial decision-making. It preserves the irreplaceable value of human judgment while harnessing the computational power of AI systems.

F. Data quality emerges as a critical determinant of AI effectiveness in financial applications. AI systems are only as reliable as the data they process; incomplete, biased, or inaccurate data inevitably produces flawed outputs. Organizations must therefore invest in robust data governance frameworks that ensure data integrity, consistency, and relevance. This includes implementing rigorous data collection protocols, establishing clear standards for data quality, and maintaining comprehensive documentation of data sources and methodologies. Without such safeguards, even the most sophisticated AI systems can generate misleading or erroneous recommendations.

G. Looking forward, the evolution of AI in business finance appears poised to accelerate further. Emerging technologies such as quantum computing promise to exponentially increase the processing capabilities of financial AI systems, enabling even more complex analyses and faster response times. Meanwhile, advances in natural language processing are making AI systems more accessible to non-technical users, democratizing sophisticated financial analytics across organizations. As these technologies mature, the distinction between traditional financial management and AI-enhanced operations will likely become increasingly blurred, with AI becoming an integral, inseparable component of financial infrastructure.

Questions 14-26

Questions 14-19: Yes/No/Not Given

Do the following statements agree with the views of the writer in the passage? Write:

• YES if the statement agrees with the views of the writer
• NO if the statement contradicts the views of the writer
• NOT GIVEN if it is impossible to say what the writer thinks about this

14. AI’s impact on business finance is limited to making processes more efficient.

15. Modern AI forecasting systems can identify complex patterns that traditional methods miss.

16. All financial institutions have successfully addressed the ethical concerns of AI implementation.

17. Small businesses find AI implementation costs too high for the benefits received.

18. The combination of human expertise and AI produces better results than either alone.

19. Quantum computing is currently being used in most financial AI systems.

Questions 20-23: Matching Headings

The passage has seven paragraphs, A-G. Choose the correct heading for paragraphs B, D, E and F from the list of headings below.

List of Headings:

• i. The importance of data quality
• ii. Future developments in financial AI
• iii. Enhanced prediction capabilities
• iv. Initial assessment requirements
• v. Financial analysis of AI adoption
• vi. The continuing role of humans
• vii. Regulatory challenges
• viii. Training requirements for staff

20. Paragraph B
21. Paragraph D
22. Paragraph E
23. Paragraph F

Questions 24-26: Summary Completion

Complete the summary below. Choose NO MORE THAN TWO WORDS from the passage for each answer.

AI implementation in finance requires careful planning and significant investment. Companies must first evaluate their existing 24. __ to determine where AI can add value. While the 25. __ can be high, especially for smaller companies, successful implementations typically show positive returns within several years. Crucially, organizations must ensure 26. __ by establishing proper governance frameworks, as poor data leads to unreliable AI recommendations.

---

PASSAGE 3 – The Epistemological Transformation of Financial Decision-Making Through Artificial Intelligence

Độ khó: Hard (Band 7.0-9.0)

Thời gian đề xuất: 23-25 phút

The advent of artificial intelligence in corporate financial stewardship represents not merely a technological innovation but a fundamental epistemological shift in how organizations conceptualize, interpret, and act upon financial information. This transformation challenges long-established paradigms of rational decision-making that have underpinned financial theory since the neoclassical revolution, raising profound questions about the nature of expertise, judgment, and accountability in an era of algorithmic governance. To fully comprehend the ramifications of this shift, one must examine not only the technical capabilities of AI systems but also their broader implications for organizational culture, professional identity, and the very ontology of financial knowledge itself.

Traditional finance theory has been predicated on the assumption of bounded rationality—the recognition that human decision-makers, while striving for optimal outcomes, operate under cognitive constraints that limit their information-processing capabilities. The introduction of AI systems fundamentally disrupts this equilibrium by introducing computational agents whose analytical capacities far exceed those of human cognition. Yet this enhancement comes with a critical caveat: the opacity of deep learning algorithms creates what scholars term “black box” decision-making, where even the designers of AI systems cannot fully explicate the causal pathways through which their creations arrive at specific recommendations. This epistemological conundrum has precipitated intense debate within both academic and practitioner communities regarding the appropriate balance between algorithmic efficiency and interpretive transparency.

The impact of AI on financial risk assessment epitomizes this tension between power and comprehensibility. Traditional risk management frameworks, rooted in statistical distributions and probability theory, offered the reassurance of methodological transparency—stakeholders could trace the logical progression from input variables to risk calculations. Contemporary AI systems, particularly those employing ensemble methods and multi-layered neural architectures, sacrifice this transparency for superior predictive accuracy. Studies have demonstrated that AI-based credit risk models can outperform traditional scoring mechanisms by 15-20% in default prediction, yet the inscrutability of their decision-making processes poses significant challenges for regulatory compliance and stakeholder confidence. This paradox—wherein the most effective tools are also the most opaque—has become a defining characteristic of modern financial AI.

Điều này có điểm tương đồng với sự phát triển của marketing số trong việc quảng bá doanh nghiệp nhỏ khi công nghệ tạo ra sức mạnh lớn nhưng cũng đặt ra thách thức về tính minh bạch.

The organizational implications of AI integration extend beyond technical considerations to encompass fundamental changes in corporate hierarchies and decision-making structures. Historically, financial expertise has been concentrated among senior professionals whose accumulated experience and intuitive understanding of market dynamics conferred substantial organizational authority. The democratization of analytical capabilities through AI tools potentially undermines this traditional knowledge hierarchy, as junior analysts equipped with sophisticated algorithms can generate insights previously accessible only to seasoned veterans. This shift has catalyzed a reconceptualization of professional value within finance departments, with emphasis shifting from data analysis toward strategic interpretation, stakeholder communication, and ethical oversight of algorithmic systems.

The temporal dimension of AI-enhanced financial decision-making merits particular attention. Traditional financial planning operated on relatively discrete time horizons—quarterly reports, annual budgets, multi-year strategic plans. AI systems, by contrast, enable continuous monitoring and real-time adjustment of financial strategies, collapsing the temporal boundaries that previously structured corporate financial management. This temporality shift has ambivalent consequences: while it permits unprecedented agility in responding to market changes, it also risks fostering a short-termism that privileges immediate optimization over long-term sustainability. The algorithmic imperative toward constant adjustment may inadvertently undermine strategic coherence and institutional stability.

Regulatory frameworks struggle to keep pace with the rapid proliferation of AI in financial contexts. Existing regulations, crafted in an era of human-centered decision-making, often prove ill-suited to governing algorithmic systems. The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR), for instance, includes provisions for a “right to explanation” regarding automated decisions, yet implementing this principle for complex AI systems presents formidable technical challenges. Similarly, fiduciary duties and standards of care in financial management have traditionally been predicated on reasonable person standards that assume human decision-makers; adapting these legal constructs to encompass AI systems requires conceptual innovation that transcends mere technical compliance.

The epistemological implications of AI in finance extend to the very nature of financial forecasting and uncertainty. Traditional forecasting methodologies explicitly incorporated margins of error and confidence intervals, acknowledging the inherent limitations of predictive models. AI systems, particularly those achieving high accuracy rates, risk engendering overconfidence among decision-makers who may underestimate residual uncertainties not captured by algorithmic models. This phenomenon, which behavioral economists term “automation bias,” represents a cognitive trap wherein reliance on AI recommendations diminishes critical evaluation of their limitations. The irony is palpable: technologies designed to enhance decision-making quality may inadvertently compromise it by fostering uncritical deference to algorithmic outputs.

Moreover, the integration of AI into financial decision-making raises complex questions about distributional justice and market dynamics. As sophisticated AI tools become increasingly essential for competitive financial performance, a bifurcation emerges between organizations with access to cutting-edge AI capabilities and those without. This technological stratification potentially exacerbates existing inequalities within financial markets, concentrating advantages among well-resourced institutions while marginalizing smaller entities. The systemic implications of this divide warrant careful consideration, as the widespread adoption of similar AI approaches across major financial institutions could potentially amplify market correlations and systemic risks.

The future trajectory of AI in business finance will likely be characterized by increasing sophistication in addressing these multifaceted challenges. Emerging approaches such as “explainable AI” seek to reconcile predictive power with interpretive transparency, developing architectures that can articulate the reasoning behind their recommendations. Similarly, hybrid models that combine algorithmic efficiency with structured human oversight represent promising avenues for maintaining accountability while leveraging AI capabilities. These developments suggest that the ultimate impact of AI on financial decision-making will be determined not by technological capacity alone, but by how thoughtfully organizations navigate the profound epistemological, ethical, and organizational challenges these technologies present.

Questions 27-40

Questions 27-31: Multiple Choice

Choose the correct letter, A, B, C or D.

27. According to the passage, the main epistemological problem with AI systems is:

• A) They are too expensive for most organizations
• B) They cannot process financial data accurately
• C) Their decision-making processes lack transparency
• D) They require too much human oversight

28. The passage suggests that AI credit risk models:

• A) are completely replacing human analysts
• B) perform better but are harder to understand
• C) are easier to explain than traditional models
• D) have been rejected by regulatory bodies

29. The “democratization” of analytical capabilities refers to:

• A) governments controlling AI systems
• B) making AI systems available to the public
• C) junior staff gaining access to powerful tools
• D) reducing the cost of financial analysis

30. According to the passage, real-time AI monitoring might lead to:

• A) better long-term strategic planning
• B) excessive focus on short-term results
• C) more stable financial markets
• D) reduced need for financial regulation

31. “Automation bias” describes the tendency to:

• A) reject all AI recommendations
• B) trust AI outputs without critical evaluation
• C) prefer human decision-making
• D) develop more AI systems

Questions 32-36: Matching Features

Match each statement (32-36) with the correct concept (A-H) from the passage.

Statements:

32. Recognition that humans have cognitive limitations in decision-making

33. The inability to understand how AI systems reach conclusions

34. AI systems providing continuous financial monitoring

35. The concentration of AI advantages among wealthy organizations

36. AI approaches designed to explain their reasoning

Concepts:

• A) Automation bias
• B) Bounded rationality
• C) Black box decision-making
• D) Explainable AI
• E) Temporal dimension
• F) Technological stratification
• G) Epistemological conundrum
• H) Algorithmic governance

Questions 37-40: Short-answer Questions

Answer the questions below. Choose NO MORE THAN THREE WORDS from the passage for each answer.

37. What aspect of professional work in finance is now emphasized over data analysis?

38. Which EU regulation includes provisions about explaining automated decisions?

39. What type of models combines both AI efficiency and human supervision?

40. According to the passage, what might be amplified if major institutions all use similar AI approaches?

---

Answer Keys – Đáp Án

PASSAGE 1: Questions 1-13

1. C
2. B
3. C
4. B
5. C
6. TRUE
7. FALSE
8. NOT GIVEN
9. NOT GIVEN
10. accurate insights
11. alerts / real-time alerts
12. costly mistakes
13. legacy systems

PASSAGE 2: Questions 14-26

14. NO
15. YES
16. NOT GIVEN
17. NOT GIVEN
18. YES
19. NOT GIVEN
20. iii
21. v
22. vi
23. i
24. processes
25. upfront costs
26. data quality

PASSAGE 3: Questions 27-40

27. C
28. B
29. C
30. B
31. B
32. B
33. C
34. E
35. F
36. D
37. strategic interpretation (accept: stakeholder communication / ethical oversight)
38. General Data Protection Regulation (accept: GDPR)
39. hybrid models
40. systemic risks (accept: market correlations)

---

Giải Thích Đáp Án Chi Tiết

Passage 1 – Giải Thích

Câu 1: C

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: traditional financial decision-making
• Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 2-3
• Giải thích: Bài đọc nói rõ “financial decisions relied heavily on human intuition and manual calculations” – quyết định tài chính phụ thuộc vào trực giác con người và tính toán thủ công. Đây là paraphrase của đáp án C “dependent on human judgment and manual work”. Các đáp án khác không được đề cập hoặc trái ngược với thông tin trong bài.

Câu 2: B

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: Machine learning algorithms, retail companies
• Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 4-6
• Giải thích: Bài viết mô tả “retail companies use AI to forecast sales during different seasons, allowing them to optimize inventory levels” – các công ty bán lẻ sử dụng AI để dự báo doanh số và tối ưu hóa hàng tồn kho. Đáp án B là paraphrase chính xác của thông tin này.

Câu 3: C

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: Modern AI systems, risk assessment, differ
• Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 2-5
• Giải thích: Bài đọc cho biết traditional methods có “static models that couldn’t adapt to changing market conditions” trong khi modern AI systems “continuously monitor multiple variables”. Đây chính là ý của đáp án C về khả năng thích ứng liên tục với thay đổi thị trường.

Câu 6: TRUE

• Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
• Từ khóa: AI systems, process financial data faster
• Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 3-4
• Giải thích: Bài viết khẳng định “AI systems can process vast amounts of data in seconds, providing companies with accurate insights that would have taken weeks or months to compile manually” – hệ thống AI xử lý được dữ liệu trong vài giây trong khi con người mất hàng tuần hoặc tháng. Điều này xác nhận AI nhanh hơn con người.

Câu 7: FALSE

• Dạng câu hỏi: True/False/Not Given
• Từ khóa: all companies, easy to integrate AI
• Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 2-4
• Giải thích: Bài viết nói rõ “Many companies face difficulties in integrating AI systems with their existing infrastructure” – nhiều công ty gặp khó khăn trong việc tích hợp AI. Câu phát biểu “all companies find it easy” (tất cả công ty thấy dễ dàng) trái ngược hoàn toàn với thông tin này.

Câu 10: accurate insights

• Dạng câu hỏi: Sentence Completion
• Từ khóa: AI systems provide, previously required much more time
• Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 3-5
• Giải thích: Cụm “accurate insights” xuất hiện trong câu “AI systems can process vast amounts of data in seconds, providing companies with accurate insights that would have taken weeks or months”. Đây là thông tin mà AI cung cấp và trước đây mất nhiều thời gian để tạo ra.

Câu 13: legacy systems

• Dạng câu hỏi: Sentence Completion
• Từ khóa: difficulty, formats, don’t work with new AI platforms
• Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 3-5
• Giải thích: Bài đọc đề cập “Legacy systems often use outdated formats that are incompatible with modern AI platforms” – các hệ thống cũ sử dụng định dạng lỗi thời không tương thích với nền tảng AI hiện đại. “Legacy systems” chính là đáp án phù hợp.

Passage 2 – Giải Thích

Câu 14: NO

• Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
• Từ khóa: AI’s impact, limited to, making processes more efficient
• Vị trí trong bài: Đoạn 1, dòng 2-4
• Giải thích: Tác giả khẳng định “This transformation extends beyond mere efficiency gains, touching upon the very foundations of corporate governance and strategic vision” – sự chuyển đổi vượt xa những cải thiện về hiệu quả. Quan điểm trong câu hỏi nói AI chỉ giới hạn ở việc tăng hiệu quả là trái ngược với quan điểm của tác giả.

Câu 15: YES

• Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
• Từ khóa: Modern AI forecasting systems, identify complex patterns, traditional methods miss
• Vị trí trong bài: Đoạn B, dòng 3-6
• Giải thích: Bài viết nói “Modern AI systems employ neural networks and deep learning algorithms that can identify non-linear relationships and complex interdependencies” trong khi “Traditional forecasting methodologies relied on linear models… which proved inadequate”. Tác giả rõ ràng đồng ý rằng AI hiện đại có thể nhận diện các pattern phức tạp mà phương pháp truyền thống không thể.

Câu 18: YES

• Dạng câu hỏi: Yes/No/Not Given
• Từ khóa: combination of human expertise and AI, better results
• Vị trí trong bài: Đoạn E, dòng 3-7
• Giải thích: Tác giả mô tả “This collaborative model—often termed ‘augmented intelligence’—represents the most effective approach to financial decision-making”. Từ “most effective” (hiệu quả nhất) cho thấy tác giả tin rằng sự kết hợp này tạo ra kết quả tốt hơn.

Câu 20: iii (Enhanced prediction capabilities)

• Dạng câu hỏi: Matching Headings
• Vị trí: Paragraph B
• Giải thích: Đoạn B tập trung vào việc mô tả khả năng dự đoán của AI trong “predictive analytics for financial forecasting”, nói về “neural networks and deep learning algorithms” có thể nhận diện “non-linear relationships” và “forecasting capability that significantly outperforms conventional methods”. Tiêu đề “Enhanced prediction capabilities” phản ánh chính xác nội dung này.

Câu 21: v (Financial analysis of AI adoption)

• Dạng câu hỏi: Matching Headings
• Vị trí: Paragraph D
• Giải thích: Đoạn D thảo luận về “Cost-benefit analysis of AI implementation”, “upfront costs”, “returns on investment”, và các yếu tố tài chính khác liên quan đến việc áp dụng AI. Tiêu đề v phù hợp với phân tích tài chính này.

Câu 24: processes

• Dạng câu hỏi: Summary Completion
• Từ khóa: evaluate their existing, determine where AI can add value
• Vị trí trong bài: Đoạn A, dòng 2-4
• Giải thích: Bài viết nói “organizations must first conduct thorough assessments of their existing processes, identifying areas where AI can deliver the most substantial value”. Từ “processes” là từ phù hợp để điền vào chỗ trống.

Câu 26: data quality

• Dạng câu hỏi: Summary Completion
• Từ khóa: ensure, establishing proper governance frameworks, poor data leads to unreliable
• Vị trí trong bài: Đoạn F, dòng 1-5
• Giải thích: Đoạn F nhấn mạnh “Data quality emerges as a critical determinant of AI effectiveness” và “organizations must therefore invest in robust data governance frameworks that ensure data integrity”. Cụm “data quality” là khái niệm trung tâm cần đảm bảo.

Passage 3 – Giải Thích

Câu 27: C

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: main epistemological problem, AI systems
• Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 3-7
• Giải thích: Bài viết chỉ ra “the opacity of deep learning algorithms creates what scholars term ‘black box’ decision-making, where even the designers of AI systems cannot fully explicate the causal pathways”. Đây chính là vấn đề về tính minh bạch được đề cập trong đáp án C “Their decision-making processes lack transparency”.

Câu 28: B

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: AI credit risk models
• Vị trí trong bài: Đoạn 3, dòng 5-9
• Giải thích: Bài đọc nói “AI-based credit risk models can outperform traditional scoring mechanisms by 15-20% in default prediction, yet the inscrutability of their decision-making processes poses significant challenges”. Đáp án B “perform better but are harder to understand” tóm tắt chính xác thông tin này – hiệu quả cao hơn nhưng khó hiểu hơn.

Câu 29: C

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: democratization of analytical capabilities
• Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 4-7
• Giải thích: Bài viết giải thích “The democratization of analytical capabilities through AI tools potentially undermines this traditional knowledge hierarchy, as junior analysts equipped with sophisticated algorithms can generate insights previously accessible only to seasoned veterans”. Đáp án C “junior staff gaining access to powerful tools” là paraphrase chính xác.

Để hiểu rõ hơn về cách hỗ trợ doanh nghiệp địa phương trong thời kỳ suy thoái kinh tế, bạn có thể tham khảo các chiến lược tài chính tương tự.

Câu 30: B

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: real-time AI monitoring, might lead to
• Vị trí trong bài: Đoạn 5, dòng 5-8
• Giải thích: Bài viết cảnh báo “while it permits unprecedented agility in responding to market changes, it also risks fostering a short-termism that privileges immediate optimization over long-term sustainability”. Đáp án B “excessive focus on short-term results” phản ánh chính xác rủi ro này.

Câu 31: B

• Dạng câu hỏi: Multiple Choice
• Từ khóa: Automation bias, describes the tendency
• Vị trí trong bài: Đoạn 7, dòng 4-7
• Giải thích: Bài đọc định nghĩa “automation bias” là “a cognitive trap wherein reliance on AI recommendations diminishes critical evaluation of their limitations” – bẫy nhận thức khi sự phụ thuộc vào AI làm giảm đánh giá phê phán. Đáp án B “trust AI outputs without critical evaluation” là paraphrase chính xác.

Câu 32: B (Bounded rationality)

• Dạng câu hỏi: Matching Features
• Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 1-3
• Giải thích: Bài viết định nghĩa “bounded rationality” là “the recognition that human decision-makers… operate under cognitive constraints that limit their information-processing capabilities” – công nhận rằng con người có những hạn chế nhận thức. Statement 32 về cognitive limitations phù hợp với khái niệm này.

Câu 33: C (Black box decision-making)

• Dạng câu hỏi: Matching Features
• Vị trí trong bài: Đoạn 2, dòng 4-7
• Giải thích: “Black box decision-making” được mô tả là khi “even the designers of AI systems cannot fully explicate the causal pathways through which their creations arrive at specific recommendations” – không thể giải thích được cách AI đưa ra kết luận.

Câu 37: strategic interpretation

• Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
• Từ khóa: emphasized over data analysis
• Vị trí trong bài: Đoạn 4, dòng 8-10
• Giải thích: Bài viết nói “emphasis shifting from data analysis toward strategic interpretation, stakeholder communication, and ethical oversight” – trọng tâm chuyển từ phân tích dữ liệu sang giải thích chiến lược. “Strategic interpretation” là đáp án đầu tiên được liệt kê (có thể chấp nhận các đáp án khác được đề cập).

Câu 38: General Data Protection Regulation (GDPR)

• Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
• Từ khóa: EU regulation, explaining automated decisions
• Vị trí trong bài: Đoạn 6, dòng 3-5
• Giải thích: Bài đọc nói rõ “The European Union’s General Data Protection Regulation (GDPR)… includes provisions for a ‘right to explanation’ regarding automated decisions”. Đây là quy định của EU về giải thích các quyết định tự động.

Câu 39: hybrid models

• Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
• Từ khóa: combines, AI efficiency, human supervision
• Vị trí trong bài: Đoạn 9, dòng 3-5
• Giải thích: Bài viết đề cập “hybrid models that combine algorithmic efficiency with structured human oversight represent promising avenues” – các mô hình lai kết hợp hiệu quả thuật toán với giám sát của con người.

Câu 40: systemic risks

• Dạng câu hỏi: Short-answer Questions
• Từ khóa: amplified, major institutions, similar AI approaches
• Vị trí trong bài: Đoạn 8, dòng 6-8
• Giải thích: Bài đọc cảnh báo “the widespread adoption of similar AI approaches across major financial institutions could potentially amplify market correlations and systemic risks” – việc các tổ chức lớn sử dụng AI tương tự có thể khuếch đại rủi ro hệ thống.

---

Từ Vựng Quan Trọng Theo Passage

Passage 1 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
transforming	v	/trænsˈfɔːmɪŋ/	biến đổi, chuyển đổi	AI is transforming the way businesses manage finances	digital transformation
prone to errors	adj phrase	/prəʊn tuː ˈerəz/	dễ mắc lỗi	manual calculations were prone to errors	error-prone process
process vast amounts	v phrase	/ˈprəʊses vɑːst əˈmaʊnts/	xử lý lượng lớn	AI can process vast amounts of data	process information
forecast	v/n	/ˈfɔːkɑːst/	dự báo	companies use AI to forecast sales	sales forecast
optimize	v	/ˈɒptɪmaɪz/	tối ưu hóa	optimize inventory levels	optimize performance
revolutionized	v	/ˌrevəˈluːʃənaɪzd/	cách mạng hóa	Risk assessment has been revolutionized by AI	revolutionize industry
real-time	adj	/ˈrɪəl taɪm/	thời gian thực	alert decision-makers in real-time	real-time monitoring
automation	n	/ˌɔːtəˈmeɪʃn/	tự động hóa	The automation of routine tasks	process automation
frees up	v phrase	/friːz ʌp/	giải phóng, tiết kiệm	automation frees up financial professionals	free up resources
outweigh	v	/ˌaʊtˈweɪ/	lớn hơn, vượt trội hơn	the savings often outweigh the costs	benefits outweigh risks
sophisticated	adj	/səˈfɪstɪkeɪtɪd/	tinh vi, phức tạp	Fraud detection has become more sophisticated	sophisticated technology
flag	v	/flæɡ/	đánh dấu, cảnh báo	the system can flag this transaction	flag suspicious activity

Passage 2 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
paradigm shift	n phrase	/ˈpærədaɪm ʃɪft/	sự chuyển đổi mô hình	represents a paradigm shift in fiscal management	major paradigm shift
deployment	n	/dɪˈplɔɪmənt/	sự triển khai	The deployment of AI in financial contexts	technology deployment
amenable	adj	/əˈmiːnəbl/	có thể áp dụng, phù hợp	functions particularly amenable to AI enhancement	amenable to change
compelling	adj	/kəmˈpelɪŋ/	hấp dẫn, thuyết phục	One of the most compelling applications	compelling evidence
volatile	adj	/ˈvɒlətaɪl/	không ổn định	proved inadequate in volatile market conditions	volatile markets
warrant	v	/ˈwɒrənt/	đòi hỏi, cần có	ethical implications warrant careful consideration	warrant attention
perpetuate	v	/pəˈpetʃueɪt/	kéo dài, duy trì	don’t perpetuate existing biases	perpetuate inequality
nuanced	adj	/ˈnjuːɑːnst/	tinh tế, nhiều sắc thái	reveals a nuanced picture	nuanced understanding
prohibitive	adj	/prəˈhɪbɪtɪv/	quá cao (giá), cấm đoán	costs can be prohibitive	prohibitive costs
manifest	v	/ˈmænɪfest/	biểu hiện, thể hiện	returns manifest in various forms	manifest symptoms
leverage	v	/ˈliːvərɪdʒ/	tận dụng	analysts can leverage AI-generated insights	leverage technology
augmentation	n	/ˌɔːɡmenˈteɪʃn/	sự tăng cường	AI tools serve as powerful augmentation	data augmentation
emerge	v	/ɪˈmɜːdʒ/	nổi lên, xuất hiện	Data quality emerges as critical	emerging trends
robust	adj	/rəʊˈbʌst/	vững chắc, mạnh mẽ	invest in robust data governance	robust framework
poised	adj	/pɔɪzd/	sẵn sàng	appears poised to accelerate	poised for growth

Passage 3 – Essential Vocabulary

Từ vựng	Loại từ	Phiên âm	Nghĩa tiếng Việt	Ví dụ từ bài	Collocation
epistemological	adj	/ɪˌpɪstəməˈlɒdʒɪkl/	thuộc về nhận thức luận	fundamental epistemological shift	epistemological question
underpinned	v	/ˌʌndəˈpɪnd/	làm nền tảng	paradigms that have underpinned financial theory	underpin argument
ramifications	n	/ˌræmɪfɪˈkeɪʃnz/	hậu quả, tác động	the ramifications of this shift	serious ramifications
ontology	n	/ɒnˈtɒlədʒi/	bản thể luận	the ontology of financial knowledge	ontological framework
predicated	adj	/ˈpredɪkeɪtɪd/	dựa trên	has been predicated on the assumption	predicated on belief
opacity	n	/əʊˈpæsəti/	sự mờ mịt, không rõ ràng	the opacity of deep learning algorithms	opacity of system
precipitated	v	/prɪˈsɪpɪteɪtɪd/	gây ra, kích động	has precipitated intense debate	precipitate crisis
epitomizes	v	/ɪˈpɪtəmaɪzɪz/	tiêu biểu cho	epitomizes this tension	epitomize excellence
inscrutability	n	/ɪnˌskruːtəˈbɪləti/	tính không thể hiểu được	the inscrutability of their processes	inscrutability of nature
encompass	v	/ɪnˈkʌmpəs/	bao gồm, bao trùm	extend beyond to encompass changes	encompass wide range
conferred	v	/kənˈfɜːd/	trao tặng, ban cho	experience conferred substantial authority	confer advantage
catalyzed	v	/ˈkætəlaɪzd/	xúc tác, thúc đẩy	has catalyzed a reconceptualization	catalyze change
ambivalent	adj	/æmˈbɪvələnt/	mơ hồ, lưỡng lự	has ambivalent consequences	ambivalent attitude
inadvertently	adv	/ˌɪnədˈvɜːtntli/	vô ý, không cố ý	may inadvertently undermine stability	inadvertently cause
fiduciary	adj	/fɪˈdjuːʃəri/	liên quan đến ủy thác	fiduciary duties in financial management	fiduciary responsibility
engendering	v	/ɪnˈdʒendərɪŋ/	gây ra, sinh ra	risk engendering overconfidence	engender trust
bifurcation	n	/ˌbaɪfəˈkeɪʃn/	sự phân đôi	a bifurcation emerges between organizations	market bifurcation
exacerbates	v	/ɪɡˈzæsəbeɪts/	làm trầm trọng thêm	potentially exacerbates existing inequalities	exacerbate problem

---

Kết bài

Bài thi IELTS Reading mẫu về chủ đề “How does AI affect financial decision-making in businesses?” đã cung cấp cho bạn một trải nghiệm luyện tập toàn diện với 3 passages có độ khó tăng dần từ Easy đến Hard. Chủ đề về trí tuệ nhân tạo và quyết định tài chính không chỉ phổ biến trong các đề thi IELTS Reading gần đây mà còn phản ánh những xu hướng quan trọng trong kinh doanh và công nghệ đương đại.

Qua bài thi này, bạn đã được luyện tập với đầy đủ 40 câu hỏi thuộc 7 dạng khác nhau – từ Multiple Choice, True/False/Not Given, đến Matching Headings và Summary Completion. Đặc biệt, phần đáp án chi tiết đã chỉ ra vị trí cụ thể của thông tin trong bài, giải thích cách paraphrase giữa câu hỏi và passage, giúp bạn hiểu rõ phương pháp tìm đáp án hiệu quả.

Từ vựng được tổng hợp theo từng passage với phiên âm, nghĩa tiếng Việt và collocation sẽ giúp bạn mở rộng vốn từ vựng học thuật, đặc biệt là những từ ngữ chuyên ngành về công nghệ và tài chính thường xuất hiện trong IELTS Reading. Hãy dành thời gian học kỹ những từ vựng này và áp dụng chúng vào các bài thi thực tế.

Để đạt kết quả tốt trong IELTS Reading, hãy luyện tập đều đặn với các đề thi mẫu chất lượng cao như thế này, quản lý thời gian chặt chẽ, và không ngừng cải thiện kỹ năng skimming và scanning. Hãy nhớ rằng, thành công trong IELTS Reading không chỉ đến từ kiến thức từ vựng mà còn từ việc hiểu rõ cấu trúc đề thi và áp dụng đúng chiến lược làm bài. Chúc bạn đạt band điểm mục tiêu trong kỳ thi IELTS sắp tới!