CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM
Độc lập – Tự do – Hạnh phúc
BẢN MÔ TẢ SÁNG KIẾN
I. PHẦN MỞ ĐẦU
1. Tên sáng kiến/giải pháp: “ Tự động hóa tính toán và ban hành Định mức tiếp quỹ ATM/CDM bằng AI “
2. Tác giả/nhóm tác giả:
| STT | Họ và tên | Đơn vị công tác | Chức danh nghề nghiệp/chức vụ |
| 1 | Lại Thị Bích Huyền | Phòng NVKQ – Trung tâm NV NHGD – Khối Vận Hành | Trưởng phòng NVKQ |
| 2 | Vũ Diệu Thúy | Phòng NVKQ – Trung tâm NV NHGD – Khối Vận Hành | Trưởng bộ phận Điều hòa tiền mặt. |
| 3 | Nguyễn Thị Thu Hạnh | Đại diện Innovation Team/Phòng Ứng dụng TĐH – Trung tâm tối ưu hóa VH – Khối Vận Hành | CVCC phân tích nghiệp vụ |
| 4 | Trần Minh Đức | Phòng Khoa học Dữ liệu – Trung tâm KHDL – Khối Quản trị và PTDL | CVC khoa học dữ liệu |
3. Lĩnh vực áp dụng sáng kiến:
– Việc ban hành định mức tiếp quỹ ATM bằng AI thuộc lĩnh vực ngân hàng và tài chính. AI được sử dụng để phân tích dữ liệu giao dịch, dự đoán nhu cầu rút tiền và tối ưu hóa quy trình tiếp quỹ ATM. Điều này giúp các ngân hàng quản lý hiệu quả hơn nguồn vốn, giảm thiểu tình trạng thiếu tiền mặt tại các máy ATM và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
II. BỐI CẢNH THỰC HIỆN.
1. Phân tích thực trạng:
– Chưa có hệ thống hỗ trợ tự động tính toán định mức tiếp quỹ cho các máy ATM/CDM,
– Tính toán Manual định mức tiếp quỹ theo công thức cố định. Không tính đến các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng tiền mặt của khách hàng theo tính chất đặc thù của từng địa bàn dân cư, thu nhập…
2. Lý do cần thiết: Việc sử dụng AI để tính toán định mức tiếp quỹ ATM mang lại nhiều lợi ích quan trọng trong lĩnh vực ngân hàng và tài chính. Dưới đây là một số lý do cần thiết:
– Tối ưu hóa chi phí: AI có khả năng phân tích dữ liệu giao dịch và dự đoán nhu cầu rút tiền, giúp tối ưu hóa quy trình tiếp quỹ và giảm thiểu chi phí vận hành
– Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Bằng cách đảm bảo ATM luôn có đủ tiền mặt, AI giúp giảm thiểu tình trạng thiếu tiền mặt, từ đó cải thiện trải nghiệm của khách hàng
– Tự động hóa quy trình: AI giúp tự động hóa quy trình tiếp quỹ, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng hiệu quả hoạt động.
– Quản trị rủi ro: AI có thể dự đoán các tình huống bất thường và đưa ra các biện pháp phòng ngừa, giúp quản lý rủi ro tốt hơn
– Ra quyết định nhanh chóng: AI cung cấp các phân tích và dự báo chính xác, hỗ trợ các bộ phận quản trị của ngân hàng trong việc ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả
III. MỤC TIÊU VÀ NỘI DUNG SÁNG KIẾN:
- Mục tiêu:
- Tối ưu hóa chi phí
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng
- Tự động hóa quy trình
- Quản trị rủi ro
- Giải pháp sáng tạo:
- Phân tích dữ liệu giao dịch: AI có khả năng phân tích dữ liệu giao dịch từ các máy ATM để dự đoán nhu cầu rút tiền. Điều này giúp xác định thời điểm và số lượng tiền cần tiếp quỹ, giảm thiểu tình trạng thiếu tiền mặt.
- Dự đoán nhu cầu: Sử dụng các mô hình dự đoán tiên tiến, AI có thể dự đoán nhu cầu rút tiền dựa trên các yếu tố như thời gian, vị trí, và xu hướng sử dụng của khách hàng. Điều này giúp tối ưu hóa lượng tiền mặt tại các ATM.
- Cung cấp giải pháp phát triển bền vững vì cộng đồng: AI sẽ tính toán và ban hành định mức tiếp quỹ cho từng khu vực dân cư dựa theo thu nhập, thói quen tiêu dùng… của từng khu vực khách hàng. Từng máy ATM/CDM sẽ được tiếp quỹ mệnh giá phù hợp vào các khay đựng tiền. Đáp ứng tối đa nhu cầu sử dụng tiền mặt của khách hàng theo mệnh giá.
- Tối ưu hóa logistics: AI có thể tối ưu hóa lộ trình và lịch trình tiếp quỹ, giúp giảm chi phí vận chuyển và thời gian thực hiện. Điều này không chỉ tiết kiệm chi phí mà còn cải thiện chất lượng dịch vụ.
IV. KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC:
- Định lượng:
– Tiết kiệm được lưu lượng tiền cần tiếp quỹ cho các máy ATM ~ 26.8 tỷ đồng
– Tiết kiệm được 108 lần tiếp quỹ/1 năm, Tương ứng với tiết kiệm chí phí NS 22.2trđ/1 NS tiếp quỹ (Chưa bao gồm thời gian, chí phí & nguồn lực tiếp quỹ như CB áp tải, xe tiền, CP xăng xe, và hiệu quả khác mang lại khi không phải đi tiếp quỹ,.. )
– Giảm Thời gian tính định mức tiếp quỹ manual cho đơn vị ban hành ĐMTQ/244 máy ATM
- Định tính:
– Nâng cao năng suất lao động, Quản trị rủi ro về con người.
– Cung cấp giải pháp xanh, phát triển bền vững vì cộng đồng.
– Nâng cao uy tín, trải nghiệm khách hàng của VPBank. Góp phần vào việc chuyển mình về công nghệ và số hóa trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng của đất nước.
V. Đánh giá:
1. Tính mới, tính sáng tạo:
– Công nghệ tiên tiến: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu giao dịch và dự đoán nhu cầu rút tiền là một ứng dụng mới trong quản lý tài chính. Điều này chưa được áp dụng rộng rãi trước đây.
– Phương pháp tiếp cận: AI cung cấp một phương pháp tiếp cận mới, tự động hóa quy trình tiếp quỹ, giảm thiểu sự can thiệp của con người và tăng hiệu quả hoạt động
2. Hiệu quả và khả năng áp dụng: Việc sử dụng AI để tính toán và ban hành định mức tiếp quỹ ATM mang lại hiệu quả và ứng dụng thực tiễn cao trong lĩnh vực kho quỹ của ngành ngân hàng.
