1. SỰ HỘI TỤ CÁC CÔNG NGHỆ MỚI NỔI
TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ NGÂN HÀNG
TỰ ĐỘNG HÓA DỮ LIỆU VÀ QUY TRÌNH
Phan Thanh Đức
HỘI THẢO DỊCH VỤ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG 2023
1

2. 2
Các xu thế hội tụ tác
động đến chuyển đổi
số ngành ngân hàng
Các quy trình nghiệp vụ rời rạc
trước đây hiện đang được kết nối
trong toàn doanh nghiệp
Các công nghệ như Cloud, IoT,
AI, VR/AR được hội tụ để tạo ra
giải pháp mới
Công nghệ cho phép Dữ
liệu/Thông tin có thể truy cập dễ
dàng hơn và được sử dụng trong
toàn hàng và nền kinh tế
Các lĩnh vực trước đây hoạt động
độc lập ngày càng được kết nối, tạo
ra những cơ hội mới, giá trị mới
SỰ HỘI TỤ TRONG QUY TRÌNH
SỰ HỘI TỤ TRONG CÔNG NGHỆ
SỰ HỘI TỤ TRONG DỮ LIỆU
SỰ HỘI TỤ TRONG CÁC NGÀNH
2

3. Dữ liệu và tự động hóa
Các trụ cột của Chuyển đổi số
Dữ liệu đóng vai trò cầu nối giữa
các thành phần trong hệ thống
thông tin
Mối quan hệ giữa Dữ liệu, Tri thức
và Tự động hóa qua các mô hình
cổ điển và mô hình khái niệm
Quản trị dữ liệu là điều kiện cho
việc đảm bảo chất lượng dữ liệu,
chia sẻ dữ liệu, làm cơ sở cho phát
triển kinh tế dữ liệu
Tự động hóa, Tự động hóa thông minh
và Siêu tự động hóa
VẤN ĐỀ #1
VẤN ĐỀ #2
VẤN ĐỀ #3
VẤN ĐỀ #5
3
Quản lý quy trình – Quản lý tri
thức trong doanh nghiệp
VẤN ĐỀ #4
3

4. 5

5. 6
Ứng dụng CNTT vào các hoạt động, hướng tới tự
động hóa quy trình nghiệp vụ mà con người thực
hiện.
•Con người thu thập dữ liệu và nhập dữ liệu vào
HTTT.
HTTT xử lý, tính toán theo chương trình đã được
lập.
Con người ra quyết định dựa trên tham vấn kết
quả tính toán để tác động vào quy trình
Ứng dụng các công nghệ số vào các hoạt động,
hướng tới các quy trình được thực hiện tự động
một cách thông minh.
Các cảm biến thu thập dữ liệu và nhập dữ liệu tự
động vào theo thời gian thực.
HTTT xử lý, tính toàn tự động theo tình huống
mà dữ liệu phản ánh
Các HTTT ra quyết định và điều khiển quy trình
số dựa trên kết quả xử lý dữ liệu theo mệnh lệnh
của con người.
Automation Intelligence Automation

6. Hardware
Máy móc, thiết
bị
Software
Phần mềm,
chương trình
Data
Dữ liệu – Tài
nguyên
Procedure
Quy trình, tri
thức doanh
nghiệp
People
Nhân lực, đối
tượng cần giải
phóng
Actors
Instructions
Bridge
Computer side Human side
Tự động hóa: Chuyển công việc từ con người làm sang thực hiện bằng máy móc
Con người là yếu tố khó thay đổi nhất trong hệ thống
5
components
model
of
Information
System
7

7. Knowledge Paradigm – Mô hình cổ điển
Wisdom
Tri thức
Knowledge
Thông tin
Information
Dữ liệu - Data Dữ liệu - Data
Thông tin
Information
Tri thức
Knowledge
Artificial
Intelligence
From computer side
From Human side
8

8. Data Automation: Mô hình khái niệm
Data Knowledge
Automation
Machine
Learning
BPM, BPR, STP
Data Mining
Deep Learning
Wisdom
Information
Intelligence
9

9. DATA AUTOMATION
Hạ tầng pháp lý về
dữ liệu chưa đầy đủ.
Phức tạp trong tích
hợp và rủi ro trong
kính doanh
Khó khăn trong
cam kết tuân thủ
về bảo mật và
quản trị dữ liệu
Các kết nối dữ liệu
ngày càng trở nên
phức tạp, khó triển
khai và bảo trì
Số lượng nguồn
dữ liệu tăng
Vai trò nổi bật của
xu hướng dữ liệu mở
Khối lượng dữ liệu
tăng vọt
Điểm nhấn
Data Automation là điều bắt buộc trong hoạt
động kinh doanh hiện đại vì việc xử lý dữ liệu
thủ công không thể đáp ứng được trước những
thay đổi nhanh chóng
1 How much data is generate each day, World Economic Forum
VẤN ĐỀ: Quyết định quan trọng trong quá trình tự động hóa
dữ liệu thường không phải là 'Có nên tự động hóa không?', mà
là ‘Nên tự phát triển hay mua/thuê giải pháp?'

10. Dữ liệu phải được quản trị nhằm đảm bảo
- Cải thiện hiệu suất hoạt động
- Quyền riêng tư (Privacy)
- An toàn thông tin (Data security)
- An ninh mạng (Cyber security)
Data Governance
Fintech Bank
Meta Data
Raw Data
Customer Data
Transaction Data
Blockchain
Robotics Process Automation
Internet of Things
Artificial Intelligece
Data
Technology
Unstructured
Data
Mới
Truyền
thống
Dữ liệu được coi là “dầu mỏ mới”, là
nguồn cung cấp năng lượng cho
chuyển đổi số.

11. 1. Kiến trúc dữ liệu: Cấu trúc tổng thể
của dữ liệu và các tài nguyên liên
quan đến dữ liệu như một phần
không thể thiếu của kiến ​​trúc
doanh nghiệp
2. Mô hình hóa và thiết kế dữ liệu:
Phân tích, thiết kế, xây dựng,
thử nghiệm và bảo trì
3. Lưu trữ và hoạt động dữ
liệu: Triển khai và quản lý tài
sản dữ liệu vật lý có cấu trúc
4. Bảo mật dữ liệu: Đảm bảo quyền
riêng tư, bảo mật và
truy cập thích hợp
5. Tích hợp dữ liệu và khả năng tương
tác: Thu thập, trích xuất, chuyển
đổi, di chuyển, phân phối, sao
chép, liên kết, ảo hóa và hỗ trợ
hoạt động.
6. Tài liệu và nội dung: Lưu trữ, bảo vệ, lập
chỉ mục và cho phép truy cập vào dữ liệu
trong các nguồn không có cấu trúc và
cung cấp dữ liệu này để tích hợp và tương
tác với dữ liệu có cấu trúc.
7. Dữ liệu tham chiếu và dữ liệu chủ: Giảm
dư thừa và đảm bảo chất lượng dữ liệu tốt
hơn thông qua định nghĩa và sử dụng các
giá trị dữ liệu được tiêu chuẩn hóa.
8. Kho dữ liệu và kinh doanh thông minh:
Quản lý việc xử lý dữ liệu phân tích và cho
phép truy cập vào dữ liệu hỗ trợ quyết
định để báo cáo và phân tích.
9. Siêu dữ liệu: Thu thập, phân loại, duy trì,
tích hợp, kiểm soát, quản lý và
cung cấp siêu dữ liệu.
10. Chất lượng dữ liệu: Xác định, giám sát, duy
trì tính toàn vẹn của dữ liệu và cải thiện
chất lượng dữ liệu.
12

12. Automation – Straight Through Process
 BPM – Quản lý quy trình nghiệp vụ
 RPA – Tự động hóa quy trình bằng robot
Chiến lược &
lợi thế cạnh tranh

13. Từ Quy trình giấy …
đến Số hóa quy trìnhvà Tự động hóa Quy trình
14

14. BPM và RPA: Giải pháp quản lý toàn diện quy trình
BPM
Quá trình mô hình hóa
(modeling),
mô phỏng (simulation),
thực thi (execution), kiểm
soát (control), đo lường
(measurement) và tối ưu
hóa các hoạt động kinh
doanh, hỗ trợ các mục
tiêu của doanh nghiệp,
kết nối hệ thống thông
tin với nhân viên, khách
hàng và đối tác
Quản lý
Tài
nguyên Công
nghệ
RPA
là quá trình ứng
dụng công nghệ
giúp xây dựng, triển
khai, quản lý robot
để thực hiện những
hoạt động phải lặp đi
lặp lại, công việc liên
quan đến kỹ thuật số
và tích hợp để tự
động hóa các quy
trình nghiệp vụ của
doanh nghiệp.
15

15. Portals
ERP
Apps Content Mgmt Mainframes
Database
Windows
Unix
Chuỗi giá trị Đối tác Người dùng khác
Khách hàng
Con người
Hạ tầng
công nghệ
Quy trình
nghiệp vụ
Tiến trình
công nghệ
IT-based Services
Terminal Apps
16

16. 17
Ba
giai
đoạn
của
tự
động
hóa
quy
trình
• Giai đoạn một: Chuẩn bị và đánh giá
 Hình dung viễn cảnh muốn trở thành và cách tự động hóa có
thể giúp đạt được điều đó.
 Mục tiêu là tăng trưởng, năng suất, hiệu quả hay khả năng
phục hồi? Điều này sẽ giúp quyết định rằng nên tự động hóa
hay không.
• Giai đoạn hai: Thực thi và học hỏi
 Chạy một thử nghiệm hoặc bằng chứng nhỏ để nhanh chóng
chứng minh rằng có thể lập kế hoạch, chi phối và thực hiện
một dự án RPA.
 Mục đích là: chứng minh nó có thể hoạt động và học cách
quản lý các nhóm và quy trình RPA trong tương lai.
 Sau khi đã hoàn thành và đánh giá mức độ thành công của
bản thử nghiệm, có thể chuyển sang triển khai tự động hóa
vào sản xuất.
• Giai đoạn ba: Mở rộng quy mô và tối ưu hóa
 Hãy xây dựng một nhóm nội bộ và để tối ưu hóa các rô-bốt,
tự động hóa các quy trình phù hợp khác đến lúc không cần
trợ giúp từ bên ngoài nữa.
 Đến cuối giai đoạn ba, có một hệ thống các quy trình để tự
động hóa và các nhóm, kỹ năng, cấu trúc, tiêu chuẩn và quản
trị để thực hiện điều đó.

17. Business Process
Management BPM
VẤN ĐỀ: Đâu là phương pháp phù hợp và lộ
trình để triển khai tự động hóa quy trình
nghiệp vụ?
Robostic Process
Automation RPA
Hyperautomation
Tự động hóa thông minh là điểm hội tụ của các công
nghệ mới nổi vào các hoạt động nghiệp vụ trong các
ngân hàng, hướng tới các quy trình nghiệp vụ được thực
hiện hoàn toàn tự động và thông minh
Hội tụ công nghệ
Các công nghệ mới nổi như Cloud, AI, IoT, RPA, BPM, ML,
cũng kết hợp trong sản phẩm dịch vụ ngân hàng số
Intelligent Process
Automation IPA
5 VISA
Sử dụng các công nghệ
tự động hóa như RPA,
AI, ML và BPM để hợp
lý hóa và mở rộng quy
mô các nhiệm vụ cũng
như quá trình ra quyết
định giữa các tổ chức.
Tự động hóa mọi thứ
có thể tự động hóa
trong tổ chức. Mục đích
là hợp lý hóa các quy
trình trong toàn tổ chức
bằng cách sử dụng IPA
để vận hành mà không
cần sự can thiệp của
con người.
RPA được sử dụng để
tự động hóa quy trình
làm việc. Mục tiêu chính
để thay thế các nhiệm
vụ lặp đi lặp lại và
nhàm chán được thực
hiện bởi con người,
bằng một lực lượng lao
động ảo.
BPM là việc số hóa quy
trình, qua đó tạo ra,
chỉnh sửa và phân tích
các quy trình có thể dự
đoán được nhằm tạo
nên cốt lõi của hoạt
động doanh nghiệp.

18. Các thách thức từ sự hội tụ
trong bối cảnh chuyển đổi
số ngành ngân hàng
Cung cấp các mô hình AI lỗi thời
hoặc dữ liệu sai lệch có thể tạo ra
hiệu ứng quả cầu tuyết khiến máy
liên tục học và làm sai
Các công nghệ mới đều dựa trên
dữ liệu người dung để tính toán
Các rủi ro đến từ các sai lầm của
các hệ thống ứng dụng công
nghệ mới nổi
Tuyển dụng đúng người, bố trí đúng
việc và đúng thời điểm là thách thức
cho các ngân hàng
DỮ LIỆU CHO TRÍ TUỆ NHÂN TẠO
BẢO VỆ DỮ LIỆU CÁ NHÂN
QUẢN LÝ RỦI RO
NHÂN LỰC CHO CHUYỂN ĐỔI SỐ
19
Thiếu quy định pháp luật trong
tương tác giữa con người với AI, tư
cách pháp lý của AI, đạo đức và an
ninh, quyền sở hữu trí tuệ, trách
nhiệm pháp lý
CÁC VẤN ĐỀ PHÁP LÝ

19. Phan Thanh Đức
SỰ HỘI TỤ CÁC CÔNG NGHỆ MỚI NỔI
TRONG CHUYỂN ĐỔI SỐ NGÂN HÀNG
TỰ ĐỘNG HÓA DỮ LIỆU VÀ QUY TRÌNH
XIN CHÂN THÀNH CÁM ƠN!
20
HỘI THẢO DỊCH VỤ TÀI CHÍNH – NGÂN HÀNG 2023